基于在线评论的进口跨境电商物流服务顾客满意度研究
【学位单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:F724.6;F274;F752.61;F252
【部分图文】:
图 2.1 SERVQUAL 模型括基础设施、服务设备和服务人员等。可靠性是指企业能够准应性是指企业及时提供服务,并且帮助顾客处理问题的意愿。素养与专业服务能力。移情性是指以顾客为中心,提供满足顾VQUAL 模型为服务行业提供了一种管理和衡量服务质量的方定量描述,但该模型依然存在不足。首先,由于不同行业各维模型的应用效果受到维度权重的影响,存在权重赋值和问卷题通过问卷调查的方式进行实证研究,样本容量和调查对象的选客观全面的反映情况。最后,该模型注重结果,忽略过程,现实际感知和消费期望的概念。LSQ 模型AL 模型的建立为实现服务质量的测量提供了参考依据,同时用,为物流服务质量方面的研究奠定了理论基础。
图 2.2 LSQ 模型标的含义如下:通质量:物流企业员工能否通过与用户的良好沟通提供完善且个性员工的个人素养、服务态度和专业能力等均会影响顾客的评价。因沟通质量是改善物流服务的重要途径。放数量:从货物可用性概念来看,订单释放数量指的是,考虑到供物流企业按照实际情况释放或减少的订单量。无法按时满足订购需流服务的评价。量:企业基于顾客角度提供的便于顾客获取商品与物流信息的程度信息有助于顾客做出有效决策,降低决策风险,提高满意度。序:物流企业从确认订单到处理完成订单的效率。订购时流程的简着顾客对物流服务的评价。确率:实际到货商品与订单商品在种类、规格、数量等方面的一致好程度:顾客收货时商品和包装的受损程度,与运输过程相关。企
图 2.3 SCSB 模型,顾客满意度是核心变量,指的是拥有多次消费经历的顾客满意度在顾客抱怨和顾客忠诚的表现方面拥有更大的说服力度的前置变量是顾客期望和感知价值。一方面,感知价值与;另一方面,顾客期望的满足对顾客满意和感知价值有着积消费者的内在心理需求,是顾客对产品或服务应含有价值的和顾客抱怨是满意度的结果变量,顾客满意直接或间接通过顾客忠诚是指顾客消费行为的连续性,主要表现为顾客对产进行消费行为,主动传播口碑。顾客抱怨是交易完成后消费表达不满的一种行为方式,通过影响产品或服务的再次消费。顾客满意度测量模型(ACSI 模型)是基于 SCSB 模型建立的综合评价指数模型,用于满意度水业、企业以及部门满意度指数四个层次。ACSI 模型立足于模型进行了完善,通过增加感知质量变量区分顾客的感知质
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 刘欣;;陕西省智慧物流产业问题研究[J];广西质量监督导报;2019年04期
2 潘琳;;杭州跨境电商:补齐物流短板,保持先发优势[J];杭州(周刊);2019年31期
3 刘小南;;凝心聚力 创新引领 推动我国物流高质量发展[J];中国经贸导刊;2018年12期
4 刘姗姗;;我国智慧物流发展面临的主要问题及应对策略[J];经贸实践;2018年18期
5 董鹏;张鹏;徐香复;;智慧物流 物流行业变革进行时[J];上海信息化;2018年09期
6 吕冬梅;;互联网+环境下的智慧物流建设[J];智库时代;2018年34期
7 李昆仑;熊婷;;我国高校智能物流体系的建设研究[J];电脑知识与技术;2018年27期
8 解娆;;大数据时代智慧物流的优化[J];商业故事;2019年06期
9 ;省政府办公厅关于印发江苏省“十三五”物流业发展规划的通知[J];江苏省人民政府公报;2016年22期
10 卢霞;;浙江省中药材物流发展问题探析[J];数码世界;2016年12期
相关博士学位论文 前3条
1 杨富堂;小商品交易市场运行与发展机理研究[D];天津大学;2006年
2 曹瑛;现代物流与区域经济发展研究[D];四川大学;2007年
3 卢志滨;区域物流—经济—环境系统耦合发展研究[D];哈尔滨工业大学;2016年
相关硕士学位论文 前10条
1 梅正正;南昌市现代物流产业与经济增长关系的研究[D];南昌大学;2019年
2 吕明飞;SD物流股份有限公司战略转型研究[D];哈尔滨工业大学;2019年
3 魏蕊;基于在线评论的进口跨境电商物流服务顾客满意度研究[D];西安电子科技大学;2019年
4 周颖;城市地下物流系统网络布局规划模型的研究及应用[D];华北电力大学;2019年
5 王璐;物流上市公司运营效率评价及影响因素研究[D];西安科技大学;2019年
6 成龙(Yakhyo Jurakulov);“一带一路”背景下乌兹别克斯坦物流发展策略研究[D];长安大学;2019年
7 李雪地;昆明市物流业发展规划评价指标体系的构建及应用[D];云南大学;2017年
8 王子成;安徽智慧物流发展的支持体系研究[D];安徽大学;2019年
9 郭娜;DT企业物流人才队伍建设研究[D];中国石油大学(华东);2016年
10 李旭伟;铁路智慧物流云平台及关键技术研究[D];中国铁道科学研究院;2019年
本文编号:2874833
本文链接:https://www.wllwen.com/jingjilunwen/hongguanjingjilunwen/2874833.html