隐私关注与中国B2C电子商务客户忠诚度实证

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摘 要 :个人信息对于B2C电子商务网站商家改善服务水平和促进销售有较大促进作用,但是当个人信息披露给网站商家后,还少有研究消费者不同的隐私关注程度对其网络购物行为和客户忠诚度是否或如何影响.本文通过问卷调查方式,基于沟通隐私管理理论,发现消费者在提供更多个人真实信息给网站商家后,隐私关注程度高的用户具有更强的网络购物忠诚倾向,而隐私关注程度低的用户具有较低的网络购物忠诚倾向.结果显示在线零售商应该重视对隐私关注度高的用户,并通过改善个人消费者隐私保护、网站安全水平,从而改善与消费者的信任关系,促进网站销售.

关 键 词 : 隐私关注;风险规避;安全感知;客户忠诚度;电子商务

中图分类号:F724.6 文献标识码:A 文章编号:1003-3890(2013)04-0053-05

一、引言

随着互联网的快速发展和普及,网络购物由于其便利性和经济性,吸引了越来越多的人参与.CNNIC[1]报告指出,2008―2010年,中国网络购物用户规模连续3年保持50%左右的高速增长,到2011年,中国网购用户总规模达到1.94亿人,网购使用率提升至37.8%,网络购物越来越多地渗透到普通人的生活.目前国内有多家B2C电子商务网站,如天猫(原淘宝)、京东商城、卓越、当当、凡客、苏宁易购等,如何吸引和保留更多的客户,在激烈的竞争中生存并壮大发展,成为这些商家必须考虑的问题.

之前研究如Cronin[2]发现,对于购物网站(商家)来说,了解越多的客户相关个人信息,越便于开展对应的个性化服务和营销,识别目标市场,从而吸引和保留更多的客户,促进网站购物的销售额提升.因此,之前研究[3-7]发现,购物网站经常会通过开发利于隐私保护的忠诚系统(privacy-friendly loyalty systems)或采取一些奖励措施,来搜集或鼓励客户披露更多个人信息给商家.然而,网络购物过程,难免会暴露个人的一些相关信息,如由于注册和物流要求,需要提供个人姓名、联系、收货地址、电子等,Plou[8]研究指出,如果这些信息一旦被误用或恶意使用,则会对相关客户带来相应的经济、社会等风险,从而引起越来越多客户对个人隐私的关注问题.从客户角度,客户披露(Self-Disclosure)个人信息给购物网站,由于隐私担心程度的不同,他们的购物行为是否会发生变化,是否如商家期望,提高对应客户忠诚度呢?

已经有较多学者研究了网站购物客户忠诚度的影响因素,如:Swaid等指出,服务质量能够正面影响客户的满意度和忠诚度[9-11];Yen[12]研究发现,转换成本(switching costs)和感知风险(Perceived Risk)会影响客户忠诚度等.但目前还少有研究个人对隐私的态度即隐私关注程度是否会对个人的网站购物忠诚度产生影响,针对中国文化环境的隐私关注与客户忠诚意愿的研究更是少见.如果不同的隐私关注程度对网络购物环境下的客户忠诚度有相关影响,则对商家改善对应服务,从而针对性地吸引和保留相应客户有重要实际意义.

本文通过文献回顾分析,基于沟通隐私管理理论,抽样调查研究了中国B2C网络购物环境下个人隐私关注(Privacy Concern)与客户忠诚度之间的关系,提出了相应的理论模型和假设,并对理论模型进行了实证验证.最后发现在B2C网络购物环境下,客户对隐私的关注程度与其网站购物忠诚度成正向关系,从而丰富了在线购物环境下客户忠诚度影响因素的理论,并为网站商家吸引和保留客户提供参考.

后续内容组织是,第二章对相关文献进行回顾分析并提出理论模型和假设,第三章是研究方法和数据处理,后续章节讨论结果、局限性和未来研究.

二、文献综述

1. 客户忠诚度.客户忠诚度,Oliver[13]曾定义为“在未来再次购买某种商品或服务时,承诺会始终选择原来的商品或服务,从而导致对同一品牌的重复性的购买,并且这种购买行为不受环境或者营销手段的影响”.而在营销学中可定义为客户对商家的承诺或维持与服务提供者继续保持关系的意愿[14].

相比传统购物,电子网络世界中忠诚客户行为的基本条件已经有所不同,在不同商家之间的连接比较容易,商家更难使在线客户满意并保留[15].影响在线购物忠诚度的因素较多,如隐私友好IT系统、忠诚计划等能够有效改善客户对网站的满意度,从而提高其忠诚度[3,16];创新(innovative)、卷入程度(involvement)、转移成本(switching cost)和感知风险能够正面影响客户网站忠诚度[12,17-18];而客户信任、满意度、服务质量等,能够正面影响客户网站忠诚度[9-11,19-20].

从以往文献来看,很少发现有关B2C网络购物环境下消费者自身的隐私关注对客户忠诚度的影响关系研究.

2. 隐私、安全与风险.什么是隐私(Privacy)?Smith[21]等通过总结前人文献指出,基于不同维度隐私有不同的定义,它包括基于价值的定义(Value-Based Definitions)和基于同源的定义(Cognate-Based Definitions),它们又分别把隐私看作权利(Right)、商品(Commodity)、状态(State)和控制(Control);个人有将自己隐私单独保留及限制他人访问信息的权利,也有将其作为有价值的商品进行交换的权利;为了增强自治和/或减少不稳定性,个人有权对个人和他人之间的交易保持一定控制.传统意义上,隐私更多的是人与人之间的个人信息私密性,它对于发展个人之间的亲密和信任关系是必要的[22].前期研究[23-25]发现,由于不同的个性差异,不同的个人对隐私关注程度不同,从而表现出不同的人口学及文化差异.

Udo[26]将安全(Security)定义为“对意外事件、非授权人们的故意披露、或非授权修改或破坏的数据保护”,它通常指提供访问控制、隐私、保密、完整性、身份验证、不可否认性、可用性和有效性.与隐私相关,安全已经被较多政府和消费者组织标记为电子商务的关键考虑问题[27].对应在线购物,Park等[28]将安全感知(Security Perception)定义为在线购物控制及防止交易数据误用或非授权篡改的能力. 风险感知最初由哈佛大学的Bauer于1960提出,他认为消费者任何的购买行为,都可能无法确知其预期的结果是否正确,而某些结果可能令消费者不愉快,所以,消费者购买决策中隐含着对结果的不确定性,而这种不确定性,也就是风险最初的概念[29].

消费者与网站商家之间,虽然是个人与组织的关系,但如果把组织看作一个可信任的个体,则隐私在发展它们之间的亲密和信任关系仍然必要.

Petronio提出的沟通隐私管理理论(Communication Privacy Management theory)认为,由于个体在披露自己的隐私信息时面临着较大的脆弱性(vulnerability),人们在沟通之前倾向于开发个人隐私边界(privacy boundaries)来保护他们讨论内容的完整性.这里的脆弱性是指隐私风险信念,即当通过电子沟通手段披露个人信息给他人时相关的高潜在损失的期望.一旦隐私边界建立,卷入个体在共享边界内分配“信任信用点”(trust credit points),这些信任信用点会随着后续双方的行为提高或降低.Posey等研究发现,个人与个人(Person-to-Person)、个人与群体(Person-to-Group)紧密联系会导致个人信息披露、隐私风险信念降低及信任提高等伴随行为和效果.

相比传统购物方式,消费者在网络购物时会面临更大的安全和风险问题.Gupta等指出,由于担心系统安全和难于在线评估产品,由此引发在线风险感知,而客户的安全和风险感知,能够明显影响其修改、推迟及回避购物等决策行为.相比传统购物方式,客户在网络购物时面临更大的隐私扩散风险,根据沟通隐私管理理论,对于更专注个人隐私和网络风险的消费者,一旦基于信任前提披露个人真实信息给网站,为了避免风险扩散,会更加强化其隐私边界,规避因转移到其他不同购物网站所带来的不确定性风险,从而会产生基于风险规避的锁定效应,表现出更强的忠诚意愿.由此,我们提出以下假设:

H1. B2C网络购物环境下,隐私关注度高的用户具有较高的网络购物忠诚度倾向.

H2. B2C网络购物环境下,隐私关注度低的用户具有较低的网络购物忠诚度倾向.

基于沟通隐私管理理论,人们倾向于建立隐私边界来保护自己的隐私,而在隐私边界内的参与者之间容易建立信任关系.为了避免隐私信息在更大范围的网络中扩散风险,客户隐私关注度越高,其购物忠诚度倾向越高;隐私关注程度低,其购物忠诚度倾向越低.

三、研究方法

1. 预测试(Pre-Test)与问卷设计.在问卷调查之前,首先访谈了7位经常网络购物的博士生和社会工作人员,调查内容主要是问他们是否有较稳定的电子购物网站、对隐私和风险的关注程度、对在线购物的安全感知程度、影响他们商家选择的因素大致有哪些等.

在基本求证理论假设后,开始设计调查问卷.调查问卷设计共计3次,第一次是没有根据文献自行设计电子调查问卷,然后将调查问卷发放给4个经常购物的个人及学术研究者征求意见,并根据反馈意见修改电子问卷生成在线调查问卷网页,然后正式通过电子邮件将链接发送给4个企事业单位的部分员工和硕博士研究生.在上述问卷调查中途,又重新考虑了研究问题的自变量、因变量及对应量表问题,参考之前文献重新修改了网购忠诚度调查问题项,并完善了对客户忠诚度的测量,重新修改了问卷,第二次正式发给另一批被调查者,并放弃了第一批正式调查问卷数据.问卷中采用Likert 5分法,1表示“非常不同意”,5表示“非常同意”(部分问题采用可能性或程度测量,1表示“非常低”,5表示“非常高”).本研究的问卷设计观察变量编码及对应构念,如表1所示.

为了控制其他因素对消费者网购忠诚度的影响,如价格、服务质量的影响,调查问卷中增加了不同在线零售商价格和服务基本相同的控制条件.

2. 问卷回收.问卷调查对象是中国北京市有网络购物经验的部分硕博研究生和企事业单位在职职工等,通过设计在线问卷,并将在线问卷网址发放给调查对象,共收到问卷102份,填写完整的问卷有67份,检查问卷结果,去掉三个填写异常问卷3份,还剩64份.从调查统计人口特征统计来看,性别、年龄、网络购物经验、教育背景、职业等分布比较合理,样本有较好的随机性和独立性.具体情况如表2所示.

3. 数据分析与模型检验.研究主要采用SPSS17进行主成分分析、信度分析、相关分析及回归处理,而验证性因子分析及假设模型验证采用LISREL8.7.

(1)信度检验(Reliability Test).逐个对每个构念及对应的观察变量进行信度检验,结果如表3所示.

由于PC2的校正项总计相关性小于0,并且项已删除的Cronbach's Alpha值相比PC1和PC3反而更大,因此删除PC2项,而只保留PC1和PC3项,重新测其组合信度(Composite Reliability,简称CR)为0.663,大于理想信度最低标准0.6.

检测客户忠诚度的CL1、CL2和CL3,其组合信度CR值为0.682,大于理想信度最低标准0.6.

用SPSS17将上述初选观察变量进行主成分分析(Principle Component Analysis,简称PCA),并进行最大方差旋转(varimax),成分矩阵结果如表4所示.

从上述结果可以看出,经过旋转后,其重新标度后的载荷因子,PC1和PC3都大于0.7,CL1~CL3也都大于0.7.上述所有因子的累积解释平方和为65.125%,因此,信度总体可以接受.

(2)效度检验(Validity Test).构念效度(Construct Validity)包括聚合效度( Convergent Validity)和区分效度Discriminant Validity),聚合效度通过潜变量的方差抽取量(VE) 来进行衡量,VE值应大于0.5;而区分效度通过平均提取方差(E)、潜变量测量问项的载荷、潜变量之间的相关系数来进行检验.从表4可以看出,抽取的观察变量VE值都大于0.6,满足聚合效度要求;从表5可以看出,非对角线数值都小于0.4,构念之间的区分效度较好. (3)假设验证.将自变量与因变量的假设模型,使用Lisrel8.7进行处理,结果如下:拟合度指标为:Chi-Square等于8.72(P等于0.069),GFI等于0.94,AGFI等于0.77,NFI等于0.82(<0.9),NNFI=0.92(>0.9),CFI等于0.86(>0.8),SRMR等于0.10(<0.5),RMSEA=0.062(0.05~0.08).从这些数据来看,P值大于0.05但小于0.1,统计结果相对显著,本研究假设通过本研究数据得到支撑.

四、结论与讨论

从上述数据处理结果可以看出,在中国B2C网络购物环境下,消费者会披露或无意暴露较多的个人信息给商家,从而引起不同类型消费者对隐私的关注,并对相应的购物忠诚度产生影响.本研究结果显示:消费者的隐私关注程度对其网络购物忠诚度有正向影响.

相比传统零售购物,在网络购物环境下,消费者面临更大的安全、风险和个人隐私问题.由于消费者对风险、安全的感知不同及对自身隐私的担心程度不同,会导致不同的购物行为和客户忠诚度.对于隐私担心程度高的消费者,在提供类似同等的产品和服务时,为了避免个人隐私扩散带来的不确定性风险,消费者会表现出较强的客户忠诚度倾向.本研究不仅扩展了隐私沟通管理理论在B2C场景下的实证应用,其结果对B2C电子商务零售商也具有实践意义,可提示网站商家,在提高服务质量等前提下,还需要注意那些对隐私关注度高的消费者,改善网站自身对个人隐私的保护水平,提高网站安全性,从而吸引和保留更多的此类消费者.

五、局限与未来研究

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研究也有一定的局限,主要表现在如下方面:

1. 部分调查问卷设计不合理,问题项较少或文献参考不够.

2. 样本数量偏少,被调查人群分布不够广泛.

3. 问卷本身较难控制影响忠诚度的其他影响因素.

4. 由于前述问题,理论假设说服力不是太强,部分检验指标不太理想.

5. 缺乏消费者实际购物行为数据支撑,问卷调查与实际购物行为可能存在偏差.

鉴于以上问题,未来研究计划对调查问卷重新设计,增加每个构念的调查问题项,并充分做好预测试工作,然后将问卷发放更广泛的有网络购物经验的人群,提高问卷回收数量和质量,并结合B2C电子商务网站商家进行调查,以提高本研究假设的内部效度和外部效度,改善理论假设的说服力.

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