可持续性
Article客户‐公司认同如何促进顾客发声行为?一个有 调节的中介模型
1. 引言
在服务生产与交付过程中,客户不再只是旁观者,他们通常以“部分员工”的身份参与其中[1,2]。在这种转变的角色中,客户不仅会影响企业的生产效率和服务质量,还会表现出积极的自愿行为,例如顾客公民行为[1,3]。作为一种顾客公民行为,顾客发声行为已引起学者们的关注。众所周知,消费者的发声能为企业带来诸多益处,例如提供纠正错误的机会,有助于改进产品和服务,预防未来问题,并促进客户与服务提供者之间建立紧密关系。同时,随着互联网的快速发展,消费者可以选择在线表达他们的意见。这些意见可以在许多在线平台上传播,包括社交媒体网站、在线购物网站等。此外,消费者在网上表达的意见将对企业的产品和服务发挥重要作用。因此,在互联网时代,顾客发声行为可以更方便地进行,消费者也更愿意参与发声行为。
发声的概念最初由赫希曼[12]提出,并在组织行为领域迅速发展。学者们对员工发声行为的定义与分类,以及其前因变量和结果变量进行了大量研究[13,14]。在消费者行为领域,学者们主要将顾客发声视为顾客公民行为的一个组成部分。
行为,并将其视为一种顾客抱怨行为[8,15,16]。鉴于对发声行为的重要性和内涵日益加深的理解,学者们倾向于将其作为一个多维概念进行研究[17–19]。参考梁、范和范[18]以及Béal和Sabadie [20],的观点,本研究将顾客发声行为视为一个二维概念:包括消费者在不满情境下的投诉和服务改进建议。这两种行为均被认为对顾客‐企业关系的可持续发展具有积极意义[16,20,21]。然而,顾客仍然犹豫发声,无论是投诉还是提出建议,因为这些行为可能给他们带来风险和潜在损失[22,23]。因此,我们需要进一步了解能够激发顾客发声行为的因素。
作为关系营销中的一个重要概念,客户‐公司(C–C)认同反映了顾客与企业之间的情感关系,这是顾客愿意与企业保持密切关系的关键原因[24,25]。这种情感关系能够促进顾客的积极行为,例如帮助他人、提供反馈等[23,26,27]。因此,我们认为,顾客‐企业认同可以作为顾客发声的预测因子。
迄今为止,关于顾客‐企业认同与顾客发声行为之间关系的研究较为匮乏。许多学者将顾客发声视为顾客公民行为的一个组成部分,以探讨顾客‐企业认同与顾客公民行为之间的关系,但缺乏对顾客发声维度的区分,以及对这两个构念之间潜在作用机制的深入探索[16,21]。本文将顾客发声视为一个二维概念,并选择在线外卖行业作为研究背景,探究顾客‐企业认同与顾客发声行为之间的关系。
根据社会认同理论和社会交换理论[28,29],,当顾客认同企业时,他们会将自己视为企业的组成部分,并希望帮助企业实现其目标。这种良好的互动会激发顾客维持这种关系的意愿,通常被称为客户承诺[20]。具有承诺感的顾客会采取积极行为来维系与企业的关系。因此,我们假设顾客‐企业认同对顾客发声行为的间接效应可由客户承诺中介。此外,个体能力差异也会影响顾客行为;我们将发声效能视为调节变量,以探讨顾客‐企业认同与顾客发声行为之间关系的边界条件。
总之,本研究提出了一个有调节的中介模型,以帮助我们理解顾客‐企业认同对顾客发声行为的影响机制。随后通过实证研究对该模型进行了检验。最后,论文对研究结果、贡献及未来研究方向进行了讨论。
2. 文献综述与假设
2.1. 顾客发声
“发声”这一概念最初由赫希曼在经济学文献中提出,随后在组织行为学文献中得到发展。范戴恩和勒平将发声定义为一种积极的超角色行为,该定义已在多个研究领域得到广泛认可。基于此定义,梁、范和范提出了员工发声的两个维度:促进性发声与抑制性发声,这两个维度已被广泛应用于诸多研究中。促进性发声主要涉及为提升组织效率而提出的新想法或建议,而抑制性发声则指对不利于组织的工作实践或员工行为表达关切。
在早期的消费者行为文献中,顾客发声行为被视为一种顾客抱怨行为[15]。顾客发声是指消费者在服务过程中遇到问题时向服务提供者提出投诉,被认为是顾客不满[8,16]。然而,与其他抱怨行为(例如退出)相比,当顾客遇到不满时,顾客发声为企业提供了纠正错误和维系顾客‐企业关系的机会;因此,顾客发声被视为一种积极行为[23,31]。此外,顾客经常向企业提出建议,这可以加强双方之间的关系[21,32]。Béal和Sabadie[20]提出,服务改进建议可被视为顾客发声行为的一个维度。
基于上述分析,本文将顾客发声行为分为改进建议和投诉。首先,这些行为属于顾客的积极超角色行为,与员工发声的定义[30]一致。其次,顾客作为部分员工参与企业的服务过程,其通过建议帮助企业提升服务效率的行为属于促进性发声;而当消费者抱怨指出可能对企业的发展造成不利的问题时,这种行为则符合抑制性发声的内涵。因此,我们认为“促进性发声”和“抑制性发声”在市场营销领域同样存在。具体而言,本文聚焦于顾客的建议与投诉行为。
2.2. 顾客-公司认同
顾客在与企业互动的过程中常常会产生一种身份认同感。巴塔查里亚和森[10]将顾客‐企业认同定义为顾客对企业与自身之间密切关系的感知。这种感知源于顾客自身身份与企业身份之间的比较,由此顾客可以获得自我认同的心理需求,并影响其消费行为。
根据社会认同理论[29,33],,人们倾向于通过认同自己所属的群体来定义自我,并努力提升该群体的地位。顾客‐企业认同程度越高,消费者越有可能将自身视为组织的一部分,并表现出积极的态度和行为,以帮助企业实现其目标。例如,研究表明,顾客‐企业认同对顾客忠诚度和满意度具有正向影响[34,35]。顾客‐企业认同还对顾客购买行为[25,36]和顾客公民行为[37,38]产生积极影响。
此外,顾客发声行为也是帮助企业的一种方式。具体而言,投诉行为使企业意识到自身的不足,并给予其弥补这些不足的机会。顾客提出的服务改进建议则直接为企业提升服务效率提供了具体方法。在现有研究中,吴和蔡[27]已表明,提升顾客‐企业认同能够增加顾客的建议和积极的抱怨行为,这与顾客发声的两个维度相似。因此,本研究预测:
假设1 (H1) 。顾客-企业认同将与以下方面呈正相关:(a)服务改进建议和(b)投诉意愿。
2.3. 客户承诺
承诺通常被认为是维持长期关系的主要贡献[39,40]。许多学者在组织行为中将承诺视为一个三要素概念。这三种承诺类型包括情感性、规范性和计算型承诺[41,42]。在关系营销中,学者们更关注客户承诺的情感层面,并将其定义为消费者维持与服务提供商持续关系的意愿[20,25,43]。
社会交换理论指的是,当一方从互动关系中获益时,会产生维持该关系的心理动机,进而做出有利于另一方的行为[28]。顾客与服务提供者之间的互动在服务生产与交付的过程也属于社会交换的范畴[44]。忠诚顾客更有可能表现出合作行为,因为他们希望与企业建立牢固关系[36,37]。刘和马蒂拉[45]还证明了具有高度情感承诺的客户更愿意帮助企业提升绩效。由于顾客发声行为是一种对企业有益的积极行为,我们认为客户承诺对顾客发声行为有正向影响,并且一些研究已经证实了客户承诺与顾客发声行为之间的正向关系[4,20,23]。
顾客‐企业认同和客户承诺常被用于解释客户与企业之间的关系,这两个概念之间的关系也引起了众多学者的关注。组织行为学的研究证明,组织认同是员工承诺的预测因子[46,47]。市场营销领域的研究也表明,认同是建立客户承诺的关键因素[48,49]。苏等人[25]以及赫尔、金和金[37]通过实证研究证实,顾客‐企业认同对客户承诺具有正向影响。
基于社会认同理论和社会交换理论的视角,顾客‐企业认同源于顾客对其自身身份与企业身份相似性的感知。当顾客感知到自身的身份特征和价值观与企业相类似时,他们更倾向于将企业视为自我的延伸,并对企业的产品和服务产生满意度和依赖感。这些情感可激发客户承诺,进而促进顾客采取积极行为以维持与企业之间的关系。
根据这两个概念的定义,客户‐公司认同是指消费者基于对企业各种特征和信息的理解而形成的认知。当客户认同企业时,他们更愿意帮助企业,因此顾客‐企业认同的增强会激发客户承诺,而客户承诺反映了客户的行为意图:当客户承诺越强时,客户越愿意表达其发声行为。因此,我们假设客户承诺在顾客‐企业认同与顾客发声行为之间发挥中介作用。基于上述论述,本研究预测:
假设2 (H2) 。顾客-企业认同与(a)服务改进建议和(b)投诉意愿之间的关系将由客户承诺中介。
2.4. 建言效能
基什‐盖珀特等人[50]基于自我效能理论首次提出了“发声效能”的概念。在此基础上,段等人[51]进一步发展了这一概念,并将发声效能定义为个体相信自己有能力有效发声的程度。
尽管客户承诺反映了消费者发声的意愿,但发声行为可能带来风险和潜在损失,因此消费者可能会因考虑这些因素而犹豫发声[22,23]。根据自我效能理论,当个体具有高效的感知时,他们相信自己具备控制生活中事件的能力和技能[52]。因此,当发声效能水平较高时,客户会感觉更有能力发声,从而使顾客行为意图更有效地转化为发声行为。当发声效能水平较低时,客户对其发声的积极结果的期望可能会降低,因此承诺与发声行为之间的正向关系将被削弱。
发声效能在促进员工发声行为方面的作用已在现有文献中得到证实[51,53]。根据上述分析,顾客发声本质上是营销情境中员工发声行为的延伸。我们认为,当消费者感知到自身具有较高的发声效能时,他们更有可能参与建议与抱怨行为。因此,本研究预测:
假设3(H3) 。顾客承诺与(a)服务改进建议以及(b)投诉意愿之间的关系将受到发声效能的调节,即相较于发声效能较低的顾客,顾客承诺与服务改进建议和投诉意愿之间的正向关系在发声效能较高的顾客中更强。
如上所述,客户基于认知产生行为意图,进而表现出积极行为,例如发声行为。如果顾客‐企业认同对顾客发声行为的间接效应由客户承诺中介,则客户承诺与顾客发声之间的关系会受到发声效能的正向调节。因此,当发声效能水平较高时,顾客‐企业认同对顾客发声的间接效应将得到增强。据此,本研究预测:
假设4(H4) 发声效能将正向调节顾客-企业认同通过客户承诺对:(a) 服务改进建议和 (b) 投诉意愿的中介作用关系。
本研究的理论模型如图1所示。
3. 方法论
3.1. 测量
该模型中的所有构念均采用来自现有量表的多项目量表。客户‐企业认同使用霍姆堡等人提出的五项目测量方法[54],,该方法曾用于测量客户对旅行社的认同。承诺的项目改编自加巴里诺和约翰逊[39],,他们使用三项目量表来测量情感承诺。为了测量顾客发声行为,我们采用了Béal和Sabadie成熟的量表[20],该量表改编自先前的研究(陈等人[55],、卡拉马斯等人[56])。发声效能的量表改编自段、关和凌[51],,他们开发了三项目测量以探讨发声效能与发声行为之间的关系。所有详细的量表见附录A。
我们遵循了穆伦[57]建议的程序以确保翻译对等。所有测量均采用七点李克特量表(1=“强烈不同意”到 7=“强烈同意”)。
3.2. 样本
为检验理论模型,本研究选择在线外卖行业作为研究背景。作为互联网与餐饮的结合,在线外卖行业近年来已成为中国增长最快的行业。如今,在线外卖市场已超过三亿消费者,并且仍在快速增长[58]。消费者可以通过手机应用在线购买餐食、水果和其他产品,特殊的服务人员(通常称为“送餐员”)将在指定时间将商品送达指定地点。选择在线外卖行业作为研究背景有多个原因。首先,根据Ahearne等人[59],的观点,顾客‐企业认同的情境特征包括产品/服务使用的频率、企业提供的产品和服务对顾客的重要性,以及顾客‐企业互动的频率。这些特征在在线外卖行业的背景下均表现突出。此外,消费者可以方便地表达他们对产品和服务的意见与建议,这有助于促进发声行为的意愿。
根据行业市场报告[58],,大学生是在线外卖行业的主要市场之一。本研究在中国某大学的公共课程上向本科生发放了536份问卷。排除未使用过外卖平台的样本后,最终收集到487份有效问卷。最终样本包括264名女性(54.2%)和223名男性(45.8%),其中大一学生137人(28.1%)、大二学生151人(31%)、大三学生112人(23%)、大四学生87人(17.9%)。在服务使用频率方面,74.3%的受访者表示每周使用外卖平台不超过三次,而25.7%的受访者每周至少使用四次。在使用外卖平台的时间方面,376名(77.2%)受访者表示已使用外卖平台至少六个月,111名(22.8%)受访者使用时间不足半年。
4. 结果
4.1. 信度和效度分析
我们使用SPSS 22.0和AMOS 23.0进行了信度和效度分析。如表1所示,所有项目的因子载荷(EFA和CFA)均高于0.5[60]。模型适用于数据,因为KMO(0.926)大于0.6[61]。各测量指标的克朗巴哈系数值介于0.829至0.931之间——均高于0.70的良好信度阈值[60]。
表1。因子分析、量表效度与信度。
| 变量 | 项目 | M | SD | % of 方差 | 载荷 EFA | 载荷 CFA | 克朗巴哈 阿尔法 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 顾客‐企业认同 (顾客‐企业认同) | 21.748 | 0.902 | |||||
| CCI1 | 5.18 | 1.167 | 0.879 | 0.860 | |||
| CCI2 | 4.98 | 1.249 | 0.835 | 0.920 | |||
| CCI3 | 4.95 | 1.320 | 0.782 | 0.821 | |||
| CCI4 | 4.90 | 1.267 | 0.813 | 0.888 | |||
| CCI5 | 4.11 | 1.607 | 0.770 | 0.641 | |||
| 客户承诺 (CC) | 16.150 | 0.900 | |||||
| CC1 | 4.35 | 1.413 | 0.685 | 0.884 | |||
| CC2 | 4.63 | 1.258 | 0.607 | 0.874 | |||
| CC3 | 4.25 | 1.421 | 0.757 | 0.843 | |||
| 发声效能 (VE) | 16.008 | 0.931 | |||||
| VE1 | 4.41 | 1.291 | 0.764 | 0.854 | |||
| VE2 | 4.46 | 1.287 | 0.851 | 0.924 | |||
| VE3 | 4.45 | 1.320 | 0.852 | 0.943 | |||
| 服务改进建议 (SSI) | 14.815 | 0.927 | |||||
| SSI1 | 4.74 | 1.262 | 0.821 | 0.863 | |||
| SSI2 | 4.57 | 1.311 | 0.747 | 0.910 | |||
| SSI3 | 4.64 | 1.319 | 0.806 | 0.928 | |||
| 投诉意愿 (CI) | 14.192 | 0.829 | |||||
| CI1 | 3.90 | 1.559 | 0.760 | 0.673 | |||
| CI2 | 4.43 | 1.460 | 0.843 | 0.845 | |||
| CI3 | 4.60 | 1.405 | 0.829 | 0.861 | |||
| 量表总分 | 82.912 | 0.942 | |||||
| KMO | 0.926 | ||||||
| p值 | 0.000 |
注:每个构念的项目详情见附录A;M =平均值;SD =标准差;探索性因子分析 = 探索性因子分析;CFA =验证性因子分析;KMO=凯泽‐梅耶‐奥尔金。
表2中的结果表明组合信度(CR)良好,所有值均超过0.8。在收敛效度评估方面,所有因子载荷均超过0.5,且每个构念的平均提取方差(AVE)均超过0.5,结果表明具有足够的收敛性[60]。关于区分效度,所有AVE的平方根均大于最大构念间相关(Max r),说明具有良好的区分效度。
表2. 区分效度、收敛效度和组合信度检验。
| CR | AVE | MSV | Max r | CCI | CC | VE | SSI | CI | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| CCI | 0.917 | 0.692 | 0.599 | 0.774 | 0.832 | 0.774 | 0.567 | 0.560 | 0.355 |
| CC | 0.901 | 0.752 | 0.442 | 0.665 | 0.774 | 0.867 | 0.665 | 0.622 | 0.405 |
| VE | 0.934 | 0.824 | 0.442 | 0.665 | 0.567 | 0.665 | 0.908 | 0.637 | 0.455 |
| SSI | 0.928 | 0.811 | 0.406 | 0.637 | 0.560 | 0.622 | 0.637 | 0.901 | 0.584 |
| CI | 0.838 | 0.636 | 0.341 | 0.584 | 0.355 | 0.405 | 0.455 | 0.584 | 0.797 |
注:CR =组合信度;AVE =平均提取方差;MSV =最大共享方差;Max r =最大构念间相关;CR > 0.8; AVE > 0.5;MSV < AVE;AVE 的平方根以粗体对角线显示。
此外,通过Amos 23.0进行了验证性因子分析(CFA)以评估构念效度。如表3所示,五因子模型提供了合理的模型拟合(χ²= 476.69,df = 109,CFI = 0.949,TLI = 0.928,RMSEA = 0.051),而四因子和三因子模型的拟合效果较差。结果表明,通过将基线模型拟合与其他模型在表3中的拟合进行比较,五因子模型的区分效度可以接受。
由于本研究中的所有项目均为自评式问卷,可能存在共同方法偏差问题。根据Podsakoff等人[62]的建议,我们在验证性因子分析中进行了单因子检验。结果显示模型拟合效果较差(χ²= 2743.46,df = 119, CFI = 0.636,TLI = 0.533,RMSEA = 0.130),表明共同方法偏差对本研究的影响较小。
表3. 测量模型比较。
| 模型 | 因素 | χ² | df | χ²/自由度 | CFI | TLI | 近似误差均方根 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 基线模型 | 五个因子 | 476.79 | 109 | 4.374 | 0.949 | 0.928 | 0.051 |
| 模型1 | 四个因子——SSI和CI合并 | 804.85 | 113 | 7.123 | 0.904 | 0.870 | 0.068 |
| 模型2 | 四个因子——CCI和CC合并 | 823.09 | 113 | 7.284 | 0.902 | 0.867 | 0.069 |
| 模型3 | 三个因子——SSI和CI合并,CCI和CC合并 | 1150.92 | 116 | 9.922 | 0.857 | 0.811 | 0.083 |
| 模型4 | 所有五个因子合并 | 2743.48 | 119 | 23.054 | 0.636 | 0.533 | 0.130 |
注释: χ² =卡方;df =自由度;CFI =比较拟合指数;TLI =塔克‐刘易斯指数;RMSEA =近似误差均方根。
4.2. 假设检验
我们采用分层回归分析来检验假设1–3;结果如表4所示。首先,我们检验了自变量(顾客‐企业认同)对因变量(顾客发声)的影响。在控制性别、等级和使用频率的影响后,顾客‐企业认同与服务改进建议呈显著正相关(β= 0.541,p< 0.01,模型2),与投诉意愿也呈显著正相关(β= 0.354,p< 0.01,模型6)。因此,假设1a和假设1b得到支持。
然后,我们检验了自变量对中介变量(客户承诺)的影响。结果表明,顾客‐企业认同与客户承诺显著正相关(β= 0.768,p< 0.01,模型10)。最后,在将顾客‐企业认同和客户承诺同时纳入回归模型后,客户承诺与服务改进建议(β= 0.465,p< 0.01,模型3)和投诉意愿(β= 0.326,p< 0.01, 模型7)均呈正相关,且顾客‐企业认同对服务改进建议的系数有所下降。从0.541(p< 0.01)下降到0.183(p< 0.01),而顾客‐企业认同对抱怨意图的系数从0.354(p< 0.01)下降到0.104(p> 0.05)。根据上述结果,客户承诺在顾客‐企业认同与服务改进建议之间的关系中起部分中介作用;同时,在顾客‐企业认同与投诉意愿之间的关系中起完全中介作用。因此,假设2a和假设2b得到验证。
假设3提出了发声效能在其中的调节效应;客户承诺与发声效能的交互项进行了均值中心化处理。结果显示,交互项对服务改进建议(β= 0.086,p< 0.01,模型4)和投诉意愿(β= 0.111,p< 0.01,模型8)均具有显著影响。因此,假设3a和假设3b得到支持。
表4. 调节回归分析。
| SSI | CI | CC | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 模型1 | 模型2 | 模型3 | 模型4 | 模型5 | 模型6 | 模型7 | 模型8 | 模型1 | 模型10 | |
| 性别 | 0.173** | 0.086* | 0.079* | 0.080* | 0.004 | −0.053 | −0.058 | −0.053 | −0.098** | 0.014 |
| 等级 | −0.087 | −0.030 | −0.022 | 0.010 | −0.028 | 0.009 | 0.014 | 0.043 | 0.138* | −0.017 |
| UF | 0.146** | 0.031 | 0.023 | 0.017 | 0.128** | 0.052 | 0.047 | 0.040 | 0.181** | 0.018 |
| CCI | 0.541** | 0.183** | 0.146** | 0.354** | 0.104 | 0.076 | 0.768** | |||
| CC | 0.465** | 0.243** | 0.326** | 0.132 | ||||||
| VE | 0.389** | 0.339** | ||||||||
| 客户承诺 × VE | 0.086** | 0.111** | ||||||||
| R² | 0.050 | 0.322 | 0.408 | 0.497 | 0.015 | 0.132 | 0.175 | 0.248 | 0.050 | 0.600 |
| ∆R² | 0.050 | 0.272 | 0.086 | 0.089 | 0.015 | 0.117 | 0.042 | 0.074 | 0.050 | 0.550 |
| F | 8.445** | 57.247** | 66.43** | 67.688** | 2.531 | 18.38** | 20.37** | 22.617** | 8.556** | 180.99** |
注释:UF=使用频率;* p< 0.05,** p< 0.01。
为了进一步评估调节的中介效应,本研究采用了爱德华兹和兰伯特[63]提出的通用路径分析框架。结果如表5所示,表明在高发声效能组和低发声效能组之间,中介模型(顾客‐企业认同到客户承诺再到服务改进建议)的间接效应存在显著差异(0.255 − 0.057= 0.198,p< 0.05)。中介模型(顾客‐企业认同到客户承诺再到投诉意愿)的间接效应在两组之间也存在显著差异(0.398 −(−0.160)= 0.558,p< 0.01)。因此,假设4a和假设4b得到验证。
表5. 调节路径分析结果。
| X(CCI)→M(客户承诺)→Y(SSI/CI) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 阶段 | Effect | 第一 | 第二 | 直接 | 间接 |
| SSI | |||||
| 高发声效能 (+1s.d.) | 0.646** | 0.395** | 0.094 | 0.255** | |
| 低发声效能(−1s.d.) | 0.542** | 0.105 | 0.206* | 0.057 | |
| 差异 | 0.104** | 0.290* | −0.112 | 0.198* | |
| CI | |||||
| 高发声效能 (+1s.d.) | 0.646** | 0.616** | −0.325** | 0.398** | |
| 低发声效能(−1s.d.) | 0.542** | ‐0.296** | 0.383** | −0.160** | |
| 差异 | 0.104** | 0.911** | −0.709** | 0.558** |
注:N = 487,高 VE =平均值 + 1标准差,低 VE=平均值 − 1标准差;X 表示自变量;M 表示中介变量;Y 表示因变量;s.d. =标准差;* p< 0.05,** p< 0.01。
5. 讨论
5.1. 总体结果
作为顾客发声行为的两个维度,客户投诉和建议行为经常出现在服务过程中。本文基于社会认同理论,探讨了顾客‐企业认同与这些顾客行为之间的关系。结果表明,顾客‐企业认同与顾客发声行为之间存在正相关关系,但客户承诺在顾客‐公司认同与建议行为之间起部分中介作用,而客户承诺在顾客‐公司认同与抱怨行为之间起完全中介作用。
此外,我们检验了发声效能在概念模型中的调节效应。结果表明,发声效能对第二阶段(客户承诺到顾客发声行为)以及整个中介效应具有正向调节作用。分析结果显示,发声效能对两种顾客发声行为的调节作用程度存在差异,因此,发声效能对客户投诉的正向调节作用强于建议行为。一个可能的原因是,顾客通过投诉表达不满,但这种行为可能会给某些人(如服务人员)带来惩罚;而建议行为旨在表达改进服务的想法。因此,与建议行为相比,投诉行为可能使消费者感知到更多风险。当个人能力感知水平较低时,消费者会担心投诉行为可能带来的负面后果,因而害怕投诉。当发声效能较高时,这种担忧会被削弱,消费者将更加关注投诉行为带来的积极结果。因此,发声效能对顾客投诉行为的正向调节作用强于对建议行为的调节作用。
5.2. 理论贡献
本文选取关系营销中的两个关键变量(顾客‐企业认同和客户承诺),探讨这两个概念与顾客发声行为之间的关系,并在一个有调节的中介模型中选择发声效能作为调节变量。这些发现从多个方面对现有研究做出了贡献。
首先,作为一种顾客角色外行为,关于顾客发声行为的直接研究较少。尽管一些学者讨论了消费者抱怨和有用建议可能表现为顾客参与行为[64],但我们从一个新的理论视角将这两种行为视为顾客发声的维度。本文将顾客发声行为作为一个二维构念进行研究。从组织行为的角度来看,这些结果在理论上支持将顾客发声行为划分为建议行为和抱怨行为。此外,基于社会认同理论、社会交换理论和自我效能理论,我们探讨了顾客‐企业认同与顾客发声行为之间的关系及其内在机制,从而拓展了当前对顾客发声的理解。
其次,我们的研究结果对当前的关系营销研究做出了贡献。本文率先探讨了顾客‐企业认同与顾客发声行为之间的关系及其具体的作用机制。此外,我们还检验了顾客‐企业认同与客户承诺之间的关系,验证了以往的观点[25,48,49],有助于我们区分这两个概念之间的关系。
第三,以往的研究较少关注消费者个人能力,而发声效能反映了个人对自身能力的感知。本文选择发声效能作为调节变量,探讨其在顾客与企业关系中的调节效应。结果表明,个人能力的差异为解释顾客‐企业认同的作用提供了边界条件。引入反映个体差异的调节变量,为未来市场营销研究提供了理论贡献。
5.3. 管理贡献
本研究的结果为企业提供了一些有价值的管理启示。根据现有文献,客户投诉和服务改进建议有助于企业发现问题并提升服务质量。这两种顾客发声均被视为客户积极的超角色行为[23,27,31]。如果企业能够合理利用顾客发声,将有利于提升其竞争力。因此,客户资源可能是提升企业绩效的有效途径。企业应更加努力地促进顾客发声行为。
此外,本研究结果表明,顾客‐企业认同和客户承诺均与顾客发声呈正相关关系,这与以往的研究一致[4,20,27]。为了激发顾客发声行为,企业可以考虑增强消费者的身份认同感和情感承诺。例如,提升企业形象以及增加销售人员与客户之间的互动,能够有效促进客户的认同和承诺。
此外,效能理论指出,绩效成就和替代性经验会影响个体效能感[52]。因此,企业可以通过两种方式增强顾客的发声效能。绩效成就是指个人的直接经验;如果企业能在客户投诉后提供及时反馈,消费者所获得的直接经验水平就会较高。此外,宣传其他消费者的成功案例可以提升个人的替代性经验。
6. 局限性与未来研究方向
本研究存在一些局限性,可为未来研究提供机会。首先,本研究所使用的横截面数据存在客观问题,尽管单因子检验确认共同方法偏差对数据影响较小。此外,受访者均为大学生,可能导致推广性问题。未来研究可考虑采用纵向数据和多源数据。
此外,我们选择了在线外卖行业作为研究背景来检验理论模型,这可能存在一些局限性。该模型是否适用于其他行业和情境,还需在未来的研究中加以验证。
最后,我们使用意愿量表来测量顾客发声行为。尽管先前的研究表明,意图可能是衡量消费者行为的可接受方法,但未来的研究可以收集实际行为数据。
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