基于关系营销的客户间深度合作的实证研究——以某汽车公司为例，本文主要内容关键词为：为例论文,汽车公司论文,深度论文,实证研究论文,关系论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 文献回顾与问题提出
自20世纪80年代关系营销被提出以来，已得到了理论界和实践界的广泛关注。其核心理论主要包括以下3个方面：以伦纳德·L·贝里为代表的保持客户理论、以摩根和汉特为代表的义务-信任理论和以古姆松为代表的关系-网络-互动理论。
贝理、杰克逊等人认为，关系营销就是通过建立、加强结构和社会这两种纽带以锁住客户的过程。摩根和汉特将企业所面对的关系分为4个方面10种关系，其中，义务和信任是关键变量[1]。古姆松认为，关系营销就是从关系、网络和交互的角度来看待营销[2]。他进一步把企业面临的关系分为市场关系和非市场关系两大类共30种关系，其中客户关系是核心。
这些研究为进一步认识关系营销在客户间的深度合作提供了重要的基础，同时仍有诸多问题尚待进步深入探讨。以阿德里安·佩恩所提出的“六市场模型”为例，“关系模型”仍以企业为中心，没有体现客户对企业发展的重要作用[3]。另外，如何基于中国市场的特征，保持和发展同客户的良好关系，仍需深入研究。本文在前人研究的基础上，立足中国实际，提出研究假设和相应变量，从关系营销角度探索影响客户行为的深层次动因和影响程度，为客户行为的研究发展提供了新的研究范围。
2 模型构建与方法
2.1 模型构建与假设
摩根和汉特将影响企业营销成功的关系分为4组共10种关系，并建立了KMV(key mediating variables，关键中介变量)模型[1]。该模型认为：5种前置因素(即转换成本、关系利益、共享价值、沟通和投机行为)与5种结果(即默许、离开倾向、合作、解决冲突和决策不确定性)之间，是以关系承诺和信任为介导变量的，即承诺和信任是直接导致关系营销成功合作行为的关键中介因素。在5种前置因素中只有投机行为对介导因素(信任)有负面的影响，而关系承诺对于离开倾向和信任对于不确定性存在着负面的影响，其余都是正面的影响。
摩根和汉特的KMV模型对整个营销界的关系营销研究，产生了很大的影响。随着学者们对关系营销研究的不断深入，前置因素、介导因素和结果因素的研究也随之深入。
在前置因素方面，Gromoos、Sheth、Sisodia和Sharma等认为客户导向在关系营销理论中占有重要地位[4-5]。在工业品市场，尤其是在机电行业，供应商的技术能力对关系的建立和维持很重要。Wilson认为与对方并不熟悉时，可以用其在绩效和可信度方面的声誉来对其进行判断[6]。公正的声誉来自于企业长期可靠、一致的行为。共享价值观一直被认为是建立买卖双方关系的重要变量。Dwye、Schurr和Oh证实了共享价值观有助于建立承诺和信任。客户对关系的不可撤销的投资(转换成本)是指结束与某一供应商的关系，开始与另外一个供应商的关系时，所发生的不可撤回的成本[7]。因此，如果结束关系，关系特定资产的价值将会下降。客户对关系的投资加强买卖双方之间的关系，导致他们之间的相互依赖性。
在介导因素方面，安德森和那拉斯发现，在厂家与经销商的合伙经营中，双方之间的相互依赖、沟通和定比较水平下的结果是影响合作关系的终极原因，而信任是沟通和一定比较水平下的结果的产物，进而作为中介，形成合作关系和满意[8]。James Barnes认为，建立和保持密切的关系与包括信任和承诺在内的多种因素有关。信任和承诺将会降低客户的风险，增加供应商的销售，减少离去的倾向，以及增加客户对买方的满意度[9]。可以说，信任和承诺只是对诸多因素的一种高度简化。
在结果因素方面，Hewett，Kelly认为信任和承诺将会增加重复购买的可能性[10]。客户积极向其他客户或相关利益者推荐该公司或者该公司产品，将会提高供应商的业绩。推荐一直被认为是营销关系的积极效果。合作是交换伙伴之间从事自愿协调行动和共同努力实现各自和双方共同目的的程度。合作的目的是实现这些目的和维持长期关系。
综上所述，本文提出了建立在摩根和汉特的KMV模型之上的概念模型，如图1所示。
图1 买卖双方关系决定模型
基于图1中的模型，我们提出如下假设：
假设1a：客户对供应商的信任越强，重复购买的可能性就越高。
假设1b：客户对供应商的信任越强，向别人推荐该供应商的可能性就越高。
假设1c：客户对供应商的信任越强，与该供应商的合作的可能性就越高。
假设2a：客户对供应商的承诺越高，重复购买的可能性就越高。
假设2b：客户对供应商的承诺越高，向别人推荐该供应商的可能性就越高。
假设2c：客户对供应商的承诺越高，与该供应商的合作的可能性就越高。
假设3a：客户对供应商的信任越强，客户对供应商的承诺就越高。
假设4a：供应商的客户导向越强，客户对供应商的信任越强。
假设4b：供应商的客户导向越强，客户对供应商的承诺就越高。
假设5a：供应商的技术能力越强，客户对供应商的信任越强。
假设5b：供应商的技术能力越强，客户对供应商的承诺就越高。
假设6a：供应商的声誉越高，客户对供应商的信任越强。
假设6b：供应商的声誉越高，客户对供应商的承诺就越高。
假设7a：买卖双方的价值观越一致，客户对供应商的信任越强。
假设7b：买卖双方的价值观越一致，客户对供应商的承诺就越高。
假设8a：客户对关系的投资越大，客户对供应商的信任越强。
假设8b：客户对关系的投资越大，客户对供应商的承诺就越高。
2.2 方法的选择
基于图1模型的特点，采用传统的回归方程很难以解决我们希望解决的问题，所以我们采用“结构方程分析”作为“基于关系营销的客户间深度合作研究模型”的实证研究的一个重要方法。本研究采用Small Water公司的AMOS软件来实现结构方程模型(structural equation modeling)验证过程。
结构方程模型评价的核心是模型的拟合性。模型对观测数据拟合良好，表明研究者对问题的结构分析，即模型的有效性得到验证，估计的参数才是有效的。为验证概念模型的合理性可行性，通过Amos计算所得出的统计参数及其合理性要求如下：卡方检验(
)不显著(对应p>0.05)；若
<3，则对不显著的要求可忽略不计；标准拟合指数(NFI)≥0.90；非标准拟合指数(NNFI)或Tucker-Lewis指数(ＴLI)的合理性要求：NNFI≥0.85或TLI≥0.90；比较拟合指数(CFI)≥0.90；估计误差均方根(RMSEA)的合理性要求：0.05≤RMSEA≤0.08为可接受范围，若RMSEA<0.05，则模型高度拟合；Standardized RMR<0.080；与路径系数相应的临界值C.R.(Critical Ratio)的合理性要求：当路径的C.R.值均大于1.96的参考值时，说明该路径系数在p=0.05的水平上具有统计显著性。
3 数据和样本来源
3.1 问卷设计及数据收集
根据图1“结构方程模型”和前面所述，我们设计了表1中的“指标体系”。根据所设计的“指标体系”，我们进行相应的问卷设计。在回答问题的选择上，我们采用李克特5级打分量表，即用数字1～5代表被调查者对问题中描述状况从极不符合到极为符合的意见。
基于我们的研究对象——客户行为，我们共抽查了某汽车公司的189个供应商、经销商和维修服务站的基本情况，它们基本反映了某汽车公司供应商、经销商和维修服务站的特征。笔者对于某汽车公司供应商、经销商和维修服务站进行了问卷调查，相对应地发放了189份问卷，共回收问卷146份，其中5份回答不完全，有效问卷141份，问卷有效率74.6%。现将样本的基本情况分析如下
从搜集到的141份有效问卷分析，受访企业分布在与某汽车公司有关联的行业。被调查企业中民营企业占有28％，国有企业27％，外商独资企业24％，外商合资企业16％，其他企业5％，外商独资企业和合资企业的外资来源国和地区主要有美国、香港、德国、日本、韩国等。被调查企业成立时间小足5年的占20％，6-10年的占32％，11-20年的占30％，20年以上的占18％。被调查企业员工人数不是100名的占25％，100～499名的占26％，500～1999名的占27％，2000名以上的占22％。
被调查企业的规模(销售收入)情况的分布如下：100亿以上的占19％，10亿～100亿的占61％，1亿～10亿的占54％，5000万～1亿的占3％，5000万以下占4％。
3.2 样本分析
1)样本描述性统计分析。
研究学者通常认为，为保证结构方程模型评估的稳定性及样本的代表性，进行结构方程模型检验所需样本的数量应至少为100个，本研究所收集样本总量为N=141>100，适合进行结构方程模型检验。
表2～表4分别描述了前置因素、中间变量和客户行为指标的描述性统计数据，具体包括样本数量、均值和标准差和波动率，其中波动率为标准差与均值之比，用以描述样本总体的分散程度。
样本描述性统计数据显示指标得分都较高，这充分表明了所调查样本客户间合作属性明显，也就是说这些结果能够很好地反映客户间合作的本质特征。
对量表中的15个前置因素变量进行因子分析，结果：KMO=0.908>0.7，适合做因子分析，取特征值大于1的主成分为作为因子，结果得到3个因子，与指标设置时变量结构一致。各变量的因子分析结果如表5所示。
对中间变量的量表中的6变量进行因子分析，结果：KMO=0.875>0.7，适合做因子分析，取特征值大于1的主成分为作为因子，结果得到3个因子，与指标设置时变量结构同样一致。这进一步验证了对中间变量衡量指标的变量结构设置。现将各变量的因子分析结果如表6所示。
3)样本信度分析。
在对问卷进行数据分析前，必须考察样本的信度，以确保测量的质量。信度的重要方法为内部一致性(internal consistency)检验。内部一致性系数最适合同质性检验，检验每一个因素中各个项目是否测量相同或相似的特性，本研究采用Cronbach a系数来分析项目的内部一致性，通常采用 Cronbach a最小为0.70的标准。
经过内部一致性检验，得到各变量的a值如表7所示。
从表7可以看出，各个变量的ａ值均满足不小于0.70的要求，样本的信度通过内部一致性检验，适合进行结构方程模型分析。
4 结构方程模型的估计与评价
表8、表9分别列出结构方程模型的拟合指数、结构方程模型各变量间的路径系数和回归权重及相应的C.R.值以及测量模型各指标的负荷系数及相应的C.R.值。
从表8 可以得出：模型的总体拟合符合要求，因此模型可以接受。
表9中列出结构方程模型的路径系数以及相应的C.R.值。在结构方程模型分析中，当路径的C.R.值均大于1.96的参考值，说明该路径系数在p=0.05的水平上具有统计显著性，因此，本研究结构方程模型中每一条路径均具有统计显著性。
在对本文研究假设的验证上，可以得到以下基本结论：供应商的客户导向、供应商的技术能力、企业声誉、共享价值、客户对关系的投资对信任都有积极的影响作用。供应商客户导向和供应商的技术能力都在0.05的概率水平上对承诺有积极作用，共享价值观、客户对关系的投资在0.001的概率水平上对承诺有显著作用。但是在0.05概率水平上企业声誉对承诺没有显著的影响。
承诺和信任对重复购买、推荐和合作有积极的相关作用，同时也证实了信任对承诺有积极的作用。
5 结语与启示
本文从客户的角度出发，提出了自己的研究模型和研究假设，并对研究模型进行了定量和定性的分析，进而从客户行为和心理两个纬度进行了定量测量，来探索客户加入到营销关系中的原因，鉴别客户行为的内在动因和特征。
在对承诺—信任前置因素的分析上，本文首先从供应商活动开始，这在一定程度上纠正了近年来忽视把供应商的服务质量(客户导向和技术能力)的研究问题。其实无论是什么形式的营销，只要是交换，服务质量就是一个重要的因素，交换关系的双方都会在衡量自己即将得到的长久经济利益。中国的消费水平还处在较低的水平，长久经济利益更是客户选择供应商考虑的一个重要因素，本文的研究也证实了假设的真实性，供应商的客户导向和技术能力对承诺和信任有积极显著的作用。
对非经济因素的探索包括企业声誉、共享价值观和客户对关系的投资三个方面，其中企业声誉也是在研究关系营销是几乎很少考虑地因素，但笔者认为企业声誉会对客户加入到某一营销关系中有积极的影响作用，企业声誉是一个企业品牌获得社会公众信任和赞美的程度，通常由知名度、美誉度和信任度构成，声誉的核心是信任，因此本文假设企业声誉对承诺和信任有积极作用。同时研究结果也证实了企业声誉对于信任有着非常积极的作用，虽然对承诺没有直接的作用，但会通过信任对承诺和客户行为产生间接的作用。这也在理论上给企业敲了个警钟，建立和保持良好的品质声誉成为企业能够发展生存的至关重要的内容，这与当下企业声誉成为中国非常的热门话题也相符合。
非经济因素对于客户主要是表现为他们的社会的、资源层次的价值，它对实施关系营销战略建立稳固客户间深度合作是非常重要的。经济利益首先在开始交易营销阶段让客户认识到保持长期关系的益处，但关系的长期保持不仅仅是建立在经济利益之上。如果企业只是仅仅提供经济利益，由于经济手段的易模仿性，将很容易把企业陷入到最不具竞争力的地位。这也在国内的市场有所表现，越来越多的商家陷入价格大战，只有销售额没有利润额，这也是目前困窘国内商家的难题。如何将非经济因素融入交易中并提供给客户，形成客户能够感受到的社会的、资源的价值，从而促使客户产生建立和保持关系持续的意愿，并逐渐地形成真正的客户间深度合作，这是企业需要好好思考的问题。然而仅仅把关系建立在非经济因素上，也将降低客户对关系的承诺和信任。研究结果证明，关系营销战略的成功实施需要结合经济利益、非经济利益两方面的因素，才能更好地达到其营销战略的目的，仅仅提供经济因素或非经济因索的利益都不能很好维系客户长期深度合作，也难以促进真正的忠诚。
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