基于顾客感知价值美容服务业顾客忠诚驱动因素的研究

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时间:2019-02-03

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1、原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:璧堕叠童日期:.勘塑:缨关于学位论文使用授权的声明本人同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的印刷件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。(保密论文在解密后应遵守

2、此规定)论文作者签名:监导师签名:垄虹型蛆-日山东大学硕士学位论文摘要美容服务业巨大的市场潜力、广阔的利润空间使其成为人们所关注的焦点,也使得这个行业在未来必将充满激烈的竞争;竞争,究其根本争夺的是忠诚顾客。因此,如何保持现有顾客,使他们对美容服务持续具有较高忠诚度,成为现阶段美容服务企业面临的最大难题;而另一方面,当前美容服务业顾客忠诚驱动的研究还处于初级阶段,缺乏相关的理论研究给予支持。目前,基于不同视角的顾客忠诚研究观点不一,而从顾客感知价值的角度探讨美容服务业顾客忠诚的驱动因素,对于美容服务这个以顾客切身体验为消费方式的产品来说,更贴近美容服务业的现实需要。

3、鉴于此,本研究以顾客感知价值为研究视角,对美容服务业顾客忠诚的驱动因素进行探讨,为后续研究提供借鉴和参考。为获取研究需要的数据资料,得出科学、适用的研究结论,本研究综合运用了文献阅读法、访谈法、问卷调查法、数理统计分析等多种方法。本研究的创新点在于为美容服务业构建了基于顾客感知价值的顾客忠诚驱动模型,在顾客忠诚驱动因素的研究中找到了一个崭新的视角,即通过顾客感知价值的构成分析找到影响顾客忠诚的关键因素,对前人关于顾客忠诚驱动因素的研究进行了补充。本研究首先构建了一个基于顾客感知价值的美容服务业顾客忠诚驱动因素的模型,然后进行了实证研究加以验证。研究表明:将美容服务业

4、顾客感知价值分成产品特性、感知服务质量、社会性、情感价值、产品(服务)价格、获取便利性及会员制等七个维度,顾客忠诚分为认知忠诚、情感忠诚、意向忠诚和行为忠诚等四个维度的做法是非常合理的;美容服务业顾客感知价值的各构成维度对顾客忠诚四个维度均存在正向的驱动作用,且感知服务质量在驱动各维度顾客忠诚的过程中都占有较大的解释力,其次为产品特性、产品(服务)价格和情感价值;在各研究变量上,研究发现不同特征的顾客在同一变量上会有差异,即不同类型美容服务业顾客的感知价值对其忠诚的驱动作用是不一样的。根据研究结论,美容服务企业需要从感知服务质量、产品特性、产品(服务)价格、情感价值

5、等四个主要方面提升顾客感知价值,培育员工的忠诚,并对顾客信息进行有效的管理,以培养、维护顾客忠诚,增强竞争力。关键词:顾客感知价值;顾客忠诚:美容服务业山东大学硕士学位论文ABSTRACTThebeautyserviceindustry'shugemarketpotentialandthevastprofitscausedittobeafocal,alsowouldmakethisindustryfulloffiercecompetitioncertainlyinthefuture.Ascompetitionintensified,howtomaintainexis

6、tingcustomersandconsolidatingcustomerloyaltyhasbecomeabeautyservicefirmofthebiggestproblemscurrentlyfacing.Butthedomesticresearchaboutthebeautyservicefinnisalsoattheinitialstage,thebeautyserviceindustrycustomer'sloyalresearcharcnotmany,inviewofthis,thisstudyfromtheperspectiveofthecusto

7、merperceivedvalueofbeautyservicesincustomerloyaltydrivers,providesoneforthefollowingresearchtouseforreferenceandtorefer.T0beascienceandaccurateresearchconclusion,thisresearchhasutilizedtheliteraturereading,theinterview,thequestionnairesurveyprocedure,themathematicalstatisticanalysisa

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