基于行为和态度的顾客多忠诚研究

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1、2007年3月中国工业经济Mar.,2007第3期(总228期)ChinaIndustrialEconomyNo.3【工商管理】基于行为和态度的顾客多忠诚研究曹忠鹏,周庭锐,陈淑青(西南交通大学经济管理学院,四川成都610031)[摘要]顾客多忠诚是现实中普遍存在的现象。本文以行为学习理论和认知失调理论为支撑,从行为和态度两个维度重新审视了顾客多忠诚,在对其进行明确界定的基础上,采用日记式(DiaryStudy)方法调查了51名被试者28天的餐厅选择。结果发现,被试者在餐厅选择上的确呈现出了多忠诚、单一忠诚和无忠诚;对相同

2、几个餐厅多忠诚的顾客,其忠诚得分也并非完全相同。研究结果对指导营销者利用顾客忠诚进行市场细分和顾客关系管理具有重要的参考价值。[关键词]行为忠诚;态度忠诚;多忠诚;顾客关系管理[中图分类号]F273[文献标识码]A[文章编号]1006-480X(2007)03-0079-09一、引言多年来提高顾客的满意度一直被认为是企业的终极目标。然而,即便是满意的顾客也会“变节”(Thomas&Sasser,1995)。后来,学者们逐渐意识到忠诚的顾客才是企业得以生存和发展的源泉。忠诚的顾客不仅会重复购买产品或光顾店铺,为企业增加收入,

3、而且他们比不忠诚的顾客更愿意主动地和别人分享他们购买产品或接受服务的经历,甚至积极主动地去扮演“布道者”的角色,免费为企业做广告,这些不但不会给企业增加额外的成本,而且会为企业创造更多的收入(Shoemaker&Lewis,1999)。从20世纪50年代开始,众多学者开始对忠诚进行研究,在近60年的研究过程中,无论是探讨导致忠诚的驱动因素,还是验证忠诚引发的结果,大部分学者均未清晰界定顾客到底是对“单一”品牌/店铺忠诚,还是对“多个”品牌/店铺忠诚。即使有少数学者对顾客多品牌忠诚(Jacoby,1971)、多店铺光顾进行了

4、研究(Keng&Ehrenberg,1984),也只是单纯从行为维度,或者单纯从态度维度来探讨多忠诚,这显然违背了大家公认的“应该同时从行为和态度两个维度来探究顾客忠诚”原则(Oliver,1999)。因此,本文从行为、态度两个维度出发,依托行为学习理论和认知失调理论,重新界定了顾客的多忠诚,根据不同程度的行为忠诚、态度忠诚,将顾客的忠诚类型进行了明确的划分。并通过实证来进一步证明所提出的多忠诚概念。在利用Sheth的因子分析方法来计算多忠诚顾客的忠诚得分时,同时计算了行为和态度两个维度的得分,弥补了该方法只考虑行为维度的

5、不足。希望研究结论能为[收稿日期]2007-01-05[基金项目]国家自然科学基金项目“顾客的多忠诚研究”(批准号70672021)。[作者简介]曹忠鹏(1974—),男,黑龙江大庆人,西南交通大学经济管理学院博士研究生;周庭锐(1961—),男,中国台湾高雄人,西南交通大学经济管理学院教授,博士生导师;陈淑青(1964—),女,中国台湾台北人,西南交通大学经济管理学院教授。79企业制定相应的营销组合策略和忠诚计划提供积极的理论指导(Reichheld,1993)。二、文献综述关于忠诚,学术界还没有一个统一的定义。众多学者

6、从不同的维度来阐述它,例如,行为维度(Tucker,1964)、态度维度(Mattila,2001)、行为和态度两个维度(Day,1969;Dick&Basu,1994)。随着营销理论和消费者行为研究的日臻完善,忠诚应该包括行为和态度两个维度得到了理论界的认可。对Oliver两个维度定义的忠诚也逐渐被接受,“忠诚是指顾客对将来再次购买喜爱的产品或惠顾喜爱的服务有一个深深的承诺,尽管情境影响和营销努力有可能引起他们的转移行为,但是他们仍然会重复购买相同的品牌或品牌集”(Oliver,1999)。学者们发现多忠诚是普遍存在的一

7、种现象(Yim,1999),并没有对其进行明确的界定和深入的研究。早在1952年,Brown在定义忠诚时就曾提及,“实证发现,在一年的时间间隔里,在相同的产品类别下,大约有一半的顾客倾向于购买多个品牌”,这可能就是顾客多忠诚概念的最初雏形。后来又有多位学者对顾客多忠诚进行了探讨,例如,Sheth采用简单的购买概率和市场份额相结合的方法,测量了顾客对几个品牌不同程度的忠诚;Jacoby通过实验的方法,让家庭主妇将9个品牌的牙膏根据偏好分为可接受、中立、拒绝区域,然后根据区域间的距离来计算忠诚的强度,距离相近的几个品牌就是顾客

8、的多忠诚品牌;Keng等在研究顾客的多品牌选择和多店铺光顾行为时,通过面板数据,推导出了顾客的多品牌购买/多店铺光顾服从Dirichlet分布(Keng&Ehrenberg,1984)。通过以上发现,尽管有几位学者对多忠诚进行了研究,但他们都是从单一维度入手。要么只考察了顾客的多忠诚行为(如Brown,

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