Customer satisfaction and loyalty in online and offline environments(Excerpt)
Venkatesh Shankara,*, Amy K. Smithb,1, Arvind Rangaswamyc,2
a Robert H. Smith School of Business, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA
bGeorge Washington University, School of Business and Public Management, Washington, DC 20052, USA
cThe Smeal College of Business, Penn State University, University Park, PA 16802, USA
Received 14 November 2000; received in revised form 8 November 2002; accepted 14 November 2002
Abstract
We address the following questions that are becoming increasingly important to managers in service industries: Are the levels of customer satisfaction and loyalty for the same service different when customers choose the service online versus offline? If yes, what factors might explain these differences? How is the relationship between customer satisfaction and loyalty in the online environment different from that in the offline environment? We propose a conceptual framework and develop hypotheses about the effects of the online medium on customer satisfaction and loyalty and on the relationships between satisfaction and loyalty. We test the hypotheses through a simultaneous equation model using two data sets of online and offline customers of the lodging industry. The results are somewhat counterintuitive in that they show that whereas the levels of customer satisfaction for a service chosen online is the same as when it is chosen offline, loyalty to the service provider is higher when the service is chosen online than offline. We also find that loyalty and satisfaction have a reciprocal relationship such that each positively reinforces the other, and this relationship between overall satisfaction and loyalty is further strengthened online.
2003 Elsevier Science B.V. All rights reserved.
Keywords: Online markets; Satisfaction; Loyalty; Services, Internet; E-Commerce
2. Conceptual framework and research hypotheses
Consistent with Oliver (1999), we define satisfaction as the perception of pleasurable fulfillment of a service, and loyalty as deep commitment to the service provider. We focus on attitudinal loyalty, rather than on behavioral loyalty (Day, 1969; Dick amp; Basu, 1994) for the following reasons. A behaviorally loyal customer may be spuriously loyal, that is, stay with an organization or service provider until he/she can find some better alternative in the marketplace (Dick amp; Basu, 1994). An attitudinally loyal customer, on the other hand, has some attachment or commitment to the organization and is not easily swayed by a slightly more attractive alternative. Attitudinal loyalty not only indicates higher repurchase intent, but also resistance to counter-persuasion, resistance to adverse expert opinion, willingness to pay a price premium, and willingness to recommend the service provider to others. We selected the travel industry as the context for our study for three reasons: (1) Although people can make travel choices (reservations) online, they still have to experience the service offline. Therefore, the actual service encounter itself is no different if the same service provider and service options are chosen online or offline. (2) The travel industry is one of the largest industries online and has had a relatively long history of online presence. Thus, many people are comfortable making travel choices online. (3) People make travel choices both online and offline, as compared to a pure online service provider like Yahoo, which has no direct offline equivalent. This allows us to compare online satisfaction and loyalty with offline satisfaction and loyalty for the same service.
We develop hypotheses about the effects of constructs focal to our research, namely, the direct effect of the online medium on service encounter satisfaction, overall satisfaction, and loyalty. We also develop hypotheses about the relationship between satisfaction and loyalty and the differential effects of various factors such as ease of obtaining information and frequency of use, online relative to offline. In developing the hypotheses, we primarily draw upon behavioral decision theory that examines tradeoffs between cognitive effort deployed and the quality or accuracy of the decisions (choices) that consumers make (Johnson amp; Payne, 1985; Johnson, Bellman, amp; Lohse, 2002). We also predict the effects of control variables such as website factors, service attributes, and prior experience with the service, on satisfaction and loyalty.
Fig. 1 summarizes the conceptual model of how the online medium influences customer satisfaction and loyalty. The figure includes the focal constructs as well as control variables. Our main thesis is that satisfaction, loyalty and their relationship differ online from offline because the same customers could make different choices online versus offline in the same decision situation. We now describe each of the constructs used in the study.
2.1. Drivers of customer satisfaction
We examine two types of customer satisfaction, namely, service encounter satisfaction and overall customer satisfaction. Service encounter satisfaction is transaction-specific, whereas overall customer satisfaction is relationship-specific, that is, overall satisfaction is the cumulative effect of a set of discrete service encounters or transactions with the service provider over a period of time (Bitner amp; Hubbert, 1994; Oliver, 1997; Rust amp; Oliver, 1994). Although these two types of satisfaction are related, it is important to recognize them as distinct constructs because some of the factors influencing them may be different. For example, service encounter satisfaction is more likely to depend on performance on specific attributes of the service encounter (e.g., Was the price consistent with expectation?), whereas overall satisfaction is more likely to depend on factors th
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线上与线下环境下的顾客满意与忠诚（节选）
[美国] Venkatesh Shankar，Amy K. Smith和Arvind Rangaswamy
《国际市场营销研究杂志》2003年第20期
摘要
我们解决以下这些对服务行业的管理者来说正变得越来越重要的问题：当客户选择线上服务与线下服务时，同一服务的顾客满意度和忠诚度是否不同？如果是的话，哪些因素可以解释这些差异？线上和线下环境下顾客满意和顾客忠诚的关系有何不同？我们提出了一个概念框架并发展假设了网络媒体对客户满意度和忠诚度的影响，以及对满意度和忠诚度之间的关系的影响。我们使用住宿业在线上和线下的两组数据联立方程模型来假设检验。结果有些违反直觉，因为它们表明，选择线上服务的客户满意度水平与线下时相同，但对线上服务的服务提供商的忠诚度要高于线下服务提供商。我们还发现忠诚度和满意度有互惠的关系，任何一方都能明确地加强对方，并且从整体上看，线上的满意度和忠诚度之间的关系有更多的加强。
2 概念框架与研究假设
与奥利弗（1999）一致，我们将满意定义为对服务的愉悦满足的感知，并将忠诚定义为对服务提供者的深度承诺。我们注意力集中在态度忠诚，而不是行为忠诚上（戴，1969；迪克和巴苏，1994），原因如下。行为忠诚的顾客可能是虚假忠诚，也就是说，他们会留在一个组织或服务提供商，直到他/她可以在市场上找到更好的替代品（迪克和巴苏，1994）。另一方面，态度忠诚的顾客对组织有一定的依恋或承诺，不容易因为轻微的吸更有吸引力的替代品摇摆不定。态度忠诚不仅表现为更高的重复购买意向，而且表现为反对劝阻、对负面专家意见的抵抗、愿意支付溢价费用、以及向其他人推荐服务提供商。
我们选择旅游业作为研究的背景有三个原因：（1）虽然人们可以在网上进行旅行选择（预订），但他们仍然需要离线体验服务。因此，如果在线上或线下选择相同的服务提供商和服务选项，实际遇到的服务本身没有什么不同。（2）旅游业是线上最大的产业之一，并且有着相对悠久的在线存在历史。因此，许多人认为在网上做旅游选择是舒服的。（3）与单纯的在线服务提供商相比，人们在网上和离线都可以进行旅行选择，如雅虎，就没有直接等价的离线服务。这使我们能够基于相同的服务来比较在线满意度和忠诚度与离线满意度和忠诚度。
我们研究了关于构建焦点对我们研究的影响的假设，即网络媒体对服务接触满意度、总体满意度和忠诚度的直接影响。我们还开发了关于满意度和忠诚度之间的关系的假设，以及各种因素的不同影响，例如线上相对于线下容易获得信息和使用频率。在进行假设时，我们主要利用行为决策理论来研究消费者在做出决策（选择）时在认知工作与质量或准确性之间的审查与权衡（约翰逊，佩妮，1985；约翰逊，比尔曼，洛泽，2002）。我们还预测控制变量对满意度和忠诚度的影响，如网站因素，服务属性，以及对以前服务的经验。
图1总结了在线媒体如何影响顾客满意度和忠诚度的概念模型。该图包括焦点构造以及控制变量。我们的主要论点是，满意度，忠诚度和他们的关系在网上不同于离线，因为相同的客户可以做出不同的选择在线与离线在相同的决策情况。我们现在描述每个在研究中使用的构造。
2.1. 顾客满意的驱动因素
我们研究了两种类型的顾客满意度，即服务接触满意度和总体顾客满意度。服务接触满足是特定于事务的，而总体客户满意度是特定于关系的，也就是说，整体满意度是一段时间内与服务提供者的一组离散服务遭遇或交易的累积效应（比特尔，哈伯特，1994；奥利弗，1997；鲁斯特和奥利弗，1994）。虽然这两种类型的满意度是相关的，但重要的是认识到它们是不同的构造，因为一些影响它们的因素可能是不同的。例如，服务接触满意度更可能取决于服务遭遇的特定属性的表现（例如，价格与预期是否一致？）而总体满意度更可能取决于交易过程中发生的因素（例如，购买这种服务是否容易？）
表1总结了先前对顾客满意度决定因素的研究。基于这些研究，我们期望顾客满意可能受到服务提供者对各种服务属性（例如，酒店的位置及其声誉）、顾客对服务的先前体验、服务使用频率、选择服务所花费的不确定时间的影响（例如，是否需要更长或更短的时间来做出选择），以及容易获得关于服务的信息。我们还认为，以下讨论的原因，忠诚度的服务供应商也影响客户满意度。这些因素既适用于线上环境也适用于线下环境。下面，我们详细阐述了影响顾客满意度的各个因素。
2.1.1焦点结构
2.1.1.1网络媒体的直接（主要）效应（ ）。在线媒体有几个独特的特点，可能直接影响服务接触满意度和整体满意度。网络媒体影响顾客满意度的方式与线下媒体不同，原因有很多。
类似于其他自助服务技术（SST），网络媒体可以通过改善购物过程，使顾客能够按价格（例如，按酒店房间的价格、距离最近的机场的距离等）和集合信息（例如，按质量等级划分酒店）进行分类，增加可供选择的种类（例如，某一地点附近可供选择的不同旅馆的数量），并使顾客能够获得他人的意见和评价改善购物过程，使顾客能够按价格（例如，按酒店房间的价格、距离最近的机场的距离等）和集团信息（例如，按质量等级划分酒店）进行分类，增加可供选择的种类（例如，某一地点附近可供选择的不同旅馆的数量），并使顾客能够获得同行的意见和评价（马特，奥斯特罗姆，罗特德，比特奈，2000）。因此，对于同一客户，在线和离线决策可能发生在不同的信息集下。
网上可能有更多的信息。随着更多的可用信息，客户很可能投入更多的认知努力到他们的决策过程中，因为他们可以通过额外的努力实现额外的利益（例如，更多的信息或更好的选择；更低的价格）的潜力（约翰逊amp; 佩尼，1985）。额外的信息（可能与更多的努力相结合）将提高客户做出的选择的质量，这反过来又可能导致服务体验在选择线上而不是线下时提供更高的满意度。
如果顾客事先有更多的信息（包括视觉信息），在线购物体验也可以改变顾客对服务的期望。他们事先知道他们将得到什么样的服务，并且比线下时在收到服务时更不会感到惊讶或愤怒。这意味着较少不确认的预期（即，积极或消极的不确认），这也会导致比线下选择时更大的满意度。
此外，网络环境也可能会降低满意度，因为人们认为缺乏隐私和财务安全，感觉缺乏人与人的接触，技术失败，以及界面设计不良（马特等，2000）。
在线媒体对顾客满意度的直接影响将取决于这些满意度和不满来源的净效应，并且是一个经验主义的问题。然而，我们提供以下假设先验作为我们对的媒介组合效应满意度方面的最佳判断。
H1a：选择在线服务的顾客比那些选择离线服务的人更可能获得更高的服务满足满意度。
H1b：选择在线服务的顾客比那些选择离线服务的人更可能获得更高的整体满意度。
2.1.1.2.忠诚（ ）。忠诚的客户比不忠诚的客户更有可能发现服务提供者的服务接触和总体体验。虽然以前的研究并没有将忠诚视为满意度的解释变量，但是前景理论（卡奈曼和特斯凯，1979）为忠诚客户可能比非忠诚客户更满意提供了理论依据（另见米塔尔罗斯和鲍尔达斯，1998）。根据这一理论，亏损比收益更显重要。在忠诚度和满意度关系的背景下，这个理论表明，如果忠诚的顾客有负面的经历并且对服务提供者不满意，那么他们可能通过转向新的提供者而获益。但是，通过转换，他们会以忠诚福利的形式遭受损失（例如情绪损失，奖励计划），或面临潜在的不熟悉的服务遭遇。与非忠诚客户相比，忠诚客户可能认为转向新服务提供商带来的损失要大于短期收益。荷瓦力亚，昂纳瓦和布朗可（1999）报道的研究为忠诚度满意度关系提供了进一步的支持。 他们发现忠诚的客户比不忠诚的客户更不容易受到产品的负面信息影响。
对于在线客户，他们认识到他们已经选择了他们偏爱的服务提供商，即使在面对大量其他选择时，只需点击一下就可以了。因此，如果所选择的服务没有完全达到他们的期望，他们可能会感到自己负有部分责任，从而减轻不满意的体验的影响。最后，一些网站功能（例如，有关服务的信息、更好地利用奖励和个性化）使忠实的在线购物者能够获得更大的效用，并且比通过离线媒介购物更满意，后者提供的与服务提供者的预先消费互动有限。总之，这些论点导致了以下假设。
H2a：对于选择线上的客户而言，忠诚度对该服务提供商的服务遇到满意度的正面影响要大于对于选择线下的客户。
H2b：对于选择线上的客户而言，忠诚度对该服务提供商的整体满意度的正面影响要大于对于选择线下的客户。
2.1.1.3. 容易获取信息（ ）。
客户总体满意度还可能取决于在选择服务提供商时获得与某一特定顾客有关信息的难易程度（奥利亚，奥利弗和马克米兰，1992）。有了更多相关信息，客户可以做出更好的决策，从而提高满意度。更容易获取信息通常也会提高客户对购物过程的满意度（除非信息过载），这可能会提高客户对服务的整体满意度——即，对（不）满意的服务提供商的购物过程可能会产生一定程度的（不）满意。网络媒介可以使获得的信息在影响选择方面更易于操作（例如，信息可能包含与特定酒店属性的直接链接），从而使在线的认知努力比线下少，从而进一步增强信息获取对总体满意度的积极影响。此外，对于诸如旅馆等具有大量搜索属性的服务（例如，地点、价格、床位类型），在线获取信息比离线更容易。对于可比较的信息访问和使用水平，在线部署的较低的工作可能导致在线满意度高于离线（约翰逊和佩尼，1985；马特等，2000）。这些论点提出了以下假设。
H3：对于选择在线服务的客户而言，获取服务提供商的整体客户满意度的信息容易得到的积极效果要高于对于选择线下的客户。
2.1.1.4. 服务使用频率（ /-）。
使用频率可能影响服务接触满意度和总体满意度（波特和勒蒙，1999；韦瑞德巴格和伟，1986）。使用频率和满意度之间的正面和负面关系存在争论。支持积极关系的论点是，如果客户经常使用某个服务，那么多次接触到好的服务可能会导致更高的满意度。支持消极关系是期望-绩效的概念。当客户经常使用一个服务时，他们开始将服务的好处视为给定的，并期望从整个服务提供者那里得到额外的好处，并且在每个服务遭遇中都是如此。期望值的提高可能导致满意度的降低。先前的研究报告的负面效应比正面效应更普遍。在线媒体可以降低使用频率对总体满意度的负面影响。由于在线媒体产生的预期更符合实际服务水平（例如在选择酒店时提供房间视图和其他相关信息），因此可减轻频繁用户的期望值较高而可能减少对服务提供商的满意的问题。这些一致的期望也降低了在线选择的心理成本，提高了效用和满意度（约翰逊和佩尼，1985）。这些论点导致以下假设。
H4：对于选择在线服务的客户，使用频率对服务提供商的整体客户满意度的负面影响要低于选择线下服务的客户。
2.1.2. 控制变量
2.1.2.1. 服务属性性能（ /-）。
顾客在服务接触期间的各种服务属性的实际表现影响顾客对该服务的满意程度（比尔登与特尔，1983年；博尔顿与德鲁，1991年；米塔尔等人，1998年；奥利弗等人，1992年；奥利弗，1993年；斯普林、麦肯齐和奥尔沙基，1999年）。由于实际的服务水平可能会随服务遭遇的不同而不同，因此我们不期望特定于交易的服务属性评级会直接影响总体顾客满意度，但我们期望它们通过服务遭遇满意度对总体满意度产生间接影响。属性级性能可以对满意度产生正面或负面的影响。例如，相对于顾客的期望，客房设施越好，顾客的满意度越高，而相对于顾客的期望的价格越高，顾客的满意度就越低。
2.1.2.2.以前的经验（ ）。
我们希望客户之前与服务提供商的经验能够强烈影响服务遇到的满意度和总体满意度。 沃德福，卡多特和杰克尼斯（1983）认为，对于服务提供商而言，先前的有利经验增加了对当前服务遭遇进行有利评估的可能性，并通过影响其规范和期望来对服务提供商进行整体评估。他们表明，顾客过去在餐厅的体验影响了他们对随后用餐体验的评价。在对汽车行业的研究中，韦瑞德巴格和伟（1986）发现，有利的先前经验导致了更高的满意度。博尔顿和德鲁（1991）表明，顾客以前的态度影响了他们目前对电话服务的态度。因此，总体而言，越有利的经验，满意度越高。与服务使用的频率不同，频率指的是服务预先使用量，而以前的经验是指服务提供商以前的体验质量。
2.1.2.3. 选择的组织约束（-）。
服务遇到的满意度可能取决于在特定场合服务的选择是否受组织限制。 例如，如果他/她选择了服务提供商，那么在服务相遇期间的客户满意度会比他/她的组织选择服务提供商时更积极。
2.1.2.4. 中介在选择中的作用（？）。
如果一个人在经过诸如旅行社等中介机构之后选择了一项服务，他/她对该服务的期望可能与他/她在没有该中介机构的情况下选择该服务的期望不同。期望值可能更高，也可能更低，这取决于中介的影响。不同期望可能会导致对服务遭遇满意度的不同评估。
2.1.2.5. 整包服务。
个人对服务提供者（例如，旅馆）的满意程度可能取决于服务的选择是服务的一部分还是一揽子服务（例如，旅行套餐）。如果选择是一揽子服务的一部分，对服务的期望可能会有所不同——例如，部分服务经验可归于一揽子服务。
2.1.2.6. 在选择服务时不确定的搜索时间（ ）。
不确定理论表明，当顾客在选择服务时付出的努力比他们预期的要多时，总体满意度可能会降低（安德森和萨利凡，1993；奥利尔，1980）。如果他们确实比他们的期望花更少的时间，那么我们就应该看到更高的总体满意度。然而，如果客户在选择一项服务上花费的时间超过他们的预期（不管是什么媒介），他们就会因为结果比预期的要差而不满意。除了我们上面所确定的焦点结构和控制变量外，网站的具体特征可能会进一步改变在线环境对服务遭遇满意度的
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