基于F-AHP的跨境美妆电商顾客满意度综合评价.pdf
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- 基于 AHP 跨境美妆电商 顾客 满意 综合 评价
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1、基于 F-AHP 的跨境美妆电商顾客满意度综合评价柴正猛门亚芳刘娜摘要:顾客满意度是跨境电商平台美妆行业把握未来发展的基础,文章通过收集大量数据确定顾客满意度的相关评价指标,使用网络问卷调查的方式收集数据并运用 F-AHP 建立评价指标体系并分层计算评价矩阵,计算出跨境美妆电商的顾客满意度为 3.76。计算顾客满意度,完成对淘宝、京东等四家跨境美妆电商的各指标顾客满意度。结合计算出的数据,分析原因并给出提高跨境电商平台的美妆行业顾客满意度的建议,为跨境电商的美妆行业的未来发展提出建议。关键词:跨境电商平台;美妆;顾客满意度;F-AHP一、引言目前全球的跨境电商平台都得到了迅速发展,跨境电商企业
2、随市场需求的增大而逐渐增多。随之而来的就是各种跨境电商的问题,包括竞争力过大、海关监管、物流监管以及相关律法的缺失等。跨境电商的许多行业进口的税率在不断下降,极大的推动了跨境电商行业的标准化。2018 年提出了修订化妆品监督管理条例的提案,加速推动了美妆商品的进一步创新发展。近几年我国的美妆行业发展迅速,规模也在逐年增加。由于近几年互联网的发展以及经济全球化的进一步推进,我国的化妆品市场规模逐渐增大,零售总额也在持续增长中。目前,我国的化妆品消费总额已经成为全球第一。我国的化妆品消费是线上线下同时开展,但由于互联网广告的不断进步和人民收入及生活质量的不断提高,我国的线上美妆消费尤其是跨境电商平
3、台上的消费需求不断提升。目前我国的美妆行业市场近3000 亿元,根据近几年的美妆行业发展趋势以及增速预测,2019 年的跨境电商规模也将达到 10.8 亿,到 2023 年,我国的美妆市场规模很可能达到 5490 亿元。除此之外,一些大型的跨境電商平台吸纳导购电商平台造成轻微的行业垄断,例如淘宝、京东等吸纳多个导购电商平台以便发展潜在顾客。跨境电商平台的商品种类越来越多,其业务范围也在不断扩大,其中美妆的销售额一直居高不下。跨境电商平台的美妆市场发展势头一直很好,即便是金融低迷时期其发展也不曾停滞或出现负增长。目前不仅外国美妆品牌不断进入我国境内跨境电商平台,我国的知名美妆品牌也开始陆续入驻速
4、卖通,这标志着中国化妆品品牌和大型制造商走向海外的一个新的里程碑。随着美妆行业的飞速发展,以往的线下购物或者代购活动已不能满足消费者的需求,跨境美妆电商平台的发展已成为必要,虽然依然存在很多问题,但希望通过顾客满意度的评价来为其发展提出建议。二、研究现状跨境电子商务平台是目前跨国贸易的一种主要方法和手段,其优点主要是便捷、高效,与传统商业模型相较,跨境电商平台在运营方法与效率上有着本质的区别。跨境电商平台的发展逐渐朝着品牌化发展,逐渐推向全球。我国跨境电商目前所面临的困境主要有管理机制不健全、物流服务有待提升、零售商品销售不便、缺乏相关裁决机构以及缺乏相应的电商人才。不同的学者对不同行业的顾客
5、满意度的评价指标的分类是不同的。李婷(2018)认为顾客满意度影响因素有商品价格、商品品质、售后服务、商品更新速度等。韩丰霞(2018)等人将顾客满意度指标体系分为五个二级指标与十一个三级指标,二级指标包括品牌形象、质量预期、产品质量、服务质量、顾客感知,三级指标包括品牌传播度、品牌认知度、个性化质量预期、可靠性质量预期、内外质量、有形性等。郑雨漫等认为将顾客满意度指标分为价格、产品、渠道、促销等五类。对于影响顾客满意度的因素也有很多,物流服务、服务失误、顾客忠诚度以及顾客对产品的偏好都对其有一定的影响。物流在很大程度上会影响顾客体验与顾客满意,提升物流服务质量可以有效提高跨境电商平台的用户忠
6、诚度以及增强企业核心竞争力。研究表明,服务失误将会导致大量顾客流失的现象,进而促使了越来越多的企业开始注重服务补救,商品的服务补救工作的程度将会直接影响顾客满意度与维系顾客忠诚的修复程度。综上所述,跨境电商平台目前正朝着全球化发展,但仍有许多不足之处比如在物流与服务等方面。对顾客满意度的研究来说,不同商品、不同商家有不同的评价指标。目前就跨境电商的美妆行业的研究不算多,但一些其他商品或企业的顾客满意度的研究却相当多,从各种方面来确认评价指标。本文在此基础上根据用户评论来确定指标。三、美妆行业的跨境电商平台顾客满意度指标体系的建立对于美妆行业的跨境电商平台顾客满意度指标体系的建立方法有很多种,包
7、括结构方程模型、演化博弈模型和层次分析法等多种方法。本文选用的是 F-AHP。其具体步骤如下。(一)确定评价指标权重本文采用的是使用收集用户的评论数据的所占比例来确定评价指标,并采用 AHP 来计算相应的权重。1.评价指标的确定通过在淘宝、京东、唯品会、聚美优品等几个大型的跨境电商平台中对于兰蔻、珀莱雅、雅诗兰黛等几个国际品牌的美妆商品的用户评论数据做了随机收集与整理统计处理,此次共调查用户评论 584264 条。通过对此次调查的用户评论的整理与统计,将顾客满意度的评价指标主要划分为:三类一级指标与八个二级指标,依据顾客的购物评论针对商品、物流及售后客服等三大类指标的各二级指标进行相关数据的统
8、计,并且计算每个指标所在评论总数占总评论的比例,然后给出不同指标在评论中所占比例,具体数据见表 1。2.确定判断矩阵针对一级指标所占比例,划分层次等级,并对每一级的各个指标的相对重要性进行两两比较,并给出判断。本文采用的是根据调查的数据按照所占总评论数的比例,根据相应的比例差值运用 Satty 教授开发的 19 标度法,作出重要性标度。本文收集的数据指标的最大比例差值为 0.838,因此应以 0.09 为单位划分该标度。由上述数据及方法计算可知判断矩阵的标度定义的说明见表 2。3.计算相对权重并作一致性检验方法由于此次数据有两级指标,因此要先计算一级指标的权重,再分别计算二级指标权重,最终形成
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