结构方程模型在物流企业顾客忠诚度研究中的应用

椰子水产品顾客忠诚度影响因素研究——基于结构方程模型吴炅凌
【期刊名称】《现代营销（上）》
【年(卷),期】2024()6
【摘要】随着人们生活水平的不断上升,对健康的要求也逐步提高,椰子水产品作为一种健康饮料备受消费者青睐。

本文运用Smartpls 4.0构建结构方程模型(SEM),分析了影响椰子水产品顾客忠诚度的因素,提出加强顾客满意度和忠诚度的举措,以帮助椰子水生产企业更好地了解消费者需求,提升产品竞争力,提高产品及服务质量,树立良好的品牌形象,实现可持续发展,促进行业健康发展和持续创新。

【总页数】4页(P162-165)
【作者】吴炅凌
【作者单位】上海师范大学天华学院
【正文语种】中文
【中图分类】F274
【相关文献】
1.高校双语教学满意度与忠诚度影响因素研究--基于结构方程模型的实证分析
2.基于结构方程模型的快递公司顾客忠诚度影响因素研究
3.银行个人理财业务中顾客忠诚度影响因素的实证研究——基于结构化方程方法
4.基于结构方程模型的四川省少数民族地区基层医务人员组织忠诚度影响因素研究
5.基于结构方程模型的公共图书馆创客空间用户满意度及忠诚度影响因素测评研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

结构方程SEM模型案例分析什么是SEM模型?结构方程模型（Structural equation modeling, SEM）是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。

它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。

在近三十年内，SEM大量的应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中.顾客满意度就是顾客认为产品或服务是否达到或超过他的预期的一种感受。

结构方程模型（SEM）就是对顾客满意度的研究采用的模型方法之一。

其目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用因果模型、路径图等形式加以表述。

如下图：图: SEM模型的基本框架在模型中包括两类变量：一类为观测变量，是可以通过访谈或其他方式调查得到的，用长方形表示；一类为结构变量，是无法直接观察的变量，又称为潜变量，用椭圆形表示。

各变量之间均存在一定的关系，这种关系是可以计算的。

计算出来的值就叫参数，参数值的大小，意味着该指标对满意度的影响的大小，都是直接决定顾客购买与否的重要因素。

如果能科学地测算出参数值，就可以找出影响顾客满意度的关键绩效因素，引导企业进行完善或者改进，达到快速提升顾客满意度的目的。

SEM的主要优势第一，它可以立体、多层次的展现驱动力分析。

这种多层次的因果关系更加符合真实的人类思维形式，而这是传统回归分析无法做到的。

SEM根据不同属性的抽象程度将属性分成多层进行分析。

第二，SEM分析可以将无法直接测量的属性纳入分析，比方说消费者忠诚度。

这样就可以将数据分析的范围加大，尤其适合一些比较抽象的归纳性的属性。

第三，SEM分析可以将各属性之间的因果关系量化，使它们能在同一个层面进行对比，同时也可以使用同一个模型对各细分市场或各竞争对手进行比较。

SEM模型案例分析某通信分公司屡次位居榜尾，于是痛下决心改革。

该分公司有三类业务：固话业务、小灵通业务以及上网业务。

围绕着这三类业务产品的销售，该通信分公司还提供了售前、售中和售后三个环节多方面的服务。

顾客满意指数（ＣＳＩ）模型所要考虑的问题不仅仅是如何算出顾客满意度，其目标是要计算出一个指标体系，用来评价产品或服务的质量，并作为不同企业或行业水平对比的基准（Ｂｅｎｃｈｍａｒｋｉｎｇ）。

因此，顾客满意指数模型要关注很多自变量指标，然后，从这些指标中抽取潜在的测评指标，并分别命名为感知价［Ａｂｓｔｒａｃｔ］　Ｔｈｅ　ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｔｙｐｉｃａｌ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｃｕｓｔｏｍｅｒ　ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘ　ｉｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄ　．　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ａ　ｒｅａｌ　ｃａｓｅ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｃｕｓｔｏｍｅｒ　ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘ　ｏｆ　ｃｏｍｍｅｒｃｅ　ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ　ｉｎＢｅｉｊｉｎｇ，　ｐｒｏｖｉｄｅｓ　ｙｏｕ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ　ｗｉｔｈ　ＰＬＳ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｎ　ｓｏｌｖｉｎｇ　ｔｈｅ　ｐａｔｈ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｏｎ　ｌｉｎｅａｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｉｎ　ｍｅａｓｕｒｉｎｇ　ｃｕｓｔｏｍｅｒ　ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘ．　Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ，　ａ　ｇｅｎｅｒａｌ　ｍｏｄｅｌ　ａｂｏｕｔ　ｈｏｗ　ｔｏ　ａｎａｌｙｓｉｓｔｈｅ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｃａｕｓｅ　ｖａｒｉａｂｌｅｓ　ｖｓ　ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔ　ｖａｒｉａｂｌｅｓ，ｉｓ　ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ　ｂｙ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ　ｔｈｅ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ　ｏｆ　ｓｏｍｅｍｉｄ－　ｖａｒｉａｂｌｅｓ．［Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ］　ｃｕｓｔｏｍｅｒ　ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘ，ｐａｔｈ　ａｎａｌｙｓｉｓ，ｃｏｎｔｒｏｌ顾客满意指数的结构方程模型与应用值、感知质量、顾客预期等。

结构方程模型在企业客户忠诚度研究中的应用企业客户忠诚度是企业长期发展和竞争力的重要保障。

在市场竞争激烈的今天，企业需要建立稳固的客户群体，提高客户忠诚度成为了他们的重要目标。

为了理解和预测客户忠诚度，研究者们借助了结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）这一强大的分析工具。

结构方程模型是一种多变量分析方法，它将观察变量间的关系和潜变量之间的关系统一起来，能够检验研究假设、解释复杂的关系结构，并提供模型拟合度的评价。

在企业客户忠诚度研究中，结构方程模型可以帮助研究者构建和验证影响客户忠诚度的关键因素。

首先，在应用结构方程模型进行企业客户忠诚度研究时，需要确定适当的潜变量和观察变量。

潜变量是无法直接观察到的，代表了研究者感兴趣的概念。

观察变量则是潜变量的表征，是可以直接测量和观察的变量。

例如，在客户忠诚度研究中，潜变量可以是客户满意度、品牌认知、服务质量等，而观察变量可以是客户反馈的满意度评分、对品牌的认知水平等。

其次，在结构方程模型中可以探究不同变量之间的关系，并通过参数估计来检验和指导研究假设。

例如，我们可以研究客户满意度对客户忠诚度的影响，通过测量两者之间的关系强度，进而研究如何提高满意度以增加忠诚度。

结构方程模型还可以帮助研究者考察影响客户忠诚度的潜在因素，例如品牌认知、服务质量等，进一步揭示潜在的影响机制。

此外，结构方程模型还能够评估模型的拟合度。

模型拟合度是检验观察数据与模型之间的一致性程度，反映了模型的解释效力和预测能力。

通过拟合度评估，研究者可以判断所建立的模型是否能够很好地解释和预测客户忠诚度，从而指导进一步的研究和决策。

然而，结构方程模型在企业客户忠诚度研究中的应用也面临一些挑战和限制。

首先，数据的采集和样本的选择对研究结果的可靠性影响较大。

研究者需要确保所获得的数据质量良好，并且样本具有代表性，以保证结构方程模型的结果具有一定的推广性。

客户满意度评价模型在物流企业中的应用研究一、引言物流企业作为供应链中不可或缺的一环，其客户满意度对于企业发展具有重要意义。

为了实现客户满意度的提升，物流企业需要建立可靠的评价模型，从而评估客户对企业服务的满意程度。

本文旨在探讨客户满意度评价模型在物流企业中的应用研究。

二、客户满意度的重要性客户满意度是企业经营过程中的核心指标之一。

一方面，客户满意度的提升可以增强客户忠诚度，促进再次购买和口碑传播；另一方面，客户满意度的低下则可能导致顾客流失和负面口碑，对企业形象造成严重打击。

因此，建立客户满意度评价模型对于物流企业提升竞争力具有重要作用。

三、客户满意度评价的影响因素客户满意度受多个因素的影响，其中包括产品质量、价格竞争力、交货时间、售后服务等。

在物流企业中，产品质量表现为准时交付、货物状态完好、仓储和运输过程中没有损失等方面；价格竞争力体现在物流成本的控制和合理定价；交货时间包括货物准时交付和运输时间的延误情况；售后服务则体现在问题解决的及时性、客户问题处理的效果等方面。

四、客户满意度评价模型为了评估客户满意度，物流企业可采用不同的评价模型。

其中，常见的模型包括SERVQUAL模型、Kano模型和顾客关系管理模型。

1. SERVQUAL模型SERVQUAL模型是基于服务质量理论发展的一种评价模型。

该模型通过测量客户对服务的期望和实际体验的差异，评估服务质量的五个维度，包括可靠性、责任性、保证性、同理心和可见性。

物流企业可通过对这五个维度的评估，了解客户对服务的满意程度，并提供相应改进措施。

2. Kano模型Kano模型将产品或服务的特性分为基本属性、期望属性和激励属性三类。

基本属性是客户对产品或服务的基本要求，实现了不会提升满意度，但未实现会引起不满；期望属性是顾客对产品或服务期望的要求，实现了会提升满意度，未实现不会引起不满；激励属性是超越期望的特性，实现了会大幅提升满意度，未实现不会引起不满。

结构方程模型在企业品牌形象研究中的应用企业品牌形象对于企业的发展和竞争力具有重要影响。

为了更好地了解和解释企业品牌形象的构成要素和其对消费者行为的影响，许多研究者开始采用结构方程模型（SEM）来进行研究。

结构方程模型是一种统计分析方法，可以同时估计多个观察变量和潜在变量之间的关系，因此被广泛应用于企业品牌形象研究中。

首先，结构方程模型可以帮助研究者理清品牌形象的构成要素。

品牌形象通常包括认知、情感和行为三个维度。

研究者可以利用SEM来建立一个反映品牌形象构成要素的测量模型，通过对数据进行分析，估计出不同构成要素之间的联系强度和方向。

这有助于研究者深入理解品牌形象的内在结构，并从中获取有关品牌形象管理的重要信息。

其次，结构方程模型可帮助研究者分析品牌形象对消费者行为的影响。

品牌形象对消费者的购买行为、忠诚度和口碑传播等产生着重要影响。

通过构建一个包含品牌形象和消费者行为之间的路径模型，研究者可以了解品牌形象各个维度对于消费者行为的直接和间接影响。

同时，借助SEM，研究者还可以探究不同中介变量在品牌形象和消费者行为之间的作用机制，以及品牌形象与其他构成要素之间的相互作用。

此外，结构方程模型还可用于比较不同群体间的品牌形象差异。

企业在不同市场、不同产品线或不同消费者群体中的品牌形象可能存在差异。

研究者可以利用SEM来进行多组分析，比较不同群体之间品牌形象的异同，从而为企业制定差异化的品牌策略提供依据。

此外，SEM还可以帮助研究者探究潜在的模式变化，为品牌形象的个性化定制提供支持。

然而，结构方程模型在企业品牌形象研究中也存在一些挑战和限制。

首先，SEM建模需要准备大量的数据，且对样本量的要求较高，这可能会增加研究的成本和复杂性。

其次，SEM涉及到多个指标和潜变量之间的复杂关系，对于模型的建立和解释需要研究者具备一定的统计知识和技能。

此外，SEM模型对于数据的分布有一定的要求，如果数据不符合模型假设的要求，可能会导致模型估计结果不准确。

结构方程式AMOS在满意度研究中的运用AMOS操作及应用——Curry 2019/07/22定义介绍结构方程模型（Structual Qquation Modeling，SEM）是近几十年来新发展起来的一项重要的多变量统计分析技术和研究方法，被广泛应用于心理学、社会学、经济学、行为学等学科领域的研究。

结构方程模型归类于高等统计学范畴，属于多变量统计，它整合了因子分析与路径分析两种统计方法，同时验证模型中包含的显性变量、潜在变量、干扰或误差变量间的关系，进而获得自变量对因变量影响的直接效果、间接效果或总效果。

模型应用（1）验证或确定研究变量的测量结构问题（验证满意度指标体系及指标选取的正确性）（2）属性评价等多因子负载结构的分析问题（了解因子与因子间的相关程度问题，优化分析方向）（3）潜在变量作为影响因素时因素重要性的判定问题（使用得到的路径系数确定指标权重）（4）购买行为模型等涉及变量间复杂因果关系分析的问题（建立消费者动机模型，了解消费者购买商品的动机）对于市场研究而言，结构方程不仅只是一种数据分析技术，更是一种研究方法论。

满意度研究消费者研究结构方程模型测量模型测量模型测量模型结构模型结构方程模型由测量模型与结构模型组成。

测量模型测量模型由潜在变量与观察变量组成。

又名：外显变量/显性变量。

一个观察变量与潜在变量多个观察变量与潜在变量结构模型一个外因潜在变量预测一个內因潜在变量两个外因潜在变量预测一个內因潜在变量两个内因潜在变量间的关系一个外因潜在变量与两个内因潜在变量结构模型由外因潜在变量与内因潜在变量组成。

又名：外衍潜在变量/潜在自变量。

又名：內衍潜在变量/潜在依变量。

准备工作一般来说，SEM模型分析的基本假定与多变量总体统计法相同，样本数据要符合多变量正态假定，数据必须为正态分布数据，测量指标变量呈线性关系。

根据数据分布特点，选择合适的运算方法。

SPSS>分析>描述统计>探索>绘图>带检验的正态图>常态Q-Q 图准备工作根据初步分析，制定结构方程模型。

SEM模型结构方程模型（Structural equation modeling, SEM）是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。

它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。

在近三十年内，SEM大量的应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中.SEM模型Structural Equation Modeling, 简称SEM模型顾客满意度就是顾客认为产品或服务是否达到或超过他的预期的一种感受。

结构方程模型（SEM）就是对顾客满意度的研究采用的模型方法之一。

其目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用因果模型、路径图等形式加以表述。

如下图：图: SEM模型的基本框架SEM模型的基本框架在模型中包括两类变量：一类为观测变量，是可以通过访谈或其他方式调查得到的，用长方形表示；一类为结构变量，是无法直接观察的变量，又称为潜变量，用椭圆形表示。

各变量之间均存在一定的关系，这种关系是可以计算的。

计算出来的值就叫参数，参数值的大小，意味着该指标对满意度的影响的大小，都是直接决定顾客购买与否的重要因素。

如果能科学地测算出参数值，就可以找出影响顾客满意度的关键绩效因素，引导企业进行完善或者改进，达到快速提升顾客满意度的目的。

SEM的主要优势一，它可以立体、多层次的展现驱动力分析。

这种多层次的因果关系更加符合真实的人类思维形式，而这是传统回归分析无法做到的。

SEM根据不同属性的抽象程度将属性分成多层进行分析。

第二，SEM分析可以将无法直接测量的属性纳入分析，比方说消费者忠诚度。

这样就可以将数据分析的范围加大，尤其适合一些比较抽象的归纳性的属性。

第三，SEM分析可以将各属性之间的因果关系量化，使它们能在同一个层面进行对比，同时也可以使用同一个模型对各细分市场或各竞争对手进行比较。