商家对客户模式（Business-to-Customer，B2C）是电子商务中商家直接面对消费者进行销售和服务的商业模式。根据商务部发布的《2015年药品流通行业运行统计分析报告》，2015年全年国内医药商品销售总额达到16613亿元；2016年商务部直报系统医药电商销售总额达476亿元。有关B2C平台顾客忠诚度的研究已经比较成熟，但缺乏针对医药类B2C平台的研究。为给医药类B2C平台提出能够提升顾客忠诚度的建议，从而增加忠实顾客、提升销售收入。本文从传统消费模式的顾客忠诚度及B2C平台顾客忠诚度的形成理论、影响因子等^[1-9]方面出发，归结出对医药B2C平台顾客忠诚度具有重要影响的因素，包括：①与顾客有关的因素；②与商品有关的因素；③与网站和企业有关的因素。本文着重考察医药B2C电子商务环境下，影响顾客忠诚度的主要因素和其作用机制。

1 顾客忠诚度研究方法

医药B2C平台顾客忠诚度模型，包括顾客、商品、平台网站三个方面的因素会对医药B2C平台顾客忠诚度产生正向的影响。如图 1所示。

选出可能影响医药B2C平台顾客忠诚度的具体因素，形成9个假设，即：①医药B2C平台商品质量与顾客忠诚度正相关；②医药B2C平台商品价格与顾客忠诚度正相关；③医药B2C平台声誉与顾客忠诚度正相关；④医药B2C平台服务质量与顾客忠诚度正相关；⑤医药B2C平台购物便利性与顾客忠诚度正相关；⑥医药B2C平台购物安全性与顾客忠诚度正相关；⑦医药B2C平台物流快捷性与顾客忠诚度正相关；⑧顾客满意度与顾客忠诚度正相关；⑨顾客转换成本与顾客忠诚度正相关^[10-19]。针对提出的假设建立相应的问项，并通过问卷调查的方式收集相应数据，并对其进行效度、信度分析，最终建立建构方程模型，来验证各影响因素对于医药B2C平台顾客忠诚度的作用。

2 问卷设计

本研究选取问卷调研方式来进行实证数据收集。选取调研对象时考虑两个方面：①熟悉网络购物，对医药产品有一定需求的中青年人；②考虑到调研的困难程度，将调研对象的选择条件放宽至有类似B2C网站购物经验，并浏览过医药B2C网站的人。针对影响医药B2C平台顾客忠诚度的三大方面、多种可能因素的问题，本文参考已有优秀问项^[20-27]并进行充分优化，设计如下问卷，见表 1、表 2、表 3。

3 数据处理与分析

本文通过网络调研方式在全国范围内随机发放问卷，共发放问卷310份，回收268份，问卷回收率为86.45%，并根据问卷标准对问卷进行了有效的筛选，共得到有效问卷225份，有效回收率为83.96%，符合统计分析的标准。

3.1 样本的信度和效度分析 3.1.1 信度分析

信度分析主要用来评价测量结果的内部一致性和稳定性的程度。本文采用α信度系数法，来验证问卷的内部一致性（见表 4）。本研究整个量表的α信度系数为0.924，说明量表具有较高的内部一致性；各个变量的α系数均大于0.6，说明收集到的数据具有较好的信度。

3.1.2 效度分析

使用SPSS21.0软件对收集到的数据进行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin，KMO）检验和Bartlett检验，来判断数据是否适合做验证性因子分析。一般认为，KMO值大于0.5，Bartlett检验结果显著，就表明数据适合做因子分析。经分析，整个量表的KMO值为0.894；Bartlett检验结果具有显著性（见表 5）。

对本文模型中的10个潜变量进行验证性因子分析，使用AMOS17.0软件构建出验证因子分析模型。模型中各个变量的因子载荷均大于0.5，符合要求。

验证性因子分析模型的拟合度指标如表 7所示，可以看出各个拟合度指标均达到标准值。总体来看，测量量表的结构效度通过检验，可以进行结构方程模型分析。

3.2 结构模型方程及分析

结构方程模型中包括两个基本部分：测量模型和结构模型。测量模型表示潜变量和观测变量之间的关系为x=Λxξ+δ及y=Λyη+ε。结构模型表达潜变量之间的关系为η=Bη+Гξ+ζ。

方程中，x为外生观测变量向量；ξ为外生潜变量向量；y为内生观测变量向量；η为内生潜变量向量；Λx为外生观测变量在外生潜变量上的因子载荷矩阵；Λy为内生观测变量在外生潜变量上的因子载荷矩阵；δ为外生变量的误差项变量；ε为内生变量之间的误差项变量；B为内生潜变量向量之间的路径系数矩阵；Г为外生潜变量对内生潜变量向量的路径系数矩阵。

在信度和效度检验的基础上，根据本文的研究假设，以商品质量、商品价格、企业声誉、服务质量、购物便利性、网站安全性、物流快捷性和顾客转换成本为外生潜变量，以顾客满意度息和顾客忠诚度作为内生潜变量，利用AMOS17.0软件构建出B2C医药平台顾客忠诚度模型的路径图，如图 2所示。

然后，将数据载入模型中，采用最大似然估计法对模型参数进行估计，得到模型的拟合度指标和各路径系数。模型的拟合度指标如表 8所示，其中，χ²/ df、CFI、RMESA符合理想标准，GFI和AGFI比较符合理想标准，可见模型的拟合度良好。

模型的路径参数如表 9所示，可以看到模型的各条路径均在P值小于0.05或P值小于0.001的水平上显著。

3.3 研究假设检验结果和分析

通过上述分析，本文将9个假设的检验结果进行汇总，如图 3所示，所有假设均得到验证成立。

在结合路径参数结果和研究模型的假设检验结果之后，各个因素对医药B2C平台顾客忠诚度的影响均显著；按照影响的重要性排序，结果为：①商品质量；②顾客满意度；③顾客转换成本；④网站安全性；⑤网站服务；⑥购物便利性；⑦网站声誉；⑧物流快捷性；⑨商品价格。

3.3.1 商品因素对医药B2C平台顾客忠诚度的影响

1）由路径系数可以看出，商品质量对医药B2C平台顾客忠诚度的影响最为显著，影响值为0.83。这说明消费者非常看重药品的质量。作为一种特殊的商品，药品的质量必须得到保证。

2）在本研究中，商品价格对医药B2C平台顾客忠诚度的影响值为0.23，相对其他影响因素而言最低。对于顾客而言，商品价格能影响顾客做出的选择，但并非主要因素。

3.3.2 平台因素对医药B2C平台顾客忠诚度的影响

1）网站声誉显著影响了顾客忠诚度，影响值为0.45。本研究认为，优良的B2C平台网站声誉既可提升顾客对其满意度，又可使顾客在一定程度上提升自身的社会形象。

2）网站服务质量对医药B2C平台顾客忠诚度的影响值为0.64，这说明平台网站通过与顾客进行积极高效的互动，如迅速解答顾客的问题、为顾客提供可以对购物过程和药品服用效果进行反馈的渠道、构建便捷的交流沟通方式等，可有效地提升顾客满意度，并进一步提升顾客的忠诚度。

3）购物便利性对医药B2C平台顾客忠诚度的影响值为0.53。对于顾客而言，随时足不出户地购药十分方便。同时，在医药B2C平台网站上可以方便地寻找需要的药品，通过提升访问速度和搜索功能，可进一步满足顾客的需求。在支付手段方面，医药B2C平台网站也可以为顾客提供多种选择。综上，购物便利性的提升可以明显提高顾客忠诚度。

4）网站安全性对医药B2C平台顾客忠诚度的影响值为0.65。对于医药B2C平台而言，满足顾客在安全性方面的需求，让顾客在购物时免除后顾之忧，有助于提升顾客的忠诚度。

5）物流快捷性对医药B2C平台顾客忠诚度的影响值为0.39。通过本研究可以看出，对顾客而言，快捷高效的物流可以有效提升顾客满意度，进而转化为顾客忠诚度。

3.3.3 消费者因素对医药B2C平台顾客忠诚度的影响

1）顾客满意度对医药B2C平台顾客忠诚度的影响值为0.77。本研究进一步证实了在医药B2C购物环境下，顾客满意度仍然是实现顾客忠诚的必要条件。

2）顾客转换成本对医药B2C平台顾客忠诚度的影响值为0.69。本研究也证实了在医药B2C购物环境下，通过培养顾客消费习惯、增加重复消费奖励等方式增加顾客转换成本，可以有效地提高顾客的忠诚度。

4 医药B2C平台顾客忠诚度提升策略

根据上文对于医药B2C平台顾客忠诚度影响因素的分析，本文提出如下提升医药B2C平台顾客忠诚度的策略，来帮助医药B2C平台更好地进行经营管理。

4.1 商品方面的策略

医药B2C平台首先要严保所售药品的质量，避免出现假药、过期药等严重损害顾客利益并导致顾客流失的情况，同时可以通过制定合理的定价系统，包括详细的商品信息说明、对商品的质量作出保证和承诺、完善价格对比体系、适当的优惠措施等方式，来维持老顾客并吸引新顾客。

4.2 网站方面的策略

1）维持良好的声誉。为了能够吸引和保留忠诚的顾客，网络商家必须建立起足够的信誉，尽量树立自身在同类平台中的领头形象，并不断扩大自身的影响力。良好的信誉不但可以提升顾客满意度，亦可使顾客通过分享购物过程来提升社会地位。

2）建立完善的沟通交流机制。保证售前咨询、售后服务，如咨询服务电话畅通应答及时、在线咨询回复详尽真实。顾客对于购物过程存在的问题，购物后的反馈，都要确保一条完善的渠道。

3）进一步提升网站的便利性和安全性，一方面提供优于实体药店的方便快捷的购物体验，另一方面消除顾客对于在网上购物过程中对自身隐私信息泄露的担忧，优化顾客在购物过程中的体验，从而提高顾客忠诚度。

4）在依托现有实体药店配送体系的前提下，吸收借鉴先进物流经验，提升自身物流快捷性，进一步保证药品运送的准时性、提高物流过程中药品的安全性、提升对用户需求的响应速度。

4.3 顾客方面的策略

一方面医药B2C平台可以通过构建会员积分体系、多进行返利等优惠活动、为顾客定制个性化服务等方式来鼓励顾客的重复消费，通过良好的沟通渠道来提升与顾客的亲密关系，来提高顾客的转换成本，降低顾客的离去意愿。另一方面，要积极回应顾客在购物过程中的反馈，尽量满足顾客的需求，最终提升顾客的忠诚度。经过精心培养形成的忠诚顾客不会轻易地被其他竞争者的优惠措施所引诱，不但可以为平台带来持续的消费，也很有可能带来新客户。