大学生对B2C医药电商的满意度调查-以京东大药房为例

PAGEPAGE12医药电商的满意度调查——以京东大药房为例摘要：【目的】通过对在校大学生进行问卷调查，了解大学生对于B2C医药电商的满意度情况，从而对B2C医药电商行业客户满意度的未来发展方向提供理论指导。【方法】文献分析法、问卷调查法、定量分析法。【结果】目B2C医药电商满意度，最显著的两个因素为物流速度、以及售后服务，同时考虑到行业的特殊性，药师专业度与顾客购买药品的准确性挂钩，该行业企业对于该方面服务的提升刻不容缓。【建议】通过对自家物流体系的监督强化提高物流速度以外，通过提高售前的知识普及来降低退货率从而减少应售后服务而带来的满意度降低。关键词：大学生；B2C；医药电商；顾客满意度Abstract:[Objective]throughthequestionnairesurveyofcollegestudents,wecanunderstandthesatisfactionofcollegestudentstoB2Cpharmaceuticale-commerce,soastoprovidetheoreticalguidanceforthefuturedevelopmentofcustomersatisfactionofB2Cpharmaceuticale-commerceindustry.[Methods]literatureanalysis,questionnairesurveyandquantitativeanalysiswereused.[results]atpresent,themostsignificanttwofactorsofCollegeStudents'satisfactionwithB2Cpharmaceuticale-commercearelogisticsspeedandafter-salesservice.Itisurgentforenterprisesinthisindustrytoimprovetheirservice.[suggestion]inadditiontostrengtheningthesupervisionofourownlogisticssystemandimprovingthespeedoflogistics,weshouldreducethereturnratebyincreasingthepopularizationofpre-salesknowledge,soastoreducethesatisfactionbroughtbyafter-salesservice.Keywords:collegestudents;B2C;pharmaceuticale-commerce;customersatisfaction1.1研究背景迎来不断的增大。同时考虑到国内十分先进的移动互联网的全球优先条件，中国医药产业诞生了一种全新的模式——互联网医药电商，将作为一种全新的药品流通模式进入千家万户，这种新兴模式极具潜力，拥有非常高的发展动力与行业天花2012年到2017年时间里，该市场的年复合增长率为55.5%，同时该市场的市场规模在药37.6%，由此我们可以看到在过去的六年时间里整个医药电商行业都始终2017年这一年的内，7.4%，也就是1211亿元，以此作为对比医药电商市场在未来的发展潜力可以说是不可限量图12012-2017年中国医药市场略布局，自建并购两手抓，占领了该市场将近3/2的份额。今后的发展带来严重的阻力。所有的行业和企业，为了发展壮大，在激烈的自由竞争市场中必须要坚持围绕市场，聚焦于顾客。国内外在该领域的研究程度有一定差距，我国的起步较晚且以电信、银行等传统领域为研究对象，不像国外已经形成了全面的国内各个资本对顾客的疯狂追逐，对于电商顾客满意度研究也逐步完善起来了。笔者在本文中主要研究了京东大药房，该平台是由京东集团在2015年5月23日上线运营至今。研究分析，通过深度访谈和问卷调查的方法，进行调研。对收集来的数据进行分析，对该平台未来的发展方向和改革方法提出了建议。1.1.1行业概况2019年度中国医药电商市场数据报告》显示，,2019年我国医药电商交易规模达到964.3亿元,同比增长46.68%。受疫情影响,互联网医疗服务热度上涨,预计2020年医药电商交易规模将逼近2000亿元大关,达1876.4亿元,增长94.58%。[11]B2B、B2C、O2O三大类型。在医药电商产业链中的主流平台包括:1)B2B:益药仓、药药;2)B2C:1药网、阿里健康、京东健康等;3)O2O:京东到家、快方送药、叮当快药等。2014年至2018年医药电商交易分别为76.3亿元、133.4亿元、267.8亿元、457.7亿元、657.4亿元,增速依次为66.59%、74.83%、100.747%、70.91%、43.63%,增长速度在逐步放缓。不过,医药电商市场渗透率在逐年递增,2019年市场渗透率为0.93%,2020年有望突破1%,达1.21%。[12]年-2019年医药电商融资总额分别为3.05亿元、25.72亿元、14.89亿元、4.27亿元、7.75亿元、10.7亿元,增速分别为408.33%、743.27%、-42.11%、-71.33%、81.49%。2019年医药电商“独角兽”共六家,分别是药师帮(估值52亿美元)、众友健康(估值50亿美元)、健客网(估值3936亿美元),国药在线(估值15亿美元)、360好药(估值10亿美元),六家总估值超200亿美元。1.1.2未来趋势我国医药电商市场在疫情的影响下迎来了一波巨大的飞升，但占整体医药市场的金额却不高，主要原因就在于85%。就目前现行的医药行业用于监管的相关政策，所有的处方药都无法上架到医药电商企业的互联网平台上进行售卖，这无疑是医药电商行业目前面临的最大困难。医药市场的巨大规模无法惠及到医药电商行业，医药电商行业始终只能在医疗器械以及非处方等占比不大的方面持续深耕。20184。根据该意见，在获得病患者的病历资料后，医师可以在线开具部分常见病、慢性病处方。该类处方经过药师审核后，医疗机构、药品经营企业可以委托符合条件的第三方机构配送。[13]商行业与传统医药销售行业一样完全依靠药品销售，同时提供更多样化的服务给顾客，实现双赢。研究对象简介以医药和健康产品销售为核心，同时结合线上医疗服务，建立闭环健康管理平年6月30日，平台年活跃用户数达到7250万。2017至2019年，公司营收复合增速为38.9%，营收规模位2020上半年，受疫情推动等因素影响，部分线下购药需求转移到线上，营收增速进一步提营收规模达到88亿元。公司毛利率较为平稳，2019年达到25.9%，经调整净利率达到3.2%。互联网医疗行业发展提速，在处方外流等因素的推动下，医药电商领域即将进入快速发展期，利好医药电商龙头公司。据BigData数据，2019年国内医药线上销售额为1251亿元，同比增速为36.0%，国内医药电商渗透率仅为7.0%，预计1710亿元。目前，医药电商盈利水平与头部线下零售药店差异较小，毛利率约经调整净利率约为2%-4%。随着医药电商渗透率逐步提升，预期医药电商龙头将逐渐发挥出规模效应，获得更大的价格竞争力，从线下抢占更多医药销售市场份额，提升线上渗透率。1.2研究目的及意义作为网络购物的头部人群，和满意度提供一定切实可靠的依据的。（用户）已经成为企业生死攸关的因素。我国医药电商行业起步较晚，关于医药电商的专门研究较少，与医药电商顾客（用户）满意度相关的研究更（用户）满意度提供支持。据，就顾客满意度所反馈出来的问题不断改善、弥补服务漏洞，找出产品或流程中存在的缺陷，提升整体服务水续发展都具有重大的实践意义。1.3研究方法了解国内外对顾客满意度研究发展现状、实证案例研究情况，并结合京东大药房实际情况构建专门的顾客满意度模型和指标体系，设计相应的测评体系。药房顾客满意度的二级指标和三级指标，构建满意度的测评体系。然后以测评体系为依据，设计调查问卷。通过问卷调查回收顾客反馈的样本数据，尽量确保样本数据的真实可靠。SPSS21.0分析，通过变量的相关性分析、信度分析、效度分析、因子分析和回归分析，找到影响京东大药房顾客满意度的主要因素和具体指标。1.4研究技术路径医药电商作为关键词，查阅相关文献，查找到了大量关于行业概况的文献，同时发现该领域在集中研究客服满意度相关的问题。此时笔者以顾客满意度作为切入点，查找了大量有关顾客满意度的文献挑选出合适的模型作为问卷设计的基本参考。从大量的行业企业中筛选出了目标人群较为熟悉京东大药房作为研究对象，对大学生进行问卷调查。对回收的问卷进行归纳整理后，进行数据分析，运用四分图模型来对各个满意度维度对于总满意度的影响程度。如图2示2.2.文献综述2.1医药电商的概念及模式从事该行业必须取得合法的资质并在相关部门备案，以保证交易范围、交易行为都在法律框架下进行。[1]，B2B、B2C、O2O三种商业模式即涵盖了目前中国医药电商的所有商业模式。B2B（BusinessToBusiness）指的是药品生产、流通和终端三者的经营企业通过线上平台进行交易，此模式能够提高药品从生产到货架上的交易效率，并降低交易信息的不透明度。B2C（BusinessToCustomer）主要是指普通的个人消费者借由互联网平台直接获取医药电商企业出售的药品。国内目前的现状，主要的药品销售还是医院、诊所在进行，医药电商能够直接获取的顾客相当有限。[2]O2O（OnlineToOffline）是指消费者通过线上平台，直接选购线下的药品销售处的商品，并由平台分配人员[3]2.2客户满意度概念大师菲利普·科特勒的定义———满意是指一个人通过一个产品可感知的效果（或结果）与它的期望值相比较后，所形成的愉悦或失望的感觉状态。美国人Cardozo被认为是世界上最早提出顾客满意度概念的学者。他在1965年发表的"AnExperimentalStudyofCustomerEffort,Expectation,andSatisfaction"提到一个观点：提高顾客的满意度，会令顾客产生再次购物的行为，而且不会转换到其它产品。[4]MaktobaOmarIanBathgate6及网站的美观程度。[5]2.3网购顾客满意度研究查金祥和王立生通过大量的实证研究，并根据服务质量理论和预期不确认理论，研究网络购物满意影响因素，、网站的人性化程度、顾客服务质量、产品质量保证、便利性、价格优势和操作难易度。[6]史闻缨在基于B2C平台的医药电商顾客忠诚度的研究中提出：医药电商（B2C模式）电话顾客忠诚度的各大影响因素中，按影响作用（结构方程模型的路径系数）大小分别为：商品质量0.83、顾客转换成本0.69、网站安全性0.65、网站服务0.64、购物便利性0.53、网站声誉0.45、物流快捷性0.39、商品价格0.23。[7]配送服务、、支付的安全性和可靠性、网络营销的方式。[8]SQGN的B2C医药电商服务质量差距研究，以好药师为例》里，采用德菲尔法，发现B2C医药电商服务质量的六大影响因素为：网站质量、响应性、安全性、产品费用、物流水平和服务态度。[9]标来对其服务做出改进和改革。2.4客户满意度研究模型瑞典是世界上最早提出顾客满意度模型的国家。瑞典在1989年建立全国性的顾客满意度指数，SCSB模型，SwedenCustomerSatisfactionBarometer，同时提出了顾客满意弹性（CustomerSatisfactionElasticity）的概念。[14]简而言之，顾客忠诚度对顾客满意度的正相关情况都是由顾客满意度弹性来反映的。20世纪90年代，ACSI。[15]该模型包含了6清华大学赵平教授在1998，提出了我国的顾客满意度模型CCSI，同时考虑我国经济发展阶段和消费者特征,提出了感知质量、预期质量、形象、感知价值、顾客满意度、顾客抱怨、顾客忠诚七个结构变量。[16]2.5四分图理论模型[10]使用四分图模型，首先需要通过（指标），再针对每个因素（指标）从显著性和满意度两个、修补区、机会区和维持区。如图3示。图3四分图模型上图坐标系的四个象限分别代表着：AB区代表修补区，指标重要性高，但满意度低，需要提升满意度。区代表机会区，指标显著性和满意度都很低，提升的空间与机会并存。。3.研究设计3.1理论模型家的管理制度，进而吸引更多的回头客。从顾客满意度研究诞生到现在，得到各国学者普遍认同的顾客满意度研究模型是美国营销学家奥立佛(RichardL.Oliver)1980。[17]国内学者史闻缨2018B2CB2C、网站安全性、网站服务、购物便利性、网站声誉、物流快捷性、商品价格、顾客转化成本。稳定性、营销策划、商品属性、商品价格、物流服务、顾客体验。别是下单流程和搜索可靠性。营销策划对应的是顾客转化成本，从促销力度和购物界面的广告评价两个方面予以评价。了正品保证、种类齐全、同类商品品牌的多样性三个具体标准予以评价。考虑到b2c医药电商的特殊性，专设了物流服务一栏，下设了速度、安全性、便捷程度三个分栏供被调查者评价。和药师亲和度以及客服服务、售后服务。3.2调查问卷设计（S）、营销策划（M）、商品属性（C）、物流服务（D）、、顾客体验（E）。系统稳定性分为下单便捷程度（S1）、搜索可靠性（S2）。营销策划分为促销力度（M1）、购物界面广告评价（M2）。（C1）、、同类商品品牌多样性（C2）、商品价格（C3）。物流服务分为物流速度（D1）、物流安全（D2）、物流便捷程度（D3）。顾客体验分为药师专业度（E1）、药师亲和度（E2）、客服服务（E3）、售后服务（E4）。，15个单独指标，以及顾客是否愿意接受访谈。问卷见附录13.3调研对象选择SPSS24的数据处理结果，笔者以B2C医药电商满意度的影响因素为出发点，提出改进方法。本次调研对象的选择具体要求和过程如下：通过保内就医的方法找出在近一年时间内有过就医行为、同时使用102位在校大学生。为保证来之不易的目标人群不被浪费，由笔者亲自联系其联系方式，线下填写该问卷。共计收到了102份有效问卷。3.4问卷信效度检验对调查问卷进行信度分析和效度分析，是检验调查问卷是否合理的重要手段，只有当问卷设计合理时，收集到的调研数据才能真正反映出顾客满意度的真实情况。因此，本文在进一步的分析之前，要对满意度问卷进行信度和效度分析。本文中，顾客满意度的信度分析，采用了最常用的克朗巴哈(CronbachAlpha)系数来检验满意度问卷数据内部的一致性和稳定性。通常Cronbachα系数的值在0和1之间，且α值越接近1，信度就越高。如果α0.6，0.7-0.80.8-0.9表信度非常好。以下是此次调查问卷的运用SPSS24软件对数据进行分析。分析结果如下：可靠性统计克隆巴赫Alpha 项数.911 15表格1问卷信度检验为了进行顾客满意度的效度检验，采用KMO检验和Bartlett球形检验，KMO检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标，它的值根据变量间的简单相关系数平方和与偏相关系数平方和之间的大小关系，在0-1之间变化，简单相关系数平方和越大于偏相关系数平方和，KOM1，0KMO>0.5，(Bartlettx2性概率)P值<0.05。以下是此次调查问卷的运用SPSS24软件对数据进行分析。分析结果如下：KMO和巴特利特检验KMO取样适切性量数。.934近似卡方3934巴特利特球形度检验自由度105显著性.0002问卷效度检验4.调查结果4.1数据样本统计分析第一，性别的分布情况。在调查的102位在校大学生中有男性47名，女性5名。18名大一生，21名大二生，16名大三学生，47名大四学生。23名、医学17名、体育学14名。71名，患病者15名，大病初愈者16名。以及大学生近一年的就诊次数，有一名大学生一年内就诊了4次，平均就诊1.3次。基本情况个案人数百分比性别男4746%女5554%大学年纪大一1817%大二2120%大三1615%大四4746%所学专业哲学77%医学1716%管理学2322%经济学55%法学44%教育学77%体育学1413%文学55%理学1111%工学44%农学55%健康状况健康7169%患病1515%痊愈1616%3调查对象基本情况4.2满意度调查数据分析笔者使用SPSS24.0作为数据分析的统计软件，利用该软件对102份调查问卷进行数据分析。个案数最小值最大值平均值标准差下单便捷程度102697.96.984搜索可靠性1027108.54.897促销力度1024107.321.101购物界面广告评价1026108.09.966正品保证1026109.04.843同类商品品牌多样性1026108.21.848商品价格1025107.551.030物流速度1027108.52.898物流安全1027108.47.829物流便捷程度1027108.64.806药师专业度1024107.42.969药师亲和力1027108.39.798客服服务1026108.06.830售后服务102697.30.793表格4满意度描述性统计在本次调研中将最小值为1，即对此非常不满意；反之10为非常满意。1-3的得分，也就是说在笔者的调查对象中，并没有遇到特别糟糕的购物体验。7.3，说明京东大药房的服务基本上能满足大学生的期待的，由于10分评价的普遍存在，则从侧面反映了京东大药房是能让大学生的需求得到满足的。加总的平均满意度，为7.56，，其中满意度前三的指标分别是，正品保证（9.04）、物流便捷程度（8.64）、搜索可靠性（8.54）。这几项指标说明，大学生们B2C平台的正品保证率一直有口皆碑，这种优良的诚信精神也一脉相承到了京东大药房的平台上。同时由于京东的自建物流体系，也带给了消费者良好的物流体验，都归功于京东集团早期的战略部署，其次作为一家互联网公司，搜索内容的可靠性也是引得消费者称赞的内容。观察此表我们可以看到售后服务（7.3）、促销力度（7.32）。首先售后服务的不良是B2C平台普遍存在的问B2C电商平台确实促销力度不足，但换取了高质量的服务，该方面的满意度不足也藉由其他方面的高满意度补足了。同时根据标准差结果可知，在各个指标中，标准差代表了各个指标在顾客处的波动值，其中标准差较大的是商B2C平台中，网站的建设以及其他方面都是相差无几的提供给顾客的共性服务，相反由于互联网的便利程度，各个网站的比价变得相对方便，这导致了商品价格与促销力度对于顾客来说更加重要。4.3回归分析满意度的影响程度，将各个满意度作为自变量，将总体满意度作为因变量进行线性回归分析。0.01-0.05性影响；当它的显著性值小于0.01时，说明这个指标对总体满意度的影响非常显著；当它的显著性值大于0.05时，说明这个指标对因变量的影响程度不大。.000的因素有物流速度和客服服务，说明这两个指标对于总体满意度的影响非常大，京东大药房可以着力向这两个方向去努力未标准化系数标准化系数t显著性B标准误差Beta下单便捷程度.060.084.055.714.477搜索可靠性.137.094.1151.465.147促销力度-.017.075-.017-.227.821购物界面广告评价-.145.089-.130-1.633.106正品保证.068.101.053.676.501同类商品品牌多样性.156.097.1231.598.114商品价格-.191.083-.183-2.290.024物流速度.642.097.5366.609.000物流安全-.115.100-.088-1.145.255物流便捷程度-.223.101-.167-2.204.030药师专业度-.140.088-.126-1.596.114药师亲和力.097.104.072.930.355客服服务.080.106.061.750.456售后服务.589.106.4345.540.000表格5回归分析表划分满意度，以显著值0.05为划分显著性优势区：此区域内的指标显著性高满意度高修补区：在此区域内的是顾客满意度调研中显著性高、满意度低维持区：在此区域的是顾客满意度调研中显著性低，满意度高的指标图3客户满意度四分图S1与S2都处在又失去当中，说明网上的购药流程对客户满意度起着至关重要的作于其他B2C医药电商同行的优势在营销的两个方面，促销力度M1是唯一一个修补区内的指标，相比于其他电商平台京东的促销力度确实欠佳，的主力消费者，其他平台的促销力度很高，当顾客使用到京东大药房的时候发现促销力度不足，完全没有满足顾客的预期。购物界面广告评价M2处于优势区，京东大药房的推销广告向来较少，还给了用户一个干净的交互界面，应当继续保持。商品方面,正品保证C1同类商品品牌多样性C2都落在优势区，京东本身就是一家买正品的B2C平台，京东大药房B2C平台，京东的采购渠道相当宽广，保证同类商品品牌的多样性更是其一大优势。而商品价格C3落入了机会区，一是大学生对于药品这类商品的价格不具有一个实体观念，二来药品都采取统一定价，价格差距不大。京东大药房可以探索压低价格的道路，通过性价比赢得更多的用户。D1物流安全D2属于优势区，京东自建物流，相比其他B2C平台外包的物流服务，会让顾客感到更多的安心，同时其统一的红色包装，也方便顾客鉴别。自建物流在速度和安全上都能完全满足顾客的预期,物流便捷程度D3京东自己还有京东快送的同城速递业务，这是相比于其他B2C电商平台不可多得的优势。服务这方面则呈现两极分化了，药师亲和力E2和客服服务E3都处于优势区，属于京东发挥自身特长，把优势扩E1和售后服务E4，则落入了修补区。首先是药师专业度E1，由于网上药师不能线下和患者见面，而在大学生的感知中，就显得相对不那么正式和专业，所以对药师专业度满意度并不高。如何优化线上药师的专业能力展示程度便成了这个因素的努力方向。而售后服务E4，B2C平台的售后问题颇为复杂，一是涉及到买家的退货习惯，同时考虑医药电商的特殊性，药品的退换十分复杂，如何平衡好顾客满意度又能解决售后问题也是京东大药房改进的一个发力点。5．结论及改进建议，B2C医药电商行业与电商行业在一些细微之处尚且需要多做文章。5个方面逐一讨论未来医药电商行业在顾客满意度方面仍然可以改进的地方。5.1系统方面龙头企业，其IT系统非常完善。IT系统的好处不限于业务流程、网页提示、广告推送、钱货交易、物流监控等方，B2C医药电商行业可以通过顾客大数据挖掘的方法来来开差距。在药品销售的范围内，传统行业已经形成了非常固定的商业模式，B2C医药电商行业如何依托顾客大数据挖掘的方法进行创新变变得至关重要。通过在大数据挖掘方面的深耕，增加大量的顾客增值服务，如健康管理、健康生活方面的服务，通过大数据优势，先于客户一步发掘其需求，以此来增加用户的粘性。5.2营销策划B2C医药电商行业，如何促销都是头等大事。考虑到医药行业的特殊性，大多数顾客的购物都并非单一商品的选购，一般来说进行医药采购的都是多样化的购买，关联产品的推广与联想能够极大程度的增加销售额。目前医药电商行业普遍采用低价促销，这种促销方式能短暂的带来销量的增加，但长此以往很可能让顾客产生薅羊毛的习惯，进一步降低企业的利润率。应该增加更多元话的营销活动来促销，如社交软件分享裂变的方式、拼图购买医药产品等。同时也可以通过组织社会活动，让顾客们聚焦健康问题，从进一步的巩固老顾客，提高顾客忠诚度。5.3商品属性商品属性涉及两个方面，第一是同类商品品牌种类，目前B2B医药电商企业也广泛存在，B2C医药电商企业多通过此类平台来选购货架上的商品。但传统医药行业的药品采购一向优于医药电商行业，因此学习传统医药行业优化采购团队的结构，增加采购团队的采购方向，则也变得至关重要。部分药品一向具有稀缺性，如何保证稀缺药品的B2C医药电商平台的大数据分析，将分析数据与后端药品制造商共享，进一步优化其产能配置，来保证自身平台的药品供货稳定性，从而加深两端企业的合作关系，形成共赢的双方关系。性，也是一个值得研究的方向。5.4物流配送O2O模式的配送环节来针对某些紧急用药的情况。鉴于不是每个医药电商企业都有实力去自建物流体系，目前来说外包物流项目是比较好的出路，但也应当针对药品配送的特殊性，对各个承包物流服务的承包商进行合理评价，从中选出适合医药行业的承包商进行配送。5.5客服服务商企业都应当对顾客在购物前进行通知，使顾客知晓其购买药物不能像其他网购商品一样进行退换。参考文献[1]张小广.我国医药电子商务应用模式研究[D].湖北工业大学,2017.[2]王艳丽,都继萌,王帆.电商B2C模式下长尾理论的应用探索[J].商业经济研究,2017(17):66-68..O2O模式下消费者购买决策影响因素社群关系研究[J].中国管理科学,2019,27(01):110-119.[4]RichardN.Cardozo.AnExperimentalStudy