c2c网站顾客忠诚数据报告内容
C2C电子商务物流服务质量对顾客忠诚度的影响研究中期报告
C2C电子商务物流服务质量对顾客忠诚度的影响研究中期报告一、研究背景和目的随着互联网的迅速发展，电子商务的规模和影响力越来越大。
C2C电子商务平台成为了消费者购物的主要渠道之一。
同时，快递物流作为电子商务的重要组成部分，对消费者购买体验和顾客忠诚度具有重要影响。
因此，本研究旨在探究C2C电子商务物流服务质量对顾客忠诚度的影响，并提出相应的建议，为电商平台提升服务质量提供指导。
二、研究内容本研究将采用问卷调查的方式收集数据，包括C2C电子商务用户的个人信息、购买情况、物流服务质量和顾客忠诚度等方面的信息。
通过统计分析和结构方程模型分析，研究C2C电子商务物流服务质量对顾客忠诚度的影响。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 根据现有文献，构建C2C电子商务物流服务质量和顾客忠诚度的理论模型。
研究物流服务质量包括配送速度、配送准确性、配送可靠性、客户服务质量等维度，研究顾客忠诚度包括重复购买行为、主动传播行为和口碑影响力等方面。
2. 设计合理的问卷调查，采集C2C电子商务用户的基本信息、购买情况、购买满意度、物流服务质量评价和顾客忠诚度等信息。
3. 进行数据分析，使用SPSS和AMOS等软件，对收集的数据进行描述性统计分析、相关分析和结构方程模型分析，探究C2C电子商务物流服务质量和顾客忠诚度之间的关系。
三、预期研究成果1. 建立C2C电子商务物流服务质量对顾客忠诚度的影响模型，探讨物流服务质量对顾客忠诚度的影响路径和强度。
2. 了解C2C电子商务用户的购买行为和物流服务满意度，评估物流服务质量，探究客户满意度和忠诚度之间的关系。
3. 提出C2C电子商务平台提升物流服务质量和顾客忠诚度的建议，为电商平台的服务质量改进和市场营销提供参考。
四、研究难点1. 问卷调查的样本数量和质量：需要设计合理的问卷，考虑覆盖面、适用性和可信度，确保有效的样本数量获取。
2. 结构方程模型的建立和验证：需要选择合适的统计工具，进行模型验证和参数估计，发现潜在变量和因素之间的因果关系。
客户忠诚度调查数据分析报告
客户忠诚度调查数据分析报告一、引言本报告旨在通过对客户忠诚度调查数据的分析，评估并提供有关客户忠诚度的相关见解和建议。
调查数据收集了客户对我们公司的产品和服务的态度和意见。
通过对数据的深入分析，我们将了解客户忠诚度的现状，并提出针对提升忠诚度的策略。
二、调查方法在正式进入数据分析之前，首先需要了解调查方法的可信度和数据的可靠性。
我们采用了以下方法进行客户忠诚度调查：1. 问卷设计：通过设计一份综合性的问卷，包括多项选择题和开放性问题，以全面了解客户的需求和期望。
2. 样本选择：我们从公司现有客户数据库中随机选择了一定数量的样本，并向他们发送了调查问卷。
3. 数据收集：通过在线调查平台，我们顺利收集到了有效问卷118份。
三、数据分析结果1. 客户满意度分析根据数据分析，我们发现84%的客户对我们的产品和服务表示满意，其中56%的客户表示非常满意。
这表明大多数客户对我们的产品和服务持正面态度，说明我们在满足客户需求方面取得了一定成就。
2. 客户忠诚度评估通过测量客户的重复购买意愿和口碑推荐意愿，我们可以评估客户的忠诚度。
数据显示，70%的客户愿意再次购买我们的产品或服务，且61%的客户愿意向他人推荐我们的产品或服务。
这表明我们在客户忠诚度方面有待提升。
3. 客户投诉分析我们也对客户的投诉进行了分析。
数据显示，虽然大部分客户对我们的产品和服务基本满意，但仍有14%的客户曾经投诉过。
主要的投诉原因包括交货延误、产品质量问题和客服不及时回复等。
这些问题需要我们的进一步关注和改善。
四、讨论与建议1. 提升客户满意度为了提高客户满意度，我们需要进一步改善产品质量、提升服务水平并加强与客户的沟通。
通过加强培训和质量管控等手段，从根本上解决客户不满的问题。
2. 加强客户关系管理我们应该加强与客户的互动和交流，定期关注客户的需求和反馈。
通过建立一个良好的客户关系管理系统，及时回应客户的咨询和投诉，增强客户的忠诚度和黏性。
电子商务平台用户忠诚度调查报告
电子商务平台用户忠诚度调查报告一、背景介绍随着互联网的迅猛发展，电子商务平台成为了人们购物的常用方式。
而在众多电子商务平台中，用户忠诚度是一个重要指标，它直接影响到平台的生存和发展。
为了了解电子商务平台用户的忠诚度情况，我们对一家知名电子商务平台的用户进行了调查。
二、调查对象我们选择了某知名电子商务平台的1000名用户进行了调查，涵盖了不同年龄、性别、职业和购买习惯的用户。
三、调查方法采用了问卷调查的方式，通过在线问卷的形式，针对用户的购物体验、平台服务、售后服务等多个维度进行了调查。
四、用户对平台的满意度通过问卷调查结果显示，大部分用户对该电子商务平台的满意度较高。
其中，超过70%的用户表示他们对平台的购物体验非常满意，60%的用户对平台的售后服务感到满意。
五、用户对平台的信任度用户的信任度是建立用户忠诚度的重要因素。
通过问卷调查，我们发现超过80%的用户表示对平台的信任度较高，认为平台能够保护他们的个人信息和资金安全。
六、用户对平台的服务质量要求用户在对平台的服务质量要求上存在一定的差异。
根据调查结果，大部分用户对平台的物流配送速度和准确性有较高的要求，超过70%的用户表示他们对平台的配送速度要求较高。
七、用户对平台的价值感知用户对平台的价值感知也是影响用户忠诚度的重要因素。
通过问卷调查，我们发现超过60%的用户认为该平台提供了更多的选择和更好的价格，认为自己在该平台购物获得的价值较高。
八、用户品牌偏好品牌偏好是用户忠诚度的重要体现。
调查结果显示，虽然用户在购物中会尝试不同的品牌，但约有50%的用户表示他们对该平台的品牌有较高的偏好。
九、用户的二次购买意愿用户的二次购买意愿是评估用户忠诚度的指标之一。
通过问卷调查，我们发现超过80%的用户表示他们愿意继续在该平台购物，表示他们对该平台的忠诚度较高。
十、用户对平台的改进意见问卷调查中我们还收集了用户对平台的改进意见。
大部分用户对平台的售后服务和物流配送提出了一些改进建议，希望能够提供更快捷、更便利的服务。
(完整版)客户忠诚度分析报告
(完整版)客户忠诚度分析报告客户忠诚度分析报告引言本文档旨在分析客户忠诚度的因素，并提出相关建议，以帮助企业提升客户忠诚度和增加业务。
方法我们使用了以下方法来分析客户忠诚度：1. 调查问卷：我们设计了一份问卷，采集了客户的意见和反馈。
2. 数据分析：我们收集了客户的购买记录和消费行为数据，并对其进行了统计和分析。
分析结果根据数据和调查结果，我们得出以下结论：1. 产品质量：客户在评价产品时，最看重的因素是产品的质量。
质量优异的产品能够提高客户的满意度和忠诚度。
2. 价格竞争力：价格也是客户选择产品的重要因素之一。
与竞争对手相比，如果企业的产品价格更具竞争力，客户更有可能选择该产品。
3. 客户服务：良好的客户服务是增加客户忠诚度的重要方法。
客户在购买过程中的体验以及售后服务对客户忠诚度有很大影响。
4. 营销活动：企业的营销活动能够吸引客户并提高他们的忠诚度。
促销优惠、客户礼遇等活动能够增强客户的满意度和忠诚度。
建议为了提升客户忠诚度，我们建议企业采取以下措施：1. 提升产品质量：注重产品的研发和质量控制，确保产品的品质达到客户的期望和要求。
2. 优化价格策略：根据竞争状况和客户需求，制定合理的价格策略，提供有竞争力的产品价格。
3. 加强客户服务：培训员工提供优质的客户服务，关注客户的需求并快速响应，建立良好的客户关系。
4. 创新营销活动：设计创新、吸引人的营销活动，通过活动提升客户的满意度和忠诚度。
结论客户忠诚度是企业长期发展和增加业务的关键。
通过优化产品质量、价格策略、客户服务和营销活动，企业可以提高客户的满意度和忠诚度，从而实现更好的业绩和竞争优势。
以上是客户忠诚度分析报告的完整内容。
注：本文档所引内容都经过了确认，除非特殊说明，否则不引用无法确认的内容。
C2C网络商家顾客忠诚度影响因素的实证研究——基于淘宝网消费者问卷的调查的开题报告
C2C网络商家顾客忠诚度影响因素的实证研究——基于淘宝网消费者问卷的调查的开题报告
一、选题背景
随着互联网的发展，C2C网络商家越来越受到人们的欢迎，这种电子商务模式的优势在于交易灵活、成本低廉等，已经成为了一种主要的商业流通方式。
然而，C2C网络商家面临的一个重要问题是如何提高顾客忠诚度，尤其是面对竞争激烈的市场。
因此，研究C2C网络商家顾客忠诚度的影响因素具有重要的理论和实际意义。
二、研究目的
本研究旨在通过实证调查，探讨C2C网络商家顾客忠诚度的影响因素，提供一定的研究参考和理论依据，为C2C网络商家提高顾客忠诚度提供思路和策略。
三、研究内容
（一）相关理论探究
1. 顾客忠诚度概念和特点
2. 顾客忠诚度的影响因素
（二）研究方法
采用问卷调查法，通过淘宝网消费者问卷调查，获取数据。
（三）研究步骤
1. 确定研究对象
本研究以淘宝网上的C2C网络商家为研究对象，随机抽取一定数量的消费者。
2. 编制问卷
根据相关理论和实际情况，设计一份适当的问卷，包括个人基本信息、购物体验、服务质量评价、信任度评价、价格水平评价以及顾客忠
诚度等方面。
3. 调查实施
在淘宝网上，将调查问卷发布到相应的店铺页面，邀请消费者参与
调查。
4. 数据分析
通过对问卷收集的数据进行统计和分析，探究C2C网络商家顾客忠
诚度的影响因素。
（四）预期研究结果
分析研究所得数据，得出影响C2C网络商家顾客忠诚度的主要因素，为C2C网络商家提供相关策略和建议。
我国C2C网络购物模式下顾客忠诚度影响因素研究的开题报告
我国C2C网络购物模式下顾客忠诚度影响因素研究的开题报告标题：我国C2C网络购物模式下顾客忠诚度影响因素研究研究背景：近年来，随着互联网技术的不断发展，C2C网络购物模式逐渐成为了一种新型的电子商务模式。
C2C网络购物模式的诸多优势如商品种类丰富、价格低廉、交易快捷等，极大地满足了消费者对商品的需求。
然而，在C2C网络购物中，消费者的顾客忠诚度一直是一个备受关注的问题。
由于C2C网络购物平台的激烈竞争，消费者的顾客忠诚度对平台的生存和发展具有重要的意义。
因此，研究我国C2C网络购物模式下顾客忠诚度的影响因素，具有一定实践意义和学术价值。
研究目的：本研究旨在探究我国C2C网络购物模式下顾客忠诚度的影响因素，为商家提供有针对性的服务，从而提高消费者的忠诚度，促进平台的持续发展。
研究内容：1. 对我国C2C网络购物模式下顾客忠诚度的相关理论进行梳理和分析；2. 通过文献调研和实地调查，确定我国C2C网络购物模式下顾客忠诚度的影响因素；3. 建立我国C2C网络购物模式下顾客忠诚度影响因素的理论模型；4. 进行实证研究，验证理论模型的可行性和有效性。
研究步骤：1. 文献调研：对国内外C2C网络购物模式下顾客忠诚度的理论研究和文献进行综述总结；2. 实地调查：通过问卷调查、个案研究等方式获取相关数据，确定我国C2C网络购物模式下顾客忠诚度的影响因素；3. 模型建立：基于调查数据，建立我国C2C网络购物模式下顾客忠诚度影响因素的理论模型，包括模型变量的构建和模型假设的验证；4. 实证分析：使用统计分析工具对所得数据进行处理和分析，验证理论模型的可行性和有效性；5. 结果解释和讨论：对实证研究结果进行分析和解释，探讨我国C2C网络购物模式下顾客忠诚度的影响因素，并对研究结果进行讨论；6. 结论和建议：得出本研究的结论和建议，为商家提供相关服务的建议，并对未来的研究提出展望。
研究意义：本研究的结果将有助于了解我国C2C网络购物模式下顾客忠诚度的影响因素，为商家提供合适的服务，提高消费者满意度和忠诚度，从而促进平台的持续发展。
C2C电子商务网站客户忠诚策略和计划
C2C电子商务网站客户忠诚策略和计划本文讨论阿里巴巴旗下的淘宝网，由2003年阿里巴巴建立的C2C型电子商务网站，在当时中国，算是一个重大突破。
在外国，电子商务C2C、B2B、B2C等网站不断兴起，网商之间竞争激烈。
如何让网络顾客满意、对网店建立信任和忠诚；如何挽留网络顾客、吸引其重复消费，成为大部分网店的目标。
本文先对顾客忠诚的可控因素和不可控因素分析，并作出策略和计划。
【关键字】C2C、电子商务网站、忠诚度、客户、忠诚策略、计划在中国，在C2C真正拥有市场影响力的网站寥寥无几，严格而言，就只有收购本地网站易趣的ebay中国。
另外一个就是阿里巴巴淘宝网，由于近些年来，电子商务网站的影响力越来越大，网络顾客的群体意识逐步改变，不仅仅局限于被动地接收信息和服务，而更加热衷于在日趋宽泛的商品主动性地选择。
一、可控因素分析1.1商品标志商品一直以来的亮点都是品牌，好的品牌可以卖个好价钱。
如悍马、Lenovo的收购IBM等。
都是商品标志的影响力问题。
C2C，阿里巴巴的电子商务网站注册一个好的名字，“淘宝”，可以说是大众化，而后来的“支付宝”的开拓新领域，也是取了个简单易记的名字。
对企业长久经营是一项重大策略。
1.2 商品性价比商家首先要经营高质量的商品，在网购客户心目中建立信赖感。
其次，商家在C2C型电子商务网站经营属于直销方式，缩短的供应链链路，在保证自身的利润之下，势必能够为网购客户创造最优惠的价格。
打造商品低价市场，无论在普通的士多，大的到超市，都是吸引客户买家的不容置疑的招牌。
1.3客户服务质量互联网作为一种快捷的媒体，电子商务网站的客户服务质量就显得尤为重要。
比如亚马逊公司、阿里巴巴都投入大量的人力物力解决网站客户的投诉和抱怨，解决顾客的困难，提高用户满意度。
在C2C 型电子商务网站购物顾客均为虚拟的主体，顾客在对网商(网店)的提问回应速度、发货及时程度、商品的描述与卖家的相符程度都有一定的要求。
促销管理-c 2c网站顾客忠诚数据报告内容 精品
我国C2C网站顾客忠诚度的实证研究一、理论模型与假说表4-1 模型理论假设标号研究假设预期符号H1 顾客感知价值对顾客的态度忠诚有正向影响+H2 顾客感知价值对顾客的行为忠诚有正向影响+H3 网站品牌对顾客的态度忠诚有正向影响+H4 网站品牌对顾客的行为忠诚有正向影响+H5 顾客信任对顾客的态度忠诚有正向影响+H6 顾客信任对顾客的行为忠诚有正向影响+H7 顾客态度忠诚对顾客行为忠诚有正向影响+H8 顾客态度忠诚对网站的集群溢价效应有正向影响+H9 顾客行为忠诚对网站的集群溢价效应有正向影响+H10 顾客价格认知对网站的集群溢价效应有正向影响+二、实施调研（一）样本选择中国互联网络信息中心(NIC)发布的《20XX年中国网络购物市场研究报告》显示从网购用户的职业分布看，学生群体是网购市场第二大用户群体，使用网络购物的学生群体主要是大专院校的学生。
基于以上《20XX年中国网络购物市场研究报告》显示的职业结构和学历结构，本文将高校大学生作为本次本卷的重点采访对象，发放问卷200份。
（二）调查实施问卷调查时间：20XX.5.17-20XX.5.20问卷发放对象主要是杭州小和山浙江科技学院的在校大学生。
问卷的发放方式主要是直接发放。
（三）调查方法与调查对象调查对象为浙江科技学院的200名学生，调查方法为问卷调查法。
调查主要在课堂中实施，其中有50份通过网上发放完成。
本次调查共发放问卷200份，回收197份，有效问卷187份，问卷回收率98.5%，问卷回收有效率93.5%，符合数据分析要求。
（四）调查问题为更清晰地了解整张问卷的设计构架，将其列成一张表格：表4-3 问卷调查项目题号问题Q1.1 性别Q1.2 零用钱Q1.3 网龄Q1.4 个人忠诚网站Q1.5 平均网购频率Q1.6 个人创新度Q1.7 价格认知Q1.8 集群溢价效应Q2.1.1-Q2.1.3 网站态度忠诚测量表Q2.2.1-Q2.2.3 网站行为忠诚测量表Q2.3.1-Q2.3.5 感知价值测量表Q2.4.1-Q2.4.4 网站品牌测量表Q2.5.1-2.5.7 顾客信任测量表三、分析及结果（一）态度忠诚回归分析因变量为网站态度忠诚（Attitude Loyalty,以下简写为AL），自变量为感知价值（Perceived Value,以下简称PV）、网站品牌(Website Brand,以下简称WB)、顾客信任(Customer Trust，以下简称CT)，它们分别使用问卷表中的相应测量表的平均值。
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c 2c网站顾客忠诚数据报告内容一、理论模型与假讲表4-1模型理论假设标号研究假设预期符号H1顾客感知价值对顾客的态度忠诚有正向阻碍+ H2顾客感知价值对顾客的行为忠诚有正向阻碍+ H3网站品牌对顾客的态度忠诚有正向阻碍+ H4网站品牌对顾客的行为忠诚有正向阻碍+ H5顾客信任对顾客的态度忠诚有正向阻碍+ H6顾客信任对顾客的行为忠诚有正向阻碍+ H7顾客态度忠诚对顾客行为忠诚有正向阻碍+ H8顾客态度忠诚对网站的集群溢价效应有正向阻碍+ H9顾客行为忠诚对网站的集群溢价效应有正向阻碍+ H10顾客价格认知对网站的集群溢价效应有正向阻碍+二、实施调研（一）样本选择中国互联网络信息中心（CNNIC）公布的《2009年中国网络购物市场研究报告》显示从网购用户的职业分布看，学生群体是网购市场第二大用户群体，使用网络购物的学生群体要紧是大专院校的学生。
基于以上《2009年中国网络购物市场研究报告》显示的职业结构和学历结构，本文将高校大学生作为此次本卷的重点采访对象，发放咨询卷200份。
（二）调查实施咨询卷调查时刻：2010.5.17-2010.5.20咨询卷发放对象要紧是杭州小和山浙江科技学院的在校大学生。
咨询卷的发放方式要紧是直截了当发放。
（三）调查方法与调查对象调查对象为浙江科技学院的200名学生，调查方法为咨询卷调查法。
调查要紧在课堂中实施，其中有50份通过网上发放完成。
此次调查共发放咨询卷200份，回收197份，有效咨询卷187份，咨询卷回收率98.5%,咨询卷回收有效率93.5%,符合数据分析要求。
（四）调查咨询题为更清晰地了解整张咨询卷的设计构架，将其列成一张表格：表4-3咨询卷调查项目_______________________Q1.1性不Q1.2零用钞票Q1.3网龄Q1.4个人忠诚网站Q1.5平均网购频率Q1.6个人创新度Q1.7价格认知Q1.8集群溢价效应Q2.1.1-Q2.1.3网站态度忠诚测量表Q2.2.1-Q2.2.3网站行为忠诚测量表Q2.3.1-Q2.3.5感知价值测量表Q2.4.1-Q2.4.4网站品牌测量表Q2.5.1-2.5.7顾客信任测量表三、分析及结果（一）态度忠诚回来分析因变量为网站态度忠诚（Attitude Loyalty,以下简写为AL），自变量为感知价值（Perceived Value以下简称PV）、网站品牌（Website Brand以下简称WB）、顾客信任（Customer Trust,以下简称CT），它们分不使用咨询卷表中的相应测量表的平均值。
C0为模型中的常数项，C1- C3为偏回来系数。
（1）AL二C0+C1（PV）+C2（WB）+C3（CT）分析结果表明，模型的修正R2=0.347, F值=33.534,P=0.00Q这些结果验证了该理论模型能专门好讲明这三个因素与网站态度忠诚之间的关系。
PV、WB、CT的Sig值分不为0.060、0.000、0.079,均小于明显水平a（0.01），表明这几个因素与网站态度忠诚呈明显关系。
感知价值、网站品牌、顾客信任的回来系数分不为C1（0.166）、C2（0.442）、C3（0.135）。
这表明所有自变量与网站态度忠诚均呈正有关系，即顾客感受到该网站给他带来的价值越大，在态度上越倾向于该网站；网站的品牌阻碍力越大，知名度越高，顾客越忠诚该网站；顾客越是觉得该网站安全可靠，能爱护其隐私，那么顾客越会青睐该网站。
表4-4模型整体拟合度a Predictors: (Constant)顾客信任，网站品牌，感知价值b Depe ndentVariable:态度忠度表4-6偏回来表系数sd标准化系数t Sig.1(Co nsta nt)0.6570.296 2.2240.027感知价值0.1660.0880.141 1.8900.060网站品牌0.4420.0680.443 6.4610.000顾客信任0.1350.0770.130 1.7640.079a Depe ndent Variable 态度忠诚(二)行为忠诚回来分析因变量为网站行为忠诚(Behavior Loyalty,以下简写为BL)，自变量为感知价值(PV)、网站品牌(WB)、顾客信任(CT)，它使用咨询卷调查表中的相应测量表所示的测量值，网站态度忠诚( AL )，它们分不使用咨询卷表中的相应测量表的平均值。
CO为模型中的常数项，C1-C2为偏回来系数。
(2)BL二C0+C1(PV)+C2(WB)+C3(TC)+C4(AL)分析结果表明，模型的修正R2=0.336, F值=24.274,P=0.00Q这些结果验证了该理论模型能专门好讲明这四个因素与网站态度忠诚之间的关系。
PV、WB、的Sig值分不为0.000、0.000,均小于明显水平a(0.0 1)，表明这两个因素与网站态度忠诚呈明显关系。
T的Sig值为0.466,讲明顾客信任对顾客行为忠诚的阻碍不明显。
AL的Sig值为0.028,表明态度忠诚阻碍顾客的行为忠诚。
感知价值、网站品牌、顾客态度忠诚的回来系数分不为C1(0.379)、C 2(0.270)、C4(0.162)。
这表明所有自变量与网站态度忠诚均呈正有关系，即顾客感受到该网站给他带来的价值越大，顾客越会连续在该网站进行购物；网站的品牌形象越好，顾客越会青睐该网站并向周围人举荐该网站；顾客在态度上倾向于该网站，认为该网站是其首选，那么也更容易使顾客在行为上重复的购买和消费。
表4-7模型整体拟合度Model R R2修正於1 0.592(a) 0.350 0.336a Predictors: (Constant)态度忠诚，顾客信任，感知价值，网站品牌表4-8方差分析表a Predictors: (Constant)态度忠诚，顾客信任，感知价值，网站品牌b Depe ndent Variable:行为忠诚表4-9偏回来表系数sd 标准化系t Sig.数1(Co nsta nt)0.5840.296 1.9730.050感知价值0.3790.0870.329 4.3380.000网站品牌0.2700.0750.276 3.6000.000顾客信任-0.0580.076-0.057-0.7640.446态度忠诚0.1620.0730.166 2.2130.028a Depe ndent Variable:行为忠诚（三）集群溢价效应回来分析因变量为集群溢价效应（Premium effect,以下简称PE）,自变量为网站态度忠诚（AL ）、网站行为忠诚（Behavior Loyalty,以下简写为B L）、价格认知（Price perception以简写为PP），它们分不使用咨询卷表中的相应测量表的平均值。
CO为模型中的常数项，C1-C2为偏回来系数。
（3）PE二C0+C1（AL）+C2（BL）+C3（PP）分析结果表明，模型的修正R2=0.126，F值=9.765,P=0.00d这结果证明了该理论模型中集群溢价效应与价格认知与态度忠诚之间的关系。
BL 的Sig值为0.749,高于明显水平a（0.01），表明顾客行为忠诚与集群溢价效应关系不明显。
AL、PP的Sig值分不为0.029、0.000态度忠诚、价格认知均与集群溢价效应呈明显关系。
BL的Sig值为0.078,表明行为忠诚与网站的集群溢价效应呈不明显关系。
态度忠诚的回来系数为C1（0.358），价格认知的回来系数为C3（0.48 9）。
这表明态度忠诚、价格认知与集群溢价效应呈正有关关系，即顾客在态度上越青睐该网站，那么他能同意该网站的整体商品价格也越高；顾客认为该网站的价格越是合理，那么所能同意的价格浮动也越大；这也揭示了如果该顾客越是忠诚于某C2C购物网站，那么他更倾向于认为该网站整体商品价格水平的合理性，能容忍的价格涨幅也越大。
表4-10模型整体拟合度Model R R 修正哎H10 顾客认知价格对网站集群溢价效应有正向阻碍0.489 支持a Predictors: (Constant),价格认知，行为忠诚，态度忠诚表4-11方差分析表Model Sum of Mea nSquares df Square F P 1回来48.115316.0389.7650.000(a)残差295.624180 1.642总体343.739183a Predictors: (Constant),价格认知，行为忠诚，态度忠诚b Depe nde nt Variable:集群溢价效应表4-12偏回来表t Sig.系数sd标准化系数1(Co nsta nt)-0.9900.652-1.5190.131态度忠诚0.3580.1620.172 2.2010.029行为忠诚0.0530.1640.0250.3200.749价格认知0.4890.1270.279 3.8600.000 a Depe nde nt Variable集群溢价效应四、结论通过分析，对理论假设能够得出如下结论:表4-13假设检验情形表编号假设回来系数结论H1顾客感知价值对态度忠诚有正向阻碍0.166支持H2顾客感知价值对行为忠诚有正向阻碍0.379支持H3网站品牌对态度忠诚有正向阻碍0.442支持H4网站品牌对行为忠诚有正向阻碍0.270支持H5顾客信任对态度忠诚有正向阻碍0.135支持H6顾客信任对行为忠诚有正向阻碍0.058/不明显不支持H7顾客态度忠诚对行为忠诚有正向阻碍0.162支持H8顾客态度忠诚对网站集群溢价效应有正向阻碍0.358支持1 0.374(a) 0.140 0.126H9顾客行为忠诚对网站集群溢价效应有正向阻碍0.053/不明显不支持H10 顾客认知价格对网站集群溢价效应有正向阻碍0.489 支持五、模型修正按照以上实证分析，对前面提出的模型做出以下修正:在我国C2C网站顾客忠诚驱动模型中，顾客感知价值、网站品牌、顾客信任三个因素同时驱动顾客的态度忠诚忠诚。
顾客感知价值、网站品牌驱动了网站的行为忠诚。
态度忠诚和价格认知会产生网站商品价格的集群溢价效应。