内容提要：随着互联网的高速发展和电子商务的不断普及，物流业作为各线上线下企业与顾客之间联系的纽带，其顾客群体规模持续增加，顾客需求差异化升级，服务管理难度加大，从各层次提高了对物流服务能力和质量的要求，物流业不仅要考虑企业利润率的来源，更要考虑行业发展的前景和途径，要通过创新服务经济模式来提高企业运营管理的效益。而云物流服务既是一种新型的技术与数据资源使用模式，也是一种创新的服务经济模式，借助云物流技术，结合社会营销中的顾客满意模型，建立良好的云物流配置平台，可以更好地提高物流企业竞争力，更好地提高市场竞争力。为更好地发挥云物流顾客导向平台作用，不断提高物流运作效率，达到社会顾客满意度目标，一要凭借云物流平台强大的资源配置优势，这是社会营销背景下云物流平台顾客满意模型实现的途径；二要完善云物流平台具体功能，这是社会营销背景下云物流平台顾客满意模型实现的目标。

    关 键 词：云物流/社会营销/顾客满意　　cloud logistics/social marketing/customer satisfaction

　　随着我国经济改革的日益深入和电子商务的不断发展，社会经济形式不断演进，很多相关行业的经营模式都发生了很大变化，促进了物流从业规模的不断扩展。通过多年建设，物流业已经能够实现企业、中间商、零售商以及顾客之间的分级配送，形成了比较完整的物流服务网络，能够满足各级顾客对物流服务的基本需求。目前，我国物流企业数量已经增长到70多万家，物流市场空前活跃，有关企业间平等发展与竞争模式的研究成为新热点。但总的来看，物流企业整体还处于多、散、乱的状态，物流企业中的上市公司只有63家，80%的物流企业属于中小型企业。由于行业整合度低，企业间流转成本较高，使得物流成本严重冲减了企业利润，降低了顾客满意度，影响了企业社会效益，制约了物流与相关产业的健康有序发展，物流行业亟待进行有效整合。

　　一、云物流

　　所谓云物流(Cloud Logistics)，是一种使用云计算模式的物流服务方式。云物流以用户的一体化需求为基础，通过统一建模的形式对云计算数据进行分类封装和操作，有效而灵活地完成对虚拟物流资源的配置和对物流能力的运营管理，形成智能化、集成化物流运作模式，实现物流信息平台整合。云物流平台在设计过程中，科学运用了供应链物流管理、服务外包、企业资源整合与虚拟经营等现代管理技术，创造性地融合了物联网等信息技术。[1]通过实现多层次的信息共享与过程协同，云物流能够为顾客提供多元化的服务，并提高顾客满意度。因此，云物流服务不仅是一种新型的技术与数据资源使用模式，也是一种创新的服务经济模式。

　　(一)云物流可提供多角度数据服务

　　云物流的特点是可以根据数据类型对数据进行分类操作，减少操作盲区。一方面，云物流要根据数据类型对数据源进行操作，对于只读型数据的源数据一般不进行任何操作，只提供以数据资源读取为目的的服务；而对于操作型数据的源数据则支持对其进行增、删、改、查等操作，支持与Web服务其他业务类型的交互与组合。另一方面，根据数据源个数的不同，可分为单数据源数据和多数据源数据，并分别进行数据操作服务。通过对数据进行多角度分类操作，可以提高数据的处理效率，节约操作时间。

　　(二)云物流可实现数据使用的合理性

　　云物流可以实现数据使用的合理性，确保数据的具体持有者对数据进行有目的、有选择的访问，同时可通过对数据访问过程的分析，预测其对物流基础设施的有效影响。

　　(三)云物流数据可提供顾客化的输入输出需求服务

　　传统Web服务一般需要事先规定好各类数据的输入和输出，再根据业务流程进行多个Web服务之间的组合；而云物流服务则可有针对性地分析顾客多样化的访问请求，灵活描述服务方式，并通过系统形成新型动态的数据服务，从而更好地满足顾客多元化的服务需求。

　　(四)云物流可提供高层级的核心技术

　　传统Web服务的核心技术应当包括服务建模、组合、提供等；而云物流服务的关键技术则在此基础上增加了与云物流特征相关的一些应用，其中包括服务查询、分析、可视化等功能，提高了服务的层级，改善了服务的效果，形成了主要包括基础设施层服务、软件层服务、平台层服务三个层次[2]的分层云物流技术。

　　(五)云物流可提供更为广泛的服务程序

　　传统的Web服务程序一般包括服务注册建模、服务组合分解、服务调用等流程，而云物流服务则以数据应用需求为系统导向，其服务程序包括服务操作(服务请求、请求分解和重写)、服务建模(建模、建模查询和分析)、服务请求(执行和结果组装)等，所涵盖的服务内容更加广泛，服务流程更加完整。

　　(六)云物流可提供更廉价的数据服务

　　“云”的特点在于资源的无限扩展与随时获取，[3]云物流数据中心可以有效运用闲置资源，云物流可以充分展示数据的廉价性，降低用户的使用成本。

　　通过在这样有效的技术基础平台上为云物流顾客构建高层级服务的概念模型，可在整体架构功能中实现系统以服务顾客为导向的目标，充分提高顾客使用的良性感知。

　　二、社会营销背景下顾客满意理论的演化

　　云物流就是在物流服务中，运用云计算的方法和手段，提高其物流平台的服务能力，促进企业的顾客即中间商和最终顾客的满意。由于物流服务属于社会公众服务产品，与之相关的服务状况会通过个体直接作用于群体和社会公众的感知和满意程度，影响上层建筑的和谐性。因此，本文试图研究社会营销背景下如何在社会服务过程中实现社会群体满意并得到他们的认可。社会营销(Social Marketing)是科特勒和泽尔曼给出的概念，即通过设计、实施和控制有计划的运动来影响社会观念接受程度，并采用产品开发、定价、沟通、分销及市场研究等技术，[4]可理解为通过物流平台整合，降低价格，提高服务水平，得到社会公众认可。在服务管理科学研究中，社会营销的质量标准就是顾客满意，其中顾客的概念在社会范围内泛化，指的是社会层面的顾客整体。本文先研究顾客满意的指标和概念，然后找出社会营销的路径。

　　(一)社会营销中顾客满意概念的延伸

　　顾客满意理论研究最早起源于欧洲，美国学者卡多索(Caradozo)于1965年完整地提出了客户满意(Customer Satisfaction，CS)理论，到20世纪90年代左右，顾客满意理论发展成为新型的企业管理哲学和文化，并在西方发达国家得到普遍推广和应用。[5]其中，菲利普·科特勒(Philip Kotler)[6]认为，满意是人的一种感觉状态的水平，是对产品或服务预想的绩效或产出与期望的比较，对顾客满意的概念来源做了界定。克里斯蒂·格鲁诺斯(Christian Gronroos)[7]定义了服务与质量模型，认可顾客满意是服务企业的服务质量标准，是企业文化的核心，并从顾客满意的作用着手进行了描述。帕拉苏拉曼(Parasuraman A)等[8]对顾客满意形成机理进行了研究，通过对实际感知与服务期望进行比较发现服务质量水平形成顾客满意，并指出了服务质量的顾客决定性。从以上有关顾客满意的理论概述中可以看出，在服务组织提供服务的过程中，需要得到社会各层级顾客的认可，只有顾客满意，才能显现组织在社会营销效果中的正因素。同时，在各服务企业追求社会营销顾客满意的过程中，服务的社会文化也不断演进，有利于企业的进一步发展。

　　(二)社会营销中顾客满意模型的运用

　　有关顾客满意度度量工具的研究较多，主要模型如美国费耐尔(Fooell)博士提出的费耐尔模型(Customer Satisfaction Index，CSI)、瑞典的顾客满意度指数模型(Sweden Customer Satisfation Barometer，SCSB)以及美国质量协会(ASQ)研究提出的全国性美国顾客满意度指数模型(America Customer Satisfaction Index，ACSI)等，这些模型可从不同角度显示企业社会营销服务过程中顾客群体的满意程度及相关指标。我国顾客满意模型方面的研究开展得较晚，基本处于引用借鉴期，一般通过基础理论研究与实际案例的积累，分析顾客深层次心理与消费行为，寻找适合国情与企业实际的顾客满意度评价体系。[9]在我国物流社会营销相关研究中，基于物流服务所涉及的顾客范围较为广泛，考虑到社会公众对物流服务的要求，对顾客满意的度量要从社会群体的需求出发。因此，本文试图借鉴具有全国性特点的美国顾客满意度ACSI模型，分析ACSI模型与国内物流服务的匹配点，构建国内物流企业顾客满意模型与关键路径。

　　三、社会营销背景下云物流平台顾客满意模型建模与实证

　　根据前述理论，ACSI模型分析美国本土企业以及在美国市场上占有相当份额的其他国家或地区企业的顾客，通过他们所提供的对产品和服务质量的评价建立模型，并计算获得一项测量美国家庭消费状况的指标。[10]ACSI模型包括前提变量(顾客期望、感知质量、感知价值)和结果变量(顾客满意度、顾客抱怨、顾客忠诚)，共有六个变量。一个企业的ACSI指标可以说明其顾客群对产品和服务整体的满意状况，其中包括顾客的服务体验和期望。这样，我们首先结合云物流的特点，运用社会营销顾客满意理论及模型，依照ACSI模型建立云物流平台顾客满意模型，分析模型运作机理与具体作用，然后再进行实证研究。

　　(一)社会营销背景下云物流平台顾客满意模型构建

　　考虑到ACSI模型顾客感知、顾客满意、顾客忠诚等要素与目前我国物流服务特点的适配性，以考量社会营销效果为主线，建立如图1所示的模型。

　　模型所包含的变量为：提高期望质量的预计水平、改进感知质量、提升感知价值、顾客满意度(包括物质满意、精神满意、社会满意)的促进及提高社会营销效果，其中三个为核心变量，即提升感知价值、顾客满意度的促进和提高社会营销效果。云物流通过对三个核心变量的改进，提高各变量对最终变量的正作用，形成模型的顾客满意传递过程，而上述所有变量就是考量满意度的主要性能指标。

　　

　　图1 社会营销背景下的云物流平台顾客满意模型

　　注：“+”表示正相关。

　　(二)社会营销背景下云物流平台顾客满意模型运作机理

　　顾客满意层次较多，形成机理也较复杂。从企业对外社会营销来讲，要从个体满意到群体满意；从企业内部管理分析，要将该满意标准作为企业运作目标，并积极采取措施加以实现。这样，我们就可以通过图1所示的云物流平台顾客满意模型来度量顾客满意程度，找出顾客满意形成过程。

　　1.云物流通过提升顾客感知价值来改进顾客预期与感知。云物流平台顾客满意模型的第一个核心变量是提升感知价值，显示的是顾客对服务的基本评价。在这个指标形成过程中，云物流平台一方面及时整理顾客信息，追踪顾客满意相关数据，通过测评企业经营业绩与财务状况，对企业最基本的利润源——顾客进行测评，通过对顾客信息的有效分析，找出企业需要完善的产品与服务信息，以提高期望质量；另一方面，进行有效的服务过程控制，改善感知质量，提升感知价值，同时形成一系列与未来绩效相联系、具有标准化特征的质量测评方法，帮助企业管理者找到提高利润的关键点，为政府和企业提供具有价值的基础决策数据。

　　2.云物流通过分级实现三层服务质量指标来提高顾客满意度。模型中第二个核心变量是顾客满意度及改进。顾客满意度是服务企业非常关心的问题，但由于基础数据采集非常困难，物流业对顾客满意水平一直了解不足。现在就可以利用云物流平台提供的分类顾客信息，通过进一步整理挖掘，选择出对管理有启示的关键信息，将其性能指标分解成三个层次，即物质满意、精神满意和社会满意，并根据不同顾客的实际需求形成顾客满意的实施路径。

　　3.云物流通过有效的服务质量传递来提高社会营销效果。模型中的第三个核心变量就是提高社会营销效果，以云平台的数据信息为基础提供一系列主导性指标，通过前两个核心变量实现服务质量的传递，企业就可以通过较高的顾客满意度来提升顾客忠诚度，降低吸引新顾客的成本，提高利润率，达到预期的社会营销效果。

　　以上就是社会营销背景下云物流平台顾客满意的运作机理。

　　(三)社会营销背景下云物流平台顾客满意模型的实证分析

　　为证实云物流服务平台相对于传统物流服务的优势，我们通过问卷调查进行实证分析。调查问卷以顾客满意理论为基础，对前述云物流相对于传统物流服务模式的改进之处进行了汇总，同时考虑云物流服务三个层次指标(预期、敏感程度、满意程度)的要求进行了设计。对问卷数据采用偏最小二乘估计法进行分析，能够在样本较少的情况下实现数据建模并运行得出结果。

　　1.调查对象、时间和目标。本研究首先对顾客群体文化背景、消费者行为模式等进行假设，然后选择内蒙古呼和浩特市的高校及银行等对物流服务使用较多、要求差异化较大且信息知识水平较高的顾客作为调查对象。样本中女性所占的比例略高于男性；中青年顾客占较大比重，其中20～35岁的顾客占总人数的83.1%；顾客受教育程度总体处于中上水平，其中32.4%的顾客具有大学本科以上学历。考虑到云物流的新技术性，研究采用了现场随访调查的方式，以便控制效果。调查时间为2015年6月到9月，共发放问卷450份，回收问卷437份。其中，有效问卷435份，问卷有效率达到96%，有效样本量满足变量数与样本容量1∶5的要求。调查目标是检验云物流对提高顾客满意度的实际作用。

　　2.问卷题项和结构。问卷题项包括与云物流相关的服务性价比、企业信誉度、企业品牌形象、企业理念价值、企业亲和程度、企业员工素质、服务专业性、服务保证性、服务正确性、服务透明性、服务沟通性、服务灵活性、所提供增值服务状况以及事故处理能力等一系列评价项目。问卷基本结构包括说明、问题、答案、结束语四个部分。

　　3.评价指标的设计。评价指标的总体指标是分析模型中的三个核心变量，具体指标主要是分析模型中的各性能指标，具体关系参见图2。

　　

　　图2 社会营销背景下云物流平台顾客满意模型评价指标

　　4.实证过程。实证过程主要分为以下几个步骤：

　　(1)评价指标量化。一般来讲，对定性模糊指标采用0～10的评价标度量化处理，表示顾客满意程度逐渐变高，对定量评价指标按越大越优型(即效益型)评价指标公式进行转换处理。

　　(2)评价指标权重的确定标准。确定了科学的评价指标体系之后，接下来就需要确定各评价指标的权重。由于各指标对顾客的消费感觉与重要性不同，其对顾客满意度的贡献率差异也比较大，这可通过权重来加以体现。

　　(3)研究假设。研究假设具体如下：

　　H1：提高期望质量的预计水平对改进感知质量有正向影响；

　　H2：改进感知质量对提升感知价值有正向影响；

　　H3：改进感知质量对顾客满意度有正向影响；

　　H4：提高期望质量的预计水平对提升感知价值有正向影响；

　　H5：提高期望质量的预计水平对顾客满意度有正向影响；

　　H6：提升感知价值对顾客满意度有正向影响；

　　H7：顾客满意度对提高社会营销效果有正向影响。

　　(4)数据分析。首先，根据问卷调查结果，把量表分为两个主要部分：一是社会顾客满意驱动因素的具体测量；二是分类信息，包括性别、年龄、学历、职业、平均月收入等顾客人口统计变量和消费特征变量。然后，进行数据分析，包括以下几项：描述性统计针对问卷中被访者的个人信息，调查了解样本各项指标结构、样本均值与方差、分布情况等信息并进行计算；信度检验主要采用克隆巴哈α系数值(Cronbach α)，三个总体指标都在0.8左右，判断数据具有可靠性，样本各量表具有内部一致性；效度检验利用SPSS19.0统计软件进行计算，得到KMO值为0.803，分析判断问卷所收集数据适合采用因子分析法进行因子分析；相关性分析采用皮尔森(Pearson)相关系数，都大于0.7，从而判断出各研究变量间的相关性、程度和因素关系。根据上述结果，假设检验整理与验证模型中的各项假设均成立。

　　(5)运算方法。对问卷项目用PLS-GUI统计软件进行运算，得到如图3所示的路径结果。

　　

　　图3 社会营销背景下云物流平台顾客满意数据关系

　　可以看出，云物流提高期望质量的预计水平对改进感知质量的系数为0.441，对提升感知价值的系数为0.082，对顾客满意度的促进系数为0.216；云物流改进感知质量对提升感知价值的系数为0.076，对顾客满意度促进的系数为0.253；云物流提升感知价值对顾客满意度促进的系数为0.522；云物流顾客满意度的促进对提高社会营销效果的系数为0.040。这表明，云物流顾客期望对感知质量、感知价值及顾客满意度产生正面影响；感知质量对感知价值和顾客满意度有正向影响；感知价值对顾客满意度产生正面影响；云物流顾客满意度分为三个层次，每个层次都对社会营销效果有正面影响。

　　5.结果分析

　　(1)模型中变量相关性分析。从以上计算结果可以看出几大变量的相关性，首先提升感知价值对顾客满意度的促进产生直接影响，提高期望质量的预计水平和改进感知质量对顾客满意度的促进有间接影响，都对总体顾客满意度的促进产生影响，证实了云物流提升感知价值的作用；其次，顾客满意度的促进作用分三个层次对社会营销效果产生影响，证实了云物流提高顾客满意度的作用；其三，模型中形成了从提高期望质量的预计水平和改进感知质量到提升感知价值，到促进顾客满意度，到提高社会营销效果传导的各个正因素，证实了云物流顾客满意模型的作用。

　　(2)顾客满意度构成分析。顾客满意度由三个层次构成，它们是由低到高逐层实现的，提升感知价值对物质满意的促进作用比较直接，对精神满意的促进需要通过差异化的手段实现，而对社会满意的促进则需要运用服务战略计划，通过较长时间的努力才能达到。

　　(3)提高社会营销效果分析。以上变量通过服务传递系统提供让顾客满意的服务之后，需要通过社会营销传导体系不断传递让顾客满意的服务，直到形成一种社会性的认识，这个模型的效果才能够得以体现。

　　以上就是对社会营销背景下云物流平台顾客满意模型的描述和实证，证明了其对顾客满意的促进作用。

　　四、社会营销背景下云物流平台顾客满意模型的实现

　　根据以上云物流顾客满意模型结论与变量之间的关系，进一步讨论模型实现的管理路径，主要是通过合理发挥云物流顾客导向平台的作用来实现云物流强大的资源配置优势，通过完善而良好的系统功能来不断提高物流运作效率，最终促进社会顾客满意度目标的实现。

　　(一)发挥云物流平台的优化作用是社会营销背景下云物流平台顾客满意模型实现的路径

　　云物流顾客满意模型从企业社会营销工作的角度出发，通过设计组织全部经营活动来提供满足顾客需求的产品或服务，创造适合组织生存发展的环境，发挥平台的优势作用。

　　1.云物流平台顾客满意模型对社会营销背景下时间协调作用的提升。物流服务是从事产品传递的服务，在实际经济环境中从供给方到各级顾客之间存在一定的空间距离，具有产品传递的时间差。云物流平台顾客满意模型可以更好地根据顾客需求的变化，灵活整合物流存储与保管过程，大幅缩短物流时间差，减少产品因时间差而导致的使用价值的延迟，充分提高产品供需时间的配置效益，及时满足各层次顾客需求。

　　2.云物流平台顾客满意模型对社会营销中空间配置作用的改进。现代企业一般是在一个生产成本低的地方集中生产各类工业产品，并通过精益化生产最大限度地降低成本，然后再将产品分销到某个区域或者全国各地。从产品生产地流入分散到需求地的过程较长，有时其物流会受到地区环境因素的限制，且不同地区对各类产品的需求也存在很大差异，而云物流平台顾客满意模型形成后，企业就可以通过云物流手段更为广泛地了解顾客需求，有效实现按需生产和按需配置了。

　　3.云物流平台顾客满意模型对社会营销中顾客化服务作用的加强。基于云计算技术的物流服务以合同的形式，由供方与需方在数据整合平台的基础上提供物流服务，具有优化物流资源配置、以顾客为核心等服务特点。通过云物流平台顾客满意模型，可以提高差异化产品配置程度，可以为目标顾客提供良好的相关知识以帮助顾客使用产品，这样模型就能够有效提高顾客满意度。

　　4.云物流平台顾客满意模型对社会营销中知识传播作用的优化。基于云计算技术的物流顾客导向服务平台要帮助人们完成各类产品流转情况及相关知识查询、与服务人员进行远程互动等工作，不仅能丰富顾客的产品知识储备，而且能更好地使用各类产品。

　　(二)完善云物流平台具体功能是社会营销背景下云物流平台顾客满意模型实现的目标

　　云物流顾客满意模型是物流企业运营的主旨，是实现其与相关用户间信息交换和处理的平台，在模型运作中要积极完善如下具体服务功能，发挥模型优势。

　　1.云物流顾客满意模型数据交换功能的广泛性。数据交换功能是云物流信息平台的核心功能，通过顾客满意导向会有意识地扩大其有效服务范围，充分利用云物流基础数据存储层丰富而完整的平台数据，消除信息壁垒，使得物流系统中的政府、物流企业、中间商企业、零售商、终端顾客等参与者都可通过平台交换信息，实现不同企业信息系统与管理系统间灵活的信息交换。同时，也可通过平台将订单、结算、缴税等信息与用户交换信息实现共享，方便顾客对平台数据的使用。

　　2.云物流顾客满意模型数据会员服务功能的定制性。为对各类顾客信息负责，云物流顾客满意信息平台应设定较为可行的准入机制，通过动态会员制为顾客提供差异化服务，获得准入资格的会员企业、经营商及个人会得到信息平台提供的个性化服务方案。

　　3.云物流顾客满意模型数据信息发布功能的可靠性。被授权的顾客都可按照预定协议登录到云物流顾客满意平台查询或发布信息，平台可以有针对性地提供产品信息、订单状况、生产商库存状况、产品预告以及各类上市产品的使用信息，充分满足顾客信息需求，并节约大量搜索时间。

　　4.云物流顾客满意模型数据在线交易功能的便利性。云物流顾客满意信息平台可以为物流企业和顾客提供更加便利的服务，平台可以看做一个虚拟的供求交易市场，能够实现办公无纸化，节省资源并提高运营效率和资金周转率，也可通过信息平台进行网上报价、下单、交付以及项目招投标等。

　　5.云物流顾客满意模型辅助决策功能的有效性。云物流顾客满意信息平台积累了全面而长期的顾客化数据，物流系统管理机构可通过平台数据信息比较精准地进行物流战略调控，物流企业和零售商也可运用细分数据建立分析模型，以帮助企业制订可行的运作方案。

　　6.云物流顾客满意模型金融服务功能的效益性。云物流顾客满意信息平台可以更加及时地把有效信息传递给银行、保险、税务等金融部门，使之能够根据平台有效数据，实时分析和了解企业资质与运营状况，为物流企业和零售商提供金融服务，通过解决其融资问题来实现顾客满意与企业双赢。

　　物流服务已经成为社会服务重要的组成部分，通过云物流提供的一体化顾客服务整合平台，不断提升时间效益，扩大空间服务范围，多角度满足顾客服务需求。这样，物流服务直接顾客的利润率不断提高，服务间接顾客的成本持续降低，不断扩大社会营销中的顾客满意范围，社会营销效果充分显示，形成了社会顾客满意的趋势，通过舆论导向形成有利于企业发展的因素。

　　总体来看，在物流企业发展过程中，运用云物流技术并结合社会营销中的顾客满意特点而建立的新型物流管理体系，可以更好地适应目前环境因素的变化，提高物流企业服务竞争力，占据更好的市场竞争地位。

原文参考文献：
[1]刘亚鑫.基于云物流供应链的研究[D].天津：河北工业大学，2014.
[2]贡祥林，杨蓉.“云计算”与“云物流”在物流中的应用[J].中国流通经济，2012(11)：29-33.
[3]丰佳栋.云计算视角下第三方物流服务质量创新模型[J].中国流通经济，2015(2)：33-38.
[4]梁书凯.社会营销理论组合策略研究[D].重庆：重庆大学，2006.
[5]科特勒.营销管理[M].梅清豪，译.上海：上海人民出版社，2003：3-4.
[6]KOLTER P.Marketing moves:A new approch to profits[M].[S.l.]:Growth and Renewal,2002:30-49.
[7]克里斯蒂·格鲁诺斯.服务市场营销管理[M].吴晓云，冯伟雄，等译.上海：复旦大学出版社，1998：30.
[8]PARASURAMAN A,ZEITHAML V A,BERRY L L.Servqual:A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service[J].Journal of retailing,1985(64):12-40.
[9]崔讯.顾客价值链与顾客满意[M].北京：经济管理出版社，2004：13.