How Can Business Models and Customer Journeys Lead to Positive Customer Experiences in the Digital Age: Analysis Based on the Mixed Method of NCA and fsQCA
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摘要: 数字化时代顾客体验方式发生了巨大变化，通过改善顾客体验吸引顾客成为企业提升竞争力的关键。现有研究大多关注单一要素对顾客体验的净效应，而忽视多要素对于顾客体验的组态效应。本文采用NCA与fsQCA混合方法，以服务型企业为对象，研究数字化(深度及广度)、商业模式(新颖性与效率性)与顾客旅程(主题连贯性、设计一致性及场景敏感性)等多因素组合引致顾客实用体验与享乐体验的多重路径。基于258份有效问卷的实证分析发现：简单追求数字化不一定能引致积极顾客体验；商业模式的高新颖性和高效率性有助于引致积极顾客体验，反之则易引致消极顾客体验；主题连贯性和场景敏感性“一高一低”的条件组合也能引致积极顾客体验；积极实用体验和积极享乐体验可同时发生。研究结论对于正确认识数字化的广度与深度对于顾客体验的差异化影响、科学有效地设计顾客旅程和不断优化商业模式具有一定理论与现实意义。Abstract: In the digital age, the way of customer experience has changed greatly. To attract customers by improving customer experience has become the key to enhance competitiveness of enterprises. Most of the existing studies focus on the net effect of a single factor on customer experience, but ignore the configuration effect of multiple factors on customer experience. This paper uses the mixed method of NCA and fsQCA to investigate the multiple paths of customer pragmatic experience and hedonic experience caused by the combination of multiple factors such as digitization (digital technology level and digital application scope), business model (novelty and efficiency) and customer journey (thematic coherence, consistency, and scene sensitivity). The empirical analysis based on 258 valid questionnaires found that simply pursuing digitalization does not necessarily lead to positive customer experience; the high novelty and efficiency of the business model contribute to the positive customer experience, while the negative customer experience is easily induced. The combination of "one high and one low" condition of thematic coherence and scene sensitivity can also lead to positive customer experience. Positive pragmatic experience and positive hedonic experience can occur simultaneously. These conclusions have certain theoretical and practical significance for the correct understanding of the breadth and depth of digitalization on the differentiated impact of customer experience, scientific and effective design of customer journey and continuous optimization of business models.
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表 1 样本基本特征(N=258)
变量 类别 频率 百分比(%) 性别 男 139 53.9 女 119 46.1 年龄 25岁及以下 27 10.5 26~35岁 99 38.4 36~45岁 76 29.5 46岁及以上 56 21.7 学历 大专及以下 23 8.9 大学本科 188 72.9 硕士及以上 47 18.2 收入 3 000元人民币以下 1 0.4 3 001~5 000元人民币 13 5.0 5 001~10 000元人民币 219 84.9 10 000元人民币以上 25 9.7 
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表 2 信度分析(N=258)
变量 Cronbach′s α系数 CR 数字化深度 0.859 0.868 数字化广度 0.897 0.892 商业模式新颖性 0.874 0.884 商业模式效率性 0.869 0.876 主题连贯性 0.891 0.894 设计一致性 0.831 0.842 场景敏感性 0.872 0.876 实用体验 0.885 0.893 享乐体验 0.824 0.839
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表 3 聚合效度分析(N=258)
变量 CR AVE 数字化深度 0.868 0.561 数字化广度 0.892 0.627 商业模式新颖性 0.884 0.660 商业模式效率性 0.876 0.644 主题连贯性 0.894 0.683 设计一致性 0.842 0.578 场景敏感性 0.876 0.644 实用体验 0.893 0.630 享乐体验 0.839 0.643
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表 4 模型拟合指标
指标 χ2/df GFI RMSEA IFI TLI CFI 判断标准 ＜3 >0.8 ＜0.10 >0.9 >0.9 >0.9 统计值 1.104 0.877 0.020 0.989 0.987 0.988
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表 5 Pearson相关系数与AVE平方根值
变量 1 2 3 4 5 6 7 8 9 数字化深度 0.702 数字化广度 0.504 0.792 商业模式新颖性 0.462 0.281 0.812 商业模式效率性 0.477 0.234 0.269 0.802 主题连贯性 0.504 0.327 0.283 0.234 0.826 设计一致性 0.457 0.237 0.262 0.228 0.264 0.760 场景敏感性 0.458 0.270 0.277 0.285 0.373 0.249 0.803 实用体验 0.522 0.395 0.355 0.331 0.434 0.223 0.465 0.794 享乐体验 0.427 0.267 0.312 0.198 0.220 0.180 0.196 0.206 0.802 注：斜对角线数字为AVE平方根值。
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表 6 结果和条件的校准锚点
变量 阈值 完全隶属 交叉点 完全不隶属 数字化深度 0.881 0.782 0.187 数字化广度 0.920 0.794 0.196 商业模式新颖性 0.939 0.750 0.158 商业模式效率性 0.940 0.767 0.178 主题连贯性 0.945 0.769 0.176 设计一致性 0.937 0.805 0.185 场景敏感性 0.948 0.802 0.179 实用体验 0.951 0.799 0.198 享乐体验 0.351 0.281 0.054
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表 7 实用体验的必要条件分析
条件 结果 方法 精确度(%) 上限区域 范围 效应量 P值 数字化深度 实用体验 CR 99.4 0.007 0.92 0.007 0.352 CE 100 0.010 0.92 0.011 0.157 数字化广度 实用体验 CR 100 0.000 0.92 0.000 1.000 CE 100 0.000 0.92 0.000 1.000 商业模式新颖性 实用体验 CR 99.0 0.007 0.92 0.007 0.123 CE 100 0.008 0.92 0.008 0.106 商业模式效率性 实用体验 CR 100 0.000 0.85 0.000 1.000 CE 100 0.000 0.85 0.000 1.000 主题连贯性 实用体验 CR 99.4 0.006 0.90 0.007 0.175 CE 100 0.009 0.90 0.011 0.060 设计一致性 实用体验 CR 99.4 0.007 0.92 0.007 0.352 CE 100 0.010 0.92 0.011 0.157 场景敏感性 实用体验 CR 100 0.000 0.92 0.000 1.000 CE 100 0.000 0.92 0.000 1.000 注：各条件值为校准后的模糊集隶属度值；NCA分析中的置换检验(permutation test)的重抽次数为10000次，下同。
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表 8 享乐体验的必要条件分析
条件 结果 方法 精确度(%) 上限区域 范围 效应量 P值 数字化深度 享乐体验 CR 96.5 0.049 0.95 0.052 0.037 CE 100 0.029 0.95 0.031 0.000 数字化广度 享乐体验 CR 99.4 0.008 0.95 0.009 0.124 CE 100 0.012 0.95 0.013 0.092 商业模式新颖性 享乐体验 CR 99.4 0.015 0.95 0.016 0.188 CE 100 0.022 0.95 0.023 0.013 商业模式效率性 享乐体验 CR 99.7 0.004 0.87 0.004 0.787 CE 100 0.005 0.87 0.006 0.775 主题连贯性 享乐体验 CR 99.7 0.013 0.93 0.014 0.285 CE 100 0.009 0.93 0.010 0.369 设计一致性 享乐体验 CR 96.5 0.049 0.95 0.052 0.037 CE 100 0.029 0.95 0.031 0.000 场景敏感性 享乐体验 CR 99.4 0.008 0.95 0.009 0.124 CE 100 0.012 0.95 0.013 0.092
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表 9 实用体验的瓶颈水平分析
% 实用体验 数字化深度 数字化广度 商业模式新颖性 商业模式效率性 主题连贯性 设计一致性 场景敏感性 0 NN NN NN NN NN NN NN 10 NN NN NN NN NN NN NN 20 NN NN 0.5 NN NN NN NN 30 NN NN 1.8 NN 1.5 NN NN 40 0.4 NN 3.1 NN 4.1 NN NN 50 0.9 NN 4.4 NN 6.6 NN NN 60 1.5 NN 5.8 NN 9.1 NN NN 70 2.0 NN 7.1 NN 11.7 NN NN 80 2.5 NN 8.4 NN 14.2 NN NN 90 3.0 10.2 9.7 NN 16.7 NN NN 100 3.5 22.9 11.1 31.6 19.2 NN NN 注：NN表示不必要，下表同。
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表 10 享乐体验的瓶颈水平分析
% 享乐体验 数字化深度 数字化广度 商业模式新颖性 商业模式效率性 主题连贯性 设计一致性 场景敏感性 0 NN NN NN NN NN NN NN 10 NN NN NN NN NN NN NN 20 0.5 NN NN NN NN NN NN 30 1.8 NN NN NN NN NN NN 40 3.1 NN NN NN NN 0.4 NN 50 4.4 NN NN NN NN 0.9 NN 60 5.8 NN NN NN NN 1.5 NN 70 7.1 NN NN NN NN 2.0 NN 80 8.4 NN NN NN NN 2.5 NN 90 9.7 10.2 NN NN NN 3.0 10.2 100 11.1 22.9 NN 31.6 NN 3.5 22.9
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表 11 实用体验的组态分析
前因变量 积极实用体验 消极实用体验 H1 H2 H3a H3b L1 L2 L3 L4 数字化深度 Y Y N N n n N Y 数字化广度 y Y Y N N Y N 商业模式新颖性 Y Y y y N n n 商业模式效率性 N y Y Y N N N 主题连贯性 Y y N N N Y 设计一致性 y Y Y Y N N N n 场景敏感性 Y Y N y N N Y N 原始覆盖率 0.209 0.430 0.193 0.221 0.457 0.463 0.299 0.245 独特覆盖率 0.033 0.242 0.025 0.037 0.022 0.028 0.055 0.025 一致率 0.915 0.897 0.904 0.907 0.929 0.940 0.961 0.951 解的覆盖率 0.551 0.572 解的一致率 0.903 0.915 注：H、L代表具体组态或路径，Y/y表示“发生/强/高水平(条件值为1)”，N/n表示“未发生/弱/低水平(条件值为0)”，Y、N表示“核心条件”，y、n表示“边缘/外围条件”，空白表示“无关”，下同。fsQCA方法中，覆盖率表示在特定结果(如积极实用体验)发生的全部个案中走特定路径(如H1)的个案比例；一致率表示特定路径(如H1)或解引致特定结果(如积极实用体验)的可能性。
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表 12 享乐体验的组态分析
前因变量 积极享乐体验 消极享乐体验 M1 M2a M2b M3 N1 N2 N3 数字化深度 y Y Y y Y 数字化广度 y Y Y Y Y N 商业模式新颖性 y y y Y N N n 商业模式效率性 y Y Y Y N n N 主题连贯性 y N y N Y 设计一致性 y Y Y Y Y n 场景敏感性 N y Y y y Y 原始覆盖率 0.491 0.221 0.251 0.426 0.257 0.233 0.256 独特覆盖率 0.040 0.013 0.030 0.035 0.021 0.008 0.042 一致率 0.923 0.888 0.881 0.929 0.961 0.961 0.959 解的覆盖率 0.588 0.318 解的一致率 0.917 0.952
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表 13 实用体验组态的稳健性检验
前因变量 调整一致性阈值为0.85 调整样本数阈值为2 H1′ H2′ H3a′ H3b′ H1″ H2″ H3a″ H3b″ 数字化深度 Y Y N N Y Y N N 数字化广度 y Y Y y Y Y 商业模式新颖性 Y Y y y Y y y y 商业模式效率性 N y Y Y N y Y Y 主题连贯性 Y y N Y y n 设计一致性 n Y Y Y n y y y 场景敏感性 Y Y N y n Y n y 原始覆盖率 0.209 0.430 0.193 0.221 0.209 0.430 0.193 0.221 独特覆盖率 0.033 0.242 0.025 0.037 0.033 0.242 0.025 0.037 一致率 0.915 0.897 0.904 0.907 0.915 0.897 0.904 0.907 解的覆盖率 0.551 0.551 解的一致率 0.903 0.903
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表 14 享乐体验组态的稳健性检验
前因变量 调整一致性阈值为0.85 调整样本数阈值为2 M1′ M2a′ M2b′ M3′ M1″ M2a″ M2b″ M3″ 数字化深度 y Y y y 数字化广度 y Y Y y y y 商业模式新颖性 y y y Y Y Y Y Y 商业模式效率性 y Y Y Y Y Y Y Y 主题连贯性 y N y y n y 设计一致性 y Y Y Y y y y y 场景敏感性 N y Y n y y 原始覆盖率 0.491 0.221 0.251 0.426 0.491 0.221 0.251 0.426 独特覆盖率 0.040 0.013 0.030 0.035 0.040 0.013 0.030 0.035 一致率 0.923 0.888 0.881 0.929 0.923 0.888 0.881 0.929 解的覆盖率 0.588 0.588 解的一致率 0.917 0.917
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