随着电子商务的不断发展，我国每年的网购数不断创新高。数据显示，到2021年12月，中国网购用户人数为8.42亿人，网购使用率为81.6%。亿万网购人数给电商客服带来了新的挑战，人工客服面临前所未有的困境。此外，近几年随着人工智能的发展，智能客服发展迅猛，特别是在电商行业，智能客服机器人能对客户发送的文字、图片、语音等进行快速识别并做出响应。但是我们也不得不承认，虽然智能客服节约了人工成本，给商家和顾客都带来了便利，但是智能客服缺乏“人情味”、由于技术问题导致经常答非所问，所以顾客对智能客服的体验感较差。中国消费者协会的《2021年全国消协组织受理投诉情况分析》显示，智能客服不“智能”是消费者投诉的一大热点，问题主要集中在智能客服对消费者问的问题循环重复；无法及时联系人工客服，等待时间较长；智能客服对老年消费者不友好等等。因此有必要深入分析电商行业智能客服与人工客服在顾客感知价值方面的对比，从而为电商客服提供理论基础。

1顾客感知价值理论及维度模型

1.1顾客感知价值

对于顾客感知价值的研究已经有几十年的历史，早在1954年，Drucket就提出顾客购买和消费的绝不是产品，而是价值；Zaithaml(1988)首次从顾客角度提出了顾客感知价值理论，她认为顾客感知价值就是顾客在获取产品或服务的过程中所感知到的得与失进行衡量后对产品或服务效用的评价[1]；Monroe(1990)认为，顾客感知价值就是顾客感知利得与感知利失之间的比例[2]；Woodruff(1997)从顾客认知价值变化的角度提出“顾客感知价值是指顾客在一定的使用环境中对产品性能、产品属性的表现以及使用结果达成或阻碍其购买意图的感知偏好的评价”[3]。白长虹(2001)认为，顾客在购物过程中并非只是关心价格，而是会根据感受价值做出购买决定[4]；武永红，范秀成(2004)认为，顾客价值是指顾客感知企业提供的产品在满足其需求的过程中能够得到的利益和为得到这些利益所付出的成本，对利益和成本进行比较后的总体评价[5]。综合以上研究和电子商务的特点，本文将顾客感知价值定义为顾客在购买产品或享受服务的过程中衡量所得到的好处，以及得到这些好处所付出的成本之后对产品或服务的总体评价。

1.2顾客感知价值理论模型及假设

关于顾客感知价值维度，Sweeney&Soutar(1999)根据Sheth量表利用实证研究提出，顾客感知价值包括质量价值、情感价值、价格价值和社会价值四个维度[6]。Chen&Dubinsky(2003)从B2C电子商务角度出发，认为顾客感知价值包括顾客参与网络购物的好感、感知产品质量、感知成本三个维度，其中顾客感知成本包括商品的价格和顾客感知风险[7]。成海清(2007)认为，顾客感知价值由产品价值、服务价值和体验价值三个核心驱动要素组成，顾客感知成本驱动要素则包括货币成本、精力成本和心理成本[8]；朱振达(2016)提出了在B2C电子商务模式下顾客感知利得的八个价值维度及顾客感知利失的四个成本维度。八个价值维度为形象价值、产品价值、价格价值、服务价值、客服人员价值、梦想价值、便利价值和情感价值，四个成本维度为货币损失、精力和时间成本、情绪成本、风险成本[9]。结合电子商务客服交互性的特点，基于上述研究分析，本文提出电商平台客服顾客感知价值的四个维度：功能价值、情感价值、体验性价值、感知成本，构建顾客感知价值模型。同时提出对应四个维度价值测量指标，功能价值主要体现在客服响应速度、识别问题的准确性和有效性及安全性等；情感价值主要体现在是否能感知消费者情绪变化、理解消费者情感需求并做出回应；体验性价值主要体现在是否能让网购变得简单和便利，让消费者享受购物过程；感知成本主要体现在消费者咨询客服所花费的时间成本和精力成本等。本文提出以下假设：智能客服与人工客服顾客感知价值存在差异；顾客在体验智能客服与人工客服服务中功能价值与顾客感知价值成正相关；情感价值与顾客感知价值成正相关；体验性价值与顾客感知价值成正相关；感知成本与顾客感知价值成负相关。

2问卷设计与数据收集

2.1问卷设计

本文基于相关文献设计调研问卷，为保证调查能够更有效地反映电商平台智能客服与人工客服在顾客感知价值方面的差异，本文对有客服实战经验的大二电子商务专业学生进行问卷调查。他们分别参加了大一时期的“双十一”客服实训及大二期间的“6·18”实训，有人工客服实训经验。同时，作为网上购物的主要消费群体，他们同时有着丰富的购物经验。问卷设有12个测项，分别对四个维度及整体的顾客感知价值进行衡量。

2.2数据收集

笔者共发放问卷200份，收回180份，其中无效问卷7份，有效率为86.5%。问卷设计采用5级李克特量表，1分表示很不符合，2分表示不符合，3分表示一般符合，4分表示符合，5分表示很符合。运用Excel软件和SPSS软件对顾客感知价值的四个维度相对应的12个指标及整体的顾客感知价值进行统计和分析。

3数据分析与假设检验

3.1信度与效度检验

本文采用Cronbach'salpha系数进行信度分析，有效问卷信度系数Alpha值为0.961，信度很好。采用巴特利特球形检验和KMO指数对数据进行效度分析，其结果如表1所示，检验结果显示数据有效且差异性显著。

3.2相关分析

将四个维度各自所包含的测量指标进行加权平均，平均值之和除以各个维度测量指标的个数，得到四个维度的平均值，然后用智能客服每个维度的平均值减去人工客服每个维度的平均值，得到差值(见表2)。在对智能客服与人工客服的四个维度对比中，前三个差值为负数，说明智能客服在功能价值、情感价值、体验性价值这三个维度中相对于人工客服都较差。特别是从情感价值来说，智能客服与人工客服差值在三个维度中最大，说明就目前来说，智能客服在情感价值方面还与人工客服存在较大差距，这也和当前人工智能技术发展瓶颈有关。功能价值和体验价值方面，智能客服和人工客服差值较小。从顾客成本来看，智能客服得分比人工客服高0.08，差距不大。从总体的顾客感知价值来看，智能客服与人工客服存在差异。

3.3各维度与顾客感知价值相关分析

本文分别检验智能客服与人工客服四个维度对顾客感知价值的影响程度并进行对比分析，形成表3。从表3可以看出，功能价值、情感价值、体验性价值与顾客成本都与顾客感知价值有着很强的相关性。其中功能价值、情感价值、体验性价值与顾客感知价值存在正相关，顾客成本与顾客感知价值存在负相关，假设验证。同时，人工客服的各维度与顾客感知价值的相关性都高于智能客服，智能客服顾客感知价值还有待提高。

4结语

4.1结论

综上所述，电商平台智能客服与人工客服在顾客感知价值方面存在差异。在顾客感知价值三个价值维度中智能客服都低于人工客服。其中，情感价值相差较大，虽然智能客服可以通过自然语言处理和语义分析技术提供高拟人化服务，但是“高仿”始终代替不了真人，智能客服在给予顾客的情感价值方面仍与人工客服有较大差距；功能价值和体验性价值差值较小，随着信息技术和人工智能技术的不断升级，人工智能在反应速度、回答问题的准确性上会有很大的提升，相对的消费者的购物体验也会得到提升。智能客服和人工客服在功能价值和体验价值两方面的差值会变得越来越小。四个维度与顾客感知价值的相关性存在差异，人工客服的四个维度与顾客感知价值的相关性都高于智能客服。需要注意的是，在顾客成本中，人工客服顾客成本与顾客感知价值的相关性高于智能客服，这与前面的研究相符，智能客服在回答简单、重复性的问题时比人工客服花费的时间少。

4.2启示

本文研究对于提高电商平台客服顾客感知价值有重要启示：第一，对于智能客服技术的研究应更多地关注于智能客服的“感情”研究，让智能客服变得更有温度，能与消费者之间产生情感共鸣，提高智能客服情感价值。第二，基于智能客服和人工客服各自的优缺点，为了更好地服务消费者，提高顾客感知价值，电商平台商家应设置智能客服和人工客服可以随时切换，消费者可根据自己的意愿去选择智能客服或者人工客服，提高顾客功能价值和体验性价值。第三，为了更好地降低消费者的时间成本和精力成本，提高顾客感知价值，商家可通过后台数据汇总近期消费者对于店铺产品或服务关心最多的问题，将问题设置到详情页中，减少消费者的咨询，降低消费者购物成本。

参考文献

[4]白长虹.西方的顾客价值研究及其实践启示[J].南开管评论,2001(2):51-55.

[5]武永红,范秀成.基于顾客价值的企业竞争力整合模型探析[J].中国软科学,2004(11):86-92.

[8]成海清.顾客价值驱动要素剖析[J].软科学,2007(2):48-51+59.

[9]朱振达.B2C电子商务环境下的顾客感知价值研究[J].浙江师范大学学报(社会科学版),2016,41(1):79-83.

作者:宋倩茜 马双 单位:潍坊工程职业学院