作者：周庭锐,郑亚楠
出版社：中国人民大学出版社
格式: AZW3, DOCX, EPUB, MOBI, PDF, TXT
顾客情绪与顾客忠诚——基于展望理论的视角试读：
前言
每个企业在跟顾客打交道时，都希望将其发展为自己的长期客户。然而，在与顾客“培养感情”的过程中（连续服务多次），企业又发现自己处境窘迫：一方面，永远回避服务失败是“不可能完成的任务”；另一方面，顾客的反应又晦涩难测。那么，在连续服务接触中，顾客的反应是怎样被影响的呢？企业除了努力做好服务之外，能否通过其他方式缓和服务失败造成的后果呢？前者自然是理论界关注的针对连续交易的动态研究（Boshoff and Gray，2004； Oliva，Oliver and MacMillan，1992）。后者除了在实务界备受关注外，还是个体决策和行为研究领域的热点（Davies，Zhu and Brantley，2007； Wheeler and Berger，2007； 杜建刚和范秀成，2007）。
本书正是以此为切入点，围绕以下四个问题开展研究：（1）是否可以根据现有研究结论发展出能够描述连续多次交易情景的顾客购买意愿变化机理的概念模型？（2）顾客在连续多次交易情景中的预期情绪、预支情绪以及购买意愿变化存在哪些特点？（3）根据上述模型对顾客购买意愿变化的推理是否会受到信息启动效应的干扰？（4）顾客在连续多次服务经历之间的时间间隔是否会影响模型对顾客购买意愿变化的推理？预期情绪和预支情绪的激发是否会改变初始/近因效应范式的作用？
首先，在本书的第2章和第3章，我们对现有顾客情绪研究、顾客满意和忠诚研究进行整理。基于“顾客情绪反应对顾客忠诚有显著影响”这一普遍认知的结论，结合现有的展望理论框架，借鉴Looms等（1982）引入预期情绪作为参考点的模型，将情绪反应引入展望框架，发展了一个描述情绪反应与顾客忠诚意愿关系的理论框架。根据“连续多次交易情景中，顾客每次的预期参考点都会受到上次体验的影响而发生改变”这一结论（Boulding et al.，1993），模拟出在连续多次交易情景中，顾客忠诚意愿的变化趋势。根据这一模型，结合现有文献的相关研究结果，提出几个基本命题。
接下来，我们结合第3章的理论模型，在第4章和第5章中详细讲述了我们对“顾客购买意愿在连续两次效价方向相反的情景中的变化趋势”所进行的研究。所谓效价方向相反，即“两次服务情景迥异，如先服务成功后服务失败情景或先服务失败后服务成功情景”。由于现有研究大量地验证了这两种情景中顾客忠诚的变化趋势符合理论模型命题，因此，本研究并不进一步在纯粹的先成功后失败情景和先失败后成功情景中验证顾客购买意愿会产生变化，而是试图寻找现实中顾客连续交易情景中常见的影响因素，并将其引入该研究情景中，借以分析顾客购买意愿的变化趋势是否会受到这些因素的干扰，变化趋势如何改变，以此增加本理论模型在现实情况下的延展性和适用性。
基于以上思路，在第4章我们讨论了连续两次服务情景之间存在正面启动信息、负面启动信息、无启动信息时，顾客购买意愿的变化趋势。结果发现，在无启动信息组，顾客购买意愿的变化倾向于第一次服务的优劣，即先成功后失败情景中的顾客购买意愿大于先失败后成功情景中的顾客购买意愿。但顾客情绪反应在两种情景之间并无显著差异，我们根据文献探讨认为，这种情况可以用“反事实思维”加以解释。由于两个情景效价方向相反，因而个体在认知第二个情景时会受到第一个情景所给定的印象的影响，因而使最终评价产生偏差。而在正面启动信息组和负面启动信息组，顾客购买意愿的变化倾向于第二次服务的优劣，所以当存在正面/负面启动信息时，顾客会倾向于采用“最近一次如何？”的简单启发式思维进行判断，这与日常生活中顾客更看重最近一次服务的情况类似。
在第5章我们讨论了时间间隔处于不同位置时对顾客购买意愿的影响。在研究中，我们借鉴初始效应实验范式和近因效应实验范式（Asch，1946； Haugtvedt and Wagener，1994）。首先，在有额外认知工作的认知任务状态下对先服务成功后服务失败情景和先服务失败后服务成功情景中的顾客情绪反应与购买意愿进行测量。结果显示，在初始效应实验范式中，先成功后失败情景中顾客购买意愿与控制组无显著差异，先失败后成功情景中顾客购买意愿低于控制组；在近因效应实验范式中，先成功后失败情景中顾客购买意愿低于控制组，先失败后成功情景中顾客购买意愿高于控制组。
而在激发预期情绪的状态下，参与者倾向于以“最近一次服务如何？”的简单启发式进行判断，因而使初始效应范式失效，近因效应范式显著；在激发预支情绪的状态下，参与者倾向于以系统式思维进行判断，因而使近因效应范式失效。值得注意的是，激发预支情绪的状态下，在初始效应范式中，第二次服务情景可被看做提供了另一种结果发生的可能性，因而容易导致个体自发地考虑备选结果的产生 （Galinsky and Moskowitz，2000）。由于连续两次服务是两个独立的服务事件，晚期事件比早期事件更易引发反事实思维（Miller and Gunasegaram，1990），因而激发了参与者思考“与最近一次服务经历相反的可能性”（Kahneman and Tversky，1982），将判断权重更倾向于第一次服务。
最后，为了给今后进一步的序时性研究打下基础，我们仿照杜建刚和范秀成（2007）的情景模拟方法，摄制剪辑了关于餐厅就餐的情景模拟录像，并结合第3章对不同情景中顾客忠诚变化机制的命题，在第5章中锁定连续三次服务成功情景和连续三次服务失败情景两种情况，验证在上述情景中顾客购买意愿的变化机理。最终发现：顾客购买意愿在连续两次服务成功情景中的变化趋势逐渐衰减，第一次服务成功导致的顾客购买意愿的提升程度高于第二次服务成功导致的顾客购买意愿的提升程度；反之，顾客购买意愿在连续两次服务失败情景中的变化趋势逐渐增加，前一次服务失败导致的顾客购买意愿的下跌程度低于后一次服务失败导致的顾客购买意愿的下跌程度。
本书最后一章对上述的研究结论进行了总结，并提出一些对实务界的建议和值得借鉴的结论。同时，由于样本量的限制、实验条件的限制等原因，对本研究的局限也进行了阐述，并提出了未来研究可借鉴的方向。希望能够给广大的读者特别是对该研究领域感兴趣的学者以抛砖引玉的启示和微薄的帮助。
本书的编写受到国家自然科学基金（70972134）的资助，在此表示诚挚的敬意和感谢！感谢中国人民大学以及西南交通大学各级领导及老师对于本研究工作的开展给予的大力帮助和扶持！感谢中国人民大学出版社提供给本书的出版机会！感谢在研究过程中给予过支持和帮助的各位朋友，感谢你们的无私帮助和支持！周庭锐2012年5月
第1章 引言
第1节 为什么研究顾客情绪与忠诚
任何企业都想将自己做成百年老店，但是成功者少之又少。企业做不长久的现象在各行各业十分普遍，在服务业尤为明显。这其中的原因除了很多服务商在长期经营过程中对于质量和服务品质的监控越来越疲软之外，还有一个很重要的原因：有关顾客反应动态机理的问题并没有得到系统而有效的研究，学术界和业界在探讨上述问题时可以借鉴的成果较少。“零缺陷之父”克劳斯比（Philip B. Crosby）曾经指出，在制造业中会存在鉴别工作质量好坏的检验员和检测员，他们拥有专业的技术和专业培训，有统一的组织领导，可以帮助公司发现问题、改正问题，对公司有全面的影响力。然而这种情况在服务业中却显得杂乱无章。很多服务业公司想要发现服务中的问题都十分困难，更不用说劝服别人和改正问题了。纵观华夏五千年历史，从殷商遗民迫于生计而从事商品交换活动开始算起，中国人应当算得上是商人的鼻祖了。然而迄今为止，还有很多消费行为方面的谜题没有揭开。比如，在连续服务接触中，顾客的反应是怎样被影响的？这种反应是否会在服务成功或失败的不同情景中存在差异？企业除了努力做好服务之外，能否通过其他方式影响服务失败造成的后果？
上述问题代表了理论界关注的针对连续交易的动态研究（Boshoff and Gray，2004；Oliva，Oliver and MacMillan，1992），除了是决策和行为研究领域的热点外，也是实务界备受关注的问题（Davies，Zhu and Brantley，2007；Wheeler and Berger，2007；杜建刚和范秀成，2007）。而本书将从这一视角出发，与大家共同探讨消费行为尤其是动态视角下多次交易中顾客行为这一问题。
第2节 我们想解决哪些理论与实践的问题
一、理论上涉及哪些方面的研究1. 什么情况下顾客决策和行为并非理性的顾客的每次经验都会刺激他们的情绪，无论是在电视上看到一则广告、使用一个产品，或者跟一位业务员谈话。所谓的理性选择，其实往往受到情绪的影响。——［美］利亚姆·费伊（Liam Fahey）
在营销领域中，顾客反应的形成与变化，是一个备受学者重视的主题（Bloemer，1999）。由于顾客在交易过程中易受情感、认知与情景等因素的干扰（Nygren，1998），顾客反应的形成机制始终未能获得一个通用的结论。现在大量的相关研究多集中于“期望与感知差异模型”的应用，这一观点在业界也深入人心，比如，戴尔名言曰：“不要过度承诺，但要超值交付。”但是，现有研究中，针对这一理论的探索仅局限于将人类逻辑思维作为满意和忠诚的主导因素，大多忽视或弱化情绪对行为的影响（Arnould and Price，1993；Jorgensen，1996；Oliver，1989，1993；Folkes，1987；Allen，Machleit and Kleine，1992；Mano and Oliver，1993）。然而现实社会中的很多情况无法用理性思维和理性认知的理论加以解释。比如，为什么人们会“曾经沧海难为水，除却巫山不是云”？为了解释这些理性经济人假设无法解释的现象（Plous，1993），诺贝尔经济学奖获得者卡尼曼在“期望与感知差异模型”的基础上进一步提出了“展望理论”（Kahneman and Tversky，1979）。
在这里需要强调的是，很多人认为我们讨论情绪的作用，似乎只能适用于一些极端情况，比如“冲动消费”。其实，这是对情绪的偏见。注重情感的作用并非否定了理性思维。“情绪参照”作用其实是人们进行判断的重要手段，一直伴随人们的判断和决策，只是因为它们在理性思维无法奏效的情况下更为明显，所以人们会存在上述偏见。“情绪参照”作用更类似一种本能反应。往往在人类理性思维分析出答案之前，情绪就已经提供给人们一个明确的行为倾向。比如，正因为“恐惧”情绪的存在，人类才可以避免潜在的危害，从而保护自己（庄锦英，2003）。这种情绪的迅速引导机制是无法用理性思维加以解释的，它们更多的是人们在“物竞天择，适者生存”的进化过程中所自然具有的能力，从而使人类种群得以保存和延续。此外，还比如情绪驱动行为的M-R模型（Donovan et al.，1982），它所阐述的最基本原理是：“正面情绪导致行为趋近，负面情绪导致行为回避。”倘若将其放入交易环境中，上述情绪的行为导向结果和人们通过理性分析所得出的“顾客满意导致忠诚”的结果如出一辙。因此，人类的情感作用、人类情绪对决策的影响也成为现今理论界研究的一种趋势。但是，由于情绪的相关研究起步较晚，探讨顾客情绪对行为影响的研究还大多在验证情绪影响行为、行为影响购后情绪等问题上转圈子（Westbrook，1987，1991；Oliver，1993；Phillips，2002；Mattsson et al.，2004；Louro et al.，2005）。更细致地剖析情绪与忠诚意愿的形成机制，以及情绪、忠诚在情景中是如何变化的，是学术界亟待填补的空白。
同样，虽然展望理论在非理性视角上具有重要的划时代意义，但由于对情绪作用的忽视，现有相关研究都仅仅将“决策现状”作为参考点引入效用函数，对情绪的预期影响机制并没有进一步深入。事实上，决策现状并不是对结果做出预测的唯一参考点。McDermott（2004）指出：情绪参照可以为人类决策提供一条捷径，假如排除情绪参照的作用，人类将无法做出所谓的“理性决策”（Loewenstein et al.，2001）。Loomes等（1982；1986）将预期情绪作为参考点引入效用函数，从而提出后悔理论和失望理论，但是他们并未直接验证所假定的预期情绪。因此，将展望理论和情绪加以结合，以分析决策的制定过程，也将是展望理论的一个发展方向（Oliver，1993）。
2. 为什么顾客的决策和行为会千变万化《安娜·卡列尼娜》开篇就说：“幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸。”同样，顾客不满意可能有各种原因，不同的顾客对服务的感知和满意程度可能是不同的。由于人类是一种极其复杂的生物，具有独立的、千变万化的思维，因此每个顾客对同一交易情景的反应可能会由于个体差异而不同；同时，人类又是群居性的社会动物，往往会自发地学习自身经验或别人的经验（学术上称其为外部参照），并调整甚至改变自己的决策和行为。因此，在不同情况下或不同时期，同一个顾客的反应也会不断变化。所以，企业和顾客打交道时往往无法百分之百地明确顾客的反应与行为。
要想解决上述问题，我们可以从两个角度思考。首先，从单次交易横向来看，较之顾客个体差异因素，每次交易情景的外部环境因素是更容易控制的，那么企业应该如何控制这些因素呢？环境等外部因素是如何干扰决策和行为的？这种干扰是遵循统一标准，还是受差异化影响？更进一步讲，顾客如何面对新闻、广告等信息的影响？顾客对交易情况的记忆力好不好？顾客会不会对服务失败耿耿于怀？这些都是可探讨的方向。其次，从时间维度上纵向来看，既然我们认同顾客的学习可以改变决策和行为反应这一事实，那么每次交易或外部信息的学习成果是如何影响最终决策和行为的？也就是说，交易多次后的决策和行为是否是前期交易累加形成的？顾客每次对交易的感觉是如何影响下一次交易的？将上述的动态问题拆解为这两部分，似乎更容易分析。（1）环境的变化如何影响顾客决策和行为？每个人都会受到外界环境的影响，这些影响我们称之为刺激。刺激在这里并非一个贬义词。对于人们而言，使他高兴的事情和使他悲伤的事情都是一种刺激。从心理学角度讲，一种刺激所产生的作用，在很大程度上取决于其所处的情景。也就是说，人们决策，并不是孤立地去感知和记忆某个事件，而是根据他们过去的经验和事件发生时的情景，去理解和解释新信息。在不同情境下，一个人对同一刺激的感觉或认知可能会完全不同，这就是“情景依赖性效应”（Plous，1993）。由于现实中的顾客购买经历会受到多种因素的干扰，即使在同一种交易情况下（比如同样是服务成功或失败），处于不同环境中的顾客也可能引发不同的反应。比如，获得的外部信息、交易时间间隔对记忆的影响等。因此，单单使用展望理论，所能解释的问题过于纯净，过于天真，可能存在一定的局限性（Wang，1996）。有学者认为，展望框架的作用可能受到决策任务本身、决策内容和环境等诸多因素的影响（王重鸣和梁立，1998）。然而，对于情景依赖性效应在顾客交易中，尤其是在多次交易经历中是如何影响顾客判断和决策的，并没有文献对其进行系统性的分析和阐述。因此，本书将在探寻顾客行为反应动态机制的基础之上，进一步探讨现实服务经历中某些因素对展望理论框架所产生的作用。（2）每次交易的学习成果如何累加影响顾客最终的感知和行为？以往关于顾客满意、顾客忠诚的研究，大多拘泥于单次非动态的模型构造，导致该类研究存在盲区。其实，早在多年以前就有学者指出：忠诚的形成并非简单的线性累加（Bloemer，1995）；直接引用线性累加假设，会低估顾客行为反应的复杂性（Coyne，1989）。比如，关于顾客整体满意评价的研究（Boshoff，2004；Jones and Suh，2000）均基于一个命题：人类可以通过对单次交易的评价进行积聚，从而决定其全局性评价（Parasuraman et al.，1994）。因此，我们看到实务界铺天盖地地进行所谓的年终满意度调查。但这一积聚过程是否为单纯累加，是否存在重叠、衰减之类的变化，还没有人对此进行研究（Mittal et al.，1999）。由于缺乏较为稳健的理论模型做支撑，相关的动态研究大多直接借鉴单次交易情景的理论成果。但多次交易中顾客反应的形成机制是否可用单次交易的结果直接累加，这一点并不清晰。因此，对于多次交易中顾客反应（如顾客情绪反应、顾客购买意愿）的动态变化的研究将有助于现有顾客行为研究的拓展。通过对展望框架的理论拓展和应用，也可为之提供一个较为稳健的理论研究框架。同时，研究“多次交易中顾客反应的动态变化”也提供给我们一个新的视角去探索顾客忠诚如何形成与变化。近几年，我们欣喜地看到，这方面的可利用资源越来越多，不少企业甚至政府部门引入了针对单次服务打分的机制，比如银行、电信客服电话，政府办公窗口等。这些将有助于学者们通过实务数据对上述理论加以验证，从而更好地反哺企业和厂商。
基于以上思路，本书首先根据展望理论的基本框架对经历两次服务的顾客购买意愿的形成机理进行推论，建立一个基于动态情景的理论模型。接下来，基于这一理论模型所提供的分析框架，本书将重点放在连续两次服务的情景不相同的情况，探讨在两次服务情景不同时，其他因素是否会干扰顾客购买意愿，并改变上述模型的推论，通过情景的扩展提高模型推论的延展性。同时，也希望通过对信息启动效应、初始效应和近因效应的探讨，研究顾客情绪反应和购买意愿在现实中受到信息影响与时间间隔影响时的变化，并借其结果和原始框架推论进行比较。最后，本书通过情景模拟实验对连续服务成功和连续服务失败两种不同情景中顾客购买意愿的变化趋势，以及顾客情绪反应对购买意愿变化的影响进行探索性研究，为今后的序时性研究奠定基础。
此外，本书也会关注不同情绪种类对行为意愿形成机制的作用。Liljander和Strandvik（1997）曾如此提示：情绪在动态过程中怎样渐变是个有趣的研究方向。而情绪的不同种类，比如预支情绪（anticipatory emotions）和预期情绪（anticipated emotions）对行为的影响也是值得关注的方向。Bagozzi（1998）提出，在现有研究中，对于人们制定决策时所参照的情绪参考点，究竟是预支情绪所导致的，还是预期情绪所导致的，学者尚未达成共识（Wang，2006）。因此，进一步研究多次交易经历中情绪所扮演的角色，特别是探索动态交易情景中情绪如何影响忠诚意愿的形成，也会为未来相关领域的序时性研究提供较为清晰的理论基础。二、实务上有助于哪些方面的发展
1. 有利于更有效地提高顾客满意和忠诚
我们都知道马斯洛的需求层次理论，它告诉我们“人类在满足基本的物质需求后会追求更高一层次的精神需求”。当今社会，随着技术进步所导致的生产力释放，产品间的物质差异越来越小，更多厂商只好将竞争焦点集中于服务；同时，由于人类生活水平的提高，物质生活的富足，更多消费者转而追求精神与心灵的满足，于是情绪体验成为消费过程中的主角。很多企业不能再单纯地依靠产品的功利属性取胜，更重要的是从“愉悦大众”的角度赢得顾客。比如，苹果电脑在硬件性价比上无疑是处于劣势的，同时苹果的Mac系统又与很多其他公司的软件不兼容。但是，苹果品牌仍旧有许多忠诚拥趸，他们会简单地出于“外形漂亮”、“手感好”、“向别人炫耀时有满足感”等原有产品绩效模型所忽视的情感因素而产生购买行为。此外，从服务业的角度讲，很多消费者去影院看电影是为了精神愉悦，去洗浴按摩是为了放松心情。顾客也完全可以出于“电影内容很乏味无趣”、“服务态度令人感到不舒服”之类的理由拒绝消费。这些行为是无法直接用实利功效来表述的。但是，所有实利功效的成功和失败却都可以引发顾客在情绪上的反应，被顾客以情绪状态的变化所描述出来。无疑，产品或服务给消费者带来的精神上、情感上的享受逐渐成为决定其购买行为的重要因素；产品和服务给消费者带来的情感上的获得或损失（如正面/负面情绪反应）也成为决定其行为的直接因素。正因如此，当今社会出现了很多新的行业，如婴幼儿早教、足浴、心理咨询等，这些行业绝大多数都是服务业或是以提供服务为主的。Bickart和Schwarz（2001）认为情绪在顾客满意评价中的作用超乎想象，因为顾客都习惯于使用“我感觉如何”（How do I feel about it ?）来回答那些用来衡量满意度的问项，而不是研究者所预设的逻辑认知。Oliver（1993）也认为，从“属性的体验角度”出发，可以更精确地观察产品和服务所引发的感知与评价。因此，此类研究的结果将有助于厂商特别是服务供应商维持或提高顾客忠诚，对其合理降低成本也具有积极的指导意义。在这样的大环境下向实务界推广，使产品供应商和服务运营商在服务中更多地关注顾客的体验甚至顾客的情绪波动，也可以更好地提高顾客满意和忠诚，有利于构建交易双方的和谐关系，为国家倡导的构建和谐社会作出贡献。
2. 有利于百年品牌的树立
由于现有文献对于多次交易以及动态决策过程的研究成果较少，服务业又难以制定行之有效的服务标准，因此，相关实务界在对待长期客户时缺乏明确的理论指导，无法在客户维持成本和利益最大化之间达到最优，更有甚者被迫背上“欺负熟客”的罪名，这对于企业的品牌树立特别是服务型企业的品牌建设将产生致命打击。我国已将“服务业”明定为未来四大产业发展的主线之一。同时，国家提出：要加快经济结构战略性调整，增强经济发展协调性和竞争力。要加快壮大服务业规模，全面提高服务业特别是现代服务业发展水平。政府大力提倡，要从实现国家繁荣昌盛和民族伟大复兴的战略高度出发，鼓励我国的优秀企业争创世界顶级品牌。然而，“打江山易，守江山难”，企业很难在多次交易或售后的相关服务接触中都保证满足顾客要求，使顾客购买意愿持续提升。因此，探明不同情景中顾客购买意愿的动态变化，分析不同情景因素对这种变化的影响，将为我们提供一个更深入了解顾客心理的契机，使企业可以更有效地把握客户维护与降低成本之间的火候，也可以帮助企业弥补现有客户维持机制的不足。此外，本书简要分析了多交易情景中顾客反应的变化机理，其成果也可以推广适用于人力资源（如薪酬变动）、股票期货（如获利/亏空下买入意愿变化）等动态问题，在这些领域的扩展也将为其实务界提供积极有效的帮助。
第3节 本书内容概述
本书内容如下所示，每部分内容将在后面标注的章节进行研究和讨论。（1）出于对相关领域研究者的尊重，本书将首先对现有研究文献进行梳理，探寻相关文献的研究现状。相关内容主要有以下几种：第一，对现有针对顾客决策研究的理论框架进行梳理，探讨它们之间的联系，以及各自的优点、缺点和发展方向。主要分析了期望效用理论、展望理论和后悔理论。第二，对消费行为领域的情绪研究进行梳理，主要探讨现有研究对情绪的分类和概念，情绪的维度、激发和测量方式，情绪在顾客决策中的应用，以及现有针对情绪与顾客忠诚、顾客满意关系的研究成果。第三，探讨连续交易情景研究的现状和重要性。对现实中在连续交易情景过程中较为常见的其他影响因素（除服务情景以外）进行探讨，并寻找现存理论文献中针对这些因素的研究理论框架以及实证成果，为本书的实证打下理论基础。第四，简要概述顾客购买意愿的研究现状，对顾客购买意愿的产生机理和测量方法进行简要说明（第2章）。（2）为了研究前文所提出的问题，本书首先要基于现有理论建立一个理论模型，并在这个模型的基础上进行一些逻辑推导，从而对一些基本的问题加以回答。主要通过逻辑推导分析在多次交易情景中（如连续两次交易时）顾客情绪反应的变化机制，以及顾客忠诚意愿的变化机制。并针对模型发展的结果和现有文献中相似模型和相应研究成果，将本理论模型的一些基本规律总结为命题（第3章）。（3）根据第3章的理论模型进行实证分析。分析在连续两次交易情景不同时，如先服务成功后服务失败情景或先服务失败后服务成功情景中，信息启动效应是否会对顾客的情绪反应和购买意愿的变化产生干扰。探讨信息的加入是否会改变原有理论框架对先服务成功后服务失败情景和先服务失败后服务成功情景的推论，从而提高模型及推论的延展性（第4章）。（4）根据第3章的理论模型进行实证分析。分析在连续两次交易情景不同时，如先服务成功后服务失败情景或先服务失败后服务成功情景中，时间间隔是否会改变购买意愿的变化。分析当人们处于有额外认知负荷任务的认知状态下、激发预期情绪状态下、激发预支情绪状态下，时间间隔对购买意愿的影响是否存在差异。通过顾客购买意愿的变化，探讨基于不同思维模式时，时间间隔是否会改变原有理论框架对先服务成功后服务失败情景和先服务失败后服务成功情景的推论，从而提高理论模型及推论的延展性（第5章）。（5）采用录像情景模拟法，对连续服务成功情景和连续服务失败情景进行三次情景模拟实验，探索顾客情绪反应和顾客购买意愿在多交易情景中的变化趋势，验证概念模型在连续服务成功情景和连续服务失败情景中是否成立。探索顾客购买意愿的变化过程（第6章）。（6）对研究的所有结论进行总结，重点对企业服务补救、企业信息传播、企业信任危机处理、企业日常预警等方面提出一些建议（第7章）。
第2章 过去的研究告诉了我们什么
任何一个研究都是在许多现有研究基础上才能完成的，因此在向大家讲述我们的研究成果之前，有必要向大家普及一下顾客决策、顾客情绪、顾客满意忠诚的相关研究成果。虽然这部分看起来有些枯燥，但是在现实中，很多实务界所惯用的有效方法和工具都是从其中总结与提炼出来的。比如上文中我们提到的，戴尔的经营法则“不要过度承诺，但要超值交付”就来自期望效用理论。如果您想对顾客行为、顾客情绪等领域的理论有更为系统的了解，欢迎您阅读此部分，这部分也有助于您在阅读后面的实证部分时能够迅速明白某些术语的含义。
第1节 为什么研究连续交易情景
什么是连续交易情景？顾名思义，连续交易情景所探讨的不再是以往研究中所局限的单次交易，而是包括多次交易在内的一系列交易过程。这一思维强调了从顾客的生命周期去考虑如何与顾客达成长期的合作关系，而长期的合作关系无疑是帮助企业节约成本、扩大盈利最有效的方法，这也是近年来客户关系管理、知识管理盛行的原因。然而“世界上唯一不变的是变化”，单纯采用静止的、针对单次决策（如交易）的结论去应对多次决策，很难有效地契合客户需求和解决客户问题。这也是很多研究逐渐关注人类动态决策制定的原因所在。
Coyne早在1989年就提出：拘泥于单次交易情景中研究满意和忠诚是不科学的。Oliva，Oliver和MacMillan（1992）也提出：顾客忠诚的反应比满意或不满意反应滞后。单次不满意可能并不会必然转变顾客的品牌忠诚。每次交易后的满意都受到前次交易满意的影响，顾客最终的决策结果是随着一次次交易的影响累积而成的。顾客对企业或产品的印象会存在于长期记忆中，直到顾客下次光顾或者下次想到该服务商时被重新启动，并加以应用（Danaher and Mattsson，1994a）。
然而，现有研究对于该“累积影响”的形成并未做详细探索。比如，现存的针对满意动态变化的研究主要有两种形式，一种是研究满意的前导变量（比如属性的权重）的动态改变导致满意动态变化（Mittal et al.，1999），另一种则是研究整体满意和单次交易满意之间的关系（Parasuraman，1994）。
对于第二种研究来说，学者试图通过区分整体满意和特定交易满意来更深入地剖析满意的形成变化。他们认为：许多研究常常忽略一个对服务来说是本质的问题——要区分整体（overall）或累积（cumulate）满意与特定交易（the transaction-specific）的满意（Boshoff and Gray，2004）。Bitner和Hubert（1994）指出，整体满意可能是基于所有相关交易经历的，整体的多重的交易可能包括与一个服务人员的许多次接触，或者在同一家企业里与不同的服务人员的接触（Oliva，Oliver and MacMillan，1992）。大量关于整体满意的研究都采用整体满意或累积满意两种表述，即默认整体满意是由所有的交易接触累积形成的（Gardial et al.，1994；Bolton and Lemon，1999）（如表2—1所示），但实证调查只采取“整体”的询问方式，要求参与者在交易结束后进行总结式回答（Bitner and Hubbert，1994；Teas，1993）。这其实还是将满意看做交易结束后静态的端点，而非动态的变化过程。整体满意是否可以简单认定为多次交易累积的结果呢？我们无法断定。表2—1 整体满意和累积满意定义的整理
这一问题源于服务质量研究领域的一个命题［Parasuraman（1994）引用］：“对特定交易的估计进行积累而导致全局性的估计”（Parasuraman et al.，1994，p. 112）。现有研究大多基于这一命题，并默认该命题暗含的一个假设：单次特定交易的满意对于整体满意仅产生向上累加的效果，否则就是对整体满意不产生影响。因此，有学者认为整体满意是先前所有特定交易满意的函数（Boulding et al.，1993）；随后修正为并不是每次特定交易满意都对整体满意产生作用，整体满意并不是包含了所有的特定交易满意（Jones and Suh，2000，p. 148）。Mittal等人（1999）认为，许多研究都在累积基础上验证了满意和意愿的关系，然而对于行为意愿到底是如何随着时间变化的研究却很少。
由于时间维度上的顾客行为数据较难获得，探讨多交易情景中的顾客反应有何变化的研究存量较为有限。如Labarbera和Mazursky（1983）通过一组三阶段的数据证明了满意对顾客忠诚意愿以及忠诚行为有显著影响。同时发现，顾客对品牌的重购意愿产生滞后现象，而转移行为却显著敏感于对品牌的不满意。该研究首次提示了顾客反应存在非线性的可能。Oliva，Oliver和MacMillan（1992）发表在Journal of Marketing上的一篇文章借鉴工程领域的突变理论解释消费者在连续交易情景中行为反应的突然转变。他们认为，现有的研究都侧重使用有效的满意和服务质量模型来探索顾客行为反应，但对于两者之间的非线性关系和极限在顾客反应中所扮演的角色却鲜有探讨。在一次次的交易过程中，顾客反应到底是怎样形成的，又是怎样逐步变化的？这一问题的答案还不甚明了。Boulding等（1993）首次建立了一个研究连续交易情景中顾客对服务质量的感知累积形成忠诚的模型，并发现顾客对每次服务的期望都受到上次服务经历的体验和新的服务信息的影响。Bolton（1998）认为，每次服务的新信息都会成为一个锚定，这个锚定会实时更新原有的累积满意度并影响顾客行为。同时，感知利得和感知利失对行为的锚定效果不同。Bolton和Lemon（1999）通过采用面板数据，发现以往的服务经历、整体满意评价以及将来对服务的使用意愿之间存在联系。Chandrashekaran等（2007）发现，顾客的忠诚不单单取决于满意水平，也取决于满意的稳固程度。换言之，当满意水平在时间维度上不稳定时，顾客的忠诚并不会显著提高。我国研究者在顾客忠诚的非线性形成机理上也进行了一系列的探索。如唐小飞等（2009）发现，顾客满意与忠诚的关系可为S型或反S型曲线。
上述研究在解决“多次交易中顾客如何反应”的问题上做出了很大的建树，其主要研究成果为：（1）论证了上次交易对本次交易会产生影响；（2）证明单次交易情景中顾客满意形成忠诚时呈现非线性关系，即某次交易的满意程度不同时，形成忠诚的斜率也不同。但是，考虑到多次交易时，这种影响的斜率如何变化？顾客忠诚在多交易情景中是否存在相同变化趋势？忠诚的形成趋势是否会随着交易情景的不同而发生改变？这些问题都是现有研究所未涉及的。
第2节 顾客决策研究的回顾
正如上文所讲，在现实中解决问题需要“具体问题具体分析”，因此在考虑顾客连续多次服务经历时不能完全生搬硬套已有的单次交易理论，那么是否现有的研究在解决上述问题时就真的“一无是处”了呢？当然不是。虽然人们在不同环境中的决策可能会存在动态的变化，但是人们决策时所依赖的一些基本规律还是较为稳定的，通常我们将其称为理论框架。何谓理论框架？就是之前的学者针对某种事物或现象，通过逻辑推导或者实践检验而总结出的一些规律。这些规律可以在不同领域套用，甚至是“放之四海而皆准”的。后来的学者在研究时大多会遵照这一框架进行发展或修正，从而使这一理论不断完善和发展。我们要介绍的第一个理论框架就是人们制定决策的框架。现有的决策框架包含两种，一种是基于“理性经济人”假设的，也就是认为人们的决策就像是在一台计算机上通过数学精密计算后得出的理性决策，能够列入模型公式的因素都是理性分析的、可量化的变量；另一种则否定了“理性经济人”假设，认为除了一些理性认知因素外，人们会受到情感等天性的影响而做出在纯理性上并非最优的决策。无疑，第二类决策理论更加柔性，在现实生活中也更为普遍。一、 “理性人”假设下人们如何决策——期望效用理论
现有的行为决策研究主要集中在三个领域（Hastie，2001）：一是探讨人们的决策和评估过程，主要基于认知代数理论的推导；二是探讨内在心理感知或心理记忆的作用，主要基于认知算计理论；三是探讨人们决策类型和选择，主要基于期望效用理论。上述三个领域中，基于期望效用理论的研究是行为决策研究的主流（Hastie，2001），主要理论基础有Von Neumann和Morgenstern的期望效用理论、Kahneman和Tversky的展望理论。
期望效用理论认为，人们的决策和选择往往依据于他们的预期。对于不确定情况下的决策，决策者选择方案的过程符合某些特定的效用公理，即人们的选择是期望效用值最大的方案（Von Neumann and Morgenstem，1944）。Von Neumann从数学上证明并定义了这些公理，其主要包括的原则有以下六条：（1）有序性。在两个方案中二选一时，决策者应当存在两种偏好情况，一种是偏好其中之一，另一种是无偏好。也就是说，当考虑A和B两个方案时，人们要么倾向于其中一个，要么对两个方案的喜好不偏不倚。（2）占优性。理性决策者都会选择有优势的决策，而不会选择没有优势的那个决策。如果一个决策的各个维度均优于另一个决策，则称之为强式占优；如果一个决策只有一个维度优于另一个决策，则称之为弱式占优。任何一个人在做出选择时都会选取那个最佳的结果，没有人会选择最差的。因此，现实决策中的“孔融让梨”行为是难得一见的。（3）相消性。如果两个方案的预期结果中有功效相同（比如，价值一样高）且出现概率相同的结果，则这部分的结果效用将被忽略。人们会仅仅比较不同的结果。比如，在挑选两台性能、价格相差无几的冰箱时，人们会忽略两者相同的条件（如相同的性能和价格），而会转而考虑它们的不同点，如售后服务、品牌甚至产地等。（4）可传递性。如果有A，B，C三个选择，且在偏好上A＞B，且B＞C，则A＞C。（5）连续性。如果最好结果的出现概率极大，决策者更倾向于在最好结果和最坏结果间赌博，而非另外选择某个折中结果。（6）恒定性。决策者的偏好不会改变，即不会受到方案的描述和表现方式的变化的影响。
在消费者研究领域，学者在探寻顾客反应（如顾客满意、顾客情绪等）以及顾客决策（如消费者选择、品牌忠诚、购后行为等）时，大多采用期望效用理论作为研究框架（见图2—1）。当期望的效用达到时，人们处于基本满意、勉强满意的状态；当期望的效用超额完成时，人们会惊喜；当期望的效用没有达成时，人们会不满意。图2—1 消费者期望和满意之间的关系资料来源：Roland T. Rust，Anthony J. Zahorik，and Timothy L. Keiningham，Return on Quality: Measuring the Financial Impact of Your Company's Quest for Quality，New York: McGraw-Hill Irwin，Reproduced With Permission of the McGraw-Hill Companies，1994.二、 “非理性人”假设下人们如何决策——展望理论
期望效用理论描述的是“理性人”在不确定条件下的决策行为，但实际上“理性经济人”假设往往被证明是不确切的，很多情况下决策会被人们复杂的心理机制所影响（周国梅，傅小兰，2001）。比如，框架效应的研究表明，决策者会违背恒定性原则（Tversky and Kahneman，1986）；阿莱悖论和埃尔斯伯格悖论说明，决策者会违背相消性原则（Allais，1953；Ellsberg，1961）；委员会问题则说明，决策者会违背可传递性原则（Tversky，1969）。因此，很多学者开始致力于探寻能够替代期望效用理论的描述性理论，展望理论就是其中之一。由于展望理论已被认定为一个具有普适性的可借鉴理论框架，因此很多消费行为研究都通过“情景模拟实验”和“学生样本”对基于展望理论模型所推导出的结果进行验证（Carmon and Ariely，2001；Chernev，2001；2004a；2004b；Brooks，Kaufmann and Lichtenstein，2004；Simonson and Drolet，2004）。
Kahneman和Tversky（1979；1991）提出的展望理论主要包括三个方面的内容：（1）风险规避；（2）参考点效应；（3）边际效用递减。这是由于展望理论用“价值”概念替代了“效用”概念。效用通常是从净财富的角度定义的，价值则是基于某一参考点，考察与这一参考点的偏离程度。因此，展望理论的定义是“价值”上的利得或利失，而非“效用”。由于受到参考点的影响，人们对利得和利失的心理体验是不同的。Kahneman和Tversky（1981）通过实验证实了“框架效应”的存在，并认为无论框架由谁提供，框架效应是保持不变的——即决策者的风险偏好只会由于描述问题所用的框架是“利得”还是“利失”而发生反转。对于利得，人们更倾向于选择确定结果；对于利失，人们则更倾向于选择冒险。这就使得人们的价值函数在利得情况下是上凸的，在利失情况下是上凹的；同时，利失对人们心理价值的影响大于利得，即损失规避的特性，利失情况下的函数曲线会比利得情况下更为陡峭，即产生如图2—2所示图形。许多研究基于展望理论这些特点，对人类在不确定环境下的决策进行研究。如有损失规避的特性会产生“禀赋效应”的结果，也就是人们会对自己所拥有的东西定价更高，出现“敝帚自珍”的特点。图2—2 展望理论
展望理论作为期望感知差异模型的发展，可以解释很多情况下“理性经济人假设”无法解释的现象。比如，在营销领域中，为什么客户维持非常困难？服务补救经常是无效的？这就可以用展望理论中“利失对人们心理价值的影响大于利得，而利得对人们的影响是边际效用递减的”来解释。此外，在与客户交易过程中，为什么新客户和老客户对企业与产品的失败容忍度不同？忠诚度不同？这就可以用展望理论中“参考点效应”加以解释。在现实中，很多企业也经常会采用某些人类天性来“套牢”我们，这些也在展望理论中有所体现。比如，在鼓动人们自愿“隐性消费”时，销售人员经常会说“这种产品很重要，如果不购买，您之前花那么多价钱买的成品，到最后很可能无法达到您期望的最佳效果”。最常见的例子就是在影楼里，摄影后需要自费购买底片。有些影楼专业选样系统甚至只支持顾客进行删除操作，而无法进行“将选中照片放入文件夹”这种操作。这是明显地应用了人们“敝帚自珍”的特点。毕竟，从已拥有产品中进行删除的难度远远大于从备选之物中挑选中意产品的难度。
然而，值得注意的是，现有文献对展望理论的应用大多局限于单次交易情景，因而其只能部分描述企业营销中的问题，而对于诸如如何进行客户关系维持、服务补救效果何时能达到满意水平等问题的探讨并不完全适用。Kahneman和Tversky在1992年对展望理论进一步进行发展，产生“累积展望理论”。该理论与展望理论并无太大差异，如保留了展望理论的“灵敏性衰减原则”和“损失规避原则”等；此外，该理论认为价值的传递是传递利得和利失，并不是最终的资产，每个结果的价值并非被概率所影响，而是被人们决策时所赋予的决策权重所影响。该理论提供了一个精简的对决策权重的数学描述方法，使展望理论更适应动态变化的研究。而人们决策的动态变化研究也成为近年来展望理论研究的热点。比如，Boulding等（1993）在展望理论基础上建立了一个研究“连续交易情景中顾客对服务质量的感知累积形成忠诚”的模型，并发现顾客对每次服务的期望都受到上次服务经历的体验和新的服务信息的影响。有大量研究都基于展望理论验证了满意与行为之间的关系。尽管展望理论对于“概率权重的非线性”现象已用“确定效应”加以验证，但还是很少有研究能够解释这一效应。有学者认为，决策现状并不是预测的唯一参考点，情绪的引入是亟待拓展的方向，将情绪反应合并入预测平衡可以帮助解释“概率权重的非线性”这一现象（McDermott，2004）。三、 决策的参考点如何选择——后悔理论和失望理论
展望理论提供了一个重要的研究思路，即人们的决策往往是以参考点为基础去衡量的。这一参考点的选择是具有重大意义且值得商榷的。比如，展望理论认为参考点是决策现状；后悔理论则认为，人们可以将决策与其他决策结果相比较，即将其他决策的结果作为参考点。由于这种决策的比较方式是基于假想性的事件和结果，因此其也被称为“反事实推理”（Dunning and Parpal，1989）。
后悔理论（Loomes and Sugden，1982；1983；1985）以两个基本假设为基础：第一，很多人都经历过后悔和欣喜的感觉；第二，在不确定的情况下做决策时，他们会预期这些感觉并将其作为决策时要考虑的一个因素。后悔理论也能解释包括阿莱悖论、埃尔斯伯格悖论等在内的问题，它与展望理论并不矛盾，是展望理论的有效补充（Plous，2004）。
失望理论也将预期情绪引入模型，有效地补充了展望理论在情绪决策方面的不足。值得注意的是，展望理论认为利得、利失和心理价值的关系呈S型曲线。但Loomes等人认为，由于情绪的影响，人们在比较预期和结果时，情绪会对评价加权，特别是当预期和结果的差距增大时，失望或激动的情绪更强烈，加权更明显。因此，当曲线处于较极端区域时，更为陡峭，中段位置相对平缓，即存在反S型曲线。但失望理论缺乏对预期情绪的直接验证（庄锦英，2003）。无论如何，失望理论和后悔理论都跳出了“将决策现状作为参考点”的局限，考虑了人们制定决策时通常会选用前瞻性视角。而前瞻性视角的决策则广泛应用于经济学等领域，且被普遍接受。
第3节 情绪研究的回顾
孙子兵法曰：“故将有五危：必死，可杀也；必生，可虏也；忿速，可侮也；廉洁，可辱也；爱民，可烦也。”无疑，情绪是驱动行为的重要因素。情绪与行为关系的动态演变则能为探索社会民生、居民幸福感等问题提供有效的理论基础。根据上述针对决策理论的研究，我们也可以看出，学术界也逐渐认识到人们在“纯理性”思维下决策和行动几乎是不可能的。因而人类情绪对决策行为的作用已经成为越来越多研究者关注的焦点。在消费行为研究领域，对情绪的探讨有利于学者在“满意和忠诚非线性关系”、“上瘾行为”、“冲动消费”等众多热点问题上的研究。现有的情绪研究门派纷杂，加上对于决策模型（J/DM）特别是消费行为的动态研究还较为缺乏，情绪对消费者动态决策的影响还有待进一步深入。下面将通过对情绪现有理论的梳理，简述现有情绪研究的成果和发展趋势。一、情绪有哪些种类
情绪作为引导人们决策和行为的重要因素，被越来越多的理论研究和实务研究所关注（Kumar and Oliver，1997；Watson and Clark，1997；Farber and Hall，2007）。从测量层面上讲，现有情绪研究大多以情绪的两大维度进行分类，统称为“大二”（Big Two）模式。这种分类方法已得到较多认可。然而，在“大二”模式分类中，情绪又以两极结构进一步细化，“具体所包含的维度”有两种不同的观点。比如，被分为愉快和不愉快、困乏和唤起四个维度（Watson and Clark，1997）（见图2—3），或者看做负面情绪和正面情绪两个维度（Feidman，1995）。图2—3 主要情绪维度图
由于积极/消极模式（分为正面情绪和负面情绪）是由因子分析正交旋转得来的（限制因素之间互不相关），因此积极和消极维度中不同程度的情绪基本上是相互独立的，这样更利于真实情绪的描述（如情感中性状态的存在）（石林，2000）。此外，还避免了双极量表中，由于两极的情绪种类之间存在的差异而导致的测量误差。比如，双极量表中伤心和高兴为两极，但现实中却有同时存在两种情绪的情况，如成语中常说的“喜忧参半”、“悲喜交加”等。Bagozzi（1999）认为，在测量情绪时采用单极量表，应最少使用5等尺度，最好使用7等或9等尺度，让参与者用主观感受表达每种情绪的程度，即采用自我报告法。
从研究构架上讲，消费行为研究领域的情绪则包括任务相关情绪和任务无关情绪两种（Garg et al.，2005）。任务无关情绪特指人们的情绪状态（moods），在有的研究中也称为附带情绪。它通常是一种更加稳定的状态，与决策无直接关系，但会对决策产生一定影响。比如，高兴的人评价更乐观，反之评价更悲观。任务无关情绪在短期内会影响决策，有时甚至会演变为一种心理趋势而长期影响决策，这一影响甚至比情绪体验本身还持久（比如，患抑郁症的人在决策时往往更为悲观）。这是因为过去的行为经常会作为决策制定的参考点，人们倾向于和过去行为、认知表现出一致性。基于任务无关情绪而进行的早期选择可以变成未来决策的基础，因而会变得比原始原因（即情绪本身）更加持久（Levin et al.，2002）。然而，值得注意的是，任务无关情绪对评价和选择的影响有局限性，只有在参与者操控情绪后立刻直接评价首先映入眼帘的目标时，任务无关情绪才有作用。而当没有直接提供被评价目标时，任务无关情绪对评价和选择的影响就会消失。因此，任务无关情绪对评价决策目标的影响更类似一种“城门失火，殃及池鱼”的方式，而不是直接的影响机制。
与之相反的一类统称为情绪（emotions），也就是任务相关情绪。有学者认为，在研究中应当注意区分情绪状态（moods）和情绪（emotions）本身，虽然它们都属于情感反应，但情绪的作用更多被人们研究和探讨（Forgas，1992；Park，Watson，Clark and Tellegen，1988）。在前文中我们提到过，相对情绪而言，情绪状态更表现为人们情感反应的一种趋势，作用时间更为长久，且在决策行为上的作用更为深入，但一般强度较弱，不易察觉。但是，近期也有研究认为，情绪和情绪状态之间相互依赖。情绪状态的正面或负面会影响不同种类情绪被激发的可能性，而情绪又可以演变为特定的情绪状态，使人们的情绪状态朝着某种趋势发展（Beal，Weiss and Barros，2005）。
任务相关情绪是与消费者决策相关的体验，包含以下几种。（1）预支情绪：在做决策时的感觉称为预支情绪，如恐惧、担心、热衷等。预支情绪主要用于“情绪权衡性困难”的研究，探讨人们在制定购买决策时，因为产生的负面预支情绪（比如担心、恐惧）而造成的难以迅速有效做决定或决策偏差的现象。（2）体验情绪：结果确定后根据结果所感到的情绪，如感到高兴、沮丧等。（3）评价情绪：根据决策结果的好坏进行二次评价，从而产生的情绪，如感到羞愧、骄傲等。体验情绪和评价情绪在现有研究中应用较多，多用于对行为的解释。（4）预期情绪：预期情绪的概念往往会与预支情绪的概念相混淆。预期情绪最早由Loomes（1986）引入期望效用函数。预期情绪与上述情绪的最大不同在于，它不是已经感受到的情绪状态，而是像顾客期望一样，类似对结果情绪的预期。人们在行动前估计结果会带来什么情绪，比如高兴、快乐、伤心等，从而影响行为。在营销中，顾客在交易前对可能体验情绪的预估即是预期情绪，预期情绪和体验情绪的一致与否，是激发顾客趋近或放弃该服务/产品的重要诱因。因此，预期情绪的种类一般与体验情绪、评价情绪相同。
现有情绪研究大多基于体验情绪和评价情绪的探讨。比如，Morrison和Crane（2007）对顾客交易中情绪体验的产生进行了总结，认为顾客情绪体验的产生是五个阶段的准因果联系式的链，五阶段如图2—4所示。图2—4 顾客情绪产生过程的五个阶段
总之，预期会得到什么样的情绪和实际体验到什么样的情绪，是人们运用情绪来判断和评估事务的标准（Kumar and Oliver，1997）。Farber和Hall（2007）认为，现有研究对消费过程中的情绪体验方面并没有充分地重视；而且如果顾客在体验之前没有任何对于情绪的期望，采用期望函数去契合体验中的感知和感觉是没有用的。消费者在购买或使用产品/服务时，常常依赖他们的感觉去预期和评价产品/服务，这种情况在诊断信息很少时更为明显（Pham，1998）。因此，预支情绪和预期情绪是现在的研究热点。基于它们表明了情绪具有前瞻性，有些研究将其合并称为“前瞻性情绪”（Bagozzi，Dholakia and Basuroy，2003；Taylor，Bagozzi and Gaither，2005；Taylor，2007）。情绪前瞻性的发现，使情绪更容易解释行为的产生，而不再使其长期处于行为研究的第二把交椅。二、 情绪是如何被激发和测量的
1. 实验室激发情绪的方法
由于情绪具有时效性等特性，除了最先进的生态瞬时评估法以外，大部分针对情绪的研究都采用在实验室激发情绪的方法。White（2006）总结了在研究情绪时主要采用的三种实验操控方法：被动式、主动式、自我报告法。
被动式操控是让参与者被动地产生正面或负面情绪反应。包括：回忆过去具有情绪色彩的生活事件，让参与者回忆生活中有相关情绪的事件；让参与者倾听音乐或阅读故事等（Luomala and Laaksonen，2000），比如阅读有故事情节的情景材料；让参与者观看幻灯片（Radin and Schlitz，2005；Sato and Sakiko，2006）或有强烈感情色彩的电影（Smith，2006）及文字描述（White，2005），以产生需要的情绪；让参与者猜想自己处于某种情绪状态中，比如在度假或者上班堵车（Morton，1991）。一般来讲，以实验任务激发参与者的某种情绪，是探寻情绪与决策关系的主要研究方式，比如情景模拟法。情景模拟法可以让参与者想象特定的模拟情景，并实时做出反应。这种方法在实验设计中具有较为显著的优点，比如，控制性更强，能够更好地满足实验操控的较高要求。在有些研究中，实验的结果难以复制，而情景操控实验有效地提高了这些现象重复出现的概率，更有利于对购买情景、人际交互等情景的研究（Mallalieu and Nakamoto，2008）。
主动式操控主要让参与者自发产生情绪体验，比如，让参与者做出相应的面部表情；又比如MIP法（Velten Mood Induction Procedure）（Velten，1968），让参与者阅读卡片上的60个包含某种感情的句子，最初要求他们默读，然后要求他们大声读给别人听，比如令人高兴的或者沮丧的句子（Sinclair et al.，1994）。这一方法虽然有效，但过程较为耗时。
自我报告法则更为直接，并被广泛使用。实验人员在研究中会直接询问人们：如果处于某种情景中，你会有什么感觉？然后提供情绪量表供其选择（Mattila and Enz，2002）。自我报告法在心理物理学技术愈加成熟的今天同样具有较高的实用性和效力。有学者在关于情绪的研究中通过多种实验手段对自我报告法进行研究，结果发现自我报告法和其他情绪测量方法的测量结果的相关系数达到0.99以上（Diener，Smith and Fujita，1995）。这一结果说明自我报告法具有一定的准确性，因而结合实验效力和经济性等多方面的考虑，自我报告法还是消费行为研究领域的首选方法（Diener，Smith and Fujita，1995）。
由于本研究旨在验证决策相关情绪对人们决策及忠诚意愿的影响（即顾客的交易体验对顾客满意、忠诚意愿的影响），需要激发参与者产生与决策相关的情绪，故不能采取被动式操控。此外，由于本研究的重点在于探明多交易情景中相邻两次体验的变化情况，需要在时间上对情绪的激发进行控制，故需要参与者根据情景产生相应情绪。因此，本研究拟在实验中采用情景模拟的方式进行操控，并通过参与者自我报告法对情绪进行测量。
2. 情绪的测量
根据情绪趋近—回避理论（Mehrabian-Russell model，M-R模型，Donovan et al.，1982），我们调查问卷的主干拟对情绪和购买意愿进行测量。Aronld（1960）认为，刺激情景经过大脑皮层的评价，使人们产生了情绪。对于同一个刺激情景，人们的评估不同，就会产生不同的情绪反应。评估如果是“有利”的，人们就会产生肯定的情绪体验，并企图接近刺激物；评估如果是“有害”的，就会引起人们否定的情绪体验，并使之企图逃避刺激物；如果是“无关”的，人们就予以忽视。而M-R模型正是基于此理论，专门研究情绪反应与行为意愿关系的方法（Donovan et al.，1982）。Zajonc（1998）曾在自己的社会心理学手册中定义：情绪帮助人们区别“趋近—规避”，而认知帮助人们区别“正确—错误”。
现存的情绪量表有很多，应用比较广泛的有以下几个（见表2—2）：表2—2 常用情绪量表
其中，Donovan（1982）的情绪量表最适合M-R模型的应用，但未对其测量的22个情绪进行分类。Abella和Heslin（1989）的量表对结果情绪和预支情绪进行了区分，并验证了其效度。三、情绪会影响人们的评价和决策吗
情绪之所以可以和人类的评价/决策模型（J/DM）相结合，是因为情绪具有认知取向。现有针对情绪认知取向的研究主要有两类：一类认为认知是情绪被激发的“因”。如Schachter（1962）认为情绪并不来自生理的差异，而是由人们对生理状态的感知而唤醒的。另一类研究则认为认知是情绪激发的“果”，即产生的情绪对人们的认知评价如何影响。如Aronld（1970）认为情绪是大脑皮层对刺激的评价。不同的刺激产生不同的评价，因而激发不同的情绪体验。Larzarus（1972）则发现认知评价不但能够产生情绪，同时也可以通过对刺激的控制和判断，调节人们的情绪反应。
关于情绪与认知孰先孰后、孰轻孰重的讨论一直备受关注。整体上讲，关于情绪和认知的讨论类似人们关于“鸡和蛋”的争论。从Zajonc（1980）在《美国心理学家》上发表关于情感和思维的文章开始，人们对于情绪和认知的争论就持续不休。Zajonc（1980）认为情绪有独立存在的可能性。而Larzarus（1982）认为，“认知评价构成了情绪的基础”。生理学研究发现，情绪能够通过丘脑系统到杏仁核的“捷径”直接产生，这种过程是超越认知过程的（LeDoux，1991）。具体作用机理如下：由于人脑内先天存在着“对表情反应的程序化模式”，脑的核心部位有许多又短又粗的多突触神经结构，这些结构之间可以产生复杂的平行传导，这些平行传导加强了刺激的作用，因而产生了情绪体验（孙绍邦和孟昭兰，1991）。上述研究结果认为情绪的产生先于认知，是对刺激的纯粹生理反应，与认知过程脱离（Zajonc，1980；LeDoux，1991）；但同时也并不否认理性认知可以产生情绪反应，情绪反应亦是理性认知的结果（Larzarus，1984）。Kleinginna进一步认为上述两种观点的分歧主要是由于对情绪和认知的界定范围存在冲突导致。如果摒弃了认知和情感的两分法，则“鸡和蛋”的争论会自动消失。我国学者也对此进行总结认为，认知和情绪是心理活动的连续流程，人们可以从流程中任一环节切入，任一反应又可变成新的刺激（许远理和郭德俊，2004）。无论情绪是身体反应还是认知评价，有一点很重要——所有理论都认为情绪存在，且改变了人类行为（Morrison and Crane，2007）。
由于情绪具有时效性，它会在短时间内被人遗忘。但是，情绪的作用并没有因其时间短暂而失效。从宏观上讲，情绪会引发很多冲动行为，比如犯罪、恐怖袭击、冲动性消费；从微观上讲，外部刺激带来的情绪反应会引发人们的初步判断。特别是当人们缺乏更为行之有效的判别标准时，情绪就成为人们决策和行为的首要驱动因素（Pham，1998）。比如，很多学者认为恐惧情绪可以避免人们做出风险过高的决策，从而避免了严重后果的产生。从这个意义上讲，情绪比理性认知更直接、更迅速，是人们决策时不可或缺的因素。情绪是一个重要的参考依据，人们所谓的理性决策，比如对风险的感知，都是在情绪的帮助下制定的（Loewenstein et al.，2001）。
此外，情绪的影响并非局限在其时效期之内。在消费前，顾客对消费导致的情绪体验会产生预期，在服务结束时会体验到情绪，甚至在消费结束后很长时间内也能通过回忆而感受到这些情绪（Liljander and Strandvik，1997），这些都是情绪对顾客行为的影响。近期对情绪的研究显示（Read and Loewenstein，1999），虽然普遍认为情绪会被人遗忘，但人们遗忘的其实并非情绪本身，而是激发情绪的事件。该事件所产生的情绪则可以在事件发生后的任意时刻被人们重新唤起，从而再次影响人们的决策，也就是说情绪的效用是不会被遗忘的。所以情绪不但立即影响顾客对产品的评价，也跨越时间对评价产生影响（Wood and Moreau，2006）。
情绪在评价和决策模型（J/DM）中的应用大体可分为两条主线。一条主线是研究情绪对于决策过程的影响。比如，情绪影响了信息输入（情绪即信息假说、情感启发式假说），情绪影响了信息加工（调节聚焦理论、ATF理论）。另一条主线则侧重于研究情绪对期望效用函数的影响。比如前瞻性情绪的应用（失望理论、后悔理论、风险即情感假说）。
1. 情绪会影响信息处理过程（1）情绪的“正”、“负”影响决策——基本情绪效价理论。
情绪在J/DM中的研究最早将焦点集中于情绪效价。它认为，所有情绪均可分为正面情绪或负面情绪；拥有相同效价的情绪在决策制定过程中起相同作用。基于该理论的“情绪即信息假说”（Schwarz and Bohner，1996）和“情感启发式”（Finucane et al.，2000）对此现象的解释是：人们将情绪作为决策过程中的信息输入或重要线索，并产生与其效价相符的决策输出，即人们在正面情绪中会做出积极的评价，在负面情绪中则会产生消极的评价。情绪即信息假说通过对情绪的引入，探讨了感觉如何影响评价的问题。与效价研究的不同之处在于，该假说认为情绪的影响是通过情绪效价一致性对决策结果直接产生影响，而非以往所认为的调和作用。比如，参与者在好情绪中产生更好的评价（Schwarz and Clore，1996）；负面情绪则导致更悲观的或更加负面的评价（Elster，1998）。
很多相关研究借由效价这一基础应运而生，比如，情绪可以影响连续行为状态下的记忆重构（Carstensen and Mikels，2005），可以改变人们对某种行为的趋近或回避（M-R模型，Donovan et al.，1982）。效价一致性原理解释了各种影响行为决策现象，如启动效应（Davies et al.，2007）、属性框架效应（Flugstad and Windschitl，2003）等，因此，效价理论可通用于消费者购买行为以及金融股票投资等研究领域。（2）情绪的目标视角影响决策——调节聚焦理论。
Higgins（1998）提出了调节聚焦理论。该理论认为，正面效价和负面效价分别与一个不同的调整系统相联系，两个系统并存，它们是防御聚焦和促进聚焦，都同时控制正面和负面效价，并根据调整系统具有的不同视角而产生不同种类的情绪。当人们的行为视角为“追逐目标”时，系统中的促进聚焦维度开始运转，包含了与成就目标相关的情绪，比如欢愉、热切、兴高采烈、沮丧、悲伤、消沉等情绪；当人们的行为视角为“对某个已达目标的保持”时，系统中的防御聚焦维度开始运转，包含了平静、痛苦减轻、满意、激动、恐惧、忧虑等情绪。不同的视角激发不同的维度，从而产生不同的情绪。如果人们对目标的追逐成功，促进聚焦会诱发“高兴”的情绪；如果失败，则会诱发“难过”的情绪。反之，如果该目标被人们成功保住，防御聚焦会诱发“放松”的情绪；如果没有被保住，则会诱发“激动”的情绪。由于不同的调整系统导致视角的差异，人们会表现出不同的情绪，从而激发不同的行为动机。这一理念与双因素理论类似，有助于解释情景差异对消费行为差异的影响。（3）情绪的评价维度影响决策——ATF理论。
Smith和Ellsworth在1985年提出情绪的六种评价维度：确定性、快乐性、可控性、动机一致性、责任和预期成果。评价维度的不同组合及水平高低，激发了不同的情绪类型。比如：确定性（感到负面事件确实发生）、可控性（可以避免）和责任（由于他人导致）确定了人们产生“生气”情绪。ATF（appraisal-tendency framework）理论提出，每种情绪都有一组核心维度，代表事件的不同方面。情绪只有在事件某些方面与其核心维度相近的情况下才会被激发出来。当某一认知维度被认定为较高水平或较低水平时，它就可作为该情绪的核心维度，从而引导着人们的评价倾向。该理论的出现合理地解释了情绪效价一致性（好的情绪引发好的行为）理论。情绪核心维度的发现，使得人们开始思考不同种类情绪对行为的影响存在的差异，比如，伤心的投资者可能退出市场，而生气的投资者可能进行冲动性购买。
值得注意的是，ATF理论聚焦于任务无关情绪而不是任务相关情绪。任务无关情绪可能由于以往的事件产生，或者由一种缓慢的趋势产生，或者两者皆有。任务相关情绪相反，表明和现有决策与评价相关的情绪，至少是和结果视角定义一致的。Cavanugh等（2007）质疑任务相关情绪是否应当置于ATF。任务无关情绪仅仅是过去的影子，任务相关情绪的体验强度则高于任务无关情绪。Shiv（2007）发现，影响ATF理论的两个重要因素是唤醒和个体差异，个体差异较难把握，但唤醒因素的影响值得关注。高度唤醒的状态可以使评价趋势更强或更加活跃，也可以增强后认知信心，这些都能增强情感和决策的关系（Lerner et al.，2007）。同时，唤醒的效用可能因特定情绪种类而不同，这导致唤醒不是单调变化的函数。至少在情绪压制方面，一些情绪唤醒增加，另一些情绪唤醒则会降低。另外，如果探明唤醒效用是否被情绪体验的强度调和，会是很有趣的研究。
总之，由于情绪的动机机制被深入探讨，情绪影响信息处理过程的研究逐渐侧重于特定种类情绪对行为的影响。每种情绪对消费者、投资者决策和行为的影响成为研究者关注的焦点。从动态角度来说，消费者对前一情况的选择所导致的情绪结果会作为情绪状态影响接下来的选择（Cavanugh et al.，2007）。因此，不同种类情绪对连续交易情景（比如，客户关系维持领域的研究）的决策影响也是一个亟待填补的空白。
2. 情绪会影响期望效用理论
Siminov认为，情绪的产生类似期望效用函数理论。当人们的期望被实际情况满足时，情绪便不被激活。如果实际情况超出预期，则会产生正面情绪反应；如果实际情况不能满足预期，则会产生负面情绪反应（孟昭兰，1989；Lazarus，1991）。这暗示了企业可以预知或者影响顾客的情绪体验。情绪不但立即影响顾客对产品的评价，也跨越时间，对评价产生影响。甚至在模型中加入更多因素后，比如“在我们计算以往信息传播指标之后，情绪仍然影响顾客的评价和决策”（Wood and Moreau，2006）。（1）预期情绪的作用——后悔理论和失望理论。
情绪可作为参考依据，帮助人们做出所谓的理性决策（Loewenstein et al.，2001）。Loomes和Sugden（1986）首先提出预期情绪，并将其引入效用函数，从而产生了后悔理论和失望理论。后悔理论认为，人们“害怕后悔”，因此，如果两种决策的结果在效用函数上是相同的，决策者会选择那种令自己更少后悔的决策。比如，如果一个人买了两只股票，一只赚30％，另一只赔30％，当需要变现投资其他领域时，人们会卖掉赚钱的那只股票。因为卖掉赔钱的那只股票预示着承认了自己决策的失误，会感到后悔；而卖掉赚钱的那只股票，则可以表现自己的成功，会产生自豪感。失望理论认为，人们会预先对选择结果进行预期，当某一结果会引发更大的情绪反应，比如更大的失望或激动情绪时，人们的行为反应更强烈，这就是“情绪加权作用”。根据期望效用函数理论，人们每次决策的结果情绪都将成为下次决策的参考点，即成为对下次决策的预期，这使得预期情绪在动态决策中的研究有了可以凭借的理论模型。（2）预支情绪的作用——“风险即情感”假说。
Loewenstein（2001）等提出了“风险即情感”假说，该假说在情感启发式等研究的基础上，进一步把情绪看做除认知评价之外具有增量作用的预测变量，并探讨了预支情绪和预期情绪的重要性。预期情绪是由决策者预期的、伴随决策结果而产生的情绪反应；而预支情绪是在决策结果出现之前，由于未来情景的不确定性和风险性导致的即时情绪反应。两者都属于前瞻性视角的情绪。特别是预支情绪的研究进一步衍生出一个新的研究领域，即关于情绪权衡困难的研究。然而，大量研究虽然承认了预支情绪和预期情绪在决策中的作用，但对其作用机制还不甚明了（Bagozzi，Dholakia and Basuroy，2003；Taylor，Bagozzi and Gaither，2005；Taylor，2007）。Loewenstein等人认为在风险决策中，情绪可以独立于理性认知而产生影响，同时也可以影响理性决策的结果。需要注意的是，情绪对期望效用函数的影响与理性认知存在差异，需要更多的研究去探索。比如，结果和概率对于情绪的影响跟理性认知不同，如1/1 000 000的概率与1/10 000的概率对情绪的影响几乎无差别，而1 000 000元和10 000元对情绪的影响差异很大。现在能明确的是，情绪会受到结果的真实性、生动性，以及情绪状态的影响而发生改变。因此，情绪对于期望效用函数的影响，情绪与效用函数的曲线关系等，还有待进一步的探讨。
总之，由于期望效用函数的引入，情绪对决策的影响有了更强大的理论支撑。情绪对动态决策模型的研究也得以进一步深入，但其中的很多细节还是值得关注的焦点。四、消费行为研究中的情绪
1. 情绪对顾客满意的影响
现有研究满意的框架中，期望感知差异模型是大多数学者普遍采用的分析框架（Oliver，1980；Kumar and Oliver，1997）。但在众多分析框架中，只有情感模型加入了情绪对满意及忠诚的影响（见表2—3）。表2—3 满意研究的分析框架
Farber和Hall（2007）认为，现有研究对消费过程中的情绪体验并没有充分重视；如果顾客在体验之前没有期望情绪的话，采用期望函数去契合体验中的感知和感觉是没有用的。当消费者在购买、消费和使用产品或服务时，常常依赖他们的感觉去预期和评价产品或服务，这种情况在诊断信息很少时更为明显（Pham，1998）。情绪对顾客的影响远比我们想象的要大。在消费前，顾客对消费导致的情绪体验会产生预期，在服务结束时会体验到情绪，甚至在消费结束后很长时间也能通过回忆而感受到这些情绪的效用（Liljander and Strandvik，1997）。Alford和Sherrel（1996）研究了服务情绪、感知质量、满意和行为意愿之间的关系。但对负面预支情绪，如恐惧的影响并没有探究。有证据显示，需要更多的研究关注满意形成中，特别是在服务情景中（Liljander and Strandvik，1997）情绪对决策的影响。Stauss（1996）认为消费者的情绪具有容忍区间，因此才会导致不同的满意类型和意愿，这也解释了为什么忠诚和满意在某些情景中相关性较弱。也有学者发现，消费者在不同经历中体验的情绪存在差异，因此情绪研究可以被拆分得更为细致，比如，在不同的关系水平或不同的情景状态下探讨情绪（Liljander and Strandvik，1997）。因此，情绪和满意、情绪和忠诚的关系就被越来越多的研究者所重视（Krishnan and Olshavsky，1995；Westbrook and Oliver，1991；Wood and Moreau，2006）。
Kumar和Oliver在1997年首次通过在实证中激发参与者的情绪反应，将情绪对顾客行为的效用引入期望感知差异模型。有很多学者认同这一观点（Krishnan and Olshavsky，1995；Westbrook and Oliver，1991；Wood and Moreau，2006）。于是，大量研究开始致力于证实情绪对满意存在影响。但现有研究更多地关注该影响的存在，根据实务数据和经验验证情绪对满意产生影响，这些研究的主要结论如表2—4所示。表2—4 主要情绪与满意研究成果及实务界证据
2. 情绪对顾客忠诚的影响
动物在接近奖赏时会付出更多的努力，这种努力使它们重复某种行为，后人将其总结为目标倾斜假说（goal-gradient hypothesis）：获得回报的动机（如饥饿）增加，则产生的目标倾斜率更大。大多数情况下，我们把这种特性统称为“忠诚”。
在消费行为领域，研究者多将忠诚定义为行为或态度上的趋近程度。在行为维度上，忠诚表现为重复购买，如连续购买3次（Tucker，1964）、4次（Lawrence，1990）、5次（Brown，1952）等；或者表现为较高购买份额和积极的口碑传播行为（Zeithaml et al.，1996）。在态度维度上，忠诚则表现为一种心理上的偏好（Guest，1942），对某种产品或厂商产生情感依赖（Bloemer and Kasper，1995），因而对品牌具有一定的涉入度、情感承诺等（Iverson and Kuruvilla，1995）。比如，在售价攀升时，还愿意对商品进行购买；在竞争者增多时，还对竞争对象矢志不渝。
有越来越多的学者开始侧重于关注忠诚的态度维度，而非单纯的行为维度。这是由于：（1）在现实中，顾客高度的重复购买行为可能并非基于某种偏好意向，而是由于其他因素的干扰，如存在转换障碍的约束等（Storbacka and Gronroos，1995）；（2）采用态度取向代表顾客对该产品或服务的积极倾向（Ajzen and Fishbein，1980），可以解释行为测量时不能解释的部分变异（Olson and Jacoby，1971）。
根据M-R模型，刺激影响人们的情绪反应，而情绪反应又影响人们的趋近或逃避行为（Donovan et al.，1982）。趋近行为包括了在此环境中停留的愿望、观察和探索该环境的愿望。逃避行为则包括了离开此环境的愿望、躲避此环境的愿望。Zajonc（1980）发现，在人们决策过程中，对刺激的情绪反应比认知评价更快、更基础。这些自动诱发了人们初步的、快速的评价，并影响人们随后的信息加工和判断评价结果。现有关于情绪和忠诚关系的研究大多集中于验证情绪对忠诚有影响，并没有研究探明它们之间的内在变化机制是如何形成的。而在探讨情绪影响目标导向行为的文献中，又都侧重于情绪与目标追逐的关系。然而，情绪的作用往往并非只在最后阶段才会产生。情绪可能会在决策制定的早期通过几种方式影响人们的行为。首先，情绪被激活可以作为立即的目标而鼓动行为的产生，情绪的体验可能是决策制定者要去实现的目标。比如，“享受我的假期并感到快乐”，“在购物中缓解压力”（Bagozzi，Dholakia and Basuroy，2003）。因此，前瞻性情绪对人们决策的影响，情绪在整个决策过程（如连续的交易过程）中如何产生动态影响，情绪与顾客忠诚行为的关系及其关系的动态变化，都是值得关注的研究方向。现有主要相关研究成果见表2—5。表2—5 主要情绪与忠诚研究成果及实务界证据
第4节 顾客购买意愿研究的回顾
一、何谓购买意愿意愿是人们在行为前的思想状态，购买意愿则是人们愿意购买某一产品或服务的程度。Ajzen和Fishbein（1975）认为，人们有意识的行为是由其行为意愿决定的。而行为意愿受人们对该行为的态度，以及主观上的一些准则规范所影响，是态度和主观准则的加权和。比如，如果一个人对某种行为持反对意见，或者该行为和社会道义背离，那么他的行为意愿就会很小，这种行为发生的概率也会变得很小。同时，Ajzen和Fishbein指出，人们的行为态度会综合考虑两方面因素：一是该行为的收益如何；二是该行为可能带来的结果。人们的主观准则来自从社会生活中总结出的客观判断标准。后来Ajzen（1991）对此理论又进行了修正，把人们感知到的“该行为的可控性”因素放入模型中考虑。该模型认为，当人们认为该行为可控性较强，即完成该行为较容易时，人们的行为意愿更容易转化为行为。
上述两种行为理论分别被称为理性行为理论（theory of reason action，TRA）和计划行为理论（theory of planned behavior，TPB）（Ajzen and Fishbein，1975；Ajzen，1991）。无论如何，它们均表明行为意愿影响行为的产生，是导致行为的前导变量，同时也为顾客忠诚研究中对忠诚态度维度——包括对忠诚意愿、重购意愿、口传意愿等变量的研究提供了理论依据。二、如何测量购买意愿
对于购买意愿的测量主要有两种方法：题项测量法和数值测量法。（1）题项测量法。题项测量法需要直接询问是否愿意购买，让参与者通过题项回答愿意购买与否，一般采用李克特七等尺度量表测量。如“完全不同意—完全同意”或“完全不可能—完全可能”等。这种方法操作较为简便，不需要大量的前期工作。但是，该方法的结果更适应于对模型的验证，无法对不同对象之间的意愿差异进行比较。常用的度量题项见表2—6。表2—6 购买意愿度量题项（2）数值测量法。数值测量法需要参与者回答具体的数值，通过数值的比较判断购买意愿的大小。其原理是询问人们使用某种物品或服务所愿意支付的最大货币量。其暗含假设是：人们均知道自己的选择偏好，有能力对该物品或服务进行估价，并愿意诚实地说出自己的支付意愿。
需要注意的是，采用数值测量的时候，变量仅仅为购买意愿，它是忠诚意愿的一种表现形式，而不能代表忠诚意愿的其他方面。同时，购买意愿也是表达忠诚意愿最显著和最直接的一个维度。采用数值测量法时，研究者最关心的并不是计算出的数值与参与者真实的购买意愿之间是否有差距，或者差距有多大。他们往往是借助数值的变化来验证其他因素对顾客意愿变化的影响，这种变化程度的差异可以通过数值变化的差异来说明。
例如，DBDC（the double-bound dichotomous choice）模型向参与者提供四次报价（Sinha and Mandel，2008）。参与者对每次报价只需回答“接受”或“拒绝”。如果是“接受”，则下次的报价会上涨；如果是“拒绝”，则下次的报价会下调。参与者最终的购买意愿将取决于四次报价的接受情况，如公式（2—1）所示。
式中，i表示第i个参与者，最初的报价表示为B，B表示向第i个11i参与者提供的第1次报价。回答者需要回答在标价为B的时候是否愿1意购买该产品。如果结果是“接受”，则回答者会得到一个新报价B（B＞B），反之，得到B（B＜B）。不同组的回答者看到的报HH1LL1价组合不同，且是基于上次回答而建立的合理序列。因此，总的支付意愿是对四种不同答案求和。四种不同的答案分别表现为D，D，1i2iD，D，是标准正态累积分布函数。该模型对购买意愿的描述3i4i较为精确，但需要计算机程序辅助，对实验环境场地以及样本人数的要求有局限，在此不再详述，具体可参见Sinha和Mandel（2008）发表于Journal of Marketing的文章。
除此以外，还有其他学者通过类似计算期望值的方法对购买意愿进行测量。如Damschroder等人（2007）通过询问参与者四个问题获得购买意愿（见表2—7）。表2—7 WTP的计算说明：WTP计算的来源Damschroder，Laura J.，Peter A. Ubel，Jason Riis，and Dylan M. Smith，“An Alternative Approach for Eliciting Willingness-to-pay：A Randomized Internet Trial，”Judgment and Decision Making，2007，2：pp. 96-106。
第5节 对文献的简要评述
基于以上文献整理，我们发现，现存文献对于连续服务情景中顾客动态反应研究较少。多次交易情景中，顾客忠诚是如何形成的？又是如何变化的？顾客不同的情绪类别是否都与忠诚的形成有关？不同类别的情绪与忠诚之间的关系是线性的还是非线性的？在连续交易情景中，外部舆论信息导向是否会改变顾客情绪反应、购买意愿的变化趋势？在连续交易情景中，时间间隔是否会改变顾客情绪反应、购买意愿的变化趋势？这些改变的趋势如何？上述一系列问题都尚待探索，也是本书感兴趣的方向。现将国内外相关研究的局限性总结整理如下。
1. 现有研究针对单次交易情况，无法清晰描述顾客反应的变化趋势
Coyne早在1989年就提出：拘泥于单次交易情景中研究满意和忠诚是不科学的。Oliva，Oliver和MacMillan（1992）也提出：顾客的忠诚反应较慢，比满意与否的反应滞后。因此，现实中很多实证发现，单次不满意并不会必然转变顾客的品牌忠诚。每次交易的满意都受到前次交易满意的累积影响。它们存在于长期记忆中，直到顾客下次光顾或者下次想到该服务商时才被再次激发（Danaher and Mattsson，1994a）。因此，研究多次交易状态下的满意与忠诚，是揭开它们之间扑朔迷离关系的一个途径。
Kahneman和Tversky于1992年提出了“累积展望理论”，在保留“灵敏性衰减原则”和“损失规避原则”的基础上描述了一个基于不同决策权重的决策模型，使展望理论更适应动态变化的研究。Boulding（1993）在理性评估基础上对其进行了证明，但在情绪基础上的研究还有待完善。迄今为止，情绪量表仅应用于较少的服务中，还需要有更多的服务被研究，以加深对服务情景和关系研究中情绪维度的理解。同时，现有研究仅限于对于事件描述后整体满意、行为意愿的探讨，并没有研究消费者通过事件激发的情绪或者这些情绪的强度。有效的服务补救如何弥补顾客满意和忠诚中负面情绪的负面影响？顾客转移行为中，情绪起什么作用？情绪的容忍区间何时会被超越？情绪在动态决策过程中如何渐变？这些都是值得关注的有趣的研究方向（Liljander and Strandvik，1997）。
2. 将情绪作为参考点引入展望理论模型，是一个新的研究方向
McDermott（2004）指出：在分析人类如何制定决策时，展望理论疏忽了将其概念和情绪模型结合。很多研究显示，情绪体验价值优于理性评价，并提供了评价决策优劣的基础。这极大地挑战了传统模型。在传统模型中，假设人们是首先追求利益最大化的，而情绪的参照作用提供了一个更为快捷有效的方法，人们可以早在有意识地联想到他们为什么有此感觉（如理性评价优劣）之前说出他们的感觉和判断。此外，未来的研究应该立足于怎样更好地定义展望理论模型的参考点（McDermott et al.，2004）。现有的展望理论将决策现状作为效用函数参考点，然而决策现状并不是对结果做出预测的唯一参考点，比如上文提及的情绪参考作用就可作为参考点的有力补充。
Loomes等人将“预期情绪”作为参考点引入效用函数，提出后悔理论和失望理论。有实证研究者在不同领域验证了后悔理论的成立（Simonson，1992；Ritov and Baron，1990）。与后悔理论一样，决策者会在决策中极力避免失望情绪的产生，所以预期的失望情绪也通过改变效用函数影响决策。后悔理论和失望理论通过对参考点的改进，将情绪引入决策过程中。然而遗憾的是，这两种理论虽然提供了将情绪引入决策模型的方法，却对所假定的预期情绪缺乏直接的验证（庄锦英，2003）。Loewenstein等（2001）提出了“风险即情感”假设，重点探讨了预支情绪在顾客购后行为上的重要性。然而，人们制定决策时参照的情绪参考点到底是预支情绪导致的还是预期情绪导致的，这一点尚不明确（Wang，2006）。因此，情绪的参照作用也是未来研究值得关注的焦点。
3. 预期情绪和预支情绪对顾客购买意愿的影响
以往研究发现，预期情绪和预支情绪之间有交互关系存在（Bagozzi，1998）。Wang（2006）指出：人们制定决策时参照的情绪参考点到底是预支情绪还是预期情绪导致的，这一点尚不明确。一个研究此问题的方法就是：将两种情绪区分后放入模型，对其效用和类型进行剖析。
基于以上思路，在未来的情绪研究中，可借鉴上述方法研究预支情绪和预期情绪对顾客忠诚的影响。顾客在接受服务、使用产品或进行交易之前会对其产生预期情绪，表现为“希望得到什么体验，通过交易和消费产生什么情绪”，比如，看电影希望得到放松，买东西希望感到快乐等。当顾客比较实际地体验情绪与预期情绪时，则会激发顾客对于该服务、产品或交易的评价。而预支情绪出现于顾客制定决策之后，由于决策结果存在不确定性和风险，顾客会产生“期待”、“担心”等情绪。这些预支情绪会对已形成的决策和行为意愿产生调节、修正的作用（McDermott，2004）。当顾客经历多次交易时，某次的服务情况又会进一步影响顾客下次交易时的预支情绪，比如，服务情况越好，对未来的确凿性越强，则“期待”的情绪更强，“担心”的情绪更弱。
4. 展望理论框架与消费过程中其他效应的交互影响是研究的新领域
Kahneman和Tversky（1979）提出的展望理论主要包括三个方面的内容（何贵兵等，2006）：（1）风险规避和风险偏好；（2）框架效应；（3）灵敏度递减。Kahneman和Tversky（1981）通过实验证实了“框架效应”的存在，并认为无论框架由谁提供，框架效应都是保持不变的，即：决策者的风险偏好只会由于描述框架是利得还是利失而发生反转。总体来说：利得框架下，人们趋近于规避风险；利失框架下，人们趋近于追求风险。因此，框架效应通常被认为是一种比较可靠的现象（Kuhberger，1998）。
此外，框架效应基于以下三个原因影响人们的决策（刘雪峰等，2007）：（1）负面事件在心理上、情绪上、认知上和行为上引起更多反应。（2）框架效应会影响人们对信息的加工，人们在负面框架中接收到的差异大于在正面框架中接收到的差异。（3）框架效应会影响人们加工信息的方式。接收负面信息时，人们更多呈现分析性思维，接收正面信息时，人们更多呈现启发式推理思维。因此，框架效应的实证结果变数较多。有些研究（比如机会—威胁认知观点）与展望理论的框架效应的结论相反（Jackson and Dutton，1988；Highhouse and Yuce，1996），也有学者通过扩充理论模型的变量来解释有差异的框架效应研究结果，比如，认为人们个性（Levin and Gaeth，1998）、涉入度（Maheswaran and Meyers-Levy，1990）、认知水平（Zacks et al.，2002）等因素会对框架效应产生干扰。
除了框架本身，人们在决策过程中，在信息接收、信息加工的各个阶段均会受到其他因素的影响，比如，外部信息启动效应（Herr，1986）、时间间隔导致的初始效应（Plous，1993）和近因效应（Haugtvedt and Wagener，1994）等。这些效应与情景框架本身的交互作用是否会影响框架的稳健性，还没有人对此进行系统的研究。基于本研究的动态模型所提供的框架，这些效应与情景间的交互影响也成为我们研究的重点。
正是基于上述原因，本书确立以“发展针对情绪和忠诚的研究模型”为课题，从动态的角度对顾客忠诚的形成机制进行深入剖析，从而揭示由情绪驱动的顾客忠诚的形成机制，并对顾客忠诚形成过程中的各种效应进行探讨，为相关领域的序时性研究奠定理论基础。
第3章 基于展望理论的情绪驱动忠诚的动态机制模型
通过第2章的说明，想必您对顾客情绪、顾客忠诚等方面的研究有了大致了解。下面，我们将结合现有文献成果构造出一个理论模型。所谓理论模型，其实就是我们按照现有研究的结论以及逻辑推导，对真实环境下顾客多次交易的现象进行的总结。您可以将其当做一个故事来看，而故事的主人翁是一位女性——小刘。
小刘准备做美发。通过广告，她选定了一家美发店。在她开始消费前，她会对接受美发服务的结果产生一些憧憬，比如，她可能希望自己精心打理之后的美丽发型给自己带来愉悦感、别人艳羡时的满足感甚至享受服务时的舒适感。我们将其称为预期情绪，它表现了小刘对服务情况的猜想和预期。随后，小刘接受服务时会真实产生一些情绪，有可能是上文提到的愉悦、满足、舒适等，也有可能是遭遇隐性消费带来的厌恶感或服务失败导致的生气、伤心等情感。我们将这些称为体验情绪。小刘会自然地将自己的真实感受与之前的预期进行比较，这一比较则成为小刘对美发店评价，以及影响她是否会再次消费的决定性因素。不用怀疑，比较是人们在决策时的惯用手法，比如，我们经常会听到人们讲“早知今日，何必当初”。而美发消费作为一种决策行为，需要小刘花费金钱等成本，她当然会将服务结果和事前的预期进行比较，来判断自己的金钱和时间花费得“值不值”，这是人们判断和评价时的本能反应。假如比较的结果是体验情绪优于预期情绪，则我们将其定义为正向情绪落差；反之，如果体验情绪劣于预期情绪，则我们将其定义为负向情绪落差。这一部分和“期望感知差异模型”的思路是一致的。随后，由于“正面情感驱动人们行为趋近，负面情感驱动人们行为规避”（第2章所提到的M-R模型的基本原理），也就影响了小刘下次是否还会来此消费的意愿。至此为止，我们把小刘心理活动的前因后果描述清楚了。那么，根据现有研究的成果，小刘消费的行为会有哪些规律可循呢？
第一个规律就是“情绪对行为具有不对称性影响”。比如，如果小刘接受了一次成功的服务，发型师温和、发型好看，那么小刘有可能再次光顾；但是，如果她遭受了一次恶劣服务，比如发型师冷漠、发型差强人意，那么小刘就不会再次光顾了。从上文的叙述中您看到了什么呢？没错，从理性分析的角度来看，虽然同样是一次服务，但假设成功和假设失败所造成的结果并不对等。“顾客在对待令其心情愉悦的服务和令其生气/难过的服务时，其忠诚的变化速度不同”，这一点由人类风险规避的天性决定，已经在现实中得到充分验证并成为共识。比如，Coyne（1989）曾指出：“短时间内不满意的经历会导致生气，然后是行为的转变。而连续的、令人欣喜的经历会导致对服务商做出好的评价。”显然，顾客在满意经历和不满意经历中行为改变的速度是不同的。同样，Oliva，Oliver和MacMillan（1992）在采用突变理论探讨顾客忠诚行为时也指出：当顾客接受服务成功时，会从品牌中性缓慢上升到品牌忠诚状态；而当顾客遭遇服务失败时，即使其具有一定的品牌忠诚，也会立刻跌落到品牌逃避而非品牌中性的状态。此外，在服务补救领域的大量研究也证实，单纯一次的服务补救并不能挽回某次服务失败造成的忠诚损失——顾客总期望得到更多的“获得”（比如精神补偿、资金补助）来弥补服务失败带来的“损失”（Smith et al.，1999）。
第二个规律就是“人们的决策往往是依据某些参考物或参考点，而不是凭空捏造的妄想”。比如，上文提到了预期情绪，预期情绪是如何产生的呢？对于新近顾客而言，很可能是广告，或者顾客在类似交易中获取的经验。如果是老顾客呢？由于顾客每次交易的期望都与前次交易的体验有关（Boulding et al.，1993），所以他的参照往往是依据和服务商之前的交易经历而产生的。比如，我们经常会听到顾客说“上次你给我打折了，这次怎么不打折？”或者“上次那个业务员不错，这次还叫他来”。当然，也有人会说，即使是老顾客，他的判断也有可能是由道听途说、新闻广播或者亲戚朋友的推荐而产生，很可能不完全依照上次的交易情况。我们不否认这种现象的存在，但是这将在第4章和第5章的实证分析中具体探讨。而在本章中，为了避免我们的理论模型过于复杂、过于枯燥，我们姑且先将这些外界因素抛开，来看看顾客多次和某服务商接触时可能会出现什么情况。
第1节 模型的建立与发展
在与服务商交易之初，小刘首先会产生一个预期情绪——我们将其定义为中性起点，用R表示，R的坐标为（X，Y），其中X代00000表此时的情绪状态为0，表现为情绪中性；Y代表此时的忠诚意愿为00，表现为忠诚态度中性。随后，小刘接受服务并感受体验情绪。接受服务后会进入评价阶段，她会对预期情绪和体验情绪进行比较，产生正向情绪落差或负向情绪落差，同时，忠诚意愿沿S型曲线发生变化（即参考点由R移动至＜R）。本次服务结束后，小刘会在记忆中01保留该交易经历，并将其作为下次交易的参考点起点。
我们以两次交易为准，根据服务情况的不同，可以得出四种不同的情况组合：连续两次服务成功，连续两次服务失败，先成功后失败，先失败后成功。而顾客小刘的情绪会根据服务的成功与否产生变化。一般而言，当服务成功时，顾客小刘的情绪会向正面发展，即产生正向情绪落差（即利得，gains，用G表示）；反之，当服务失败时，顾客小刘的情绪会向负面发展，即产生负向情绪落差（即利失，losses，用L表示）。则上文所阐述的四种情况将分别被模拟为“（G，t-1L）”，“（L，G）” ，“（G，G）”，“（L，L）”四种情况。tt-1tt-1tt-1t一、 先服务成功后服务失败的情况
如图3—1所示，在第一次服务成功的情况下，顾客小刘产生正向情绪落差（利得），即情绪向X轴正向移动|X|，落在X点，忠诚意11愿随S型曲线向Y轴正向移动|Y|，落在Y点。顾客小刘的参考点随之11发生移动，移至R。随后，顾客小刘在第二次交易中（下一次的框1架阶段）遭受到服务失败，产生了负向情绪落差（利失）。假设与第一次程度相同，为|X|，则X=X。120图3—1 （G，L）t-1t
根据上文可知：“当|X|=|X|时，|Y|＞|Y|（X＞0，Y＞0，XGLLGGGL＜0，Y＜0）”，故顾客的忠诚趋势会迅速衰减，下移|Y|，到达R点，L22而非回归到坐标为（X，Y）的R点。000
Oliva，Oliver和MacMillan（1992）曾用突变理论解释该种现象（见图3—2）：当处于F点的顾客遭遇服务失败时，他对品牌的忠诚水平将立刻跌落到品牌逃避而非品牌中性的状态。图3—2 高交易成本下的转移
在本模型中，该现象可解释为：由于忠诚在利得和利失中的变化速度（表现为斜率）不同，顾客小刘的忠诚意愿急速下滑到“趋于逃避此服务商甚至服务品牌的状态”（R）而非退回原点“中性的状2态”（R）。0二、 先服务失败后服务成功的情况
如图3—3所示，当服务失败时，顾客小刘产生负向情绪落差（利失），即情绪向X轴负向移动|X|，落在X点，忠诚意愿随S型曲线11向Y轴负向移动|Y|，落在Y点。顾客小刘的参考点随之发生移动，11移至R。随后，小刘接受服务补救（下一次的框架阶段），产生了正1向情绪落差（利得）。假设与第一次程度相同，为|X|，则X=X。120图3—3 （L，G）t-1t
根据上文可知：“当|X|=|X|时，|Y|＜|Y|（X＞0，Y＞0，XGLGLGGL＜0，Y＜0）”，故小刘的忠诚意愿停留在低于R而高于R的R点。L012
有很多服务补救的研究者都发现：（1）服务补救后的满意和忠诚非常低（Coverly et al.，2002；Muthukrishnan et al.，2007）；（2）顾客对于他们的“损失”（比如服务过失）总期望多一些“获得”（比如补偿、补助）（Smith et al.，1999）。
在本模型中，该现象可解释为：由于忠诚在利得和利失中的变化速度（表现为斜率）不同，顾客的忠诚意愿不可能迅速地上升到初始状态（R），而是停留在低于R而高于＜R的R点。0012三、连续两次服务成功的情况
如图3—4所示，在第一次服务成功情况下，顾客小刘产生正向情绪落差（利得），即情绪向X轴正向移动|X|，落在X点，忠诚意愿11随S型曲线向Y轴正向移动|Y|，落在Y点。顾客小刘的参考点随之发11生移动，移至R。第二次服务成功时同理（产生利得），参考点移动1至R。2图3—4 （G，G）t-1t
根据情绪趋近原则（庄锦英，2003）：顾客在服务成功时会出于对正向情绪落差的追逐，趋向于再接受一次这种服务，即顾客趋向于愈加忠诚。
因此，从图3—4的移动轨迹可以发现，连续的服务成功可以提升顾客的忠诚意愿。四、连续两次服务失败的情况
如图3—5所示，在第一次服务失败的情况下，顾客小刘产生负向情绪落差（利失），即情绪向X轴负向移动|X|，落在X点，忠诚意11愿随S型曲线向Y轴负向移动|Y|，落在Y点。顾客小刘的参考点随之11发生移动，移至R。第二次服务失败时同理（产生利失），参考点移1动至R。2
根据情绪规避原则（庄锦英，2003），顾客在遭受服务失败时，出于对负向情绪落差的厌恶，而趋向于回避与此服务商进行交易，即顾客趋向于逃离这种服务，对此服务商愈加排斥。
因此，从图3—5的移动轨迹可以发现，连续的服务失败使顾客的忠诚意愿显著下降。图3—5 （L，L）t-1t五、连续两次服务成功和连续两次服务失败的比较
当对比连续优质服务和连续服务失败情况时（见图3—6），我们发现：
当|X|=|X|时，|Y|＜|Y|（X＞0，Y＞0，X＜0，Y＜0）。GLGLGGLL
X：情绪落差的正向变化量。G
X：情绪落差的负向变化量。L
Y：忠诚意愿的正向变化量。G
Y：忠诚意愿的负向变化量。L图3—6 连续优质服务情况与连续服务失败情况的对比
Coyne（1989）曾指出，“短时间内不满意的经历会导致生气，然后是行为的转变。而一串连续的、令人欣喜的经历会导致对服务商做出好的评价。”根据上述模型分析可知：从人类风险规避的天性来看，顾客在连续优质服务时和在连续服务失败时忠诚的变化速度是不同的。由于对不确定性的担忧，即使顾客不断产生正向情绪落差（利得），也会较为谨慎地对下次购买作决定；反之，如果遇到了连续的服务失败，顾客产生的负向情绪落差（利失）会使之如惊弓之鸟般迅速逃离。
第2节 对模型的简要总结
本章所阐述的模型是基于Oliver（1993）的观点—— “对于产品和服务的感知与评价应从其‘属性的体验角度’出发”。通过引入预期情绪建立的一个基于展望理论的情绪驱动忠诚的动态机制，为阐明满意和忠诚的形成过程，剖析满意和忠诚的变化规律提供了一组基础性的理论框架。Oliva，Oliver和MacMillan（1992）认为，“一次服务经历与多个服务接触有关，可以是多次交易，也可以是一次交易中与多个服务人员的接触”。该动态变化机制可以模拟真实环境下的多次服务状态，也可微观为某次服务的各个阶段，能更清晰地剖析顾客在多交易情景中参考点的移动轨迹。由于采用了更贴近真实情况的“情绪”作为衡量手段，因此出现了更适合较难进行标准化衡量的行业（比如服务行业）的分析模式。根据此模型，可以模拟出一系列的诸如服务失败、服务补救的多交易情景，对厂商在服务策略上的调整和改进等研究有借鉴作用。而研究的结果也为今后的序时性研究奠定了基础，为顾客忠诚的预测提供了新的思路。
然而，很多时候服务商更关注的是服务成功和服务失败之间的转换现象。在“（G，L）”，“（L，G）”（先服务成功后服务失败t-1tt-1t和先服务失败后服务成功）两种情景中，模型认为，不论服务失败所处的位置如何，它对顾客心理价值——比如购买意愿——的影响将大于服务成功。因而，在上述两种情景中，顾客小刘的最终购买意愿会低于初始购买意愿。很多学者认可这一现象的存在。如Oliva，Oliver和MacMillan（1992）曾用突变理论解释：当具有品牌忠诚的顾客遭遇服务失败时，他对品牌的忠诚水平将立刻跌落到品牌逃避而非品牌中性的状态。也就是说，“（G，L）”（先服务成功后服务失败）t-1t情景中，顾客的最终购买意愿将低于初始购买意愿；同样，有很多服务补救的研究者都发现：（1）服务补救后的满意和忠诚非常低（Coverly et al.，2002；Muthukrishnan et al.，2007）。（2）顾客对于他们的“损失”（比如服务过失）总期望多一些“获得”（比如精神补偿、经济补助）（Smith et al.，1999）。也就是说，“（L，G）”t-1t（先服务失败后服务成功）情景中顾客的最终购买意愿将低于初始购买意愿。因此，上述两次交易经历后的最终购买意愿将小于初始购买意愿。
但是，展望理论现有成果在描述“（G，L）”，“（L，G）”t-1tt-1t两种情况时，并没有对两者之间是否存在差异进行说明。Kahneman和Tversky（1979）认为，人的心理价值并不会因为预期之间参考点的次序变化而改变。也就是说“（G，L）”，“（L，G）”的最终t-1tt-1t购买意愿应当无差异，但现实中很多研究却否定了这一观点。比如，心理算计理论告诉我们，顾客对于先服务成功后服务失败情景的评价要低于先服务失败后服务成功的情景；锚定效应的理论告诉我们，顾客对于先成功后失败情景的评价要高于先失败后成功的情景。由于在现实环境中，人们接受服务的情景无法像实验室环境那样纯净，人们往往会受到其他因素的影响而做出决策。例如，外部信息的诱导（如对待奶粉负面信息的“草木皆兵”）、两次服务经历的时间间隔所导致的记忆上的遗忘（如服务补救后“好了伤疤忘了疼”）等情况。
因此，在接下来的第4章和第5章的研究中，我们将不再继续对纯粹的先服务成功后服务失败和先服务失败后服务成功两种情景进行深入探讨。我们所关注的并不是再次验证上述最终购买意愿小于初始购买意愿的结果，而是希望探索在现实情况中有哪些因素能够干扰这种现象。还记得在本章之前曾经讲到的第二个规律吗？顾客的预期有可能并不是由上次交易决定的，很可能来自道听途说、新闻广播或者亲戚朋友的推荐，这些就涉及了外部信息的影响作用。在第4章，我们将从这一视角出发，探讨启动信息在连续两次效价方向相反的服务情景中对顾客购买意愿的影响。此外，我们也将关注不同情绪类型以及情绪的效用是否会被时间所磨灭的问题。所以在第5章中，我们将探讨时间间隔在连续两次效价方向相反的服务情景中对顾客购买意愿的影响。这两章对启动信息和时间间隔因素的引入，将有助于验证本章理论模型的命题和结论，以增强该理论模型在现实生活中的适用性和外延性。而对于连续成功和连续失败两种情景中时间间隔、启动信息以及预期/预支情绪对顾客购买意愿的影响，我们在本书的研究中不再进一步引入，有兴趣的读者可以针对连续多次相同的情况进行更为深入的研究。
第4章 顾客到底相信什么？道听途说，还是亲身经历
在第3章中，我们给大家描述了顾客接受两次服务时的心理变化过程。从这一章开始，我们将重点集中在对两次服务情况迥异的情景进行讨论，也就是对顾客经历的先成功后失败情景或者先失败后成功情景进行讨论。之所以专注于这两种情景，是因为它们更有现实意义。对于连续成功和连续失败的情景，顾客反应无疑是容易预见的。但当两种情景不同时，顾客又会有什么反应呢？特别是考虑了信息导向因素、时间间隔因素等情况后，这一结果似乎更加扑朔迷离。那么，怎样能让服务补救更奏效呢？一向记录良好的企业突遭危机，是否会因此一蹶不振呢？上述理论框架无法说明这些问题，甚至连顾客购买意愿在先成功后失败情景和先失败后成功情景之间是否会存在差异也无法解释清楚。单纯从第3章的理论模型去看，两种情景顺序对购买意愿的影响是无差异的（Kahneman and Tversky，1979），但这显然与某些现实情况不一致。有时人们的判断并非不偏不倚，而是会发生重心偏移，比如，当受到外部信息的“旁敲侧击”时（即信息启动效应），就会改变对两次服务经历的判断。现实生活中，信息很容易改变人们的预期，因而影响其决策（比如利好信息对股市的影响）。但是，在多次服务经历中，信息究竟如何影响顾客对前次交易和新近交易的判断呢？顾客到底会更侧重于新信息，还是更依赖以往经验呢？现有研究无法说明这些问题。在本章，我们将借助实证研究探讨这些问题。
第1节 信息会改变我们对经历的判断吗？大学生群体VS.社会群体
为了解决上述问题，我们首先需要对本章的研究环境进行简化。在前文中我们提到过，越复杂的决策环境下，人们的决策和判断结果越不易推测。那么，我们索性先不去考虑多次服务过程对人们决策的最终影响，先来看一下单次服务过程和一个道听途说的信息是如何影响顾客判断的。一、 研究设计与过程
对于单次服务过程和信息是否会影响顾客购买意愿的验证很简单。我们设计了一个情景模拟实验：将参与人员随机分为两组，一组收看服务成功情景和信息，另一组则收看服务失败情景和信息。每组收看的信息都是与服务间接相关的其他信息，包括了正面和负面两种。为了避免信息罗列顺序会造成的影响，信息曝露顺序在组内是颠倒的。也就是说，一部分参与人员先看正面信息再看负面信息，另一部分则先看负面信息再看正面信息。
为了保证情景的真实性，我们选用了医院就医情景，原因如下：其一，在召集参与者进行情景模拟实验时，正逢“大学生加入医保”政策的修订和出台。中国医疗现状、医疗体制改革等问题在社会上广受关注。在实验前对样本群体的访谈调查也发现，他们对医改这一话题的熟悉程度和关注度较高，这将有利于提高情景模拟实验的真实性，有利于样本在实验中能够更加迅速地理解题目，保证了他们可以及时地填答真实感受，而不至于在理解题干上耗费过多精力。其二，医疗服务是关系到国计民生的大事，很多国家都面临医疗服务市场化运营与人民看病难、看病贵的平衡问题。比如，美国有5 400万人没有医保（2010年数据），而无医保人员看病之贵是有目共睹的。因此，2010年3月，奥巴马政府促进推行“全民医保”的医改法案，力争使全国医保覆盖面达到95％。与之相似，中国也面临着医疗资源紧张、医疗资源分配不均衡等问题。作为一个人口大国，中国拥有占世界22％的人口，但医疗卫生资源仅占世界的2％，而且已有的医疗机构在医疗资源及医疗水平上良莠不齐，导致私人诊所门可罗雀，而大型综合医院门庭若市。此外，中国现有医疗保障覆盖面小，仅有48.8％的城市人口和20.9％的农村人口得到医疗保障（2010年数据），因此“看病难，看病贵”、“医疗服务差，医患关系紧张”等问题较发达国家更为突出，甚至成为全民关注的社会问题。
医疗现状的窘境必然引发一系列操作层面的问题，加剧医院服务令人担忧的局面。比如，大量患者会为了大型医院的专家及医疗设备而趋之若鹜，造成大医院看病时间拖沓、效率低下；患者各项化验的结果不能在一天内取得，往往会错过挂号专家的坐诊时间；化验结果在医院之间不通用，患者需要重复排队挂号、化验。这些问题都会造成患者与某家医院的多次接触，而其中也难免存在服务失败的情况（关于服务失败的普遍性问题，我们在接下来的研究中进行了调查，结果显示有1/3到1/2的人遭受过就医的失败服务）。总之，医疗现状为本研究同时探讨服务成功和服务失败的情景提供了便利。基于情景模拟真实性考虑，以及对医改问题的关注，我们选取医院就医这一情景进行实验。
正式实验收回有效问卷共114份。其中，以在校大学生为样本，发放64份，收回64份，有效问卷数52份，均抽样于某高校三年级在校生；以社会人员为样本，发放80份，收回73份，有效问卷数62份，均采用便利抽样。为了避免实验中出现主试效应和被试效应，所有研究的实验均采用双盲实验法。实验的所有参与者和实验协助人员均不知道实验的真实用意，实验协助人员只对填答方式进行指导。所有参与者被要求独立完成调查，样本间也未曾察觉问卷形式存在差异。
这次情景模拟实验类似一次预测试，目的是验证单次服务经历后接收到两种启动信息时，参与者的启动偏向如何。所谓启动偏向，是一个心理学上的定义。一般情况下可以认为，人们在接收不同效价的信息时，往往会产生两种不同的决策结果。一种是完全被信息所同化（Davies，Zhu and Brantley，2007）。也就是：信息说好，决策者也认为好；信息说坏，决策者也认为坏。另一种决策结果则会产生反差效应。也就是：决策者似乎对信息所指明的方向并不信服，而是产生了“逆反心理”，信息说“向东”，他偏“向西”（Davies，Zhu and Brantley，2007）。这部分具体的研究成果将在下面的章节更为细致地讲述。
实验程序如下：
实验开始前，告知参与者进行两个调查，一个是药事服务费征收额度的调查，另一个是某新闻稿的阅读理解，要求他们根据两个调查中的情景描述填答问卷。正式调查之前首先解释“药事服务费”的含义：国家为了解决“看病贵”问题，决定取消医药加价，但是为了避免医院因收入降低而产生服务水平下降的情况，会根据医院医务工作者的服务水平、服务态度酌情允许他们加收一定的服务费用，即采取按服务水平分梯度收费的办法。服务费用是上级部门根据各医院的服务情况制定的具体额度。
实验正式开始。首先，直接测量一次购买意愿，收回问卷；接着发放事先编好的服务情景描述，让参与者填答情景操控问题，然后收回；再发放启动信息，填答启动操控问题并收回；最后，再测量一次购买意愿，答毕收回。
本实验所采用的启动材料、情景模拟材料同样可以应用于其他有关启动信息的实验研究。由于在本章的实验中需要两次情景模拟和两次测量，步骤解释起来较为烦琐，出于行文便利的考虑，关于“这部分启动信息材料是如何筛选出来的”等操作层面的问题将集中在本章第2节的“四、实验材料准备及预测试”部分详细阐述。二、研究结果
我们的研究样本分为社会人员和大学生两个群体，分组进行人口统计，结果显示（见表4—1），各组间在性别分布、年龄分布、消费水平分布、有无相似就医经历等维度上无差异。表4—1 不同群体的样本分布描述
通过对两个样本群体的信息启动操控进行检验，结果显示：前次服务经历的成功或失败显著影响了参与者的信息启动方向。服务成功后，信息产生正面启动效应；服务失败后，信息产生负面启动效应。这种情况无论是在社会人员群体样本中（t=-5.56，df=57.20，P＜0.000 5）还是在大学生群体样本中（t=-9.45，df=41.81，P＜0.000 5）均显著存在（见图4—1）。图4—1 不同群体启动操控检验
两个群体的购买意愿也呈现相同的变化趋势。社会人员群体：失败组WTP（M=26.13）与成功组（M=24.07）组间无显著差异，1t=-0.390，df=60，P＞0.05。其中，成功组WTP（M=24.07）显著低1于WTP（M=40.80），t=-5.40，df=29，P＜0.000 5；失败组2WTP（M=26.13）显著高于WTP（M=10.03），t=4.91，df=31，P＜120.000 5。
大学生群体：失败组WTP（M=33.30）与成功组（M=37.08）组1间无显著差异，t=-0.425，df=50，P＞0.05。其中，成功组WTP（M=37.08）显著低于WTP（M=40.68），t=-4.04，df=24，P12＜0.000 5；失败组WTP（M=33.30）显著高于WTP（M=19.44），12t=4.24，df=26，P＜0.000 5。
从上述统计可知，社会人员群体和大学生群体对于启动信息的反应趋势一致。当人们在一次服务经历之后接收到启动信息时，其对信息的态度（术语称之为启动方向）受到前次服务经历的影响而同向变化。也就是说，人们在有了切身经验之后，并不会盲目地受到不同信息的干扰，而是会结合经验对信息进行判断。这一过程看似单纯，却并不全面。在上述情景中，每位顾客经历的都是单一的服务成功或服务失败，因此他们对信息导向的选择更加清晰——“以事实为依据”。但是，如果顾客本身的经历就良莠不齐、喜忧参半，他们会如何看待信息呢？此外，从时间维度上看，前次的经历会影响后来的信息接收，那么前次的信息接收是否也会影响之后的经历判断呢？这自然也是难以一言概之的问题。
因此，在接下来的章节中，我们将实验的模拟情景设计得更复杂一些，讨论两种服务情景中启动信息的差异化影响，这样也更符合真实的多次交易经历。为了全面考察不同情景和不同启动信息的交互影响，我们将启动信息按照效价分为正面启动信息、负面启动信息、无启动信息，并分组研究，从而避免前次经历的好坏对信息导向的自然淘汰。这部分研究所需样本量较大且对操控要求更高，出于对研究条件的考虑和上述不同群体间实验结果的无差异性验证，我们将统一使用大学生样本进行测量。
试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]