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| 內容簡介： |
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进入21世纪，新一代信息技术（如大数据、区块链、物联网、虚拟现实、增强现实、人工智能等）推动零售业的创新实践。在新技术条件下，消费者身份从单纯的商品购买者逐渐转变为零售生态体系的价值共同创造者，支持形式由购买、忠诚进一步转变为内容创造以及帮助其他客户等。《零售创新性对顾客契合行为的作用机理研究》聚焦于零售业的创新活动和消费者的自愿贡献，旨在通过综合运用深度访谈、词云分析、问卷调查、情景实验等多种研究方法，探讨零售商的创新性对顾客契合行为的影响机制及其边界条件，以及零售商人工智能的应用对消费者态度和购买意愿的影响机制。
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| 目錄：
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目录第1章 绪论 11.1 问题提出 11.2 研究目标 21.3 研究意义 21.4 国内外研究现状及发展动态分析 31.5 研究述评 121.6 研究内容 131.7 研究方法和技术路线 141.8 研究创新点 17本章参考文献 17第2章 智能零售及其创新路径 242.1 相关研究文献评述 242.2 零售AI的工作原理与价值创造逻辑 252.3 基于AI的零售价值链重塑 272.4 基于AI的零售创新路径 302.5 基于AI的零售创新发展建议 31本章参考文献 32第3章 顾客契合研究热点与演变分析 333.1 数据来源与研究方法 333.2 顾客契合研究概况 343.3 顾客契合重要研究者 363.4 顾客契合研究的热点与演变 373.5 本章小结 44本章参考文献 44第4章 零售商创新性概念化与测量 464.1 概念界定 464.2 初始量表生成 484.3 探索性量表评估 564.4 量表验证 594.5 本章小结 62本章参考文献 63第5章 零售商创新性对顾客契合行为的作用机理研究 665.1 理论基础与文献综述 665.2 理论模型与研究假设 685.3 实证研究 745.4 结论与讨论 805.5 本章小结 83本章参考文献 84第6章 零售中的聊天机器人：体验创新性的中介作用 906.1 研究背景 906.2 文献回顾与述评 916.3 理论模型与研究假设 976.4 实证研究 1036.5 结论与讨论 1136.6 本章小结 116本章参考文献 117第7章 在线触觉：解决方案创新性的中介作用 1227.1 研究背景 1227.2 文献回顾与述评 1247.3 理论模型与研究假设 1407.4 实证研究 1457.5 结论与讨论 1577.6 本章小结 161本章参考文献 161第8章 零售商的ESG营销：意义建构的作用机理 1718.1 研究背景 1718.2 文献回顾与述评 1738.3 理论模型与研究假设 1758.4 实证研究 1798.5 结论与讨论 1848.6 本章小结 187本章参考文献 187第9章 零售创新和AI：VI生成与策略研究 1959.1 研究背景 1959.2 VI的含义与生成方式 1969.3 VI对消费者行为的影响机理 1999.4 基于VI社会身份的营销策略 2049.5 潜在的风险、挑战与应对措施 2079.6 本章小结 209本章参考文献 209第10章 零售创新和AI：VI情绪表达视角 21310.1 研究背景 21310.2 文献回顾与述评 21510.3 理论模型和研究假设 22010.4 实证研究 22510.5 结论与讨论 23510.6 本章小结 238本章参考文献 239第11章 零售创新和AI：VI的绿色力量 24811.1 研究背景 24811.2 文献综述与研究假设 24911.3 实证研究 25411.4 结论与讨论 26311.5 本章小结 266本章参考文献 266第12章 总结 272附录 275附录1 零售商创新性量表开发 275附录2 零售商创新性对顾客契合行为的影响调查问卷 279附录3 体验创新性的作用机理实验材料 282附录4 解决方案创新性的作用机理问卷调查 288附录5 VI情绪表达 291附录6 VI的绿色力量 294致谢 296
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第1章绪论 1.1 问题提出 进入21世纪，在技术创新（如大数据、物联网、机器人、AI）和模式创新（如全渠道零售、无人自助超市、社交商务）的共同推动下，零售业迎来了一场颠覆式变革，零售商已不再是单纯的商品售卖者，而是线上线下融合、连接品牌（生产商）与消费者、构建用户社群、打造社交化商业生态的多边市场组织者（Grewal et al.，2017a；蔡强等，2017）。与此同时，消费者的主导需求已从“吃、穿、购、娱”等基本需求升级为满足个人发展、身心健康、社会交往、情感分享等心理需求。在由线上与线下渠道构成的全渠道零售环境中，消费者处于社区化消费场景的核心，通过内容创造、信息共享、协同购买和人际互动等多种形式参与社区共建，从单纯的商品购买者逐渐转变为零售生态体系的价值共同创造者。 在平台化、全渠道化、智能化以及消费者代际变迁的环境下，零售商必须有计划地实施创新战略，不断地与消费者需求匹配，从而实现可持续的发展。然而，无论有着多么精密和周到的变革计划，零售商还是必须取得利益相关者的支持，尤其是只有消费者表现出预期的支持行为时，零售商才能有效地实现营销功能和长期盈利（Kumar et al.，2017）。为了实现这一目标，零售商越来越多地鼓励顾客与公司及其利益相关者进行互动。例如，发布新产品和服务创意、传播积极的口碑或帮助其他客户。之前的研究已将这些自愿且有益的行为标记为“顾客契合行为”（customer engagement behavior）（Jaakkola and Alexander，2014；van Doorn et al.，2010）。顾客契合（有学者译为顾客融入、顾客参与）是指顾客与企业间建立亲密、默契的合作关系，其核心是顾客对公司营销职能的自愿贡献，表现为顾客对企业的互动参与、情感认同、持久关系和价值共同创造，使零售商能够有效地配置资源并实现长期盈利（Kumar et al.，2017）。相关研究证实了顾客契合行为对于企业绩效的正面作用（Brodie et al.，2013；Hollebeek et al.，2019；Kumar et al.，2019），Rosetta（2014）的一项调查表明，高度契合的消费者在每笔交易中花费的金额增加了60%，购买频率增加了90%，顾客契合行为已经被视为企业资源的重要来源（Harmeling et al.，2017），有助于企业保持可持续的竞争优势（Kumar and Pansari，2016）。全面开展客户沟通，形成顾客契合，成为零售商建立和维持长期客户关系的战略重点（Roy et al.，2018），对于零售商的成功至关重要（Brodie et al.，2013；Schamari and Schaefers，2015）。为此，零售商必须设计新的策略来赢得消费者的支持。 零售商如何以有利于其业绩的方式战略性地引导顾客契合行为？通过对零售商的观察可以发现：以亚马逊、阿里巴巴为代表的新一代零售商将更高的目标和价值观纳入公司使命的中心，将创新领域从技术创新、商业模式创新延伸到价值主张创新，使得客户体验更具吸引力和意义，因此，本书将研究焦点聚焦于零售商创新性与顾客契合行为之间的关系，主要回答这样三个问题。 **，消费者的主导需求已从物质满足上升为精神满足，在零售变革环境下，顾客契合行为是如何形成的？ 第二，消费者对零售商创新能力的感知如何驱动顾客契合行为？具有怎样的边界条件？ 第三，消费者如何支持零售商创新？是否愿意贡献自有资源？在不同条件下有怎样的差异？ 1.2 研究目标 管理顾客契合行为已经成为企业建立和维持长期客户关系的战略重点。本书旨在从自我决定满足的角度揭示零售商创新性对顾客契合行为的作用机制，以及零售商的沟通风格和消费者激励因素对“零售商创新性-自我决定满足-顾客契合行为”形成过程的调节作用，研究结论将为处在变革中的零售商提供重要的理论参考和借鉴。具体而言，本书将实现以下目标。 **，辨析零售商创新性的含义与维度（解决方案创新性、体验创新性和意义创新性），提出概念模型，确定零售商创新性推动顾客契合行为的作用路径。 第二，零售商创新性的有效性源于消费者需求的满足。本书将自我决定满足概念操作化为赋能感、平衡感和亲近感，并进一步讨论中介变量与零售商创新性及顾客契合行为的关系。 第三，考察零售商如何根据不同的营销情境来选择合适的创新策略，结合营销沟通、消费者激励等因素分析其适用条件和边界从而揭示零售商创新性的差异化效应。 1.3 研究意义 在理论意义方面，*先，本书的主题—创新情境下的顾客契合行为是学术界的前沿问题，它是对当前社交商务以及零售研究领域中关于品牌（形象与态度）、销售（渠道选择与购买）及顾客忠诚度的前向推进研究，即将研究视角从关注顾客交易行为向前延伸到关注影响消费者心理融入及行为基础的前因上，因此，本书有助于拓展现有零售理论研究的范围。其次，本书在顾客契合理论和自我决定理论框架下，构建了“零售商创新性-自我决定满足-顾客契合行为”理论模型来揭示顾客契合行为的形成机制；通过研究零售商沟通、消费者激励的调节效应，揭示了零售商沟通因素和消费者激励因素对顾客契合行为的重要性。相关研究结果将有助于扩展顾客契合理论的研究范围，为零售商制定创新策略和合理配置营销资源提供理论支撑和工具模型。 在实践意义方面，本书有助于零售商提高创新能力与营销管理的效率。近年来，零售企业围绕多样化、个性化消费需求，不断加大创新投资，推进线上线下融合，向数据化、社交化、生态化的新零售模式转变，品质消费、技术创新、跨界零售正在不断推动行业转型变革。本书通过揭示零售商创新性对顾客契合行为的先行作用可以为零售业界带来一些启发。**，本书可以提供一种新方法来监控核心交易之外的顾客行为，对顾客契合行为的形成机制的理解能够让零售商制定更有针对性的创新策略。第二，有助于零售商加强对顾客心理过程的洞察，并根据顾客契合的整体情况和环境特征安排适宜的契合营销策略，对于零售商构建用户社群、打造社交化商业生态具有积极意义。 1.4 国内外研究现状及发展动态分析 1.4.1 零售创新 创新（innovation）起源于拉丁语innovare，词义为引入新事物或在原事物上实现改进（Tidd，2001）。在企业视角下，创新被定义为在企业运营中产生、发展并实践一种新思想或行为，涵盖产品、服务、设备、生产流程及管理系统等多个方面（Damanpour，1991）。在以往零售创新相关研究中，一类研究关注创新的外部效用，探究了消费者对创新的接受意愿（Cai and Mardani，2023；Düzenli and Feleko?lu，2023；Hsiao and Lin，2023；Selter et al.，2023）。另一类研究强调了零售业对创新的需求，开始重视该领域的创新管理方法。从创新实践来看，零售创新可以分为新的商业模式、新的零售业态、应用新的商业技术和追求增长机会的全新理念四种主要类型（蒋侃等，2021）。 商业模式创新通过目标市场识别与更多的利益相关者建立联系，并将客户需求与产品相匹配，从而为客户创造新的价值并从市场中获取价值（Coffay and Bocken，2023）。在Sorescu等（2011）提出的零售商业模型中，零售商业模式创新被分解为活动组织、活动执行和契合激励三个组成部分，零售商可以采用运营效率、运营效用、顾客锁定、顾客效率、顾客效用、顾客契合六种具体方法来创新他们的商业模式。 零售业态是零售商与顾客互动的全部接触点及其集合的呈现方式，如百货商店、专卖店、便利店、折扣店、超级市场、网络商店等，创新的零售业态能够增强产品展示效果以吸引客户并产生销售（Gauri et al.，2021）。近年来，零售商利用信息技术和自有品牌推动跨渠道整合，逐步向全渠道零售和社交商务演进（Cao and Li，2018；Chang and Li，2022）。由于零售业态创新影响顾客价值创造活动，因此，必须从整体过程考虑影响顾客体验的各个环节，包括分类、销售、设计和氛围、流程创新、信息技术、新媒体等（Hristov and Reynolds，2015）。基于此，零售业态创新必须采用结构化的制定流程，并遵循特定的零售业务旅程，保证接触点的体验转换以及品牌、组织过程、结构和行为的一致性（Botschen and Wegerer，2017；蒋侃等，2021）。 新的零售技术增强了零售商对消费者体验的洞察力，并有效地实现了利益相关者的期望（Guha et al.，2021）。在沟通过程中采用基于技术变革的新方法可以使管理者设计出对消费者具有创新性并与其需求匹配的服务，将欠发达市场转变为高潜力商业市场（Jiang et al.，2022）。在零售业发展过程中，以品类和技术为核心的功能性解决方案推动了百货商店、邮购目录、折扣商店和网上商店四次零售变革（Pinto et al.，2017）。在每次变革的初始阶段，技术解决方案扩大了现有商店提供的标准化产品的范围，在第二阶段则通过供应链创新及供应链网络实现复杂产品的供给（Grewal et al.，2017a）。 零售理念创新是商业哲学层面的变革，即重新确定新的愿景，不仅采用新的方式，而且基于新的理由和意义，通过一种新的价值主张，使零售创新提升到了更高的层级（Pinto et al.，2017）。为了在意义上进行创新，产品及服务不仅要表现出质量，还要表现出吸引力，能够讲述故事，并使消费者以拥有其为荣（*冠楠等，2021）。Verganti（2008）提出的设计驱动型创新模型认为，服务创新应以产生新策略的能力为前提，为消费者创造新的价值主张。对于零售商而言，意义可以创新，甚至是根本性的创新，技术、市场和意义构成零售创新战略的三个价值创造驱动因素。每种产品或服务，除了其功能和性能，还应具有激励客户购买和使用它的意义（Pinto et al.，2017）。换而言之，技术解决方案只包含零售服务创新的功能维度，当消费者的需求是确定的、性能是给定的，企业可以通过提供解决方案进行竞争。当人们需要面对充满机遇和错综复杂的环境，他们会产生更高层次的需求。在这种情况下，企业通过帮助人们理解什么是对他们有好处的东西，即创造新的意义来进行竞争（陈劲和*冠楠，2018；*冠楠等，2020）。 1.4.2 智能零售创新 智能零售推动了消费者的购物方式和流程重构（Vrontis et al.，2017），并作为一种新的零售格局受到广泛关注（Pantano et al.，2018）。在智能零售中，零售业将线上线下场景与多渠道相融合，运用新的技术解决方案以提高整体业务运营效率，支持消费者与各类创新技术互动并改善其购物体验，为消费者创造*特的价值（Willems et al.，2017），实现了购物优化、体验创造及意义变革。 在购物优化方面，各类智能技术为零售业优化供应端到需求端的整体供应链提供了支持，通过重新配置新技术及资源，使购物流程“更智能”（Shankar，2018；Shankar et al.，2021）。具体而言，零售商基于海量数据的高级算法（如机器学习、深度学习和神经网络）（Cao，2021），借助计算机视觉、传感器融合、面部识别、产品跟踪、产品识别结算等智能技术实现无人零售、数字人、AI语音助手、智能货架、虚拟购物车等新功能，完成了购物旅程的个性化、智能化和流畅性优化（Chang and Chen，2021；Chen and Chang，2023；Grewal et al.，2020），为消费者提供了前所未有的购物解决方案（Guha et al.，2021），从而提升了消费者的满意度和价值感知（Grewal et al.，2017b）。 在体验创造方面，
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