实证研究的重点在于揭示百货商店属性→顾客满意度→顾客忠诚度的关系，即百货商店的哪些属性最受顾客关注？哪些属性的改进与创新最能激发顾客的满意与重复购买行为，从而增加企业的盈利能力？两项研究的难点凸显出来，一个是如何设定百货商店的属性集，即消费者在购物时受到哪些要素的影响，这些要素的改变可以引起他们感知质量的变化，而且这些要素应是企业可以控制的？第二个是如何用可靠的研究方法揭示从属性到满意度再到忠诚度的量化关系？经过讨论，我们决定采取焦点访谈会的方法来定性描述、提炼消费者感知的商店属性，通过调研数据定量研究各属性对消费者行为的影响系数。整体研究流程包括测量量表开发、模型设计、样本设计、数据获取、数据分析。
12.3.1 测量量表开发
与以往国内的零售创新研究不同，我们不是从零售商角度，而是从顾客出发，由顾客说出自己对服务深层的经历、感知、态度及期望，成为我们研究的起点。因为，顾客参与能够更好地体现顾客复杂而微妙的需求，能形成更有价值的创新概念和原型（陈劲等，2006），这也是从用户需求角度建立创新模型的关键。我们采取消费者焦点访谈会的方法来挖掘影响消费者购物满意度的具体属性，然后通过问卷预调查数据来提取影响购物满意度的抽象维度。具体属性（要素）与抽象维度都包含着对企业创新具有启发作用的策略、战略层面的信息（RUST，1995）。
1.焦点访谈会
焦点访谈会（FOCUSGROUP）是深入挖掘影响顾客满意度要素的一种有效的定性研究手段，与面对面的个人访谈相比，它更能利用小组成员之间的良好互动，使参加者自然流露出真实想法。我们共组织了两场小组座谈会，每场座谈会由8～10位有百货商店购物经验的消费者组成。参加者中女性与男性比例为1.5∶1，每组小组座谈会的持续时间为一个半小时，在座谈会主持人的引导下，消费者围绕购物前、购物中、购物后各个阶段的购物经验进行了充分交流。我们对两组座谈会的全程进行了录像，座谈会后我们又将座谈会的内容整理出了文字资料。根据这两组座谈会的所挖掘出来的内容，最后得到了总共55个测量指标，其中包括满意度和忠诚度（预测购买行为）的测量指标以及影响购物满意度的众多指标。以此为基础，我们制作了定量调查问卷，采用10级量表来对每个指标进行评价，1分为最低，10分最高，以供预调查使用。
2.预调查
我们通过路面拦截的方法在北京几家大型百货商场门前随机调查了100名购物者，来对定性研究获得的测量指标进行因子提取。通过对数据进行探索性因子分析，结果显示影响满意度的指标可以分成12个因子，每个因子的特征根均大于1.经过指标提炼，最终保留了47个测量指标来反映这12个因子。除满意度（4个指标）、忠诚度（3个指标）两个因子外，基于各具体指标的实际意义，我们将影响满意度的10个驱动因子定义为企业形象（4个指标）、购物便利（5个指标）、商店环境（4个指标）、商店设施（3个指标）、人员服务（6个指标）、商品层面（5个指标）、感知价值（5个指标）、结账过程（3个指标）、商店政策（3个指标）和售后服务（2个指标）。
12.3.2 模型设计
本研究的模型设计以RUST等（1995）服务创新盈利模型为基础。不同的是，RUST将顾客重复购买意向作为衡量一项创新是否可行的关键指标，而我们的研究中用忠诚度取代重复购买意向，因为忠诚度不仅包括了重复购买意向，还涵盖了口碑传播以及价格容忍力两个指标，对于企业未来的盈利能力更具预测性。另外，RUST模型中提出的感知质量，我们用所开发的百货商店顾客感知质量的10个维度所代替。即感知质量是指由百货商店提供的影响顾客满意度的全部因素，感知质量直接影响总体满意度，而满意度又直接影响忠诚度。影响满意度的各个驱动因素可能存在一定的相关性，但是由于我们在提取因子时是基于探索性因子分析，所以各因子之间的相关性不会太大。模型设计。
12.3.3 样本设计
我们选择了20家在中国百货协会年度统计表中利润总额居前50位，销售总额超过10亿元人民币的百货商店单体店。这20家百货商店包括大连商场、武汉广场、中兴沈阳商业大厦、重庆百货大楼、广州百货大楼、杭州大厦购物中心、山东银座商城、青岛利群商厦、北京王府井百货大楼、北京赛特购物中心、北京翠微大厦、北京燕莎友谊商城、南京新街口百货、上海太平洋百货徐家汇店、北京百盛商场复兴门店、无锡商业大厦、上海第一百货商店、上海第一八佰伴、上海东方商厦、上海新世界商场，经营范围总共涉及12个城市。这20家商店基本可以代表我国百货业发展的最高水平。每一家百货商店的设计样本规模为250～500名消费者。
本次调查是以清华大学经济管理学院中国零售研究中心的名义进行的，采用的方法是路面拦截访问（INTERCEPTINTERVIEW）。调查一共花费一个月的时间，最后完成有效问卷7482份。在全部样本中男性和女性顾客比例基本一致，分别为49.0%和49.4%（少量数据缺失）；18～40岁的顾客占总样本的82.1%以上；高中至大学学历的顾客占到总样本的85.3%；家庭年总收入在1万～8万元的占总样本的72.2%；家庭人口在3人以上的占82.2%。
12.3.4 量表效度检验
获取数据后我们进行了量表的验证性因子分析，来检验前面提取的影响满意度的10个因子是否稳定合适。给出了竞争模型方法检验的结果。结果显示，卡方自由比（χ2／DF）小于2.0，RMSEA和SRMR均低于0.08的临界值，CFI、GFI和AGFI高于0.80的临界值，因此将40个测量指标分为10个因子是合适的。
12.3.5 量表可靠性检验
我们对量表的可靠性进行了检验。给出了CRONBACH’Sα的检验结果。我们可以看出所有结构变量的α值都超过了0.7的要求，说明观测变量可以比较一致地反映结构变量。
12.3.6 数据分析
1.模型总体拟合情况
我们将调查数据载入的模型，采用偏最小二乘法（PARTIAL LEASTSQUARE，PLS）来对模型进行估计。与结构方程方法相比，偏最小二乘法是满意度研究中使用最多而且最为合适的方法。沿用满意度指数模型的研究惯例，我们将原来十分制的观测变量和结构变量的分值转换成了百分制的变量，这样做对变量间的关系没有影响，但是便于模型的解释。模型包括两个子模型，即满意度子模型和忠诚度子模型。满意度子模型由10个影响要素结构变量进行解释，而忠诚度子模型只由满意度一个结构变量进行解释。满意度子模型的R2为0.652，忠诚度子模型的R2为0.649，说明模型数据的拟合情况还是比较好的。
2.影响百货商店购物满意度的维度
PLS模型的结果，为了研究需要，我们还列出了国内百货商店在各结构变量上的平均分值以及这些平均分的排序情况。从模型结果中我们可以看出，除了商店设施外，其他9个维度对满意度都有显著影响；满意度对忠诚度也有显著影响。因为我们做了百分制转换，所以模型的系数都比较小。
首先，我们分析对满意度的影响。对满意度影响最大的因素为商店政策，商店政策提高一个单位，满意度将提高0.30个单位；其次，为企业形象、售后服务、感知价值和人员服务，影响系数分别为0.16、0.16、0.11和0.09；再次为商品、商店环境、结账过程和购物便利，影响系数分别为0.07、0.06、0.03和0.03；商店设施的影响不显著。对满意度影响最大的维度应是百货企业最应投入、改善与创新的方面。一个有意义的发现是，影响满意度最重要的前五个维度其行业平均表现并不理想，其行业平均分排序依次为8、2、6、9、5，也就是说，在消费者最为关注的前五个方面除企业形象外，百货企业的表现反而较差。
其次，分析满意度对忠诚度的影响。满意度对忠诚度的影响非常大，高达0.89，这和国内外的多数研究结果一致。能否拥有一批忠实的顾客群，对于百货企业的稳定持续发展至关重要。忠诚顾客通过口碑宣传、重复购买、低价格敏感反应成为企业的重要利润来源。而获得忠诚顾客的前提条件就是让顾客满意。
3.影响百货商店购物满意度的属性
RUST等人（1995）的研究中着重指出，分析顾客满意度的形成机制时要深入到过程、属性层面，为服务企业创新提供直接的可控制变量。因此，我们不但通过维度层面的分析为百货企业创新提供战略改进思路，而且进行了属性层面的分析，为制定具体创新策略提供线索。我们计算了百货商店不同属性影响满意度的路径系数，并剔除了与企业形象有关的4个属性（企业难以在短期内改进或创新），按照影响力从大到小的顺序，选取了40个属性中的前20个属性。这20个属性是百货企业选择创新概念的优先集，针对这些要素制定明确的创新策略将更容易获得顾客的认可并取得成功。
12.3.7 结果与讨论
基于上面的数据统计结果，本研究提供了几个非常有价值的发现：（1）国内消费者去百货商店购物时最关注的维度依次是商店政策、企业形象、售后服务、感知价值、人员服务，而商店设施对购物满意度几乎没有影响。这说明消费者对心理性要素的重视大大高于对功能性要素的重视，即他们更看重商场的“软件条件”，而非“硬件条件”。（2）在消费者最为关注的商店政策、售后服务、感知价值维度上，调查的20家大型百货商店表现并不理想，相反，这些商店在一些不太重要的功能性要素上反而表现得更好。这是一个重要的研究发现，意味着国内的百货零售企业面临着创新的重要机遇，通过改进现有服务的关键环节来提高顾客满意度十分可行，中国百货零售企业在现有经营模式上创新仍有很大的空间。改善商店政策、加强售后服务、提升感知价值是中国百货商店进行创新的重要方向。（3）百货企业创新应从顾客的角度多发现问题，多获取信息，并将创新活动深入到服务过程、深入到管理细节。通过数据分析，本研究为国内百货企业创新提供了最重要的属性列表，这些属性是企业实际运营中需要加倍关注的方面，也是企业未来进行价值创新活动的关键环节。
