伴随着现代社会日益剧烈的工作竞争压力和无限享受目的的生活方式，网上购物已成为人们群体生活中的必然方式。就物流运输(尤其是配送)服务而言，客户更加关心物流运输的服务质量。对这一问题的研究已成为一个热点问题，如Reichheld等曾对美国15个行业进行调查，表明客户保持率增加5％，行业平均利润增加幅度为25％～85％[1]。加强对这一问题的研究，有利于进一步提高物流经营企业的服务质量，从而获得客户的忠诚和不断增加的服务客户的长期效益。 一、研究设计与方法 (一)问卷设计与调研情况 本研究采用调查问卷的方式收集原始资料。结合有关国内外网购物流运输环节相关事项感知形象研究文献资料，共总结出13项感知形象满意度评价指标，并以此为主体设计了调查问卷，问卷还包括了人口学统计特征、客户对网购方式的熟悉度调查内容。研究对象为在陕西的网上购书群体，问卷调查时间为2011年10月～11月，采用随机发放问卷并当场收回的方式，同时也结合深度访谈。主要调查地点为客户较为密集的陕西省图书馆、小寨汉唐书城、大雁塔广场、南二环附近的大学、陕西省历史博物馆、钟楼书店等。本次调查共发放问卷180份，收回有效问卷163份，有效率分别达90.56％，再运用SPSS 16.0软件对原始数据进行可靠性分析。一般而言，Cronbach's Alpha系数大于0.5且小于0.7时，认为可靠性一般，可作进一步分析。将我们的调查数据输入软件，分析结果显示Cronbach's Alpha值为0.792，大于Nunnally等研究推荐的0.7[2]，说明本次调查在客户感知形象满意度上具有较高的内在信度。 (二)研究综述及其研究方法的确定 1.研究综述 当前的研究中，影响较大的主要有刘祥熹等，从关系价值与关系品质角度探讨了品牌形象对消费者满意度与忠诚度之影响[3]，Richard等基于消费者行为视角研究客户满意度[4]，Gronroos对追逐利润企业的客户关系管理问题提出了研究动态的关系质量[5]，Tam研究了消费者行为的意图对服务质量、知觉价值、顾客满意度的影响[6]，分别从不同的角度对这一问题做过不同程度的研究，但对网购物流运输均未涉足。 2.研究方法的确定 目前，国外的研究方法主要有：因子分析、聚类分析、重要性-表现性分析等。国内的研究方法主要有：层次分析法、因子分析法、模糊综合评价法、神经网络分析法和多元回归分析法等[7-8]；根据美国的ASCI指数构建的TSCI指数、结构方程模型、SERVQUAL模型；邓聚龙提出的灰色系统中的灰色关联分析法。运用灰色关联分析法在进行系统分析时，弥补了用数理统计方法分析的缺憾(即数理统计方法中的回归分析、方差分析和主成分分析，要求有大量样本，而且要求具有典型的概率分布，这在实际工作中往往难以满足)，而且灰色关联分析法能够克服客观事物或因素之间相互关系比较复杂、得不到全面信息、不容易形成明确概念的缺陷；能够将评价因素之间的不完全确知关系进行白化，对信息不精确、不完全确定的小样本系统进行明显的理论分析。客户满意度的研究是通过对客户进行问卷调查而获得的信息，调查的对象只是部分客户，而且客户个人统计学特征上的差异使问卷所获得的信息产生异同，这些问题恰恰是灰色关联分析法可以解决的[9]，因此本文选用灰色关联分析法。 3.研究数据与工具 本文基于2011年中央高校基本科研业务费专项资金重点项目《网络环境下运输企业服务运营管理研究》调研数据，使用灰色关联分析法，运用SPSS16.0及EXCEL软件，结合已有研究经验对客户感知因子打分的数据进行分析。 二、客户感知形象满意评价分析 (一)确定数据分析序列 确定比较序列(子序列)
。比较序列对应的是问卷调查中基于网购运输环节设计的13个网购物流运输环节相关事项感知形象的满意度评价指标，该指标采取态度量化法，即采用李克特量表法，分别对5级态度“非常不满意、不满意、无所谓、较满意、很满意”赋予1，2，3，4，5的值。对问卷获得原始数据运用加权平均法(式1)得出每一指标的综合得分。
其中：s为客户感知满意实际值，
为给感知因子各指标打i分的客户百分比，i=1，2，3，4，5。由式(1)得表1。 参考数列(母序列)
=｛
(i)｜i=1，2，3，…，13｝，
(i)为第i个因子很满意期望值。一般认为客户未进行网购之前，对客户的网购运输环节各方面内容期望值都是最高的，故将每个指标的最大值设为评价标准较为科学合理。
