1. 引言
1.1. 研究背景与意义
1.1.1. 研究背景
在物流领域，优质的服务与良好的客户体验是企业立足与成长的根本。不断提高服务水平，不仅是物流及其关联行业实现长远发展的必要条件，也是企业构建核心竞争优势的关键举措。电商物流业拉动的产业规模庞大，提供大量的就业机会，它可以将物品递送、资金流通和文化传播等功能融合在一起，是一个在现代社会中无法被取代的基础产业。
1.1.2. 研究目的
本论文通过对电商物流公司进行服务质量评价研究，运用SERVQUAL评价模型等方法，构建适用于本论文的电商物流服务质量评价体系，通过分析电商物流公司目前面临的主要问题，并提出相应的解决措施，以达到对电商物流公司服务质量的最优化，以提高其工作效率、降低其电商物流费用、增加其经济效益的目的。
1.1.3. 研究意义
本研究能够从消费者视角对电商物流服务中出现的问题给予更多的关注，进而推动中国电商物流服务水平的提高，为消费者提供在线购物的愉悦体验。并且本文采用了问卷调查的方式，对顾客评估电商物流服务质量展开了有效的评价，从而可以找出该企业存在的问题以及需要改进的地方，为企业的发展提供了一些借鉴。
1.2. 国内外研究现状
1.2.1. 国外研究现状
自70年代以来，国外就对服务质量进行了研究。“客户与管理”的关系是20世纪80年代在欧洲出现的一个新概念。此概念的提出是指企业要想获得更多的收益，应首先依赖于对顾客的服务质量。这种思想在美国得到了进一步的发展，公司邀请顾客来评估他们的产品或服务，并在评价的基础上对客户的满意程度进行分析。国外的许多学者认为，通过优化企业的服务质量，可以提升顾客满意度，从而提高公司的利润。目前，对于物流企业的服务质量优化、顾客满意度的研究已有很多。
Gupta (2021)在设计物流服务评价体系过程中，创造性地将企业可持续性要素融入其中，最终形成的整合指标体系展现出良好的评估效能[1]。Zenezini (2020)以城市物流发展为研究焦点，主张将地方公共政策因素纳入城市物流服务质量的考察范畴，并系统揭示了其双向作用机理[2]。Revindran (2020)等通过实证分析明确了物流服务质量的关键维度，将时效表现、产品品质及逆向物流质量确立为评价核心[3]。Ali等(2022)开发了一套新型物流服务质量(SLSQ)量表，用于对新兴国家物流服务提供商的绩效进行测评[4]。Ekici (2019)借助贝叶斯模型建立了跨国物流服务质量的评价体系，其研究表明，推进科技创新与加大教育投入是政府与企业提升物流服务质量的关键战略举措[5]。
1.2.2. 国内研究现状
尽管相对于其他国家，我国在服务质量方面的研究相对滞后，但已有很多有价值的研究结果。翟小可(2019)系统融合SERVQUAL模型与LSQ理论框架，重新构建了涵盖“服务便利、可靠、时效、关怀、经济与安全”六维度的评价体系，为农村电商物流服务质量提供了有效测度工具[6]。山红梅(2018)从快递投诉成因出发，对传统SERVQUAL模型进行理论创新，引入以客户满意为导向的“便利性”与“安全性”指标，实现了对快递服务质量的综合评价[7]。黄钰婷(2023)运用熵权法对四川物流业的绿色发展状况进行了量化评估，并采用多元回归分析对相关驱动因素进行了识别[8]。褚衍昌等人(2021)通过DEA-Malmquist模型对制造与物流两业的全要素生产率进行了测算，并运用灰色关联方法分析了两者间的协同关系[9]。李明会(2021)基于SERVQUAL理论框架，从用户体验维度构建了评价众包物流服务竞争力的指标体系[10]。
因此，本论文将以电商物流业为例，通过查阅大量的文献资料，运用问卷法，SERVQUAL模式，对电商物流企业的物流服务进行进一步的优化与管理，以期为其在激烈竞争的电商物流行业中取得更好的成绩，使其在电商物流市场的竞争环境中脱颖而出。
2. 电商物流公司服务质量评价体系构建
2.1. 指标设计
2.1.1. 一级指标设计
经过广泛的文献查阅并参考SERVOQAL模型的维度设计，初步确定了本文中电商物流服务质量的量表维度，结果如下表1。
Table 1. Summary of primary indicators for e-commerce logistics service quality
表1. 电商物流服务质量一级指标整理
评价依据 |
指标内容 |
服务过程，服务绩效，服务能力 |
服务绩效、服务过程、服务能力评价 |
顾客 |
内部顾客，外部顾客 |
电商物流过程 |
顾客反应、库存管理、供应管理、运送管理、分销运作 |
SERVOQAL和完善 |
① 有形性、可靠性、反应性、协作性、经济性 ② 响应性、可靠性、信息性和专业性 ③ 有形性、可靠性、反应性与灵活性、安全性、移情性、信息性、服务价格 ④ 可靠性、响应性、有形性、安全性、信息性 ⑤ 可靠性、响应性、经济性、保证性、移情性、有形性 ⑥ 经济性、可靠性、时间性、信息性、移情性 |
按照表1所示，SERVQUAL模型共有五个维度：保证性，有形性、可靠性、移情性、响应性。根据之前的研究成果及当前电商物流行业的发展情况，对此作了如下修正：
(1) 将可靠性和保证性合并；(2) 将有形性、响应性、移情性保留；(3) 增加经济性和信息性；(4) 增加补救性。
2.1.2. 二级指标设计
将二级指标确定为有形性、可靠性、响应性、移情性、信息性、经济性和补救性，根据对各个维度进行的分析和搜集大量相关资料，已初步确认每个维度具体的指标，如表2所示。
Table 2. Summary of secondary indicator research
表2. 二级指标研究整理
维度 |
指标 |
有形性 |
1. 企业拥有先进的现代化设备 2. 企业拥有现代化的办公环境 3. 企业员工拥有良好的外在形象 4. 企业的网店较多、场地较大、环境良好 |
可靠性 |
5. 企业有良好的形象 6. 企业准确将物品送达保证物品无损坏 7. 物品发生丢失或损坏时能够得到较好的赔付服务 8. 企业员工具有专业化素质 9. 服务人员的态度良好 |
响应性 |
10. 快速响应顾客服务需求 11. 准确告知提供服务的时间 12. 及时处理误差 13. 顾客能很快地查到物品的跟踪信息 |
移情性 |
14. 能为顾客提供差别化服务 15. 企业会优先考虑顾客的利益 16. 与顾客保持良好沟通并关心顾客 17. 企业网点分布广泛便于为顾客服务 |
信息性 |
18. 能够及时追踪物品的电商物流信息 19. 物品电商物流信息是准确充足的 20. 出现意外情况物品电商物流信息能及时更新反馈 |
经济性 |
21. 企业收费与提供的服务性价比是合理的 22. 企业无违规收费现象 23. 退换货服务费用合理 |
补救性 |
24. 服务失误发生后，企业能积极主动承担责任，快速提供有效办法解决已经发生的失误 25. 企业设有明确的赔偿制度和流程，顾客可以得到及时赔付 |
3. 研究假设与调查问卷设计
3.1. 研究假设
本文采用文献研究法，同时根据现阶段电商物流服务质量状况的特征对该模型的维度和指标进行增删、修改和总结，最终从有形性、可靠性、响应性、移情性、信息性、经济性和补救性七个维度展开分析。综合以上研究分析，本文针对电商物流企业服务质量和顾客满意度的关系分别做出如下假设：
H1：有形性与顾客满意度有正向相关性
H2：可靠性与顾客满意度有正向相关性
H3：响应性与顾客满意度有正向相关性
H4：移情性与顾客满意度有正向相关性
H5：信息性与顾客满意度有正向相关性
H6：经济性与顾客满意度有正向相关性
H7：补救性与顾客满意度有正向相关性
3.2. 调查问卷的设计与发放
为了客观地评估电商物流公司的服务质量，并找出存在的问题，现开展一项调查研究。
1. 调查对象
调查邀请不同年龄层次约有250位参与者。
2. 调查问卷内容
调查问卷共分两个部分，第一部分为开头语，以及被调查人员的基本情况，共设计5个问题，如性别、年龄、收入、收发电商物流的频率等；第二部分为核心问题，由25个问题构成，第6~9个问题是关于有形性，第10~14个问题涉及可靠性，第15~18个问题是关于响应性，第19~22个问题是关于移情性，第23~25个问题是关于信息性，第26~28个问题是关于经济性，第29~30个问题涉及补救性，第31个问题涉及顾客满意度。这次关于电商物流公司服务质量的调查采用了满意度等级评价方式，包括以下选项：非常同意、同意、一般、不同意、非常不同意，受访者可根据自身情况选择。
3. 问卷发放
为使所获取的数据更具合理性，且具有较强的可操作性，此次发放的问卷以网上方式为主。制作在线调查问卷并发送到问卷星系统共250份。
4. 问卷回收
已有235份有效的调查问卷被收回，有效回收率94%。
4. 调查数据整理与分析
4.1. 样本特征分析
通过对客户问卷进行分析，基本情况见下表3所示。
Table 3. Survey questionnaire data
表3. 调查问卷数据
统计变量 |
分类 |
数量 |
比例 |
性别 |
男 |
97 |
41.28% |
女 |
138 |
58.72% |
年龄 |
20岁以下 |
34 |
14.47% |
20~40岁 |
164 |
69.79% |
40~60岁 |
30 |
12.77% |
60岁以上 |
7 |
2.98% |
收入 |
3000元以下 |
134 |
57.02% |
3000~5000元 |
43 |
18.3% |
5000~7000元 |
27 |
11.49% |
7000元以上 |
31 |
13.19% |
是否使用过电商物流 |
是 |
234 |
99.57% |
否 |
1 |
0.43% |
使用电商物流频率 |
5次以下/月 |
34 |
14.47% |
5~10次/月 |
48 |
20.43% |
10~15次/月 |
140 |
59.57% |
15次以上/月 |
13 |
5.53% |
据表3显示，调查对象中男女比例分别为58.72%和41.28%，女性对电商物流的使用略高于男性；年龄方面，以20~40岁年龄段的受访者最多，占比达到了69.79%，反映出年轻人是电商物流需求的主要消费群体；在收入方面，75.32%的调查对象收入在5000元以下，其中收入在3000元以下的占比为57.02%，3000~5000元之间的占比为18.3%；调查对象基本上使用过电商物流业务，占比99.57%；使用频率大多数为一个月15次以内，占比为94.47%。
总体而言，本次调查显示，年轻人是最主要的电商物流服务消费群体，其中包括学生和白领。调查结果还表明，这些人使用电商物流服务的频率大都为每月十几次，且主要活动是网上购物。因此，可以说网上购物已成为推动电商物流服务发展的重要因素。
4.2. 信度与效度分析
4.2.1. 信度分析
根据表4可得，信度系数为0.946，超过了0.8的标准，说明研究数据具有高度的信度。关于删除某一题项对α系数的影响，结果表明信度系数并未明显上升，故不建议删除任何题项处理。由此可知，数据的可靠性较高，适合用于深入分析。
Table 4. Cronbach’s reliability analysis
表4. Cronbach信度分析
量表 |
问卷目录 |
Cronbach’s α系数 |
服务质量 |
有形性 |
Q6, Q7, Q8, Q9 |
0.73 |
可靠性 |
Q10, Q11, Q12, Q13, Q14 |
0.827 |
响应性 |
Q15, Q16, Q17, Q18 |
0.771 |
移情性 |
Q19, Q20, Q21, Q22 |
0.783 |
信息性 |
Q23, Q24, Q25 |
0.709 |
经济性 |
Q26, Q27, Q28 |
0.715 |
补救性 |
Q29, Q30 |
0.76 |
4.2.2. 效度分析
为了检验所收集的资料的准确性，采用了效度分析的方法，通过综合分析KMO和Bartlett等指标，对相关数据进行了检验。分析结果如下表5所示。
根据表5的分析结果可以知道，所有研究项目具有较高的共同值，都超过了0.4，这表明能够有效地从这些项目中提取信息。此外，KMO值为0.931，高于0.9，说明使用的数据具有高效度。
通过对问卷进行信效度检验，我们可以综合评估问卷的整体质量，并确定其内容具有可靠性和有效性。
Table 5. Validity analysis results
表5. 效度分析结果
KMO取样适切性量数 |
0.931 |
巴特利特球形度检验 |
近似卡方 |
5484.306 |
自由度 |
325 |
显著性 |
0.000 |
4.3. 一致性检验
对于问卷数据的信效度分析完成后，还需要进行一致性检验。本文采用ICC组内相关系数检验，进行多次数据一致性情况的分析。结果见表6。
Table 6. Intraclass correlation coefficient (ICC) results
表6. ICC组内相关系数结果
一致性 |
ICC组内相关系数 |
95% CI |
平均度量ICC (C, K) |
0.852 |
0.807~0.891 |
C表示一致性，K表示平均度量 |
通常情况下，ICC值大于0.75则说明一致性高，0.40~0.75之间为一致性较好，0.4以下说明一致性差；表6中ICC值为0.852，大于0.75，说明数据一致性高。
4.4. 结构方程模型
结构方程模型(SEM)：结构方程模型(Structural Equation Modeling，简称SEM)是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。文中所展示的结构模型如图1所示。
Figure 1. Structural equation model
图1. 结构方程模型
4.4.1. 拟合检验
本文的研究模型主要是基于AMOS软件绘制客户对电商物流企业服务质量评价的SEM模型：首先通过检验SEM的拟合度；其次分析模型的标准化路径系数；最后进一步对电商物流企业服务质量的影响因素展开分析。
Table 7. Model fit results
表7. 模型拟合结果
拟合标准 |
参考值 |
检验结果 |
χ2/df |
1~3 |
2.013 |
GFI |
>0.9 |
0.942 |
AGFI |
>0.9 |
0.902 |
RMESA |
<0.08 |
0.064 |
CFI |
>0.9 |
0.914 |
拟合结果如上表7所示：其中χ2/df的值为2.013小于3，RMSEA小于0.08，GFI、AGFI及CFI均大于0.9，该值表示良好的程度，说明该模型的适配度良好。
4.4.2. 路径系数检验
对整体模型进行路径系数检验，如表8。结果显示：在显著性水平0.001下，在有形性、可靠性等方面对电商物流企业服务质量均有正向显著的影响，假设H1~H7均成立；在显著性水平0.001下，服务质量对顾客满意度具有显著影响。
Table 8. Standardized path coefficients and significance analysis of the model
表8. 模型标准化路径系数与显著性分析
|
Estimate |
S.E. |
C.R. |
|
结论 |
补救性<---服务质量 |
1.000 |
0.133 |
9.376 |
*** |
接受 |
经济性<---服务质量 |
1.098 |
0.115 |
9.507 |
*** |
接受 |
信息性<---服务质量 |
1.218 |
0.124 |
9.853 |
*** |
接受 |
移情性<---服务质量 |
1.264 |
0.125 |
10.129 |
*** |
接受 |
响应性<---服务质量 |
1.258 |
0.125 |
10.062 |
*** |
接受 |
可靠性<---服务质量 |
1.240 |
0.127 |
9.749 |
*** |
接受 |
有形性<---服务质量 |
0.936 |
0.106 |
8.867 |
*** |
接受 |
满意度评价<---满意度 |
0.979 |
0.129 |
9.854 |
*** |
接受 |
注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平。
4.5. 相关性分析
Table 9. Analysis results of the correlation between service quality and customer satisfaction
表9. 服务质量与顾客满意之间的相关关系分析结果
变量 |
有形性 |
可靠性 |
响应性 |
移情性 |
信息性 |
经济性 |
补救性 |
顾客满意度 |
顾客满意度 |
皮尔逊相关性 |
0.544** |
0.652** |
0.659** |
0.643** |
0.556** |
0.544** |
0.435** |
1 |
Sig.(双尾) |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
个案数 |
235 |
235 |
235 |
235 |
235 |
235 |
235 |
235 |
注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平。
表9显示，服务质量各维度与顾客满意的相关系数介于0.4~0.8之间，为中度和中高度的正相关。整体服务质量与顾客满意的相关系数为0.756，属于中高度的正相关范围，表明电商物流企业服务质量与顾客满意存在正相关关系。从数据中还可以看出，可靠性、响应性、移情性与顾客满意的相关系数为中度正相关，可见电商物流企业服务质量的可靠、响应以及移情能比较显著地影响顾客满意度。根据上述描述可得，本文的7个假设成立。
4.6. 差异性分析
由表10可知，顾客满意度的p值小于0.05，说明不同收入的顾客在顾客满意度方面存在显著差异且具有统计学意义；此外，其他七个变量的显著性水平均大于0.05，说明不同收入在有形性、可靠性等七个因素上不存在显著差异。
Table 10. Homogeneity of variance test for variables across different income groups
表10. 不同收入在各变量上的方差齐性检验
|
统计a |
自由度 1 |
自由度 2 |
显著性 |
有形性 |
1.757 |
3 |
64.153 |
0.154 |
可靠性 |
2.092 |
3 |
62.284 |
0.086 |
响应性 |
2.826 |
3 |
63.410 |
0.051 |
移情性 |
3.489 |
3 |
62.940 |
0.052 |
信息性 |
3.886 |
3 |
64.009 |
0.051 |
经济性 |
1.306 |
3 |
60.253 |
0.551 |
补救性 |
0.176 |
3 |
68.599 |
0.912 |
满意度 |
2.627 |
3 |
64.802 |
0.046 |
4.7. 回归分析
假设B1，B2，B3，B4，B5，B6，B7为自变量，将顾客满意度作为因变量进行回归分析，结果见表11。由多元回归方程的近似结果可知，R2 = 0.857，调整后的R2 = 0.840，F = 50.127，Sig = 0.000，表明7个因子对顾客满意度的影响达到了显著度水平(P = 0.000 < 0.01)。
Table 11. Regression coefficients
表11. 回归系数
模型 |
未标准化系数 |
标准化系数 |
t |
Sig. |
B |
标准误 |
Beta |
(常量) |
0.148 |
0.134 |
|
1.101 |
0.003 |
有形性B1 |
0.216 |
0.043 |
0.259 |
5.344 |
0.004 |
可靠性B2 |
0.168 |
0.04 |
0.21 |
3.98 |
0.000 |
响应性B3 |
0.219 |
0.039 |
0.27 |
6 |
0.000 |
移情性B4 |
0.215 |
0.043 |
0.256 |
5.14 |
0.003 |
信息性B5 |
0.271 |
0.036 |
0.341 |
7.463 |
0.000 |
经济性B6 |
0.249 |
0.051 |
0.29 |
5.083 |
0.000 |
补救性B7 |
0.154 |
0.057 |
0.208 |
2.7 |
0.000 |
数据显示，7个维度的Beta系数均大于0，验证了假设H1~H7。因此，可以构建顾客满意与服务质量各个维度之间的多元回归数学模型：
(1)
式中：y为因变量，为一般公众对电商物流公司服务质量的评价；
(i = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)为7个自变量的因子值；
(i = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)为回归系数，表示各维度对y的贡献量。根据表11中的回归分析结果，电商物流公司服务质量评估模型可确定为服务质量 = 0.259 × 有形性 + 0.21 × 可靠性 + 0.27 × 响应性 + 0.256 × 移情性 + 0.341 × 信息性 + 0.29 × 经济性 + 0.208 × 补救性。
回归方程的最终结果表明，7个维度的回归系数分别为0.259、0.21、0.27、0.256、0.341、0.29、0.208，从而可得知经济性能够对服务质量产生较大影响。在消费降级背景下，经济性回归系数较高(0.341)反映了消费者对价格敏感度的显著提升——此时物流成本已成为消费决策的关键门槛，任何价格波动都会直接影响服务质量感知；而在消费升级趋势下，高系数则体现消费者对“合理价值比”的更高期待，即他们虽愿为优质服务付费，但要求价格必须与获得的服务价值严格对等。这表明无论消费环境如何变化，经济性始终是影响服务质量评价的基础性因素，只是其内涵从“最低价格”转向了“公平价值”，本质上揭示了现代消费者在价格与服务价值之间日益精细的权衡机制。因此 现阶段电商物流公司需要着重强调服务质量的经济性来提升顾客满意度，并且根据新时代的顾客需求对电商物流企业的服务质量做出相应的改进策略。
5. 服务质量改进措施
5.1. 建立系统化培训认证体系，统一服务形象标准
针对员工专业形象建设，建议实施“三级培训认证”制度：新员工需完成为期2周的标准化培训，内容涵盖统一着装规范、标准化服务话术及专业操作流程，通过考核后获得上岗资格；在职员工每季度参加8学时的专项提升培训，重点强化异常情况处理与客户沟通技巧；管理层每月参与服务案例研讨会。同步推行“服务形象可视化”工程：为所有一线员工配置带有公司标识的智能工装，内置服务计时与定位功能；配送车辆统一张贴服务监督二维码。建立“客户评价即时反馈”机制，将服务形象评分纳入月度绩效，形成“培训–执行–监督”闭环管理体系。
5.2. 推行全链路包裹监管与责任追溯机制
建议构建“三段式责任追溯系统”：将物流过程划分为仓储、运输、配送三个责任阶段，每个环节交接需通过智能设备双确认。开发“包裹生命体征监测平台”，为高价值商品配备可重复使用的物联网传感器，实时监控位置、温湿度、震动数据，异常情况自动推送预警至管理终端。建立“阶梯式问责制度”：首次货损由保险公司快速理赔，二次发生启动责任段调查，三次以上追究管理责任。同时设立“服务质量保障基金”，对确属公司责任的损失，在24小时内先行垫付，后续再进行责任追溯。每月发布各环节完好率排行榜，实行末位整改机制。
5.3. 实施智能时效承诺与主动告知系统
建议开发“动态时效预测引擎”，基于历史数据、实时路况、天气因素生成个性化配送承诺。在客户下单环节提供“时间窗选择”功能：设置2小时、4小时、次日达三档时效选项，分别对应不同运费标准。建立“四级主动告知体系”：订单确认后推送预计时段；发货时发送配送员信息；到达前1小时推送精确时间窗；延迟15分钟以上自动发送延误通知及补偿方案。在APP端增设“配送轨迹可视化”功能，客户可实时查看包裹位置与剩余配送时间。将时效准确率纳入区域考核，对连续三月达标率95%以上的团队给予专项奖励。
5.4. 构建客户价值分级服务体系
建议建立“三维客户价值评估模型”，根据消费金额、服务评价、合作时长将客户分为普通、优选、尊享三级。为不同级别客户配置差异化服务：尊享客户享受专属客服通道、2小时极速响应、免举证快速理赔；优选客户享有优先处理权；普通客户保证标准服务时效。开发“客户情绪识别系统”，通过对话文本分析自动识别不满情绪，触发服务升级流程。每月开展“客户体验优化日”，邀请各级别客户代表参与服务流程优化讨论。设立“个性化服务基金”，授权一线员工在一定额度内根据客户特殊情况提供灵活解决方案。
5.5. 建设智能信息平台与透明费用体系
建议在半年内建成“物流信息中台”，整合订单管理、运输跟踪、库存查询系统，实现状态信息秒级同步。推行“异常信息双通道推送”：系统自动识别异常包裹后，同时向客户推送安抚信息、向客服推送处理预案。建立“费用透明化展示机制”，在下单页面清晰展示基础运费、增值服务费、保险费等构成要素。推出“退换货费用优化方案”：根据客户等级提供差异化运费险补贴，对优质客户实行免举证退换货。开发“费用争议快速处理通道”，客户可通过APP上传凭证，系统在30分钟内生成审核结果。每季度发布费用优化报告，公示降费举措实施成效。
5.6. 建立标准化赔偿流程与快速赔付机制
建议制定《电商物流赔偿标准化手册》，将常见损失情况归纳为12类标准场景，每类明确责任界定标准、赔偿计算公式及所需证明材料。开发“智能理赔系统”：客户通过APP上传损失凭证后，系统通过图像识别自动匹配赔偿场景，500元以下小额理赔实现自动审核、即时到账。建立“赔偿处理三级时效标准”：普通案件48小时处理，重大案件72小时处理，争议案件启动7日专家委员会审议。设立“赔偿服务监督小组”，由客服、运营、法务及客户代表组成，每月随机抽查20%赔偿案例。将赔偿满意度纳入区域负责人年度考核，与晋升评优直接挂钩。
6. 结论
本文以电商物流公司为研究对象，聚焦电商经济背景下物流服务的核心价值，系统分析了行业服务质量现状及存在的突出问题。在借鉴前人研究成果的基础上，构建了包含有形性、可靠性、响应性、移情性、信息性、经济性与补救性七个维度的电商物流服务质量评价指标体系，其中特别强调了经济性维度在电商竞争环境中的关键作用。通过问卷调查法收集数据，并运用SPSS软件进行信效度检验与权重分析，验证了指标体系的科学性与适用性。研究发现，当前电商物流服务在信息透明度、异常处理效率、个性化关怀及赔偿机制等方面存在明显短板，这些短板直接影响消费者体验和电商企业的复购率与客户忠诚度，进而制约电商经济的健康发展。针对满意度较低的指标，本文从提升员工专业形象、优化服务流程、提高时效管理、强化以客户为中心的服务理念、完善信息平台功能及建立标准化赔偿制度等六个方面提出了具有可操作性的改进策略，为电商企业通过提升物流服务质量来增强核心竞争力、降低运营成本、提高转化率提供了理论依据和实践指导。
需要指出的是，本研究虽取得了一定成果，但仍存在不足之处。所构建的评价指标体系虽然通过了初步验证，但其在不同类型电商企业(如平台型、自营型、社交电商等)、不同业务模式及不同发展阶段下的普适性和有效性仍需通过更广泛、更长期的实证研究进一步检验。特别是在指标体系各维度权重的动态调整机制方面，尚未建立基于电商促销周期、市场竞争态势和消费者偏好变化的动态适应模型。同时，随着电商经济的深度数字化转型，传统服务质量评价方法在即时性、精准性和预测性上面临挑战。
随着物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的快速发展与应用普及，电商物流服务质量的评价机制将迎来革命性变革。建议后续研究重点关注如何通过网络信息技术构建全员参与、全流程覆盖的智能评价体系，以支撑电商经济的精细化运营。例如，通过API接口实时采集电商交易数据与物流各环节操作数据，利用机器学习算法建立成本–服务质量平衡优化模型，助力电商企业实现效益最大化；开发基于区块链技术的不可篡改服务质量与交易追溯系统，增强电商平台可信度；构建包含消费者、商家、物流服务商等多方主体的去中心化评价与信用网络，完善电商生态系统。这种技术驱动的评价体系不仅能实现评价过程的自动化、实时化，还能通过对海量电商–物流融合数据的深度挖掘，量化服务质量对消费者购买决策、客单价及留存率的具体影响，发现潜在的服务瓶颈与改进机会，实现从被动响应到主动预防的服务质量治理模式转型。最终推动电商物流服务向更智能、更透明、更具弹性的方向发展，为电商经济的高质量发展提供坚实的物流基础保障。