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195 June 2013 第十五卷 第二期 2013 6 月(pp.195234雲端 ERP 系統服務品質與持續使用意圖之研究 許麗玲 a 陳至柔 b, * 陳澔輝 a a 國立高雄第一科技大學資訊管理系  b 國立澎湖科技大學資訊管理學系 摘要 過去以資訊系統服務品質為主的相關研究大多著重在網站品質的研究上,少有對 於軟體即服務(Software as a Service, SaaS)之服務品質進行研究,因此本研究採用 Alexander et al.2012所整理提出的 SaaS-Qual 量表來衡量雲端 ERP 系統之服務品 質,並結合「期望確認理論」(Expectation Conrmation Theory, ECT),來探討雲端 ERP 系統之服務品質,對使用者滿意度與持續使用意向的影響,以讓此理論應用在 雲端運算的情境上更臻完整。 本研究以使用雲端 ERP 系統超過三個月之企業客戶為研究對象,共回收 143 有效問卷,並使用 PLS 進行統計分析,結果顯示多數假說均受到支持。本研究有以 下發現:(1)「雲端 ERP 服務品質」對於「確認程度」有正向顯著的影響;(2)「確認 程度」對於「知覺有用性」有正向顯著的影響;(3)「確認程度」對「滿意度」無正 向顯著的影響;(4)「雲端 ERP 服務品質」對「滿意度」及「信任」有正向顯著的影 響;(5)「知覺有用性」及「信任」對於「滿意度」有正向顯著的影響;(6)「知覺有 用性」、「信任」及「滿意度」對「雲端 ERP 持續使用」有正向顯著的影響。並根 據研究結果,提出管理意涵及實務建議業者參考。 關鍵詞:軟體即服務、服務品質、期望確認理論、持續使用意圖 * 通訊作者 電子郵件:[email protected] 感謝兩位匿名審稿人所提供之寶貴意見。 DOI: 10.6188/JEB.2013.15(2).02

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第十五卷 第二期 2013 年 6 月(pp.195~234)

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究許麗玲 a 陳至柔 b, * 陳澔輝 a

a國立高雄第一科技大學資訊管理系 b國立澎湖科技大學資訊管理學系

摘要

過去以資訊系統服務品質為主的相關研究大多著重在網站品質的研究上,少有對

於軟體即服務(Software as a Service, SaaS)之服務品質進行研究,因此本研究採用Alexander et al.(2012) 所整理提出的 SaaS-Qual量表來衡量雲端 ERP系統之服務品質,並結合「期望確認理論」(Expectation Confirmation Theory, ECT),來探討雲端ERP系統之服務品質,對使用者滿意度與持續使用意向的影響,以讓此理論應用在雲端運算的情境上更臻完整。

本研究以使用雲端 ERP系統超過三個月之企業客戶為研究對象,共回收 143 份有效問卷,並使用 PLS進行統計分析,結果顯示多數假說均受到支持。本研究有以下發現:(1)「雲端 ERP服務品質」對於「確認程度」有正向顯著的影響;(2)「確認程度」對於「知覺有用性」有正向顯著的影響;(3)「確認程度」對「滿意度」無正向顯著的影響;(4)「雲端 ERP 服務品質」對「滿意度」及「信任」有正向顯著的影響;(5)「知覺有用性」及「信任」對於「滿意度」有正向顯著的影響;(6)「知覺有用性」、「信任」及「滿意度」對「雲端 ERP持續使用」有正向顯著的影響。並根據研究結果,提出管理意涵及實務建議業者參考。

關鍵詞:軟體即服務、服務品質、期望確認理論、持續使用意圖

* 通訊作者 電子郵件:[email protected] 感謝兩位匿名審稿人所提供之寶貴意見。 DOI: 10.6188/JEB.2013.15(2).02

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究

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A Research on Service Quality & Continuous Usage Intention of Cloud ERP System

Li-Ling Hsu a Chih-Jou Chen b Hao-Huei Chen a

a Department of Information Management, National Kaohsiung First University of Science and Technologyb Department of Information Management, National Penghu University of Science and Technology

AbstractPrior studies of service quality about information system were mostly focused on the

quality of websites. There were few studies about service quality of SaaS. Therefore, this study adopts the SaaS-Qual scale from Alexander et al. (2012); combined with Expectation Confirmation Theory (ECT) to develop a research model that examines important factors affecting continuing use of cloud ERP system. We extended the variables of ECT to better explain the satisfaction and continuing use of cloud ERP system under cloud computing context.

With corporate users continuing use of cloud ERP system for more than 3 months in Taiwan as research subjects, data analysis is conducted via PLS statistical analysis, with 143 valid questionnaires returned. This study concludes six main results with using cloud ERP system, including: (1) Perceived service quality of cloud ERP is positively related to the extent of expectation confirmation. (2) Extent of expectation confirmation positively affects the perceived usefulness of cloud ERP. (3) Extent of expectation confirmation is not positively related to the extent of satisfaction. (4) Perceived service quality of cloud ERP positively affects the extent of satisfaction and trust of cloud ERP. (5) Perceived usefulness of cloud ERP and trust positively affect the extent of satisfaction. Finally, Perceived usefulness, trust and satisfaction all positively affect the extent of continuous usage intention of cloud ERP. On the whole, most of hypotheses were supported. Implications and practical suggests are also provided.

Keywords: Software as a service, service quality, expectation confirmation theory, continuous usage intention

1. 緒論

隨著資訊科技的迅速發展和網路化的趨勢,帶來全球化的服務商機,這不只包括

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企業對企業(B2B)、企業對個人(B2C)的服務,更包括滿足企業或個人的服務需求。由於科技的進步,使用者使用軟體服務,已經不在侷限於個人辨公室或是企業裡

的伺服器;服務提供者將可以跨越時間、空間與場所之限制,提供給使用者更便利、

貼心和即時的服務;透過科技的輔助,同時多工處理的模式將不在是趨勢,而將會變

成常態。使用者將可隨時隨地的使用服務軟體,以更快速、更便利的方式享受服務,

並能從中降低成本和獲取利潤。

軟體即服務(Software as a Service, SaaS)即是乘著這一波資訊演進的浪潮,已成為全球資訊軟體與服務廠商共同致力推動的軟體服務供應模式,再加上消費者及

企業客戶紛紛透過 Google、Yahoo!、Microsoft、IBM、Amazon、eBay及 Salesforce.com等雲端服務供應商,大量的使用 SaaS軟體服務型態,充分的顯示運用網路技術與資源共享的服務模式已經成為資訊服務產業的主流。Aalto University 於 2010年 11月的軟體產業調查報告顯示,SaaS廠商將會是軟體產業中成長最快速的廠商(Rönkkö et al., 2010);資策會產業情報研究所(MIC)預估,全球雲端服務市場規模將從 2009年的 104億美元成長至 2014年的 420億美元,複合年成長率達 27.7%;另與同期的傳統資訊服務市場規模相比較,傳統資訊服務市場的複合年成長率預估

只有 5%(資策會產業情報研究所,2011);資策會 MIC的研究數據亦顯示,IaaS(Infrastructure as a Service)、PaaS(Platform as a Service)和 SaaS這三項服務類別中,以 SaaS的市場規模最大,預估到 2013年 SaaS的市場規模都將持續保持領先地位,可持續成長至 268.7億元(何佩珊,2010)。而根據 Gartner公司的研究報告也預測,SaaS在大多數企業應用軟體(EAS)市場中將變得越來越重要,且因 SaaS的提供與使用,使得全球軟體總營收,預計從 2008年至 2013年,成長 19.4%左右(Mertz et al., 2009),這顯示 SaaS 模式將會是為未來企業應用軟體產業的趨勢。

雲端服務供應商透過 SaaS的租賃模式來提供服務,使得企業能根據實際使用需求來使用軟體,對小企業而言,機房、硬體、軟體、電腦維護人員等等都不用再花錢

去建構,提供服務的公司已經為其做好準備;而對大公司而言,雖然無法釋放核心技

術,但在不涉及公司機密的部分若能開放整合,節省的成本依然十分可觀。Armbrust et al.(2010)就指出對企業來說不僅可降低軟體建置的成本、增加公司營運的彈性、更快速提昇作業循環,以及更便利的操作使用軟體;企業內部的資訊部門可從應用程

式開發者的角色轉換成應用程式的使用者,能讓廠商資訊部門之成本降低,業務流程

也可大幅縮短(Kern et al., 2002; Walsh, 2003)。如此,企業便可將資源投注在與核心競爭力有關的重要工作上。

然而,雲端運算服務也有其需面對的挑戰。例如共用一套程式,無法符合客戶各

自的管理創意與商業模式;企業將資料建置到雲端裡,資料的歸屬、安全及責任等問

題;遇到突發狀況,導致雲端運算無法提供服務,企業承受中斷服務後所帶來的衝擊

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與風險,這種種問題,都是在使用雲端服務時,許多企業仍在猶豫的地方。Benlian et al.(2009)的研究就指出,一些企業和市場研究人員懷疑 SaaS的可行性及適用性,尤其在強大的企業應用軟體市場,如 ERP市場;此外,採用 SaaS的主要障礙包括可靠性問題(如服務的穩定性、可及性),資訊安全和隱私問題(如安全漏洞、

對公司資料不當的保護),以及使用過程的依賴問題(如績效衡量和服務品質)。

Gartner於 2009年研究調查美國和英國共 333個企業中,統計前三項企業終止 SaaS的原因,分別為未能實現的技術要求、資訊安全性的問題、及低品質的客戶服務與支

援,皆是未能滿足客戶對於服務品質的要求有關,不僅無法讓客戶滿意,也為廠商的

業績與商譽帶來嚴重的後果(Jones, 2009)。因此對於 SaaS 廠商而言,最重要的課題是如何在日益成長且競爭激烈的 SaaS

服務市場中脫穎而出,提供比競爭對手更高品質的服務將會是打敗競爭對手的利

器之一。高服務品質已被認為企業成功的關鍵因素之一(Rudie and Wansley, 1985; Thompson et al., 1985),良好的服務品質對於顧客知覺價值、顧客滿意度、顧客忠誠度及購買意圖的正向影響已經在諸多研究中獲得證實(Bloemer et al., 1998; Caruana et al., 1999; Chang and Chen, 2010; Parasuraman et al., 2005; de Ruyter et al., 1997; Yang and Fang, 2004)。對於提供資訊服務的廠商而言,資訊服務的品質自然備受關注,與資訊服務有關的服務品質也在許多研究中被廣泛的討論(Parasuraman et al., 2005; Webb and Webb, 2004; Wolfinbarger and Gilly, 2003)。然而,過去以資訊服務品質為主的相關研究大多著重在網站品質的研究上,少有對於 SaaS之服務品質進行研究,尤其是針對雲端 ERP系統的服務品質,因此本研究採用 Alexander et al.(2012)所整理提出的 SaaS-Qual量表來衡量雲端 ERP系統之服務品質,並結合「期望確認理論」(Expectation Confirmation Theory, ECT),來探討雲端 ERP系統之服務品質,如何促進使用者對於雲端 ERP系統之確認程度,進而影響使用者的滿意度與持續使用意向。

資訊科技的有效使用,能促進組織競爭力持續發展,而雲端運算是一種改善組

織運用資訊科技效能的解決方案,許多企業逐漸把雲端運算視為企業發展策略中重要

的一步。台灣企業規模普遍較小,中小企業就高達 123萬多家,中小企業主苦幹實幹與創業的精神造就了台灣經濟奇蹟,但企業常因資源與資金的不足,無足夠的能力來

建立 e化以提升資訊科技使用效能,通常還需仰賴傳統人工方式來管理,成本高、效率與效能均不佳,容易產生經營管理上的盲點與漏洞,造成競爭劣勢而不自知,導致

大多數中小企業無法持續成長。SaaS時代來臨,是中小企業資訊化的機會,適合台灣特有的跨國中小企業,企業不必付出大筆資金即可使用雲端 ERP系統,讓分散全球各地的分公司利用無所不在的網路資源,透過雲端技術的虛擬化與富彈性的擴充,

提供業務支援,大大降低 IT部門運作所需的各種成本,滿足中小企業靈活的經營方

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式,這是中小企業和大企業之間的資訊化落差將縮小而更具競爭力的可能機會點與解

決方案。因此,本研究希望能透過實證分析適當表達出台灣雲端 ERP之使用者對於服務品質的認知,進而預測使用者的滿意度與持續使用意向,找出其中的管理意涵、

提供 SaaS管理上的新思維並且提供具體的建議,而能對台灣的 SaaS之服務供應廠商、中小企業及使用者有實質上的幫助。

2. 文獻探討

2.1 軟體即服務(SaaS)

軟體即服務(Software as a Service, SaaS)的概念是由 Bennett et al.(2000)所提出,SaaS是一種通過 Internet提供軟體的模式,用戶不用再購買軟體,改用向服務供應商租用軟體,透過網路平台來管理企業經營活動,且無需對軟體進行維護,

服務供應商會全權管理和維護軟體,對於許多小型企業來說,SaaS是採用先進技術的最好途徑,它消除了企業購買、構建和維護基礎設施和應用程式的需要。目

前 SaaS服務供應商主要提供的應用軟體包括:顧客關係管理(CRM)、企業資源規劃(ERP)、電子商務(EC)、供應鏈管理(SCM)、商業智慧(BI)及辦公室自動化(OA)等。SaaS主要包含了應用服務提供者(Application Service Provider, ASP)、應用設施提供者(Application Infrastructure Provider, AIP)、網路商務服務(Internet Business Service, IBS)、商務服務提供者(Business Service Provider, BSP)、解決方案服務提供者(Solutions Service Provider, SSP)等五者,統稱為 SaaS(SIIA, 2001)。由於 SaaS屬於 ASP的新一種模式,必然也繼承了 ASP的概念及特點。Gillan et al.(1999)白皮書中定義 ASP的特點:(1)以應用為主;(2)主要提供「應用」而非「擁有」;(3)採集中式的中央管理;(4)屬於一對多的服務;(5)依照契約提供服務。Saaksjarvi et al.(2005)認為在原始 ASP 概念中除了可以遠端使用應用軟體、購買使用權、租用提供資料中心的設施;更重要的是,其提供的遠端主機代

管及外包服務的概念可以做為一種新的客戶服務方式;因此將 SaaS定義為:獨立時間與地點的線上存取遠端管理伺服器應用,允許大量的獨立用戶同時安裝、使用相同

的應用程序,提供極具吸引力的付款機制,並可提供源源不絕的新軟體與創新軟體。

Lassila(2006)則提出 SaaS與傳統 ASP模式的差異為:(1)SaaS應用於電子商務的觀點,而 ASP以外包的觀點;(2)SaaS模式強調能力和大量客製化的客戶解決方案;(3)SaaS是一個連續性的商業模式與價值創造,而 ASP僅為更多的技術定義。由此可知,SaaS的經濟及商務價值遠比 ASP模式高,因此也越來越多企業愛用此模式。Gartner (2008)預測 2012年為止將會有至少三分之一的企業應用軟體使用

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SaaS的模式取代傳統產品的授權與購買。呂宗正(2009)指出因為科技及使用者環境、企業外包原因及軟體採用之主要誘因、系統代管機制及軟體成熟度、軟體開發型

式、商業模式⋯等主客觀因素已經變化,因此造就了 SaaS異於 ASP 的發展及趨勢,而變得越來越成熟及適合目前變化多端的現代環境。

2.2 企業資源規劃(ERP)

對於企業資源規劃(Enterprise Resources Planning, ERP)的定義及探討角度,許多文獻與相關報導各不相同,例如有些文獻從資訊整合與資訊流通的角度出發;

有些文獻則以企業流程改造、資訊交換平台或軟體角度來看 ERP的定義與問題。最早在 1980年代末期,由 Gartner Group提出 ERP系統應該跨越功能與地理範圍,將全公司之人力資源、財務資源以及工廠與設備資源等方面的規劃予以整合(Galasso, 1998),也就是 ERP 系統能幫助企業將所擁有的資源做最佳的配置與利用(Larson, 1998)。Bingi et al.(1999)則指出企業資源規劃系統為一套貫穿企業內的資訊系統解決方案,整合散落於各處的營運資料,並提供一個集中的資料庫、單一的應用程式

及統一的使用界面,以提供所有業務相關的組織成員使用,使得人力資源、會計、銷

售、製造到配銷等企業活動得以緊密結合。

Mabert et al.(2000)則以概念基礎(Concept-Based)來描述 ERP,認為它的作用是將跨功能流程緊密的整合,包括改善工作流程、企業實務的標準化、改善訂單管

理、正確的存貨、和較佳的供應鏈管理。ERP是一個企業資訊系統,能提供整個企業的營運資料,並且不只限於製造業;此外它不僅能提供國內營運所需的相關資料,

還可提供全球企業其他方面的模組。本研究以 SaaS為企業使用 ERP的平台,來探討雲端 ERP系統之服務品質與相關變數間的關係;就本質來看,雲端 ERP系統是一種分散式運算的新運用,其基本概念是透過網際網路將龐大的運算處理程序,自動分拆

成無數個較小的子程序,再交由多部伺服器所組成的龐大系統,透過搜尋與運算分析

之後,再將處理結果回傳給使用者端。

2.3 期望確認理論(ECT)

期望確認理(Expectation-Confirmation Theory, ECT)是由 Oliver(1980)在探討及衡量消費者滿意度認知模式的研究所延伸而來,一般也稱為期望落差理論

(Bhattacherjee, 2001a);為一般消費者滿意度研究模型之基礎架構,廣泛被運用於評估消費者滿意度與購買後之行為。其基本概念為:(1)消費者對某項特定產品(或服務),在購買之前會懷有某種程度之期望(Expectation);(2)接著當消費者體驗過此項產品(或服務)之後,消費者會依據實際的體驗情形,對產品(或服務)所

帶來的績效而形成新的認知(Perceived Performance);(3)消費者將會以產品(或

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服務)體驗後的知覺績效與最初的期望作比較,以評比之間是否一致(即確認程

度),並會產生三種結果:期望正面的不確認(Positive Disconfirmation, 即知覺績效超過期望)、期望確認(Confirmation, 即知覺績效等於期望)、或期望負面不確認(Negative Disconfirmation, 即知覺績效低於期望);(4)比較之後的結果會影響滿意度(Satisfaction)之高低,而滿意度高低將會影響下次再購買或再使用(Repurchase Intention)之可能性。

由於運用情境的不同,原有的理論在解釋上有所限制與不足,許多學者對期

望確認理論提出修正模式,Bhattacherjee(2001a)就認為 Oliver(1980)的期望確認理論忽略了原始期望與實際期望會隨時間的流逝而改變,並且消費者在確認階段

可同時衡量其實際的期望;期望與知覺績效是一同反應於期望確認構面中,代表

顧客將期望與產品(或服務)的實際績效相比較的結果,即是期望確認的程度。

Bhattacherjee(2001a)同時亦認為系統持續使用行為與顧客再購行為類似,為了要能有效預測與解釋資訊系統使用者的持續使用行為,改良 ECT並提出 IS接受後持續採用模式(Post-Acceptance Model of IS Continuance)。其修正要點如下:(1)「IS接受後持續採用模式」僅著重於採用後變項(Post-Acceptance),這是因為採用前變項(Pre-Acceptance)之影響,其被涵蓋在確認程度以及滿意度的構面內;(2)原先的 ECT僅調查初期期望(Pre-Consumption Expectation),但使用者的期望會隨著時間而改變,因此,在「IS接受後持續採用模式」中,特別著重在體驗後期望(Post-Consumption Expectation);(3)在「IS接受後持續採用模式」中,體驗後的期望被解釋為知覺有用性(Perceived Usefulness),此概念與 ECT所定義之期望一致(即個人信念或信念間之集合),而知覺有用性代表著使用者對資訊系統有顯著的認知信念

(Davis, 1989)。該研究結果指出使用者的採用後之滿意度與知覺有用性,會影響使用者持續採用資訊系統之意圖,尤其以滿意度預測「持續採用」的能力最高,並且使

用者對於系統採用後的確認程度與知覺有用性,均會正向影響使用者的滿意度,使用

者對系統採用後的確認程度也會影響使用者的知覺有用性。因此,本研究採用 IS接受後持續採用模式,不但可避免衡量期望的困難,採用後之滿意度與事後期望也會影

響使用者持續採用之意圖,因此便能夠合理的運用 ECT去預測持續使用行為。

2.4 服務品質

在評估服務品質方面,過去的研究中,對於傳統的服務品質已進行了廣泛研究,

知名的 SERVQUAL量表(Parasuraman et al., 1988)是調查、萃取、調整與評估分析服務業與製造業服務品質影響構面因素的良好工具,但其對於網際網路或資訊服

務業,甚至目前盛行的雲端服務之服務品質構面的研究與應用案例則較為少見。早

期的學術研究認為服務品質是源自於從客戶感受到公司應提供的服務(例:客戶的

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期望)與該公司的實際服務表現的比較(Lewis and Booms, 1983; Parasuraman et al., 1985)。Parasuraman et al. (1991)從使用者的角度出發,以多項目的測量方式來對公司的服務品質進行全球評估,並在多個行業中進行實證研究,研究結果提出有形

性、可靠性、反應性、保證性及同理心等服務品質構面,並發展出 SERVQUAL量表以作為衡量服務品質的依據。Zeithaml et al.(2002)發展了 e-SERVQUAL來衡量網路服務品質,提出了七個構面分別為:效率 、可靠性、履行、隱私、回應性、補償及聯繫。Parasuraman et al.(2005)利用方法目的鏈來對衡量網路服務品質的量表(E-S-QUAL)進行概念化、建構、修訂以及檢驗,研究結果發展出了兩個部份的量表。第一部分為基礎的 E-S-QUAL量表,包含了 22個題項,共 4個構面;這四個構面分別為效率、履行、系統可獲得性以及隱私。第二個量表稱作 E-RecS-QUAL,是只會在顧客有疑問時突顯出來的,包含了三個構面:回應性、補償以及聯繫。

Barnes and Vidgen(2001)及 Loiacono et al.(2007)從顧客觀點測量企業的網站品質,提出信任、反應時間、易瞭解性等構面,雖然同時包含實用性和易用性等面

向,但對於 SaaS之服務品質,似乎缺少安全性或彈性等重要構面。Ma et al.(2005)歸納 1975年至 2003年有關 ASP以及 IT外包的文獻,並透過問卷的方式請 ASP業者找出他們認為最重要的服務品質要素,再藉由質性與量化的方式請 20家公司的資訊部門主管填寫問卷,以建構出應用服務提供商(B2B)服務品質的構面,最後提出七個服務品質的構面,包括:功能、可用性、可靠性、保證性、同理心、一致性和安

全性。Swaid and Wigand (2009)則以網站可用性、資訊品質、可靠性、反應性、保證性、個人化來進行測量電子商務經驗的服務品質,包括購買前、購買期間和交易

後。

Alexander et al.(2012)為有效區分雲端服務與之前對於網路服務品質相關研究的差異,特別針對 SaaS的服務情境,與相關學者及專家行實地訪談,進而整合整理出 SaaS-Qual量表。提出六個構面分別為:和諧關係(Rapper)(包含保證性及同理心等構面)、可靠性(Reliability)、反應性(Responsiveness)、彈性(Flexibility)、特性(Features)及安全性(Security)。綜合上述的論述,本研究將以 Alexander et al.(2012)所整理提出的 SaaS-Qual量表作為雲端 ERP服務品質的衡量及實證基礎。

2.5 信任

Morgan and Hunt(1994)認為信任是存在於對交易夥伴的可信賴性與正直性的信心。Berry(2000)也認為信任是一方對夥伴具有信心且對其依賴的意願。二者的定義皆強調信任的重要性和信任概念的可信賴性。Morgan and Hunt(1994)在信任-承諾理論中,主張信任與承諾是關係發展與維持的關鍵中介變數,能有效降低離

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去傾向及不確定性風險。由於關係行銷愈來愈受重視,更增加了信任在長期關係上所

扮演的角色(Bordia et al., 2004; Sirdeshmukh et al., 2002)。Berry(2000)認為成功的關係行銷乃是建立在信任的基礎上。此外,Ganesan(1994)亦認為信任是長期導向的關係中不可或缺的因素。

信任這個概念已經在社會學、心理學、經濟學等領域引起廣泛的討論,Rousseau et al.(1998)對於這個概念提出一個共識的定義:信任是一種因對於他人行為意圖有正向的預期而願意將自己處於易受傷害而敏感的處境的理狀態。其中對於他人行為意

圖有正向預期就是相信交易伙伴的行為是正直、負責而不會傷害到自己的信念。

從社會學觀點,Mayer et al.(1995)將「信任」解析為自願暴露於易受傷害的情境下,主動承擔風險與不確定性。Blau(1964)認為主導人際互動的型式可分為兩種,一為「社會交換」,另一為「經濟交換」。社會交換是以「信任」為基礎,行為

付出者並非以眼前的貢獻利益為考量,而是預期受惠的一方,將來會以回報的做法來

回饋。兩者之互動建立在長期的「信任」與預期回報,信任代表著對未來存在著正面

預期。

Moorman et al.(1993)將信任定義為「依靠自己相信的交易夥伴的意願」,他們並認為信任的建立乃是由於對方在執行能力、可靠度以及正直誠信等方面的表現而

決定。Garbarino and Johnson(1999)則認為信任就是顧客對於組織所提供的服務的品質。Doney and Cannon(1997)則將信任定義為「決策者對於被信任對象所感受到的信譽(Credibility) 以及關懷對方(Benevolence)之程度」,也就是將信任分成客觀上的信譽以及心理上的關懷兩方面來探討。過去信任的概念多半被應用在企業對企

業間行銷、生產活動與通路關係上,但相同的概念,應用在顧客服務上,對企業而

言,亦可得加乘效果。Pine et al.(1995)與 Reichheld(1996)皆認為將信賴的觀念應用於顧客服務上,可加強公司競爭力,藉由信賴基礎的建立,改變公司獲利率,並

進而推展與顧客間的長期關係。

2.6 滿意度

滿意度是購買和使用之間的結果,來自於買者和購買成本或報償的比較,有關

於購買者的預期成果。Cardozo(1965)最先提出「消費者滿意度」的概念,以實證研究探討顧客期望與實際之差距對滿意度,以及滿意度對再購意願之影響。由 Locke(1976)所定義的滿意度,則以工作績效為背景,定義為「來自於對個人對工作評估之後的一種愉悅或正面的情感狀態」。Howard and Sheth(1969)是第一個用比較的方式做出定義,他們認為滿意度為「一個人對於他所歷經的奉獻後,表現出一種足

夠或不足的報償的一種認知狀態」。而後,Oliver(1980)再對此作延伸,以消費為情境定義出「概括的心理狀態,發生於當情感圍繞於不確認的期望和消費者之前有關

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究

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消費經驗的感覺」。Oliver (1981)從社會及應用心理學的領域,以滿意認知的因果觀點出發,整合來自工作滿足、生活滿意、自我滿足及顧客滿意等之研究領域所同意

的,而認為滿意是初始標準與來自於初始參考點所知覺、差距(Discrepancy)的函數。換言之,滿意度被視為期望(調適)水準與確認程度的知覺函數。

Poteat et al.(2009)指出,在今日,滿意度的衡量已被廣泛運用於各種互動關係的驗證上,而了解顧客滿意度更是一個值得學者與企業界重視的議題。顧客滿意度被

視為服務可以滿足顧客的渴望、期望和需要的能力,所產生的顧客全面的愉悅或滿足

的程度(Hellier et al., 2003)。在傳統上,顧客滿意被視為是一項長期顧客行為表現的基本決定因素(Ranaweera and Prabhu, 2003),亦即滿意的顧客才有可能會顯示出高度的重複購買行為。且由於顧客滿意度會影響顧客保留率以及市場佔有率,因此顧

客滿意度被企業視為追求的主要目標(Hansemark and Albinsson, 2004)。

3. 研究架構與假說

3.1 研究架構

過去對於資訊服務品質有關的研究多半著重在網站品質上,少有對於 SaaS之服務品質進行深入的研究,因此本研究主要採用 Alexander et al.(2012)所整理提出的SaaS-Qual量表來衡量雲端 ERP系統之服務品質,並結合「期望確認理論」,來探討雲端 ERP系統之服務品質,如何促進使用者對於雲端 ERP系統之確認程度,進而影響使用者的「滿意度」與「持續使用意向」。本研究模型如圖 1所示。

H1

H8

H2

H10

H6

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H3

H7

使用滿意度

知覺有用性

雲端 ERP 系統持續使用服務品質與確認程度 系統的信任與滿意

持續使用意圖

確認程度

信 任

雲端 ERP 系統服務品質

圖 1 研究架構圖

電子商務學報 第十五卷 第二期

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3.2 研究假說推導

3.2.1 雲端 ERP系統服務品質與確認程度的關係Steenkamp(1990)認為,知覺品質是消費者在有意義的個人情境變數之下,有

意識或無意識地處理一些與品質屬性相關的資訊,做為對商品(或服務)的價值性判

斷。根據 Oliver(1980)所提出的 ECT理論及相關文獻指出,顧客體驗產品(或服務)之後所感受到的產品(或服務)績效,具有正向影響確認程度的可能性,原因是

顧客所感受到的產品(或服務)績效遠超過先前之期望,緊接著會引起正向不確認

(Positive Disconfirmation),進一步影響顧客滿意(Spreng and Chiou, 2002)。過去消費者滿意度之文獻中已有研究將知覺績效解釋為知覺品質(Anderson and Sullivan, 1993; Fornell et al., 1996)。此外,不少研究提及資訊品質、系統品質以及服務品質的觀點能夠解釋知覺績效(Fornell et al., 1996; Roca et al, 2006)。Chiu et al.(2005)以 ECT 為基礎並針對數位學習的持續性進行研究探討,發現知覺服務品質對確認程度有顯著影響。因此在雲端 ERP系統服務品質方面,使用者知覺服務品質愈好,則確認程度應越高,因此,本研究推論,提出下列假說:

H1:知覺「雲端 ERP系統服務品質」對於「確認程度」有正向的影響。

3.2.2 確認程度與知覺有用性Bhattacherjee(2001a)以認知失調理論(Cognitive Dissonance Theory)來支持

確認程度會影響知覺有用性的假說,並指出使用者的確認程度會正向影響知覺有用

性,其認為由於初期使用者因為沒有任何使用經驗,無法得知使用系統後能否帶來什

麼樣的好處;因此,初期使用者對於新系統的知覺有用性程度較低且較容易被確認,

而當實際使用過系統一段時間後,使用者將漸漸確認系統會帶來的好處,因此會逐漸

調整原先的期望形成之後的事後期望(即知覺有用性),且該研究的結果也證實確認

程度對知覺有用性間有正向顯著影響,後續的研究也證實確認程度對知覺有用性的影

響(Bhattacherjee, 2001a, b; Hayashi et al., 2004; Hong et al., 2006; Liao et al. 2007; Lin et al., 2005; Roca et al., 2006; Thong et al., 2006)。

以本研究的情境而言,使用雲端 ERP系統後產生的確認程度(期望與體驗過後的比較),會對先前的期望進行修正,變更為使用後的期望(知覺有用性)。所以當

確認的程度越高,意謂著事後的期望也會越高(知覺有用性)。因此,本研究推論,

提出下列假說:

H2:雲端 ERP系統使用者「確認程度」對於「知覺有用性」有正向的影響。

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究

206 June 2013

3.2.3 確認程度與滿意度ECT指出先前對產品或服務的期望,經由體驗過後所產生的「確認程度」,會

影響使用者的滿意度,ECT的文獻也提到「確認程度」是顧客經由實際績效與期望評比之後,所產生的主觀判斷,即顧客會藉由對事物實際的感受,以評比預先建立的

期望水準。

Oliver(1980)及 Oliver and Bearden(1985)均認為個人主觀的「確認程度」,會影響隨後對滿意度的判斷;Bhattacherjee(2001a)的研究也證實「確認程度」為滿意度最主要的預測指標。而 Bolton and Drew(1991)的研究指出,服務品質的確認會顯著影響顧客滿意度(態度)。後續也有頗多研究再次證實確認程度顯著影響滿意

度(Lin et al., 2005; Roca et al., 2006; Thong et al., 2006)。因此,本研究推論,提出下列假說:

H3:雲端 ERP系統使用者「確認程度」對於「滿意度」有正向的影響。

3.2.4 雲端 ERP系統服務品質與滿意度在專業服務的領域中,服務品質的優劣往往會決定顧客是否滿意該公司所提供的

服務(Hong and Goo, 2004)。Olsen(2002)認為顧客的品質認知若是為正向,則會形成正向滿意度的結果。Yu et al.(2006)也指出企業經營者必須提升服務品質來增強顧客的滿意度。Floh and Treiblmaier(2006)以奧地利最大的線上銀行為例進行的研究調查中,也證實了服務品質為顧客滿意的前置變數,亦即服務品質對顧客滿意存

在著正向影響。從長遠的方向看來,令人滿意的服務品質體驗能帶領顧客發展及修正

他們對服務提供者的整體看法(González et al., 2007)。Dabholkar et al.(2000)也認為服務品質會經由滿意度的中介效果而影響行為意向。學者們認為服務品質與滿意

度是具有因果關係,服務品質將會影響顧客滿意度(González et al., 2007; Hurley and Estelami, 1998)。因此,本研究推論,提出下列假說:

H4:知覺「雲端 ERP系統服務品質」對於「滿意度」有正向的影響。

3.2.5 雲端 ERP系統服務品質與信任顧客必須依賴明確或潛在的線索逐步建立信任,直接經驗到的服務品質成為

明確的線索之一,顧客所知覺到的服務品質愈有利,對服務供應者的信心也愈強

(Gounaris and Venetis, 2002);Chiou et al.(2002)在研究消費者的知覺是否會影響忠誠度,發現知覺服務品質對信任有正向的影響;Gounaris and Venetis(2002)研究產業服務關係中的信任角色,指出服務品質對信任有正向的影響;Mayer et

電子商務學報 第十五卷 第二期

207June 2013

al.(1995)認為服務對於取得顧客的信任具有累加性,提供服務初期對於贏得顧客的信任幫助並不大,經過一段時間的體驗之後,顧客感受到企業的服務品質越好,越容

易產生對企業的信任。Corbitt et al.(2003)研究指出消費者知覺到的信任程度愈高的時候,會比較喜歡在網站上購物,而消費者知覺到的網站服務品質愈高,也會導致

對於網站的信任程度提高。Ribbink et al.(2004)在研究電子商務的顧客忠誠度中,服務品質、滿意度與信任的角色,發現網站服務品質會直接且正向影響信任程度。因

此,本研究推論,提出下列假說:

H5:知覺「雲端 ERP系統服務品質」對於雲端 ERP系統的「信任」有正向的影響。

3.2.6 知覺有用性與滿意度知覺有用性與滿意度之間的因果關係,已經獲得一些研究的證實與支持:在資

訊系統成功模式之文獻中,Seddon and Kiew(1996)提出知覺有用性會影響使用者滿意度,且由後續學者再次證實之間具有顯著關係(Rai et al., 2002);在科技採用的文獻中,Devaraj et al.(2002)則證實顧客對網站的知覺有用性是影響顧客滿意度的重要變數;另外,在 ECT文獻中,Bhattacherjee(2001a)提出採用後的知覺有用性會影響使用者滿意度,之後有學者證實知覺有用性對滿意度的影響(Roca et al., 2006; Thong et al., 2006),此外,Chiu et al.(2005)的研究證實知覺有用性會影響e-Learning使用者的滿意度。因此,本研究推論,提出下列假說:

H6:雲端 ERP系統之「知覺有用性」對於使用者「滿意度」有正向的影響。

3.2.7 知覺有用性與雲端 ERP系統持續使用意圖Bhattacherjee(2001a)根據 Davis et al.(1989)的定義,將認知有用性定義為

「使用者對系統使用能帶來效益的感覺」,並且提出「認知有用性-持續使用意圖」

的關聯。Bhattacherjee(2001a)指出,當使用者認為能從某種行為得到好處或是有用性的幫助,則會持續該行為且不會受到時間改變的影響,而該研究也證實知覺有用性

對持續使用意圖具有顯著的影響;諸多學者的實證研究已經證明此一關聯, 並應用於數位學習服務(Lee, 2010; Liao et al., 2007)、入口網站(Lin et al., 2005)、行動網路服務(Hong et al., 2006; Kim, 2010; Thong et al., 2006)、社群網路(Kang et al., 2009; Kim and Han, 2009)。基於上述,ECT的相關研究中均證實知覺有用性對於持續使用意圖有其影響,就本研究情境而言,當使用雲端 ERP系統後,為了持續感受雲端 ERP系統有用性,越會傾向持續使用雲端 ERP系統,因此,本研究提出假說 :

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究

208 June 2013

H7:「知覺有用性」對於「雲端 ERP系統持續使用意圖」有正向的影響。

3.2.8 信任與滿意度根據 Gummerus et al.(2004)與 Liu and Leach(2001)等研究指出,信任會正

向影響滿意度。在雙方買賣之間的關係,消費者信任評價前的一個特定階段,發現

會直接影響其購買產品後的滿意度(Singh and Sirdeshmukh, 2000);Liu and Leach(2001)及 Ouyang(2010)的研究發現,顧客對服務人員的信任和對供應商的滿意度是正向關係,且顧客對供應商的滿意度和忠誠行為具有正向關係。Flavián et al.(2006)指出信任的程度是來自企業滿足顧客需求之能力的總合,顧客感受到滿意是由於他們知覺到網站能夠實現對顧客誠信、善意與能力的要求水準。Wang and Head(2007)研究線上顧客關係的建立,認為顧客信任線上商家會正向影響滿意度。Lee and Chung(2009)以資訊系統成功模式(DeLone and McLean, 2003),研究行動網路銀行對使用者的調查,結果顯示當消費者對系統感到信任則會產生高度的

滿意。其他學者的研究結論皆顯示信任與滿意度有正相關(Chiu et al., 2010; Kassim and Abdullah, 2010; Kim et al., 2011),因此,本研究推論,提出下列假說:

H8:雲端 ERP系統之「信任」程度對於使用者「滿意度」有正向的影響。

3.2.9 信任與雲端 ERP系統持續使用意圖Garbarino and Johnson(1999)在研究顧客關係的文章中,發現信任與未來交

易意圖有正向關係。Morgan and Hunt(1997)的研究中,關係承諾與信任和離去傾向(Propensity to leave)呈現負相關,與合作成正相關。即交易夥伴對於企業的信任越高,越有意願留在同一家企業與企業建立長期關係或購買產品或服務。Doney and Cannon(1997)研究指出,顧客對企業的信任會影響其未來交易的意圖。Cyr et al.(2007)發現顧客對於網站的信任會正向影響電子忠誠度(e-loyalty),電子忠誠度在此文的定義為顧客未來還想造訪網站以及在網站購買商品的意圖。根據以上學者

論述,本研究提出假設:

H9:「信任」程度對於「雲端 ERP系統持續使用意圖」有正向的影響。

3.2.10 滿意度與雲端 ERP系統持續使用意圖根據過去文獻指出,滿意度是影響持續使用意圖的重要因素(Oliver, 1980;

Oliver and Bearden, 1985),Bhattacherjee(2001a)在資訊系統持續使用意圖的研

電子商務學報 第十五卷 第二期

209June 2013

究中,指出使用者持續使用意圖主要是來自於實際使用後而產生的滿意度所決定。

Anderson and Sullivan(1993)也指出消費者對於先前體驗產品或服務所感受的滿意程度,將會影響下次是否再購買產品或持續使用服務之意圖。而資訊系統持續使用之

相關研究也指出,使用者之持續使用意圖主要是由他們對體驗系統後而感受到的滿意

度所決定(Hsu and Lu, 2004; Lin et al., 2005)。因此,本研究提出下列假說:

H10:「滿意度」對於「雲端 ERP系統持續使用意圖」有正向的影響。

3.3 研究對象與問卷回收

研究分為兩階段進行。第一階段採取學者專家及產業高階主管訪談法,目的是

使本研究假設能夠符合理論基礎及產業現況。針對研究主題先行訪談五位專門研究

ERP的資管學者專家及六位 SaaS產業之高階主管,確定本研究之研究假設以及問卷發展的內容。於問卷內容確定後,邀請具有雲端 ERP系統使用經驗超過兩年以上之使用者進行試測,並提供修改意見,以提升問卷的表面效度與內容效度。初步檢定觀

測變項順序、內容與語意的清晰、邏輯的一致性、及衡量尺度的信度與效度之後,第

二階段再進行正式問卷施測。前測問卷共回收 60份問卷數,扣除無效問卷數 4份,有效問卷為 56份,故採 56份進行前測分析。首先運用 Lawshe(1975)之內容效度比(Content Validity Ratio, CVR)做為其研究評估各題項的必要性或有用性,之後再計算各變項之 Cronbach’s a值作為信度的檢視標準。經由題項評鑑後收錄大於 0.7以上的題目,因此在雲端 ERP系統服務品質六個構面中,和諧關係、反應性、可靠性及彈性等四個構面,各有一題 RA2、RES3、REL3及 FL4未超過 0.7,因此予以刪除;特性及安全性之題項皆大於 0.7,全部予以收錄;其他變項,確認程度及持續使用意圖中各有一題 CF2及 CT3未超過 0.7,因此予以刪除;信任、知覺有用性及滿意度之題項皆超過 0.7,因此全部予以收錄。刪除六題項後,最後之變項量表題項共 62 題;在去除不佳題項後之所有變數,其 Cronbach’s a值介於 0.84~0.90,顯示量表具有相當不錯的信度。

鴻越資訊公司、天崗資訊公司及正航資訊公司為台灣業界知名且具代表性之雲

端 ERP系統服務供應商,本研究選擇使用其雲端 ERP系統超過三個月之企業客戶為研究對象。許多企業逐漸把雲端運算視為企業發展策略中重要的一環,在問卷回收過

程中,企業客戶填答的意願不高,主因乃使用雲端 ERP具有策略上的意涵,企業有其競爭與經營上資訊保密的考量。透過鴻越資訊周總經理、天崗資訊陳總經理及正

航資訊廖顧問鼎力協助,得以順利收集到研究之樣本,雖然數量不多,但資料之價值

性高。研究之線上問卷開放時間為 101年 5月 14日 ~ 29日,問卷總計回收共 161份(包括鴻越資訊 66份、天崗資訊 70份、正航資訊 25份),經過篩選後剔除無效樣

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究

210 June 2013

本 18份,有效樣本為 143份。為了檢視可能的無回應偏誤(non-response bias)及樣本代表性,我們比較較早

回收的樣本(51份)與較晚回收的樣本(55份),進行兩個子樣本在所有潛在變項之平均值差異檢定,結果沒有呈現出統計上的顯著差異(Armstrong and Overton, 1977),代表無反應偏誤在本研究中並沒有造成嚴重的影響。本研究 143份有效問卷中,男性為 115份,女性為 28份,使用者以男性居多,佔有效樣本 71%。在使用者年齡層分佈方面,21-25歲的使用者佔有效樣本 38%,26-30歲使用者佔有效樣本26%,21~30歲的使用者總計佔有效樣本 64%,因此可以發現雲端 ERP使用者目前以年輕族群為主。在教育程度方面,以大專院校為最多,佔有效樣本 47%,其次是碩士(含以上)佔有效樣本 39%。使用者的職稱方面,以功能部門之基層管理者為最多,佔有效樣本 68%。本研究之使用者基本資料敘述統計結果整理如表 1所示。

表 1 本研究樣本基本資料統計(樣本數:143份)

項 目 人 數 百分比

性別男 113 79 %

女 30 21 %

年齡

20歲以下 4 2 %

21-25歲 62 38 %

26-30歲 43 26 %

31-35歲 24 15 %

36-40歲 6 4 %

41-45歲 4 2 %

教育程度

國中(含以下) 1 1 %

高中(職 ) 1 1 %

大學(專 ) 77 54 %

碩士 59 41%

博士 5 3 %

填答者職稱

功能部門之基層管理者 91 64 %

課長 /經理 15 10 %

資訊部門主管 33 23 %

處長 /協理 2 1 %

副總經理 /總經理 1 1 %

董事長 1 1 %

電子商務學報 第十五卷 第二期

211June 2013

3.4 研究變項之操作型定義與衡量

本研究所有的測量變項以相關的文獻為基礎,並參酌多位專家學者與業界先進

的意見,進行局部的內容及用字遣詞的調整與修正,以期能符合實際的情境與理論基

礎。所有潛在變項都是利用多個測量變項來衡量。每一個測量變項,回答者依據對題

項所描述內容的認同程度高低來回答。我們採用七點的李克特量尺來代表認同的程

度。尺度 1 = 表示非常不同意,尺度 4 = 表示普通,尺度 7 = 表示非常同意。本研究之變數操作化定義及參考文獻來源如表 2所示,所使用之衡量題目及尺度詳如附錄所示。

表 2 研究變數之操作化定義彙整表

研究變數 變數操作化定義 參考量表來源 題 項

和諧關係

(RA)

雲端 ERP系統服務供應商提供相關知識、關懷、完善的支援(例如,共同解決問題或合作)、以及個人化需

求的能力。 Alexander et al. (2012); Kettinger and Lee (2005); Ma et al. (2005); Sigala (2004)

共 8題

可靠性

(REL)雲端 ERP系統服務供應商及時、可靠、且準確地來執行所有功能及承諾的服務之能力。

共 5題

特性

(FEA)

指主要功能(例如,資料的提取、報告,或配置的功

能)和設計功能(例如,SaaS應用程式的使用介面)來滿足客戶業務需求的程度。

共 6題

反應性

(RES)

雲端 ERP系統服務供應商確保系統的可用性與功能性的正常、供應商緊急應變速度及反應能力(例如,災難

回復計畫或負載平衡)。

Alexander et al. (2012); Ma et al. (2005); Swaid and Wigand (2009)

共 7題

彈性

(FL)

客戶與雲端 ERP系統服務供應商的互動,涵蓋了客戶合約改變的自由程度 (例如,取消期間、付款方式)或功能 /技術的調整程度(例如,可擴展性、操作性、模組化之應用)。 Alexander et al. (2012);

Ma et al. (2005)

共 7題

安全性

(SEC)

採取定期(預防性)措施(例如,定期安全審核、使用

加密,或防病毒技術)以避免無意的數據洩露或損壞

(例如,通過遺失、被盜或入侵),來確保安全的程

度。

共 6題

確認

(CF)

使用者對使用雲端 ERP系統後,而感到先前對雲端ERP系統的期望與體驗雲端 ERP系統後所得到之績效之間的一致性程度。

Bhattacherjee (2001a) 共 5題

信任

(TR)使用者對雲端 ERP系統及服務供應商信任之評價,包含顧客權益、可靠、值得信任的程度。

Garbarino and Johnson (1999); Gefen (2002)

共 7題

知覺有用性

(PU)使用者主觀地認為使用雲端 ERP系統將有助於使用者完成特定任務的程度。

Davis (1989) ; Taylor and Todd (1995)

共 5題

滿意度

(ST)使用者在使用雲端 ERP系統後,所感受到的心理正面或負面的狀況。

Bhattacherjee (2001a); Mckinney et al. (2002)

共 7題

持續使用意圖

(CU)使用者在未來想要持續使用該雲端 ERP系統之意圖。 Bhattacherjee (2001a) 共 5題

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究

212 June 2013

4. 實證分析與結果

本研究採用偏最小平方法(Partial Least Squares, PLS),並運用 Ringle et al.(2005)所開發的 SmartPLS2.0軟體進行 PLS分析。PLS是一種結構方程模式(SEM)的分析技術,以迴歸分析為基礎。PLS的實用性高且優於一般的線性結構關係模式的分析技術,它可以同時處理反應性(reflective)和形成性(formative)的模型結構;對於變數必須符合常態分配、隨機性、樣本數的要求,則是較為寬鬆;此

外,PLS能克服多變量共線性(multicollinearity)問題、有效處理干擾資料及遺失值且具良好的預測及解釋能力。由於本研究樣本數不多,使用 PLS進行分析可不受樣本數的限制及變項分配型態的影響,且具有良好的預測及解釋能力。而為求各變數估

計之穩定性,檢定程序採 bootstrap resampling,次數為 100次(Chin, 1998)。Petter et al.(2007)認為 PLS 的分析方法,主要是基於成份基礎(components-

based)模式,而 LISREL 則是基於共變基礎(covariance-based)模式,而成份基礎模式可以廣泛替代共變基礎的模式,並且可以同時檢驗研究工具之測量模型

(Measurement Model),以及研究變數所組成的結構模型(Structural Model)。在PLS的分析與估計步驟上分為兩階段,第一個階段針對測量模型進行信度分析與效度分析,第二個階段針對結構模型進行路徑係數檢定與模型預測能力估計。這樣的估計

步驟是為了檢驗衡量變項是否具有信度與效度,即先確認各衡量指標對研究變項解釋

的適當性,進而再對各研究變項間的關係進行檢驗,具體指出各研究變項的關係,來

檢定本研究架構的各項假設(Hulland, 1999)。

4.1 測量模式分析

在信度及收斂效度方面,本研究採取 Hair et al.(2010)所提出的判斷準則,考量個別衡量變項的信度(individual item reliability)、潛在變項組成信度(CR)及 Cronbach’s a與平均變異萃取(AVE)等三項指標,依次驗證如下:(1)個別衡量變項的信度:考慮每個衡量變項的信度,亦即每個衡量變項能被潛在變項所解

釋的程度,Hair et al.(2010)建議因素負荷應該都在 0.5以上,本研究所有衡量變項之因素負荷都大於 0.5,表示本研究的衡量變項具有良好的信度。(2)潛在變項組成信度(CR)及 Cronbach’s a:指構面內部變數的一致性,若潛在變項的 CR值及Cronbach’s a越高,其衡量變項是高度相關的,表示他們都在衡量相同的潛在變項,愈能測出該潛在變項。Hair et al.(2010)建議 CR值及 Cronbach’s a須大於 0.7,本研究潛在變項之 CR值及 Cronbach’s a介於 0.851到 0.952,皆大於 0.7,表示本研究的潛在變項具有良好的內部一致性。(3)平均變異萃取(AVE):代表衡量變項能測得多少百分比潛在變項之值,不僅可用以判斷信度,同時亦代表區辨效度,Fornell

電子商務學報 第十五卷 第二期

213June 2013

and Larcker(1981)建議,AVE值大於 0.5,表示具有收斂效度,本研究潛在變項之AVE值介於 0.574到 0.740,皆大於 0.5,表示本研究的潛在變項具有良好的收斂效度(見表 3)。

表 3 測量模式整體結果

變項及衡量指標 觀測變項完全標準化

因素負荷值Cronbach’s a CR AVE

和諧關係(RA)

RA_1 0.762*

0.904 0.924 0.634

RA_3 0.778*

RA_4 0.761*

RA_5 0.760*

RA_6 0.816*

RA_7 0.849*

RA_8 0.844*

反應性(RES)

RES_1 0.803*

0.907 0.928 0.683

RES_2 0.832*

RES_4 0.789*

RES_5 0.851*

RES_6 0.842*

RES_7 0.838*

可靠性(REL)

REL_1 0.814*

0.874 0.913 0.724REL_2 0.857*

REL_4 0.864*

REL_5 0.867*

彈性(FL)

FL_1 0.710*

0.851 0.890 0.574

FL_2 0.772*

FL_3 0.778*

FL_5 0.722*

FL_6 0.751*

FL_7 0.806*

特性(FEA)

FEA_1 0.827*

0.907 0.928 0.682

FEA_2 0.848*

FEA_3 0.828*

FEA_4 0.836*

FEA_5 0.807*

FEA_6 0.807*

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究

214 June 2013

安全性(SEC)

SEC_1 0.792*

0.887 0.914 0.639

SEC_2 0.804*

SEC_3 0.839*

SEC_4 0.738*

SEC_5 0.780*

SEC_6 0.841*

確認程度(CF)

CF_1 0.833*

0.860 0.905 0.704CF_3 0.859*

CF_4 0.818*

CF_5 0.846*

信任(TR)

TR_1 0.821*

0.941 0.952 0.740

TR_2 0.873*

TR_3 0.883*

TR_4 0.876*

TR_5 0.835*

TR_6 0.880*

TR_7 0.852*

知覺有用性

(PU)

PU_1 0.877*

0.908 0.932 0.732

PU_2 0.884*

PU_3 0.874*

PU_4 0.862*

PU_5 0.777*

滿意度(ST)

ST_1 0.839*

0.941 0.952 0.738

ST_2 0.882*

ST_3 0.862*

ST_4 0.836*

ST_5 0.848*

ST_6 0.864*

ST_7 0.880*

持續使用意圖

(CU)

CU_1 0.887*

0.853 0.901 0.695CU_2 0.796*

CU_4 0.766*

CU_5 0.879*

顯著水準:* P 0.05

本研究之研究模型中,由於針對雲端 ERP系統之服務品質進行二階驗證性因素分析,故當「服務品質」為潛在構面時,其衡量變數為和諧關係、反應性、可靠性、

電子商務學報 第十五卷 第二期

215June 2013

彈性、特性與安全性等六個變數。由表 4顯示,雲端 ERP系統之服務品質之內部一致性均已達到可接受之範圍。

表 4 二階測量模式結果

構 面 變 數 因素負荷量 組成信度(CR)

雲端 ERP 系統之

服務品質

AVE=0.784Cronbach’s a=0.945

和諧關係(RA) 0.864*

0.956

反應性(RES) 0.897*可靠性(REL) 0.893*彈性(FL) 0.875*特性(FEA) 0.900*安全性(SEC) 0.882*

顯著水準:* P 0.05

在區別效度方面,若一個測量模型具有區別效度,其潛在變項間的關係程度必需小於潛在變項內的關係程度,因此利用變項間的相關矩陣來加以檢定,Hair et al.(2010)之建議準則為潛在變項的平均變異萃取量(AVE)之開根號值需大其他不同變項間的相關係數。本研究各變項 AVE之開根號值,從 0.758到 0.860,其值皆大於潛在變項間之相關係數值,顯示本研究各潛在變項應為明顯不同,具有良好的區別

效度(見表 5)。

表 5 構面間相關係數矩陣

潛在變項 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11)

AVE 0.634 0.683 0.724 0.574 0.682 0.639 0.704 0.740 0.732 0.738 0.695

和諧關係 (1) 0.796

反應性 (2) 0.581 0.826

可靠性 (3) 0.559 0.601 0.851

彈性 (4) 0.507 0.517 0.538 0.758

特性 (5) 0.530 0.542 0.529 0.591 0.826

安全性 (6) 0.492 0.557 0.543 0.504 0.578 0.799

確認程度 (7) 0.386 0.380 0.397 0.444 0.454 0.514 0.839

信任 (8) 0.431 0.511 0.494 0.463 0.527 0.580 0.552 0.860

知覺有用性 (9) 0.371 0.418 0.363 0.439 0.446 0.484 0.589 0.568 0.856

滿意度 (10) 0.412 0.493 0.486 0.492 0.551 0.609 0.570 0.677 0.616 0.859

持續使用 (11) 0.399 0.440 0.374 0.479 0.505 0.528 0.535 0.608 0.619 0.633 0.834

說明: 對角線是 AVE的開根號值,非對角線為各變項間的相關係數。此開根號值若大於水平或垂直欄的相關係數值,則代表具備區辨效度。

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究

216 June 2013

4.2 結構模式分析與檢定

接下來進行結構模式的分析,利用 SmartPLS2.0軟體進行結構模式潛在變數間的因果關係分析與檢定,並且以 R2判斷研究模型的解釋能力(Pavlou and Fygenson, 2006)。根據研究架構所提出的 10個假設及其圖 2(統計上顯著以實線表示)所呈現的整體模式關係路徑檢定的結果顯示,除了假設 3:雲端 ERP系統使用者之「確認程度」對於「滿意度」的影響未達 0.05的顯著水準外,其餘九條路徑關係均呈現顯著。假設之檢定結果整理如表 6所示。

0.734***

0.441***

0.806***

0.278*

0.252***

0.204*

0.189*

0.795***

0.118

0.443***

使用滿意度(R2 0.839)

知覺有用性(R2 0.650)確認程度

(R2 0.539)

信 任(R2 0.631)

持續使用意圖(R2 0.755)

雲端 ERP 系統服務品質

顯著水準:* P 0.05;** P 0.01;*** P 0.001

圖 2 PLS 驗證之結果

表 6 結構模式之研究假說檢定結果

假 設 敘 述標準化路徑係數

(t-value)檢定

結果

H1:知覺雲端 ERP系統服務品質對於確認程度有正向的影響 0.734*** (t=14.92) 支持

H2:雲端 ERP系統使用者之確認程度對於知覺有用性有正向的影響 0.806*** (t=24.03) 支持

H3:雲端 ERP系統使用者之確認程度對於滿意度有正向的影響 0.118 (t=1.06) 不支持

H4:知覺雲端 ERP系統服務品質對於滿意度有正向的影響 0.189* (t=2.04) 支持

H5:知覺雲端 ERP系統服務品質對於信任有正向的影響 0.795*** (t=16.11) 支持

H6:雲端 ERP系統之知覺有用性對於使用者滿意度有正向的影響 0.252*** (t=3.91) 支持

H7:知覺有用性對於雲端 ERP系統持續使用意圖有正向的影響 0.443*** (t=3.41) 支持

H8:雲端 ERP系統之信任程度對於使用者滿意度有正向的影響 0.441*** (t=4.18) 支持

H9:信任程度對於雲端 ERP系統持續使用意圖有正向的影響 0.204* (t=2.06) 支持

H10:滿意度對於雲端 ERP系統持續使用意圖有正向的影響 0.278* (t=2.25) 支持

顯著水準:* P 0.05;** P 0.01;*** P 0.001

電子商務學報 第十五卷 第二期

217June 2013

R2值指的是外生變數對內生變數所能解釋變異量的百分比,代表研究模型的預

測力,其值介於 0至 1之間,當值愈大時,表示此模型的解釋能力愈佳。本研究之結果發現,確認程度受到雲端 ERP服務品質的正向顯著影響,確認程度的變異解釋力為 53.9%;知覺有用性受到確認程度的正向顯著影響,知覺有用性的變異解釋力為65%;滿意度受到服務品質、知覺有用性及信任的正向顯著影響,滿意度的變異解釋力為 83.9%;信任受到服務品質的正向顯著影響,信任的變異解釋力為 63.1%;持續使用意圖受到知覺有用性、滿意度及信任的正向顯著影響,持續使用意圖的變異解釋

力為 75.5%。顯示本研究模型的解釋力是相當不錯,符合學者 Cohen(1988)的建議準則。

5. 結論與建議

5.1 研究結論

經由上述分析所獲得之結果顯示本研究假說多數獲成立,以下將根據分析之結

果,分述如下:

一、使用者採用雲端 ERP之後所感受到的服務品質,會影響使用者對於該雲端ERP的確認程度、信任程度及滿意度。在本研究中發現服務品質對雲端 ERP使用者滿意度的直接影響效果為 0.189,雖然比從服務品質透過確認程度再去影響雲端 ERP使用者滿意度的間接效果來的大(為 0.09);但比從服務品質透過信任程度再去影響雲端 ERP使用者滿意度的間接效果明顯來得小(為 0.351);因此,本研究認為,使用者在體驗雲端 ERP時所感受到的服務品質,會直接影響使用者之滿意度,但若能夠提高對雲端 ERP系統的信任程度,會比符合或超過使用者先前對雲端 ERP之期望,將會更能讓使用者感到滿意。

二、使用者對採用雲端 ERP後的「確認程度」會顯著影響雲端 ERP使用者的知覺有用性,其徑路係數超過 0.5以上,表示影響效果非常明顯。此結果與Bhattacherjee (2001a)主張的說法是一致的,其指出 ECT應包含採用後期望,才能夠更清楚的詮釋使用者持續採用的行為,並將採用後期望視為認知信念(知覺有

用性),因此後續學者也都嘗試增加或解構採用後期望,以延伸 ECT應用於更多的情境,而先前文獻所延伸其它的採用後期望之構念,也證實其會被確認程度所影響

(Lin et al., 2005; Roca et al., 2006; Thong et al., 2006)。三、使用者採用雲端 ERP之後所感受到的「確認程度」,對於使用雲端 ERP的

滿意度並不具有顯著正向的影響。也就是說,使用者會比較使用雲端 ERP系統之前的期望與使用之後的績效進行「確認」的評估,經過確認後的結果並不會影響到

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究

218 June 2013

使用者是否滿意。此結果與許多 ECT之研究所證實之結果並不一致(Bhattacherjee, 2001a; Lin et al., 2005; Roca et al., 2006; Thong et al., 2006), 即 Bhattacherjee(2001a)當初所主張:採用後之信念(Beliefs)與確認程度會影響使用者滿意度。雖然 Oliver(1980)認為個人主觀的確認,會導致對於滿意度的評斷;在期望確認理論的觀點中,亦認為購買前(使用前) 的預期與事後績效表現的比較結果,是可以判斷對該產品或服務是否達到滿意的感受,而這滿意的感受亦就會成為下次再度購買

或使用的參考。但本研究之確認程度對滿意度並無顯著正向影響,部份原因可能為,

雲端 ERP系統尚未臻成熟,雲端 ERP供應商能否持續、穩定、具有成本效益的方式提供服務以確保企業可以依靠服務供應商;此外,雲端 ERP使用者可能不只考量供應商的服務品質,還需要考慮雲端 ERP系統之資訊品質及系統品質,這些原因可能是造成服務品質的確認程度對使用者滿意度的影響並不顯著。

四、使用者採用雲端 ERP之後的服務品質、知覺有用性及信任程度皆為影響雲端 ERP使用者滿意度之因素,其中以信任程度的影響效果最為顯著,而服務品質的影響效果較小。先前 ECT文獻有頗多均已證實採用後之信念會影響使用者對系統的滿意度(Bhattacherjee, 2001a; Lin et al., 2005; McKinney et al., 2002; Roca et al., 2006; Spreng and Chiou, 2002; Thong et al., 2006)。研究結果顯示,信任會正向影響雲端ERP使用者滿意度,當使用者對雲端 ERP系統及服務供應商的信任程度提昇時,對於雲端 ERP系統使用的滿意程度也會提高;Gummerus et al.(2004)的研究中也指出信任會正向影響使用者滿意度。也就是說,當雲端 ERP系統及服務供應商是可靠、值得信賴的,則雲端 ERP使用者會感到滿意。另外,本研究之知覺有用性對滿意度之影響雖然達到顯著標準,但影響效果較信任程度小,因此,本研究認為,在採用初

期階段,使用者察覺到雲端 ERP是有用的,則將會帶給他正面的感受,但在使用一段時期之後,使用者會慢慢對雲端 ERP系統及服務供應商的信任程度產生增強,其對滿意度影響的效果亦會超過有用性所帶來的效果;因此,也會間接影響持續採用之

意圖。

五、知覺有用性及滿意度對於雲端 ERP持續使用意圖有正向顯著的影響,此結果與先前頗多 ECT之研究所證實的結果是一致的,皆呈現知覺有用性及滿意度對持續採用意圖具有非常正向顯著之影響(Bhattacherjee, 2001a; Chiu et al., 2005; Lin et al., 2005; Roca et al., 2006; Thong et al., 2006)。在行銷領域之研究也指出,若顧客對購買產品之體驗是滿意的,將會影響日後的再購意願(Anderson and Sullivan, 1993; Oliver, 1980; Olsen, 2002)。雖然「認知有用性」與「滿意度」均顯著正向影響雲端ERP「持續使用意圖」,但其中認知有用性的影響程度高於滿意度,與 Bhattacherjee(2001a)的研究結果有些差異。部份原因可能是雲端 ERP,並不像企業內部的一般資訊系統,使用較為頻繁,加上系統是由雲端服務供應商提供,可能還有與企業的內

電子商務學報 第十五卷 第二期

219June 2013

部流程整合的問題,或是內部人員教育訓練與能力提昇的問題,所以即使對系統不甚

滿意,使用者為了某些利益 (例如服務的收費方式風險小、降低建置、維護及營運成本等),也只好將就使用雲端 ERP。所以造成認知有用性對雲端 ERP持續使用意圖的影響程度高過滿意度對雲端 ERP持續使用意圖的影響程度。

六、本研究結果顯示,使用者對雲端 ERP系統及服務供應商的信任,會正向影響其持續使用雲端 ERP的意圖。Jarvenpaa et al.(2000)主張信任在影響消費者的行為上是個重要的因素,而且在不確定的環境下,如以網際網路為基礎的電子商務,更

為明顯;在電子商務的研究裡,信任會影響消費者評估網路資訊時的接受程度而影響

線上購買的意圖與行為,消費者之信任程度愈高就愈有意願進行線上購買 (Novak et al., 1999; Yoon, 2002)。而 Hoffman et al.(1999)更主張當消費者從事線上購物時,若缺乏信任,則其購買意圖會降低,此皆與本研究結果論述相符。

5.2 研究貢獻

之前雖有學者曾採用期望確認理論(ECT)來解釋各個資訊系統情境下使用者的持續行為(Bhattacherjee, 2001a; Chiu et al., 2005; Lin et al., 2005; McKinney et al., 2002),然而,在雲端 ERP之情境下,尚未有學者以 ECT來探討使用者行為面之研究;鑑此,本研究旨在探討雲端 ERP使用者持續採用行為之意圖,以期望確認理論為基礎,並採用 Alexander et al.(2012)所整理提出的 SaaS-Qual量表作為雲端ERP服務品質的衡量及實證基礎,以提出一套能夠預測雲端 ERP使用者持續採用意圖之模式;由 SEM分析後的資料顯示,本研究的雲端 ERP使用者滿意度之解釋力為83.9%,雲端 ERP使用者持續採用意圖之解釋力為 75.5%。由此可見,本研究所提出之模式能夠針對雲端 ERP之情境,有效的預測與解釋使用者持續採用之行為。

另外,在有關 ECT之文獻,「信任」尚未被結合到模式中,因此,本研究嘗試結合信任於 ECT中,以探究信任是否會能成為持續採用的因素之一。資料分析結果顯示,「信任」對「雲端 ERP使用者滿意度」及「持續使用雲端 ERP之意圖」具有正向顯著之影響。此外,知覺雲端 ERP「服務品質」對採用後的雲端 ERP系統及服務供應商之「信任」程度的影響效果則更為顯著。

5.3 實務上之建議

本研究以 ECT來做為理論基礎,主要是在探究雲端 ERP 持續採用之行為意圖,以下將陳述本研究對實務上之建議:

一、若是雲端 ERP 業者訴求服務的收費低、可降低建置、維護及營運成本等方式來留住使用者,雖然可讓使用者繼續停留,但對使用者來說,並非是因為對該雲端

ERP感到滿意而繼續採用,因此,當使用價值降低時,必使得大部份的使用者都選

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究

220 June 2013

擇離開;因此,真正的持續採用是來自於使用者的滿意度,先前在行銷領域也經常有

研究指出滿意與忠誠度之間的關係(Anderson and Sullivan, 1993; Oliver, 1980),況且,當使用者對該系統產生滿意,將對企業夥伴及合作廠商宣傳該系統正面的消息,

如此一來也能夠協助業者吸引更多新的使用者。

二、隨著資訊科技的進步,顧客需求呈現多樣化,雲端 ERP服務供應業者應該與客戶保持密切接觸,設計出追蹤其需求的方法與步驟,針對顧客的問題,快速且

正確的回覆顧客,強化 Alexander et al.(2012)所整理提出的服務品質構面:和諧關係、可靠性、反應性、彈性、特性及安全性,關注顧客使用產品的狀況及對公司服務

品質的感受,定期徵詢顧客的需求是否已獲得滿足,並針對不滿意之處立即尋求改善

與提出解決方案。此外,服務供應業者需要注重客服人員的專業與技術能力,定期給

予員工教育訓練,讓使用者因對雲端 ERP服務供應商所具備的高服務品質而產生信任感,進而提高顧客的滿意度與忠誠度,讓使用者願意持續採用該雲端 ERP系統。

三、雲端 ERP服務供應商若能持續提供更多創新的企業解決方案或是有特色的軟體服務內容來吸引客戶,提高客戶對雲端 ERP好處的認知(知覺有用性),增加使用者的利益與價值,客戶將願意繼續使用雲端 ERP服務供應業所提供的各項服務。因此,服務供應商需針對續約的舊客戶給予超值的服務方案,鼓勵原先的客戶繼

續使用,因為累積的利益越多,所感受的價值越高,滿意度也會越高,這些顧客就越

不容易轉換至其他的服務業者。但若缺乏,將勢必造成使用者滿意度的減少,進而造

成使用者不想繼續採用的可能性。此外,業者可以提供潛在客戶特定期間的免費試

用,讓潛在客戶透過使用的體驗過程,真實感受服務供應商的產品、服務能力與品質

是否確實;潛在客戶也能同時提供意見的回饋,寶貴意見的回饋有助於服務供應商做

為新產品與服務的規劃及經營上的重要參考。

四、雲端 ERP服務供應業者是否有真正關切到客戶人數增加,將導致系統不穩定或服務品質下降,系統是否能負載許多使用者同時使用等問題?這些因素都會讓

使用者在使用雲端 ERP之後,對雲端 ERP所產生的確認程度,將會影響使用者對雲端 ERP的滿意度感受;因此,在業者方面,應該要盡力克服可能發生的狀況,隨時做好萬全的準備,提供優質、穩定且安全的使用環境,如此,才是業者長久經營雲

端 ERP之道。此外,若系統真的發生嚴重問題而造成系統遲緩或停止運行,服務供應業者應該迅速將資訊透明化,將相關訊息及處理的狀況主動告知所有客戶,不要試

圖隱藏或害怕暴露缺點。逃避及沉默是最糟糕的策略,服務供應商唯有表現出勇於擔

當與負責任的態度,並建立開放溝通的管道、迅速排除問題的能力,才是建立客戶信

心、維持客戶信任的方式。

電子商務學報 第十五卷 第二期

221June 2013

5.4 研究限制與未來研究建議

對於本研究之文獻、架構、假說、分析之流程,皆秉持著嚴謹之態度,以確保研

究之正確性以及完整性,但受限於個人能力、物力和時間之不足以及環境等相關的影

響,因此研究並未能達到顧及全面之範圍,因而對研究上有其限制及不足之處,其敘

述如下 :本研究將研究目標著重於軟體即服務中之雲端 ERP系統,在軟體即服務中,尚

有多樣的服務內容,對本研究有興趣之研究者,於未來可對於不同的類別進行研究。

此外,本研究主要採用服務品質理論所彙整之相關構面進行研究,在未來可加入資訊

品質及系統品質等構面對雲端運算做更深入的探討;受測者方面,亦可針對不同領域

及背景之受測者進行研究,使研究能更佳的完整。

參考文獻

呂宗正(2009)。探討軟體服務化(SaaS)能否突破軟體開發的困境:以企業內部HRIS隨選軟體服務為例。國立第一科技大學資訊管理研究所未出版碩士論文,台灣,高雄。

資策會產業情報研究所(2011)。2012年台灣雲端運算產業仍呈現上漲趨勢。取自 2011 年 10 月 13 日,http://mic.iii.org.tw/aisp/pressroom/press01_pop.asp?sno=

284&type1=2何佩珊(2010年 10月 12日)。MIC:2013年全球雲端市場規模將達 375億美元。

MoneyDJ理財網新聞。取自 2010年 10月 12日, http://www.moneydj.com/kmdj/news/newsviewer.aspx?a=9d12283f-798e-4e1f-8ea4-2a1b9d8d9308

Alexander, B., Koufaris, M., & Hess, T. (2012). Service quality in software-as-a-service: Developing the SaaS-Qual measure and examining its role in usage continuance. Journal of Management Information Systems, 28(3), 85-126.

Anderson, E. W., & Sullivan, M. W. (1993). The antecedents and consequences of customer satisfaction for firms. Marketing Science, 12(2), 125-143.

Armbrust, M., Fox, A., Griffith, R., Joseph, A., Katz, R., & Konwinski, A. (2010). A view of cloud computing. Communications of the ACM, 53(4), 50-58.

Armstrong, J. S., & Overton, T. S. (1977). Estimating non-response bias in mail sur-veys. Journal of Marketing Research, 14, 396-402.

Barnes, S. J., & Vidgen, R. (2001). An evaluation of cyber-bookshops: The WebQual method. International Journal of Electronic Commerce, 6(1), 11-30.

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究

222 June 2013

Benlian, A., Hess, T., & Buxmann, P. (2009). Drivers of SaaS-adoption: An empirical study of different application types. Business & Information Systems Engineering, 1(5), 357-369.

Bennett, K., Layzell, P., Budgen, D., Brereton, P., Macaulay, L., & Munro, M. (2000). Service-based software: The future for flexible software. Proceedings of the Seventh Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC 2000), National University of Singapore, Singapore.

Berry, L. L. (2000). Cultivating service brand equity. Academy of Marketing Science, 28(1), 128-137.

Bhattacherjee, A. (2001a). Understanding information systems continuance: An expectation-confirmation model. MIS Quarterly, 2(3), 351-370.

Bhattacherjee, A. (2001b). An empirical analysis of the antecedents of electronic commerce service continuance. Decision Support Systems, 32(2), 201-214.

Bingi, R., Sharma, M. K., & Godla, J. K. (1999). Critical issues affecting an ERP imple-mentation. Information Systems, 16(3), 7-15.

Blau, P. M. (1964). Exchange and power in social life. New York: John Wiley and Sons.Bloemer, J., de Ruyter, K., & Peeters, P. (1998). Investigating drivers of bank loyalty: The

complex relationship between image, service quality and satisfaction. International Journal of Bank Marketing, 16(7), 276-286.

Bolton, R. N., & Drew, J. H. (1991). A multistage model of customers’ assessments of service quality and value. Journal of Consumer Research, 17(4), 375-384.

Bordia, P., Hobman, E., Jones, E., Gallois, C., & Callan, V. J. (2004). Uncertainty during organisational change: Types, consequences and management strategies. Journal of Business and Psychology, 18(4), 507-532.

Cardozo, R. N. (1965). An experimental study of customer effort, expectation and satisfac-tion. Journal of Marketing Research, 2(3), 244-249.

Caruana, A., Pitt, L., & Berthon, P. (1999). Excellence-market orientation link: Some consequences for service firms. Journal of Business Research, 44(1), 5-15.

Chang, H. H., & Chen, F. P. (2010). The influence of E-S-QUAL’s dimensions on customer satisfaction and purchase intentions: The case of technology university students. Electronic Commerce Studies, 8(3), 379-406.

Chin, W. W. (1998). The partial least squares approach for structural equation modeling. In Marcoulides, G. A. (Ed.), Modern methods for business research (295-336). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

電子商務學報 第十五卷 第二期

223June 2013

Chiou, J. S., Droge, C., & Hanvanich, S. (2002). Does customer knowledge affect how loyalty is formed. Journal of Service Research, 5(2), 113-124.

Chiu, C. M., Hsu, M. H., Sun, S., Lin, T. C., & Sun, P. C. (2005). Usability, quality, value and e-learning continuance decisions. Computers & Education, 45(4), 399-416.

Chiu, C. M., Huang, H. Y., & Yen, C. H. (2010). Antecedents of trust in online auctions. Electronic Commerce Research and Applications, 9(2), 148-159.

Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.

Corbitt, B., Thanasankit, T., & Yi, H. (2003). Trust and e-commerce: A study of consumer’s perceptions. Electronic Commerce and Research Applications, 2(3), 203-215.

Cyr, D., Hassanein, K., Head, M., & Ivanov, A. (2007). The role of social presence in establishing loyalty in e-service environments. Interacting with Computers, 19(1), 43-56.

Dabholkar, P. A., Shepherd, C. D., & Thorpe, D. I. (2000). A comprehensive framework for service quality: An investigation of critical conceptual and measurement issues through a longitudinal study. Journal of Retailing, 76(2), 139-173.

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.

Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8), 982-1003.

de Ruyter, K., Bloemer, J., & Peeters, P. (1997). Merging service quality and service satisfaction: An empirical test of an integrative framework. Journal of Economic Psychology, 18(4), 387-406.

DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update. Journal of Management Information Systems, 19(4), 9-30.

Devaraj, S., Fan, M., & Kohli, R. (2002). Antecedents of B2C channel satisfaction and preference: Validation e-commerce metrics. Information Systems Research, 13(3), 316-333.

Doney, P. M., & Cannon, J. P. (1997). An examination of the nature of trust in buyer-seller relationships. Journal of Marketing, 61(2), 35-51.

Flavián, C., Guinalíu, M., & Gurrea, R. (2006). The role played by perceived usability, satisfaction and consumer trust on website loyalty. Information & Management, 43(1),

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究

224 June 2013

1-14.Floh, A., & Treiblmaier, H. (2006). What keeps the e-banking customer loyal? A multi-

group analysis of the moderating role of consumer characteristics on e-loyalty in the financial service industry. Journal of Electronic Commerce Research, 7(2), 97-110.

Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobserv-able variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.

Fornell, C., Johnson, M. D., Anderson, E. W., Cha, J., & Bryant, B. E. (1996). The Ameri-can customer satisfaction index: Nature, purpose, and findings. Journal of Marketing, 60(4), 7-18.

Galasso, J. (1998). Business goals, end-users must drive information systems selection. Pulp & Paper, 72(11), 50-59.

Ganesan, S. (1994). Determinants of long-term orientation in buyer-seller relationships. Journal of Marketing, 58(2), 1-19.

Garbarino, E., & Johnson, M. S. (1999). The different roles of satisfaction, trust, and com-mitment in customer relationships. Journal of Marketing, 63(2), 70-87.

Gartner (2008). Gartner highlights key predictions for IT organisations and users in 2008 and beyond. Retrieved January 31, 2008, from http://www.gartner.com/it/page.jsp?id=593207

Gefen, D. (2002). Customer loyalty in e-commerce. Journal of the Association for Infor-mation Systems, 3(1), 27-51.

Gillan, C., Graham, S., Levitt, M., McArthur, J., Murray, S., Turner, V., Villars, R., & Whalen, M. M. (1999). The ASPs’ impact on the IT industry: An IDC-wide opinion (No. 20323). MA, USA: International Data Corporation.

González, M. E. A., Comesaña, L. R., & Brea, J. A. F. (2007). Assessing tourist behavioral intentions through perceived service quality and customer satisfaction. Journal of Business Research, 60(2), 153-160.

Gounaris, S. P., & Venetis, K. (2002). Trust in industrial service relationships: Behavioral consequences, antecedents and the moderating effect of the duration of the relation-ship. Journal of Services Marketing, 16(7), 636-655.

Gummerus, J., Liljander, V., Pura, M., & van Riel, A. (2004). Customer loyalty to content-based Web sites: The case of an online health care service. Journal of Services Marketing, 18(3), 175-186.

Hair, J. F., Jr., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis: A global perspective (7th ed.). Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice

電子商務學報 第十五卷 第二期

225June 2013

Hall.Hansemark, O. C., & Albinsson, M. (2004). Customer satisfaction and retention: The

experiences of individual employees. Managing Service Quality, 14(1), 40-57.Hayashi, A., Chen, C., Ryan, T., & Wu, J. (2004). The role of social presence and moderat-

ing role of computer self efficacy in predicting the continuance usage of e-learning systems. Journal of Information Systems Education, 15(2), 139-154.

Hellier, P. K., Geursen, G. M., Carr, R. A., & Rickard, J. A. (2003). Customer repurchase intention: A general structural equation model. European Journal of Marketing, 37(11), 1762-1800.

Hoffman, D. L., Novak, T. P., & Peralta, M. (1999). Building consumer trust online. Com-munications of the ACM, 42(4), 80-85.

Hong, S. C., & Goo, Y. J. J. (2004). A causal model of customer loyalty in professional service firms: An empirical study. International Journal of Management, 21(4), 531-540.

Hong, S., Thong, J. Y. L., & Tam, K. Y. (2006). Understanding continued information technology usage behavior: A comparison of three models in the context of mobile internet. Decision Support Systems, 42(3), 1819-1834.

Howard, J. A., & Sheth, J. N. (1969). The theory of buyer behavior. New York: John Willey & Sons.

Hsu, C. L., & Lu, H. P. (2004). Why do people play on-line games? An extended TAM with social influences and flow experience. Information & Management, 41(7), 853-868.

Hulland, J. (1999). Use of partial least squares (PLS) in strategic management research: A review of four recent studies. Strategic Management Journal, 20(2), 195-204.

Hurley, R. F., & Estelami, H. (1998). Alternative indexes for monitoring customer percep-tions of service quality: A comparative evaluation in a retail context. Journal of the Academy of Marketing Science, 26(3), 209-221.

Jarvenpaa, S. L., Tractinsky, N., & Saarinen, L. (2000). Consumer trust in an Internet store. Information Technology & Management, 1(1), 45-71.

Jones, A. (July 9, 2009). Gartner: SaaS is only so-so. ITBusinessEdge. Retrieved July 9, 2009, from http://www.itbusinessedge.com/cm/community/news/inf/blog/gartner-saas-is-only-so-so/?cs=33981

Kang, Y. S., Hong, S., & Lee, H. (2009). Exploring continued online service usage be-havior: The roles of self-image congruity and regret. Computers in Human Behavior, 25(1), 111-122.

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究

226 June 2013

Kassim, N., & Abdullah, N. A. (2010). The effect of perceived service quality dimensions on customer satisfaction, trust, and loyalty in e-commerce settings: A cross cultural analysis. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 22(3), 351-371.

Kern, T., Kreijger, J., & Willcocks, L. (2002). Exploring ASP as sourcing strategy: Theoretical perspectives, propositions for practice. Journal of Strategic Information Systems, 11(2), 153-177.

Kettinger, W. J., & Lee, C. C. (2005). Zones of tolerance: Alternative scales for measuring information systems service quality. MIS Quarterly, 29(4), 607-623.

Kim, B. (2010). An empirical investigation of mobile data service continuance: Incorporat-ing the theory of planned behavior into the expectation-confirmation model. Expert Systems with Applications, 37(10), 7033-7039.

Kim, B., & Han, I. (2009). The role of trust belief and its antecedents in a community-driven knowledge environment. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 60(5), 1012-1026.

Kim, M. J., Chung, N., & Lee, C. K. (2011). The effect of perceived trust on electronic commerce: Shopping online for tourism products and services in South Korea. Tour-ism Management, 32(2), 256-265.

Larson, M. (1998). Meet customer demands with new ERP systems. Quality, 37(2), 80-81.Lassila, A. (2006). Taking a service-oriented perspective on software business: How to

move from product business to online service business. International Journal on WWW/Internet, 4(1), 70-82.

Lawshe, C. H. (1975). A quantitative approach to content validity. Personnel Psychology, 28(4), 563-575.

Lee, K. C., & Chung, N. (2009). Understanding factors affecting trust in and satisfaction with mobile banking in Korea: A modified DeLone and McLean’s model perspective. Interacting with Computers, 21, 385-392.

Lee, M. C. (2010). Explaining and predicting users’ continuance intention toward e-learning: An extension of the expectation-confirmation model. Computers & Educa-tion, 54(2), 506-516.

Lewis, R. C., & Booms, B. H. (1983). The marketing aspects of service quality. In Berry, L., Shostack, G., & Upah, G. (Eds.), Emerging perspectives on service marketing (99-107). Chicago, IL: American Marketing.

Liao, C., Chen, J. L., & Yen, D. C. (2007). Theory of planning behavior (TPB) and cus-tomer satisfaction in the continued use of e-service: An integrated model. Computers

電子商務學報 第十五卷 第二期

227June 2013

in Human Behavior, 23(6), 2804-2822.Lin, C. S., Wu, S., & Tsai, R. J. (2005). Integrating perceived playfulness into expectation-

confirmation model for web portal context. Information & Management, 42(5), 683-693.

Liu, A. H., & Leach, M. P. (2001). Developing loyal customers with a value-adding sales force: Examining customer satisfaction and the perceived credibility of consultative salespeople. Journal of Personal Selling & Sales Management, 21(2). 147-156.

Locke, E. A. (1976). The nature and causes of job satisfaction. In Dunnette, M. D. (Ed.), Handbook of industrial and organizational psychology (1297-1349). Chicago, IL: Rand McNally.

Loiacono, E. T., Watson, R. T., & Goodhue, D. L. (2007). WebQual: An instrument for consumer evaluation of Web sites. International Journal of Electronic Commerce, 11(3), 51-87.

Ma, Q., Pearson, J., & Tadisina, S. (2005). An exploratory study into factors of service quality for application service providers. Information & Management, 42(8), 1067-1080.

Mabert, V. A., Soni, A., & Venkataraman, M. A. (2000). Enterprise resource planning: Survey of US manufacturing firms. Production and Inventory Management, 41(2), 52-58.

Mayer, R. C., Davis, J. H., & Schoorman, F. D. (1995). An integrative model of organiza-tional trust. Academy of Management Review, 20(3), 709-734.

McKinney, V., Yoon, K., & Zahedi, F. (2002). The measurement of web-customer satisfac-tion: An expectation and disconfirmation approach. Information Systems Research, 13(3), 296-315.

Mertz, S. A., Eschinger, C., Eid, T., Huang, H. H., Pang, C., & Pring, B. (2009). Market trends: Software as a service, worldwide, 2008-2013, update. CT, USA: Gartner, Inc.

Moorman, C. D., Zaltman, G., & Deshpande, R. (1993). Factors affecting trust in market research relationships. Journal of Marketing, 57(1), 81-101.

Morgan, R. M., & Hunt, S. D. (1994). The commitment-trust theory of relationship market-ing. Journal of Marketing, 58(3), 20-38.

Morgan, R. M., & Hunt, S. D. (1997). Relationship-based competitive advantage: The role of relationship marketing in marketing strategy. Journal of Business Research, 46(3), 281-290.

Novak, T. P., Hoffman, D. L., & Peralta, M. (1999). Building consumer trust in online

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究

228 June 2013

environments: The case for information privacy. Communications of the ACM, 40(4), 80-85.

Oliver, R. L. (1980). A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfac-tion. Journal of Marketing Research, 17(4), 460-469.

Oliver, R. L. (1981). Measurement and evaluation of satisfaction process in retail settings. Journal of Retailing, 57(3), 25-48.

Oliver, R. L., & Bearden, W. O. (1985). Disconfirmation processes and consumer evalua-tions in product usage. Journal of Business Research, 13(3), 235-246.

Olsen, S. O. (2002). Comparative evaluation and the relationship between quality, satisfac-tion, and repurchase loyalty. Journal of the Academy of Marketing Science, 30(3), 240-249.

Ouyang, Y. (2010). A relationship between the financial consultants’ service quality and customer trust after financial tsunami. International Research Journal of Finance and Economics, (36), 75-86.

Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., & Berry, L. L. (1985). A conceptual model of service quality and its implications for future research. Journal of Marketing, 49(4), 41-50.

Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., & Berry, L. L. (1988). SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality. Journal of Retailing, 64(1), 12-40.

Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., & Berry, L. L. (1991). Understanding customer expecta-tions of service. Sloan Management Review, 32(3), 39-48.

Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., & Malhotra, A. (2005). E-S-QUAL: A multiple-item scale for assessing electronic service quality. Journal Service Research, 7(3), 213-233.

Pavlou, P. A., & Fygenson, M. (2006). Understanding and predicting electronic commerce adoption: An extension of the theory of planned behavior. MIS Quarterly, 30(1), 115-143.

Petter, S., Straub, D., & Rai, A. (2007). Specifying formative constructs in information systems research. MIS Quarterly, 31(4), 623-656.

Pine, B. J., Peppers, D., & Rogers, M. (1995). Do you want to keep your customers forever? Harvard Business Review, 73(2), 103-114.

Poteat, L. F., Shockley, K. M., & Allen, T. D. (2009). Mentor-protégé commitment fit and relationship satisfaction in academic mentoring. Journal of Vocational Behavior, 74(3), 332-337.

Rai, A., Lang, S. S., & Welker, R. B. (2002). Assessing the validity of IS success models:

電子商務學報 第十五卷 第二期

229June 2013

An empirical test and theoretical analysis. Information Systems Research, 13(1), 50-69.

Ranaweera, C., & Prabhu, J. (2003). The influence of satisfaction, trust and switching bar-riers on customer retention in a continuous purchasing setting. International Journal of Service Industry Management, 14(4), 374-395.

Reichheld, F. F. (1996). The loyalty effect. Boston: Harvard Business School Press.Ribbink, D., van Riel, A., Liljander, V., & Streukens, S. (2004). Comfort your online

customer: Quality, trust and loyalty on the Internet. Managing Service Quality, 14(6), 446-456.

Ringle, C., Wende, S., & Will, A. (2005). SmartPLS (Version 2.0 M3). Hamburg, Germany: SmartPLS.

Roca, J. C., Chiu, C. M., & Martinez, F. J. (2006). Understanding e-learning continuance intention: An extension of the technology acceptance model. International Journal of Human-Computer Studies, 64(8), 683-696.

Rönkkö, M., Ylitalo, J., Peltonen, J., Parkkila, K., Valtakoski, A., Koivisto, N., Alanen, L., & Mutanen, O. P. (2010). Software industry survey 2010. Retrieved November 19, 2010, from http://www.softwareindustrysurvey.org/ReportFinland2010.pdf

Rousseau, D. M., Sitkin, S. B., Burt, R. S., & Camerer, C. (1998). Not so different after all: A cross-discipline view of trust. Academy of Management Review, 23(3), 393-404.

Rudie, M. J., & Wansley, H. B. (1985). The Merrill Lynch quality program. In Bloch, T. M., Upah, G. D., & Zeithaml, V. A. (Eds.), Services marketing in a changing environ-ment (98-121). Chicago, IL: American Marketing Association.

Saaksjarvi, M., Lassila, A., & Nordstrom, H. (2005). Evaluating the software as a service business model: From CPU time-sharing to online innovation sharing. Proceedings of the IADIS International Conference e-Society, Qawra, Malta.

Seddon, P. B., & Kiew, M. Y. (1996). A partial test and development of DeLone and McLean’s model of IS success. The Australian Journal of Information Systems, 4(1), 90-109.

Sigala, M. (2004). The ASP-Qual model: Measuring ASP service quality in Greece. Managing Service Quality, 14(1), 103-114.

SIIA (2001). Software as a service: Strategic backgrounder. DC, USA: Software & Information Industry Association.

Singh, J., & Sirdeshmukh, D. (2000). Agency and trust mechanisms in consumer satisfac-tion and loyalty judgments. Academy of Marketing Science, 28(1), 150-167.

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究

230 June 2013

Sirdeshmukh, D., Singh, J., & Sabol, B. (2002). Consumer trust, value, and loyalty in relational exchanges. Journal of Marketing, 66(1), 15-37.

Spreng, R. A., & Chiou, J. S. (2002). A cross-cultural assessment of the satisfaction forma-tion process. European Journal of Marketing, 36(7), 829-839.

Steenkamp, J. E. M. (1990). Conceptual model of the quality perception process. Journal of Business Research, 21(4), 309-333.

Swaid, S. I., & Wigand, R. T. (2009). Measuring the quality of e-service: Scale develop-ment and initial validation. Journal of Electronic Commerce Research, 10(1), 13-28.

Taylor, S., & Todd, P. A. (1995). Understanding information technology usage: A test of competing models. Information Systems Research, 6(2), 145-176.

Thompson, P., DeSouza, G., & Gale, B. T. (1985). The strategic management of service quality. Quality Progress, 18(6), 20-25.

Thong, Y. L., Hong, S. J., & Tam, K. Y. (2006). The effects of post-adoption beliefs on the expectation-confirmation model for information technology continuance. Interna-tional Journal of Human Computer Studies, 64(9), 799-810.

Walsh, K. (2003). Analyzing the application ASP concept: Technologies, economies, and strategies. Communications of the ACM, 46(8), 103-107.

Wang, F., & Head, M. (2007). How can the Web help build customer relationships? An empirical study on e-tailing. Information and Management, 44(2), 115-129.

Webb, H. W., & Webb, L. A. (2004). SiteQual: An integrated measure of Web site quality. The Journal of Enterprise Information Management, 17(6), 430-440.

Wolfinbarger, M., & Gilly, M. C. (2003). eTailQ: Dimensionalizing, measuring and predicting etail quality. Journal of Retailing, 79(3), 183-198.

Yang, Z., & Fang, X. (2004). Online service quality dimensions and their relationships with satisfaction. International Journal of Service Industry Management, 15(3), 302-326.

Yoon, S. J. (2002). The antecedents and consequences of trust in online purchase decisions. Journal of Interactive Marketing, 16(2), 47-63.

Yu, C. H., Chang, H. C., & Huang, G. L. (2006). Customer satisfaction and loyalty in Taiwanese leisure industry. Journal of American Academy of Business, 9(1), 126-132.

Zeithaml, V. A., Parasuraman, A., & Malhotra, A. (2002). Service quality delivery through Web sites: A critical review of extant knowledge. Journal of the Academic of Market-ing Science, 20(4), 362-375.

電子商務學報 第十五卷 第二期

231June 2013

附錄:本研究所使用之衡量題目及尺度

說明: 依下列所描述您對於使用雲端 ERP系統的情況,請您依尺度大小來表示認同之程度。 尺度 1 = 非常不同意,尺度 4 = 普通,尺度 7 = 非常同意。

和諧關係

l雲端服務供應商有為客戶進行適切有用的教育訓練。

l服務供應商在導入雲端 ERP系統時,有充分了解客戶業務目標及工作流程。l雲端服務供應商在與客戶的合作過程中,有保持良好的合作關係。

l雲端服務供應商的專業知識足夠解決客戶的問題。

l雲端服務供應商與客戶的組織文化是契合的。

l合作的過程中,雲端服務供應商有考量客戶的個別需求。

l雲端服務供應商有用心考量客戶的利益。

l對於合作的過程中,雲端服務供應商有建立起與客戶之間的信任感。

反應性

l雲端 ERP系統的運作,在業務運作上能正常使用。l雲端 ERP系統的運作,網路性能是穩定的。l雲端服務供應商所準備的災難回復計畫是可勝任的。

l當雲端 ERP系統發生意外時,服務供應商所提供的替代方案是可勝任的。l雲端服務供應商有足夠的服務人員來解決客戶的問題。

l雲端服務供應商所提供的技術服務,能快速解決客戶問題。

l當客戶遇到問題時,雲端服務供應商能確切的告訴客戶服務時間。

可靠性

l雲端服務供應商有在承諾的時間內提供服務。

l雲端服務供應商在第一次的服務,就正確的給予解決。

l雲端服務供應商有履行合約上的義務。

l對於客戶的問題,雲端服務供應商會誠心的解決問題。

l雲端服務供應商會提供高品質的服務以及準確的預算控制。

彈性

l雲端 ERP系統能夠在其他的設備上使用。l雲端 ERP系統的擴展性是良好的(如:使用人數的變動)。

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究

232 June 2013

l雲端 ERP系統是可模組化的購買使用(如:訂單、生管、進銷、人資的選購)。l雲端 ERP系統能夠自動更新至最新版本。l雲端 ERP系統能夠讓客戶改變配置選項(如:改變系統功能、外觀)。l雲端 ERP系統,有多種的使用付費方式。l雲端服務供應商所提供的客製化系統是讓人滿意的。

特性

l雲端 ERP系統的使用介面是讓人滿意的。l雲端 ERP系統的操作是容易使用的。l雲端 ERP系統讓客戶自行設定的功能是滿意的(如:使用者管理)。l雲端 ERP系統內建的使用說明,是讓人容易了解。l對於雲端 ERP系統能夠顯示在線的使用人數,是感到滿意的。l雲端 ERP系統能夠監測系統的使用成果。

安全性

l雲端服務供應商在資料備份、復原,是讓人滿意的。

l服務供應商有定期檢查雲端 ERP系統資訊安全上的漏洞。l服務供應商所提供儲存雲端 ERP系統資料的實體環境,是非常安全的。l雲端 ERP系統上的資料,一切都有經過加密。l雲端 ERP系統的資料保密技術是讓人滿意的。l對於雲端 ERP系統,能做到存取控制。

確認程度

l本公司覺得在使用雲端 ERP系統之後的經驗,跟預期一樣好。l本公司覺得雲端 ERP系統所提供的功能、服務等,跟預期一樣好。l本公司覺得使用雲端 ERP系統的工作效率,跟預期一樣好。l本公司覺得使用雲端 ERP系統,確實達到如公司想要的結果。l整體而言,本公司覺得雲端 ERP系統大致上有符合公司先前對雲端 ERP系統的期待。

信任

l本公司覺得使用雲端 ERP系統是可靠的。l本公司覺得雲端服務供應商對客戶的關心是真誠的。

l本公司覺得雲端服務供應商是值得信賴的。

電子商務學報 第十五卷 第二期

233June 2013

l本公司覺得使用雲端 ERP系統是值得保證的。l雲端服務供應商做重大決策時,會關心我們公司的福利。

l在面對重要事情時,我們公司能依賴雲端服務供應商的支援。

l雲端服務供應商經常對我們公司信守承諾(如:合約、維修保證)。

知覺有用性

l使用雲端 ERP系統,提高了本公司在工作處理上的表現。l工作中使用雲端 ERP系統,增加本公司的生產力。l使用雲端 ERP系統,增強了本公司的工作績效。l使用雲端 ERP系統,提高了本公司的工作效率。l整體來說,本公司使用雲端 ERP系統是有用的。

滿意度

l使用過雲端 ERP系統之後,雲端 ERP系統的資訊內容令本公司感到滿意。l使用過雲端 ERP系統之後,雲端 ERP系統的系統功能令本公司感到滿意。l使用過雲端 ERP系統之後,雲端 ERP系統的服務品質令本公司感到滿意。l此雲端 ERP系統能提供作業上足夠的資訊。l使用雲端 ERP系統改善了公司內部的作業效率與強化系統整合。l此雲端 ERP系統所提供的資訊內容,是符合本公司的需求。l整體來說,本公司對使用雲端 ERP系統的感受是滿意的。

持續使用意圖

l對本公司而言,公司有意願持續使用雲端 ERP系統。l本公司覺得就算有其他的雲端 ERP系統可以選擇,公司仍然會繼續使用目前最主要的雲端 ERP系統。

l我會建議公司未來擴充雲端 ERP系統的功能,以提升工作效能。l我會建議公司未來繼續使用雲端 ERP系統。l本公司願意推薦使用的雲端 ERP系統給其他公司使用。

雲端 ERP系統服務品質與持續使用意圖之研究

234 June 2013