基于假設2成立的前提下，本文進一步研究發現，針對顧客的購物體驗，支持性服務，主要表現在顧客購物的過程，而獲得目標產品是顧客發生購物行為的動因[35]。態度忠誠強調主觀感受，即顧客對產品和整個購物過程中的偏愛，然而履行重購承諾依舊要以對目標產品的忠誠為基礎，因此，本研究認為支持性服務滿意度較大程度地影響了顧客的態度忠誠，而目標產品滿意度則更大程度的決定了顧客的行為忠誠。由此提出以下假設：
假設3：態度忠誠與支持性服務滿意度的相關性更強，而行為忠誠與產品滿意度的相關性更強。
二、研究設計
（一）研究方法
所謂元分析，即對具有共同目的的相互獨立的多個研究結果給予定量分析，合并分析，剖析研究間差異特征，綜合評價研究結果[37]。以往學者對顧客滿意度和顧客忠誠度關系的研究結論存在很大差異[5]，因而本研究將通過元分析對顧客滿意度與顧客忠誠度之間的關系進行綜合分析。
（二）樣本和數據
本研究按照以下原則進行文獻及數據收集：
1.檢索原則：以顧客滿意度、顧客忠誠度關鍵詞；EBSCO、Elsevier、Wiley、Springerlink、Google Scholar、CNKI、維普期刊、萬方數據庫等國內外知名期刊數據庫為檢索源；本文將發表時間為2007—2012年期間對顧客滿意度和顧客忠誠度的文獻納入文獻研究范圍。
2.文獻納入原則：顧客滿意度與顧客忠誠度相關性的實證性研究文獻；文獻數據要求，數據資料完整，報告了元分析所必須的數據，包括樣本量大小、皮爾遜相關系數r或能轉換為皮爾遜相關系數的其他統計值，如T值、F值、卡方值等；文獻數據收集工具，必須采用現有問卷或嚴格按照問卷開發過程而得到的自行開發問卷。
3.納入文獻編碼原則：效應值的產生以獨立樣本為單位，每個獨立樣本編碼一次，如果某文獻包含多個獨立樣本，對應的也進行多次編碼；根據上文，首先按照文章時間對顧客滿意度和顧客忠誠度進行編號，然后按照滿意度不同成分和忠誠度的不同層次分類進行編碼。
4.數據統計原則：如果某項研究針對某個構想提供了不止一個效應值，那么可通過取平均值獲得該項研究的效應值。
本研究中效應量為顧客滿意度與顧客忠誠度兩個變量之間的相關系數。通過精讀并滿足以上原則最終獲得141篇進行元分析研究。由于中文文獻數據來源及測度工具尚不夠標準，因此在141篇文獻中，中文文獻21篇，英文文獻120篇。總樣本量為72 670編碼后形成的主要研究結論匯總表（見表1、表2）。
（三）數據分析
本研究通過以下步驟將原始數據進行二次加工：（1）將標準差（SD）通過公式轉換成標準誤差（SE），或利用回歸系數（β）和t值通過公式se=β/t計算出SE；（2）將變量間的相關系數（r）通過r-Z轉換成效應值；（3）計算出加權后的效應值，并得到其95%置信區間。r值為元分析的主要輸出結果，其大小不能絕對地推斷出變量間相關程度的高低，但可以通過對比r值來判斷哪一組變量間的相關程度較高[37]。
1.異質性檢驗。多個獨立研究的相似性是綜合分析的前提，若不同研究之間具有一致性，便可以對多個統計量進行加權合并，反之則不適宜進行元分析[38]。本研究通過Revman計算I2的方法測定異質性程度。此法為異質性定量分析，多數學者認為較齊性檢驗敏感，當I2超過25%說明存在低度異質性，而超50%則不適宜進行元分析[37]。
2.分析結果。下面通過表3～表5描述元分析得到的數據。
由表3結果可知，顧客滿意度與顧客忠誠度正相關，即H1成立。但Q值較大，I2大于25%這意味著存在控制變量。由此，本文嘗試依照上文分析探討產品滿意度和支持性服務滿意度對顧客忠誠度的相關性，以及顧客滿意度對態度忠誠和行為忠誠的相關性的影響來解釋這一問題（見表4和下頁表5）。
由表4可知：（1）目標產品滿意度和支持性服務滿意度均與顧客忠誠度正相關，但相關程度并不相同；（2）目標產品滿意度與顧客忠誠度的相關系數大于支持性服務滿意度與顧客忠誠度的相關系數（0.63∶0.60），即假設2成立。從數據來看，二者差異雖然較小，但仍然具有重要意義。實體木門企業生產有形產品時，這種目標產品的關鍵屬性決定了消費者是否選購的決策，而木門企業在供給目標產品時提供的支持性服務有利于目標產品績效的實現，為顧客帶來便利，越來越影響顧客選購決策[17]，因此二者之間的差距將越來越小。
為更深入了解顧客滿意度與忠誠度之間的內在關聯關系，本文從目標產品滿意度和支持性服務滿意度與行為忠誠和態度忠誠分別進行元分析，得表5。
由表5 可知，在考慮了將滿意度、忠誠度進行細分后，Q值和I2比表4有較大幅度降低，目標產品滿意度與顧客忠誠度的Q值從97.33下降為43.53和44.05，I2從25%下降為15%和16%，支持性服務滿意度與顧客忠誠的Q值從88.61下降為46.43和35.96，I2從21%下降為16%和11%。因此以滿意度或忠誠度細分維度作為控制變量來分析滿意度與忠誠度之間的關系是十分可取的，而且具有實際指導意義。依據表中數據可得：（1）支持性服務滿意度與態度忠誠的相關程度大于目標產品滿意度與態度忠誠的相關程度（0.61∶0.54）；目標產品滿意度與行為忠誠度的相關程度大于支持性服務滿意度與行為忠誠的相關程度（0.47∶0.33），即H3成立；（2）滿意度各成分與忠誠度各成分彼此間均成正相關，但相關系數不同，即H3成立。
三、結論與討論
通過上述數據分析得出表6。
（1）傳統研究僅僅關注顧客對木門企業所提供的目標產品（包括產品和服務）的滿意度。而隨著技術的進步催生眾多新興產業，同時顧客需求越來越多元化和細節化。由上頁表4數據可知，顧客的目標產品滿意度和支持性服務滿意度對顧客忠誠度影響程度不相同，并且目標產品滿意度與顧客忠誠度相關性大于支持性服務滿意度與顧客忠誠度相關性。值得我們注意的是，雖然顧客忠誠度更容易受到顧客的目標產品滿意度的影響，但二者對顧客忠誠度的影響作用相差并不大。這是因為，顧客為獲得木門企業提供的目標產品而與木門企業建立交易關系，因此顧客對目標產品的滿意度將較大程度左右顧客忠誠度。然而，顧客已越來越期望自己在獲得心儀產品的同時也能夠享受整個購物過程，從而對木門企業所能夠提供的支持性服務的好壞越來越敏感。因此木門企業在不斷完善其目標產品的同時，也應該越來越意識到支持性服務所帶來的積極作用。對于木門企業來說，這一點在探討顧客滿意度對顧客忠誠度的影響作用時，明晰二者與顧客忠誠度的相關關系將對木門企業的顧客關系管理以及顧客留存方面起到很大作用。
假設3：態度忠誠與支持性服務滿意度的相關性更強，而行為忠誠與產品滿意度的相關性更強。
二、研究設計
（一）研究方法
所謂元分析，即對具有共同目的的相互獨立的多個研究結果給予定量分析，合并分析，剖析研究間差異特征，綜合評價研究結果[37]。以往學者對顧客滿意度和顧客忠誠度關系的研究結論存在很大差異[5]，因而本研究將通過元分析對顧客滿意度與顧客忠誠度之間的關系進行綜合分析。
（二）樣本和數據
本研究按照以下原則進行文獻及數據收集：
1.檢索原則：以顧客滿意度、顧客忠誠度關鍵詞；EBSCO、Elsevier、Wiley、Springerlink、Google Scholar、CNKI、維普期刊、萬方數據庫等國內外知名期刊數據庫為檢索源；本文將發表時間為2007—2012年期間對顧客滿意度和顧客忠誠度的文獻納入文獻研究范圍。
2.文獻納入原則：顧客滿意度與顧客忠誠度相關性的實證性研究文獻；文獻數據要求，數據資料完整，報告了元分析所必須的數據，包括樣本量大小、皮爾遜相關系數r或能轉換為皮爾遜相關系數的其他統計值，如T值、F值、卡方值等；文獻數據收集工具，必須采用現有問卷或嚴格按照問卷開發過程而得到的自行開發問卷。
3.納入文獻編碼原則：效應值的產生以獨立樣本為單位，每個獨立樣本編碼一次，如果某文獻包含多個獨立樣本，對應的也進行多次編碼；根據上文，首先按照文章時間對顧客滿意度和顧客忠誠度進行編號，然后按照滿意度不同成分和忠誠度的不同層次分類進行編碼。
4.數據統計原則：如果某項研究針對某個構想提供了不止一個效應值，那么可通過取平均值獲得該項研究的效應值。
本研究中效應量為顧客滿意度與顧客忠誠度兩個變量之間的相關系數。通過精讀并滿足以上原則最終獲得141篇進行元分析研究。由于中文文獻數據來源及測度工具尚不夠標準，因此在141篇文獻中，中文文獻21篇，英文文獻120篇。總樣本量為72 670編碼后形成的主要研究結論匯總表（見表1、表2）。
（三）數據分析
本研究通過以下步驟將原始數據進行二次加工：（1）將標準差（SD）通過公式轉換成標準誤差（SE），或利用回歸系數（β）和t值通過公式se=β/t計算出SE；（2）將變量間的相關系數（r）通過r-Z轉換成效應值；（3）計算出加權后的效應值，并得到其95%置信區間。r值為元分析的主要輸出結果，其大小不能絕對地推斷出變量間相關程度的高低，但可以通過對比r值來判斷哪一組變量間的相關程度較高[37]。
1.異質性檢驗。多個獨立研究的相似性是綜合分析的前提，若不同研究之間具有一致性，便可以對多個統計量進行加權合并，反之則不適宜進行元分析[38]。本研究通過Revman計算I2的方法測定異質性程度。此法為異質性定量分析，多數學者認為較齊性檢驗敏感，當I2超過25%說明存在低度異質性，而超50%則不適宜進行元分析[37]。
2.分析結果。下面通過表3～表5描述元分析得到的數據。
由表3結果可知，顧客滿意度與顧客忠誠度正相關，即H1成立。但Q值較大，I2大于25%這意味著存在控制變量。由此，本文嘗試依照上文分析探討產品滿意度和支持性服務滿意度對顧客忠誠度的相關性，以及顧客滿意度對態度忠誠和行為忠誠的相關性的影響來解釋這一問題（見表4和下頁表5）。
由表4可知：（1）目標產品滿意度和支持性服務滿意度均與顧客忠誠度正相關，但相關程度并不相同；（2）目標產品滿意度與顧客忠誠度的相關系數大于支持性服務滿意度與顧客忠誠度的相關系數（0.63∶0.60），即假設2成立。從數據來看，二者差異雖然較小，但仍然具有重要意義。實體木門企業生產有形產品時，這種目標產品的關鍵屬性決定了消費者是否選購的決策，而木門企業在供給目標產品時提供的支持性服務有利于目標產品績效的實現，為顧客帶來便利，越來越影響顧客選購決策[17]，因此二者之間的差距將越來越小。
為更深入了解顧客滿意度與忠誠度之間的內在關聯關系，本文從目標產品滿意度和支持性服務滿意度與行為忠誠和態度忠誠分別進行元分析，得表5。
由表5 可知，在考慮了將滿意度、忠誠度進行細分后，Q值和I2比表4有較大幅度降低，目標產品滿意度與顧客忠誠度的Q值從97.33下降為43.53和44.05，I2從25%下降為15%和16%，支持性服務滿意度與顧客忠誠的Q值從88.61下降為46.43和35.96，I2從21%下降為16%和11%。因此以滿意度或忠誠度細分維度作為控制變量來分析滿意度與忠誠度之間的關系是十分可取的，而且具有實際指導意義。依據表中數據可得：（1）支持性服務滿意度與態度忠誠的相關程度大于目標產品滿意度與態度忠誠的相關程度（0.61∶0.54）；目標產品滿意度與行為忠誠度的相關程度大于支持性服務滿意度與行為忠誠的相關程度（0.47∶0.33），即H3成立；（2）滿意度各成分與忠誠度各成分彼此間均成正相關，但相關系數不同，即H3成立。
三、結論與討論
通過上述數據分析得出表6。
（1）傳統研究僅僅關注顧客對木門企業所提供的目標產品（包括產品和服務）的滿意度。而隨著技術的進步催生眾多新興產業，同時顧客需求越來越多元化和細節化。由上頁表4數據可知，顧客的目標產品滿意度和支持性服務滿意度對顧客忠誠度影響程度不相同，并且目標產品滿意度與顧客忠誠度相關性大于支持性服務滿意度與顧客忠誠度相關性。值得我們注意的是，雖然顧客忠誠度更容易受到顧客的目標產品滿意度的影響，但二者對顧客忠誠度的影響作用相差并不大。這是因為，顧客為獲得木門企業提供的目標產品而與木門企業建立交易關系，因此顧客對目標產品的滿意度將較大程度左右顧客忠誠度。然而，顧客已越來越期望自己在獲得心儀產品的同時也能夠享受整個購物過程，從而對木門企業所能夠提供的支持性服務的好壞越來越敏感。因此木門企業在不斷完善其目標產品的同時，也應該越來越意識到支持性服務所帶來的積極作用。對于木門企業來說，這一點在探討顧客滿意度對顧客忠誠度的影響作用時，明晰二者與顧客忠誠度的相關關系將對木門企業的顧客關系管理以及顧客留存方面起到很大作用。