随着互联网技术的不断发展,网络购物模式的不断完善,我国电子商务呈现良好的发展趋势。2015年中国网上零售市场交易规模达28637.2亿元,增速为45%,继续保持高增长的态势。网上零售市场在2015年增长迅猛,渗透率稳步提升,其中天猫,京东,苏宁易购位居第一集团的B2C企业,已成为国民经济重要组成。然而B2C网站服务质量的优劣直接影响网络购物顾客的满意度及至认可度,互联网+新形势下,随着市场透明度和企业、客户、竞争者间的距离不断缩小,充分了解影响顾客满意度的代表性因素,对于在线企业提高服务质量获得竞争优势意义重大。基于此,本文重点从企业可控的客观因素出发,充分考虑用户体验。本文首先,结合MUG模型构建了B2C网站顾客满意度研究假设模型,获取35个指标项。采用单样本T检验和因子分析对指标项进行优化,最终确立了B2C网站顾客满意度影响因素的32个指标项,将原来的五个二级指标调整为十个二级指标,分别为:网站定制服务、网站技术、网站结构、情感服务因素、吸引力、内容因素、评价及商品信息、促销因素、便捷因素和个性化。针对上述指标,本研究采用熵值法确定了指标项的初始重要度。其次,引入聚类思想、结合用户需求重要度和细分化属性归类方法的Kano模型,并用以对筛选出的B2C网站顾客满意度指标项初始重要度进行调整,得到能够有效提升B2C购物满意度的魅力需求有“商品查询功能”、“促销活动”、“购物满足感”、“提供促销信息”、“商品的独特性”、“图片导向性”、“商品性价比”、“图片展示方式多样化”、“商品丰富性”、“网站内容的更新速度”、“网站布局合理”;能够大幅消除B2C购物不满意度的必备需求有“商品描述详实性”、“信息提示功能”、“网站信息组织合理”、“网站客服”、“更改或取消交易”、“隐私保护”、“支付平台”。最后,引入启动效应。把情绪作为启动因子,采用情景实验的方式研究在情绪启动下商品描述详实性与B2C网站顾客满意度影响关系,发现积极情绪正向调节满意度,消极情绪负向调节满意度,且不同性别与不同程度的情绪对满意度影响具有差异性。