APP下载

在线消费者分类研究述评

2011-11-02王海萍

华东经济管理 2011年3期
关键词:人口统计购物者细分

王海萍

(山东财政学院 统计与数理学院,山东 济南 250014)

●理论述评

在线消费者分类研究述评

王海萍

(山东财政学院 统计与数理学院,山东 济南 250014)

在线消费者是从事在线业务,即在线浏览、搜寻或交易的消费者。从人口统计特征、消费心理与行为方面的不同分类标准对现有文献所作研究进行回顾,为后续的在线消费者分类研究指明方向,也有助于网站经营者确定自己的细分市场,有针对性地实施营销策略,以实现网站经营目标。

在线消费者;分类;消费心理;消费行为

在商业类文章中,顾客细分被描述为电子商务成功的关键 (Miller,1996[1];Berry,1999[2])。Burke(1997)指出,一个重要的未回答的研究问题与零售商如何能细分在线顾客有关[3]。只有通过理解不同的顾客细分,营销人员才能制定战略与战术来吸引与保持这些顾客。但是只有少量关于 Internet使用者分类的研究,如波士顿集团 (Boston Consulting Group)或麦肯锡公司 (McKinsey&Co.),尚未依照研究的学术标准对此分类进行探讨[4]。本文即从学术研究的角度,对在线消费者分类所作研究进行梳理,以不同标准划分细分市场,为网站经营者提供参考。

由于网络环境下的消费者在人口统计特征上存在许多相似性,因此以此为细分标准所作的研究较少。纵览文献,关于网络消费者细分的研究,主要从消费心理与行为角度进行划分。

一、人口统计特征为标准的分类

以人口统计特征为标准的分类中最常见也是最便利的分类是按照性别的分类,即分类为男性在线消费者与女性在线消费者。

性别为分类的标准是最基本的人口统计特征之一,男性与女性在网络行为上表现出不同的特征。据 Marie-Odile Richard等 (2007)的研究,男性与女性在在线信息搜寻方面受到网络氛围 (a tmospherics)的干扰,女性是信息的综合加工者,会显示出比男性更加复杂的信息搜寻行为,如女性使用技能与挑战来影响探索行为,而男性仅使用挑战来影响网站态度与购前意图[5]。

JupiterMediaMetrix(2001)对美国因特网用户的人口特点进行了研究,发现女性网络用户数量与男性相差无几,而且在世界市场上也是如此。如,澳大利亚女性占因特网人群的 48%,我国情况也是如此。2008年 10月 30日,滕讯网“2008影响中国女性论坛”发布女性网民消费行为研究报告显示,截止到 2008年 7月,中国女性网民占总体网民的比例已经由 1997年的 12.3%增长到 46.2%,女性网民已成为网络消费的主力军[6]。从行为上来看,女性是网上的“搜索者”,而男性则往往是“冲浪者”或“浏览者”。相对而言,女性上网时间少于男性,但是女性往往对访问的网站都很忠诚[7]。

另有研究表明,男性网络消费者在购物时较理性,往往在深思熟虑后作出决定,而女性网络购物者在购物时较感性,往往在浏览到自己喜欢的商品时就会下意识放入购物车中。此外,男性的自主性较强,经常自己寻找商品价格、质量、性能等方面的资料,然后做出判断;而女性则具有较强的依赖感,在做出购物决策时往往比较在意其他人的意见和评价。

Thompson(2001)以新加坡为实验背景,检验了与 Internet使用行为 (信息传递、浏览、下载与购买)有关的人口统计特征与动机变量的作用。结果表明,男性更可能参与下载与购买行为,而女性更可能从事信息传递行为[8]。Eun Young K im和 Youn-Kyung Kim (2004)对美国在线服饰产品的购买情况进行了实证调查,结果发现人口统计变量中的性别、家庭收入与孩子数量是购买意图的重要预测因素。对于服装、珠宝的购买来说,购买较多的是富裕的、有孩子的女性。这也成为较为重要的在线购物细分市场[9]。

尽管男性与女性在线消费者心理与行为之间存在某些区别,但在当前的许多在线消费者行为研究中通常将性别作为控制变量研究其他行为变量的影响,这是网络研究发展到当前的状况。最初对网络的研究限于对 Internet技术的接受、使用,因此大多研究人口统计特征,后来随着技术的推广应用,网络应用的普及,人口统计特征的影响逐渐下降。在越来越多的消费者熟练运用网络的基础上,研究的焦点逐渐转向持续使用、满意、信任、重复购买等行为与心理方面。

二、以消费行为特征为标准的分类

根据在网站花费的时间、浏览的页面数量、访问的网站种类等标准的分类体现了在线消费者的行为特征。

(一)追求简单者、冲浪者、讨价还价者、联系者、按惯例行为者与享受运动者

这是根据消费者的在线行为特征来细分的市场,如消费者主动花费的在线时间量、接触的页面与网站的数量、主动浏览每一个页面花费的时间以及访问的网站种类等。按照Forsyth,Lavoie和McGuire(2000)的分析,当前有效的在线消费者可分成六类:追求简单者 (Simplifiers)、冲浪者(Surfers)、讨价还价者 (Bargainers)、联系者 (Connectors)、按惯例行为者 (Routiners)与运动者 (Sportsters)[10]。

对营销人员来说,其盈利能力取决于在网站上的交易数量,因此从在线购买的百分比上可以看出,追求简单者是最具吸引力的消费者,占所有在线交易总量的 50%以上。但是追求简单者易于流失,因为他们要求容易的接触与终端对终端的便利,如可靠的顾客服务、易于返回,认为在线比离线较易或较快做成生意,不喜欢未征求其同意的 E-mail,不进入聊天室,具有一些其他的复杂特征。

冲浪者仅占使用者人数的 8%,但是在线花费的时间最长,远超出任何其他细分群体,接触的页面数量也最多。冲浪者使用 Internet出于许多原因 (如探索、购物、查找信息、娱乐),但在网站间快速转换,不断地寻找新的在线体验。为了吸引与保留冲浪者,网站必须提供一个强势在线品牌,前沿的设计与特征,不断加以更新,提供丰富种类的产品与服务。

讨价还价者主要与取得好的交易有关。尽管他们仅构成8%的有效在线人数,花费较少的时间在线,但是他们的网站访问量最大。讨价还价者喜欢搜寻好价格,享受控制交易与网站社区的感觉。大多数讨价还价者从书、CD与软件等标准分类中做出在线购买。为了让讨价还价者重复访问,网站必须以理性与情感吸引他们。

联系者使用 Internet主要是享用聊天服务如 O ICQ,联系者的在线时间较短,在线购买也较少。营销人员必须关注联系者养成习惯的方式,使之逐渐变为更具吸引力的细分市场。可通过 Internet帮助联系者找到其目标,赢得他们的充分信任。

按惯例行为者使用 Internet为了获取新闻与财务信息,花费超过 80%的在线时间冲浪他们喜爱的十个网站。这些网站出众与独特的内容使得这部分群体感觉像是权威人士。

运动者的行为像惯例行为者,但是被兴趣吸引到运动与娱乐网站,他们将浏览内容看作娱乐,所以网站必须是新奇的、有趣的与互动的以吸引他们。

由于每一个细分群体有着不同的需求,所以营销人员必须在细分群体间识别其网站特性,合理制定网站战略以符合目标市场的需求。否则,营销人员就会冒着吸引到非盈利的访问者的风险,而疏远最具盈利的访问者。不管营销人员采纳什么战略,都应该避免以单一提供服务于所有细分市场而降低 Internet体验,以致不能吸引任何细分群体。最终,以人口统计特征为基础的细分将让位于反映个性与需求的细分标准。

(二)网络浏览者、搜寻者、购买者与知识建立者

这是对在线购物者 (Online Shoppers)根据其潜在目标进行细分得出的类别。通过使用特定在线商店的点击流数据,WendyW.Moe(2003)基于观测的导航方式,访问者被分成了购买 (Buying)、浏览 (Browsing)、搜寻 (Searching)与知识建立 (Knowledge-Building)的访问四种类型,每种访问类型在购买概率上表现不同[11]。

购物者由不同的动机所驱使,因此对各种营销信息的反应不同。WendyW.Moe(2003)以网站访问中的搜寻行为(定向搜寻与探索搜寻)与潜在购买导向 (立即购买与未来购买)为两个维度,构建了一个框架,如表 1所示。他将购物战略 (Shopping Strategies)的类型分为四种:定向购买、享乐购买、搜寻与知识建立。其中,定向购买群体显示出非常集中的购物行为,表现出以目标为导向的动机,以反复考虑的有限数量的产品为目标;搜寻群体也是目标导向的,在某一产品类别上进行集中搜寻。其访问网站的目标是获取有关信息以利于做出更优选择;享乐浏览群体访问商店很少以做出更好购买决策为动机,更多是由体验中获得的享乐效用所驱使,在多种类别与产品间广泛搜寻;知识建立者的目标是提高产品与市场的专业知识,消费者并不必然考虑任何购买,但获得的信息可以影响未来的购买决策。知识建立的购物者更可能访问网站的共享讨论区、建议栏等与产品有关的内容。以这种方式分类要求电子商务营销人员识别出可能的买方,设计更加有效的、定制化的促销信息。

表1 购物战略的分类

与此类似,Soopramanien和 Robertson(2007)按照在线行为的不同,将在线消费者分为购买者 (Buyers)、浏览者(Browsers)与非 Internet购物者 (Non- Internet Shoppers)[12]。在线购买者指那些在网上购买的消费者;浏览者是那些在线浏览然后在店内购买的消费者;非 Internet购物者是那些根本不在线购物的消费者。并指出各群体不同的行为特征,研究了社会人口统计特征变量、对 Internet购物的态度与信念如何影响在线购物渠道的采纳与使用。

三、以消费心理为主要标准的分类

通常,以消费心理的分类还要结合其他标准,综合考虑消费者的态度、个性、动机等因素。

(一)风险厌恶怀疑者、坦率的在线购物者与保守信息搜寻者

这是综合心理图案 (Psychograph)、文化与个性特征对全球环境下的网络消费者所做的细分。Barnes等 (2007)将分类的空间扩展到网络遍及的世界,选择三个文化不同的国家法国、德国与美国为例,将个性维度 (外向型与神经过敏型)、信任、感知风险、对在线购物的态度、购物享乐、购买意愿等六个分类标准一起测试,并采用簇分析的方法对在线消费者进行细分[4]。结果证明可将研究的电子空间分为三个簇:风险厌恶怀疑者 (Risk-Averse Doubters)、坦率的在线购物者 (Open-Minded Online Shoppers)与保守信息搜寻者 (Reserved Information Seekers)。风险厌恶怀疑者极其小心、保守,通常对新的经历持怀疑态度,而且对在线购物的感知风险最高、信任最低,在对在线购物的态度与购买意愿上的得分也是最低的;坦率的在线购物者很少担心生存环境,表现出最低的感知风险、最高的购买意愿以及高度的购买愉悦感,表现出对在线购物的热爱;保守信息搜寻者所占被调查者的数量最大,这部分 Internet使用者是非常典型的谨慎而保守者,有着较高的正面态度,超出平均购物愉悦感的得分,以及相对较高的购买意图,表明这个群体通常是对在线购物开放的,但其使用 Internet主要是为了信息搜寻与购前产品评价。

由于文化与个性变量在一段时间内相对稳定,因此营销管理者可据此将决策建立在可靠的理论框架上。该文的研究结论支持在不同文化的人们间的研究,证明了在电子社区中没有同质性,因此,使营销活动适应顾客的需求与预期必须考虑文化差异。这是在全球环境下对网络消费者所作的细分,考虑文化差异也是全球化营销的要求。

(二)便利购物者、变化寻求者、权衡购物者与商店导向的购物者

Rohma和 Swaminathan(2004)基于在线购物动机做出此分类。在分析离线环境下购物动机的基础上,考虑在线环境的适用性,并进行实证,得出包括在线便利、实体商店导向、在计划与购物上的信息使用。在线购物背景下的种类寻求等动机,表明存在四种购物类型:便利购物者 (Convenience Shoppers)、种类寻求者 (Variety Seekers)、权衡购物者(Balanced Buyers)与商店导向的购物者 (Store-Oriented Shoppers)[13]。便利购物者更多以便利为动机,变化寻求者比任何其他购物类型更多以选择多个零售商与产品类型及品牌为动机;权衡购买者中庸地以便利与种类寻求为动机,商店导向的购物者更多地以实体商店导向为动机,如对直接拥有商品与社会互动的渴望。除了较低的计划购买倾向外,权衡购买者显示出得分相对接近于所有四种购物维度的平均分,因而表明是一个细分市场,使得在线购买更具冲动性。考虑到在线零售的增长潜力,该渠道特定的一种分类将使零售商能够识别不同的消费者细分,因此使其能够有效地调整对这些顾客类型的服务。

与上述动机分类不同的是,Childers等 (2001)认为,尽管存在很多动机可以作为购物目标,但大部分分类学者认为可作为手段的动机 (InstrumentalMotivations)与享乐动机(Hedonic Motivations)是理解消费者购物行为的基本原则[14],因为他们透过消费现象维持一个基本的潜在存在(Babin,Darden and Griffin,1994)[15]。因此将购物动机仅分成两类,即享乐与功利动机。区分享乐与功利动机的目的是分析两种不同动机下在线购物态度受到哪些因素的影响,以及通过更加有效的互动零售购物环境的设计,创造在线购物的网络氛围 (Webmosphere),以提供对在线购物行为理解的洞察力。

四、其他分类研究

此外,其他的细分在线消费者标准,如 Amit Bhatnagar与 Sanjoy Ghose(2004)基于 Internet购物的利益与风险细分消费者,研究了在形成消费者对在线购物的偏好中,在线购物的感知利益与风险所起的作用[16]。考虑了感知风险的两个维度——产品风险与安全风险,产品风险由消费者不能在线检验产品得出,安全风险是根据消费者担心开放的 Internet网络会使得个人数据受到损害得出。根据消费者对风险与利益的敏感性,结合人口统计特征将在线消费者分成三个细分市场。从细分市场一到细分市场三,感知的产品风险逐渐下降,细分市场消费者的平均年龄与 Internet体验逐渐增加。

还有决策制定导向与体验导向的分类,由 Stell和 Paden(2002)提出,决策制定导向的 Internet消费者可进一步分为价格意识的、乐观的与便利导向的消费者,而那些体验导向的消费者可分为个性化 (如偏好个人服务)与娱乐购物者(如为了娱乐的目标在线购物的消费者)[17]。因为不同导向的购物者有着不同购物方式,所以不同的变量应该合并到Internet网站以吸引每一个细分市场。

根据购物导向的因素,McKinney(2004)识别出五种购物细分市场:自信的便利导向比较的购物者 (the Confident Convenience-Oriented Comparison(3Cs)Shoppers)、偏好商店的购物者 (Store-Preferred Shoppers)、高涉入的购物者(Highly Involved Shoppers)、冷淡的购物者 (Apathetic Shoppers)与善于领会的购物者 (Apprehensive Shoppers)[18]。第一个细分市场的购物者感觉到在 Internet购物比在零售店购物更便利,如果发现喜欢的东西会毫不犹豫购买。第二个细分市场的购物者感到商店是购物的便利模式,他们也喜欢在线浏览、在商店做出购买。高涉入的购物者表现出所有购物因素的特征,偏好在 Internet购物,花费长时间浏览购物网站。冷淡的购物者不同于大部分偏好商店购物者的特征,尤其是他们没有感觉商店是购物的便利方式,不认为他们自己是比较购物者,对在 Internet购物不自信。善于领会的购物者对商店购物则显示出中立的态度。

五、结论与展望

综上所述,在线消费者分类使用的标准有很多。从人口统计特征到消费者的心理与行为,从简单的一个分类标准到复杂的几个分类标准的交叉融合,这反映了研究是一个从简单到复杂不断深入的过程,不仅如此,也反映了网站经营者面对网络市场空间竞争加剧的态势而不断开拓细分市场的需求。随着作为分类标准考虑因素的增加,对细分市场的划分也越细致,对网站经营者的实践参考价值也越大。此外,需要注意的是消费心理结合行为特征的分类在实践中是否能够便于使用,细分市场是否容易做出识别,还有待于实践的检验。

尽管对在线消费者分类使用的标准较多,但较少详细探讨文化环境、消费者个性的影响。由于国内网络营销环境不同于国外,网上购物尚未全面普及。根据中国互联网络发展统计报告 (CNN I C)(第 22次),截至 2008年 6月底,中国网民数量达到 2.53亿,网民规模跃居世界第一位。但是普及率只有 19.1%,仍然低于全球平均水平 (21.1%),而网络购物使用率为 25%,低于美国网民的 66%,也低于韩国网民的 57.3%[19]。因此有必要探讨国外的分类研究结论是否适用于我国在线消费者,如由于我国消费者属于风险规避型,以感知风险及其他因素为标准的分类是否合适有待于未来深入探讨。

无论是从人口统计特征上,还是在线消费动机、体验、行为方面,目的都是为了更加深入理解在线消费者的心理与行为特征,做出恰当的市场细分。随着在线销售渠道重要性的逐渐增加,在线商店的购物者的数量也在日益增长,对零售商来说更好地理解 Internet冲浪者与购物者是非常重要的[20]。网络可以融化地理边界,使企业与消费者处于低摩擦的环境下。一方面进行市场细分,有助于在线零售商充分了解不同的细分群体的需求,选择有吸引力的市场,有效提高市场地位与盈利能力;另一方面可设计更加符合消费者需求的在线环境,制定相应的营销策略,在日渐激烈的网上市场中打下一片天地。此外,参照 Barnes(2007)的分类方式,细分市场也可以将不同的分类标准组合起来,如将人口统计特征与购物动机的组合,探讨男性功利动机更强还是女性的享乐动机较明显;将消费心理的因素如态度、感知风险与消费行为如浏览、搜寻、购买或消费目标如追求便利、沟通、商品种类等组合进行细分,分析风险厌恶、风险喜好与风险中性的消费者的购买意愿与需求。这也是未来进一步研究的方向。

[1]Miller T E.Segmenting the internet[J].American Demographics,1996,18(7):48-52.

[2]Berry J.Whyweb sites fall short:according to CSC study,top management and IT are out of synch[J].Internet Week,1999,(765):27-28.

[3]Burke R R.Do you see what I see?The future of virtual shopping[J].Journal of the Academy of Marketing Science,1997,25(4):352-361.

[4]Barnes S J,Bauer Hans H,Neumann Marcus M,et al.Segmenting cyberspace:A customer typology for the internet[J].European Journal of Marketing,European Journal of Marketing,2007,41(1/2):71-93.

[5]Marie-Odile Richard,Jean-Charles Chebat,Yang Zhiyong,et al.Selective Versus Comprehensive Processors:Gender Differences in Web Consumer Behavior[J].Advances in Consumer Research-North American Conference Proceedings,2007,34:303–303.

[6]孟群华.腾讯发布《女性网民消费行为研究报告》,网络经济跨入“她”时代 [J].广告主市场观察,2008,12:69.

[7]JupiterMediaMetrix.The Rise of I-Commerce[J].Supplement to theWall Street Journal,2001,10(29):55.

[8]Thompson S H Teo.Demographic and Motivation Variables Associated with Internet Usage Activities[J].Internet Research: Electronic Networking Applications and Policy,2001,11(2):125-137.

[9]Eun Young Kim,Youn-Kyung Kim.Predicting online purchase intentions for clothing products[J].European Journal ofMarketing,2004,38(7):883-897.

[10]Forsyth John E,Lavoie Johanne,McGuire Tim.Segmenting cyberspace:A customer typology for the internet[J].TheMcKinseyQuarterly,2000,(4):14-18.

[11]WendyW Moe.Buying,searching,or browsing:Differentiating be tween online shoppers using in-store navigational clickstream [J].Journal of Consumer Psychology,2003,13(1/2):29.

[12]Soopramanien Didier G R,Robertson A.Adoption and usage of online shopping:An empirical analysisof the characteristics of“buyers”“browsers”and“non-internet shoppers”[J].Journal of Retailing and Consumer Services,2007,14:73-82.

[13]Rohma Andrew J,Swaminathan Vanitha.A typology of online shoppers based on shopping motivations[J].Journal ofBusiness Research,2004,57:748-757.

[14]Childers TerryL,ChristopherL Carr,Peck Joann,et al.Hedonic and utilitarian motivations for online retail shopping behavior[J].Journal of Retailing,2001,77(2):511-535.

[15]Babin Barry J,Darden W illiam R,Griffin Mitch.Work and/or fun:Measuring hedonic and utilitarian shopping value[J].Journal of Consumer Research,1994,20(4):644–656.

[16]Amit Bhatnagar,Sanjoy Ghose.Segmenting consumers based on the benefits and risks of Internet shopping[J].Journal ofBusiness Research,2004,57:1352–1360.

[17]Stell R,Paden N.Creating retail web sites for different consumer shopping orientations[J].Journal of Internet Commerce,2002,(1):3-16.

[18]McKinney Letecia N.Creating a satisfying Internet shopping experience via atmospheric variables[J].International Journal of Consumer Studies,June 2004,28(3):268–283.

[19]中国互联网络信息中心.中国互联网络发展状况统计报告 (第 22次 ) [EB/OL].(2008-7-24)[2009-11-15].Http://tech.sina.com.cn/focus/cnnic22/index.shtml.

[20]Donthu N,Garcia A.The Internet shopper[J].Journal ofAdvertising Research,1999,39(3):52-58.

[责任编辑:杨 洋]

Research Review of Online Consumers Typology

WANG Hai-ping
(School of Statistics and Mathem atics,Shandong University of Finance,Jinan250014,China)

Online consumers are consumers engaging in online business such as online browsing,searching or trade.On different classification standards of the demographic characteristics,consumerpsychology and behavior,present literature is reviewed.Thiswillpoint the direction of typology research of online consumers.This also helpswebsite operators decide their own segmentmarkets and carry outmarketing strategies pertinently in order to realize the object ofwebsites operation.

online consumer;typology;consumption psychology;consuming behavior

F063.2

A

1007—5097(2011)03—0147—04

10.3969/j.issn.1007-5097.2011.03.034

2009—12—25

王海萍 (1974—),女,山东聊城人,讲师,博士,研究方向:市场营销。

猜你喜欢

人口统计购物者细分
深耕环保细分领域,维尔利为环保注入新动力
当前经济形势下人口统计存在的问题及对策分析
超市布局让人变胖
大数据时代下人口统计存在的问题及对策研究
一线城市电商增长瓶颈
保定地区人口统计调查报告
1~7月,我国货车各细分市场均有增长
整体低迷难掩细分市场亮点
秦汉时期残障人口统计制度初探
纸媒新希望 看新型报纸如何细分市场逆势上扬