高　洋， 王琳雅

(沈阳工业大学 管理学院， 沈阳 110870)



基于匹配理论的消费者渠道选择行为影响因素*

高洋， 王琳雅

(沈阳工业大学 管理学院， 沈阳 110870)

摘要：随着我国经济的快速发展以及电子商务的日渐成熟，多渠道在市场营销中的优越性越来越被企业所肯定，消费者的渠道选择成为企业关注的重点。从匹配视角出发研究消费者渠道选择行为，将任务技术匹配模型落实到多渠道具体环境中，从渠道特性、产品特性、消费者特性三方面对消费者渠道选择的影响因素进行分析，并对因素间的匹配问题进行研究，旨在为企业采用合理有效的多渠道营销战略提供理论基础。

关键词：匹配理论； 任务技术匹配模型； 渠道特性； 产品特性； 消费者特性； 渠道选择

随着我国经济的快速发展以及电子商务的日渐成熟，消费者的需求呈现出多样化、差异化和个性化。企业希望通过合理有效的营销渠道更周到地为顾客服务，因此越来越多的企业懂得抓住机遇利用资源增强市场竞争力。互联网和传统商务相结合为消费者提供了新兴的消费渠道，越来越多的消费者通过网络渠道进行购物，极大地改变了企业的营销模式。根据第35次中国互联网络发展状况统计CNNIC报告的数据，截至2014年12月，我国网民规模高达6.49亿人，全年新增网民3 117万人，互联网普及率为49.9%，比2013年底提升了2.1%。我国网络购物用户规模达到3.61亿人，网民使用网络购物的渗透率高达55.7%，比2013年底增加了5 953万人，增长率为19.7%。纵观2014年我国网络购物市场，主要呈现出普及化、全球化以及移动化的发展趋势[1]。

越来越多的企业在传统店铺营销渠道的基础上引入网络渠道，以提升企业的销售额和绩效水平。消费者面临着传统渠道和网络渠道的双重选择，因此消费者多渠道选择行为成为多方关注的问题。在多渠道营销形式的影响下，消费者行为出现了新特征。多个渠道并存的条件下，消费者的渠道选择是必然引发的问题，因此，对多渠道环境下消费者渠道选择行为的研究成为现实需求。然而，国内外学者研究消费者渠道选择问题时，往往只是对影响因素进行单方面思考，较少把因素综合起来进行研究考虑，基于匹配角度对影响要素的研究更少。因此，本文选用任务技术匹配模型，在多渠道背景下研究消费者渠道选择行为，分析其影响因素，提出消费者渠道选择模型，为下一步研究奠定理论基础。

一、理论基础

1. 任务技术匹配模型(TTF)

信息技术的不断发展和改革，方便了企业对信息的广泛了解和掌控，引起了企业对信息技术应用的关注。信息技术使用率的提高会产生积极绩效，同时广泛的信息导致了企业在信息管理上的困境，使人们很难看到信息化投资和经营成果之间的关系。在信息技术应用影响着绩效以及面临着“信息悖论”挑战的情形下，任务技术匹配模型(task-technology fit model，TTF)在1995年由学者Goodhue和Thompson提出。信息技术的本质是帮助使用者更好地完成工作任务的一种工具，若信息技术不能支持工作任务的完成，反而会更影响绩效。任务技术匹配模型解释了信息技术对用户所要完成的工作任务的支持能力，即用户是否采用信息技术由用户所要完成工作任务与信息系统所提供的技术能力是否相匹配来决定。当使用者愿意接受信息技术且此信息技术能够支持使用者完成任务时才会使用它。TTF反映了信息技术和任务需求之间内在的逻辑关系，通过对人们认知心理和行为的分析解释信息技术对任务绩效的影响机理。

TTF理论起源于企业内部信息系统的研究，是基于任务技术匹配视角研究信息系统使用行为的影响因素以及用户对信息系统的反馈评价。该理论从匹配这一视角来分析研究信息系统的使用行为，通过使用者使用信息系统所完成的任务与信息系统的技术功能之间是否能够得到有效的匹配，判断使用者对信息系统的接受与使用情况。TTF模型由四个核心部分组成，分别为任务特性、技术特性、使用者特性以及任务技术匹配。任务特性(task characteristics)是使用者采用信息技术将信息输入转化为输出过程所采取的行动。技术特性(technology characteristics)是指用户执行任务所使用工具的特征，即计算机信息系统或者支持完成任务的功能。使用者特性(individual characteristics)主要是指使用者对计算机的熟悉程度，其中使用者使用计算机的经验、水平、频率、动机以及对特定信息系统的了解程度都是对使用者特征的分析和考量。任务技术匹配(task-technology fit)是任务的需求、使用者的能力和技术的功能之间的一致性程度，即信息技术能够有效地支持使用者完成任务的程度。任务技术匹配模型如图1所示。

图1　任务技术匹配模型

在任务技术匹配理论中，技术、任务和使用者之间的内在交互关系是任务技术匹配的前因，而使用的原因是使用者对使用行为的态度。通过任务技术匹配对使用技术结果的信念来链接完成任务技术匹配和使用之间的关系，也就是说一旦使用者使用技术来完成所需任务，那么他就会对其使用技术产生使用绩效感知，若使用者的使用感知与预期感知有差别，则会影响他们使用技术的预期期望，最终导致他们对未来选择使用技术的认知和偏好。

Goodhue对来自26个不同部门的600多个员工进行问卷调查，实证检验表明：模型中的任务特性、技术特性、使用者特性以及三者交互作用都对任务技术匹配产生影响，其中三个特性交互作用的存在使模型的解释力提高了5%～11%，说明技术的价值有赖于使用者所执行的具体任务[2]。Goodhue等学者将影响任务技术匹配的因素分为数据质量、数据易获得性、数据定位能力、系统兼容性、培训与易使用性、系统可靠性、生产及时性、信息技术与用户的关系8个变量，研究证明任务技术匹配对使用绩效的影响。Staples和Seddon认为，除了前面学者所归纳的8个变量外，另加上任务兼容性、易用性、易学性以及信息质量4个变量，能够更加全面地证明任务技术匹配对使用绩效的影响。另外，他们将模型中使用者对信息技术的使用分为自愿使用和强制使用两种使用背景，研究发现：在强制使用背景下，社会规范比信念、情感等因素对信息使用的影响更加深刻[3]。

图1表明了任务技术匹配模型中变量之间的关系，其中任务特性、技术特性以及使用者特性都对任务技术匹配产生影响，同时任务特性与技术特性之间的交互作用以及技术特性与使用者特性之间的交互作用也会影响任务技术匹配程度。因此，任务技术匹配主要包括两个方面：任务特性与技术特性相互匹配；技术特性与使用者特性相互匹配。当两方面都达到匹配时能够实现最佳的匹配效果，从而推动使用者对信息系统的使用以提高个人绩效。

任务技术匹配模型与其他信息技术接受与使用相关理论相比最大的特点是：一方面，考虑了任务特性、技术特性和使用者特性分别以及共同作用下，信息技术对使用者的使用行为产生的影响。将使用者对信息系统接受与使用影响因素与作用机制放到具体的任务环境中进行考察研究，研究视角从单一非差异化的信息系统角度扩展到更加具体的情景当中，使得研究分析更加细致与精确。另一方面，过去的信息技术接受与使用理论，如技术接受模型(technology acceptance model，TAM)、计划行为理论(theory of planned behavior，TPB)等几乎都是从个人感知和态度意愿角度出发研究使用行为，而任务技术匹配理论则更注重从使用者对成本和收益理性认知的角度来判断是否采用信息系统，以绩效为目标，能够更加深刻地了解信息技术接受和使用行为背后的动机，在“信息悖论”困扰下，为企业与组织提供了技术采纳行为研究的新视角。

任务技术匹配模型最大的特征就是将具体系统和任务环境因素融入其中，这些因素对于不同的研究对象来说是不相同的。因此，在应用TTF模型过程中，需要针对不同的情景作出相应的调整，而调整的难度和有效性是TTF推广到不同环境中应用的主要因素。

2. TTF模型在电子商务领域的扩展

作为一个具有较强解释力和操作性的理论模型，TTF得到了学者们的扩充与发展，更被应用到较为广阔的领域里，不仅包括企业的内部信息系统，还涉及到互联网和移动商务等方面。D′Ambra和Rice(2001)两位学者通过对用户在互联网环境下使用行为的研究，将TTF模型扩展到互联网领域。两位学者认为用户使用互联网的行为是一种自发行为，在TTF基本模型下从两个角度分析互联网环境下的“任务技术匹配”：一个是内部目的，即用户自身使用互联网的经验影响着使用所带来的愉悦和满足感。另一个是外部目的，由于互联网自身交易成本低以及信息搜索方便等优势，影响用户使用互联网行为以及绩效表现。两位学者将TTF模型扩展到互联网领域，这对后续的用户互联网使用行为研究有着较强的参考价值[4]。D′Ambra和Wilson(2004)从任务技术匹配角度研究用户使用互联网的影响因素，将互联网视作信息资源，在任务技术匹配视角下，从信息资源的来源、趣味、控制等多角度衡量的匹配结果能够解释56%的用户绩效期望，进一步验证了任务技术匹配对工作绩效提高的影响[5]。

TTF模型不仅仅是一种研究框架，其对于后续研究更是一种研究思想。由于TTF最大特点就是可以根据研究背景和对象作出相应的调整，Wells(2003)等学者将TTF理论框架和电子商务网站的背景特点相结合，提出了电子商务环境下的任务技术匹配模型，并进行了实证分析[6]192-201。Wells等学者借鉴了此前的研究成果，提出了电子商务背景下“匹配”所包含的具体内容。他们认为，用户在电子商务的背景下所执行的是信息收集和具体的商业交易活动等任务，因此对“任务特性”用结构性和复杂性两个维度进行描述，“技术特征”采用逻辑界面、物理界面以及移动性三个维度进行描述。Wells等学者在研究中指出，“个体特征”主要是指用户使用计算机水平、人口统计特征、动机因素和态度因素，将用户的创新能力、风险容忍度以及对在线营销的态度都列入个体特征的考虑当中。在电子商务背景下构建的任务技术匹配模型中，学者们对测量指标进行验证并得到实证有效性支持。根据前人的研究成果，Gebauer和Shaw(2004)针对移动商务环境提出了TTF模型，模型中技术特性采用功能性、便携性、系统性能和用户支持四个维度解释，任务特性从结构性、执行频率、移动性和应急处理需求四个方面描述。经实证研究，任务特性和技术特性都与移动商务设备的使用呈正相关关系，进而验证了此模型的适用性[7]。Chu和Huang(2005)对此模型进行了补充，加入了个人特性作为影响任务技术匹配的因素，认为个人的使用经验、用户态度和用户类型三个方面能够描述个人特性(见图2)[8]。Dishaw和Strong(1998)认为，TTF模型与特定任务有着密切的关系，将任务特征融入到具体情境中，可以细化对用户接受和使用信息技术因素的研究，使研究结果更有针对性和操作性[9]。

图2　修正后的TTF模型

二、基于TTF模型的消费者渠道选择影响因素分析

TTF模型强调任务特性、技术特性和个人特性是影响个人绩效重要的前因。当信息技术不能满足个人完成任务的需求时，将会降低使用者对该信息技术的有用性感知，因此只有当信息技术与使用者需要完成的任务相匹配时才是最好的。根据TTF理论可知，当三个特性呈现出最好的匹配时，用户会选择采用此技术来提高个人绩效。TTF模型对本文有着重要的参考价值：与营销渠道领域相结合，将消费者购买的产品视为需要完成的任务，不同特质的产品也就代表了不同的任务特性；营销渠道是消费者购买行为的媒介，视为技术，不同的渠道特质反映不同的技术特性；同时，消费者自身的特性对渠道选择有着主要的影响作用。因此，本文基于任务技术匹配理论，从渠道特性、产品特性、消费者特性三方面对消费者渠道选择的影响因素进行分析。

1. 渠道特性对消费者渠道选择的影响

本文将多渠道定义为网络渠道和传统渠道。不同的渠道在展示产品、信息丰富程度等方面有着显著的差异，因此消费者对待不同的渠道也有着不同的认知。根据中国互联网发展中心发布的《中国互联网络发展状况统计报告》，我国消费者进行网上购物的主要原因有：节省时间、节约成本、操作方便以及寻找稀有产品等因素。同时报告说明，消费者选择网络渠道购物的阻碍因素是对网络渠道缺乏信任，认为网上交易的产品质量、售后服务以及安全性得不到保障。根据任务技术匹配模型中对“技术特性”的描述是针对用户完成任务所能够提供的功能以及CNNIC报告分析，落实到具体营销渠道选择情境中，本文对“渠道特性”用渠道便利性、渠道使用成本以及渠道风险性来描述。

渠道便利性是指消费者通过网络渠道能够方便产品信息搜索以及购买，不用考虑营业时间，可以根据自身的时间和空间进行灵活安排，同时能够获取所需求的产品详细信息[10]。渠道便利性能够激发消费者的需求。与传统渠道相比，网络渠道的便利性具有更加明显的优势。

渠道使用成本包括时间成本、交易成本以及等待成本等。传统实体渠道需要店面租赁费、装修费等，增加了负担在最终消费者身上的费用。而网络渠道则可以减少期间费用，广告费、租赁费相比传统渠道来说也会降低很多。

渠道风险性包括该渠道售后服务保障优劣、隐私是否泄露、交易是否安全等因素，这也是消费者使用网络渠道时最关注的因素。在网络渠道中，消费者和商家存在着信息不对称，导致消费者的购买结果与预期有着较大的差异，为了保证购买风险性降低，消费者通常会使用更安全的渠道进行购买。而传统实体渠道的风险性与网络渠道相比大大降低，在实体店面消费者可以看到产品的实物进而进行体验和判断，且消费者个人的信息隐私也不容易泄露，故消费者对传统实体渠道有着较高的信任度。

2. 产品特性对消费者渠道选择的影响

产品是消费者进行渠道选择考虑的首要因素，购买产品也是消费者通过渠道媒介所进行的任务，产品所具有的特征直接影响了消费者对渠道的选择[11]。产品的类别、价格以及差异性等都影响着产品的销售渠道选择。本文将“产品特性”用产品标准化程度、产品价格、产品体验性和产品信息搜索性四个方面进行描述。

产品标准化程度可表示成高标准化产品差异小、低标准化产品差异大。常用的标准化程度高的产品如非电子图书、清洁用品、厨房用品等，消费者从各种渠道购买产品并没有太大的差别，在购买产品的过程中对沟通的要求较低。这种情况下消费者则会考虑便利性和价格，更愿意选择网络渠道。非标准化的产品意味着在不同的渠道购买的产品品质有着较大差别，为了确保产品的质量和样式，消费者会选择风险较小且自己信任的渠道购买。

产品价格是消费者比较看重的一个因素。对于价格高的产品消费者会更看重其渠道的安全可靠性，而对于价格较低的产品消费者不会花费大量的时间和精力对其进行比较，在选择渠道上更注重快捷便利性。

信息搜索性产品是指在购买或使用前可以获得其详细参考信息的产品，而体验性产品是在购买或使用前不能获得全部信息，需要通过实际试用才能作出更好决定的产品[12]。消费者在购买体验性产品前会掌握大量的产品信息，可能会对某个品牌有着独特的喜爱，例如衣服、汽车、珠宝等。相对于体验性产品，信息搜索性产品更适合在网络渠道上营销。

3. 消费者特性对消费者渠道选择的影响

消费者的个体特征是影响渠道选择的主要因素之一。Wells认为，在任务技术匹配模型中的“个人特征”主要指用户使用计算机水平、动机因素和态度因素，本文将“消费者特性”分为网络涉入程度、购买动机以及感知风险三个方面。

网络涉入程度是消费者使用网络经验的多少。消费者网络经验越多，对网络的熟知程度就越高，越能够快速找到所需要的信息，越能够接受网络渠道。

购买动机是指购买行为的原因，即驱使消费者购买活动的内在动力。合理的营销渠道应当重视和满足消费者的不同心理。当经济水平不断提高，消费需求也不像原来一样单一，消费者有了更高层次的追求。在双渠道环境下，消费者存在着多种购物动机，例如交流动机、隐匿动机、求廉动机、求便动机。不同的购买动机影响着消费者渠道的选择[13]。

感知风险指消费者认为产品存在某种程度的不确定性，担心购买会出现负面结果[14]。消费者在选择渠道时很大程度上受到感知风险的影响[15]。感知风险大体分为社会风险、绩效风险、经济风险以及心理风险。当消费者感知风险高时，便会寻求更安全的渠道，较为保守，不愿承担达不到预期的后果。

4. 影响因素匹配分析

本文根据任务技术匹配基本模型，将情景放到具体的多渠道环境下，将模型中三大要素具体划分为产品特性、渠道特性、消费者特性，并根据实际情况划分消费者渠道选择的影响因素(见图3)，以便更加精准地研究消费者渠道选择行为。

图3　消费者渠道选择的影响因素

根据上述对消费者渠道选择影响因素的分析，相对单一的要素而言，要素之间的匹配对渠道行为产生更重要的作用。根据任务技术匹配模型的理论基础，产品特性与渠道特性相互匹配；渠道特性与消费者特性相互匹配，当两方面都达到匹配时能够达到最佳匹配效果，从而推动着消费者对渠道的选择。

消费者的网络涉入程度越高，网络购物经验越多，则更愿意按照购物习惯选择网络渠道。若网络涉入程度较低且网络购物经验较少，则消费者很难相信网络渠道的安全性，更愿意选择传统实体渠道购买。当消费者购物动机的交流动机、隐匿动机、求廉动机、求便动机占主导地位时，消费者更愿意选择便利性强、使用成本低的网络渠道；当消费者感知风险的社会风险、绩效风险、经济风险以及心理风险占主导地位时，则消费者更愿意与风险性较低的传统实体渠道相匹配。

因此，产品价格较低，消费者求廉、求便购物动机占主导地位时，消费者更愿意选择使用成本较低且便利性较强的网络渠道。当产品价格较高时，消费者受经济、绩效、心理以及社会的感知风险的影响，则更愿意选择风险性较低的传统实体渠道。当产品的标准化程度较低时，需要消费者对产品有足够的了解，由于网络渠道具有较强的风险性，若消费者的感知风险较强，则更偏爱传统渠道。当标准化程度较高时，消费者需要承担的风险较小，受购物动机的求廉动机影响，则更愿意选择使用成本较低的网络渠道，这样既能承担风险又能物美价廉。产品具有体验特性时，则与传统实体渠道提供的体验功能更匹配，能够降低消费者购买的风险性，通过实际体验更方便消费者作出购买决策。产品具有搜索特性时，网络渠道能够提供信息咨询，方便消费者了解产品，满足消费者的求便求廉动机，从而使其作出购买决策。

三、结语

本文详细介绍了任务技术匹配模型的提出以及基本模型在电子商务领域的扩展。由于任务技术匹配模型有着较强的解释力和一般普遍性，本文把模型落实到具体的多渠道环境中，将技术特性、任务特性、个人特性具体到渠道特性、产品特性、消费者特性。在文献研究基础上，本文针对上述三个特性对影响因素作进一步分析，发现产品搜索性、经济性、便利性占主导地位时，消费者相对传统实体店而言更喜爱网络渠道；当产品体验性、风险性占主导时，传统实体渠道更受消费者喜爱；同时，消费者自身的特质以及网络涉入程度也极大地影响着消费者的选择偏好。根据上述分析，企业对渠道的设计要以消费者需求为中心，不仅要考虑经济性和实用性，更要对消费者购买产品选择渠道的心理有着深刻的认知和了解，能够让消费者根据自己的意愿选择所喜爱的渠道。企业需要根据产品类型建立合理有效的渠道，产品特质要与渠道相适应，以实现渠道使用效率最大化。应建立传统渠道和网络渠道相融合的多渠道结构，扩宽企业业务范围，为消费者提供更多的渠道需求。

根据产品、渠道和消费者特性影响因素的匹配分析，可以为企业提供有效的理论指导，有利于企业采取有效合理的多渠道营销战略，给企业带来高收益的同时使其更具备竞争能力。下一步的研究主要是通过问卷调查收集数据，利用样本数据进行分析，研究三个特性的匹配对消费者渠道行为影响的作用路径，进行进一步的探索和研究。

参考文献：

[1]中国互联网络信息中心.中国互联网络发展状况统计报告 [EB/OL].[2015-07-23].http：//www.cac.gov.cn/2015-07/23/c_1116018119.htm.

[2]Goodhue D L，Thompson R L.Task-technology fit and individual performance [J].MIS Quarterly，1995，19(2)：213-236.

[3]Staples D S，Seddon P.Testing the technology-to-performance chain model [J].Journal of Organizational and End User Computing，2004，16(4)：17-36.

[4]D′Ambra J，Rice R E.Emerging factors in user evaluation of the World Wide Web [J].Information & Management，2001，38(6)：373-384.

[5]D′Ambra J，Wilson C S.Use of the World Wide Web for international travel：integrating the construct of uncertainty in information seeking and the task-techno-logy fit model [J].Journal of the American Society for Information Science and Technology，2004，55(8)：731-742.

[6]Wells J D，Sarker S，Urbaczewski A，et al.Studying customer evaluations of electronic commerce applications：a review and adaptation of the task-technology fit perspective [M].Hawaii：36th Annual Hawaii International Conference on System Sciences，2003.

[7]Gebauer J，Shaw M J.Success factors and impacts of mobile business applications：results from a mobile e-procurement study [J].International Journal of Electronic Commerce，2004，8(3)：19-41.

[8]Chu Y，Huang L.Mobile business applications adoption model based on the concepts of task-technology fit [J].Proceedings of International Conference on Services Systems and Services Management，2005(2)：1346-1350.

[9]Dishaw M T，Strong D M.Supporting software maintenance with software engineering tools：a computed task-technology fit analysis [J].The Journal of Systems & Software，1998，44(2)：107-120.

[10]Jahng J H，Jain K.Effective design of electronic commerce environments：a proposed theory of congruence and an illustration [J].The Transactions on Systems，Man，and Cybernetics，2000，30(4)：456-471.

[11]Guard T，Korgaonkar P K，Silverblatt R.Relationship of type of product，shopping orientations，and demographics with preference for shopping on the internet [J].Journal of Business and Psychology，2003，18(1)：101-102.

[12]吴泗宗，苏靖.消费者渠道选择意愿形成机制研究 [J].当代财经，2012(1)：75-83.

[13]于芬芬，刘瑜.影响消费者购买渠道选择的多因素心理分析 [J].现代商贸工业，2011(10)：110-111.

[14]张洁佩，徐杰，卞文良.B2C电子商务环境下顾客渠道选择问题实证研究 [J].物流技术，2010(8)：89-92.

[15]补国苗，张博文，曹彦玲.消费者购买渠道选择的影响因素分析 [J].河北工程大学学报(社会科学版)，2010，27(2)：24-25.

(责任编辑：张璐)

On influencing factors of channel selection behavior of consumer based on matching theory

GAO Yang, WANG Lin-ya

(School of Management, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China)

Abstract：With the rapid development of economy and the maturation of e-commerce in China, the advantages of multi-channel marketing in the market have become more and more accepted by companies, the channels selection of consumer has become the focus of companies. From the perspective of matching, the channel selection behavior of consumer is studied; the task-technology fit model is implemented in the multi-channel environment. The influencing factors of channel selection behavior of consumer are analyzed from three aspects of channel characteristics, product characteristics, and consumer characteristics. The matching problem among the factors is studied, in order to provide theoretical basis for the rational and effective multi-channel marketing strategy for companies.

Key words：matching theory; task-technology fit model; channel characteristics; product characteristics; consumer characteristics; channel selection

中图分类号：F 274

文献标志码：A

文章编号：1674-0823(2016)01-0091-06

doi：10.7688/j.issn.1674-0823.2016.01.15

作者简介：高洋(1981-)，女，辽宁昌图人，讲师，博士，主要从事战略与营销管理等方面的研究。

基金项目：辽宁省教育厅项目(W2015306)。

收稿日期：2015-10-22

*本文已于2015-12-24 15∶02在中国知网优先数字出版。 网络出版地址： http：∥www.cnki.net/kcms/detail/21.1558.C.20151224.1502.002.html