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“互联网+”背景下网络消费者购买决策的实证分析

2016-06-22左秀平朱长春副教授江苏开放大学南京210013

商业经济研究 2016年11期
关键词:购买决策问卷变量

■ 左秀平 朱长春 副教授(江苏开放大学 南京 210013)



“互联网+”背景下网络消费者购买决策的实证分析

■ 左秀平朱长春副教授(江苏开放大学南京210013)

内容摘要:本文旨在研究“互联网+”背景下网络消费者购买决策的影响因素,通过构建网络消费者购买决策影响因素的概念模型,探讨了内部因素和外部因素对消费者购买决策的影响。通过实证分析可知,内部因素中的消费者需求、消费者特征正向影响着消费者的购买决策,感知风险负向影响着消费者的购买决策;外部因素中的产品质量、商家服务、购买成本对消费者的购买决策都具有正向影响。

关键词:“互联网+”网络消费者感知风险购买成本

近几年我国电子商务的发展,极大地影响甚至改变了消费者的传统购物模式。李克强总理在第十二届全国人民代表大会上提出“互联网+”概念,旨在通过互联网带动传统产业发展,而网络购物作为“互联网+”切入口,能够带动传统零售、物流快递、交通、生产制造等其他行业升级转型。“互联网+”相关政策的支持,促进网络购物快速发展,带动其他行业升级转型。根据CNNIC中国互联网信息研究中心发布的互联网发展报告显示,近几年我国的网络购物交易规模及占社会消费品零售总额比重都在持续增长,如表1所示。

在“互联网+”背景下,网络消费者的购物行为越来越趋向理性化,消费者在选购商品做出购买决策时会综合考虑购买成本、感知风险等多重因素。理性的商家也应做到了解消费者,知其所想所需,才能在激烈竞争环境中立于不败之地。因此,本文以具有网购经验的消费者作为研究对象,研究网络消费者在当前“互联网+”背景下的购买决策的影响因素,有助于电子商务企业根据消费者情况的不同提供相适应的产品,提高自身竞争力,建立竞争优势。

文献回顾及研究假设

近年来,学术界对于网络消费者购买行为的研究逐年增多。本文主要从影响网络消费者购买行为的因素这一角度出发,对国内外相关文献进行归纳总结。

黎志成和刘枚莲(2002)指出网页设计、网站安全可靠性、企业形象等都会影响网络消费者的购买行为。钟小娜(2005)构建网络消费者的感知价值模型,通过实证研究得出感知利得、感知利失、自身特征和感知风险对网络消费者的购买行为有显著影响。陈洁等(2009)从消费者心流体验角度出发,指出网站设计、网页内容和消费者自身特征均会影响购买意愿。何仲等(2013)分析了信息过载环境下网络消费者的购买意愿,认为消费者选择商品的复杂性、感知效用、感知成本以及消费者特征影响决定着消费者的购买行为。李雪欣和钟凯(2013)通过构建网络消费者购买行为的概念模型,从感知价值决定购买行为这一角度出发,认为影响感知价值的因素有感知产品质量、感知网站服务质量、购买成本和感知风险。

Zeihtaml et al.(2002)通过研究发现网站服务质量显著影响着网络消费者的感知价值,从而影响消费者的决策。Park和Kim(2003)通过研究发现,影响网络消费者的购买行为的因素在于信息满意度和相关的利益。C.Keen(2004)认为消费者的购买行为主要取决于电子商务企业提供商品的信息和服务。消费者在选购商品时,需要综合考虑商品的质量、产品价额等因素。Jrvenpa和Todd(2005)对网络消费者的购买行为进行研究,认为产品、服务和消费者感知风险对感知价值对购买决策有显著影响。Kwek等(2010)提出消费者冲动、产品的品牌、产品质量、网上信任以及购物经验影响着消费者的购物意向。

从上述文献中可以看到,学者们研究的网络消费者购为行为的影响因素主要包括:产品质量、产品价格、感知风险、网站服务质量、消费者特征等。但是存在以下不足:一是对研究的结论缺乏有效的实证检验;二是多数研究都是基于某一行业的,分析面较窄。本文参照学者们的研究,结合“互联网+”背景下电子零售业发展的特点,总结出影响网络消费者购买行为的因素主要包括内部因素和外部因素。其中,内部因素有消费者需求、消费者特征和感知风险,外部因素有产品质量、购买成本和商家服务,以内部因素和外部因素作为解释变量,以网络消费者的购买决策作为被解释变量,构建“互联网+”背景下网络消费者购买决策的影响因素模型,如图1所示。并且提出以下假设:H1a:消费者需求对购买决策有正向的影响;H1b:消费者特征对购买决策有正向的影响;H1c:感知风险对购买决策有负向的影响;H2a:产品质量对购买决策有正向的影响;H2b:购买成本对购买决策有负向的影响;H2c:商家服务对购买决策有正向的影响。

研究设计

(一)问卷设计与发放

本研究在相关文献的基础上,设计了网络消费者购买行为的调研问卷,对随机抽取的网络消费者进行深度访谈后,修正了具体的问卷题项。问卷中的变量采用李克特五点量表进行测量。在进行大样本调查之前,进行了小规模的预调查,通过信度及效度分析,删除不合理的选项,最后形成正式问卷,针对有购物经验的网络消费者进行大样本调查。调查问卷主要投放在问卷星、爱调研等专业的调研网站上,以及各大论坛网站、社交平台上。

(二)测量变量描述

本研究测量变量主要是以相关文献研究为基础,结合“互联网+”背景下电子零售业发展的新特点而总结得出。影响网络消费者购买决策的变量有内部变量和外部变量(见表2)。

表1 2010-2014年我国网络购物发展情况

表2 测量变量描述表

表3 信度分析

表4 各变量之间的相关性

表5 回归分析—Anovab

实证分析

通过各大调研网站及社交平台等公开形式发放的问卷数量为1000份,其中回收问卷876份,剔除回答呈规律性、有空白选项等现象的无效问卷63份,共有有效问卷813份。

(一)样本特征

对回收的813份有效问卷通过spss17.0软件进行统计分析,显示此次参与问卷调查的网络消费者主要集中在15-35岁之间,占总人数的比例为89.9%。男性389人,占比47.85%,女性424人,占比52.15%,女性多于男性。学历层次大多数都在高中以上,其中高中及以下占比16.45%,大专占比20.15%,本科占比35.27%,硕士及以上占比28.13%,每月平均网络购物支出在1000-2000元。

(二)信度和效度分析

1.信度分析。本文运用spss17.0统计软件对问卷的信度和效度进行分析。采用克朗巴赫系数(Cronbach's Alpha)检验变量各问题项的内部一致性,数值越大说明各问题项的内部一致性越高,量表的信度越高。其中a值>0.7说明问卷设计较好,通过信度检验。通过以上分析可知,各测量变量的Cronbach's Alpha值均超过0.7,说明各测量题项设计较好,达到了研究的要求(见表3)。

2.效度分析。采用KMO值检验各变量以及量表的效度,数值越大说明各变量的效度越高。其中KMO值>0.7说明适合做因子分析,通过效度检验。根据表1,只有消费者特征的值为0.699,略小于0.7,其他变量的KMO值均达到了0.7,说明该问卷具有良好的效度,达到了研究要求。

(三)相关性分析

本研究的相关性分析主要是分析基于“互联网+”背景下网络消费者的内部因素的3个变量和外部因素的3个变量与购买决策的相关性,至于内部因素和外部因素的各变量之间的相关性则不是本文研究的重点。在spss17.0软件中,采用pearson值检测各变量之间的相关性,具体如表4所示。

通过表4可知,在对网络消费者购买决策的影响因素上,各变量(因素)之间相关系数都低于0.35,说明各自变量(其中,内部因素包括:消费者需求,消费者特征和感知风险;外部因素包括:产品质量、购买成本和商家质量)之间不存在多种共线性问题。

自变量和因变量(购买决策)之间具有一定的相关性。其中,内部因素中的消费者需求、消费者特征与购买决策正相关,感知风险与购买决策负相关,这与研究假设相一致。消费者购买决策的制定往往是由消费者需求催生的,但是会受消费者的年龄、性别、消费观念、知识结构等因素的影响,但是这种影响会随着网络时代的发展和网络文化的趋同逐渐减弱。消费者的感知风险负向影响消费者的购买决策。这就要求电子商务企业应尽量采取提供网络购物保障、加强支付风险管理、防范消费信息披露等安全措施来降低消费者的风险感知,加大消费者的粘度。

外部因素中的产品质量和商家质量与购买决策正相关,这也与研究假设相符,而购买成本与购买决策正相关,这与研究假设相冲突。究其原因可能是网络消费者对产品的客观评价产生差异。如果产品售价较低,消费者的购买成本较低,则消费者反而觉得产品质量较差、产品价值较低,因此,网络消费者会放弃低购买成本产品的选择。这是本文研究的新发现。

消费者需求、消费者特征、感知风险、产品质量、购买成本和商家服务与购买决策之间的相关系数分别是0.730、0.529、-0.641、0.709、0.461和0.490,相关性较高。

(四)回归分析

本文运用spss17.0统计软件对购买决策和各影响因素进行回归分析,得出R方的值为0.658,调整后的R方值为0.613,说明模型拟合度较好。

在Anova中,回归平方和为38.796,残差平方和为105.204,总平方和为144.000,对应的F统计量的值为49.359,显著性水平值Sig.值为0.001,小于0.05,可以认为,所建立的回归方程有效,如表5所示。

回归分析中的系数表列出了非标准化的系数和标准化的系数,同时对其进行了显著性检验。消费者需求、消费者特征、感知风险、产品质量、购买成本和商家服务对应的显著性水平值sig.值分别是0.000、0.000、0.001、0.004、0.003和0.002,可以认为方程显著,如表6所示。

通过回归分析可知,内部因素中的消费者需求、消费者特征正向影响着网络消费者的购买决策,感知风险负向影响着网络消费者的购买决策。外部因素中的产品质量、购买成本和商家服务都正向影响着网络消费者的购买决策。

本次回归分析得到的回归模型为:

购买决策=18.632+0.577*消费者需求+0.304*消费者特征-0.434*感知风险+0.634*产品质量+0.391*购买成本+0.238*商家服务

现行的网络消费者已经不再是低价关注者,而在信息过载的电子零售环境中,更多的是看中产品质量和商家服务,注重客户体验。较高的产品质量和商家服务更会促进消费者的购买行为。因此,在竞争激烈的环境下,“互联网+”背景下的电商企业应提供高质量的产品,同时网上商店的页面设计布局、详情页描述等应体现消费者的需求,应加强售前、售中、售后服务来吸引消费者,而不是一味地寻求低价来博得消费者的青睐。通过相关性分析和回归分析,本研究的假设检验结果如表7所示。

表6 回归分析—系数a

表7 研究假设的检验结果

图1 “互联网+”背景下网络消费者影响因素的概念模型

结论

本研究遵循“提出问题—分析问题—解决问题”的思路,在研究文献的基础上,提出“互联网+”背景下网络消费者影响因素的概念模型,使用spss17.0统计软件对问卷的效度和信度进行了检验,运用因子分析、相关分析和回归分析检验了影响因素的各个假设,得出结论如下:

内部因素。实证结果表明消费者需求和消费者特征对购买决策具有正向影响关系,感知风险对消费者购买决策具有负向影响作用。这与本研究提出的假设相一致。

外部因素。实证结果表明在外部因素中,产品质量和商家服务对消费者购买决策具有正向影响关系,这与本研究假设相一致。而外部因素中的购买成本与购买决策之间则存在正相关,这与假设相悖。

本文研究的结论对“互联网+”背景下的电商零售企业具有一定的指导作用。在传统零售业转型升级的环境中,电商零售企业应从影响网络消费者的内部因素出发,刺激消费者需求,进行符合消费者特征的个性化营销,降低消费者的感知风险;同时应注重外部因素的重塑,提供高质量的产品,提高商家服务,而非一味采用低价策略。

但是本研究也存在一定的局限性。首先是样本的选取存在一定的误差。本研究所选取的样本均是通过专业的调研网站所得,跨时空跨地域、零散不集中,这有可能影响研究结论,使得研究结论太过宽泛。其次,本研究是建立在“具有网购经验的消费者”基础之上所做的影响因素研究,涉及的行业分布广泛,因此所得出的结论虽然具有普遍性,但是对某一具体行业却没有特别深刻的指导意义。这些都是今后研究的方向。

参考文献:

1.中国互联网信息研究中心.《2010-2014年中国网络购物市场研究报告》[EB/ OL] .http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/

2.黎志成,刘枚莲.电子商务环境下的消费者行为研究[J].中国管理科学,2002 (12)

3.钟小娜.网络购物模式下的顾客感知价值研究[J].经济论坛,2005(15)

4.陈洁,丛芳,康枫.基于心流体验视角的在线消费者购买行为影响因素研究[J].南开管理评论,2009(12)

5.何仲,张念照,吕延杰.信息过载环境下网络消费者购买意愿的形成研究[J].价格理论与实践,2013(4)

6.李雪欣,钟凯.网络消费者感知价值影响因素的实证研究[J].首都经济贸易大学学报,2013(3)

基金项目:▲国家社会科学基金重点项目“生产者责任延伸理论的微观机制:从实践到实现”(13AZD062);江苏省政府资助项目“江苏高校品牌专业建设工程一期项目”(PPZY2015B195);江苏高校哲学社会科学研究资助项目“开放教育与高职教育资源共享研究—基于现代职教体系视角”(2015SJB258);江苏开放大学(江苏城市职业学院)“十二五”规划2014年度课题“教育信息化背景下的《电子商务》课程开发与设计”(14SEW-Q-037);江苏开放大学科研团队建设项目“电商物流服务价值研究”

中图分类号:◆F713.36

文献标识码:A

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