周娜+劉念念+李山

[摘要]網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購(gòu)買決策是消費(fèi)者行為研究的熱門問題。文章基于R型系統(tǒng)聚類方法，在一定區(qū)域范圍內(nèi)對(duì)電子商務(wù)市場(chǎng)上消費(fèi)者購(gòu)買決策的影響因素進(jìn)行調(diào)查和實(shí)證分析，得出對(duì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購(gòu)買決策具有關(guān)鍵影響的8個(gè)因素，分別是商品網(wǎng)絡(luò)口碑、商品品牌、商品銷量、商品網(wǎng)絡(luò)宣傳、網(wǎng)站知名度、物流質(zhì)量、售后服務(wù)和網(wǎng)店信譽(yù)。

[關(guān)鍵詞]消費(fèi)者購(gòu)買決策；聚類分析；感知風(fēng)險(xiǎn)

[DOI]1013939/jcnkizgsc201714040

1前言

11研究背景

對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策的影響因素進(jìn)行系統(tǒng)的研究，是購(gòu)物網(wǎng)站開展?fàn)I銷活動(dòng)的首要問題。本文借鑒了國(guó)內(nèi)外對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買行為的研究方法，尋找影響消費(fèi)者網(wǎng)上購(gòu)物決策的相關(guān)因素。

Walter和Pallauf等[1]將購(gòu)買決策定義為人們?cè)谫?gòu)買商品或享受服務(wù)所時(shí)涉及的決定和行為；Pratt等[2]認(rèn)為人們用現(xiàn)金、支票等交換商品或服務(wù)的行為就屬于購(gòu)買決策；Kenneth A[3]認(rèn)為消費(fèi)者購(gòu)買決策包含了消費(fèi)者選擇、獲取、使用、處置其產(chǎn)品或服務(wù)以滿足其需要的活動(dòng)過程，甚至包含這些過程中的想法及因此對(duì)自身和社會(huì)所產(chǎn)生的影響。

國(guó)內(nèi)外對(duì)消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買決策的影響因素研究主要集中在四個(gè)方面，有產(chǎn)品特征、交易界面特征、消費(fèi)者特征及風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知。樊雨辰[4]將影響消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買決策的因素歸納為兩類，其中包括個(gè)人因素和購(gòu)物環(huán)境因素。對(duì)于個(gè)人因素方面，包括文化、社會(huì)、個(gè)人和心理層面；對(duì)于購(gòu)物環(huán)境因素方面，其中涉及了價(jià)格、風(fēng)險(xiǎn)、賣家信譽(yù)以及購(gòu)買流程復(fù)雜程度這幾個(gè)層面。郝媛媛[5]則是研究以消費(fèi)者購(gòu)買的主觀行為出發(fā)，指出了從消費(fèi)者在做出選擇的時(shí)候易受到線上評(píng)論的影響。同時(shí)，李少華、楊柳[6]則提出在微信購(gòu)物中有這樣的影響因素，他們指出主要有商品特征、微商服務(wù)能力、關(guān)系情面、第三方監(jiān)管等四方面因素。在國(guó)外學(xué)者的一些研究中，Sharma A[7]在闡述對(duì)于網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者的影響因素中，提出了價(jià)值具有更大影響的觀點(diǎn)：這種價(jià)值不僅表現(xiàn)商品本身的質(zhì)量高低問題，還體現(xiàn)在賣家的服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)劣方面——指出了應(yīng)該更好地利用互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢(shì)，以達(dá)到更好的服務(wù)需求。Koufaris等[8]指出網(wǎng)站的易用性和效益性會(huì)顯著影響顧客對(duì)電子商務(wù)企業(yè)的初始信任度；Strader T J 等[9]認(rèn)為潛在的交易成本來自商品價(jià)格、搜尋成本，而低價(jià)商品是消費(fèi)者網(wǎng)購(gòu)的主要?jiǎng)訖C(jī)因素。

在網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購(gòu)買決策形成過程中，消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)消費(fèi)者決策有重要影響。電子商務(wù)中消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)是消費(fèi)者在購(gòu)買商品過程中對(duì)各類可能發(fā)生的客觀風(fēng)險(xiǎn)的一種主觀心理感受和認(rèn)知，是消費(fèi)者在網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買過程中感受到的不確定性。影響消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)的因素包括交易過程的安全性、購(gòu)物網(wǎng)站及商家的信譽(yù)、消費(fèi)者自身的個(gè)體基本情況等。

12研究假設(shè)

本文根據(jù)消費(fèi)者感知的客觀風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)電子商務(wù)網(wǎng)站特征、產(chǎn)品特征、第三方服務(wù)三個(gè)分類對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策的影響因素進(jìn)行研究。表1列出了影響消費(fèi)者購(gòu)買決策的具體因素。在調(diào)查研究階段，本文將按照表1中的影響因素設(shè)置量表，調(diào)查問卷采用Liker五級(jí)評(píng)分量表，記為1～5五個(gè)量級(jí)，分?jǐn)?shù)越高代表被調(diào)查者對(duì)題項(xiàng)的描述越認(rèn)可。

2實(shí)證研究及數(shù)據(jù)分析

21調(diào)查對(duì)象設(shè)定及樣本收集

選取有互聯(lián)網(wǎng)購(gòu)物經(jīng)驗(yàn)的消費(fèi)者為調(diào)查對(duì)象，針對(duì)在校大學(xué)生、企業(yè)、事業(yè)單位工作人員和高校教師展開。這幾個(gè)群體是我國(guó)電子商務(wù)市場(chǎng)的主要購(gòu)買力，調(diào)查結(jié)果有一定代表性。一般而言，樣本數(shù)量應(yīng)保證被調(diào)查對(duì)象與測(cè)量題項(xiàng)的比例在5∶1以上，10∶1時(shí)調(diào)研結(jié)果最佳。此次調(diào)查中，題項(xiàng)的設(shè)置數(shù)目為17，則樣本量在85以上能達(dá)到最低要求。

采取線上線下相結(jié)合的隨機(jī)抽樣調(diào)查的方式。線上調(diào)查通過問卷星網(wǎng)站和電子郵件的方式進(jìn)行。調(diào)查共發(fā)放問卷200份，回收177份。其中線上100份，回收88份；線下書面形式發(fā)放100份，回收89份。剔除沒有網(wǎng)購(gòu)經(jīng)歷及樣本數(shù)據(jù)不完善的或者答案重復(fù)的16份，有效回收數(shù)為161。有效率為805%。

22信度分析

信度分析是為了檢測(cè)問卷的可靠性、一致性和穩(wěn)定性。本文采用Cronbachs α系數(shù)對(duì)問卷的信度進(jìn)行檢驗(yàn)。Cronbachs α系數(shù)取值在000～100，數(shù)值越大代表問卷調(diào)查越可靠，內(nèi)部一致性越高。量表的Cronbachs α值最好應(yīng)大于080，在070～080也可以接受；Cronbachs α系數(shù)在06以下時(shí)應(yīng)考慮重新修訂。

本文采用SPSS170對(duì)問卷回收的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到網(wǎng)站特征、商品特征、第三方服務(wù)三方面所包含變量的Cronbachsα系數(shù)。結(jié)果表明，變量的Cronbachs α都在07以上，說明題項(xiàng)的設(shè)置具有一定的信度。對(duì)各階段的Cronbachs α值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到17個(gè)評(píng)估項(xiàng)目的標(biāo)準(zhǔn)化Cronbachs α系數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)化Cronbachs α系數(shù)為0868，大于08，這表明，從總體上來說，該問卷量表設(shè)計(jì)的內(nèi)在信度是比較理想的。

23效度分析

效度是調(diào)研獲取的觀測(cè)數(shù)據(jù)與調(diào)研目的之間的接近程度。這里采用因子分析法對(duì)問卷的效度進(jìn)行檢測(cè)。因子提取采取主成分分析法，因子旋轉(zhuǎn)方法采用最大旋轉(zhuǎn)法。當(dāng)因子特征值大于1且對(duì)方差的解釋度大于60%時(shí)，該因子將會(huì)被提取出來。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO測(cè)度和巴特利特球體檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，KMO=0882，Bartlett球體檢驗(yàn)χ2值為484693，自由度為210，Sig=0000，在P=0001的水平上顯著，表明調(diào)研得到的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)適合做因子分析。SPSS170處理的因子分析結(jié)果如表2所示，17個(gè)題項(xiàng)形成6個(gè)因子，6個(gè)因子可解釋總方差的86177%。

表2第一列顯示了因子的特征值，可以看出第一因子的特征值是6137，解釋了17個(gè)原始變量總方差的49222%，累積方差貢獻(xiàn)率是49222%；第二個(gè)因子的特征值是2002，解釋21個(gè)原始變量總方差的8630%，累積方差貢獻(xiàn)率為57851%；其余的數(shù)據(jù)含義可類似解釋。在初始解中提出了17個(gè)因子，因此原始變量100%被解釋。第二列是提取平方和載入，描述了提取后的因子對(duì)總方差的解釋情況。從表中看出，前6個(gè)因子的特征值大于1，經(jīng)過主成分分析法提取因子后，這6個(gè)變量被提取出來，6個(gè)因子共解釋原始變量總方差的86177%，有將近14%的信息丟失，總的來說，6個(gè)因子的解釋效果比較好。

3R型系統(tǒng)聚類分析

利用SPSS170軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，可以對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行聚類，將眾多的研究變量聚為若干類，從而達(dá)到簡(jiǎn)化研究的目的。聚類分析的結(jié)果如表3所示。

根據(jù)R型系統(tǒng)聚類分析，在確定每個(gè)分類中的主要影響因素時(shí)，應(yīng)通過指數(shù)計(jì)算確定，指數(shù)計(jì)算公式為R2j=r2/（mj-1），其中mj是變量uj所在類的變量個(gè)數(shù)。對(duì)表4的聚類結(jié)果進(jìn)行計(jì)算，得到最后的關(guān)鍵性變量集為{V7，V5，V10，V2，V1，V17，V8，V14}，即網(wǎng)絡(luò)口碑、商品品牌、銷量、網(wǎng)絡(luò)宣傳、網(wǎng)站知名度、物流質(zhì)量、售后服務(wù)和信譽(yù)。

4結(jié)論

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，購(gòu)物網(wǎng)站的構(gòu)建日趨成熟，網(wǎng)站的設(shè)計(jì)逐漸完善。為顧客提供個(gè)性化設(shè)計(jì)和服務(wù)的網(wǎng)站脫穎而出，這些都是消費(fèi)者購(gòu)買決策時(shí)的重要參考點(diǎn)。此外廣告宣傳力度也是吸引消費(fèi)者購(gòu)買的重要手段，比如淘寶、卓越等網(wǎng)站在各種大型網(wǎng)站和各種媒體上都有廣告投放，這是吸引消費(fèi)者眼球的重要組成部分。同時(shí)從側(cè)面肯定了本文的聚類結(jié)果具有一定的有效性和代表性。本文的聚類結(jié)果也能夠?yàn)殡娮由虅?wù)企業(yè)的營(yíng)銷活動(dòng)提供一定的策略參考，如加大購(gòu)物網(wǎng)站在各大媒體中的宣傳力度、選擇服務(wù)周到的物流公司、做好商品的售后服務(wù)工作，提升商品網(wǎng)絡(luò)口碑，這對(duì)塑造電商企業(yè)的商品品牌價(jià)值、提升網(wǎng)店信譽(yù)都具有積極影響。

參考文獻(xiàn)：

[1]Rimbach G，Walter A，Pallauf J，et alEffect of Microbial Phytase on Zinc Bioavailability and Cadmium and Lead Accumulation in Growing Rats[J].Food & Chemical Toxicology An International Journal Published for the British Industrial Biological Research Association，1998，36（1）：7-12

[2]Kornder L D，Nursey J N，Pratt Johnson J A，et alDetection of Manifest Strabismus in Young ChildrenIA Prospective Study[J].American Journal of Ophthalmology，1974，77（77）：207-210

[3]Scherzer Kenneth AConstructing Townscapes：Space and Society in Antebellum Tennessee（review）[J].Journal of Interdisciplinary History，2000，31（2）：293-295

[4]樊雨辰網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購(gòu)買決策影響因素以及存在問題——淘寶網(wǎng)為例[J].經(jīng)營(yíng)管理者，2014（2）：149

[5]郝媛媛在線評(píng)論對(duì)消費(fèi)者感知與購(gòu)買行為影響的實(shí)證研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2010

[6]李少華，楊柳C2C微信購(gòu)物中消費(fèi)者購(gòu)買決策的影響因素研究[J].消費(fèi)經(jīng)濟(jì)，2015（5）：55-59

[7]Sharma ATrends in Internet-based Business-to-business Marketing[J].Industrial Marketing Management，2002，31（2）：77-84

[8]Koufaris M，Hampton-Sosa WThe Development of Initial Trust in an Online Company by New Customers[J].Information & Management，2004，41（3）：377-397

[9]Strader T J，Shaw M JCharacteristics of Electronic Markets[J].Decision Support Systems，1997，21（3）：185-198

[基金項(xiàng)目]重慶市教委科技項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：KJ1400533）。

[作者簡(jiǎn)介]周娜（1993—），女，重慶人，碩士研究生，重慶師范大學(xué)。研究方向：經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策。