淘寶箱包產(chǎn)品交易數(shù)量的影響因素研究

【摘 要】本文從箱包產(chǎn)品營銷數(shù)據(jù)和交易數(shù)量的關(guān)系入手，提出相關(guān)因素影響產(chǎn)品交易數(shù)量的概念模型和研究假設，并通過收集和分析385個箱包產(chǎn)品的營銷數(shù)據(jù)，得出了瀏覽量、產(chǎn)品價格和消費者保障服務對交易數(shù)量產(chǎn)生直接影響，搜索引擎排名對交易數(shù)量產(chǎn)生間接影響，價格折扣、發(fā)貨速度評分、服務態(tài)度評分、信用積分和好評率不影響交易數(shù)量的結(jié)論。

【關(guān)鍵詞】箱包產(chǎn)品；交易數(shù)量；網(wǎng)絡交易平臺；營銷數(shù)據(jù)

一、文獻綜述

張冠治（2011）通過分層隨機抽樣的方法，選取C2C交易平臺的實體標準化產(chǎn)品進行數(shù)據(jù)收集和分析，他認為影響交易數(shù)量的因素包括產(chǎn)品價格、網(wǎng)絡溝通方式、消費者保障服務和產(chǎn)品描述信息。王有為（2009）對淘寶交易平臺的手機產(chǎn)品營銷數(shù)據(jù)進行相關(guān)性研究，他得出了以下結(jié)論：產(chǎn)品的好評率、商家的信用積分和店鋪的友情鏈接通過提高瀏覽量，間接地提高了產(chǎn)品的交易數(shù)量；消費者保障服務和支付寶對提高產(chǎn)品的瀏覽量和交易數(shù)量有顯著影響；收藏量和瀏覽量意味著達成交易的潛力比較大，是預測交易數(shù)量的重要指標。李蛟（2011）建立了多元線性回歸模型，通過相關(guān)性研究，得出了信用積分、產(chǎn)品價格對交易數(shù)量有顯著的影響，好評率、店鋪動態(tài)評分和消費者保障服務對交易數(shù)量的影響不顯著的結(jié)論。國內(nèi)外學者的相關(guān)研究存在一些不足：一是相關(guān)研究對影響產(chǎn)品交易數(shù)量的因素沒有達成統(tǒng)一的意見，尤其對店鋪動態(tài)評分和信用積分能否影響交易數(shù)量爭議比較大；二是隨著搜索引擎技術(shù)的發(fā)展和市場競爭日益激烈，搜索引擎排名、服務質(zhì)量和價格折扣也成為影響產(chǎn)品交易量的因素，國內(nèi)外的學者對這些方面的研究比較缺乏；三是許多學者提出友情鏈接和產(chǎn)品描述信息也是交易數(shù)量的影響因素，可以收集友情鏈接和產(chǎn)品描述信息的條數(shù)，然后和產(chǎn)品交易數(shù)量進行相關(guān)分析，但是每條的友情鏈接和產(chǎn)品描述信息的效果可能不相同，按照條數(shù)進行收集和分析，得出的結(jié)論難以準確描述變量之間的關(guān)系。

二、概念模型和研究假設

1.概念模型。本文剔除了國內(nèi)外學者提出的網(wǎng)絡溝通方式、友情鏈接和產(chǎn)品描述信息等因素，參考Delone和Mclean的理論，在他們提出的DM概念模型的基礎上加入了價格折扣、搜索引擎排名和服務質(zhì)量因素，提出了本文的概念模型和研究假設。

2.研究假設。（1）信息質(zhì)量的研究假設。王有為（2009）認為瀏覽量比較高意味著消費者流量比較高，隱含著達成交易的可能，因此提出假設1：瀏覽量和交易數(shù)量呈正相關(guān)關(guān)系。Hogue（1999）發(fā)現(xiàn)當使用電子目錄時，消費者傾向于選擇顯示在頁面上方的產(chǎn)品，排名順序可能對消費者購買行為產(chǎn)生影響，因此提出假設2：搜索引擎排名和交易數(shù)量呈負相關(guān)關(guān)系，即搜素引擎排名越高，交易數(shù)量越高。（2）凈收益預期的研究假設。張五常（2002）認為，從需求定律的角度來說，假設其他因素不變，當正常產(chǎn)品的產(chǎn)品價格提高時，其需求量會降低。Akerlof（1970）從信息經(jīng)濟學的角度出發(fā)，認為在非對稱信息或信息成本比較高的情況下，產(chǎn)品價格有信號傳遞的作用，消費者憑借產(chǎn)品的圖片和文字描述難以確定產(chǎn)品質(zhì)量，容易產(chǎn)生通過產(chǎn)品價格判斷產(chǎn)品質(zhì)量的行為。因此產(chǎn)品價格應該和交易數(shù)量應該呈正相關(guān)關(guān)系。由于淘寶交易平臺的比較嚴格的信用制度和行業(yè)內(nèi)的領先地位，淘寶交易平臺的箱包產(chǎn)品質(zhì)量差異性不大，需求價格彈性比較高，本文傾向于產(chǎn)品價格和交易數(shù)量呈負相關(guān)關(guān)系，因此提出假設3：產(chǎn)品價格和交易數(shù)量呈負相關(guān)關(guān)系。Hardesty的研究結(jié)果表明，對于產(chǎn)品價格比較低的日用消費品，當價格折扣幅度比較大時，基于百分比的價格折扣的消費者感知價值，低于基于絕對金額的價格折扣的消費者感知價值。淘寶交易平臺的價格折扣是基于絕對金額的，箱包產(chǎn)品屬于日常消費品，本文傾向于價格折扣和交易數(shù)量呈正相關(guān)關(guān)系，提出假設4：價格折扣和交易數(shù)量呈正相關(guān)關(guān)系。（3）服務質(zhì)量的研究假設。張冠治（2011）通過收集淘寶交易平臺的營銷數(shù)據(jù)，并分析相關(guān)矩陣，得出了加入消費者保障服務有助于提高產(chǎn)品的交易數(shù)量的結(jié)論。因此提出假設5：消費者保障服務和交易數(shù)量呈正相關(guān)關(guān)系。（4）消費者滿意度的研究假設。田劍認為店鋪動態(tài)評分是評價商家信用的依據(jù)，通過構(gòu)建多元線性回歸模型和進行變量解釋，他得出了店鋪動態(tài)評分和交易數(shù)量呈正相關(guān)關(guān)系的結(jié)論。因此提出假設6：店鋪動態(tài)評分和交易數(shù)量呈正相關(guān)關(guān)系。連紅燕從博弈論的角度對產(chǎn)品的交易數(shù)量的影響因素進行了分析，提出在采用信用評級機制之后，商家會為了長期的營銷利潤而提高產(chǎn)品和服務的質(zhì)量，消費者的滿意度也相應的提高，從而提高了產(chǎn)品的交易數(shù)量。因此提出假設7：信用積分和交易數(shù)量呈正相關(guān)關(guān)系。

三、數(shù)據(jù)收集和分析

1.樣本數(shù)量的計算。本文采取的是不重復簡單隨機抽樣，置信度95%，期望的誤差界限5%，樣本變異程度為0.5。樣本量N= P（1-P）/（E2/Z2+ P（1-P）/N），其中P為樣本變異程度， N為總體規(guī)模，E為期望的誤差界限，Z為置信度，95%的置信度對應的Z值為1.96。2012年8月2日晚22時的箱包產(chǎn)品總體規(guī)模N為222068件，需要抽取385個箱包產(chǎn)品的營銷數(shù)據(jù)。

2.研究方法的選擇。本文的研究目的是找到影響箱包產(chǎn)品交易量的因素，以及這些因素對交易數(shù)量的影響，因此選取偏相關(guān)分析的研究方法。多元線性回歸模型可以解釋和預測箱包產(chǎn)品的營銷數(shù)據(jù)，但是多元回歸模型要求對因變量有顯著影響的自變量應該具有完整的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，其預測值容易確定。由于箱包產(chǎn)品的外觀設計、材料質(zhì)感和品牌知名度對交易數(shù)量影響比較顯著，但是他們的預測值難以確定，因此放棄了多元線性回歸模型的建立。簡單相關(guān)系數(shù)不僅由兩個變量的內(nèi)在聯(lián)系決定，還可能受與兩個變量相關(guān)的中介變量的影響，難以反映變量之間的準確相關(guān)關(guān)系；而偏相關(guān)是在控制其他變量的前提下評價兩個變量的線性相關(guān)程度的指標。

3.偏相關(guān)的使用條件。偏相關(guān)分析的使用條件是連續(xù)變量服從正態(tài)分布，且呈線性關(guān)系。通過K-S檢驗，相關(guān)變量符合正態(tài)分布（P>0.05）；通過繪制散點圖，相關(guān)變量之間呈近似線性關(guān)系，因此可以進行偏相關(guān)分析。相關(guān)性由Pearson相關(guān)系數(shù)R來評價。0.2≤|R|<0.4為低度相關(guān)；0.4≤|R|<0.7為中度相關(guān)；0.7≤|R|<1為高度相關(guān)。為了避免抽樣誤差，需要對R進行顯著性檢驗。一般使用0.05作為評判標準。當P≤0.05時，說明變量相關(guān)性顯著；P>0.05，說明變量相關(guān)性不顯著。

4.偏相關(guān)分析結(jié)果。使用SPSS軟件對交易數(shù)量和可能影響交易數(shù)量的變量進行偏相關(guān)分析（如表1所示），可以看出假設1、假設3和假設5成立（P≤0.05），其他的假設不成立，即產(chǎn)品價格、消費者保障服務和瀏覽量影響了產(chǎn)品的交易數(shù)量，其他因素對交易數(shù)量沒有顯著的影響。

5.偏相關(guān)分析結(jié)果的解釋。通過對箱包產(chǎn)品營銷數(shù)據(jù)的觀察和分析，諸多因素導致了研究假設不成立的結(jié)果。（1）對搜索引擎排名和瀏覽量進行偏相關(guān)分析，得出相關(guān)性顯著的結(jié)果（P為0.000，R為0.479）；對搜索引擎排名和交易數(shù)量的簡單相關(guān)分析，得出相關(guān)性顯著的結(jié)果（P為0.006，R為0.301）。因此，搜索引擎排名本身并不能提高產(chǎn)品的交易數(shù)量，而是通過提高產(chǎn)品的瀏覽量，進而在轉(zhuǎn)化率一定的情況下，間接地提高了產(chǎn)品的交易數(shù)量。（2）根據(jù)Krishna的研究（2002），箱包產(chǎn)品的價格折扣特點、情境因素和價格表現(xiàn)形式降低了消費者感知價值，提高了消費者感知風險。在價格折扣特點方面，箱包產(chǎn)品的價格折扣變異程度比較高，使消費者形成了產(chǎn)品的價格折扣隨意性比較強的適應性預期，提高了消費者感知風險；在情境因素方面，同樣的價格折扣下，經(jīng)銷商品牌產(chǎn)生的消費者感知價值低于生產(chǎn)企業(yè)品牌產(chǎn)生的消費者感知價值，淘寶交易平臺的商家屬于經(jīng)銷商，價格折扣的消費者感知價值比較低；在價格表現(xiàn)形式方面，剛性價格折扣產(chǎn)生的消費者感知價值高于彈性價格折扣產(chǎn)生的消費者感知價值，箱包產(chǎn)品的價格折扣持續(xù)的時間比較短，降低了價格折扣的消費者感知價值。（3）店鋪動態(tài)評分取值于發(fā)貨速度評分和服務態(tài)度評分的加權(quán)平均值，對發(fā)貨速度評分和服務態(tài)度評分進行偏相關(guān)分析，得出高度正相關(guān)的結(jié)果（P為0.000，R為0. 787），由于評分需要付出時間成本和精力成本，因而消費者的主觀性和隨意性比較強，給予相同或相近的評分，這使得店鋪動態(tài)評分失去了信號傳遞的作用，消費者不以評分的高低作為購買決策的依據(jù)。（4）淘寶交易平臺的信用機制比較嚴格，失信懲罰機制比較嚴厲，因此消費者對信用積分的敏感度比較低；根據(jù)李維安（2007）的研究，信用積分和好評率可能存在飽和值，即在飽和值以下，交易數(shù)量隨信用積分和好評率的提高而提高，在飽和值以上，信用積分難以提高交易數(shù)量；信用炒作行為的頻繁發(fā)生使得消費者形成了信用積分失真性比較高的習慣性預期，因此不以信用積分作為購買決策的依據(jù)。

四、結(jié)論和啟示

本文的概念模型和偏相關(guān)結(jié)果說明，箱包商家可以通過有針對性的營銷活動，吸引消費者的注意，提高產(chǎn)品的交易數(shù)量：一是重視搜索引擎排名的同時，重點提高產(chǎn)品的瀏覽量和轉(zhuǎn)化率；二是適度降低產(chǎn)品價格，提高價格折扣的消費者感知價值；三是不要過分追求信用積分的提高，改變店鋪動態(tài)評分的形式，改用留言評價的方式；四是產(chǎn)品應該加入消費者保障服務。

參 考 文 獻

[1]張冠治.C2C電子商務交易數(shù)量的影響因素研究[J].商場現(xiàn)代化.2011（3）

[2]王有為.社會網(wǎng)絡與網(wǎng)商競爭力關(guān)系的實證研究[J].第二屆網(wǎng)商及電子商務生態(tài)學術(shù)研討會本文集.2009（9）

[3]李蛟.國內(nèi)C2C電子商務網(wǎng)上交易數(shù)量影響因素分析[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學.2011

[4]張五常.經(jīng)濟解釋（卷二）供應的行為[M].中信出版社，2002

[5]George A. Akerlof. The Market for \"Lemons\"： Quality Uncertainty and the Market Mechanism [J].The Quarterly Journal of Economics，Vol.84，No.3.1970（8）：488～500

[6]Hardesty D M，BeardenW O. Consumer evaluations of different promo

-tion types andprice presentations： the moderating role of promotionalbene

fit level[J].Journal of Retailing， 2003， 79（1）：17～25

注：Michael Spence的信號傳遞模型（Signaling Model）說明，信號傳遞是指在信息不對稱的情況下，具有信息優(yōu)勢的一方采取某種行動向信息劣勢方發(fā)送相關(guān)信號，以回避逆向選擇，提高市場效率的行為。