基于灰色關聯層次分析的快時尚服裝網購行為影響因素研究

尹曉芳,蔣曉文

(西安工程大學 服裝與藝術設計學院,陜西 西安 710048)

近年來,我國網絡零售市場處于高速增長狀態[1],其中服裝一直穩居網購前幾大品類。隨著消費升級,消費者的消費觀念日趨成熟,需求與偏好呈異質化和復雜化趨勢[2],尤其是年輕一代消費者在穿著上更追求自我,對特定商家及品牌的忠誠度和黏度在逐漸降低,更多的是“憑直覺”和“看心情”消費,容易購買品牌知名度較高的折扣商品。

在社會化媒體營銷時代下,更新速度快、模仿國際大牌設計和物美價廉的快時尚服裝品牌通過網絡營銷精準定位消費群體,與社交媒體關鍵意見領袖合作,快速占領消費市場,形成了一種新型主導消費行為模式——AISAS,包括Attention(引起注意)、Interest(產生興趣)、Search(信息搜索)、Action(購買行為)及Share(分享體驗)5個階段[3]。相比何文杰等[4]依據此模型對電商營銷策略的定性研究,曾江洪等[5]依據此模型對京東眾籌平臺項目營銷效果進行的動態實證分析顯得更重要。衡量營銷效果主要以營銷相關理論為基礎進行回歸分析[6]研究,或者建立營銷效果評價指標體系[7]進行效果評估。研究文獻中,神經網絡分析[8-9]、社會網絡分析[10]、灰色關聯分析[11-12]、層次分析[13]廣泛應用于各種效果評價類研究。另有學者對快時尚服裝品牌買手行為[14]、體型與號型配比[15]、渠道選擇影響因素[16]、價格容忍度影響因素[17]、顧客滿意度影響因素[18]等進行研究,但從微觀角度衡量服裝品牌網絡購買行為的研究較少。

基于AISAS模型建立灰色關聯層次分析模型,旨在確定快時尚服裝品牌網絡消費者購買行為影響因素的主次順序,指導快時尚服裝品牌網絡經銷商的店鋪運營及營銷策劃,遵循“消費者主權時代”的互聯網思維。

1 模型建立

1.1 研究方法

基于AISAS模型確定快時尚服裝品牌消費者購買行為的影響因素,分別是引起注意、產生興趣、信息搜索及分享體驗。利用灰色關聯分析計算灰色模型中各比較序列和參考序列間的關聯度[19-20],通過關聯度大小排序可以判斷出各影響因素的主次順序。再用層次分析法計算各個影響因素的權重,進一步驗證灰色關聯分析的結果。

1.2 建立灰色關聯分析模型

灰色關聯分析將反映系統行為的數據序列叫做參考序列,將影響系統行為的數據序列叫做比較序列[21],是一種用灰色關聯度大小順序來描述因素間強弱、大小、次序關系的系統理論分析方法[22],基本思路是兩變量間的一致性越高,它們之間的關聯度也會越大。

將購買行為的數據序列作為參考序列,引起注意、產生興趣、信息搜索和分享體驗的數據序列作為比較序列,計算各比較序列與參考序列間的關聯度。關聯度越大,說明兩序列間的相關水平越高,即該比較序列對參考序列的影響越明顯。

1.3 建立層次結構分析模型

層析分析法簡稱 AHP (analytic hierarchy process),是一種既定性又定量的系統分析方法,可對人們的主觀判斷作客觀描述[23]。將購買行為作為目標層M,其他4因素作為指標層Z,記為Z1～Z4。

(1)目標層M:購買行為即潛在消費者有所行動購買產品轉化為最終用戶,可量化為店鋪成交單數。

(2)指標層Z:引起注意Z1、產生興趣Z2、信息搜索Z3和分享體驗Z4,可量化為店鋪新增粉絲數、閱讀評論數、關鍵詞搜索指數和點贊分享體驗數。

2 模型分析與驗證

2.1 灰色關聯分析

灰色關聯分析的工作流程:確定序列矩陣,對數據進行無綱量化處理,求絕對差值矩陣,計算灰色關聯系數,最后計算灰色關聯度并排序。

2.1.1 獲取數據

按照地區、信用等級和創店時間等對快時尚服裝品牌網絡經銷商進行篩選,選取10個有代表性的天貓店鋪(優*,H*,N*,v*,太*,韓*,a*,O*,森*,樂*)作為研究對象。統計10個店鋪同一時間段(1月11日至2月10日)內的店鋪成交單數和相近時間內一則營銷類微淘消息產生的數據,見表1。

表1 店鋪數據

2.1.2 確定分析的序列矩陣

將購買行為因素作為參考序列(Y0),店鋪新增粉絲數、閱讀評論數、關鍵詞搜索指數和點贊分享體驗數其他4因素作為比較序列(Xi),這5個序列構成1個矩陣。將表1數據生成參考序列Y0=(Y0)((t),(t=1,2,…,10)},比較序列Xi={Xi(t),(i=1,2,3,4)(t=1,2,…,10)},其中Xi(t)表示第t個店鋪在指標i上的數值。得到矩陣[Y0,X1,X2,X3,X4]T

2.1.3 對變量序列進行無綱量化

由于各指標物理意義有分歧,所以為便于比較,有必要對其進行初值化處理使之無量綱化。

利用公式進行無量綱化,形成矩陣[Y'0,X'1,X'2,X'3,X'4]T

2.1.4 求差序列、最小差與最大差

2.1.5 計算關聯系數

2.1.6 計算關聯度并排序

表2 各因素關聯度及關聯度大小排序

由表2可知,各因素關聯度排序為γ02>γ01>γ03>γ04。即在快時尚服裝品牌網絡營銷中,產生興趣與購買行為關聯度最大(0.964),引起注意次之(0.882),接著是信息搜索(0.851),最后是分享體驗(0.826)。

(1)產生興趣。在移動電商時代,服裝消費趨勢表現為由興趣驅動的個性化消費,潛在消費者開始對新鮮優質內容感興趣。優質內容能使其產生共鳴并主動分享轉發,店鋪也將獲得額外流量。當店鋪潛在消費者自主地對快時尚服裝品牌營銷類微淘信息產生興趣時,就已經產生了購買服裝產品的動機,潛在消費者的此類主觀能動性對其是否產生購買行為有著非常大的影響。此外,快時尚服裝店鋪會給瀏覽閱讀或評論推送的潛在消費者發放福利(如抽獎、優惠券等),更激起了潛在消費者的興趣和購物欲望,因此“產生興趣”對購買行為的影響最大。

(2)引起注意。一方面,快時尚服裝品牌產品更新速度非常快,產品上市后必須快速引起消費者反響。另一方面,快時尚服裝品牌消費者易受潮流時尚引導,對新鮮事物很敏感,接受度較強。所以在整個營銷活動中,引起潛在消費者注意是第一步,是否有潛在消費者關注到該快時尚服裝店鋪將直接影響到后續各環節,有粉絲就有市場,有市場就有商機和經濟利益,因此“引起注意”對是否會產生購買行為有很大的影響。而引起潛在消費者注意后能否使其“產生興趣”也相當重要,若只是引起潛在消費者注意而未使其“產生興趣”,就不會產生“信息搜索”等后續行為,因而“引起注意”對購買行為的影響較“產生興趣”弱。

(3)信息搜索。潛在消費者會主動搜索了解感興趣產品的詳細信息,但快時尚服裝品牌消費者耐心不夠,搜索過程可能會促進潛在消費者的購買行為,也可能使其徹底放棄購買。搜索時頁面外觀設計、導航設計及網絡經銷商服務(如客服響應時間)等因素也會影響潛在消費者是否產生購買行為。只有營銷活動引起潛在消費者注意,使其產生興趣,潛在消費者才會搜索了解產品,于是“信息搜索”對購買行為的影響弱于“產生興趣”和“引起注意”兩因素。

(4)分享體驗。在互聯網時代,部分消費者已成為引領服裝市場潮流的意見領袖,他們的點贊分享體驗對其他消費者的購買行為有巨大影響,由此便形成了“口碑效應”。但分享體驗環節在給潛在消費者傳達相關信息并使其接受時略帶被動色彩,且存在個別無良人士為獲取利益為商家昧心“刷單”現象,部分消費者已對分享具有戒備心理,因而產生的影響沒有前幾項因素明顯。

總體上,各因素與購買行為關聯度數值均大于0.82,說明這4因素對購買行為影響都比較顯著,尤以“產生興趣”對潛在消費者產生購買行為影響最大,關聯度高達0.96。

2.2 層次分析法驗證

利用層次分析[24]可進一步驗證快時尚服裝品牌消費者購買行為影響因素的主次關系。

2.2.1 根據層次結構分析模型構建判斷矩陣

根據文獻[25]中Saaty提出的1～9標度,將產生購買行為作為目標層M,指標層Z1～Z4分別代表引起注意、產生興趣、信息搜索和分享體驗(表3)。將層次結構模型中的4個指標層元素進行兩兩相對重要性比較,設計調查問卷進行專家訪問,整理專家訪問結果得到判斷矩陣

表3 Saaty1～9標度及其含義

2.2.2 確定各因素權重

計算可得對應評測元素的權重向量W=則指標權重排序為W2>W1>W3>W4。

2.2.3 一致性檢驗

根據文獻[24]中的平均一致性指標(表4),查找相應的平均一致性指標RI。再由公式求得一致性比例,CR越小,矩陣的一致性越好,計算得出CR=0.045<0.1。根據一致性檢驗標準[26],獲得的層次排序結果是可以接受的,說明該判斷矩陣滿足一致性檢驗,層次分析驗證合理。

表4 平均一致性指標

在層次分析結構模型中,產生興趣指標Z2所占權重(0.655)最大,引起注意指標Z1所占權重(0.199)次之,然后是信息搜索指標Z3(0.089)和分享體驗指標Z4(0.057)。層次分析驗證結果與灰色關聯分析結果一致,表明指標層“產生興趣”因素對目標層購買行為影響最大。

綜上所述,產生興趣是影響潛在消費者產生購買行為的最大因素,如何增加營銷類微淘消息的閱讀評論數是營銷過程的主要環節。營銷類微淘信息推送后,應及時收集分析關于營銷效果的反饋信息,及時做出調整、優化,不斷地修正營銷偏差,使營銷工作更精準、高效,提升客戶轉化率。

快時尚服裝品牌網絡經銷商應根據各指標的不同權重,結合消費者的購買行為及特征從各方面更科學有效地策劃營銷活動、制定營銷策略、經營店鋪,滿足潛在消費者在參與感、利益及價值認可等方面的需求。如:在用戶需求方面,提供人性化、個性化和多樣化的產品及服務,保證服裝產品質量,完善售后服務,強化積分會員制等。在推廣宣傳方面,在適當時間用適當方式發布消息,提供高質量內容引起潛在消費者注意,設置多樣化體驗項目(虛擬試衣等)、各種獎勵措施激發潛在消費者閱讀評論。在用戶操作方面,優化網店頁面視覺設計,加快網頁反應時間,簡化用戶界面流程及導航設置。在分享方面,確立消費者點贊分享嘉獎機制。在價格方面,盡可能提高性價比,根據面料及工藝等合理定價,使消費者覺得物有所值。

3 結論

(1)基于AISAS模型構建的灰色關聯層次分析模型可用來評估快時尚服裝品牌消費者網絡購買行為。

(2)通過灰色關聯分析和層次分析得出:“產生興趣”對購買行為影響最大,是主要影響因素,“引起注意”是次要影響因素,然后是“信息搜索”,“分享體驗”因素影響權重相對最小。