移動社交電子商務(wù)用戶推薦對大學(xué)生網(wǎng)購意愿影響因素實證分析

■ 操守康 郭傳勇 張夢婷 張 盛 馬小龍、 博士生 通訊作者（、湖州師范學(xué)院商學(xué)院 浙江湖州 33000、上海財經(jīng)大學(xué)信息管理與工程學(xué)院 上海 00433）

引言

社交電子商務(wù)作為電子商務(wù)發(fā)展的一種延伸，在社會化媒體下，整合了社交圖譜和興趣圖譜對產(chǎn)品或服務(wù)進(jìn)行推廣和銷售 。伴隨著不斷發(fā)展的手機(jī)產(chǎn)業(yè)，移動手機(jī)上網(wǎng)成為了當(dāng)下網(wǎng)民上網(wǎng)的主要方式。據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心第35次報告數(shù)據(jù)顯示，我國移動端用戶數(shù)量已達(dá)5.57億，較13 年增加5672 萬人，其中移動端上網(wǎng)的人群占比提升4.8個百分點。

2013 年5 月15 日，支付寶發(fā)布數(shù)據(jù)稱，目前在校大學(xué)生已經(jīng)成為網(wǎng)購主力軍，其消費普及率已超過55%。在東南沿海，已達(dá)到67%。2014年5月中國IT研究中心發(fā)布數(shù)據(jù)稱，在網(wǎng)購中大專用戶占比33%，本科用戶占比58%，由此可知大多網(wǎng)購用戶文化層次較高。同年12月支付寶發(fā)布對賬單數(shù)據(jù)顯示，90后成為正式成為網(wǎng)購重要群體，并且成為申購余額寶的第二大人群占比33.2%。

基于以上分析及通過檢索知網(wǎng)、萬方、維普等國內(nèi)具有代權(quán)威的數(shù)據(jù)庫發(fā)現(xiàn)，目前各行各業(yè)都在進(jìn)軍移動電子商務(wù)，眾多學(xué)者僅單向?qū)σ苿与娚?、支付安全領(lǐng)域、消費者網(wǎng)購行為、信任和滿意度等方面的研究，并沒有針對某一領(lǐng)域的具體現(xiàn)象展開詳細(xì)研究；并且針對用戶推薦的研究，學(xué)者也僅僅是停留在推薦系統(tǒng)的表面，對推薦系統(tǒng)的研究對象展開了相關(guān)研究，并沒有從用戶推薦者的角度以及存在的自身特點去研究。加之大學(xué)生對用戶推薦評價關(guān)注度高，網(wǎng)絡(luò)空間給廣大網(wǎng)民提供了平等表達(dá)自己意見的“新公共領(lǐng)域”。為此，本文就此開展研究，希望通過實證研究成果，為該領(lǐng)域后續(xù)發(fā)展提供一定參考價值以及幫助企業(yè)了解運營的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為移動社會化電子商務(wù)運營提供建議。

文獻(xiàn)綜述

用戶推薦理論是基于熟悉商品或服務(wù)的用戶，將自己對商品或服務(wù)的評價推薦給周圍用戶，為潛在網(wǎng)購用戶提供建議、完成購買的過程（宗乾進(jìn)，2013）。2013年梁昌勇提出了結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜曳ǖ娜后w用戶推薦算法，得出小組成員間的互動決定群體偏好并認(rèn)為存在著相似性關(guān)系成員之間的推薦。

伴隨著社會化電子商務(wù)的持續(xù)發(fā)展，用戶推薦功能逐漸被應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)購物之中。移動社會化平臺與傳統(tǒng)社會化平臺功能基本一致，但移動社會化平臺依托AAP 作為載體，具備良好的即時信息溝通、靈活快捷的特點，并且大學(xué)生越來月青睞于手機(jī)購物，用戶推薦成為了影響大學(xué)生網(wǎng)購主要因素。

圖1 研究模型

許婕（2014）認(rèn)為大學(xué)生已成為網(wǎng)絡(luò)購物的主力軍，大學(xué)生因不同性別、不同年級、不同專業(yè)、不同地域而在網(wǎng)絡(luò)購物行為上存在一定的差異，表現(xiàn)不同的特點。雖然在網(wǎng)購意愿探索中，用戶的社區(qū)“社交化”的特點被發(fā)現(xiàn)和被研究，但目前的研究只是對社會參與、社會比較和社會交往進(jìn)行了討論，而關(guān)于移動社交網(wǎng)絡(luò)和電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)購物行業(yè)發(fā)展的研究相對薄弱，尚未形成系統(tǒng)的理論模型。

模型構(gòu)建

基于已有文獻(xiàn)，本文構(gòu)建如圖1 所示的研究模型。

（一）基于用戶推薦理論的假設(shè)

Doh（2009）認(rèn)為建立以用戶為中心、個性化的營銷策略，采用精準(zhǔn)營銷，在最合適的時間，為用戶提供最有效和最需要的信息，為用戶提供了更舒適的購物經(jīng)驗，進(jìn)而提升用戶的忠誠度。張紅（2013）將個性化推薦分為以下主要兩種形式：第一種是根據(jù)消費者自己的瀏覽或者購買歷史記錄進(jìn)行推薦；第二種是根據(jù)類似消費者具有相同興趣為依據(jù)，推薦類似消費者所瀏覽、購買的商品。

大學(xué)生作為網(wǎng)絡(luò)購物的主體，成為電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的主要受體人群，大學(xué)生這一群體，對新鮮事物接受度高，對于推薦者推薦的信息關(guān)注度較高。為此提出以下假設(shè)：

H-1：視覺線索對購物經(jīng)驗有路徑影響；H-2：視覺線索對關(guān)系強(qiáng)度有路徑影響；H-3：視覺線索對知名度有路徑影響；H-4：視覺線索對知識結(jié)構(gòu)有路徑影響；H-5：視覺線索對社群意見有路徑影響；H-6：視覺線索對評價內(nèi)容有路徑影響；H-7：視覺線索對APP易用性有路徑影響。

表1 樣本統(tǒng)計特征

表2 Cronbach' Alpha 詳細(xì)表

表3 具體變量KMO 和Bartlett 的檢驗結(jié)果

（二）口碑的影響

Arndt J.（1967）將口碑定義為信息傳播者與信息接收者之間進(jìn)行的與商業(yè)性目的無關(guān)的人際口頭傳播。而目前新形式的口碑模式——網(wǎng)絡(luò)口碑是大學(xué)生對其消費體驗的另一種直接的主觀表達(dá)，它既可能是理性的分析，也可能是情緒化的言論。在電子商務(wù)環(huán)境下，不論商家是否進(jìn)行線上營銷活動，在運營過程中都可能會出現(xiàn)不良口碑。同樣，也影響著大學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)購行為，從而線上線下產(chǎn)生了相互影響的作用。為此本文從購物意愿、知識結(jié)構(gòu)、購買經(jīng)驗、關(guān)系強(qiáng)度、知名度、社群影響六個方面提出以下假設(shè)：

H-8：購物經(jīng)驗對網(wǎng)購意愿有路徑影響；H-9：關(guān)系強(qiáng)度對網(wǎng)購意愿有路徑影響；H-10：知識結(jié)構(gòu)對網(wǎng)購意愿有路徑影響；H-11：知名度對網(wǎng)購意愿有路徑影響；H-12：社群影響對網(wǎng)購意愿有路徑影響；H-13：評價內(nèi)容對網(wǎng)購意愿有路徑影響；H-14：APP易用性對網(wǎng)購意愿有路徑影響。

（三）信任的影響

早在1995 年Mayer 就對信任維度進(jìn)行了劃分，即利用能力（Ability）、善意（Benevolence）和正直（Integrity）考察賣家對消費者產(chǎn)生的信任影響。交易是客觀的、自動化的。與傳統(tǒng)商店的交易相比，多數(shù)大學(xué)生會更信賴于線下賣家，因此，信任是決定大學(xué)生是否購買網(wǎng)上產(chǎn)品或服務(wù)的重要因素之一。而在社交網(wǎng)絡(luò)中，信任不僅包括大學(xué)生對在線賣家的信任，而且涵蓋大學(xué)生對社交商務(wù)平臺的信任。為此，提出如下假設(shè)：

H-15：信任傾向?qū)W(wǎng)購意愿有路徑影響；H-16：購物經(jīng)驗對信任傾向有路徑影響；H-17：關(guān)系強(qiáng)度對信任傾向有路徑影響；H-18：知名度對信任傾向有路徑影響；H-19：知識結(jié)構(gòu)對信任傾向有路徑影響；H-20：社群意見對信任傾向有路徑影響；H-21：評價內(nèi)容對信任傾向有路徑影響；H-22 ：APP易用性對信任傾向有路徑影響。

研究設(shè)計

（一）問卷設(shè)計

問卷中所設(shè)問題部分來自于前人已有研究，其中購物意愿、信任傾向、社群影響和購物經(jīng)驗等因素所設(shè)題項來自于琚瀟（2012）和Bansal（2000）等人的著作中，以上所設(shè)題項均有部分改動；知識結(jié)構(gòu)、評價內(nèi)容和APP易用性出自本文。設(shè)計滿意度的回答方式運用LIKERT 五分量表的選擇方法。為了進(jìn)一步保證量表的內(nèi)容效度，在問卷設(shè)計結(jié)束后詢問了電子商務(wù)領(lǐng)域的專家的意見。

（二）數(shù)據(jù)搜集

研究樣本主要來自于杭州下沙的杭州師范大學(xué)、浙江財經(jīng)大學(xué)和杭州電子科技大學(xué)等大學(xué)的學(xué)生，共計20 多萬大學(xué)生。為了感謝被調(diào)查者的參與，贈送參與調(diào)查者一份小禮品。

本次調(diào)研耗時近一個月，在發(fā)放的800 份問卷中共回收有效問卷783 份，其中大學(xué)本科學(xué)歷的學(xué)生占到96.7%，在讀研究生的學(xué)生占3.3%，所以選擇的群體素質(zhì)高，問卷有效性較高。具體樣本特征如表1 所示。

數(shù)據(jù)處理

（一）信度分析

信度（Reliability）即可靠性，可界定為真實分?jǐn)?shù)（true score）的方差與觀察分（observed score）的方差比例。以Peterson所建議的0.7值作為檢驗標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)處理后問卷整體Cronbach's α值均約為0.896，說明整份問卷具有非常好的整體信度，各部分的Cronbach's α值均大于0.6，說明設(shè)計的問卷是具有可靠性的，具體如表2所示。

（二）效度分析

效度主要是指測量結(jié)果能夠真正反映測量對象特征的程度，即測量結(jié)果的準(zhǔn)確性，效度系數(shù)越高，表示越能夠測量到一個測驗所想要測量的心理或行為特質(zhì)的程度。效度分建構(gòu)效度和內(nèi)容效度，通過預(yù)調(diào)查對不同題項的表達(dá)方式進(jìn)行了調(diào)整，以更適合被調(diào)查者的語言習(xí)慣。

本次調(diào)研利用SPSS21.0軟件進(jìn)行內(nèi)容效度的分析，檢測數(shù)據(jù)的KMO測度值和巴特球體檢驗數(shù)值，驗證是否可以進(jìn)行因子分析；然后根據(jù)因子分析得到的各項目的因子結(jié)構(gòu)矩陣，并與檢驗值進(jìn)行比較，若因子負(fù)荷值在0.5以上則說明該因子間各題項收斂效度好，具有很好的建構(gòu)效度。經(jīng)檢驗問卷整體因變量數(shù)據(jù)為0.870，超過0.5，說明可以進(jìn)行因子分析。Bartlett球形檢驗中chi-square 值為2766.888，自由度為276，達(dá)到顯著（sig=.000）。表3 中所列為具體數(shù)值。

如表3 所示，各變量的檢驗結(jié)果都符合檢驗指標(biāo)，因此所設(shè)題項具有良好的結(jié)構(gòu)效度。所設(shè)問卷在內(nèi)容、結(jié)構(gòu)效度上都達(dá)到了應(yīng)有的標(biāo)準(zhǔn)，保證了問卷的可靠性和有效性。

（三）模型驗證

圖2 概念模型路徑系數(shù)及顯著性

表4 自變量與中間變量對網(wǎng)購意愿的影響效果

表5 模型擬合優(yōu)度指數(shù)

應(yīng)用結(jié)構(gòu)方程模型對研究模型進(jìn)行檢驗，使用AMOS21.0 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，研究結(jié)果如圖2所示。

由圖2可知，視覺線索對購物經(jīng)驗、關(guān)系強(qiáng)度、知名度、知識結(jié)構(gòu)、社群意見、評價內(nèi)容、APP 易用性有顯著的路徑影響，H-1至H-7假設(shè)成立；購物經(jīng)驗、關(guān)系強(qiáng)度和APP易用性對信任傾向有顯著的路徑影響，H-16，H-17 和H-22 假設(shè)成立；知名度、知識結(jié)構(gòu)、社群意見和評價內(nèi)容對信任傾向的路徑系數(shù)為負(fù)值且不顯著，H-18，H-19，H-20 和H-21 假設(shè)不成立；購物經(jīng)驗、關(guān)系強(qiáng)度、知名度、知識結(jié)構(gòu)、社群意見、評價內(nèi)容和APP易用性對網(wǎng)購意愿有顯著路徑影響，H-8 至H-14假設(shè)成立。

（四）模型解釋

結(jié)構(gòu)方程模型主要作用是，通過測量出的各個變量之間的路徑系數(shù)，來表達(dá)相應(yīng)因素之間的影響程度高低。若要輸出模型的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)以及總效應(yīng)，需要在Analysis Properties 中的Output項選擇Indirect,direct &total effects 項。表4 為具體數(shù)值。

由表4可知，關(guān)系強(qiáng)度的總效應(yīng)是0.69745，所以對大學(xué)生網(wǎng)購意愿影響程度最高的是關(guān)系強(qiáng)度，緊接著是購物經(jīng)驗、APP易用性、社群意見、知名度、知識結(jié)構(gòu)、評價內(nèi)容。

（五）模型擬合度評價

模型擬合優(yōu)度的樣本數(shù)據(jù)是為了支持整體評估假設(shè)，模型的符合程度越高，這表明該模型的合理性更大、有更高的可用性和數(shù)據(jù)分析結(jié)果更可信。本研究將采用以下研究者常用的測量指標(biāo)來分析本研究模型的擬合度，如表5所示。

結(jié)果討論

信任影響網(wǎng)購意愿。從信息接受者來看，信任是影響大學(xué)生在移動社交電子商務(wù)網(wǎng)站中購物意愿的重要因素。大學(xué)生在平臺上會因為推薦者的購物經(jīng)驗、知識結(jié)構(gòu)、關(guān)系程度、知名度、社群影響，也會因為推薦者對大學(xué)生推薦內(nèi)容的視覺線索、詳盡程度、展現(xiàn)的評價內(nèi)容，以及此款A(yù)PP應(yīng)用的易用性，而影響網(wǎng)購意愿。

網(wǎng)購經(jīng)驗與關(guān)系強(qiáng)度結(jié)合對大學(xué)生網(wǎng)購意愿影響極大。從信息源即網(wǎng)絡(luò)用戶推薦上看，推薦者的關(guān)系強(qiáng)度、知名度、知識結(jié)構(gòu)和購物經(jīng)驗?zāi)軌蝻@著影響信息接受者的信任態(tài)度，購物經(jīng)驗和關(guān)系強(qiáng)度顯著影響大學(xué)生網(wǎng)購意愿。其中關(guān)系強(qiáng)度和購物經(jīng)驗對信任態(tài)度的影響最為顯著。其中關(guān)系強(qiáng)度和購物經(jīng)驗相結(jié)合的用戶推薦最能引起大學(xué)生的信任，即身邊熟悉的朋友同學(xué)好友有購買該推薦商品的經(jīng)驗。

移動終端效能（易用性）是促使大學(xué)生使用移動互聯(lián)網(wǎng)購物的重要影響因素。移動終端效能作為外在客觀因素之一，其效能的感知仍在于大學(xué)生。移動終端作為移動互聯(lián)網(wǎng)的載體，憑借其可攜帶性、便利性和功能性成為了大學(xué)生與移動互聯(lián)網(wǎng)相連接的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。實證結(jié)果顯示，移動終端效能顯著影響大學(xué)生的使用意愿，即，終端功能越強(qiáng)大，對其操作越熟悉；移動端的操作界面更人性化和更便于操作易用，大學(xué)生對此的青睞程度也就越高。

管理啟示

重視用戶推薦的作用，保證用戶推薦信息的真實可靠。首先，移動社交電子商務(wù)相對于傳統(tǒng)社交電子商務(wù)其本質(zhì)區(qū)別，就是憑借移動端的便捷性，突破時間與空間的限制等特點，形成了一種即時分享與推薦的功能。其次第三方需要通過數(shù)字認(rèn)證并通過數(shù)字認(rèn)證來識別用戶推薦者，并對推薦信息發(fā)送方進(jìn)行管理，從而使大學(xué)生在選擇廣告商家時，做到有一定的篩選依據(jù)，進(jìn)而避免大學(xué)生對推薦者信用一無所知的現(xiàn)象。

與相關(guān)服務(wù)提供商緊密合作，打造良好的管理平臺，加強(qiáng)對大學(xué)生數(shù)據(jù)的挖掘?；谝苿踊ヂ?lián)網(wǎng)的團(tuán)購需要與相關(guān)服務(wù)提供商合作，做好平臺的建設(shè)和管理，為移動互聯(lián)網(wǎng)購物的發(fā)展提供硬件支撐。同時，對大學(xué)生消費數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，做好細(xì)分，每一位用戶推薦者能根據(jù)本領(lǐng)域內(nèi)大學(xué)生的消費習(xí)慣和消費行為，真正做到對大學(xué)生的精準(zhǔn)營銷，最終為大學(xué)生提供特色信息服務(wù)。

設(shè)置簡單操作的APP 吸引潛在大學(xué)生。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，智能手機(jī)越來普遍，根據(jù)有關(guān)調(diào)查顯示，目前大學(xué)生的惰性嚴(yán)重加劇，在網(wǎng)絡(luò)購物中，習(xí)慣了懶人操作模式，對于復(fù)雜難懂的手機(jī)APP 購物軟件而言，并不熱衷。因此運營商應(yīng)設(shè)計合理簡單操作容易的軟件以及優(yōu)化用戶界面。

1.宗乾進(jìn).國外社會化電子商務(wù)研究綜述[J].情報雜志，2013，32（10）

2.梁昌勇，冷亞軍，王勇勝等.電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中群體用戶推薦問題研究[J].中國管理科學(xué)，2013，21（3）

3.許婕.大學(xué)生網(wǎng)購行為的差異性研究—基于對廣東15 所高校的調(diào)查[J].揚(yáng)州大學(xué)學(xué)報：高教研究版，2014（3）

4.Doh S J,Hwang J S.How consumers evaluate e WOM (electronic word-ofmouth) messages[J].Cyber Psychology &Behavior,2009,12(2)

5.張紅.基于用戶認(rèn)知的電子商務(wù)網(wǎng)站知識推薦服務(wù)接受模型研究[D].南京理工大學(xué)，2013（3）

6.Amdt J.Role of Product-related Conversations in the Diffusion of a New Product[J].Journal of Marketing Research,1967,4(7)

7.琚瀟，忻展紅.社會化電子商務(wù)的用戶使用意向研究[D].北京郵電大學(xué)，2012

8.Bansal H S,Voyer P A.Word-ofmouth processes within a services purchase decision context[J].Journal of service research,2000,3(2)