消費者網上購物決策影響因素實證研究

朱雪芹 孔雪勁

摘要：文章以網絡購物平臺之一的天貓為數據采集源，通過采集天貓交易平臺中網頁顯示的數據如價格、月銷量、收藏數、關注度、評分等作為依據，結合因子分析法，分析影響消費者網上購物決策的因素，通過對數據的分析最終得出影響消費者網上購物決策的主要因素為商品價格滿意度、商品的買家關注度、商品的買家評價滿意度、商品賣家得分滿意度四個方面。

關鍵詞：消費者；網絡購物；購買決策；因子分析法

一、引言

隨著我國經濟快速發展，網絡經濟日益成熟，在2015年6月中國互聯網信息中心發布的2014年網絡購物市場研究報告中網絡零售交易額達到了2.79萬億元，同比增長49.7%。這使得網絡經濟環境下，網上購物逐步成為人們的主要消費方式之一。而對消費者購物決策影響因素的研究也日趨增加，其中 Alexandru M. Degeratu（2000）等人研究發現當網絡商品提供的信息較少時品牌對消費者的購買決策具有更為重要的影響，而在網絡情境中價格敏感度會更高，商品的感官屬性對消費者的購買決策影響較低。而臺灣學者 Ming-HuiHuang（2003）研究了網絡信息的復雜性和新穎性對消費者網上購物的影響，其結論是：信息的新穎性對改變消費者態度和吸引消費者有正效應作用，而信息的復雜性則有負效應作用。以往學者注重對消費者購買行為的特定方面的影響，大多從理論角度出發，來分析影響消費者購買行為的因素。本文通過在天貓網中隨機收集了50個的普洱茶銷售信息，利用因子分析法建立評價模型，來分析研究哪些因素會對消費者在網購過程中購買決策產生影響，最終得出結論，以便于為消費者購買決策提供參考。本文從以下幾個方面進行分析：第二部分介紹了本研究樣本的數據來源及研究變量的選擇；第三部分對數據結果進行分析；第四部分得出結論并進行總結。

二、研究的數據來源與變量選取

（一）數據來源

進入21世紀，中國已成為世界茶產量第一大國、茶出口第三大國，國內外市場需求穩定增長。而茶作為世界三大飲料之一，已經為多數中國人所接受和喜愛，茶已成為社會生活中不可缺少的健康飲品。特此本文選擇普洱茶為研究對象，隨機收集了在默認的綜合排序下的50個天貓中普洱茶銷售信息，由于普洱茶在天貓中有21535件相關商品，在排除了一些異常值后，得到了50個店鋪關于普洱茶的銷售信息作為數據來源。

（二）變量選取

由于在天貓商城中呈現的商品種類繁多且信息齊全，如商品價格、銷售量、運輸費、商品收藏量、商品庫存、評價等。使得消費者在商城上的可選擇性、可比較性的難度增加，篩選有用信息則成為消費者購物決策的重要方式。本文將可能對消費者網上購物決策產生影響的因素盡量考慮在內，然后結合本研究的樣本和數據來源逐一進行排除，以便選取最能夠體現本研究的變量。在數據獲取過程中發現大部分商品均免郵，賣家已將郵費包含于價格之中，因此可將普洱茶運費排除；在普洱茶購買頁面呈現的信息中如信用、開店時間等，由于店鋪與店鋪之間并無太大差異，因此將賣家的信息剔除；由于普洱茶具有可保存性，因此不考慮商家庫存的影響；此外支付方式和服務條款在不同網絡商店中都存在且沒有太大差異也一并排除。

在合理排除以上信息的基礎上，由于天貓網提供最近一個月的成交記錄，因此本文仍以一個月作為研究模型，初步選取了商品的價格、商品收藏數、月銷量、評分次數、差評次數、中評次數、好評次數、評價分數、促銷情況、追加評論數等作為變量。其中價格為普洱茶的直接定價數值；月銷量為該普洱茶在一個月內的銷售量；收藏數為這款普洱茶消費者收藏的數量；評分次數為消費者為普洱茶打分的次數；差評次數選取買家所給1～5分中1分的次數；中評數選取買家所給1～5分中3分的次數；好評數選取買家所給分值1～5分中5分的次數；追加評論數為買家再次評論的次數；評價分數則為買家給出的寶貝是否符合描述的分數，按1～5分計算；促銷根據是否有促銷情況作為依據，有降價促銷則值為1，反之為0。

三、研究結果與分析

1.數據檢驗。運用SPSS統計軟件中的KMO檢驗和Bartlett球形檢驗的檢驗方法對數據的效度進行檢驗，以此來判斷數據是否適合用于分析。一般要求，KMO值大于0.7才能進行因子分析?；蛘連artlett球形檢驗能夠通過顯著性水平檢驗，從而說明適合做因子分析。從表1可以看出，KMO值=0.770且P=0，所以本文的變量適合做因子分析。

2.因子分析。本文使用SPSS22. 0 統計軟件對該指標體系及數據進行了因子分析處理。

第一步：指標的定義X1 —價格；X2 —月銷量；X3—收藏量；X4—店鋪關注量；X5—評分；X6—評分次數；X7—好評次數；X8—中評次數；X9—差評次數；X10—評價次數；X11—追加評價數；X12—促銷（是否促銷，是1否0）。

第二步：利用軟件計算相關矩陣；求出相關矩陣特征值如表2。

第三步：按照特征根大于1的要求選取公因子。而在本研究中有四個滿足條件的特征值，它們對樣本方差的累計貢獻率達到了85.380%，能夠代表了大部分樣本的信息。

3.提取公共因子。根據方差最大化進行旋轉， 在旋轉后的因子載荷矩陣中的元素從大到小排序，根據元素在公因子中所占的比重大小提取得到四個公共因子。

根據表3，可以看出公共因子F1在X6（評分數），X7（好評次數），X8（中評次數），X9（差評次數）上的載荷比較大，該因子可以稱為普洱茶賣家得分滿意度因子；公因子F2在X3（收藏）X10（評價次數）X11（追加評論）上載荷比較大，該因子可以稱為普洱茶買家評價滿意度因子；公因子F3在X4（店鋪關注）上的載荷比較大，該因子可以稱為普洱茶買家關注度因子；公因子F4在X1（價格）上的載荷比較大，該因子可以稱為普洱茶價格滿意度因子。

4.因子得分函數分析。根據表3的因子旋轉載荷和表4的得分系數矩陣可知4個因子得分函數：

F1=0.008X1+0.108X2-0.099X3+0.037X4-0.106X5+0.238X6+0.237X7+0.24X8+0.238X9-0.063X10-O.08X11-0.046X12；

F2=-0.068X1-0.009X2+0.362X3+0.13X4-0.028X5-0.059X6-0.059X7-0.068X8-0.079X9+0.338X10+0.354X11-0.042X12；

F3=0.455X1-0.384X2+0.093X3+0.599X4-0.111X5+0.043X6+0.039X7-0.005X8-0.04X9+0.096X10+0.101X11-0.001X12；

F4=0.516X1+0.041X2+0.042X3-0.167X4+0.404X5+0.007X6+0.009X7+0.049X8+0.085X9+0.049X10-0.088X11-0.659X12；

分析第一主因子的得分系數可知，店鋪收藏量、評分、評價次數、追加評論、促銷為負數，其余因子的系數為正數。這證明了店鋪評價次數、追加評論、收藏量、評分、和促銷相關協調，商家開展促銷活動，通過宣傳促銷商品來吸引消費者瀏覽網頁，增加收藏量。因此當第一主因子的得分越低，店鋪收藏量、評分、評價次數、追加評論、促銷相關協調，反之當得分越高，其余因子相關協調對消費者購買決策有較大影響作用。

分析第二主因子的得分系數可知，收藏量、評價次數、關注量、追加評論的系數為正數，其余8因子為負數。所以當第二主因子得分越高，證明收藏量、評價次數、關注量、追加評論為相互作用且影響較大，反之當其得分越低則證明另外8個因子為相互作用且影響較大，此時賣家應提高商品的收藏量和關注量，從而促進商品的銷售。

分析第三主因子的得分系數可知，中評次數、差評次數、評分、促銷情況、月銷量系數為負，其余因子的系數為正數。這可以看出，中評次數、差評次數、月銷量、評分、促銷情況為相互協調，此時賣家應關注中差評出現的原因，了解并及時擬定讓消費者滿意的補救方案。

分析第四主因子的得分系數可知，促銷、追加評論、關注量的系數為負數，其余因子的系數為正數。說明當第四主因子的得分越低時，關注量、追加評論、促銷為相互作用且影響較大，反之得分越高則證明另外9個因子為相互作用且對消費者購買決策影響較大。

四、結論

本文以普洱茶購買為例，通過在天貓網搜集默認綜合排序下前50的普洱茶銷售信息，建立了評價模型，對天貓中普洱茶商品呈現的價格、銷量、評價等信息進行了實證分析，具體分析了在網絡購物中哪些信息因素會對消費者網購決策產生影響。

結合因子分析法在進行消費者網上購物決策影響因素研究方面不僅僅避免了單指標評價的片面性，而且還克服了主觀判斷法中賦權重有較大偏差的缺點，同時還能應用統計分析軟件方便有效的計算出結果，有很好的應用價值。

根據數據研究分析看，本文首先利用累積方差貢獻率提取出四個主因子，并通過旋轉后的因子載荷矩陣對四個主因子命名。其次，文章利用因子得分矩陣求出4個因子得分函數，并通過得分函數簡單分析了各個因子與主因子之間的關系和影響。最后得出結論，消費者在網上購買商品時影響購買決策的主要因素是商品價格滿意度、商品的買家關注度、商品的買家評價滿意度、商品賣家得分滿意度四個方面，四個因素相互協同且影響著消費者網上購買決策。

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（作者單位：華北水利水電大學管理與經濟學院）