線上線下一體化視角下傳統零售企業消費者粘性影響因素分析

王雨帆

（杭州職業技術學院 杭州 310018）

2018年，我國社會消費品零售總額達到380987億元，比上年增長9.0%；而全國網上零售額突破9萬億元，比上年增長25.4%，對社會消費品零售總額增長的貢獻率達到45.2%，比上年增長7.3%。在網購規模快速擴大的同時，新舊動能轉換速度也得到進一步加快，線上線下融合已成為傳統零售企業尋求轉型發展的必然趨勢。目前來看，針對傳統零售企業向線上延伸的研究成果較多，但較少涉及線上線下一體化視角下傳統零售企業消費者粘性的影響因素，因此許多傳統零售企業盡管實現了線上線下一體化發展，但并非實現銷售業績的有效提升。對此，本文從線上線下一體化視角出發，分析了傳統零售企業消費者粘性的影響因素，旨在為傳統零售企業提升消費者粘性提供參考，促進傳統零售企業在線上線下一體化發展過程中有效提升銷售業績。

圖1 Polites G. L.消費者粘性模型

圖2 傳統零售企業消費者粘性模型

研究基礎

傳統零售企業這一概念是相對于純在線零售企業而言的，經過多年的快速發展，在線零售已然不再是一種新興零售模式，但其對傳統零售企業帶來的沖擊卻嚴重威脅著部分傳統零售企業的生存發展。因此，許多傳統零售企業開始觸網，紛紛提出了自身的在線零售業務，將線上線下一體化發展作為未來的發展戰略。本文挑選的傳統零售企業主要是零售業百強中已開始觸網的傳統零售企業。

從消費者視角出發研究粘性，過去的研究一般都是基于消費者忠誠的含義，從消費者忠誠角度研究消費者行為（康培等，2018）。近幾年，一些研究者才開始真正對粘性進行研究，部分研究者提出粘性是一種消費者承諾，一旦出現承諾，只要外界環境不發生巨大改變，消費者都會一直使用同一個網購平臺，粘性可以視為一種持續使用行為。

綜合分析關于消費者粘性影響因素的現有研究成果，可以發現影響消費者粘性的主要因素可以分為兩個方面：其一是網購平臺的價值變量，如網購平臺的內容、基礎設施、吸引力、操作便捷程度等；其二是人際關系變量，如溝通水平、機會主義行為、承諾、信任等。Polites G.L.等（2012）在《A Theoretical Framework for Consumer E-Satisfaction and Site Stickiness： An Evaluation in the Context of Online Hotel Reservations》中提出的消費者粘性模型，將兩個方面的影響因素進行了結合，能夠更加有效地突顯消費者的在線購感受，而且以大型連鎖酒店網站在線消費者粘性為研究對象，與本文研究內容的契合性較高。因此，本文以Polites G. L.等人提出的消費者粘性模型作為理論模型，如圖1所示。

然而，Polites G. L. 提出的消費者粘性模型僅僅引入了影響消費者粘性的線上因素，未能引入線下因素，而對于傳統零售企業而言，線下仍然是其核心優勢所在。因此，還需引入線下因素，構建針對傳統零售企業的消費者粘性模型，如圖2所示。

變量定義與研究假設

根據上文提出的傳統零售企業消費者粘性模型，對模型中各變量進行定義，并根據各變量提出了本文的研究假設。

（一）變量定義

1.社區卷入：傳統零售企業在網站中營造出社區氛圍，在這種社區氛圍中，消費者愿意分享各種購物信息，并向其他消費者提供幫助。

2.網站吸引力：傳統零售企業的網站在外觀方面具備的吸引力，如頁面布局、商品陳列等因素都能夠影響網站吸引力。

3.網站便捷性：如果消費者能夠感覺到在某傳統零售企業網站上購物所消耗的時間和精力較少，那么便可以認為這個網站的便捷性較高。

4.企業聲譽：企業聲譽主要指的是消費者對于傳統零售企業的社會地位、規模大小、實力以及影響力的認知。

5.轉換成本：消費者改變過去常用的傳統零售企業網站所需要付出的成本，如熟悉新界面的時間成本。

6.趣味性：消費者在傳統零售企業網站中體驗到的樂趣。

7.消費者滿意度：消費者對傳統零售企業網站的商品種類、價格、服務等因素的滿意程度。

8.信任：消費者對于傳統零售企業的商品、服務等因素的信賴度。

9.消費者粘性：消費者在傳統零售企業網站多次登錄并延長瀏覽時間的意向。

表1 受訪者基本情況統計表

表2 受訪者網購經驗統計表

表3 相關性分析結果

（二）研究假設

研究假設1：傳統零售企業網站的趣味性越強，消費者粘性越高；

研究假設2：傳統零售企業網站的消費者滿意度越高，消費者粘性越高；

研究假設3：傳統零售企業消費者的信任感越強，消費者粘性越高；

研究假設4：社區卷入度越強，傳統零售企業網站的趣味性越強；

研究假設5：傳統零售企業網站的吸引力越強，趣味性越強；

研究假設6：傳統零售企業網站的吸引力越強，消費者滿意度越高；

研究假設7：傳統零售企業網站的便捷性越高，消費者滿意度越高；

研究假設8：消費者感受到的傳統零售企業聲譽越良好，消費者的信任度越高；

研究假設9：轉換成本越高，消費者的信任度越高。

問卷調研與數據采集

本文中的研究數據來源于問卷調研結果，因此需要對問卷調研的方式、范圍以及數據采集情況進行說明。

問卷調研。本文利用李克特七點尺度量表對研究變量所涉及的各個題項進行量化（賈微微，2017）。問卷的設計目的在于掌握消費者在傳統零售企業線下門店的購物感受及其在線上網站的購物感受，從而判斷這兩種感受能否影響消費者對于傳統零售企業網站的粘性。問卷一共分為三個部分：其一是受訪者基于真實購物體驗，回答購物相關題項，引導受訪者進入角色，并剔除無經驗的受訪者；其二是受訪者基于在傳統零售企業線下、線上購物體驗回答各題項；其三是受訪者填寫性別、年齡、文化水平等特征。

數據采集。本文的調研對象主要是具有傳統零售企業線下門店的購物經歷和線上網站購物經歷的消費者。因此，在調研過程中，數據采集工作是線上線下同步進行的。一方面，在大型商場、超市等傳統零售企業線下門店中進行問卷調研；另一方面是通過問卷星等網絡平臺進行問卷調研。調研期間，一共發放500份問卷，共計回收問卷456份，回收率為91.2%，其中有效問卷為409份，占發出問卷總數的81.8%。

圖3 調整后的消費者粘性模型

實證分析

在對問卷調研數據進行整理后，利用SPSS11.5分別對調研數據進行描述性統計、相關性以及多元回歸分析，從而對研究假設進行檢驗。

（一）描述性統計分析

首先，本文將問卷調研得到的數據進行人口統計學分析，分析結果如表1所示。

根據表1可知，受訪者中男女占比差距較小，這與互聯網絡信息中心2019年8月30日公布的第44次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》的數據相近。受訪者的年齡主要集中在18-25歲和26-35歲，這與零售企業的主要目標群體基本一致。受訪者中本科學歷的人群占大多數，這說明零售企業的目標群體正在朝著高學歷人群轉移。

根據表2可知，就受訪者的網購經歷而言，一個季度內網購次數超過10次的人數達到74.8%，這表示網購已然深刻融入人們日常的消費生活，而在傳統零售企業線上網站消費次數10次以上的人數僅僅占到14.4%，這也在很大程度上體現了本研究的價值所在，說明受訪者在傳統零售企業線上網站的消費頻率較低，很多人依舊處觀望狀態，而本文的研究目的正是引導傳統零售企業提高線上網站消費者的粘性。根據表2還可以發現，頻繁在網購平臺進行消費的人數為312人，占總受訪者人數的76.3%，這無疑也為后續分析的推進提供了保障。

（二）相關性分析

分析各個變量的相關性是進行回歸分析的基礎，為了檢驗傳統零售企業消費者粘性模型，需要先行對各個變量進行相關性分析，借助SPSS11.5軟件，利用Pearson相關系數法進行分析（李海霞，2019），結果表3所示。

根據表3可知，趣味性、消費者滿意度、信任均與消費者粘性在1%水平下顯著相關，且系數為正，說明變量之間呈正相關性，驗證了研究假設。同時，社區卷入、網站吸引力與趣味性呈正相關性；網站吸引力、便捷性與消費者滿意度顯正相關性；轉換成本與信任顯正相關性，這同樣驗證了研究假設。然而，與研究假設存在差異的是，企業聲譽與消費者滿意度的相關性較強。因此，本文決定對消費者粘性模型進行調整，如圖3所示。

表4 回歸分析結果1

表5 回歸分析結果2

表6 回歸分析結果3

表7 回歸分析結果4

（三）多元回歸分析

1.網站吸引力、社區卷入與趣味性的回歸分析。根據表4可知，R2=0.583，這表示網站吸引力和社區卷入二者共同解釋了趣味性58.3%的改變；F為159.388，Sig.為0，這表示三者之間的相關性較為顯著；VIF偏低，這表示三者之間存在多重相關性的概率較低。根據系數，可以將三者之間的關系表示為：娛樂性=0.297*網站吸引力+0.517*社區卷入。

2.網站吸引力、便捷性、企業聲譽與消費者滿意度的回歸分析。根據表5可知，R2=0.723，這表示網站吸引力、便捷性和企業聲譽三者共同解釋了消費者滿意度72.3%的改變；F為159.388，Sig.為0，這表示四者之間的相關性較為顯著；VIF偏低，這表示四者之間存在多重相關性的概率較低。根據系數，可以將四者之間的關系表示為：消費者滿意度=0.272*網站吸引力+0.218*網站便捷性+0.387*企業聲譽。

3.企業聲譽、轉換成本與信任的回歸分析。根據表6可知，R2=0.713，這表示企業聲譽和轉換成本二者共同解釋了信任71.3%的改變；F為191.371，Sig.為0，這表示四者之間的相關性較為顯著；VIF偏低，這表示三者之間存在多重相關性的概率較低。根據系數，可以將三者之間的關系表示為：信任=0.583*企業聲譽+0.197*轉換成本。

4.趣味性、消費者滿意度、信任與消費者粘性的回歸分析。根據表7可知，R2=0.527，這表示趣味性、消費者滿意度、信任三者共同解釋了消費者粘性52.7%的改變；F為83.821，Sig.為0，這表示四者之間的相關性較為顯著；VIF偏低，這表示四者之間存在多重相關性的概率較低。根據系數，可以將四者之間的關系表示為：費者粘性=0.461*趣味性+0.353*消費者滿意度+0.336*信任。

結論與建議

結論：第一，傳統零售企業網站的趣味性越強，消費者粘性越高；傳統零售企業網站的消費者滿意度越高，消費者粘性越高；傳統零售企業消費者的信任感越強，消費者粘性越高；四者之間的關系為消費者粘性=0.461*趣味性+0.353*消費者滿意度+0.336*信任。第二，傳統零售企業網站的吸引力越強，趣味性越強；社區卷入度越強，傳統零售企業網站的趣味性越強；三者之間的關系為娛樂性=0.297*網站吸引力+0.517*社區卷入。第三，傳統零售企業網站的吸引力越強，消費者滿意度越高；傳統零售企業網站的便捷性越高，消費者滿意度越高；消費者的信任度越高，消費者滿意度越高；四者之間的關系為：消費者滿意度=0.272*網站吸引力+0.218*網站便捷性+0.387*企業聲譽。第四，消費者感受到的傳統零售企業聲譽越良好，消費者的信任度越高；轉換成本越高，消費者的信任度越高；三者之間的關系為信任=0.583*企業聲譽+0.197*轉換成本。

建議：第一，加強電子商務研發力度，重視加強線上網站的互動性與分享性。搭建消費者在線分享專區，深化會員之間的交流互動；暢通線上反饋渠道，使得消費者能夠在線反饋問題；傳統零售企業應當利用自身連鎖經營的特征，在城市中分區、在地區中分城市地開展線上主題活動，提升線上網站的趣味性，從而提升消費者粘性。第二，不僅要著力引入優質品牌，還需大力發展自有品牌。傳統零售企業需要發揮自身的強大市場影響力，著力引入大量優質品牌，并投入研發資金與宣傳資金發展自有品牌。在生產方面，深化與優質生產廠家的合作，為消費者提供質量保障；在產品包裝設計方面，引入一些形態創意因素，提高消費者的關注度；在定價方面，著重體現性價比，從而快速搶占市場。發展自有品牌不僅能夠減少中間環節，也能夠擴大利潤空間，還能夠降低與在線零售企業的競爭強度，在提升消費者粘性方面具有重要作用。第三，提高消費者轉換成本。倘若發現自身消費者正在流向競爭對手，那么傳統零售企業可以通過打折促銷、主題營銷、會員尊享服務等吸引消費者，并通過品牌營銷手段提升消費者的信任感，使得消費者認知到轉向其他零售企業可能面臨的損失。第四，重視回歸零售行業的本質，為消費者供給質優價低的商品與優質的服務。企業聲譽不單單能夠影響消費者對于傳統零售企業線下門店的信任，上述實證分析結果顯示，企業聲譽還能夠影響線上消費者滿意度，這說明了企業聲譽對于消費者粘性的重要影響。