個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物購(gòu)買意愿的影響研究

羅朝能，吳 怡

（北京工商大學(xué)商學(xué)院，北京 100000）

1 引言

經(jīng)歷了十幾年的高速發(fā)展之后，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物平臺(tái)遭遇流量觸頂，如何創(chuàng)造更大的利潤(rùn)，是急需解決的問(wèn)題。現(xiàn)如今，越來(lái)越多的購(gòu)物網(wǎng)站選擇使用個(gè)性化推薦系統(tǒng)將產(chǎn)品有針對(duì)性的推薦給顧客，如天貓商城、淘寶網(wǎng)、京東、亞馬遜等。然而在用戶信息需求的調(diào)查研究中，個(gè)性化推薦卻列為無(wú)差異因素，即它的實(shí)現(xiàn)與否并不會(huì)對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買滿意度產(chǎn)生重大影響，因此怎樣有效的使用個(gè)性化推薦，成為網(wǎng)商引流成敗的關(guān)鍵。

現(xiàn)有的理論研究中，針對(duì)個(gè)性化推薦與消費(fèi)者行為相結(jié)合研究基本屬于空白狀態(tài)，多集中在個(gè)性化推薦的算法方面，主要應(yīng)用于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域和圖書館領(lǐng)域，如推薦網(wǎng)絡(luò)分析及個(gè)性化推薦算法研究、基于本體的數(shù)字圖書館個(gè)性化推薦模型構(gòu)建研究等。本文旨在研究個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物購(gòu)買意愿的影響，探究如何使個(gè)性化推薦發(fā)揮最大的效用，豐富消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物理論，并從實(shí)踐上，為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物平臺(tái)提升消費(fèi)者購(gòu)買意愿給予建議。

2 理論基礎(chǔ)及假設(shè)提出

2.1 SOR理論框架

行為心理學(xué)的創(chuàng)始人約翰沃森認(rèn)為人類行為可以分為刺激和反應(yīng)兩個(gè)部分，并據(jù)此建立了“刺激-反應(yīng)”原理，被稱為S-R模型。Mehrabian和Russell（1974）在S-R模型的基礎(chǔ)上，提出刺激-感知-反應(yīng)模型（S-O-R模型）[1]。該理論認(rèn)為，刺激（S）表示外界環(huán)境對(duì)有機(jī)體認(rèn)知、情感、態(tài)度等產(chǎn)生刺激影響，并經(jīng)過(guò)生理上、心理上的一系列加工，進(jìn)而使有機(jī)受體（O）的行為方式產(chǎn)生內(nèi)在或外在反應(yīng)（R）。應(yīng)用于消費(fèi)者購(gòu)買行為中，即當(dāng)外部出現(xiàn)刺激時(shí)，消費(fèi)者會(huì)在主觀上做出感知和判斷，進(jìn)而影響消費(fèi)者的購(gòu)買意愿。Donovan和Rossiter（1982）首次基于該理論探究了實(shí)體零售背景下服務(wù)環(huán)境對(duì)消費(fèi)者情緒反應(yīng)以及后續(xù)購(gòu)買行為的影響[2]。Richard（2005）將研究關(guān)注點(diǎn)從傳統(tǒng)實(shí)體轉(zhuǎn)移至互聯(lián)網(wǎng)情境下，探究基于SOR視角的網(wǎng)絡(luò)氛圍是如何通過(guò)消費(fèi)者態(tài)度的傳導(dǎo)機(jī)制影響其購(gòu)買意愿的[3]。

通過(guò)文獻(xiàn)的梳理，鮮少有學(xué)者將SOR理論應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)情境下個(gè)性化推薦與消費(fèi)者購(gòu)買意愿關(guān)系的探究之中，但是本文認(rèn)為該理論框架具有一定的適用性。根據(jù)SOR理論框架，如果將個(gè)性化推薦與消費(fèi)者購(gòu)買意愿視為一種刺激反應(yīng)式關(guān)系，那么消費(fèi)者感知價(jià)值便是該關(guān)系建立過(guò)程中的中介傳導(dǎo)機(jī)制。消費(fèi)者在接收個(gè)性化推薦的過(guò)程中，會(huì)對(duì)個(gè)性化推薦的信息長(zhǎng)度、信息內(nèi)容等方面的產(chǎn)生客觀感知，同時(shí)也對(duì)圖片風(fēng)格、推薦語(yǔ)氣等方面的產(chǎn)生主觀感知，此時(shí)，消費(fèi)者便基于對(duì)這些刺激因素的認(rèn)知做出相應(yīng)的處理，即會(huì)對(duì)個(gè)性化推薦的產(chǎn)品進(jìn)行滿意或不滿意、信任或不信任的考量，并最終做出是否生成購(gòu)買意愿的反應(yīng)輸出，從這一層面來(lái)說(shuō)，將SOR理論應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物個(gè)性化推薦與消費(fèi)者購(gòu)買意愿的關(guān)系探究具有一定的解釋力。

2.2 個(gè)性化推薦

Resnick和Varian（1997）最早將個(gè)性化推薦應(yīng)用于電子商務(wù)領(lǐng)域，將個(gè)性化推薦定義為利用購(gòu)物網(wǎng)站給消費(fèi)者提供商品具體信息和可行性建議，模擬銷售人員幫助他們減少?zèng)Q策時(shí)間，做出購(gòu)買決策[4]。在個(gè)性化推薦的維度研究中，Konstan(2001)認(rèn)為推薦的渠道會(huì)對(duì)顧客的購(gòu)買意愿產(chǎn)生影響，消費(fèi)者更樂(lè)于接受有規(guī)則的、簡(jiǎn)單明了的推薦方式，過(guò)于繁瑣或者晦澀難懂的形式反而會(huì)降低購(gòu)買意愿[5]。Xiao等(2013)認(rèn)為影響個(gè)性化推薦效果的因素包括內(nèi)容和形式兩個(gè)方面的內(nèi)容，推薦形式通過(guò)推薦頻次和信息編排來(lái)體現(xiàn)，推薦內(nèi)容通過(guò)信息詳盡度和個(gè)性化準(zhǔn)確度來(lái)體現(xiàn)[6]。更有學(xué)者將個(gè)性化推薦分為信息編排、推薦強(qiáng)度、信息詳盡度、信息可靠性、視覺(jué)線索和網(wǎng)站形象等六個(gè)方面，把中間變量設(shè)置為消費(fèi)者信任，進(jìn)而探討了其對(duì)用戶購(gòu)買意愿的影響[7]。

綜上所述，學(xué)者們對(duì)個(gè)性化推薦的劃分主要包括信息編排、推薦強(qiáng)度、推薦方式和視覺(jué)效果四個(gè)維度。因此，本研究提出如下假設(shè)：

H1：個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿有顯著的正向影響。

H1a：信息編排對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿有顯著的正向影響。

H1b：推薦強(qiáng)度對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿有顯著的正向影響。

H1c：推薦效度對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿有顯著的正向影響。

H1d：視覺(jué)線索對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿有顯著的正向影響。

2.3 感知價(jià)值

Zeithaml(1988)最早對(duì)感知價(jià)值的概念進(jìn)行了解釋，他將感知價(jià)值定義為用戶結(jié)合自身的主觀感受，對(duì)于產(chǎn)品所產(chǎn)生的一種整體效用的評(píng)估[8]。在感知價(jià)值維度劃分探討中，Sweeney(2001)通過(guò)對(duì)Sheth模型的解釋，將感知價(jià)值分為功能價(jià)值質(zhì)量、功能價(jià)值價(jià)格、社會(huì)價(jià)值和情感價(jià)值[9]。Joowon(2013)以街頭小吃為研究背景，將感知價(jià)值分為感知利益和感知風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)維度進(jìn)行了探討，研究結(jié)果顯示，感知利益正向影響消費(fèi)者購(gòu)買決策，感知風(fēng)險(xiǎn)負(fù)向影響消費(fèi)者購(gòu)買決策[10]。

通過(guò)文獻(xiàn)的總結(jié)，感知價(jià)值的研究多集中于兩個(gè)方面。一是從多個(gè)維度對(duì)感知價(jià)值進(jìn)行劃分研究，二是將感知價(jià)值劃分為感知利益和感知風(fēng)險(xiǎn)，權(quán)衡兩者之間的關(guān)系。后者對(duì)消費(fèi)者感知價(jià)值的劃分更具有代表性，感知利失的加入，全面考慮了消費(fèi)者在進(jìn)行感知判斷時(shí)的心理活動(dòng)，更具有科學(xué)性。感知價(jià)值作為消費(fèi)者作出購(gòu)買決策的心理過(guò)程，是消費(fèi)者受到推薦內(nèi)容編排、推薦強(qiáng)度和推薦效度及視覺(jué)線索的刺激后產(chǎn)生的心理判斷，通過(guò)綜合考量感知利益和感知風(fēng)險(xiǎn)，消費(fèi)者會(huì)根據(jù)心理預(yù)期做出購(gòu)買決策，感知利益與感知風(fēng)險(xiǎn)之差即為消費(fèi)者感知價(jià)值。因此，提出假設(shè)：

H2:個(gè)性化推薦各維度對(duì)感知利益有顯著的正向影響。

H2a:個(gè)性化推薦各維度對(duì)感知經(jīng)濟(jì)利益有顯著的正向影響。

H2b:個(gè)性化推薦各維度對(duì)感知情感利益有顯著的正向影響。

H3:個(gè)性化推薦各維度對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)有顯著的負(fù)向影響。

H3a:個(gè)性化推薦各維度對(duì)感知隱私風(fēng)險(xiǎn)有顯著的負(fù)向影響。

H3b:個(gè)性化推薦各維度對(duì)感知績(jī)效風(fēng)險(xiǎn)有顯著的負(fù)向影響。

消費(fèi)者會(huì)根據(jù)心理預(yù)期進(jìn)行判斷和衡量可能存在的利益和風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而會(huì)做出是否購(gòu)買的決策。感知利益大于感知風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，消費(fèi)者會(huì)產(chǎn)生正向的購(gòu)買意愿，感知利益小于感知風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，消費(fèi)者會(huì)產(chǎn)生負(fù)向購(gòu)買意愿。因此，提出假設(shè)：

H4:感知利益對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿有顯著的正向影響。

H4a:感知經(jīng)濟(jì)利益對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿有顯著的正向影響。

H4b:感知情感利益對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿有顯著的正向影響。

H5:感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿有顯著的負(fù)向影響。

H5a:感知隱私風(fēng)險(xiǎn)對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿有顯著的負(fù)向影響。

H5b:感知績(jī)效風(fēng)險(xiǎn)對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿有顯著的負(fù)向影響。

根據(jù)SOR理論，感知價(jià)值在購(gòu)買過(guò)程中屬于中間環(huán)節(jié)。綜合上述假設(shè)，一方面?zhèn)€性化推薦通過(guò)信息編排、推薦強(qiáng)度、推薦效度和視覺(jué)線索直接影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿，另一方面也通過(guò)感知價(jià)值的中介作用影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿。因此，提出假設(shè)：

H6:感知利益在個(gè)性化推薦各維度與消費(fèi)者購(gòu)買意愿之間具有中介作用。

H6a:感知經(jīng)濟(jì)利益在個(gè)性化各維度與消費(fèi)者購(gòu)買意愿之間具有中介作用。

H6b:感知情感利益在個(gè)性化推薦各維度與消費(fèi)者購(gòu)買意愿之間具有中介作用。

H7:感知風(fēng)險(xiǎn)在個(gè)性化推薦各維度與消費(fèi)者購(gòu)買意愿之間具有中介作用。

H7a:感知隱私風(fēng)險(xiǎn)在個(gè)性化推薦各維度與消費(fèi)者購(gòu)買意愿之間具有中介作用。

H7b:感知績(jī)效風(fēng)險(xiǎn)在個(gè)性化推薦各維度與消費(fèi)者購(gòu)買意愿之間具有中介作用。

基于前文的文獻(xiàn)回顧，本文構(gòu)建了個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的影響研究模型，如下圖1所示。

圖1 個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物購(gòu)買意愿影響研究模型

3 研究設(shè)計(jì)及實(shí)證分析

3.1 測(cè)量工具

3.1.1 自變量：個(gè)性化推薦

本文探討個(gè)性化推薦信息編排、推薦強(qiáng)度、推薦效度和視覺(jué)線索四個(gè)維度與消費(fèi)者購(gòu)買意愿的關(guān)系。結(jié)合已有的研究成果，構(gòu)建個(gè)性化推薦四維度的測(cè)量量表，具體如表1所示。

表1 個(gè)性化推薦測(cè)量量表

images/BZ_69_172_297_1205_889.png

3.1.2 中介變量：感知價(jià)值

結(jié)合文獻(xiàn)及深度訪談，將消費(fèi)者感知利益分為感知經(jīng)濟(jì)利益和感知情感利益兩個(gè)維度，將消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)分為感知隱私風(fēng)險(xiǎn)和感知績(jī)效風(fēng)險(xiǎn)。其中感知經(jīng)濟(jì)利益是指購(gòu)物平臺(tái)使用個(gè)性化推薦系統(tǒng)時(shí)消費(fèi)者能夠獲得更低的價(jià)格或享有更多的折扣，讓消費(fèi)者感受到個(gè)性化推薦系統(tǒng)的實(shí)用性和便利性;感知情感利益是指系統(tǒng)能夠使消費(fèi)者感到快樂(lè)，產(chǎn)生愉悅的感情；感知隱私風(fēng)險(xiǎn)是指當(dāng)消費(fèi)者使用個(gè)性化推薦系統(tǒng)時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致其個(gè)人隱私信息泄露;感知績(jī)效風(fēng)險(xiǎn)是指?jìng)€(gè)性化推薦的產(chǎn)品或服務(wù)的效果沒(méi)有達(dá)到消費(fèi)者的預(yù)期，從而消費(fèi)者認(rèn)為造成的損失。借鑒結(jié)合已有的成熟量表，提出感知價(jià)值的量表2。

表2 感知價(jià)值測(cè)量量表

3.1.3 購(gòu)買意愿

目前研究中已經(jīng)有十分成熟的消費(fèi)者購(gòu)買意愿測(cè)量量表，結(jié)合個(gè)性化推薦的實(shí)際情況，對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿進(jìn)行測(cè)量，購(gòu)買意愿量表如圖3。

表3 消費(fèi)者購(gòu)買意愿測(cè)量量表

3.2 問(wèn)卷發(fā)放與回收

本文主要通過(guò)線上發(fā)放途徑，借助問(wèn)卷星網(wǎng)站，同時(shí)通過(guò)微信和騰訊QQ等方式發(fā)放問(wèn)卷鏈接地址，以保證問(wèn)卷收集的效率。最終共發(fā)放問(wèn)卷352份，回收有效問(wèn)卷312份，有效回收率為88.64%。

據(jù)人口統(tǒng)計(jì)信息可知，相較于男性，選擇網(wǎng)購(gòu)的女性占比較高，為66.3%；年齡層面，于18-25歲和25-35歲這兩個(gè)年齡層的消費(fèi)者數(shù)量較多，兩者共占總數(shù)的82.3%；教育層面，大學(xué)本科學(xué)歷以上用戶占比超過(guò)一半，為85.1%，表明消費(fèi)群體普遍學(xué)歷較高；職業(yè)層面，學(xué)生和企業(yè)員工占比較高，為網(wǎng)購(gòu)的主要人群，是適合的研究對(duì)象。

3.3 調(diào)查結(jié)果分析

3.3.1 信度與效度分析

目前學(xué)術(shù)界所采用的信度測(cè)量方法有兩種，一是折半信度法，二是克朗巴哈阿爾法系數(shù)法，為保證連續(xù)性，本節(jié)采用克朗巴哈阿爾法系數(shù)法。SPSS20.0的信度檢驗(yàn)顯示各個(gè)觀察變量的Cronbach's α值均大于0.6，表明各測(cè)量變量信度可以接受，各潛變量的組合信度均大于0.6，平均方差抽取量均大于0.5，表明模型的內(nèi)在質(zhì)量佳。

表4 各測(cè)量變量的信度、效度分析

利用AMOS20.0對(duì)個(gè)性化推薦量表（模型1）和感知價(jià)值量表（模型2）進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，整體模型擬合指標(biāo)的結(jié)果如表5所示，各項(xiàng)指標(biāo)均在接受范圍標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)，表明模型的外在質(zhì)量佳。

表5 驗(yàn)證性因子分析模型擬合結(jié)果

3.3.2 相關(guān)分析

本研究借助SPSS20.0，采用Person相關(guān)分析法，對(duì)個(gè)性化推薦各維度、感知利益和感知風(fēng)險(xiǎn)各維度以及消費(fèi)者購(gòu)買意愿之間進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表6所示，個(gè)性化推薦四個(gè)維度變量與感知利益的各維度變量以及購(gòu)買意愿之間呈顯著正相關(guān)，與感知風(fēng)險(xiǎn)各維度呈顯著負(fù)相關(guān)，感知利益的各維度變量與購(gòu)買意愿之間也呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，感知風(fēng)險(xiǎn)與購(gòu)買意愿之間呈顯著負(fù)相關(guān)。

表6 各變量的回歸分析結(jié)果

3.3.3 回歸分析

經(jīng)過(guò)相關(guān)性分析，初步驗(yàn)證了所提出的假設(shè)，繼續(xù)利用回歸分析進(jìn)行多對(duì)一的變量驗(yàn)證。本節(jié)采用逐步多元回歸分析法，選擇只對(duì)校標(biāo)變量有顯著影響的自變量，將沒(méi)有達(dá)到顯著水平的自變量剔除回歸分析外。

（1）個(gè)性化推薦與消費(fèi)者購(gòu)買意愿的關(guān)系

將性別、年齡、教育程度和職業(yè)作為控制變量引入回歸方程中，回歸分析結(jié)果如表7所示。模型2在模型1的基礎(chǔ)上納入自變量進(jìn)行回歸，由模型1和模型2比較可知，R2增加量為0.591，表明個(gè)性化推薦各維度能夠解釋購(gòu)買意愿的變異量為59.1%。從回歸系數(shù)及顯著性檢驗(yàn)來(lái)看，信息編排（β=0.305，P<0.001）、推薦強(qiáng)度（β=0.153，P<0.001）、推薦效度（β=0.224，P<0.001）和視覺(jué)線索（β=0.328，P<0.001）均對(duì)購(gòu)買意愿有顯著正向影響，且視覺(jué)線索對(duì)購(gòu)買意愿的影響相對(duì)更大，假設(shè)H1通過(guò)檢驗(yàn)。

表7 個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的回歸分析結(jié)果

注：*、**和***分別表示0.05、0.01和0.001的顯著性水平。

（2）個(gè)性化推薦與感知價(jià)值的關(guān)系

以個(gè)性化推薦四維度作為自變量，感知價(jià)值各維度作為因變量，構(gòu)建8個(gè)模型，回歸結(jié)果見(jiàn)表8。以感知經(jīng)濟(jì)利益為因變量，由模型1和模型2比較可知，R2增加量為0.426，表明個(gè)性化各維度能夠解釋感知經(jīng)濟(jì)利益的變異量為42.6%。信息編排（β=0.311，P<0.001）、推薦強(qiáng)度（β=0.344，P<0.001）均對(duì)感知經(jīng)濟(jì)利益均有顯著正向影響，且兩者對(duì)感知經(jīng)濟(jì)利益的影響相差不大，但推薦強(qiáng)度和視覺(jué)線索對(duì)感知經(jīng)濟(jì)利益的影響不顯著，假設(shè)H2a部分成立。以感知情感利益為因變量，由模型3和模型4比較可知，R2增加量為0.411，表明個(gè)性化推薦各維度能夠解釋感知情感利益的變異量為41.1%。信息編排（β=0.178，P<0.05）、推薦強(qiáng)度（β=0.171，P<0.05）、推薦效度（β=0.136，P<0.05）和視覺(jué)線索（β=0.355，P<0.001）均對(duì)感知情感利益有顯著正向影響，且視覺(jué)線索對(duì)感知情感利益的影響相對(duì)更大，假設(shè)H2b通過(guò)檢驗(yàn)。

以感知隱私風(fēng)險(xiǎn)為因變量，模型6相較模型5來(lái)看，R2增加量為0.295，表明個(gè)性化推薦各維度能夠解釋感知隱私風(fēng)險(xiǎn)的變異量為29.5%。信息編排（β=-0.248，P<0.001）和視覺(jué)線索（β=-0.359，P<0.001）均對(duì)感知隱私風(fēng)險(xiǎn)有顯著負(fù)向影響，且視覺(jué)線索對(duì)感知隱私風(fēng)險(xiǎn)的影響相對(duì)更大，但推薦強(qiáng)度和推薦效度對(duì)感知隱私風(fēng)險(xiǎn)的影響并不顯著，假設(shè)H3a部分通過(guò)。以感知績(jī)效風(fēng)險(xiǎn)為因變量，模型8相較模型7，R2增加量為0.305，表明個(gè)性化推薦各維度能夠解釋感知績(jī)效風(fēng)險(xiǎn)的變異量為30.5%。信息編排（β=-0.200，P<0.001）、推薦效度（β=-0.189，P<0.05）和視覺(jué)線索（β=-0.283，P<0.001）均對(duì)感知績(jī)效風(fēng)險(xiǎn)有顯著負(fù)向影響，且視覺(jué)線索對(duì)感知績(jī)效風(fēng)險(xiǎn)的影響相對(duì)更大，但推薦強(qiáng)度對(duì)感知績(jī)效風(fēng)險(xiǎn)的影響不顯著，假設(shè)H3b部分通過(guò)。

表8 個(gè)性化推薦對(duì)感知價(jià)值的回歸分析結(jié)果

（3）感知價(jià)值與消費(fèi)者購(gòu)買意愿的關(guān)系

由表9可知，R2增加量為0.593，感知價(jià)值各維度能夠解釋購(gòu)買意愿的變異量為59.3%。從回歸系數(shù)及顯著性檢驗(yàn)來(lái)看，感知經(jīng)濟(jì)利益（β=0.321，P<0.001）、感知情感利益（β=0.366，P<0.001）對(duì)購(gòu)買意愿有顯著正向影響，感知隱私風(fēng)險(xiǎn)（β=-0.220，P<0.001）和感知績(jī)效風(fēng)險(xiǎn)（β=-0.092，P<0.05）均對(duì)購(gòu)買意愿有顯著負(fù)向影響。綜上，假設(shè)H4、H5均通過(guò)檢驗(yàn)。

表9 感知價(jià)值對(duì)購(gòu)買意愿的回歸分析結(jié)果

3.4 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

關(guān)于中介效應(yīng)檢驗(yàn)，學(xué)術(shù)界普遍采用的是溫忠麟(2004)所提出的方法[11]。根據(jù)該方法，將自變量設(shè)定為X、將中介變量設(shè)定為M、將因變量設(shè)定為Y。構(gòu)造如下三個(gè)回歸方程:(1)Y=aX+K1(K為常量)

(2)M=bX+K2(K為常量)

(3)Y=cX+dM+K3(K為常量)

中介效應(yīng)分為完全中介效應(yīng)和部分中介效應(yīng)兩種。當(dāng)系數(shù)a和b均顯著時(shí)，如果系數(shù)c顯著，則表明中介變量在自變量和因變量之間存在部分中介效應(yīng)。如果系數(shù)c不顯著，則表明中介變量在自變量和因變量之間存在完全中介效應(yīng)。因此，根據(jù)上面的分析，對(duì)于a、b不顯著的變量，不驗(yàn)證感知價(jià)值的中介作用，包括感知經(jīng)濟(jì)利益、感知隱私風(fēng)險(xiǎn)和感知績(jī)效風(fēng)險(xiǎn)在推薦強(qiáng)度與購(gòu)買意愿之間的中介作用，感知隱私風(fēng)險(xiǎn)在推薦效度與購(gòu)買意愿之間的中介作用，感知經(jīng)濟(jì)利益在視覺(jué)線索和購(gòu)買意愿之間的中介作用。根據(jù)表10的數(shù)據(jù)，標(biāo)準(zhǔn)化后的β值均顯著，感知價(jià)值的中介作用均為部分中介作用。假設(shè)H6b通過(guò)檢驗(yàn)，假設(shè)H6a、H7a和H7b部分通過(guò)。

表10 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

第一，個(gè)性化推薦四維度對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿具有顯著的正向影響。具體而言，信息編排、推薦強(qiáng)度、推薦效度以及視覺(jué)線索均對(duì)購(gòu)買意愿產(chǎn)生顯著的正向影響，其中，視覺(jué)線索對(duì)購(gòu)買意愿的影響最為顯著，信息編排與推薦效度對(duì)購(gòu)買意愿的影響次之，最后為推薦強(qiáng)度。相較于其他三個(gè)維度而言，視覺(jué)線索更為直接，是消費(fèi)者可以第一眼就能夠直觀感受到的，視覺(jué)線索的好壞也決定了消費(fèi)者是否有興趣繼續(xù)看下去，從而對(duì)購(gòu)買意愿最為顯著。

第二，個(gè)性化推薦的部分維度對(duì)感知價(jià)值有顯著影響。具體來(lái)講，信息編排、視覺(jué)線索對(duì)感知價(jià)值的四個(gè)維度都具有直接顯著影響；推薦強(qiáng)度僅對(duì)消費(fèi)者感知情感利益產(chǎn)生正向顯著影響，而對(duì)消費(fèi)者感知經(jīng)濟(jì)利益、感知隱私風(fēng)險(xiǎn)和感知績(jī)效風(fēng)險(xiǎn)均不顯著；推薦效度對(duì)感知經(jīng)濟(jì)利益、感知情感利益和感知績(jī)效風(fēng)險(xiǎn)均顯著，而對(duì)于感知隱私風(fēng)險(xiǎn)不顯著。

第三，感知利益對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿具有顯著的正向影響，感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿具有顯著的負(fù)向影響，按照影響程度的大小，從大到小排序依次為感知情感利益、感知經(jīng)濟(jì)利益、感知隱私風(fēng)險(xiǎn)和感知績(jī)效風(fēng)險(xiǎn)，且感知利益和感知風(fēng)險(xiǎn)在個(gè)性化各維度與消費(fèi)者購(gòu)買意愿之間發(fā)揮部分中介作用。

4.2 管理啟示

4.2.1 提升個(gè)性化推薦的“四性”

提升信息編排的合理性，購(gòu)物平臺(tái)在編排頁(yè)面信息時(shí)，應(yīng)該做到詳略得當(dāng)，將消費(fèi)者最感興趣的信息置于最顯眼的位置，在頁(yè)面的總體布局上要簡(jiǎn)潔大方；提升推薦強(qiáng)度的適中性，注意推薦強(qiáng)度適度性原則，以免出現(xiàn)好感度不增反降的情況；提升推薦效度的準(zhǔn)確性，一方面?zhèn)€性化推薦系統(tǒng)的使用平臺(tái)需要配備包括硬件和軟件方面的先進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，另一方面網(wǎng)絡(luò)零售商需要招聘和培養(yǎng)高素質(zhì)的數(shù)據(jù)分析人才；視覺(jué)線索的豐富性，在簡(jiǎn)潔明了的文字介紹的同時(shí)，佐以圖片、視頻甚至直播的方式，來(lái)真正的吸引消費(fèi)者。

4.2.2 提升感知利益，降低感知風(fēng)險(xiǎn)

增加個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的娛樂(lè)功能，并不一定限制于游戲，而是營(yíng)造一種愉快的氛圍，比如加入能夠讓消費(fèi)者感到輕松愉悅的信息，讓消費(fèi)者參與到營(yíng)銷活動(dòng)中來(lái)，提高消費(fèi)者的感知情感利益。提供線下體驗(yàn)服務(wù)，將真實(shí)的產(chǎn)品信息提供給消費(fèi)者，不進(jìn)行虛假宣傳，出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)及時(shí)采取補(bǔ)救措施，從而降低消費(fèi)者感知績(jī)效風(fēng)險(xiǎn)。