基于Logistic回歸模型的盲盒類產品消費者購買意愿研究

[摘 要]近年來，隨著盲盒類產品被引入中國，中國的盲盒類產品市場已經快速增長到千萬級市場。本研究結合問卷調查法和統計學方法調查了部分北京地區消費者購買盲盒類產品的消費意愿，并采用Logistic回歸模型對消費者購買意愿的影響因素進行統計分析。通過分析得到的結果可以判定，性別以及收入水平這兩項指標是影響消費者購買意愿的主要因素。基于相關統計分析結果，本研究提出盲盒類產品的生產廠家要注重提升產品的品質，針對在校學生及白領階層這兩個主要受眾群體要做好定向產品營銷及售后服務等工作，有望實現盲盒類產品消費市場的進一步擴大。

[關鍵詞]Logistic回歸模型;盲盒;消費者;購買意愿

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2020.25.125

1 研究背景與意義

盲盒起初只是玩具的一種銷售形式，近年來盲盒類產品的種類日漸繁多，其消費市場也日益擴大，這類產品逐漸從日本市場開始走向國際化。

從產品角度看，盲盒在被拆封前無法知曉其內含產品，這是一套具有極高不確定性的收益反饋機制，容易誘發消費者的博弈心理，進而在較短的時間內產生依賴性的重復購買行為。加之盲盒類產品的新品層出不窮，以及隱藏款具有稀缺性，更加容易激發消費者的收藏和占有欲，這也使得部分款式的產品存在較高溢價，進而催生了其二級市場。隨著我國經濟的飛速發展以及人民生活水平的普遍提高，已經有越來越多的中國消費者產生購買意愿，也由此衍生出一個千萬級的消費市場。

文章選取北京市的部分消費者作為調查對象，在傳統的問卷調查法基礎之上，采用Logistic回歸模型對消費者關于盲盒類產品的購買意愿進行研究，目的在于分析消費者對盲盒類產品的購買特征，針對盲盒類產品的消費市場發展提出有針對性的建議與意見。

2 變量選擇與模型構建

2.1 變量選擇

為了更好了解本次調查中所有的有效被調查消費者個體的特征對盲盒類產品的購買意愿的影響情況，本研究選擇使用統計學方法中的多變量二分類Logistic回歸模型進行建模并對樣本數據進行回歸分析。研究中，選擇將消費者是否有意愿購買盲盒類產品作為因變量，將包括人口統計學變量在內的若干可能影響消費者購買意愿的變量定義為自變量。自變量中，主要涉及被調查消費者的性別、年齡、受教育程度以及收入水平這四大類變量。

其中，性別變量的水平劃分參考了國際通用標準，男性定義為1，女性定義為0。年齡的劃分采用時代劃分法，將“00后”定義為1;“90后”定義為2;“80后”定義為3;其余40歲以上的群體定義為4。受教育程度（含在讀）采用三級劃分法，將高中及以下的較低學歷水平定義為1;大學本/專科的中等學歷水平定義為2;碩士研究生及以上的高等學歷水平定義為3。收入水平方面，參考國家統計局社科文司在2018年全國時間利用調查數據中對被調查者月收入水平的劃分方式，將月收入在2000元以下的樣本劃分為低收入群體，取值為1;將月收入在2000～5000元的樣本劃分為中等收入群體，取值為2;將月收入在5000～10000元的樣本稱為較高收入群體，取值為3;將月收入在1萬元～2萬元的樣本稱為高收入群體，取值為4;將月收入在2萬元以上的樣本稱為超高收入群體，取值為5。

2.2 模型構建

在本研究中，通過對問卷調查法所得到數據的初步分析，可以將消費者購買盲盒類產品的行為劃分為二分類回歸問題。為了更加深入且明確地了解消費者對盲盒類產品的消費意愿及影響因素，本研究將進一步構建Logistic模型對被調查者的消費意愿進行回歸分析。希望通過使用統計學模型的回歸分析，能夠得到在一定水平下具有顯著性的影響消費者購買意愿的因素，模型的具體形式為：

Y=β0+βk×xj（1）

由于因變量Y為離散型二分類變量，取值只能為0或1，故本研究中的Logistic回歸模型可以表示為：

Pk=11+exp （β0+∑mj=kβj×xjk）（2）

其中，Pk為愿意購買盲盒類產品的概率;k為消費者編號;β0為截距;j為影響因素編號;m為影響因素的個數;βj為影響因素的回歸系數;xjk表示第k個樣本的第j種影響因素。

3 數據收集與統計分析

3.1 數據來源

本研究采用線上線下相結合的問卷調研方式，被調查的消費者分別涵蓋了不同的性別、年齡、職業、文化程度和收入水平。本次問卷調查共隨機調研了210名消費者，其中線下調研50人次，線上發放問卷160份，共回收問卷210份。其中，線上回收的問卷中有6份作答時間過短，人工將其判定為無效問卷，予以作廢處理，本次調查問卷綜合有效率為97.14%。

3.2 統計學分析

在204個有效被調查者中，男性人數為54人，女性人數為150人;年齡方面，“90后”群體是本次調查中的主要人群，其總人數占被調查人數的73.53%;受教育程度方面，被調查對象普遍接受過大學專科及以上的教育，其占比為97.06%;職業方面，在讀學生與普通辦事人員及有關人員是本調研的主要對象，其占比分別為61.76%及26.47%;收入水平方面，近七成的被調查者月收入在5000元以下，另有14.71%的被調查者月入過萬元。

在所有被調查的消費者中，有過盲盒類產品消費的用戶占全部有效被調查消費者總數的58.82%。針對具有盲盒類產品消費經歷的被調查者進行進一步的深入調研，研究發現有48.33%的用戶兩次購買行為的時間間隔大于一個月，同時也有31.67%的用戶會在一周內進行多次購買。由此可見，盲盒類產品的消費者群體購買意愿呈兩極化，熱衷者會頻繁購買，其他消費者則只會偶發購買。這就導致盲盒類產品的消費者中會出現一部分“鐵桿粉絲”，也是市場的消費主體。

3.3 Logistic回歸分析

根據本次問卷調查所得到的204份有效數據，運用R統計軟件對樣本數據進行Logistic 模型回歸分析，全模型的參數估計情況如表1所示。通過P檢驗可知，性別變量為男性的被調查者在0.05顯著性水平下具有顯著購買意愿;月收入在2000～5000元的群體在0.01的顯著性水平下具有顯著性;同時，月收入在1萬元～2萬元的被調查者的購買意愿也在0.05的顯著性水平下顯著。其他變量的水平均沒有統計學意義上的顯著相關性。

3.4 模型效果與評估

在評價二分類問題預測模型的有效性過程中，通常采用TPR和FPR這兩個指標。在本研究中，針對全模型的TPR指標描述的是在所有實際上購買了盲盒類產品的被調查樣本中，被正確判斷為購買者的比率，而FPR指標則描述的是在所有實際上沒有購買盲盒類產品的被調查樣本中，被錯誤地判斷為購買者的比率。一般而言，研究者希望模型中TPR的值盡可能高，同時FPR的值盡可能低。但是在現實問題中，TPR與FPR的取值都是在0～1之間動態變化的，為了更加直觀地觀察模型的效果，統計學中引入了ROC 曲線。

ROC曲線是一種在數理統計中常用的，用來描述模型TPR和FPR關系的曲線。在模型的評價過程中，通常采用計算模型的AUC值作為評價二分類模型預測效果的標準。在本研究中，經過AIC準則的調整和選擇，將模型進一步優化后，得到AIC標準下模型的ROC曲線。根據計算結果，AIC準則選擇后的模型的AUC值為0.696，可以說該模型對消費者購買盲盒類產品的購買意愿有較好的預測效果。

4 結論與建議

4.1 研究結論

根據Logistic回歸模型的全模型參數估計結果可以看出，在影響消費者購買盲盒類產品意愿的影響因素中，性別、收入水平和年齡變量有一定的顯著性。可以說在消費者擁有一定的經濟基礎的情況下，或是中年職場人在一定程度上相較于年齡段或收入水平的用戶更容易產生購買盲盒類產品的意愿。

值得注意的是，除較高收入群體中具有顯著性的消費意愿外，月消費水平在2000～5000元的學生群體，特別是在讀大學生群體也是盲盒類產品的主要受眾之一。此類消費者相較于中年消費者和具有較高收入的白領階層更加年輕化和潮流化，對盲盒類產品的樣式、包裝以及產品的新穎性等方面有較高的要求。

4.2 政策建議

盲盒類產品的核心競爭力一方面在于其單品的獨特性和未知性，另一方面則是其具有較高的藝術性，具有一定的收藏價值。因此，盲盒類產品的生產廠家和經銷商要結合線上線下多渠道的宣傳方式，在廣大學生群體及具有較高收入的白領階層消費者心中樹立起擁有過硬的產品質量、廣泛的銷售渠道以及優質的售后服務保障的良好品牌形象。

由于消費者群體的消費能力普遍較高，盲盒類產品的經銷商應該提高產品單價，并盡可能讓消費者擁有物有所值甚至物超所值的購物體驗，進而產生復購行為。針對盲盒類產品消費者普遍具有較高的文化素質和藝術追求這一特點，盲盒類產品的生產廠商可以嘗試與更多的頂級流量形象合作，結合當下的熱點進行產品設計，打造更加流行的爆款產品。

現階段盲盒類產品市場還處于“野蠻生長”的初級階段，政府在此類產品的發展進程中應該扮演好市場監管者和促進者的角色。一方面，有關部門應該盡快完善相關的法律法規，為這個新興市場營造良好的市場環境;另一方面，對于可能存在違規生產或盜版侵權等問題的生產商，有關部門應該加強市場監管力度，保障消費市場中產品的安全性和可靠性。這樣不僅能夠維護良好的消費市場秩序，也有利于促進市場增長，推進行業較好較快發展。

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[作者簡介]張澤遠（1994—），男，漢族，北京人，首都經濟貿易大學管理工程學院，碩士研究生，研究方向：電子商務與供應鏈一體化。