消费者网上购物决策影响因素实证研究

朱雪芹 孔雪劲

摘要：文章以网络购物平台之一的天猫为数据采集源，通过采集天猫交易平台中网页显示的数据如价格、月销量、收藏数、关注度、评分等作为依据，结合因子分析法，分析影响消费者网上购物决策的因素，通过对数据的分析最终得出影响消费者网上购物决策的主要因素为商品价格满意度、商品的买家关注度、商品的买家评价满意度、商品卖家得分满意度四个方面。

关键词：消费者；网络购物；购买决策；因子分析法

一、引言

随着我国经济快速发展，网络经济日益成熟，在2015年6月中国互联网信息中心发布的2014年网络购物市场研究报告中网络零售交易额达到了2.79万亿元，同比增长49.7%。这使得网络经济环境下，网上购物逐步成为人们的主要消费方式之一。而对消费者购物决策影响因素的研究也日趋增加，其中 Alexandru M. Degeratu（2000）等人研究发现当网络商品提供的信息较少时品牌对消费者的购买决策具有更为重要的影响，而在网络情境中价格敏感度会更高，商品的感官属性对消费者的购买决策影响较低。而台湾学者 Ming-HuiHuang（2003）研究了网络信息的复杂性和新颖性对消费者网上购物的影响，其结论是：信息的新颖性对改变消费者态度和吸引消费者有正效应作用，而信息的复杂性则有负效应作用。以往学者注重对消费者购买行为的特定方面的影响，大多从理论角度出发，来分析影响消费者购买行为的因素。本文通过在天猫网中随机收集了50个的普洱茶销售信息，利用因子分析法建立评价模型，来分析研究哪些因素会对消费者在网购过程中购买决策产生影响，最终得出结论，以便于为消费者购买决策提供参考。本文从以下几个方面进行分析：第二部分介绍了本研究样本的数据来源及研究变量的选择；第三部分对数据结果进行分析；第四部分得出结论并进行总结。

二、研究的数据来源与变量选取

（一）数据来源

进入21世纪，中国已成为世界茶产量第一大国、茶出口第三大国，国内外市场需求稳定增长。而茶作为世界三大饮料之一，已经为多数中国人所接受和喜爱，茶已成为社会生活中不可缺少的健康饮品。特此本文选择普洱茶为研究对象，随机收集了在默认的综合排序下的50个天猫中普洱茶销售信息，由于普洱茶在天猫中有21535件相关商品，在排除了一些异常值后，得到了50个店铺关于普洱茶的销售信息作为数据来源。

（二）变量选取

由于在天猫商城中呈现的商品种类繁多且信息齐全，如商品价格、销售量、运输费、商品收藏量、商品库存、评价等。使得消费者在商城上的可选择性、可比较性的难度增加，筛选有用信息则成为消费者购物决策的重要方式。本文将可能对消费者网上购物决策产生影响的因素尽量考虑在内，然后结合本研究的样本和数据来源逐一进行排除，以便选取最能够体现本研究的变量。在数据获取过程中发现大部分商品均免邮，卖家已将邮费包含于价格之中，因此可将普洱茶运费排除；在普洱茶购买页面呈现的信息中如信用、开店时间等，由于店铺与店铺之间并无太大差异，因此将卖家的信息剔除；由于普洱茶具有可保存性，因此不考虑商家库存的影响；此外支付方式和服务条款在不同网络商店中都存在且没有太大差异也一并排除。

在合理排除以上信息的基础上，由于天猫网提供最近一个月的成交记录，因此本文仍以一个月作为研究模型，初步选取了商品的价格、商品收藏数、月销量、评分次数、差评次数、中评次数、好评次数、评价分数、促销情况、追加评论数等作为变量。其中价格为普洱茶的直接定价数值；月销量为该普洱茶在一个月内的销售量；收藏数为这款普洱茶消费者收藏的数量；评分次数为消费者为普洱茶打分的次数；差评次数选取买家所给1～5分中1分的次数；中评数选取买家所给1～5分中3分的次数；好评数选取买家所给分值1～5分中5分的次数；追加评论数为买家再次评论的次数；评价分数则为买家给出的宝贝是否符合描述的分数，按1～5分计算；促销根据是否有促销情况作为依据，有降价促销则值为1，反之为0。

三、研究结果与分析

1.数据检验。运用SPSS统计软件中的KMO检验和Bartlett球形检验的检验方法对数据的效度进行检验，以此来判断数据是否适合用于分析。一般要求，KMO值大于0.7才能进行因子分析。或者Bartlett球形检验能够通过显著性水平检验，从而说明适合做因子分析。从表1可以看出，KMO值=0.770且P=0，所以本文的变量适合做因子分析。

2.因子分析。本文使用SPSS22. 0 统计软件对该指标体系及数据进行了因子分析处理。

第一步：指标的定义X1 —价格；X2 —月销量；X3—收藏量；X4—店铺关注量；X5—评分；X6—评分次数；X7—好评次数；X8—中评次数；X9—差评次数；X10—评价次数；X11—追加评价数；X12—促销（是否促销，是1否0）。

第二步：利用软件计算相关矩阵；求出相关矩阵特征值如表2。

第三步：按照特征根大于1的要求选取公因子。而在本研究中有四个满足条件的特征值，它们对样本方差的累计贡献率达到了85.380%，能够代表了大部分样本的信息。

3.提取公共因子。根据方差最大化进行旋转， 在旋转后的因子载荷矩阵中的元素从大到小排序，根据元素在公因子中所占的比重大小提取得到四个公共因子。

根据表3，可以看出公共因子F1在X6（评分数），X7（好评次数），X8（中评次数），X9（差评次数）上的载荷比较大，该因子可以称为普洱茶卖家得分满意度因子；公因子F2在X3（收藏）X10（评价次数）X11（追加评论）上载荷比较大，该因子可以称为普洱茶买家评价满意度因子；公因子F3在X4（店铺关注）上的载荷比较大，该因子可以称为普洱茶买家关注度因子；公因子F4在X1（价格）上的载荷比较大，该因子可以称为普洱茶价格满意度因子。

4.因子得分函数分析。根据表3的因子旋转载荷和表4的得分系数矩阵可知4个因子得分函数：

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数可知，店铺收藏量、评分、评价次数、追加评论、促销为负数，其余因子的系数为正数。这证明了店铺评价次数、追加评论、收藏量、评分、和促销相关协调，商家开展促销活动，通过宣传促销商品来吸引消费者浏览网页，增加收藏量。因此当第一主因子的得分越低，店铺收藏量、评分、评价次数、追加评论、促销相关协调，反之当得分越高，其余因子相关协调对消费者购买决策有较大影响作用。

分析第二主因子的得分系数可知，收藏量、评价次数、关注量、追加评论的系数为正数，其余8因子为负数。所以当第二主因子得分越高，证明收藏量、评价次数、关注量、追加评论为相互作用且影响较大，反之当其得分越低则证明另外8个因子为相互作用且影响较大，此时卖家应提高商品的收藏量和关注量，从而促进商品的销售。

分析第三主因子的得分系数可知，中评次数、差评次数、评分、促销情况、月销量系数为负，其余因子的系数为正数。这可以看出，中评次数、差评次数、月销量、评分、促销情况为相互协调，此时卖家应关注中差评出现的原因，了解并及时拟定让消费者满意的补救方案。

分析第四主因子的得分系数可知，促销、追加评论、关注量的系数为负数，其余因子的系数为正数。说明当第四主因子的得分越低时，关注量、追加评论、促销为相互作用且影响较大，反之得分越高则证明另外9个因子为相互作用且对消费者购买决策影响较大。

四、结论

本文以普洱茶购买为例，通过在天猫网搜集默认综合排序下前50的普洱茶销售信息，建立了评价模型，对天猫中普洱茶商品呈现的价格、销量、评价等信息进行了实证分析，具体分析了在网络购物中哪些信息因素会对消费者网购决策产生影响。

结合因子分析法在进行消费者网上购物决策影响因素研究方面不仅仅避免了单指标评价的片面性，而且还克服了主观判断法中赋权重有较大偏差的缺点，同时还能应用统计分析软件方便有效的计算出结果，有很好的应用价值。

根据数据研究分析看，本文首先利用累积方差贡献率提取出四个主因子，并通过旋转后的因子载荷矩阵对四个主因子命名。其次，文章利用因子得分矩阵求出4个因子得分函数，并通过得分函数简单分析了各个因子与主因子之间的关系和影响。最后得出结论，消費者在网上购买商品时影响购买决策的主要因素是商品价格满意度、商品的买家关注度、商品的买家评价满意度、商品卖家得分满意度四个方面，四个因素相互协同且影响着消费者网上购买决策。

参考文献：

[1]中国互联网信息中心发布.2014年网络购物市场研究报告[R].2015.

[2]何景凤.网络团购消费者购买行为影响因素的实证研究[D].广西大学，2012

[3]裴思远.网络消费者行为研究：综述与评析[J].中外企业家，2010（01）.

[4]张赛.MS茶业有限公司的营销战略研究[D].广西大学，2011.

[5]符国群.消费者行为学[M].北京：高等教育出版社，2003.

[6]金丽丽.基于主成分分析的消费者网上购物决策影响因素分析[期刊论文]-企业导报，2015（03）.

[7]郭功星.消费者网购决策的影响因素分析——基于电热水壶网络销售信息的实证研究[J].消费经济，2013（04）.

[8]马惠兰，颜璐.华南市场消费者购买新疆水果渠道及影响因素——基于广州和深圳两市的调查分析[J].干旱区地理，2013（01）.

[9]刘瑞峰.消费者特征与特色农产品购买行为的实证分析——基于北京、郑州和上海城市居民调查数据[J].中国农村经济，2014（05）.

[10]李华敏，崔瑜琴.影响消费者行为的情境因素分析[J].西安邮电学院学报，2013（02）.

[11]蔺全录，孟毅.基于因子分析法的中小化工企业核心竞争力评价研究[J].企业导报，2013（22）.

（作者单位：华北水利水电大学管理与经济学院）