上海高校学生对无人便利店的接受度调查

杨星 孙成

【摘要】当今我国传统零售业已经逐步向新型零售业态转型，便利店兴起，在新零售的趋势下，传统便利店也面临着无人职守经营方式的转变。本文采用问卷调查法，利用多元线性回归的方法分析接受度，得出显著影响消费者对无人便利店接受度的要素，分别是“全天候营业”、“减少出行时间”、“相同质量下商品价更低”、“发展多种业务”、“未来无人便利店购物趋势”。由数据总结出相关结论后，又对无人便利店的未来发展提出三点建议，即“培养消费者的购物新习惯”、“加大宣传力度”、“学会利用科学技术积极发展多种业务”。

【关键词】上海高校学生 无人便利店 接受度

一、引言

零售业是国民经济重要的组成部分，随着中国经济体制改革与经济形势的变化，科学技术的发展，我国传统的零售业态己经逐步向新型零售业态转变。所谓新型零售业态，指的是与传统百货店相对的商业经营形式，如超市、便利店、购物中心、仓储式商场、无店铺销售等。在当今社会，便利店随处可见，己经成为人们生活中不可或缺的部分，在便利店购物非常方便，同时门店还附带充值缴费等一系列便民服务。虽然便利店规模很小，但生命力极强，具有传统店铺无法替代的经营优势。在新零售的趋势下，传统便利店也面临着无人职守经营方式的转型。

无人职守式的便利店是今年新兴的，刚刚进入大众市场的东西，目前还处于尝试和探索的阶段。在新事物刚出现的时候，通过调查消费者对新事物的接受程度，能够确定消费者对它的整体态度和看法，未来是否有使用的意向和意图，从而能够大致预测产品的发展趋势，及时对不足之处进行改进。

二、技术接受度模型

技术接受模型是戴维斯基于理性行为理论而提出来的。在理性行为理论中，用户对某事物的态度会决定其对该事物的使用行为意向，而对该事物的使用行为意向决定其使用行为。在技术接受模型中，戴维斯提出感知易用性和感知有用性两个新概念，并把这两个变量作为模型中的自变量，认为感知有用性和感知易用性会对用户对该事物的态度产生影响。感知有用性反映了个体认为使用某一个系统或技术对其工作业绩提高的程度，感知易用性则反映了个体认为自己容易使用某个系统或技术的程度。见图1。

三、实证研究

根据技术接受度模型，主要从“外部变量”、“感知有用性”、“感知易用性”、“态度”和“行为意向”个方面设计问卷，并通过采用网络和微信方式发放问卷，从2017年11月15日开始到2018年1月15日结束，历时2个月，总共发放400样本份，回收有效样例335例，回收率83.75%。

（一）样本的描述性统计与分析

本文的描述性统计是针对问卷调研中被调查者的个人信息，主要对消费者的性别、生源地进行描述性分析，通过对消费者基本特征的数据统计与描述性分析可以直观了解消费者呈现的个体差异和群体特征。在校大学生作为最主要的青年消费者，具有较强的购买力，消费行为有独立自主性，追求新鲜事物，爱好广泛，是非常合适的受调查人群。问卷在设计时就设定调查对象是上海在校大学生，能有针对性地进行问卷的发放，相对便于数据的收集和分析。

（1）性别：调查对象有男性144名，占比42.99%；女性191名，占比57.01%。一般而言，女性学生比男性学生更愿意参与购物和体验活动，不论是网上购物还是平时出行逛街，她们消费的机会更多，因此，将在校女大学生作为主要的调研对象符合实际的顾客消费行为。

（2）生源地：调查的在校大学学生来源城市的有209名，占比62.39%；来源乡村的有126名，占比37.61%。本文主要调查的是上海高校的大学生消费者群体，不同的生源地来源，购物和消费的习惯也是不同的，对新事物的接受速度也有快慢之分。

（二）变量的含义

笔者设计的调查问卷，除了人口特征、月生活水平、便利店购物频率的基础问题之外，还根据技术接受度模型，对外部变量、感知有用性、感知易用性、态度和行为意向5个方面各设计了几个问题。

因变量是消费者认为自己未来会接受去无人便利店购物的可能性，采用李克特11级量表，0表示完全不可能，10表示完全可能。测量调查对象接受度的自变量都采用5级李克特量表，1表示完全不同意，5表示完全同意。所有变量的具体含义如表1所示。

（三）对接受度的回归模型分析

在多元线性回归分析中，笔者对问卷中所有涉及接受度的问题进行了具体分析，结果如表2所示。

方程整体显著性的拟合程度评价，本文选择使用调整后的R2来描述Y变差能被X解释的程度。对各个变量进行了一次回归分析，调整后R2为0.4406。

自变量X1（无人便利店能全天候营业）、X2（无人便利店能减少出行时间）、X3（相同质量下无人便利店商品价格更低）、X5（互联网技术帮助无人便利店发展多种业务）、X15（未来人们可能会经常在无人便利店消费）的P值都小于5%，充分显著，因此拒绝原假设，认为“全天候营业”、“减少出行时间”、“相同质量下商品价更低”、“发展多种业务”、“未来无人便利店购物趋势”对消费者接受无人便利店具有显著影响。X4、X6-X14、X16-X17的P值均大于5%，不显著，即认为它们对消费者的无人便利店接受度没有显著影响。

无人便利店购物的一大特色是全天24小时营业服务（X1），顾客自助结账。在选好所要购买的商品后，顾客可以立即结账，立即离开，在收银环节无需等待，这大大减少了消费者的出行时间（X2），完善购物体验，因此消费者更容易接受无人便利店的购物方式。并且，学生消费者群体收入普遍较低，对价格敏感。在无人便利店没有店员，节约了人力成本，商品价格可以适当让利，因此无人便利店能做到相同質量下的商品定价比传统便利店低（X3），这对学生具有较强的吸引力。此外，科技的发展使得无人便利店拓宽了功能，有机会发展多种业务（X5），消费者们也感受到了未来无人零售的良好发展前景，也愿意积极融入新兴的购物趋势（X15），这些因素都综合影响了消费者对无人便利店的接受度。

对于非显著的自变量X4、X6、X8-X12、X14、X16和X17，笔者认为它们都仅仅停留在消费者的表面认知层面，不能真正影响到他们的购买和接受行为。的确，无人便利店无人职守，可以创造自由轻松的购物环境，作为便利店的新形式，它像传统便利店一样可以基本满足消费者的消费需求。同样，无人便利店作为无人零售的一种载体，必然能促进经济的发展，经营优势大。技术的进步也使得它的购物操作简化，流程学习相对容易，不会对购物造成障碍，人们都能很快习惯。此外，因为无人便利店是今年的热点，新出的事物总会引起消费者的兴趣和关注，吸引他们前去购物。

然而，这些都只是停留在表面的最浅层次的消费者认知，它们并不一定会真正影响到消费者的实际购买行为和接受度。真正的消费者行为要更加的复杂多变，他们的需求也都是不同的。比起一般的便利店，消费者并不一定会更愿意在无人便利店内消费，也并不确定他们是否会向周围的人推荐。

但是一般情况下，购物的便利性（X7）和顾客购物体验（X13）的好坏也是影响消费者接受新事物的重要因素，但实际回归结果中显示，“无人便利店顾客体验极佳”、“无人便利店购物便利性”对消费者总体的接受度并无显著影响，这和实际情况不相符。笔者推测可能是调查的消费者群体范围狭窄的原因所导致，本文仅仅以在校大学生为调查对象，忽略了其他人群。

四、调查结论与建议

（一）调查结论

本文基于延伸的技术接受模型设计了调查问卷，主要分析上海高校学生对无人便利店的接受度，从“外部变量”、“感知有用性”、“感知易用性”、“态度”和“行为意向”个方面对接受度展开具体的分析。

通过回归分析，发现5项因素“全天候营业”、“减少出行时间”、“相同质量下商品价更低”、“发展多种业务”、“未来无人便利店购物趋势”对消费者接受无人便利店具有显著影响。目前还是无人便利店的导入期，由于尚未普及使用，消费者对无人便利店的购物形式还存在着不少疑惑和误解。如何采取正确的方法引导和吸引消费者来尝试购物，是无人便利店经营者需要思考的关键问题。

（二）建議

（1）培养消费者的购物新习惯。从消费者的需求角度来看，无人便利店提供的是花钱买便利的服务，现在新的消费主力变成了90后和00后，他们能够快速接受新生事物，愿意体验新的购物模式。所以无人便利店的经营者要思考如何培养顾客新的体验心智和消费习惯，未来是新技术和新用户习惯培养相辅相成的阶段。

（2）加大宣传力度。在调查过程中，笔者发现大多数消费者对无人便利店的了解程度只停留在听过名字这样非常基础的阶段，很多人不清楚上海哪里有无人便利店开设，也不知道如何购买商品，采用何种方式付款。未来在无人便利店渐渐发展成熟后，建议经营者能够考虑投放一部分广告进行宣传，让消费者加深对无人便利店的了解，培养兴趣，从而在今后生活中有机会愿意去尝试一下这种全新的购物模式。

（3）利用科学技术积极发展多种业务。现在无人便利店还处在一个高速发展期，虽然它有很多发展优势和机会，但同时也面临着很多问题有待解决。无人便利店想要走得更远，一个是要认清自己的短板，比如监控器设备，RFID技术和人脸识别技术，相应的管理成本和控制成本就非常高，要想出对策弥补。还有一个是无人便利店要利用好高科技和先进技术积极拓展其他业务，不要被当前的购物形式和支付方式所局限。因为在调查过程中，这个外部变量也是影响消费者接受度的一个重要因素，可以增加消费者的认同感。所以，无人便利店要积极探索开发新的业务和功能，丰富消费者的无人便利店购物体验，吸引更多的目标顾客。

参考文献：

[1]汪昌琴.无人便利店新零售时代的来临还是昙花一现的资本高烧[J].消费电子，2017.

[2]赵俊芳.“无人便利店”的经营优势与问题探讨[J] .现代经济信息，2017.

[3]Davis F D.Perceived Usefulness，Perceived Ease of Use，and User Acceptance of Information Technology[J].MIS Quart，1989，（3）.