“双十一”网购氛围对消费者网购意愿的影响研究

白欣

摘要：自2009年以来，“双十一”越来越成为名副其实的购物狂欢节，以天猫为例，2016年，天猫销售额突破千亿，2017年销售额增长到1680亿。本文对“双十一”抢购氛围和节日氛围对消费者网购意愿的影响进行研究，发现其存在线性相关及线性回归关系，因此建议电商应加强对抢购氛围的营造。

Abstract： Since 2009， "11.11" has become a veritable shopping carnival. Taking Tmall as an example， in 2016， Tmall sales exceeded 100 billion， and sales in 2017 increased to 168 billion. This paper studies the impact of the "11.11" snap-up atmosphere and holiday atmosphere on consumer online shopping willingness， and finds that there is a linear correlation and linear regression relationship. Therefore， it is recommended that e-commerce should strengthen the creation of the buying atmosphere.

关键词：“双十一”；网购氛围；网购意愿

Key words： 11.11；online shopping atmospheres；online shopping willingness

中图分类号：F724.6 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2019）02-0057-03

1 研究背景

网络购物氛围是指在网上购物过程中，电商对网上购物平台环境有意识的控制和构建，营造各种感官冲击，并通过其中某些冲击同消费者内心某种情感共鸣，激发消费者购买欲望，进而刺激顾客购买的一种销售策略。

在现代商品实体经济中，营销人员通过创造性地设计消费者购买环境，以产生一种情感、心理上的效果，提高消费者在商店内购物的可能性，将商店气氛看成一种营销工具。

2 研究内容与方法

本文首先在过往研究的基础上，对于网络購物氛围、抢购氛围、节日氛围、网购意向进行概念界定。再次选择SOR模型进行研究模型假设。通过文献法与调查问卷法，围绕“‘双十一抢购氛围和节日氛围是否会对网购意愿产生影响？影响的程度有多深？如何判断二者的影响关系？”三个问题进行研究。对过往文献进行查阅，对所需的数据进行调查，为本篇论文理论依据的提出和调查结果的分析做准备。

3 研究综述

3.1 概念界定

网络购物氛围是指在网上购物过程中，电商对网上购物平台环境有意识的控制和构建，营造各种感官冲击，并通过其中某些冲击同消费者内心某种情感产生共鸣，激发消费者购买欲望，进而刺激顾客购买的一种销售策略。（后面将网络购物氛围简称为“网购氛围”）。

节日氛围是特定节日中给人强烈感觉的景象或情调。抢购氛围是指在某一个时间段内商家低价甚至免费销售商品，消费者突发性的集中投入购买力，大批量的、超常规的购买某种或某类商品现象的表现。唤起感是指刺激和兴奋。网购意愿是指消费者在网络上购买商品的倾向性。

3.2 研究综述

通过对国内外现有的“网购氛围对消费行为的影响”这一相关主题的文献查阅，发现目前国外学者在研究网络氛围对消费者网购意愿的影响时，常用到SOR模型。此模型主要以电商的角度出发，通过研究电商行为是如何通过为消费者营造的各种氛围，进而是如何去影响消费者的购物行为，并研究了电商所营造的氛围对消费者网购意愿是否产生了作用。

作者A. Sevgin利用SOR模型研究购物氛围对消费者行为的影响，得出结论：网上购物氛围将通过影响购物者的动机和认知并最终改变其行为结果。

目前，国内对于此类研究相对较少。多数学者还是以国外优秀的模型为基础，加上自己的研究理论得出相关结论为主。部分学者利用调查问卷的形式，将数据整理分析，通过对数据的分析得出相应的理论。

程华和宝贡敏从感知价值角度入手，以感知网上购物有用、网上购物方便等为变量。建立消费者接受网上购物模式模型。通过对零售网站消费者的抽样调查获得的样本数据。得出结论：消费者感知网上购物有用、网上购物方便、安全是影响消费者网上购物态度和意愿的三个关键决定因素。

4 研究模型和研究假设

4.1 研究模型

SOR模式，即“刺激——个体生理、心理——反应”。该模式表明消费者的购买行为是由刺激所引起的，这种刺激既来自于消费者身体内部的生理、心理因素和外部的环境。

4.2 研究假设

本研究理论模型及假设均建立在SOR模型之上，即环境刺激通过认知和情感影响消费者行为。在网购环境中，购物氛围从节日氛围、抢购氛围两个主要方面影响网络购物者的购买间的情感，通过情感影响消费者的最终购买意愿，其中中间变量——情感变量主要表现为唤起感。

依据SOR模型，构建出适合本文研究的模型。如图1。

4.2.1 网络氛围与网购情感

在以往研究基础上，本研究提出以下假设：

H1：消费者对节日氛围感知水平越高，消费者的唤起感也相应提高。

H2：消费者对抢购氛围感知水平越高，消费者的唤起感也相应提高。

H3：消费者的唤起感越强，越能促进消费者的网购意愿。

4.2.2 网购情感与网购意愿

H3：消费者的唤起感越强，越能促进消费者的网购意愿。

5 问卷设计与样本构成

5.1 问卷设计

本次调查问卷将划分为四大部分，分别从网购氛围、网购情感、网购行为和个人信息等对在线网友进行调查。采用总分和购物的时间顺序对被调查者的购物的前期，中期和后期进行探究。

5.2 样本构成

此次论文问卷共发放450份，其中包含150份的实际发放和300份的网络发放，收回有效问卷411份。

在样本总人口411人中，其中男性人数为154人，占样本总人口的37%；女性人数为257人，占样本总人口的63%。总体分布较为均衡。

样本网络购物行为分析：

本部分，主要正对消费者以往的网购行为进行分析。此分析主要通过对消费者的网龄、参与网络购物的时间、2009年至今，参加过“双十一”这类网络购节的网购活动的次数和参加“双十一”网购节的网购活动最多的一次的总消费等四个方面。（表1）

6 信度与效度分析

本章中，首先对变量进行KMO测度和巴特利特球体检验，判断是否适合因子分析。KMO值越接近1，则表明适合做因子分析。

6.1 效度分析

从表2得知KMO的均值均接近于1，表示比较适合做因子分析。Bartlett球形度检验的原假设为相关系数矩阵为单位阵，Sig值为0.000小于显著水平0.05，因此拒绝原假设，说明变量之间存在相关关系，适合做因子分析。

6.2 信度分析

通过信度分析，得到各个因子对应的Cronbach α系数。从表3可以看出，各个因子的Cronbach α系数均大于0.5。说明测量的一致性较高且内部结构良好，达到研究要求。

6.3 相关分析

6.3.1 网购氛围与网购情感的相关分析

网购氛围因子与网购情感之间的相关关系如表4所示。

本文分别从节日氛围、抢购氛围分析与唤起感之间的相关关系。

从表4（*表示在.05的水平上显著，**表示在.01的水平上显著）可以看出，节日氛围与唤起感之间的相关系数为0.161，显著水平达到.01以上，二者具有显著的线性相关关系，抢购氛围与唤起感之间的相关系数为0.254，显著水平达到.01以上，同样具有显著的线性相关关系。相关分析结果，可以得到假设成立。

6.3.2 网购情感与网购意愿的相关分析

网购情感与网络网购意愿的相关分析结果如表5。本研究分别网购情感中的愉悦感、唤起感和控制感与网络网购意愿之间的相关关系。

从表5（*表示在.05的水平上显著，**表示在.01的水平上显著）相关分析结果可以得出以下假设：唤起感与网络网购意愿之间的关系假设成立。

6.4 回归分析

本研究采用多元逐步回归分析，对SOR模型中的氛围变量、情感变量和网购意愿之间的因果关系进行验证。

6.4.1 网购氛围与唤起感的回归分析

建立线性回归理论模型：Y1=ax1+ax2+b，其中，Y1为唤起感，x1为节日氛围，x2网购氛围。

回归方程：Y1=0.19x1+0.311ax2，唤起感=0.190*节日氛围+0.311*抢购氛围，该模型的总体回归效果显著。

6.4.2 网购情感与网购意愿的回归分析

建立线性回归理论模型：Y2=ax1′+b，其中，Y2为网购意愿，x1′为唤起感。

a.会向他人推荐

b.可能会再次参加

c.一定会再次参加

d.期待未来再次参加

回归方程：Y2=0.268x1，网购意愿=0.268*唤起感

从模型总体参数可以看出，每个模型的F值的显著水平均达到0.000，说明每个模型的总体回归效果显著。

7 结论及对策

本文结合以往研究，假设节日氛围、抢购氛围对购物情绪有正向的影响作用，并提出具体假设。经SPSS相关及回归数据分析得出，二者都与网购情感高度正相关，且存在线性回归关系。

唤起感与网购意愿正向相关且回归系数显著。说明唤起感对于消费者的网购意愿影响显著，商家所营造的氛围里能够对消费者产生兴奋和刺激感，这种感觉会将消费者从理性变为感性消费，这会使消费者购买意愿更加坚决，甚至会购买些许远不属于计划之中的商品。购买金额也会随之增加。

因而商家需要加强对抢购这一氛围的营造。突出商品的物美价廉，显示出商品的必抢性。

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