后疫情时代无人零售的需求调研及对策分析

周雨婧　岳昭彤　韩笑

摘 要：零售在日常生活中无处不见，从2009年到2018年，我国零售业的人工成本从占销售比2.2%上涨到5.2%，并且依然有上行的趋势，这无疑使得传统零售行业面临较大的经营与生存压力。传统零售行业积极寻找出路，无人零售产业以无人便利店、自动贩卖机的形式进入投资者的视野。但是无人零售“热”也仅风靡了一年多的时间，多地的无人零售产业纷纷面临倒闭。2020年，一场新冠疫情催发“无人”服务“卷土重来”，在以“隔离”为主要生活场景的新冠疫情期间，在“无接触”的诉求下，不管是生鲜外卖的无接触配送、自动贩卖机，还是“无人”商店都进行得如火如荼，新冠疫情为无人零售带来了全新的发展机遇和发展前景。为向无人零售的未来发展提出相关对策建议，本文基于Venkatesh等人提出的消费者情境下的技术接受与使用整合模型（UTAUT2模型）探寻影响消费者选择无人零售产业的因素，分析无人零售与消费者之间供需匹配中存在的问题，得出相应结论并提出相应对策。

关键词：后疫情时代;无人零售;UTAUT2模型

一、引言

2010年初，新冠肺炎疫情在我国暴发，而无人零售的概念也在本次新冠疫情中再次得到市场的关注，武汉火神山医院的无人超市在营业当天就登上微博热搜，一排排的智能取餐柜也在喜茶等知名企业的门店中出现，以便于实现“无接触配送”服务。可以说，本次新冠疫情的暴发给无人零售行业提供了一次广泛试错的机会。无人零售是新零售的一种形式。新零售借助如今大热的互联网，运用大数据、人工智能等先进技术手段，对商品生产与销售过程进行升级改造，将线上、线下和物流进行深层次的融合，是一种新模式的零售。早在2016年，亚马逊便在西雅图推出了首个Amazon Go无人零售商店，通过电脑视觉、深度算法和类似于人体的感测器实现“拿完即走，无需排队”的快速购物。

无人零售的概念在提出之际便备受资本追捧，许多互联网巨头选择进入火爆的无人零售行业，一时间众多的无人零售店铺纷纷落地，但是仅一年之后，大量的无人零售店铺被爆出亏损、裁员甚至倒闭等消息，国内无人零售商铺数量骤减，无人零售行业从风口跌落。

虽然出师不利，但随着人脸识别、移动支付等新兴技术的逐渐成熟，无人零售依然有望再次成为一个爆炸性业态。2020年，突如其来的新冠疫情更加使得无人零售的价值得以凸显，消费者的短期刚需受到刺激，无人零售的概念在更大范围內被接受和认可，然而此次新冠疫情下无人零售的活力究竟是新冠疫情特殊时期的一个短期窗口还是长线机会，尚需时间检验。

针对此问题，本文从消费者需求端出发，以Venkatesh等学者提出的UTAUT2模型作为理论基础，接触目前的各种形式的无人零售，切身体会其运营现状，并通过向消费者发放问卷收集用户数据，借助UTAUT2模型了解其购物体验，剖析消费者选择无人零售产业的影响因素，分析无人零售与消费者之间供需匹配中存在的问题，为下一阶段无人零售真正融入日常生活，提供参考依据。

二、理论分析及文献综述

1.无人零售

零售这种活动指向最终消费者销售商品或服务。自20世纪30年代起，零售经历了从百货商店到超级市场，从购物中心到仓储商店等一系列的演变逐步发展成熟。到20世纪末，随着新技术革命的开展，尤其是网络通信技术的发展，以坐商、商贩两大原始形式为主的零售又出现了电话购物、电视购物、网上购物等新业态。工业3.0时代，随着互联网进入家家户户，网上购物这一零售业态更受欢迎。消费者通过互联网搜寻商品并下单，客户线上支付后生产商经由快递公司将商品送至消费者手中。这种零售业态拉近了生产者与消费者之间的间隔，传统零售企业纷纷转向第三方平台“试水”网络购物。但随着线上用户增速减慢，线上流量带来的红利逐渐减少，零售企业开始纷纷摒弃传统线上零售，开始将线上与线下融合。至此，新零售理念进入了学者们的视角。

新零售概念一经提出，就成为了一大社会热点，很多学者都对新零售概念的内涵进行了不同程度和视角的解读。鄢章华等（2017）指出新零售一词并非概念上的创新，它只是以消费者为中心，通过线上与线下融合的形式，获取全方位数据、提升零售效率的一种零售业新事物。杜睿云等（2017）提出新零售不仅只将线上与线下融合，还深度融合了现代发展迅速的物流服务。在已有概念的基础上，也有部分学者对新零售的贸易模式与更新路径进行了研究。如蔡小东等（2019）以京东商城为例，基于扎根理论，得到在新零售情景下包括产品营销等在内的影响京东商城模式创新的四个中心范畴。

无人零售是新零售的一种形式，它其实很早就出现在社会日常生活中。例如车站常见的自助售货机就是无人零售的一种方式。早在2016年底，首个Amazon Go无人零售商店就在西雅图推出。目前学者对无人零售的研究还处于起步阶段，主要集中于现状、趋势以及技术创新方面。曾国祥（2017）认为当前基于互联网的第四次零售革命是超越互联网的，人工智能技术推动了无人零售产业的成长。陈国元等（2019）提出从全渠道的新零售发展到无人零售，智能化、数字化技术的发展是重要动力之一。包小云等（2019）探寻了新零售变迁视角下无人零售业态及其发展趋势。

2.消费者情境下的技术接受与使用整合（UTAUT2）模型

UTAUT2模型是在整合型技术接受与使用模型（UTAUT）的基础上发展而来的。

Venkatesh等（2003）通过对理性行为理论、规划行为理论等模型的整合，提出了UTAUT模型，如图1所示。

Venkatesh等（2012）又在原有的UTAUT模型的基础上进行了进一步的改良，如图2所示。Venkatesh等的研究表明，UTAUT2模型与UTAUT模型相比，对使用意愿的解释力由56%升至74%，对使用行为的解释力也从40%升至52%。UTAUT2模型是研究消费者行为解释力较高的模型。

Bilal Eneizan等（2019）通过UTAUT2模型研究了约旦客户对移动营销的接受度。龚艳萍等（2020）基于UTAUT2模型研究了创意中插广告特征对消费者购买意愿的因素。Azizi Seyyed Mohsen等（2020）利用UTAUT2模型研究了影響混合学习在医学教育中接受度的因素。Araújo Vila Noelia等（2021）以温泉旅游为例，研究了UTAUT2模型的应用，认为绩效期望对旅游者购买意愿的影响最大。

3.感知风险

哈佛大学的Bauer（1960）首先从心理学中衍生出了感知风险概念。Cox等（1964）确切地概括了感知风险的定义，认为当购物后果不能满足消费者预期目标时，就会产生感知风险。Cunningham等（1967）又对Cox的定义进行了进一步的修正，将感知风险分为不确定性和后果两个因素。刘汝祎（2020）从感知利益、感知风险和顾客经验的视角研究了影响无人零售的顾客接受意愿的诸多因素，得到了感知风险是无人零售消费者接受度的影响因素之一的结论。

无人零售重视利用人脸识别、VR/AR、移动支付等技术对传统新零售行业的升级改造，在消费体验有所升级的同时，有些消费者也表示，对人脸识别、移动支付等新兴技术带来的风险有所顾虑。

4.社会距离

Tarde（1921）最早使用“社会距离”来反映社会阶层之间的差距。Poole（1927）将社会距离细分为主观个体距离、客观个体距离、主观社会距离与客观社会距离。Park（1950）用社会距离衡量群体之间、群体内部个体之间的亲密关系。

由于个人的心理状态和社会组织分工不同，每个人都有着最适合自身的社会距离，在日常的非结构化访谈中小组成员了解到，有些不习惯与人交流的消费者，即日常社会距离较大者比较偏向于无人零售产业的使用。

三、研究设计

1.模型构建及研究假设

无人零售产业自2017年发展至今，仍处于起步阶段，目前无人零售产业并未形成较大的规模，大多数消费者还未对无人零售形成特定的消费习惯，因此本文在原有模型中删去了习惯变量。

人脸识别、移动支付等技术对传统新零售行业的升级改造推动了无人零售的发展，但部分消费者对这些新兴技术带来的风险也有所顾虑。因此本文在研究模型中引入了Bauer提出的感知风险变量。

除此之外，由于无人零售最大的特点便是无人值守，社会中的每个人各自都有着最适合自身的社会距离，一些不习惯与人交流的消费者，即日常社会距离较大者比较偏向于无人零售产业的使用。因此，本文在研究模型中引入了Tarde提出的社会距离变量。

各变量的定义及研究假设如表1所示。

2.问卷设计

问卷设计尽量参考了UTAUT2模型的测度方式，采用李克特五度量表，选项包括“非常不同意”、“不同意”、“一般”、“同意”、“非常同意”的五种程度。

四、调查结果及数据分析

本章将使用SPSS22.0和AMOS23.0软件对其数据进行分析，以武汉、南京这两个地区为例研究影响消费者使用无人零售的因素以及各个变量之间的相互关系。

1.描述性统计

本文收集到来自南京、武汉地区的有效问卷共479份，其中男性占38.0%，女性占62.0%;19岁-30岁的占68.1%;学历本科及以上的占75.8%;在新冠疫情前后有无人零售使用经历的占81.8%。

在本调研中，自动售货机的使用者最多，占93.9%，而使用过开放货架和无人店的人数较少，这与自动售货机的投放数量大、覆盖率相对较高而开放货架、无人店尚未大规模开设有关。

在无人零售场景下最常选择的商品品类的调研中，受访者最常选择的商品品类饮品占比最大，为92.6%;零食次之，为52.55%。相比之下，选择购买其他商品品类的受访者占比较少。

2.信度分析

在对问卷数据进行分析之前，需要对量表的可靠性和一致性程度进行检验，本文运用SPSS22.0软件对量表数据进行检验，如表3（CR）所示，每个变量的信度都大于0.7，说明本文的量表信度较好。

3.效度检验

效度检验分为收敛效度检验和区别效度检验。如表3所示，本文标准化因子载荷大于0.5、组合信度值（CR）大于0.7、平均方差抽取量（AVE）大于0.5，根据吴明隆提出评估收敛效度的三个标准，量表具有较好的收敛效度。区别效度是衡量变量之间是否存在明显差异的指标，本文各变量两两之间检验结果如表4所示，表中对角线上各平均方差抽取量AVE值都大于相对应变量Pearson相关系数的平方值，故具有良好的区分效度。

4.正态分布检验

由表3可以看出，每个题项的样本数据的峰度的绝对值都小于5，偏度的绝对值都小于2，基本可接受为正态分布，满足进行结构方程模型分析的要求。

5.结构方程模型分析

本文采用AMOS23.0对各变量进行验证性因子分析。从表5可以看出，模型的χ2/df、RESEA、GFI、IFI、TLI、CFI、PNFI、PCFI的值均符合可接受标准，表明本文模型适配，可以用来验证研究假设。

6.方差分析

方差分析用于检验多组样本间是否有显著差异。本文使用独立样本T检验进行方差分析。结果如表6所示，性别、地区对各个变量的影响不具有显著水平，说明性别、地区的不同对变量的影响不显著。学历对社会影响、价格价值、感知风险和社会距离四个变量的影响存在显著性差异，对其他变量的影响不显著。

五、研究结论

根据以上实证分析结果，笔者得到了如下结论。

（1）努力期望、享乐动机对使用意愿具有显著的正向影响。说明消费者在使用无人零售时对无人零售所感受到的容易使用的程度、用户在使用无人零售业务时所产生的愉悦感对其使用意愿有重要影响。

（2）促成因素、使用意愿对使用行为具有显著的正向影响。说明消费者自身或所在环境能够为其选择无人零售业务所提供的条件、对于是否选择使用无人零售业务的主观意愿对其选择使用无人零售业务有重要影响。

（3）使用意愿在促成因素与使用行为的关系中不存在中介效应，促成因素显著正向到直接影响消费者的使用行为。重视用户自身或所在环境能够为其选择无人零售业务所提供的条件，如在消费者生活场景中增加无人零售业务可以直接促成其使用行为。

（4）不同的性别对模型中变量的影响不显著;南京、武汉两地的不同对于无人零售消费者接受模型中变量不存在显著影响。说明即使在新冠疫情下，武汉无人零售数量规模大大增加的情况之下，消费者在疫情后也并没有比南京消费者更依赖无人零售的使用。

六、对策分析

前文的研究结果表明，消费者对于无人零售的接纳度仍有待提高，现阶段的无人零售便利店仍不能很好地满足消费者对于无人零售的购物需求。本部分将为后疫情时代的无人零售产业提出相应的对策建议，使得后疫情时代的无人零售产业能够真正深耕于消费者的日常生活中。

首先，无人零售产业未来的发展中，应该优先满足顾客购买的核心需求，完善产品种类，满足顾客“能买到需要商品”的基本需求。在此基礎上，需要考虑到个别特殊群体操作无人零售所面临的挑战。尽管自助结账、移动支付等已经常态化，无人零售这种新兴业态对顾客的消费体验依然有着不小的冲击，尤其是对于老年消费群体而言更是一种挑战，因此针对此类特殊群体应该提供简化流程的“特殊通道”。

其次，处于后疫情时代，无人零售产业应注重技术升级，优化操作界面，简化购买过程。在线下调研中发现，消费者很容易遇到无法支付、支付过程错误等特殊情况，此时则需要联系工作人员为其处理相关问题，使得原本以快速便捷为特色的无人零售购物变得繁琐漫长，因此无人零售便利店需要加强优化自身技术，降低出错率，保证消费者能够准确无误地购买到所需要的商品，从而提高消费者对于无人零售的满意度和忠诚度。

由于其学习、工作或生活的场所附近没有无人零售相关的商铺或设施，消费者无法经常使用无人零售业务。多家无人零售便利店因为地理位置偏僻，也只能通过打折促销手段来吸引客流。在后疫情时代——无人零售的复苏期间，无人零售产业更应该注意合理选址，既不可分布过于偏僻零散，也不可选址过于繁华承担高昂的店铺成本，同时也要避免盲目增加店铺数量。认真分析各选址地附近的潜在购买群体的特质和使用意愿，使得无人零售便利店能真正生根于消费者的日常生活当中。

目前无人零售产业主要采用两种支付方式促进消费者体验的升级转型，一种是无人扫码支付，另一种是体感直接支付，此类新兴科技虽然在一方面满足了消费者的好奇心，提高了其消费购买体验的愉悦感，但在另一方面也给消费者带来了一定的风险顾忌。目前消费者对信息安全的重视与日俱增，后疫情时代的无人零售产业需要在强化科技带来的新鲜感优势的基础上，切实保障消费者的信息安全，提高消费者对无人零售的信赖度。

参考文献：

[1]杜睿云，蒋侃.新零售：内涵、发展动因与关键问题[J].价格理论与实践，2017，392（2）：139-141.

[2]鄢章华，刘蕾.“新零售”的概念、研究框架与发展趋势[J].中国流通经济，2017，31（10）：12-19.

[3]蔡小东，薛晓芳，张建军.“新零售”背景下基于扎根理论的商业模式创新路径研究——以京东商城为例[J].商业经济研究，2019（07）：59-62.

[4]曾祥云.人工智能推动无人零售崛起[J].企业管理，2017（11）：94-96.

[5]陈国元，徐孝勇.从全渠道到无人零售：新零售智能化发展探讨[J].商业经济研究，2019（06）：33-36.

[6]包小云，陈东华.“新零售”变迁视角下无人零售业态及发展趋势[J].商业经济研究，2019（03）：32-34.

[7]Venkatesh V，Thong J，Xu X.Consumer acceptance and use of information technology：Extending the unified theory of acceptance and use of technology[J].Mis Quarterly，2012，36（1）：157-178.

[8]Bilal Eneizan， Ali Ghabash Mohammed， Alhamzah Alnoor， et al. Customer acceptance of mobile marketing in Jordan： An extended UTAUT2 model with trust and risk factors.2019，11.

[9]龚艳萍，欧阳清，岳歆婷，李见.创意中插广告特征对消费者购买意愿的影响研究[J].管理现代化，2020，40（01）：68-72.

[10]Azizi Seyyed Mohsen， Roozbahani Nasrin， Khatony Alireza. Factors affecting the acceptance of blended learning in medical education： application of UTAUT2 model. 2020，20（1）.

[11]Araújo Vila Noelia， Fraiz Brea Jose Antonio， Pelegrín Borondo Jorge. Applying the UTAUT2 model to a non-technological service：The case of spa tourism. 2021，13（2）：803-803.

[12]Bauer R A. Consumer behavior as risk taking：Dynamic marketing for a changing world[J].Chicago：American Marketing Association，1960：389-398.

[13]Cox D F， Rich S U.Perceived risk and consumer decision making：The case of telephone shopping[J].Journal of Marketing Research，1964，1（4）：32-39.

[14]Cunningham S M. The major dimensions of perceived risk[A]//Cox D F. Risk taking and information handling in consumer behavior[C].1967.

[15]劉汝祎.无人零售的顾客接受意愿的影响因素研究——以感知利益、感知风险和顾客经验为视角[J].财富时代，2020（01）：137.

[16]Tarde G. Les lois de limitation[M].Paris：Librairie Felix Alcan，1890.

[17]Poole Willard C.Distance in Sociology[J].American Journal of Sociology，1927，33（1）.

[18]Robert Ezra Park. Race and Culture[M].Glencoe： The Free Press，1950.

[19]吴明隆.结构方程模型：AMOS的操作与应用[M].重庆：重庆大学出版社，2010.

作者简介：周雨婧（2001.02- ），女，汉族，江苏南通人，南京师范大学商学院，本科在读，研究方向：人力资源管理;岳昭彤（2000.11- ），女，汉族，内蒙古包头人，南京师范大学商学院，本科在读，研究方向：金融学;韩笑（2000.06- ），女，汉族，江苏盐城人，南京师范大学商学院，本科在读，研究方向：工商管理