精准营销对在校大学生网络购买意愿的影响

王娟

随着网络技术的发展，信息爆炸极大程度地分散人们的注意力，使得广告等传统销售方式的作用逐渐被削弱。精准营销可以有效发现潜在客户、刺激客户消费需求进而影响消费者购买行为。从消费者角度，帮助消费者降低选择成本;从企业的角度，该营销模式可以帮助企业精准定位客户，以降低企业在产品宣传过程中的成本，实现企业和消费者的双赢。本研究主要以各大学院的在校大学生为重点的研究对象，基于精准营销对消费者购买意愿及行为的理论研究，提出适合在校大学生的精准营销对网购意愿影响机制的相关模型，并在研究设计的基础上通过问卷收集数据，分析精准营销对大学生网络购物行为的影响，以验证模型提出的假设，得出精准营销对大学生网购意愿影响的相关结论并提出一些针对性建议。

一、引言

伴隨着互联网技术的发展，特别是移动互联网的发展，网络购物成为人们的日常行为。根据CNNIC所提供的2020年中国网民年龄结构占比的数据，20～29岁的网民占了我国网民总体比例20.5%，而这一群体的主力军是在校大学生。

早期关于精准营销的研究主要集中于精准营销对传播过程、顾客忠诚度和购买行为等的影响，有学者从理论上论述了精准营销的概念、特征和表现形式，也有部分研究验证了精准营销通过提高顾客满意从而提高顾客忠诚。但对购买意愿的研究较少，且对顾客意愿影响的研究大都不区分具体研究群体。本研究以在校大学生为主要研究对象，探索精准营销对在校大学生的购买意愿的影响机理。为电商企业很好地展开与消费者的交流沟通，如何以更低的营销成本创造更高的营销价值提供意见。

二、关键概念

在相关文献研究的基础上，我们发现大学生顾客感知和大学生感知风险在精准营销对大学生的购买意愿的影响中起到中介作用。

通过对顾客感知价值的理论文献进行研究发现成熟的模型包括伍德拉夫的感知价值阶层模型、谢思的五维价值模型等。本研究主要采用顾客感知价值的四维度论，通过结合精密营销的相关特征，将感知价值分为：感知到的实际价值、感知到的感情价值、感知到的品牌价值和感知到的信赖值。

顾客感知风险最初是由哈佛大学的Bauer（1960）从心理学延伸而来，他认为消费者任何的购买行为都无法确切指导购买结果的满意程度。所以，消费者购买决策中隐含着对结果的不确定性，而这种不确定性，通常是一种主观感受，也就是感知风险。早期对于顾客感知风险相对成熟的研究将感知风险分为六个维度：心理风险、身体风险、时间风险、财务风险、功能风险和社会风险。本研究结合当代网络购物的特点，主要从质量、信息的保护（隐私）、售后、在线支付风险等方面进行考察。

Dodds，Monroe 和Grewal Dodds（1991）认为购买意愿是顾客在购买特定产品或服务时的一种主观倾向。Mullet（1996）指出购买意愿是一种主观倾向，在预测顾客的各类行为中起到关键的指向作用。因此，我们认为购买意愿是指在收入保持不变的情况下，消费者愿意以市场均衡价格购买某种产品或服务的意向。

三、精准营销对在校大学生网络购买意愿的影响的研究过程

（一）模型构建

本文在电子商务和网络购物的基础上，探讨精准营销下大学生对网络购买行为的影响。在阅读大量文献基础上，认为顾客感知价值和顾客感知风险对精准营销对购买意愿的影响中起到中介作用，建立如下假设模型。

（二）量表设计

本问卷设计共分为五部分。第一部分是调查大学生的基本情况，一共五道题，主要调查大学生的年龄、学历、性别、收入、常用的购物平台。第二部分是基于精准营销的五大特性设计了消费者对精准营销的看法，共有16道题。第三部分是大学生消费者对使用该平台购物时的感受，主要有12个小题。第四部分是了解大学生消费者使用该电商平台时对该平台的风险测量。第五部分是大学生购买意愿和购买行为的调查，这部分主要是测量了大学生消费者在网上购物时的购买行为和购买意向，共五项。本问卷主要采用的是李克特量表，制定了七个等级量表。

（三）数据收集

考虑到调查研究的内容非常适合在线调查，因此，主要采取线上问卷调查的方式，方便快捷而且可信度和有效性较高。2021年1月至2021年2月共完成100份问卷，其中无效问卷5份，有效问卷95份，回收率达到了95%。

（四）数据分析

1.信度分析

由表1可知，对各自变量和因变量的信度皆高于0.7，说明该问卷的信度高，所以该问卷可用。

2.回归分析

五大特性的线性回归分析如下所示：

由数据我们可以得出：即时性和针对性对顾客感知没有直接影响，互动性、趣味性和收益性对顾客感知有明显的影响。

因变量：顾客感知风险

从表2可知，将五个特性作为自变量，而将顾客感知风险作为因变量进行线性回归分析。该模型通过F检验，从中可以说明其中至少有一项会对顾客感知风险产生影响。模型公式为：顾客感知风险=0.724 + 0.052*即时性 + 0.053*针对性 + 0.191*互动性 + 0.057*趣味性 + 0.481*收益性。总结分析可知：收益性会对顾客感知风险产生显著的正向影响关系。但是即时性， 针对性， 互动性， 趣味性没有对顾客感知风险产生影响关系。

进行类似操作，我们对精准营销、顾客感知价值及购买意愿关系进行分析，我们将精准营销作为自变量，而网购购买行为作为因变量来进行分析，该模型通过F检验说明精准营销一定会对网购购买意愿产生影响关系，模型公式为：网购购买行为=0.275 + 0.926*精准营销。总结分析可知：精准营销会对网络购买行为产生明显的正向影响，精准营销会对顾客感知价值产生明显的正向影响。F值呈现出明显的变化，意味着顾客感知价值加入后对模型具有解释意义。另外，R方值由0.724上升到0.817，意味着顾客感知价值可对网购购买行为产生9.3%的解释力度。最终可得，网络购物感知价值会对网购购买行为产生正向影响。

我们对精准营销、感知风险及购买意愿关系进行分析，对该模型进行F检验，即说明精准营销一定会对网购购买行为产生影响关系，以及模型公式为：网购购买行为=0.275 + 0.926*精准营销。最终总结分析可知：精准营销会对顾客感知风险和网络购买行为产生明显的正向影响。F值发生明显的变化，意味着顾客感知风险加入后对模型具有解释意义。另外，R方值由0.724上升到0.790，意味着顾客感知风险可对网购购买行为产生6.6%的解释力度。由此可知，顾客感知风险会对网络购买行为产生明显的正向影响。

3.中介作用分析

从上表可知，该模型通过F模型检验，即说明顾客感知价值对网络购买行为产生明显的正向影响关系，以及模型公式为：网络购买行为=0.241 + 0.937*顾客感知价值。最终具体分析可知：顾客感知价值的回归系数值为0.937，并且呈现出显著性（t=20.168，p=0.000^0.01）。总结分析可知：顾客感知价值会对顾客感知风险产生明显的正向影响关系。F值发生明显的变化，意味着顾客感知风险加入后对模型具有解释意义。另外，R方值由0.814上升到0.846，意味着顾客感知风险可对网络购买行为产生3.2%的解释力度。由上表可知，顾客感知风险会对网购购买行为产生明显的正向影响。

总而言之，经过验证我们可以得出顾客感知风险在网购感知价值对网络购买行为中起到部分中介作用。

结 语

基于我们提出的假设模型，并通过实证研究验证了模型的相关假设。得出对于大学生群体而言，通过对大学生采取精准营销措施可以影响大学生的网络购买意愿，也证明了可以通过影响大学生顾客感知风险和感知价值进而间接影响其网络购买行为。因此，对于电商企业而言，探索如何提高网购过程中大学生的感知价值并且降低感知风险，对于提高大学生网购意愿有着积极的意义。