消费者新产品采纳的特征*

曾伏娥 陈文彬 何 琼

消费者新产品采纳的特征*

曾伏娥 陈文彬 何 琼

(武汉大学经济与管理学院, 武汉 430072)

成功的新产品开发是企业获取竞争优势的重要因素, 但创新产品并非总能得到市场的接受, 大多数的新产品扩散往往以失败告终。因此, 业界和学界对新产品采纳问题进行了诸多探索。新产品采纳过程是指创新产品从被设计制造出来, 到最终被消费者或潜在消费者认识和采用的过程。对相关研究综述发现：以Rogers创新扩散模型为依据, 按采纳时间和特征的不同, 新产品采纳者可以系统分为早期采纳者和晚期采纳者, 二者之间主要从创新性、产品理解和易感性三个维度进行区分。具体来说, 早期采纳者具有高创新性、高产品理解和低易感性; 晚期采纳者具有低创新性、低产品理解和高易感性。在此基础上, 我们探究了各维度下影响消费者新产品采纳的具体因素。未来研究可以从这三个维度出发, 结合已有研究的不足以及当前环境、消费特点等进行拓展。

新产品采纳, 采纳者, 创新性, 产品理解, 易感性

1 引言

新产品开发是企业最重要的营销活动之一(Gielens & Steenkamp, 2007), 是企业满足动态变化的市场需求的主要手段和获取持续竞争优势的主要来源。企业开发新产品的目的在于开拓和维护市场, 所以企业能否成功地进行新产品开发是评价其市场份额和绩效水平的关键指标。虽然新产品开发如此重要, 但是新产品的成功率却不高。有调查数据显示, 市场上超过一半的新产品最终都是失败的(Andrew & Sirkin, 2003), 即使是那些成功的企业, 也面临高达40%的创新失败风险(Castellion & Markham, 2013; Heidenreich & Kraemer, 2015; Joachim et al., 2018)。例如, 2013年, Google发布了一款Google Glass智能眼镜, 这是其在可穿戴领域做出的颠覆性突破。然而, 这对于当时的消费者而言是一件“超前的创新产品”, 未能得到消费市场的接受, 最终该产品于2015年宣布停止接受订单(CB insights, 2020; PoisonApple, 2018)。究其原因, 主要是Google Glass更偏向于是一种未来概念的创新产品, 这阻碍了消费者对该新产品的利益理解, 消费者决定采纳新产品需要付出较大的转换成本和认知成本, 故引致消费者对新产品的抵制(Heidenreich & Kraemer, 2016; Heidenreich et al., 2016; Noseworthy et al., 2018; Thompson et al., 2019)。

企业不断推出新产品, 但大多数以失败告终的这一事实, 与企业开发新产品、期望吸引消费者以实现收益的最终目的背道而驰, 这不禁引发我们的思考：消费者为什么采纳新产品？哪些因素影响消费者的新产品采纳？企业可采取什么措施来提高消费者的新产品采纳、实现新产品的成功？消费者是新产品创新成功与否的最终评判者, 因此, 研究消费者新产品采纳的本质原因及其影响因素有其必要性和重要性。

消费者的新产品采纳问题也持续受到学术界的广泛关注, 学者们在消费者新产品采纳领域已经进行了诸多探索。研究发现, 消费者自身特质(如使用经验、个人特征等) (劳绍才, 2017)、产品特征(如创新类型、产品类别等) (Chao et al., 2020; Reinhardt & Gurtner, 2015)或他人(如社会影响、媒体或企业的营销活动等) (Sridhar et al., 2012)影响消费者对新产品的采纳行为。然而, 以往研究通常只探究了单个影响因素, 缺乏对消费者新产品采纳领域研究的整体梳理和总结, 未能提炼出消费者采纳新产品的本质原因。鉴于此, 本文在梳理已有研究的基础上根据新产品采纳时间的快慢将采纳者分为早期采纳者和晚期采纳者, 通过分析这两种类型采纳者的不同特征, 提炼出消费者采纳新产品的三个本质原因, 即创新性、产品理解和易感性, 继而从这三个本质原因出发对消费者新产品采纳的影响因素进行系统的梳理和述评, 并在分析现有研究不足的基础上提出了未来的研究机会。

2 新产品采纳者的类型和特征

2.1 新产品采纳者类型

Rogers (1972)首次按采纳时间的先后将新产品采纳者划分为5类：创新者(Innovators)、早期采纳者(Early Adopters)、早期多数(Early Majority)、晚期多数(Late Majority)和落后者(Laggards)。新产品自推出市场后在这些消费群体中逐步扩散, 5种类型的消费者在不同阶段的累积采纳构成了创新扩散模型的“S”型曲线(Rogers, 1983)。

Rogers (1972)对上述5类新产品采纳者进行了具体的描述和分析：其中, 创新者约占消费群体的2.5%, 他们具有冒险精神, 热衷于尝试创新, 通常具有较高的胆识, 能够处理有关创新的知识, 是第一批采纳创新的群体。早期采纳者占13.5%, 他们没有创新者敢于冒险, 但思想开放, 这部分采纳者通过观察创新者是否能从创新中获得利益来决定自己是否采纳。而且, 他们的信息渠道较多, 所以消息灵通, 通常能做出明智的选择, 因此受人尊敬, 容易成为所处社会系统中的意见领袖, 是人们行为的被效仿者和咨询顾问, 会对后期的采纳者有较大影响。因此, 在创新扩散模型的“S”型曲线中, 新产品在创新者和早期采纳者中的扩散对应于曲线的前端, 即“起飞”点之前。早期多数采纳者占34%, 他们深思熟虑, 属于慎重决策者, 他们在创新者和早期采纳者采纳创新之前通常持观望态度, 且在采纳之前会尽量听取各方意见。这部分采纳者本质上属于跟随者, 很少居于意见领袖地位。晚期多数采纳者占34%, 他们对创新通常持怀疑态度, 往往在产品进入成熟期后才购买。他们不主动采纳或接受新产品, 直至创新得到大多数系统成员的认可后才采纳, 且主要是因为大多数人的采纳行为对他们带来一定的压力。新产品在早期大多数采纳者和晚期大多数采纳者中的扩散在创新扩散模型中呈现一个跨度较大的快速上升阶段。最后, 落后者占16%, 他们是最后采纳甚至没有采纳创新的人, 他们思想保守, 与社会系统隔离, 需要更长的时间去适应创新。创新扩散模型的“S”型曲线伴随着部分落后者的采纳达到饱和点。

从上述对5类采纳者的描述和分析可以看出, 创新者和早期采纳者一般在产品引入期和成长期发生采纳行为, 他们更具创新性, 掌握更多关于产品或其他方面的知识和信息, 且他们的采纳行为对后来的采纳者有较大的影响和参考价值。而早期多数采纳者、晚期多数采纳者和落后者通常在产品成熟期及之后的阶段采纳创新, 他们在采纳前通常会寻求创新者和早期采纳者的支持, 或是参考他人的意见。此外, 根据Rogers的观点, 当采纳创新的人数达到系统总人数的10%～25%时, 会达到一个临界值, 随后出现迅速扩散, 在创新扩散模型的“S”型曲线上呈快速上升趋势。这个范围包含了创新者和早期采纳者, 以及小部分早期多数采纳者。

由此可见, 新产品采纳主要取决于创新者和早期采纳者(Dedehayir et al., 2020; Rogers, 1983), 所以一般将这两类采纳者与其他三种类型的采纳者相区分。与前人研究保持一致(Reinhardt & Gurtner, 2015; Wang et al., 2008), 在本文中, 我们也将创新者和早期采纳者统称为“早期采纳者”, 其余三类采纳者则被称为“晚期采纳者”。在此分类基础上, 我们进一步探究了早期采纳者与晚期采纳者之间存在哪些特征差异, 以及这些不同的特征如何影响他们的新产品采纳决策。

2.2 不同类型采纳者特征

早期关于消费者新产品采纳影响因素的研究, 大多着眼于消费者创新(Consumer Innovativeness)进行探索。例如, Midgley和Dowling (1978)提出消费者创新是影响消费者创新采纳行为的关键变量。进一步地, 研究发现具有高创新性的消费者对新产品感知到较低的复杂性以及更强的可观察性(Hoffmann & Broekhuizen, 2010), 从而促进消费者摒弃以往的消费模式, 进而倾向于选择新产品(Steenkamp et al., 1999)。根据Rogers对创新扩散模型的解释, 创新者是第一批接受新产品的人之一(Rogers, 1983), 而且相较于其他类型的采纳者, 这类消费者一般具有很强的创新能力和冒险精神, 对产品失败的容忍度较高, 对新产品持更加积极的态度, 因此表现更多的新产品采纳行为(Im et al., 2003)。鉴于此, 本文将创新性作为区分早期采纳者与晚期采纳者的一个重要维度。其中, 早期采纳者具有更高的创新性, 倾向于更早采纳新产品; 而晚期采纳者具有较低的创新性, 较晚采纳新产品。

如上所述, 早期关于新产品采纳影响因素的研究多围绕消费者创新性展开, 但是, 消费者创新性并不能全面解释消费者的新产品采纳行为。基于新产品采纳者发展模型, 消费者的新产品采纳过程可被分为5个阶段：了解阶段、兴趣阶段、评估阶段、试验阶段和采纳阶段。显而易见, 消费者首先需要对新产品的属性进行了解, 并理解其能给自身带来的利益, 才有可能对新产品产生兴趣, 进而引发后续的采纳行为。后续研究进一步证明了消费者对新产品的理解程度在其采纳过程中的重要作用, 是影响消费者新产品采纳决策的决定性因素之一。例如, 已有研究表明, 消费者在接受创新产品之前需要花费一定的学习成本, 需要付出较大的认知努力来理解新产品, 如果消费者难以理解和评估产品利益, 就会感知到高度的不确定性, 进而倾向于拒绝新产品(Ackermann et al., 2018; Gourville, 2006; Mugge & Dahl, 2013; Nguyen & Joo, 2019; Rindova & Petkova, 2007)。从新产品开发实践的角度可以发现, 随着新产品在市场上日益成熟, 消费者发展了必要的知识, 进而提高消费者对新产品的理解, 最终增加他们购买新产品的可能性。这也解释了产品理解对消费者新产品采纳的重要作用。如前所述, 早期采纳者具有更高的创新性, 因此在面对创新产品时, 早期采纳者比晚期采纳者更有知识和更多参与(Goldsmith & Newell, 1997), 致使他们能够更加主动地去搜集有关新产品的各种信息资料, 并善于利用广泛的信息来源去了解新产品, 因而感知到更高的产品理解和更低的不确定性。而对于晚期采纳者而言则恰好相反, 即这类采纳者思想相对保守, 并拘泥于传统的消费模式, 一般需要较长时间去了解新产品, 所以晚期采纳者较高的不确定性和较低的产品理解促使他们更晚采纳新产品。因此, 本文提炼出了区分早期采纳者与晚期采纳者的第二个特征维度：产品理解。具体而言, 早期采纳者对新产品有更高的产品理解, 这减少了他们所需付出的认知努力并加快其采纳新产品; 而晚期采纳者对新产品有较低的产品理解, 他们需要花费更多的时间和认知努力来了解新产品。

创新能力和人际交往被广泛认为是划分采纳者类别的主要因素(Cestre & Darmon, 1998; Lai, 1991)。显然, 上述的消费者创新性和产品理解主要体现了消费者的创新能力, 更多被用于解释早期采纳者的新产品采纳行为。那么, 人际交往如何与采纳者类型相联系呢？回顾以往文献, 发现与之相关的研究多关注晚期采纳者的新产品采纳影响因素。这股研究最早可追溯到Bass (1969)提出的Bass模型, 该模型指出：在每个时间点, 新采纳者加入市场的原因有两种, 即外部影响以及内部市场影响。Bass模型中阐述的外部影响如广告等, 而其中的内部市场影响, 则是由社会系统中采纳者和潜在采纳者之间的互动所产生的, 即人际交往产生的社会影响, 被用来解释晚期采纳者的新产品采纳行为(Langley et al., 2012; Peres et al., 2010)。研究发现早期采纳者在自身采纳新产品后能够通过“社会证明”或口碑效应等来推动更多人的采纳(Cialdini, 2001), 因此在社会传染方面发挥至关重要的作用(Hu & van den Bulte, 2014), 他们通常作为“意见领袖” (Rogers, 2003), 对信息社会影响的敏感性较低(Zhang et al., 2018), 不容易受到他人行为的影响, 但是其采纳决策和行为对其他消费者却具有广泛而深远的影响(Iyengar et al., 2011)。相反, 对于潜在采纳者而言, 他们常常会受到社会网络中意见领袖的强烈影响(Marchand et al., 2017)。在这一过程中, 社会影响增加了潜在采纳者的从众性, 并帮助他们降低了感知风险(Iyengar et al., 2015)。据此, 本文选择用消费者受社会影响的程度, 即易感性来区分早期采纳者与晚期采纳者。其中, 早期采纳者易感性低, 更有可能影响他人; 而晚期采纳者易感性高, 其采纳行为更易受他人影响。

综上, 消费者的创新性、产品理解和易感性三个因素总体上能够解释不同时期采纳者的新产品采纳行为, 且基本能够概括以往对消费者新产品采纳影响因素的研究。因此, 本文将这三个因素作为区分早期采纳者和晚期采纳者的三个维度, 并建立了如图1所示框架。如图1所示, 早期采纳者具有高创新性、高产品理解和低易感性, 而晚期采纳者具有低创新性、低产品理解和高易感性。在以往研究中, 对于早期采纳者的采纳行为, 学者们主要从消费者的高创新性和高产品理解两个维度进行分析(Im et al., 2007; Reinhardt & Gurtner, 2015; Wang et al., 2008), 对于晚期采纳者则重点从消费者的高易感性维度进行探究(Hu & van den Bulte, 2014; Xiao et al., 2018)。

图1 不同类型新产品采纳者的特征

3 消费者新产品采纳行为的影响因素

如前所述, 早期采纳者和晚期采纳者在创新性、产品理解和易感性三个特征维度下分别有不同的表现, 这也导致以往学术研究的侧重点会有所不同。在探索早期采纳者的特征时, 前人研究重点揭示了他们的高创新性和高产品理解; 而在分析晚期采纳者时, 研究更多关注了其高易感性, 这方面的研究往往结合社会影响和社会传染理论加以阐释。因此, 本文分别从创新性、产品理解和易感性三个维度来分析新产品早期与晚期采纳者的不同采纳行为, 并结合已有研究对企业提出具有针对性的营销建议。

3.1 消费者视角下创新性的影响因素

在早期研究, 学者们主要从消费者创新性的角度来解释其新产品采纳行为。具体表现为以下三方面的研究。

最初, 研究者们从消费者的人口统计因素着眼, 考察了消费者人口统计因素与消费者创新性间的关系(陈文沛等, 2010; 常鹏飞, 2016; Gatignon & Robertson, 1985; Im et al., 2003; Im et al., 2007; Vapa-Tankosić et al., 2020), 并证明了消费者创新与新产品采纳之间具有正向关系。例如, Im等人(2007)的研究发现, 较年轻和受教育程度较高的消费者通常具有较高的固有消费者创新(Innate Consumer Innovativeness, ICI), 而较高的消费者创新促使消费者倾向于更快地接受市场创新, 并采纳更多数量的新产品(Im et al., 2003)。另外, 也有研究探讨了收入这一人口统计因素对新产品采纳的影响, 发现较高收入的消费者表现更高水平的采纳行为(Gatignon & Robertson, 1985; Im et al., 2007)。

正如上述研究所揭示的, 消费者自身固有的创新性会影响新产品采纳, 不同创新性的消费者在新产品采纳方面存在显著差异。所以, 随后的研究提出了消费者创新的概念, 并将其作为消费者的一种心理特征纳入创新性与新产品采纳研究体系。Midgley和Dowling (1978)是首次正式提出消费者创新性的概念并研究其与新产品采纳之间关系的学者。他们将消费者创新性界定为是消费者购买新颖产品的潜在倾向, 是消费者的一种心理特征(Midgley & Dowling, 1978)。这一创新能力的存在促使消费者摒弃以前的选择或消费模式, 转而购买新的产品和品牌(Steenkamp et al., 1999), 且创新能力高的消费者通常对新产品感知到较低的复杂性和较大的可观察性(Hoffmann & Broekhuizen, 2010), 从而加快其采纳新产品的速度(陈文沛等, 2010; 周蝶, 2014)。之后, 学者Im等(2007)引入了“替代创新” (Vicarious Innovativeness)的概念, 并从社会学习的角度考察了创新性对消费者新产品采纳行为的影响。替代创新指消费者通过个人或非个人交流来体验和学习新产品的过程, 虽然替代创新本身并不表示消费者的创新性, 但具有较高替代创新特征的消费者会积极参与新产品的人际互动和信息收集活动, 最终增加其采纳新产品的可能性(Chao & Reid, 2016; Hirschman, 1980; Midgley & Dowling, 1978)。总而言之, 无论是消费者创新还是替代创新, 都可被视为是消费者的创新特质, 而这样的创新特质与新产品采纳行为有着积极的联系, 既提高了消费者采纳新产品的可能性, 也加快了新产品采纳的速度。鉴于此, 消费者的创新特质常被用于解释早期采纳者的新产品采纳行为。此外, 研究还发现, 随着消费者创新能力的提高, 他们对新创品牌产品的评价要比对品牌延伸产品的评价更加积极(Klink & Athaide, 2010; Martínez & Pina, 2010; Völckner & Sattler, 2006), 究其原因, 是因为较高的创新能力使消费者对新产品有较高的满意度和较低的风险感知(Cowart et al., 2008)。相较于品牌延伸产品, 新创品牌产品更大的新颖性会激发高创新特质消费者的“求新”行为(Klink & Athaide, 2010), 进而提高他们对新产品的评价。因此, 当新创品牌推出新产品时, 可考虑将营销对象首先瞄准具有高创新性的消费者(Lemmerer & Menrad, 2019), 再逐步向其他消费者市场扩散。

后期为能更加深入透彻地分析创新性对消费者就不同新产品的偏好和采纳的影响, 学者们从不同的消费者创新类别出发进行了研究(Brown & Venkatesh, 2005; Foxall et al., 1998; Hirschman, 1984; Huffman et al., 2000; Roehrich, 1994, 2004; Rogers, 2003; Tian et al., 2001; Tian & McKenzie, 2001; Venkatraman, 1991; Venkatraman & Price, 1990)。学者Vandecasteele和Geuens (2010)整合前人研究, 将消费者创新的动机划分为功能性、享乐性、社会性和认知性4种, 并开发了包含以上4个维度的消费者创新动机量表(Motivated Consumer Innovativeness, MCI)用以测量消费者采纳新产品的创新动机, 并表明该量表比其他单维消费者创新量表能更准确地预测消费者的创新意图。他们认为, 功能性创新消费者购买创新产品的目的是能够更加高质高效地完成自己的任务目标; 享乐性创新消费者购买创新产品是为了体验兴奋、快乐和满足感; 社会性创新消费者选择创新产品是为了表达个性, 同时使自己能够向他人展示自己的地位和成功等, 学者Arnould (1989)以及Fisher和Price (1992)的研究发现, 社会奖励和社会分化都可以刺激新产品的采纳; 而认知性创新消费者通过对新产品的选择来不断探索、扩展自己的认知领域。鉴于消费者创新的动机差异, 企业在与有着不同创新动机的消费者进行沟通的过程中, 应该以激发他们的特定创新动机和能力为目标, 根据创新所能满足的需求或相对优势对不同类型新产品选择最有效的定位(Du et al., 2021; Vandecasteele & Geuens, 2010)。例如, 与享乐性创新消费者的交流应该集中于对获得创新乐趣的强调, 将营销更多地与体验营销、娱乐、创意电视广告等相联系; 而店内产品演示或电视广告等可用于接触功能性或认知性创新消费者。

总的来看, 从创新性视角对新产品采纳的探究已经有了丰富的研究成果, 但在某些层面, 研究结论并不统一。例如, 虽然众多研究表明消费者的年龄与消费者的新产品采纳之间具有显著的负向关系(Im et al., 2003; Im et al., 2007; Steenkamp et al., 1999), 但是Wang等人(2008)的研究却发现年龄并不影响消费者新产品采纳; 类似地, Vandecasteele和Geuens (2010)的研究也表明, 年龄和性别不影响消费者的功能创新, 但在其他三种类型的创新层面, 年轻消费者和男性消费者要比老年消费者和女性消费者表现更高水平的创新性; Hinz等人(2014)则发现性别并不影响消费者的产品采纳意愿等。未来研究可以试图探索出现这种不一致结论的原因和可能的调节变量。其次, 在对这一领域文献的梳理过程中, 我们发现相关研究中运用的理论较为分散, 并未形成一个完整的理论体系, 后续研究可以尝试从理论整合的角度加以思考完善。此外, 从创新性视角探讨消费者新产品采纳的研究集中分析了消费者与生俱来的创新能力, 即消费者的创新特质对其新产品采纳行为决策的影响。但是, 人们的创新性是可以经由后天的培养训练获得的。因此, 从外部培养获得的创新能力如何影响消费者新产品采纳, 以及如何提升消费者后天的创新性也可以作为未来的一个研究切入点。后续可以在这一方面进行补充和完善, 以期拓宽创新性与新产品采纳之间的研究。

3.2 消费者视角下产品理解的影响因素

显然, 并非所有的新产品早期采纳都源于消费者的高创新性。部分消费者并非创新消费者, 但因为他们对新产品概念及产品利益具有较高的理解, 因而也可能在早期就采纳新产品。鉴于此, 有大量学者进一步从消费者对新产品理解的视角探索了消费者的新产品采纳。这一领域的研究大体也可分为三类：新产品创新特征与产品理解、新产品创新程度与产品理解、新产品理解认知策略。下文将对这三方面的研究进行详细梳理和阐述。

许多新产品采纳模型将产品创新的五大特征, 即相对优势(Relative Advantage)、复杂性(Complexity)、兼容性(Compatibility)、可观察性(Observability)、可试验性(Trialability) (Rogers & Shoemaker, 1971; Rogers, 1983)作为影响新产品市场渗透的关键因素(Kim & Nam, 2004; Kumar et al., 2020; Lai, 1991; Parry et al., 2011; Parthasarathy & Forlani, 2010)。其中, 相对优势指新产品被认为比原有产品好, 能给消费者带来额外的独特性价值; 复杂性指新产品能够被消费者理解和掌握的难易程度; 兼容性指新产品与消费者行为观念相匹配的程度; 可观察性反映了新产品展示的直观程度; 可试验性表示在新产品正式发布前消费者能否体验新产品。有研究表明, 早期采纳者更加看重新产品的相对优势和兼容性, 因而将新产品的这两大特征视为其决策的重要参考标准(Cestre & Darmon, 1998), 新产品的相对优势和兼容性正向影响消费者的新产品采纳(An et al., 2021; Cestre & Darmon, 1998; Hsiao, 2017; Kim & Nam, 2004; Taylor & Todd, 1995; Tornatzky & Klein, 1982)。由于新产品具有的一大明显特征是其风险性, 所以风险性也被认为是影响消费者新产品采纳的一个重要因素(董伶俐, 马来坤, 2018; 董晓舟, 2020; 黄燕玲, 2019; Ostlund, 1974; Parthasarathy & Forlani, 2010)。Cestre和Darmon (1998)的研究同样表明, 对于晚期采纳者而言, 新产品的复杂性和风险性是影响其新产品采纳的关键因素。Rogers (1983)的研究证明消费者对新产品的复杂性感知负向影响新产品采纳。不难发现, 对新产品这些属性的考量和担忧会引致消费者的高度不确定性感知, 进而影响其新产品采纳(Joachim et al., 2018; Zhang et al., 2021)。那么, 消费者面对新产品时的不确定性感知究竟来源于哪里？众所周知, 与现有产品相比, 新产品通过采纳新的技术原理、新的设计构思, 使产品原理、结构、材质、工艺、功能和形式等发生了一定的改变, 这势必导致新产品与现有产品之间出现差异和不一致。但是, 消费者通常又缺乏与新产品及其产品品类相关的专业知识(Morvinski et al., 2017), 而消费者知识是影响新产品采纳的一个重要解释变量( Moorman et al., 2004; Yuan & Wang, 2016)。已有研究显示, 消费者先验知识影响消费者对新产品的理解(Gatignon & Robertson, 1985; Holak, 1988; Rogers, 1983), 进而影响消费者感知到的产品净效用(Net Benefits), 即影响产品相对优势(Rogers, 1983)和风险感知(Bauer, 1960; Ostlund, 1974; Ram & Sheth, 1989), 消费者知识程度越高, 其新产品采纳意愿越强, 反之, 则新产品采纳意愿越低(Moorman et al., 2004)。所以, 不难发现, 消费者面对新产品时伴随的高度不确定性感知其实来源于缺乏能够帮助他们理解新产品的相应知识, 消费者对新产品的理解受阻, 最终影响他们的新产品评价与采纳(Noseworthy et al., 2018)。

基于消费者对新产品的感知创新程度, 新产品被划分为突破式新产品(Really Rew Products, RNPs)和渐进式新产品(Incrementally New Products, INPs) (罗勇, 2013; Hasler et al., 2017; Hoeffler, 2003; Kim et al., 2015; Moreau et al., 2001)。具体来说, 突破式新产品被定义为允许消费者做他们以前从未做过的事情的产品(Iacobucci & Hoeffler, 2016), 它创建了一个新的产品类别(Dahl & Hoeffler, 2004; Gregan-Paxton & John, 1997), 需要消费者建立一种新的行为模式才能获得产品带来的利益(Lehmann, 1997; Rogers, 1983; Rogers & Shoemaker, 1971; Urban et al., 1996)。渐进式新产品则被定义为是一种建立在既定产品基础上的产品(Ho-Dac et al., 2020; Robertson, 1971), 它对消费者现有消费模式的破坏力很小(Lai, 1991), 消费者能够通过相同或相关领域的知识、经验获得该产品的知识(Dahl & Hoeffler, 2004; Hoeffler, 2003)。消费者对不同创新程度新产品的理解程度存在差异, 即由于渐进式新产品的创新程度较低, 与消费者熟悉的现有产品和消费习惯相近, 更容易被消费者理解(Zhao et al., 2009)。但是因为突破式新产品代表一种颠覆性创新, 极大地改变消费者的行为和消费模式, 使得消费者对突破式新产品属性与利益之间的联系缺乏理解(Alexander et al., 2008; Mugge & Dahl, 2013; Xiao et al., 2018), 因此消费者不愿采纳突破式新产品, 甚至还会形成对突破式新产品的抵制(Gourville, 2006; Rindova & Petkova, 2007)。总体来看, 学者们普遍认为, 相较于突破式新产品, 因为消费者对渐进式新产品具有更高程度的产品理解, 所以消费者对渐进式新产品的采纳意愿要比突破式新产品更高(Alexander et al., 2008; Castaño et al., 2008; Gourville, 2006; Hoeffler, 2003; Mukherjee & Hoyer, 2001)。然而, 并非所有的突破式创新都会引发消费者的消极反应, 感知产品创新也可以提高消费者购买意向(董晓舟, 2020)。例如, Ma等人(2015)的研究就发现, 产品创新位点差异导致消费者对突破式新产品采纳行为的不同。具体而言, 与核心部件的突破式创新相比, 外围部件的突破式创新会导致更高的新产品采纳意愿(Ma et al., 2015)。这是因为外围创新位点的突破式创新不仅降低了消费者的心理图示不一致和风险感知, 而且还会增加消费者对产品利益的理解和感知使用灵活性。但是, 在产品采纳的后期, 由于消费者积累掌握了更多与新产品相关的知识, 外围创新位点就可能逐渐失去它的优势, 从而导致消费者转而偏好核心创新位点的新产品。

基于产品理解影响消费者新产品采纳这一观点, 后期出现了大量从提高消费者新产品理解的角度来探讨新产品采纳的研究。以往研究重点关注了心理模拟(Mental Simulation)和类比(Analogies)这两种加快消费者新产品理解的认知策略。心理模拟被定义为对某事件或一系列事件的模仿心理表征(Taylor et al, 1998; Taylor & Schneider, 1989)。消费者通过心理模拟往往会形成“某些产品相关行为及其后果的视觉图像”和“间接体验产品使用的自我相关后果” (Walker & Olson, 1997), 心理模拟被视为是对新产品的代理体验(Dahl & Hoeffler, 2004; Feiereisen et al., 2013; Hoeffler, 2003; Nielsen et al., 2018), 因此恰当的心理模拟可以帮助消费者理解新产品。而类比指人们将自己熟悉领域的现有知识映射迁移到其他陌生的未知领域(Shapiro et al., 2009)。和心理模拟一样, 类比也被证明能够帮助消费者理解新产品利益(Gregan- Paxton & John, 1997; Hoeffler, 2003; Kuijken et al., 2017; Zhao et al., 2009)。研究发现类比更有助于消费者增加对渐进式新产品的理解(Hoeffler, 2003; van den Hende et al., 2008), 但当产品为突破式创新时, 消费者因为很难对新产品进行归类, 所以导致对突破式新产品的理解受阻, 从而产生负面评价(Hoeffler, 2003; Noseworthy & Trudel, 2011; Rindova & Petkova, 2007; Roehm & Sternthal, 2001), 此时, 为消费者提供类别线索被验证能有效提高消费者对突破式创新的理解(Ackermann et al., 2018; Kuijken et al., 2017; Moreau et al., 2001; Mugge & Dahl, 2013)。上述提及的类别线索可以是文本线索, 也可以是视觉线索(Hasan et al., 2017; Yamauchi & Markman, 2000), 研究发现文本线索的使用要比视觉线索更能增强消费者对新产品的理解, 并诱发更加积极的态度(Feiereisen et al., 2013)。

虽然心理模拟和类比都被证明能帮助消费者理解新产品, 但是通过文献梳理, 我们发现学者们更加侧重于探究心理模拟这一认知策略。心理模拟可划分为过程模拟(Process Simulation)和结果模拟(Outcome Simulation)两种类型(Castaño et al, 2008), 过程模拟侧重于实现目标的各个步骤过程, 而结果模拟侧重于实现目标的理想结果(Pham & Taylor, 1999)。有研究表明, 当时间距离越远, 即新产品采纳时间距离现在较长时, 结果模拟的沟通策略在减少产品性能不确定性、增强消费者积极情绪和行为意向方面更有效; 而当时间距离越近, 过程模拟的沟通策略则能更好地降低消费者的转换成本和情感不确定性, 从而增强其采纳行为意向(Castaño et al, 2008)。也有研究将心理模拟区分为视觉心理模拟(Visual Mental Simulation)和言语心理模拟(Verbal Mental Simulation) (Feiereisen et al., 2013), 并指出这两种不同类型的心理模拟对消费者新产品理解和态度的影响受新产品类型的调节。具体来讲, 当新产品为实用品时, 运用言语心理模拟比视觉心理模拟带来消费者更高的产品理解和更积极的产品态度; 就享乐型新产品而言, 结果刚好相反, 即视觉心理模拟引致更高的产品理解, 并激发更积极的产品态度。大量研究表明, 心理模拟其实是消费者运用不同的认知加工方式, 如可视化(Visualization) (Dahl & Hoeffler, 2004; Zhao et al., 2009)、叙事传输(Narrative Transportation) (Bertele et al., 2020; Nielsen et al., 2018; Schweitzer & van den Hende, 2017; van den Hende et al., 2008)、游戏化信息呈现(Gamified Information Presentation) (Müller-Stewens et al., 2017)等来提高对新产品的理解和评价。其中, 可视化是指视觉信息在记忆中被呈现出来的认知加工形式(MacInnis & Price, 1987), 可以分为基于过去行为的记忆聚焦可视化(Memory-Focused Visualization)和基于使用结果的想象聚焦可视化(Imagination-Focused Visualization)两种类型(Herd & Mehta, 2019; Zhao et al., 2009), 这两种可视化方式分别通过降低认知努力和学习成本, 以及提高价值感知和产品评价帮助消费者进行新产品理解。另外, 也有研究发现, 与自我相关的可视化会导致对渐进式新产品更积极的评价, 而与他人相关的可视化则会提高对突破式新产品的评价(Dahl & Hoeffler, 2004)。叙事传输是指人们沉浸在叙事中, 即人们在故事中“迷失”的程度, 他们陷入人物和事件中, 以至于感觉自己就像在叙事中一样(Green & Brock, 2000; Nielsen et al., 2018)。进行叙事传输的方法包括向消费者展示短篇小说或广告叙事(Escalas, 2004; Green & Brock, 2000; Nielsen & Escalas, 2010; Wang & Calder, 2006)、以故事形式对新产品概念进行描述等(Schweitzer & van den Hende, 2017; van den Hende et al. 2012)。研究发现, 当消费者被指导以主人公角度进行叙事时, 会产生更多传输和积极产品评价(Schweitzer & van den Hende, 2017)。而游戏化信息呈现是指以游戏的形式传递关于产品创新的信息(Müller-Stewens et al., 2017), 它的关键特征是信息-游戏集成, 即允许消费者在积极参与信息呈现时体验新的产品特征的游戏。游戏化信息呈现激发了消费者对创新的好奇心, 同时增加了信息呈现时的感知生动性, 也被认为是提高消费者的创新产品理解、促进新产品采纳的有效方式(Müller-Stewens et al., 2017)。

上文从产品理解视角梳理了影响消费者新产品采纳的因素, 我们可以发现, 这一领域的新产品采纳研究成果对于企业的营销实践具有丰富的借鉴意义。首先, 随着顾客导向观点的兴起, 消费者不仅是市场信息和产品价值的接收者, 更是市场信息的传播者以及产品价值的创造者。由于早期采纳者比晚期采纳者具有更多的产品专业知识和更高的产品理解, 他们更倾向于采纳新产品。因此, 企业应重点瞄准这部分消费者, 在新产品开发的早期阶段就加强与他们的密切合作, 以了解消费者的需求(Eng & Quaia, 2009)。其次, 因为有效沟通和顾客教育可以帮助消费者建立信任和承诺(Eng & Quaia, 2009), 减少消费者的感知风险和不确定性, 加强企业与消费者的联系, 最终增加新产品的市场接受度, 所以在新产品发布前, 企业可以利用信息传播与顾客教育等手段为消费者创造产品意识(Easingwood & Harrington, 2002; Marchand et al., 2017), 或是通过拟人化沟通的方式(董伶俐, 马来坤, 2018; 黄燕玲, 2019; 马宇泽等, 2017)提高他们对新产品的理解程度。常用的顾客教育方式包括预先向顾客介绍新产品、培训顾客等(Athaide et al., 1996)。另外, 因为消费者对新产品理解程度的差异主要源于新产品造成的消费者认知图式不一致, 所以企业应该尽力促进消费者建立与新产品的心理连接(Troye & Supphellen, 2012), 以期能够帮助消费者顺利地解决这种不一致, 进而提升对新产品的理解, 最终提高对新产品的评价和购买意向(Schweitzer & van Den Hende, 2017)。众多研究证明心理模拟、类比等可以有效地解决这种不一致, 所以在新产品与消费者的沟通阶段, 企业可以鼓励消费者对新产品进行心理模拟、类比等, 从而增强消费者的产品理解、促进采纳。值得一提的是, 虽然企业可以通过心理模拟和类比等方式提升消费者的新产品理解, 但是, 无论是心理模拟还是类比, 都是从消费者第一视角进行的。当前, 随着网络直播的不断兴起, 主播通常会在直播过程中展示和使用新产品, 并实时给消费者提供自己的评价, 以此来帮助消费者加快对新产品的理解。这不仅为企业在制定新产品营销策略时带来启示, 也为研究消费者的新产品理解和采纳提供了新的视角, 未来可以从这个角度进行深入探讨。最后, 因为新产品定位(功能定位vs. 享乐定位)影响消费者的新产品采纳(Noseworthy & Trudel, 2011), 所以企业根据新产品的创新特点以及顾客的技术优势对新产品进行合适的定位, 可以提高新产品的成功率(Cooper, 1999; Hultink & Schoormans, 1995)。

3.3 消费者视角下易感性的影响因素

在消费者新产品采纳领域, 早期研究更多地解释了个体独立于他人的采纳行为。但不可否认的是, 每个人的行为都或多或少受到他人的影响, 这一影响可能通过个体有意地模仿他人产生, 也可能是在个体无意识的情形下发生作用。无论是有意还是无意, 只要一个人的消费决策受他人影响, 学者们就将其归为社会影响的范畴(Sridhar et al., 2012)。正如新产品采纳领域的以往研究所揭示的, 个体采纳创新主要由两种影响驱动, 一种是以企业为基础的外生影响, 另一种是内生的社会影响(Mayzlin, 2006; Peres et al., 2010)。后者源于社会系统中的同伴互动, 是一种社会影响, 有大量研究探讨了这种社会影响对消费者新产品采纳的影响, 即探析了新产品采纳过程中消费者的易感性。回顾以往有关易感性与新产品采纳的研究可以发现, 相关研究可以分为三股分支, 分别是对意见领袖(Opinion Leader)的研究、新产品采纳过程中消费者的易感性与新产品扩散时间的关系研究以及口碑、网络外部性和社会信号等具体的易感性影响路径与消费者新产品采纳研究。接下来, 本文将对各股分支进行梳理。

早期采纳者通常更有影响力, 即具有低易感性, 他们作为意见领袖发挥的社会影响最有效(Abrams et al., 1990; Festinger, 1954)。尤其是对于具有高易感性、低创新性和低产品理解的晚期消费者而言, 他们的新产品采纳决策很大程度上受已采纳同伴或意见领袖的影响。所以, 早期采纳者作为意见领袖对其他消费者的采纳行为有显著影响, 是新产品扩散成功的关键群体(Lee et al., 2017; Rogers, 1983)。研究还发现, 这些消费者的社会地位越高, 则新产品采纳时间越早, 对他人的影响也越大(Iyengar et al., 2011)。这不仅是因为拥有高社会地位的早期采纳者与更多的个体相关联, 而且还是因为早期采纳者作为意见领袖在与其他个体的社会关系中发挥了更大的影响力(Hu & van den Bulte, 2014; Simkins & Allen, 2020)。同时, 市场上也存在部分抗拒创新的意见领袖, 他们通过对新产品负面口碑的传播, 降低了消费者采纳创新的意愿, 且抗拒领袖的规模、知名度、专业度等越高, 该影响越大(董良, 2020)。由于早期采纳者的低易感性和晚期采纳者的高易感性, 社会影响很容易在这两个群体间发生, 所以企业可以利用这一点来刺激消费者采纳。如企业可以在社交网站上开展更多的营销活动收集关于用户社会互动和社会关系的详细信息(Hinz et al., 2014), 帮助企业识别并锁定那些有影响力的消费者, 从而助力消费者的新产品采纳(Bampo et al., 2008; Hinz et al., 2011)。但目前研究发现, 只有定向咨询网络才能清晰有效地识别有影响力的消费者、判断意见领袖, 而友谊网络和无定向咨询网络在意见领袖识别方面的效力很低(Hinz et al., 2014)。另外, 鉴于早期采纳者作为消费发起人或意见领袖可以通过口碑影响市场对新产品的满意度, 所以企业可以开展种子宣传活动, 通过电子邮件、视频传递或是向博客发送定向信息等方式将新产品的独特信息直接发送给意见领袖, 促进他们试用新产品, 然后鼓励这部分消费者积极发布分享新产品相关信息, 从而拓宽和加速社会影响, 实现消费者的新产品采纳(López & Sicilia, 2013)。

学者Deutsch和Gerard (1955)关于社会影响的研究区分了信息性社会影响和规范性社会影响。消费者依据个人经验去了解产品是缓慢且低效的, 因此为了降低学习成本和不确定性, 消费者会依赖同伴作出产品试用和重复消费的决策(Dulleck & Kerschbamer, 2006), 此时, 社会传染便从信息性和规范性的同伴影响中产生(李智慧等, 2019; 焦媛媛等, 2020; 周密, 2018; Deutsch & Gerard, 1955; Wang et al., 2019)。具体来讲, 信息性社会影响在产品试用中降低风险, 而规范性社会影响在重复购买中增加从众性(Iyengar et al., 2015)。当消费者所在的社交网络中的成员使用某产品时, 他暴露于该产品的频率更高, 因此通过累积暴露效应, 该消费者被传染的可能性更大(Aral, 2011), 且消费者之间的关系会对此过程产生重要影响(Sridhar et al., 2012; Yang et al., 2016)。值得注意的是, 虽然在新产品引进的初始阶段, 社会影响对采纳者发挥积极影响, 且这种影响具有持续性, 但随着市场中新产品扩散的不断深入, 这种积极的累积采纳效应会逐渐衰减(Risselada et al., 2014)。这可能是因为早期新产品采纳者是否持续选择与其满意度相关, 而消费者的满意度也影响他们说服他人采纳该新产品的倾向(Biyalogorsky et al., 2001)。另一方面, 随着时间的推移, 晚期采纳者对新产品有了自己的使用经验和满意度评价, 所以他们的后续采纳决策不再依赖于早期采纳者或是意见领袖, 而是更多地受其主观看法的影响。

从易感性视角对新产品采纳的研究不仅关注了意见领袖的作用、易感性与新产品扩散时间的关系, 还研究了口碑、网络外部性和社会信号等具体的易感性影响路径与消费者新产品采纳之间的关系。在社会影响过程中, 消费者主要依靠人际交流来了解新产品(Gatignon & Robertson, 1985),并将有关产品的知识和主观评论分享传递给他人, 影响潜在采纳者的信息处理和行为(Rogers, 1983)。随着社交媒体的蓬勃发展, 在各种人际交流方式中, 口碑越来越成为消费者最具影响力的信息传递来源之一(Khare et al., 2011), 因此, 口碑沟通也已成为影响新产品成功与否的一个决定性因素(Berger & Schwartz, 2011; Godes & Mayzlin, 2004)。口碑传播产生更高水平的消费者意识和新产品采纳意愿(Gong et al., 2019; López & Sicilia, 2013), 且口碑数量越大, 消费者采纳新产品的速度就越快(Shen & Hahn, 2008)。而且, 依托在线交流极强的便利性和及时性, 用户生成的在线产品评论会影响潜在消费者的购买决策(陶晓波等, 2017; 赵舜尧, 2019; Yin & Liu, 2019), 且影响力要比传统渠道(如面对面口碑)更强(Cheung & Thadani, 2012)。近期的研究就证明了这一点(Marchand et al., 2017)。Marchand等人(2017)研究了两种重要的数字口碑类型：微博和消费者评论, 研究发现, 在新产品发布前, 由于企业可以通过微博迅速将信息推送给接收者, 所以微博数量直接影响早期的新产品扩散; 与之不同, 在新产品推出之后, 消费者有了更多体验、参与新产品的时间和机会, 因此会产生诸多信息丰富的新产品评论, 以供其他消费者在决策时使用, 所以此时消费者评论发挥重要影响。其中消费者评论的效价是一个关键因素, 它提供了关于新产品的重要信号, 能够帮助潜在采纳者进行快速评估。研究证明, 满意的消费者更加倾向于参与积极的人际交流, 与之相反, 如果消费者对创新产品的满意度越低, 他们则越容易产生负面的口碑传播(Parthasarathy & Forlani, 2010), 甚至抵制新产品(Besharat, 2010; Campbell, 1999; Homburg et al., 2005)。因此, 企业想要增加新产品采纳, 可以通过行之有效的措施激励消费者传播积极的口碑(Im et al., 2007)。例如, 在新产品发布时, 企业开展以口碑营销为起点的传播活动会比广告更能提高产品知名度, 产生更多的口碑传播(López & Sicilia, 2013)。具体而言, 企业可以通过他们自己的数据库、在线社区、社交网站等来建立口碑效应, 以实现社会传染(Sridhar et al., 2012; Thompson et al., 2018; Thompson et al., 2019), 增加新产品采纳。不同于口碑传播, 网络外部性和社会信号也是社会影响的组成部分, 在此种情况下, 消费者通过观察来决定自己的采纳行为(Peres et al., 2010)。网络外部性的存在使得产品效用随消费者采纳的增加而增加(王晓敏, 2018; Rohlfs, 2001), 这可能缓和同伴影响对新产品采纳的作用(Aral, 2011)。而社会信号层面的社会影响表明个体会从他人对创新产品的采纳中推断相关的社会信息(Peres et al., 2010)。例如, 消费者的新产品采纳行为可能会释放社会差异或群体认同信号(Bourdieu, 1984), 这导致信号接收者倾向于遵循理想人群的消费行为(van Den Bulte & Joshi, 2007)。有研究联系趋近回避理论(Approach-Avoidance Theory)探究了社会信号对新产品采纳的影响(Carver et al., 2000)。例如Gray (1994)的研究发现, 如果创新产品代表产品利益、社会群体成员资格等潜在激励因素, 就会诱发消费者的趋近动机和行为激活系统, 从而提高采纳可能性; 但如若采纳创新产品显示的财务风险、社会嘲笑等威胁因素占主导地位, 消费者的行为抑制系统倾向于以回避动机作出反应, 就会降低对新产品的采纳。

整体而言, 本文基于早期采纳者和晚期采纳者的区分, 分别从创新性、产品理解和易感性三个不同视角阐述了影响消费者新产品采纳的因素, 并梳理了相关研究成果。为更加清晰地展现其中的脉络, 图2呈现了新产品采纳研究的整体框架。

4 未来研究展望

通过上文的文献梳理和回顾可以发现, 学者们已经在消费者新产品采纳领域进行了丰富的研究, 并已取得了一定的成果, 但是这一领域的研究仍有很大的拓展和探索空间。因此, 结合创新性、产品理解和易感性三个因素, 本文将在剖析已有研究不足的基础上提炼未来可行的研究方向。

图2 消费者新产品采纳研究的整体框架

第一, 关于创新性与消费者新产品采纳的进一步思考。首先, 通过前文的梳理我们发现, 在探究人口统计因素引起的创新性差异对新产品采纳的影响方面, 有很多不一致的研究结论(Hinz et al., 2014; Im et al., 2003; Im et al., 2007; Vandecasteele & Geuens, 2010; Wang et al., 2008)。因此, 未来研究可以开展进一步的探索, 以求厘清人口统计变量与新产品采纳之间的关系。其次, 随着90后、00后逐渐成为消费的主力军, 在大数据和信息爆炸的时代, 他们接触的知识和信息更多, 对创新的包容性和接受度更强, 这是否会导致之前的研究结果在这些消费群体中发生改变呢？此外, 在共享经济环境下, 由于消费者使用新产品所需承担的风险更低, 这是否会提高消费者对创新的接受度呢？我们认为, 后续研究可以探讨这些问题。

第二, 关于产品理解与消费者新产品采纳的进一步思考。移动互联网、人工智能的迅猛发展, 使得企业将专家系统、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人和人工神经网络等尖端技术应用到新产品开发已成为现实, 未来研究可以探索人工智能技术如何赋能消费者对于新产品的理解。而且, 随着网红、网络主播的出现, 以及短视频的涌现, 各种网络平台上的直播带货也随之兴起。企业在推出新产品时越来越多地选择以直播的形式向消费者进行介绍和营销, 直播间“秒杀”等已成普遍现象。然而, 这不禁引发我们的思考：消费者在直播间的新产品采纳行为是否理性？消费者采纳新产品是因为主播的介绍增加了他们对产品的理解, 还是直播环境引发了消费者的冲动性购买, 亦或是直播间“观众”的从众心理？未来研究可以通过对主播与观众之间的语言等文本定性信息以及消费者消费金额、退款金额、产品评价等定量数据的综合分析来作出更加深入的理解。

第三, 关于易感性与消费者新产品采纳的进一步思考。随着大数据时代的到来, 社交媒体、购物平台等不断发展, 使得个体间的决策越来越相互影响、相互依赖。企业可以通过品牌社群、微博、微信朋友圈等多种形式向消费者展示新产品。虽然这些媒介方式会降低消费者的学习成本, 降低感知风险, 促进新产品采纳, 但是, 消费者从不同类型的媒介接触新产品时, 他们对新产品的态度是否有差异？哪种方式能更有效地提高消费者的新产品采纳？未来研究应该对这些问题予以关注。我们相信, 在这些方面的探讨不仅有助于推进和拓展新产品采纳领域的研究, 而且还具有丰富的管理实践意义。另外, 不同文化背景下的消费者其易感性是否存在差异？我们推测, 个体主义国家消费者的易感性要低于集体主义国家的消费者。未来研究可以检验文化和消费者易感性之间的关系。

整体而言, 在消费者新产品采纳领域, 还留有许多可探索的空间和未来研究机会。希望本文的梳理能够为未来的研究者和管理者提供有意义的参考。

常鹏飞. (2016).(硕士学位论文). 电子科技大学, 成都.

陈文沛, 刘伟, 李忆. (2010). 消费者创新性、消费者特性与新产品采用行为关系的实证研究.,(5), 35–41.

董良. (2020).(硕士学位论文). 北京邮电大学, 北京.

董伶俐, 马来坤. (2018). 拟人化对革新型创新产品消费意愿的影响研究——认知需求的调节作用.,(8), 59–68.

董晓舟. (2020). 感知产品创新为顾客带来灵感还是风险：基于享乐购物动机的调节作用.,(5), 95–104.

黄燕玲. (2019).(硕士学位论文). 广西大学, 南宁.

焦媛媛, 李智慧, 沈志锋. (2020). 社交网络情境下的新产品扩散机理研究：基于同侪影响的产生过程.(5), 105–113.

劳绍才. (2017). 消费者新产品采纳的前置因素研究综述及未来研究展望., (20), 9–11.

李智慧, 沈志锋, 焦媛媛. (2019). 社交支持对早期用户的新产品采纳意愿影响研究——基于同侪影响和感知价值的多重中介效应.,(11), 82–97.

罗勇. (2013).(博士学位论文). 西南交通大学, 西安.

马宇泽, 王琳, 张永强, 屈启兴. (2017). 拟人化沟通对新产品采纳的影响效应研究.,(8), 133–143.

陶晓波, 张欣瑞, 杨建坤, 沈晓岭, 张璋. (2017). 在线评论、感知有用性与新产品扩散的关系研究.(7), 162–171.

王晓敏. (2018).(硕士学位论文). 山西财经大学, 太原.

赵舜尧. (2019).(硕士学位论文). 哈尔滨工程大学.

周蝶. (2014).(硕士学位论文). 西南交通大学, 西安.

周密. (2018).(硕士学位论文). 南开大学, 天津.

Abrams, D., Wetherell, M., Cochrane, S., Hogg, M. A., & Turner, J. C. (1990). Knowing what to think by knowing who you are: Self-categorization and the nature of norm formation, conformity and group polarization.,(2), 97–119.

Ackermann, C.-L., Teichert, T., & Truong, Y. (2018). ‘So, what is it? And do I like it?’ New product categorisation and the formation of consumer implicit attitude.,(9–10), 796–818.

Alexander, D. L., Lynch Jr, J. G., & Wang, Q. (2008). As time goes by: Do cold feet follow warm intentions for really new versus incrementally new products?.,(3), 307–319.

An, D., Ji, S., & Jan, I. U. (2021). Investigating the determinants and barriers of purchase intention of innovative new products.,(2), 740–753.

Andrew, J. P., & Sirkin, H. L. (2003). Innovating for cash.,(9), 76–83.

Aral, S. (2011). Commentary—Identifying social influence: A comment on opinion leadership and social contagion in new product diffusion.,(2), 217–223.

Arnould, E. J. (1989). Toward a broadened theory of preference formation and the diffusion of innovations: Cases from Zinder Province, Niger Republic.,(2), 239–267.

Athaide, G. A., Meyers, P. W., & Wilemon, D. L. (1996). Seller-buyer interactions during the commercialization of technological process innovations.,(5), 406–421.

Bampo, M., Ewing, M. T., Mather, D. R., Stewart, D., & Wallace, M. (2008). The effects of the social structure of digital networks on viral marketing performance.,(3), 273–290.

Bass, F. M. (1969). A new product growth for model consumer durables.,(5), 215–227.

Bauer, R. A. (1960). Consumer behavior as risk taking. In R. S. Hancock (Ed.),(pp. 389–398). Chicago: American Marketing Association.

Berger, J., & Schwartz, E. M. (2011). What drives immediate and ongoing word of mouth?.,(5), 869–880.

Bertele, K., Feiereisen, S., Storey, C., & van Laer, T. (2020). It’s not what you say, it’s the way you say it! Effective message styles for promoting innovative new services.,, 38–49.

Besharat, A. (2010). How co-branding versus brand extensions drive consumers᾽ evaluations of new products: A brand equity approach.,(8), 1240–1249.

Biyalogorsky, E., Gerstner, E., & Libai, B. (2001). Customer referral management: Optimal reward programs.,(1), 82–95.

Bourdieu, P. (1984).. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Brown, S. A., & Venkatesh, V. (2005). Model of adoption of technology in households: A baseline model test and extension incorporating household life cycle.,(3), 399–426.

Campbell, M. C. (1999). Perceptions of price unfairness: Antecedents and consequences.,(2), 187–199.

Carver, C. S., Sutton, S. K., & Scheier, M. F. (2000). Action, emotion, and personality: Emerging conceptual integration.,(6), 741– 751.

Castaño, R., Sujan, M., Kacker, M., & Sujan, H. (2008). Managing consumer uncertainty in the adoption of new products: Temporal distance and mental simulation.,(3), 320–336.

Castellion, G., & Markham, S. K. (2013). Perspective: New product failure rates: Influence of argumentum ad populum and self-interest.,(5), 976–979.

CB insights. (2020).. Retrieved August 22, 2021, from https://www.cbinsights.com/research/ corporate-innovation-product-fails/

Cestre, G., & Darmon, R. Y. (1998). Assessing consumer preferences in the context of new product diffusion.,(2), 123– 135.

Chao, C.-W., & Reid, M. (2016). Does consumer innovativenessinfluence western and eastern customers’ really new productadoption behavior differently?. In Campbell, C., & Ma, J. J. (Eds.).(pp. 690–696). Springer, Cham.

Chao, C.-W., Reid, M., Lai, P.-H., & Reimers, V. (2020). Strategic recommendations for new product adoption in the Chinese market.,(2), 176–188.

Cheung, C. M. K., & Thadani, D. R. (2012). The impact of electronic word-of-mouth communication: A literature analysis and integrative model.,(1), 461–470.

Cialdini, R. B. (2001).(p.262). Boston, MA: Allyn & Bacon.

Cooper, R. G. (1999). From experience: The invisible successfactors in product innovation.,(2), 115–133.

Cowart, K. O., Fox, G. L., & Wilson, A. E. (2008). A structural look at consumer innovativeness and self-congruencein new product purchases.,(12), 1111–1130.

Dahl, D. W., & Hoeffler, S. (2004). Visualizing the self: Exploring the potential benefits and drawbacks for new product evaluation.,(4), 259–267.

Dedehayir, O., Ortt, R. J., Riverola, C., & Miralles, F. (2020). Innovators and early adopters in the diffusion of innovations: A literature review.,(8), 85–115.

Deutsch, M., & Gerard, H. B. (1955). A study of normative and informational social influences upon individual judgement.,(3), 629–636.

Du, C. T., Ngo, T. T., Tran, T. V., & Nguyen, N. B. T. (2021). Consumption value, consumer innovativeness and new product adoption: Empirical evidence from Vietnam.,(3), 1275–1286.

Dulleck, U., & Kerschbamer, R. (2006). On doctors, mechanics, and computer specialists: The economics of credence goods.,(1), 5–42.

Easingwood, C., & Harrington, S. (2002). Launching and re-launching high technology products.,(11), 657–666.

Eng, T.-Y., & Quaia, G. (2009). Strategies for improving new product adoption in uncertain environments: A selective review of the literature.,(3), 275–282.

Escalas, J. E. (2004). Imagine yourself in the product: Mental simulation, narrative transportation, and persuasion.,(2), 37–48.

Feiereisen, S., Wong, V., & Broderick, A. J. (2013). Is a picture always worth a thousand words? The impact of presentation formats in consumers᾽ early evaluations of really new products (RNPs).,(S1), 159–173.

Festinger, L. (1954). A theory of social comparison processes.,(2), 117–140.

Fisher, R. J., & Price, L. L. (1992). An investigation into the social context of early adoption behavior.,(3), 477–486.

Foxall, G. R., Goldsmith, R. E., & Brown, S. (1998).(Vol. 1). Cengage Learning EMEA.

Gatignon, H., & Robertson, T. S. (1985). A propositional inventory for new diffusion research.,(4), 849–867.

Gielens, K., & Steenkamp, J.-B. E. M. (2007). Drivers of consumer acceptance of new packaged goods: An investigation across products and countries.,(2), 97–111.

Godes, D., & Mayzlin, D. (2004). Using online conversations to study word-of-mouth communication.,(4), 545–560.

Goldsmith, R. E., & Newell, S. J. (1997). Innovativeness and price sensitivity: Managerial, theoretical and methodological issues.,(3), 163–174.

Gong, S., Wang, W., & Li, Q. (2019). Marketing communicationin the digital age: Online ads, online WOM and mobile game adoptions.,(3), 382–407.

Gourville, J. T. (2006). Eager sellers and stony buyers: Understanding the psychology of new-product adoption.,(6), 98–106.

Gray, J. A. (1994). Personality dimensions and emotion systems. In P. Ekman & R. J. Davidson (Eds.),(pp. 329–331). New York: Oxford University Press.

Green, M. C., & Brock, T. C. (2000). The role of transportation in the persuasiveness of public narratives.,(5), 701–721.

Gregan-Paxton, J., & John, D. R. (1997). Consumer learning by analogy: A model of internal knowledge transfer.,(3), 266–284.

Hasan, M. R., Lowe, B., & Rahman, M. (2017). Visual cues and innovation adoption among bottom of the pyramid consumers.,(2), 147–157.

Hasler, K., Olfs, H.-W., Omta, O., & Bröring, S. (2017). Drivers for the adoption of different eco-innovation types in the fertilizer sector: A review.,(12), 2216–2237.

Heidenreich, S., & Kraemer, T. (2015). Passive innovation resistance: The curse of innovation? Investigating consequences for innovative consumer behavior.,, 134–151.

Heidenreich, S., & Kraemer, T. (2016). Innovations— doomed to fail? Investigating strategies to overcome passive innovation resistance.,(3), 277–297.

Heidenreich, S., Kraemer, T., & Handrich, M. (2016). Satisfied and unwilling: Exploring cognitive and situational resistance to innovations.,(7), 2440–2447.

Herd, K. B., & Mehta, R. (2019). Head versus heart: The effect of objective versus feelings-based mental imagery on new product creativity.,(1), 36–52.

Hinz, O., Schulze, C., & Takac, C. (2014). New product adoption in social networks: Why direction matters.,(1), 2836–2844.

Hinz, O., Skiera, B., Barrot, C., & Becker, J. U. (2011). Seeding strategies for viral marketing: An empirical comparison.,(6), 55–71.

Hirschman, E. C. (1980). Innovativeness, novelty seeking, and consumer creativity.,(3), 283–295.

Hirschman, E. C. (1984). Experience seeking: A subjectivist perspective of consumption.,(1), 115–136.

Ho-Dac, N. N., Kumar, M., & Slotegraaf, R. J. (2020). Using product development information to spur the adoption of continuous improvement products.,(6), 1156–1173.

Hoeffler, S. (2003). Measuring preferences for really new products.,(4), 406–420.

Hoffmann, A. O., & Broekhuizen, T. L. (2010). Understanding investors᾽ decisions to purchase innovative products: Drivers of adoption timing and range.,(4), 342–355.

Holak, S. L. (1988). Determinants of innovative durables adoption: An empirical study with implications for early product screening.,(1), 50–69.

Homburg, C., Hoyer, W. D., & Koschate, N. (2005). Customers’ reactions to price increases: Do customer satisfaction and perceived motive fairness matter?.,(1), 36–49.

Hsiao, K.-L. (2017). What drives smartwatch adoption intention? Comparing Apple and non-Apple watches.,(1), 186–206.

Huffman, C., Ratneshwar, S., & Mick, D. G. (2000). Consumer goal structures and goal determination processes: An integrative framework. In S. Ratneshwar, D. G. Mick, & C. Huffman (Eds.).(pp. 9–35). Routledge, London.

Hultink, E. J., & Schoormans, J. P. (1995). How to launch a high-tech product successfully: An analysis of marketing managers᾽ strategy choices.,(2), 229–242.

Hu, Y., & van den Bulte, C. (2014). Nonmonotonic status effects in new product adoption.,(4), 509–533.

Iacobucci, D., & Hoeffler, S. (2016). Leveraging social networks to develop radically new products.,(2), 217–223.

Im, S., Bayus, B. L., & Mason, C. H. (2003). An empirical studyof innate consumer innovativeness, personal characteristics, and new-product adoption behavior.,(1), 61–73.

Im, S., Mason, C. H., & Houston, M. B. (2007). Does innate consumer innovativeness relate to new product/service adoption behavior? The intervening role of social learning via vicarious innovativeness.,(1), 63–75.

Iyengar, R., van den Bulte, C., & Lee, J. Y. (2015). Social contagion in new product trial and repeat.,(3), 408–429.

Iyengar, R., van den Bulte, C., & Valente, T. W. (2011). Opinion leadership and social contagion in new product diffusion.,(2), 195–212.

Joachim, V., Spieth, P., & Heidenreich, S. (2018). Active innovation resistance: An empirical study on functional and psychological barriers to innovation adoption in different contexts.,, 95–107.

Khare, A., Labrecque, L. I., & Asare, A. K. (2011). The assimilative and contrastive effects of word-of-mouth volume: An experimental examination of online consumer ratings.,(1), 111–126.

Kim, J. S., Hahn, M., & Yoon, Y. (2015). The moderating role of personal need for structure on the evaluation of incrementally new products versus really new products.,(2), 144–161.

Kim, S.-H., & Nam, S. (2004). Across the threshold: Role of performance and compatibility in innovative new products᾽ market penetration.,(8), 689–699.

Klink, R. R., & Athaide, G. A. (2010). Consumer innovativeness and the use of new versus extended brand names for new products.,(1), 23–32.

Kuijken, B., Gemser, G., & Wijnberg, N. M. (2017). Categorization and willingness to pay for new products: The role of category cues as value anchors.,(6), 757–771.

Kumar, S., Singhal, J., & Singhal, K. (2020). A programmed method for generating new product ideas from an existing product line., https://doi.org/10.1111/ deci.12492.

Lai, A. W. (1991). Consumption situation and product knowledge in the adoption of a new product.,(10), 55–67.

Langley, D. J., Bijmolt, T. H. A., Ortt, J. R., & Pals, N. (2012). Determinants of social contagion during new product adoption.,(4), 623–638.

Lee, Y., Park, M., & Im, S. (2017). Distinguishing online opinion leaders: The mediating effect of consumer innovativeness and online opinion leadership for values and new product adoption behavior.,(2), 1–24.

Lehmann, D. R. (1997, March). A different game: Setting the stage. Paper presented at the meeting of Marketing Science Institute,, Boston, MA.

Lemmerer, A., & Menrad, K. (2019). Acceptance of new food products: Reference prices and psychological moderators of heterogeneous price effects.,(7), 713–733.

López, M., & Sicilia, M. (2013). How WOM marketing contributes to new product adoption: Testing competitive communication strategies.,(7), 1089–1114.

MacInnis, D. J., & Price, L. L. (1987). The role of imagery in information processing: Review and extensions.,(4), 473–491.

Marchand, A., Hennig-Thurau, T., & Wiertz, C. (2017). Not all digital word of mouth is created equal: Understanding the respective impact of consumer reviews and microblogs on new product success.,(2), 336–354.

Martínez, E., & Pina, J. M. (2010). Consumer responses to brand extensions: A comprehensive model.,(7–8), 1182–1205.

Mayzlin, D. (2006). Promotional chat on the Internet.,(2), 155–163.

Ma, Z., Gill, T., & Jiang, Y. (2015). Core versus peripheral innovations: The effect of innovation locus on consumer adoption of new products.,(3), 309–324.

Midgley, D. F., & Dowling, G. R. (1978). Innovativeness: The concept and its measurement.,(4), 229–242.

Moorman, C., Diehl, K., Brinberg, D., & Kidwell, B. (2004). Subjective knowledge, search locations, and consumer choice.,(3), 673–680.

Moreau, C. P., Lehmann, D. R., & Markman, A. B. (2001). Entrenched knowledge structures and consumer response to new products.,(1), 14–29.

Morvinski, C., Amir, O., & Muller, E. (2017). “Ten million readers can’t be wrong!, ” or can they? On the role of information about adoption stock in new product trial.,(2), 290–300.

Mugge, R., & Dahl, D. W. (2013). Seeking the ideal level of design newness: Consumer response to radical and incremental product design.,(S1), 34–47.

Mukherjee, A., & Hoyer, W. D. (2001). The effect of novel attributes on product evaluation.,(3), 462–472.

Müller-Stewens, J., Schlager, T., Häubl, G., & Herrmann, A. (2017). Gamified information presentation and consumer adoption of product innovations.,(2), 8–24.

Nguyen, T., & Joo, J. (2019). Digital strikes back: Reading digital clocks decreases new product adoption.,, 103–114.

Nielsen, J. H., & Escalas, J. E. (2010). Easier is not always better: The moderating role of processing type on preference fluency.,(3), 295–305.

Nielsen, J. H., Escalas, J. E., & Hoeffler, S. (2018). Mental simulation and category knowledge affect really new product evaluation through transportation.,(2), 145–158.

Noseworthy, T. J., Murray, K. B., & Di Muro, F. (2018). When two wrongs make a right: Using conjunctive enablers to enhance evaluations for extremely incongruent new products.,(6), 1379–1396.

Noseworthy, T. J., & Trudel, R. (2011). Looks interesting, but what does it do? Evaluation of incongruent product form depends on positioning.,(6), 1008–1019.

Ostlund, L. E. (1974). Perceived innovation attributes as predictors of innovativeness.,(2), 23–29.

Parry, M. E., Cao, Q., & Song, M. (2011). Forecasting new product adoption with probabilistic neural networks.,(s1), 78–88.

Parthasarathy, M., & Forlani, D. (2010). Do satisfied customers bad-mouth innovative products?,(12), 1134–1153.

Peres, R., Muller, E., & Mahajan, V. (2010). Innovation diffusion and new product growth models: A critical review and research directions.,(2), 91–106.

Pham, L. B., & Taylor, S. E. (1999). From thought to action: Effects of process-versus outcome-based mental simulationson performance.,(2), 250–260.

PoisonApple. (2018).. Retrieved August 22, 2021, from http://www. elecfans.com/wearable/610085.html

Ram, S., & Sheth, J. N. (1989). Consumer resistance to innovations: The marketing problem and its solutions.,(2), 5–14.

Reinhardt, R., & Gurtner, S. (2015). Differences between early adopters of disruptive and sustaining innovations.,(1), 137–145.

Rindova, V. P., & Petkova, A. P. (2007). When is a new thing a good thing? Technological change, product form design, and perceptions of value for product innovations.,(2), 217–232.

Risselada, H., Verhoef, P. C., & Bijmolt, T. H. A. (2014). Dynamic effects of social influence and direct marketing on the adoption of high-technology products.,(2), 52–68.

Robertson, T. S. (1971).. Holt McDougal.

Roehm, M. L., & Sternthal, B. (2001). The moderating effect of knowledge and resources on the persuasive impact of analogies.,(2), 257–272.

Roehrich, G. (1994). Innovativités hédoniste et sociale: Proposition d'une échelle de mesure.,(2), 19–42.

Roehrich, G. (2004). Consumer innovativeness: Concepts and measurements.,(6), 671–677.

Rogers, E. M. (1972).. New York: The Free Press.

Rogers, E. M. (1983).. New York: The Free Press.

Rogers, E. M. (2003).. New York: The Free Press.

Rogers, E. M., & Shoemaker, F. F. (1971).. New York: The Free Press.

Rohlfs, J. (2001).. Cambridge, MA: MIT Press.

Schweitzer, F., & van den Hende, E. A. (2017). Drivers and consequences of narrative transportation: Understanding the role of stories and domain-specific skills in improving radically new products.,(1), 101–118.

Shapiro, S., Spence, M. T., & Gregan‐Paxton, J. (2009). Factors affecting the acquisition and transfer of novel attribute relationships to new product categories.,(2), 122–144.

Shen, W., & Hahn, J. (2008, October).. working paper, Purdue University, West Lafayette, IN.

Simkins, T. J., & Allen, B. J. (2020). Illicit to legal: Marijuana as a de-stigmatising product and the role of social acceptability in new product adoption.,(4), 447–468.

Sridhar, K., Bezawada, R., & Trivedi, M. (2012). Investigating the drivers of consumer cross-category learning for new products using multiple data sets.,(4), 668–688.

Steenkamp, J.-B. E., Ter Hofstede, F., & Wedel, M. (1999). A cross-national investigation into the individual and national cultural antecedents of consumer innovativeness.,(2), 55–69.

Taylor, S. E., Pham, L. B., Rivkin, I. D., & Armor, D. A. (1998). Harnessing the imagination: Mental simulation, self-regulation, and coping.,(4), 429–439.

Taylor, S. E., & Schneider, S. K. (1989). Coping and the simulation of events.,(2), 174–194.

Taylor, S., & Todd, P. A. (1995). Understanding information technology usage: A test of competing models.,(2), 144–176.

Thompson, S. A., Kaikati, A. M., & Loveland, J. M. (2018). Do brand communities benefit objectively under-performing products?.,(4), 457–465.

Thompson, S. A., Loveland, J. M., & Loveland, K. E. (2019). The impact of switching costs and brand communities on new product adoption: Served-market tyranny or friendship with benefits.,(2), 140–153.

Tian, K. T., Bearden, W. O., & Hunter, G. L. (2001). Consumers᾽ need for uniqueness: Scale development and validation.,(1), 50–66.

Tian, K. T., & McKenzie, K. (2001). The long-term predictive validity of the consumers’ need for uniqueness scale.,(3), 171–193.

Tornatzky, L. G., & Klein, K. J. (1982). Innovation characteristics and innovation adoption-implementation: A meta-analysis of findings.,(1), 28–45.

Troye, S. V., & Supphellen, M. (2012). Consumer participation in coproduction: “I made it myself” effects on consumers’ sensory perceptions and evaluations of outcome and input product.,(2), 33–46.

Urban, G. L., Weinberg, B. D., & Hauser, J. R. (1996). Premarket forecasting of really-new products.,(1), 47–60.

Vandecasteele, B., & Geuens, M. (2010). Motivated consumer innovativeness: Concept, measurement, and validation.,(4), 308–318.

van den Bulte, C., & Joshi, Y. V. (2007). New product diffusion with influentials and imitators.,(3), 400–421.

van den Hende, E. A., Dahl, D. W., Schoormans, J. P., & Snelders, D. (2012). Narrative transportation in concept tests for really new products: The moderating effect of reader–protagonist similarity.,(S1), 157–170.

van den Hende, E. A., Schoormans, J. P. L., & Snelders, D. (2008). Using narrative transportation to enhance new product comprehension.,, 240.

Vapa-Tankosić, J., Miler-Jerković, V., Jeremić, D., Stanojević, S., & Radović, G. (2020). Investment in research and development and new technological adoption for the sustainable beekeeping sector.,(14), 5825–5841.

Venkatraman, M. P. (1991). The impact of innovativeness and innovation type on adoption.,(1), 51–67.

Venkatraman, M. P., & Price, L. L. (1990). Differentiating between cognitive and sensory innovativeness: Concepts, measurement, and implications.,(4), 293–315.

Völckner, F., & Sattler, H. (2006). Drivers of brand extension success.,(2), 18–34.

Walker, B. A., & Olson, J. C. (1997). The activated self in consumer behavior: A cognitive structure perspective.,, 135–171.

Wang, D., Li, Z., & Xiao, B. (2019). Social influence in first- time and upgrade adoption.,, 100834–100847.

Wang, G., Dou, W., & Zhou, N. (2008). Consumption attitudes and adoption of new consumer products: A contingency approach.,(1/2), 238–254.

Wang, J., & Calder, B. J. (2006). Media transportation and advertising.,(2), 151–162.

Xiao, Y., Zhang, H., & Cervone, D. (2018). Social functions of anger: A competitive mediation model of new product reviews.,(3), 367–388.

Yamauchi, T., & Markman, A. B. (2000). Inference using categories.,(3), 776–795.

Yang, J., Park, J., & Endo, S. (2016). What matters the most? The key factors that lead to a new service adoption.,(6), 680–691.

Yin, C.-Y., & Liu, Y.-Q. (2019).. Paper present at Proceedings of Eighteenth Wuhan International Conference on E-Business, 237–242.

Yuan, H., & Wang, L. (2016). The relationship between consumers᾽ face conscious and new product adoption: The moderation effects of consumer knowledge and product complexity.,. 334.

Zhang, H., Fam, K.-S., Goh, T.-T., & Dai, X. (2018). When are influentials equally influenceable? The strength of strong ties in new product adoption.,, 160–170.

Zhang, W., Chintagunta, P. K., & Kalwani, M. U. (2021). Social media, influencers, and adoption of an eco-friendly product: Field experiment evidence from rural china.,(3), 10–27.

Zhao, M., Hoeffler, S., & Dahl, D. W. (2009). The role of imagination-focused visualization on new product evaluation.,(1), 46–55.

The characteristics of consumers’ new product adoption

ZENG Fue, CHEN Wenbin, HE Qiong

(School of Economics and Management, Wuhan University, Wuhan 430072, China)

Successful new product development is an important factor for enterprise to gain competitive advantages, but the diffusion of most new products often ends in failure because the innovative products are not always accepted by the market. Therefore, the industry and academia have conducted a lot of explorations on the issue of new product adoption. New product adoption refers to the process of innovative products from being designed and manufactured to being recognized and adopted by consumers or potential consumers. A comprehensive literature review shows: using Roger’s innovation diffusion model as the theoretical basis, new product adopters can be divided into early adopters and late adopters according to the differences in adoption time and characteristics of adopters, and they are mainly distinguished from three dimensions: innovativeness, product understanding, and susceptibility. Specifically, early adopters have high innovativeness, high product understanding, and low susceptibility; while late adopters have low innovativeness, low product understanding, and high susceptibility. We also further explore the specific factors influencing consumers’ new products adoption in various dimensions. Future research can be expanded from these three dimensions, combining the deficiencies of existing research, the current environment, and consumption characteristics.

new product adoption, adopter, innovativeness, product understanding, susceptibility

B849: F713.55

2021-09-06

*国家自然科学基金重点项目“移动互联网时代的新产品策略与商业模式创新” (71832010); 国家自然科学基金重大研究计划培育项目“隐私大数据发掘与个性化营销研究” (91646121)。

何琼, E-mail: hunhuncomeon@163.com