[摘 要] 本文通過分析利益內涵，結合電子商務消費購買行為特征，提出以利益為細分變量的利益維度，并在此基礎上構建基于利益的電子商務市場細分模型。利用本文提出的包含16個屬性、33個研究變量的電子商務市場利益屬性觀量表，通過網上采樣對電子商務市場進行細分，驗證該模型的應用過程，研究表明該模型和方法可對電子商務市場消費行為進行有效細分，進而為企業(yè)營銷管理提供新的觀察視角和決策指導。

[關鍵詞] 電子商務市場 利益 細分研究

市場細分是營銷管理決策的基礎，如同傳統營銷，網絡企業(yè)也需要利用市場細分等合理營銷手段，使利益最大化。消費者購買行為指消費者受營銷和環(huán)境刺激產生需求直至最終做出購買決策的整個過程。在網絡經濟中，由于電子商務市場與傳統實體市場存在很多差異，比如技術和購物環(huán)境、實現途徑、支付方式等，導致電子商務消費與傳統消費的購買行為存在較大差異。消費者購買行為的差異，使電子商務市場細分與傳統市場細分也存在差異，本文基于對電子商務消費購買行為的分析和研究，提出針對電子商務市場的細分方法。

一、基于利益的電子商務市場細分

利益包含與產品特征相關的利益和利益鏈兩個層次，綜合了產品的相關特性、消費者心理和行為過程相關因素。研究表明，利益細分是進行市場細分的有效途徑，但在電子商務領域尚未建立一套規(guī)范的細分變量選取標準及細分模型，本文首先從利益的基本內涵入手，結合電子商務的具體特征，確定細分維度。本文從四個維度解析利益。

1.基本要素

產品特征，包括使用價值和相關服務過程。服務具有很強的主觀性，對于電子商務，包括交付地點、網頁設計、網上定購程序的便捷性，付款及交付過程、網絡的安全性等?；诳蛻羝锰卣鞯亩鄻踊袄孢\作機理，特征可能是單一或某種組合，本文用“特征包”概念表示。

2.功能利益和心理利益

作為第二和第三個維度，用于體現各種具體功能和心理滿足特征。功能利益強調商品本身的實體和功能效用，承擔連接產品特征和心理利益的橋梁和催化劑作用；心理利益是功能利益的延伸，體現消費者心理滿足和自我概念增強。

3.情感或價值觀

作為第四個維度，是消費者心理本質的體現，具有對相關心理和行為方式做出判斷的功能。

二、基于利益的電子商務市場細分模型設計

本文在A.Sharma“基于顧客服務的市場細分模型”基礎上，結合消費則行為活動中的利益因素，綜合考慮電子商務市場及用戶網絡行為的特征與差異，提出基于利益的電子商務市場細分模型。

1.細分模型設計

基本假設:電子商務市場不同消費利益族群的消費者，其利益尋求存在顯著差異。

結合利益特性，綜合電子商務及用戶網絡行為特征，本文提出模型架構，如圖。

2.研究變量定義

模型的建立和使用需要研究變量來支持。多元化社會和多樣化的個人需求，使消費者在消費決策時無法以單一因素進行具體描述。本文依據利益內涵和消費者心理，借助A.Sharma觀點，確定相關研究變量。

電子商務消費者追求的利益可歸結為產品特征、功能利益、心理利益及情感或價值觀四種要素，它們的部分或全部組合構成消費者選擇的依據。實際運用中，這些要素需要細分，以便企業(yè)挖掘消費者重視的具體利益組合，制定相應的、可操作的營銷策略。

本文對各變量的操作性定義如下：

定義1:產品特征，包括產品使用價值(內在特征)和外在屬性(外在特征）。

定義2:功能性利益，強調商品自身的實體和功能效用。

定義3:心理利益，功能利益的延伸。商品的購買、展示和使用將傳遞某種符號意義，消費行為也指向通過對符號性產品的使用來增強自我概念。符號效用在網絡消費中尤為重要(Grubb和Grathwohl，1967)。

定義4:情感/價值觀，購買行為發(fā)生時消費者情緒狀態(tài)的改變或其滿足的情感，是產品具有的滿足消費者好奇心、審美、或滿足他們對情感價值追求的能力。情感性利益在于滿足人的情感需求。

研究變量具體見表1。

三、研究應用及實例分析

1.數據來源及量化

本文數據源于網上采樣。消費利益問卷將各利益屬性細化為33個問項，其中包括部分人口統計變量。采用Likert五級量表衡量，從“非常不同意”、“不同意”、“一般”、“同意”、“非常同意”給予1至5分評估，分值越低表示對該問項的同意/重視程度越低，反之，同意/重視度越高。

采樣共收集到1760份問卷。采用如下原則剔除無效問卷:(1)利益屬性與人口變量存在未填答題數;(2)填答過于集中夸張者;(3)存在奇異值。有效問卷1410份，有效率80.7％。

2.數據分析方法及檢驗

采用SPSS 12.0，對數據進行描述性統計分析、因子分析、聚類分析等分析。

對問卷進行信度和效度檢驗，采用Crombach’s α系數和因子分析測量量表的信度和結構效度，分別為信度0.763(大于0.7)和公共因子累計方差貢獻率64.579%(70%為理想），結果說明該量表具有較高信度，公共因子基本可解釋測量結果，該量表可有效地應用于電子商務市場細分。

3.電子商務購物決策利益取向的因子分析

利用因子分析探討消費者電子商務購物時尋求的利益構成。

以特征值大于1的標準截取數據，進行最大方差旋轉，選取因子載荷大于0.35的變量并根據載荷量的各測量變量進行排序。結果得到14類因子，可解釋方差累計為64.579％，表明這些因子能夠較真實地反映電子商務市場消費者利益的多維構成，見表2。

其中，因子載荷越高，表明該因子包含該變量的信息越多。

4.基于利益因子的電子商務消費聚類分析

利用3.3結論，采用K-mean聚類分析方法，選用歐式距離對樣本進行聚類分析。

數據處理結果得到8個族群。經ANOVA方差分析顯示8個族群的利益尋求有顯著差異，接受本文的基本假設。根據8類細分組群不同利益取向，可分別定義為“高質高效型”、“注重實質型”、“品質及享樂主義”、“謹慎實效型”、“綜合型”、“個性＋理性型”、“傳統型”和“瀏覽享樂型”等，體現了電子商務市場不同消費形態(tài)。

四、結論

本文通過剖析電子商務消費利益的構成，構建基于利益的電子商務市場細分模型。該模型可以揭示不同消費者的電子商務消費需求，營銷人員可據此構建相應圖譜，使決策者對消費者的利益訴求有較系統、宏觀的認識，鎖定目標市場，針對不同細分市場特征采取有針對性的營銷組合策略。

同時，本文以一般性產品市場為基礎劃分電子商務市場類型，實踐中，不同產品對其消費者決策時的利益取向會有所不同。下一步的研究，將定位于具體的產品、服務市場，研究其中的消費者細分問題及其特征屬性。

參考文獻:

[1]Haley，Russell.I:Benefit Segmentation:A Decision-oriented Research Tool，Journal of Marketing[J].1968.32(7)，30～31

[2]Young.S，Feigin.B，Using the benefit chain for improved strategy formulation，Journal of Marketing[J].1975.39(7)，72～74

[3]桑 輝 王芳華:基于利益的網上消費者研究[J].上海管理科學，2005年第4期。

[4]Haley.Russell I:Benefit Segments:Backwards and Forwards，Journal of Advertising Research[J].1984（2/3），24(1)，19

[5]吳 昊:基于利益的客戶行為細分研究[D].華中科技大學，2004年10月

[6]李 正 劉 茜:市場定位戰(zhàn)略的綜合模型研究[J].南開管理評論，2004年第5期

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