徐信誠,王素芬
(東華大學旭日工商管理學院,上海200051)
隨著網絡技術的發(fā)展,網上購物已經進入日常生活,成為人們最重要的網絡活動之一.國外有關專家對消費者的購買行為做了長達3年的跟蹤調查和研究分析,得出結論:顧客在銷售現場的購買過程中,大約2/3屬于非事先計劃的沖動性購買,只有l(wèi)/3的購買行為屬于計劃性購買.而網絡購物相對于現場購物來說更具有商品多樣性、購買方便性和低成本性等特點.因此,人們在網絡購物時經常會發(fā)生沖動購買,有時候我們會因為購物網站的界面設計、支付安全等因素,最后放棄在該網站購物;然而,有時候也會因為這些購物網站本身的因素而臨時決定在該網站上購物.因此,找出購物網站滿意度的影響因素,以及這些因素是如何影響顧客購買行為對于網絡營銷具有一定的研究意義.
在網絡背景下,產品的展露是以信息技術為支持,通過人-機交互界面作為媒介的,所以以往對于購物網站滿意度的研究主要是從消費者對于產品特性以及購物環(huán)境特性的感知兩方面進行展開.而影響購物網站滿意度的一個重要因素就是購物環(huán)境的安全,這是有別于傳統(tǒng)實體店購買的一個關鍵點.Stark J和Meier R[1]通過研究發(fā)現,恐懼或擔心是導致拒絕網上購物的主要原因.Yang M H等人[2]通過研究認為,信任是電子商務成功的一個關鍵因素,網站的安全措施、對顧客隱私的保密、產品信息的詳盡描述等都會對消費者信任一個購物網站產生一定的影響.一個消費者只有對某購物網站產生了信任,才會感覺到滿意,從而才有可能在該網站購買商品.
根據著名的美國消費者滿意度模型(ACSI)可知,滿意度和顧客的期望、感知質量、感知價值有關.對于購物網站來講,感知的質量主要就集中在網站設計、產品信息、在線服務、操作方便性等這幾方面.這些通過下面的文獻可以看出來.比如鄧朝華和魯耀斌[3]認為,界面設計、技術有用性、易用性和網站效應(網站口碑等)對顧客網上購物滿意度有顯著影響.潘勇和趙軍民[4]認為,在評價B2C網站滿意度應該重點考慮四個方面,技術、安全、商務(商品相關的指標)和服務指標.殷煒琳和鄭向敏[5]則認為,評價網站的滿意度應該重點包括下面四個指標:信息服務功能評價指標、產品與服務展示功能評價指標、電子交易服務功能評價指標、鏈接服務功能評價指標.商艷芬[6]則從產品信息、顧客服務、網站設計、便利性、支付方式、網站信息等六方面來評價一個購物網站.Lee K C和Kwon S[7]發(fā)現,購物網站上合理的商品推薦會對顧客的滿意度、購買推薦商品的傾向、以及實際購買行為產生顯著的影響.
自上世紀50年代起,西方學者就開始關注沖動購買行為,發(fā)現沖動購買在日常消費中占據著重要地位.Stern H[8]為該領域的后續(xù)研究奠定了理論基礎.他率先提出了沖動購買的4種分類:純粹性沖動購買、提示性沖動購買、建議性沖動購買和計劃性沖動購買.Verplanken B和Herbaria A[9]則重新將沖動購買行為分為兩類類,認知方面(缺少計劃和考慮)的沖動購買和情感方面(感覺到快樂、興奮、沖動等)的沖動購買.
而關于誘發(fā)沖動購買的因素及沖動購買的過程的研究,始于Beatty和Ferrell[10]的一個包含情景變量(時間、金錢)和個體變量(購物樂趣和沖動購買傾向)的沖動購買行為模型.他們認為,情景變量和個體變量會影響到沖動購買行為.Baumeister R F[11]認為導致沖動購買的直接原因是自我控制的失敗,自我控制失敗的例子很多,其中包括瞬間的感覺超出預期.還有一些學者也從沖動控制角度分析了沖動購買行為,比如Rose P[12]通過對238名消費者的調查研究,發(fā)現自我陶醉、唯物主義、沖動購買之間有很強的正相關關系,而沖動控制和這些變量之間存在負相關關系.Youn S,Faber R J[13]主要研究自我失控、緊迫反應以及全神貫注和沖動購買的關系,并且認為環(huán)境刺激是導致沖動購買的關鍵誘因.本文對沖動購買的定義為非計劃購買,缺乏深思熟慮,伴隨著強烈的情感狀態(tài),非強迫性的,和消費者的最佳判斷相反.
還有一些學者提出了自己的觀點,比如Dholakia[14]認為營銷刺激因素、沖動性特質、情境因素能夠激發(fā)顧客的沖動性.Chen T[15]認為,對于服裝類產品來說,實體店的顧客參與和沖動購買有顯著關系.Virvilaite R等人[16]通過對120名調查對象的研究,發(fā)現購物環(huán)境的刺激會影響到顧客的情緒從而導致沖動購買.王麗麗等人[17]認為,捆綁價格促銷對沖動購買有顯著的影響.
以往研究中,對于現場購物沖動購買行為影響因素的研究較多,而對于網絡購物網站的滿意感知與沖動購買行為的關系研究則不多見.
從文獻回顧中可以發(fā)現,對于購物網站的評價不同的學者有不同的觀點,但是就針對購物網站的感知質量來講則大同小異,主要有針對購物網站本身的設計、商品是否齊全、在線服務、在線支付的安全性以及操作的容易性等方面.所以,本文中借鑒了著名的美國用戶滿意度模型(ACSI模型)來對購物網站進行評價.
沖動購買行為是由于外部事物的刺激使得顧客自我失控,從而導致了沖動購買行為.這些外界的刺激很多,有購物環(huán)境、購物氛圍、營銷刺激等等.隨著購物網站的日益增多,很多消費者都經歷過了網上購物,那么在進行網上購物時,購物網站上對顧客的各種刺激會不會也導致沖動購買行為?所以我們大膽假設購物網站的滿意度和沖動購買行為之間存在著一定的關系,并提出概念模型,詳見圖1.
圖1 概念模型假設
從概念模型中可以看出,影響購物網站滿意度的因素主要是對購物網站的預期、感知質量以及感知價值,這三個因素對滿意度的影響路徑已經在圖1中體現出來.菲利普·科特勒認為,顧客滿意“是指一個人通過對一個產品的可感知效果與他的期望值相比較后,所形成的愉悅或失望的感覺狀態(tài)”.亨利·阿塞爾也認為,當商品的實際消費效果達到消費者的預期時,就導致了滿意,否則,則會導致顧客不滿意.因此,我們做如下假設:
H1:對購物網站的質量預期會直接影響顧客的滿意度;
H2:對購物網站的質量預期會影響顧客對網站的感知價值;
H3:對購物網站的質量預期會影響到顧客對網站的感知質量.
H4:對購物網站的感知質量會影響到顧客的對網站感知價值;
H5:對購物網站的感知質量會直接影響顧客對購物網站的滿意度;
H6:對購物網站的感知價值會直接影響顧客對購物網站的滿意度.
與美國客戶滿意度模型(ACSI)不同的是,在顧客感覺到是否滿意之后并沒有研究顧客忠誠和顧客抱怨,我們這里直接研究顧客滿意和沖動購買行為之間的關系.根據相關文獻可知,沖動購買行為發(fā)生的直接原因是由于自我失控,而自我失控則是由外界的環(huán)境刺激產生的[11].其中最常見的一種情況就是顧客的瞬間感覺超出了自己的預期,這時的顧客極容易引起自我失控,從而導致沖動購買行為.那么,在購物網站滿意度的評價中我們也就借助了對購物網站的預期和感知,所以對購物網站的滿意與否極有可能是誘發(fā)顧客自我失控的一個關鍵因素,因此我們假設:
H7:顧客對購物網站的滿意會對顧客的沖動購買行為產生顯著的影響.
1)觀測變量的選擇
首先,測量顧客的感知價值和滿意度的指標參考了美國顧客滿意度模型.其次,測量購物網站預期和感知質量的指標參考了有關購物網站滿意度評價的文獻,最后把這些指標歸納為界面設計、商品齊全、易操作性、在線服務和支付安全等5個方面.最后,對沖動購買行為的測量則借鑒了Youn S開發(fā)的量表[13],并進行了相應的修改,把沖動購買行為的測量指標設定為臨時決定購買和非計劃購買.提出了如下初始量表,所有的量表均采用李克特五點量表,詳見表1.
表1 觀測變量
2)數據收集
雖然網上購物已經逐漸走進我們的日常生活中,但是,熱衷于網上購物的消費者仍然集中在年輕人當中,尤其是大學生這個群體.因此,本文中的調查對象就主要集中在上海市的大學生之間.問卷的收集形式主要有:通過在上海幾所高校校園內隨機發(fā)放的方式,以及通過電子郵件發(fā)放的方式,一共發(fā)出227份問卷.淘汰掉那些沒有收回的郵件問卷以及無效問卷,最終得到有效問卷207份,問卷的有效回收率達到了91%.樣本的分布情況詳見表2.
1)信度檢驗
信度(reliability)指測量結果(數據)一致性或穩(wěn)定性的程度.一致性主要反映的是測驗內部題目之間的關系,考察測驗的各個題目是否測量了相同的內容或特質.穩(wěn)定性是指用一種測量工具(譬如同一份問卷)對同一群受試者進行不同時間上的重復測量結果間的可靠系數.如果問卷設計合理,重復測量的結果間應該高度相關.由于本研究中并沒有進行多次重復測量,所以主要采用反映內部一致性的指標來測量數據的信度[18].
表2 樣本的分布情況
折半信度(split-h(huán)alf reliability)是將測量工具中的條目按奇偶數或前后分成兩半,采用Spearman-brown公式估計相關系數,相關系數高提示內部一致性好.然而,折半信度系數是建立在兩半問題條目分數的方差相等這一假設基礎上的,但實際數據并不一定滿足這一假定,因此信度往往被低估.Cronbach在1951年提出了一種新的方法(Cronbach's Alpha系數),這種方法將測量工具中任一條目結果同其他所有條目作比較,對量表內部一致性估計更為慎重,因此克服了折半信度的缺點.這里我們采用SPSS統(tǒng)計軟件研究數據的內部的一致性.結果詳見表3.
表3 整體信度檢驗結果
從表3中可以看出,整體數據的Cronbach's Alpha系數是0.8994(Cronbach's Alpha系數越接近于1,信度越高[19]),說明數據的整體效度很好.然后,再對每個潛變量的數據做信度分析,結果詳見表4.
表4中所有潛變量的Cronbach’s Alpha系數都大于0.7,認為其內部一致性較高.
表4 潛變量的信度檢驗結果
2)效度檢驗
效度(validity)指測量工具能夠正確測量出所要測量的特質的程度,分為內容效度(content validity)、效標效度(criterion validity)和結構效度(construct validity)三個主要類型.在實際操作的過程中,前面兩種效度(內容效度和準則效度)往往要求專家定性研究或具有公認的效標測量,因而難以實現.所以本文采用結構效度來檢驗數據的有效性.
結構效度也稱構想效度、建構效度或理論效度,是指測量工具反映概念和命題的內部結構的程度.它一般是通過測量結果與理論假設相比較來檢驗的.確定結構效度的基本步驟是,首先從某一理論出發(fā),提出關于特質的假設,然后設計和編制測量并進行測試,最后對測量的結果采用相關分析或因子分析等方法進行分析,驗證其與理論假設的相符程度.
結構效度檢驗可以采用多種方法來實現,這里我們選擇通過模型系數評價結構效度.也就是潛變量和觀測變量之間的因子負荷.如果模型假設的潛變量與可測變量之間的關系合理,非標準化系數應當具有顯著的統(tǒng)計意義.特別地,通過標準化系數可以比較不同指標間的效度.結果詳見表5.
從表5中可以看出,在99.9%的置信度下所有因子負荷的非標準化系數具有統(tǒng)計顯著性,說明結構效度較好,標準化系數也基本都達到了0.6以上,所以,整體來看問卷的結構效度是理想的,即證明了本文中所設計的問卷的合理性.
3)結構方程模型擬合及路徑分析
經過數據的信度檢驗和效度檢驗之后,我們對整個模型進行擬合,以檢驗之前我們所做的7條假設.這里借用Amos 7.0結構方程軟件來進行模型擬合.通過對模型的不斷修改,最終得到了如下模型,詳見圖2.
表5 效度檢驗結果
圖2 修正后的模型
其中的擬合指數主要歸納如下:卡方(chisquare)為126.9,自由度(df)為96,chi-square/df為1.32(小于2為好).GFI為0.88(大于0.9為好),PGFI為0.62(大于0.5為好),NNFI為0.95,CFI為0.96(大于0.95為好),RMSEA為0.06(小于0.08為好).從這些擬合指數可以看出,模型的擬合情況比較理想.
圖2中的虛線箭頭表示路徑系數沒有通過顯著檢驗,即假設H5不成立.說明在網站購物時,購物網站的感知質量并不能直接的影響到顧客的滿意度.在最終的修正模型中已經將該路徑刪除,其他各條路徑則都通過了顯著檢驗,詳見表6.
表6 修改后模型回歸系數
如表6中所示,質量預期對感知質量的影響在99.9%的置信水平下,通過了顯著檢驗,非標準化回歸系數為0.53,標準化回歸系數為0.61,而標準化系數可以用來比較原本單位各不相同的因子之間的關系,即質量預期每提高一個單位,感知質量相應的提升0.61個單位.所以,假設H3成立.
質量預期對感知價值之間的非標準化回歸系數為-0.26,P值為0.07,在0.05的顯著水平下并不成立,但還是通過了0.1水平下的顯著檢驗,我們認為還是可以接受的.所以,假設H2也成立.
同樣的,質量預期對顧客滿意的影響也通過了顯著檢驗(P=0.05),標準化回歸系數為0.24,即質量預期每增加一個單位,顧客滿意就相應的提高0.24個單位.所以,假設H1也成立.
感知質量對感知價值的影響則在99.9%的置信水平下通過了顯著性檢驗,非標準化系數為0.98,標準化系數為1.08,假設H4也成立.
同樣感知價值對顧客滿意的影響也在99.9%的置信水平下通過了顯著性檢驗,非標準化系數為1.09,標準化系數為0.91,假設H6成立.
而作為本文中最重要的一個假設,顧客滿意和沖動購買之間的關系,也通過了顯著性檢驗(P值小于0.001),標準化回歸系數為0.83,表明顧客滿意對沖動購買有很大的影響,顧客滿意每增加1個單位,沖動購買行為就增加0.83個單位.所以,假設H7成立.
通過研究,我們可以得到如下結論:
1)對網站的質量預期不僅直接影響顧客滿意,而且通過對網站的感知質量和感知價值間接影響顧客滿意;對網站的感知質量則通過感知價值間接影響顧客滿意;而對購物網站的感知價值直接影響顧客的滿意.
2)顧客對購物網站的滿意可以導致顧客的沖動購買行為.
對于購物網站來講,如何使顧客對網站滿意就變的很重要.由上述分析可知,影響顧客滿意的感知質量中主要有網站的界面設計、商品的種類齊全程度、購物網站的易操作性、在線服務以及支付的安全性.因此,購物網站可以從這幾個方面入手,努力做到使顧客滿意,從而帶動更多的顧客在該網站購物.
需要進一步深入研究的問題:從對購物網站滿意度感知到最終沖動購買行為的發(fā)生過程中,信任這一因素一直起著一種好的調節(jié)作用,而且不同的人群產生沖動購買的行為也不一樣,比如性別差異.因此,如何在模型中更加全面的考慮這些因素是下一步研究的重點.
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