王勇 李文靜

摘要： 移動互聯(lián)網(wǎng)時代消費者的線下購買行為和線上購買行為日益融合，越來越多的企業(yè)開始采取全渠道營銷策略。本文選擇優(yōu)衣庫作為研究對象，基于消費者購買行為過程，分析全渠道營銷中消費者線下購買對線上購買的影響關(guān)系。實證分析模型顯示，全渠道營銷中，線上電商平臺的系統(tǒng)質(zhì)量與消費者的線上滿意度，以及線下實體店的服務(wù)質(zhì)量與消費者的線下滿意度之間都存在顯著的影響關(guān)系；消費者的線上滿意度、線下滿意度和線下購買意愿都會顯著影響消費者的線上購買意愿；提升線下服務(wù)質(zhì)量，提高線下消費者的滿意度和購買意愿，不僅不會制約消費者的線上購買意愿，還會促進(jìn)其線上購買行為的發(fā)生。

關(guān)鍵詞： 全渠道營銷；三維行為模型；購買行為過程

中圖分類號：F715；F279. 23 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

一、引言

現(xiàn)今全球正在爆發(fā)一場以移動互聯(lián)網(wǎng)為核心的渠道整合革命（王盼，2015），越來越多的零售企業(yè)開始采取線上和線下結(jié)合的全渠道營銷策略，諸如美廉美等傳統(tǒng)的線下零售企業(yè)開始涉足網(wǎng)絡(luò)零售，而像凡客、京東等線上零售企業(yè)也開始向線下擴(kuò)張。很多學(xué)者也開始提出，線上渠道和線下渠道之間不應(yīng)當(dāng)是一種競爭關(guān)系，而是一種共生和促進(jìn)的關(guān)系，共同為消費者提供更好的購物體驗（Herhausen等，2015）。全渠道營銷可以幫助零售商們整合每一種渠道的優(yōu)勢，以便為消費者們提供更好的服務(wù)。為了在全渠道營銷背景下更全面地了解消費者行為，本文提出了一個以認(rèn)知-情感-行為為導(dǎo)向的模型，研究消費者線下及線上購買行為的關(guān)系。本模型以Schiffman和Kanuk（2009）提出的三維行為模型為基礎(chǔ)，并融合了線下及線上的相關(guān)因素：質(zhì)量、滿意度及購買意愿。本文為首個在全渠道營銷背景下應(yīng)用三維行為模型對線下及線上購買行為關(guān)系的研究。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）全渠道營銷

互聯(lián)網(wǎng)背景下，全渠道作為一股新的熱潮受到越來越多零售商們的熱捧。全渠道營銷是指個人或組織為了實現(xiàn)相關(guān)利益者的利益， 在全部渠道范圍內(nèi)實施渠道選擇的決策，然后根據(jù)細(xì)分目標(biāo)消費者對渠道類型的不同偏好，實行不同或相同的營銷定位，以及匹配的產(chǎn)品、價格、渠道和信息等營銷要素的組合策略（李飛，2012）。全渠道營銷不僅可以幫助企業(yè)實現(xiàn)線上和線下的深度融合，還可以為企業(yè)帶來乘法效應(yīng)（蔣軍，2015[6]）。全渠道營銷作為一種戰(zhàn)略，能使企業(yè)內(nèi)部的資源和能力相對其他競爭對手而言更有效率地配置，從而使企業(yè)在外部競爭中處于更為優(yōu)勢的地位（Heir和Jeff，2013）。因此，全渠道營銷戰(zhàn)略是全面地運用電商和移動互聯(lián)網(wǎng)，針對目標(biāo)消費者的需求，開展渠道的拓展，讓分銷效率更高，消費者成交更容易，更加便捷、高效地達(dá)成銷售。

（二）消費者購買行為的三維模型

三維行為模型包括認(rèn)知、情感和行為（Schiffman和Kanuk，2009）。著名認(rèn)知心理學(xué)家安德森（1989）指出，認(rèn)知就是“試圖了解人的智力性質(zhì)和人們?nèi)绾芜M(jìn)行思維”，情感是消費者的預(yù)期與實際接受服務(wù)之間的感情偏好（周立柱等，2008），行為是指消費者采取行動的意圖，或者是傾向采取特定的行動（于瀧，2014）。過去有關(guān)三維模型的研究主要是強(qiáng)調(diào)消費者的購買過程，Grimm（2005）認(rèn)為，三維行為模型可以更好地理解消費者偏好的驅(qū)動因素以及衡量消費者偏好的能力。

本研究的情感維度利用消費者的滿意度進(jìn)行測量。關(guān)于消費者滿意度的研究，可以歸納為三類觀點：認(rèn)知觀點，情感觀點及綜合觀點。根據(jù)認(rèn)知-情感-行為模型，對滿意度的研究主要集中在它的情感維度上。滿意度是消費者通過對一種產(chǎn)品感知的結(jié)果與其期望值比較后，所形成的愉悅或失望的感覺狀態(tài)（Oliver，2002）。Khalifa（2004）認(rèn)為，滿意度是IS終端用戶對系統(tǒng)屬性及服務(wù)質(zhì)量的一種情感反應(yīng)。由此可知，消費者滿意與否，取決于在接受產(chǎn)品或服務(wù)的感知同消費者在接受之前的期望相比較的情感體驗。

對于購買意愿，不同的學(xué)者提出了不同的觀點。購買意愿就是購買動機(jī)，而該動機(jī)是消費者為達(dá)到購買行為而做出的有目的性的付出行為（Spears和Singh，2004）。楊朝君等（2015）提出，購買意愿受到消費者滿意度的影響，而購買行為與購買意愿直接相關(guān)，購買意愿是衡量消費者購買行為的重要指標(biāo)。因此，本文利用購買意愿衡量模型中的行為維度。

基于消費者滿意，零售商首先要開發(fā)的是他們的購買意愿（Bai等，2007）。消費者基于產(chǎn)品或服務(wù)的滿意度，進(jìn)而會產(chǎn)生購買意愿。發(fā)展購買意愿的關(guān)鍵一步，就是使消費者在購買產(chǎn)品之后產(chǎn)生一種強(qiáng)烈的回購意愿。

（三）信息系統(tǒng)成功模型

在信息系統(tǒng)模型中，最終消費者的滿意度成為一個重要的問題。原因在于，最終用戶的滿意度被認(rèn)為是衡量正確使用系統(tǒng)的重要因素（樓月明，2005）。DeLone和McLean（2003）提出了兩種不同的質(zhì)量：系統(tǒng)質(zhì)量和信息質(zhì)量。在使用一個系統(tǒng)之后，如果消費者對他們獲得的凈收益是積極的態(tài)度，那么就表明他們是滿意的。雖然這個模型是常見的研究模型之一，但在全渠道營銷環(huán)境中還沒有相關(guān)研究。

以全渠道營銷的觀點去理解信息系統(tǒng)模型是必要的，傳統(tǒng)的信息系統(tǒng)模型并不能夠完全地解釋認(rèn)知（質(zhì)量）對情感（滿意度）維度的影響作用，為了對線上線下消費者行為進(jìn)行更深入的理解，需要進(jìn)一步對認(rèn)知維度進(jìn)行修正。 因此，本文研究的認(rèn)知維度還借鑒了學(xué)者李堅飛和韓慶蘭（2014）的服務(wù)質(zhì)量維度，F(xiàn)ullerton（2005）和姚坤（2015）的環(huán)境質(zhì)量維度，以保證研究的全面性。

（四）文獻(xiàn)總結(jié)

通過文獻(xiàn)回顧我們發(fā)現(xiàn)，雖然當(dāng)前學(xué)者們針對全渠道營銷問題展開了大量研究，但大部分都是單獨從線上或線下的角度研究消費者行為，卻很少有研究從消費者購買過程的角度研究消費者線下對線上購買的影響。然而，尤其是在全渠道營銷的背景下，消費者行為作為零售企業(yè)關(guān)注的重點，如何使消費者在線上或線下對零售商的服務(wù)或品牌產(chǎn)生滿意，進(jìn)而使消費者產(chǎn)生購買意愿，引發(fā)其購買行為，已經(jīng)成為了一個值得研究的學(xué)術(shù)話題。因此，本文針對這一不足，選擇具有先進(jìn)服裝制作技術(shù)以及品牌知名度的優(yōu)衣庫作為研究對象，利用認(rèn)知-情感-行為模型，基于購物過程對全渠道營銷中消費者線下購買對線上購買的影響關(guān)系進(jìn)行研究。

三、理論模型構(gòu)建及相關(guān)假設(shè)

（一）理論模型構(gòu)建

根據(jù)前人的研究，本文以Schiffman和Kanuk（2009）提出的三維行為模型為基礎(chǔ)，在學(xué)者Chen等（2013）的研究基礎(chǔ)上，對模型進(jìn)行了修正，提出了全渠道營銷中消費者線下對線上購買行為的影響研究模型。具體的研究模型如圖1所示。

（二）相關(guān)假設(shè)

1.質(zhì)量和滿意度之間的關(guān)系。為了提高購物網(wǎng)站的適用性，零售商一定要理解他們的目標(biāo)消費者，以及找到目前消費者使用網(wǎng)站的問題。假設(shè)1和2評估了線上環(huán)境下有關(guān)系統(tǒng)質(zhì)量和信息質(zhì)量的消費者認(rèn)知和滿意度的關(guān)系。本研究對滿意度的定義為：消費者在感受到所購買產(chǎn)品或服務(wù)與先前的期望相一致時做出的積極評價（Parasuraman等，1994）。系統(tǒng)質(zhì)量是對網(wǎng)站的可靠性、響應(yīng)性、靈活性及可用性的測量（DeLone和McLean，2003）。信息質(zhì)量是指服務(wù)商提供網(wǎng)站內(nèi)容的質(zhì)量（Wixom和Todd，2005）。本研究假設(shè)現(xiàn)實中的消費者對網(wǎng)站的系統(tǒng)質(zhì)量和信息質(zhì)量的認(rèn)知是會影響消費者的初次購買到售后階段。如果質(zhì)量認(rèn)知大于預(yù)期，消費者的滿意度會增加。如果認(rèn)知質(zhì)量小于預(yù)期，消費者就可能產(chǎn)生不滿情緒。還有學(xué)者認(rèn)為，線上質(zhì)量因素對線上滿意度具有積極影響（Devaraj等，2002；Kim和Stoel，2004）。因此，本文提出以下假設(shè)：

H1：系統(tǒng)質(zhì)量對線上滿意度有正向影響。

H2：信息質(zhì)量對線上滿意度有正向影響。

本研究中，將線下質(zhì)量分為兩部分：環(huán)境質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量。環(huán)境質(zhì)量是指消費者對服務(wù)提供者的有形特征的認(rèn)知（Fullerton，2005）。陳瑞霞（2006）認(rèn)為，服務(wù)質(zhì)量取決于他們對服務(wù)的預(yù)期與實際所感受到的服務(wù)水平的差異比較。很多研究已經(jīng)證明，線下質(zhì)量對滿意度有正向影響（王海忠等，2006）。由此，本文提出以下假設(shè)：

H3：環(huán)境質(zhì)量對線下滿意度有正向影響。

H4：服務(wù)質(zhì)量對線下滿意度有正向影響。

Khalifa（2004）認(rèn)為，滿意度是對感知質(zhì)量的一種情感反應(yīng)。很多研究學(xué)者發(fā)現(xiàn)，環(huán)境質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量與滿意度之間呈現(xiàn)顯著相關(guān)關(guān)系（陳忻洲，2013）。由此，本文提出以下假設(shè)：

H5：環(huán)境質(zhì)量對線上滿意度有正向影響。

H6：服務(wù)質(zhì)量對線上滿意度有正向影響。

本文并沒有研究商品質(zhì)量，原因是消費者滿意度由于商品的不同而不同。因此，線下質(zhì)量在本研究中并不包括與產(chǎn)品相關(guān)的問題，而只包括環(huán)境質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量（Chen等，2013）。

2.滿意度和購買意愿之間的關(guān)系。Oliver（2002）認(rèn)為消費者滿意是一種情感反應(yīng)，這種情感反應(yīng)是伴隨或者是在購買過程中產(chǎn)品陳列以及整體購物環(huán)境對消費者的心理影響而產(chǎn)生的。Fournier和Mick（1999）認(rèn)為，消費者的滿意度應(yīng)該包含情感構(gòu)成。其他的一些研究也已經(jīng)證明，滿意度是消費者產(chǎn)生購買意愿的重要前提。許博等（2010）認(rèn)為，滿意度對購買意愿有正向影響。信息系統(tǒng)模型描述了滿意度的使用意圖，本研究也正是用購買意愿來表示滿意度的行為表現(xiàn)。由此，本文提出以下假設(shè)：

H7：線上滿意度對線上購買意愿有正向影響。

H8：線下滿意度對線下購買意愿有正向影響。

3. 消費者線下對線上購買行為的影響。目前，越來越多的零售商善于利用不同渠道的優(yōu)勢，將其進(jìn)行效用最大化的渠道組合，以吸引更多的消費群體，提升消費群體對企業(yè)的滿意度和購買意愿，從而增加企業(yè)的利潤（Kumar和Venkatesan，2005）。劉向東（2014）認(rèn)為，全渠道營銷可以使零售商吸引不同種類的消費者，并且消費者線上的情感與線下的情感會相互影響。還有學(xué)者認(rèn)為，線上渠道的購買也會在一定程度上對線下的購買起到促進(jìn)作用（Ward，2001）。因此，線上和線下渠道之間的消費者情感和行為的關(guān)系也會更加的密切。由此，本文提出以下假設(shè)：

H9：線下滿意度對線上購買意愿有正向影響。

H10：線下滿意度對向上滿意度有正向影響。

H11：線下購買意愿對線上購買意愿有正向影響。

四、實證研究設(shè)計

（一）研究變量設(shè)計

本文采用了李克特五點量表法，對文中的八個變量進(jìn)行了問卷設(shè)計，其中，1表示非常不同意，5表示非常同意。問卷設(shè)計中涉及到了八個變量，其中，信息質(zhì)量（DeLone和McLean，2003）通過信息的全面性、準(zhǔn)確性與及時性進(jìn)行測量；系統(tǒng)質(zhì)量（Rai等，2002）通過便捷性、可靠性來測量；環(huán)境質(zhì)量（Brady和Cronin，2001）通過舒適性、整潔性進(jìn)行測量；服務(wù)質(zhì)量（Brady和Cronin，2001）通過服務(wù)人員提供服務(wù)時的迅速反應(yīng)、及時溝通及承諾性進(jìn)行測量；滿意度（Ribbink等，2004）通過對服裝的質(zhì)量、服務(wù)的態(tài)度等進(jìn)行測量；購買意愿（Gurrea等，2006）是利用以后是否還會經(jīng)常瀏覽服裝信息或光顧服裝店以及向別人推薦等來進(jìn)行測量。

（二）相關(guān)數(shù)據(jù)的收集

在零售企業(yè)的樣本選擇上，本文選擇了優(yōu)衣庫服裝企業(yè)作為研究樣本。優(yōu)衣庫作為一家全球知名的服裝品牌，近些年來已經(jīng)開始采取了全渠道營銷戰(zhàn)略。據(jù)日本媒體報道，在截至2013年8月的財年中，優(yōu)衣庫母公司迅銷集團(tuán)成為了首個年銷售收入超過1萬億日元（128億美元）的日本服裝零售企業(yè)。與此同時，優(yōu)衣庫的線上銷售業(yè)務(wù)也發(fā)展非常迅速。2013年11月11日一天，優(yōu)衣庫天貓旗艦店店銷售額超過2 000萬元人民幣（孫建國，2014）。因此，優(yōu)衣庫作為一家從線下銷售向線上銷售擴(kuò)展的服裝品牌，對于研究消費者的線下購買對線上購買的影響作用具有很好的代表意義。

在變量定義的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步設(shè)計了消費者調(diào)查問卷，每個變量都采用 Likert5級量表的測量方式，了解不同消費者的主觀態(tài)度。

為了保證樣本調(diào)查群體的多樣性及有效性，2015年10月到11月，論文研究人員分別在北京優(yōu)衣庫的西單大悅城店和apm店兩個門店開始針對消費者發(fā)放調(diào)查問卷。在1個月的時間內(nèi)，共回收問卷243份，剔除了36份無效問卷后，回收有效問卷207份，有效回收率為85. 2%。

本次對優(yōu)衣庫零售企業(yè)的調(diào)查當(dāng)中，從性別來看，優(yōu)衣庫的消費者中女性占有大部分，這一點也足以說明了女性比男性更喜歡逛街買衣服。年齡方面，20-30歲這一年齡段占據(jù)了絕大部分，這也和樣本的取樣有很大的關(guān)系，由于資源有限，被調(diào)查者大多數(shù)為同齡的同學(xué)。教育程度方面，大部分是本科及以上學(xué)歷，占據(jù)高達(dá)90%。從職業(yè)這一方面來看，主要是學(xué)生和企事業(yè)單位從業(yè)人員。

五、實證分析結(jié)果

（一）變量測量的信度分析

美國統(tǒng)計學(xué)家Hair（1998）指出，如果測量指標(biāo)的數(shù)目少于6個，只要Cronbach α系數(shù)大于0. 6就說明數(shù)據(jù)是可靠的。而本文的實證分析結(jié)果顯示，相關(guān)變量的Cronbach α系數(shù)均大于0. 6，說明各個變量都得到了較好地測量，符合內(nèi)部一致性的信度要求。

（二）理論模型及其修正

借助對消費者的調(diào)查數(shù)據(jù)，本文進(jìn)一步利用結(jié)構(gòu)方程模型分析軟件對理論模型進(jìn)行了擬合；在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步剔除了理論模型中不顯著的路徑關(guān)系，進(jìn)一步對理論模型修正。具體的消費者線下對線上購買影響的理論模型和修正模型擬合狀況如表2所示。

從表2中可以看出，原始理論模型的擬合程度并不是非常理想，但通過修正之后，模型的擬合程度得到了明顯改善，模型的相對擬合指數(shù)（GFI）和調(diào)整后的均方根指數(shù)（RMSEA）等檢驗指標(biāo)都已經(jīng)達(dá)到理想標(biāo)準(zhǔn)，這表明修正后的模型可以更好地對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。

（三）路徑系數(shù)檢驗

在模型修正的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步對修正后模型的路徑系數(shù)進(jìn)行了檢驗，具體的路徑檢驗和路徑結(jié)果如表3及圖2所示。

在全渠道營銷中消費者線下對線上購買的影響模型中，系統(tǒng)質(zhì)量與線上滿意度顯著正相關(guān)；與此同時，服務(wù)質(zhì)量與線下滿意度顯著正相關(guān)。線上滿意度對線上購買意愿及線下滿意度對線下購買意愿均存在顯著正相關(guān)。但線下滿意度與線上購買意愿之間存在顯著負(fù)相關(guān)，即消費者一旦對優(yōu)衣庫的線下實體店產(chǎn)生滿意度，對在線上購買服裝的意愿會減少。同時，線下購買意愿對線上購買意愿呈現(xiàn)顯著正相關(guān)。這也說明，只要商品的質(zhì)量是有保證的，線下的購買行為對線上購買是會有促進(jìn)作用的。

圖2 修正后的影響模型

六、研究結(jié)論及進(jìn)一步討論

（一）研究結(jié)論

本文以三維行為模型為基礎(chǔ)構(gòu)建了全渠道營銷中消費者線下對線上購買的影響研究模型，并通過消費者的調(diào)查數(shù)據(jù)，對理論模型進(jìn)行了實證檢驗，主要的研究結(jié)論包括：

1.消費者的質(zhì)量認(rèn)知包括線上的系統(tǒng)質(zhì)量、信息質(zhì)量以及線下的環(huán)境質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量。其中，系統(tǒng)質(zhì)量是對網(wǎng)站的可靠性、響應(yīng)性、靈活性及可用性等的測量，信息質(zhì)量主要強(qiáng)調(diào)購物網(wǎng)站推送信息的準(zhǔn)確性和及時性，環(huán)境質(zhì)量主要是指購物環(huán)境的怡人性，服務(wù)質(zhì)量強(qiáng)調(diào)服務(wù)人員對消費者的疑問是否提供了及時有效的反應(yīng)。

2.系統(tǒng)質(zhì)量與線上滿意度及服務(wù)質(zhì)量與線下滿意度存在顯著相關(guān)關(guān)系。模型的實證結(jié)果表明，當(dāng)消費者的感知質(zhì)量比較高時，往往也會產(chǎn)生較高的滿意度。

3.消費者的滿意度顯著影響購買意愿。實證結(jié)果表明，如果企業(yè)能夠使消費者產(chǎn)生滿意的情感，就會引發(fā)其購買行為的發(fā)生，從而對其親朋好友進(jìn)行口碑傳播。

4.線下滿意度對線上購買意愿存在顯著的負(fù)向影響。當(dāng)消費者對在線下購買存在滿意感，就會增加在線下購買的頻率，從而減少在線上購買的次數(shù)，因此兩者之間存在負(fù)向影響。

5.線下購買意愿顯著影響線上購買意愿。實證分析結(jié)果顯示，只要消費者對優(yōu)衣庫的服裝比較滿意，無論是從線上還是從線下進(jìn)行購買，都會增加其購買頻率，進(jìn)而促進(jìn)其線上的購買意愿。

（二）研究不足及未來的研究方向

由于研究條件和時間的限制，本文針對全渠道營銷中消費者線下對線上購買的影響研究只是一個開始，還存在一些不足和未涉及到的問題，有待今后進(jìn)一步研究。

由于時間和精力等方面的限制，本文所研究的樣本只選擇了優(yōu)衣庫一家服裝企業(yè)為研究對象，同時被調(diào)查的消費者也大部分居于北京，因此樣本的代表性還有待進(jìn)一步驗證；與此同時，本文所關(guān)注的重點就是全渠道營銷中消費者線下對線上購買的影響研究，可能還忽略了消費者的個人特征，零售企業(yè)的經(jīng)營特點等其他變量。

本研究局限可以作為未來的研究方向。一方面，在未來的研究過程中，可以進(jìn)一步擴(kuò)展研究樣本的范圍，選擇不同類型的國內(nèi)外零售企業(yè)，同時選擇不同地區(qū)的消費者進(jìn)行對比分析；另一方面，在未來研究過程中可以將本文的理論模型進(jìn)行擴(kuò)展，添加消費者的個人特征，零售企業(yè)的經(jīng)營特點等變量，綜合分析全渠道營銷中消費者線下對線上購買的異同。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王盼. 基于消費者體驗的上品折扣全渠道營銷策略研究[J].中國商論，2015（19）：1-3.

[2] Dennis Herhausen，Jochen Binder，Marcus Schoegel，Andreas Herrmann，Integrating Bricks with Clicks： Retailer-Level and Channel-Level Outcomesof Online-Offline Channel Integration，2015：309-325.

[3] Schiffman，L.G.，Kanuk，L.L.： Consumer Behavior. Prentice Hall，New Jersey，2009.

[4] 李飛.全渠道營銷理論-迎接中國多渠道零售革命風(fēng)暴[J].北京工商大學(xué)學(xué)報，2012（3）.

[5] 蔣軍.全渠道營銷的乘法效應(yīng)[N].華夏酒報，2015-05-05（C36）.

[6] O′Heir，Jeff. Omni-Channel Strategies Emerge as Big Holiday Shopping Trend [J].Dealerscope，2013：5513.

[7] 安德森：認(rèn)知心理學(xué)[M].長春：吉林教育出版社，1989.

[8] 周立柱，賀宇凱，王建勇.情感分析研究綜述[J].計算機(jī)應(yīng)用，2008（11）：2725-2728.

[9] 于瀧. 基于消費者行為理論的社會化媒體營銷模式研究[D].延安：延安大學(xué)，2014.

[10] Grimm，P.E. A components′ impact on brand preference. J. Bus. Res.，2005，58（4）：508-517.

[11] Oliver Richard L. Processing of the Satisfaction Response in Consumption： A Suggested framework and research proposition [J].Journal of Consumer Satisfaction. Dissatisfaction and Complaining Behavior，2002（2）：2-16.

[12] Khalifa M，Liu V. The state of research on information system satisfaction[J].Journal of information technology theory and application（JITTA），2004，5（4）：4.

[13] Spears，N.，& Singh，S. N. Measuring attitude toward the brand and purchase intentions[J].Journal of Current Issues and Research in Advertising，2004，26（2）：53-66.

[14] 楊朝君，宋雪婷，張亞莉. 網(wǎng)站質(zhì)量與購買意愿——一種基于多階構(gòu)成型的PLS方法[J].軟科學(xué)，2015（4）：90-93+99.

[15] Billy Bai，Rob Law，Ivan Wen. The impact of website quality on customer satisfaction and purchase intentions： Evidence from Chinese online visitors[J].International Journal of Hospitality Management，2007，273.

[16] 樓月明.消費者滿意度測評模型的研究與系統(tǒng)實現(xiàn)[D].昆明：昆明理工大學(xué)，2005.

[17] DeLone，W.，McLean，E. Measuring e-commerce success： applying the DeLone and McLean information systems success model. Int. J. Electron. Consum，2003，22（1）：31-47.

[18] 李堅飛，韓慶蘭.零售企業(yè)服務(wù)質(zhì)量的復(fù)雜性特征及實證研究[J].南開管理評論，2014（3）：133-141+151.

[19] Fullerton，G. The service quality： loyalty relationship in retail services： does commitment matter？. J. Retail. Consum.Serv.，2005，12（2）：99-111.

[20] 姚坤.組織體系、流通環(huán)境質(zhì)量與大型零售企業(yè)擴(kuò)散決策關(guān)系探討[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2015（15）：12-13.

[21] Chien-Wen Chen，Chiang-Yu Cheng. How online and offline behavior processes affect each other： customer behavior in a cyber-enhanced bookstore[J].Quality & Quantity，2013，475.

[22] Wixom，B.H，Todd，P.A. A theoretical integration of user satisfaction and technology acceptance. Inf. Syst.Res.，2005，16（1）：85-102.

[23] Kim，S.，Stoel，L. Apparel retailers： website quality dimensions and satisfaction. J. Retail. Consum. Serv.，2004，11（2）：109-117.

[24] 王海忠，于春玲，趙平.銀行服務(wù)質(zhì)量與消費者滿意度的關(guān)系[J].中山大學(xué)學(xué)報：社會科學(xué)版，2006（6）：107-113+125.

[25] 陳昕洲.環(huán)境質(zhì)量滿意度影響因素研究[J].宏觀質(zhì)量研究，2013（1）：89-97.

[26] Fournier，E.，Mick，D.G. Rediscovering satisfaction. J. Mark，1999，63（4）：5-23.

[27] 許博，邵兵家，楊海峰.C2C電子商務(wù)感知風(fēng)險影響因素的實驗研究[J].軟科學(xué)，2010（7）：125-128.

[28] Kumar，V.，Venkatesan，R. Who are the multichannel shoppers and how do they perform？： Correlates of multichannel shopping behavior[J].Journal of Interactive Marketing，2005，19（2）： 44-62.

[29] 劉向東. 移動零售下的全渠道商業(yè)模式選擇[J].北京工商大學(xué)學(xué)報：社會科學(xué)版，2014（3）：13-17.

[30] Ward，M.R. Will online shopping complete more with traditional retailing or catalog shopping？ Netnomics，2001，3（2）：103-117.

[31] Rai，A.，Lang，S.S.，Welker，R.B. Assessing the validity of IS successmodels： an empirical test and theoretical analysis. Inf. Syst. Res.，2002，13（1）：50-69.

[32] Brady，M.，Cronin，J. Some new thoughts on conceptualizing perceived service quality： a replication and extension. J. Mark，2001，65（3）：34-49.

[33] Ribbink，D.，Allard，C.R.，Streukens，S. Comfort your online customer： quality，trust and loyalty on the internet. Manag. Serv. Qual，2004，14（6）：446-456.

[34] Flavian C，Guinaliu M，Gurrea，R. The role played by perceived usability，satisfaction and consumer trust on website loyalty [J].Information & Management，2006，43（1）：1-14.

[35] 孫建國. 優(yōu)衣庫營銷策略研究[D].北京：北京交通大學(xué)，2014.

[36] HAIR JOSEPH F. JR.，ROLPH E. ANDERSON，ROALD L. TATHAM，and WILLIAM C. BLACK. Multivariate Data Analysis[M].Upper Saddle River，NJ，prentice Hall，1998：449.

Influence of Consumers′ Offline Purchase on Online Purchase in the Omni-channel

Marketing——The Empirical Analysis based on Consumer Purchase Behavior Process

WANG Yong， LI Wen-jing

（School of Business，Beijing Technology and Business University， Beijing 100048，China

Abstract： In mobile Internet era， consumers′ offline and online purchase behavior increasingly fused together， so more and more companies began to take omni-channel marketing strategy. By taking UNIQLO as the research object， and based on the process of consumer purchase behavior， this paper analyzed the relationship between the offline and online purchase in the omni-channel marketing. Empirical analysis model shows that， in the omni-channel marketing， there exist significant correlation between online electric business platform system quality and consumer satisfaction， offline store service quality and consumer satisfaction； consumers′ online satisfaction， offline satisfaction and offline purchase intention significantly influence consumers′ online purchase intention； improving the quality of offline services， the consumers′ offline satisfaction and purchase intention cannot restrict the consumers′ online purchase intention， but they will promote its online buying behavior.

Key words： omni-channel marketing； tri-component behavioral process； purchase process

（責(zé)任編輯：李江）