王耿

[摘要]當今社會，越來越多的消費者更加青睞于網(wǎng)上購物，因此，電商網(wǎng)站后臺的強大的數(shù)據(jù)庫也為我們研究者提供了豐富的數(shù)據(jù)信息體，在這些數(shù)據(jù)信息體的基礎(chǔ)上，為了更加深入地研究性別對消費的調(diào)節(jié)作用，我們擬運用python語言進行數(shù)據(jù)挖掘，而后運用STATA軟件和MATALB軟件對我們獲取的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析和擬合，并結(jié)合相應的經(jīng)濟學理論基礎(chǔ)，得出了如下結(jié)論：男性消費者的消費更加快速并且引致消費較少，女性消費者則恰恰相反，折扣活動、滿減等促銷手段通?？梢院艽蟪潭壬洗碳づ韵M者的消費。最后我們結(jié)合本文得出的結(jié)論，為電商網(wǎng)站提供了一些可行性建議。

[關(guān)鍵詞]PYTHON；MATLAB；STATA；引致消費；性別驅(qū)動；消費調(diào)節(jié)

一、引言

在日常生活中，女性通常會比男性在購物上花費更多的時間和精力。通常一般家庭中，也都是由女性負責日常服裝、生活必需品等商品的采購和消費，而男性似乎很少會對逛街、購買衣服和裝飾品產(chǎn)生較大的興趣。當男性由于種種原因必須親自進行采購時，他們通?？焖俚淖龀鰶Q定并且更加傾向于一站式購買，相反，女性則更青睞貨比三家慎重決定。由此可見，在做出消費決策時，男性與女性存在著非常大的差異。商家進行生產(chǎn)經(jīng)營活動的目的無一例外的是獲取最大利潤，那么對于生產(chǎn)者而言，在與消費者的博弈中，如何才能使其獲得最大利潤呢？顯然，依靠信息不對稱而獲取利潤并非正道。如果想有效地改善經(jīng)營狀況的話，顯然，在政策上就要做出更加有針對性的調(diào)整，比如針對不同年齡層、針對不同性別、針對不同職業(yè)、針對不同收入群體階層等等。

二、研究背景與思路

通過進行市場調(diào)研和數(shù)據(jù)分析，我們可以主要將消費者的消費需求分為功能性需求和非功能性需求兩種。其中，功能性需求指的是消費者對產(chǎn)品功能上的需求：而非功能性需求則主要包括趕時髦效應、假內(nèi)行效應以及范蓓倫效應。其中，趕時髦效應是指消費者希望可以追趕時代潮流，符合當下大眾審美。而假內(nèi)行效應則是指消費者對商品的需求會隨著他人對商品消費的數(shù)量增加而減少，范蓓倫效應是指炫耀性的消費現(xiàn)象，其表現(xiàn)為下消費者的購買欲望隨著價格的提高而增強的翻唱消費行為。而女性則是這些非功能性消費的主力軍。我們通過調(diào)研和數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)論為：以小飾品和裝飾品為主的非功能性消費品的購買者89%為女性，而男性則很少。相反，購買商品時“一擊即中”——即遇到符合自己要求的商品即進行購買的情況中，男性的比例高達93%。因此，海瀾之家等男性一站式購買式的商店應運而生，而女性則更青睞與“術(shù)業(yè)有專攻”的專賣店，各種功能性服飾區(qū)分售賣或許會得到更高的收益。那么針對互聯(lián)網(wǎng)時代下，各電商網(wǎng)站的銷售情況又有所不同，因此本文將按照以下思路以電商銷售為藍本，對性別對消費的調(diào)節(jié)作用展開論述。

三、數(shù)據(jù)的獲取與分析

我們以python語言為數(shù)據(jù)挖掘工具，結(jié)合問卷調(diào)查等獲取統(tǒng)計量的方式，分別對男性和女性的消費偏好、電商界面、促銷活動敏感度等指標進行了評分，滿分計10分，并對所獲取的結(jié)果進行分類加權(quán)平均，得到一個整體的趨勢，統(tǒng)計結(jié)果表1。

注：在針對電商界面設(shè)計的評分，按照界面的美化度和商品的細分程度的增加而評分依次遞增；對促銷活動的敏感度越低則相應評分越低；購買商品的頻次越低則評分越低；非功能性消費占總消費的比重越小則評分越低。由表1可知，我們通過數(shù)據(jù)挖掘所獲取的信息與前述研究背景中結(jié)合相關(guān)文獻資料以及經(jīng)濟學、心理學、營銷學的知識所得出的結(jié)論相符，也側(cè)面印證了我們所獲取的數(shù)據(jù)的準確性，并且可使用其作為后續(xù)研究的研究對象。

通過數(shù)據(jù)分析我們可知，男性更青睞更加簡潔的操作界面，商品的分類無需過于細致，一個搜索欄便可以滿足他們的需求。而女性則更加希望操作界面具有美感，能夠很好的展示她們所需要購買的商品，更加細致的商品分類更加有助于增加女性消費者的非功能性消費。但是二者有一個共同點就是都需要一個“搜索欄”。

四、模型建立與優(yōu)化檢驗

首先我們引入一個新的變量消費評價指數(shù)（y），并將其定義為（購買頻次評分/10）*（非功能性消費評分/10），在建立模型的過程中，以消費評價指數(shù)為因變量，以電商界面設(shè)計x₁與促銷活動敏感度x₂為自變量，以挖掘到的數(shù)據(jù)為藍本，利用EVIEWS軟件進行多元古典自回歸模型的建立，其擬合結(jié)果為：

v=0.1285x₁+0.6324x₂+0.1628

針對上述擬合結(jié)果進行擬合優(yōu)度檢驗和異方差檢驗，該模型成功通過了擬合優(yōu)度檢驗和異方差檢驗。證明該模型具有較強的可信度，可以用該模型來進行分析。

五、結(jié)果分析與可行性建議

通過上述結(jié)果可知，電商界面設(shè)計情況及消費者對促銷活動的敏感度都會影響最終的消費評價指數(shù)，并且通過所建立的模型可知，消費者對促銷活動的敏感度會在更大程度上影響消費評價指數(shù)，也就是說，性別差異對消費的調(diào)節(jié)更多地體現(xiàn)在不同性別的消費者對促銷活動等形式的營銷的差異上。我們經(jīng)常會聽到女性消費者們討論雙十一、雙十二等促銷活動，因此也演變出了“剁手”等網(wǎng)絡(luò)詞語，而男性相比之下，如果沒有剛性需求，則其選擇因商品降價而購買的可能性要遠遠低于女性，因此，針對男性消費者而言，原則在剛剛換季消費者需要一份的時候進行促銷則是一個較為明智的選擇。

與其他研究一樣，我們的研究還需要在其他的條件下重復進行，在更多的產(chǎn)品類別和品牌中進行重復研究以驗證和擴展我們的發(fā)現(xiàn)。另外，為了提高調(diào)查的效率，我們選擇的都是市場份額排名靠前的品牌，據(jù)此得出的結(jié)論是否適用于市場中的那些弱勢品牌也需要進一步研究。結(jié)合上述結(jié)果，我們?yōu)樯碳腋纳平?jīng)營模式提出了如下建議：

1、適當?shù)母拇黉N模式。因為男性消費者的剛性需求得到滿足后，非功能性需求將大大降低，他們甚至不會去留意電商網(wǎng)站的促銷信息，即使這個廣告做的多么的誘人，男性消費者往往都不為所動。因此，當消費者的剛性需求還沒有得到滿足的時候進行促銷，可以一定程度上增加銷售額，從而達到獲取利潤的目的。

2、針對消費者的性別設(shè)計不同的消費購物界面。當面對以紅色、粉色等顏色為主色調(diào)的APP界面時，男性消費者往往會產(chǎn)生更多的負面情緒，復雜的設(shè)計會使其產(chǎn)生厭惡感，并在一定程度上降低繼續(xù)購買的欲望。針對女性消費者時，可以稍微對購物界面進行豐富和設(shè)計，因為這樣可以增加女性消費者的非功能性消費，從而增加收入。