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        消費(fèi)者對(duì)企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的接受意愿影響因素實(shí)證分析

        2018-12-06 07:04:58
        關(guān)鍵詞:意愿精準(zhǔn)問卷

        施 芬

        (福州軟件職業(yè)技術(shù)學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理系 福建福州 350000)

        隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,中國互聯(lián)網(wǎng)的普及率迅速提升。2017年發(fā)布的第40次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》指出,中國互聯(lián)網(wǎng)的普及率為54.3%,超過全球平均水平4.6個(gè)百分點(diǎn)[1]。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,人們熱衷于通過PC機(jī)或手機(jī)瀏覽網(wǎng)頁,看視頻,聽音樂,瀏覽圖片,發(fā)表評(píng)論,上網(wǎng)購物或解決生活中遇到的各種問題。在這個(gè)過程中,每一個(gè)網(wǎng)民的生活軌跡都被互聯(lián)網(wǎng)忠實(shí)地記錄著,網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商抓取與挖掘了這些軌跡,形成“數(shù)據(jù)痕跡”,堪稱“大數(shù)據(jù)”。根據(jù)這些大數(shù)據(jù),企業(yè)可以對(duì)消費(fèi)者的興趣愛好、購買行為進(jìn)行科學(xué)的分析和預(yù)測(cè),透過大數(shù)據(jù)找到商業(yè)價(jià)值,從而向消費(fèi)者進(jìn)行精準(zhǔn)定向營銷。雖然自企業(yè)利用大數(shù)據(jù)實(shí)施精準(zhǔn)營銷后,大幅提升了營銷效果,改變了企業(yè)“知曉浪費(fèi)了50%的廣告費(fèi),卻不知曉哪50%被浪費(fèi)”的尷尬局面[2],但企業(yè)的精準(zhǔn)營銷不僅給消費(fèi)者帶來了“確實(shí)想要的東西”,也帶來了垃圾信息、無用信息,既給消費(fèi)者帶來了便利又造成了困擾。因此,企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷信息推送的結(jié)果是,并不是所有接觸到企業(yè)精準(zhǔn)營銷信息的消費(fèi)者都會(huì)接受并采取購買產(chǎn)品的行動(dòng)。消費(fèi)者對(duì)企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的接受意愿的影響因素有哪些?本文試圖從整合UTAUT模型與4C理論的視角進(jìn)行模型構(gòu)建,提出研究假設(shè),利用結(jié)構(gòu)方程模型驗(yàn)證影響消費(fèi)者對(duì)企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷接受意愿的因素。

        一、UTAUT模型與4C理論

        (一)UTAUT模型

        整合技術(shù)接受與使用模型(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology,簡(jiǎn)稱UTAUT)是由Venkatesh和Davis整合了技術(shù)適配模型(Task-technology Fit,TTF)、理性行為理論(Theory of Reasoned Action,TRA)、計(jì)劃行為理論(Theory of Planned Behavior,TPB)、創(chuàng)新擴(kuò)散理論(Innovation Diffusion Theory,IDT)、社會(huì)認(rèn)知理論(Social Cognitive Theory,SCT)、PC利用模型(Model of PCUtilization,MPCU)、復(fù)合TAM&TPB模型(Combined TAM and TPB,C-TAM-TPB)、動(dòng)機(jī)模型(Motivational Model,MM),提煉出了四個(gè)核心變量和四個(gè)控制變量。四個(gè)核心變量是:努力期望(Effort Expectancy)、績(jī)效期望(Performance Expectancy)、社會(huì)影響(Social Influence)和便利條件(Facilitating Condition)。四個(gè)控制變量是:年齡、性別、經(jīng)驗(yàn)和自愿性[3](見圖1)。

        圖1 整合技術(shù)接受與使用模型

        UTAUT模型從提出開始,其強(qiáng)大的解釋力就受到了各國學(xué)者的關(guān)注,學(xué)者們進(jìn)行了大量的實(shí)證驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)其對(duì)用戶使用行為的解釋能力超過70%[4]。大量學(xué)者應(yīng)用UTAUT模型來研究用戶對(duì)于新技術(shù)、新事物的接受與使用意愿。

        (二)4C理論

        Don E Schultz教授于1993年在《整合營銷傳播》中提出了4C理論:消費(fèi)者(Consumer)、成本(Cost)、便利(Convenience)和溝通(Communication)[5](見圖2)。該理論以消費(fèi)者需求為導(dǎo)向,與傳統(tǒng)營銷的以產(chǎn)品為導(dǎo)向的4P理論有所不同。它主張,企業(yè)放在營銷活動(dòng)第一位的應(yīng)當(dāng)是顧客是否滿意;其次,企業(yè)應(yīng)當(dāng)考慮降低顧客的購買成本;再次,企業(yè)要站在顧客的角度考慮消費(fèi)者的購買行為是否便利;最后,企業(yè)應(yīng)當(dāng)實(shí)施以消費(fèi)者為中心的有效溝通。

        圖2 4C理論

        二、模型構(gòu)建

        (一)整合UTAUT模型與4C理論的接受意愿影響因素模型

        雖然UTAUT模型被普遍地應(yīng)用于技術(shù)接受因素的研究,但對(duì)于本文研究的對(duì)象——消費(fèi)者對(duì)企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的接受意愿的影響因素,其不僅受模型中因素的影響,還受消費(fèi)者需求是否得以滿足的影響,因此,在模型設(shè)計(jì)過程中,本文以UTAUT模型為框架,結(jié)合4C理論,加以修改,構(gòu)建整合UTAUT模型與4C理論的消費(fèi)者對(duì)企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的接受意愿影響因素模型(見圖3)。

        圖3 整合UTAUT模型與4C理論的接受意愿影響因素模型

        在消費(fèi)者對(duì)企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的接受意愿影響因素模型的構(gòu)建中,剔除了整合技術(shù)接受與使用模型、4C理論原有部分因素的原因在于以下方面。一,剔除整合技術(shù)接受與使用模型和4C理論中的便利條件的原因是,企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷是通過手機(jī)短信、電子郵件廣告、搜索引擎、個(gè)性化引擎推薦、門戶網(wǎng)站、微信、微博、競(jìng)價(jià)排名搜索、關(guān)鍵詞搜索廣告、點(diǎn)告、窄告等工具向消費(fèi)者進(jìn)行精準(zhǔn)信息推送的,而當(dāng)今社會(huì),智能手機(jī)和PC機(jī)已經(jīng)進(jìn)入千家萬戶,所以消費(fèi)者可以借助智能手機(jī)和PC機(jī)接收企業(yè)向自己推送的精準(zhǔn)營銷信息,便利性不存在問題。二,剔除年齡是由于就年齡結(jié)構(gòu)而言,我國網(wǎng)民的年齡結(jié)構(gòu)依然偏向年輕,以10~39歲群體為主,占整體的72.1%[1]。因此,企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的主要對(duì)象以年輕人為主。三,剔除性別是由于企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的特點(diǎn)是在合適的時(shí)間、合適的地點(diǎn),憑借合適的媒介,通過合適的渠道,將合適的商品銷售給合適的消費(fèi)者,因此,只要企業(yè)大數(shù)據(jù)推送的信息是精準(zhǔn)的,無論男女,皆能接受。四,剔除經(jīng)驗(yàn)和自愿性是由于自2013年(業(yè)界稱為大數(shù)據(jù)元年)到現(xiàn)在,企業(yè)開展大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的時(shí)間相對(duì)較短,對(duì)于大多數(shù)消費(fèi)者來說,并沒有豐富的使用經(jīng)驗(yàn)和自愿性可以借鑒。

        (二)研究假設(shè)

        1.努力期望

        努力期望是指消費(fèi)者感知使用企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷信息的難易程度。對(duì)消費(fèi)者來說,有了企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的幫助,信息獲取變得相對(duì)容易。企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷是通過手機(jī)短信、電子郵件廣告、搜索引擎、個(gè)性化引擎推薦、門戶網(wǎng)站、微信、微博、競(jìng)價(jià)排名搜索、關(guān)鍵詞搜索廣告、點(diǎn)告、窄告等工具向消費(fèi)者進(jìn)行精準(zhǔn)信息推送的,企業(yè)通過這些工具能較快速準(zhǔn)確地讓消費(fèi)者了解企業(yè)向消費(fèi)者推送的信息。譬如,消費(fèi)者若習(xí)慣于通過百度等搜索引擎查找信息,企業(yè)若已經(jīng)購買了關(guān)鍵詞廣告,消費(fèi)者搜索查詢與企業(yè)相關(guān)信息時(shí),該企業(yè)的信息就會(huì)優(yōu)先展現(xiàn)在消費(fèi)者面前。

        此外,企業(yè)推送的精準(zhǔn)信息復(fù)雜性低,易于消費(fèi)者理解,也能促使消費(fèi)者接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷。企業(yè)在大數(shù)據(jù)的幫助下,通過關(guān)聯(lián)商品的形式向消費(fèi)者進(jìn)行個(gè)性化信息推薦。個(gè)性化引擎是基于消費(fèi)者畫像和商品畫像合二為一進(jìn)行的信息推送,個(gè)性化的信息能根據(jù)消費(fèi)者具體位置的不同而調(diào)整。比如,在亞馬遜網(wǎng)站瀏覽時(shí),消費(fèi)者若曾經(jīng)瀏覽、購買或收藏了某些商品,消費(fèi)者就能在商城的平臺(tái)上看到類似于“猜你喜歡”“購買過該商品的人還買過”“看過該商品的人還看過”的內(nèi)容推薦。此種推薦信息的方式較易被消費(fèi)者理解,若企業(yè)通過關(guān)聯(lián)推薦推送的信息又恰好是消費(fèi)者所需的,那么消費(fèi)者接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的意愿也增大。

        因此,本文提出假設(shè)H1:努力期望正向影響消費(fèi)者接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的意愿。

        2.績(jī)效期望

        績(jī)效期望是指消費(fèi)者相信借助企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷對(duì)提高其信息搜尋的效率有幫助。

        企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷較之傳統(tǒng)信息推銷方式的相對(duì)優(yōu)勢(shì)在于其有較強(qiáng)的時(shí)效性。它可以使消費(fèi)者在其需求欲望最高的時(shí)候得到企業(yè)推送給他們的精準(zhǔn)信息,這時(shí)消費(fèi)者的購買意愿就能最大限度地被帶動(dòng)起來,可以讓消費(fèi)者付出更少的時(shí)間尋找所需的信息,甚至可以花較少的努力來完成后續(xù)最優(yōu)的購買決策。在大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的環(huán)境中,企業(yè)可以通過數(shù)據(jù)搜集技術(shù)(如Cookies的追蹤、LBS的定位)、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)(如MPP、Hadoop)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)(如Map reduce)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理[6],從而能清晰地把握消費(fèi)者的需求。企業(yè)可以通過Cookie技術(shù)捕捉和定位消費(fèi)者的ID,追蹤消費(fèi)者在其他類型網(wǎng)站的行為軌跡,將消費(fèi)者的個(gè)人特征,如興趣愛好、消費(fèi)習(xí)慣等碎片化的信息拼湊起來,給消費(fèi)者進(jìn)行畫像描繪,對(duì)其消費(fèi)需求進(jìn)行分析,有針對(duì)性地向消費(fèi)者進(jìn)行前期推廣,爭(zhēng)取一次性為消費(fèi)者找到其滿意的產(chǎn)品。當(dāng)消費(fèi)者由潛在消費(fèi)者轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)消費(fèi)者后,對(duì)消費(fèi)者購買的產(chǎn)品和同類消費(fèi)者的歷史購買記錄企業(yè)可以借助大數(shù)據(jù)分析獲得,并建立產(chǎn)品關(guān)聯(lián)銷售模型,對(duì)消費(fèi)者有可能產(chǎn)生購買行為的關(guān)聯(lián)產(chǎn)品進(jìn)行分析,對(duì)消費(fèi)者展開關(guān)聯(lián)產(chǎn)品營銷。譬如,某個(gè)在線旅游代理商向消費(fèi)者售賣綜合旅游商品的同時(shí),該網(wǎng)站頁面上可能會(huì)向消費(fèi)者推薦目的地的關(guān)聯(lián)商品。

        因此,本文提出假設(shè)H2:績(jī)效期望正向影響消費(fèi)者接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的意愿。

        3.社會(huì)影響

        社會(huì)影響是指消費(fèi)者在決定是否接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷時(shí),他認(rèn)為對(duì)自己非常重要的人或者周圍的人的行為態(tài)度所施加給他的影響或壓力。消費(fèi)者作為社會(huì)群體中的一員,在消費(fèi)過程中同時(shí)處于多個(gè)不同的社會(huì)之中,因此,其消費(fèi)行為或多或少會(huì)受到社會(huì)群體的影響。在大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的今天,大量的企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果向消費(fèi)者進(jìn)行精準(zhǔn)營銷信息的推送,但部分企業(yè)在沒有積累足夠的消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)的情況下,再加上沒有將推薦模型做到位,就開始進(jìn)行盲目推薦,導(dǎo)致出現(xiàn)不合需求和時(shí)宜的強(qiáng)制推銷。長(zhǎng)此以往,消費(fèi)者對(duì)企業(yè)的信息推送會(huì)產(chǎn)生厭煩甚至排斥的情緒。因此,消費(fèi)者最終是否接受某企業(yè)推送的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷信息有可能受到對(duì)自己非常重要的人或周圍的人是否對(duì)該企業(yè)進(jìn)行推薦的影響。

        因此,本文提出假設(shè)H3:社會(huì)影響正向影響消費(fèi)者接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的意愿。

        4.感知成本

        4C理論強(qiáng)調(diào)盡可能減少消費(fèi)者的購買費(fèi)用,降低不必要的成本。消費(fèi)者的購買成本產(chǎn)生于消費(fèi)者購買行為發(fā)生的全過程,包括對(duì)企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷信息的接受行為。感知成本是指消費(fèi)者主觀感知的,在搜尋信息的過程中為獲得信息所付出的代價(jià)。感知成本并不是實(shí)際的支付,而是消費(fèi)者對(duì)接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷推送的信息所感到的不確定性可能要付出的成本,包括耗費(fèi)的時(shí)間成本、心理成本和功能成本。時(shí)間成本是指消費(fèi)者因接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷推送的信息而可能遭受的時(shí)間損失。心理成本是指消費(fèi)者接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷可能使消費(fèi)者失去對(duì)個(gè)人信息控制的可能性所造成的損失。功能成本是指消費(fèi)者一旦接受了企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷推送的信息,可能產(chǎn)生后續(xù)的購買行為,導(dǎo)致其放棄購買其他商品而沒有達(dá)到預(yù)期效果的損失。

        因此,本文提出假設(shè)H4:感知成本負(fù)向影響消費(fèi)者接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的意愿。

        5.基于消費(fèi)者需求和期望的信息

        4C理論主張將消費(fèi)者是否滿意放在第一位。令消費(fèi)者滿意的不僅有企業(yè)提供的產(chǎn)品,也包括企業(yè)推送的信息。網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)使消費(fèi)者在獲取信息時(shí)不再受地域和時(shí)間的局限,極大地便利了消費(fèi)者獲取信息的方式,使消費(fèi)者愿意主動(dòng)搜尋信息。企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行的精準(zhǔn)信息推送亦是如此。消費(fèi)者獲取的信息是否基于其需求和期望,在很大程度上影響其對(duì)信息的接受程度。而基于消費(fèi)者需求和期望的信息只有具備了信息質(zhì)量才能令消費(fèi)者接受。

        大數(shù)據(jù)時(shí)代,消費(fèi)者每時(shí)每刻都在接收著大量的信息,但消費(fèi)者經(jīng)常收到虛假信息、扭曲事實(shí)的信息、垃圾信息,這些信息皆不是基于消費(fèi)者需求和期望的。譬如,淘寶網(wǎng)在迅猛擴(kuò)張的同時(shí)無法避免的是假貨泛濫的問題,代購類商品的問題尤其突顯。美國跟蹤假冒產(chǎn)品公司NetNames于2014年4月估算后稱,淘寶商品中有 20% ~80%為假貨[7]。

        馬斯洛需求層次理論指出了產(chǎn)品的可得性、產(chǎn)品的質(zhì)量和價(jià)格、產(chǎn)品的易得性和服務(wù)、個(gè)性化是人對(duì)物質(zhì)產(chǎn)品的四個(gè)層次需求[8]。在電子商務(wù)時(shí)代,消費(fèi)者獲取的產(chǎn)品既有實(shí)物形態(tài)的,又有虛擬形態(tài)的,其中,信息作為消費(fèi)者在電子商務(wù)時(shí)代搜尋的虛擬產(chǎn)品,在人們獲得的同時(shí),其質(zhì)量就是消費(fèi)者關(guān)注的焦點(diǎn)。

        因此,本文提出假設(shè)H5:基于消費(fèi)者需求和期望的信息正向影響消費(fèi)者接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的意愿。

        6.在線溝通

        傳統(tǒng)營銷中,企業(yè)與消費(fèi)者之間缺乏互動(dòng)和聯(lián)系,在使?fàn)I銷成本增高的同時(shí),還使消費(fèi)者對(duì)企業(yè)的單向推銷產(chǎn)生反感。4C理論主張以消費(fèi)者為核心的溝通,不僅強(qiáng)調(diào)企業(yè)借助網(wǎng)絡(luò)營銷工具同消費(fèi)者進(jìn)行雙向交互式溝通,還強(qiáng)調(diào)消費(fèi)者之間的溝通。企業(yè)在開展精準(zhǔn)營銷的過程中,若企業(yè)人員能與消費(fèi)者進(jìn)行溝通,就可將單向促銷轉(zhuǎn)換為“互動(dòng)、雙贏、關(guān)聯(lián)關(guān)系”的溝通,最大化地縮短了企業(yè)和消費(fèi)者間的溝通距離,避免一味地向消費(fèi)者進(jìn)行單向推銷,在無法觸及消費(fèi)者需求點(diǎn)的情況下,使消費(fèi)者產(chǎn)生反感、抵觸的情緒。當(dāng)然,企業(yè)開展的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷并不是一次性的活動(dòng),而是一個(gè)循環(huán)往復(fù)的過程,企業(yè)人員在與消費(fèi)者周而復(fù)始的溝通中能不斷地收集消費(fèi)者的信息,對(duì)自身的精準(zhǔn)營銷不斷調(diào)整和優(yōu)化,進(jìn)而提升消費(fèi)者接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的意愿,提升對(duì)企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的購買意愿。當(dāng)然,消費(fèi)者越積極參與,說明其越愿意互動(dòng),更易在行動(dòng)和情感上產(chǎn)生共鳴,完善消費(fèi)者的營銷體驗(yàn)[6]。信息互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,消費(fèi)者習(xí)慣于將購后想法通過微信朋友圈等平臺(tái)與朋友分享,實(shí)現(xiàn)消費(fèi)體驗(yàn)的分享擴(kuò)散?;蛘呦M(fèi)者熱衷于對(duì)線上所購商品給予自己的評(píng)論。這些評(píng)論是消費(fèi)者對(duì)商家商品或服務(wù)的口碑傳播。口碑傳播是來自消費(fèi)者的信息,且與消費(fèi)者的實(shí)際消費(fèi)經(jīng)歷有關(guān),它與商家廣告、媒體推薦等第三方信息渠道相比,排除了利潤刺激,較少地受到企業(yè)干預(yù),且來源可靠[9]。因此,后續(xù)消費(fèi)者在購買行為發(fā)生前會(huì)將網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)作為參考依據(jù)。此外,消費(fèi)者在瀏覽了企業(yè)推送的信息后,若對(duì)商品存在疑問,除了向商家進(jìn)行提問外,也可以通過頁面與其他消費(fèi)者進(jìn)行溝通,通過觀察頁面提示中其他消費(fèi)者的回復(fù),如其他消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品價(jià)格、購后產(chǎn)品質(zhì)量的評(píng)價(jià),進(jìn)而決定是否接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷推送的信息。

        因此,本文提出假設(shè)H6:在線溝通正向影響消費(fèi)者接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的意愿。

        綜上所述,本文假設(shè)如表1所示。

        表1 研究假設(shè)一覽表

        (三)變量定義及測(cè)量維度

        本文以整合UTAUT模型和4C理論為基礎(chǔ),從努力期望、績(jī)效期望、社會(huì)影響、感知成本、基于消費(fèi)者需求和期望的信息、在線溝通6個(gè)變量,試圖找出影響消費(fèi)者對(duì)企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷接受意愿的因素。為了提高量表的信度和效度,本文借鑒了國內(nèi)外成熟量表,結(jié)合企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了變量測(cè)量指標(biāo)選項(xiàng)。模型的相關(guān)變量及定義見表2,變量測(cè)量選項(xiàng)設(shè)計(jì)見表3、表4。

        表3 自變量測(cè)量選項(xiàng)設(shè)計(jì)

        表4 因變量測(cè)量選項(xiàng)設(shè)計(jì)

        三、實(shí)證分析

        (一)問卷設(shè)計(jì)

        調(diào)查問卷由3部分組成:第一部分為導(dǎo)語,對(duì)調(diào)查目的、問卷的專業(yè)術(shù)語、問卷的基本情況予以說明;第二部分為被調(diào)查者的基本信息,包括性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)等,了解被調(diào)查者的基本情況,為樣本統(tǒng)計(jì)打基礎(chǔ);第三部分為變量測(cè)量表,包括努力期望、績(jī)效期望、社會(huì)影響、感知成本、基于消費(fèi)者需求和期望的信息、在線溝通、接受意愿7個(gè)變量的測(cè)量。問卷測(cè)量采用李克特五級(jí)量表打分法,被調(diào)查者在“非常不同意”“比較不同意”“一般”“比較同意”“非常同意”五個(gè)選項(xiàng)上進(jìn)行選擇,分別對(duì)應(yīng)“1、2、3、4、5”分。本問卷在設(shè)計(jì)完成后,進(jìn)行了小范圍預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)樣本在親朋好友中進(jìn)行,共發(fā)放問卷42份,經(jīng)過信度和效度檢驗(yàn),無不符合問題,最后通過信度、效度檢驗(yàn)。

        (二)問卷正式發(fā)放與回收

        本研究采用“問卷星”平臺(tái)將問卷訪問地址以鏈接和微信的形式傳播給受測(cè)試者,調(diào)研歷時(shí)15天,收回問卷248份,其中有效問卷229份,問卷有效率為92.3%。根據(jù)學(xué)者Tinsley的觀點(diǎn),實(shí)驗(yàn)分析中,正式受測(cè)試樣本的數(shù)量與所使用問卷中問題項(xiàng)的數(shù)量所成比例應(yīng)在1∶5到1∶10之間,才適合做因素分析[10]。結(jié)合本研究的情況,樣本數(shù)在220以上即為理想狀態(tài),因此,本研究樣本數(shù)量充足,可以進(jìn)行因素分析。

        (三)描述性統(tǒng)計(jì)分析

        在運(yùn)用樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究前,首先需要對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析(見表5),確保樣本有效并具備足夠的代表性。

        表5 描述性統(tǒng)計(jì)分析

        從表5可以看出,本文的調(diào)查樣本有以下幾個(gè)特點(diǎn):一,在性別特征方面,男、女相差比例不大,這與前文剔除性別因素所說的理由,只要企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷推送的信息是精準(zhǔn)的,無論男女,皆能接受相吻合;二,在年齡方面,≤40歲的被調(diào)查者占到了86.9%,這與前文剔除年齡因素所說的理由,我國網(wǎng)民年齡結(jié)構(gòu)依然偏向年輕,以10~39歲群體為主相吻合;三,在學(xué)歷和職業(yè)方面,各個(gè)選項(xiàng)均有被調(diào)查者作出選擇,這說明本調(diào)查所選擇的消費(fèi)者不是特定的群體,而是廣泛地分布在各個(gè)行業(yè)的消費(fèi)者,因此所選樣本調(diào)查回來的數(shù)據(jù)具有代表性。

        (四)樣本正態(tài)分布檢驗(yàn)

        為了避免結(jié)構(gòu)方程模型的λ2值被高估,在使用結(jié)構(gòu)方程對(duì)本文的模型進(jìn)行檢驗(yàn)分析前,需對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)。分析結(jié)果如表6所示。

        表6 樣本正態(tài)分布檢驗(yàn)

        續(xù)表6

        從表6可以看出,正式樣本數(shù)據(jù)中,數(shù)據(jù)偏度絕對(duì)值最大的是績(jī)效期望PE下的第二個(gè)題項(xiàng)PE2,偏度為-0.633,絕對(duì)值為0.633<2。數(shù)據(jù)峰度絕對(duì)值最大的仍是績(jī)效期望PE下的第二個(gè)題項(xiàng)PE2,峰度為0.618<5。本研究的測(cè)量指標(biāo)為22項(xiàng),測(cè)量指標(biāo)數(shù)目的5倍是22*5=110。本研究共收回有效問卷229份,大于110份。根據(jù)Benler和Chou的觀點(diǎn),數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布檢驗(yàn)的條件是,偏度的絕對(duì)值≤2,峰度的絕對(duì)值≤5,問卷數(shù)量為測(cè)量指標(biāo)數(shù)目的5倍以上[11]。因此,本文正式樣本數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布。

        (五)樣本信度分析

        本文利用SPSS23.0對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠性分析,計(jì)算出各個(gè)測(cè)量題項(xiàng)對(duì)問卷總體的Cronbach’s Alpha系數(shù),如表7所示。各變量的Cronbach’s Alpha系數(shù),如表8所示。

        表7 問卷總體的Cronbach’s Alpha系數(shù)

        表8 問卷各變量信度檢驗(yàn)

        有學(xué)者認(rèn)為,在進(jìn)行探索性因子分析時(shí),Cronbach’s Alpha系數(shù)大于0.5即可認(rèn)為數(shù)據(jù)可靠[12]。由表8可知,所有變量的Cronbach’s Alpha系數(shù)均>0.6,說明樣本數(shù)據(jù)具有可信度,數(shù)據(jù)可靠。

        (六)樣本效度分析

        首先,通過SPSS23.0,采用主成分分析法測(cè)量問卷的KMO值,并進(jìn)行Bartlett’s球狀檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表9所示。通過對(duì)問卷量表總體的檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn),KMO值為0.905,大于0.9,顯著性為0.000,小于0.01,結(jié)合KMO值的提出者Kaiser提出的KMO值>0.9非常適合做因子分析的依據(jù),說明本研究樣本數(shù)據(jù)非常適合做因子分析。

        表9 KMO和巴特利特檢驗(yàn)

        其次,利用AMOS23.0對(duì)問卷樣本進(jìn)行區(qū)分效度和聚合效度檢驗(yàn)。進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析時(shí),發(fā)現(xiàn)題項(xiàng)PC3的因子載荷系數(shù)小于臨界值0.5,因此將該題項(xiàng)刪除后再重新進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析。驗(yàn)證性因子分析擬合情況如表10所示。從表10可看出,所有指標(biāo)均在達(dá)標(biāo)范圍之內(nèi),模型可以接受。

        表10 樣本驗(yàn)證性因子分析擬合情況

        表11 各潛變量的因素負(fù)荷量、CR值、AVE值

        續(xù)表11

        再利用AMOS23.0計(jì)算出各變量間的相關(guān)系數(shù),如表12所示。幾乎所有對(duì)角線上的數(shù)值均大于每個(gè)潛變量與其它潛變量的相關(guān)系數(shù),說明每個(gè)潛變量與其對(duì)應(yīng)的潛變量相關(guān)性較高,而與其它潛變量的相關(guān)性相對(duì)較低,可見這些潛變量之間有較好的區(qū)分效度。

        表12 各變量間的相關(guān)系數(shù)

        綜上,本文量表的信度和效度均不錯(cuò),為建立結(jié)構(gòu)方程模型打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

        (七)模型假設(shè)檢驗(yàn)分析

        本文根據(jù)整合UTAUT模型和4C理論的消費(fèi)者對(duì)企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的接受意愿影響因素的理論模型,建立結(jié)構(gòu)方程模型(SEM),通過AMOS23.0軟件,采用最大似然估計(jì)法(ML)對(duì)來自229個(gè)調(diào)查對(duì)象的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,計(jì)算得到外生潛變量(努力期望、績(jī)效期望、社會(huì)影響、感知成本、基于消費(fèi)者需求和期望的信息、在線溝通)對(duì)內(nèi)生潛變量(接受意愿)的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)和顯著性系數(shù),來了解外生潛變量與內(nèi)生潛變量的關(guān)系,驗(yàn)證本文的假設(shè)是否存在因果關(guān)系,最終構(gòu)建出外生潛變量與內(nèi)生潛變量之間的路徑關(guān)系圖。

        通過AMOS23.0的運(yùn)算,發(fā)現(xiàn)努力期望(EE)對(duì)接受意愿(AW)、感知成本(PC)對(duì)接受意愿(AW)、社會(huì)影響(SI)對(duì)接受意愿(AW)的影響不顯著,因此,剔除這三條路徑后,對(duì)模型進(jìn)行修正,修正后的模型擬合結(jié)果和各變量的路徑系數(shù)及顯著關(guān)系分別如表13、表14所示。

        表13 修正模型的擬合結(jié)果

        表14 修正后模型的路徑系數(shù)

        依據(jù)上述分析結(jié)果,驗(yàn)證本文研究假設(shè),驗(yàn)證結(jié)果如表15所示,同時(shí)畫出模擬路徑圖,如圖4所示。

        表15 消費(fèi)者對(duì)企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷接受意愿的研究模型假設(shè)檢驗(yàn)

        圖4 模擬路徑圖

        努力期望正向影響消費(fèi)者接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的意愿不成立的原因可能是,消費(fèi)者大多是40歲以下的年輕人,他們較早地接觸信息技術(shù),有較高的信息搜索技能,即使企業(yè)沒有將精準(zhǔn)信息推送給消費(fèi)者,消費(fèi)者也能自行進(jìn)行信息的搜索。

        社會(huì)影響正向影響消費(fèi)者接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的意愿不成立的原因可能是,每位消費(fèi)者的購買行為存在差異性,即使在同一平臺(tái)購買的商品也可能有所不同,因此,企業(yè)對(duì)消費(fèi)者推送的精準(zhǔn)營銷信息有所差異,信息是否是消費(fèi)者所需,也因人而異。即使某平臺(tái)推送的信息對(duì)于某位消費(fèi)者而言是精準(zhǔn)的,但對(duì)這位消費(fèi)者的親朋好友來說則不一定。

        感知成本負(fù)向影響消費(fèi)者接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的意愿不成立的原因可能是,消費(fèi)者對(duì)企業(yè)推送的精準(zhǔn)營銷信息,如:類似于“猜你喜歡”“購買過該商品的人還買過”“看過該商品的人還看過”的內(nèi)容推薦有可能視而不見?;蛘呒词瓜M(fèi)者點(diǎn)擊了信息鏈接,若發(fā)現(xiàn)信息不符合自己的需求,會(huì)馬上將信息頁面關(guān)閉,耗費(fèi)的時(shí)間成本、心理成本、功能成本不高。更有甚者,消費(fèi)者希望通過各式渠道搜集各種信息,即使耗費(fèi)了較高的時(shí)間成本、心理成本、功能成本也在所不惜。

        四、管理啟示

        (一)績(jī)效期望方面

        績(jī)效期望正向影響消費(fèi)者接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷意愿是因?yàn)橄M(fèi)者接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的信息有可能提高其信息搜索的效率。企業(yè)要推送切實(shí)滿足消費(fèi)者需求的信息,企業(yè)就必須做好消費(fèi)者畫像的識(shí)別工作,完善數(shù)據(jù)分析推薦模型,及時(shí)根據(jù)消費(fèi)者多元、動(dòng)態(tài)、不可持續(xù)的需求進(jìn)行數(shù)據(jù)推薦模型的完善和修正,做好消費(fèi)者畫像特征分析工作,保證向消費(fèi)者推送的信息是消費(fèi)者需求的,真真正正地提高消費(fèi)者信息搜索的效率。

        (二)基于消費(fèi)者需求和期望的信息方面

        基于消費(fèi)者需求和期望的信息正向影響消費(fèi)者接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷意愿是因?yàn)榛谙M(fèi)者需求和期望的信息是適當(dāng)?shù)?、?zhǔn)確的、有質(zhì)量的信息。企業(yè)要根據(jù)消費(fèi)者經(jīng)瀏覽、訪問、購買形成的各式大數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致分析,洞察消費(fèi)者的顯性需求和潛在需求,做好消費(fèi)者產(chǎn)品喜好、心理接受價(jià)位、產(chǎn)品品牌等信息的預(yù)測(cè),及時(shí)地以合適的方式,在合適的時(shí)間,將合適的產(chǎn)品信息推送給消費(fèi)者,提高消費(fèi)者和產(chǎn)品的匹配度,提高消費(fèi)者轉(zhuǎn)化率。

        (三)在線溝通方面

        在線溝通正向影響消費(fèi)者接受企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷意愿是因?yàn)樵诰€溝通能縮短消費(fèi)者與企業(yè)人員的溝通距離,在避免向消費(fèi)者單向推銷,令消費(fèi)者反感的同時(shí),還可以讓消費(fèi)者互相了解購后感受,降低信息不對(duì)稱給消費(fèi)者帶來的負(fù)面影響的概率。企業(yè)要搭建營銷全過程的消費(fèi)者參與互動(dòng)平臺(tái)。企業(yè)可通過微博、微信與消費(fèi)者進(jìn)行互動(dòng),也可通過設(shè)置商品評(píng)價(jià)區(qū)、討論區(qū)讓消費(fèi)者留言,在及時(shí)了解消費(fèi)者對(duì)企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)評(píng)價(jià)的同時(shí),也可為企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)營造良好的口碑。當(dāng)然,消費(fèi)者對(duì)企業(yè)的產(chǎn)品或服務(wù)不滿意時(shí),也可通過互動(dòng)平臺(tái)及時(shí)反饋,企業(yè)也可及時(shí)處理,降低不良口碑對(duì)企業(yè)的影響。企業(yè)還可鼓勵(lì)喜歡購后分享、有公眾影響力的消費(fèi)者進(jìn)行分享,以期帶動(dòng)其他消費(fèi)者選擇企業(yè)的產(chǎn)品或服務(wù)。

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