程淑婉 內江職業(yè)技術學院

當前時代背景下，服裝企業(yè)的競爭越來越大，營銷手段和營銷活動也多種多樣，針對目標客戶群服裝消費行為的研究成為企業(yè)或者商家確定營銷戰(zhàn)略的前提。而在網絡發(fā)達的今天，大學生較其他群體網購更加頻繁[1]。本文采用SPSS和因子分析對有效數據進行信度和效度測驗，并通過Amos7對以西南地區(qū)大學生的服裝消費行為為例構建的結構預測模型進行假設驗證。該項研究開辟了對西南地區(qū)大學生服裝消費行為研究的新視野，使企業(yè)能夠根據區(qū)域特性及影響大學生消費行為的因素能夠快速制定相關營銷戰(zhàn)略，為服裝企業(yè)和商家在營銷戰(zhàn)略上提供有力支撐。

一、前言

年輕人是網絡消費者群體的主體，他們的主要特征是個性化、追求新和方便，而追求個性化和創(chuàng)新性的消費心理正符合服裝作為時尚消費品的流行[2]。

國內外學者主要有以下研究：Eunah Yoh等人研究得出消費者之前的網購經驗將會影響其購買意向。Jz Hye Park指出網絡風險在很大程度上影響消費者在網上購買服裝的意愿[3]。國內學者張玉魯認為，消費者特征、產品特征和網絡零售商特征是影響網購者購買意向的因素[4]。王文興認為網絡營銷增加了服裝的認知風險和安全風險[5]。劉國聯(lián)、陸鑫和田宏調研了南方地區(qū)大學生的服裝消費行為，發(fā)現(xiàn)他們在選購服裝時傾向于個性化的服裝，而不會不盲目追求流行趨勢。經對中國沿海地區(qū)大學生的服裝消費行為的研究，劉國聯(lián)與盧芳提出了影響他們服裝消費行為的一些因素[6-7]。

綜上可見，網絡服裝消費行為非常復雜多變，為了簡化研究，本文在S-O-R模式的基礎上，構建了以西南地區(qū)大學生為例的服裝網購行為預設模型。

二、西南地區(qū)大學生服裝消費行為的模型構建與檢驗

當今社會消費環(huán)境越來越多變，不同的渠道被開發(fā)的同時競爭也越來越嚴重。為深入了解西南地區(qū)大學生在進行網絡消費時表現(xiàn)的態(tài)度及做出的選擇，分析網購對西南地區(qū)大學生服裝消費行為的影響。經網上調查問卷方式獲得數據，對數據剔除篩選后，對有效數據進行效度和信度檢測，應用Amos7對模型進行檢測。

（一）研究方案

構建以網絡零售商特征、個體因素、網絡感知風險、營銷因素為前提變量，以消費意向為中間變量，以消費行為為結果變量的結構方程的預測模型。本文調查采取隨機抽樣的方式施行，正式調查發(fā)放300份問卷，回收276份問卷，回收率有92%。經剔除無效問卷，得有效問卷258份，有效回收率有86%。根據調查問卷的數據，首先分析問卷的信度和效度，然后用SPSS15.0判斷數據是否適合因子分析。最后，利用Amos7對模型進行檢測。

（二）模型建立與假設

本研究主要分析了對大學生服裝網購行為有影響的五個因素：消費者個體因素(消費者個人在追求體驗、便利和個人網絡經營等)、網絡感知風險(支付安全、個人信息的安全性等)、網絡零售商特征(產品、價格、網絡等)、零售商營銷因素(網絡營銷、促銷、網頁等)和消費意向五個影響因素，并建立模型。并結和文獻研究，對各變量之間與變量與消費行為之間做出假設，如圖1。

圖1 西南地區(qū)大學生服裝的網絡消費行為影響因素模型與假設Fig.1 model and hypothesis of influencing factors of college students'clothing consumption on Internet in southwest China

（三）數據分析

1.信度和效度檢驗

本文采用SPSS15.0對問卷信度進行檢驗，結果見表1。

表1 信度檢驗Table.1 Reliability test

由表1可知，五個變量的Cronbach’s Alph值均大于0.7，代表該問卷數據的信度非常好，可以進行后面的分析。

2.因子分析

正交旋轉方法是最大方差旋轉，此方法簡化了對因子的分析。本研究通過19次迭代后收斂，結果見表2。

表2 因子分析Table.2 Factor analysis

由表2可知，以上各因子的因子特征值均大于1，累計解釋方差為72.382，這五個因素解釋了72.382%的變量差異，也說明了72.382%的信息被覆蓋。由此可見，本文建立的量表合適有效。

3.模型擬合檢驗

本研究將運用結構方程模型分析方法對西南地區(qū)大學生消費者服裝的網絡消費模型做測驗。

本文采用絕對擬合指標來支持結構方程模型得到觀測數據。通常，x2值越小，擬合程度越高，x2和數據樣本的大小有關，一般不會直接用來評估模型，本文采用x2/df來衡量。當RMSEA值越靠近0代表擬合性越好。通常，當RMSEA值小于0.1時，代表擬合性較好；當RMSEA值小于0. 05時，表示擬合很好；當RMSEA值小于0. 01時，表示擬合極好。其余指標(GFI、NFI、IFI、CFI)處于0-1內，當越靠近1時，則模型擬合越好；若大于0. 90則代表擬合較好[8]。

表3 結構模型擬合的優(yōu)度指標表Table.3 List of goodness of fit for structural model

由表3可知，數據初次擬合時，x2/df和RMSEA均高于標準值，GFI和NFI均低于標準值0.9，因此對模型進行了調整，調整后四個值都符合要求，總體模型的擬合較好。通過運用Amos7進行數據檢驗，結果見表4。

表4 數據檢驗結果Table.4 Results of data examination

由表4可知，網絡零售商特征、個體因素、網絡感知風險和營銷因素均與消費意向有顯著相關性。原假設成立。

三、結論與建議

本文以西南地區(qū)大學生服裝網購行為為研究對象，通過問卷設計、發(fā)放、數據的收集、數據信度和效度分析、因子分析及運用Amos7模型假設驗證，得以下結論與建議：

1.個體因素、網絡感知風險、網絡零售商特征和營銷因素四個因素均與消費意向有顯著相關性，消費意向直接影響消費行為。

2.構建了西南地區(qū)大學生服裝網購行為的影響因素理論模型，運用Amos7對模型進行檢測。

3.女大學生在服裝網購中占比較大。

4.大學生群體對價格敏感，更加最求個性和時尚。

5.重視消費體驗，之前的消費經驗和其他人的建議和意見對其有一定影響。

通過網上調研和數據分析，本研究對服裝企業(yè)提出幾點建議：加大男性消費群體的營銷；利用網絡或折扣等網絡推廣活動進行銷售；提升網上服裝效果；建立目標群資料，實現(xiàn)精準營銷；優(yōu)化客戶體驗，減少網購中出現(xiàn)的風險。當前時代背景下，市場環(huán)境復雜多變，本文的研究可以讓企業(yè)向精準營銷轉化，也是以西南地區(qū)大學生消費行為為導向所作出的新方向，值得進一步更加深層次的探討和研究。