基于统计学的网络购物消费者行为分析

作者：马素萍 高洪波

来源：《价值工程》2011年第22期

        摘要：本文针对网络商店经营模式与消费者购物行为，基于统计学的相关分析、回归分析等方法，探讨了网络商店特性、商品特性与消费者网络购物行为等之间的关系。得出了网络商店特性与商品特性有部分显著相关；网络商店特性愈佳，对消费者网络购物行为愈高；商品特性对于网络购买行为并无直接影响关系的结论。通过以上分析，以期达到为网络商店经营者提供一些值得考虑的因素和建议的目的。

        Abstract: This paper mainly focuses on the business model of online store and consumers'shopping behavior, based on statistical correlation analysis, regression analysis and other methods, and talk over the relationships between consumers'shopping behavior and the characteristics of the online store and products as well. We reach the conclusion: the characteristics of the online store are significantly correlated with the characteristics of the products; the better the characteristics of the online store, the more frequent the online shopping behavior of consumers; the characteristics of the products don't directly affect consumer behavior. By the statistical analysis, we hope to offer managers of the online store some considerable factors and suggestions.

        关键词：网络购物；消费者行为；相关分析；回归分析

        Key words: online shopping；consumer behavior；correlation analysis；regression analysis

        中图分类号：TN94文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）２2-0163-02

        0引言

        当前许多企业逐渐将电子商务作为商业交易、营销等商业行为的工具及载体，视网络购物为新一轮企业竞争的主要手段，同时，越来越多的个人也将在INTERNET上开设自己的网络商店作为创业的一种方式。调查显示，全球在家上网人口于 2002 年为 5亿3,130万人，预计至 2009年，全球网络交易金额将突破 1 兆美元。开设网络商店，与开实体店面相比；创业所需成本、费用、设备，低廉许多。但也因网络商店进入门坎较低，加之许多网络商店经营者缺乏经营经验和对市场应有的分析，往往导致在茫茫网络中，难以脱颖而出，甚至难以为继。许多网络商店的经营者往往把经营重心放在吸引新的顾客，经常是提供各种优惠或广告手法吸引顾客上网消费，而忽略顾客真正需求。

        本文以某娱乐商品销售网络商店为例，从网络商店特性、商品特性、消费者购买行为等几个方面，探讨他们之间的关联性，建立了影响消费者网络购物因素的研究总体框架，目的是希望为想在网络创业及网络商店经营者提供有益的参考。

        1影响消费者网络购物因素的研究设计

        1.1 研究的总体框架模型依据当前网络购物发展状况，为探讨消费者购买行为是否会受到网络商店特性、商品特性、消费者情况的影响，可建立如下研究总体模型，如图 1。

        1.2 统计学数据分析常用的方法

        1.2.1 描述统计分析（descriptive statistics）：针对网络购物消费者的基本数据作描述性的统计分析，包括消费者的性别、年龄、学历、月收入、娱乐费用等。

        1.2.2 因素分析（factoranalysis）：对网络商店特性、商品特性等层面进行因素分析，达到简化构成变量，以便于进一步利用简化后的变量与结果，进行其它的统计分析的目的。

        1.2.3 样本t 检验（independent t-test）：针对相关的几组资料，来检测其差异情形，依据t 值来表示所达到的显著程度和水平。

        1.2.4 变异数分析（analysis of variance）：利用单因子变异数分析，可检验几组资料是否因某个因素的不同而呈显著差异。如检验网络商店特性对于商品特性，是否因消费者的不同而有显著性差异。

        1.2.5 Pearson相关分析（Pearsoncorrelationanalysis）：这里以 Pearson 相关分析来验证网络商店特性各构成部分与商品特性各构成部分间的关系，其相关系数大小来描述样本在两变量上的相关情形，其正负值表示两者间相关性为正向或负向关系。

        1.2.6 回归分析（regression analysis）：探讨自变量（X）与因变量（Y）的因果关系。这里利用回归分析来探讨网络商店特性对商品特性、网络商店特性对网络购物行为、商品特性对网络购物行为的影响效果及预测效力，以及两者间的关系是否显著等。

        2具体实例的相关分析与回归分析

        下面以某从事娱乐商品销售网络商店开展的网络问卷方式抽样调查数据为例，从网络商店特性、商品特性、消费者购物行为等几个方面，使用相关分析和回归分析探讨他们之间的关联性。（限于篇幅，有关计算与SPSS运行过程此处省略）

        2.1 相关分析对消费者购物行为紧密相关网络商店特性与商品特性进行统计学相关分析得到表1，由表1可以看出，网络商店特性与商品特性间相关分析大多呈现正相关且达显著水平，其中网络商店特性中“网站知名度”、“交易安全与信任”对商品特性中“运费”、“便利性”、“品质”三个变量的相关分析均呈现高度相关水平，而广告与商品特性中的五个因素间的相关性则较弱，因此上述假设H1部分成立。因此网络商店的经营模式，必须考虑到上述因素，使网站更贴近消费者的需求。

        2.2 回归分析对网络购物行为、网络商店特性与商品特性进行回归分析得到表2，由表 2 回归模式一中，可发现网络商店特性对商品特性、商品特性对网络商店特性均具有解释力，R2值各为 0.779，表示网络商店特性可以解释商品特性，商品特性也可以解释网络商店特性，且网络商店可以预测商品特性及商品特性也可以预测网络商店特性各为78%，从中也可看出网络商店特性对商品特性、商品特性对网络商店特性各有显著影响（p值＜0.001），网络商店特性与商品特性、商品特性与网络商店特性互为因果关系。而回归模式二网络商店特性对网络购物行为具有解释力，R2值0.74代表网络商店特性可以解释网络购物行为是74%，显示网络商店特性可以预测网络购物行为之能力为74%，网络商店特性对网络购物行为有显著影响（p值＜0.001），因此上述假设H3成立，当网络商店特性各项指标越优时，越能有效地提升网络购物消费意愿。在回归模式三中商品特性对网络购物行为具有解释力，R2值0.02，表示显示商品特性可以预测网络购物行为的能力为2%，而商品特性对网络购物行为由p值大于0.001可知，故上述假设H4不成立，即商品特性可能不会直接影响网络购物行为。

        2.3 综合分析

        2.3.1 网络商店特性与商品特性通过上述对网络商店特性与商品特性进行相关分析得出两者间关系呈现显著，同时可发现网络商店特性的交易安全与信任感，可以强化商品特性中的有关属性，网络商店经营者若有效运用网络商店的特性与商品特性间的相关性，如充分考虑消费者的安全与信任感，可以提升网络购物意愿。又如对网络商店特性的网站知名度，研究发现消费者对运费的考虑显著相关，是因为大型或知名网站，在服务质量方面更能让消费者产生更大的信赖感。

        2.3.2 网络商店特性与网络购物行为通过上述相关分析与回归分析发现，网站的知名度可增加消费者购物意愿，而交易安全与信任感提升，因安全信任感较高，对网络购物顾虑较少，而使消费者网络购物在消费金额、频度等方面大大增加。

        2.3.3 商品特性与网络购物行为通过上述分析可以发现，消费者对网络购物和传统交易方式的实体店面购物认知有所不同。主要是因为有些消费者认为网络购物交易不安全或不习惯于网络购物时，即使运费低廉、价格比实体商店便宜、质量较高时，都无法提高网络消费者购买意愿。对于这种消费者网络购物安全方面的疑虑，网络商店经营者必须充分考虑。

        综上所述，网络商店特性、商品特性对网络购物行为有着直接的影响，强化网络商店特性，将有助于消费者网络购物行为意愿、频率、消费金额的提升。在经营网络商店时，除了考虑价格外，若能处理好网络商店特性、商品特性与消费者网络购物行为之间的关联，相信将能更加贴近消费者的需求，从而为探索行之有效的网络商店经营模式奠定基础。

        3结语

        时下网络购物电子商务网站如雨后春笋般不断涌现，由于其无地域、营业面积，没购物成本低，网络商店库存小，资金积压少，商品信息更新快等特点，受到了许多企业的追捧。不但国内外很多知名企业在互联网上开设了电子商务网站，而且许多个人也在网络上建立了自己的网店，并视为自主创业的一种方式。网络购物作为一种新兴的商业模式，与传统购物模式有很大差别。除了上述的优点外，不能忽视的是它也存在亟待完善的问题和不足之处，如：信誉度、网络安全、配送等问题，要解决上述问题，经营好网络商店，就必须认真分析相关因素，本文依据统计学给出了常用的消费者网络购物行为的分析方法，并进行了实例建模分析，希望能对网络商店经营者有所帮助。

        参考文献：

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