數(shù)據(jù)智能情境特征對消費者移動購物意愿的影響研究

周振昭，梁靜鑫，何軍紅，李 甫

（廣東工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，廣州 510520）

0 引 言

移動購物是伴隨移動互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展而崛起的購物形式，與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)購物相比，移動購物創(chuàng)造了消費者隨時隨地進(jìn)行消費的機(jī)會。學(xué)界研究表明，在具有隨時隨地消費特性的移動購物中，環(huán)境刺激會對消費者沖動消費及消費情緒等帶來重要影響。在市場實踐中，越來越多的移動環(huán)境下經(jīng)營的商家，重視利用先進(jìn)技術(shù)（比如VR等）來建設(shè)和維護(hù)線上營銷環(huán)境，多途徑對消費者移動消費決策進(jìn)行“引導(dǎo)”。數(shù)據(jù)智能時代，不僅反映了新一輪信息技術(shù)變革，更預(yù)示了相關(guān)行業(yè)價值鏈的改寫。處于“大數(shù)據(jù)+人工智能”而構(gòu)建的數(shù)據(jù)智能情境下的移動電商企業(yè)，可以充分用技術(shù)捕捉消費者數(shù)據(jù)與信息，進(jìn)一步實現(xiàn)對消費者移動購物意愿更精準(zhǔn)化、更個性化的影響，為經(jīng)營活動的發(fā)展帶來新的可能性。

但具體是機(jī)遇還是挑戰(zhàn)，或兩者并存，都脫離不了圍繞“數(shù)據(jù)智能情境特征對消費者移動購物意愿的影響”這一核心問題的討論。但圍繞這一問題而開展的研究尚十分缺乏，不過已有部分研究在“大數(shù)據(jù)”“人工智能”時代背景下，探討智能化營銷案例與消費體驗感之間的關(guān)系、智能語音技術(shù)在客服系統(tǒng)的應(yīng)用價值以及智能廣告的實現(xiàn)與實踐等話題?；诖耍疚慕柚鶱Vivo軟件開展質(zhì)性研究，提煉數(shù)據(jù)智能的典型情境特征，并探討其對消費者移動購物意愿的影響，從而為在移動環(huán)境下經(jīng)營的商家尋找提高消費者移動購物意愿的可行路徑。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 移動購物意愿相關(guān)研究

移動購物指使用者依靠移動終端、移動互聯(lián)網(wǎng)開展的電商活動。移動購物具有隨時隨地性、個性化、場景性等鮮明特征，能夠為移動購物用戶提供靈活的購物情境、更好的購物服務(wù)。因此，針對移動購物中影響消費者購物意愿因素的研究得到學(xué)術(shù)界重視。有研究證明移動技術(shù)和消費情緒都會對移動購物持續(xù)意愿有正向顯著影響，而在線評論的質(zhì)量和數(shù)量會通過情緒影響消費者的沖動性購買。除此之外，童俊、王凱發(fā)現(xiàn)消費者的感知價值和沉浸體驗對移動購物采納行為具有顯著影響。同時，針對網(wǎng)絡(luò)購物決策影響因素的研究成果，為研究移動購物消費者購物意愿提供了可借鑒之處。比如一些學(xué)者提出影響網(wǎng)絡(luò)購買決策的因素有易用性、有用性、信任、安全、隱私和風(fēng)險，還有研究表示社會互動、競爭及經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與馬來西亞人家電購買之間存在正相關(guān)關(guān)系，且在線購買體驗對購買意愿具有顯著影響。從現(xiàn)有研究情況來看，深入探討數(shù)據(jù)智能情境下的移動購物消費者購買意愿，有利于更細(xì)致地了解消費者在新技術(shù)環(huán)境變化下的購買意愿所發(fā)生的變化及其原因，從而對現(xiàn)有移動購物研究進(jìn)行一定補充。

1.2 數(shù)據(jù)智能相關(guān)研究

數(shù)據(jù)智能（Data Intelligence）的概念可以理解為“大數(shù)據(jù)”與“人工智能”的結(jié)合，同時又要把握其融合所產(chǎn)生的個性化特征。最初，研究主要集中在數(shù)據(jù)智能概念創(chuàng)新與市場產(chǎn)品的探討，強調(diào)了數(shù)據(jù)智能相較于人的智能、單純數(shù)據(jù)算法等具有不可比擬的優(yōu)越性，例如李玉玲闡述了人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算三者融合后對各行業(yè)帶來的效率改變。而依靠數(shù)據(jù)智能作為底層技術(shù)衍生的市場產(chǎn)品切實應(yīng)用到了建筑行業(yè)、商務(wù)系統(tǒng)等同樣引發(fā)關(guān)注。其中，有學(xué)者分析了數(shù)據(jù)智能可以根據(jù)不同的建筑數(shù)據(jù)從而生成能量消耗的預(yù)測模型，反映出數(shù)據(jù)智能具有代替人思考的預(yù)測特性。也正是基于數(shù)據(jù)智能的高效率，以及在信息情報的收集、整理和未來預(yù)測上科學(xué)性考量，數(shù)據(jù)智能情境已被越來越多提供移動購物的商家所重視。但數(shù)據(jù)智能情境中消費者移動購物意愿是否受到這些新技術(shù)應(yīng)用下的場景“擺布”，有待學(xué)界進(jìn)一步探討。

2 研究設(shè)計

本研究采取“目的性抽樣原則”的定性研究方法，選取可以為研究提供最多及最有效的信息量的研究樣本進(jìn)行訪談。訪談樣本為使用移動設(shè)備并擁有3年及以上的上網(wǎng)年限，同時擁有1年及以上的移動購物經(jīng)驗，且使用頻率較高的消費者。訪談前，根據(jù)研讀該領(lǐng)域研究的相關(guān)論文及對5名受訪者的預(yù)訪談結(jié)果，制定正式的訪談提綱。正式訪談采取面對面、電話、微信語音及QQ語音等形式進(jìn)行。在正式訪談中一共對45位受訪者進(jìn)行了半結(jié)構(gòu)化訪談，訪談平均時間大約為32分鐘。受訪者中有18名男性，27名女性，平均年齡為23歲，職業(yè)以在讀學(xué)生為主，另有學(xué)校教師、個體戶、企業(yè)單位員工等。訪談人員在訪談過程中進(jìn)行錄音和筆錄工作，并在訪談結(jié)束后將錄音數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)錄為文字文檔，供編碼使用。

3 分析結(jié)果

本文使用了定性研究法提取訪談資料信息，并對所提取信息進(jìn)行分類歸納，通過對結(jié)果的概念化及范疇化來提煉結(jié)論。在資料分析過程中采用Nvivo 12.0對訪談數(shù)據(jù)進(jìn)行逐級編碼。訪談數(shù)據(jù)分別由兩名研究者單獨進(jìn)行編碼，從而保證了編碼的信度與效度。此后，通過對兩名研究者完成的編碼進(jìn)行對比，結(jié)果一致部分加以保留，有爭議部分通過討論達(dá)成一致意見；對仍有爭議部分采取二次訪談，以確保數(shù)據(jù)可靠性與普遍性。本研究一共提煉出8個一級編碼，包括：智能支付快捷（4次）、數(shù)據(jù)智能方便（222次）、數(shù)據(jù)智能不方便（3次）、數(shù)據(jù)智能準(zhǔn)確（104次）、數(shù)據(jù)智能不準(zhǔn)確（126次）、積極購買意愿（80次）、消極購買意愿（123次）及中性購買意愿（17次）。4個子二級編碼，包括：數(shù)據(jù)智能快捷性、數(shù)據(jù)智能便利性、數(shù)據(jù)智能準(zhǔn)確性及購買意愿。2個主二級編碼，包括：數(shù)據(jù)智能情境特征及購買意愿。這些編碼中，數(shù)據(jù)智能方便、數(shù)據(jù)智能準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)智能不準(zhǔn)確及消極購買意愿被消費者提及較多，表明這些方面被消費者較為關(guān)注。聚類分析結(jié)果顯示，“數(shù)據(jù)智能情境特征”中的各子二級編碼“數(shù)據(jù)智能快捷性”“數(shù)據(jù)智能便利性”“數(shù)據(jù)智能準(zhǔn)確性”與“購買意愿”的唯一子二級編碼“購買意愿”之間的Pearson系數(shù)分別為：0.31、0.57、0.61，其中“數(shù)據(jù)智能準(zhǔn)確性”與“購買意愿”的Pearson系數(shù)最大，說明“數(shù)據(jù)智能準(zhǔn)確性”是影響消費者移動購物意愿的極為重要的因素。主二級編碼“數(shù)據(jù)智能情境特征”與“購買意愿”之間的Pearson系數(shù)為0.64，這說明“數(shù)據(jù)智能情境特征”對消費者移動購物意愿的影響比較大。

經(jīng)過以上逐級編碼及分析，本研究最終確定的核心范疇為“數(shù)據(jù)智能情境特征對消費者移動購物意愿的影響”，理論模型圖如圖1所示。其中，數(shù)據(jù)智能情境特征包括數(shù)據(jù)智能快捷性、數(shù)據(jù)智能便利性與數(shù)據(jù)智能準(zhǔn)確性。

4 結(jié)論與建議

本研究顯示，影響消費者移動購物意愿的數(shù)據(jù)智能情境特征主要包括數(shù)據(jù)智能快捷性、數(shù)據(jù)智能便利性與數(shù)據(jù)智能準(zhǔn)確性。其中，數(shù)據(jù)智能便利性與數(shù)據(jù)智能準(zhǔn)確性被消費者提及較多，成為消費者重點關(guān)注的情境特征。就數(shù)據(jù)智能的準(zhǔn)確性而言，既有不少消費者覺得數(shù)據(jù)智能很準(zhǔn)確，也有不少消費者覺得不準(zhǔn)確。這反映數(shù)據(jù)智能在某些業(yè)務(wù)層面的準(zhǔn)確度比較高，在某些業(yè)務(wù)方面則不夠完善。除此之外，在220個有效數(shù)據(jù)中，消費者產(chǎn)生的積極購買意愿和消極購買意愿“勢均力敵”，甚至消極影響大于積極影響，一方面說明新興數(shù)據(jù)智能情境沒有完全成熟，對消費者移動購物意愿的積極引導(dǎo)的設(shè)計有待完善；另一方面表明，在數(shù)據(jù)智能情境下，不同的消費者由于自身特征不同，包括年齡、偏好、性格等，從而使得消費者對數(shù)據(jù)智能的適應(yīng)程度存在差異。綜合以上分析，企業(yè)可從以下3個方面進(jìn)行改善。

圖1 理論模型圖

4.1 應(yīng)用理念

數(shù)據(jù)智能技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，但在移動購物領(lǐng)域，數(shù)據(jù)智能情境的建構(gòu)還有很大的發(fā)展空間，這主要由于多數(shù)人還是采用傳統(tǒng)理念來發(fā)展新生事物。因此，企業(yè)應(yīng)突破傳統(tǒng)思維，在應(yīng)用理念上有所改變。一是基于系統(tǒng)理念，發(fā)展全景型、沉浸型及聯(lián)動型應(yīng)用場景。系統(tǒng)思維要求要既看樹木又見森林。換言之，企業(yè)在順應(yīng)科技發(fā)展，建設(shè)或優(yōu)化數(shù)據(jù)智能移動購物情境時，應(yīng)當(dāng)充分考慮應(yīng)用的細(xì)節(jié)與整體基調(diào)相協(xié)調(diào)，打造完整全景，營造沉浸氛圍，并注重在購前、購中、購后提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)智能服務(wù)，產(chǎn)生一體聯(lián)動，形成更好的服務(wù)供給。二是基于創(chuàng)新理念，企業(yè)應(yīng)發(fā)展參與式、體驗式、交互式內(nèi)容的應(yīng)用方向。數(shù)據(jù)智能為企業(yè)提供重要的智能化數(shù)據(jù)收集、解讀和決策等內(nèi)容，在為與消費者進(jìn)行深層次溝通上提供了“信息情報”，可根據(jù)具體內(nèi)容建設(shè)一些創(chuàng)新的互動性內(nèi)容，為消費者提供更好的交互體驗。

4.2 應(yīng)用內(nèi)容

企業(yè)應(yīng)當(dāng)緊抓數(shù)據(jù)智能的便利性、準(zhǔn)確性、快捷性幾大特征，比如企業(yè)可以通過優(yōu)化人工客服的性能，為消費者咨詢提供準(zhǔn)確的服務(wù)；通過大數(shù)據(jù)的累積和智能算法精準(zhǔn)識別用戶需求，為消費者提供準(zhǔn)確的購物信息；通過消費者的消費記錄和一些個人注冊信息等，發(fā)掘消費者潛在需求，“想消費者之未想”，為其消費進(jìn)行引導(dǎo)，并提供優(yōu)質(zhì)商家信息以方便消費者快速決策。在本研究中，數(shù)據(jù)智能的快捷性僅被極少數(shù)人提及。據(jù)此，企業(yè)可從以下幾方面改善。第一，完善購物導(dǎo)向，包括智能輸入與關(guān)鍵詞推薦等功能應(yīng)多樣化，如增設(shè)類似Google引擎的圖片信息識別系統(tǒng)，通過將圖片內(nèi)的所有信息拆解轉(zhuǎn)化為文本形式，以便用戶能檢索到一切的相關(guān)信息。第二，推薦的關(guān)鍵詞則需要根據(jù)用戶搜索內(nèi)容高度集合形成一個范疇，再隨用戶點擊細(xì)化，提高輸入方式的多樣化，即允許用戶通過多種方式快速抵達(dá)目的商品的落地頁面，該過程可以提高搜索速度，不僅改善了用戶體驗，且對消費者的決策具有促進(jìn)作用。第三，完善智能物流。當(dāng)前物流可進(jìn)一步將快件的信息通過文字或圖片形式上傳送到官方網(wǎng)站上，為用戶提供快件的即時信息詳情；同時，在每一次轉(zhuǎn)運前，可將快件與配送的交通工具進(jìn)行綁定，讓消費者知曉即時位置。

4.3 應(yīng)用保障

在應(yīng)用保障方面，主要涉及兩大方面。一是加強數(shù)據(jù)庫建設(shè)。大數(shù)據(jù)能為移動購物領(lǐng)域企業(yè)提供用戶的訪問地區(qū)、頁面停留時間、點擊量及回訪率等用戶訪問數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)看似與消費決策無關(guān)，實際上能夠反映消費者的心理狀態(tài)，正是這些大量的數(shù)據(jù)集合成企業(yè)的數(shù)據(jù)庫。本研究顯示，數(shù)據(jù)智能的準(zhǔn)確性被消費者所詬病，超半數(shù)數(shù)據(jù)表明數(shù)據(jù)智能不準(zhǔn)確，導(dǎo)致用戶購物體驗不良，例如出現(xiàn)推送不合適的商品、喜好排序有誤、亂出價等現(xiàn)象。這是因為大部分企業(yè)沒有打造屬于自身的數(shù)據(jù)基地，或因技術(shù)有限而無法利用算法構(gòu)建精準(zhǔn)的用戶畫像，導(dǎo)致對部分用戶推送不合適的信息。通過建立專屬的數(shù)據(jù)庫，讓數(shù)據(jù)成為專有資產(chǎn)，是企業(yè)區(qū)別于其他移動購物平臺的重要舉措，也是修正數(shù)據(jù)智能偏差的良好方針。當(dāng)然，企業(yè)也可以選擇與數(shù)據(jù)庫巨頭如阿里巴巴或數(shù)據(jù)分析企業(yè)合作，擴(kuò)大自身攫取數(shù)據(jù)的來源和范圍，用數(shù)據(jù)構(gòu)建起每一個用戶的精確畫像，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。二是為數(shù)據(jù)信息智能設(shè)置提供安全保障，實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能合法的可持續(xù)應(yīng)用，并廣泛應(yīng)用于移動購物領(lǐng)域。企業(yè)需要切實執(zhí)行國家在數(shù)據(jù)采集和應(yīng)用的相關(guān)法規(guī)，特別應(yīng)當(dāng)做好智能設(shè)置功能的安全性能檢測，防止消費者信息被盜用等。