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    大學生網購行為對應分析研究

    2020-11-18 09:18:20羅菁麟潘莉成都信息工程大學統(tǒng)計學院
    營銷界 2020年38期
    關鍵詞:安全性滿意度大學生

    羅菁麟 潘莉(成都信息工程大學統(tǒng)計學院)

    研究背景

    近年來我國消費模式逐漸有普遍選擇網上購物的趨勢,據統(tǒng)計,我國網絡購物用戶規(guī)模由2018年的6.1億增長到7.1億,呈現網購用戶規(guī)模不斷擴大的勢態(tài),網購用戶職業(yè)結構也出現了新情況,其中,大學生占比26.9%。大學生作為網絡消費的主要群體且是未來潛在的主力消費群體,呈現出最有價值顧客特征。大學生網購現狀、對網購平臺的滿意度可以從一定程度上反映網購群體的消費行為、對平臺的滿意度,他們具有網絡消費行為的典型特征和趨勢導向,因此,如何留住大學生消費群體,對于網購平臺擴大市場份額,提升自身競爭力意義重大。

    數據收集及現狀分析

    為了了解我國大學生的消費需求和消費理念,對成都信息工程大學的大學生,包括本科生、研究生采取隨機抽樣的方式,前期通過在校園菜鳥驛站附近發(fā)放問卷進行數據收集;后期通過問卷星發(fā)放問卷進行數據收集。最終收集了222份問卷,其中有效問卷有200份。此次調查收回的200份有效樣本問卷中,全部的調查對象都有過網購的經歷。從性別分布上看,調查對象中,男女比例為67:133,調查對象女性占比較高。從年級分布上看,有17人為大一同學,占比8.5%;有16人為大二同學,占比8%;有22人為大三同學,占比11%;有53人大四同學,占比26.5%;有92人為其他(研究生),占比46%。由此可得,調查對象主要為高年級同學和其他(研究生)同學。樣本分布符合研究目標群體要求。

    大學生網購行為對應分析

    為了更好的了解各平臺滿意度對比,本文接下來利用spss軟件對客戶及平臺數據做對應分析。

    (一)模型構建

    對應分析法也稱關聯分析法,是指通過分析由定性指標變量組成的關聯交叉匯總表揭示各個變量之間的關系以及同一定性變量不同因子之間的關聯性。它的最大特點就是能夠在同一張圖上顯示各個變量之間的對應關系,簡單明了,直觀形象。另外,它還省去了復雜的數字運算過程,可以從因子載荷圖上對各變量進行分析歸類。在關聯圖上,各個因子都簡化成一個點,各屬性變量也是以點的形式呈現在圖。為了更好地研究平臺客戶群特征及各平臺滿意度對比,本文接下來對客戶及平臺數據做對應分析。

    (二)滿意度對應分析

    下面以客戶的體驗的出發(fā),從便捷度、安全性、促銷活動,售后處理中幾個維度考察客戶對平臺滿意度,通過客戶對平臺的評價數據進行對應分析。

    1.便捷度平臺對應分析

    如圖1所示,被調查人群中對淘寶網、蘇寧易購便捷度滿意的群體,認為網購快捷性非常重要;對拼多多便捷度滿意的群體,認為網購快捷性重要;對唯品會便捷度滿意的群體,認為網購快捷性一般重要;對京東商城便捷度滿意的群體,認為網購快捷性不重要。

    2.安全性平臺對應分析

    由圖2可知,對京東商城、唯品會、拼多多安全性滿意的群體,認為網購安全性重要、非常重要,常用支付方式為余額寶、花唄;對淘寶網安全性滿意的群體,網購常用支付方式為網上銀行;對蘇寧易購安全性滿意的群體,認為網購安全性非常不重要。

    3.促銷活動平臺對應分析

    由圖3可知,對淘寶網、蘇寧易購促銷活動滿意的群體,最喜歡的活動方式為買一送一;對唯品會促銷活動滿意的群體,認為網購折扣力度重要、非常重要;認為網購折扣力度一般重要的群體,最喜歡的活動方式為限時秒殺;而對京東商城、拼多多促銷活動滿意的群體不顯著。

    4.售后處理平臺對應分析

    由圖4可知,對淘寶網售后處理滿意的群體,認為售后服務一般重要,能接受的郵費范圍為10-15元;對唯品會、拼多多售后處理滿意的群體,認為售后服務重要,能接受的郵費范圍為6元以下、6-10元;而對京東商城、蘇寧易購售后處理滿意的群體不顯著。

    (三)結論

    在平臺滿意度對應分析中發(fā)現:平臺便捷度滿意與網購便捷性有關,對平臺便捷度滿意的群體都認為網購便捷度重要;平臺安全性滿意度與網購安全性、顧客常用支付方式有關,對平臺安全性滿意的群體認為網購安全性重要,并且他們常使用余額寶、花唄完成交易支付;平臺促銷活動滿意度與網購折扣力度、顧客喜歡的活動方式有關,對平臺促銷活動滿意的群體認為網購折扣力度重要,并且他們喜歡買一送一、限時秒殺的促銷活動;平臺售后處理滿意與售后服務、顧客能接受的郵費范圍有關,對平臺售后服務滿意的群體任務售后服務重要,能接受的郵費范圍有6元以下、6-10元、10-15元。

    展望

    本文運用對應分析方法分析了大學生客戶群體對平臺滿意度,但由于樣本量只涉及成都信息工程大學學生,以及問卷設計部分未考慮所有影響平臺滿意度的因素,在一定程度上影響了分析結果的準確性。未來考慮增加樣本選取的多樣性,納入更多平臺選擇的影響因素,進行更全面的分析??紤]運用更加多元的可視化方案來呈現平臺滿意度、客戶平臺偏好度以及產品購買平臺忠誠度將是未來可以進一步研究探索的方向。

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