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    新型網(wǎng)絡零售業(yè)渠道發(fā)展策略
    ——基于PPM遷徙理論

    2020-11-25 05:52:08張大龍博士
    商業(yè)經(jīng)濟研究 2020年22期
    關鍵詞:效度意愿購物

    張大龍 博士

    (中國社會科學院研究生院 北京 100102)

    理論回顧與研究假設

    “推-拉-錨定”(PPM)渠道遷徙模型源于人口遷徙法則(Law of migration),最早由英國學者萊溫斯坦(E.G.Ravenstein)在十九世紀提出的。該法則認為,人口之所以會發(fā)生遷徙,一方面是由于遷出地具有推力,例如高生活成本、高稅負,導致人口不得不從原居住地遷出;另一方面則是由于遷入地具有拉力,例如優(yōu)越的生活環(huán)境、較低的生活成本、較高的就業(yè)收入等。該法則奠定了人口學研究的基礎。美國學者李(E.S.Lee)在萊溫斯坦的理論基礎上,對遷徙規(guī)律提出了更為詳細的模式,認為人口的遷徙行為事實上與四個方面有關:一是與遷出地有關的因素(推力);二是與遷入地有關的因素(拉力);三是介于遷出地和遷入地之間的因素,將其稱之為“錨定力”,例如A地遷出的居民,可以遷徙至B和C兩個拉力近似的城鎮(zhèn),但A和B的距離更短,遷徙成本更低,因此A地居民更有可能遷徙至B點,而不是C點。四是與遷徙者本身有關的因素。上述四個因素中,當觀察某一遷徙群體時,遷徙者本身有關的因素往往是中性的,對遷徙行為的影響較小,因此取“推力”“拉力”和“錨定力”構成了當前的PPM模型,該理論也是人口經(jīng)濟學研究中的經(jīng)典理論。Bakos(1997)認為,隨著電子商務的發(fā)展,網(wǎng)絡零售渠道與實體零售渠道的相互競爭,構成了新的消費者遷徙行為,對此,本文以PPM理論為基礎,將消費者遷徙行為歸因為三個方面,分別是推力、拉力和錨定力。

    (一)“線上-線下”零售渠道轉換中的推力作用

    根據(jù)劉遺志和湯定娜(2015)的研究發(fā)現(xiàn),消費者之所以轉換購物渠道,很大原因來自各個零售渠道銷售價格的不一致。當消費者購買商品時,需要考慮到自身收入、購買力和產品價格的對比,在不同消費渠道之中,產品價格也會有所不同,更低的價格會吸引消費者進行購買,從而形成渠道的轉換。一般而言,線下零售商的產品批發(fā)步驟相對復雜,需要經(jīng)歷“生產商-批發(fā)商-終端-消費者”的過程,最低會經(jīng)歷3次流轉過程,由此產生的成本需要分攤到商品之中,而網(wǎng)絡零售渠道則是由各個生產商直接建立店鋪,形成“生產商-消費者”的聯(lián)系,更短的流通路徑導致網(wǎng)絡零售更低的商品價格。實體零售中更高的商品價格形成了迫使消費者遷徙的“推力”,對此有如下假設:

    H1:價格因素正向影響消費者渠道遷徙意愿。

    (二)“線上-線下”零售渠道轉換中的拉力作用

    作為吸引線下消費者的內部動機,網(wǎng)絡零售的消費體驗一般會優(yōu)于線下消費。對消費者而言,在購物過程中的主導權、愉悅性和感知共同構成了單一消費過程的購物體驗,傳統(tǒng)零售消費中,許多產品導購并不專業(yè)的營銷方式,往往會引起消費者的反感,而在網(wǎng)絡零售頁面中,由廠家主導的商品信息頁面,全面的說明了產品的作用,信息更為透明。在實體零售過程中,“搭售”、“欺詐”和“價格歧視”現(xiàn)象比比皆是,搭售是部分零售終端將熱門產品與冷門產品強制搭配,以清除庫存的行為。欺詐與商家的道德直接聯(lián)系,例如在我國大量存在的電腦城中,商家經(jīng)常采用換型號、換配置等方式進行銷售,嚴重影響消費者體驗。價格歧視則是在不同地區(qū)實施不同的價格戰(zhàn)略,例如在火車站、旅游景區(qū)等人流密集處售賣高價。而網(wǎng)絡零售市場中,不僅不存在上述行為,而且由消費者全程主導消費過程,更能夠帶來購物中的愉悅感。對此有如下假設:

    H2:消費體驗因素正向影響消費者渠道遷徙意愿。

    搜索體驗則是網(wǎng)絡零售中完全不同于線下零售的一個部分。在超市、賣場中進行購物時,消費者為了尋找一件特點商品,需要遍歷各個貨架,在部分時間,即便是找到對應貨品,但卻因為缺貨而形成一次完全的失敗購物。而網(wǎng)絡購物之中,借助網(wǎng)絡零售平臺的搜索功能,消費者可以迅速定位所需產品,并根據(jù)產品價格進行篩選。同時,線上搜索的信息不會被泄露,而在實體零售中尋找商品時,可能會引起他人的關注,造成一定的隱私問題。鑒于此,本文有如下假設:

    H3:搜索體驗因素正向影響消費者渠道遷徙意愿。

    (三)“線上-線下”零售渠道轉換中的錨定力作用

    從線下購物轉向線上,也需要一定的成本,這就是零售渠道轉換過程中的錨定力“轉換成本”。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心(CNNIC)的第44次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》,截止到2019年我國網(wǎng)民規(guī)模已經(jīng)達到8.54億人,互聯(lián)網(wǎng)普及率達到61.2%,說明我國有較好的網(wǎng)絡零售轉換基礎。但不可否認的是,仍有38.8%的人不構成網(wǎng)民,這一部分群體仍需要學習上網(wǎng)的相關操作,需要大量的時間成本。而在8.54億網(wǎng)民之中,進行網(wǎng)絡支付的用戶為6億人,說明仍有2.54億網(wǎng)民并未在網(wǎng)絡零售中進行購物。由此可見,網(wǎng)絡零售平臺需要付諸大量營銷活動將上述民眾轉換為參與網(wǎng)絡購物的消費者,這也需要付出巨大成本,對此,本文有如下假設:

    H4:轉換成本因素負向影響消費者渠道遷徙意愿。

    (四)遷徙意愿與購物行為

    崔慧超和劉愛軍(2018)認為,意愿是指個人為達成某一特定方向和行為而產生的主觀性思維,代表了尚未付諸行動的思考。而行為則是主觀性思維支配下人類的真實活動,是遷徙意愿的變現(xiàn),更是遷徙意愿在網(wǎng)絡零售中的最終體現(xiàn)??梢园l(fā)現(xiàn),遷徙意愿是構成購物行為的基底,兩者的聯(lián)系十分緊密,當消費者產生遷徙意愿之后,很大程度上會出現(xiàn)最終的網(wǎng)絡購物行為,促使線下零售渠道向網(wǎng)絡零售渠道的轉換。對此,本文有如下假設:

    H5:消費者渠道遷徙意愿正向影響網(wǎng)絡零售渠道購物行為。

    研究方法與樣本選擇

    本文采用結構方程對PPM遷徙模型進行實證分析,數(shù)據(jù)主要來源于問卷調查。所有的測量表格均來源于成熟研究中的量表(見表1)。各個題項均采用李克特7點式兩邊測量,從“完全同意”到“完全不同意”分別打分7至1。在正式進行問卷調查之前,向30名其他調查對象進行預調查,預調查結果顯示所有題項的信度/效度良好。正式調查過程中,研究采用了問卷星網(wǎng)絡問卷平臺進行有獎問卷調查。研究總共發(fā)放400份網(wǎng)絡問卷,無效問卷17份,有效問卷率達到95.75%,被調查對象男女比例為49.7%比50.3%,性別相差不大;主要年齡層為20-29歲;月消費支出集中于1000-2000元間。

    信度與效度分析

    (一)信度分析

    本文采用Cronbach’s α檢驗值作為主要檢測工具,當Cronbach’s α<0.5時,說明測量數(shù)據(jù)的可信度較差;當0.5<Cronbach’s α<0.7時,說明測量數(shù)據(jù)的可信度一般;當Cronbach’s α>0.7時,說明測量數(shù)據(jù)的可信度較高。信度檢驗結果如表2所示。除消費體驗外,各個題項的Cronbach’s α值均大于0.70,而消費體驗0.695也比較接近0.70,說明檢驗結果符合基本預期。

    (二)效度分析

    效度分析是反應數(shù)據(jù)準確性、可靠性的標準,它代表了題項與考察因素之間的響應性,一般要估計收斂效度(準確性)和判別效度(可靠性)這兩類效度。本文采用了組合信度(CR)和平均方差萃取值(AVE)來估計收斂效度,一般而言,組合信度(CR)大于0.7且平均方差萃取值(AVE)大于0.5,則因素的效度量化,從表2可以看到,除消費體驗的組合信度(CR)略小于0.7(但仍大于0.5)以外,其他因素均符合需求,本問卷的整體效度符合預期。

    而判別效度則可以比較各個因素之間的AVE值的平方根以及因素間的相關系數(shù)。假設某一因素的AVE值的平方根大于該因素與其他因素的相關系數(shù),那么該因素具備較大的判別效度,具體結果如表3所示。其中,對角線上表示各個因素AVE值的平方根,而對角線下面的各個系數(shù)即為該因素與其他因素的相關系數(shù)。由表3可見,對角線上的AVE值平方根均大于相關系數(shù),說明判別效度符合預期,問卷的判別情況較好。

    假設檢驗

    研究在AMOS 17.0軟件環(huán)境下對上文中的5個假設展開檢驗,首先分析結構方程的擬合優(yōu)度情況,結果如表4所示。絕對擬合指數(shù)(X2/df)為2.035,小于閾值3,同時近似誤差均方根(RMSEA)為0.066,小于閾值0.08;相對擬合指數(shù)GFI、AGFI、CFI、NFI、IFI的值分別為0.894、0.902、0.913、0.924和0.905,均符合擬合優(yōu)度閾值要求。總體而言,結構方程的擬合優(yōu)度較高,數(shù)據(jù)解釋力較強。

    進一步,對上述各個因素進行了結構方程路徑分析,價格因素在5%的顯著性水平下正向影響消費者對網(wǎng)絡零售渠道的遷徙意愿,證明假設1成立;消費體驗在1%的顯著性水平下正向影響消費者對網(wǎng)絡零售渠道的遷徙意愿,證明假設2成立;搜索體驗在1%的顯著性水平下正向影響消費者對網(wǎng)絡零售渠道的遷徙意愿,證明假設3成立;轉換成本在1%的顯著性水平下負向影響消費者對網(wǎng)絡零售渠道的遷徙意愿,證明假設4成立。由此可見,消費者的遷徙意愿與價格因素、消費體驗和搜索體驗直接關聯(lián),網(wǎng)絡零售企業(yè)經(jīng)營者要進一步發(fā)揮價格優(yōu)勢,提高消費者在網(wǎng)絡購物平臺中的消費體驗,并進一步優(yōu)化搜索邏輯,加強搜索便捷度,保證消費者的有效遷徙。同時,還需要進一步簡化操作,讓非網(wǎng)民也能學習網(wǎng)絡購物知識,可以借助當前火熱發(fā)展的移動互聯(lián)網(wǎng),打造多終端APP系統(tǒng),進而增強遷移的規(guī)模。此外,消費者遷徙意愿顯著正向關聯(lián)于網(wǎng)絡零售中的購物行為(p<0.01),且影響路徑高達0.917,說明PPM遷徙理論完全適用于網(wǎng)絡零售與實體零售的轉換過程,消費者的遷徙意愿是構成網(wǎng)絡購物行為的主導因素。綜上所述,本文的所有假設在實證過程中均得以驗證。

    表1 變量與對應題項的測度方法

    表2 信度及效度檢驗結果

    表3 判別效度對比矩陣

    表4 擬合優(yōu)度估計情況

    結論

    第一,以消費者為中心,實現(xiàn)體驗式消費過程。消費者從線下向網(wǎng)絡的遷徙,是網(wǎng)絡零售購物體驗呼應消費者的過程,也是線下零售進行反思和取長補短的過程,由于線下零售在以往發(fā)展中依靠優(yōu)勢地位,通過信息不對稱剝奪消費者剩余,造成了信譽的不可逆發(fā)展,因此線下零售商要優(yōu)化購物體驗,實現(xiàn)更好的購物幫助。而對網(wǎng)絡零售商而言,要進一步設計銷售活動,充分發(fā)揮線上交易中的搜索優(yōu)勢,提供盡可能豐富的零售品類,面向消費者優(yōu)化購物頁面。

    第二,以價格為契機,打造網(wǎng)絡零售優(yōu)質品牌。網(wǎng)絡零售服務在以往的發(fā)展中牢牢抓住了“成本優(yōu)勢”這一契機,提供了更低價的商品價格。但隨著物流價格的上升和傳統(tǒng)零售企業(yè)的反攻,價格優(yōu)勢逐漸縮小。對此,網(wǎng)絡零售企業(yè)需要及時向個性化營銷和服務性消費轉型,基于消費者心理需求打造更加廣泛的零售品類,以移動互聯(lián)App,將社交等娛樂化增值服務與網(wǎng)絡零售相集合。

    第三,降低轉換成本,打造現(xiàn)代化物流送轉體系。我國零售業(yè)的物流配送嚴重依賴第三方物流企業(yè)的協(xié)同,這也嚴重制約了網(wǎng)絡零售企業(yè)的未來發(fā)展,低效的物流體系已經(jīng)無法適應現(xiàn)代網(wǎng)絡零售業(yè)發(fā)展,并且推高了消費者轉換的成本。對此,我國零售業(yè)需要打造一體化物流機制,建立更加精細的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),從采購、訂貨、存貨等環(huán)節(jié)實現(xiàn)自動化,通過資源整合和調控管理,幫助企業(yè)構建自有物流技術,解決消費者在購物時間上的制約。

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