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    “小紅書”平臺消費(fèi)者信用評價(jià)指標(biāo)體系研究

    2021-01-13 05:57:16馬德清趙芹
    今日財(cái)富 2021年3期
    關(guān)鍵詞:小紅書信用指標(biāo)體系

    馬德清 趙芹

    作為一種全新的跨境C2B模式,小紅書這款備受3億多人青睞的軟件在其高速發(fā)展的同時(shí)也產(chǎn)生了無法進(jìn)入商業(yè)化正軌的問題,這與其用戶的信用度密切相關(guān),為了探討小紅書平臺的信用問題,本文在研究國內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,對小紅書的消費(fèi)者進(jìn)行了問卷調(diào)查,對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析,得到影響消費(fèi)者信用的主要因素,并建立小紅書平臺消費(fèi)者信用評價(jià)指標(biāo)體系模型,并為小紅書的進(jìn)一步商業(yè)化提供建議。

    一、研究背景與文獻(xiàn)綜述

    在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的推動下,商家與消費(fèi)者之間的信息不對稱性問題逐步減少,這種主導(dǎo)權(quán)和主動權(quán)體現(xiàn)在電子商務(wù)上就成了C2B電子商務(wù)。作為典型的C2B型電子商務(wù)平臺,小紅書于2013年6月在上海成立,并在同年12月份推出了“海外購物分享社區(qū)”,經(jīng)過多年的發(fā)展,逐步引入了線上電商業(yè)務(wù),形成了“社區(qū)”+“C2B電商模式”,在其發(fā)展的過程中,遇到了一定的信用問題。文章從小紅書平臺消費(fèi)者信用評價(jià)指標(biāo)體系出發(fā),利用調(diào)查問卷收集相關(guān)問題,并對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,為小紅書和跟多的C2B電商平臺的發(fā)展提供建議。

    電子商務(wù)信用評價(jià)指標(biāo)體系是完整的信用評價(jià)體系中不可或缺的重要部分。已有研究主要從理論研究和實(shí)證研究兩個(gè)方面展開:理論研究方面,國內(nèi)學(xué)者主要研究指標(biāo)的產(chǎn)生和指標(biāo)體系的內(nèi)容:關(guān)于產(chǎn)生指標(biāo)的方法,最初的學(xué)者主要以傳統(tǒng)企業(yè)評價(jià)指標(biāo)為基礎(chǔ),再結(jié)合不同的電子商務(wù)模式的特點(diǎn)進(jìn)行分類,另外,還有部分學(xué)者通過案例分析法、扎根理論等方法對相關(guān)電子商務(wù)企業(yè)的評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行提煉分析;關(guān)于信用評價(jià)指標(biāo)內(nèi)容的研究方面,學(xué)者從的不同的角度出發(fā),構(gòu)建了不同的電子商務(wù)評價(jià)指標(biāo)體系。實(shí)證研究方面,霍紅(2017)等利用直覺模糊層次分析法構(gòu)建零售電子商務(wù)商家信用評價(jià)模型進(jìn)行評價(jià);李懷棟(2019)運(yùn)用主成分分析法對B2C農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)信用評價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行了客觀調(diào)整。

    已有研究主要從B2C和B2B等電子商務(wù)模式進(jìn)行實(shí)證研究,對于C2B這一新的電子商務(wù)模式的信用評價(jià)指標(biāo)體系的實(shí)證研究較少,因此,本文以小紅書為例,運(yùn)用因子分析法對調(diào)查問卷的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到關(guān)于小紅書消費(fèi)者信用評價(jià)指標(biāo)的模型。

    二、影響因素分析

    與傳統(tǒng)電子商務(wù)模式不同的是,在C2B電子商務(wù)模式中,消費(fèi)者的需求在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)中占主導(dǎo)地位,因此在C2B模式中,對消費(fèi)者的信用評價(jià)更加重要。要對消費(fèi)者的信用做出精確評價(jià),就要了解銷售過程中對消費(fèi)者的信用造成影響的因素:

    (一)實(shí)名制情況下,消費(fèi)者的毀約、退貨、虛假差評的可能性會大大降低。

    (二)網(wǎng)購年限越長,消費(fèi)者對于產(chǎn)品的了解會越高,毀約、差評的可能性越低。

    (三)退貨、換貨的頻率越高,消費(fèi)者毀約、差評的可能性就越大。

    (四)消費(fèi)者將預(yù)定商品轉(zhuǎn)為購買商品的頻率越高,其信用程度也就越高。

    基于以上分析與已有研究基礎(chǔ),從賬號信息、退貨次數(shù)、購買頻率與物流等因素出發(fā)設(shè)計(jì)包含11條基本信息以及6條量表問題(量表問題從12題開始到17題結(jié)束)的信用度調(diào)查問卷,量表問題是本文研究的主要影響因素,概括為:

    12. 退貨頻率;13. 預(yù)定購買頻率;14. 產(chǎn)品描述滿意度;15. 物流服務(wù)滿意度;16. 退貨處理滿意度;17. 搜索與推薦功能滿意度

    (下文以12.、13.、14.、15.、16.、17.分別對應(yīng)上述影響因素)

    通過問卷星發(fā)放,共獲得有效問卷340份。

    三、實(shí)證分析

    (一)信度與效度分析

    收集整理好問卷的數(shù)據(jù)后,首先利用克朗巴哈系數(shù)(Cronbach‘s Alpha)對其信度進(jìn)行檢驗(yàn),經(jīng)過SPSS22.0計(jì)算,調(diào)查問卷數(shù)據(jù)的克朗巴哈系數(shù)為0.716,大于0.7,說明問卷信度良好。

    通過KMO和Bartlett的檢驗(yàn)可知,KMO的值為0.793>0.7,Bartlett的球形度檢驗(yàn)近似卡方值為622.445,自由度df為15,顯著性Sig為0.000<0.05,說明本次調(diào)查問卷獲得的數(shù)據(jù)適合用因子分析法分析。

    (二)因子分析法

    在問卷數(shù)據(jù)信度與效度較好的情況下,利用SPSS22.0對回收的有效問卷進(jìn)行因子分析,得到如下結(jié)果:

    1.方差解釋表

    下表1為方差解釋表,根據(jù)總方差結(jié)果顯示,問卷包括了兩個(gè)維度,共解釋了68.317%的方差。表中的第一列為因子編號代表問卷中12-17量表中所代表的影響因子,由表可知第一個(gè)因子的特征值為2.911,方差貢獻(xiàn)率為48.524,表示可以解釋所有6個(gè)變量的48.524%,是方差貢獻(xiàn)最大的一個(gè)主成分,前兩個(gè)以因子解釋了所有變量的68.317%,且它們的特征值都是大于1的,因此在指標(biāo)體系中,提取退款次數(shù)和預(yù)定商品購買頻率兩個(gè)因子就可以。

    2.旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣

    通過因子旋轉(zhuǎn),能夠讓因子載荷分別向兩個(gè)相反的方向分化,讓載荷高的因子的載荷趨于更高,載荷低的因子趨向更低,從而更有利于因子分析。表2為旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣表:

    3.因子得分系數(shù)

    確定2個(gè)公因子后,計(jì)算6個(gè)指標(biāo)在2個(gè)公因子上的因子載荷矩陣(成分得分系數(shù)矩陣),根據(jù)矩陣所得的各因子的系數(shù),可得兩個(gè)公共因子的因子得分公式如下:

    F1=-.156*a12+.092*a13+0.317*a14+0.311*a15+0.266*a16+0.272*a17

    F2=0.752*a12+0.480*a13-0.061*a14-0.065*a15+0.035*a16-0.066*a17

    通過得分系數(shù)矩陣可以計(jì)算如表3所示的公因子權(quán)重表:退貨頻率所占權(quán)重最大,為65.04%,說明退貨頻率在消費(fèi)者信用評價(jià)指標(biāo)體系中是最重要的。預(yù)定商品購買率所占權(quán)重為34.96%,說明該項(xiàng)指標(biāo)在消費(fèi)者信用評價(jià)指標(biāo)體系中比較重要。

    根據(jù)上文分析,小紅書平臺消費(fèi)者信用評價(jià)指標(biāo)體系模型的一級指標(biāo)由退貨頻率及預(yù)定商品購買率兩個(gè)因子構(gòu)成構(gòu)成,退貨頻率對應(yīng)的二級指標(biāo)為:網(wǎng)購后的退貨次數(shù);預(yù)定商品購買率對應(yīng)的二級指標(biāo)為:購物頻率、產(chǎn)品滿意度、物流滿意度、退貨服務(wù)滿意度以及搜索與推薦功能滿意度。具體如下圖三所示

    四、結(jié)論與啟示

    本文主利用文獻(xiàn)資料、問卷調(diào)查、因子分析等方法,對C2B電子商務(wù)消費(fèi)者信用評價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行分析,并構(gòu)建消費(fèi)者信用評價(jià)指標(biāo)體系模型。本文在收集、歸納了國內(nèi)外關(guān)于信用評價(jià)指標(biāo)體系相關(guān)的文獻(xiàn)資料后,總結(jié)了6個(gè)影響消費(fèi)者信用的因素,經(jīng)過因子分析后,最終確定了2個(gè)一級指標(biāo),即退貨頻率和預(yù)定商品購買率。經(jīng)過權(quán)重分析,得到兩個(gè)一級指標(biāo)的權(quán)重分別為65.04%和34.96%。由此可見,目前小紅書平臺上的消費(fèi)者的退貨頻率較高、購買率較低,為提高消費(fèi)者的信用度,小紅書平臺需要對用戶發(fā)布的信息進(jìn)行嚴(yán)格篩查,確保用戶在平臺上發(fā)布信息的可靠性,降低其他消費(fèi)者的退貨頻率、增加預(yù)定商品的購買率,最終提升消費(fèi)者的整體消費(fèi)信用,為小紅書平臺上的健康有序發(fā)展提供支持。

    (作者單位:常州大學(xué)懷德學(xué)院)

    基金項(xiàng)目:江蘇高校哲學(xué)社會科學(xué)研究項(xiàng)目“電子商務(wù)環(huán)境下信用體系建設(shè)與演進(jìn)研究”(2019SJA2235)。

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