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    網(wǎng)絡(luò)口碑對家具購買意愿的影響研究

    2023-04-06 21:39:31許鐘超
    中國商論 2023年6期

    摘 要:跨時空交易形式擴大了消費者和家具電商之間的信息不對稱,本文關(guān)注網(wǎng)絡(luò)口碑、感知質(zhì)量與在線購買意愿的影響關(guān)系?;诰€索利用理論,本文構(gòu)建了以網(wǎng)絡(luò)口碑為自變量,購買意愿為因變量,感知質(zhì)量為中介變量及卷入程度、網(wǎng)購自我效能為調(diào)節(jié)變量的理論模型,研究使用問卷調(diào)查方法,運用SPSS實證分析112份有效問卷。結(jié)果表明:網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)口碑數(shù)量對購買意愿有顯著的正向協(xié)同作用,感知質(zhì)量在其中起完全中介作用;卷入程度顯著正向調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量與感知質(zhì)量之間的關(guān)系,網(wǎng)購自我效能對感知質(zhì)量和購買意愿之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用未得到驗證。

    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)口碑;家具購買意愿;感知質(zhì)量;卷入程度;網(wǎng)購自我效能

    本文索引:許鐘超.<變量 2>[J].中國商論,2023(06):-079.

    中圖分類號:F724.6 文獻標識碼:A 文章編號:2096-0298(2023)03(b)--04

    國家發(fā)布“十四五”規(guī)劃以來,數(shù)字經(jīng)濟呈現(xiàn)新業(yè)態(tài),在各電商平臺的消費人數(shù)呈現(xiàn)逐年上升趨勢。截至2021年12月,我國網(wǎng)絡(luò)購物用戶規(guī)模達8.42億,較2020年12月增長5968萬人,占網(wǎng)民整體的81.6%(CNNIC,2022)。消費者在網(wǎng)購中受到不對稱信息的明顯影響,購買決策呈現(xiàn)出對產(chǎn)品相關(guān)外部信息的依賴。目前,學術(shù)界對家具線上零售方面的研究并不成熟。本文基于線索利用理論,探析網(wǎng)絡(luò)口碑的質(zhì)量和數(shù)量對感知質(zhì)量和購買意愿的影響,導入卷入程度和網(wǎng)購自我效能完善網(wǎng)購決策模型,結(jié)論有助于家具行業(yè)制定合理的在線零售策略。

    1 理論基礎(chǔ)及研究假設(shè)

    1.1 理論基礎(chǔ)

    線索利用理論最早由Cox(1962)提出,關(guān)注機體外部刺激對感覺、知覺及后續(xù)行為的影響機制,并廣泛應(yīng)用于消費者行為研究。內(nèi)部線索是產(chǎn)品的固有屬性,包括外型、顏色等;外部線索是產(chǎn)品的相關(guān)屬性,包括品牌、聲譽等。由于內(nèi)部線索有較高的獲取難度和評估成本,消費者通常傾向搜尋產(chǎn)品的外部線索。

    網(wǎng)購時,消費者選用內(nèi)部線索和外部線索的主觀傾向差異被進一步放大,可靠的外部線索提高顧客感知質(zhì)量并強化消費者的購買傾向。Chen(2008)認為,正向的在線評論和線上評分可以提高產(chǎn)品感知質(zhì)量,甚至改變消費者的品牌選擇?;诰€索利用理論構(gòu)建消費者網(wǎng)購決策模型,探析購買意愿影響因素的研究仍有較大的完善空間。

    1.2 假設(shè)提出

    1.2.1 網(wǎng)絡(luò)口碑

    網(wǎng)絡(luò)口碑是消費者從社交平臺中獲取的源自他人消費經(jīng)歷的經(jīng)驗、感受(Datta等,2005)。本文認為,具備客觀性和可理解性的口碑內(nèi)容有較高的質(zhì)量,數(shù)量上的差異主要體現(xiàn)在評論的絕對數(shù)量及所傳達的信息量方面。家具行業(yè)較晚引入電商模式,現(xiàn)有研究僅涉及電商運營和產(chǎn)品設(shè)計方面,網(wǎng)絡(luò)口碑對家具產(chǎn)品購買意愿影響的研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義。因此,本文提出如下假設(shè):

    H1:網(wǎng)絡(luò)口碑顯著正向影響購買意愿;

    H1a:網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量顯著正向影響購買意愿;

    H1b:網(wǎng)絡(luò)口碑數(shù)量顯著正向影響購買意愿。

    網(wǎng)購消費心理機制復(fù)雜,網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和數(shù)量可能存在對購買意愿的交互作用,本文提出如下假設(shè):

    H1c:網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)口碑數(shù)量對購買意愿的影響存在顯著的交互作用。

    1.2.2 感知質(zhì)量

    顧客感知質(zhì)量是指消費者能夠感知到的質(zhì)量,源自消費者和賣家之間的“信息不對稱性”(Akerlof,1970)。本文認為,顧客感知質(zhì)量是消費者基于外部線索對產(chǎn)品質(zhì)量的主觀評價,故提出如下假設(shè):

    H2:消費者感知質(zhì)量對購買意愿有顯著的正向影響。

    消費者通過口碑信息在腦海中形成對產(chǎn)品質(zhì)量的心理預(yù)期,并產(chǎn)生購買意愿。本文認為,感知質(zhì)量可能影響網(wǎng)絡(luò)口碑和購買意愿之間的關(guān)系,故提出如下假設(shè):

    H3:感知質(zhì)量在網(wǎng)絡(luò)口碑和購買意愿之間起中介作用;

    H3a:感知質(zhì)量在網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和購買意愿之間起中介作用;

    H3b:感知質(zhì)量在網(wǎng)絡(luò)口碑數(shù)量和購買意愿之間起中介作用。

    1.2.3 卷入程度

    卷入程度是消費者對產(chǎn)品的主觀依賴,反映特定產(chǎn)品在消費者心中的重要性。Zaichkowsky&Sood(1989)認為,低卷入顧客尋求低價和便利;反之,則對質(zhì)量和服務(wù)更加感興趣。本文認為,卷入程度可能對網(wǎng)絡(luò)口碑和感知質(zhì)量之間的關(guān)系產(chǎn)生影響,故提出如下假設(shè):

    H4a:卷入程度對網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和感知質(zhì)量的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用,即卷入程度加強了網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和感知質(zhì)量的正向影響關(guān)系;

    H4b:卷入程度對網(wǎng)絡(luò)口碑數(shù)量和感知質(zhì)量的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用,即卷入程度加強了網(wǎng)絡(luò)口碑數(shù)量和感知質(zhì)量的正向影響關(guān)系。

    1.2.4 網(wǎng)絡(luò)購物自我效能

    感知自我效能是人們在特定環(huán)境下對自身動機和行為的控制信念,影響到行為的選擇(Bandura,1990)。本文認為,網(wǎng)購自我效能作用于產(chǎn)品的質(zhì)量評估,可能對感知質(zhì)量和購買意愿之間的關(guān)系有影響,故提出如下假設(shè):

    H5:網(wǎng)購自我效能對感知質(zhì)量和購買意愿的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用,即網(wǎng)購自我效能削弱了感知質(zhì)量和購買意愿的正向影響關(guān)系。

    理論模型如圖1所示。

    2 研究設(shè)計和方法

    2.1 問卷設(shè)計

    本文所涉及的變量測量采用成熟量表,最終量表經(jīng)過適應(yīng)調(diào)整后確定。網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)口碑數(shù)量的測量參考了Park、Kim(2008)的量表,網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量對應(yīng)三個題項,網(wǎng)絡(luò)口碑數(shù)量對應(yīng)兩個題項。感知質(zhì)量的測量參考了Grewal等(1998)的三個題項;購買意愿的測量參考了Grewal等(1998)和Dodds等(1991)的三個題項;卷入程度的測量參考了王震勤等(2010)的兩個題項;網(wǎng)購自我效能的測量參考了Chi等(2012)的三個題項。概念模型中,各變量的測量采用Likert七級量表,1分代表“非常不同意”,7分代表“非常同意”。

    問卷結(jié)構(gòu)包含三個部分:第一部分了解被試對網(wǎng)購行為的熟悉度;第二部分是問卷主體,包括測量6個變量的共16個題項;第三部分是被試的基本信息,包括性別、年齡、受教育程度及網(wǎng)購習慣等。

    2.2 數(shù)據(jù)來源與特征

    本文通過問卷進行數(shù)據(jù)收集,正式調(diào)查于2022年3月22日—2022年4月12日進行。問卷通過Credamo平臺在線投放133份,回收問卷127份,去除極端值后,有效問卷112份,有效回收率約為84.2%。

    描述性統(tǒng)計結(jié)果顯示:男性占23.2%,女性占76.8%,處于19~35歲的占樣本總數(shù)的85.7%,表明被試中青年和女性居多;本科(含大專)及以上學歷的占95.5%,表明被試大多接受過良好的教育;三分之一的被試瀏覽淘寶周頻次為4~6次,表明多數(shù)被試有較為頻繁的網(wǎng)購行為。樣本的總體情況基本符合我國網(wǎng)民的網(wǎng)購情況,與網(wǎng)購家具消費者的結(jié)構(gòu)特征接近,代表性良好。

    3 實證結(jié)果及分析

    3.1 信效度分析

    問卷的信效度分析使用SPSS 26.0軟件。本文采用Cronbachs α值檢驗問卷信度,結(jié)果顯示問卷總體的信度系數(shù)為0.914,信度水平理想,表明各變量題項的穩(wěn)定性和一致性良好,測量所得數(shù)據(jù)可靠。另外,采用KMO值和Bartlett球形度檢驗來檢驗問卷效度,結(jié)果顯示問卷總體的KMO值為0.881,變量系數(shù)的p值小于0.001,通過0.01水平的顯著性檢驗,表明問卷效度水平良好,適合進一步進行線性回歸分析。

    3.2 模型擬合度檢驗

    對預(yù)測模型進行擬合度檢驗,卡方自由度比χ?/df=1.607<3,RMSEA=0.074<0.100,SRMR=0.057<0.100說明本文假設(shè)模型與實際樣本數(shù)據(jù)之間的擬合程度良好。

    3.3 相關(guān)性分析

    本文對樣本數(shù)據(jù)的區(qū)分效度進行檢驗,結(jié)果如表1所示。相關(guān)性分析情況顯示,各變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)介于0.366~0.758,均小于0.8,所有變量的相關(guān)系數(shù)值都未超出AVE平方根值,說明各變量之間兼具相關(guān)性和區(qū)別度,量表測量數(shù)據(jù)的區(qū)分效度良好。

    3.4 模型主效應(yīng)分析

    本文采用線性回歸分析驗證假設(shè)模型,先進行網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)口碑數(shù)量對購買意愿的回歸分析。由表2可知,網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量顯著正向影響購買意愿(β=0.475,p<0.001),網(wǎng)絡(luò)口碑數(shù)量顯著正向影響購買意愿(β=0.306,p<0.001),網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)口碑數(shù)量對購買意愿有顯著的正向協(xié)同作用(β=0.05,p<0.001),假設(shè)H1a、H1b、H1c得到驗證,進而假設(shè)H1得到驗證。

    3.5 中介效應(yīng)分析

    本文使用逐次檢驗法驗證感知質(zhì)量的中介效應(yīng)。驗證過程可以根據(jù)如下方程理解,當X的影響經(jīng)由M而作用于Y時,可以稱M為X對Y作用的中介變量;另外,方程(4)~(6)驗證存在交叉項的中介效應(yīng)。由主效應(yīng)檢驗可知,各自變量屬于類別c的系數(shù)均顯著,以下驗證方程(2)、方程(3)、方程(5)及方程(6)對應(yīng)變量的系數(shù)顯著性。

    Y=cX+e1(1)

    M=aX+e2(2)

    Y=c′X+bM+e3(3)

    Y=c3X1X2+c1X1+c2X2+e4(4)

    M=a3X1X2+a1X1+a2X2+e5(5)

    Y=c3′X1X2+c1′X1+c2′X2+bM+e6(6)

    由表3可知,在引入變量感知質(zhì)量后,網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量對感知質(zhì)量的影響系數(shù)顯著(a11=0.608,p<0.001);同時,感知質(zhì)量對購買意愿的影響系數(shù)顯著(b11=0.693,p<0.001),系數(shù)c′不顯著(c11′=0.054,p>0.1),說明感知質(zhì)量在網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量對購買意愿的影響中起完全中介作用,假設(shè)H3a得到驗證。同理,假設(shè)H3b得到驗證。在引入變量感知質(zhì)量后,網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)口碑數(shù)量的協(xié)同作用對感知質(zhì)量的影響系數(shù)顯著(a33=0.102,p<0.1);同時,感知質(zhì)量對購買意愿的影響系數(shù)顯著(b31=0.630,p<0.001),系數(shù)c′不顯著(c33′=0.073,p>0.1),說明感知質(zhì)量在網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量與網(wǎng)絡(luò)口碑數(shù)量對購買意愿的協(xié)同影響中起完全中介作用,假設(shè)H2和H3得到驗證。

    3.6 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

    由表4可知,網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量*卷入程度對感知質(zhì)量(Model 2)具有顯著的正向作用(β=0.213,p<0.001),說明卷入程度越高,網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量對感知質(zhì)量的正向影響越強,假設(shè)H4a得到驗證;同理,假設(shè)H4b未得到驗證。感知質(zhì)量對購買意愿(Model 4)具有顯著的正向作用(β=0.727,p<0.001);在此前提下,感知質(zhì)量*網(wǎng)購自我效能對購買意愿(Model 5)具有負向作用,但并不顯著(β=-0.115,p>0.1),說明網(wǎng)購自我效能對感知質(zhì)量和購買意愿之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用不顯著,假設(shè)H5未得到驗證。

    如圖2所示,在較低的卷入程度水平下,網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量對感知質(zhì)量的正向影響較弱;反之,網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量對感知質(zhì)量的正向影響較強,假設(shè)H4a得到進一步驗證。

    4 結(jié)語

    綜上所述,本文認為,第一,網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和數(shù)量之間相互依賴的交互變化能幫助家具消費者更加立體地解碼產(chǎn)品信息,為購買決策提供依據(jù)。第二,高卷入家具消費者對產(chǎn)品質(zhì)量的評估受到網(wǎng)絡(luò)口碑的引導。網(wǎng)購自我效能對感知質(zhì)量和購買意愿之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用并未得到驗證,可能的原因是網(wǎng)購情境下的信息過載導致消費者降低既有認知的重視程度。

    圖2 調(diào)節(jié)效應(yīng)

    本文認為,在線家具零售商要盡力提高產(chǎn)品質(zhì)量與服務(wù)質(zhì)量,保證細致合理的服務(wù)提供,從多維度提高消費者信任和產(chǎn)品感知質(zhì)量。此外,在線零售商要注重品牌效應(yīng)和市場細分,有強度、有技巧的產(chǎn)品宣傳能夠讓在線零售事半功倍。例如,使用親和力較強的文字同顧客交流,可以降低由陌生語境帶來的負面情緒對消費者主觀認知的影響。

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