摘 要：文章通過對電子商務(wù)中產(chǎn)品推薦代理對消費(fèi)者購置決策影響的研究，論述了其理論貢獻(xiàn)和實踐意義。
　　關(guān)鍵詞：電子商務(wù) 產(chǎn)品推薦代理 影響力 模型構(gòu)建
　　中圖分類號：F626.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A
　　文章編號：1004-4914（2011）08-267-02
　　
　　產(chǎn)品推薦代理(RA)是商家為加快消費(fèi)者決策而提供的“虛擬顧問”。構(gòu)建一個描述RA特性、RA評價與RA影響力三類變量之間關(guān)系的概念模型，可以更好地了解RA如何影響消費(fèi)者在線購物決策。基于中國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者的大樣本實證結(jié)果表明:(1)RA對消費(fèi)者決策過程和結(jié)果的影響力由RA認(rèn)知價值和RA信任決定;(2)RA認(rèn)知價值取決于RA所在網(wǎng)站的形象、推薦內(nèi)容個性化程度及推薦信息編排合理性程度，其中推薦內(nèi)容個性化程度影響最大;(3)RA信任取決于RA認(rèn)知價值、推薦內(nèi)容個性化程度、RA所在網(wǎng)站的形象及消費(fèi)者對RA的熟悉度，其中RA認(rèn)知價值對RA信任的影響最大。
　　一、電子商務(wù)的快速發(fā)展不僅為消費(fèi)者提供了極大的購物便利，同時也帶來了大量的產(chǎn)品選擇和海量的產(chǎn)品信息
　　由于受到認(rèn)知能力的制約，人們的信息處理能力是有限的。面對過量的信息，消費(fèi)者要識別出滿足自身需求的產(chǎn)品并不是一件容易的事。為了幫助客戶減輕信息過載壓力，各大商務(wù)網(wǎng)站推出了種種信息過濾技術(shù)，產(chǎn)品推薦代理(Recommendati on Agent，簡稱RA)是其中的典型代表。Shopp ing. com和BizRate等著名的購物比較網(wǎng)站之所以大獲成功，靠的就是RA。RA是一種獲取個體用戶產(chǎn)品興趣或偏好，并或明或暗作相應(yīng)產(chǎn)品推薦的軟件。它一般嵌套在消費(fèi)者購物的電子商務(wù)網(wǎng)站之中，可看做是商家為消費(fèi)者提供的一個“虛擬顧問”，它為消費(fèi)者推薦產(chǎn)品，并提供購物過程中所需的各類信息，引導(dǎo)其迅速便捷地完成網(wǎng)上購物。為了探討RA對消費(fèi)者購買決策的影響，本文主要研究兩個問題:(1)如何度量RA對消費(fèi)者購買決策的影響;(2)RA如何影響消費(fèi)者的購買決策，即RA對消費(fèi)者購買決策的影響機(jī)理是什么。為此，本文提出了用“RA影響力”來度量RA對購買決策的影響，并構(gòu)建了“RA影響力模型”來考察RA對消費(fèi)者購買決策的影響機(jī)理。下面首先討論RA對消費(fèi)者購買決策的影響，然后提出并檢驗“RA影響力模型”。
　　二、RA使用對消費(fèi)者購買決策的影響
　　一個完整的決策包括決策過程和決策結(jié)果兩個方面。研究表明，RA使用既影響消費(fèi)者的購買決策過程，也影響消費(fèi)者的購買決策結(jié)果。
　　1.RA對消費(fèi)者購買決策過程的影響。根據(jù)經(jīng)典的購買決策信息處理理論，消費(fèi)者的購買決策可以劃分為三個階段:信息檢索、考慮集形成、最終選擇。RA對消費(fèi)者決策過程中的三個階段都有明顯的影響。（1）在信息檢索階段影響產(chǎn)品評價和偏好函數(shù)。信息搜索是RA最擅長的能力，RA強(qiáng)大的信息檢索和推薦功能將從兩個方面影響消費(fèi)者對產(chǎn)品的評價:首先，RA為消費(fèi)者提供了更全面、更充分、更個性化的信息，這使消費(fèi)者對產(chǎn)品功能、性能和價格合理性等的評價更加深入和準(zhǔn)確，從而減少對不同品牌產(chǎn)品的認(rèn)知(評價)偏差;其次，對于所推薦的產(chǎn)品，RA往往同時向消費(fèi)者提供諸如專家評論和消費(fèi)者評論等信息，這些將會在不同程度上左右消費(fèi)者對產(chǎn)品的評價和態(tài)度。另外，研究表明，消費(fèi)者常常由于對產(chǎn)品信息缺乏完整、準(zhǔn)確的把握，不能形成穩(wěn)定、明確的偏好，消費(fèi)者的選擇偏好不是固定不變的，而是在購買過程中隨著信息掌握廣度和深度的變化不斷修正的，因此，RA使用為消費(fèi)者所帶來的全面、充分和個性化的信息，必然改變消費(fèi)者的偏好函數(shù)(p reference functi on)。消費(fèi)者偏好函數(shù)的變化也是影響產(chǎn)品評價的原因之一。（2）在考慮集形成階段影響考慮集形成策略?？紤]集是指從可供選擇的產(chǎn)品中選出的一組最有可能購買的產(chǎn)品。借助RA，消費(fèi)者可以采用一些新的考慮集形成策略，例如:一是采用基于完全解空間的考慮集構(gòu)建策略，即在整個數(shù)據(jù)庫中搜索、評估所有的可選產(chǎn)品，然后形成考慮集，這種策略如果沒有RA的支持是不可能做到的；二是采用基于完全委托的考慮集構(gòu)建策略，即把考慮集形成過程中本來應(yīng)當(dāng)由消費(fèi)者承擔(dān)的所有工作全部委托給RA來完成，消費(fèi)者所要做的就是下達(dá)委托指令，并將自己的需求、偏好輸入系統(tǒng)，以此作為RA遴選考慮集產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)；三是采用全盤接受的考慮集構(gòu)建策略，即按RA提供的產(chǎn)品推薦排名，簡單地截取排名靠前的若干產(chǎn)品進(jìn)入考慮集。（3）在最終選擇階段影響產(chǎn)品選擇策略。RA的支持使消費(fèi)者可以采取一些全新的產(chǎn)品選擇策略，例如基于深度比較的選擇策略:借助RA，消費(fèi)者可以輕松地做到對考慮集產(chǎn)品的深度比較，要做的只是定義需要比較的產(chǎn)品屬性集以及每個屬性的權(quán)重，RA利用內(nèi)嵌的各種方法，如加權(quán)平均法、比較矩陣法等將自動完成綜合比較，并給出排名，排名第一的產(chǎn)品就是按照消費(fèi)者綜合偏好遴選出來的最佳產(chǎn)品。
　　2.RA對消費(fèi)者購買決策結(jié)果的影響。RA對購買決策結(jié)果的影響將體現(xiàn)在產(chǎn)品的最終選擇、決策質(zhì)量和決策自信三個方面。
　　三、RA影響力模型要素
　　1.RA影響力。RA影響力是RA的使用對消費(fèi)者購買決策影響力的簡稱，指RA的使用對消費(fèi)者購買決策所產(chǎn)生的影響程度，它是衡量RA對消費(fèi)者購買決策影響的一個綜合指標(biāo)。如前所述，RA的使用對消費(fèi)者的影響包括決策過程和決策結(jié)果兩個方面，所以，相應(yīng)地有決策過程影響力和決策結(jié)果影響力。其中，決策過程影響力體現(xiàn)在改變消費(fèi)者偏好函數(shù)、產(chǎn)品評價和產(chǎn)品篩選策略三方面;決策結(jié)果影響力體現(xiàn)在對最終選擇、決策質(zhì)量及決策自信的影響。決策過程對決策結(jié)果的影響是顯然的，因此，本文假定：RA決策結(jié)果影響力與RA決策過程影響力正相關(guān)。
　　2.RA評價。RA評價是指用戶對RA的理解和態(tài)度，包括RA認(rèn)知價值和RA信任兩個方面。(1)RA認(rèn)知價值。RA認(rèn)知價值指消費(fèi)者對RA的使用給其帶來的整體效用的主觀評價。(2)RA信任。信任是對他方按承諾行動、誠實協(xié)商和不采取機(jī)會主義行為的期望。
　　3.RA特性。RA特性分為兩類：RA自身特性和RA相關(guān)特性。
　　四、實證方法與數(shù)據(jù)采集
　　1.實證方法。理論模型共涉及到9個變量，這些變量主觀性強(qiáng)，且均為隱變量。本文選擇結(jié)構(gòu)方程建模(簡稱SEM)軟件作為樣本數(shù)據(jù)的分析工具。SEM可方便地處理主觀性強(qiáng)、誤差大的隱變量，并可評估整個理論模型與觀測的樣本數(shù)據(jù)的擬合效果。所用的SEM軟件為AMOS6.0完全版。
　　2.變量度量。理論模型涉及的9個變量都有相對成熟的量表，在已有量表基礎(chǔ)上，筆者結(jié)合本研究的具體背景對各個變量的度量項目進(jìn)行了設(shè)計。9個變量共有35個度量項目，每個度量項目均采用Likert七級分值刻度。35個度量項目對9個變量的載荷系數(shù)最小為0.69，最大為0.90，均大于0.5，表明量表具有良好的收斂效度。檢驗表明，9個變量之間具有良好的區(qū)分效度。9個變量的度量可靠性系數(shù)(Cr onbachπ sα)最小為0.85，最大為0.92，表明量表具有良好的信度。
　　五、結(jié)果與分析
　　1.求解結(jié)果。根據(jù)變量之間的因果關(guān)系和度量項目，利用AMOS建立結(jié)構(gòu)模型并求解，求解結(jié)果包括模型統(tǒng)計參數(shù)和結(jié)構(gòu)參數(shù)兩部分。前者是一類判別模型擬合優(yōu)劣的指標(biāo)，主要指標(biāo)有四個(組):χ2/df、TLI(即NNFI)、CFI和RMSEA。求解結(jié)果為χ2/df=2.05，TLI=0.90，CFI=0.91，RMSEA=0.072。后者指變量與變量之間的路徑系數(shù)(偏相關(guān)系數(shù))，由本身的值和相應(yīng)的顯著性指標(biāo)T值組成。T值與統(tǒng)計顯著性水平α相對應(yīng)，如α=0.05時，T=1.96。結(jié)構(gòu)參數(shù)求解結(jié)果。
　　
　　2.結(jié)果分析。分析由兩步構(gòu)成:首先評估理論模型的擬合效果，然后在模型擬合效果可接受的前提下(否則進(jìn)一步的分析沒有意義)，分析理論模型假定的13個關(guān)系是否成立。
　　根據(jù)通行的標(biāo)準(zhǔn)，如果χ2/df≤3.0，CFI≥0.9，TLI(NNFI)≥0.9，RMSEA≤0.08，那么模型的擬合效果是可接受的。由上文可知，模型統(tǒng)計參數(shù)均滿足通行的評估標(biāo)準(zhǔn)，由此可見，結(jié)構(gòu)模型與觀測的樣本數(shù)據(jù)有較好的擬合效果，樣本數(shù)據(jù)總體上是支持本文所提出的RA影響力理論模型的。
　　據(jù)路徑系數(shù)的顯著性和方向可判別假設(shè)是否成立。以5%(T=1.96)和10%(T=1.65)兩個顯著性水平進(jìn)行假設(shè)檢驗，分析過程和結(jié)果如下:(1)“信息過載(ξ3)→RA認(rèn)知價值(μ1)”的路徑系數(shù)的T值為1.85，小于臨界T值1.96，但大于臨界值1.65，說明“信息過載與RA認(rèn)知價值”之間的關(guān)系在5%水平上不顯著，只在10%水平上顯著，可認(rèn)為是一種弱顯著關(guān)系;其路徑系數(shù)為負(fù)值，說明“RA認(rèn)知價值”和“信息過載”之間負(fù)相關(guān)，對照前文假設(shè)可知，此假設(shè)基本成立。(2)其余12個路徑系數(shù)的T值均大于1.96，在5%水平上通過統(tǒng)計顯著性檢驗，且12個路徑系數(shù)都為正值，說明12個路徑系數(shù)所描述的變量之間都存在正相關(guān)關(guān)系，對照前文假設(shè)可知，其余12個假設(shè)均嚴(yán)格成立。
　　“RA認(rèn)知價值與信息過載負(fù)相關(guān)”未被嚴(yán)格支持的原因可能有三個方面:一是目前總的來說RA推薦的信息量不是太大，在消費(fèi)者可接受的范圍內(nèi);二是推薦信息編排的合理性、個性化等削弱了消費(fèi)者對信息過載的敏感性;三是消費(fèi)者憑借購物經(jīng)驗有選擇性地查看各類F/oNh1lfbij12CkepOXkaQ==推薦信息，從而使得對信息過載的感知并不是那么明顯。
　　六、結(jié)論、意義與未來研究方向
　　1.研究結(jié)論。根據(jù)實證結(jié)果，可得出三個主要結(jié)論:(1)RA的使用確實會影響消費(fèi)者的購買決策，不僅影響決策結(jié)果，而且影響決策過程，但RA對兩者的影響是以RA認(rèn)知價值和RA信任為中介的。(2)RA認(rèn)知價值取決于RA所在網(wǎng)站的形象、推薦內(nèi)容個性化程度及信息編排合理性程度，其中RA個性化程度影響最大；RA信任取決于RA認(rèn)知價值、推薦內(nèi)容個性化程度、RA所在網(wǎng)站的形象及消費(fèi)者對RA的熟悉度，其中RA認(rèn)知價值對RA信任的影響最大。(3)RA對消費(fèi)者購買決策的影響可以用“RA影響力”來衡量，它包括決策過程影響力和決策結(jié)果影響力兩個維度，并且前者影響后者。結(jié)論(3)解決了RA對消費(fèi)者的影響如何度量的問題，結(jié)論(1)、(2)揭示了RA對消費(fèi)者購買決策的影響機(jī)理。
　　2.理論貢獻(xiàn)。本研究的主要貢獻(xiàn)如下:（1）豐富和拓展了RA理論。通過影響消費(fèi)者購買決策行為進(jìn)而贏得消費(fèi)者對所推薦產(chǎn)品的青睞，是商家提供信息推薦的根本目的。為了很好地實現(xiàn)這個目的，商家必須解決三個基本問題:第一，如何衡量RA對消費(fèi)者影響的大小，第二，RA對消費(fèi)者購買決策的影響機(jī)理是什么。第三，如何控制對消費(fèi)者購買決策的影響。本研究構(gòu)建了RA特性、RA評價、RA購買決策影響力三類變量之間的關(guān)系模型，并實證檢驗了模型的合理性。該模型回答了這三個問題：第一，可以用過程影響力和結(jié)果影響力來度量RA對消費(fèi)者購買決策的影響；第二，RA認(rèn)知價值和RA信任是RA影響力的直接決定因素，兩者在RA特性(包括RA自身特性、RA相關(guān)特性)和RA影響力之間起著中介作用；第三，RA特性是RA影響力的基本控制要素，要控制RA對消費(fèi)者的影響，必須從RA特性著手。以往有關(guān)RA的研究主要集中在如何產(chǎn)生有價值的推薦內(nèi)容，關(guān)注的焦點是RA技術(shù)，例如RA推薦算法的開發(fā)以及不同推薦算法的比較與評價等。本研究突破了狹隘的技術(shù)研究視角，將RA的研究延伸到了RA對消費(fèi)者決策行為的影響。本研究不僅解決了困擾商家的三個基本問題，而且可以反過來指導(dǎo)RA技術(shù)的研究：在RA的兩類特性中，RA自身特性與技術(shù)密切相關(guān)，如何實現(xiàn)理想的RA自身特性(例如，如何產(chǎn)生更加個性化的推薦內(nèi)容，如何避免推薦信息過載等)應(yīng)當(dāng)成為RA技術(shù)研究的基本目標(biāo)。（2）豐富了網(wǎng)上購買決策理論。RA的出現(xiàn)是現(xiàn)代信息技術(shù)高度發(fā)展的一個結(jié)果，代表著最先進(jìn)的信息技術(shù)。本文以RA為例，揭示了電子商務(wù)背景中信息技術(shù)對消費(fèi)者決策行為的影響，在網(wǎng)購買決策影響因素集中增加了一個很重要的元素。
　　3.實踐意義。本研究的結(jié)論對網(wǎng)上商家至少具有如下方面的意義:（1）增強(qiáng)對RA的戰(zhàn)略認(rèn)知。RA的使用既影響消費(fèi)者的決策過程，也影響消費(fèi)者的決策結(jié)果，這為商家利用RA向消費(fèi)者推薦產(chǎn)品提供了非常好的契機(jī)，網(wǎng)上商家必須高度認(rèn)識RA的戰(zhàn)略價值:RA的應(yīng)用既是順應(yīng)消費(fèi)者需求的一種必然，也為企業(yè)利用RA技術(shù)實施低成本、高效率的一對一網(wǎng)絡(luò)營銷策略，進(jìn)而獲得更多消費(fèi)者對自身產(chǎn)品的青睞和忠誠，最終在日趨激烈的市場競爭中贏得優(yōu)勢提供了千載難逢的機(jī)會。（2）提高消費(fèi)者對RA的評價。消費(fèi)者對RA的評價，即消費(fèi)者對RA的認(rèn)知價值和信任，是決定RA對消費(fèi)者購買決策影響力大小的直接因素。為了提高消費(fèi)者對推薦信息的接受度，吸引更多的消費(fèi)者在更短的時間內(nèi)決定購買本企業(yè)的產(chǎn)品，網(wǎng)上商家就必須想方設(shè)法提高消費(fèi)者對RA的認(rèn)可，讓其認(rèn)識到RA是全心全意為他們服務(wù)的，RA不僅能大大減少產(chǎn)品信息檢索、評價和選擇的時間與精力，而且能幫助他們以更合理的價格購買到更符合自身需求與偏好的產(chǎn)品。
　　（作者單位：山西省忻州市經(jīng)濟(jì)信息中心 山西忻州 034000）
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