肇丹丹
(1.中南財經(jīng)政法大學(xué) 工商管理學(xué)院,武漢 430070;2.內(nèi)蒙古財經(jīng)大學(xué)旅游學(xué)院,呼和浩特 010021)
在線互動是消費者利用計算機終端訪問網(wǎng)絡(luò)商店的過程中與相關(guān)對象相互作用、相互影響的交換活動,是網(wǎng)店與消費者維系關(guān)系的核心要素。在線互動與消費者感知價值和行為意愿的研究已有一定成果。但是,學(xué)者們雖對在線互動影響消費者感知價值持同一態(tài)度,但是沒有對在線互動與感知價值的關(guān)系模式做深入的實證研究;再者,學(xué)者們多數(shù)將“在線互動”作為技術(shù)類專有名詞,從技術(shù)構(gòu)成的角度將其作為影響消費者感知價值的變量,忽視了不同情景條件下,在線互動構(gòu)成元素不同的特點;第三,雖然學(xué)者們構(gòu)建了互動-感知價值-行為意愿之間的關(guān)系模型,但是該類模型通常將“是否購買”作為行為意愿的設(shè)計選項,而沒有將行為意愿再次劃分,著重分析在線互動是否能通過提高感知價值的方式進而影響消費者對網(wǎng)店的忠誠度。由此,本文將在線互動分解為三個不同層次,并著重探討不同層次的互動與消費者感知價值和再惠顧意愿之間是否具有內(nèi)在聯(lián)系,如有聯(lián)系,如何構(gòu)造關(guān)系模型。并以此為網(wǎng)絡(luò)商店的規(guī)劃、設(shè)計提供佐證,為其設(shè)計的吸引性、內(nèi)容的針對性以及策略的時效性提供建設(shè)性意見。
本文以Keng和Ting(2007)研究成果為前提,將B2C互動、C2C互動和內(nèi)容互動設(shè)為自變量,以網(wǎng)絡(luò)購物環(huán)境為背景,探索在線互動對感知價值以及再惠顧意愿的影響。其中,B2C互動是指消費者能夠與銷售人員溝通,并利用推薦系統(tǒng)接受合適反饋的行為。C2C互動是指在由交易促動的社會環(huán)境中消費者之間的行為。內(nèi)容互動是指以及時的方式提供大量所需的高質(zhì)量信息來指引消費者決策的環(huán)境。
同時,網(wǎng)購界面背后的人機互動能夠提高交易的有用性和易用性,這種有用性與易用性在TAM模型中被用來衡量消費者對技術(shù)的接受意愿與是否改變行為方式。鑒于此,將技術(shù)支撐亦作為自變量,衡量其對感知價值以及再惠顧意愿的影響。
圖1 研究模型
Ghose和Dou(1999)指出,具有良好互動功能的商務(wù)網(wǎng)站能夠吸引更多的關(guān)注。Chen和Yen(2004)的研究發(fā)現(xiàn)趣味性、選擇和連通性能夠增加體驗中的愉悅感受。Kim(2011)指出互動影響感知價值的享樂方面。因此,提出下述假設(shè)。
H1a:B2C互動與消費者內(nèi)在感知價值正相關(guān)。H1b:B2C互動與消費者外在感知價值正相關(guān)。
傳統(tǒng)環(huán)境下,C2C互動能夠增加外在感知價值。線上購物中的C2C互動延展了該優(yōu)勢。Keng和Ting(2007)認(rèn)為通過微博傳遞的C2C互動增強消費者購物趣味的同時強迫網(wǎng)店提供更卓越的服務(wù),因而可以提高消費者的內(nèi)在與外在感知價值。Balasubramanian(2005)認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)購物中的C2C互動提高了消費者被他人感知,被他人關(guān)注的力度,因而提高了感知價值中的內(nèi)在價值。因此,提出以下假設(shè):
H2a:C2C互動與消費者內(nèi)在感知價值正相關(guān);H2b:C2C互動與消費者外在感知價值正相關(guān)。
內(nèi)容互動偏重于感知價值中的功利部分。如果B2C互動和C2C互動討論的是服務(wù)質(zhì)量,那么,內(nèi)容互動討論的則是電子交易產(chǎn)出物的信息質(zhì)量。如只強調(diào)“享樂”而不注重“信息質(zhì)量”則會造成消費者的大量流失。Wang(2008)發(fā)現(xiàn)信
息質(zhì)量、系統(tǒng)與服務(wù)質(zhì)量影響消費者對電子商務(wù)系統(tǒng)的感知價值與滿意度。因此,提出以下假設(shè):
H3a:內(nèi)容互動與消費者內(nèi)在感知價值正相關(guān);
H3b:內(nèi)容互動與消費者外在感知價值正相關(guān)。
Li(1999)確定了線上渠道成功銷售的三個維度:溝通、分銷和可訪問性。由于溝通這一維度已被整合入內(nèi)容互動,所以本文主要關(guān)注分銷與可訪問性兩個維度。Li(1999)指出高效的分銷和更暢通的可訪問性能夠吸引大量客流,并減少消費者的時間與精力成本。因此,技術(shù)支撐能夠增加消費者外在感知價值的水平。因而,提出下列假設(shè):
H4a:技術(shù)支撐與消費者內(nèi)在感知價值正相關(guān);
H4b:技術(shù)支撐與消費者外在感知價值正相關(guān)。
消費者依據(jù)其持有的產(chǎn)品和信息、易用性、以及交易的可用性與穩(wěn)健程度對網(wǎng)店進行評級。根據(jù)技術(shù)接受模型(TAM),易用性和有用性導(dǎo)致了使用的意愿,同樣,被感知的技術(shù)支撐也會影響消費者對網(wǎng)店的使用意愿。當(dāng)在網(wǎng)店中搜索有價值信息的成本較低時,通過各種渠道尋求信息的消費者很可能再次回到該網(wǎng)店。據(jù)此,提出如下假設(shè):
H5:技術(shù)支撐與消費者再惠顧意愿正相關(guān)。
花費較少時間與精力成本,獲得較高感知、體驗的消費者更易產(chǎn)生再惠顧意愿。感知價值中的外在價值,諸如價格、質(zhì)量、便捷和服務(wù)水平等,在此方面獲得的良好感知將增加消費者再次消費的意愿。Brides和Florsheim(2008)認(rèn)為消費者對網(wǎng)店的愉悅感知能夠增加其消費某個特定零售商或者渠道的意愿。Wang(2008)認(rèn)為消費者對網(wǎng)店的內(nèi)在感知價值可以增加其再惠顧意愿。因此,提出下列假設(shè):
H6a:消費者內(nèi)在感知價值與再惠顧意愿正相關(guān);
H6b:消費者外在感知價值與再惠顧意愿正相關(guān)。
本次調(diào)研將國內(nèi)某知名自主銷售型購物網(wǎng)站作為特定消費場所。
由于采用國外既有量表,本研究采用雙重翻譯協(xié)議以確保版本含義相同。問卷量表采用5點式的利克特量表(Likert Scale)。即對于每一個陳述受測者可以在"很不符合"、"不太符合"、"不確定"、"比較符合"、"非常符合"五個程度選項中選擇最貼近自己態(tài)度的描述選項,在數(shù)據(jù)分析中這些選項也將按1、2、3、4、5進行賦值。
表1 量表信度分析
正式調(diào)研前以100名大學(xué)生作為預(yù)調(diào)研對象,并根據(jù)預(yù)調(diào)研結(jié)果進行問卷協(xié)整。本次調(diào)研同發(fā)放問卷406份,其中有效問卷354份。有效問卷中男女性別比例為3:2,20~29歲人群占全體的54%,30-39歲人群占32.3%,其他占24.7%。
使用SPSS19.0和AMOS18.0對樣本數(shù)據(jù)進行運算。
2.2.1 信度分析
使用內(nèi)部一致性系數(shù)(Cronbach)檢驗量表的內(nèi)部一致性。內(nèi)部一致性系數(shù)在0到1之間,閾值是0.7。在內(nèi)部一致性系數(shù)檢驗中,所有系數(shù)均高于0.7,說明研究所設(shè)的量表具有很好的內(nèi)部一致性。
2.2.2 效度分析
通過已有文獻成果設(shè)計問卷以及預(yù)調(diào)研和深度訪談的修正,保證了測量項目的內(nèi)容效度。
使用巴特利特球性及KMO測度檢驗(詳見表1)結(jié)構(gòu)效度。各變量的KMO值均大于0.7,且巴特利特值顯著,適合進行因子分析。
針對樣本數(shù)據(jù)進行探索性因子分析,使用主成分分析(PCA)以及最大變異法。根據(jù)PCA結(jié)果,以及特征根值大于1的標(biāo)準(zhǔn),拋棄弱因子載荷項目或者荷載超過一個因子的項目,保留項目均只荷載一個引子,且荷載值大于0.6。
使用AMOS 18.0做驗證性因子分析。CFA的結(jié)果在表2中展現(xiàn)。B2C互動、C2C互動、內(nèi)容互動、技術(shù)支撐,內(nèi)在感知價值,外在感知價值,再惠顧意愿的標(biāo)準(zhǔn)化回歸載荷系數(shù)均高于0.5(顯著性水平為0.001)。
基于CFA的擬合優(yōu)度檢驗參數(shù)表4內(nèi)容顯示AGFI值為0.820、RMSEA值為0.063和RMR值為0.056,說明各變量的模型擬合優(yōu)度較好。由于樣本較大較難取得最優(yōu)效果,故P值低于0.05的推薦值,同時GIF值也小于推薦值。因此,從各項指標(biāo)的整體來看,模型與量表可以接受。
管理學(xué)對信度檢驗廣泛使用“Cronbach,s α系數(shù)”,但是,該系數(shù)要求潛變量影響相同,誤差間不能相關(guān)。因此,在進行結(jié)構(gòu)方程(SEM)模式運算前,需要對量表進行組合信度(Composite Reliability,CR)和平均提取方差值(average variance extracted,AVE)檢驗,避免出現(xiàn)使用α信度時要求潛在變量對各題項影響相等的不符實際的假設(shè)。
CR(composite reliability)值均大于 0.916,高于闕值0.7(Hair,1998),證明檢驗方法可靠。AVE(average variance extracted)值均大于 0.90,高于推薦值 0.50(Hair,1998),證明檢驗方法有效。
CR及AVE計算方法如下:
CR=(Sum of standardized loadings)2/((Sum of standard-ized loadings)2+Sum of indicat mesaurement error)
表2 CFA結(jié)果
AVE=(Sum of standardized loadings)/((Sum of standardized loadings)+Sum of indicat mesaurement error)
SEM路徑分析以AMOS18.0進行。在眾多SEM工具中,AMOS以其易于使用的圖形化顯示和界面而為人所知。研究模型的結(jié)果χ2/df(12.997),GFI(0.953)以及CFI(0.960)的數(shù)據(jù)說明模型擬合優(yōu)度較好。與推薦值相比 ,P 值(0.000)、AGFI(0.739)、RMSEA(0.184)和 RMR(0.010)沒有達到契合水平。
對模型路徑的顯著性檢驗顯示。B2C互動對消費者內(nèi)在感知價值的引導(dǎo)路徑顯著(非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.128,p<0.000),B2C互動對消費者外在感知價值的引導(dǎo)路徑不顯著(非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.064,p>0.05)。C2C互動對消費者內(nèi)在感知價值有顯著影響(非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.05,p<0.05)而對消費者外在感知價值的影響不顯著(非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.06,p>0.05)。內(nèi)容互動對消費者內(nèi)在感知價值(非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.088,p<0.01)和外在感知價值(非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.153,p<0.05)均有影響。技術(shù)支撐對消費者內(nèi)在感知價值沒有影響(非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為-0.038,p>0.05),而對消費者外在感知價值有著強烈的影響(非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.602,p<0.000)。所有三個路徑對再惠顧意愿均被認(rèn)為是顯著的。
圖2 SEM的路徑分析結(jié)果(*p<.05;**p<.01;***p<.001)
假設(shè)1a和假設(shè)1b提出B2C互動與消費者內(nèi)在、外在感知價值正相關(guān)。B2C互動與消費者內(nèi)在感知價值之間的非標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)是0.128,p<0.000,H1a成立。因此,為提高消費者內(nèi)在感知價值水平,創(chuàng)造一個友好、充滿樂趣的界面是必要的。然而,B2C互動和消費者外在感知價值間的非標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)是0.064,與之相關(guān)的P值是0.199,顯然H1b不成立。對樂趣、友好和互動環(huán)境的賞識不是必然地能夠轉(zhuǎn)化為對卓越服務(wù)的認(rèn)知或者為維系關(guān)系而進行時間、金錢、精力的再次投入。此結(jié)果類似,Overby和Lee(2006)發(fā)現(xiàn)經(jīng)常網(wǎng)購的人傾向于尋求更多的功利價值。Dholakia等人(2000)的研究提出,如果消費者喜歡更快、更簡單的購物過程,互動的趣味性維度并不太重要。
假設(shè)2a和假設(shè)2b提出C2C互動與消費者內(nèi)在、外在感知價值正相關(guān)。
C2C互動與消費者內(nèi)在感知價值的非標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)小于0.050并且在0.05的顯著性水平上非常明顯,H2a成立。因此,為了提高消費者的內(nèi)在感知價值的水平,設(shè)計消費者之間互動的交流平臺是相當(dāng)必要的。然而,C2C互動和消費者外在感知價值的非標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)是0.006,P值為0.893。盡管假設(shè)C2C互動能積極地影響消費者外在感知價值,諸如被感知的服務(wù)水平,但是,數(shù)據(jù)驗證沒有什么C2C互動是與消費者外在價值有密切關(guān)系的。同時,該結(jié)果也間接驗證了Dholakia(2000)提出的“經(jīng)常到同一個網(wǎng)店網(wǎng)購的人更加關(guān)注功利價值”以及“以目標(biāo)為向?qū)У馁徫镎呖赡懿粫矚g與其他購物者互動”的觀點。
假設(shè)3a和假設(shè)3b提出內(nèi)容互動與消費者內(nèi)在、外在感知價值正相關(guān)。內(nèi)容互動與消費者內(nèi)在感知價值的非標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.088并且在0.01的顯著性水平上非常明顯,H3a成立。同時,內(nèi)容互動和消費者外在感知價值的非標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)是0.153并且在0.05的顯著性水平上非常明顯。內(nèi)容互動對消費者的外在感知價值有積極的影響。與產(chǎn)品相關(guān)的信息數(shù)量、及時的更新和信息質(zhì)量等是消費者感知價值的“預(yù)報器”。內(nèi)容互動能過影響消費者的感知價值,積極的內(nèi)容互動能夠使消費者產(chǎn)生再惠顧的意愿。
假設(shè)4a和假設(shè)4b提出技術(shù)支撐和消費者內(nèi)在、外在感知價值正相關(guān)。
技術(shù)支撐與消費者內(nèi)在感知價值的非標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為-0.038,H4a不成立。然而,技術(shù)支撐和消費者外在感知價值的非標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)是0.602并且在0.01的顯著性水平上非常明顯。技術(shù)支撐對消費者的外在感知價值有積極的影響。
假設(shè)H5、假設(shè)H6a和H6b提出技術(shù)支撐、消費者內(nèi)在、外在感知價值與消費者再惠顧意愿正相關(guān)。技術(shù)支撐與消費者再惠顧意愿的非標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.192并且在0.01顯著性水平上很顯著。因此,H5成立。消費者內(nèi)在感知價值和再惠顧意愿的非標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)是1.036并且在0.01的顯著性水平上非常明顯。消費者外在感知價值和再惠顧意愿的非標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)是0.644并且在0.01的顯著性水平上非常明顯。因而,H6a和H6b是成立的。
表3 假設(shè)驗證結(jié)果
本研究有部分局限。首先,沒有設(shè)計可控變量,例如消費者所光顧網(wǎng)店的規(guī)模,以及消費者所購買產(chǎn)品的類型。消費者的經(jīng)驗或者認(rèn)知會被許多因素影響,而本次研究并沒有控制這些因素。第二,內(nèi)在感知價值和外在感知價值之間可能會有一些關(guān)系。大部分的研究將價值觀兩分為內(nèi)在價值和外在價值,但又忽略了兩者間的關(guān)系。事實中,看到一方對另一方的影響才更符合邏輯,但由于學(xué)科與研究條件所限,本文對內(nèi)外與外在感知價值之間未做關(guān)系探討,但不排除作為未來的研究方向。第三,雖然假設(shè)C2C互動與消費者外在經(jīng)驗價值觀之間有聯(lián)系,但本研究卻沒能展現(xiàn)出C2C互動對消費者外在感知價值的積極影響。事實上,成熟的網(wǎng)購者從C2C互動中受益較少。然而,找到C2C互動與消費者外在感知價值之間有意義的關(guān)系將會更符合服務(wù)主導(dǎo)邏輯的消費導(dǎo)向。未來,在模型中有必要加入控制變量或者前因變量。
Ko(2005)指出,不同的消費者對互動具有不同的偏好,信息動機較高的消費者更愿意與網(wǎng)站進行B2C互動,具有方便動機的消費者則更愿意參與C2C互動。社會交換論認(rèn)為互動是持續(xù)性過程,是交易雙方建立信任的積累過程。網(wǎng)店應(yīng)根據(jù)消費者的感知不斷保持并提高互動水平,培養(yǎng)消費者未來的購物傾向。
本文研究證明,感知價值對消費者的再惠顧意愿具有積極影響。Novka(2000)指出互動帶來的暢快體驗是保持消費者忠誠的關(guān)鍵性因素,是網(wǎng)店打造平臺優(yōu)勢的根基。網(wǎng)店的設(shè)計應(yīng)清爽美觀、新鮮時尚,應(yīng)為消費者帶來不同于傳統(tǒng)消費方式的心智體驗,以此來增加消費者的內(nèi)在感知價值,增加其再惠顧的可能性;網(wǎng)店應(yīng)設(shè)計專門的交流專區(qū),保持B2C互動的穩(wěn)定性與C2C互動的實時性,既可以及時了解消費者的需求狀態(tài)、意見或建議又可以讓消費者分享各種體驗,以提高其外在感知價值,并正向影響消費者對網(wǎng)店的忠誠。
本文研究表明內(nèi)容互動對消費者感知價值具有積極影響,為此,建議網(wǎng)店特別是自主銷售型網(wǎng)店應(yīng)以持續(xù)的、穩(wěn)定的、真實與海量的信息為消費者對產(chǎn)品的辨識提供智力支持,不斷地創(chuàng)造需求,引導(dǎo)需求。同時,網(wǎng)店應(yīng)加大對技術(shù)和管理的投入,通過對功能、結(jié)構(gòu)、布局等關(guān)鍵性要素的理性設(shè)計,使網(wǎng)店的表現(xiàn)形式達到最優(yōu)效果。而且,網(wǎng)店應(yīng)提供有效的、承諾并踐諾的技術(shù)支撐,極大限度的降低消費者網(wǎng)購的感知風(fēng)險,將“優(yōu)質(zhì)優(yōu)價、安全質(zhì)?!钡挠^念刻入消費者的潛意識。
[1]Andreatos,A.Virtual Communities and Their Importance for Information Learning[J].International Journal of Computers,Communications&Control,2007,2(1).
[2]李坤明,方麗婷.金融發(fā)展、交通設(shè)施與居民消費——基于半?yún)?shù)可加模型的實證分析[J].貴州財經(jīng)學(xué)院學(xué)報,2012,(5).
[3]李清水.基于Logit模型的農(nóng)村居民對零售終端選擇行為研究——以福建省為例[J].四川理工學(xué)院學(xué)報(社會科學(xué)版),2011,(6).
[4]查金祥,王立生.網(wǎng)絡(luò)購物顧客滿意度影響因素的實證研究[J].管理科學(xué),2006,(1).
[5]曹春麗.電視購物誠信危機對電視媒體整體價值的影響[J].邵陽學(xué)院學(xué)報(社會科學(xué)版),2012,(6).