陳雪
摘 要:隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展,大小網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)不斷涌現(xiàn)。與此同時(shí),眾多平臺(tái)也因交易中的一些問題,如商品信息不真實(shí)、支付環(huán)節(jié)有漏洞等失去大量用戶以致消亡。消費(fèi)者信任已經(jīng)成為了網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)存亡的關(guān)鍵因素。本課題在借鑒有關(guān)資料的基礎(chǔ)上,利用層次分析法,計(jì)算了幾種因素對(duì)網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)消費(fèi)者信任的影響程度。希望能加深網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)對(duì)消費(fèi)者信任影響機(jī)制的思考,從而更好地發(fā)展。
關(guān)鍵詞:網(wǎng)購(gòu)平臺(tái);消費(fèi)者信任;層次分析法
一、研究背景
信任是一個(gè)社會(huì)最重要的綜合力量之一,而網(wǎng)絡(luò)信任更是電子商務(wù)發(fā)展的重要社會(huì)基礎(chǔ)。[1]2015年2月3日,CNNIC的《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示,截至2014年12月,我國(guó)使用網(wǎng)上支付的用戶規(guī)模達(dá)到3.04億,較2013年底增加4411萬人,增長(zhǎng)率為17.0% 。2014年,有54.5%的網(wǎng)民表示對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信任。盡管網(wǎng)民對(duì)網(wǎng)絡(luò)空間的包容程度在提升,但網(wǎng)絡(luò)安全事件頻發(fā),導(dǎo)致網(wǎng)民對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的信任仍受到很大制約,網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的發(fā)展也因此受到制約。本文是在中國(guó)網(wǎng)購(gòu)市場(chǎng)高速增長(zhǎng)、消費(fèi)者信任受到制約的背景下來展開研究的。
二、研究目的與意義
近年來,大小網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)不斷涌現(xiàn)與消亡,其存亡的背后的主要原因?yàn)橄M(fèi)者信任。研究網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)消費(fèi)者信任的影響因素是引導(dǎo)網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)更好發(fā)展的基礎(chǔ)。作為互聯(lián)網(wǎng)界的兩大巨頭,阿里和騰訊早已開始了網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的布局,然而其旗下網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)獲得的消費(fèi)者信任確有一定的差距。
本項(xiàng)目在借鑒有關(guān)資料的基礎(chǔ)上,利用層次分析法,計(jì)算了幾種因素對(duì)網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)消費(fèi)者信任的影響程度。此課題旨在探究各個(gè)因素對(duì)網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)消費(fèi)者信任的影響程度,從而找出最關(guān)鍵的因素,從消費(fèi)者角度對(duì)現(xiàn)階段的網(wǎng)購(gòu)模式提出改進(jìn)意見,從而引導(dǎo)網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的發(fā)展。
三、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
[2]目前國(guó)內(nèi)外對(duì)電子商務(wù)信任影響因素的研究大多是從正式制度因素、非正式制度因素、微觀賣方的因素、微觀買方的因素這四個(gè)方面出發(fā)著手的。
正式制度因素主要包括法律體系、網(wǎng)上認(rèn)證體系、信賴支付體系和履約保障服務(wù)這四種。
非正式制度因素主要包括文化環(huán)境、聲譽(yù)評(píng)價(jià)體系等。
微觀賣方的因素主要包括賣方能力、產(chǎn)品特征、保障機(jī)制、互動(dòng)機(jī)制等。
外觀買方因素主要包括買方個(gè)人的信任傾向、購(gòu)物經(jīng)驗(yàn)、互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)等。
四、 AHP模型的構(gòu)建
Sanghyun Kim(2013)指出:交易安全、信息質(zhì)量、買賣雙方交流、口碑推薦、名聲、規(guī)模大小等六個(gè)因素對(duì)消費(fèi)者的信任程度有顯著影響?;谄湔{(diào)研結(jié)果,結(jié)合研究對(duì)象阿里和騰訊的特征,本課題選取信任程度排序作為目標(biāo)層;選取交易安全、信息質(zhì)量、買賣雙方交流、口碑推薦四個(gè)因素作為準(zhǔn)則層;選取阿里和騰訊作為方案層,構(gòu)建了層次結(jié)構(gòu)模型模型。
五、研究求解
(一)問卷結(jié)構(gòu)及樣本分析。問卷主要分為兩個(gè)部分。第一部分為被測(cè)對(duì)象的個(gè)人基本情況調(diào)查。第二部分為主體部分,通過兩兩比較進(jìn)行因素的重要性評(píng)估。
本文采用隨機(jī)抽樣的方式進(jìn)行調(diào)查,調(diào)查形式主要為網(wǎng)絡(luò)調(diào)查問卷。本次調(diào)查共發(fā)放網(wǎng)絡(luò)調(diào)查問卷286份,其中259份有效。
(二)構(gòu)造判斷矩陣。通過相互比較確定各準(zhǔn)則對(duì)于目標(biāo)的權(quán)重,即構(gòu)造判斷矩陣。在層次分析法中,為使矩陣中的各要素的重要性能夠進(jìn)行定量顯示,引進(jìn)了矩陣判斷標(biāo)度(1~9標(biāo)度法):
矩陣判斷標(biāo)度表
由調(diào)查問卷的結(jié)果,我們得到的判斷矩陣如下:
計(jì)算信任程度
A=
相對(duì)于交易安全 相對(duì)于買賣交流 相對(duì)于口碑推薦相 對(duì)于信息質(zhì)量
B1= B2= B3= B4=
(三)層次單排序得到特征向量。將A進(jìn)行列向量歸一化,再按行求和,然后再次列向量歸一化,即可得到權(quán)向量W。同理可得B1、B2、B3、B4的權(quán)向量W1、W2、W3、W4。
W=(0.52.0.10,0.07,0.31)T
W1=(0.875,0.125)T
W2=(0.50,0.50)T
W3=(0.75,0.25)T
W4=(0.80,0.20)T
(四)一致性檢驗(yàn)。通過excel計(jì)算最大特征根的近似值,進(jìn)行一致性檢驗(yàn),得到:
λmax =4.054 CT=0.018 CR=0.019<0.1 一致性檢驗(yàn)通過
(五)層次總排序。以Wk(2)為列向量構(gòu)成矩陣:
W(2)=(W1(2),W2(2),W3(2),W4(2))=
各方案優(yōu)先程度的排序?yàn)椋?/p>
W(2)W==
六、研究結(jié)論與建議
(一)研究結(jié)論。本課題研究結(jié)果如下:
(二)相關(guān)建議。 結(jié)合本課題的結(jié)果,我們發(fā)現(xiàn)支付安全和信息質(zhì)量對(duì)消費(fèi)者信任有很大的影響?;诖?,對(duì)網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的未來發(fā)展提出以下建議:
網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)應(yīng)更多地關(guān)注支付安全。保證支付界面內(nèi)容的專業(yè)性和純潔性,降低技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn),為消費(fèi)者提供一個(gè)更好的支付環(huán)境以贏得消費(fèi)者信任,這些是網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)發(fā)展壯大的必要條件。
網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)應(yīng)提供更高質(zhì)量的商品信息。近些年,消費(fèi)者的自我意識(shí)和網(wǎng)絡(luò)鑒別能力都有很大的提高,因此,更多人開始自我篩選、比較商品。消費(fèi)者對(duì)商品質(zhì)量的真實(shí)性、充分性、可靠性等的要求越來越高,這也導(dǎo)致信息質(zhì)量成為了影響消費(fèi)者信任的一個(gè)重要原因。網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)應(yīng)在商品信息質(zhì)量方面嚴(yán)格把關(guān),打造高質(zhì)量平臺(tái)以獲得消費(fèi)者信任。
參考文獻(xiàn):
[1]中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心. 第35次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告[EB/OL]. http://www.cnniccn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/
201502/t20150203_51634.htm, 2015-02-03.
[2] 方明珠,盧潤(rùn)德,吳偉平. 電子商務(wù)模式下消費(fèi)者信任影響因素研究綜述[J]. 情報(bào)雜志,2010,06:195-198.
[3] Sanghyun Kim,Hyunsun Park. Effects of various characteristics of social commerce (s-commerce) on consumers trust and trust performance[J]. International Journal of Information Management,2012