多渠道零售商非价格策略对在线购买行为的影响研究

蒋 侃,张子刚

(1.广西大学 计算机与电子信息学院,广西 南宁 530004;2.华中科技大学 管理学院,湖北 武汉 430074)

●营销管理

多渠道零售商非价格策略对在线购买行为的影响研究

蒋 侃1,张子刚2

(1.广西大学 计算机与电子信息学院,广西 南宁 530004;2.华中科技大学 管理学院,湖北 武汉 430074)

文章分析了B2C多渠道环境下零售商非价格策略对消费者在线购买行为的影响。实证数据分析显示,在线信任对在线购买行为具有显著影响,零售商声誉和渠道协调通过在线信任对在线购买行为产生间接影响,网站互动性和消费者保护对在线购买行为既有间接影响又有直接影响,这些研究结果为开展多渠道零售提供了重要启示。

多渠道零售商;非价格策略;消费者行为;信任;在线购物

一、引 言

在线市场是传统零售商扩大市场份额的重要领域,以英国零售业巨头 TESCO(乐购)为例,2002年至 2007年,其网上业务的年增长率约为 29%,而同期英国所有零售商加在一起只实现了 3%的增长。在线商店的广域覆盖、全天候和高互动性的优势已被越来越多的零售商所认同,结合了实体门店与在线商店的多渠道零售模式正在成为全球零售业发展的趋势,一些美国零售商,如内曼 .马库斯 (Neiman Marcus)和 J.Crew,充分利用这一趋势在网站上展示最新产品并进行零售,其在线顾客是购买金额最多和利润最高的消费人群。对于零售商而言,在竞争激烈、无法继续依赖增加店铺数量和低价策略来实现增长的情况下,通过非价格策略促进消费者增加在线购买无疑是一个合理选择。根据社会交换理论,顾客信任是在线零售企业获得顾客的关键和发展顾客关系的核心要素[1,2],相关的理论分析和实证研究文献非常丰富,但是这些研究都是基于纯在线零售环境下对消费者行为进行的分析,未考虑多渠道零售商信任形成机制与纯在线零售商 (如亚马逊)之间的差异[3],本文以多渠道零售为背景,分析非价格策略对消费者在线购买行为的影响,本文的研究结论对于零售商实施多渠道营销策略具有一定的理论和实践指导意义。

二、理论框架和研究假设

(一)零售商在线信任与在线购买行为

在线消费者无法准确地评估交易对象与产品质量,购买的不确定性大于实体店铺,导致交易风险增加,顾客会利用信任作为启发式决策的依据来降低决策的复杂度及不确定性[1]。由于信任内涵的丰富性,至今还没有一个被学术界普遍接受的定义。通过整理在线零售商信任文献发现,研究者普遍采纳基于受信方特征的信任定义,即零售商在线信任是指消费者对零售商开展在线零售业务拥有的善意、诚实和能力等信任相关特征的信念和期望[1,3,4]。善意信念是指消费者对不会受到零售商机会主义行为伤害的信心,诚实信念是指消费者对于零售商在其网站发布真实信息、信守承诺的信心,能力信念是指消费者对于在线零售商满足自己需求、提供足够的商品信息以及保证在线交易安全的能力和技能的信心。消费者信任零售商意味着消费者有充足的证据相信对方在交易过程中诚实、不欺骗、在合理的时间内将商品交付给自己,愿意去依赖交易对象的行为与行为结果以达到自身目的,形成积极的购买行为[1,3,5,6]。

(二)零售商声誉

多渠道环境下,由于在线商店存在时间较短,在线购物者会将零售商的规模、历史沿革和声誉等作为风险判断的线索[7]。声誉是指关于企业正面显著特点的二手信息[4],反映了买方群体对卖方评价的程度[6],表示卖方过去能够履行对顾客应有的诚信义务和责任[8]。声誉是一种具有价值的无形资产,需要长期的顾客关系投资积累才能得以建立,良好的声誉往往表示商家不会贸然去从事机会主义行为[9]。声誉信息可以降低交易中的信息不对称,在面对一种新的关系时,消费者会通过声誉类比机制推断对方应该会完成交易,形成信任和购买意向[10]。

(三)网站互动性

网站互动性是一个与双向沟通有关的概念,反映了信息交换和响应的活动及在互动过程中双方相互作用和影响的程度[11],是对沟通程度与界面互动特性的衡量,它的作用是创造完整的购物体验[12]。互动性与消费者需求相呼应,是顾客对网站互动能力因素的主观评价,换而言之,合理的网站结构能够正确表达网站的基本内容及其内容之间的层次关系,提高网站界面的友好程度,方便消费者快速浏览,简化交易过程,增加网站感知有用性。良好的网站互动性展示了零售商对消费者的积极态度[4],作为一种双方交往互动的过程,网站互动性有助于降低消费者对交易结果不确定性的感受,能够对零售商在线信任产生积极的影响,并进而对消费者的购买行为产生积极的影响[13]。

(四)渠道协调

从顾客感知的角度来看,渠道协调是指实体门店和在线商店协同运作,帮助消费者获得顺畅的购物体验的程度,如客户的个人资料和商品信息在实体门店和在线商店保持同步和一致,通过网络订购的商品可以选择不同送货方式或在实体门店退换。不同渠道之间的协调能够对多渠道消费行为产生积极的效应[14],它意味着消费者能够以较低的转换成本自主选择购买方式,提高了消费者对购买过程的控制感,降低了消费者通过在线商店购买的风险[15],而且渠道协调对多渠道零售商的能力和交易流程提出了较高的要求,有助于建立消费者对零售商的在线信任。

(五)消费者保护

电子商务环境下信息技术引发的服务效率和安全焦虑是消费者决策时需要考虑的重要因素[16]。网上零售业务同传统零售业务的主要区别在于交易环境的改变,消费者在线信任不仅因为零售商具有值得信任的品质,还在于顾客相信完善的网站技术和在线交易制度使其自身权益能够得到保障[17]。电子商务消费者权益主要表现形式包括了知情权、交易安全权和公平交易权等[18],然而我国现有的法律法规远远不能适应电子商务迅速发展对消费者权益保护的迫切需要。在立法相对滞后的情况下,零售商主动采取一些自律行为与保护消费者权益的措施,如商品质量保证、支付安全、售后服务和隐私保护,不仅能够减少政府监管的成本和难度,而且可以降低消费者购买风险和心理成本,使消费者从主观上排除受到恶意行为侵害的可能性,提升消费者对零售商的在线信任和在线购买的行为。

根据以上分析,本文提出以下假设:

H1:零售商在线信任对在线购买行为具有积极影响。

H2:零售商声誉对 a)零售商在线信任和 b)在线购买行为具有积极影响。

H3:网站互动性感知对 a)零售商在线信任和 b)在线购买行为具有积极影响。

H4:渠道协调对 a)零售商在线信任和 b)在线购买行为具有积极影响。

H5:消费者保护对 a)零售商在线信任和 b)在线购买行为具有积极影响。

三、研究设计

本研究中的多渠道零售商选择了武汉中百集团。武汉中百集团是武汉市大型商业集团,国家商务部重点培育的全国20家商业企业之一,现拥有 4家百货店、30余家电器专卖店、120余家仓储超市、500余家便民超市,其 B2C平台(中百网,zon100.com)于 2000年 4月开通,目前已在武汉及周边地区形成了一定的影响力。本研究主要变量的测量方法来自相关文献,并结合调查环境进行了适当修改,其中零售商在线信任的问项选自 Kuan and Bock[3]的研究,包括“维护消费者利益”、“发布真实信息”和 “有能力满足客户的需求”;零售商声誉的测量选自 Jarvenpaa[9]和 Koufaris[8]的研究,主要包括 “非常有名”、“有良好的声誉”、“相当可靠”;网站互动性的问项参考了唐嘉庚[13]的研究,包括 “中百网对于搜索商品信息是有用的”、“中百网提高了搜索商品信息的效率”和“能够从中百网搜索到足够的商品信息”;渠道协调的测量参考了 Bendoly等的研究[15],包括“网上选购超市类商品,可以前往就近的仓储超市门店提货”、“通过网站订购的商品可以要求门店送货上门”和“通过中百网购买的商品,可以在门店得到售后服务”;消费者保护的测量参考了曹振华等[2]和 Kim等[6]的研究,包括 “采取了合理措施保护用户的注册信息和隐私”、“采用最先进的技术来保护网上交易的进行”和“采取合理措施保障网上交易的安全”。

问卷采用李克特 7级量表衡量被访者的态度,1为完全不同意,7为完全同意。正式调查在 2008年 12月进行,地点选择在武汉市主城区的六个中百门店,由调查员随机选取受访者进行调查,共发放问卷 300份,回收有效问卷 225份,问卷有效率为 75%。被访者男女比例为 1.56:1,年龄分布为 20～25岁的占 20.4%,26～30岁的占 43.6%,31～40岁的占 22.7%。

四、数据分析

(一)信度和效度分析

本研究的信度和效度分析分为两个阶段。首先,使用SPSS14进行探索性因子分析,取特征根值大于 1的因子,样本的 K MO和 Bartlett测试显示原始数据适合做因子分析(K MO=0.749,χ2=1884.427,df=136,sig.=0.000,累积方差解释率 =77.015%)。以最大方差转轴法对数据进行主成分因子分析,度量同一构造变量的测项都负载到同一个因子上,每个测项的因子负荷均大于 0.7,并且没有多重负荷的现象。本研究采用了 Cronbach'sα系数来检验各变量的内部一致性,结果显示各变量的α系数均高于 0.70这一可接受的最小临界值,结果见表 1。

第二步,利用 L ISREL8.70进行验证性因子分析,通过检查各个构造变量的组成信度 (composite reliability,CR)、平均变异抽取量 (average variances extracted,AVE)以及每个观察变量在其构造变量上的载荷的统计显著性来判定效度。如表 2所示,各构造变量的 AVE值均超过 0.5,并且CR高于建议值 0.7[19],这表明测量具有良好的收敛效度,各构造变量AVE值的算术平方根均明显大于其与其他变量的相关系数,说明测量具有良好的区分效度。所有观察变量在各自构造变量上的标准化负载量均大于 0.60,所对应的 t值都大于 10,达到显著水平,表示观察变量可以有效衡量同一构造变量。

表1 信度分析结果

表2 相关系数、组合信度与平均变异抽取量

(二)模型拟合度评价

本文采用χ2/df、常规拟合度 (NFI)、非常规拟合度(NNFI)、比较拟合指数 (CFI)、增量拟合指数 (IFI)、拟合优度指数 (GFI)、调整拟合优度指数 (AGFI)、相对拟合指数 (RFI)、均方根残差 (RMR)、近似均方根残差 (RMSEA)等指标来衡量模型与数据的拟合程度。如表 3,拟合指数值均达到参考值[20],表明测量模型总体拟合符合要求。

表3 模型拟合指数

(三)假设检验

本文利用Lisrel8.70进行结构方程分析以验证提出的假设,具体结果见表 4,除了 H2b和 H4b,其它假设都得到了支持。根据上述检验结论,本研究对模型进行修正,将不显著的路径删除,再进行结构方程运算,修正后模型的整体拟合度更好,结果见表 3。

(四)在线信任的中介作用

为了进一步分析多渠道零售商在线信任的作用机制,本文检验了在线信任的中介作用。检验分为四个步骤进行[21],首先,检验自变量 (零售商声誉、网站互动性、渠道协调和消费者保护)对中介变量 (在线信任)的显著性,第二步,检验因变量 (在线购买行为)的变动能否被中介变量显著性解释,第三步,检验因变量的变动能否被自变量显著性解释,第四步,当自变量影响中介变量的路径被控制之后,检验自变量、中介变量对因变量的显著性,结果见表 5。在线信任具有完全中介和部分中介两种效应,其中零售商声誉和渠道协调对在线购买行为的影响都是通过在线信任实现的,网站互动性与消费者保护对在线购买行为的影响只有一部分是通过在线信任实现。

表4 假设检验结果

表5 在线信任的中介作用

五、研究结论与建议

本文对多渠道零售商非价格策略对在线购买行为的影响进行了实证研究,分析结果表明零售商在线信任对在线购买行为具有显著影响,说明多渠道零售商的正直、善意和能力等信任相关特征能够降低消费者心理负担,增加购买行为。在线信任是多渠道环境下零售商非价格策略与在线购买行为之间重要的中介变量,零售商声誉和渠道协调通过在线信任对在线购买行为产生间接影响,网站互动性和消费者保护对在线购买行为既有间接影响又有直接影响。

多渠道环境下,零售商应当采取差异化的销售策略来拓展网上业务。首先,网上零售特有的经营模式对零售商的声誉管理提出了更高的要求,多渠道零售商不仅要重视传统的线下传播,还应开展针对性的线上营销传播,如门户广告、虚拟社区、搜索引擎和电子邮件等,在顾客群体中建立成熟可靠的口碑。其次,网站互动性反映了消费者在虚拟购物环境下对购物流程、商品展示和服务质量等方面的诉求,多渠道零售商在拓展实体店面的同时,应当加大网站优化的技术和管理等资源投入,通过对网站功能、结构、布局、内容等关键要素的合理设计,使网站的功能和表现形式达到最优效果,增强在线商店的相对优势。第三,当前我国网上购物消费者权益问题主要有网络欺诈、网络隐私和支付安全等,在法律和部门规范相对滞后的情况下,零售商通过主动的消费者权益保护措施,如安全认证、自律机制和第三方认证等,将有助于增加消费者的信任感。第四,对消费者来说,不论是实体门店还是在线商店,都是其与零售商接触和获得商品的途径,不存在本质区别,两种渠道完全融合、实现优势互补可以为消费者带来更多的益处。多渠道零售商可以通过在线和离线两类渠道提供服务,一方面有效地协助消费者尽可能简单、快捷、正确地完成网上操作,另一方面,零售商采取一些基本的渠道整合措施,如共享客户管理工具、统一的客户服务系统等,实现在线商店与实体店面的协调管理,减轻消费者购物负担。

多渠道环境下,零售商营销策略会受到实体店面、网站和消费者个体特征等多种因素的影响,它们对非价格策略的干扰作用还有待进一步深入研究。

[1]Gefen D,Karahanna E,Straub D W.Trust and TAM in Online Shopping:An IntegratedModel[J].M ISQuarterly,2003,27(1):51-90.

[2]曹振华,褚荣伟,陆雄文 .消费者在线交易信任影响因素的实证研究—来自台湾的证据 [J].南开管理评论,2006,9(4):91-95.

[3]Kuan H H,Bock G W. Trust transference in brick and click retailers:An investigation of the before-online-visit phase[J].Infor mation&Management,2007,44(2):175-187.

[4]McKnightD H,Chervany N.What trust means in E-commerce customer relationships:an interdisciplinary conceptual typology[J]. International Journal of Electronic Commerce,2002,6(2):35-59.

[5]Pavlou PA.ConsumerAcceptance of Electronic Commerce:Integrating Trust and Risk with the Technology Acceptance Model[J]. International Journal of Electronic Commerce,2003,7(3):101-134.

[6]Kim D J,Ferrin,D L,Rao H R.A trust-based consumer decision-makingmodel in electronic commerce:The role of trust,perceived risk,and their antecedents[J].Decision Support Systems,2008,44(2):544-564.

[7]Black N J,Lockett A,Ennew C. lynnetwwwdagriorglynnet.Modelling consumer choice of distribution channels:an illustration from financial services[J]. International Journal ofBankMarketing,2002,20(4):161-173.

[8]Koufaris M,Hampton-Sosa W.The development of initial trust in an online company by new customers[J].Infor mation&Management,2004,41(3):377-397.

[9]Jarvenpaa SL,TractinskyN,VitaleM.Consumer Trust in an Internet Store[J]. Information Technology andManagement,2000,1(1-2):45-71.

[10]McKnight D H,Cummings L L,Chervany N L. Initial Trust For mation in New Organizational Relationships[J].Academy of Management Review,1998,23(3):472-490.

[11]Mark T.LessonsLearned from Experimentswith Interactivity on the Web[J].Journal of Interactive Advertising,2005,5(2).

[12]Merrilees B,Fry M L. E-trust:The influence of pereeived interaetivity on e-retailing users[J].Marketing Intelligence&Planning,2003,21(2):123-128.

[13]唐嘉庚.互动性对 B2C环境下信任及购买行为倾向影响研究 [D].上海:复旦大学,2006.

[14]KumarV,Venkatesan R.Who are the multichannel shoppers and how do they perform?:Correlates of multichannel shopping behavior[J].Journal of Interactive Marketing,2005,19(2):44-62.

[15]Bendoly E,Blocher J D,Bretthauer K M.Online/In-Store Integration and Customer Retention[J].Journal of Service Research,2005,7(4):313-327.

[16]Czaja S J,Charness N,Fisk A D.Factors Predicting the Use of Technology;Findings from the Center for Research and Education on Aging and Technology Enhancement(CREATE) [J].Psychology and Aging,2006,21(2):333-352.

[17]Bart Y,Shankar V,Sultan F.Are the Drivers and Role ofOnline Trust the Same forAllWeb Sites and Consumers?A Large-Scale Exploratory Empirical Study[J].Journal of Marketing,2005,69(4):133-152.

[18]李卉,鲁世平.电子商务消费者权益保护问题初探[J].财经问题研究,2005,(3):68-70.

[19]Fornell C,Larcker D F. Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error[J].Journal of Marketing Research(JMR),1981,18(1):39-50.

[20]黄芳铭.结构方程模式:理论与应用 [M].北京:中国税务出版社,2005.

[21]温忠麟,张雷,侯杰泰.中介效应检验程序及其应用[J].心理学报,2004,36(5):614-620.

A Empirical Study of Non-price Strategy ofM ultichannel Reta iler and its Effect on Online Consumption Behavior

J IANG Kan1,ZHANG Zi-gang2
(1.School of Com puter,Electronics&Info rm ation,Guangxi University,Nanning530004,China;2.School of M anagem ent,Huazhong University of Science&Technology,W uhan430074,China)

This paper analyzes the effects of retailer's non-price strategy on consumers’online consumption behavior in B2C multichannel context.The empirical analysis reveals that online trust positive affect online purchase intention significantly.Retailer reputation and cross-channel coordination have significant indirect influence on online purchase intention through online trust.Website interactivity and consumer protection have both direct and indirect effects on online purchase intention.These results highlight some managerial implications for successfully developing and implementingmultichannel retailing strategy.

multichannel retailer;non-price strategy;consumer behavior;trust;online purchase

F274

A

1007—5097(2011)01—0122—04

10.3969/j.issn.1007-5097.2011.01.029

2010—10—20

教育部人文社会科学研究一般项目“供应链创新协作的理论与实证研究”(09XJC630003);教育部人文社会科学研究一般项目“跨渠道购买行为模式下零售商忠诚及其培育机制研究”(10XJC630006);广西大学博士科研启动项目“多渠道消费行为与顾客资产增值策略研究”(XBS090705)

蒋 侃 (1972—),男,湖北武汉人,副教授,博士,研究方向:电子商务;

张子刚 (1946—),男,湖南长沙人,教授,博士生导师,研究方向:电子商务,协调管理。

[责任编辑:张 青 ]