网络团购行为影响因素研究

许胜男，孙 威

(西南交通大学经济管理学院，四川成都610031)

网络团购指一定数量的消费者通过互联网渠道组织成团，以折扣价格购买同一种商品的B2T(Business to Team)电子商务模式.网络团购是近年来才发展起来的一项电子商务，但由于其能为消费者带来价格优惠，为商家带来规模经济，为网站运营商赚取营业收入等多方共赢的局面，从而得到市场的青睐.截至2011年末，全国共诞生运营团购网5 877家.2011年，全国范围内已有1 968家团购网站在激烈的竞争中关闭、退出团购市场，占团购网站总数量的33.5%.随着国内网络团购市场的迅猛发展，对网络团购行为的相关研究已成为研究热点.KORAONKAR［1］的研究指出，在互联网背景下，年龄、性别、收入、家庭和工作类型、地域分布是影响消费者网络购物的主要因素;JARVENPAA［2］认为消费者态度、消费者感知信任和感知风险对其网络购买意愿有显著影响;李艺等［3］认为感知风险通过降低顾客心理安全感来影响消费行为;ZVIRAN等［4］指出消费者的网络购物行为受到网站总体设计的影响;EVERARD等［5］认为网站导航的简易与实用性、消费者搜索相关信息时的便利与快捷性都会对消费者的网络购买行为产生影响;张奕婧［6］认为网站的设计风格直接影响消费者的停留时间，继而影响消费者的最终购买决策;房芳［7］基于产品的差异，分析了大学生在网购标准化产品和个性化产品时的不同影响因素;孔伟成［8］指出在网络家电市场中，消费者的感知风险受到家电产品的价格、类别、功能、品牌知名度等因素的影响;KAUFFMAN等［9］的研究发现，在参与网络团购时，文字评论会影响到消费者的感知信任和感知风险，正面的文字评论会提高感知信任，负面的文字评论则会降低感知信任，感知风险会随着正面文字评论的增加而降低;KAUFFMAN等［10］认为消费者对文字评论的重视度甚至高于卖家的排名;KAUFFMAN等［11］认为消费者对价格公平的感知是基于团购产品价格折扣的，对价格公平的感知越高，其购买意图越大;郑淞月等［12］基于美团网的研究发现，产品的折扣率、使用期限、品牌知名度等因素会影响消费者的团购行为.廖成林等［13］指出产品信息、现有订单量、商家口碑作为外在因素影响消费者的网络团购行为;XIE等［14］采用技术接受模型对消费者网络团购意向的影响因素进行探索发现，产品折扣和网络口碑会对消费者购物意向产生影响.总之，研究发现消费者的网络购物行为受消费者感知信任、感知风险、行为意愿等心理特征，团购网站设计的技术特征，产品的价格、品质性等产品特征的影响.当前研究主要集中于前2个角度，较少从产品特征这一客体因素研究网络团购;对网络团购的现有研究都是以消费者购买意愿为被解释变量的，没有以产品的成交额为被解释变量的.同时，现有研究没有考虑产品异质性(未对产品分类)对消费者团购行为的影响.本研究在国内外相关研究的基础上，从产品因素角度，将价格、便利性、安全性和品质性等变量作为影响网络团购购买意愿的关键变量，基于窝窝团2011年在成都、重庆、武汉、长沙4个城市的网络团购的数据，探索和验证消费者网络团购行为的主要影响因素，比较产品的不同价值属性，网络团购产品的成交额影响因素有何不同.研究将丰富有关消费者网络团购行为的理论，研究结论将为网络团购零售商的营销决策提供参考和建议.

1 研究模型与假设提出

由经济学理论知，消费者的购买意愿和购买能力共同决定他们对产品的需求.消费者的购买意愿受消费者对产品的态度和其它外在因素的影响，且购买意愿已被多项研究证实可作为重要指标预测消费者行为.消费者购买能力受物价水平、消费者收入水平等因素的影响.郑淞月等［12］在研究网络团购服务类产品的购买决定因素时，将产品属性分为:经济性、品质性和便利性，并从这3个维度分析了其对消费者购买行为的影响.在网络团购中，不少消费者会考虑到如未能在产品的优惠有效期内使用团购券，或者在以后的商品团购中发现更好的替代品，商家能否予以退款.这种感知风险可能会对网络团购意愿产生显著影响.基于此，在研究消费购买意愿的影响因素时，本研究从产品的经济性、便利性、品质性和安全性4个维度进行了分析.团购产品的经济性主要体现在产品的折扣率上，所以将价格折扣作为产品的经济性属性.团购产品的便利性主要指产品使用时间和使用地点便利，考虑到交通的便捷性和餐饮类产品的连锁经营，本研究只考虑时间因素，将优惠有限期作为产品的便利性属性.声誉和口碑能提升消费者信任，在网路团购中商家的声誉和口碑直接体现在消费者的文字评论上，所以本研究将产品的正面评论比例作为产品的品质性属性.目前不少网络产品团购商家给出产品的“未消费”退款保障，以消除顾客在团购产品的不安全感.基于此本研究将产品的退款保障作为产品的安全性属性.假定各地区物价水平一致，则消费者的购买能力由地区收入水平这一指标决定.将产品的价值属性(低价值和高价值)作为控制变量，研究餐饮类产品网络团购成交额的影响因素.本研究的理论模型如图1所示.

图1 研究的理论模型Fig.1 The theoretical model of this study

本研究提出如下假设:H1:消费者的网络团购意愿会对餐饮类产品的网络团购成交额产生影响.H1a:餐饮类产品网络团购的价格折扣越低，其成交额越高.H1b:餐饮类产品网络团购的优惠有效期越长，其成交额越高.H1c:餐饮类产品网络团购的退款保障能够提高其成交额.H1d:餐饮类产品网络团购的正面评论比例越大，其成交额越高.H2:收入水平越高的地区，餐饮类产品网络团购的成交额越高.H3:在消费者的网络团购意愿和地区收入水平既定的条件下，网络团购餐饮类产品的价值越高，网络团购的成交额越高.

2 研究方法

选取窝窝团2011年在成都、武汉、重庆、长沙4个城市推出的餐饮类的产品团购为研究对象.从网站首页商品的“往期团购”中，可以获取每种产品的产品信息和销售数量.用产品的折扣率来反映其价格折扣，产品的正面评论比例可以通过产品的总评论数和正面评价数计算获取.产品的优惠有效期由产品的团购页面给出的使用该产品始末日期计算得出.产品的退款保障根据商家给出的退款条例，若有“未消费，未过期退款”和“未消费，已过期退款”则记为2，有其中之一记为1，都没有记为0.团购产品成交额由团购数量得出.收入水平取自国家统计局发布的2011年成都、武汉、重庆、长沙4个城市的城市居民可支配收入.产品的价值属性作为本研究的控制变量，产品价值低于100元的商品设为0，记为低价值商品，100元及以上商品设为1，记为高价值商品.将成都、重庆、武汉和长沙4个城市分别记为1、2、3、4.获取数据后，以多元统计分析为主，采用统计软件SPSS16.0进行数据分析.

3 数据分析及结果

3.1 数据分析

样本来源状况、变量描述性统计、安全性概况、产品价值分类概况依次如表1～表4所示.

表1 样本来源概况Table1 Sample source description

表2 变量描述性统计Table2 Variable descriptive statistics

表3 安全性概况Table3 Security description

表4 产品价值分类概况Table4 The classification description of product value

表5 变量Pearson相关系数Table5 Variable Pearson correlation coefficient

表6 变量偏相关系数Table6 Variable partial correlation coefficient

3.2 实证分析

3.2.1 相关分析 本研究采用SPSS16.0对变量间的相关和偏相关关系进行分析，结果见表5，表6.

从表5可以看出:(1)H1a未通过检验.折扣率与成交额呈负相关关系，但不显著(R=-0.080，P=0.089).这可能是因为商家推出的团购产品的原价虚高，虽然看起来折扣率很低，但消费者早已司空见惯商家的这种价格策略.本研究对象为餐饮类产品团购，在当今食品安全问题突出的社会，较低的折扣率反而让消费者怀疑产品的质量，因此低折扣率并不能对消费者产生较大的吸引力.H1b 通过检验(R=0.319，P ＜0.001)，进一步偏相关分析(R=0.106，P ＜0.05)，表明餐饮类产品网络团购的优惠有效期与成交额成正比，产品的优惠有效期越长其成交额越高.H1c通过检验(R=0.121，P=0.011)，商家推出“未消费退款”这种安全保障措施，通过在一定程度上降低消费者感知风险，从而提高其成交额.H1d通过检验(R=0.360，P ＜0.001)，进一步偏相关分析(R=0.132，P=0.008)，表明产品的正面评论比例越大，最终成交额也越高.(2)H2未通过检验.虽然相关分析两者呈正相关关系且显著性水平较高(R=0.336，P＜0.001)，但偏相关分析却表明二者相关关系不显著(R=0.039，P=0.387)，这可能是因为样本选取上的不足，样本数量和代表性还有待提高.(3)H3通过检验(R=0.094，P ＜0.046)，进一步偏相关分析(R=0.217，P ＜0.001)，说明高价值产品的成交额会高于低价值产品.

3.2.2 回归分析 为研究网络团购餐饮类产品的不同价值属性对成交额的影响，进行了回归分析，结果如表7所示.

表7左侧给出了低价值产品的回归分析结果，F值为26.429(P＜0.001)，说明模型总体上是显著的.对解释变量进行共线性诊断，发现，容差(Tolerance)都大于0.7，方差膨胀因子(VIF)都小于2，说明自变量间不存在多重共线性现象.R2的值为0.300，说明对于低价值产品，自变量对因变量的总体解释度为30.0%.表7还给出了各自变量的回归系数及对应的t统计量.结果表明，使用期限、安全性、正面评论比例、城镇居民可支配收入的标准化回归系数都显著为正，而团购折扣率的标准化回归系数为负，且不显著，这与表5的相关系数分析相一致，说明团购折扣并不是决定成交金额的关键因素.

表7右侧给出了高价值产品的回归分析结果，F值为11.161(P=0.000)，说明模型总体上是显著的.对解释变量进行共线性诊断，发现，容差(Tolerance)都大于0.7，方差膨胀因子(VIF)都小于2，说明自变量间不存在多重共线性现象.R2的值为0.374，说明对于高价值产品，自变量对因变量的总体解释度为37.4%.表7还给出了各自变量的回归系数及对应的t统计量.结果表明，安全性、正面评论比例、城镇居民可支配收入的标准化回归系数都显著为正(安全性、城镇居民可支配收入的回归系数在1%水平下显著，正面评论比例的回归系数在10%水平下显著)，折扣率、使用期限的标准化回归系数都不显著，这与表5的相关系数分析相一致，说明对于高价值产品，折扣率和使用期限不是决定成交金额的关键因素.

前面的偏相关分析表明产品成交金额与产品的价值存在正向的相关关系，按照产品价值将样本划分为低价值产品和高价值产品两组分样本，分别对两组分样本进行回归分析，发现:对于低价值产品，折扣率不是决定成交金额的关键因素;而对于高价值产品，除了折扣率，使用期限也不是决定成交金额的关键因素.此外安全性、正面评论比例、城镇居民可支配收入对低价值产品和高价值产品的影响程度也不同.

表7 网络团购餐饮类产品成交额影响因素的回归分析Table7 Regression analysis of factors influencing the turnover of Network group buying food and beverage products

4 结论和建议

价格折扣一向是许多商家增加销量的“杀手锏”，但分析结果却表明，其对餐饮类产品网络团购成交额的影响并不显著.面对团购市场的激烈竞争，不少商家为了夸大产品折扣，故意提高产品的“市场价格”.这种“价格策略”，降低了消费者对商家所报价格的信任度.网购商家应通过创新促销手段，而非虚假降价来提高网络团购产品的成交额.延长网络团购产品的有效使用期能够增加网络团购的成交额.产品的优惠有效期越长，消费者越能自由选择消费该产品的时间，也就越能感知到该产品的便利性与实惠性，则愿意团购此产品的消费者增多，成交额也随即增多.因此，网络团购商家应考虑到各项成本及风险(如物价上涨、人员工资上涨等)，在自身生产服务能力范围内，适当延长优惠劵使用期，促进成交额的增长.团购产品的退款保障对网络团购的成交额有显著影响.虽然退款保障会在一定程度上增加商家和网站的经营管理难度，但是这种保障能降低顾客的感知风险，从而增加其购买量.另一方面也有利于团购商家和团购网站社会形象和公众口碑的打造与提高.团购产品的正面评论比例与成交额的显著相关.商家应鼓励和引导顾客在消费之后积极参与回馈并作出正面评价，尽量提高正面评论比例.对顾客给出的非正面评价，应及时采纳以提高服务质量，并安抚给出负面评论的消费者，维护商家的信誉及口碑.地区收入水平与团购产品的成交额没有显著的相关关系.因此，对于一些大型团购网站，其站点城市的选择不应将该城市的居民收入水平作为主要考虑因素，而应多了解所选站点城市的居民消费习惯，推出更多适合该城市消费者偏好和需求的产品.在消费者购买意愿和居民收入水平既定的条件下，产品的价值越高，其网络团购的成交额也越高.由此，建议网络团购商家在推出团购产品时，可以选择一些高价值的产品，这样不仅提高了产品的成交额，而且给消费者提供了尝试店内高端产品和服务的机会，增加了消费者对商家的品牌认知度.

本研究只收集了窝窝团2011年4个站点城市的样本数据，样本数量略显不足.而且所选4个城市的居民收入水平差异不显著，样本的同质性较高.导致了研究中某些变量的方差不大，从而可能对研究结果产生一定的影响.未来的研究应将研究对象扩展到多个团购网站，站点城市的选择也应加入北京、上海等发达城市以提高地区收入水平的差异，得到更普遍的结论.

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