基于因子分析方法的网店经营策略研究①

刘 李， 张 龙， 冯琪威

(黑龙江大学数学科学学院，黑龙江哈尔滨 150080)

0 引言

随着又是一年毕业季的到来，大学生创业现象日趋增加.随着网络的不断普及，淘宝网店，天猫等网站冲击着我们的视野，有着创新想法的大学生们，开网店是一个很热门的选择.可是，例子很多，真正成功的却屈指可数.网络购物是近年来发展较快的一种商业模式，吸引着越来越多的消费者.为了探讨网络购物中的感知风险对信任度以及购买意愿的影响，从而获取更好的经济效益，本文是基于因子分析方法的网店经营策略研究.据网购导航网站团800统计:截至2011年9月底，国内网购网站总量5058家，达到高峰期.各大门户网站纷纷强势进入网购市场，统计数据显示，目前我国网购人数高达1.42亿.网络购物正在引领一场越来越多人参与的消费革命[1].

1 预备知识

1.1 模型的假设

在仔细分析网络消费者的心理以及阅读网络团购文献的基础上，针对网络团购的信任度影响因素进行了因子分析，尝试从消费者的角度建立不同类型感知风险与网络团购信任及购买意向的关系模型，并进行实证分析，以期通过研究消费者网络团购感知风险的维度及与信任的影响关系，对网络团购的营销实践提供理论指导和实证依据[2]，为以后更好地研究网络团购提供了策略.具体想法如下三点:

(1)对变量的描述性分析，通过对调查对象的性别、年龄、教育水平等人口统计变量进行统计分析.通过相应的实践调查，可以绘制出相应的表格，将男女的年龄段分为20岁以下、21～30岁、31～40岁、41～50岁、51岁以上，不同的收入水平以及教育程度.

(2)对模型进行因子分析，绘出下图使得各个因子之间的关系清晰明了，对所获取的数据进行信度以及效度分析.一般来说用Cronbacha系数来检验量表的信度，运用Spss17.0对量表进行信度检验.利用探索性因子分析和验证性因子分析来检验量表的建构效度.从而得出网络团购中的感知风险，以及影响它效益的因素[3].

(3)运用所学的概率论与数理统计中有关假设检验的知识，列举一些可能的假设，通过对数据的处理后，得出这些假设成立的充分性.项目研究的核心内容是网络团购中感知风险对信任度的影响，通过对感知风险和与信任度相关的文献进行因子分析，具体步骤为:选择分析的变量、计算所选原始变量的相关系数矩阵、提取公共因子、因子旋转、计算因子得分，得出相对影响显著的因子.

1.2 符号的说明

序号 符号名 说明1 Fi 第i 个因子2 xi 第i个变量3相关系数矩阵4 λm 大于零的特征根R 5载荷矩阵6 T A旋转矩阵

2 因子分析模型的建立与求解

因子分析是一种提取主要元素的技术.对于一个特定的事件，一定会有众多影响其发生的因素，其中有影响较为显著的和部分不显著的因素.因子分析方法是通过选择分析的变量、计算所选原始变量的相关系数矩阵、提取公共因子、因子旋转、计算因子得分得出相对影响显著的因子，从而实现经营策略的调整.在实际问题中发现因子中变量的实际含义以及内部联系，定义因子的含义，无量纲化变量的数据后即可得出因子的得分，利用因子得分可进行分析与评价.

步骤1:选择分析的变量

对于影响网店经营效益的变量，根据专家评估与收集到的数据，我们粗略的确定为，商品的性价比x1，网店经营的优惠活动x2，网购人群的年龄x3，网络的普及程度x4，网店售后服务经营过程中的市场信息量x5，网店售后服务x6，居民受教育程度x7，网店的广告宣传x8.

步骤2:计算所选原始变量的相关系数矩阵通过查找资料以及阅读参考文献，可以得出上述8个变量的相关矩阵R如下所示:

其中的(i，j)位置元素rij表示变量xi与xj之间的相关系数，rij∈[－1，+1]，正值表示正相关，负值表示负相关，|rij|越接近于1表示相关性越大，其中i，j∈ {1，2，…，8}.

步骤3:提取公共因子

求出半正定矩阵R*的特征根λm与特征向量βm，m∈{1，2，…，8}.如下表所示，其中大于1的特征根共3个，即因子个数为3.我们将因子记为 Fi，i∈ {1，2，3}，求出载荷矩阵 A，令

λ1 λ2 λ3 1.3460 1.5141 3.8914

则A*的前3列所构成的矩阵即为A，故

其中A表示变量与因子之间的关系，但是考虑到随机误差的影响，因此要进行进一步研究.

步骤4:因子旋转

通过旋转矩阵的变换，可以减小各个原始变量与所确定因子间的联系，这样可以使得每个因子间具有独立性以及不相关性，这样有利于下一步因子的具有实际意义的命名.这里利用四次方最大旋转法，这个方法是通过旋转行因子，提取对各个变量影响最显著的因子，减低其他因子在其发生时产生的效果，理论上可以使得因子所占百分比矩阵的每一行百分比的方差最大化.

设T为旋转矩阵(由MATLAB给出)，

且B=AT，结果为:

其中bij为B的(i，j)位置的元素，表示第i个因子与第j个变量的关系，列表示3个因子，8行表示8个变量，变量xi的共同度，故8 个变量的共同度为:

η1 η2 η3 η4 0.339195 0.582867 0.169653 0.736237 η5 η6 η7 η8 0.224876 0.092071 0.999991 0.444832

利用MATLAB软件求出下表，(若bij在第j列的值相对比较大，则xi∈Fj):

F1 F2 F3 6790累计贡献率 24.5433 44.9893 59.6683贡献率 24.5433 20.4460 14.

由B我们发现商品的性价比x1，经营过程中的市场信息量x5在F1占得比重大，由变量的实际含义可设F1为市场因子;网购人群的年龄x3，居民受教育程度x7在F2占得比重大，由变量的实际含义可设F2为消费者因子;网店经营的优惠活动x2，网络的普及程度x4，网店售后服务x6，网店的广告宣传x8，在F3占得比重大，由变量的实际含义可设F3为经营者因子.

得出结论:

序号 高载荷指标 因子种类因子1 商品的性价比;经营过程中的市场信息量 市场因子因子2 网购人群的年龄;居民受教育程度 消费者因子因子3网店经营的优惠活动;网络的普及程度;网店的售后服务;网店的广告宣传经营者因子

利用MATLAB软件得出8个变量在3个因子的分布图:

图1

在上图中，8条直线表示8个变量，其中直线在3个因子的倾斜程度表示这条直线代表的变量在3个因子中的归属程度，直线越倾斜于的因子，表明此条直线代表的变量对此因子的归属性越强.从图中不难看出，8条直线对不同因子的倾斜程度不同，但是有些直线对同一个因子倾斜程度相同，因此8个变量的确存在潜在的联系，且我们划分的因子有一定的区分度.

步骤5:计算因子得分

已知2002年到2012年8个变量的值，对数据进行无量纲化处理后，计算出2002年到2012年3个因子的得分(如下表所示):

年份 F1 F2 F3 2002 0.36733 0.24083 0.2157 05895 2003 0.22284 0.27004 0.15126 2004 0.22579 0.27313 0.10068 2005 0.35032 0.41786 0.12824 2006 0.24223 0.30215 0.19659 2007 0.25156 0.31561 0.17362 2008 0.26021 0.32655 0.16359 2009 0.27176 0.32274 0.25377 2010 0.27954 0.33328 0.2176 2011 0.26984 0.33411 0.2666 2012 0.30546 0.35467 0.

步骤6:调整经营策略

根据以上步骤得出的结果，为了提高网店经营的效率，我们采取相应的调整策略.通过步骤五中的因子得分，我们可以看出从2002年到2012年因子F3得分都比较低，说明经营者在以前的网店经营中没有重视此因子的作用，因此如今在网店经营中我们应该在因子F3上加大力度.调整经营措施为:观察数据可以看出，网店经营优惠活动、网店经营的普及活动、网店经营售后服务以及广告宣传的因子得分相对较低，我们需要采取相应的措施来提高这四个因子的得分.首先，网店经营者可以采取一系列的打折促销活动，加大广告的宣传力度，提供周到的售后服务，可以对顾客的反馈进行分析.另外，政府需要加大城市的网络普及程度，可以提供免费上网的场所，使得广大人民可以上网购物，并且有相应的网络购物指示，供人们参考.

3 因子分析模型的分析及改进

3.1 模型的分析

本文是利用因子分析模型，通过五个步骤来对网店经营策略进行了研究，具体步骤如下所示:选择分析的变量、计算所选原始变量的相关系数矩阵、提取公共因子、因子旋转、计算因子得分得出相对影响显著的因子.其中因子旋转起到了关键性的作用，它提取对各个变量影响最显著的因子，减低其他因子在其发生时产生的效果，使得作用显著的因子被提取.对于我们搜集到的用于本文中的数学模型数据，我们进行了相应的预处理，去除了偏差巨大的数据，并且将可用的数据惊醒了无量纲化处理，最后用于本模型的因子分析的程序，得出结果.

3.2 模型的改进

对于步骤四中的四次方最大法，将其改进方差最大法，虽然方差最大法和四次方最大法有一定的相似点，但是这两种方法有一个最大的不同点在于，四次方最大旋转法是通过旋转行因子，提取对各个变量影响最显著的因子，减低其他因子在其发生时产生的效果，在数学理论上即使得因子所占百分比矩阵的每一行百分比的方差最大化.方差最大法是通过因子旋转，使得全矩阵所有数据的方差达到最大，从而使得每个因子间的关联度百分比的差趋向两级化，分别趋于1和0.此时载荷矩阵为:

我们发现A′其中的a31′，a71′在第1列的值变大，a12′，a52′在第 2 列的值变大，a23′，a43′，a63′，a83′在第3列的值变大，故方差最大法可以更好地描述变量之间的归属关系.

4 结束语

本文通过建立因子分析模型，将众多影响网店经营效益的变量分成三类，即市场因子、消费者因子以及经营者因子.通过因子旋转方法，得出各个变量与其归属的因子的多项式关系，计算因子得分，根据得分的高低，来判断相关因子对经营效益的影响程度，从而帮助网店经营者对其经营策略进行相应的调整，减少人力，物力以及财力的消耗.进而获得更高的经营效益.

[1]江若尘，徐冬莉，严帆.网络团购中感知风险对信任及购买意愿的影响[J].现代财经(天津财经大学学报)，2013，(1):87－96.

[2]李晨焕.团购模式的博弈分析[J].广东财经职业学院学报，2006，(4):61－ 63.

[3]井森，周颖.基于TAM模型和感知风险的消费者网上购买行为研究[J].上海管理科学，2005，(5):5－7.