基于TAM的用户LBS团购接受意愿研究
2015-12-15李宝库谢慧明高维
李宝库 谢慧明 高维
〔摘 要〕LBS技术与团购相结合是一种新的消费方式,用户接受程度如何是商家关心的问题。以TAM理论为基础,构建影响用户LBS团购接受意愿的理论模型,运用情景实验法利用SPSS和结构方程模型对360份有效问卷进行检验。研究结果表明,感知有用性和感知易用性对用户LBS团购接受意愿有正向影响,产品因素、个人因素、情境因素及网站因素又会影响用户对LBS团购的感知有用性和感知易用性。
〔关键词〕LBS团购;感知有用性;感知易用性;接受意愿;网络用户
DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2015.09.003
〔中图分类号〕F71336;C93 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821(2015)09-0012-06
〔Abstract〕LBS technology combined with group-buying is a kind of new way of consumption,how user acceptance is the issue that business concern.Based on TAM model,the paper constructed the theoretical model about elements which would affect users willingness of accepting LBS group-buying.Based on context experiment,360 valid questionnaires was empirically tested by using SPSS and structural equation modeling.The results showed that perceived usefulness and perceived ease of use have positive influence on users willingness of accepting LBS group-buying;users perceived usefulness and perceived ease of use would be influence by four dimensions as product,individual characteristics,contextual and website factors.
〔Key words〕LBS group-buying;perceived usefulness;perceived ease of use;acceptance intention;online users
面对传统网络团购中大量商家信息与产品选择,由于不明确商家是否在自己想要消费的地点,用户对于某些喜欢的产品无法立即进行消费,直接影响了顾客的搜索效率,最终影响顾客对网络团购的积极性。为解决此现象,团购网站利用移动通信技术将LBS引入到网络团购中来。用户在进行团购时,LBS技术会对用户位置进行定位,同时也对商家位置进行筛选,提高了团购的搜索效率。LBS团购是指将基于位置的服务技术引入到团购模式中,让用户根据自己所处的位置对团购产品进行选择。
目前,少有学者对LBS团购问题进行研究,本文结合LBS和网络团购相关文献,运用TAM模型研究用户对LBS团购接受意愿的影响因素,研究结论可以为商家及网站提供管理及经营的依据。
1 相关文献综述
11 LBS
LBS是Location Based Service的缩写,指应用移动通信与卫星定位技术为用户提供的一种基于位置的信息服务[1]。用户可以利用智能手机和平板电脑随时随地查询自己附近的饭店、影院等信息。目前,学者从不同的角度对LBS进行了研究。在技术方面,陆振均等(2010)针对基于Quorum的位置服务模型存在的问题进行了改进[2];赵晓华等(2013)针对LBS服务过程中存在的动态性和实时性问题,利用能约束时间的Petri网对LBS进行动态组合建模,并对模型进行了实证检验[3]。在LBS隐私保护方面,Chow等(2006)提出了对等网络的空间隐匿算法,让用户可以在享受位置服务的同时不透漏自己的确切位置[4];林瑜根等(2014)根据用户隐私需求的不同,提出了一种匿名模型的实现算法MBFAA[5]。在具体领域的研究中,Chu等(2011)将LBS技术应用到旅游服务当中进行研究[6];Dhar等(2011)研究了将LBS应用到广告领域的问题和挑战[7]。
12 网络团购
网络团购指有相同购买需求的消费者利用互联网集中向商家购买的一种消费方式。消费者可以利用网络团购的方式降低交易成本,用更合理的价格得到更好的产品或服务。当前学术界对于网络团购的研究主要集中在以下几个方面。在网络团购价格方面,唐方成等(2013)基于双边市场特征,构造出双边客户定价模型,并以拉手网为例分析了垄断市场与竞争市场下,企业应该如何进行定价[8]。宁连举等(2013)通过回顾团购固有的价格机制开发出网络团购最优定价模型,解决了不同情况下动态机制问题[9]。在消费者行为规律方面,饶燕芳等(2014)运用离散选择模型研究了消费者网络团购行为,提出时间因素、体验因素以及个人偏好3个因素会对消费者购买意愿产生影响[10]。王晰巍等(2015)基于信息生态视角,运用实证研究的方法,分析了移动互联网环境下信息采纳行为。得出信息人、信息技术信息环境都会对用户接受信息产生影响[11]。在网络团购持续发展方面,管晓永等(2013)从公众获得信息的角度出发,利用传统信任理论,研究得出信任是团购网站持续经营的关键[12]。秦永恒等(2010)提出为保障消费者消费和团购市场的健康发展,不仅需要提供团购已参与人数,还应该提供团购已浏览人数供消费者合理决策[13]。endprint
2 研究模型与假设
21 基于产品因素的假设
211 产品价格
产品价格指用户为了获得产品需要支付的款项。产品价格作为交易环节中最重要的因素之一,一直被人们所重视。王求真等(2014)认为团购以其独特的价格优惠吸引消费者,甚至会让消费者因为价格的优惠力度而对事先没有计划的产品进行消费,对购买产生积极的作用[14]。因此,提出假设:
H1:产品价格对用户的感知有用性有正向影响。
212 产品形象
产品形象指的是消费者对产品的总体印象。一般认为,产品形象是消费者长期消费过程中产生的,对消费者的心理和行为产生影响。蒋廉雄等(2006)认为品牌形象影响着顾客价值、顾客满意,而这些直接影响着顾客的忠诚度,得出品牌形象显著影响消费过程以及消费结果[15]。产品形象的好坏很大程度上决定着用户对产品的好感度,是用户决定是否消费的因素之一。产品形象在消费过程中对消费者而言是有用的信息。因此,提出假设:
H2:产品形象对用户的感知有用性有正向影响。
22 基于个人因素的假设
221 卷入度
卷入度指用户对某一事物的关注程度。用户卷入度高,代表更加渴望了解该事物,此时信息对用户而言都是有用的。王丹萍等(2013)研究认为当话题卷入度较高时,受众对广告态度更积极。此时,对于侧重描述问题的广告来说,用亏损框架宣传比得益框架宣传更得当;当用户卷入度较低时,无论用哪一种方法宣传,受众对广告态度没有区别[16]。同理,用户对LBS团购卷入度高时,比较愿意去了解它、使用它,此时认为接收到的信息是有用的。因此,提出假设:
H3:卷入度对用户感知有用性有正向影响。
222 适应度
适应度是指当外界消费环境改变时,消费者会产生不适应感或者抵抗的情绪,随着时间的推移,这种不适应感会逐渐减弱,负面情绪逐步消失[17]。万君等(2014)认为随着用户适应度的上升,用户会认为客服弹出窗口是一种方便、有效地解决问题方式[18]。这说明用户适应度越高,用户感知有用性和感知易用性越高。因此,提出假设:
H4:适应度对用户感知有用性有正向影响。
H5:适应度对用户感知易用性有正向影响。
223 个性特征
个性特征是指人在成长过程中,受环境、教育、社会和遗传影响形成的心理特点。宁连举等(2011)认为不同类型的人会进行不同程度的冲动消费。其中,消费者的态度会起着决定性作用,态度积极的消费者购买意愿更大,更容易冲动消费[19]。不同个性特征的人对新鲜事物的认知不同,其价值判断存在差异,LBS团购有用性感知不同。因此,提出假设:
H6:个性特征对用户感知有用性有正向影响。
23 基于情境因素的假设
231 界面友好性
界面友好性是指操作界面具有良好的操作性,可以在促进人机交互的同时兼顾美观、舒适、大方。对于网站来说,友好的界面是给用户一个良好的印象。张美等(2012)认为一个好的系统质量是衡量一个系统成败的关键。界面设计应该简单易用,可以提高用户效率和反应程度,尽量在简单操作的基础上满足用户的需求,提高系统的易用性[20]。同理可知,对于LBS团购来说,一个友好的界面会让消费者使用更加方便,感知易用性更高。因此,提出假设:
H7:界面友好性对用户感知易用性有正向影响。
232 参照群体
参照群体是指在进行LBS团购前,用作参考的对象。用户是否选择接受一件事物除了取决于自身以外,从某种程度上说周围人的意见也产生很大影响。李先国等(2012)认为已经发生的团购数量以及消费者的评论都会影响用户的购买意愿[21]。由此可知,如果有大量用户开始尝试使用LBS团购,就会影响更多的人选择去尝试,所以参照群体对于用户来说是有用的信息。因此,提出假设:
H8:参照群体对用户感知有用性有正向影响。
233 体验因素
体验因素指的是构成用户对事物的整体印象以及感悟的因素。这种体验因素会对未来用户的行为产生影响。李慢等(2014)认为网络购物有其虚拟性,顾客只能通过图片或者文字去了解产品不能立即接触到实物,所以制约了消费者购买行为。如何让顾客在线体验感增强是网站促进在线消费行为的关键[22]。因此,提出假设:
H9:体验因素对用户感知有用性有正向影响。
H10:体验因素对用户感知易用性有正向影响。
24 基于网站因素的假设
在网站因素方面,我们选取网站形象作为指标。网站形象是指用户对网站总体的、概括的印象与评价。一个好的网站形象会给顾客一种信任感,会促使消费行为的发生。如学者姜参等(2013)认为网站形象是网络商店形象的一个组成因素,并且网站形象已经成为消费者购物参考的关键要素。好的网站形象会使消费者心情愉悦,更加促使消费行为的发生[23]。不同网站形象给消费者感知不同,消费者会根据这些感知合理决定是否要进行消费。因此,提出假设:
H11:网站形象对用户感知有用性有正向影响。
25 基于技术TAM理论的假设
TAM模型是用于解释用户对信息接受程度的最重要理论之一[24],该模型主要由感知有用性和感知易用性两个因素构成。目前,学者利用该模型解决了不同领域的不同问题。本文的感知有用性是指用户对LBS网络团购的一种主观判断,利用LBS技术有助于用户在团购过程中找到自己需要的产品。用户对LBS团购感知有用性越强,就越愿意接受它。感知易用性指信息系统使用的难易程度,若用户使用某系统非常困难,会降低对它的兴趣,也不会认为它很有实用价值,直接影响对它的接受性。而感知易用性又对感知有用性有一定的影响。在移动图书馆的使用中,明均仁等(2014)认为如果系统的兼容性不好,操作又困难,用户就会觉得该系统不易使用,也不会认为此系统会给他带来帮助,故不会接受该系统[25]。感知易用性不仅仅影响用户的接受意愿,也直接影响用户的感知有用性。因此,提出假设:endprint
H12:用户感知有用性对LBS团购接受意愿有正向影响。
H13:用户感知有易用性对LBS团购的感知有用性有正向影响。
H14:用户感知有易用性对LBS团购的接受意愿有正向影响。
综上所述,本文从产品因素、个人因素、情境因素以及网站因素4个角度研究用户对LBS团购的接受意愿。基于TAM理论,感知有用性和感知易用性受到产品因素、个人因素、情境因素和网站因素的影响,而二者又共同影响用户对LBS团购的接受程度受,本文模型如图1所示。
3 实证研究
31 实验设计
为保证研究结果更加贴近实际,本文选用情景实验法检验模型。根据LBS团购特点,请相关人员按实验要求设计出网站。本次试验的研究对象为高校的大学生,因为他们使用移动设备上网时间较多,因此选择他们为研究对象比较具有代表性。正式实验之前选取50位同学做关于团购最感兴趣商品的调查,结果显示美食是多数学生会团购的产品,故产品选取美食。正式实验在某高校范围内随机选取了400名不同专业不同年级的学生参与。情景实验将被试者置于某种特定的情景,测验的结果比较真实可靠。具体情景如下:
A.被试者被随机分配到不同的情景,并要求在该背景下利用LBS团购方式去购买一款美食。在实验过程中,被试在购物过程中并没有时间限制。
B.不同的美食会有不用的价格,购物网站提供价格跟现实中出现情况基本保持一致,有些价格偏高,有些价格偏低。
C.不同美食有不同的产品形象。有些美食久负盛名,推出时间长久,广受好评;有些美食则是小店出品,新投入市场不久。
D.每种产品都会在两类网站上推出。一种网站经营团购多年并且主业就是团购业务,有很多顾客使用过;另一种网站刚刚运营,但是作为十大企业下的子企业。
E.不同网站页面设计不同。第一类网站操作较为简单,并且跟以往团购经验有类似之处,但是美观性较差;另一个网站操作相对完整,并且页面十分美观。
F.不同的产品购买人数不同。每款产品我们设置不同的购买人数,并且买家评价也各不相同,供被试者参考。
G.不同的产品提供的体验不同。不同产品我们给予不同退款时间,在商家咨询、团购可用时间、产品介绍详细度方面也存在差异。
32 数据收集
发放正式问卷之前,对50名同学做了预调研以检验问
卷的信度及效度。删除语义不清以及Cronbachs α小于07的题项,剩余题项组成本文的正式问卷。正式问卷题项个数为38个,测量本文12个变量。在情景实验结束后,立即对被试者进行问卷调查。本实验发放问卷400份,在回收的385份问卷中有效问卷360份,问卷有效收回率为90%。问卷样本的人口统计特征见表1。
33 量表的信度和效度检验
本文通过对数据进行信度和效度检验以保证所研究的结果是科学且有效的。在信度方面,主要利用测量Cronbachs α值的方式检验量表的可靠性和稳定性。Cronbachs α值越大代表量表越可靠。本文检验结果如表2所示,各个变量Cronbachs α的值均大于07,说明量表可信度较高,并且成为检验效度的基础。在效度方面,各个因子载荷系数、AVE值均大于06,说明效度较高。
34 模型检验和分析
在验证性因子方面,本文利用AMOS200对概念模型进行分析,主要选取χ2/df、GFI、AGFI、IFI、CFI、RMSEA 6个指标进行测量,检验结果如表3所示。除IFI是0896略小于标准值090,其余数值均符合标准,总体上说明模型拟合性良好,可进行假设检验。
本文共提出14种假设,结果如表4所示。在产品因素方面,产品价格和产品形象对感知有用性的路径系数分别为0475和0179,均产生正向影响,所以假设H1、H2成立。个人因素中,卷入度对感知有用性产生正向影响,个性特征、适应度对感知易用性也产生正向影响,路径系数分别为0663、0330和0554,故假设H3、H5和H6均成立。而适应度对感知有用性影响并不强烈,路径系数只有0254,所以假设H4弱支持。在情境因素方面,界面友好性、参照群体和体验因素对感知有用性路径系数为0274、0680和0216,均产生正向影响,所以假设H7、H8和H9成立。而体验因素对感知易用性产生影响微弱,路径系数为0226,故假设H10不支持。在网站因素方面,网站形象对感知有用性有积极的影响,路径系数为0680,故支持假设H11。在技术接受理论方面,感知有用性和感知易用性对LBS团购接受意愿均产生正向影响,路径系数分别为0344与0194,故假设H12与H14假设成立。但是感知易用性对感知有用性的影响不明显,路径系数为0247,所以假设H13弱支持。
4 研究结论与启示
41 结论和讨论
本文运用技术接受模型研究了用户对LBS团购的接受意愿,从产品、个人、情境以及网站4个因素进行分析。研究得出,这4个因素对感知易用性与感知有用性影响程度不同,从不同角度影响用户对LBS团购的接受意愿。
(1)产品因素中,产品价格和产品形象对感知有用性产生正向影响,其中产品价格的影响更大,说明相对于产品形象,用户更加注重团购产品的价格优惠。产品价格越优惠,用户采纳的可能性就会提高并且进一步影响接受程度。
(2)个人因素中,卷入度对感知有用性产生正向影响,说明用户的关注度越高,会更能感到LBS团购信息的价值。适应度和个性特征对感知易用性影响也呈正相关,用户对LBS团购使用时间越长,会更加觉得其好用;用户不同的个性也会对是否好用这个评价指标产生不同程度影响。而适应度对感知有用性影响却不是很明显,可能本文选取的测量对象普遍比较年轻,学历较高,适应性对于有用性感知的影响不显著。endprint
(3)情境因素中,界面友好性、参照群体、体验因素对感知有用性呈现正相关,而体验因素对感知易用性则关系性不强。用户在使用一项新技术时,友好的界面会产生容易使用的价值判断;使用人数越多,体验过程越愉悦,会给用户更加有用的感觉。然而过多的体验对某些用户来说可能造成不必要的困扰,所以体验因素对感知易用性影响不显著。
(4)在网站因素中,网站的形象对感知有用性产生正向影响。一个形象良好、经营长久的网站会让用户产生信赖感,可能会对其推出的新方式采纳性更高,感知有用性更强。
(5)在技术接受模型方面,感知有用性和感知易用性对用户LBS团购接受意愿有正向影响,用户越觉得有用、易用,接受程度越高。在本研究模型中,感知易用性对感知有用性影响并不明显。可能对于团购来说,用户有消费的需求才会去进行消费,并不会因为好用才会觉得它有用。
42 管理启示
本文的研究结论可以给商家几点建议:
(1)感知易用性对感知有用性影响并不显著。对于传统的技术接受模型来说,感知易用性是显著影响感知有用性的。但是在本研究中,研究对象是用户对LBS团购的接受意愿,用户比较熟练的应用此项业务并不会给他们带来好用的感觉,若用户没有LBS团购需求的时候,就不会对此类消费产生感知有用性,更不会因为该项业务好用而去肯定它的价值,从而进一步去接受它。所以商家主要任务是吸引消费者产生消费欲望,之后是对界面易用性的改进。
(2)体验因素对感知有用性有正向影响,但是对感知易用性影响并不明显。因为LBS团购有其虚拟性存在,所以商家会尽可能增加良好的用户体验从而增加用户的接受程度。因为现在主要使用LBS团购的人群是当下的年轻人,所以好的用户体验会为用户决策提供更多信息。但是增加信息可能会给某些用户带来一定的困扰,觉得整个流程会增加一些没有实际意义的步骤,可用性减弱。所以商家在增加体验因素的同时,需要考虑不同用户的不同需求。
(3)与其他因素相比,参照群体与产品价格对用户感知有用性影响显著。这一点与传统网络团购是相似的,所以商家不仅需要在价格方面取得竞争优势,同时需要在宣传方面吸引更多的用户来进行LBS团购并且及时反馈用户的评价,让用户觉得可用性更高,从而增加接受意愿。
参考文献
[1]Schmidt-Belz B,Laamanen H,Poslad S,et al.Location-based mobile tourist services:first user experiences[C].ENTER 2003:10th International Conference on Information Technology in Travel & Tourism,2003.
[2]陆振均,周继鹏.基于网格Quorum的位置服务模型[J].计算机程,2010,(9):114-116.
[3]赵晓华,李卫民,辛明军.基于TCPN的LBS动态服务组合建模与验证[J].小型微型计算机系统,2013,(1):96-99.
[4]Chow C Y,Mokbel M F,Liu X.A peer-to-peer spatial cloaking algorithm for anonymous location-based service[C]∥Proceedings of the 14th annual ACM international symposium on Advances in geographic information systems.ACM,2006:171-178.
[5]林瑜,韩建民,于娟,等.ARBA:基于分解重构技术的LBS隐私保护方法[J].中国科学技术大学学报,2014,(7):544-553,562.
[6]Chu T H,Lin M L,Chang C H,et al.Developing a tour guiding information system for tourism servi ceusing mobile GIS and GPS techniques[J].Advances in Information Sciences and Service Sciences,2011,3(6):49-58.
[7]Dhar S,Varshney U.Challenges and business models for mobile location-based services and advertising[J].Communications of the ACM,2011,54(5):121-128.
[8]唐方成,池坤鹏.双边网络环境下的网络团购定价策略研究[J].中国管理科学,2013,21(3):185-192.
[9]宁连举,冯鑫,万志超.网络团购最优定价模型及策略研究[J].重庆邮电大学学报:自然科学版,2013,25(3):397-402.
[10]饶燕芳,吕晓玲.网络团购消费者选择行为和消费者获益研究[J].统计与决策,2014,(4):95-99.
[11]王晰巍,李嘉兴,郭宇,等.移动网络团购APP信息采纳行为影响因素研究——基于信息生态视角的分析[J].图书情报工作,2015,59(7):31-38.
[12]管晓永,陈红,刘润然,等.基于公众可获得信息的团购网信用特性研究[J].科研管理,2013,34(5):144-152.
[13]秦永恒,万迪.网络团购欺诈成因分析与应对——基于消费者羊群行为视角[J].经济经纬,2011,(5):118-122.
[14]王求真,姚倩,叶盈.网络团购情景下价格折扣与购买人数对消费者冲动购买意愿的影响机制研究[J].管理工程学报,2014,(4):37-47.
[15]蒋廉雄,卢泰宏.形象创造价值吗?——服务品牌形象对顾客价值-满意-忠诚关系的影响[J].管理世界,2006,(4):106-114.
[16]王丹萍,庄贵军,周茵.集成调节匹配对广告态度的影响[J].管理科学,2013,26(3):45-54.
[17]Stutzer A,Frey B S.Recent advances in the economics of individual subjective well-being[J].Social Research,2010:679-714.
[18]万君,代海明,马晓燕.网络用户对在线客服弹出窗口的心理抗拒与接受意愿分析[J].软科学,2014,28(10):111-116.
[19]宁连举,张欣欣.网络团购中消费者冲动购买意愿影响因素的实证研究[J].福建师范大学学报:哲学社会科学版,2011,(6):13-18.
[20]张美,赵英,谢彩云.高校就业信息系统用户接受行为影响因素研究[J].软科学,2012,(10):31.
[21]李先国,杨晶,刘雪敬.时间压力和参照群体对消费者网络团购意愿的影响[J].中国软科学,2012,27(4):117-124.
[22]李慢,马钦海,赵晓煜.网络服务场景对在线体验及行为意向的作用研究[J].管理科学,2014,27(4):86-96.
[23]姜参,赵宏霞.B2C网络商店形象,消费者感知与购买行为[J].财经问题研究,2013,(10):116-122.
[24]雷晶,李霞.基于扩展技术接受模型的移动支付使用意愿信度及效度研究[J].统计与决策,2014,(18):98-100.
[25]明均仁,余世英,杨艳妮,等.面向移动图书馆的技术接受模型构建[J].情报资料工作,2014,35(5):49-55.
(本文责任编辑:孙国雷)endprint