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大数据环境特点对企业和消费者互动的影响

2020-09-28杨欢欢宋晓黎副教授

商业经济研究 2020年18期
关键词:参与者电子商务检验

杨欢欢 宋晓黎 副教授

(北京城市学院 北京 101300)

理论基础

(一)大数据环境特点对电子商务企业的影响

大数据技术的广泛应用已成为电子商务企业发展的新引擎,面对新形势,电子商务企业纷纷加入大数据技术应用行列,大数据环境也对电子商务企业产生深远影响。

1.大数据技术应用门槛较高。近年来,国内电子商务发展迅速,以阿里、京东为代表的各类电子商务平台在建立了稳定的用户群体的同时也积累了大量客户数据,海量数据为发展大数据技术打牢了基础。大数据技术能够充分挖掘数据潜力,加强与用户的联系,这在一定程度上抑制了新兴电子商务平台的发展(陈秀秀等,2019)。同时,新兴电子商务平台往往因实力不足,无法承担大量资本,抑制了大数据技术优势的充分发挥。可以说,大型电子商务企业对于大数据技术的应用要远远超过中小型电子商务企业,电子商务市场向马歇尔冲突发展的趋势逐步显现。

2.大数据技术加固经营者与消费者的联系。大数据技术能够收集消费者消费需要和电子商务企业的特质,实现精准匹配,使销售行为更加有针对性,加固电子商务企业与消费者的联系(郑旸,2017)。电子商务平台通过大数据技术既能够分析入驻企业经营情况,给消费者提供参考,也能够分析消费者需求,反馈给入驻企业,指导生产经营。在大数据技术的支持下,电子商务企业和消费者的联系将愈加紧密。

3.大数据技术成为公平交易的保障。大数据技术的应用,使电子商务企业更加了解消费者的消费痛点,也使消费者更加了解自身需求。电子商务企业经历过价格战已趋于理性,大数据技术的广泛应用使得电商企业仅仅依靠价格优势无法牢固占领市场,只有通过提升商品质量和服务水平,才能建立稳定客户群体(韩心瑜等,2018)。消费者也可利用大数据技术,更全面了解电子商务企业的产品和服务,促进理性消费。大数据技术的应用也促进了消费者和电子商务企业信息对称,保障了公平交易。

(二)企业和消费者互动的定义

1.企业和消费者互动的定义。在电子商务经营模式下,电子商务企业和消费者之间的互动促进双方需求的满足。企业和消费者的互动从过程角度可以分成电子商务平台和消费者的互动、电子商务企业和消费者的互动、消费者之间的互动三种模式,因消费者之间的互动在互动目的、互动作用等方面与本文关系不大,本文只研究电子商务平台和消费者的互动及电子商务企业和消费者的互动。

2.电子商务平台和消费者的互动。电子商务平台和消费者的互动是指消费者在通过电子商务平台搜索引擎搜索商品,及电子商务平台优化平台提升服务品质的过程。互动过程中消费者的感受主要来自消费者从电子商务平台信息系统得到信息的实用性和消费者接触电子商务平台信息系统时系统的便捷性。获取信息实用性通常由信息的信息实用情况和信息全面情况决定,影响了消费者获得信息的质量。接触信息系统的便捷性由平台的使用便捷情况和结果直观情况决定,影响消费者使用信息系统时的心理评价。

3.电子商务企业和消费者的互动。电子商务企业和消费者的互动是电子商务活动的最基本模式,本文通过互动的相互性和相关性进行分析。相关性是指信息接收者对接收的信息与其发出的信息关联情况,能够反映电子商务企业与客户沟通的效果。相互性是指信息发布者和信息接收者的意见交换情况,是提高沟通效率的关键。

研究假设与问卷调查

(一)研究假设

大数据环境下精准销售、信息公开、服务质量3 个要素能够影响企业和消费者互动行为。其中:精准销售可划分成信息检索、系统质量、推荐系统3 个子要素;信息公开可划分为数据公开、隐私泄露、信息质量3 个子要素;服务水平可划分为人性化服务和产品性价比2 个子要素,按照实用性、便捷性、相互性、响应性四个方面反映互动过程质量,提出下列假设:

H1:大数据环境精准销售能够影响便捷性;H1-1:信息检索能够提升简便性;H1-2:推荐系统能够提升简便性;H1-3:系统质量能够提升简便性。

H2:大数据环境信息公开能够影响实用性;H2-1:隐私泄露能够降低有用性;H2-2:数据公开能够提升有用性;H2-3:信息质量能够提升有用性。

H3:大数据环境信息透明能够影响相互性;H3-1:隐私泄露能够降低相互性;H3-2:数据公开能够提升相互性;H3-3:信息质量能够提升相互性。

H4:大数据环境服务水平影响易用性;H4-1:人性化服务能够提升易用性;H4-2:产品性价比能够提升易用性。

H5:大数据环境服务水平影响响应性;H5-1:人性化服务能够提升响应性;H5-2:产品性价比能够提升响应性。

(二)问卷设计

本文在已有研究成果的基础上,设计大数据环境下精准销售、信息公开、服务质量3 个要素及其8 个子要素对于消费过程中电子商务企业和消费者互动影响调查表。并通过前期调研和分组讨论对调查表进一步优化,遵循Likert 量表的模式,做出倾向性的预设选项,以便参与者对照自身感受做出回答。

实证分析

(一)样本分析

本次调查采用电子问卷和纸质问卷相结合的方式展开,共收回有效调查问卷413 份,选取调查对象时兼顾了职业、年龄、收入、文化多方面因素,具体分析如下:

1.性别方面。男性参与者比例略高于女性参与者。其中:男性参与者214 人,占比51.82%;女性参与者199 人,占比48.18%。

2. 年龄方面。25 以下岁的参与者133 人,占比32.20%;26 ~30 岁 的 参 与 者202 人,占 比48.91%,此年龄段最为集中;31 ~40 岁的参与者49 人,占比11.86%;41 ~50 岁的参与者27 人,占比6.54%;51 岁以上的参与者2 人,占比0.48%。

3.文化水平方面。初中及以下学历的参与者7 人,占比1.69%;高中学历的参与者11 人,占比2.66%;本科学历的参与者276 人,占比66.83%;硕士及以上的参与者119 人,占比28.81%。

4.职业方面。企业职工参与者173 人,占比41.89%;学生参与者72 人,占比17.43%;个体经营参与者63 人,占比15.25%;政府工作人员参与者55 人,占比13.32%;自由职业参与者5 人,占比1.21%;教师参与者3 人,占比0.73%。

5.收入方面。月收入2000 元以下的参与者86 人;占比20.82%,月收入2000 ~5000 元的参与者144 人,占比34.87%;月收入5000 ~10000 元的参与者139 人,占比33.66%;月收入10000 元以上的参与者44 人,占比10.65%。

6.购物频率方面。每天网购1 次及以上的参与者9 人,占比2.18%;每周网购1 次及以上的参与者82 人,占比19.85%;每月网购1 次及以上者229 人,占比55.45%;一年网购1 次及以上的参与者79 人,占比19.13%;几乎不网购的参与者14 人,占比3.39%。

(二)检验性因子分析

基于探索性因子分析结果进行检验性因子分析,通过各因子组合信度(CR)和平均变异抽取量(AVE)进行结构效度检验,结果如表1-表3 所示。

由表1-表3 可知,各观测变量中的组合信度(CR)和平均变异抽取量(AVE)是衡量波形收敛效度的核心指标。检验结果显示,各组合信度(CR)均不低于0.6,各平均变异抽取量(AVE)均不低于0.4,T 值均大于10,说明模型具有合理的结构效度。

表1 信息公开相关指标检验结果

(三)模型关系检验

1.模型拟合程度检验。表4 检验结果显示,模型的卡方统计值与自由度的比值2.988,低于临界值0.3,说明模型与调研数据适应性较好;模型的近似均方根误差(RMSEA)0.071,低于临界值0.08,说明模型拟合度较好;而模型中拟合优度指数(GFI)、调整后拟合优度指数(AGFI)、规范拟合指数(NFI)、比较拟合指数(CFI)、增量拟合指数(IFI)、增量匹配度指数(TFI)虽小于临界值0.9,但差距较小,且PGFI、PNFI、PCFI 均大于临界值0.5。综合所有拟合优度检验结果,模型适用于本文。

2.模型结构关系检验。检验结果显示,大部分假设得到支持,推荐系统能够提升简便性(H1-2)、系统质量能够提升简便性(H1-3)、隐私泄露能够降低相互性(H3-1),信息质量能够提升相互性(H3-3)没有得到支持,其他假设的在0.01 水平显著,其中,信息质量能够提升相互性(H3-3)虽没有得到模型支持,但模型结果与假设相反,且在0.01 水平显著,可认为其成立。

对策建议

充分发挥大数据优势,进一步提升营销精准度。大数据环境下海量信息容易干扰消费者判断,降低了消费者筛选有效信息的速度,阻碍了有效信息的传递。破解这一难题,首先要优化信息推荐算法,降低无效信息对消费者的干扰,确保有效信息的优先、准确传递。与此同时,还需要优化信息检索功能,提升消费者主动检索能力,拉近消费者与经营者的距离,同时利用信息检索痕迹,建立消费者需求模型档案,进一步实施精准推送,提升营销精准度。

充分注重消费者隐私信息安全,进一步提升信息公开透明。各电子商务平台要规范自身经营行为,将保护客户隐私纳入行业规范,学习国外关于保护个人隐私的先进经验,使用国际认可的SSL 加密模式,探索更安全的加密方法。从国家层面,制定完善的法律法规,明确侵犯他人隐私的情形及处罚方式,为保护个人隐私提供制度保障。大数据环境下信息公开透明的前提是不断拓展基础数据,发展处理数据手段,以信息技术推进数据应用,充分发挥大数据环境优势。

充分释放服务质量,进一步提升产业竞争力。通过提升线上服务水平,及时解决消费行为中消费者遇到的困难,增加企业亲和力。大数据环境中电子商务企业能够通过数据分析批量解决共性问题,同时也要投入更多精力,解决消费者个性问题,及时响应,加快对接速度。大数据环境中电子商务企业可以通过分析市场相关信息,根据市场供需情况及时调整经营策略、自身定位、商品价格,提升商品和服务性价比,为消费者提供更加舒适便捷的消费体验,满足消费者需求。

表2 精准销售相关指标检验结果

表3 服务质量相关指标检验结果

表4 结构模型拟合优度检验结果

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