网购情境下消费者线下体验量表的设计与检验

董 滨，卢亭宇，庄贵军

(西安交通大学 管理学院，陕西 西安 710049)

一、引 言

随着互联网的发展、普及与应用，截至2019年6月，中国手机网络购物用户规模达到6.22亿[1]。以智能手机为代表的移动互联网引发了一场渠道革命——线上和线下多种渠道不断渗透和融合，使消费者可以在线上渠道查找到大量的产品评介信息(如产品介绍、参数、评价)，在线下渠道接触到丰富的感官信息(如看、触摸、试用产品)，通过多条渠道、利用多个接触点与零售商沟通与互动[2-3]。于是，越来越多地出现了“线上购买、线下体验”这种多渠道购物现象[4]。HCR[5]的调查研究显示，75%的中国消费者在网购家电产品之前，会通过线下零售店试用产品。Statista[6]的调查研究也表明，68%的美国网购者有过线下体验行为。

那么，在互联网如此发达，坐在家里通过手机就能够获得各种产品与品牌信息的情况下，消费者为什么还要费时费力地到零售店进行线下体验呢？在这种特殊的情境下，消费者的线下体验到底意味着什么？应该如何测量？尽管Schmitt[7]与Gentile等[8]在零售店购物情境下提出消费者体验的概念和测量维度，Brakus等[9]基于既有的关于消费者体验的相关研究结果开发了量表。但线上购买、线下体验与一般消费者体验的零售店购物情境有很大不同，体验行为有多方面差异，比如，网购情境下的线下体验发生于消费者在网上看到某个产品并有意向购买的情形下，所以相对于直接在线下零售店购物的消费者而言，网购情境下消费者的线下体验更有针对性；零售店购物情境下的消费者体验只涉及线下单一渠道，而网购情境下消费者的线下体验则涉及线上、线下两种渠道，是在对意向产品或品牌有了一些了解以后通过自己的感觉器官消除网购的“不可触摸性”给自己带来的困惑，降低不确定性和决策风险。因此，零售店购物情境下消费者体验的测量方法不一定适合网购情境下的消费者线下体验。实际上，Brakus等[9]指出，为了提高量表的通用性，有必要在新的情境下对量表进行再检验。所以，本文在网购情境下，开发消费者线下体验的量表并检验其质量，为探讨网购情境下线下体验的前因、后果以及形成机制打下良好的基础。我们遵循量表开发的程序[10]，根据Schmitt[7]与Gentile等[8]提出测量消费者体验的维度和内涵，参考Brakus等[9]在零售店购物情境下开发的消费者体验量表，再结合实际访谈的结果，设计了一个测量线下体验的量表，并通过问卷调查收集数据对其进行信度和效度检验。

二、相关研究文献综述

Carbone和Haeckel[11]最早提出了消费者体验的概念，即消费者通过与产品、服务、企业接触与互动所形成的“被带走”的印象，是消费者经过整合感官信息而产生的感知。基于这样的认识，人们从多个方面探讨了消费者体验的问题，主要分为两条研究路线：一条路线是以产品为中心，探讨产品体验、品牌体验和服务体验等[3-12]；另一条路线是以渠道为基础，研究线下和线上体验[8]，此路线与本研究关系比较密切。

此前关于线下体验的研究主要与线下零售店内的购物体验有关。研究者们认为线下零售店内的购物体验是由多个维度构成的，包括感官、情感、思考(或认知)和行为等维度[7-8]。其中，感官体验指消费者通过视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉所获得的购物体验；情感体验指消费者通过与企业或品牌建立情感联系所获得的购物体验；思考体验也称认知体验，指消费者通过理性思考和判断(如产品或购物环境的好坏)所获得的购物体验；行为体验指消费者通过触摸、试用产品或参与企业组织的活动所获得的购物体验，如对产品适用性和易用性的感受[8-13]。关于线下零售店内购物体验的前因、后果，已有研究发现，消费者在线下零售店购买产品时，其感受既受商品种类、促销、价格、零售氛围和零售店位置等企业可控因素的影响，也受一些不可控因素的影响，如参考群体、其他人的评论、消费者先前体验经历等[11]；而线下体验的感受则会影响消费者满意度、购买频率、零售店利润等[14]。其中，PAD模型最具影响力，被用来解释消费者线下零售店内的购物体验[15]。P代表愉悦度(pleasure)，即个体对事物积极或消极态度的极化程度；A代表激活度(arousal)，即个体的兴奋度，反映个体对环境刺激的活跃程度；D代表优势度(dominance)，即个体情感受他人和外界环境影响的程度和主观控制水平，反映情感状态是由自身激发的还是环境激发的程度。根据PAD模型，环境刺激使消费者产生愉悦、觉醒和支配的情感状态，之后引发接近或回避的行为。Hirschman和Holbrook[16]则进一步拓展了PAD模型，提出消费者体验的TEAV(thoughts, emotions, activities, values)模型，强调消费产生的象征意义、潜意识过程和非语言线索，包括消费者的思想(如心理活动)、情绪(如回应、解释、表达、感觉)、活动(如动作、反应)和价值(如经济、社会、享乐、义务价值)。

与线下体验类似，线上体验也被看作个体化的、多维的心理状态，分为感官、认知、行为和关系体验等维度[17]。此前的研究表明，线上体验的前因既包括消费者个人因素，如消费者年龄、网购频率、产品知识、互联网经验和网页浏览能力，也包括购物网站因素，如网站订购、联系、交付、产品呈现特征和网页导航挑战等；后果则包括消费者在线购物意向、非计划购买行为、满意度、忠诚度和重购意愿等[18]。此外，关于线上体验，此前的研究还提出了“流体验(flow experience)”的概念，即消费者在浏览网页时获得的一种沉浸、痴迷、愉悦和时间快速流逝的感知状态[19]。研究发现：流体验具有主动参与、呈现、介入和愉悦等特点，会给用户带来愉快的感觉，本身就具有体验价值；它的前因包括个体注意力、技能、任务挑战性以及这几者之间的匹配[19]。

三、研究设计

(一)网购情境下的线下体验及其测量

本研究的新意，在于探讨一种特殊情境下的线下体验——网购情境下的线下体验，即指消费者在线上购买之前到线下零售店实地观察、接触和试用产品或服务的行为，期间会涉及消费者与销售人员之间的接触和互动，会产生消费者对产品或服务在感官、情感、认知和行为上的反应[13]。具体而言，网购情境下的线下体验包含感官体验、认知体验、试用体验(行为体验)和情感体验。其中，感官体验指消费者通过视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉所获得的购物体验；认知体验指消费者通过与各种社会关系(销售人员或一起购物的同伴等)沟通与互动，获得基于产品知识理性认知的购物体验；试用体验指消费者通过试用产品或参与企业组织的活动所获得的购物体验，如对产品适用性和易用性的感受；情感体验指消费者通过与产品、企业或品牌建立情感联系所获得的购物体验[8-9]。

网购情境下的线下体验不同于以往探讨过的线下体验，它有两个明显的特点：其一，体验具有更明确的指向——消费者进店之前已经知道要体验什么产品，有时甚至知道要体验产品的什么方面，因此体验行为会更加聚焦与专注，不太容易受零售店氛围、地理位置和服务等因素的影响，更不容易受网页设计、产品呈现特征、网页导航、流体验等因素的影响。其二，消费者的体验动机源于线上搜素，因此，消费者在进店之前已具备较多产品知识，这会使其体验行为更有针对性、更加主动。

尽管Brakus等[9]提出了消费者体验构成维度，但是之后他们只是在零售店购物情境下开发和检验了线下体验的量表——由感官体验、认知体验、行为体验和情感体验等四个维度组合而成的构成性量表，每一维度又是一个多题项的反映性量表。虽然该量表通过了多种信度和效度检验，但如上所述，零售店购物情境与网络购物情境有很大不同，因此不能将其直接用于网购情境下的研究，迫切需要更有针对性地开发与检验网购情境下消费者线下体验行为的量表。

(二)访谈结果

本文按照Churchill[10]提出的量表开发范式，依据以下五个步骤进行线下体验量表的开发：(1)通过文献回顾，明晰与把握线下体验这一概念的内涵及维度；(2)对消费者进行访谈，根据访谈结果设计测量题项，确定初始题项库；(3)对量表的表面效度和内容效度进行审核、过滤、筛选题项，设计调查问卷；(4)通过问卷调查进行数据的收集；(5)通过数据分析，检验量表的信度和效度。

本文以Schmitt[7]与Gentile等[8]提出的消费者体验维度为基础，深入企业和学校进行实地访谈，以确定网购情境下消费者线下体验的构成维度和初始测量题项。访谈对象为116名(男性61名、女性55名)有网购情境下线下体验经历的消费者，其中有46名企业工作者和70名学生。我们遵循深度访谈法的原则，组织专家(高校相关专业教授1名、营销专业博士生3名、硕士生2名)进行多次讨论，确定访谈方式和初步的访谈提纲。访谈提纲是以相关理论文献、实际现象等为基础设计而成。访谈提纲主要包括以下5个方面的内容：请受访者详细描述最近一次因网购而去线下体验的经历；请受访者描述自己对意向产品产生购买需求的过程；请受访者描述在线下零售店体验时的具体行为；请受访者讲述如果不到线下零售店体验，购物经历和购买结果的不同；请受访者讨论在不同渠道搜集信息与购买可以获得的感知利益。通过半结构化问题，进一步让受访者描述自己的整个购物过程与体验，并对细节进行追问，以发掘更深层次的意义。为使受访者自由表达，访谈内容并不完全局限于访谈提纲，访谈提纲只是访谈的大概方向，并不是按照提纲刻板提问，而是依据实际发展过程而灵活变化，但聚焦的核心问题保持不变。同时，在访谈过程中尽量营造开放、轻松的访谈氛围，鼓励受访者自由描述自己的经历与感受，以确保访谈内容的真实性和丰富性。依据访谈所得的内容更新、调整后续的问题，鼓励受访者做出进一步解释[20]。

依据访谈内容，我们发现：其一，通过线下体验，受访者首先要得到的是基于自己的感觉器官(如视觉、触觉、听觉等)所获得的对意向产品的感知。例如，大部分受访者提到自己在线下体验之前会在网站上搜索意向产品的信息，如产品在网站上的文字、图片描述以及评论。由于网站界面的“不可触摸性”不能完全传达有形产品的特征，评论的可靠性也很难辨认，受访者在评估产品质量、适用性、自身喜好等方面仍然存在困难。而在线下零售店体验时受访者可以观看意向产品的外观细节、触摸意向产品的质感，获得更“实在”的产品信息。其二，受访者在线下体验时很容易向销售人员或一起购买的人面对面沟通，获得基于商品知识的理性认知。如一些受访者表示销售人员是比较有经验的，会听取销售人员或一起购买的人的意见。其三，线下体验还为消费者提供了试用产品的机会，帮助消费者检验产品的易用性。如一些受访者认为，意向产品如服装、鞋子等，通过在线下零售店的试用才能清楚地知道产品的质量和适用性(颜色、款式、大小、风格等)，确定自己的喜好。一些受访者也指出，电脑、手机、大型电器等意向产品必须前往线下商店试用，感受产品的功能。其四，通过体验，消费者获得了安全感，加深了对意向产品的情感依恋。一些受访者表示，在网上搜集信息的过程中对意向产品的了解程度不高，通过线下体验加深了对意向产品的喜欢、感受到产品的优秀，并且获得安全感，在后续购买过程中心里比较踏实。

(三)量表维度和题项

本文以消费者的网络购物为研究情境，将线下体验行为分为感官体验(SE)、认知体验(IE)、试用体验(TE)和情感体验(EE)等四个维度，编制量表和测量题项。初始量表题项合计40个，包含感官体验12个题项、认知体验10个题项、试用体验9个题项、情感体验9个题项。通过专家讨论，去掉语意不清或有歧义的题项，审核量表的表面效度与内容效度，得到问卷调查所应用的量表，与Brakus等[9]开发的量表相比，本量表的四个维度基本类似，而题项的表述则在尽量保持原意不变的前提下依据“线上购买、线下体验”的情境做了改变。测量题项如表1所示。

表1网购情境下消费者线下体验行为的量表

四、数据收集

本文以网络购物为背景，以有网购情境下线下体验经历的消费者为调查对象，委托一家专业的市场调查公司，将设计好的问卷在专业问卷调查网站上发布，请分布在西安、北京、杭州、上海等城市的消费者进行问卷调查，并完成问卷填写。在调查的执行过程中，调查员请求被访者留下联系方式，在问卷回收后，按一定比例进行电话复核，以确保问卷所提供的信息真实有效。共发放问卷450份，剔除填写不合格的问卷75份，最终获得有效问卷375份，有效回收率为83.3%。为确保数据录入准确，所有数据均经过双录。被访者的基本特征如表2所示。

表2被访者的基本特征

五、量表的信度和效度检验

(一) 探索性因子分析

对测量结果进行探索性因子分析。KMO值为0.831且Barlett球形检验显著(p<0.010)，以特征值大于1作为选取因子的标准，共析出4个因子。由上文表1可见，各个题项的因子载荷在其所对应的维度下都大于或接近0.700，说明各个题项所测量的是其对应的构成维度。另外，4个因子累计的方差贡献率(AVE)为76.733%，说明析出的这4个因子能够很好地解释测量结果的变异。此外，探索性因子分析的结果还表明网购情境下的线下体验行为由上述四个维度构成。

(二)信度检验

信度是指量表测量的内部一致性，通常计算Cronbach’ α(简称为α值)和组合信度(CR)来检验信度[21-22]。网购情境下的线下体验是由感官体验、认知体验、试用体验和情感体验四个维度组成的构成性量表(formative scale)。在这四个维度中，一个维度的升降并不一定伴随着其他维度的升降，因此不适合对其进行信度检验[23]。不过，这四个维度自身各是一个多题项的反映性量表(reflective scale)，需要通过计算α值和组合信度观察其内部一致性。由上文表1计算结果可见，网购情境下的线下体验各维度的α值均在0.748—0.867之间，且各维度的组合信度均在0.794—0.855之间，说明信度较高。

(三) 效度检验

收敛效度要求同一个变量由多个题项测量时具有较高一致性，而区别效度则要求测量不同变量的题项之间有明显区别[24]。网购情境下的线下体验是由四个维度组成的二阶构成性量表，需要进行两个步骤来确定其收敛效度和区别效度：

首先，把四个维度(SE、IE、TE和EE)看作四个独立变量，进行确定性因子分析(见表3)。由表3可见，模型拟合参数为CMIN/DF=2.481、GFI=0.955、CFI=0.969、NFI=0.949、RMSEA=0.063，说明各变量在测量对应维度时具有较好的内部一致性，收敛效度较好。且四个维度变量之间的相关系数均小于平均方差抽取量(AVE)的平方根，区别效度较好。

表3网购情境下的线下体验各维度的确定性因子分析

其次，因为网购情境下的线下体验是由四个维度(SE、IE、TE和EE)组成的构成性量表，所以使用Kishton和Widaman[25]推荐的题项打包法检验其收敛效度和区别效度。首先，从四个维度分别随机抽取1—2个题项组合，构成涵盖且代表线下体验行为四个维度的题项包(parcel)，如表4所示。我们加入消费者信任(CT)和重复购买意愿(RI)两个变量来检验判别效度。其中，前者指消费者相信卖家的能力、诚信和仁慈能保障产品的质量以及交易过程的安全，后者指消费者在体验之后再次购买产品的意愿，二者各由3个题项测量[18]。由表4可知，模型拟合参数为CMIN/DF=1.810、GFI=0.975、CFI=0.994、NFI=0.986、RMSEA=0.047，四个题项包与线下体验(OE)的标准化因子载荷均大于0.800，所有题项的因子载荷大于0.700，说明四个题项包测量的是同一个变量，具有较好的内部一致性，收敛效度较好。且线下体验(OE)与消费者信任(CT)、重复购买意愿(RI)之间的相关系数均小于平均方差抽取量(AVE)的平方根，说明线下体验(OE)具有较好的区别效度。

表4题项打包后网购情境下的线下体验确定性因子分析

工具效度指用被测变量的测量结果预测另一个相关变量测量结果的能力[25-26]。我们预测，网购情境下消费者的线下体验行为会加强消费者信任(CT)和重复购买意愿(RI)(见图1所示)。理由是：其一，网购情境下的线下体验体现于感官体验、认知体验、试用体验、情感体验等四个方面，其中，任一个方面都有助于提升消费者信任与重复购买意愿。其二，消费者会进行认知体验，即向售货员询问和请教，获得基于产品知识理性认知。其三，消费者会试用产品，检验产品的适用性。认知体验、试用的程度越高，消费者对产品掌握的信息越多，信任以及重复购买意愿越强。其四，通过线下体验，消费者对产品产生了情感依恋，在与零售店人员的互动中获得了尊重和愉悦，提升了消费者对意向产品和卖家的信任，提高了重复购买意愿。

图1 工具效度检验模型

路径一的拟合结果如表5的模型一所示，各项拟合优度值均达到要求，数据拟合较为理想。其中，OE→CT的路径系数为0.641(p<0.010)，OE→RI的路径系数为0.832(p<0.010)，与预测结果一致：网购情境下消费者的线下体验(OE)正向影响消费者信任(CT)和重复购买意愿(RI)。因此，线下体验(OE)的测量具有工具效度。

此外，网购情境下消费者的线下体验四个维度也有可能单独发挥作用。为此，我们做了事后检验，构建了路径二，用以与路径一相比较。路径二是用线下体验的四个维度作为单独的变量(SE、IE、TE和EE)与消费者信任(CT)和重复购买意愿(RI)一同构建的模型，拟合结果如表5的模型二所示。两个模型相比较，根据Browne和Cudeck[26]的研究，采用竞争模型比较的方法，需要通过两个竞争模型的ECVI值的大小来判定模型拟合度，ECVI值越低则代表模型拟合度越好。根据拟合结果，模型一ECVI=1.143，模型二ECVI=1.249，模型一的EVCI值小于模型二，代表模型一的拟合结果优于模型二。这意味着，当把线下体验的四个维度“打包”作为构成性量表的指标对数据拟合时，其工具效度优于将四个维度单独作为变量对数据拟合的结果。

表5路径模型的标准路径系数以及拟合优度指数

六、结论与展望

本文以网络线上购买、线下体验为研究情境，对Brakus等[9]在零售店购物情境下开发的消费者体验量表进行了重新设计与再检验。新量表根据情境修改了一些题项的表述，使其更适用于测量网购情境下消费者的线下体验行为。检验结果表明：新量表在信度、表面效度、内容效度、收敛效度、判别效度和工具效度等均达到了测量要求。本文还做了事后检验，探索了新量表的多种可能性。

本文仍存在一定的局限。我们进行了事后检验，为网购情境下的消费者线下体验未来的相关研究提供了多种可能性的思路。考虑到线下体验的四个维度有可能单独发挥作用，各维度之间也可能存在相互影响的复杂关系，而我们并不是特别清楚网购情境下的线下体验的构成维度及其之间的逻辑关系，亟待接下来的研究进行更深入地探索。此外，网购情境下的消费者线下体验内涵丰富，会影响消费者购买行为的方方面面。今后还可以深入研究网购情境下的线下体验的前因、后果以及作用机制，如消费者感知不确定性对线下体验的影响、线下体验对在线信息分享的影响等；既可以研究主效应，也可以研究调节、中介效应。在“线下体验、线上购买”这种多渠道购物现象不断普及的趋势下，有助于我们及时总结与归纳实践经验，在理论与实践方面提供前瞻性的指导。