社会化电子商务情境下用户信息采纳对消费者购买意愿的影响研究

许晓晓

(1.安徽国际商务职业学院电子商务系,合肥 230000; 2.合肥工业大学管理学院,合肥 230000)

随着网民对社会化媒体的偏好,蘑菇街、美丽说、小红书等社会化电商平台应运而生,用户可成为平台信息的生产者、浏览者、传播者、应用者等多种角色,这在信息采纳的过程中会对其购买意愿产生影响。

一、概念界定

借助于社会化媒体,社会化电子商务通过信息的生产、展现、传递、采纳等方式,在社会化交互的过程中促成消费。

信息采纳连接着信息寻求与检索,是用户为作出决策对信息进行选择与评价、吸收与利用的过程(宋雪雁)。本文中的信息采纳是指消费者在社交电商平台创造内容或浏览、评价、分享、反馈来自平台、商家及其他消费者信息的过程。

购买意愿是消费者对某种商品或服务的购买倾向,是预测消费者购买行为的关键指标(Bagozzi&Bumkrant)。本文中的购买意愿,指消费者对在社交电商平台购物的积极评价和心理倾向。

二、研究问题及理论基础

耿荣娜认为,用户信息采纳动机包括信息获取、人际社交、精神娱乐和财务性四个部分;用户信息采纳过程包括行为主体、客体、采纳环境和采纳信息技术等要素。

本文通过问卷调查,拟研究在社会化电商情境下消费者的信息采纳动机、信息采纳过程要素影响其利用信息进而产生购买意愿的机理,并使用SPSS软件进行分析。

三、问卷设置与分析

在借鉴国内外成熟量表、咨询社会化电商领域专家及企业人士的基础上,确定问卷的初始测量题项。调查问卷采用李克特5级量表,1-5依次表示“非常不同意”“有些不同意”“无意见”“有些同意”“非常同意”。

(一)预测试

问卷编制完成后,通过预测试回收了85份问卷。使用探索性因子分析进行指标归类,将问卷题项浓缩为5个因子,自变量为信息获取质量、社交互动娱乐、辅助购买决策、人际互惠,因变量为购买意愿。

通过信度分析,自变量与因变量的克隆巴赫Alpha系数分别为0.954、0.877,均大于0.7。各个因子分量表的克隆巴赫Alpha系数均大于0.8,说明此问卷信度较好。

通过效度分析,自变量的KMO值是0.916,大于0.6;巴特利特球形度检验对应的P值为0.000,小于0.01,通过了巴特利特球形检验。所有题项的因子载荷系数绝对值均大于0.6,表明四个自变量与题项均有良好的对应关系,旋转后的累计方差解释率为80.187%。因变量的KMO值为0.806,巴特利特球形度检验对应P值为0.000,题项的因子载荷系数绝对值均大于0.8。因此,问卷效度良好。

(二)模型构建及提出假设(见图1)

图1 研究模型

1.信息获取质量

信息获取质量包括平台信息获取技术和方式的便利性、易用性、有效性,信息获取过程中用户的参与性、信息的实用可靠、值得信任等。

H1:信息获取质量正向影响消费者购买意愿。

2.社交互动娱乐

社交互动娱乐指的是消费者把社交电商平台作为交友、互动、休闲娱乐、追求兴趣或个人价值的渠道和方式。

H2:社交互动娱乐正向影响消费者购买意愿。

3.辅助购买决策

辅助购买决策是指消费者使用社交电商平台信息,是为了获取更全面的商品信息、参考他人评价,进而帮助自身判定某些商品或服务是否值得购买。

H3:辅助购买决策正向影响消费者购买意愿。

4.人际互惠

人际互惠是指消费者出于自利、利他或者与他人建立互利互惠的关系,而使用和分享社交电商平台信息。

H4:人际互惠正向影响消费者购买意愿。

(三)正式问卷调研与分析

在正式分析阶段,共获得有效样本数据274份。接下来对获取的数据进行分析。

1.信度分析与效度分析

通过信度分析,Alpha系数大于0.7,说明量表信度水平较高。通过效度分析,KMO值大于0.6,巴特利特球形检验对应的P值小于0.05,说明问卷效度较好。

2.相关性分析

通过SPSS分析,信息获取质量、社交互动娱乐、辅助购买决策、人际互惠这四个因素分别与购买意愿之间呈现0.01水平上的显著性,并且相关系数均大于0.6。说明这四个因素与购买意愿之间的相关关系较紧密。

3.描述性分析

本次调研购买意愿的平均分为3.5849,说明样本对购买意愿的态度介于一般与比较认可之间。

4.线性回归分析

在四个自变量中,辅助购买决策、社交娱乐互动变量的回归系数P值大于0.05,说明这两个变量不会对因变量购买意愿产生影响关系;信息获取质量、人际互惠变量的回归系数P值小于0.01,说明这两个变量呈现出0.01水平上的显著性。另外,信息获取质量、人际互惠变量的非标准化回归系数B值分别为0.607、0.191,均大于0,说明这两个变量对因变量购买意愿产生显著的正向影响关系。

5.假设验证结果(见表1)

表1 各假设验证结果

6.差异研究分析

(1)月收入分析

月收入对应的P值为0.003,小于0.05,具有显著性。消费者月收入2000元以下与2000-5000元对比的P值为0.540,大于0.05,不具有显著性;2000元以下与5000元以上对比的P值为0.010,且平均值差值为-0.33433,说明相比月收入2000元以下,月收入5000元以上的消费者购买意愿更强;月收入2000-5000元与5000元以上对比的P值为0.013,且平均值差异为-0.49781,说明相比月收入2000-5000元,月收入5000以上的消费者购买意愿更强。

(2)在社交网络的活跃度与参与度分析

在社交网络的活跃度与参与度对应的P值为0.000,小于0.05,具有显著性。在社交网络平台的活跃度与参与度较低与一般对比P值为0.004,其平均值差异为-0.36261,说明活跃度与参与度一般的用户比活跃度与参与度较低的用户购买意愿更强;活跃度与参与度较低与较高对比P值为0.000,其平均值差异为-0.66001,说明活跃度与参与度较高的用户比较低的用户购买意愿更强;活跃度与参与度一般与较高对比P值为0.017,其平均值差异为-0.29740,说明活跃度与参与度较高的用户比一般的用户购买意愿更强。综上,用户在社交平台活跃度与参与度越高,其购买意愿越强。

四、意见与建议

(一)对社交电商平台的建议

1.社会化电商平台要注重用户的操作体验

社交电商平台在进行框架设计、技术开发等平台建设时,要充分考虑给消费者极大的便利性。可以通过测评、在线表单、网络调研等方式,获取用户对平台操作的意见,如界面友好、操作流程、访问路径、平台规则等维度,采取小步迭代、不断优化的方式,持续给用户带来体验的升级。

2.加强平台信息过滤,避免不实信息

社会化电商平台要增强责任意识、监管意识,提升信息内容质量,使消费者能获取到客观、准确的商品或服务信息,提升对平台的黏性。另外,平台信息的丰富度、广泛度也很重要,可以覆盖更多的用户。

3.社交电商平台的商业模式要利于消费者实现人际互惠

调研显示,人际互惠是影响消费者购买意愿的重要因素,因此平台在谋划商业模式时要融入此机制,如推出分享优惠、团购、好友砍价、好物分享、推荐红包等活动,既有利于消费者通过自己的社交关系网络实现互帮互助,同时也可以带动产品的宣传与销售。

4.加强个性化推荐和精准推送

平台可借助大数据分析,构建用户标签,实现商品或服务信息的精准推送,一方面可以提升用户的平台使用体验,一方面有利于促进销售。

(二)对社会化电商平台商家的建议

1.商家要确保商品信息真实、准确

消费者在社交电商平台获取的商品信息是否准确、是否与实际情况相符,对其消费体验有非常重要的影响,并且消费者的分享互动也是品牌、商品宣传推广的重要渠道,所以诚信经营至关重要。

2.提升消费者参与度和关注度

商家要巧妙应用消费者在平台的活跃度和参与度同购买意愿的正向影响关系,适当推出有趣味、有内涵、有价值的创意活动,调动消费者主动的参与和分享,营造良好的购物场景和氛围。

3.做好定位,实现精准营销

月5000元以上的高收入消费者购买意愿更强,而月5000元以下的中低收入消费者其购买意愿差异不大。因此,商家要做好自身店铺的定位,包括选品、对产品高中低端的划分、定价、营销宣传文案的撰写、广告的投放等,通过数据分析,满足用户个性化的需求。

(三)对消费者的建议

1.注重鉴别平台信息质量,不要盲从

面对社交电商平台大量的信息,消费者需要加强识别,多角度、全方位地了解店铺、品牌或商品的信息。千人千面的推送方式、碎片化的购物时间,使消费者可能会面临信息的盲区,因此对待平台的推送信息要冷静思考,从而作出理性的判断。

2.参与平台活动要适度

社交电商平台或商家会推出多种多样的活动以吸引消费者参与,因此要理性客观地面对优惠、福利、折扣、红包等,避免过度消费。另外,有些需要推荐或邀请好友参与的活动,要谨慎而为,以免影响到自身信誉或人际关系。

五、结语

本文通过问卷调查研究了社会化电子商务情境下用户信息采纳对消费者购买意愿的影响因素,希望可以帮助社交电商平台、商家在制定营销模式、宣传策略时节约成本、提升效益,帮助促进消费者理性消费。