基于层次分析法的大学生网络购物决策影响因素分析

摘 要：随着电子商务的发展，网络销售成为商家的重要分销渠道，受众群体越来越普及。大学生消费主体由于对网络技术的掌握程度以及受购物成本，及时间成本的制约，成为网络购物的重要消费群体。本文针对大学生网络购物的调查问卷结果，运用层次分析法，得出影响大学生购物决策的影响因素的指标权重排序，进而提出有针对性的建议，以供参考。

关键词：大学生;网络购物;层次分析

本文索引：闫晓萍.<变量 2>[J].中国商论，2021（23）：-029.

中图分类号：F724.6 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）12（a）--03

随着电子商务的发展，网络销售成为商家的重要营销渠道，大学生成为网络购物的重要消费群体，符合当代大学生高效快捷的消费方式，给消费主体节约了购物的成本，但出现了非理性的、盲目的购物行为。消费者购买一种产品而不是另一种产品，影响购买决策的因素既有理性的和公开的，又有感性的和隐蔽的。文中的调查问卷样本来自江苏某高校，被访问者有网络购物的经历，且有过理性和非理性两种购物行为，分析大学生网络购物决策的影响因素对于营销商家以及消费者都是必要的。

1 构建大学生网络购物决策影响因素层次分析模型

1.1 层次分析法

层次分析法由美国运筹学家萨蒂教授提出，是一种定性与定量相结合的多准则的决策方法。 运用层次分析法时，需要把问题要素分解成相应层级，即目标层、准则层、方案层等，从多个层次和多个角度设计指标体系，用一定的数值进行量化，分析底层因素对于高层因素的相对重要性，根据重要性得出权重的排序，由难到易，容易对问题进行判断，并做出合理决策。

1.2 大学生网络购物影响因素

消费者购物决策是指消费者从购买动机到购物行为实现的过程，影响因素有显性和隐性两个层面。综合来看，大学生的购物决策与消费行为受到文化、社会、个人、心理和情境五大因素的影响。

（1）文化因素，包括文化、亚文化（民族文化、宗教文化、种族文化、区域文化）、社会阶层;

（2）社会因素，包括参照群体、家庭、社会角色;

（3）个人因素，包括年龄和性别、职业和经济状况、生活方式、个性及观念;

（4）心理因素，包括动机、知觉、学习、信念与态度;

（5）情境因素，包括预购情境、购物情境、时间距离。

1.3 构建大学生网络购物影响因素的层次分析法评价体系

综上列举影响大学生网络购物的影响因素是多个层次和多个角度的，层次分析法符合这一分析视角。基于调查问卷结果，建立相应的层次（见图1）。

2 大学生网络购物决策影响因素层次分析法评价分析

2.1 评价指标体系的建立

根据搜集的相关文献资料与问卷调查筛选出 16个评价指标，进行定量和定性分析，得出相应指标体系。

2.2 构造判断矩阵

先对准则层的各准则关于目标层的重要性进行两两比较，构造判断矩阵，准则层中因素（Ai）对目标层（G）的判断矩阵为

对调查所得数据进行整理分析，构建指标层相对于准则层A1文化因素、 A2社会因素、A3个人因素、A4心理因素、A5 情境因素的判断矩阵分别为

2.3 层次分析法确定指标权重

2.3.1 层次单因素排序及其一致性检验

运用 MATLAB 软件计算出判断矩阵D的最大特征值λmax=5.0331，一致性指标当n=5时，随机一致性指标RI=1.12，故一致性比率指标，则认为判断矩阵通过一致性检验，从而得到相应特征向量W=（0.0794，0.137，0.402，0.2444，0.137）T。

同理，D4 的最大特征值λ4 max=5.0331，一致性指标当n=4时，随机一致性指标RI4 =0.89，故一致性比率指标，则认为判断矩阵通过一致性检验，得到相应特征向量W=（0.454，0.141， 0.141，0.263） T。一致性指标当n=3时，随机一致性指标RI=0.52， D1的最大特征值λ1max=3.0092，一致性比率

指标，则认为该判断矩阵通过一致性检验，从而得到相应特征向量W=（0.539，0.164，0.297）T。 D2的最大特征值λ2max=3.0285，一致性比率指标 ，则认为该判断矩阵通过一致性检验，从而得到相应特征向量W=（0.227，0.236，0.098）T。D3 的最大特征值λ3max=3.0037，一致性比率指标 ， 则认为该判断矩阵通过一致性检验，从而得到相应特征向量W=（0.110，0.581，0.309）T。D5 的最大特征值λ5max=3.0037，一致性比率指标，则认为该

判断矩阵通过一致性检验，从而得到相应特征向量W=（0.297，0.539，0.163）T。

综上所得，指标层的各元素对准则层的各个比较判断矩阵D1、D2、D3、D4、D5都通过一致性检验，所以，可作为指标层的单排序权值。

2.3.2 层次总排序及其组合一致性检验

计算指标层B的各因素对于目标层G的相对重要性权重称为层次总排序，这一过程是由目标层G到指标层B逐层进行的。设某一层A包含m个因素A1，A2，…，Am ，它们关于上一层中某一因素G的权重为a1，a2，…am，其下一层B包含n个因素B1， B2，…， Bm，它们关于Ai的权重为bi1，bi2，…， bim，那么B1， B2，…， Bm关于G的权重为c1，c2，…， cm，其

中，指标层的层次总排序的权值如表1所示。

，指標层B总排序具有较为满意的一致性，排序结果是可以接受的。

2.4 結果分析

判断矩阵D的特征向量为W=（0.0794，0.137，0.402， 0.2444，0.137）T， 由此可知，在大学生网络购物决策的影响因素中，个人因素>心理因素>社会因素（情境因素）>文化因素，文化因素占有很小的比重，个人因素是大学生网络购物时更重要的因素。在个人因素中，年龄和性别、经济状况、生活方式及自我观念的权重分别为0.15，0.51，0.34，经济状况占很大的比重，也突出了生活方式及自我观念对购物的影响。在社会因素准则中，下属的指标所占权重分别为0.56，0.33，0.12，其中参照群体占据极大的比例。在情境因素准则中，下属的指标所占权重分别为 0.34，0.37，0.298，其中购物情境占据极大比重。在四个评价因素中，个人因素是大学生网络购物满意度评价的主要因素，约占总体的1/2。通过计算得到指标层层次总排序的权值可知（如表 1 所示），心理因素指标在整个评价体系中的占比为 0.21，由此可见，大学生网络购物的心理状况同样不容忽视。

3 建议

基于层次分析法对大学生网络购物决策影响因素的分析，对于消费者理性消费以及商家营销渠道的管理都有借鉴意义，因此从企业以及消费者两个角度提出相应建议。

3.1 企业角度

企业的营销管理以满足顾客需求为中心的营销过程，主要反映在产品策略、价格策略、分销策略和促销策略上。

（1）企业在制定产品策略时，需要了解目标市场的特征，做好市场调研与预测，塑造企业形象，突出产品的特征，体现个性化。

（2）价格策略的制定是企业收益直接相关的要素，也是灵活的营销要素。明智的管理者将定价视为创造和获取顾客价值的重要工具，而不同消费者的经济状况，决定了不同的购买能力、需求层次和倾向。企业协调好这一关联作用，定价上丰富化，以满足不同层次的需求者，同时灵活进行商品价格的调整。

（3）分销策略在于消除商品和使用者之间的分离，在适当的时间、地点以适当的价格和方式供应给消费者，以消费者为中心，精准定位，聚焦目标消费者的需求场景，消除时间距离，影响目标消费者。在互联网环境下，注重新渠道与传统渠道的结合，互为锦上添花，放大顾客价值，产生更大的传播效应。

（4）产品的销路取决于顾客对产品持有的态度和自身的消费观念，企业在制定促销策略时要重视与目标顾客的沟通，在有效沟通的基础上注重整合营销传播，优化传播效果，减少交易费用，聚焦目标受众。

3.2 学生角度

大学生作为网络购物的重要消费主体，网络购物是“双刃剑”，既带来了方便快捷，又出现了时间资源的浪费，随着大学生对于网络购物参与度的高涨，超前、过度消费等非理性消费的现象。大学生在网络购物时要有理性的购物决策，在文化因素方面，注重形成正确的价值观，对称的信息来源和价值判断;在社会因素方面，无论是对参照群体的选择，还是来自家庭的影响，社会角色的扮演方面要理性化，购物行为体现自我价值，个体实际的自我概念;在个人因素方面，追求务实理性消费，不攀比，拥有良好的生活方式，注重现实的自我观念与购买注意力的适度性。大学生购物也是学习的过程，通过经验引起个人行为或行为潜能的持续性改变，通过学习获得自己的信念和态度，形成客观系统的购物理念。由于潜在的心理特质和社会因素影响情境因素，购物过程中收集可靠信息，理性决策，购买绿色消费品。

线上平台的快速发展给企业带来了新的发展机遇，大学生群体既是现有的消费群体，又是未来具有更大潜力的消费群体，通过对影响大学生网络购物的决策研究能够对企业营销管理提出客观建议，同时培养现有学生群体理性决策，形成理性消费的观念。

参考文献

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Analysis of Influencing Factors of College Students’ Online Shopping Decision Based on Analytic Hierarchy Process

School of Business， Jiangsu Normal University  YAN Xiaoping

Abstract： With the development of e-commerce， online sales become an important distribution channel for businesses， which is becoming more and more popular among the audience. College students have become an important consumer group of online shopping because of their mastery of network technology， the restrictions of shopping cost and time cost. Based on the questionnaire results of college students' online shopping， this paper uses analytic hierarchy process （AHP） to get the index weight ranking of influencing factors of college students' shopping decisions， and then puts forward targeted suggestions for reference.

Keywords： college students; online shopping; analytical hierarchy process （AHP）