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新冠疫情后电商大促活动效应及消费者行为偏好研究

2022-07-07程旖婕韦林辉韩世锋

时代经贸 2022年6期
关键词:网购品类销量

程旖婕 林 静 韦林辉 韩世锋

(1.莆田学院商学院;2.莆田学院分类分层次管理研究所;3.莆田学院管理学院 福建莆田 351100)

引言

近年来,国内网络零售市场持续稳健发展,已成为拉动我国经济增长的重要动力。网络零售,从消费者的角度而言则为网络购物(以下简称“网购”)。移动智能终端的不断普及带来了网购环境的日趋成熟、网购软件的更新换代以及电子支付方式的逐步完善,这使得越来越多的消费者主动放弃了传统的线下消费,转而选择更为便捷的网购来解决购物需求。网购,具体来说就是消费者通过互联网检索商品信息,如在电商平台上浏览、对比不同店铺商品的价格、销售量、商品详情等信息,在选定商品后通过电子订购单发出购物申请并完成支付,网络零售商则通过邮寄方式发货,经快递送货上门将商品最终送达消费者手中的一种购物方式。当前,国内多数居民已形成数字经济消费习惯,网购已成为我国居民消费的主要模式。特别是2020年,由于春节假期与新型冠状病毒肺炎疫情(以下简称“疫情”)防控期的叠加,“取消集会”“减少外出”“居家防护”“延长假期”“封城”等防疫措施的实施,线下消费锐减,居民对于网购的依赖倍增。国家统计局及商务部网站数据显示:2020年全国全年网上零售额为117601亿元,比上年增长10.9%;2021年上半年全国网上零售额为61133亿元,同比增长23.2%,我国已连续八年成为全球最大的网络零售市场。

随着我国网络零售市场交易规模的不断扩大,各种形式的促销活动如火如荼,特别是淘宝“双十一”购物狂欢节、京东“6·18店庆”等知名电商购物节。在电商大型促销活动期间,消费者的集中购物行为使得电商平台业务量剧增,呈现井喷状态,不仅带来了数以亿计的经济效益,更重要的是产生了海量有关消费者及其消费活动的数据信息。当网购用户在电商网站上进行购物行为时,网站会自动记录下包括但不限于用户购买需求、购买时段、商品数量、价格区间、支付手段等多种多样的商务销售数据。企业和研究者们都迫切希望可以通过数据挖掘找到隐藏其中的有效信息,以便为企业的市场经营、商业竞争、发展决策提供有价值的判断和支持。因此,现有文献围绕电商促销活动的形式、效应及其效应测度指标、影响因素等内容开展了大量的研究。最后,多数学者认为在时间维度上可以通过长短期的划分判定促销活动是否增加了产品的销售数量、缩短了消费者的购买间隔(对应短期效应),甚至提高消费者的重复购买率、减少顾客流失率以及提升客户忠诚度(对应长期效应);其次,可以从制造商和零售商的角度进行分析,考察促销活动的销售效应和沟通效应;再次,还可以探究影响促销效果的消费者因素,例如越来越受关注的大学生网络消费行为、心理以及其形成原因等。当前,正处在电子商务向数字贸易迭代的发展过程中,学界赖以观察的研究背景发生了明显变化,特别是在疫情背景下,有必要基于当前经济事实进一步实证研究疫情后电商大促的活动效应以及用户行为偏好。鉴于此,本文首先运用Python网络爬虫技术获取2020年淘宝“双十一”活动当日的销售数据,从零售商维度分析及可视化呈现疫情后电商大促活动的短期效应;随后,选取购买力较强的大学生群体为研究对象,基于联合分析法刻画疫情后电商大促活动期间大学生的网购行为及个体偏好,以期为电商卖家制定优质促销方案,为用户线上消费行为决策提供数据参考和科学依据。

研究方法与数据来源

(一)Python脚本构建及运行

本文通过Python语言的selenium模块模拟用户操作进入淘宝网进行关键词搜索,time模块提供脚本时间间隔,然后对淘宝网站返回的信息运用re模块和csv模块进行清洗、文本化后记录。脚本框架如图1所示。互联网中大部分网站都会有自己的爬虫协议,用以监控和拦截爬虫程序。爬取大型网站的大量数据时往往会因为爬虫拦截而爬取失败,所以如何绕过反爬监控顺利进行数据爬取是爬虫技术的关键。考虑到淘宝网站的反爬机制,主要采用第三方模块selenium模拟用户操作行为的方式来加以风险规避,在基础脚本之上经过检索、循环、记录三个步骤将淘宝网反馈的销售信息做到逐条记录,减少信息的丢失和爬取错误导致的误差。其中,检索函数,主要对淘宝网站的代码进行解析,分析所需要信息位置的xpth码,编入代码记录为类属性,方便之后循环模块的应用;循环函数,通过对淘宝网网址链接的解析,了解其变化规律,做与链接变化规律的同步循环,并应用检索模块所获取的网站代码将所需要的网站返回的销售部分信息记录;记录函数,将循环模块记录的数据信息,通过csv模块记录为.csv格式的文件并保存在本地。

图1 脚本框架

之后,Python解释器运行已全部建立完毕的爬虫脚本,在确认运行无误后,多次运行爬取2020年淘宝“双十一”活动当天各品类的淘宝网产品销售数据。

爬取过程中,分别键入家居、母婴、男鞋、男装、内衣、女鞋、女装、童装、玩具、箱包十个关键词,共记录4257条数据。运用Power Bi软件的无效内容删除功能将爬取的因网页内容不匹配产生的空数据删除,数据清洗后共计获得4043条销售信息,如表1所示。

表1 数据获取及清洗结果

(二)联合分析设计

联合分析法,是一种定量分析产品或服务属性如何影响消费者购买决策问题的多元统计分析方法,它通过对结合分析效应的评价,比较产品各属性的相对重要性程度及各个属性水平的效用值。要了解疫情后电商大促活动期间(包括预售期、现货预热期和正式售卖期,时间跨度设定为2020.10.21-2020.11.11)大学生的网购行为及其偏好特征,首先要确定影响其行为的关键属性。本文采取就近原则,以莆田学院大学生为例,通过访谈了解大学生关于网购商品及服务的关键属性,随后征询学校相关领域老师以及行业专家的意见,选定7个主要属性,包括个人购买力、商品评价、店铺形式、电商平台、促销形式、物流体系、商家服务。结合上述属性内容设置第一次调查问卷,结果如表2所示。基于属性的独立性和代表性要求,以频率值45%为选取标准,确定6个关键行为属性,频率从低到高依次为电商平台、个人购买力、商家服务、物流体系、商品评价、促销形式。

表2 调研所得各属性偏好的频率

随后,基于第一次问卷调查结果确定属性水平,以物流体系和电商平台为例,仍然以频率值45%为选取标准,确定将物流体系属性分为顺丰(78.18%)、圆通(50%)、中通(48.18%)3个属性水平,将电商平台属性分为淘宝网(96.36%)、拼多多(47.27%)2个属性水平,其他信息如表3所示。由于篇幅限制,此处略去个人购买力、商家服务、商品评价以及促销形式属性水平的确定过程,结果如表4所示。

表3 被试大学生群体对不同物流体系、电商平台的偏好频率

表4 影响大学生网购行为的6个关键属性及属性水平

之后,采用SPSS的正交试验对上述6个属性的不同水平进行组合,从324种模拟方案中选取18种具有代表性的产品轮廓组合,开展第二次问卷调查。问卷包含两部分:一是了解大学生消费群体的基本信息,包括性别、所学专业、该月生活费、是否有网购经历、该月网购费用等;二是调查大学生消费群体对这18种组合的偏好程度及评价。数据经过Cronbach信度分析、KMO和Bartlett效度分析,检验结果表明问卷具有较高信度(α系数为0.875)、数据符合效度要求(KMO值为0.839,p值为0.000)。

疫情后电商大促活动效应分析

数据显示,2020年淘宝“双十一”活动当天总销量达到13280637件。其中,内衣销量2645425件,男鞋销量247577件,女鞋销量1901574件,玩具销量1543747件,男装销量1211262件,家居销量945925件,童装销量938510件,女装销量774034件,箱包销量452978件,母婴销量419605件,如图2所示。可见,服装鞋帽等消耗品仍是促销期间网购用户购买最多的品类。同时,研究中还发现箱包、母婴品类的售价与销量之间无显著相关关系,以母婴产品为例推测其原因可能是部分婴幼儿商品属于易耗品,如奶粉、纸尿裤等,消费者出于大量囤货的需求更倾向于整箱购买,也便于享受更高的折扣和更多的满减或满返;而箱包类商品由于并不属于易耗品,有购买意愿的消费者多数是已经选定了相关产品,最终选择在电商大促活动期间下单。其余8个品类的商品售价和销量之间则呈现显著负相关关系,虽然活动期间的售价本身就是经过平台的降低或者提高再降低等促销手段处理过后的售价,但大体也与售价越低、销量越高的生活实际相吻合。促销活动中的售价改变的是消费的感知价格而不是商品本身的价值,而这一方式恰恰能对销量的提升有所助益,且并不受到疫情的过多影响。

图2 各品类销量占比饼图

随后,本文统计了各品类销量前三的店铺数据,如表5所示。从不同店铺的销量对比中可以看出,有旗舰和专卖标识的店铺销量明显居高,甚至部分自营店的销量反而不如旗舰店和专卖店。例如,男、女鞋品类的销量“大王”均被回力品牌的旗舰店和专卖店占据。可以说电商大促活动期间,店铺的品牌效应对其销量的影响是很大的,消费者更倾向于购买大品牌以及知名度较高的店铺的商品。

表5 各品类店铺销量TOP3

同时,本文还对各品类的产品品名进行词频分析,TOP5的高频词统计结果如表6所示。

表6 各品类商品品名的词频分析

首先,总销量第一的内衣品类的高频词充分体现了不同时期女性的不同审美取向和消费需求。根据前瞻产业研究院的报告显示,自2013年以来国内内衣消费需求量不断增长,近十年适于穿戴内衣的女性(15-64岁)人口不断增长,约4.5亿人左右。过去女性消费者更倾向于选择带有“钢圈”“聚拢”字样的内衣商品;然而,随着女性的自我意识觉醒和自我价值提升,消费者对于内衣的需求也逐渐趋向追求健康和舒适,无钢圈内衣成为了女性消费者的新选择。

总销量紧随其后的男鞋和女鞋品类的高频词较为相似,除去“男鞋”“鞋男”“女鞋”“鞋女”等商家为了提高检索率而加的词汇外,“新款”较受欢迎。但是,男鞋消费者更倾向于购买带有“透气”“休闲”字样的夏季潮鞋;而女鞋消费者更倾向于购买带有“百搭”字样的春季小白鞋或板鞋。男装和女装品类的对比情况也与上述结果接近,“新款”服饰较受欢迎,男装消费者更倾向于购买带有“潮流”“休闲”字样的夏装或普通外套;而女装消费者更倾向于购买适宜春秋穿着的上衣或外套。童装品类中针对女童的商品较男童多,“新款”“春秋”“洋气”等单词同样高频出现,考虑到淘宝“双十一”活动时间处于秋冬季,可见反季鞋服类商品在促销活动中的销量较高。这一点还体现在家居品类上,家居商品销售以“睡衣”“家居服”为主,以套装形式销售,“薄款”“夏季”等是消费者购买的主要需求。

玩具品类的情况则与童装品类不同,其针对男孩的商品较女孩多,以“积木”“益智”“拼装”类型玩具为主,特别是“乐高”这一品牌的智力玩具深受广大家长欢迎。母婴品类主要为“婴”所专用,由于其商品类别较为丰富,所以高频词汇的频数较其他品类稍低,但从统计中可以看出“纸巾”类商品是该品类的主要销售品。箱包品类的高频词多侧重箱包的效用与功能,例如“行李箱”“拉杆箱”“旅行箱”三类不同箱包;而“万向”“登机”等词汇反映出最受欢迎的两种箱包功能。

综合上述分析可得,2020年淘宝“双十一”活动中参加活动的商品,基本满足价格越低,其成交量越高,成交额越大的规律,而且鞋服类商品在当日活动中的反季节销售效果甚佳,疫情后的电商大促活动具有正向的销售效应,店铺知名度具有正向的客流效应。

疫情后大学生网购行为偏好分析

首先对问卷调查的大学生群体的人口特征进行统计,分析结果如表7所示。其中,专业样本量的分布符合莆田学院的专业设置,女生样本量略多于男生样本量,有鉴于女性的网购行为数量大于男性,可认为样本选取相对合理。此外,绝大多数大学生都拥有网购经历,当月生活费多在1000-2000元之间,本月网购开销多为100-500元,这与莆田当地的物价水平以及大学生的月消费水平相近,说明选取的样本符合预期。

表7 被试大学生群体的人口特征统计

随后,运用SPSS的联合分析模块对前述18种产品轮廓组合的得分数据进行联合分析,对疫情后电商大促活动期间影响大学生网购行为的关键属性重要性排序以及属性水平效用值计算,结果如表8所示。在联合分析法中,属性的相对重要性表示该属性在消费者决策中的重要性,其值越高,对消费者决策的影响程度越大。数据显示,电商大促活动期间影响被试大学生群体网购的6个关键行为属性按照重要性排序从高到低依次是物流体系、促销形式、商家服务、电商平台、商品评价和个人购买力。这说明莆田学院的大学生在网购时更多考虑的是商品的配送速度和服务、促销活动的优惠形式以及商家的客服水平。

表8 各属性相对重要性及各属性水平的效用值

属性水平的效用值表示消费者对某个属性水平所提供的商品或服务的满足程度,其值越大,对消费者偏好的影响越显著。数据显示,被试大学生群体在物流体系方面更偏好顺丰快递,其主体实用效用值密集分布于坐标轴上方,为正效用;而圆通多分布于坐标轴下方,为负效用;中通则均匀分布,总效用趋于零。在访谈中,还了解到顺丰速运具备的服务时间快、定制化服务方式、对货物不过多设限等特点深受大学生群体好评。在促销形式方面,被试大学生群体更偏好的是折扣形式,显然无论是满减还是满返都需要凑整消费,而直接打折更加实惠,也更加省心。在商品服务方面,被试大学生群体更希望商家能够在订单确认后及时发货;如果是沟通回复不及时的情况,消费者很有可能在选购阶段就放弃该商品了;而当收到不满意的商品时,消费者的退换货申请都有平台保障,商家一般也会有快捷回复语,符合大学生群体的消费预期。在电商平台方面,由于淘宝网的成立时间远早于拼多多,其整体架构和体系都更加成熟,近年来对于入驻的商家管理也越来越严格,商品质量要求越来越高;相比之下拼多多更注重商品的低价营销,对商家的要求还没有那么严格,所以被试大学生群体更愿意在淘宝平台上消费。在商品评价方面,被试大学生群体关注图片评论多于文字评论。因为网购时(不考虑直播的情况)缺乏实物比较,在图片评论中可以明显看到商品实物与销售图片相比是否存在色差、款式是否一致等,而文字评论显然没有图片评论直观;另外,刷好评现象在文字评论中较为常见,而图片评论中刷好评的概率较低,故图片评论的效用值较高。在个人购买力方面,显然理性消费者更倾向于对商品拥有绝对购买力,可以不用考虑太多其他因素,只看自己是否喜欢。

综合上述分析可得,疫情后大学生在电商大促活动期间期望效用最大的网购行为偏好组合如表9所示。

表9 期望效用最大的网购行为偏好组合

研究结论与对策

(一)结论

本文首先基于网络零售商的角度,通过Python脚本爬取淘宝“双十一”活动当日十个品类的销售数据,在数据统计的基础上分析促销活动的短期效应,得出疫情后的电商大促活动具有正向的销售效应以及店铺知名度具有正向的客流效应等结论。随后,基于消费者的角度,通过对问卷调查收集到的数据进行联合分析,考查促销活动的中长期效应,发现受疫情影响,现阶段影响大学生网购最重要的因素是物流体系;其次是促销形式,大学生群体在电商大促活动期间选购商品时偏好折扣形式多于满减或满返形式;另外,同样受疫情影响,在商品服务方面,现阶段大学生群体更希望商家能够在订单确认后及时发货,相比之下商家的沟通回复及时和问题处理及时对于大学生网购行为的影响程度有所减弱。

(二)对策

因此,网络零售商今后在促销活动中应更加重视物流体系的选取。虽然物流质量并不由商家决定,但糟糕的物流服务会在很大程度上影响顾客的购物体验,甚至造成顾客损失。从研究结论结果来看,首先,顺丰速运是一个不错的选择,而且由于顺丰的配送时间较快,在处理退换货问题时更能缓解双方的矛盾。其次,网络零售商可以采取一些措施来丰富商品的图片评论,例如鼓励或引导消费者进行图片评价、直播卖货等,因为实实在在的商品呈现比文字评价更具说服力,更能激发消费者的购买欲。同时,网络零售商还应不断提高店铺客服的服务质量,定期检查和培训客服人员的服务水平,特别是回复速度和服务态度。一个合格的客服人员应做到及时回答顾客问题,顾客下单之后及时确认订单并发货,当出现问题时能够及时解决问题并安抚顾客情绪。促销活动中商家提供的售后服务质量将大大影响店铺的形象与知名度,只有商品质量与服务质量双措并举才能产生源源不断的正向客流效应。

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