O2O電子商務(wù)網(wǎng)上購物行為影響因素分析——以大學(xué)生消費(fèi)群體為例

余肖生，張小芳，田智星

（三峽大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院，湖北 宜昌 443002）

1 引言

互聯(lián)網(wǎng)的普及給中國的電子商務(wù)帶來了極大的發(fā)展，據(jù)中國投資咨詢網(wǎng)顯示，2013年中國電子商務(wù)交易規(guī)模達(dá)到10.1萬億元人民幣，其中B2B市場交易規(guī)模為7.43萬億元人民幣，且從2009-2013年，B2B市場營收規(guī)模就一直保持穩(wěn)定的增長速度。B2C市場在2013年市場交易規(guī)模達(dá)到6 500億元人民幣，較2012 年增速 68.4%，而其 2012 年交易額增速為 99.2%。B2B、B2C市場迅猛增長的同時(shí)，一種新的電子商務(wù)模式，即本地生活服務(wù)O2O也在快速增長。艾瑞咨詢統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2013年O2O市場規(guī)模交易超過1 700億元人民幣，同比增速45.0%，2014年同比增速36.9%，市場滲透率逐年上升。O2O電子商務(wù)已經(jīng)引起各大商家的注意，自2006年阿里集團(tuán)布局本地生活服務(wù)O2O領(lǐng)域以來，百度通過百度地圖收購團(tuán)購網(wǎng)站，成功進(jìn)入O2O領(lǐng)域，而2014年萬達(dá)更是聯(lián)合百度、騰訊，并引入最新的O2O概念，希望打造全球最大的O2O電商公司。

隨著O2O電子商務(wù)的迅速發(fā)展，O2O平臺(tái)上用戶購物行為的研究也就變得越來越重要。大學(xué)生具有新事物接受能力強(qiáng)、消費(fèi)欲望強(qiáng)等特點(diǎn)，其已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的主力人群。通過對(duì)大學(xué)生參與O2O電子商務(wù)購物行為的影響因素調(diào)查與分析，就可以為O2O電子商務(wù)公司制訂相關(guān)策略，留住老客戶和發(fā)現(xiàn)潛在客戶提供參考，從而獲得更多的用戶。本文擬采用問卷調(diào)查的形式，調(diào)查價(jià)格、便捷度、促銷、熟悉度、產(chǎn)品質(zhì)量5個(gè)方面對(duì)大學(xué)生在O2O平臺(tái)的購物行為的影響。結(jié)果顯示，產(chǎn)品質(zhì)量對(duì)大學(xué)生在O2O平臺(tái)購物有很大的影響，其次是價(jià)格。

2 O2O平臺(tái)網(wǎng)上購物行為的影響因素

O2O平臺(tái)網(wǎng)上購物行為的影響因素是指，在O2O平臺(tái)上促進(jìn)或抑制消費(fèi)者產(chǎn)生購物行為的影響因素。本文主要研究促進(jìn)或抑制大學(xué)生在O2O平臺(tái)上購物行為的影響因素。Venkatesh，Davis［1］認(rèn)為用戶在購物平臺(tái)有一定的使用經(jīng)驗(yàn)，對(duì)購物模式有一定的熟悉，對(duì)該用戶繼續(xù)使用該服務(wù)產(chǎn)生影響；鄧朝華，魯耀斌，張金隆等人［2］認(rèn)為用戶對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)的服務(wù)支付的價(jià)格有一定的認(rèn)知，因此對(duì)購物行為也會(huì)產(chǎn)生影響；李柱［3］認(rèn)為用戶使用的產(chǎn)品或服務(wù)給工作和生活帶來好的影響。筆者參考這些學(xué)者的研究，并結(jié)合大學(xué)生的實(shí)際情況，提出了O2O購物模式下的影響因素，即價(jià)格、便捷度、促銷、熟悉度、產(chǎn)品質(zhì)量5個(gè)方面。

2.1 價(jià)格

傳統(tǒng)的B2C、C2C網(wǎng)上購物模式中，線上的價(jià)格一般比實(shí)體店要便宜，并且大學(xué)生沒有收入來源，在選購的時(shí)候可能會(huì)更加關(guān)注價(jià)格，所以筆者可以推測價(jià)格是影響大學(xué)生在網(wǎng)上購物的一個(gè)因素。而O2O電子商務(wù)模式也是通過在線上提供商品和服務(wù)的價(jià)格，比如美食、KTV、休閑、住宿等，而且通常這些價(jià)格會(huì)比直接去實(shí)體店消費(fèi)要低很多，所以筆者假設(shè)：

H1：價(jià)格與O2O電子商務(wù)中的大學(xué)生網(wǎng)上購物行為有較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)

2.2 便捷度

O2O電子商務(wù)做的是本地的商業(yè)服務(wù)模式，它與傳統(tǒng)的電子商務(wù)相比，最大的區(qū)別就是沒有物流這個(gè)程序。大學(xué)生閑暇的時(shí)候，可以在O2O平臺(tái)上瀏覽各種商品及服務(wù)，如果搜索到自己感興趣的東西，可以通過第三方平臺(tái)支付購買，然后再到線下實(shí)體店進(jìn)行消費(fèi)，但同時(shí)，對(duì)于大學(xué)生來說，他們沒有屬于自己的私人交通工具，在去到線下實(shí)體店消費(fèi)的過程中，可能需要乘坐出租車成公交車，如果不熟悉地形的還需要找商家位置，所以筆者假設(shè)：

H2：便捷度與O2O電子商務(wù)中的大學(xué)生網(wǎng)上購物行為有較強(qiáng)的正相關(guān)

2.3 促銷

促銷就是營銷者向消費(fèi)者傳遞有關(guān)本企業(yè)及產(chǎn)品的各種信息，說服或吸引消費(fèi)者購買其產(chǎn)品，以達(dá)到擴(kuò)大銷售量的目的。促銷實(shí)質(zhì)上是一種溝通活動(dòng)，營銷者發(fā)出作為刺激消費(fèi)的各種信息，把信息傳遞到一個(gè)或更多的目標(biāo)對(duì)象（如聽眾、觀眾、讀者、消費(fèi)者或用戶等），以影響其態(tài)度和行為。促銷增加了客戶去線下商店的次數(shù)并且刺激消費(fèi)，通過使消費(fèi)者在O2O網(wǎng)上平臺(tái)購物獲益來影響消費(fèi)者網(wǎng)上購物行為［4］，加之大學(xué)生對(duì)信息獲取速度較快，能夠快速獲取O2O平臺(tái)的一些促銷信息，所以筆者假設(shè)：

H3：促銷與O2O電子商務(wù)中的大學(xué)生網(wǎng)上購物行為有較強(qiáng)的正相關(guān)

2.4 熟悉度

大學(xué)生對(duì)O2O電子商務(wù)網(wǎng)購的了解程度會(huì)左右他們是否在該平臺(tái)購物，熟悉度指的是消費(fèi)者積累的產(chǎn)品數(shù)量的經(jīng)驗(yàn)［5］。如果大學(xué)生對(duì)O2O商務(wù)平臺(tái)完全不了解，那么他們就不會(huì)在該平臺(tái)進(jìn)行消費(fèi)，而其對(duì)互聯(lián)網(wǎng)、電腦操作的熟悉度，也會(huì)對(duì)網(wǎng)上購物行為產(chǎn)生積極的影響，所以筆者假設(shè)：

H4：熟悉度與O2O電子商務(wù)中的大學(xué)生網(wǎng)上購物行為有較強(qiáng)的正相關(guān)

2.5 產(chǎn)品質(zhì)量

目前，基本上所有的電子商務(wù)平臺(tái)都開放了用戶評(píng)論這一功能，消費(fèi)者可以在購買產(chǎn)品后，對(duì)產(chǎn)品或者服務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，由于O2O平臺(tái)中的商品及服務(wù)價(jià)格一般都較實(shí)體店低，所以有些時(shí)候質(zhì)量就難以保證，或者在享受同一服務(wù)時(shí)，對(duì)在O2O平臺(tái)購買的用戶和一般用戶有待遇差別，所以筆者假設(shè)：

H5：產(chǎn)品質(zhì)量與O2O電子商務(wù)中的大學(xué)生網(wǎng)上購物行為有較強(qiáng)的正相關(guān)

3 研究方法

本文采取的研究方法是問卷調(diào)查，筆者隨機(jī)選擇了200名大學(xué)生作為抽查對(duì)象，最終獲得的有效問卷是135份，見表1，有效問卷回答率大約為 67.5%。 Roscoe［6］說過，樣本大小在 30～500之間，是比較合理的。問卷整體結(jié)構(gòu)包括研究對(duì)象（即大學(xué)生）的一些基本情況，以及他們在O2O電子商務(wù)中所表現(xiàn)出來的消費(fèi)行為，主要從價(jià)格、便捷度、促銷、熟悉度、產(chǎn)品質(zhì)量5個(gè)因素來分析。對(duì)于每個(gè)因素，筆者設(shè)置幾個(gè)問題來進(jìn)行分析，每個(gè)問題是依據(jù)五級(jí)李克特量表來設(shè)置的，從強(qiáng)烈同意（5）到強(qiáng)烈不同意（1）。利用SPSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)每個(gè)影響因子進(jìn)行處理、評(píng)估和檢查，并且分析了變量之間的關(guān)系，采用多元回歸分析判定O2O購物平臺(tái)中的自變量和因變量之間的關(guān)系。

表1 有效問卷的性別比例

由表1可知，此次調(diào)查大學(xué)生在O2O平臺(tái)購物時(shí)，男女比例相當(dāng)，其中男生人數(shù)略微偏高，原因可能是男生會(huì)花更多的時(shí)間在網(wǎng)絡(luò)上。

4 數(shù)據(jù)分析

4.1 效度分析

評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)效度用的方法是主成分分析法。用KMO值來判斷變量之間的相關(guān)性，KMO值越接近于1，意味著變量間的相關(guān)性越強(qiáng)，原有變量越適合作因子分析；KMO值越接近于0，則原有變量越不適合作因子分析。在本文研究里，見表2，可知KMO＝0.740，超過了閾值 0.6，所以適合做因子分析。

4.2 信度分析

選擇信度分析的模型是SPSS軟件中默認(rèn)的Cronbach’s α模型，用來度量變量內(nèi)部的一致性［7］。見表3，可以看到Cronbach的Alpha值大于0.6，所以基本上所有的變量是可靠的，并且具有較好的內(nèi)部一致性。

表2 KMO和Bartlett檢驗(yàn)表

表3 信度分析總結(jié)

4.3 變量相關(guān)分析

通過計(jì)算皮爾遜相關(guān)系數(shù)，來識(shí)別購物行為、價(jià)格、便捷度、促銷、熟悉度和產(chǎn)品質(zhì)量6個(gè)變量之間的相關(guān)性。筆者計(jì)算了每個(gè)變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差、變量之間的相關(guān)系數(shù)，并將結(jié)果用于相關(guān)性分析和多元回歸分析。最顯著的相關(guān)系數(shù)為0.486，小于0.5（見表4），意味著不存在多重共線問題。所有項(xiàng)目的平均值結(jié)果從3.336到3.617，數(shù)值越高意味著對(duì)大學(xué)生在O2O平臺(tái)購物行為影響越大。變量偏度系數(shù)絕對(duì)值低于3.0，峰度系數(shù)絕對(duì)值小于2，偏度系數(shù)值和峰度系數(shù)值都低于推薦值，這意味著結(jié)果近似“正態(tài)分布”。

表4 變量之間的相關(guān)性

4.4 多元回歸分析

多元回歸分析主要研究一個(gè)因變量和幾個(gè)自變量之間的關(guān)系，結(jié)果見表5。

表5 O2O平臺(tái)購物行為和自變量之間的關(guān)系

由表 5 可知，F(xiàn) 數(shù)值 （F=12.324），Sig.F=0.000 近似等于 0，小于0.01，所以各自變量和因變量全體的線性關(guān)系是顯著的，可以建立線性模型。容差最大值為0.694，遠(yuǎn)大于0.1，最高的方差膨脹因子（VIF）為1.638，小于10，所以不存在多重共線問題。模型的回歸方程如下：

如圖1所示，演示了模型的正態(tài)概率圖（P-P圖），觀測的累積概率放在橫軸，期望的累積概率被放置在縱軸上。圖像表明了模型并沒有存在重大偏差，標(biāo)準(zhǔn)化殘差呈正態(tài)分布，散點(diǎn)在直線上或向直線靠近，說明變量之間呈線性分布。

圖1 正態(tài)概率圖

H1假設(shè)價(jià)格與O2O電子商務(wù)中大學(xué)生網(wǎng)上購物行為有較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)，由表 4 可知，β1=-0.154，t=-2.789，p=0.005。 p＜0.05，達(dá)到顯著性水平，所以H1成立；H2假設(shè)便捷度與O2O電子商務(wù)中大學(xué)生網(wǎng)上購物行為有較強(qiáng)的正相關(guān)，由表4可知，β2=0.098，t=1.858，p=0.064。 p＞0.05，未達(dá)到顯著性水平，所以 H2 不成立；H3假設(shè)促銷與O2O電子商務(wù)中大學(xué)生網(wǎng)上購物行為有較強(qiáng)的正相關(guān)，由表 4 可知，β3=0.104，t=1.892，p=0.059。 p＞0.05，未達(dá)到顯著性水平，所以H3不成立；H4假設(shè)熟悉度與O2O電子商務(wù)中大學(xué)生網(wǎng)上購物行為有較強(qiáng)的正相關(guān)，由表4可知，β4=0.019，t=0.353，p=0.724。 p＞0.05，未達(dá)到顯著性水平，所以 H4 不成立；H5假設(shè)產(chǎn)品質(zhì)量與O2O電子商務(wù)大學(xué)生網(wǎng)上購物行為有較強(qiáng)的正相關(guān)，由表 4 可知，β5=0.286，t=5.537，p=0.000。 p＜0.05，達(dá)到顯著性水平，所以H5成立。

5 結(jié)論與展望

本文是基于問卷調(diào)查，探討大學(xué)生在O2O平臺(tái)的購物行為的主要影響因素。通過數(shù)據(jù)分析，得出價(jià)格和產(chǎn)品質(zhì)量是影響大學(xué)生在O2O平臺(tái)購物的主要因素。并且在5%的顯著性水平上（p＜0.05），產(chǎn)品質(zhì)量的β系數(shù)大于價(jià)格，所以在該項(xiàng)研究中，產(chǎn)品質(zhì)量是影響大學(xué)生在O2O平臺(tái)購物的最主要因素，其次是價(jià)格。而便捷度、促銷、熟悉度，雖然不能證明與大學(xué)生在O2O電子商務(wù)中購物行為有很明顯的正相關(guān)，但是也不能否定它們之間沒有關(guān)系，需要在后續(xù)的研究中深入探討。

大學(xué)生接觸到的O2O平臺(tái)以團(tuán)購為主，而團(tuán)購平臺(tái)的主要產(chǎn)品就是餐飲行業(yè)的食品，客戶需要到實(shí)體店出示團(tuán)購密碼來享受服務(wù)，有些餐廳會(huì)因?yàn)閳F(tuán)購的差價(jià)而有差別待遇，所以對(duì)用戶的購物行為帶來很大的影響，而且餐飲的產(chǎn)品質(zhì)量還和廚師的技術(shù)、調(diào)味料、火候等有關(guān)，因此很多追求產(chǎn)品質(zhì)量的用戶是很難得到滿足的，與自己預(yù)期相差得很多時(shí)，也會(huì)大大影響用戶的滿意度。

通過多元回歸分析，價(jià)格是O2O電子商務(wù)中大學(xué)生網(wǎng)上購物行為的第二個(gè)影響因素。使用O2O平臺(tái)最好的一個(gè)優(yōu)勢是很多商家入駐平臺(tái)，用戶根據(jù)自己的興趣愛好搜索相關(guān)的產(chǎn)品和服務(wù)，并且對(duì)于同一種產(chǎn)品和服務(wù)，可以對(duì)比不同的價(jià)格。對(duì)于商家來說，為了能在O2O平臺(tái)將其他商家比下去，除了要有自己的特色之外，低廉的價(jià)格也是吸引用戶的一個(gè)最主要的原因，特別是對(duì)于大學(xué)生來說，他們沒有收入來源，在選擇的時(shí)候會(huì)更加傾向于低價(jià)格的產(chǎn)品。

本研究也存在一些不足，比如：①測試樣本還可以繼續(xù)擴(kuò)大，獲取更多不同區(qū)域、不同大學(xué)的學(xué)生作為樣本；②O2O應(yīng)服務(wù)于所有實(shí)體商家，而不僅僅局限于餐飲娛樂等少數(shù)類型，而大學(xué)生接觸到的最多的O2O平臺(tái)，就是類似于團(tuán)購的餐飲、KTV和各種服務(wù)類行業(yè)，這也給本文的研究帶來了局限性；③本文只列出了5種可能的影響因素，隨著O2O電子商務(wù)的發(fā)展，仍有一些沒有研究到的因素對(duì)大學(xué)生在O2O平臺(tái)購物產(chǎn)生影響，這也為將來的研究提供了空間。

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