在線旅游消費者購買決策影響因素分析

■ 婁在鳳（嘉興職業技術學院　浙江嘉興　314000）

在線旅游消費者購買決策影響因素分析

■ 婁在鳳（嘉興職業技術學院浙江嘉興314000）

內容摘要：在線旅游依托互聯網，以方便快捷、游客自助服務等優勢，成為旅游經濟發展的新興力量。本文通過問卷調查，采用因子分析法提取旅游保障、旅游服務、產品特色、網站品牌和營銷、安全快捷5個因子，構建在線旅游消費者購買決策模型。結論為在線旅游企業應完善游客出行保障，構建服務質量反饋系統，推出個性化、特色化的旅游產品。

關鍵詞：在線旅游購買決策影響因素

引言

消費者決策是消費者行為的核心部分，決策結果是在各種方案中做出最終選擇。互聯網的發展改變了傳統旅游者的決策行為環境，在線旅游者更加注重各項旅游保障，更容易受到網絡環境和旅游評論的影響。由于網絡的虛擬性，在線旅游消費者更容易產生不同的心理感受和主觀認識。因此，在線旅游企業應該深入了解消費者行為特征，識別旅游者的核心價值，揭示在線旅游者所需要的服務內容，本文從在線旅游消費者決策過程出發，研究在線旅游消費者行為特征，通過定性和定量分析方法研究在線旅游消費者決策影響因素，以促進在線旅游企業可持續發展。

文獻綜述

旅游消費行為實質是旅游消費者對旅游產品和服務的購買決策和購買行動過程，并根據消費心理學的理論，設計消費者購買行為的綜合模式。傳統營銷理論EKB模型指出，消費者購買決策是由一系列關聯活動構成，把消費者決策過程劃分為五個階段，即問題認知、信息搜尋、評選備選方案、購買決策和購買后評價。馬西森-沃爾將EKB模型內容引入旅游消費行為研究中，認為旅游者決策受到旅游認知、旅游者個體特征、旅游活動特征、旅游資源特征、旅游者主觀愿望等影響。莫提荷將旅游購物決策分為購前影響、決策購買、購后評價、未來評價，這些旅游消費者行為模式都認為旅游購買決策受多種因素影響，并且前一階段影響著后一個階段。

隨著網絡技術快速發展，旅游購買決策發生新的變化，游客越來越多選擇在線旅游。在線旅游是指依托互聯網，以滿足客戶信息查詢、產品預定和服務評價為核心目標，涵蓋了航空公司、酒店、景點、汽車租賃公司、海內外旅游局等旅游服務供應商的在線旅游平臺，與以門店銷售為主的傳統旅游產業存在巨大差異。依托互聯網是在線旅游企業區別傳統旅行社重要標志，網絡消費者有著自身特點。在線旅游消費者對旅游行程具有較高的參與權，旅游目的地、酒店及行程進度都比較清楚明朗，游客更加重視在線旅游企業的服務保障和品牌。

在線旅游亦成為學者研究重點。現在網絡消費者多是中青年人，他們具有較高的分析判斷能力，會接觸到很多產品性能、質量、價格、外觀、售后服務等信息，引導他們成為一個理性消費者，減少沖動型購買行為。由于網絡的透明性，商家不得不及時關注消費者反饋，以便及時解決。有些學者對網絡消費者行為進行定性和定量分析，王謝寧（2009）得出感知的網站聲譽、商品的豐富性與價格、網站頁面設計的可用性、信息與支付的安全性、其他購物者的購后評價、線上與線下的交流是促使消費者產生購買行為的影響因素，它們之間呈現出鏈式的整體性。陳法杰（2015）發現口碑的數量、比例、信息鮮明性、關系強度、網站關系強度與接收者的購物經驗對消費者的購買意愿有顯著影響。胡田（2014）認為旅游消費者在線購買旅游產品的信任度、滿意度及忠誠度已成為關注的課題。通過實證研究發現，導航功能、安全感知對在線旅游產品信任度有間接影響，滿意度對信任度產生顯著正向影響。學者們盡管從不同角度對在線旅游進行研究，但對在線旅游購買決策過程及其影響因素缺少深入分析。

表2　KMO 與 Bartlett 檢定

表1　在線旅游決策影響因素指標

指標設計與問卷發放

（一）指標設計

在線旅游購買決策行為過程分為需求階段、信息瀏覽、購買評估和比較、購買行為、購后評價，在不同的階段，影響因素并不相同。根據前人研究基礎及專家咨詢，設計在線旅游影響因素20個評價指標（見表1）。

（二）問卷發放

問卷量表設計采用5級李克特量表的形式。量表設計好以后，為了保證量表指標的有效性，使受訪者能夠很好地理解各個測度項，邀請了10位研究在線旅游、電子商務的專家學者，15位有在線購買旅游產品經歷的專業教師、企業經理進行量表預檢驗，受訪者在閱讀、填寫過程中也發現問題，剔除重復性指標，對個別測度項的措詞提出了修改建議。根據Comrey的結論，因子分析的樣本數量最好大于300。問卷的發放包括兩部分，第一部分是在烏鎮景區發放，第二部分通過問卷星進行網絡收集，共發放問卷600份，回收515份，有效率85.8%。樣本人口統計學特征主要有以下方面：本次調查中，男性游客占到52%，女性游客為48%；年齡在15-30歲游客所占比例最高，達到43.7%，其次是31-50歲，比例為35%；通過手機預定旅游產品為65.8%，PC端預定為34.2%。

表3　主因子特征值、累計方差貢獻率

表4　旋轉后的因子載荷矩陣

在線旅游消費者購買決策因子分析

（一）可行性檢驗

因子分析將多個測量指標轉換為少數綜合指標，從而減少問題的復雜性，在數據分析中得到廣泛應用。表2中，KMO值為0.769，根據Kaiser給出的KMO度量標準可知，原有變量適合進行因子分析。

（二）確定公共因子

主成分法是實踐中最常用的方法，一般要求累積方差貢獻率達到85%以上，選擇特征值大于1的個數為公共因子數。從表3可以看出，滿足這些條件的是五個公共因子，它們可解釋原始變量方差的89.426%。

（三）公共因子命名

如表4所示，因子1在價格保障、酒店保障、航班火車等交通保障、游客特殊原因退訂保障、不可抗力退訂保障有較大的因子載荷，命名為旅游保障。因子2在網站配有旅游顧問、網站配有隨時隨地客服專線、預定旅游企業服務符合實際方面有較大的因子載荷，命名為旅游服務，因子3在線路類型齊全、線路時尚與創意、配套設施完備方面有較大的因子載荷，命名為產品特色，因子4在頁面風格清新、網站名人效應、網站節慶營銷、游客點評寫游記獲取延續消費、游客口碑方面有較大因子載荷，命名為網站品牌和營銷，因子5在個人隱私保護、網站速度、頁面搜索方便、交易安全方面有較大因子載荷，命名為安全快捷因子。

（四）計算因子得分

采用回歸法估計因子得分系數，以進一步量化各因子的差異。從表5可以看出5個因子在各自解釋指標上的分值較高，比如第1個因子X1、X2、X3、X4、X5指標上數值較大，說明各因子的獨立性。忽略人口統計學特征對其在線旅游購物決策行為的影響，采用因子加權總分方法，最終得出在線旅游購買決策影響因素模型為：

F=0.245F1+0.201F2+0.172F3+0.14 5F4+0.133F5 （1）

函數1以旋轉后因子方差貢獻率為權數，說明在線旅游購買決策的影響程度存在差異。

結論及建議

在線旅游消費者以中青年為主，他們出游頻率較高，每年達到平均3次出游率，隨著智能手機的普遍使用，選擇以手機為終端預定旅游產品越來越多。本文運用因子分析法提取5個公共因子，以旋轉后因子方差貢獻率為權數，得出在線旅游購買決策影響因素模型。

（一）旅游保障因子

結果顯示，游客在選擇在線旅游方式時，方差貢獻率最大的是旅游保障，其中酒店保障平均值為4.98，酒店預訂是游客遇見最多問題，航班、火車等交通保障平均值為4.95，特別每逢節假日高峰期，航班、酒店、旅游行程變更等方面投訴率越來越高，游客出游保障受到各種各樣問題的侵害。我國《旅游法》重點解決團隊游客的問題，但對在線權益及操作標準處于空白。因此，相關行政部門應積極制定規范化、可操作化的法律法規，制定在線旅游服務質量標準，有利于行業監管部門進行參考，保障每位游客的合法權益。加強行業自律，明確各項收費標準和理由，建議游客簽訂旅游合同，告知游客清楚押金退付的條件，讓游客擁有知情權。

（二）旅游服務因子

公共因子2是旅游服務因子，方差貢獻率為0.201，由于網絡虛擬性，在線旅游需要提供隨時隨地的客服專線，每條線路配有旅游顧問，對游客講解旅游線路的特點、意義和旅行中注意事項，當游客完成線上旅游之后，企業應緊跟線下旅游，比如酒店位置和服務介紹、相應手續辦理，突發事件發生后及時提供幫助。當完成旅行后，及時了解服務質量，鼓勵游客進行點評，發表出游游記進行共享，企業可進行適當的獎勵。

（三）旅游產品因子

公共因子3是旅游產品因子。我國在線旅游市場中度假交易額持續上升，出境游越來越成為主要方式。由于在線旅游企業提供旅游產品的雷同化，在線旅游游客出現海外扎堆式旅游現象，企業缺少特色個性化旅游產品。如今，在線旅游進入百家爭鳴的時代，參與主體越來越多，特別是百度、騰訊、阿里巴巴、京東等大型電商的進入。在競爭如此激烈的情況下，應加大市場調研，提供主題化、個性化旅游產品，如紅酒之旅、戶外探險、海上巡航、直升機游覽等。

（四）網站品牌和營銷因子

品牌建設與推廣是在線旅游企業發展的重點，游客在旅游決策過程中更加關注企業的形象。首先，進行準確品牌定位，根據企業自身實力、資源及發展戰略，選擇出自己的發展方向和定位。其次，在營銷推廣過程中，選擇容易讓游客識別的廣告語，如“要旅游，找途牛”，在短短幾個月的廣告宣傳中，途牛旅游大大提升了知名度。由于網絡的透明性，在線旅游企業更加注重游客的點評和口碑，做到及時回復與互動，要在廣告代言、微博微信、手機APP等方面加大力度，做好細節服務。

（五）安全快捷因子

調研中發現，近25%的游客曾在支付過程中由于安全方面的考慮而放棄預定，約35%的游客由于輸入過多個人信息和支付過程不清楚也終止支付，交易時間過長并且頁面復雜等都會影響游客決策，因此，在線旅游應保證交易安全性和方便性，提升網站速度，交易頁面清新簡單，做好安全快捷的支付方式。

表5　因子得分系數矩陣

參考文獻：

1.劉純.旅游心理學［M］.上海科學技術文獻出版社，1987

2.翁鋼民，寧楠.我國在線旅游（OTA）發展潛力評價及應用研究［J］.商業研究2015（1）

3.王謝寧.消費者在線購物行為影響因素的實證研究［J］.大連理工大學學報（社會科學版），2009（12）

4.陳法杰，崔登峰.社交網絡中網絡口碑對消費者購買決策影響實證分析［J］.商業經濟研究，2015（25）

5.胡田，郭英之.旅游消費者在線購買旅游產品的信任度、滿意度及忠誠度研究［J］.旅游科學，2014（12）

6.Comrey A L.Factor analytic methods of scale development in personality and clinical psychology［J］.Journal of Consulting and Clinical Psychology，1988，56（10）

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8.姚小云，尹華光，吳明姿.網絡游客旅游購買決策影響因素實證分析——以張家界為例［J］.地理與地理信息科學，2012 （5）

9.北京旅游發展研究基地.中國在線旅游研究報告2014［M］.旅游教育出版社，2014

基金項目：▲2015年浙江省高等學校訪問工程師項目

中圖分類號：◆F713

文獻標識碼：A

作者簡介：

婁在鳳（1980-），女，山東萊蕪人，碩士研究生，講師，研究方向為旅游者消費行為。