沉浸理論視角下旅游消費者在線體驗對再預訂的影響

[摘 要]近年來，電商蓬勃發展，各大在線旅游企業競爭激烈。如何贏得顧客并進一步激發其再次預訂意愿，是旅游電商的重要議題。以往研究表明，為消費者創造良好的在線體驗是電商招徠消費者再次惠顧的有效途徑，但鮮有文獻關注在線旅游消費者這一特殊群體。基于沉浸理論，文章重在探索交互速度等6個維度與旅游消費者在線體驗間的關系，凸顯旅游消費者體驗與再次預訂間的關系，并檢驗信任的中介作用。結果表明：（1）旅游消費者的網站技能、感知挑戰、感知控制力、感知有用性及旅游網站的遠程呈現與交互速度對消費者的在線體驗具有顯著的正向影響；（2）旅游消費者的感知易用性對感知有用性有顯著的正向影響；（3）旅游消費者沉浸體驗對再次預訂意愿具有顯著的正向影響；（4）信任在旅游消費者的沉浸體驗和再次預訂意愿間起中介作用。

[關鍵詞]在線體驗；沉浸理論；消費者信任；再預訂意愿

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2016）11-0085-11

Doi： 10.3969/j.issn.1002-5006.2016.11.014

引言

2015年，電商蓬勃發展，其交易規模達到16.4萬億元，增長率達22.7%；旅游電商如雨后春筍般出現在消費者視野中，既有專注綜合業務的攜程、途牛、驢媽媽，又有專注度假公寓租賃的途家，還有專注房屋租賃社區的Airbnb，旅游電商成交額超過4300億元1。各大企業的競爭已經進入了白熱化狀態，如何在競爭激烈的環境中吸引在線旅游消費者，并獲得其再次青睞已成為旅游電商的重要議題。如何提高消費者的再預訂意愿是旅游電商獲得有利競爭的重要目的，這也是旅游研究者們非常關心的話題。

過往研究消費者再預訂意愿主要關注了有形的商品，而對于旅游產品的關注較為缺失；同時，研究視角多基于消費者忠誠度[1-2]、在線滿意度[3-5]、轉換成本[6]、信任[7-8]等，鮮有學者從在線體驗視角關注旅游消費者的再預訂意愿；此外，對旅游消費者的在線體驗影響因素更待探索。（旅游產品具有一定的特殊性，由于其具有無形性，本身也是體驗型的服務產品，旅游消費者僅能通過旅游網站呈現的圖片、文字、視頻了解所要購買的服務，其在預訂的過程中不能與客服進行面對面的交流）。此時，在線體驗成了影響消費者預訂決策的重要因素，為消費者創造良好的在線體驗是有效維系顧客的策略之一[9]，為消費者提供完美的在線體驗可以激發其購買意愿[10-11]。就消費者的在線體驗如何影響其購買行為，學者們進行了相關的實證研究[11-15]，沉浸理論（flow theory）作為其中一個重要的研究視角，主要從心理學角度去探索消費者在線體驗與購物行為之間的關系 [16-21]，其中，沉浸體驗（flow experience）是沉浸理論中的核心概念。

消費者在線預訂旅游產品時的體驗差異是否會影響其再預訂意愿？哪些因素會影響其在線體驗？消費者對旅游網站的信任在在線體驗與再預訂意愿間起什么作用？本研究基于沉浸理論，分析沉浸體驗與再預訂意愿間的關系，探索影響在線旅游消費者沉浸體驗的前置因素，探明信任在沉浸體驗與再預訂意愿間的中介作用，深入剖析影響旅游消費者再預訂意愿的作用機制。

1文獻回顧

1.1消費者在線體驗

消費者體驗（online customer experience，OCE）是消費者通過直接或間接的接觸對某一種商品或某一品牌的主觀反應[22]，是在與零售商以及和其他消費者互動的過程中所形成的主觀建構的心理過程[23-24]。消費者在線購物時會受到零售商網站所陳列的信息、圖像、音頻、視頻的刺激。Gentile等[23]研究者認為消費者主要從認知和情感兩方面來處理所接觸的電商網站刺激。Hoffman和Novak[20]則從認知的角度研究消費者的在線交互，將OCE定義為在瀏覽過程中的認知狀態，實證了網站的交互速度與遠程呈現及消費者的感知挑戰和網站技能是顯著影響OCE的前置因素。OCE具有某些固定的特征：其一，消費者過去的體驗會影響將來的在線行為[7]，即OCE不是在瀏覽網頁時才產生的，而是在和電商不斷接觸的過程中形成的；其二，由于消費者的在線交互場所并非發生在傳統的零售商店，而是在家里或者辦公室等其他場所，其他外部因素會影響消費者在線體驗，即電商很難全方位地控制消費者的在線體驗[23]。消費者在線體驗是旅游電商的重要一環，是吸引消費者的一把利劍[9]，良好的在線購物體驗會增強消費者的滿意度和再購買意愿[25]。對于消費者在線體驗的研究主要集中于：在線體驗與消費者滿意度[28]、忠誠度[1]、再購買意愿之間的關 系[5，10]，影響在線體驗的前置因素[9，12，26-27]，在線體驗的形成過程[15，22]等。鮮有學者探討在線旅游消費環境中，影響旅游消費者在線體驗的因素以及消費者在旅游網站的在線體驗與其再預訂之間的關系。

1.2沉浸理論

沉浸理論（flow theory）由美國心理學家Csikszentmihalyi首次提出，該理論解釋了人們在某些日常活動中如何投入且能過濾掉不相關的知覺，從而達到沉浸的狀態[16-17]。沉浸理論的核心概念——沉浸體驗（flow experience）被運用于消費者行為研究、心理學、人機交互與信息系統、教育管理等領域[9-12，29-32]。學者們對“沉浸”有著不同的定義，對沉浸狀態的測量方式也各不相同。國內研究沉浸理論的學者主要來自心理學、市場營銷、信息系統及教育管理、旅游體驗等領域。心理學者、信息系統及教育管理學者更多地將“flow experience”翻譯成“沉浸體驗”，特別是在有關網絡環境的研究方面，學者們主要采用的是“沉浸體驗”的譯義。如李愛梅等將沉浸體驗引入積極情緒研究中[29]；魏守波和程巖將沉浸理論用于研究虛擬氛圍對在線消費者沖動購買意向的影響[30]；洪紅和徐迪基于沉浸體驗探索了移動社交應用的持續使用意愿的影響因素[31]；張嵩等基于沉浸理論和信任承諾理論，從行為忠誠和情感忠誠兩個維度構建了社會化網絡服務用戶理想忠誠研究模型[32]。在營銷領域，學者們多將“flow experience”翻譯成“心流體驗”，陳潔等[33]基于心流體驗研究了在線消費者購買行為的影響因素，李慢等[34]研究了網絡服務場景對在線體驗行為意向的作用。旅游研究領域，康箏在譯作《你生命中的休閑》一書中將“flow”譯成“暢爽”，并認為“暢爽”是人們在休閑或工作活動時常常產生的一種最佳體驗[35]；謝彥君在對旅游、旅游體驗、符號的研究評述中進一步闡述了體驗的標準模式是“暢爽”，且認為這種狀態是“具有適當的挑戰性而能讓一個人深深沉浸其中，以至于忘記了時間的流逝，意識不到自己的存在”[36]；厲新建[37]在梳理旅游體驗研究中提到Csikszentmihalyi的“暢爽”理論是體驗研究的重要理論；吳茂英等[38]學者在梳理積極心理學及其在旅游研究中的應用時也將flow翻譯成“暢爽”；張野[39]在中國文化語境下考察休閑的概念時也認為“休閑、動態休閑、旅行、旅游、有戲、競技的交叉部分為暢爽體驗”。本文的研究對象是在線消費者，以網絡環境為背景，結合現有文獻的梳理與本文的研究環境，本文采用了“沉浸”的翻譯。

沉浸體驗是人們對某件事情感興趣時全身心投入而忘卻周圍環境，繼而忘記時間的存在的一種心理狀態[16-17]，具體來說，是指一個人完全投入他心儀的小世界，失去自制、完全被其所處的環境所控制[40]。同時，有研究認為，沉浸體驗產生于某一環境的特殊刺激[40]。在沉浸理論的現有研究中，Koufaris[41]認為，沉浸體驗具有4個主要的特征，其中，消費者具有：（1）高的網站技能和感知控制力，（2）高的挑戰和愉悅喚起，（3）專注；（4）網站具有良好的交互和遠程呈現。并認為具有以上特征的認知狀態是“最佳體驗”，且這一狀態令人愉悅。在線公司的成功依賴于他們為消費者創造的沉浸體驗環境，如客服與消費者的交流、人機交流；并要為消費者創造良好的遠程呈現[26]，繼而使得消費者產生沉浸體 驗[1]。另外，有研究表明一部分在線旅游消費者使用旅游網站搜集相關信息和預訂機票及酒店，另一部分人瀏覽旅游網站僅僅是為了娛樂[2]。

本研究中，沉浸被理解為一種無意識的體驗，主要指消費者能關注旅游網站的相關活動，具有一定控制力，并能享受其在旅游網站中的一切活動。此時，消費者在與旅游網站進行交互活動時達到的狀態就是沉浸體驗[17]。本研究中，沉浸被理解為一種重要結果變量，包括信任，盡管部分學者對沉浸體驗的內涵和外延進行了實證研究[2]，但在旅游研究領域中鮮有學者關注沉浸體驗的前置和結果變量，尚未重視信任在沉浸體驗與再預訂意愿間的作用機制。

2研究假設與理論框架

2.1研究假設

交互速度是網站使用者所引起的一系列反應，對人機交互領域具有重要意義[41]。具體而言，消費者瀏覽旅游網站時，不同的頁面間切換速度、等待付款及填寫旅游者詳細信息的時間長短等都會對消費者的體驗造成重要影響，快速響應會使網站使用者更專注于內容本身，進而正向影響消費者的沉浸體驗[21，42]。

本文擬提出以下假設：

H1：交互速度將正向影響旅游消費者的沉浸 體驗

網站技能是沉浸體驗的一個非常重要的前置變量，每一個信息搜尋者都會在使用網站時擁有其特定的經歷、能力和偏好[43]。消費者網站技能的測量并非標準化的，僅是用戶自身的感知，其又定義為“個人對其使用計算機能力的一種判斷”[44]。個體所具備的技能水平被認為是影響其“沉浸體驗”產生的重要因素之一[17]。消費者只有在自身的技能越高，同時遇到較高的挑戰時，沉浸體驗的感覺才會更強 [18]。消費者的高技能對于其高沉浸體驗來說是非常必要的，高的技能可以使得其戰勝挑戰并且沉浸其中[21]。可知，如果在線旅游消費者擁有越高的網站技能，那么在瀏覽旅游網站時會有更積極的情緒，進而會正向影響其沉浸體驗。

本文擬提出以下假設：

H2：消費者的網站技能越高，其沉浸體驗越強

對于在線旅游消費者來說，紛繁復雜的旅游產品及不同類型的旅游電商對其網絡預訂能力是個挑戰，感知挑戰是與消費者的網站技能相隨的另一個重要變量[16，19-20]。在線購物中的感知挑戰是一個中性詞匯，并無好壞之分，適當的正向的挑戰會直接影響消費者的購物體驗，積極適當的挑戰會激起消費者的愉悅感，促使消費者有著沉浸體驗[41]。

本文擬提出以下假設：

H3：消費者的感知挑戰正向影響其沉浸體驗

感知控制力被定義為個體對于環境和自身動作的操控水平，在一定程度上是消費者參與體驗帶來的滿意度[45]。一方面，旅游消費者可能因缺少時間在旅游網站上進行旅游產品的預訂，進而有特別高的控制要求；另一方面，旅游消費者對網站認知的資源缺乏會使消費者需要感知控制[46]。感知控制力可以減少消費者使用網站時的困難體驗，進一步積極影響消費者的使用心情，消費者的感知控制力與愉悅感直接相關[47]。

本文擬提出以下假設：

H4：感知控制力將正向影響消費者沉浸體驗的產生

遠程呈現是消費者在某個環境下遠程感受到的體驗，可以是遠距離的虛擬環境，也可以是真實的場景[22]。在旅游購物中，遠程呈現是消費者在媒介輔助下對某種環境的感知[47]。良好的遠程呈現可使用戶感覺到美妙的虛擬環境，良好的遠程呈現常由漂亮的網站界面設計及訂單填寫的方便性組成。

本文擬提出以下假設：

H5：良好的遠程呈現將正向影響消費者的沉浸體驗產生

技術接受模型（technology acceptance model，TAM）被廣泛地用來解釋用戶對一項新技術的接受程度，旅游網站對于消費者來說是一種新技術的應用成果，可用技術接受模型來檢驗消費者對旅游網站的接受程度。感知易用性、有用性是技術接受模型中的兩個重要變量。本研究中，感知易用性指消費者使用旅游網站時感知到的容易程度；感知有用性指消費者感知到的預訂旅游產品提高其購物效率程度。根據TAM理論，感知易用性影響感知有用性，并由兩者共同決定用戶使用旅游網站的態度[48]。對新技術的態度會影響新技術的使用，影響態度的變量無疑包括對于技術的“感知有用性”；同時，感知有用性可讓消費者預訂到自己心儀的旅游產品，從而帶來愉悅感。

本文擬提出以下假設：

H6：感知易用性對感知有用性有顯著的正向 影響

H7：感知有用性對旅游消費者的沉浸體驗具有顯著的正向影響

在沉浸理論的相關實證研究中，重點研究的是沉浸體驗可能導致的具體行為[3-4，49]。為顧客創造沉浸體驗可延長消費者在購物網站上的停留時間[20，50]，可以吸引消費者，并對消費者的態度和后續行為產生顯著的影響[9，51]。

本文擬提出以下假設：

H8：消費者沉浸體驗對再預訂意愿具有顯著的正向影響

信任是一種抽象關系，是委托方（即信任方）愿意承受可能會被受托方（被信任方）的行為傷害的后果，并且不考慮是否能監督或者控制受托方，原因是委托方相信受托方能夠執行對其有特定或者重要意義的行為。這一定義不僅適用于組織間的信任，還適用于人與組織間的信任[22]。有研究表明，沉浸體驗的重要結果變量包括信任和再購買意 愿[7-8]。本研究中的信任指消費者愿意承受預訂在線旅游產品帶來的風險。在線信任的建立跟消費者在實體店消費一樣，是一個不斷交互和感知的 過程[22]。

本文擬提出以下假設：

H9：消費者信任在其沉浸體驗和再預訂意愿間起中介作用

2.2研究框架

根據上述論證，本文的研究框架如圖1所示。

3研究方法

3.1變量測量

為確保測量工具的信度及效度，本研究盡量采用現有文獻中呈現過的相關量表，再根據研究目的適當加以修改。所有的量表經過研究者翻譯再回譯，再邀請管理學及市場營銷學的博士研究生對譯文進行審讀和修正，并對量表進行第二輪的英漢互譯，避免了語義差異對問卷質量造成的影響。此后，邀請了2位管理學專業教授和3位博士生針對問卷題項進行了深入訪談，刪除了調整問卷中部分易產生歧義、翻譯生硬和語意不清晰的題項。問卷預測試工作在四川省某高校進行，發放調查問卷110份，回收有效問卷97份，對預測問卷進行了因子分析和信度分析，結果顯示，所有變量的Cronbach’s α值均大于0.7，表明問卷的信度通過了檢驗。

3.2數據收集和研究樣本

本研究收集數據的形式采用問卷調研，是因為這項研究所需要的數據是個人感知的，消費者的個人感知反映了其對于在線消費體驗的態度。本研究根據之前的研究使用了網絡問卷進行數據采 集[12]。2014年10—11月，研究者通過問卷星網站收集數據，為了防止受訪者重復填寫問卷，對訪問IP和答題時間進行了限制，共回收問卷398份，對這些問卷進行篩選，刪除了其中最近一年網上預訂旅游產品經驗為0的樣本，剩下有效問卷340份；樣本覆蓋了廣東、四川、吉林、遼寧等全國大部分省市，其中，11份問卷來自倫敦、貝爾法斯特等海外城市。樣本中，男性165名，占48.5%；年齡在18～30歲的228人，占67.1%；網上預訂旅游產品頻率每年2～3次的有178人，占52.3%；網購經驗3年以上的達到245人，占被試人數的72%，其中，網購經驗6年以上的有105人。

4數據分析

4.1測量模型分析

（1）信度分析

對340份有效樣本進行信度檢驗，主要采用Cronbach’s α系數和組合信度（CR），結果如表1所示，所有變量的Cronbach’s α系數在0.853～0.921之間，均大于0.700的標準，表明測量量表具有很好的內部一致性。同時，所有變量的組合信度在0.897～0.945之間，遠大于0.600，表明量表的組合信度通過檢驗。進而說明，本研究設計的量表能夠對所有的潛變量進行可靠的測量。

（2）效度分析

從收斂效度和區別效度兩個方面檢驗測量模型的效度。由表1可知，所有變量的平均變異數抽取量（AVE）均大于0.500，表明收斂效度通過檢驗。另外，采用驗證性因子分析檢驗變量之間的區別效度，使用AMOS21.0對關鍵變量進行驗證性因素分析（Confirmatory factor analyses，CFA），在單因子模型、三因子模型、四因子模型、十因子模型間進行對比。結果如表2所示，十因子模型的χ2/df 為2.233，小于3，CFI 為0.918，TLI為0.910，均大于0.900的標準，且RMSEA小于0.080，對實際數據的擬合度比較好，說明本研究的10個潛變量之間具有良好的區別效度。

4.2變量的描述性統計分析

表3總結了變量的平均值、標準差及相關系數。由表3可知，沉浸體驗與交互速度（r =0.51， p

4.3假設驗證

本研究主要采用層次回歸 的方法來進行假設驗證。

（1）主效應：假設1、2、3、4、5、7分別提出了網站的交互速度、消費者的網站技能、感知挑戰、感知控制以及旅游網站的遠程呈現和有用性對消費者的沉浸體驗具有顯著的正向影響。為了驗證這6個假設，首先將消費者沉浸體驗設為因變量，再加入控制變量（性別、年齡、預訂頻率、網購經驗），最后分別將6個前置變量（即網站的交互速度，消費者的網站技能、感知挑戰、感知控制，旅游網站的遠程呈現、有用性）放入回歸方程。由表4可知，網站的交互速度（M2，β=0.51，p<0.001）、消費者的網站技能（M3，β=0.48，p<0.001）、感知挑戰（M4，β=0.41，p<0.001）、感知控制（M5，β=0.52，p<0.001）以及旅游網站的遠程呈現（M6，β=0.64，p<0.001）和有用性（M7，β=0.56，p<0.01）都對消費者的沉浸體驗有著顯著的正向影響。假設1、2、3、4、5、7得到了數據的支持。

假設6提出網站的易用性會正向影響其有用性，同理，仍采用層次回歸分析加以驗證，結果如表5所示，該假設也得到了數據的支持（M9，β=0.76，p<0.01）。

（2）信任的中介效應檢驗

為進一步解釋信任在消費者沉浸體驗和再預訂意向間的中介作用，筆者根據Baron 和Kenny的建議，運用層次回歸進行驗證[52]。

由表5所示，消費者的沉浸體驗（M13，β=0.56，p<0.01）對再預訂意愿有顯著的正向影響，假設8得到驗證。如果一個自變量滿足以下條件，就說它起到了中介變量的作用：（1）自變量的變化能夠顯著地解釋中介變量的變化，即沉浸體驗的變化能夠顯著地解釋消費者信任的變化（M11，β=0.60，p<0.001）；（2）中介變量的變化能顯著地解釋因變量的變化，即信任的變化能顯著地解釋旅游消費者再預訂意愿的變化（M14，β=0.65，p<0.01）；（3）當控制以上兩個途徑時，自變量與因變量之間在之前所表現出的顯著作用減小了，或者不再存在了[53]。由表5的M15可以看出，加入了中介變量消費者信任后，沉浸體驗對消費者再預訂意愿的回歸系數變小（M15，β=0.26，p<0.01），即由M13中的0.56變成了M15中的0.26。但是，在加入了信任這個變量之后，模型的擬合優度卻變高（M13， R2=0.33，M15，R2=0.48，ΔR2=0.15）。由此，可以得出：消費者信任在沉浸體驗與再預訂意愿之間起著部分中介作用，假設9得到了驗證。

5研究結論與啟示

5.1研究結論

以沉浸理論和技術接受模型為基礎，從顧客沉浸體驗視角建立了旅游消費者在線體驗對再預訂意愿的作用機制，闡釋了消費者信任所起到的中介作用。研究結果表明，網站的易用性正向影響在線旅游消費者對網站有用性的認知；網站的交互速度、遠程呈現，消費者的網站技能、感知挑戰、感知控制、感知有用性對消費者的沉浸體驗具有顯著的正向影響；消費者的沉浸體驗正向影響消費者的再預訂意愿，消費者對旅游電商的信任在沉浸體驗和再預訂意愿間起部分中介作用。

5.2研究結果討論

沉浸理論能夠幫助我們很好地理解旅游消費者的再預訂意愿，對影響旅游消費者沉浸體驗的因素研究結果表明：

（1）網站的交互速度、遠程呈現以及有用性都對消費者的沉浸體驗具有顯著的正向影響，這與Hoffman和Novak[20]以及Rose等人[9]的研究結論一致。本研究發現，相較于旅游者的自身因素，旅游消費者的沉浸體驗更多地受到了網站的交互速度、遠程呈現及有用性的影響。其中，旅游網站的交互速度對消費者的沉浸體驗影響較大，表明快速的頁面切換及加載速度可以使得旅游消費者擁有更加完美的沉浸體驗，電商管理者應重視這一研究結果，在產品信息陳列完整的同時保證網站較快的交互速度等。旅游電商的遠程呈現對消費者的沉浸體驗影響最大，其說明旅游網站的設計精美、富有畫面感能給消費者帶來良好的體驗，從一個側面反映了消費者的審美訴求，該結論印證了Kim等的研究[27]，消費者瀏覽旅游網站不僅為了預訂產品，也有娛樂功能。該結論為旅游電商的管理者提供了新的管理視角，價格戰僅是吸引顧客的一方面，同時，旅游電商應加強網站的設計，進而滿足目標消費者的審美訴求。此外，旅游網站設計者應考慮網站信息的有用性、定制化等因素，如分類清晰的導航、便捷的關鍵字搜索工具以及在不同頁面之間可以快速切換，這些都能顯著地提高在線旅游消費者的沉浸體驗，從而促進其再次預訂。

（2）此外，適當的感知挑戰與正向的感知控制也是影響消費者沉浸體驗的重要因素。旅游電商將眾多旅游產品同時呈現在消費者眼前，本是為了給消費者更多的選擇，但是受認知能力的制約，人們的信息處理能力有限，過多的選擇可能會導致消費者出現選擇過載的問題[54]，進而可能影響到消費者感知控制力和加大感知挑戰，隨后可能影響到消費者的沉浸體驗。

（3）顧客信任在沉浸體驗和再次預訂意向間起中介作用，這一結論對在線旅游消費者在不同的電商刺激下的心理狀態進行了更全面的刻畫，詮釋了顧客沉浸體驗對顧客在線行為的作用機理。一方面，該結論與Pappas等[25]關于信任能夠促進消費者再次預訂意愿的研究結論一致；另一方面，本研究通過對信任中介作用的檢驗結果表明，在線旅游消費者的信任可以通過在線旅游電商創造沉浸體驗的良好前置條件，如網站的交互速度、遠程呈現及有用性來獲得。該研究結論的啟示是，即使旅游電商使消費者獲得了沉浸體驗也不一定會確保其再次預訂產品，建立消費者的信任才可以留住顧客；換言之，旅游電商需要關注旅游網站交互速度、遠程呈現、有用性，這些都能為獲得消費者信任創造條件。具體而言，加強網站功能性及美觀性建設、關注自身產品質量、加強客戶關系管理以及在消費者進行在線預訂時提供良好的人機支持，比如及時的客戶服務等。

5.3研究局限與展望

本研究僅從沉浸理論的視角梳理了影響旅游消費者在線體驗的前置變量，并檢驗了信任在消費者沉浸體驗和再預訂意愿間的中介作用，研究結果可為后續研究者提供新的研究視角，但仍存在一定的局限。首先，67.1%的被試者年齡在18～30歲之間，盡管年輕群體一直是在線旅游消費的主力軍，但根據中國互聯網信息中心對2015年互聯網發展的統計報告顯示，40～55歲的網民增長速度很快，是未來在線旅游中有待關注的群體。其次，本研究根據Csikszentmihalyi和LeFevre [18]以及Hoffman和Novak [19]的觀點將沉浸體驗作為單維度概念處理，但Rose等人認為沉浸體驗的概念內涵比較寬泛，應將其看作多維度的概念，如內在享受、注意力集中等，可從認知和感知兩個階段加以分別考慮[9]。未來研究方向可考慮不同的前置變量如何影響沉浸體驗的不同階段。再次，本研究未考慮不同個性以及其他因素的調節作用，以顧客的朋友圈推薦為例，如果消費者身邊的朋友都固定在某一旅游電商進行預訂產品，并在其朋友圈進行了分享，這勢必會影響消費者的再次預訂意愿，這些調節因素的影響還有待于進一步研究。

參考文獻（References）

[1]Teng C I， Huang L S， Jeng S P， et al. Who may be loyal？ Personality， flow experience and customer e-loyalty [J]. International Journal of Electronic Customer Relationship Management， 2012， 6（1）： 20-47.

[2]Kim Y G， Li G. Customer satisfaction with and loyalty towards online travel products： A transaction cost economics perspective [J]. Tourism Economics， 2009， 15（4）： 825-846.

[3]Hsu C L， Lu H P. Why do people play on-line games？ An extended TAM with social influences and flow experience [J]. Information Management， 2004， 41（7）： 853-868.

[4]Lee S M， Chen L. The impact of flow on online consumer behavior [J]. Journal of Computer Information Systems， 2010， 50（4）： 1-10.

[5]Khalifa M， Liu V. Online consumer retention： Contingent effects of online shopping habit and online shopping experience [J]. European Journal of Information Systems， 2007， 16（6）： 780-792.

[6]Chiu C M， Fang Y H， Cheng H L， et al. On online repurchase intentions： Antecedents and the moderating role of switching cost [J]. Human Systems Management， 2013， 32（4）： 283-296.

[7]Ling K C， Chai L T， Piew T H. The effects of shopping orientations’ online trust and prior online purchase experience toward customers’ online purchase intention [J]. International Business Research， 2010， 3（3）： 63 -76.

[8]Bart Y， Shankar V， Sultan F， et al. Are the drivers and role of online trust the same for all web sites and consumers？ A large-scale exploratory empirical study [J]. Journal of Marketing， 2005， 69（4）： 133-152.

[9]Rose S， Clark M， Samouel P， et al. Online customer experience in e-retailing： An empirical model of antecedents and outcomes [J]. Journal of Retailing， 2012， 88（2）： 308-322.

[10]Parsa H G， Cobanoglu C. Building a model of commitment for generation Y： An empirical study on e-travel retailers [J]. Tourism Management， 2011， 32（4）： 833-843.

[11]Huang Y C， Backman S J， Backman K F. The impacts of virtual experiences on people’s travel intentions [J]. Information and Communication Technologies in Tourism， 2010， 1（1）：555-566.

[12]Gao L， Bai X. Online consumer behaviour and its relationship to website atmospheric induced flow： Insights into online travel agencies in China [J]. Journal of Retailing and Consumer Services， 2014， 21（4）： 653-665.

[13]Kamaladevi B. Customer experience management in retailing [J]. Business Intelligence Journal， 2010， 3（1）： 37-54.

[14]Puccinelli N M， Goodstein R C， Grewal D， et al. Customer experience management in retailing： Understanding the buying process [J]. Journal of Retailing， 2009， 85（1）： 15-30.

[15]Verhoef P C， Lemon K N， Parasuraman A， et al. Customer experience creation： Determinants， dynamics and management strategies [J]. Journal of Retailing， 2009， 85（1）： 31-41.

[16]Csikszentmihalyi M. Play and intrinsic rewards [J]. Journal of Humanistic Psychology， 1975， 15（3）： 41-63.

[17]Csikszentmihalyi M. Finding Flow： The Psychology of Engagement with Everyday Life [M]. New York： Basic Books， 1997：22.

[18]Csikszentmihalyi M， LeFevre J. Optimal experience in work and leisure [J]. Journal of Personality and Social Psychology， 1989， 56（5）： 815-822.

[19]Hoffman D L， Novak T P. Marketing in hypermedia computer-mediated environments： Conceptual foundations [J]. The Journal of Marketing， 1996， 60（3）： 50-68.

[20]Hoffman D L， Novak T P. Flow online： Lessons learned and future prospects [J]. Journal of Interactive Marketing， 2009， 23（1）： 23-34.

[21]Novak T P， Hoffman D L， Yung Y F. Measuring the customer experience in online environments： A structural modeling approach [J]. Marketing Science， 2000， 19（1）： 22-42.

[22]Meyer C， Schwager A. Understanding customer experience [J]. Harvard Business Review， 2007， 85（2）： 117-126.

[23]Gentile C， Spiller N， Noci G. How to sustain the customer experience： An overview of experience components that co-create value with the customer [J]. European Management Journal， 2007， 25（5）： 395-410.

[24]Lemke F， Clark M， Wilson H. Customer experience quality： An exploration in business and consumer contexts using repertory grid technique [J]. Journal of the Academy of Marketing Science， 2011， 39（6）： 846-869.

[25]Pappas I O， Pateli A G， Giannakos M N， et al. Moderating effects of online shopping experience on customer satisfaction and repurchase intentions[J]. International Journal of Retail Distribution Management， 2014， 42（3）： 187-204.

[26]Mollen A， Wilson H. Engagement， telepresence and interactivity in online consumer experience： Reconciling scholastic and managerial perspectives [J]. Journal of Business Research， 2010， 63（9）： 919-925.

[27]Kim T G， Lee J H， Law R. An empirical examination of the acceptance behaviour of hotel front office systems： An extended technology acceptance model [J]. Tourism Management， 2008， 29（3）： 500-513.

[28]Ha H Y， Janda S， Muthaly S K. A new understanding of satisfaction model in e-re-purchase situation [J]. European Journal of Marketing， 2010， 44（7/8）： 997-1016.

[29]Li Aimei， Li Xiaoping， Gao Jieyi， et al. The negative effect of pursuing positive emotion and its psychological mechanism [J] Advances in Psychological Science， 2015， 23（6）： 979-989. [李愛梅， 李曉萍， 高結怡， 等. 追求積極情緒可能導致消極后果及其機制探討[J]. 心理科學進展， 2015， 23（6）： 979-989.]

[30]Wei Shoubo， Cheng Yan. Exploring the factors affecting users' trust in mobile payment [J]. Systems Engineering 2010， 28（11）： 9-15. [魏守波， 程巖. 移動支付中用戶信任的影響要素[J]. 系統工程， 2010， 28 （11）： 9-15.]

[31]Hong Hong， Xu Di， Empirical study on continuance using intention of mobile social apps： Integrating network externalities and herd behavior theory [J]. Economic Management， 2015， 37（5）：40-50. [洪紅， 徐迪. 移動社交應用的持續使用意愿的影響因素——探討網絡外部性和羊群作用的共同行為[J]. 經濟管理， 2015， 37（5）： 40-50.]

[32]Zhang Song， Ding Yiqiong， Zheng Daqing. Research on users ideal loyalty of social networking services： Based on flow theory and commitment-trust theory [J]. Journal of Intelligence， 2013， 32（8）：197-203.[張嵩，丁怡瓊， 鄭大慶. 社會化網絡服務用戶理想忠誠研究——基于沉浸理論和信任承諾理論[J]. 情報雜志， 2013， 32（8）： 197-203.]

[33]Chen Jie， Cong Fang， Kang Feng. Influential factor analysis of consumers’ online purchase behavior： A flow experience approach [J]. Nankai Business Review， 2009， 12（2）：133-140. [陳潔， 叢芳， 康楓. 基于心流體驗視角的在線消費者購買行為影響因素研究[J]. 南開管理評論， 2009， 12（2）： 133-140.]

[34]Li Man， Ma Qinhai， Zhao Xiaoyu. A study on the effects of e-servicescape on online experience and behavior intention [J]. Journal of Management Science， 2014， 27（4）： 86-96. [李慢， 馬欽海， 趙曉煜. 網絡服務場景對在線體驗及行為意向的作用研究[J]. 管理科學， 2014， 27（4）： 86-96.]

[35]Geoffrey Gdobey. Leisure in Your Life： An Exploration [M]. Kang Zheng， trans. Kunming： Yunnan Peoples Press， 2000：21. [杰弗瑞.戈比. 你生命中的休閑[M]. 康箏， 譯. 昆明： 云南人民出版社， 2000：21.]

[36]Xie Yanjun， Peng Dan. Tourism， tourist experience and signs： A review of related studies [J]. Tourism Science， 2005， 19（4）： 109-113. [謝彥君， 彭丹. 旅游、旅游體驗和符號——對相關研究的一個評述[J]. 旅游科學， 2005， 19（4）： 109-113. ]

[37]Li Xinjian， Study on tourism experience： Progress and pondering [J]. Tourism Tribune， 2008， 23（6）： 90-95. [厲新建. 旅游體驗研究： 進展與思考[J]. 旅游學刊， 2008， 23（6）： 90-95.]

[38]Wu Maoying， Pearce L P. Positive psychology and its applications in tourism studies [J]. Tourism Tribune， 2014， 29（1）： 39-46. [吳茂英， Philip L Pearce. 積極心理學在旅游學研究中的應用[J]. 旅游學刊， 2014， 29（1）： 39-46.]

[39]Zhang Ye. Leisure and other related concepts in a Chinese cultural context [J]. Tourism Tribune， 2013， 28（9）： 109-113. [張野. 中國文化語境下的休閑及相關概念的考察[J]. 旅游學刊， 2013， 28（9）： 109-113.]

[40]Borrie W T. Measuring the Multiple， Deep， and Unfolding Aspects of the Wilderness Experience Using the Experience Sampling Method [D]. Virginia： Virginia Polytechnic Institute and State University， 1995.

[41]Koufaris M. Applying the technology acceptance model and flow theory to online consumer behavior [J]. Information Systems Research， 2002， 13（2）： 205-223.

[42]Finneran C M， Zhang P. A person-artefact-task （PAT） model of flow antecedents in computer-mediated environments [J]. International Journal of Human-Computer Studies， 2003， 59（4）： 475-496.

[43]Marchionini G. Information Seeking in Electronic Environments [M]. Cambridge： Cambridge University Press， 1997：76.

[44]Compeau D R， Higgins C A. Application of social cognitive theory to training for computer skills [J]. Information Systems Research， 1995， 6（2）： 118-143.

[45]Wang Tao， Wang Haijun. Would customer participation certainly cause customer satisfaction？ The effects of customer self-regulatory state and consistency of participation methods on satisfaction [J]. Nankai Business Review， 2008， 11 （3）： 4-11. [汪濤， 望海軍. 顧客參與一定會導致顧客滿意嗎？——顧客自律傾向及參與方式的一致性對滿意度的影響[J]. 南開管理評論， 2008， 11 （3）： 4-11.]

[46]Shim S， Eastlick M A， Lotz S L， et al. An online repurchase intentions model： The role of intention to search： Best Overall Paper Award—The Sixth Triennial AMS/ACRA Retailing Conference， Decision made by a panel of Journal of Retailing editorial board members [J]. Journal of Retailing， 2001， 77（3）： 397-416.

[47]Steuer J. Defining virtual reality： Dimensions determining telepresence [J]. Journal of Communication， 1992， 42（4）： 73-93.

[48]Davis F D. Perceived usefulness， perceived ease of use， and user acceptance of information technology [J]. MIS Quarterly， 1989： 319-340.

[49]O'Cass A， Carlson J. Examining the effects of website-induced flow in professional sporting team websites [J]. Internet Research， 2010， 20（2）： 115-134.

[50]Zhao L， Lu Y， Wang B， et al. What makes them happy and curious online？ An empirical study on high school students’ Internet use from a self-determination theory perspective [J]. Computers Education， 2011， 56（2）， 346-356.

[51]Mathwick C， Rigdon E. Play， flow， and the online search experience [J]. Journal of consumer research， 2004， 31（2）： 324-332.

[52]Baron R M， Kenny D A. The moderator-mediator variable distinction in social psychological research： Conceptual， strategic， and statistical considerations [J]. Journal of Personality and Social Psychology， 1986， 51（6）： 1173.

[53]Wen Zhonglin， Hou Jietai， Chang Lei. A comparison of moderator and mediator and their applications [J]. Act Psychologica Sinica， 2005， 37（2）：268-274. [溫忠麟， 侯杰泰， 張雷. 調節效應與中介效應的比較和應用[J]. 心理學報， 2005， 37（2）： 268-274.]

[54]Hu Jiajing， Zhang Meng. Are more options better？ A study of choice overload in tourism [J]. Tourism Tribune， 2014， 29（12）： 14-21. [胡家鏡， 張夢. 選擇越多越好嗎？ 旅游情境中的選擇過載效應研究[J]. 旅游學刊， 2014， 29（12）： 14-21.]