“社交電商”用戶購買意向驅動因素的模型與實證分析

楊世武， 苑心怡

(1.中南財經政法大學 首義校區黨委辦公室，湖北 武漢 430073；2.中南財經政法大學 信息與安全工程學院，湖北 武漢 430073)

2011年至今，中國的電商行業一直在不斷地演變與發展，傳統電商平臺的盈利模式、營銷模式已經無法為企業帶來足夠的預期收益，搜索購物模式逐漸被發現式消費模式所取代，消費者的需求與滿意度逐漸成為各大電商企業關注的中心，“社交電商”應運而生. “社交電商”主要是指通過社交媒體進行電子商務活動，目前發展較為成熟的有“微商”“拼多多”等，消費者對其的喜愛與信賴程度日益提高，用戶數呈井噴式增長. 在這種背景下，本研究基于整合型技術接受與使用模型，從消費者入手，探究影響其購買意向的因素，有助于明確消費者通過“社交電商”購物時所受到的主觀影響因素，幫助相關企業制定更合理的營銷策略，使“社交電商”的健康、穩定發展.

1 理論基礎

1.1 “社交電商”發展現狀研究

“社交電商”是伴隨互聯網的高速發展而產生的，以移動社交網絡為基本載體，核心是滿足消費者的多樣式需求. 在流量紅利逐漸耗盡的后電商時代，消費者越來越傾向于“有口碑、有推薦”的電商產品. 拼多多、小紅書等新興“社交電商”的出現，極大地沖擊了傳統電商行業.

Lee等學者認為，社交媒體的平行崛起是驅動亞洲電子商務驚人增長的重要動力[1]；當前，我國“社交電商”的典型模式包括拼團型、內容型、關鍵意見領袖分銷型與原生小程序四種類型[2]. 劉洋、高茜認為，“社交電商”的發展主要體現在社交應用電商化、電商平臺社交化和社交應用與電商平臺協同發展三方面[3]；賈孝魁認為，“社交電商”主要有黏性大且互動強、用戶細分精確與商業潛力巨大三個特點[4]. 學者們普遍認同“社交電商”將是未來電商行業發展的主要方向之一，但目前仍存在缺乏監管、產品售后沒有保障、盈利方式單一等問題，多數企業也不清楚如何將社交流量健康、科學、有效地引入電子商務環節.

1.2 消費者購買行為研究

消費者的購買行為源于本體的購買意愿. Burnkran在研究中指出，這種購買意愿就是消費者在面對商品時個人的想法與動機[5]；Dodds等人則認為購買意愿實質為消費者可能購買某種商品的主觀概率的大小[6]. 故而通過消費者的主觀購買傾向會對其購買行為產生深刻影響.

影響消費者主觀購買傾向的因素包含多方面. Schierz等指出了配合度、個體機動性以及主觀規范的重要影響[7]；孫永波等認為App廣告植入、品牌App與聯盟App會對消費者感知價值與功能性產生正向影響[8]；Yadav等認為電商社交媒體營銷活動的感知涉及互動性、信息性、口碑性、個性化與趨勢性[9]；Vilnai-Yavetz等在調查用戶在社交網絡服務上共享商業內容的動機時發現，社交網絡用戶可能會認為社交共享的內在主義(如利他主義)比外在動機(如財務動機)對他們更重要[10].

目前在構建消費者購買行為研究模型時，研究人員普遍關注以下兩大方面：一是用戶的感知價值，用戶通常會購買感知價值最大化的商品，Dodds等學者證實了購買意愿與感知價值存在一定正相關關系[6]；二是用戶感知風險，此風險既包括質量不能確定等商品風險，也包括支付安全等流程風險，Brack等學者認為消費者在進行商品購買決策時會受到感知風險的顯著影響[11]. 這兩大著眼點適用于普遍的購買行為研究，但應用于“社交電商”研究時則太過于宏觀. 同時，“社交電商”具有“電子商務”與“社交”的兩大特性. 因此，消費者在網購環境下會受網絡安全、界面設計等因素的影響，并且社交元素(如他人推薦、關注討論等行為)也會對其購買行為產生較大影響. 因此，在構建“社交電商”消費者購買行為研究模型時，需針對這兩大特性明確化、具體化.

1.3 技術接受模型與整合型技術接受模式的本質與發展

技術接受模型(Technology Acceptance Model，TAM)是Davis在1989年提出的，其以理性行為理論為基礎，主要涉及感知有用性、感知易用性、使用態度、行為意向等方面[12]；而在后續的研究中，部分學者認識到了TAM模型針對不同背景的調研對象進行研究時的解釋能力較低，Venkatesh等于2003年在對歷年TAM相關研究總結的基礎上，創造性地提出了“整合型技術接受模式”(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT)，包括績效期望、付出期望、社會影響與促成因素四個核心維度，并將性別、年齡、經驗和自愿性這四個會對核心維度產生顯著影響的調節變量也引入到模型之中[13].

對用戶接受某項技術的程度，UTAUT模型具有良好的解釋能力，現已廣泛運用于社會行為、商業行為等領域. 但由于最初是為解釋信息技術接受度而提出的，所以部分因子變量不適用于其他具體研究場景，需要進行針對性改進. 例如陳堅等在UTAUT模型的基礎上，通過使用意向及使用行為探討乘客接受度，構建了無人駕駛公交乘客接受度模型[14]；吳士健等基于UTAUT模型，構建了一個包含績效期望、努力期望、社會期望、便利條件和感知知識優勢的學術虛擬社區知識共享綜合效應模型[15]等，均取得了較好的解釋效果.

本研究基于TAM與UTAUT的基本理論，針對“社交電商”這一特定背景提出了若干具體假設維度并進行了模型建構與結果分析.

2 模型建立與假設提出

本研究在UTAUT模型的基礎上，結合“社交電商”的特點與實際情況，將各個維度的影響因素細化，提出了8個影響因素——感知有用性、感知易用性、感知風險性、主觀規范、感知配合度、感知可信度、感知優越性和感官印象，彼此之間也會產生影響，并基于此提出了12個假設.

2.1 感知有用性

在對用戶購買行為的研究中發現，只有當某一物品符合用戶的當前需求或潛在需求時，用戶才會愿意瀏覽該種商品，進而增加其購買幾率[16]. 在本調研中將感知有用性定義為用戶對“社交電商”相關產品所感知到的有用性，并提出：

H1：用戶對于“社交電商”商品的感知有用性對其感知可信度產生正向影響.

2.2 感知易用性

感知易用性被定義為個體認為使用某一特定信息系統技術時的容易程度，用戶在使用或準備使用某一信息系統技術時所感知到的容易使用性越強，用戶的付出期望值就越弱，進而會表現出較為正面的使用意愿[17]. 在本調研中將感知易用性定義為用戶在使用“社交電商”購物時所感知到的易用性. 在技術接受模型中可以看到，感知易用性對感知有用性的影響已通過相關的研究得以證實. 鑒于此，本研究提出：

H2：用戶對于“社交電商”商品的感知易用性對其感知配合度產生正向影響.

2.3 感知風險性

在網絡服務領域，平臺與系統的安全性常常與用戶的隱私安全息息相關，這也是用戶在使用某一功能時非常注重的方面[18]. 研究表明，具有較低感知風險性的系統更加能夠激發用戶的使用意愿. 在調研中將感知風險性定義為用戶對于“社交電商”媒介泄露隱私、支付安全等方面的顧慮，并提出：

H3：用戶對于“社交電商”商品的感知風險性對其感知可信度產生負向影響.

H4：用戶對于“社交電商”商品的感知風險性對其感知有用性產生負向影響.

2.4 主觀規范

主觀規范指的是個體在做出某一行動或意愿時，受到與其具有交往關系的人們意見的影響程度[19]. “社交電商”是基于社交平臺所開展的商業活動，社交平臺中有大量用戶會發表個人購物經驗，因此其他用戶會較大程度地受到主觀規范的影響. 在本調研中將主觀規范定義為用戶在通過“社交電商”購物時，受到的來自社交圈對于商品意見的影響程度. 同時，若用戶的社交圈中對于某一商品有較多推薦或好評，那么用戶對該商品的感知可信度也會大大提升. 鑒于此，本研究提出：

H5：主觀規范對于用戶使用“社交電商”時的感知可信度產生正面影響.

H6：主觀規范對于用戶使用“社交電商”時的感知有用性產生正面影響.

2.5 感知配合度

配合度是指新的技術或商品與用戶之前使用經驗或其在使用時所形成的價值觀等方面的匹配程度[20]. 在本調研中將感知配合度定義為用戶對于使用“社交電商”時所感知到的與自己生活、經驗以及價值觀的契合程度. 同時，如果用戶使用某項技術較為順利，用戶會更加容易感知到該項技術的有用性、易用性. 鑒于此，本研究提出：

H7：用戶對于“社交電商”商品的感知配合度對其感知易用性產生正向影響.

H8：用戶對于“社交電商”商品的感知配合度對其感知有用性產生正向影響.

H9：用戶對于“社交電商”商品的感知配合度對其感知風險性產生負向影響.

2.6 感知可信度

可信度是指對人或事物可以依賴的程度，是根據經驗對一個事物或一件事情為真的相信程度. 信度高意味著在同樣或類似的條件下重復操作，仍然可以得到該測量結果. 因此，在本研究中，可信度被定義為用戶在“社交電商”的平臺下，對于商家多推薦的商品所感知到的可信任程度. 在對“社交電商”驅動用戶購買的因素進行研究的過程中，發現人們認為知名品牌的旗艦店更加具有可信度，其產品性價比更高. 這些商家的優惠活動相較其他品牌更能激起用戶的購買欲望. 并且用戶對品牌的信任程度也會受主觀規范的影響. 鑒于此，本研究提出：

H10：用戶對于“社交電商”商品的感知可信度對其感知有用性產生正向影響.

2.7 感知優越性

優越感是一種自我意識，自我良好意識. “社交電商”一大特點就是用戶可以分享使用心得，這在某種程度上也提供了用戶展示擁有商品的平臺. 在本研究中，將感知優越性定義為在一個集體中，個體在購買了在這個集體中所廣泛認知，但卻有大多數人不能負擔得起的產品后，所感知到的優越感，個體通常會高估該類商品的有用性并以此來說服自己與他人. 鑒于此，本研究提出：

H11：用戶對于“社交電商”商品的感知優越性對其感知有用性產生正向影響.

2.8 感觀印象

印象是指個體(認知主體)頭腦中有關認知客體的形象； “感觀”則強調這種認知是通過視覺、聽覺等形成的[21]. 在本研究中，感觀印象被定義為“社交電商”平臺下，商品通過增加出現頻率等方式刺激用戶，從而使用戶形成的對于某一商品的感觀印象. 用戶對于某種商品或商家產生一定的感觀印象后，會有意地加深了解并傾向于認為該商品或商家符合自己的需求，進而提升其購買意愿. 鑒于此，本研究提出：

H12：用戶對于“社交電商”商品的感觀印象對其感知有用性產生正向影響.

3 數據來源與實證分析

3.1 整體情況

本研究針對提出的假設內容設計了調查問卷. 問卷題頭處介紹了何為“社交電商”，并列舉了幾大常見的“社交電商”商家幫助調查對象理解；相關題項的測量采用了李克特5點尺度，1表示完全不認同(完全不符合)，5表示完全認同(完全符合)；問卷題項主要分為人口統計學特征題項(如年齡、性別、職業等)與模型測量題項兩大部分. 為充分考慮UTAUT模型中四個調節變量的影響，本研究選取了不同年齡、不同性別、不同“社交電商”使用程度的群體進行問卷發放，并做了相應情況記錄.

本調查問卷在正式發放前選取50人做了預測試，根據測試結果，簡化了問卷邏輯，并調整了部分不嚴謹的表述，以避免可能存在的語義理解偏差問題. 為保證調查結果的客觀與有效性，本調查問卷于2019年3月主要通過網絡途徑在老師同學、親朋好友之間發放，2019年5月截止. 共回收到問卷364份，剔除填寫時間過短及存在空項、漏項的問卷7份，保留有效問卷357份，有效答卷率為98.07%.

表1KMO與Bartlett檢驗結果

檢驗值類別數值KMO值0.860Bartlett球形檢驗近似卡方2276.638df210.000Sig0.000

3.2 數據處理與分析

本文首先通過因子分析對量表進行提取刪除處理，然后進行Pearson相關性檢驗驗證假設是否成立.

數據樣本KMO值為0.860(超過0.50)，Bartlett球形檢驗中顯著性為0.000，故問卷有效，且適合進行因子分析.

在因子分析過程中，主要采用主成分分析法，刪除了因子載荷小于0.5的題項(A4與C3)，保留了特征值大于1與累計方差貢獻率明顯的題項，最終形成量表(如表2).

表2 題項量表

分析中主要采用皮爾遜相關系數(Pearson correlation coefficient)來度量變量之間的相關程度. 設皮爾遜相關系數為P，P>0，代表兩變量正相關，P<0代表兩變量負相關. 具體而言，當|P|≥0.8時，認為兩變量極強相關；當|P|∈[0.6，0.8)時，認為兩變量強相關；當|P|∈[0.4，0.6)，認為兩變量中等程度相關；當|P|∈[0.2，0.4)時，認為兩變量弱相關；當|P|<0.2時，認為兩變量極弱相關或無相關. 另外，P值后面帶有表示兩變量在0.05(雙尾)水平上顯著相關，帶有表示兩變量在0.01(雙尾)水平上顯著相關.

3.2.1 感知有用性與感知可信度

表3 感知有用性與感知可信度相關性

分析表3中數據可以得出兩組變量的皮爾遜相關性均為正數，且大多在(0.3，0.5)內，即變量之間存在中等偏弱的正相關，故H1與H10成立.

3.2.2 感知易用性與感知配合度

表4 感知易用性與感知配合度相關性

分析表4中數據可以得出，兩組變量的皮爾遜相關性均為正數，且大多在(0.3，0.5)內，故變量之間存在正相關，相關程度中等偏弱，故H2成立.

3.2.3 感知風險性與感知可信度、感知有用性

表5 感知風險性與感知可信度、感知有用性相關性

分析表5中數據可得，感知風險性與感知可信度的相關變量皮爾遜值大多為負數，即存在負相關，故H3成立；感知風險性與感知有用性的相關變量皮爾遜相關性大多為正數，即存在較弱的正相關，故H4不成立.

3.2.4 主觀規范與感知可信度、感知有用性

表6 主觀規范與感知可信度、感知有用性相關性

分析表6中數據可得，主觀規范與感知可信度的相關變量皮爾遜相關性均為正數，且在(0.1，0.3)范圍內，即存在較弱的正相關性，故H5成立；主觀規范與感知有用性的相關變量皮爾遜相關性大多為正數，且在(0.1，0.3)范圍內，即存在較弱的正相關性，故H6成立.

3.2.5 感知配合度與感知易用性、感知有用性、感知風險性

表7 感知配合度與感知易用性、感知有用性、感知風險性相關性

分析表7中數據可得，感知配合度與感知易用性的相關變量皮爾遜相關性均為正數，且大多在(0.3，0.4)范圍內，即存在中等偏弱的正相關性，故H7成立；感知配合度與感知有用性的相關變量皮爾遜相關性均為正數，且大多在(0.2，0.5)范圍內，即存在中等程度的正相關性，故H8成立；感知配合度與感知風險性的相關變量皮爾遜相關性正負不定，且數值均接近于0，故H9不成立.

3.2.6 感知優越性與感知有用性

表8 感知優越性與感知有用性相關性

分析表8中數據可得，感知優越性與感知有用性的相關變量皮爾遜相關性均為正數，且大多在(0.2，0.5)范圍內，即存在中等程度的正相關性，故H11成立.

3.2.7 感官印象與感知有用性

表9 感官印象與感知有用性相關性

分析表9中數據可得，感官印象與感知有用性的相關變量皮爾遜相關性均為正數，且大多在(0.2，0.4)范圍內，即存在中等偏弱的正相關性，故H12成立.

綜上，H1、H2、H3、H5、H6、H7、H8、H10、H11與H12成立，H4與H9不成立.

感知風險性與感知有用性相關變量的皮爾遜相關性多為正數，代表兩變量正相關，說明當用戶感知到的風險增大時，對商品的感知有用性會不減反增，所以有時盡管“社交電商”中銷售商品的風險性增加，消費者卻傾向于更加認同其價值；感知配合度與感知風險性相關變量的皮爾遜相關性有正有負，無法判定其是否存在線性關系，故不能說明感知配合度對感知風險性產生負向影響，有些商家利用消費者熟悉的操作模仿其他商家平臺以假亂真，故意隱瞞自身的風險隱患.

4 結論

本研究以TAM與UTAUT理論為基礎，對影響“社交電商”用戶購買欲望的驅動因素進行了假設，通過問卷調研、訪談等形式收集數據，并進行論證，得出如下主要結論.

(1)主觀規范或成為“社交電商”刺激用戶購買行為的強有力因素.

“社交電商”作為備受追捧的新興購物平臺，其最大的特色在于利用人們的社交圈進行商品銷售. 由于前幾年假冒產品的橫行霸道，人們對于商家描述的信任大打折扣(由題項I3實驗結果可得)，這促使傳統電商推出“向已購買用戶提問”等功能，更是促進了“社交電商”的發展與壯大. 現在的人們更加傾向于購買相識之人推薦的產品，或是較為信任的專業人士通過線上測評后推薦的產品(由題項C1、C2實驗結果可得). 由此可印證，主觀規范或成為刺激用戶產生購買欲望的最強動力.

(2)感知配合度與感官印象會增加用戶的購買欲望.

“社交電商”作為新媒體時代的產物，其有關操作是否與用戶主觀經驗相契合(由題項D1、D2實驗結果可得)、宣傳方式是否符合用戶心理預期則顯得十分重要(由題項G1、G2實驗結果可得). 當用戶使用“社交電商”購物流程清晰、明確，用戶購買意向會大幅度增加；若宣傳力度適當，用戶就能獲得感興趣的商品推薦，但若過度宣傳，則會引起用戶反感，極大降低了用戶的購買意向；廣告的篩選、選擇合適的位置與頻率投放廣告等，都是各平臺需考慮的重要因素之一.

(3)感知風險性是阻礙“社交電商”用戶購買行為的主要原因.

目前，從事“社交電商”的商戶往往規模并不大，如微商的主要銷售群體為個人，不具備獨立開發支付系統的能力與資源，所以購買資金的流量、支付的安全性，成為用戶較為關心的問題之一(由題項I2實驗結果可得)；其次，由于大多數微商沒有受到良好的培訓以及正規的管控，用戶仍十分擔心個人隱私的泄漏問題. 網絡上各類盜用用戶信息、個人信息泄露、隱私被曝光、詐騙騷擾電話等等事件發生，讓用戶尤為擔心此類現象(由題項I1實驗結果可得)；同時，以微商為代表的“社交電商”商戶往往不支持退換貨服務，這無形之中為用戶增添了不安全感，會降低其購買欲望(由題項E1實驗結果可得).

(4)用戶并不十分認可“社交電商”商品的可靠性.

當下，“社交電商”平臺的經營發展雖逐漸規范化，但準入門檻低的特點也決定其無法從源頭保證商品的可靠性，這也是當下用戶較為關心的方面所在(由題項E1、E2實驗結果可得). 如何提高“社交電商”商品質量，加強對各商家的管理，充分利用“社交”優勢，將是未來“社交電商”發展的機遇所在.

5 發展與建議

本研究從消費者的角度分析了“社交電商”吸引用戶的幾大途徑與特點，企業可據此合理規劃、開展商務活動；消費者可在“社交電商”環境下據此明確自身消費原因，避免沖動消費；國家相關部門也可利用本研究成果指導有關政策的部署，鼓勵、規范社交網絡電子商務模式的發展，具體而言：

首先，各方應充分重視“社交電商”的安全風險性問題，國家可頒布條例法規以保障“社交電商”的安全性. 這既是當下“社交電商”的瓶頸所在，亦是其巨大的發展機遇. 安全風險性主要包括資金流向與貨品質量兩方面. 本研究顯示，消費者普遍對“社交電商”的資金流向持懷疑態度，這直接導致其購買意愿大大降低，各大“社交電商”企業可轉變投入大量資金研發獨家支付渠道的方式，積極嘗試與網銀、支付寶等較為成熟的支付渠道合作，實現互利共贏；企業也應對平臺上的各類商品進行質量檢測與評論的真實性檢測，及時跟蹤貨源信息，謹防諸如聘用商品推手散布虛假使用體驗以吸引消費者的行為發生.

其次，“社交電商”應充分利用其“社交性”的特點，以主觀規范為抓手，尋求均衡推薦狀態. “社交電商”迅速發展壯大的原因，很大程度得益于其對社交網絡的利用. 前電商時代，用戶的需求在于豐富充足的商品；而后電商時代，用戶的困擾則在于面對琳瑯滿目的商品不知該如何選擇. 社交網絡中的熟人推薦、專業測評等方式則剛好解決此類問題. 因此，各大企業應繼續發揮社交網絡的優勢，注重主觀規范的質量與數量，尋求一個滿足用戶需求又不招致用戶厭煩的合理推薦規模.

最后，針對不同用戶群體推出不同的“社交電商”模式. 人們普遍認為年輕人比老年人更熱愛網購、女性比男性更經常網購，這種認知太過于片面，隨著互聯網的普及，各類群體對于網購的需求均大幅提高. 但值得注意的是，不同群體所偏好的購買方式大相徑庭. 例如，從本研究可以看出，年輕人對于感知風險性的敏感程度要弱于老年人，女性更易受主觀規范影響……因此，提高“社交電商”類型的多樣性，也將會是其發展方向之一.