個性化廣告推薦類型對在線綠色購買決策過程的影響

王建明 奚旖旎 趙青芳

摘要：在數字化經濟時代，通過高效的個性化廣告推薦策略引導在線消費者做出綠色購買決策是加快構建綠色消費體系的重要途徑之一?；谠诰€消費者購買決策過程理論和偏好不一致理論，通過2×2的被試者間因子設計實驗（在線實驗方式）分別發放370份和700份實驗問卷，共收集有效實驗問卷340份和660份。在此基礎上，運用因子分析、單因素方差分析、Logistics回歸分析等方法，驗證了消費者在不同的個性化廣告推薦類型影響下對線上綠色購買兩階段決策過程（包括篩選考慮和支付購買兩個階段）產生的不同影響。研究結果顯示：①個性化廣告推薦類型對在線綠色購買決策過程的篩選考慮階段沒有顯著影響。②個性化廣告推薦類型對在線綠色購買決策過程的支付購買階段有顯著的影響。③在個性化廣告推薦對在線綠色購買決策過程的支付購買路徑上，綠色涉入度有顯著的調節作用。④在個性化廣告推薦類型對在線綠色購買決策過程的支付路徑上，產品屬性具有顯著的調節作用?；谘芯拷Y果的對策建議：①根據消費者購買決策階段不同，線上購物平臺（企業、在線商家等）應當在消費者決策的支付購買階段向目標消費者適度推送根據他人推薦類型的產品。②線上購物平臺應采用大數據手段將自己的目標用戶進行合理細分，著重對高綠色涉入度用戶進行綠色產品的個性化推薦。③要采取產品屬性與推薦類型相匹配的個性化廣告推薦類型方案。

關鍵詞：個性化廣告推薦;產品屬性;綠色涉入度;綠色購買

中圖分類號F713.55文獻標識碼A文章編號1002-2104（2021）03-0108-09DOI：10.12062/cpre.20200606

經濟快速增長導致的全球升溫、資源耗竭、野生動物驟減等問題愈發凸顯，已經對全球的生態環境造成了令人痛惜的破壞。我國作為經濟發展大國，在努力追求經濟效益的同時也不斷倡導并落實保護環境，明確提出到21世紀中葉實現“綠色發展方式和生活方式全面形成”的目標。而作為推動綠色發展的有力助推器——綠色消費就顯得尤為重要。溫志超等[1]指出消費結構和消費習慣的不合理無疑會導致資源枯竭和環境問題惡化。在擴大消費和節約資源矛盾愈演愈烈的情況下，建立并運用有效的營銷策略，引導消費者進行綠色消費成為當下迫切需要完成的任務。身處電子商務平臺和互聯網新媒體迅速崛起的數字化經濟時代背景下，各大電商平臺將一部分購買力牽引到線上平臺[2]。由于缺乏網絡信息規范化管理，消費者被迫面對良莠不齊的廣告信息[3]。電商平臺應當考慮如何引導消費者在選購過程中快速攫取適用信息并制定合理且滿意的購買決策。DeBellis等[4]指出，為了使目標產品的個性化信息推送與消費者的需求和偏好精準匹配，可以通過網絡推薦系統等手段，利用大數據的方法收集消費者的購物數據（收藏、支付購買等）進行用戶分析，利用這一營銷手段進而可以促使消費者將綠色消費行為更好地付諸實踐。

當前，眾多學者從不同角度印證了在促進消費者進行購買決策的行為中，個性化廣告推薦發揮著重要作用。蔣玉石和王燁娣[5]探究發現對于消費者的購買影響作用程度上，廣告類型的不同對消費者做出決策的影響會產生差異。Eggert和Ulaga[6]指出消費者在購買體驗品時更傾向于購買根據自身推薦的信息類型;相對于搜尋品而言，消費者的購買決策更加容易受到根據他人的廣告推薦類型的影響。張新等[7]發現了個性不同的顧客對于信息偏好類型存在區別，獨立自主的顧客更容易選擇基于個人偏好的廣告推薦類型，而依賴他人的顧客更容易被根據他人偏好的廣告推薦類型所打動。綜上，該研究主要分析數字化經濟時代背景下不同類型的廣告推薦會如何改變消費者的購物選擇，以及如何改變消費者消費態度最終達到刺激其決定進行綠色購買的目的。

1相關研究評述和假設模型

如今國內眾多研究者是從定義以及訴求等方面探討綠色廣告信息。例如，戴鑫等[8]和薛加玉等[9]分別從綠色廣告的定義和訴求進行綜述，王建明等[10]開展了關于理性-感性廣告訴求的研究，陳凱和肖蘭[11]、盛光華等[12]探討了利己型訴求和利他型訴求對消費者購買行為的影響。但是目前的研究很少有結合互聯網消費模式以及大數據信息收集手段進一步探討不同特征的消費者如何更好地接收廣告推薦信息，以及如何制定能夠吸引消費者眼球并且在較短時間內獲取消費者對于產品的充分了解和信任程度。

大部分學者對于消費者行為的研究主要集中在對行為意向或者感知價值以及情感等方面[2，13]，而從消費者的不同決策過程入手展開研究的卻寥寥無幾。該研究選擇將消費者決策過程作為研究視角，并且把消費者的綠色購買決策過程分為篩選考慮階段和支付購買階段分別進行研究，同時還將深入挖掘個性化廣告推薦類型對于消費者在這兩個不同的綠色購買決策階段分別會產生何種影響，期望對廣告推薦-消費者購買行為的研究做出探索。

以往研究中涉及消費者涉入度的內容不勝枚舉，其中絕大多數學者從概念、類別以及應用領域等展開研究[14-15]。然而該研究將此概念運用到個性化廣告推薦類型對消費者購買決策路徑上，并從主觀和客觀兩個層面進行研究，期望擴大綠色涉入度的應用范圍。以往大多數學者以產品的分類為著眼點進行研究，張新等[7]和黃敏學等[16]將產品分為耐用品與快消品或者搜索品與體驗品，研究消費者的購買意向或行為產生受產品類別的影響。該研究將選擇產品屬性作為研究變量，分析產品的經濟價值屬性對消費者綠色購買決策前后兩個階段的影響。

綜上所述，該研究將分別從根據自身的推薦和根據他人的推薦兩個維度研究不同的個性化廣告推薦，及其對消費者的綠色購買決策兩個階段過程（篩選考慮階段、支付購買階段）產生的影響及其表現出的差異。除此之外，研究消費者在面對不同類型的廣告推薦做出在線購買決策過程中，綠色涉入度和產品屬性兩個變量在模型中的調節作用。期望為企業的精準營銷、消費者體驗消費以及網絡平臺綜合管理等方面提供參考。

1.1個性化廣告推薦對綠色購買決策過程的影響

根據偏好不一致理論，消費者在購買的篩選考慮階段（加入購物車階段）會依據自己獲得的信息不斷擴大考慮集，會考慮將符合需求的產品添加到購物車當中。大量研究表明人們在面對多件事情時往往會對與自己密切相關的事情傾注更多的關注和努力，也愿意付出更多的時間，不僅如此，還愿意對與自身利益息息相關的信息更加信任[17]。此外，消費者能夠對其他人做出的決策努力給予積極反饋，具體而言，如果推薦系統向消費者呈現的內容為其他購買者行為則該推薦信息能夠被消費者普遍接受[18-19];另外，valette-florence等[20]指出在網絡購買交易過程當中，信任是奠定交易順利完成的基石，消費者的信任與其預期購買意向呈正相關。其次消費者在支付購買階段，由于在篩選考慮階段建立的考慮集范圍過于龐大，從而面臨抉擇難題，這會使得消費者獲得不良的消費體驗并且也不利于后續的購物消費。鄭小蘭和彭杰[21]研究證明，若相關信息的推薦者為好友則消費者更加愿意購買該產品，人們普遍認為和自己在某些方面趣味相投的人可能會在其他方面也會有相似的眼光和挑選、購買習慣，所以具有喜好相近的消費者互相推薦相關產品更容易獲得信賴以及擁有更好的消費體驗。故提出如下假設。

H1：在基于自身和基于他人的個性化綠色廣告推薦比較中，根據后者的推薦對消費者考慮綠色產品產生更大的正向影響。

H2：在基于自身和基于他人的個性化綠色廣告推薦比較中，根據后者的推薦對使消費者產生信任有更大的正向影響。

H3：在基于自身和基于他人的個性化綠色廣告推薦比較中，根據后者的推薦對消費者購買綠色產品產生更大的正向影響。

H4：在基于自身和基于他人的個性化綠色廣告推薦比較中，根據后者的推薦對使消費者產生決策滿意有更大的正向影響。

1.2綠色涉入度在個性化廣告推薦對消費者購買決策路徑上的調節作用

綠色涉入度，顧名思義就是消費者關心和關注相關綠色產品或綠色信息的程度。許多學者將綠色涉入度分為高涉入度和低涉入度，并進行了大量的研究，結果表明，影響個體對于消費的預期決策很大程度上取決于消費者對于相關綠色廣告的了解程度，這造成的最為直接的結果是消費者在購買使用產品或者享受服務時的體驗將會與企業想要達到的目的產生差異。李星燦和薛可[22]、王正方等[23]指出不同的產品涉入度會使得消費者在做出購買決定時存在不同。Rahman[24]研究中發現消費者對于所接收的綠色廣告信息的判斷會受到不同涉入度的影響，所以會對這些信息做出的反應也有差異，進而使得相應的消費決策存在差異。涉入度高的消費者因為其本身對綠色信息或產品的認知度較高，從而會對綠色廣告信息流露出贊賞以及認同的態度，與此相反，涉入度低的消費者因為其本身對綠色信息或產品的認知程度較低，使得其表露出事不關己的態度。Rokonuzzaman等[25]研究發現，消費者在進行購物信息搜尋以及對于相關信息判斷分析時都會受到涉入度的影響。簡而言之，綠色涉入度就是消費者在購買過程中所付出的努力程度[26]。研究借鑒None和Kumar[27]、Grimmer和Bingham[28]的研究，主要將綠色涉入度聚焦于消費者對綠色廣告信息涉入程度的研究。其中，高綠色涉入度定義為消費者會主動關注并瀏覽綠色產品的廣告信息，而低綠色涉入度的消費者則與此相反。由此，提出如下假設。

H5：在個性化廣告推薦對消費者綠色購買決策篩選考慮階段路徑上，綠色涉入度具有顯著的正向調節作用。

H5-1：在個性化廣告推薦對消費者綠色購買決策篩選考慮階段加入購物車路徑上，綠色涉入度具有顯著的正向調節作用。

H5-2：在個性化廣告推薦對消費者綠色購買決策篩選考慮階段推薦信任路徑上，綠色涉入度具有顯著的正向調節作用。

H6：在個性化廣告推薦對消費者綠色購買決策支付購買階段路徑上，綠色涉入度具有顯著的正向調節作用。

H6-1：在個性化廣告推薦對消費者綠色購買決策支付購買階段最終付款路徑上，綠色涉入度具有顯著的正向調節作用。

H6-2：在個性化廣告推薦對消費者綠色購買決策支付購買階段決策滿意度路徑上，綠色涉入度具有顯著的正向調節作用。

1.3綠色產品屬性對綠色購買決策過程的調節作用

在消費者行為研究領域當中，很多文獻已經對產品屬性分類進行研究總結和歸納，依據用戶對產品屬性是否存在一致偏好標準，橫向屬性和縱向屬性是較為常見的分類標準[29]。Senecal和Nantel[30]指出產品類別的差異會導致網絡推薦系統所呈現的推薦效果存在區別。孫劍等[31]研究表明，綠色食品的不同屬性會對消費者的購買決策產生影響，且兩者之間存在正相關關系。具體而言，消費者對于相關綠色食品的認知成分了解得越詳細，則對其購買頻次越起到顯著的提升效果并且會推薦其他消費者購買該產品。王施健和王良燕[32]將商品分為享樂和實用兩種類型，分析這兩種類型對于購買決策的影響。目前市場上存在大量的綠色產品，消費者們對于產品的選購會受其經濟價值高低的影響。研究將產品屬性分為高產品屬性和低產品屬性，研究不同產品屬性對消費者線上購買決策過程的作用關系[33]。故提出如下假設。

H7：在個性化廣告推薦對消費者綠色購買決策篩選考慮階段路徑上，綠色產品屬性具有顯著的正向調節作用。

H7-1：在個性化廣告推薦對消費者綠色購買決策篩選考慮階段加入購物車路徑上，綠色產品屬性具有顯著的正向調節作用。

H7-2：在個性化廣告推薦對消費者綠色購買決策篩選考慮階段推薦信任度路徑上，綠色產品屬性具有顯著的正向調節作用。

H8：在個性化廣告推薦對消費者綠色購買決策支付購買階段路徑上，綠色產品屬性具有顯著的正向調節作用。

H8-1：在個性化廣告推薦對消費者綠色購買決策支付購買階段最終付款路徑上，綠色產品屬性具有顯著的正向調節作用。

H8-2：在個性化廣告推薦對消費者綠色購買決策支付購買階段決策滿意度路徑上，綠色產品屬性具有顯著的正向調節作用。綜合以上假設，提出該研究的假設綜合模型，參見圖1。實線體現了影響作用，虛線體現了調節作用，解釋變量是個性化廣告推薦，調節變量是綠色涉入度和綠色產品屬性，結果變量是綠色購買決策的兩階段過程。

2實驗設計和樣本分析

2.1實驗一設計

實驗開始為被試者提供一段場景：您近期預備更換室內家電，并在“家電商城”（是類似于蘇寧易購等虛擬的一家大型線上購物平臺）虛擬網站上挑選產品。該平臺擁有大量忠實顧客，部分消費者喜歡在平臺上分享購買產品的心得并習慣使用“平臺推薦功能”。結合專家小組的評估意見，研究階段的刺激材料為節能空調，并排除了會對消費者選購產生影響的品牌信息，僅采用甲乙丙三個字呈現給被試者用以代表不同的節能空調。其中甲是節電且小巧型，乙是節能且靜音型，丙是節能且多功能型。鑒于實驗設計的意義在于探究不同的個性化廣告推薦類型是否會對綠色購買決策兩階段過程產生不同的影響，因此實驗中“家電商城”呈現的刺激材料將外觀等干擾因素消除。

實驗任務分為兩階段完成，首先請被試者觀看我們設計的產品廣告（以“背景情境+視頻+圖片”的形式）推薦信息。然后，被試者客觀作答實驗提供的測量問卷。此外，我們將提供兩組實驗材料，第一組為消費者根據自身推薦在線上綠色購買決策（以下簡稱“自身”）兩階段決策過程的選擇;第二組為消費者根據他人推薦在線上綠色購買決策（以下簡稱“他人”）兩階段決策過程的選擇。

實驗擬將消費者決策過程的兩個階段作為測量的因變量，分別為其篩選考慮階段和支付購買階段相對應的將涉及的客觀變量。篩選考慮階段的客觀變量分別為：“加入購物車”用“1”表示和“沒有加入購物車”用“0”表示;主觀變量為推薦信任度。支付購買階段的客觀變量為確認并選擇付款的已經添加在購物車的綠色產品（分別根據自身推薦或根據他人推薦），選擇最終付款購買用“1”表示，同時拒絕付款購買用“0”表示;主觀變量為決策滿意度。兩階段主觀變量和綠色涉入度的測量題項主要參考以往研究中成熟的量表[34-35]。使用Likert七級量表測試實驗問卷設計的測量題項。

2.2實驗一樣本描述

研究采用問卷星平臺向在線消費者隨機發放實驗問卷的方式。實驗一于2017年10月完成，共收集到有效實驗樣本為340份，有效率為91.9%。其中收集到第一組（A組，基于自身推薦組）有效樣本為184份，第二組（B組，基于他人推薦組）有效樣本為156份。從樣本性別得到的數據可以看出，男女性別比例近乎1∶1。數據中年齡分布較特殊，占據被試樣本總數90.9%的人集中在44周歲以下人群，究其原因在于該年齡段的人群屬于互聯網活躍人群，也更加愿意配合實驗。

正式實驗之前開展預實驗測試，其意義在于檢測問卷的信度和效度是否符合實驗要求。具體操作中，將70名被試者均分為兩組，共收集64份有效問卷，計算得到有效問卷率為90%。結果顯示，M自身和M他人分別為4.06、2.23，而且P值為0.000，t值為16.471。所以實驗中的關于操縱自變量個性化廣告推薦類型的結果良好。經過對340份有效樣本的數據分析得到本階段實驗的主觀因變量和消費者涉入度的Cronbachsα值均為0.85以上，KMO值均在0.7以上，Bartletts球形檢驗的值均為0.000，表明實驗設計的問卷信效度高。

2.3實驗二設計

實驗設計了2×2的被試者間因子實驗用于檢驗綠色產品屬性在模型中的調節作用，選用節能空調和節能燈泡分別表示高/低經濟價值屬性產品作為刺激材料。排除會對消費者選購產生影響的品牌信息，僅用甲乙丙來表示。實驗共分為兩個階段，首先是仔細閱讀關于“家電商城”上推薦的相關產品廣告信息，其次填寫調查問卷。

2.4實驗二樣本描述

實驗二同樣采用問卷星平臺收集數據并進行在線調查，于2018年4月完成，共收集到660份有效樣本數據，有效率達到89.2%。實驗中共分四個小組，第一組和第二組分別為消費者根據自身推薦和根據他人推薦在線上綠色購買決策兩階段過程中選購節能空調。同理，第三組和第四組分別是消費者根據自身和根據他人推薦在線上綠色購買決策兩階段過程中選購節能燈泡。收回的有效樣本數量依次為184份、156份、164份、156份。從性別比例數據發現，男女比例近乎1：1;且被試者大部分集中在35歲以下。

實驗中被試者在自變量個性化廣告推薦類型的兩個不同操縱水平上的均值存在顯著差異，表明這兩個變量的操縱是合格的。主觀因變量（推薦信任度、決策滿意度）的KMO檢測統計數值均大于0.7;同時，兩個因變量的Cronbachsα為0.889，Bartletts球形檢驗數值均為0.000，結合以上數據可以表明問卷量表有較好的信度和效度。

3實驗數據分析與結果解釋

3.1實驗一結果與分析

3.1.1個性化廣告推薦類型的主效應分析

首先對數據進行單因素方差分析。接著采用二值Logistic回歸分析來檢驗個性化廣告推薦對綠色購買決策過程因變量（客觀測度）的主效應。根據表1的分析數據P=0.499>0.05可以得出，在篩選考慮階段對于加入購物車與否并沒有顯著的影響，故假設H1不成立。而在選擇支付購買的階段，由數據P=0.000<0.05可得，根據自身推薦的產品，消費者不會選擇付款購買;而根據他人推薦的產品，消費者則更傾向于做出購買的決定，故假設H3成立。

再分析個性化廣告推薦對綠色購買決策過程因變量（主觀測度）的主效應。根據表2數據顯示P=0.535>0.05，說明在篩選考慮階段與節能空調相關的兩種個性化廣告推薦類別對于推薦信任度的影響不顯著，故假設H2不成立。相反在支付購買階段顯示的數據P=0.000<0.05，表示這對于決策滿意度的影響非常顯著。根據M自身=4.60小于M他人=4.63，得出用戶在根據他人推薦的情況下滿意度更高，故實驗中的假設H4成立。

根據圖2中呈現的數據走勢展現了兩種個性化廣告推薦類別的差異描述。不難看出，面對根據他人推薦的廣告信息相較于面對根據自身的廣告推薦，被試者在篩選考慮階段展現出更高的推薦信任度以及在選擇支付購買階段展現出更高的決策滿意度。另一方面，在根據他人的個性化廣告推薦情況下，被試者的推薦信任度和決策滿意度的差異比較明顯，而根據自身的推薦情況下則表現出較小的差異。由此可見，消費者的購買決策兩階段過程會因為推薦類型（基于自己還是基于他人）而產生較大的影響。

3.1.2綠色涉入度的調節效應

先分析綠色涉入度對因變量（客觀測度）的調節效應。根據綠色涉入度變量均值將消費者劃分為高低兩組，得分高于均值4為高綠色涉入度組，否則為低綠色涉入度組。采用Logistic回歸方法進行分析，數據顯示在篩選考慮階段中的P=0.051>0.05，故假設H5-1不成立;而在支付購買階段中的P=0.005<0.05，故假設H6-1成立。

實驗發現，高綠色涉入度組中，在篩選考慮階段有88人根據自身加入購物車，同時有74人根據他人加入購物車，這兩者相差不大。在支付購買階段有28人根據自身的個性化廣告推薦選擇付款購買，而有54人會根據他人的推薦付款購買綠色產品。對于低綠色涉入度的消費者而言，在篩選考慮階段有44人是根據自身的個性化廣告推薦加入購物車，相較于根據他人推薦加入購物車的43人并無明顯差異。同時在支付購買階段有17人會根據自身推薦選擇付款購買，有27人根據他人推薦選擇付款購買平臺上推薦的綠色產品（圖3，圖4）。綜上可得，高綠色涉入度與低綠色涉入度的消費者在線上綠色購物兩階段過程中存在明顯差異，且前者較后者更愿意將綠色產品篩選加入購物車以及最終付款購買。

再分析綠色涉入度對因變量（主觀測度）的調節效應檢驗。采用單因素交互效應的方差分析方法，由數據P=0.000<0.05可得，個性化廣告推薦類型對消費者支付購買階段的主觀因變量存在顯著差異，故假設H5-2不成立，H6-2成立。高綠色涉入度組在篩選考慮階段中，數據平均值（根據自身，高涉入度）與平均值（根據他人，高涉入度）分別為5.15、5.20，差異不顯著。同時在支付購買階段，數據平均值（根據自身，高涉入度）與平均值（根據他人，高涉入度）分別為5.70、5.89，差異不顯著。低綠色涉入度組在支付購買階段中的數據顯示平均值（根據自身，低涉入度）與平均值（根據他人，低涉入度）分別為3.54、3.75，差異不顯著。然而在支付購買階段，根據數據顯示平均值（根據自身，低涉入度）與平均值（根據他人，低涉入度）分別為5.74、3.13，所以根據自己的廣告推薦產生的決策滿意度與根據他人產生的決策滿意度有顯著差異（圖5、圖6）。

3.2實驗二結果與分析

3.2.1產品屬性對消費者決策過程客觀因變量的調節效應檢驗為了驗證個性化廣告推薦類型對消費者綠色購買決策（主觀因變量）路徑上產品屬性的調節作用，我們采用Logistic回歸分析方法。實驗數據顯示P=0.005<0.05，由此可知假設H8-1成立，假設H7-1不成立。根據圖7和圖8的數據對比，發現高經濟價值屬性的產品在篩選考慮階段有132人根據自身加入購物車，而只有117人根據他人加入購物車，兩者存在一定數量差距。在支付購買階段，有45人根據自身選擇付款購買，而有81人根據他人進行付款購買，同樣存在較大數值差距。對于低經濟價值屬性的產品，在篩選考慮階段有119人根據自身加入購物車，這數值與根據他人加入購物車的118人近似。在支付購買階段，有99人根據自身選擇付款購買綠色產品，而有104人根據他人選擇付款購買，數值差異較大。由此可知在個性化廣告推薦類型對消費者線上綠色購買決策兩階段過程路徑中，不同經濟價值的產品（高、低）會產生不同的影響，其中前者對消費者的影響更加顯著。

3.2.2產品屬性對消費者決策過程主觀因變量的調節效應

為了驗證在個性化廣告推薦類型對消費者綠色購買決策（主觀因變量）路徑上產品屬性的調節作用，我們進圖8支付購買階段差異描述（客觀測度）行了數據分析，采用單因素交互效應的方差分析法。數據顯示P小于0.05，可知假設H7-2不成立，假設H8-2成立。對于高經濟價值屬性組而言，在篩選考慮階段，根據自身的推薦信任度且高經濟價值平均值與根據他人的推薦信任度且高經濟價值平均值比較，相差較小。在支付購買階段，根據自身推薦且高經濟價值屬性的決策滿意度平均值與根據他人推薦且高經濟價值屬性的決策滿意度平均值比較，差異同樣較小。對于低經濟價值屬性組而言，在篩選考慮階段，根據自身且低經濟價值屬性的推薦信任度平均值與根據他人且低經濟價值的推薦信任度平均值比較，兩者差異較小。在支付購買階段，根據自身推薦且低經濟價值屬性的決策滿意度平均值與根據他人推薦且低經濟價值屬性的決策滿意度平均值比較，兩者差異較大（圖9，圖10）。

4研究結論與建議

4.1結論

研究探索了在數字化經濟時代背景下個性化廣告推圖10支付購買階段差異描述（主觀測度）薦對線上購買決策前后兩個階段過程影響的不同特征，同時使用產品屬性和消費者涉入度兩個變量測試調節作用，并將兩個變量在綠色消費領域進行了拓展。此外，獲得了個性化廣告推薦對消費者在線綠色購買決策前后階段的影響效應研究的一手數據資料，通過實證分析更加有利于企業（網絡電商平臺、在線商家店鋪等）合理篩選、精確定位目標消費者，從而幫助企業因人而異地制定個性化的廣告推送信息，使得綠色產品能夠更加暢銷，達到兼顧經濟效益和生態效益的雙贏局面。主要研究結論如下。

第一，第一階段的研究結果表明，相較于根據自身推薦類型，消費者更愿意根據他人推薦類型來購買綠色產品。以上結論與國內外眾多學者的研究結論一致[6，36-37]。不僅如此，消費者還從中表現出更高的決策滿意度。因為影響消費者購買因素的重要性在這兩個階段的消費決策過程中會不斷發生改變，伴隨著不確定性的發展使得消費者在進行多個階段以及較為復雜的消費決策時會呈現出前后截然不同的偏好差異。

第二，在第一階段實驗中證實了消費者若具備高綠色涉入度則更加傾向于根據他人推薦的廣告信息購買綠色產品并且對于該項決策更加滿意，與國內外諸多研究取得的結論一致[23，26，38]。除此之外，實驗中觀察到低綠色涉入度的人數遠低于高綠色涉入度的人數，這項數據表明大多數消費者在日常購買過程中能做到將環保意識付諸實踐，將生態文明建設融入生活。

第三，在第二階段實驗中證實了對低經濟價值屬性的綠色產品而言，消費者更容易購買基于自身推薦的綠色產品以及擁有更高的推薦信任度。對高經濟價值屬性的綠色產品來說，消費者更容易購買根據他人推薦類型推薦的綠色產品以及擁有更高的決策滿意度。以上結論與國內學者的研究結論一致[33，39]。

4.2建議

第一，當消費者處于在線購買決策過程最終支付購買階段的時候，以根據他人的個性化廣告推薦方式為主能夠更加有效地刺激消費者進行綠色購買。線上購物平臺（企業、在線商家等）應當在消費者決策的支付購買階段向目標消費者適度推送根據他人推薦類型的產品，從而使個性化廣告推薦帶來的經濟收益和環保效益最大化，這不僅可以最大限度刺激消費者做出購買綠色產品的消費決策，并且還會使消費者擁有良好的體驗式消費同時提升決策的滿意度。

第二，當進行目標客戶細分時，針對不同的目標客戶應當采用不同的個性化廣告推薦方式，從而達到增強產品推薦效果。線上購物平臺（企業、在線商家等）應當運用大數據手段有意識地將自己的目標用戶進行合理細分，著重對高綠色涉入度用戶進行綠色產品的個性化推薦。同時加快平臺綠色生態建設，不斷推出創新型綠色產品。結合對于相關綠色產品或者附加的綠色信息的重視關注程度數據，具備高綠色涉入度的消費者對于綠色信息更加關注和重視，并且更有可能會做出綠色購買決策，可以使推薦效果事半功倍。

第三，在對綠色產品進行分類的時候，為了實現精準營銷以及節約經營成本需要打好產品分類與推薦類型的組合拳。具體而言，電商平臺可以根據他人的推薦方式來增加消費者決策的滿意度，并進一步促進綠色購買運用于高經濟價值屬性的綠色產品。而針對低經濟價值的綠色產品，采取基于自身推薦的方式來獲取消費者的信任，從而更有效推進綠色消費。

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Influenceofpersonalizedadvertisingrecommendationtypesononlinegreenpurchasedecision-makingprocess

WANGJianmingXIYiniZHAOQingfang

（SchoolofBusinessAdministration，ZhejiangUniversityofFinance&Economics，HangzhouZhejiang310018，China）

AbstractIntheeraofdigitaleconomy，usingeffectivepersonalizedadvertisingrecommendationstrategiestoguideonlineconsumerstomakegreenpurchasingdecisionsisoneoftheimportantwaystoacceleratetheconstructionofgreenconsumptionsystem.Basedonthetheoryofonlineconsumerspurchasingdecision-makingprocessandtheinconsistentpreferencetheory，thisinvestigationadopted2×2between-subjectsfactorexperimentmethod（onlineexperiments）andsentout370and700questionnairesrespectively.340and660validoneswereretrieved.Onthisbasis，weuseddataanalysismethodssuchasfactoranalysis，one-wayANOVA，Logisticsregressionanalysis，etc.toverifytheimpactofdifferentadvertisingrecommendationtypesonconsumerstwo-stagedecision-makingprocess（includingscreeningandpayment）ofonlinegreenpurchases.Theresultsshowedthat：①Thetypesofpersonalizedadvertisingrecommendationhadnosignificanteffectsonthescreeningstageofonlinegreenpurchasedecision-makingprocess.②Thetypesofpersonalizedadvertisingrecommendationhadapositiveimpactonthepaymentstageofonlinegreenpurchasedecision-makingprocess.③Greeninvolvementhaddistinctadjustingeffectsonthepurchasepathofonlinegreenpurchasedecision-makinginfluencedbypersonalizedadvertisingrecommendations.④Productattributeshadsignificantadjustingeffectsonthepaymentstageofonlinegreenpurchasepathinfluencedbydifferentpersonalizedadvertisingrecommendations.Thecountermeasuresandsuggestionsbasedontheresearchareasfollows：①Accordingtothedifferentstagesofpurchasedecision-makingprocess，onlineshoppingplatforms（enterprises，onlinemerchants，etc.）shouldappropriatelypushtothetargetconsumersproductsrecommendedbyothersinthepaymentstage.②Onlineshoppingplatformsshouldadoptbigdatatosubdividetargetusersreasonably，andprovideemphaticallythoseusersofhighgreeninvolvementwithpersonalizedrecommendationsofgreenproducts.③Personalizedadvertisingrecommendationschemeswithproductattributesmatchingtherecommendationtypesshouldbeadopted.

Keywordspersonalizedadvertisingrecommendation;productattribute;greeninvolvement;greenpurchase

（責任編輯：李琪）