新冠疫情后電商大促活動效應及消費者行為偏好研究

程旖婕 林 靜 韋林輝 韓世鋒

（1.莆田學院商學院；2.莆田學院分類分層次管理研究所；3.莆田學院管理學院 福建莆田 351100）

引言

近年來，國內網絡零售市場持續穩健發展，已成為拉動我國經濟增長的重要動力。網絡零售，從消費者的角度而言則為網絡購物（以下簡稱“網購”）。移動智能終端的不斷普及帶來了網購環境的日趨成熟、網購軟件的更新換代以及電子支付方式的逐步完善，這使得越來越多的消費者主動放棄了傳統的線下消費，轉而選擇更為便捷的網購來解決購物需求。網購，具體來說就是消費者通過互聯網檢索商品信息，如在電商平臺上瀏覽、對比不同店鋪商品的價格、銷售量、商品詳情等信息，在選定商品后通過電子訂購單發出購物申請并完成支付，網絡零售商則通過郵寄方式發貨，經快遞送貨上門將商品最終送達消費者手中的一種購物方式。當前，國內多數居民已形成數字經濟消費習慣，網購已成為我國居民消費的主要模式。特別是2020年，由于春節假期與新型冠狀病毒肺炎疫情（以下簡稱“疫情”）防控期的疊加，“取消集會”“減少外出”“居家防護”“延長假期”“封城”等防疫措施的實施，線下消費銳減，居民對于網購的依賴倍增。國家統計局及商務部網站數據顯示：2020年全國全年網上零售額為117601億元，比上年增長10.9%；2021年上半年全國網上零售額為61133億元，同比增長23.2%，我國已連續八年成為全球最大的網絡零售市場。

隨著我國網絡零售市場交易規模的不斷擴大，各種形式的促銷活動如火如荼，特別是淘寶“雙十一”購物狂歡節、京東“6·18店慶”等知名電商購物節。在電商大型促銷活動期間，消費者的集中購物行為使得電商平臺業務量劇增，呈現井噴狀態，不僅帶來了數以億計的經濟效益，更重要的是產生了海量有關消費者及其消費活動的數據信息。當網購用戶在電商網站上進行購物行為時，網站會自動記錄下包括但不限于用戶購買需求、購買時段、商品數量、價格區間、支付手段等多種多樣的商務銷售數據。企業和研究者們都迫切希望可以通過數據挖掘找到隱藏其中的有效信息，以便為企業的市場經營、商業競爭、發展決策提供有價值的判斷和支持。因此，現有文獻圍繞電商促銷活動的形式、效應及其效應測度指標、影響因素等內容開展了大量的研究。最后，多數學者認為在時間維度上可以通過長短期的劃分判定促銷活動是否增加了產品的銷售數量、縮短了消費者的購買間隔（對應短期效應），甚至提高消費者的重復購買率、減少顧客流失率以及提升客戶忠誠度（對應長期效應）；其次，可以從制造商和零售商的角度進行分析，考察促銷活動的銷售效應和溝通效應；再次，還可以探究影響促銷效果的消費者因素，例如越來越受關注的大學生網絡消費行為、心理以及其形成原因等。當前，正處在電子商務向數字貿易迭代的發展過程中，學界賴以觀察的研究背景發生了明顯變化，特別是在疫情背景下，有必要基于當前經濟事實進一步實證研究疫情后電商大促的活動效應以及用戶行為偏好。鑒于此，本文首先運用Python網絡爬蟲技術獲取2020年淘寶“雙十一”活動當日的銷售數據，從零售商維度分析及可視化呈現疫情后電商大促活動的短期效應；隨后，選取購買力較強的大學生群體為研究對象，基于聯合分析法刻畫疫情后電商大促活動期間大學生的網購行為及個體偏好，以期為電商賣家制定優質促銷方案，為用戶線上消費行為決策提供數據參考和科學依據。

研究方法與數據來源

（一）Python腳本構建及運行

本文通過Python語言的selenium模塊模擬用戶操作進入淘寶網進行關鍵詞搜索，time模塊提供腳本時間間隔，然后對淘寶網站返回的信息運用re模塊和csv模塊進行清洗、文本化后記錄。腳本框架如圖1所示。互聯網中大部分網站都會有自己的爬蟲協議，用以監控和攔截爬蟲程序。爬取大型網站的大量數據時往往會因為爬蟲攔截而爬取失敗，所以如何繞過反爬監控順利進行數據爬取是爬蟲技術的關鍵。考慮到淘寶網站的反爬機制，主要采用第三方模塊selenium模擬用戶操作行為的方式來加以風險規避，在基礎腳本之上經過檢索、循環、記錄三個步驟將淘寶網反饋的銷售信息做到逐條記錄，減少信息的丟失和爬取錯誤導致的誤差。其中，檢索函數，主要對淘寶網站的代碼進行解析，分析所需要信息位置的xpth碼，編入代碼記錄為類屬性，方便之后循環模塊的應用；循環函數，通過對淘寶網網址鏈接的解析，了解其變化規律，做與鏈接變化規律的同步循環，并應用檢索模塊所獲取的網站代碼將所需要的網站返回的銷售部分信息記錄；記錄函數，將循環模塊記錄的數據信息，通過csv模塊記錄為.csv格式的文件并保存在本地。

圖1 腳本框架

之后，Python解釋器運行已全部建立完畢的爬蟲腳本，在確認運行無誤后，多次運行爬取2020年淘寶“雙十一”活動當天各品類的淘寶網產品銷售數據。

爬取過程中，分別鍵入家居、母嬰、男鞋、男裝、內衣、女鞋、女裝、童裝、玩具、箱包十個關鍵詞，共記錄4257條數據。運用Power Bi軟件的無效內容刪除功能將爬取的因網頁內容不匹配產生的空數據刪除，數據清洗后共計獲得4043條銷售信息，如表1所示。

表1 數據獲取及清洗結果

（二）聯合分析設計

聯合分析法，是一種定量分析產品或服務屬性如何影響消費者購買決策問題的多元統計分析方法，它通過對結合分析效應的評價，比較產品各屬性的相對重要性程度及各個屬性水平的效用值。要了解疫情后電商大促活動期間（包括預售期、現貨預熱期和正式售賣期，時間跨度設定為2020.10.21-2020.11.11）大學生的網購行為及其偏好特征，首先要確定影響其行為的關鍵屬性。本文采取就近原則，以莆田學院大學生為例，通過訪談了解大學生關于網購商品及服務的關鍵屬性，隨后征詢學校相關領域老師以及行業專家的意見，選定7個主要屬性，包括個人購買力、商品評價、店鋪形式、電商平臺、促銷形式、物流體系、商家服務。結合上述屬性內容設置第一次調查問卷，結果如表2所示。基于屬性的獨立性和代表性要求，以頻率值45%為選取標準，確定6個關鍵行為屬性，頻率從低到高依次為電商平臺、個人購買力、商家服務、物流體系、商品評價、促銷形式。

表2 調研所得各屬性偏好的頻率

隨后，基于第一次問卷調查結果確定屬性水平，以物流體系和電商平臺為例，仍然以頻率值45%為選取標準，確定將物流體系屬性分為順豐（78.18%）、圓通（50%）、中通（48.18%）3個屬性水平，將電商平臺屬性分為淘寶網（96.36%）、拼多多（47.27%）2個屬性水平，其他信息如表3所示。由于篇幅限制，此處略去個人購買力、商家服務、商品評價以及促銷形式屬性水平的確定過程，結果如表4所示。

表3 被試大學生群體對不同物流體系、電商平臺的偏好頻率

表4 影響大學生網購行為的6個關鍵屬性及屬性水平

之后，采用SPSS的正交試驗對上述6個屬性的不同水平進行組合，從324種模擬方案中選取18種具有代表性的產品輪廓組合，開展第二次問卷調查。問卷包含兩部分：一是了解大學生消費群體的基本信息，包括性別、所學專業、該月生活費、是否有網購經歷、該月網購費用等；二是調查大學生消費群體對這18種組合的偏好程度及評價。數據經過Cronbach信度分析、KMO和Bartlett效度分析，檢驗結果表明問卷具有較高信度（α系數為0.875）、數據符合效度要求（KMO值為0.839，p值為0.000）。

疫情后電商大促活動效應分析

數據顯示，2020年淘寶“雙十一”活動當天總銷量達到13280637件。其中，內衣銷量2645425件，男鞋銷量247577件，女鞋銷量1901574件，玩具銷量1543747件，男裝銷量1211262件，家居銷量945925件，童裝銷量938510件，女裝銷量774034件，箱包銷量452978件，母嬰銷量419605件，如圖2所示。可見，服裝鞋帽等消耗品仍是促銷期間網購用戶購買最多的品類。同時，研究中還發現箱包、母嬰品類的售價與銷量之間無顯著相關關系，以母嬰產品為例推測其原因可能是部分嬰幼兒商品屬于易耗品，如奶粉、紙尿褲等，消費者出于大量囤貨的需求更傾向于整箱購買，也便于享受更高的折扣和更多的滿減或滿返；而箱包類商品由于并不屬于易耗品，有購買意愿的消費者多數是已經選定了相關產品，最終選擇在電商大促活動期間下單。其余8個品類的商品售價和銷量之間則呈現顯著負相關關系，雖然活動期間的售價本身就是經過平臺的降低或者提高再降低等促銷手段處理過后的售價，但大體也與售價越低、銷量越高的生活實際相吻合。促銷活動中的售價改變的是消費的感知價格而不是商品本身的價值，而這一方式恰恰能對銷量的提升有所助益，且并不受到疫情的過多影響。

圖2 各品類銷量占比餅圖

隨后，本文統計了各品類銷量前三的店鋪數據，如表5所示。從不同店鋪的銷量對比中可以看出，有旗艦和專賣標識的店鋪銷量明顯居高，甚至部分自營店的銷量反而不如旗艦店和專賣店。例如，男、女鞋品類的銷量“大王”均被回力品牌的旗艦店和專賣店占據。可以說電商大促活動期間，店鋪的品牌效應對其銷量的影響是很大的，消費者更傾向于購買大品牌以及知名度較高的店鋪的商品。

表5 各品類店鋪銷量TOP3

同時，本文還對各品類的產品品名進行詞頻分析，TOP5的高頻詞統計結果如表6所示。

表6 各品類商品品名的詞頻分析

首先，總銷量第一的內衣品類的高頻詞充分體現了不同時期女性的不同審美取向和消費需求。根據前瞻產業研究院的報告顯示，自2013年以來國內內衣消費需求量不斷增長，近十年適于穿戴內衣的女性（15-64歲）人口不斷增長，約4.5億人左右。過去女性消費者更傾向于選擇帶有“鋼圈”“聚攏”字樣的內衣商品；然而，隨著女性的自我意識覺醒和自我價值提升，消費者對于內衣的需求也逐漸趨向追求健康和舒適，無鋼圈內衣成為了女性消費者的新選擇。

總銷量緊隨其后的男鞋和女鞋品類的高頻詞較為相似，除去“男鞋”“鞋男”“女鞋”“鞋女”等商家為了提高檢索率而加的詞匯外，“新款”較受歡迎。但是，男鞋消費者更傾向于購買帶有“透氣”“休閑”字樣的夏季潮鞋；而女鞋消費者更傾向于購買帶有“百搭”字樣的春季小白鞋或板鞋。男裝和女裝品類的對比情況也與上述結果接近，“新款”服飾較受歡迎，男裝消費者更傾向于購買帶有“潮流”“休閑”字樣的夏裝或普通外套；而女裝消費者更傾向于購買適宜春秋穿著的上衣或外套。童裝品類中針對女童的商品較男童多，“新款”“春秋”“洋氣”等單詞同樣高頻出現，考慮到淘寶“雙十一”活動時間處于秋冬季，可見反季鞋服類商品在促銷活動中的銷量較高。這一點還體現在家居品類上，家居商品銷售以“睡衣”“家居服”為主，以套裝形式銷售，“薄款”“夏季”等是消費者購買的主要需求。

玩具品類的情況則與童裝品類不同，其針對男孩的商品較女孩多，以“積木”“益智”“拼裝”類型玩具為主，特別是“樂高”這一品牌的智力玩具深受廣大家長歡迎。母嬰品類主要為“嬰”所專用，由于其商品類別較為豐富，所以高頻詞匯的頻數較其他品類稍低，但從統計中可以看出“紙巾”類商品是該品類的主要銷售品。箱包品類的高頻詞多側重箱包的效用與功能，例如“行李箱”“拉桿箱”“旅行箱”三類不同箱包；而“萬向”“登機”等詞匯反映出最受歡迎的兩種箱包功能。

綜合上述分析可得，2020年淘寶“雙十一”活動中參加活動的商品，基本滿足價格越低，其成交量越高，成交額越大的規律，而且鞋服類商品在當日活動中的反季節銷售效果甚佳，疫情后的電商大促活動具有正向的銷售效應，店鋪知名度具有正向的客流效應。

疫情后大學生網購行為偏好分析

首先對問卷調查的大學生群體的人口特征進行統計，分析結果如表7所示。其中，專業樣本量的分布符合莆田學院的專業設置，女生樣本量略多于男生樣本量，有鑒于女性的網購行為數量大于男性，可認為樣本選取相對合理。此外，絕大多數大學生都擁有網購經歷，當月生活費多在1000-2000元之間，本月網購開銷多為100-500元，這與莆田當地的物價水平以及大學生的月消費水平相近，說明選取的樣本符合預期。

表7 被試大學生群體的人口特征統計

隨后，運用SPSS的聯合分析模塊對前述18種產品輪廓組合的得分數據進行聯合分析，對疫情后電商大促活動期間影響大學生網購行為的關鍵屬性重要性排序以及屬性水平效用值計算，結果如表8所示。在聯合分析法中，屬性的相對重要性表示該屬性在消費者決策中的重要性，其值越高，對消費者決策的影響程度越大。數據顯示，電商大促活動期間影響被試大學生群體網購的6個關鍵行為屬性按照重要性排序從高到低依次是物流體系、促銷形式、商家服務、電商平臺、商品評價和個人購買力。這說明莆田學院的大學生在網購時更多考慮的是商品的配送速度和服務、促銷活動的優惠形式以及商家的客服水平。

表8 各屬性相對重要性及各屬性水平的效用值

屬性水平的效用值表示消費者對某個屬性水平所提供的商品或服務的滿足程度，其值越大，對消費者偏好的影響越顯著。數據顯示，被試大學生群體在物流體系方面更偏好順豐快遞，其主體實用效用值密集分布于坐標軸上方，為正效用；而圓通多分布于坐標軸下方，為負效用；中通則均勻分布，總效用趨于零。在訪談中，還了解到順豐速運具備的服務時間快、定制化服務方式、對貨物不過多設限等特點深受大學生群體好評。在促銷形式方面，被試大學生群體更偏好的是折扣形式，顯然無論是滿減還是滿返都需要湊整消費，而直接打折更加實惠，也更加省心。在商品服務方面，被試大學生群體更希望商家能夠在訂單確認后及時發貨；如果是溝通回復不及時的情況，消費者很有可能在選購階段就放棄該商品了；而當收到不滿意的商品時，消費者的退換貨申請都有平臺保障，商家一般也會有快捷回復語，符合大學生群體的消費預期。在電商平臺方面，由于淘寶網的成立時間遠早于拼多多，其整體架構和體系都更加成熟，近年來對于入駐的商家管理也越來越嚴格，商品質量要求越來越高；相比之下拼多多更注重商品的低價營銷，對商家的要求還沒有那么嚴格，所以被試大學生群體更愿意在淘寶平臺上消費。在商品評價方面，被試大學生群體關注圖片評論多于文字評論。因為網購時（不考慮直播的情況）缺乏實物比較，在圖片評論中可以明顯看到商品實物與銷售圖片相比是否存在色差、款式是否一致等，而文字評論顯然沒有圖片評論直觀；另外，刷好評現象在文字評論中較為常見，而圖片評論中刷好評的概率較低，故圖片評論的效用值較高。在個人購買力方面，顯然理性消費者更傾向于對商品擁有絕對購買力，可以不用考慮太多其他因素，只看自己是否喜歡。

綜合上述分析可得，疫情后大學生在電商大促活動期間期望效用最大的網購行為偏好組合如表9所示。

表9 期望效用最大的網購行為偏好組合

研究結論與對策

（一）結論

本文首先基于網絡零售商的角度，通過Python腳本爬取淘寶“雙十一”活動當日十個品類的銷售數據，在數據統計的基礎上分析促銷活動的短期效應，得出疫情后的電商大促活動具有正向的銷售效應以及店鋪知名度具有正向的客流效應等結論。隨后，基于消費者的角度，通過對問卷調查收集到的數據進行聯合分析，考查促銷活動的中長期效應，發現受疫情影響，現階段影響大學生網購最重要的因素是物流體系；其次是促銷形式，大學生群體在電商大促活動期間選購商品時偏好折扣形式多于滿減或滿返形式；另外，同樣受疫情影響，在商品服務方面，現階段大學生群體更希望商家能夠在訂單確認后及時發貨，相比之下商家的溝通回復及時和問題處理及時對于大學生網購行為的影響程度有所減弱。

（二）對策

因此，網絡零售商今后在促銷活動中應更加重視物流體系的選取。雖然物流質量并不由商家決定，但糟糕的物流服務會在很大程度上影響顧客的購物體驗，甚至造成顧客損失。從研究結論結果來看，首先，順豐速運是一個不錯的選擇，而且由于順豐的配送時間較快，在處理退換貨問題時更能緩解雙方的矛盾。其次，網絡零售商可以采取一些措施來豐富商品的圖片評論，例如鼓勵或引導消費者進行圖片評價、直播賣貨等，因為實實在在的商品呈現比文字評價更具說服力，更能激發消費者的購買欲。同時，網絡零售商還應不斷提高店鋪客服的服務質量，定期檢查和培訓客服人員的服務水平，特別是回復速度和服務態度。一個合格的客服人員應做到及時回答顧客問題，顧客下單之后及時確認訂單并發貨，當出現問題時能夠及時解決問題并安撫顧客情緒。促銷活動中商家提供的售后服務質量將大大影響店鋪的形象與知名度，只有商品質量與服務質量雙措并舉才能產生源源不斷的正向客流效應。