网络属性对消费者在线重购品牌选择行为影响研究，本文主要内容关键词为：在线论文,属性论文,消费者论文,品牌论文,网络论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
在线渠道日益成为厂商重点渠道之一，越来越多的消费者选择在网上购物。传统营销方式正逐渐发生变化，在线渠道不仅扩展了线下属性，同时，也展现了新的特征。一方面，传统线下营销组合中融入网络因素，如首页展示、网上优惠券、网络广告等；另一方面，网上营销也呈现出一些新的特征，如支付方式、在线品牌沟通、在线订单、配送等等。消费者在线消费会呈现不同的品牌选择行为吗？在线特征将如何影响在线消费者的选择？线下品牌的对消费者选择行为的影响作用大，还是在线营销组合的变化的影响作用大？区分这些在线特征影响因素，并构建在线品牌选择行为模型，将有助于公司制定在线营销策略。因此，在线消费者品牌选择研究中，线上与线下属性都可能影响品牌选择行为，如何区分这些影响，以及线上营销组合和线下品牌产品属性如何进行组合等问题研究都具有重要意义。
本文将在第二部分对文献进行综述，并在第三部分提出研究假设，然后基于多元logit模型分析线下品牌和在线营销组合对品牌选择的影响进行模型构建，并设计问卷进行实证研究，最后提出结论和建议。
二、文献综述
传统渠道下对消费者品牌选择行为影响因素的研究，主要集中在营销组合变量如价格、参考价格、广告、促销或者陈列(Monroe，1979；Winter，1986；Guadagni和Little，1983；Gupta，1988；Tellis，1988a；Mela，Gupa和Lehmann，1997)等。目前，这种影响方式正因网络营销的引入而发生变化，比如，网上销售商品价格透明使得在线消费选择更加敏感；在线横幅广告、Flash广告、浮动广告等能带给消费者新的视觉和听觉冲击；网上更加便捷的信息统计(如热门商品、销售排行、关键顾客等)有可能改变消费者的选择观念；在线渠道中商店用户评论内容对其他消费者的选择行为产生重要影响(Mayzlin，2004)。
因此，一些学者开始对在线渠道消费者品牌选择行为进行研究，如Degeratu，Rangaswamy，Wu(2000)；Zhang(1999)；WangYanan(2004)。他们发现，在线渠道中的消费者品牌选择与传统的品牌选择存在差异，而且差异显著，比如，Zhang(1999)对在线商店和传统商店消费者动态品牌选择过程进行研究，发现在线商店和传统商店在促销战略和策略上存在较大的差异性。Degeratu，Rangaswamy，Wu(2000)则研究发现分析了在线和传统渠道中消费者所获取的信息可用性对商品属性影响：1、感官属性在线下能获取更多的可用信息，非感官属性在线上能获取更多的可用信息，因此，在在线渠道中，非感官属性的影响更大；2、对那些网上展示出来的属性信息来说，线上该属性信息的搜索成本要低于线下，对于非价格属性，该区别更加显著。这些区别将会引起消费者在两种渠道下的不同品牌选择行为；WangYanan(2004)运用易国(www.eguuo.com)的消费者消费数据，采用Guadagni和Little(1983)的方法分析了在线消费者品牌忠诚。
国外对于品牌选择研究有了很丰富的积累，特别是基于尼尔森的公开数据进行了大量的研究。但是，一方面由于在线数据搜集时间短和在线数据的缺乏，因此，这些文章很难对线下品牌属性和网络属性对品牌选择的影响进行比较；另一方面，国内外很多对消费者品牌选择行为进行的实证研究都是基于快速消费品的(例如黄油、番茄酱、可乐等杂货)，而对使用快速消费品进行实证研究来说，有一定的局限性，就是产品价值低，消费者介入程度不高，很多时候都是习惯性的购买，并没有复杂的品牌选择行为。本文将以手机作为研究对象，构建多元Logit模型研究线下品牌属性和在线营销组合变量对消费者下次选择的购买意愿的影响程度，分析在线渠道下影响消费者品牌选择的机理。
三、假设和模型
本文将研究消费者在线渠道下品牌选择行为。消费者购买产品或服务，进行品牌选择时，主要会受到两类因素的影响，一类是品牌基本的产品属性，即消费者寻求产品属性能够满足他们需求的品牌；另一类是营销人员使用营销组合变量来促进消费者的选择。本研究将通过调查问卷获取数据研究消费者对在线的产品属性的整体印象，以及消费者在在线购物过程中对网络属性所建立的整体印象对消费者下次购买手机意愿的影响。研究关注的问题是，哪一种营销组合变量最影响消费者网上品牌选择？是否能识别出具体属性影响还是整体印象的影响？如果是整体印象的影响，是产品属性对在线品牌选择的影响大，还是网络属性对购买品牌影响大？由于购买金额相对较高，消费者介入程度高，因此，产品属性应该是消费者在网上进行品牌选择的主要影响因素，当然，由于网上营销组合变量的便利性、视觉冲击和针对性，也会在一定程度上影响消费者品牌选择。影响的结构如下图。
图1 在线渠道下品牌属性影响消费者品牌选择行为结构分析
选择手机作为在线渠道下消费者品牌选择行为研究的对象是从两方面来考虑的。一方面因为是研究在线渠道这个环境下消费者行为的，所以希望选取的产品具有代表性，手机不仅在网上有足够多的商店、充足的销售量、大量的用户在网上选购，而且手机还是有着明确的品牌区分，手机在网络商店中就是按照品牌来分类的。所以对于研究在线渠道下消费者品牌选择行为来说，手机是个很好的载体。另一方面是消费者一般在进行手机购买时，介入程度比较高，收集大量的内部信息和广泛的外部信息，对多种备选品牌进行全面的评价。
(一)研究假设
本文将影响消费者再次购买手机的因素分成两大类：手机品牌的产品属性(传统的属性)和网络属性。2003年1月17日，中国电子信息产业发展研究院、信息产业部电子信息中心联合发布了“蜂星电讯杯2002年CCID中国手机用户满意产品调查结果”。研究涉及品牌满意度、产品满意度和渠道满意度等三个方面，分析指标包括品牌知名度和美誉度、产品质量、通话质量、外观设计、功能创新、售后服务、性价比以及渠道规模、覆盖能力、社会信誉等多个方面。根据这一调查结果，以及听取了专家和消费者对手机属性的关注情况，本研究确定了消费者选择手机品牌时最看重的6大属性(品牌形象、性价比、质量、外观设计、通话/待机时间、售后服务，分别用
表示)，这些属性是消费者选择手机时最看重的六个属性。消费者在做出在线品牌选择时，通常是基于产品属性，进行理性的选择。基于属性的选择，是指消费者在选择时搜集有关产品特定属性的信息，然后在不同品牌间根据属性进行比较。基于属性的选择要求对每一个备选品牌的各特定属性进行比较，这种方法会产生更接近优化的选择。消费者越是希望做出最优的决策，就越有可能基于产品属性进行选择。如果某品牌在这些属性上表现出色，消费者对该品牌的满意度将增强，将对该品牌建立较好的整体印象，有助于对该品牌忠诚度的形成，下次购买手机时，将会具有购买该品牌的意愿。因此，本研究认为，消费者在选择手机品牌时最看重的6大属性会影响消费者重购品牌的意愿。建立假设1：
H1：如果消费者对在线手机品牌的产品属性评价越高，消费者下次购买该品牌的意愿将增加。
根据价格和质量的关系推论，高质量的产品通常会为自己定一个高价，消费者也会以价格作为质量的一个指示器，尤其对于自我认知度较高的产品。例如价格昂贵的汽车自然被认为是具有优异的质量，质量优异的汽车也理所应当地被认为是值较高的价格。Mela，Gupa和Lehmann(1997)认为广告会降低消费者价格敏感度和建立品牌忠诚度，因此在在线广告或者传统广告上能够给消费者留下深刻印象的品牌，将很有可能在消费者心目中建立起良好的品牌形象，消费者下次购买时，选择该品牌的意愿就越强烈。其次，品牌排行榜和销量排行榜会影响消费者在线选择，热销程度越高，相关网页数量越多的品牌，越容易引发消费者的选择，同时也容易赢得消费者的偏好，因此，消费者下次购买时，选择该品牌的意愿越强烈。再者，评论和口传对消费者品牌选择有影响。Banerjee(1992，1993)提出了两个模型，该模型指出人们被其他人的建议所影响。理性个体可能忽视他们自己的信息，而更倾向于从其他人的行为推导信息。这可能导致“羊群效应”。Anderson(1998)调查了负面和正面的口传交流，他提出了一个基于效用的模型，推出了一个U型函数：非常不满意的消费者和非常满意的消费者都极有可能参加口传。因此，外部评价得分越高的品牌，越容易获得越高的消费者忠诚度，消费者下次购买时，选择该品牌的概率就越大。消费者在线购买手机时不仅受到产品属性的影响，同时也受到网上营销组合变量的影响，在在线渠道下，我们发现，消费者选择产品时不仅受到线下产品属性的影响，同时也受到网络属性的影响。以手机为例，消费者在网上购买手机时，一般会考虑手机品牌、手机的性价比、质量、外观设计等等产品因素，但是，当消费者在网上购买手机时，也可能会受到网上一些营销组合变量的影响，而导致最终选择可能会背离最初的选择。首先，由于网上可以方便地搜寻到不同品牌价格和价格折扣的信息，可能会导致消费者改变线下的品牌排序，从而有可能会改变品牌选择；其次，由于在线广告印象和传统广告在线延伸印象的差别，也可能会影响消费者品牌选择；再者，由于在线数据的即时性和容易处理，因此，网站往往推出热销程度排名和外部评价，而且放在突出的位置上，容易影响消费者品牌选择；最后，由于一个网页数量陈列有限，因此，网站依据品牌出价高低来排名，有些品牌排在首页，而有些品牌被排在后几页，消费者如果面临搜寻难的问题，可能会放弃选择这一品牌而改用另一品牌。因此，本研究确定了消费者选择手机品牌时7个网络属性(价格折扣幅度、实际价格、在线广告印象、传统广告在线延伸印象、热销程度、相关网页数量、外部评价，分别用
表示)。建立假设2：
H2：如果消费者对在线手机品牌的网络属性评价越高，消费者下次购买该品牌的意愿将增加。
一般来说，做出最优决策的重要性随着决策对象的价值提高，随着非最优决策的后果的变化而增加。尽管现在越来越多的研究证实许多消费者在做品牌选择时并没有做出有意识的努力，甚至有些消费者在品牌选择时并不关注产品属性，而是更多地关注购买或使用时的感受、情绪和环境。但是基于产品属性的品牌选择行为仍然最能解释消费者品牌选择行为，尤其对于那些购买介入程度比较高的产品(比如汽车、笔记本电脑、手机等)。尽管网络属性会对消费者品牌选择产生影响，但是，这种影响相对产品属性而言要小。因此建立假设3：
H3：在线品牌的产品属性对消费者下次购买该品牌的意愿的影响比网络属性大。
(二)模型
对消费者品牌态度的测量，Rebekah Bennett(2002)认为包括：对所购买品牌的满意水平、偏爱程度和向其他人推荐强度等。罗子明(1995)认为对态度忠诚的测量可用以下指标：消费者对品牌的认知状态、品牌在消费者心目中的地位、消费者对该品牌的价值评判、消费者使用该品牌的经验、向其他消费者的推崇与介绍。根据文献的结论，以及对专家和在线消费者进行深度访谈的结果，本研究使用4个指标(我会继续购买该品牌的手机、我认为我下一次还会选择购买该品牌的手机、我很可能今后还会购买该品牌的手机、我认为我以后购买该品牌手机的可能性很高)来衡量消费者下次购买意愿。为了便于表示，用
来代替这四个指标。
根据假设，自变量是消费者对各个手机品牌的产品属性，如品牌形象认同、品牌性价比、品牌质量、品牌外观设计、通话/待机时间、品牌售后服务，以及消费者在在线购物过程中对手机品牌营销组合变量，如价格折扣幅度、实际价格、在线广告印象、传统广告在线延伸印象、热销程度、相关网页数量、外部评价。
具体模型方程如下：
四、问卷与数据
(一)调研问卷设计
本研究的调查问卷是在大量的国内外文献总结、专家访谈及对在线消费者深度访谈的基础上形成的。有的是直接借用国外学者的度量方法，有的是在国外学者的度量方法的基础上，根据多次预调研结果进行修订而成的。调研问卷包括分类信息部分、主体内容部分和个人信息部分。本研究的量表设计综合考虑在线调查方式的特点和对于提高鉴别度的需要，选取了国内消费者较为熟悉的利克特7分量表(Likert Scale)来进行问卷设计，本研究在问卷主体部分的问题使用了，例如其中“1表示非常不同意，2表示不同意，3表示有点儿不同意，4表示不能确定，5表示有点儿同意，6表示同意，7表示非常同意”。
问卷的第一部分用4道题考察消费者在线购物的基本情况(过去一年内在线购物的频率、在线购买的主要产品类别)；问卷的第二部分用4道题考察消费者对各个品牌的偏好程度(熟悉程度、喜欢程度、是否愿意自己购买、是否愿意向别人推荐)，可以根据问卷填写的结果，来比较消费者对不同品牌的偏好程度。
问卷第二部分，参考了ZDC2007年上半年最受用户关注的前15大手机品牌排行榜。确定了最重要的四大手机品牌——诺基亚、索尼爱立信、摩托罗拉和三星，也加进去了LG和联想这两个比较重要的品牌，后来在对消费者的访谈中发现对于波导和TCL手机也有一定规模的消费者群体，它们和联想一起代表了国产手机的品牌，所以最后确定了诺基亚、摩托罗拉、索尼爱立信、三星、LG、联想、波导和TCL这8个品牌，这8个品牌总共占了中国手机市场超过90％的市场份额。问卷第二部分主要是消费者对各个品牌购买意愿。用4道题考查消费者对不同手机品牌的态度，按照态度不同的程度，依次调查了我会继续购买该品牌的手机、我认为我下一次还会选择购买该品牌的手机、我很可能今后还会购买该品牌的手机、我认为我以后购买该品牌手机的可能性很高。按照Likert Scale七分量表，例如针对我会继续购买该品牌，“1分表示继续购买该品牌的意愿最弱，7分表示继续购买该品牌的意愿最强，得分越高表明下次越购买该品牌”。
问卷的第三部分用7道题考察消费者对各个品牌的综合评价，首先根据已有研究和问卷的预调查找出了消费者选择品牌时最看重的品牌的6大属性(品牌形象、性价比、质量、外观设计、通话/待机时间、售后服务)，然后针对每个属性设计一个表格，让消费者针对每个属性对每个品牌打分，最后让消费者比较这6个属性对他们选择品牌的重要性(即得到各个属性的重要性权重)。这样就可以根据问卷填写的结果，来比较每个品牌的产品属性给消费者带来的效用。
问卷的第四部分用8道题来考察消费者在线购买过程中，对各个品牌的营销组合变量的综合评价，首先根据已有研究和在线购物的特有属性，并且参考了问卷预调查的意见，找出了影响消费者品牌选择的7个重要营销组合变量(折扣幅度、净价格、在线广告、传统广告在线延伸、在线热销程度、相关网页数量、外部评价)，然后针对每个营销组合变量设计一个表格，让消费者针对每个营销变量对每个品牌打分，最后让消费者比较这7个营销变量对他们选择品牌的重要性(即得到每个营销变量的重要性权重)。这样就可以根据问卷填写的结果，来比较每个品牌的营销变量给消费者带来的效用。每个品牌给消费者带来的效用是产品属性带来的效用与营销变量带来的效用两个效用之和，根据量化的效用可以确定出每个品牌为消费者带来的效用，效用越高，消费者在选择时选择该品牌的概率就越大。
(二)研究抽样与数据收集
本研究调查数据在2007年11月20日至2007年12月20日收集，Online调查通过在线Panel(www.i-campus.com某网络购物网站)发布问卷获得，数据通过标准筛选程序去掉答题明显逻辑错误以及与Panel信息不符合的数据，发放问卷500份，最终回收问卷161份，有效问卷128份，有效率为79.5％。无效问卷判定标准的主要根据：(1)项目填写有太多的缺失；(2)项目填写有严重的极端性反应；(3)有明显的矛盾性反应。其中，男女比例分别占50.8％和49.2％，主要调查人群集中在21-35岁，其中21-25岁，26-30岁，31-35岁分别占到58.6％、27.3％和10.2％，20岁以下和36岁以上分别占2.3％和1.6％。学历基本上在大专以上，收入水平在1000元以下有45人，占35.2％；1000-3000元有20人，占15.6％；3000-6000元有38人，占29.7％；6000-10000元的有14人，占10.9％；10000元及以上有11人，占8.6％。样本具有代表性。
A信度分析
本问卷信度分析使用SPSS软件测量了五个方面信息的Cronbach's Alpha系数，这五个方面分别对应问卷中的五组问题：消费者下次购买某品牌的意愿，消费者评价各品牌产品属性表现，消费者评价产品属性对其品牌选择的重要性，消费者评价各品牌在线渠道营销组合变量的表现，消费者评价在线渠道营销组合变量对其品牌选择的重要性。由表2可知本问卷五个方面的问题选项的Cronbach's Alpha系数均在0.8以上，因此我们认为，本研究各变量的衡量问项具备可以接受的内部一致性及稳定性。
B.效度分析
本研究问卷中的构造变量的度量，首先借鉴了国内外学者在消费者品牌选择领域的研究成果，包括了理论研究成果和实证研究成果；然后考虑了手机这个研究载体本身所具有的特点，同时也经过了向国内有关专家学者和在线消费者的深度访谈和预调研。在这三方面的基础上，形成了本研究最终的调研问卷。因此，可以说本研究的问卷具有相当高的内容效度。
(三)模型估计结果
A.探索性回归
表中，Kendall's tau_b系数均显著，故认为自变量之间存在相关关系，这会导致多重共线性。
B.多重共线性诊断
探索性回归的结果显示自变量之间可能具有多重共线性，之后我们进行多重共线性诊断，发现自变量之间确实具有多重共线性。考虑到自变量是消费者对各个手机品牌的产品属性(品牌形象认同、品牌性价比、品牌质量、品牌外观设计、通话/待机时间、品牌售后服务)的整体印象，自变量是消费者在在线购物过程中对手机品牌营销组合变量(价格折扣幅度、实际价格、在线广告印象、传统广告在线延伸印象、热销程度、相关网页数量、外部评价)所建立的整体印象。所以自变量之间有可能存在多重共线性，自变量之间有可能存在多重共线性。
我们就在EViews中采取相关系数矩阵的直观判断法进行诊断。
表中，Kendall's tau_b系数均显著，故认为自变量之间存在相关关系，这也会导致多重共线性。
C.逐项回归分析
接下来我们分析，网络属性对消费者下次购买意愿的影响。
(四)综合模型
通过多重共线性诊断，我们知道自变量之间存在多重共线性，自变量之间存在多重共线性。因此本文考虑对构建的二元Logit模型进行改进，可以用一个综合因子来代替模型中的自变量，用另一个综合因子来代替模型中的自变量。
消费者在问卷中回答了在他们进行品牌选择时，对这些产品属性(自变量)和营销组合变量(自变量)在他们进行品牌选择的重要性程度进行了打分。我们可以根据这些打分得到这些自变量在影响消费者品牌选择时的重要性权重。通过这些重要性权重，我们可以把自变量综合成一个变量PA(Product Attribute)，而把自变量综合成另外一个变量IA(Internet Attribute)。
虽然权重之和不等于1，但这不影响回归分析结论，可以归一化处理，也可以不处理。
PA反映了消费者对各个手机品牌的产品属性(品牌形象认同、品牌性价比、品牌质量、品牌外观设计、通话/待机时间、品牌售后服务)的综合评价。
IA反映了消费者在在线购物过程中对手机品牌营销组合变量(价格折扣幅度、实际价格、在线广告印象、传统广告在线延伸印象、热销程度、相关网页数量、外部评价)的综合评价。
用Y作为因变量，对于品牌产品特征综合评价PA以及在线营销组合变量综合评价IA进行了回归。二元Logit模型分析结果如下：
这里不仅可以分析产品属性与网络属性对于品牌选择的影响，还可以分别分析各自的影响程度。模型回归结果显示模型整体显著，PA和IA的系数均为正数，且通过了显著性检验，并且PA的系数要大于IA的系数，回归结果说明对品牌产品属性的综合评价以及对品牌营销组合变量都能够正向影响购买意愿，品牌在产品属性上的总体提升，在营销组合变量上的总体提升都会增加消费者下次选择该品牌的概率，而且品牌在产品属性上的总体提升的影响要更大，即相对于品牌营销组合变量的总体提升，品牌在产品属性上的总体提升更能增加消费者下次选择该品牌的概率。从表8中可以发现，虽然网络属性会显著地改变品牌选择方式，但传统的产品属性在品牌选择中仍然起到关键性的作用。这一结论验证了假设H1-H3。
通过二元logit品牌选择模型，我们还可以得出消费者重购不同在线手机品牌的平均概率，其中，购买概率越高，市场份额越高。从消费者心理市场份额来看，诺基亚、摩托罗拉和三星占前三位，见表9。
五、研究结论和建议
(一)产品属性对在线渠道下消费者品牌选择会产生影响
品牌产品属性是对消费者下次品牌选择意愿有着正向的影响，品牌在产品属性上的提升，会增加消费者下次选择该品牌的概率。从本研究可以看出，手机的这些基本产品属性对于消费者在线渠道下进行手机品牌选择都有着显著的作用，品牌在每个基本属性上的提升都会影响消费者对该品牌的态度，进而增加消费者再次购买时选择该品牌的概率。
首先、每个基本产品属性对于消费者品牌选择的影响都很显著，这意味着消费者在进行耐用品选择时的确是处于高度介入状态的。这种情况下，消费者会花费努力去收集关于品牌和属性的内部信息和外部信息，对每个可选品牌的基本产品属性都给出自己的评价，然后根据自己赋予不同属性的不同权重，对每个可选品牌给出全面的评价，然后选择全面评价最优的那个品牌。所以营销者应该了解消费者在进行品牌选择时所评估的那些产品属性，一要确保自己的品牌在消费者所评估的各个属性上都能达到一定的标准，均衡发展，不会因为某个属性表现太差，而影响整体的评价；二要保证自己的品牌在这些属性上都给消费者提供了相关的信息，使消费者能够便利地获得该品牌各个属性的相关信息，以利于消费者做出正确的评价。
(二)网络属性对在线渠道下消费者品牌选择也会产生影响
网络属性对消费者下次品牌选择意愿也有着正向的影响，品牌在营销组合变量上的总体提升，会增加消费者下次选择该品牌的概率。在线渠道下，不仅价格、折扣、传统广告这些传统营销组合变量依然对消费者品牌选择行为影响显著，而且在线渠道所特有的营销变量(在线广告、销售排行榜、网站外部评价)对于消费者品牌的选择也都具有显著的作用。
(三)研究在线渠道消费者品牌选择行为机理不能忽略线下影响
研究在线渠道消费者品牌选择行为机理时，不能忽略线下的影响。首先我们从综合模型的结果中可以看出，品牌在总体属性上(ZONGH1)提升的效果要比起品牌在总体营销组合表现上(ZONGH2)提升的效果更加显著，即相对于品牌营销组合总体表现提升，品牌在总体属性上的提升更能增加消费者下次选择该品牌的概率。而且我们在采访不同的网站，例如象牙塔等购物网站时，商家和消费者均指出网下对品牌形成的认识、态度均会延伸到网上，进一步影响在线渠道下消费者的品牌选择。
因此，在线渠道下，的确是出现了影响消费者品牌选择的新因素，给在线渠道下的品牌营销提供了新的方法，然而在充分使用在线渠道下营销组合来影响消费者的选择时，也不能忘记品牌产品属性对消费者的作用更加显著，生产厂家和商家不能一味地追求新奇的、高科技的在线渠道的营销手段，而忽视了对基础的产品属性的全面提升。
标签：自变量论文; 多重共线性论文; 多变量分析论文; 市场营销论文; 产品属性论文; 消费者分析论文; 手机品牌论文; 问卷论文; 变量论文;