折扣还是礼物？这不仅是因为省钱--消费者网络促销信息决策模糊性的神经机制研究_网络促销论文

打折还是赠品？不仅仅是因为省钱——消费者对网络促销信息决策模糊性的神经机制研究，本文主要内容关键词为：是因为论文,赠品论文,促销信息论文,模糊论文,神经论文，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。

      0 引言

      随着网络销售市场竞争的不断加剧，各种方式的网络销售促销活动在网络上大量涌现。“全场买一赠一”、“全场包邮”、“一律五折”、“满300减100”等都是常见的网络促销策略。有时我们可以看到，实际价值一样的促销方式，例如：商品减价20元与赠送价值20元的商品，消费者对其决策的偏好却是不一样的，事实上，消费者往往更倾向于选择商品减价20元。为什么两种实际价值相同的促销方式，会让消费者产生不同的决策偏好呢？

      Blattberg和Neslin（1990）通过对大量促销方式的研究发现，大多数促销活动属于短期刺激活动，用来刺激消费者在较短时间内大量、迅速的购买某种商品或服务。根据Kolter（1997）的分类，促销方式包括赠送礼品、折扣、优惠券、返券等形式。不同促销方式会给消费者的购买带来不同的影响，Shi等（2005）研究了五种促销方式（降价、代金券、内部展示、买一送一、赌金和游戏）对消费者的尝试新产品、囤积产品、购买数量和购买速度的影响，结果显示不同促销方式对消费者有不同影响。在促销方式对消费者购买影响的研究文献中，学者普遍认为打折类促销更能促进消费者购买，也有一些学者认为在某些特定情境下消费者会接受赠品类促销。如Campbell和Diamond（1990）的研究表明当促销利益较高时，消费者接受赠品类促销的可能性更大。Diamond和Sanyal（1990）也认为，相对于返券这种减少损失的促销方式，在超市购物的消费者更喜欢得到更多（赠品）的促销方式。彭璐珞等（2012）采用“框架效应”理论解释消费者对不同促销类型的反应，认为消费者更喜欢减少损失（折扣类）的促销方式，施卓敏等（2013）研究了“包邮”和“赠品”两种促销机制对消费者感知效果的影响，认为消费者在选择促销方案时倾向于选择消极性促销方案（即打折、减价等促销方式）。也有学者的研究采用信息加工的视角，探讨消费者对不同促销类型的反应。如牟兵兵等（2012）从个体决策加工的角度研究了不同促销类型对消费者购买决策的影响，认为促销类型的模糊程度会对消费者选择促销方案产生影响。近年来，随着神经科学的发展，基于决策神经理论对决策者的决策进程进行研究已成为可能。因此，本研究希望借助事件相关电位技术（ERP）手段对人们在促销活动中的感知进行神经层面的研究，寻求这一现象背后的内在神经学证据，发现消费者做出购买决策时的认知、加工机制。

      1 理论基础

      1.1 模糊决策与促销类型

      各种决策问题遍布于生活的方方面面，影响决策的最根本原因在于决策人对决策效用的判断，即期望效用（Andrew M et al.，2006）。一般来说，决策情境主要包括两种类型：一种是各方案其客观价值和发生概率均确定的确定性情境；另一种则是各方案或客观价值不确定，或发生概率不确定，或二者皆不确定的不确定性情境。不确定情境下的决策问题又分为两种类型：决策者能够确切评估其所面临问题的不确定性程度的决策为风险决策，不能确切评估的为模糊决策（Knight F H，1921）。模糊决策是指在出现未知概率的决策环境中，由于缺乏相应的频率或概率分布作为参考，决策者无法根据逻辑推理或者经验来评估决策问题的不确定程度，而是按照主观的概率判断所作的决策。该种情境不可测量不确定性，决策者无法给出确定的结果，例如，天气的变化的预测（Einhom and Hogarth，1985；Huettel el al.，2006）。

      Ellsberg（1961）和Satin（1993）通过对模糊决策问题的研究发现，到目前为止研究者对于究竟什么是模糊还没有达成一致。关于引起模糊的原因，典型观点认为造成模糊的根本原因在于信息缺失（杜秀芳，张科，2010）。根据这一定义，在网络消费行为中，当消费者面对赠品类促销时，由于受到时间和地域限制，消费者不能够直接接触到赠品，缺乏足够的信息对赠品价值做出确切评估，因此往往难以评估赠品能够带来的实际价值，其决策带有模糊决策情境的特点。而当消费者面对打折、减价等促销方式时，促销给消费者带来的利益是直观上价格数量的变化。人类具有先天的心理尺度对数量进行评估，Walsh（2003）的研究表明，人类对于数量信息的处理与对于空间、时间的处理有共同的加工机制，Roitman，Brannon和Andrews（2007）进一步发现数字认知自动化程度更高，消费者能够明确地感知到打折带来的价值，其结果唯一确定，因此就消费者面对促销策略所做的选择而言，我们推断此类决策属于确定性决策。

      以往的研究指出，尽管影响模糊决策的因素有很多，例如知识、经验和技巧成分在内的个体能力（Kahneman D and Tversky A，1996），控制力（Goodie A S，2003），个体的认知风格等，但无论是何种原因，决策者对模糊决策的态度普遍存在“模糊厌恶”。Ming等（2005）指出，在模糊情境下，人们无法对模糊发生的可能性以及要付出的代价进行合理推断，而往往会对结果作最坏的估计，即放大最坏结果出现的可能性，由此模糊决策可能引起人们的厌恶情绪。从决策带来的效用来看，相对于明确的信息，决策者对模糊信息的效用判断较低（Soman D and Gourville J T，2001）。

      随着决策神经科学的兴起与发展，通过探究决策过程的神经机制，可以获知决策者面对模糊决策时的大脑反应。Monique等（2002）基于PET技术发现决策过程激活了眶额叶皮质、背外侧前额叶皮质、扣带前回、岛叶、顶叶下部等大脑成分。其中选择的模糊性与杏仁核和眶额叶皮质的激活成正相关，而与纹状体系统的激活呈负相关。Kuhnen和Knutson（2005）利用fMRI技术发现在寻求风险策略前，伏隔核被激活；而在风险规避策略前，前脑岛被激活，其与负性情绪有关。除此之外，决策信心在决策过程中的神经机制研究也有一定的发现，例如被试面对不同决策信心的评估任务时可能会激活不同的脑区（Fleck，M.S et al.，2006）。

      1.2 决策相关的ERP成分

      决策神经科学通过整合神经科学和行为决策科学的研究方法，试图从神经层面研究决策行为，探索决策行为的神经机制（Shiv et al.，2005；Luck，2009）。事件相关电位技术（ERP）是决策神经学常用的实验手段。ERP记录被试在受到刺激后的脑电活动情况，根据不同脑电波的波形、潜伏期等特征对被试神经活动进行研究（Carretié et al.，2001）。常用的ERP成分主要包括P2、N2、P3、N400、LPP等，这些ERP成分与决策者的决策行为相关，反映决策者的信息处理、风险信息处理、决策态度等。需要指出的是，同一个ERP成分在不同的研究情境下可能有不同的含义，一个决策问题往往需要几个ERP成分共同解释，下文只介绍与本研究相关的ERP成分特征。

      P2是产生于决策过程早期的一个ERP成分，潜伏期一般在刺激材料出现后的200ms左右，主要分布在前额区域（Martin and Potts，2009）。大量研究表明，P2成分可能与对负性刺激的早期监则有关（Qin and Han，2009；Qin，2009）。Thomas等（2007）认为，P2成分反映了对刺激效价的快速自动的评估过程。他们的研究表明，P2成分反映了决策早期对刺激效价的自动、快速地评估，增大的P2波幅表征决策者对负性刺激投入了更多的注意资源。本研究中，将P2作为表征消费者早期对刺激效价加工的一个指标。

      N2成分是一个走向为负，电压值一般为负的ERP成分。潜伏期大约在刺激呈现后的200ms左右，主要分布在中央区、额区以及额中央联合区（Shiand Cheung，2005）。Botvinick，Braver和Barch等（2001）的研究表明，N2成分可以作为一个体现决策者在决策过程中对冲突进行监测的ERP指标。Shedden和Nordgaard（2001）通过实验发现决策刺激材料之间的冲突越大，N2的波幅就越大。这表明，N2成分可以作为体现决策中刺激水平冲突的ERP指标，并且其波幅随着冲突的大小而发生同方向的变化。Yang等（2007）提出决策冲突的高低是由决策风险所导致的，即决策风险越高，决策者所承受的决策难度就越大，从而会产生更大的冲突，N2成分的波幅就可以体现这种关系。消费者在面对不同促销信息时，其感知冲突、决策风险可以通过N2指标加以体现。

      P3是一个峰值潜伏期在300～400ms左右，电压值一般为正值的ERP成分（Folstein and Petten，2008）。P3具有比较广泛的脑区分布，较大的P3波幅常常集中出现在位于后部的脑区（Bruin and Wijers，2002）。P3是一个与决策关系非常密切的ERP成分，对决策过程中的冲突、决策难度等都有反映。一方面，P3与N2一样，反映决策过程中的冲突大小，与冲突处理相关（Mennes et al.，2008）。同时，P3成分反映决策难度及决策信心，P3对于决策态度的表征可以通过P3波峰的幅值来体现。Qin和Han（2009）通过研究发现，决策难度与P3波峰值存在反向变化的关系，即决策难度越大，P3波峰幅值越小，而决策信心与P3波峰值同向变化。不同促销信息由于其模糊程度不同，导致消费者的决策难度及决策信心存在差异，这可以由P3来加以体现。

      2 研究假设

      从决策的角度来说，折扣类促销和赠品类促销比较明显的区别在于：当消费者面对打折、减价等促销方式时，促销给消费者带来的利益是直观上价格数量的变化，由于人类具有先天的心理尺度对数量进行评估，消费者能够明确地感知到打折带来的价值，其结果唯一确定。这符合“各方案其客观价值和发生概率均确定”的确定性情境，因此我们推断此类决策属于确定性决策；而当消费者面对赠品类促销时，由于受到时间和地域限制，消费者不能够直接接触到赠品，缺乏足够的信息对赠品价值做出确切评估，因此往往难以评估赠品能够带来的实际价值，其决策带有模糊决策情境的特点，因此本研究推断赠品类促销策略下的消费情境为模糊决策情境。Camerer和Weber的研究表明，人们相对于含糊的选项，更偏好具有明确发生概率的选项，也就是存在“模糊厌恶”。由此，得出本研究第一个假设：

      H1：不同类型的网上促销信息会影响消费者的购物决策，相比赠品类促销方式，消费者在购物决策中更倾向于选择折扣类促销方式。

      我们推断打折类促销决策属于确定决策，赠品类促销决策属于模糊决策，根据决策神经科学，两种决策模型在神经层面上的加工、处理机制是不同的，由此假设：

      H2：不同类型的网上促销信息使得消费者采用不同的决策机制进行处理，表现为神经层面ERP波形的差异。

      由上文所述，面对折扣类促销和赠品类促销两种类型的促销方式时，消费者会对两类促销信息刺激的效价做出快速自动的加工处理，神经层面上，负性刺激会引起较大的P2波幅。根据上文推测，赠品类促销模糊程度高，那么相对折扣类促销而言，对消费者来说是一个更偏负性的刺激，因此假设：

      H2a：不同网络促销信息会引起消费者对刺激效价自动处理的差异，神经机制上会通过P2的波幅体现出来。

      消费者在面临购买决策时会存在感知风险，由上文分析，当促销信息的模糊程度低时，消费者可以比较容易地评估其价值，而对于模糊程度高的促销信息，由于消费者难以评估其准确价值，导致消费者在面临此类促销信息时会感知到一定程度的决策风险，决策风险程度决定决策者的决策冲突。Nowlis等人的研究证明决策冲突会导致决策者选择风险最小的选项。上文提到，N2成分的波幅可以反映决策者决策过程中的决策冲突，而决策者的决策冲突又是由决策风险程度决定的。由此，本研究假设：

      H2b：不同网络促销信息会引起消费者感知风险的差异，神经机制上会通过N2的波幅体现出来。

      决策者处理完决策冲突之后便会形成决策态度、决策偏好。研究认为决策者在面对模糊决策时存在模糊厌恶，这一态度的形成可以通过P3成分得以体现。另外，决策者在做决策时都会感知到不同程度的决策信心。本研究中，折扣类促销由于模糊程度低，消费者可以较容易地评估其价值，而赠品类促销由于模糊程度高，消费者难以评估其准确价值，因而面临此种类型的促销信息时消费者感知到的决策信心会低于折扣类促销，由上文所述，P3成分的波峰幅值可以表征决策者的决策困难程度和决策信心，由此假设：

      H2c：不同网络促销信息会使消费者产生决策态度及决策信心的差异，神经机制上会通过P3的波幅体现出来。

      3 实验过程与结果记录

      本研究通过两个实验探究不同促销信息对消费者购物决策的影响，及其深层次的神经机制，旨在揭开不同促销方式对消费者不同影响的内在原因。

      实验一主要探究打折类促销和赠品类促销信息对消费者购物决策的影响，并发现其内在的神经机制。实验二通过改变刺激材料，进一步验证促销策略的信息模糊程度对消费者购物决策的影响及其神经机制。下面分别介绍两个实验。

      3.1 实验一

      3.1.1 被试

      实验选取20名来自中南大学的本科及硕士研究生（9男，11女，年龄22～25岁，平均年龄23.7岁，标准差1.52岁），被试均为右利手，裸眼或矫正视力0.8以上，且无精神病史。每位被试在实验前都签署了知情同意书，并在实验结束后获得一定报酬。

      3.1.2 刺激材料

      ERP实验的性质要求同一类型刺激必须快速反复呈现给被试，为了避免被试因重复看到同一刺激图片内容影响被试选择，实验选取4种常见品作为刺激材料，同时，为了尽可能忽略品牌对实验结果的影响，实验选取大多数消费者对其品牌意识较淡的产品。实验选取的刺激产品分别为：洗发水、水杯、耳机、U盘。刺激材料以图片形式呈现，每张刺激图片包含商品名称、价格和促销方式三项信息。每种商品的刺激图片信息根据促销信息不同分为两种：a.打折（七五折）；b.赠品（赠送价值与折扣相当的礼品），同种商品名称在所有刺激图片中完全一致。实验共包含480张刺激图片，即四种商品各出现120次，每种商品根据不同促销信息框架又分为两组。另外，每次刺激之前，都会出现“+”图片，提醒被试集中注意。上述的所有图片都采用Photoshop软件进行统一处理，亮度保持统一，尺寸都是500×330。图片如图1所示。

      

      

      3.1.3 实验方法

      实验采用美国Neuroscan公司E-Prime软件编写刺激程序并呈现给被试。诱发电位记录分析系统为Curry 7软件系统。

      实验前，主试仔细讲解实验指导，确保被试完全理解。被试被要求坐在安静密闭的实验室内座椅上，想象自己正在网上购买洗发水、水杯、耳机、U盘等四种商品。为保证被试尽可能投入，实验前告知被试实验结束后有50元报酬，实验结束后被试将有一定机会以自己实验中选择的促销方式购买相应商品。被试坐在距离显示器60cm的距离，实验开始后保持放松的状态，不要移动身体。

      实验开始前屏幕呈现指导语，被试完全理解后按空格键确认开始实验。一个试验（trial）开始时呈现“+”500ms，接下来是300～700ms的空白时间，时长随机，平均为500ms，然后呈现刺激材料，被试要求根据看到的刺激图片信息做出是否购买的决策，购买按鼠标左键，不购买按鼠标右键。被试做出反应以后或者图片呈现2 500ms后，本次试验（trial）结束，进入500ms的空白时间。480个试验被分为3组，即每组160个trial，组间留出一定的时间间隔让被试休息。4×2种刺激图片随机呈现。刺激图片呈现流程如图2所示。

      3.1.4 行为数据记录与分析

      本研究通过E-Prime软件记录被试的行为数据。行为数据包括被试面对不同促销方案的购买率及被试的反应时间。

      购买率指被试面对某种促销类型的商品时选择购买的次数占全部此类促销商品数目的比率。其中实验一中打折促销购买率=打折促销下购买次数/打折促销信息出现次数×100%。赠品促销购买率=赠品促销下购买次数/赠品促销信息出现次数×100%。反应时间指从刺激图片呈现开始，到被试做出有效决策的这段时间（单位：毫秒）。另外，实验剔除被试未按要求做出的选择及未在规定时间内做出的选择。统计结果如图3所示。

      

      打折促销购买率（M=93.5%，SD=7.8%）大于赠品促销购买率（M=21.1%，SD=19.6%）。对打折促销和赠品促销两种刺激类型做独立样本T检验，结果表明，打折促销购买率和赠品促销购买率存在显著差异，p＜0.001。

      打折促销反应时（M=1 122.39，SD=271.11）小于赠品促销反应时（M=1 184.90，SD=299.84）。对打折促销和赠品促销两种刺激类型做独立样本T检验，结果表明，打折促销反应时和赠品促销反应时不存在显著差异，p=0.505＞0.05。

      3.1.5 脑电数据记录与分析

      实验在中南大学行为科学实验中心脑神经实验室进行，采用Neuroscan公司生产的64导脑电记录系统和Curry 7脑电记录分析系统进行数据采集和分析。电极位置确定采用国际10～20系统，采集大脑64点头皮位置的EEG。另外，另有4个电极分别记录左眼眶上下的垂直眼电和两眼外侧的水平眼电。参考电极选择单侧乳突M1。滤波带通为0.08～30Hz，采样频率为1 000Hz/导。实验过程中控制头皮与电极接触电阻小于5KΩ。脑电数据使用Curry 7离线分析处理，分析时程为1 000ms，以刺激图片呈现前200ms为起点，到刺激图片呈现后的800ms。

      脑电成分根据两种促销类型（打折促销、赠品促销）进行叠加平均，得到脑地形图，如图4所示。

      

      （1）P2成分分析

      P2成分一般出现在额中央区及前额，本研究参考Qin和Han（2009）以及王凯（2010）的做法，选取位于额中央区和前额的AF3、AF4、F3、FZ、F4、FC3、FCZ、FC4等8个电极点进行分析，如图5所示。

      

      脑电成分根据两种促销类型（打折促销、赠品促销）进行叠加平均，得到脑电波形如图6所示。

      从图脑电波形图可以大致看出，打折促销和赠品促销两种情形下的P2成分表现出明显差异，为进一步分析其波幅差异，做出下列波幅统计分析。

      

      针对8个电极点的P2成分做2（促销类型：打折促销和赠品促销）×8（电极点AF3、AF4、F3、FZ、F4、FC3、FCZ、FC4）的重复性方差分析，结果显示，促销类型具有显著的主效应，F（1，17）=6.38，p=0.027＜0.05；电极具有显著的主效应，F（7，119）=4.672，p=0.040＜0.05；促销类型与电极交互效应不显著，F（7，119）=10.342，p=0.748＞0.05。

      为了分析打折促销和赠品促销在P2成分上的关系，进一步对这两种促销类型做了配对T检验，结果显示，打折促销的P2波幅（M=3.459，SD=0.220）显著小于赠品促销的P2波幅（M=4.213，SD=0.944），p=0.027＜0.05。

      （2）N2成分分析

      N2成分一般出现在额中央联合区及额区，本研究选取位于额中央联合区及额区的F3、FZ、F4、FC3、FCZ、FC4等6个电极点进行分析，如下页图7所示。

      脑电成分根据两种促销类型（打折促销、赠品促销）进行叠加平均，脑地形图，如下页图8所示。

      从图脑电波形图可以大致看出，打折促销和赠品促销两种情形下的N2成分表现出差异，为进一步分析其波幅差异，做出下列波幅统计分析。

      针对6个电极点的N2成分做2（促销类型：打折促销和赠品促销）×6（电极点F3、FZ、F4、FC3、FCZ、FC4）的重复性方差分析，结果显示，促销类型具有显著的主效应，F（1，17）=5.382，p=0.036＜0.05；电极的主效应不显著，p=0.12＞0.05；决策类型与电极交互效应不显著，p=0.273＞0.05。

      

      

      为了分析打折促销和赠品促销在N2成分上的关系，进一步对这两种促销类型做了配对T检验，结果显示，打折促销的N2波幅（M=-0.985，SD=0.981）显著小于赠品促销的N2波幅（M=-1.773，SD=1.133），p=0.036＜0.05。

      （3）P3成分分析

      与上述分析方法类似，选取位于额中央区和前额的C3、CZ、C4、CP3、CPZ、CP4、P3、PZ、P4等9个电极点对P3波幅进行分析，如图9所示。

      

      脑电成分根据两种促销类型（打折促销和赠品促销）进行叠加平均，如图10所示。

      

      从脑电波形图可以大致看出，打折促销和赠品促销两种情形下的P3成分表现出差异，为进一步分析其波幅差异，做出下列波幅统计分析。

      针对9个电极点的P3成分做2（促销类型：打折促销和赠品促销）×9（电极点C3、CZ、C4、CP3、CPZ、CP4、P3、PZ、P4）的重复性方差分析，结果显示，促销类型具有显著的主效应，F（1，17）=11.24，p=0.03＜0.05；电极具有显著的主效应，F（8，136）=7.32，p=0.013＜0.05；决策类型与电极的交互效应不显著，p=0.67＞0.05。

      为了分析打折促销和赠品促销在P3成分上的关系，进一步对这两种促销类型做了配对T检验，结果显示，打折促销的P3波幅（M=4.386，SD=0.858）显著大于赠品促销的P3波幅（M=3.307，SD=0.939），p=0.03＜0.05。

      3.2 实验二

      为了进一步验证促销信息模糊程度对消费者购买决策的影响，我们设计了实验二来进行验证。

      3.2.1 被试

      为控制变量，实验二采用与实验一相同的被试进行。

      3.2.2 刺激材料

      实验二仍然选取与实验一相同的4种商品为刺激材料，其中：商品名称、商品价格都与实验一中相同，不同之处在于实验二中商品促销方式均为赠品，但赠品内容根据模糊程度高低分为两类：a.礼品（不点明具体价值）；b.一定金额的话费充值卡（与礼品价值相当），同种商品名称在所有刺激图片中完全一致。实验二包含480张刺激图片，即四种商品各出现120次，每种商品根据不同促销信息又分为两组。另外，每次刺激之前，都会出现“十”图片。上述的所有图片都采Photoshop软件进行统一处理，亮度保持统一，尺寸都是500×330。图片如图11所示。

      

      3.2.3 实验方法

      实验二采用与实验一相同的实验流程。

      3.2.4 行为数据记录与分析

      采用与实验一相同的数据记录与分析方法，得到以下数据。其中礼品促销购买率=礼品促销下购买次数/礼品促销信息出现次数×100%。充值卡促销购买率=充值卡促销下购买次数/充值卡促销信息出现次数×100%。

      实验结果如图12所示。

      充值卡促销购买率（M=85.7%，SD=21.8%）大于礼品促销购买率（M=28.1%，SD=29.3%）。对充值卡促销和礼品促销两种刺激类型做独立样本T检验，结果表明，充值卡促销购买率和礼品促销购买率存在显著差异，p＜0.001。

      充值卡促销反应时（M=1 106.68，SD=322.36）小于礼品促销反应时（M=1 172.34，SD=320.62）。对充值卡促销和礼品促销两种刺激类型做独立样本T检验，结果表明，充值卡促销反应时和礼品促销反应时不存在显著差异，p=0.533＞0.05。

      

      3.2.5 脑电数据记录与分析

      脑电成分根据两种促销类型（充值卡促销、礼品促销）进行叠加平均，得到脑地形图，如图13所示。

      

      （1）P2成分分析

      同样选取位于额中央区和前额的AF3、AF4、F3、FZ、F4、FC3、FCZ、FC4等8个电极点进行分析。脑电成分根据两种促销类型（礼品促销、充值卡促销）进行叠加平均，如图14所示。

      从图脑电波形图可以大致看出，礼品促销和充值卡促销两种情形下的P2成分表现出明显差异，为进一步分析其波幅差异，做出下列波幅统计分析。

      针对8个电极点的P2成分做2（促销类型：礼品促销和充值卡促销）×8（电极点AF3、AF4、F3、FZ、F4、FC3、FCZ、FC4）的重复性方差分析，结果显示，促销类型具有显著的主效应，F（1，17）=8.37，p=0.008＜0.05；电极具有显著的主效应，F（7，119）=5.311，p=0.022＜0.05；决策类型与电极的交互效应不显著，p=0.617＞0.05。

      为了分析充值卡促销和礼品促销在P2成分上的关系，进一步对这两种促销类型做了配对T检验，结果显示，充值卡促销的P2波幅（M=3.437，SD=0.171）显著小于礼品促销的P2波幅（M=4.214，SD=0.952），p=0.008＜0.05。

      （2）N2成分分析

      同样选取位于额中央联合区及额区的F3、FZ、F4、FC3、FCZ、FC4等6个电极点进行分析。脑电成分根据两种促销类型（礼品促销、充值卡促销）进行叠加平均，如下页图15所示。

      从图脑电波形图可以大致看出，充值卡促销和礼品促销两种情形下的N2成分表现出明显差异，为进一步分析其波幅差异，做出下列波幅统计分析。

      

      针对6个电极点的N2成分做2（促销类型：充值卡促销和礼品促销）×6（电极点F3、FZ、F4、FC3、FCZ、FC4）的重复性方差分析，结果显示，促销类型具有显著的主效应，F（1，17）=8.246，p=0.018＜0.05；电极的主效应不显著，p=0.772＞0.05；决策类型与电极交互效应不显著，p=0.441＞0.05。

      为了分析充值卡促销和礼品促销在N2成分上的关系，进一步对这两种促销类型做了配对T检验，结果显示，充值卡促销的N2波幅（M=-1.598，SD=0.515）显著小于礼品促销的N2波幅（M=-2.431，SD=0.900），p=0.018＜0.05。

      （3）P3成分分析

      同样选取额中央区和前额的C3、CZ、C4、CP3、CPZ、CP4、P3、PZ、P4等9个电极点对P3波进行分析。

      脑电成分根据两种促销类型（充值卡促销、礼品促销）进行叠加平均，如图16所示。

      从图脑电波形图可以大致看出，充值卡促销和礼品促销两种情形下的P3成分表现出明显差异，为进一步分析其波幅差异，做出下列波幅统计分析。

      针对9个电极点的P3成分做2（促销类型：充值卡促销和礼品促销）×9（电极点C3、CZ、C4、CP3、CPZ、CP4、P3、PZ、P4）的重复性方差分析，结果显示，促销类型具有显著的主效应，F（1，17）=6.063，p=0.004＜0.05；电极具有显著的主效应，F（8，136）=8.095，p=0.021＜0.05；决策类型与电极交互效应不显著，p=0.553＞0.05。

      为了分析充值卡促销和礼品促销在P3成分上的关系，进一步对这两种促销类型做了配对T检验，结果显示，充值卡促销的P3波幅（M=4.087，SD=0.856）显著大于礼品促销的P3波幅（M=2.903，SD=0.908），p=0.004＜0.05。

      

      4 结论

      4.1 结果讨论

      （1）对于行为结果的讨论

      “购买率”是被试选择偏好的最直观体现，行为结果显示打折、充值卡促销的购买率显著大于赠品促销的购买率，验证了假设H1：不同类型的网上促销信息会影响消费者的购物决策，相比赠品类促销方式，消费者在购物决策中更倾向于选择折扣类促销方式。

      “反应时”是被试做出决策快慢的表征，本研究中两个实验被试反应时均没有明显差异，导致这一结果的原因可能有以下两点：①不同被试反应时差异较大，导致统计结果不显著；②部分被试面对模糊化程度高的促销方式时倾向于直接选择不购买的决策，而不对其进行进一步的思考。因为不购买决策对被试而言是相对安全的决策，一方面，可以避免在决策过程中犹豫不决；另一方面，不购买也避免了任何损失的可能。

      

      （2）对脑电结果的讨论

      打折（充值卡）促销的P2波幅显著小于赠品促销的P2波幅。这一结果说明，当面对打折（充值卡）促销和赠品促销时，消费者会对两类刺激的效价做出快速自动的加工处理，人类对于负性的刺激会引起更多的注意投入，P2波幅与被试对负性刺激的注意程度正相关，打折（充值卡）促销时被试的P2波幅显著小于赠品促销时被试的P2波幅，说明模糊程度高的促销信息（赠品）相对于模糊程度低的促销信息（如本打折、充值卡）而言是更偏负性的刺激，需要被试投入更多的注意资源进行处理。验证假设H2a：不同网络促销信息会引起消费者对刺激效价自动处理的差异，神经机制上会通过P2的波幅体现出来。

      打折（充值卡）促销的N2波幅显著小于赠品促销的N2波幅。由于感知风险程度与N2波幅成正比，打折（充值卡）促销的N2波幅显著小于赠品促销的N2波幅，说明面对模糊程度低的促销信息（打折、充值卡）时消费者感知风险程度显著低于面对模糊程度高的促销信息（赠品）。验证假设H2b：不同网络促销信息会引起消费者感知风险的差异，神经机制上会通过N2的波幅体现出来。

      打折（充值卡）促销的P3波幅显著大于赠品促销的P3波幅。由于决策信心与P3波幅正相关，打折（充值卡）促销的P3波幅显著大于赠品促销的P3波幅，说明面对模糊程度低的促销信息（打折、充值卡）时消费者感知到的决策信心大于面对模糊程度高的促销信息（赠品）。验证假设H2c：不同网络促销信息会使消费者产生决策态度及决策信心的差异，神经机制上会通过P3的波幅体现出来。

      上述脑电结果共同说明，不同类型的网上促销信息使得消费者采用不同的决策神经机制进行处理。具体来说，消费者面对模糊程度高的促销方式（赠品类促销）时，对其刺激效价的处理更偏负性，其感知风险更高、决策信心更低，说明消费者面对此类促销时，神经层面上的决策的过程属于不确定性的模糊决策；而面对模糊程度低的促销方式（如折扣类促销）时，消费者对刺激效价的处理更偏正性，感知风险更低、决策信心更高，说明消费者面对此类促销时，神经层面上的决策过程属于确定性决策。因此从神经机制上解释了为何消费者更喜欢折扣类的促销方式。

      4.2 理论贡献

      本研究的理论贡献有：（1）从模糊决策视角对网络销售促销策略的消费者偏好进行研究，突破了以往研究视角的局限，具有一定的理论意义。（2）采用事件相关电位技术（ERP）研究促销策略信息的模糊程度对消费者购买决策行为产生的影响，发现消费者面对不同促销信息时在刺激效价自动处理、感知风险、决策信心等方面的差异，从决策神经机制上解释了消费者为何更喜欢打折促销。

      4.3 管理启示

      本研究认为，商家在进行网络促销时，在相同程度的让利水平下，应尽可能明确促销所带来的实际价值，即降低促销信息给消费者决策带来的模糊程度，使消费者能够更容易地评估出促销方案所带来的价值，进而促进消费者进行购买。相同程度的让利幅度下，采取折扣类促销效果要比赠品类促销效果好；赠品类促销方式下，使消费者相对容易地评估出让利价值的赠品会更受欢迎。

      另外，神经营销学的发展为商家进行营销策略研究提供了更有效的手段。运用神经科学手段，市场营销研究者可以不必像过去那样对大样本数据进行采集、研究，而可以只选取少量样本进行研究，大大节省了时间成本。例如，根据本研究结果，商家可以使用P2、N2、P3这三个ERP成分作为消费者反应促销策略时的内生神经学信号，借助虚拟购物环境中P2、P3、N2的测量，比较不同促销方案对消费者吸引力。

标签：网络促销论文;  成分分析论文;  模糊理论论文;  商品价值论文;  差异分析论文;  消费者分析论文;  决策能力论文;