电子商务平台顾客感知价值对购买行为及企业未来销售的影响，本文主要内容关键词为：电子商务平台论文,顾客论文,价值论文,未来论文,企业论文，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。
在当今电子商务模式迅猛发展的形势下，人们的消费方式发生了变化，企业在寻求自身竞争优势的同时，应该更多地关注企业的外部顾客，因为电子商务平台下，顾客很容易发生转移，鼠标轻轻滑动就可以从一个网站跳转到另外一个网站，所以怎样提高电子商务平台下企业与顾客关系的稳固性尤为重要。这种关系的影响因素包括很多方面，其中顾客感知价值就是至关重要的一个因素，在电子商务平台下顾客感知价值的高低直接影响到顾客未来的购买行为。在电子商务行业竞争如此激烈的环境下，如果一家企业比竞争对手为顾客提供更高的感知价值，那么该企业就能得到较高的顾客满意和顾客忠诚，进而形成较高的顾客重复购买意向，使顾客对企业更加信任，促使顾客持续购买，增加关联销售，并形成口碑效应，最终实现顾客流失少、顾客与企业的关系稳固、企业从忠诚顾客中获得更多利润的效果。
由此，我们可以发现顾客感知价值的提升关乎顾客未来的购买行为，顾客未来的购买行为与企业未来的销售存在密切的关系。所以顾客感知价值作为一个公司预期其未来销售行为的变量，是一个公司在战略层面上必须重视的要素。但是从总体上看，虽然电子商务这一商业模式发展势头良好，发展潜力巨大，但是其自身存在的缺陷也越发明显。许多顾客对服务的态度不满，对提供的产品质量缺乏信心，对平台交易的安全性存在担忧等等，诸如此类的问题造成了电子商务平台的顾客需求的满足程度降低，也进一步影响到了顾客未来的购买行为。以往关于感知价值和重复购买行为的关系研究成果颇丰，但是没有将消费者的购买行为和企业未来的销售相联系，探究消费者的购买意向如何影响企业未来的销售额。本研究在以往研究的基础之上，力图解决电子商务平台运行过程中现实存在的问题，主要探讨电子商务平台下顾客感知价值对购买意向及企业未来的销售会产生怎样的影响。首先，我们构建研究框架，通过文献研究，深入理解电子商务平台下感知价值与购买意向、购买意向与企业未来销售的关系。其次，根据研究框架，提出不同维度的感知价值对购买意向均会产生影响的研究假设。之后，建立结构方程，通过固定样本组设计，在特定“时间窗”内对客户进行沟通刺激并进行多渠道数据收集。最后，依据现实调查数据和购买数据利用三阶段最小二乘法进行假设检验与结果分析。研究结果发现，感知价值的几个维度即社会价值、功能价值、情感价值和程序价值均对购买意向产生正向的影响，并且，购买意向对企业未来的销售有积极的正向的影响；同时，过去的销售额对未来的销售额有很好的预测作用。
1 研究假设及研究框架
1.1 感知价值对购买意向的影响
Grisaffe和Kumar（1998）指出，感知价值会直接导致两种行为倾向的产生，一种是推荐意向，即向别人推荐相关产品或服务的可能性；另外一种是顾客产生重复购买行为的可能性。Grewal（1998）和Sweeney（1999）的研究结果也表明顾客在发生购买行为之前，购买意向会受到感知价值的影响。Ken Butcher，Beberley Sparks Frances O'Callaghan（2002）通过对多种服务行业的研究，包括餐饮业、美发业、理疗业等，发现社会交互作用、便利性以及价格都对顾客的再购买意愿产生重要的影响。社会交互作用代表了感知价值中社会价值维度，便利性和较低的价格代表的是功能价值的维度，所以该研究证实了社会价值、功能价值会对再购买意愿产生直接的影响。Miguel A.Moliner et al.（2007）通过对制造业和旅游业的相关研究得出如下结论：顾客感知价值对顾客满意度存在影响，进而影响顾客未来的购买行为，并且感知价值的高低与顾客的口头宣传和抱怨都有一定的关系。从该研究结果中，我们可以发现社会价值和情感价值对顾客购买行为影响的重要性。另外，Tonita Perea Y.Monsuwe，Benedict G.C.Dellaert and Ko de Ruyter（2004）通过对互联网用户的调查，发现影响消费者在互联网环境下产生购买行为倾向的因素，主要包括使用的便利性、有用性及安全性，也就是说，顾客感知价值的功能价值和程序价值对互联网环境下顾客的重复购买行为有重要的影响。王崇（2007）等人通过对互联网环境下消费者购买电子产品的行为进行调查，发现感知价值与消费者重复购买意向之间存在正相关。
由此，得到本文的如下假设：
H1：电子商务平台下顾客感知到的社会价值越高，其购买意向越强烈；
H2：电子商务平台下顾客感知到的功能价值越高，其购买意向越强烈；
H3：电子商务平台下顾客感知到的情感价值越高，其购买意向越强烈；
H4：电子商务平台下顾客感知到的程序价值越高，其购买意向越强烈。
1.2 购买意向对企业未来销售的影响
随着顾客价值对于企业的重要性越来越受重视，近些年来学者们纷纷将企业营销投入和消费者态度以及消费者购买行为连接起来，并据此进行研究，均发现了顾客价值和购买意向对企业未来销售的重要性。理性行为理论（Fishbein and Ajzen，1975）认为意向和行为存在着直接的关联，购买意向有可能导致购买行为的发生。这种意愿是伴随着顾客自愿寻找喜欢的产品的强烈愿望而产生的，尽管主动寻找喜欢的产品必须付出很大的努力。一旦消费者找到了喜欢的产品，那么其他竞争性的产品都不在消费者的考虑范围之内。然而，行为控制理论认为，并非所有的意向都会转化为实际行动（Kuhl and Beckmann，1985）。许多研究发现都表明：在不考虑方法偏差的情况下，意向和行为之间有着正向的相关性。许多实证性研究也都表明了意向对于自我报告（self-reported）行为的影响（Armstrong，Morwitz，and Kumar，2000；Evanschitzky and Wunderlich，2006；Harris and Goode,2004；LaBarbera and Mazursky，1983；Morwitz and Schmittlein，1992；Tobin，1959）。在更具有代表性的“意愿—行为关系”研究中，研究结果表明购买意向应该和实际购买行为联系起来。为了真正将购买意愿和购买行为之间建立联系，Zeithaml（2000）提出了一个更具有说服性的顾客购买意愿和实际购买行为之间的关系模型，虽然该研究缺乏实证研究，但是研究结果具有一定代表性。之后，许多研究在此基础上将调查数据和观察到的实际购买行为相结合，从而发现了顾客购买意愿和实际购买行为之间的正向关系。例如，Bolton，Kannan，and Bramlett（2000）的研究中提到，如果购买意愿增长1%，那么重复购买的几率会提高1.67倍。Smith and Wright（2004）的研究，强调购买意愿增长1单位标准差（从0.5级增长到0.8级），意味着销售额相应地增长0.36单位标准差，相当于公司一个季度的销售额增加5亿美元。Nacif（2003）和Kamakura et al.（2002）的研究都证实了购买意向和实际的顾客保持率之间有正向的影响关系。因此，我们可以得到购买意向和企业未来销售之间存在显著的关联，进而得到以下假设：
H5：购买意向对未来销售有正向的影响。
根据理性行为扩展理论（Ajzen，2001；Bentler and Speckart，1979；Eagly and Chaiken，1993），一个人过去的行为可以解释他未来的实际行为。这就意味着顾客更倾向于从相同的零售商处购买产品，尽管顾客可能认为其他零售商会提供相同或者更好的利益，但是由于他前一次就是在该零售商处购买的产品，所以大多数顾客不会发生转换。Corstjens and Lal（2000）的研究也解释了这个现象，这种现象发生的原因是顾客对于之前的购买选择有着心理上的许诺，同时顾客想尽量减少他们的思考成本和转换成本。这就是所谓的惯性作用。因为这样做可以通过简化决策过程和节约决策成本，达到帮助顾客取得满意结果的目的。在这一过程中不需要有意识的思考便会自动地发生购买行为。许多研究也为这种习惯性行为提供了理论和经验性的证据支持（Anderson and Srinivasan，2003；Beatty and Smith，1987；Gounaris and Stathakopoulos，2004；Huang and Yu，1999；Rust，Lemon，and Zeithaml，2004；Corstjens and Lal，2000）。例如，Beatty and Smith（1987）通过研究说明40%-60%的顾客会因为习惯在相同的零售商处购买产品，并且证实了这种惯性作用的优势。由以上的研究可知，有充足的证据表明这种惯性作用在影响顾客购买决策时起到了至关重要的作用。由此得到以下的假设：
H6：过去销售额对未来销售额有正向影响。
由此，我们得出了研究框架，如图1所示。不同层面的感知价值对购买意向产生不同程度的影响。同时购买意向可以用来预测企业未来的销售，并且企业过去的销售额同样需要加以控制来更好地预测未来销售。
2 数据搜集及结果分析
2.1 数据采集方案的设计
本研究欲探讨电子商务平台下感知价值与购买意向、购买意向与企业未来销售的关系，并采用企业过去的销售作为控制变量来对未来的销售进行预测。仅从顾客感知角度测量购买意向毕竟带有一定的局限性，因为仅从顾客感知的角度进行分析并不能准确反映出顾客感知价值的提升对实际企业收入的影响效果。因此，此部分将通过设计带有“时间窗”的固定样本组多渠道数据收集方案，实现购买意向对企业未来销售的实际测量。我们采取如图2所示的固定样本组设计，在特定“时间窗”内对顾客进行沟通刺激并进行多渠道数据收集，包括顾客感知数据、企业销售数据、顾客实际交易数据等。
具体而言，选择一家具有良好数据库管理系统的电子商务平台，从该数据库中抽取一定规模（600人）在该平台的注册客户形成固定样本组，并将样本组顾客分为4组。将整个数据收集的“时间窗”分为二段，第一阶段是从关系起点到
时间点，第二阶段是从点到
点，两段时间长度均为6个月。从起点到点我们用同一沟通渠道（如邮件）分别对组②—组④的样本组顾客进行6次-12次相应的电子商务平台产品或服务信息的沟通刺激。在结点点，对固定样本组顾客进行问卷感知测量，问卷主要由顾客感知价值维度量表、购买意向测量量表构成。从点之后，为顾客实际购买数据，即顾客接受平台沟通刺激之后6个月的实际购买数据。在对顾客感知价值进行测量的基础之上，从该平台数据库中提取到点内的顾客实际交易数据，并提取相应的企业销售数据，以及从起点到点的样本已有销售数据作为控制变量。各部分研究内容与所对应需要的固定样本组数据见表1。
最终通过点的顾客感知测量，共发放问卷600份，回收539份，有效率100%，回收率接近90%。男女比例分别为58.8%及41.2%；年龄大部分集中在25岁至35岁间，占72.4%；大专以下学历占26%，本科学历占52.8%，硕士及以上学历占21.2%；月收入8000元-10000元者，占48.6%；87.7%的消费者经常光顾该电子商务平台，并且受访者最常浏览的网站，则为搜索引擎、新闻资讯和休闲娱乐网站，分别占21.6%、34.5%和43.9%。同时我们将选取的顾客进行编号管理，将收回的问卷对应相应的编号对比实际购买数据和调查数据，以保证没有无反应偏差现象产生。
2.2 变量的度量
涉及变量的度量项目的确定，我们借鉴已有相关文献来形成各变量的初始度量项目，并专门邀请有关专业人员进行了各问项表述的本土化。此外，专门组织了2场焦点小组访谈会，每场访谈会由9位同济大学的MBA同学构成，他们均是各大电子商务平台的顾客。之后，我们同样对这些MBA同学进行了便利抽样的预调查，根据对样本数据的探索性因子分析（EFA），我们剔除了一些不适当的度量项目，并在此数据分析基础上对问卷进行了必要的提炼与调整。最终为社会价值、功能价值、情感价值、程序价值和购买意向共设计了16个度量项目。
我们运用受测顾客的购买数据对未来销售额进行测量。为了同Baesens and Colleagues（2002），Bolton，Kannan，and Bramlett（2000），Mittal and Kamakura（2001），Nacif（2003）和Seiders and Colleagues（2005）的研究相一致，对完成问卷调查后6个月内的销售额进行了汇总（即到时点的销售数据），这种做法也是效仿了Nacif（2003）的调查研究，该调查研究的时间长度就建立在6个月的阶段内。接下来，根据Reinartz and Kumar（2003）所建议的方法，对未来销售额进行贴现，贴现率为14%，贴现日是开始本次调查研究那天。选择贴现率为14%的原因是Gupta，Lehmann，and Smart（2004）和Berger and Nasr（1998）、Dwyer（1997）的研究发现适合于营销投资的年贴现率在12%-20%之间变化，而通过与该电子商务企业管理者的访谈，管理者建议使用14%。在计算过去销售额方面，我们采用的方法和计算未来销售额的方法是类似的。唯一的差别是我们把过去销售额定为开始本次调查前的6个月（即从起点到点）。
2.3 结果分析
2.3.1 验证性因子分析
按照Gerbing and Anderson（1988）的理论，我们进行了验证性因子分析，目的是评估多维度量表的可靠性和有效性。分析结果显示Cronbach's α系数大于0.7，该系数值是通常在文献中提出的阈值（Hair et al.，2006；Nunnally，1978）。此外，复合可靠性系数大于0.6，因子载荷量均大于0.6。接下来我们利用Fornell and Larcker（1981）提出的评估标准来评估变量间的区别效度。结果显示，任何两个构念间的卡方值小于这两个构念的平均抽取方差（AVE）。第二，每个测项的标准载荷值大于在任何其他构念的载荷值。所有这些指标均表示该量表具有良好的可靠性和有效性（如表2所示）。
2.3.2 相关分析
接下来按照Hair and Colleagues（2006）and Rust，Lemon，and Zeithaml（2004）建议的步骤，为了控制和评估多重共线性的程度，进行了以下的检验：变量间的相关性检验，偏相关检验，部分相关检验，主成分回归检验和方差膨胀因子检验（Variance Inflation Factor）（如表3）。这些结果都表明，利用我们的数据所计算出来的结果显示，并不存在严重的多重共线性问题。
2.3.3 假设检验
根据Anderson，Fornell，and Lehmann（1994）的理论，我们利用3SLS回归模型来对本研究的模型进行评估。选择3SLS回归模型的目的，是评价感知价值的驱动因素和购买意向所带来的销售额上的变化。当应用3SLS回归模型时我们会发现：在其他所有条件相同的情况下，每增加1单位的购买意向都会导致未来销售额增加X元。如果我们运用结构方程来建模，我们只能说明这二者之间有着紧密的联系，但是不会得出上述结论，即：每增加一单位的某种驱动因素就会带来收入上的影响。此外，在增加了校正异方差（Correction for Heteroskedasticity）的情况下，3SLS回归模型是一种十分有效的分析方法，因为模型中所有参数的估计都是相互关联的（Berndt et al.，1974）。因此，3SLS回归模型对于处理非正态性问题是十分有效的（Basman，1957；Greene，2007）。在回归分析的时候，把因子得分作为独立变量。这样做可以把这些指标标准化，方便在回归分析过程中使用。为了检验本研究的研究假设，建立了以下回归方程：
（注：其中PI代表购买意向；SV代表社会价值；FV代表功能价值；EV代表情感价值；PV代表程序价值；S代表销售额）
总的来讲，研究结果支持了我们的理论模型和假设。通过和对照组（组①）的比较分析结果可以看出，感知价值的提升对购买意向有积极的促进作用。感知价值的四个维度——社会价值、功能价值、情感价值和程序价值——解释了购买意向评分变化中的44.69%。其中，社会价值、功能价值、情感价值和程序价值各自对购买意向变化的解释分别为36.85%、36.91%、28.40%和35.97%。但是，在这里需要注意的是这些百分数并不能简单地相加，因为这些构成因素并非是完全互斥的。
随后我们进一步验证研究假设。从分析结果可以看出，功能价值对于购买意向有很大的影响（γ=0.32；t=21.73，P＜0.01），紧随其后的是社会价值，各项系数和功能价值几乎相同（γ=0.32；t=21.68，P＜0.01），再之后是程序价值（γ=0.13；t=10.30，P＜0.01），最后是情感价值（γ=0.08；t=9.32，P＜0.01）。由此看出，研究数据的分析结果支持假设H1、H2、H3和H4。至于未来销售的驱动因素，结果表明购买意向对未来销售有着直接且积极的影响（γ=20.88；t=2.38，P＜0.01），该结果支持假设H5。同时，我们在进行感知价值测量前的六个月对每个顾客的实际消费额进行了连续观察。结果表现出惯性效应，检验系数为γ=0.63；t=52.22，P＜0.01，这意味着过去的销售额对未来销售额有很好的预测作用。从研究结果看，研究模型很好地解释了未来销售变化的34.71%。因此，假设H6也成立。综合以上的分析，我们将研究结论概括如下：
接下来，将上述模型和包含四个感知价值维度和未来销售额之间直接联系的模型进行了比较，为了评价两个模型之间拟合度的区别，我们进行了似然比检验。新的模型中减少了三个自由度，结果表明包含感知价值四个维度与未来销售额之间直接联系的新模型的拟合度比起原始模型有了显著提高（似然比=17.22，Δd.f.=3，P＜0.01）。但在评价新模型总的
时，我们发现比起原始模型的34.71%，新模型只能解释销售变化的28.85%，所以新模型四个感知价值维度对未来销售的积极影响被购买意向极大程度地调和了，可见购买意向在感知价值和未来销售之间起到了中介作用。为了明晰购买意向会在多大程度上对未来销售产生影响，我们还估计了购买意向对未来销售收入变动的影响。保持其他条件不变，购买意向每提高一个百分点将会引起未来销售额提高173元。
2.3.4 模型稳定性的检验
为了检验本研究模型的稳定性，我们也建立了其他几个可选的模型进行对比。例如，将四个感知价值维度中的任意两个维度进行组合，形成了6个模型，包括社会价值和功能价值组合，社会价值和情感价值组合，社会价值和程序价值组合，功能价值和情感价值组合，功能价值和程序价值，情感价值和程序价值组合；或者将四个维度合成一个整体；再或者直接建立所有价值维度、购买意向、过去销售额直接影响未来销售的简单回归模型。结果显示，这些模型中的任何一个都没有表现出更优的拟合度（如表4），所以我们建立的模型具有良好的稳定性，能够很好地反映未来的销售额。本研究模型的分析采用了三阶段最小二乘法（3SLS）进行估计，这种技术运用线性回归思想来估计各个系数值。然而，不同结构之间可能存在非线性的作用。为了解决这个问题，我们在四个价值维度和购买意向之间、购买意向和未来销售额之间运用了不同的非线性回归分析。并且只是探究性地进行了这些分析，因为本研究之前并没有关于非线性类型的假设提出。结果显示，运用非线性回归分析，并没有显著地改善模型的拟合度或提高购买意向对未来销售的解释程度。所以我们采用的现行分析方法对本模型来讲是适用的。
Model 1：四维模型
Model 2-Model 7：三维模型（社会价值、功能价值、情感价值和程序价值两两任意结合）
Model 8：一维模型
Model 9：所有价值维度、购买意向、过去销售额直接影响未来销售
3 结论
在电子商务竞争如此激烈的时代，顾客是企业必须要重视的一项资产，忠诚顾客的培养以及顾客购买意向的增强，都对公司未来的发展起到至关重要的作用。所以电子商务平台应该更多地关注顾客的购买行为，通过了解顾客的需求，制定有针对性的营销策略，实现顾客感知价值的提升，使得顾客长期保持与电子商务平台的关系。
（1）关于感知价值对购买意向的影响方面，本文从顾客感知价值的角度实证了影响购买意向的四个维度，分别为社会价值、功能价值、情感价值和程序价值，其中功能价值和社会价值对购买意向的影响比后两者高，表明功能价值和社会价值是购买意向的主要驱动因素。但是总体上来讲，四种感知价值的提升都对购买意向存在积极的促进作用。
（2）关于企业未来销售的影响因素方面，我们通过对过去购买行为的控制，运用感知测量数据与实际购买数据，对四种感知因素在购买意向以及他们未来购买行为之间进行了检验。结果表明四种感知价值对购买意向有正向的影响，并且购买意向的提高对企业未来销售有积极的促进作用。同时我们证明了Rust，Zeithaml，and Lemon（2000）的理论，在控制了最近的销售水平以后，可以有效地预测未来销量。这意味着抛开著名的惯性作用，我们仍然可以预测出未来的销售。
（3）同时本研究也表明未来的销售直接受购买意向与过去的销售的影响，而并不直接受到社会价值、功能价值、情感价值和程序价值的影响。但是通过投资于有助于这四种感知价值提升的营销活动，购买意向会得到提高。所以公司应该重视以顾客感知价值提升为目的的营销活动的作用。