网络购物影响因素的模拟分析，本文主要内容关键词为：网络购物论文,因素论文，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。
随着网络技术的日益发展，网络逐渐深入到人们的日常生活中，越来越多的人采用网络购物。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的《第29次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2011年12月底，中国网民规模达到了5.13亿之多，其中网络购物用户规模已经达到了1.94亿人，较上年增长了20.8%，并且将继续保持稳步的态势增长，网络购物的空间十分巨大。因而在网络购物的发展中，研究网络消费者行为的影响因素无疑将成为现代网络营销理论的重点。
消费者作为市场的主体，是决定企业生存与发展的关键性力量。商家的营销决策和方案受着消费者需求的根本性影响，而商家在选择营销战略和策略时也以消费者的需求为基本依据。企业应当以满足消费者的需求为核心，通过对消费者行为的分析、认识和理解，从而实施有效地营销战略和营销策略，获得持续的核心竞争力。消费者在网络环境下购买行为的影响因素有其独特性，与店铺式的消费相比较，其具有共性和个性。本文通过查阅网络环境下消费者购买行为影响因素分析的相关资料，模拟分析出网络消费者购买行为的各种影响因素的大小。对商家而言，能够在竞争激烈的网络购物环境中更加有针对性地销售自己的产品，更好地为消费者服务；对消费者而言，则能更好地满足他们的购物需要和愿望。因此，研究并模拟网络消费者购买行为影响因素的影响程度将具有重大的现实意义和理论意义。
一、网络购物影响因素模型的建立与求解
通过查阅相关资料[1]，我们知道影响网上消费者行为的因素主要有网络文化、网络消费者个人因素和网络零售商店气氛设计三方面；消费者个人因素包括性别、年龄、受教育程度、经济收入和网络熟练程度；网店设计包括商店界面设计和商品陈列。从目前的研究现状可知，大多数学者对消费者行为影响因素的分析一般只涉及对各影响因素的理论分析，对各影响因素的大小比例情况则很少涉及，而这正是本文所要研究的内容。本文首先通过层次分析法和问卷调查结果初步确定了各影响因素的比率，并在此基础上建立了主成分分析模型，进一步确定了各影响因素的比率，最后通过仿真模拟出各影响因素的比率。
(一)层次分析法
层次分析法(Analytical hierarchy process，简称AHP法)由20世纪70年代初美国匹茨堡大学教授萨蒂提出。它是一种为不确定情况的复杂决策问题评估各相关因素间重要性程度的层次权重决策分析方法，它将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法，特别适用于那些难于完全定量分析的问题。
1.层次分析法的基本原理与步骤。(1)建立递阶层次结构模型；(2)构造出各层次中的所有判断矩阵；(3)层次单排序及一致性检验；(4)层次总排序及一致性检验。
2.消费者消费行为的层次结构模型(见图1)。
图1 消费者消费行为的层次结构模型
3.网上调研。笔者邀请被调研者登陆到淘宝网页，通过对网页的浏览，期望被调研者挑选出一款自己喜欢的商品，然后回答调研问题。本次调研共发放电子问卷952份，收回问卷616份，剔除35份回答不完整的问卷，共得到有效问卷581份。样本构成如下：(1)性别：男性消费者占50.7%，女性消费者占49.3%。(2)年龄：收回问卷的年龄大多在17-36岁之间，以年轻人为主，占去了总调查样本人数的89.6%。(3)教育程度：被调查者的学历大多为专科以上学历。其中专科以下学历占4.3%，专科学历占30.4%，本科占47.2%，研究生占12.5%。
调查结果显示：(1)30%的消费者认为吸引他们去网站购物的原因是网店种类丰富，省时省力。因此，网店的商品陈列和店面设计很重要。(2)69%的消费者认为商品的介绍不够详细，会影响他们的进一步购物行为。(3)93%的消费者在网上购物时认为，网络商品在细节和逼真程度上仍然不如实物，消费者实际收到的商品不如网页上的拍出来的效果好。(4)网店页面的设计应简洁、图像清晰，网络购物的流程应容易理解和方便操作，这将直接影响消费者下一步的购物。提高网站的可操作性，对于网络消费者尤为重要。(5)90.5%的消费者认为完善的站内商品搜索系统是必不可少的。同时，网站逼真的图片和适当的广告会诱发消费者的购买欲望，这些图片应该和店内的其他相关产品图片有很好的链接，从而将消费者的潜在需求转化为更多的现实需求。
4.构造判断矩阵。层次结构反映了各因素之间的关系，但准则层中的各准则在目标衡量中所占的比重并不一定相同，在决策者的心目中，它们各占有一定的比例。在确定影响消费者行为的诸因子所占比重时，主要困难是这些因子的比重常常不易定量化。因此，引用数字1-9及其倒数作为标度(详见表1)。
根据表1和网上调研的结果，我们对网络购物各影响因素赋予了相应权重(见表2)。
根据网络购物影响因素相应的权值建立判断矩阵如下：
5.判断矩阵的一致性检验。经计算可得，A的特征值为：
(2)查找相应的平均随机一致性指标RI(详见表3)。RI为平均随机一致性指标，是大量同阶随机互反矩阵一致性指标的平均值，n为影响因素个数。
因为当CR＜0.10时，判断矩阵的一致性被认为是可以接受的，所以此处可确定判断矩阵是可以接受的。由此计算出网络购物影响因素所占的比率，如图2。
图2 层次分析法网络购物影响因素的比率
(二)层次分析法的主成分分析模型
1.模型的理论。在层次分析法下构造出的合理的判断矩阵A的基础上，求出其最大特征值对应的特征向量，利用特征向量构造出现的矩阵B，最后对矩阵B进行主成分分析。其基本流程如图3所示：
图3 主成分分析模型的基本流程
对B标准化处理后可得方差贡献率见表4。
标准化后的综合指标-时间曲线见图4。
图4 综合指标-时间曲线
由表4可知特征值λ=8对主成分分析模型贡献最大，而其对应的特征向量为：
v=[0.1003，0.1202，0.3233，0.5388，0.3233，0.3233，0.4311，0.4311]'
由此可知网络购物各因素所占比率如表5所示。
从而可得网络购物各因素所占的比率如图5所示。
图5 主成分分析法网络购物影响因素的比率
3.结论。(1)性别和年龄对消费者购买行为影响不大，分别为4%和5%。(2)受教育程度和网络熟练程度对消费者购买行为的影响比率均为12%。网络购物的消费者大多为高学历人群，他们能熟练操作计算机，对新事物的接受能力较一般人要快，所以这类人群一般为网上购物的主体。(3)经济收入对消费者购买行为影响很大，为21%，消费者的经济状况会影响消费者的消费水平和消费范围，决定着消费者的需求层次和购买能力。消费者收入水平越高，在满足基本生活需要的同时，可支配收入的增多无疑将增加消费者购物的可能性。(4)网络文化对消费者购买行为的影响比率为12%。随着网络购物的兴起，消费者对网络购物的信任度有所增加，网上购物也成为的一种时尚。(5)网店设计和网店商品陈列的比率均为17%，网页是网络商店与网络消费者相互交换信息的媒介，网店界面设计的好坏将严重影响消费者的第一印象，从而影响消费者是否购买商品。
(三)仿真
笔者采用蒙特卡罗方法对文中模型的结果进行仿真。
(1)根据表5得到的各因素的比率，设定各因素对应的影响区间(全区间如表6所示)。
(2)用计算机产生1×
个0-100之间的随机数，使它们分别落入相对应的影响区间，所得区域的面积就是各因素的比率。
(3)仿真后的结果如图6所示。由图6所知：仿真后各因子的比率基本上与网络购物影响因素模型的结果一致。
图6 仿真后网络购物影响因素的比率
二、网络购物影响因素模型的评价
本文在层次分析法和问卷调查的基础上建立了主成分分析模型，从而很好的讨论了网络环境下各个因子在消费者购买过程中所起作用的大小。通过计算机仿真后的结果也和该模型的结论一致。本文只对影响消费者购买行为的一般因素进行了分析，既不考虑特殊人群，也不考虑个人习惯等特殊情况对消费者行为的影响。另外由于收回的问卷数量有限，所以只能在一定程度上反映一些问题，如由于参加本次调查人群大多在17-36岁之间，以年轻人为主，使得年龄这一因素所占比例不是很大。该模型只是给出了一种理论依据，还需获取大量实际数据对其进行检验。
三、建议
通过对网络购物影响因素模型的求解与分析，本文提出以下建议：
(一)满足年轻高学历人群的需求。
目前，网络用户多以年轻、高学历用户为主，他们能够熟练操作计算机，有一定网络基础知识，收入较高，拥有不同于他人的思想和喜好，个性化明显，对商品的性能和款式要求较高。因此，从事网络销售的商家应当关注这一类别消费者的意见和建议，想办法满足他们独特的需求。
(二)针对不同收入状况的消费者采取不同的营销策略。
收入水平的高低决定着消费者的需求层次和购买能力，对消费者的消费水平和范围将产生强烈的影响。营销者应针对不同收入的消费者，采用不同营销策略，分别对其产品进行定位和定价。同时，消费者也应根据自己的收入水平，合理安排收入与支出之间的关系。
(三)改善网店界面设计以提供更加全面的信息供消费者选择。
对于网店设计模式和网络熟练程度，商家应积极改善搜索引擎的功能，使产品信息更加容易为消费者所搜索和识别。网店界面设计应尽量简洁美观，店内商品陈列应尽量清晰有序，以便吸引消费者的关注，另外网店还应提供更多诸如价格、类别、配送及售后服务等方面的详细信息以便消费者参考。消费者在提升自己网络购物能力的同时，应多方搜集信息，查看已购买者的评论，以便作出更为可靠的购买决策。