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通过大学生的网络购物态度和意向分析其网购行为
摘要：这次探索研究的主旨是调查大学生在网络购物时的态度的差异。根据他们之前的网购经历，大学生被分为非网购消费者，网络商城游客，互联网浏览者和互联网买家。这个模型指明了理论因素，并将其分为消费者，市场和技术这三个能影响四组不同消费者的网络购物的类别组。依据巨大的人口统计学背景发现了这四组消费者在婚姻状况，信用卡持有数量，网络使用时长和初级网络使用上的差异。我们通过使用ANOVA对这四组网购消费者的态度和意向进行了分析。对于这四组消费者（非网购消费者，网络商城游客，互联网浏览者和互联网买家），我们通过回归分析从人口调查背景，技术，网络经历和消费者，市场，技术等多个不同的变量来预测消费者未来网购的消费意图。本次研究关键的发现是与隐私，安全和信任，时间节约，使用便捷度，方便程度，消费过程所带来的享受，公司的名誉和实际感受相比，消费者因素是最重要的，能够决定谁想要去网购，谁已经在网购。这篇论文介绍了这项研究并且通过突出重点的决定性因素得出了结论，这项结论对于电商，商人和正在研究理论框架的消费教育者都是很有用的。
关键字：消费者行为，大学生，理性行为理论，网络购物，电商，Fishbein和Ajzen
当今的精于互联网的大学生是现在以及将来电商的主要目标客户。2009年，大学生使用网络的人数超过了1780万。在2008年，有95.7%的大学生一个月至少上一次网。在美国，他们是各大人群中与网络连接最紧密的。（eMarketer,2008）。他们代表了网络消费者中很重要的一部分并且会成为长期的潜在客户。当今的学生是美国1977年至1994年出生的一代人，他们被称为Y世代人。他们是千禧一代，有着和婴儿潮同样多的人数达7200万。精通技术的Y一代已经接受了任何与接线相关的事物（Lester，et al,2003;Mitchel,1998;Weiss,2003）.对于科技的热爱以及高于平均的教育水平使得在与预期的高可支配收入先匹配的时候让人们对这种实质的网络市场的重要性产生了理解，（Norum,2008）。
网络已经得到了零售商们的注意。网络，作为一种零售门路，已经走出来它的婴儿期，虽然仅仅被使用了一点点，但是却给市场带来了强大的购买力。在网上购物已经成为了一种发展最快速了购物模式，这些年所带来的巨大的年销售额的增长都是因为互联网的易接近性和可以即快速又便宜地提供大量信息的能力。
商业部门人口统计局在2010年的报告中指出2010年第一季度的零售额估计在9600亿美元，而电商的零售额第一季度的大约是387亿美元，意味着网络份额占了总份额的24%(u.s. Census Bureau News,2010)。
尽管在销售额上有巨大的成长，但是有证据表明多数消费者带有意向性的去浏览零售商的网站但最终却没有完成最终的交易。一个浏览器被定义为一个个体来搜索和检查网页从而获取更多的使用网络来增加购物可能性的信息（Leeamp;Johnson,2002）。研究表明对于人们为什么没有完成最终的交易有三种主要原因，不是因为他们不愿意买而是因为技术原因，包括电脑冻结，掉线或者服务中断（Shop.org,2001）。第二，一些消费者只是在尝试网络购物并没有任何购买意图。这些消费者只是将网上商店作为一种用来收集信息和浏览的窗口商店工具，最终会在实体商店购买所需的商品。第三，任然会有其他的消费者在添加购物车信息时，接下来又在没有完成最终的交易时就把购物车和网站丢一边了（Framamp;Grandy,1997）。就是这最后的两组，这些当前没有买东西的意图和这些丢弃他们购物车的人是最经常被研究为什么他们没有完成网上购物的。对于消费者在开始添加购物车但接着又在没有完成最终的交易就丢掉购物车以及店面发现了很多原因，包括（a）缺乏最信用卡安全和隐私的保护，（b）技术问题，（c）很难找到具体的商品，（d）难于接受快递的费用和方式，（e）不充分的退货政策，（f）缺乏个人服务，（g）没有能力使用感官评价，（h）差的网络购物体验，（i）下载速度慢（Eastlick amp; Lotz, 1999; Kim, Kim, amp; Kumar, 2003; Kwon amp; Lee, 2003; Lee amp; Johnson, 2002; Watchravesringkan amp; Shim, 2003）。
在试图了解没有完成交易的原因上，Fishbein and Ajzenrsquo;s(1975)理性行为理论经常被用来去研究个人对于网络购物的态度是如何影响一个人的行为意图的（Shim et al.,2001）。在模型中，态度被认为是意图的预测，并且最终导致实际行为。这个研究模型也被应用来获取更多的消费者行为模式上。
本次研究的目的是探索四组网络消费者网上购物时的态度的不同：当前的非网购消费者，不带有任何购买意图来访问网上商店的用户，有意图在网上购物但最终却没有的用户，以及有心在网上购物而且已经在网上预测了这些组中的每一个购物行为。这项研究的关注点在了解这四组人关于态度决定网上购物，意图和购物体验的不同。Fishbein and Ajzenrsquo;s(1975)的理性行为理论被用于网上购物消费者的分析。
理论框架
两个理论模型，理性行为理论（Fishbeinamp;Ajzen,1975）和新产品渗透理论（Rogers,1995），为制定研究框架提供了引导。Fishbeinamp;Ajzen,（1975）的理性行为理论为态度对于一个潜在的购物者的做决定的过程的重要性提供了行为阐释。TRA的中心原理是人类以一种理性的行为方式在试图获得良好的结果的同时也要满足他人的期望。TRA试图去解释态度是如何形成的和态度是如何以及为什么能够影响人类的行为方式。Fishbein and Ajzen提出观点认为一个人的行为是由行为的意图所决定的。意图是对于行为以及最终结果的个人态度的一个功能。Ajzen(1991)后来定义态度为一种个人感觉，有可能是积极的也有可能是消极的，行为的表现会导致期望的结果。意图被认为是捕捉影响行为的动机因素，可以衡量某个人在执行某个行为时所愿意付出的努力。
当将TRA应用到消费者行为上，对于可替代的选择来说消费者被认定是有一定的意图水平的（Shim et al, 2001; Watchravesringkan amp; Shim, 2003）。可替代的选择是指感觉上能够得到最高的价值奖励（Fishbein amp; Ajzen,1975）。TRA的态度-意图-行为一体模型是最常被用来解释消费者行为的理论。在这项研究中，TRA 被用来作为意图预测者检查个人态度然后这个意图作为预测者的行为。
TRA给出了决策态度的行为上的解释，而Rogersrsquo;创新渗透理论（DIT）提供了一种用于创新和接受的社会学方法。DIT表明创新是一个沟通的过程，通过社会系统中的人的长时间的正规和非正规的渠道。在本次研究中，创新就是网上购物。DIT在本次研究中的应用给出了一个概念框架来展示这四类消费者将会在他们接受网络购物的各个阶段展示出相同的特征。DIT模型将会给消费者同类型的建议，非网购消费者，网上商店访问者，互联网浏览者以及网络购物者都应该有一些共同的特征（例如：互联网体验经历）。
Rogers(1995)将可采纳性过程分为五个阶段：认知，说服，决策，执行和确认。DIT理论已经被应用于研究消费者的行为上，通过社会体系作为新的思想，实践和产品行为上的解释。研究已经解决了消费者的购买意图，这包含了模型中的前三个阶段（Shim et al,2001;Liangamp;Huang,1998）并考虑了箱费这的意愿。这项研究试图去评估关于“采纳性过程”的后三个阶段，包括（决策，执行和确认），来分析消费者的网络购物行为。
通过TRA模型得出网络消费行为是一种态度功能的假设，基于研究得出的人们整体态度的不同的部分可以设定为网络购物的假设模型。如图1 所示，表明了通过使用这项研究中的结果框架来预测网上购物行为。
研究方法
通过测试理论上的意图和行为模型，如图1 所描述的，这项研究将个人的变化分为了以下三种一般集体因素：（1）市场，（2）消费者，（3）技术。这些被简化地用来对比非网购者，网上商店访客，互联网游客以及网购消费者的态度和意图。
消费者因素包含那些影响消费者感受和态度但却又不受控制的次级因素。市场因素是基于市场营销4P（价格，产品，地点和促销）原则的相关变量而发展的。技术因素是由次级因素构建的，包括电脑和网络环境并且这些都超出了消费者的控制范围。这三个集合因素的分数是通过每一个潜在次级因素的分数总和得来的。
研究样本
在美国，有266位大学生作为简单样本。使用大学生样本可以让研究者专注在Y一代这样的群体中，这群人表现出很高的网上购物和消费水平并且在未来的生活中也代表了潜在的市场趋势（Vogt,1998）。一些研究认为总体来说大学生是网络技术较高频次的使用者并且倾向于网上购物（Bruinamp;Lawrence,2000;Norum,2008）。今天，大学生拥有700亿美元的购买力（Forrester research,2006）。他们高于平均水平的受教育程度预计可以产生高水平的可支配收入，使未来进行网上购物的可能性增加（Norum,2008）。
数据收集和分析
本次研究的数据主要是从美国中心的三所大学收集的。在每一个大学，一个教职工被确认为样本对象后接着就会被邀请参加调查。在每一个大学里，调查都是通过附信的方式进行的，同意脚本和答题卡。数据收集于3所学校的343个反馈者并用于分析。有一些反馈者缺失了一些重要问题的回答，那么这样的数据就会被删除，例如缺失了之前的上网经历和网上购物的意图。经过筛选，最终样本容量减少至266（n=266）。
通过Cronbach的阿尔法分数，假设因素的可靠性将会被检查。假设分析将会通过ANOVAs, 卡方和逻辑回归分析方法进行。数据分析被分为4个阶段。阶段1，通过第73题的回答来确定他们的网络使用经历从而将反馈者分到四组消费者群中，73题的题目是：“当想到我使用互联网进行购物或者消费时，我是属于哪一种典型，非网购者，网上商店访客（只是浏览商品信息），互联网游客（只是寻找特定的具体信息但是不会购买），网购消费者（在网上搜索特定的商品信息并且会在网上购买）。”描述性统计（频率分析，平均值和卡方分析）被用来对比和描述反馈者的人口统计学背景，技术和互联网经历。
阶段2包括理论模型的测试和内部可靠性的检查从而来衡量通过使用Cronbach阿尔法系数的理论概念。阶段3涉及四组消费者网上购物不同态度的对比，包含消费者，市场，和技术因素。阶段4涉及从不同的方面分析四组消费者（网购消费者，网上商店访问者，互联网游客和互联网消费者），包括人口背景，技术和互联网经历，消费者，市场以及技术因素。在这个阶段，逻辑回归性分析被用来预测消费者的网上购买意图。
结果
这四组消费群体的人口背景有着很大的不同。被调查者的婚姻状况（F(3226)=9.64）和信用卡数量显示在人口背景上有巨大的差异（F(3226)=15.33）。在年龄，性别，种族，收入，自我支持和住所没有显著的差异。92%的非网购消费者是单身，91%的网上商店访客和75%的互联网游客是单身。最后，88%的互联网消费者是单身，12%已经结婚。78%的互联网消费者 有至少一张信用卡，与之对应的是66%的互联网游客，56%的网上商店访客和46%的非网购消费者。[见表1]
图1：理论研究框架
表1：四组消费者的人口背景差异
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资料编号：[485977]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
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人口背景 |
类别 |
总计 (n=266) |
非网购消费者 (n=13) |
网上商店访客(n=66) |
互联网游客(n= 88) |
网购消费者(n=99) |
chi;2 |
|
|
Age |
18-20 yrs |
58 (21.8%) |
6 |
(46.2%) |
16 (46.2%) |
20 (22.7%) |
16 (16.2%) |
6.81 |
|
21-23 yrs |
136 (51.1%) |
5 |
(38.5%) |
32 (48.5%) |
44 (50.0%) |
55 (55.6%) |
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|
24 yrs |
72 (27.1%) |
2 |
(15.4%) |
18 (27.3%) |
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