感知价值与顾客多渠道购物意愿的关系探讨

万静

内容摘要：在多渠道零售的普及和消费者消费行为转变双重因素的作用下，企业必须在新时期、新环境下重新认识消费者，了解消费者的各种消费习性。多渠道购物者比单一渠道的购物者消费行为更活跃，能够为企业带来更高的收入，因此恰当的多渠道零售模式有望成为零售企业乃至整个服务行业新的价值创造源泉。本文基于感知价值对多渠道顾客购物意愿进行探讨得出：在多渠道零售情境下，离线感知价值不仅对在线感知价值具有积极影响，而且对在线购物意愿也具有积极影响；在线零售渠道中影响感知价值的主要因素是感知利益和感知风险，而离线零售渠道情境中影响感知价值的主要因素是感知质量和感知成本；不同的零售渠道情境中，感知价值对购物意愿都具有积极的正向影响。

关键词：多渠道购物者 价值导向 感知价值 购物意愿

引言

在多渠道零售的普及和消费者消费行为的转变双重因素的作用下，企业必须在新时期、新环境下重新认识消费者，了解消费者的各种消费习性。单靠实体商店一种渠道来销售商品的时代已渐行渐远，消费者需要的是一种可以随时随地查看商品信息、随时随地下单，同时又可以不用担心商品购后处置问题的全新购物模式，而这样的购物模式只有在多渠道零售环境下才可以得到充分的实现。所以，对多渠道零售情境下消费者行为模式的探究，是一个有价值的学术问题和实践问题。本研究也认为目前大多数消费者仍属于价值导向型的，即其购买决策的本质仍是基于其自身价值最大化而进行。当多渠道零售成为主流，消费者自然不会满足于在同一渠道中购物，而是主动地成为多渠道购物者，以充分实现其自身价值最大化。因此，本文将基于感知价值对多渠道顾客购物意愿进行探讨。

研究假设

（一）在线感知价值的影响因素

因为感知价值是一个具有高度个性化（personal）和情境性（situational）的概念（Connie Chang & Sally Dibb，2012），在不同的情境下其影响因素就会不相同，所以在选择影响在线感知价值的因素方面，本文结合在线零售渠道的特点和消费者在线购买的行为特性来选择。

感知风险将会阻止消费者的购买行为（Bauer1960）。消费者对发生损失的可能性越高，他所感知到的风险将会越大。为了降低购买行为不良后果的严重性，将会更加关注选择网络渠道可能获得的感知利益，所以在渠道决策前，消费者要充分评估网络渠道可能带来的利益。J.C. Brian and T. Thanasankit（2003）研究表明，目前影响网络购物者购买意向的主要因素之一是感知风险，并且已成为购物者感知成本的重要构成部分。当消费者感知到的渠道风险越大，则其选择该渠道进行购买的可能性就越小。由此，本文提出如下研究假设：

H1a：在线感知利益对在线感知价值具有正向影响；

H1b：在线感知风险对在线感知价值具有负向影响。

（二）离线感知价值的影响因素

Dodds&Monroe; （1985）认为在影响感知价值的各种因素中，需要研究潜在利益如感知质量。消费者在做出是否购买决定时，将会更多去衡量其实际接触到的产品、服务和品牌的质量，而不是衡量与做出购买决策相关的利益，因为其不用担心产品出现色差，不用担心购买的商品是否满意的问题。所以，本文认为在实体渠道情境中，使用感知质量代替感知利益会更准确地衡量消费者此时的心境。Estela Fernández-Sabiote et.al（2012）在研究多渠道情形下顾客对企业整体忠诚度时，将影响感知价值的前置变量分为购买成本和感知质量。

感知成本是消费者对客观费用的感知，带有一定的主观性。Wood & Scheer（1991）在研究感知价值影响顾客购买意愿时，将感知成本分为购买成本和感知风险。王崇（2007）认为购买成本是消费者购买商品所付出的花销，包括购买商品所支出的有形货币以及无形的时间、精力等。杨永清、张金隆、满青珊和慕庆国（2012）在研究消费者对移动互联网的采纳意愿时指出，感知成本对用户感知价值的影响是负向的，感知成本越高则感知价值越低。由此，本文提出如下研究假设：

H2a：离线感知质量对离线感知价值具有正向影响；

H2b：离线感知成本对离线感知价值具有负向影响。

（三）感知价值与购物意愿的关系

相同渠道中感知价值和购物意愿的关系。个人行为意愿是消费者基于自身情况和周围环境相互作用的综合结果，并最终以感知价值为中介变量对行为意愿产生正向的积极影响（Hellier and Geursen，2003）。HaemoonOh（1999）的实证研究表明在酒店行业中，感知价值对消费者行为意愿能够产生直接的正向影响。学者王崇和刘健（2012）在网络渠道情境下研究了感知价值对消费者采用网络渠道购物的意愿，并证实了感知价值对网络购物意愿具有积极的正向影响。学者郑称德、刘秀和杨雪（2012）在研究顾客移动购物采纳意图时，将感知价值作为了其中一个重要的影响因素并得到了证实。由此，本文提出如下研究假设：

H3a：在线感知价值对顾客在线购买意愿具有积极影响；

H3b：离线感知价值对顾客离线购买意愿具有积极影响。

在線感知价值与离线感知价值的关系。Estela Fernández-Sabiote et.al（2012）在银行使用多渠道提供服务的情境下，通过实证研究得出了离线感知服务价值会对在线感知服务价值产生正向的积极影响，其研究背景是银行服务，具有很强的局限性。实体零售渠道中的购物体验建立了消费者对该公司的好感和信任，这种效果会由于爱屋及乌效应而扩散至公司的网络渠道。如果消费者选择使用公司的网络渠道购物时，其实体零售渠道的体验会提升其在线购物过程中的感知价值，这样的道理近似于心理学中的“晕轮效应”。由此提出如下研究假设：

H4：离线感知价值对在线感知价值具有正向的积极影响；

不同渠道间感知价值和购物意愿的关系。Estela Fernández-Sabiote et.al（2012）指出，对于使用多渠道战略的公司而言，未来的研究应该注重探索不同渠道组合的效能。由现有的文献可知，在同样的零售渠道情境下，感知价值是影响购物意愿的重要前置变量，其对购物意愿的解释能力是学者们普遍接受的。在多渠道零售的情境下，在线感知价值可以用来预测在线购物意愿，离线感知价值可以用于预测离线购物意愿，这两种情况是已有的研究文献可以证实的。而对于一家多渠道零售企业来说，其在线渠道的感知价值对消费者离线购物意愿以及消费者离线感知价值对在线购物意愿的影响情况尚未得到统一的学术共识。由此本文提出如下研究假设：

H5：在线感知价值对离线购物意愿具有积极影响；

H6：离线感知价值对在线购物意愿具有积极影响。

操作化定义和问卷设计

操作化定义。本研究中涉及到的变量操作化定义如表1所示。

问卷设计。本文主要采取问卷调查的方式收集样本数据信息，所用问卷测项均来自相关文献，借鉴以往研究产生的成熟量表并加以修正而成。主要包括以下几个部分：第一部分为卷首语。主要向被试介绍本次问卷发放的目的和用途，以及表达对被试的感谢，此外还提示了被试本次问卷调查的背景情况。第二部分为问卷设计的主题部分。此部分包含了对被试的筛选和模型中所有变量的测量。最终确定问卷测项时会结合本次问卷设计的背景，将一些句子加以修改，例如在测试离线感知质量时，原来的测项是“产品是值得信赖的”，但是为了能够符合本次测试的目的，将其修改为“零售商店的产品是值得信赖的”。第三部分为被试的基本信息部分。主要就是了解被试的一些描述性信息（性别、年龄分布、受教育程度、职业以及其大致的收入情况等）。

数据统计与分析

（一）描述性统计分析

本次调查采用线上问卷和线下问卷调查相结合的方式发放问卷。问卷共发放360份，其中线下问卷发放250份，线上问卷发放110份。线下问卷收回238份，回收率为95.2%；线上问卷收回78份，回收率为70.9%。

从表2中可以看出，本次调查的238份有效样本中，男女被试所占比例基本相同（男47.1%，女52.9%）。在年龄结构上，被试主要集中在19-30岁这个年龄段，其占样本的比例为93.3%。在受教育程度方面，受教育程度普遍集中在大学本科和硕士及以上，其所占比例分别为46.2%和35.3%。在收入方面，则以1000元以下为主，其所占比例为69.4%，另外收入在1000-2000元的所占比例为11.3%。这样的样本数据一方面是由本文所研究的群体所决定的，另一方面是因为问卷的发放基本上是依靠同学之间的滚雪球。因为多渠道购物是要求购物者具有较强的创新意识，并且要求购物者既有充裕的时间逛实体商店，又有较丰富的网络购物经验。所以，本研究主要选择大学生群体作为被调查对象，这一群体在一定程度上具有很强的代表性。

（二）信度和效度分析

在线感知利益、在线感知风险、在线感知价值、在线购物意愿、离线感知质量、离线购买成本、离线感知价值、离线购物意愿量表的Cronbach-α值分别为0.786、0.874、0.718、0.764、0.748、0.838、0.714、0.788，均高于0.7，属于较高的信度水平。从信度检验的结果看，本研究所使用的量表内部一致性是良好的，变量的测项是稳定和可靠的。模型效度分析发现拟合参数GFI、AGFI、NFI、CFI依次是0.92、0.97、0.94、0.91，也都满足大于0.90的要求，因此通过处理证明了验证性因子分析模型与数据拟合度良好。

（三）假设检验

1.中介效应分析。首选以OPB→OPV→OPI路径为例，说明OPV的中介效应，按上述中介效应检验程序将检验结果整理如表3所示。从表3中可以看出，OPB对OPI的回归系数c具有统计显著性，OPB对OPV的回归系数a是显著的，OPB、OPV对OPI的回归中OPV→OPI的系数b也是显著的。所以，可以初步得出结论是OPV在OPB对OPI路径上具有中介效应，但仍需进一步确定是完全中介（completed mediation effects）还是部分中介（partial mediation effects）。Baron & Kenny（1986）指出，当控制中介变量OPV、检验自变量OPB对因变量OPI的显著性是否消失，若消失则OPV为完全中介，否则为部分中介。

由检验结果可知，此时自变量OPB对因变量OPI的显著性水平有所降低，但c`仍处于统计显著水平。如此，OPV在OPB→OPI路径上的中介类型就可以确定为是部分中介。同理，可以依次得出其他路径上OPV和LPV各自的中介效应，整理如表4所示。

由上述中介效应分析结果可知，本研究的假设H1a、H1b、H2a、H2b、H3a、H3b、H4、H6是否成立都需要进一步的检验，而H5在相关性分析和中介效应检验中都未通过。

2.结构方程模型分析。下面将使用LISREL8.70软件对研究模型进行整体分析，以达到对模型整体拟合优度的分析，并确定各个变量被解释的程度和各条路径系数。

将样本数据使用LISREL8.70软件进行路径分析，得出分析结果如图1所示。其中，由拟合优度指标NFI=0.91、NNFI=0.96、CFI=0.94、IFI=0.94、RMR=0.047。可知，本研究模型的拟合优度水平是良好的。样本数据對内生变量的解释能力分别为OPV（83%）、OPI（74%）、LPV（68%）、LPI（52%）。由路径分析参数估计结果，可知本研究的假设H1a、H1b、H2a、H2b、H3a、H3b、H4、H6是成立的，而H5因为路径系数为0.11而未能通过检验。

由路径分析参数估计结果和效应分解后可知，本文中的相关假设检验结果如表5所示。由结构方程模型拟合指标Chi-Square=786.50、df=335、P-value=0.00000、RMSEA=0.077、NFI=0.91、NNFI=0.96、CFI=0.94、IFI=0.94、RMR=0.047可知，该模型拟合程度是良好的，因此，假设验证的结论也是可靠的。

基于前文实证分析的结果，将假设检验结果整理如表6所示。由表6可知，除了假设H5未被验证，其它假设全部得到证实。假设H5未得到证实，可能跟本文的调查问卷中的筛选题中选项的设置有关，因为筛选项全部都是从实体渠道向网络渠道扩张的多渠道零售商。

结论

基于假设检验结果得出本文的研究结论，对研究结论进行讨论：

多渠道零售商所使用的初始零售渠道会影响消费者在其扩张渠道中的行为意向。当消费者在零售商的实体商店内获得了优质的顾客服务，但商店内的商品目录中却没有其所要购买的产品，那么零售商店内的经历就会促使其转向该零售商的网络渠道搜索所需商品，并提升其转换行为发生的概率。

不同的渠道情境下，对多渠道顾客感知价值的影响因素是不相同的。离线渠道情境下，由于购物者所处的是一个相对稳定和确定的购物环境，其对风险的感知在其购物决策中的作用就被弱化，而购物过程中的成本概念却是处于强化状态；在线渠道情境下，由于消费者处于一种虚拟的购物环境中，不确定性的存在使得消费者更加关注购物决策带来的不利影响，即更加关注风险，因为网络渠道的优势使得消费者对成本的关注被弱化。无论在线购买还是离线购买，成本都是存在的，只是其所获得的关注程度不同而已。

渠道情境不会改变感知价值作为消费者购买意愿主要影响因素的本质。换句话说，无论是单渠道消费者还是多渠道顾客，在进行购买渠道的选择时一个主要的考量指标就是渠道中的感知价值。在相同的购物渠道情境下，感知价值对购物意愿的影响基本上已经得到了学者们的共识。本文的假设得到了验证，说明样本数据是具有代表性的。

多渠道顾客的在线感知价值对提升其离线购买意愿的影响并不显著。原因可能是样本数据和问卷筛选项的问题，毕竟多数都来自在校学生，因为学生的网购经验非常丰富，并且非常具有冒險精神，喜欢尝试新鲜事物，一旦其在公司网络渠道中具有较高的感知价值时，便会促使其购买意愿的产生，而不是考虑另一种更安全的渠道。而筛选项的设置中没有从网络零售向实体渠道扩张的多渠道零售商，这样筛选的被试就全部是先体验的实体而后转移到网络的，这也可能使实证结果产生偏差。

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