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基于S-O-R模型的服装网络购买意愿影响因素实证研究

作　者: 张玉鲁
导　师: 王朝晖
学　校: 东华大学
专　业: 服装设计与工程
关键词: 购买意愿服装网络 S-O-R模型结构方程模型
分类号: F713.36;F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

2010年服装网购市场规模超常规增长,达到1620亿元,服装网购金额占比达到31.8%。商城式传统品牌B2C、自主设计品牌式B2C和C2C征战服装网络市场,逐渐呈现三足鼎立的局面,孰胜孰败在于服装网络零售商对消费者的了解度和产品的关注度。消费者是服装网络营销的关键点,产品即服装是消费者网购的主体,一个店铺赖以生存的根本。本研究的重点是基于S-O-R模型从产品特征角度出发,研究购买意愿影响因素和他们相互之间的显著性相关关系,并考察不同组合情境下消费者内部决策认知因素和购买意愿的差异性。通过文献检索和梳理,本研究将影响服装网络购买意愿的因素归纳为消费者特征因素、产品特征因素、网络零售商特征因素。以S-O-R模型为理论框架,将产品特征因素中的品牌和促销,网络零售商特征因素中的产品信息作为S-O-R模型中的环境刺激因素(S),将消费者特征因素中的情绪和认知因素作为机体(O),购买意愿作为反应(R),构建出基于S-O-R的服装网络消费者购买意愿影响因素概念性理论框架,提出研究假设,构建出假设模型。制作了2(知名品牌vs非知名品牌)×2(促销vs不促销)×2(产品信息高vs产品信息低)=8种模式的模拟服装网站,将其作为考察不同组合下消费者内部心理认知和购买意愿差异的实验载体,接着进行量表设计,对整个实验流程优化后正式实施实验,共收集到有效数据268份。通过信度、效度和因子分析对数据的品质进行检验,之后主要运用结构方程模型分析(AMOS17.0)和方差分析(SPSS18.0)对11个假设进行了检验,并探讨了品牌×促销×产品信息的交互效应对服装网络购买意愿的影响。由假设检验结果对假设模型进行了修正和结果讨论分析,主要研究结论和成果如下：1)情绪与感知价值、感知信息和购买意愿均具有显著性相关关系。2)感知价值、感知信息和感知风险均显著性影响购买意愿,感知价值、感知信息均负向显著性影响感知风险。3)除了上述理论构建的相关关系之外,数据分析结果还显示了新的路径关系,即感知信息对感知价值的影响显著。4)促销对感知价值的影响显著,产品信息对感知信息的影响显著,品牌对感知价值、感知风险的影响均不显著。促销×产品信息和产品信息×品牌在不同水平上的购买意愿具有显著性差异。研究结果有助于服装网络零售企业摸清服装网络消费者的内部心理认知决策因素和过程；认识到服装网络销售中有效提升消费者情绪的重要性；通过研究结果分析了C2C持续增长的原因和传统品牌B2C品牌优势不具延伸性,对自主设计类B2C未来成长方向提出了建议,期望能够对服装网络销售商制定经营策略提供些许帮助。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-11
1 绪论  11-22
  1.1 研究背景  11-17
    1.1.1 现实背景  11-14
    1.1.2 理论背景  14-17
  1.2 研究的目的  17-18
  1.3 研究的内容和意义  18-19
    1.3.1 研究内容  18
    1.3.2 研究意义  18-19
  1.4 研究方法和技术路线  19-21
  1.5 论文结构安排  21-22
2 S-O-R模型和网络购买意愿影响因素文献综述  22-38
  2.1 S-O-R模型及相关研究回顾  22-28
    2.1.1 S-O-R模型  22-23
    2.1.2 以S-O-R模型为理论基础的网络购买意愿国外研究回顾  23-25
    2.1.3 以S-O-R模型为理论基础的国内研究回顾  25-28
  2.2 网络购买意愿影响因素相关研究  28-29
    2.2.1 网络购买意愿的定义  28
    2.2.2 网络购买意愿影响因素相关研究  28-29
  2.3 刺激变量(S)  29-33
    2.3.1 产品特征因素  29-32
    2.3.2 网络零售商特征因素(产品信息)  32-33
  2.4 机体变量(O)-消费者特征因素  33-37
    2.4.1 情绪因素  34
    2.4.2 认知因素  34-37
  2.5 基于S-O-R模型的服装网络购买意愿影响因素概念性框架  37
  2.6 本章小结  37-38
3 构建服装网络购买意愿影响因素假设模型  38-44
  3.1 服装网络购买意愿影响因素研究假设的提出  38-41
    3.1.1 情绪对感知价值、感知信息和购买意愿的影响  38
    3.1.2 感知信息、感知风险和购买意愿之间的关系  38-39
    3.1.3 感知价值、感知风险和购买意愿之间的关系  39
    3.1.4 品牌、促销、产品信息对感知价值、感知信息和感知风险的影响  39-41
  3.2 基于S-O-R模型的服装网络购买意愿假设模型的构建  41-42
  3.3 本章小结  42-44
4 服装网络购买意愿影响因素假设模型实证研究  44-66
  4.1 模型假设检验实验设计  44-58
    4.1.1 实验对象的选择  44-45
    4.1.2 变量可操作性界定  45-49
    4.1.3 模拟服装销售网站的制作  49-55
    4.1.4 整体实验流程优化设计  55-58
  4.2 假设模型因变量的量表设计  58-61
    4.2.1 李科特量表法  58
    4.2.2 量表设计步骤  58-59
    4.2.3 量表的生成  59-61
  4.3 模型假设检验实验的正式实施  61-65
    4.3.1 实验网站的内部测试  61-62
    4.3.2 预测试和信度分析  62-64
    4.3.3 正式问卷的生成  64
    4.3.4 实验的正式实施  64-65
  4.4 本章小结  65-66
5 实证研究数据处理与分析  66-85
  5.1 实验对象特征分析  66-68
  5.2 信度分析和因子分析  68-72
    5.2.1 信度分析  68-69
    5.2.2 因子分析  69-72
  5.3 结构方程模型分析  72-78
    5.3.1 测量模型分析  72-76
    5.3.2 结构模型分析  76-78
  5.4 方差分析  78-83
    5.4.1 环境刺激变量分别对因变量的影响  79-80
    5.4.2 环境刺激因素两两交互效应对购买意愿的影响  80-81
    5.4.3 品牌×促销×产品信息的感知信息、感知价值和购买意愿均值差异的比较  81-83
  5.5 假设检验结果  83-84
  5.6 本章小结  84-85
6 假设模型修正及结果分析  85-89
  6.1 根据假设检验结果对假设模型修正  85
  6.2 模型修正结果分析与讨论  85-87
  6.3 对企业的实践意义  87-89
7 结论与展望  89-92
  7.1 研究结论  89
  7.2 研究贡献  89-90
  7.3 研究局限与未来研究方向  90-92
参考文献  92-99
附录1 款式选择调查问卷  99-104
附录2 关于服装网络购买意愿影响因素的调查问卷  104-107
附录3 模拟网站特殊效果相关程序  107-108
附录4 量表翻译  108-111
附录5 因子分析总方差解释比  111-113
附录6 两两交互效应的各因变量估计边际均值图  113-116
攻读学位期间的研究成果目录  116-117
致谢  117

基于S-O-R模型的服装网络购买意愿影响因素实证研究

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