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基于主成分分析的社交电商用户接受度模型构建研究
论文作者:童鞋论文网  论文来源:www.txlunwenw.com  发布时间:2020/5/18 9:50:54  

摘要:社交电商作为顺应时代而产生的新事物,有良好的发展前景,若想保证其正常发展不被淘汰,就仍然必须将以人为本作为新零售业不可改变的原则,必须紧跟时代的发展方向,对各个功能各个模块进行不断地更新和提高,完善不足和漏洞,推进整个社交电商产业走向成熟。

关键词:社交电商; 用户接受度; 主成分分析; 用户参与; 评价体验;

一、引言

随着移动互联网的快速发展,人们的日常生活方式发生了翻天覆地的变化,其中,电子商务的崛起为人们带来了极大的消费便利。但由于传统电商的获客成本近年来不断增加,人口红利殆尽,其发展陷入了瓶颈。而新兴的社交电商凭借社交关系链传播商品及相关信息,大幅降低了获客成本,走上了快速发展之路。

作为电子商务的一种新的衍生模式,社交电商是借助微博、微信等社交平台对商品进行传播、分享,通过社交互动发布产品信息来推动商品的营销,从而诱发消费者的购买欲望,产生购买行为[2]。根据《2018年中国社交电商行业分析报告》显示,2019年中国社交电商行业交易规模预计达到13166.4亿元,环比增长110.0%;2015年至2018年三年间,社交电商占中国网络购物市场的比例从0.1%增加到了7.8%。足见其规模之大、发展之快[1]。

虽然社交电商利用用户的社交资源获得了巨大利润,用户的交互体验感却随之下降,再加上商品质量问题等影响,部分社交电商也陷入不利于其发展的舆论中。因此,在社交电商当前的运营模式下,如何提高用户接受度、提高商家和商品的口碑,是决定其能否继续稳步发展的关键因素。

拼多多是最具有代表性的社交电商之一,其2019年第二季度财报显示,截至2019年6月30日的前12个月期间,平台GMV达7091亿元,较去年同期同比增长171%;二季度,社交电商实现营收72.90亿元,较去年同期同比增长169%,较今年一季度环比增长60%。故本文以拼多多为例进行研究。

大学生群体是网购App的主要使用者和消费者,具有研究代表性[3]。本文结合社交电商的发展历程和其他学者的研究资料,将用户参与、评价体验作为两个自变量,评价体验又细分为经济效益、心理、购买意愿、安全性四个角度,进行研究用户接受度的影响因素,构建用户接受度模型,对社交电商商家未来的发展提出相应建议。

二、问卷设计及数据处理

(一)问卷设计

2019年5月,在文献研究的基础上,笔者结合小范围内对专家、用户的访谈,设计问卷,进行预调研,经测度,问卷信度、效度符合研究标准;同年6月,将用户分为主动使用过社交电商、参与过社交电商的活动、从未使用过社交电商三类,以全国大学生群体为研究对象展开正式调研。实际发放问卷335份,有效回收261份,有效回收率达78.1%,具有统计学意义。

(二)数据处理

1.主成分分析法。

主成分分析(Principle Component Analysis, PCA),也称为主分量分析或矩阵数据分析。可以将衡量代言效果的指标变量进行降维,转化为线性无关的指标变量,而信息损失尽可能少,从而便于在低维子空间上顺利研究相关问题,办法是用原变量的线性组合作为新变量,并从中选出若干方差较大且互不相关的量值代替原变量。在评价过程中可以最大程度避免研究人员的主观影响[4]。

2.数据处理

表1

由表1所示,KMO值在0.7-0.8之间,Bartlett球形度检验值为0.000,小于0.05,较适合进行主成分分析。

表2

提取方法:主成份分析。

由表2所示,前两个主成分的方差解释率分别为60.946%、21.102%,且特征根值均大于1,两个主成分的累计方差解释率为82.048%,可以反应原始变量的绝大部分信息,故只需采用这两个主成分来代替原来的五个变量。

将用户参与、经济效益等五个变量分别设为X1、X2、X3、X4、X5,按照主成分分析指标系数的得出方法,对主成分1及主成分2的特征向量的每个元素分别除以主成分1及主成分2的特征根的平方根, 得到各个指标的系数如表3所示:

表3

由表3所示,可得到主成分与研究项之间关系的如下等式:

主成分1(F1)=-0.047*X1+0.480*X2+0.523*X3+0.505*X4+0.489*X5+随机因素

主成分2(F2)=-0.962*X1-0.052*X2+0.037*X3+0.229*X4-0.132*X5+随机因素

从以上两个关系等式中可得出以下结果:

在主成分1(F1)中,除用户参与(X1)外四个变量的系数均为正值,但考虑到x1的系数较小,影响程度不大,故可以得出结论:主成分1(F1)主要显示的是,用户的评价体验对社交电商的用户接受度有正向影响,各个因素的影响程度的排列顺序为用户心理(x3)、购买意愿(x4)、安全性(x5)、经济效益(x2)。

在主成分2(F2)中,用户参与(X1)的系数较大且为负值,而经济效益(X2)、购买意愿(X4)的系数为负值、用户心理(X3)、安全性(X5)的系数为正值,但经济效益(X2)、用户心里(X3)、购买意愿(X4)、安全性(X5)的系数数值相比于用户参与(X1)的系数较小,对等式产生的影响较小,故可以说明:主成分2(F2)主要显示的是用户参与对社交电商的用户接受度产生负向影响。通过小范围内访谈调查,我们发现,产生这一问题的主要原因是,很多平时不会主动使用社交电商的用户,对于朋友圈中出镜率过高的链接、广告等宣传内容产生了厌恶感。

三、结论

目前,社交电商的营销基本处于稳步发展的状态,但由上述结果可知,其提升空间仍然很大,有望实现更多创新模式。

用户的评价体验对用户对社交电商的接受度呈现正向作用,说明社交电商在发展过程中已经可以通过多样化的促销活动等手段,和用户进行良性互动,提高社交电商用户的体验感,这对于社交电商的发展具有重大意义,但目前商家还有可以提升的地方。关于用户体验方面,对商家提出以下建议:

商家要继续以消费者为中心、以人为本、注重商品质量;适当为用户提供增值服务,如小红书的分享体验和圈内人归属感、社交电商拼团带来的人际交往体验[6],让顾客在购物活动中获得一定满足感即社交电商的使用价值。

社交电商当前如此的高速发展,的确离不开其宣传手段的多样性,但通过上述研究结果来看,过于繁多的推广宣传反而导致用户对社交电商产生了厌恶感,从而降低了社交电商的口碑和推广。为了改善用户参与对社交电商发展的影响,提出以下建议:

商家要围绕国家出台的社交电商相关政策,合理合法地进行推广和发展,建立良好的口碑,从而减少社交电商发展的阻力;在进行产品宣传之前,要优先考虑用户对于这种宣传方式的接受度,避免事倍功半、用力过度;尽心尽力满足不同用户的不同需求, 并鼓励用户之间通过社交手段保持友好关系, 降低用户对于社交电商的抵触情绪,从而降低用户的感知不确定性,以达到维系老顾客、带动新顾客的目的[7];通过制定合适的商品价位、提供买前的产品咨询及收货后的售后服务等方法,达到营造商家良好口碑的目的;同时尽可能减少购物流程的安全风险,驱动用户产生对社交电商的信任感[8]。

综上所述,社交电商作为顺应时代而产生的新事物,有良好的发展前景,若想保证其正常发展不被淘汰,就仍然必须将以人为本作为新零售业不可改变的原则,必须紧跟时代的发展方向,对各个功能各个模块进行不断地更新和提高,完善不足和漏洞,推进整个社交电商产业走向成熟。

参考文献

[1] 万小燕.互联网电商模式创新机制研究——以社交电商为例[J].中国集体经济,2019(28).

[2] 吉敏,耿利敏.分享经济时代下社交电商发展研究[J].电子商务,2019(10).

[3] 毛颖,闵新月.广告传播对大学生网购产生的影响——以社交电商为例[J].戏剧之家,2018(31).

[4] 王晓亮.基于主成分分析法的“一带一路”内陆重要节点城市创业环境评价研究[J].河北企业,2019(10).

[5] 刘保军,蔡理,罗湘燕,周平.基于线性回归的飞机战伤抢修时间估算研究[J/OL].电光与控制,2019-11-10.

[6] 张慧芹.社交电商顾客线上体验对重购意愿的影响研究[J].现代商贸工业,2019,40(19).

[7] 朱芳.社交电商顾客感知价值与顾客欣喜的关系研究——基于感知不确定性的调节[J].市场周刊,2019(05).

[8] 焦泉,刘思慧.朋友圈购物买家信任的影响因素研究[J].中国商贸,2015(09).

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