UGC（用户原创内容）平台电商化策略研究 -以小红书为例

绪论研究背景2019年2月28日，中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第四十三次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2018年12月，我国网民规模为8.29亿，互联网普及率达59.6%，2018年全国电子商务交易额为31.63万亿元。随着网民规模不断增大，网络购物发展更加迅速，猛烈，传统的节日促销已经没有办法满足商家销售、盈利的需求，于是各大电商开始创造属于自己的节日。从阿里年货节、百度糯米517吃货节、京东618大促、唯品会撒娇节、天猫双十一、天猫双十二等等，几乎每个月都充斥着电商创造出来的节日。但是根据统计，阿里年货节5天卖出21亿件商品，618全网销售额高达2844.7亿元，2018年天猫双十一当天成交额达2135亿元，比上年的增26.93%、京东双十一累计下单金额达1598亿元，同比增长25.7%。面临如此频繁且竞争激烈的电商节日促销，各大电商的成交量和销售额竟然依旧在不断地增长，规模也在不断扩大，例双十一从天猫大促节日逐渐发展为全民狂欢节，如今更是变成了全球狂欢节。这一系列的变化的背后不仅体现了电商节日促销的各具特色，更体现了消费文化的升级，因此本研究希望能以电商节日促销这个特殊的背景来研究影响消费者购买的因素。研究目的如今我国网购市场竞争日趋白热化，越来越多的电商企业不断涌现，创新，促销形式也是层出不穷。本研究的目标在于，以节日促销为背景，探究影响消费者购买意愿的因素。在构建了消费者购买意愿的模型后，通过实证研究、数据处理和分析，来检验假设。研究意义学术界在有关节日促销方面做了很多的研究，随着网络的普及、发展，电商企业规模的不断扩大，节日促销的渗透性影响到我们生活的方方面面，当然它也相应其也呈现出了一些新的特点，因此本文在结合以往学者发现的影响因素下，从新的角度增加了可能会影响消费者购买意愿的因素。本文的研究结论会为电商企业的节日促销提供理论依据和参考。研究内容第一部分绪论。阐述本文研究的背景、目的、意义、内容和方法。第二部分理论综述。网络促销和购买意愿的相关理论和文献综述的研究，首先介绍了促销的概念、网络促销的概念及其特点，消费者购买意愿的理论研究成果，然后对国内外学者研究的相关文献进行了分析和总结，归纳出网络促销对消费者购买意愿的影响因素，并在此基础上提出了自己的看法。第三部分模型构建。通过对已有的模型进行研究总结，再结合本文电商节日促销的背景，建立电商节日促销对消费者购买意愿的影响因素模型，并且进行相应的解释以及提出假设。第四部分研究过程和方法。阐述了研究对象、研究方法、问卷设计以及问卷调查。第五部分数据分析。本文采用SPSS20.0软件来检验数据的信度和效度，用相关分析和回归分析得出变量之间的关系，以检验本研究的假设。第六部分结论与展望。对研究过程进行总结，找出存在的不足，并对后续研究进行展望。研究方法及技术路线研究方法本文查阅、参考国内外的相关文献及理论，构建了电商节日促销对消费者购买意愿影响的因素模型，并在前人对影响因素的研究成果上，增加了一些影响因素，提出假设，并参考相关量表，确定本次研究的测量题项。用问卷调查的形式搜集数据，并且用SPSS20.0软件进行数据分析，来验证本次研究假设和模型。本文共运用3种研究方法方法。文献综述法。理论推导和演绎都需要基于大量的文献研究过程，为使本文具备坚实的理论基础，客观深刻分析，本文对国内外学者文献，官方统计资料，研究报告等进行搜集和阅读。问卷调查法。主要用来获取研究数据。本文通过设计有关调查问卷，通过网络途径，发放电子问卷，调查群体集中在大学生。3统计分析法。利用问卷搜集数据后，采用SPSS20.0分析软件对有效数据进行信度、效度、回归分析以及相关性分析，进一步有效的验证假设。提出本文的研究背景和问题相关文献研究消费者购买意愿文献研究网络促销相关文献研究节日促销对消费者购买意愿的影响研究模型构建、假设设计提出本文的研究背景和问题相关文献研究消费者购买意愿文献研究网络促销相关文献研究节日促销对消费者购买意愿的影响研究模型构建、假设设计问卷设计与投放问卷回收与数据分析模型与假设验证研究结论得出研究总结与展望图1-1技术路线图理论背景及文献综述电商节日概念界定自从2009年，天猫在11月11日“光棍节”举办促销活动开始，电商节日的热度只增不减，近年来更是层出不穷，从大年初一到大年三十，从月初到月末，电商节日的身影无出不在。电商节日从字面意思上来理解就是电子商务企业在特定时间创造的营销活动。区别于传统的节日，电商节是完全线上的，属于电商企业的节日。汪阳通过对网络节日促销的发展状况分析，指出网络节日出现的两个原因，一方面是互联网的迅速发展使得电商企业急需进行大规模的促销活动来提升销售额；另一方面则是因为网络节日促销迎合了消费者尤其是年轻人对时尚性、知识性和娱乐性的情感需求。由此可知，电商节日就是电子商务企业为促使消费者积极参与并大量购买商品或服务而在特定的时间情境下创造出的营销活动。网络促销概念及特点随互联网的不断发展，促销不再局限于传统的促销概念和模式，不少学者结合传统的促销、网络营销提出了网络促销的定义：表2-1网络促销定义Chandon2000网络促销是利用现有电子信息技术使用各种刺激促使消费者购买大量产品或服务的信息周铭源2006网络促销是在一个全球性的信息传播网络上，用各式各样性质的诱因，刺激目标顾客对特定产品或服务产生立即或热烈购买反应的方法周小勇程国辉2017网络促销是指利用现代化的网络技术向虚拟市场传递有关产品和服务信息，以启发需求，引起消费者购买欲望和购买行为的各种活动。主要有网络广告、站点推广、销售促进、关系营销四种形式，其主要特点为网络技术传递信息、在虚拟市场上进行、互联网虚拟市场具有全球性倪江歲2010网络促销就是各大电子商务企业运用各种营销手段规激消费者需求，从而引发娟费者购买行为的各类活动的集合消费者购买意愿研究消费者购买意愿概念不管是国内还是国外的学者对消费者购买意愿的研究一直以来从未停止过，以下就是一些学者对消费者购买意愿的定义。表2-2消费者意愿的定义Fishbein1975提出用购买意愿来描述人的心理活动，他认为消费者决定购买商品的这一行动是消费意愿所决定的，这个过程当中消费者实现购买的概率就是消费者的购买意愿。Dodds1991认为消费者的购买意愿就是购买特定产品或服务的主观概率或可能性。SchiffinaKanuk2000认为购买意愿可以用于预测个体购买特定产品或者服务的可能性高低，即购买意愿越高，消费者选择购买的可能程度越大Mullet2002认为消费者对于产品和服务的态度，再结合某些外在因素影响构成了消费者的购买意愿，且消费者他们的购买意愿可以用来预测消费者的购买行为冯建英2006认为购买行为产生的前提是有主观的购买意愿，因此购买意愿可以用来进行购买行为的预判，一方面表现出了其对某种服务或商品的主观态度，另一方面可以体现购买人做出具体行动的几率大小。网络消费者购买意愿随着互联网的发展，互联网经济日异月新，购买意愿的研究从传统线下购买的环境进一步拓展到了网络环境中。因此探究消费者在网络购买时的购买意愿逐渐成为学术界的焦点。表2-3网络消费者购买意愿的定义王崇2007认为网络消费者的购买意愿定义为:消费者以互联网为载体在“虚拟商场”购买商品的的主观概率或可能性。消费者购买意愿越强烈，网上购买商品的可能性就越大，反之，亦然。吴锦峰2014认为网络消费者购买意愿是消费者对在线产品或者服务的购买行为的主观规划。消费者购买意愿的影响因素表2-4影响因素研究SharmaStafford2000实证研究表明，消费氛围、店面环境以及服务人员态度等因素会直接或间接地影响消费者购买意愿王希希2001在对传统和网络的影响消费者购物的因素进行比较的基础上，提出了网络购物的影响因素模型。王萍2004从微观经济学的角度出发，提出了一种数据驱动的消费者行为研充综合方法，对个体消费者行为的特征、购买模式和购买倾向进行了分析与实证。冯建英2006认为消费者购买意愿的影响因素大体可归为消费者个性特征、产品内部线索、产品外部线索、消费情境因素、社会经济因素等五大部分袁可等2013认为消费者网络购买行为主要受个体因素（年龄、性别等）、现实环境因素（家人、朋友、社会文化）和网络环境因素（虚拟社区）三方面的影响。模型构建影响因素选择在阅读大量文献后发现，现有的研究主要将购买意愿的影响因素分为外部因素与内部因素这两个方面，其中产品是较为重要的外部因素，而消费者个体特征则为一个重要的内部因素。本文从外部因素入手，首先对国内外现有文献进行梳理和研究后，整理出现有关影响消费者购买意愿的因素，剔除相似的影响因素，其次查阅近年来有关电商节日促销的报导，在基于节日促销这个特殊的情境，增加或减少了相关的影响因素，最后确定了7个影响因素，分别为：前期预热宣传、商品价格、促销形式、支付方式、浏览便捷性、周围环境因素、电商平台口碑这七大因素。模型构建该模型的构建主要参考了王崇（2007）、韩军（2014）、杨淼(2013)、季文静（2013）等学者的研究模型影响因素影响因素前期预热宣传商品价格促销形式支付方式周围环境因素电商平台口碑浏览便捷性消费者购买意愿的影响图3-1研究模型研究变量及假设前期预热宣传随着电商节日的增多和促销活动的频繁，如何成功地吸引消费者的眼球，令其投入到电商节日促销的氛围中来，各大商家各显妙招，例如最著名的“双十一”，阿里巴巴于9月初开始策划活动，10月20日全面开展，通过短信推送、浏览器弹跳广告、微博、微信、各种类型的APP等线上渠道投放广告以及通过地铁，公交车站等线下渠道投放广告。同时双十一还提供活动时间节奏表，为预售、预热、售卖三阶段，每一阶段都有不同的福利和规则，让消费者每时每刻都沉浸在即将到来的买买买的急迫氛围里。本变量测量电商平台的前期预热宣传是否会对消费者购买产生一定的影响。假设1：H1：电商平台的前期宣传对节假日促销活动中消费者的购买意愿产生正向影响。宣传渠道越广，促销力度越大，消费者购买意愿越强。。商品价格商品价格的变动在促销中最为常见，不管是传统线下促销还是线上促销，基于节日促销的特殊背景，本变量主要侧重相较于非节日促销时的价格的优惠程度。假设2：，商品价格对消费者在节日促销时的购买意愿产生正向影响，价格变动越大，优惠程度越高，消费者的购买意愿越强。促销形式“不促不销”这话在行业内流传甚广，如今随电商节日的增多，企业要想抢占市场份额，扩大销售业绩不得不在销售促销方面下足了功夫，促销方式千变万化，如打折、买赠、满额赠、限时抢购、限量抢购等。本变量主要测量促销形式对消费者购买意愿的影响。假设3：，促销形式越多样化，促销力度越大如打折为主，消费者的购买意愿越强。支付方式随着电子商务的快速发展，支付作为一个中间环节越来越重要，电商网站支付除允许网银（储蓄卡）之外，不同的电商平台有其独特的支付方式，例如淘宝允许网银、支付宝余额、支付宝余额宝以及蚂蚁花呗直接支付，甚至在购买金额较大的物品时允许分期付款，京东在允许网银支付外还允许用京东白条和微信付款。本变量主要测量电商平台的支付方式是否会对消费者购买产生一定的影响。假设4：，支付方式多样，简便，消费者的购买意愿越强。浏览便捷性大多数网站在大数据的支持下都基本具有推送功能，可以把你近期想买的产品及互补品推荐到主页面上，那在节日促销这样大型的，紧迫的背景下，更有商家基于强大的数据后台开创出榜单，例如“双十一”的会场榜单，划分出22大品类以及各大品类下面的细分到具体品牌，如美妆类——彩妆类——眼影类——某品牌。本次变量主要测量电商平台浏览的便捷性是否会对消费者购买产生一定的影响。假设5：H5：浏览的便捷性对消费者在节日促销时的购买意愿产生正向影响，浏览越方便，页面越简单，重点越突出，消费者的购买意愿越强。周围环境因素消费者在一定程度上都会有从众、跟风等行为，在节日促销期间，电商平台往往会利用媒体等大肆报道，刺激还未参与活动的消费者，例如“双十一”当天天猫双十一晚会现场直播交易额数据、网站流量等。除了电商平台外，周围人（亲朋好友）参与活动的热情度也会影响消费者的购买意愿。假设6：H6：周围环境因素对消费者在节日促销时的购买意愿产生正向影响，周边人参与活动越积极，媒体报道越热烈，消费者的购买意愿越强。电商平台口碑随时代的发展，消费变的个性化、多样化，不少新兴企业抓住消费者的痛一炮而响，例如小红书、拼多多、抖音等，电商平台一多，平台的口碑就愈发重要，本次变量主要测量电商平台口碑是否会对消费者购买产生一定的影响。假设7：H7：电商平台口碑对消费者在节日促销时的购买意愿产生正向影响，电商平台的口碑越好，信誉度越高，消费者的购买意愿越强。研究过程和方法调查对象确定据中国互联网信息中心2018年发布的“第42次中国互联网络发展状况统计报告”显示，截至2018年6月，我国网民规模为8.02亿。性别年龄方面：中国网民男女比例为52:48，我国网民主要以青少年、青年和中年群体为主，总体网民的70.8%。都集中在10-39岁这个群体上职业结构方面：中国网民中学生群体数量占24.8%，是总体网民中占比最高的；其次是个体户/自由职业者，占比为20.3%；再次是企业/公司的管理人员和一般职员占比共计12.2%。因此年龄集中在大约20岁-40岁，具有丰富网络购物的经验的网民为本文调研的主要对象研究方法设计本研究主要采用问卷调查这种搜集数据的方法。在查阅大量文献的基础上，采用Likert五点评分量表，编制关于《电商节日促销对消费者购买意愿的影响》的调查问卷进行测量。具体实施方式为将问卷选项划分为完全不同意、比较不同意、一般、比较同意、完全同意这五个等级。本研究采用SPSS20.0对问卷的原始数据进行分析，来研究变量之间的关系。问卷设计本量表主要借鉴了邓凤曼（1979）、王崇（2007）、韩军（2014）、杨淼(2013)等人的研究指标和题项，再结合上述的相关变量，提出以下测量问项，如表4-1表4-1影响因素量表影响因素编号测量题项前期预热宣传A1我认为在各种公共场合看到大量的广告宣传会让我增加在促销期间购买的几率A2我认为促销活动的前期宣传会让我有意识的浏览平台的商品A3我认为促销前期的宣传让我有更多的时间选择和考虑要购买的产品商品价格B1在节日促销期间，看到折扣商品时我很心动B2在节日促销期间，我会比平常购物时更关心低价格或者低折扣的商品B3在节日促销期间购买商品让我觉得是省钱的B4在节日促销期间，商品的优惠程度一般不会影响我的购买决定促销形式C1我认为促销形式（打折、满减等）的不同，对我的影响程度也不同C2我认为多样的促销方式会比单一的促销方式更让我有兴趣购买商品C3我认为打折这类促销形式会比返券、赠送更划算，更容易接受支付方式D1我认为多样的支付方式（花呗、网银、微信）会比单一的支付方式（网银）更方便D2在购买贵重物品时，我认为分期付款的方式会比直接一次性付款的方式更好D3我认为使用花呗等信贷产品会比直接网银支付更加划算浏览便捷性E1在节日促销期间，我更喜欢在能快速推送我想购买的商品的平台购买E2在节日促销期间，我更喜欢在有各种好物榜单的平台购买商品E3在节日促销期间，我更喜欢在页面简洁的电商平台购买商品周围环境因素F1周围人对节日促销活动的讨论越热烈，越投入更会促使我参与本次促销活动F2媒体对节日促销活动的报道会影响我参与本次促销活动F3电商平台交易额数据和流量会刺激还未购买商品的我，使我抓紧时间购买电商平台口碑G1网上对某一电商平台的评价越好，正面反馈越高，促使我在该平台购买商品的可能性越大G2网上对某一电商平台的负面新闻评论越多，越会降低我在该平台购买商品的可能性G3专业人士对某一电商平台的评论对我是否在该平台购买商品影响很大G4我认为电商平台的客流量越高，成交量越大，好评越多，该平台口碑越好购买意愿H1我愿意参加促销活动H2我希望能够在节日促销时买到合适的商品H3我愿意等到节日促销那时再进行购物数据分析描述性统计本次研究通过“问卷星”制作并发放调查问卷，再通过QQ群发、朋友圈转发、空间发布和微博发布等方式邀请用户作答。此次网上共收集问卷176份，直接将问卷数据从网上导出成sav.格式，再使用SPSS20.0软件进行后续的一系列分析。本文的被调查者的基本情况主要从性别、年龄、学历、月消费水平、网购经验、2018年双十一消费额和职业进行描述。如表5-1所示表5-1样本信息统计表名称选项频数百分比(%)性别男6838.64女10861.36年龄段20岁以及以下3620.4520-256134.6625-302514.231-352715.3436-402212.541及以上52.84教育背景大专及以下4927.84本科10861.36硕士169.09博士31.7月消费水平500及以下2715.34501-10004726.71001-15005128.981501-20003419.322001及以上179.66网络购物经验无84.5451-3年7743.753-5年5732.395年以上3419.32职业全日制学生7844.32企业职员3922.16自由职业者3821.59其他2111.932018年双十一消费额100元以下2715.34101-500元4827.27501-1000元4022.731001-1500元3017.051501-2000元1810.232001元及其以上137.39合计176100在所调查的有网购经历的176人中，男女各占38.64%和61.36%，在年龄结构上，比例最大的为20-25岁这一年龄段，其次为20岁及以下、31-35岁、36-40岁；在学历上，本科及以上的学历占72.16%；在月消费上，1000-1500的最多，其原因主要是调查对象多为学生和企业职员较多，这些人多半有一定的经济能力和网购需求。在职业上，学生占比最多，达44.32%，其次为企业职员；在网购经验上，3-5年高达43.75%，而没有网购经验的仅占4.545%。从中可看出调查对象的网购经验较为丰富，可以保证本次调查研究数据的可靠。测量评价信度分析本研究选用的方法是α信度系数法，就量表而言，若量表的α值高于0.8，则表示信度高，如果此值小于0.6；说明信度不佳。总量表的Cronbachα系数=0.864>0.8，信度高。各因素层面的信度分析结果如下表5-2表5-2信度分析表编号变量题项Cronbach信度分析Cronbachα项已删除的α系数CITCH1前期预热宣传A10.8750.8310.757A20.8090.776A30.8310.753H2商品价格B10.9170.8690.847B20.9050.804B30.8660.851H3促销形式C10.8560.7990.729C20.7870.74C30.8070.719H4支付方式D10.7820.8140.513D20.6960.631D30.5850.731H5浏览便捷性E10.8670.7780.783E20.8590.695E30.7970.764H6周围环境因素F10.8710.8620.703F20.7740.8F30.8130.759H7电商平台口碑G10.8830.820.819G20.8730.682G30.8440.759G40.8580.723效度分析本文主要通过测量KMO和Bartlett来进行因子分析。表5-3KMO和Bartlett检验表取样足够度的Kaiser-Meyer-Okin度量0.765Bartlett的球形性检验近似卡方2449.471df253Sig0.000方差解释率%(旋转后)13.385%13.046%10.700%10.571%10.369%10.314%9.445%累积方差解释率%(旋转后)13.385%26.431%37.131%47.702%58.070%68.384%77.830%从上表可知：KMO=0.765>0.7，Bartlett球度检验显著，相关矩阵间有共同因素存在，适合做因素分析。假设检验相关分析本研究主要采用Pearson系数对变量的数据进行测量。Pearson系数的值的意义可用表5-4表示表5-4相关性系数表相关性负值正值不相关-0.09-0.00.0-0.09低相关-0.3—-0.10.1-0.3中等相关-0.5—0.30.3-0.5显著相关-1.0—0.50.5-1.0表5-5各变量之间的相关分析表Pearson相关平均值标准差前期预热宣传商品价格促销形式支付手段浏览便捷性周围环境因素电商平台口碑前期预热宣传3.5510.8261商品价格3.3371.010.185*1促销形式3.6840.8590.233**0.351**1支付手段3.5980.8590.200**0.060.173*1浏览便捷性3.5550.910.130.0860.204**0.257**1周围环境因素3.540.9170.172*0.224**0.291**0.228**0.224**1电商平台口碑3.6560.8510.258**0.264**0.199**0.162*0.336**0.238**1*p<0.05**p<0.01如表可知，前期预热宣传与商品价格,促销形式,支付手段,周围环境因素,电商平台口碑共5项之间全部均呈现出显著性，相关系数值分别是0.185,0.233,0.200,0.172,0.258，全部均大于0，意味着前期预热宣传与商品价格,促销形式,支付手段,周围环境因素,电商平台口碑共5项之间有着正相关关系。同时，前期预热宣传与浏览便捷性之间相关性不显著。表5-6各变量与购买意愿的相关分析表Pearson相关前期预热宣传商品价格促销形式支付手段浏览便捷性周围环境因素电商平台口碑购买意愿相关系数0.213**0.226**0.224**0.247**0.212**0.175**0.049p

值0.0040.0030.0030.0010.0050.0200.519*

p<0.05**

p<0.01从上表可知，前期预热宣传、商品价格、促销形式、支付手段、浏览便捷性、周围环境因素分别和购买意愿之间的有着正相关关系。而电商平台口碑与购买意愿之间相关系数值分别是0.049，接近于0，并且P值大于0.05，意味着电商平台口碑与购买意愿之间没有