网络促销对在线购买意愿影响因素的研究

PAGE44网络促销对在线购买意愿影响因素的研究摘要互联网信息技术的快速发展和电子商务体系的不断完善，消费者普遍的在线购买行为得到从事电子商务的网络商家重视，同时，相关在线购物行为的研究也收到广泛的关注。在线购物已有很长一段时间了，许多学者在在线购买行为方面上的研究是颇有深度的，消费者的在线购买意愿影响因素尤为突出。本文虽然也是研究消费者在线购买意愿的影响因素，但是笔者基于阅读了大量文献的基础上，选取了一些新颖的促销策略方式，完善前人模型，通过实证研究方法，从感知商品质量、感知促销利益和感知风险这几个方面探求其对在线购买意愿的影响作用。此外，结合消费者的个人特征作为调节变量影响消费者的感知商品质量、感知促销利益和感知风险。其次，本文为未来的研究方向提出建议是建立在本研究证实并得出相关理论基础之上。本文根据实证研究的方法，利用软件工具——SPSS19.0和AMOS22.0，对收回的212份调查问卷，进行数据整理并统计分析，证实在不同网络促销策略的影响下，消费者的三个感知因素分别与在线购买意愿正向相关，且消费者个人特征通过不同网络促销策略影响消费者的感知具有调节作用，但是研究发现，受教育程度在不同促销策略影响下，对消费者感知商品质量是无显著性差异的。最后，本文就实证研究的结果进行分析总结，得出本研究的结果与启示，并提出本研究的存在不足的地方及日后要研究的方向。关键词：网络促销策略；感知商品质量；感知促销利益；感知风险；在线购买意愿AbstractWiththerapiddevelopmentofInternetinformationtechnologyandthecontinuousimprovementofe-commercesystem,thegeneralonlinepurchasingbehaviorofconsumershasbeenpaidmoreattentiontobythenetworkmerchantsengagedine-commerce.Meanwhile,theresearchonrelevantonlineshoppingbehaviorhasalsoreceivedwideattention.Onlineshoppinghasbeenaroundforalongtime,andmanyscholarshaveconductedin-depthresearchononlinebuyingbehavior,especiallytheinfluencingfactorsofconsumers'onlinebuyingintention.Inthispaper,whiletheresearchontheinfluencefactorsofconsumers'onlinepurchaseintention,buttheauthorbasedonreadingalargeamountofliteratureonthebasisofselectingthepromotionstrategyofsomenovelway,improvethepreviousmodel,throughtheempiricalresearchmethods,fromtheperceptionofcommodityquality,perceptionpromotionalbenefitsandperceivedrisktheseaspectstoexploreitsinfluenceononlinepurchaseintention.Inaddition,consumers'perceptionofproductquality,perceivedpromotionbenefitsandperceivedrisksareaffectedbythecombinationofconsumers'personalcharacteristicsasmoderatingvariables.Secondly,thispaperproposesSuggestionsforfutureresearchonthebasisofthisresearchandrelevanttheories.Thispaper,basedonthemethodofempiricalstudy,theuseofsoftwaretools-SPSS19.0andAMOS22.0,towithdraw212copiesofquestionnaires,datasortingandstatisticalanalysis,confirmedthatundertheinfluenceofdifferentnetworkpromotionstrategy,consumers'perceptionsoffactorsofthreerespectivelyandonlinepurchaseintentionpositivelyrelated,andconsumers'personalcharacteristicswithdifferentnetworkpromotionstrategyaffectconsumerperceptionhasaregulation,butthestudyfoundthat,undertheinfluenceofeducationlevelindifferentpromotionstrategywastoconsumerperceptiongoodsqualityisnosignificantdifference.Finally,thispaperanalyzesandsummarizestheresultsofempiricalresearch,obtainstheresultsandenlightenmentofthisresearch,andputsforwardtheshortcomingsofthisresearchandthefutureresearchdirection.Keywords:onlinepromotionalstrategies;perceivedproductquality;perceivedpromotionalbenefits;perceivedrisk;onlinepurchasewillingness目录TOC\o"1-2"\u摘要 IAbstract II第一章绪论 41.1研究背景和意义 41.2文献综述 51.3研究内容和研究方法 8第二章研究假设与模型构建 112.1相关理论基础 112.2研究假设 122.3模型构建 142.4本章小结 15第三章研究思路与检验方法 153.1问卷设计 163.2数据分析方法 173.3本章小结 19第四章实证分析 194.1描述性统计分析 194.2信效度分析 264.3相关性与回归分析 284.4消费者个人特征的调节作用 304.5本章小结 41第五章结论与讨论 415.1研究的结论与启示 415.2研究的不足之处与展望 42参考文献 44

第一章绪论1.1研究背景和意义1.1.1研究背景随着中国社会发展的日新月异，网络全球化的进程改变了人们的生活，通讯的便捷，网络的畅通，为消费者不断带来海量的信息。中国互联网络信息中心发布的第44次报告中表示，我国2019年的网民数量高达8.54亿，与2018年相比较，其增长人数超2500万，互联网的覆盖率更是超过60%。我国电子商务在近些年来能够得到健康、快速的发展不仅得益于信息技术的支持和网民的普及，更是得益于《电商法》的颁布与实施，使得我国的网络经济有条不紊的发展。在线购物这一新型的购物形式，让人们的生活方式、习惯，甚至是世界经济的发展都产生了巨大的影响。在线购物之所以能够深受消费者的喜欢，正是因为它打破了时空限制，随时随地浏览更多的商品，使消费者获得方便、快捷、便宜且种类多的良好在线购物体验。网络上的促销活动是企业在进行网络销售时对网上营销活动的整体规划中的重要手段。近年，网络促销的形式手段越来越多样化，有借着各种节日来进行促销活动的各大电商平台，如年货节、618、双十一等等。从这些电商节的“战绩报告”，其中最具典型的平台为“天猫”，由首次“双十一”销售额为0.5亿元到19年的销售额超2600亿元，我们不难发现不管是采用优惠券、五折包邮的方式，还是预售、抢红包等促销活动，消费者都十分买账。实际上，在网购还没有盛行的时候，传统线下购物就有促销，例如大商场里的打折、“买一送一”等。然而这些促销搬到线上，本身就具有优势的网络购物就更突显它的优惠力度了。MoserKarin.S等（2019）也表示，消费者行为随着互联网的发展而呈现出不同的表现。正确理解每个互联网发展阶段对消费者行为的影响，从而对消费者制定合适的营销策略是十分重要的。虽然网络促销为商家带来许多销量及利润，但同时也面临许多消费者不满。谢琦（2018），通过研究表明，过度增大折扣力度或者压低价格的促销活动对某些商品的当天销量具有负向影响。辛欣（2018）研究发现，为了让消费者能够在促销活动中感知到更大的促销利益，就必须使得所采用的促销方式是与消费者的购买动机、思维模式相一致的。因此，在相比线下交易消费者在线购物行为更为复杂的情况下，探究网络促销下影响其在线的购买意愿的关键因素，进而提升各电商平台、企业网络行销时的策略，促进营销的效率是一个不可避免的理论与实践研究。1.1.2选题的意义消费者的在线购物意愿影响因素研究早已引起学术界的关注，由于信息技术的瞬息万变，随着消费需求的持续增长、消费结构的加快升级，前人的研究具有滞后性。而本文就以现有的研究基础上，借鉴前人的研究模型进行研究分析，在网络促销特定的情境下进一步探究影响消费者在线购买意愿的因素，推陈出新，批判地继承前人的研究理论，与时俱进，通过分析实证研究结果并对电商企业提出了针对消费者的网络促销战略性建议。有助于新兴的从事电子商务企业掌握网络促销对消费者在线购物意愿的影响因素并制定相应的网络营销策略，激发消费者在线购买欲望，使企业获取更多利益，对相关理论研究及企业的营销实践具有极其重要的意义。1.2文献综述研究消费者购买意愿一直是研究学者的重点关注，如今消费者在面对琳琅满目的商品时，网络促销又是如何影响对消费者在线购买意愿，在解决此问题之前，将对本课题的研究基础涉及到不同的网络促销策略以及消费的感知因素与在线购买意愿等的概念进行梳理。因此，本章通过系统的回顾相关方面领域的理论和研究结果，并作为本论文研究的核心内容的理论基础。1.2.1网络促销的相关研究随着商品日趋多样化，营销人员在销售商品的时候往往通过促销的方式来刺激消费者的购买欲望，因此，促销是营销人员做营销活动时非常重要的手段。缪姝云（2013）认为，促销分为广义和狭义。广义上的促销是指广告、销售促进、公共关系和人员销售的四种手段。但在狭义上，把促销当做是一种工具，即行销的人员利用各种刺激，让消费者能够在短短的时间内迅速或大量地购买某一种商品或服务，而这种促销的特点就是具有短暂性。杨坚争（1999）将网络促销定义为营销人员为达到让消费者产生的购买需求的目的，通过市场媒介，传递有关商品和劳务的信息的各种活动，唤起购买欲望和推动其购买行为使之成功。而周明源（2006）则认为线上促销是用不同本质的机体外部的动机因素，去刺激目标人群对等待最后做出决定的产品或服务产生立即或猛烈购买反应的方法。简迎辉，聂晶晶（2015）定义的网络促销是企业利用额外的优惠引诱消费者，让消费者对商品价格和价值原有的认知发生改变，能够刺激其购买行为的一种由网络平台执行的短期网络营销活动。同时，他们还认为网络促销环境的特征既包含网络环境的一般特性，又包含其独有的特征。针对前人对网络促销的定义，且基于本文的研究目的，本文所指的网络促销是指通过利用网络信息技术手段，向市场传输促销信号，网络商家对某种产品或服务提供短期的刺激诱因，因而影响消费者对其价值的感知和购买意愿，产生购买行为的一种营销策略。赵丽、罗亚（2008）归纳了当当网、淘宝、易趣、拍拍网等，这几个知名度较高的网络电商平台采取的促销方法。经分析得知，这些电商平台所采取的促销形式主要有八种方式，分别是价格折扣、抽奖、特价促销、优惠运费、限时购买、数量优惠、礼品赠送促销、抵用优惠券。吴建飞、胡道锐（2011）通过研究网络促销的发展策略，阐述了网络促销策略发展初期及现阶段的促销策略，其提到的促销策略包括了打折促销、赠品促销、积分促销、纪念日促销、秒杀、团购。他们研究表明，前四种促销策略依旧存在，但是由于各电商企业家竞争日趋激烈，秒杀、团购、抢红包的创意促销策略更加刺激着购买者的心弦，成为了现阶段网络促销方式的经典代表。“秒杀”因具有价格低、限时限量的特点而在国内被网络商家普遍使用的一种促销手段。谭笑（2016）通过研究证明，时间的压力和数量的限制让消费者在“秒杀”活动中感知稀缺；他表明，稀缺商品往往意味着商品质量出色性价比高。换句话说，“秒杀”这一促销活动因消费者对感知商品质量而刺激其在线购买意愿。金玉芳（2019）从网易考拉平台上，抓取相关真实数据进行分析，数据表明，“秒杀”中的限量与传统的限购传达的稀缺效应是不一样的；研究发现，提高消费者参与“秒杀”活动意愿，大数量的限购信息比小数量的更显著。张倩丽（2019）通过研究拼多多这一平台的营销模式，发现团购这一促销策略是以低价策略吸引大量消费者的，虽然这个平台饱受争议却依然很成功，说明团购这一新兴促销模式是可以刺激到消费者的够买意愿的。综上所述，本文将选取打折促销、赠品促销、运费优惠、秒杀、团购、抢红包六种促销策略进行实证研究。1.2.2影响在线购买意愿的因素相关研究缪姝云（2013）结合前人及她研究的内容，把购买意愿定义为消费者存在一定的可能性去试图去购买某种服装或品牌。结合本文要研究的内容，本文把在线购买意愿定义为通过不同促销策略而影响消费者的感知后，消费者试图购买某种产品的可能性。Monroe（1973）通过研究指出消费者之所以会产生购买的想法，是取决于其自身感知价值。即消费者之所以会采取行动是因为其在促销活动中感受到价值和可以获得利益。其中价值，一般是消费者用商品或服务的质量来衡量价值的高低。商品琳琅满目的网络环境下，消费者对感知商品质量显得尤为重要。刘根（2014）在研究大学生光棍节网络购物的影响因素的时候发现，消费者在线购买的时候，比较担心的问题是商品质量。经研究证明，在“光棍节”，愿意在线上购物的消费者与对网络商品的品质，是成正比的，这类消费者的身份是大学生，他们对产品质量越自信，其购买意愿越高。谢琦（2018）在探究“双十一”天猫平台上，各类商品当天的销量影响因素。研究发现，某些商品的当日销量有时会受以压低价格为主的折扣促销负向影响。由于过低的商品价格，就会给消费者对商品带来一种“廉价”“质量不好”的感知。赵丽、罗亚（2008）在研究购买意愿影响因素的时候，加入调剂作用的变量——消费者的网上购买商品的经历，发现不同促销的营销活动对其是否想要购买的态度具有调节作用。消费者产生购买行为前的一个重要环节是购买意愿，赵亮（2011）对影响消费者在线购买行为的因素等到了证实，其中“感知风险”对其在线购买行为的影响具有显著性。笔者结合消费者行为理论，可认为消费者对网络购买的认知是具有风险性的，然而，这种感知对消费者购买意愿是有非常显赫的影响。辛欣（2018），在“促销方式—感知促销利益—购买意愿”研究框架上，将促销以金钱/非金钱分类对不同类型消费者感知促销利益程度进行研究，实验结果不仅验证了消费者的感知促销利益在促销方式与购买意愿之间起中介作用，还发现相比非金钱类的促销，实用型的消费者对金钱类促销活动，感知促销利益更大。1.2.3消费者个人特征相关研究菲利普•科特勒认为文化因素、社会因素、个人因素和心理因素这四方面是消费者购买行为的主要影响因素。胡勤（2016）综合前人的研究也发现，消费者在决定是否购买这个阶段，个人因素的影响是最直接的；她认为，个人的特征因素中的年龄、社会身份、收入水平、生活方式、性格及价值观对购买决策的影响十分显著。根据中国现阶段网络用户情况分析，用户年龄主要是集中在18～30岁这个区间，女性用户较男性用户活跃，而这年龄层用户的身份是以学生和白领为主。程华（2003）、赵丽和罗亚（2008）等人均通过消费者个人特征因素的分析，经过实证研究分别验证了线上消费者与传统消费者确实存在一定的差异和消费者个人特征对我国网络购物平台所提供的八种不同的促销形式的影响有明显的差异性。杨淼（2013）研究节日促销中网上购物用户消费意愿及行为的时候，发现除外界影响因素外，消费者的购买意愿还受消费者自身因素影响。通过实证分析得出结论：男生在电商节的促销中，为日常生活购置相关物品的喜欢程度不够女生的喜欢程度高。在性别的区分上，消费者的购买意愿，其实与实际购买的行为是存在显著差异的。黄建中（2005）通过研究不同人口统计特征的消费者对网络促销策略的不同认知，结果表明，性别对感知网络优惠政策的吸引力度，女性比男性大；年龄对网络优惠政策的认知度，年长者比年轻者高；收入水平、上网习惯对网络优惠政策的吸引力没有影响。周铭源（2006）通过对存在购买欲望但还未表露出来的客户与已经有过购买行动的客户之间进行探讨分析，在不同人口统计特征分别对促销方式的接纳度影响下，研究结果发现，性别为女性的潜在客户与老客户相比较，潜在客户对低价券的接受程度明显更高，而在分期付款、搭售促销、赠品、团体购买这些促销策略的影响下，不同消费者对其的感知无显著性差异。许多研究专家的研究结果都表明，消费者性别、年纪、教育水平、经济状况等的人口统计因素对网络促销策略的效果影响作用差异是显著的。通过梳理前人的研究文献，关于消费者的购买意愿影响要素的研究已有很长的时间并且其相关研究比是较为全面的，但是网络经济持续健康的发展，通过互联网购买商品的群体不断扩张，消费者的购买行为发生在复杂的网络信息环境影响下，吸引更多研究学者把研究的焦点有线下转移到线上。很多学者都从促销策略、消费者个人特征、外界情境等因素去研究消费者在线购物意愿。在上述的研究过程中，学者大部分是选取网络营销人员使用频繁的促销策略去研究，但是信息技术的不断发展使得消费者的刺激体也逐渐发生变化，于是“秒杀”、团购、抢红包等新型的促销策略出现，学者在这方面的研究却少之又少，因此本文在研究此类课题时，沿用前人的理论模型，选取三种使用频繁的促销策略与新型（“秒杀”、团购、抢红包）的促销策略结合进行研究，打破前人仅局限在选取使用频繁的促销策略，为电商企业做促销活动提供与时俱进的建议。1.3研究内容和研究方法1.3.1研究内容本论文将从当下网络商家普遍使用的且具有代表性的新兴网络促销形式，结合营销人员使用频繁的网络促销策略，研究在线购买意愿的影响因素。其中，笔者会对本文所选取的促销策略进行概念性梳理及定义。本论文采取问卷调查的形式进行数据收集，通过实证分析来研究消费者在不同促销策略的刺激下，消费者的感知因素对消费者在线购物意愿的影响作用，并对网络商家在进行营销活动提出有效的建议。本论文将会分为五章节的内容，整体写作的详细安排如下。第一章，绪论。主要阐述相关研究的背景，提出本文研究网络促销对在线购物影响因素研究的现实意义，对国内外文献进行梳理分类，并对全文的结构安排、研究方法等进行阐述。第二章，理论模型。对本文研究涉及到的相关理论和概念进行阐述，确定选用的模型并提出研究假设。第三章，研究方法和问卷设计。首先，确定采用问卷调查的形式进行数据的收集；其次，要选取各类变量的合适量表，设计问卷；最后通过网络平台进行问卷的发放。第四章，实证研究分析。对收取发放的问卷数据进行整理，将整理好的数据，通过软件SPSS19.0和AMOS22.0进行处理，先整体对问卷样本的特征进行统计并阐述分析，再对问卷进行信效度分析证明问卷的可靠性和有效性，并运用统计学相关原理对假设进行检验。第五章，结果讨论及建议。对检验结果进行讨论分析，根据相关分析结果，对营销人员提供营销建议。1.3.2研究方法为了研究网络促销对消费者在线购买意愿的影响，本研究选用前人验证过的模型，通过周祥的科学理论的分析和真实的数据，采用以下三种方法对课题进行研究。1.文献研究本文经过精读国内外学者关于购买行为影响因素相关联的文献后，进行疏通整理并概括出本论文所要研究课题的现状，并根据相关研究中做得还不到位的地方，提出本文的研究内容。在根据影响消费者在线购买意愿因素的文献总结分析的基础上，分析消费者通过不同网络促销方式的感知对在线购买意愿影响因素的研究并提出研究假设。2.问卷调查在实证研究的分析中，本研究使用问卷的方式对样本进行调查，并收集其相关的数据。在问卷制作设想的过程中，借鉴前人成熟的测量表，并通过对文献的分析酌量，结合本研究的内容和研究的对象进行了适当修改，并利用网络媒介完成调查问卷的收发。3.统计分析本研究利用软件工具——SPSS19.0和AMOS22.0，运用统计分析方法对收集到的数据进行剖析，并对其结果进行讨论，提出具体的营销意见。第二章研究假设与模型构建2.1相关理论基础消费者的产生购买行为前一般由消费者的购买意愿所决定的，因而许多研究学者在研究此课题的时候，都需要把对消费者的行为特点的掌握作为基础。同样，网络营销人员与营销活动的策划和制定也需要把对消费者的行为特点的掌握作为基础。本文在研究网络促销对在线购买意愿的影响因素时，了解并掌握消费者的行为特点以及成功的促销过程是本研究的基础，因此本文通过对相关理论的归纳总结，为本文研究提供理论基础。1.消费者行为理论消费者行为理论通常包括效用理论。实用性理论是领导人们用来作决定的选择常常受那些做决定的人的主观想法的影响。领导人应该从环境和未来发展的角度做出决策，同时考虑潜在的好与坏。领袖对好与坏的独特认识、感觉、反应或利益，都能在政治决策中发挥作用。这种影响反映出领导人对危险的态度是高风险行为会有更高的回报，每个人都有自己独特的思维方式。因此消费者的购买动机是消费者自己的欲望。欲望是一种精神情感需求而还是未到达的心理感受，而交换物品可以为消费者的需要提供满足感。2.埃达（AIDA）公式促销是一种社会活动，在这种活动中，营销者通过识别、活跃和满足顾客的需求和夙愿，以实现买卖双方的长期、互利的目标。一个成功的促销有四个步骤:吸引顾客的注意→引起他们的兴趣→引起他们的购买欲望→促进他们的行动。通过将促销步骤移至线上，成功的线上促销有四个步骤:集中线上用户的专注力→激发线上客户的兴趣→激发线上客户的购买需求→促进线上客户的购买决策。3.态度-行为过程模型这个过程指的是一些事件激活了态度，一旦态度被激活，它就会影响我们对态度指向的对象的感知。与此同时，我们对在特定情况下什么是适当的理解(我们对各种社会规范的知识——在特定情况下支配行为的规则)也被激活了。态度和这些预先储存的信息一起构成了我们对事件的定义。这种感知反过来又影响我们的行为。2.2研究假设营销人员在选取不同的促销策略时所产生的效果是不一样的，消费者在不同策略的影响下的感知会有所不同，选取怎样的策略是本文研究的关键。因此对所本研究选取的促销策略进行阐述并提出本研究的研究假设。1.网络促销策略通过前文对网络促销相关研究文献进行综述，将网络促销定义为通过网络技术向市场传递促销信息，提供短期的刺激诱因，直接影响消费者对促销策略价值的感知和购买意愿，对某种产品或服务产生购买行为的方法。本文将选取打折促销、赠品促销、运费优惠、秒杀、团购、抢红包六种网络促销策略进行实证研究。在现代市场中，利用信息中心打折销售是最常见的做法之一。企业可以利用成本来确定利润系数，进入特定的市场。折扣可以给你带来更高的市场竞争力和正确的市场定位。换句话说，消费者的消费模式可能会发展成为一种“低利润”的市场利润机制。本文认为销售折扣是公司的一种短期分销策略，因此本研究的打折促销是根据产品的主要价格来决定折扣的幅度，从而促进消费者的购买欲望。赠品促销是在市场压力下，向购买公司产品的买家赠送礼物，以在一定时间内增加销售。礼品促销是最古老、最有效、最广泛的促销手段之一。具体方式有直接赠与、附加赠与等。当顾客购买产品或服务时，他们可以赠送一些产品或小礼品给顾客，从而带来主要产品的促销。例如，京东平台上的上架在销售电动牙刷的时候附带赠与牙刷头的赠品搭售活动，能够轻易激活消费者的购买需求。（2）本文研究的赠品促销是企业为了达到刺激消费者的消费欲望的目的，根据商品特性，直接赠送、附加赠送一些产品或小赠品给消费者，以此带来主产品销售的促销策略。“运输折扣”是一种促销策略，企业家在网上销售商品时，通常以邮包的形式，将折扣分发给买家。如新品包邮、天猫超市满88包邮等等。可以发现，卖家在做运费优惠促销的时候会附带一定的条件，刺激消费者对产品的需求更加强烈，以便更好的带动其他商品的销售。（3）本文研究的运费优惠是企业附加条件给网上购物的消费者分配运费折扣以刺激消费者消费欲望的促销策略。“秒杀”是一种促销活动，在线卖家可以公开非常低的价格，使得所有买家都能在同一时间抓紧时间在网上购物。由于产品的高性价比，活动开始时就被抢购一空，有时仅用几秒钟。（4）本文研究的“秒杀”是企业为了达到刺激消费者的购物需求的目的，公开较低价格的商品让所有买家在同一时间进行抢购的促销策略。团购是减少中间环节，降低营销成本，让企业与消费者受益的一种方式。其特点是让人们都能找到更多优惠的团购商品，让素未相识的消费者享受到质优价廉的服务。（5）本文研究的团购是企业为了达到刺激消费者的消费欲望的目的，发起几人成团就获得优惠价格的促销策略。抢红包是近年来兴起的网络促销形式。消费者可以通过支付小占比费用来获得红包，他们可以在预售时拿到红包，购物后，线上卖家也可以给消费者一定数量的红包来刺激消费者的再次消费。抢来的红包可以直接抵销部分购买产品所需支付的钱。（6）本文研究的抢红包是企业为了达到刺激消费者的消费欲望的目的，为在线消费者发放数量有限的红包的促销策略。2.网络促销策略对在线购买意愿的影响因素的研究假设在对以上六种促销策略进行简要分析的基础上，结合胡珊珊(2011)的网店促销策略对消费者购买意愿影响的模型以及前人对促销对消费者购买意愿影响的研究，提出以下假设。H1.感知商品质量与在线购买意愿正相关H2.感知促销利益与在线购买意愿正相关H3.感知风险与在线购买意愿负相关3.消费者个人特的调节作用影响本文利用中国互联网发展报告中选取的性别、年龄、受教育程度和月收入四个指标来反映消费者个人特征对消费者感知的调节作用。许多研究证明，消费者的个人特征在促销策略的效果上有显著差异。因此，我们提出以下假设。H4.网络促销策略影响下，性别对感知商品质量的影响具有显著性差异H5网络促销策略影响下，性别对感知促销利益的影响具有显著性差异H6.网络促销策略影响下，性别对感知风险的影响具有显著性差异H7.网络促销策略影响下，年龄对感知商品质量的影响具有显著性差异H8.网络促销策略影响下，年龄对感知促销利益的影响具有显著性差异H9.网络促销策略影响下，年龄对感知风险的影响具有显著性差异H10.网络促销策略影响下，受教育程度对感知商品质量的影响具有显著性差异H11.网络促销策略影响下，受教育程度对感知促销利益的影响具有显著性差异H12.网络促销策略影响下，受教育程度对感知风险的影响具有显著性差异H13.网络促销策略影响下，月收入对感知商品质量的影响具有显著性差异H14.网络促销策略影响下，月收入对感知促销利益的影响具有显著性差异H15.网络促销策略影响下，月收入对感知风险的影响具有显著性差异2.3模型构建本文的模型是沿用胡珊珊（2011）研究网络商店促销影响下消费者购买意愿的模型，与本文所研究的网络促销对在线购物意愿影响因素的研究思路基本一致，本文研究的框架也参照了胡珊珊等人的观点，因此本文框架的模型如图1所示。图1本文研究模型2.4本章小结本章对本文研究所涉及的相关理论进行了总体的描述和概括，并对本文所提到的一些名词做了定义，沿用前人的模型，引入不同的促销策略进行深入研究，并根据此模型提出本文所要研究的假设，如表1所示。表SEQ表\*ARABIC1本文研究假设汇总H1.感知商品质量与购买意愿正相关H2.感知促销利益与购买意愿正相关H3.感知风险与购买意愿负相关H4.促销策略影响下，性别对感知商品质量的影响有显著性差异H5.促销策略影响下，性别对感知促销利益的影响有显著性差异H6.促销策略影响下，性别对感知风险的影响有显著性差异H7.促销策略影响下，年龄对感知商品质量的影响有显著性差异H8.促销策略影响下，年龄对感知促销利益的影响有显著性差异H9.促销策略影响下，年龄对感知风险的影响有显著性差异H10.促销策略影响下，受教育程度对感知商品质量的影响有显著性差异H11.促销策略影响下，受教育程度对感知促销利益的影响有显著性差异H12.促销策略影响下，受教育程度对感知风险的影响有显著性差异H13.促销策略影响下，月收入对感知商品质量的影响有显著性差异H14.促销策略影响下，月收入对感知促销利益的影响有显著性差异H15.促销策略影响下，月收入对感知风险的影响有显著性差异第三章研究思路与检验方法在研究网络促销对在线购买意愿影响因素研究的时，研究的主要变量包括以下变量：网络促销策略、消费者的感知（商品质量、促销利益、风险）、消费者个人特征和在线购物意愿。其中自变量是网络促销策略，本文选取了具有代表性的六种促销策略：打折促销、赠品促销、运费优惠、“秒杀”、团购、抢红包，因变量是在线购买意愿，中介变量为消费者的感知（商品质量、促销利益、风险），消费者个人特征为调节变量。本研究调查了所有参与在线促销活动的在线消费者，几乎所有人都有此类的行为。本文将进行随机调查，并在专业的官方网站上发表问卷进行调查。3.1问卷设计数据是实证研究的重要支撑，在进行实证研究前，需要对本文所研究的课题进行问卷调查收集数据。样本数据的好坏关键在于问卷的设计。因此，在发放问卷前，笔者对本文研究问卷的总体结构进行梳理。1.问卷的基本结构在问卷整体布局的过程中，通过查找问卷设计的文章进行阅读分析，编制了本研究的问卷。问卷由两部分组成。问卷的第一部分是了解调查对象的个人基础信息，如性别、年龄、是否有网上购物经历和购物频率。本文的研究对象是接触过网上促销并有网上购物经历的消费者。对于没有网上购物经验的消费者，本研究不会考虑他们，并且会直接将他们排除在样本选择之外。问卷的第二部分是关键部分，主要用于勘测研究的模型中的变量。已有学者对促销活动和网上购买意愿进行了深刻的探究，制定了合理的变量测量量表。本文借鉴了学者们研究成功的量表，并根据本文的研究目的，对本次研究的具体测量项目进行了梳理，如表2所示。表SEQ表\*ARABIC2测量题项及来源变量编号内容题项来源感知商品质量（A）A1在（）做促销的该商品具备良好的质量胡珊珊（2011）A2在（）做促销的该商品质量非常适合我的个人需求A3我对做（）促销的商品总体感觉不错感知促销利益（B）B1以（）促销策略购买了此商品,我觉得减少了花费B2（）这种促销策略,让我花了很少的钱购买到了更高质量的产品B3当我看到网络卖家的此商品在做（）促销的时候,它可以提醒我,我可能需要购买该种商品了B4当我不知道该在哪家网络卖家购买所需商品时,我会选择在做（）促销的卖家购买该商品,这让我的购物变得简单和省时B5这种促销策略比较独特,能给我带来乐趣B6以（）促销策略购买到了此商品,会让我觉得自己是个明智的购物者感知风险（C）C1与具备类似品质的该商品相比,（）促销后的该商品价格相对比较低C2与提供（）促销前的商品价格相比,做促销后的该产品价格相对较低C3我认为此次的（）是网络卖家惯用的营销伎俩,在欺骗顾客C4一定是商品质量有问题或是其他方面有问题卖不出去了才做（）的在线购买意愿（D）D1我将会考虑在线购买（）促销的该商品2.问卷的发放与回收本文的研究对象是参与过网络促销活动的在线购物的消费者，因此只要有过在线购买经历的都有参加过此类的消费行为。为了提高问卷回收的正确性，保证问卷发放的广泛性和任意性，本研究采用简单随机抽样的方法收集研究所需的数据，具体问卷发放形式有两种：一是通过问卷星的链接邀请朋友来做调查问卷；二是在豆瓣发帖附上问卷，让网上对此课题感兴趣的朋友随机参与调查。3.2数据分析方法本研究主要使用SPSS19.0和AMOS22.0软件对相关数据进行收集、梳理、剖析以及处理。根据本研究的实际需要和相关研究假设，在实证分析过程中，本研究所采用的统计分析方法主要有：描述性统计分析、信度分析、效度分析、方差分析、相关分析与回归分析、独立样本T检验。1.描述性统计分析描述性统计是指使用制坐表格和分类、统计图和普遍数据的计算来描述数据之间存在相关特征的活动。描述性统计分析在应对调查样本中所有变量的相关数据进行统计描述上，主要包括频次分析、集中度趋势分析、离差度分析、分布和一些基本的统计图表。在描述统计中，本研究首先对样本基本情况进行描述并统计有效问卷在问卷发放中所占的比例。其次，根据调查样本的相关变量，如上网时间、上网时间、网上购物体验、历史、时代等进行描述性统计分析。，从而了解本研究调查对象背景信息的基本情况。2.信度及效度分析信度就是可靠性，可靠性是指当同一方法反复测量同一对象时，所得结果的相同程度。信度分析的方法主要有四种，其中，本文采用信度分析中的α信度系数法对问卷测量结果的一致性、等价性和稳定性进行了检验。效度就是有效性，它指的是测量手段能够准确衡量被测事物的程度。有效性是指其结果反映待检验内容的程度。测量结果与待检查内容越一致，有效性就越高。否则，有效性就越低。效度的类型包括内容效度、标准效度和结构效度。本文利用结构效度分析项目是否可以被正确测量，或者在多大程度上可以科学的测量感知商品质量、感知促销利益、感知风险和在线购买意愿，并通过验证性因素分析检验整个问卷量表的结构效度。3.回归分析回归分析是指确定两个或更多变量之间数量关系的统计分析方法。根据涉及的变量数量，回归分析分为单个变量回归和多个变量回归分析。根据因变量的数量，可以分为简单回归分析和多元回归分析。根据自变量和因变量之间的关系，可以分为线性回归分析和非线性回归分析。在这六种在线促销策略的影响下，本文采用多元回归分析来判断感知产品质量、感知促销收益、感知风险和购买意愿之间的相关程度。4.相关性分析相关性分析是统计分析中最普遍使用的方法，用于研究同一位置的两个或多个随机变量之间的相关性。例如，一个人的身高和体重；空气中相对湿度与降雨量之间的相关性是相关性分析的一个问题。相关分析和回归分析的区别在于回归分析着重研究随机变量之间的相关性，以便用一个变量预测另一个变量，而相关性分析着重发现随机变量之间的各种相关性特征。本文通过相关分析来判断六种在线促销策略所带来的感知产品质量、感知促销收益和感知风险是否具有相关特征。5.ANOVA和独立样本T检验ANOVA是方差分析，也称为“变异数分析”或“f检验”，是由罗纳德·费希尔爵士发明的，用于检验两个或多个样本之间的平均差异的是否显著。t检验，主要用于小样本数量(如n<30)和总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用T分布理论来推测差异的概率，从而比较两个样本均值之间的差异是否显著。本文用ANOVA和独立样本T检验消费者个人特征分别对消费者感知的调节作用影响是否具有显著性差异。3.3本章小结本文研究通过问卷发放进行数据收集，先对收集到的样本数据进行描述性统计分析；接着对模型进行信效度分析，证明模型的可靠性及有效性；其次再对变量间进行相关性分析和回归分析，分析变量之间的相关关系；最后进行方差分析，分析变量之间是否具有显著性差异。第四章实证分析4.1描述性统计分析网络促销对在线购买意愿影响因素的调查问卷通过问卷星发放给朋友和网购用户。本次研究共发放300份问卷，回收问卷212份，回收率超70%；根据问卷长度及内容，把填写问卷时间应在60秒以上作为判定该问卷是否有效，其中有5份的填写问卷时间是低于60秒的，应除去不计，因此共有有效问卷207份，有效率97.6%。4.1.1样本的人口特征统计经过对本次调查中有效问卷的整理与统计，对受访者的性别、年龄、受教育程度、月收入等情况进行一个总的描述分析，致于更好的了解受访者的基本信息及构成情况。本次样本的特征统计分析表3如下。样本的性别统计情况参加本次研究调查的在线消费者的男女性别在回收的207份有效问卷中的比例为41.5：58.5，其中男性有86人，女性有121人，样本调查对象的男女性别比例分布相对均匀，为本研究提供了较合适的样本。样本的年龄统计情况参加本次研究调查的在线消费者的年龄构成方面，主要集中在18～25岁的在线消费者占74.4%，26～30岁的在线消费者占18.4%，31～40岁占4.8%，40岁的在线消费者占1.4%以及18岁以下的在线消费者占1.0%；18～30岁是在线消费的主要群体，与中国互联网信息中心公布的第44次报告相符合，因此本次研究选取样本较为合理，符合我们最初的预期。样本的受教育程度统计情况参加本次研究调查的在线消费者的教育程度方面，初中及以下学历的在线消费者占1.9%，高中学历的在线消费者占7.2%，大专学历的在线消费者占17.4%，本科学历的在线消费者占71.0%，硕士学历及以上的在线消费者占2.4%，因此本次选取的样本受教育程度是普遍偏高。4.样本的月收入统计情况参加本次研究调查的在线消费者的月收入在1000元以下的占22.7%，1000～2000元的占30.0%，2001～3000元的占22.2%，3001～4000元的占10.1%，4000元以上的占15.0%，根据这次受访者以学生群体居多，月收入在2000元以下共占比52.7%，因此本次选取的样本符合学生群体的特征。表SEQ表\*ARABIC3样本性别、年龄、受教育程度、月收入统计分析特征分类标准样本概况占总体的%性别男8641.5%女12158.5%年龄18岁以下21.0%18～25岁15474.4%26～30岁3818.4%31～40岁104.8%40岁以上31.4%教育程度初中及以下41.9%高中157.2%大专3617.4%本科14771.0%硕士及以上52.4%月收入1000元以下4722.7%1000～2000元6230.0%2001～3000元4622.2%3001～4000元2110.1%4000元以上3115.0资料来源：作者整理4.1.2样本的变量的描述性统计在对样本进行效度研究及信度研究前，首先对数据进行基本的描述分析，通过运用对各变量和题项的均值、标准差进行计算，分析结果如表4-1、4-2、4-3、4-4、4-5、4-6所示。1.在线消费者选择打折促销策略时，感知商品质量的平均值为3.58，标准差为0.82。其中平均值最高的题项为A3—我对做（）促销的商品总体感觉不错，平均值为3.74。平均值最低的题项为A1—在（）做促销的该商品具备良好的质量，平均值为3.33。说明在进行打折促销时，在线消费者普遍认为打折促销的商品质量总体感觉不错。感知促销利益的平均值为3.79，标准差为0.80。其中平均值最高的题项为B5—这种促销策略比较独特，能给我带来乐趣，平均分最低的题项为B2—（）这种促销策略，让我花了很少的钱购买到了更高质量的产品，说明在进行打折促销时，在线消费者并不认为打折能够让他花了很少钱就能获得更高质量的产品，相反会给在线消费者带来乐趣，这有可能与近年来各大平台在做大促活动的时候，如“双十一”这一几乎全民参与的大促活动，让在线消费者花钱并感知到促销的娱乐性利益。感知风险的平均值为3.56，标准差为0.76。其中平均值最高的题项为C1—与具备类似品质的该商品相比，（）促销后的该商品价格相对比较低，平均值最低的题项为C4—一定是商品质量有问题或是其他方面有问题卖不出去了才做（）的，说明在进行打折促销时，在线消费者在感知风险上，更愿意相信该商品的价格与同类品质的商品价格有降低，而不是商家的营销伎俩，为了欺骗顾客。表SEQ表\*ARABIC4-1打折促销时各变量描述性统计分析变量题项编号题项平均值题项标准差变量平均值变量标准差感知商品质量（A）A13.330.983.580.82A23.661.01A33.740.92感知促销利益（B）B13.870.993.790.80B23.651.02B33.700.98B43.790.95B53.881.00B63.841.00感知风险（C）C13.870.953.560.76C23.800.95C33.280.99C43.271.012.在线消费者选择赠品促销策略时，感知商品质量的平均值为3.45，标准差为0.80。其中平均值最高的题项为A3—我对做（）促销的商品总体感觉不错，平均值最低的题项为A1—在（）做促销的该商品具备良好的质量，说明网络商家在进行赠品促销时，在线消费者并不会因此而感觉到该商品的质量良好，大多数普遍认为该商品总体感觉还不错。感知促销利益的平均值为3.59，标准差为0.70。其中平均值最高的题项为B6—以（）促销策略购买到了此商品，会让我觉得自己是个明智的购物者，平均值最低的题项为B2—（）这种促销策略，让我花了很少的钱购买到了更高质量的产品和B3—当我看到网络卖家的此商品在做（）促销的时候，它可以提醒我，我可能需要购买该种商品了，说明网络商家在进行赠品促销时，在线消费者为自己能在购买此商品的时候，又能获得额外的东西而感觉到自己是个明智的购物者。感知风险的平均值为3.50，标准差为0.68。其中平均值最高的题项为C2—与提供（）促销前的商品价格相比，做促销后的该产品价格相对较低，最低的题项为C3—我认为此次的（）是网络卖家惯用的营销伎俩，在欺骗顾客，说明在线消费者在感知价格风险方面高于感知受超控程度风险。表4-2赠品促销时各变量描述性统计分析变量题项编号题项平均值题项标准差变量平均值变量标准差感知商品质量（A）A13.271.023.450.80A23.500.98A33.580.88感知促销利益（B）B13.680.973.590.70B23.460.94B33.460.91B43.590.87B53.680.89B63.690.98感知风险（C）C13.620.943.500.68C23.660.92C33.400.95C43.600.893.在线消费者选择运费优惠促销策略时，感知商品质量的平均值为3.57，标准差为0.83。其中平均值最高的题项为A3—我对做（）促销的商品总体感觉不错，平均值最低的题项为A1—在（）做促销的该商品具备良好的质量，说明网络商家在进行运费优惠促销时，在线消费者并不会因此而感觉到该商品的质量良好，大多数普遍认为该商品总体感觉还不错。感知促销利益的平均值为3.53，标准差为0.81。其中平均值最高的题项为B1—以（）促销策略购买了此商品，我觉得减少了花费和B5—这种促销策略比较独特，能给我带来乐趣，平均值最低的题项为B3—当我看到网络卖家的此商品在做（）促销的时候，它可以提醒我，我可能需要购买该种商品了，说明网络商家在进行运费优惠促销时，在线消费者普遍认为自己减少了花费以及带来了乐趣，即体现了感知促销利益中节约支出和娱乐性利益。感知风险的平均值为3.36，标准差为0.77。其中平均值最高的题项为C2—与提供（）促销前的商品价格相比，做促销后的该产品价格相对较低，最低的题项为C4—一定是商品质量有问题或是其他方面有问题卖不出去了才做（）的，说明在线消费者在感知价格风险方面高于感知受超控程度风险。表4-3运费优惠促销时各变量描述性统计分析变量题项编号题项平均值题项标准差变量平均值变量标准差感知商品质量（A）A13.490.973.570.83A23.561.05A33.670.92感知促销利益（B）B13.651.003.530.81B23.420.98B33.361.03B43.561.00B53.651.02B63.571.07感知风险（C）C13.461.013.360.77C23.500.99C33.321.03C43.141.034.在线消费者选择“秒杀”促销策略时，感知商品质量的平均值为3.44，标准差为0.82。其中平均值最高的题项为A3—我对做（）促销的商品总体感觉不错，平均值最低的题项为A1—在（）做促销的该商品具备良好的质量，说明网络商家在进行“秒杀”促销时，在线消费者并不会因此而感觉到该商品的质量良好，大多数普遍认为该商品总体感觉还不错。感知促销利益的平均值为3.54，标准差为0.82。其中平均值最高的题项为B6—以（）促销策略购买到了此商品，会让我觉得自己是个明智的购物者，平均值最低的题项为B4—当我不知道该在哪家网络卖家购买所需商品时，我会选择在做（）促销的卖家购买该商品,这让我的购物变得简单和省时，说明在线消费者普遍认为自己在“秒杀”活动中，能够得到自己想要的并觉得自己是个明智的购物者，即体现了感知促销利益中自我价值体现。感知风险的平均值为3.47，标准差为0.69。其中平均值最高的题项为C2—与提供（）促销前的商品价格相比，做促销后的该产品价格相对较低，最低的题项为C4—一定是商品质量有问题或是其他方面有问题卖不出去了才做（）的，说明网络商家在进行“秒杀”促销时，在线消费者在感知价格风险方面高于感知受超控程度风险。表4-4“秒杀”促销时各变量描述性统计分析变量题项编号题项平均值题项标准差变量平均值变量标准差感知商品质量（A）A13.340.983.440.82A23.431.02A33.540.99感知促销利益（B）B13.621.053.540.82B23.490.96B33.461.02B43.430.96B53.560.98B63.661.06感知风险（C）C13.610.973.470.69C23.660.93C33.400.93C43.241.015.在线消费者选择团购促销策略时，感知商品质量的平均值为3.4，标准差为0.79。其中平均值最高的题项为A3—我对做（）促销的商品总体感觉不错，平均值最低的题项为A2—在（）做促销的该商品质量非常适合我的个人需求，说明网络商家在进行团购促销时，在线消费者并不会因此而感觉到该商品的质量与个人需求是相符合的，大多数普遍只认为该商品总体感觉还不错。感知促销利益的平均值为3.53，标准差为0.78。其中平均值最高的题项为B1—以（）促销策略购买了此商品，我觉得减少了花费，平均值最低的题项为B3—当我看到网络卖家的此商品在做（）促销的时候，它可以提醒我，我可能需要购买该种商品了，说明在线消费者普遍认为自己在团购促销活动中，能感觉到购买此商品，减少了花费，即体现了感知促销利益中节约支出。感知风险的平均值为3.42，标准差为0.72。其中平均值最高的题项为C1—与具备类似品质的该商品相比，（）促销后的该商品价格相对比较低，最低的题项为C4—一定是商品质量有问题或是其他方面有问题卖不出去了才做（）的，说明网络商家在进行“秒杀”促销时，在线消费者在感知价格风险方面高于感知受超控程度风险。表4-5团购促销时各变量描述性统计分析变量题项编号题项平均值题项标准差变量平均值变量标准差感知商品质量（A）A13.421.013.410.79A23.360.99A33.460.89感知促销利益（B）B13.750.923.530.78B23.520.94B33.370.99B43.490.99B53.450.94B63.570.98感知风险（C）C13.620.963.420.72C23.520.97C33.330.99C43.190.996.在线消费者选择抢红包促销策略时，感知商品质量的平均值为3.29，标准差为0.82。其中平均值最高的题项为A3—我对做（）促销的商品总体感觉不错，平均值最低的题项为A1—，说明网络商家在进行抢红包促销时，在线消费者并不会因此而感觉到该商品的质量与个人需求是相符合的，大多数普遍只认为该商品总体感觉还不错。感知促销利益的平均值为3.37，标准差为0.81。其中平均值最高的题项为B1—以（）促销策略购买了此商品，我觉得减少了花费，平均值最低的题项为B3—当我看到网络卖家的此商品在做（）促销的时候，它可以提醒我，我可能需要购买该种商品了，说明在线消费者普遍认为自己在团购促销活动中，能感觉到购买此商品，减少了花费，即体现了感知促销利益中节约支出。感知风险的平均值为3.41，标准差为0.72。其中平均值最高的题项为C1—与具备类似品质的该商品相比，（）促销后的该商品价格相对比较低，最低的题项为C4—一定是商品质量有问题或是其他方面有问题卖不出去了才做（）的，说明网络商家在进行“秒杀”促销时，在线消费者在感知价格风险方面高于感知受超控程度风险。表4-6抢红包促销时各变量描述性统计分析变量题项编号题项平均值题项标准差变量平均值变量标准差感知商品质量（A）A13.220.963.290.82A23.280.99A33.370.99感知促销利益（B）B13.470.973.370.81B23.320.98B33.241.01B43.320.96B53.450.98B63.431.00感知风险（C）C13.550.983.410.72C23.420.95C33.390.96C43.280.97综上所述，六种不同的网络促销策略对消费者的感知商品质量、感知促销利益、感知促销风险方面均有不同的程度的影响。4.2信效度分析4.2.1信度分析本文采用SPSS19.0对样本数据进行了统计分析。α信度系数是最常用的信度系数，其公式为：α=(a/(a-1))*(1-(∑Ai^2)/AT^2)其中，a为量表中题项的总数，Ai^2为第i题得分的题内方差，AT^2为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出，α系数评价的是量表中各题项得分间的一致性，属于内在一致性系数。分量表的信度系数最好在0.7以上，表示测量变量具有可靠性。研究中将收回的数据进行了信度分析，分析结果如表5。由表中数据可知，感知商品质量的α系数为0.881，大于0.7；感知促销利益的α系数为0.941，大于0.7；感知风险的α系数为0.849，大于0.7，且三个变量的α系数都大于0.8，说明该量表是可信的，具有可靠性。表SEQ表\*ARABIC5各因子信度分析因子编号α系数分量表α系数总量表α系数感知商品质量A1.871.881.979A2.871A3.857感知促销利益B1.841.941B2.838B3.842B4.852B5.826B6.861感知风险C1.824.849C2.837C3.882C4.891资料来源：作者整理4.2.2效度分析验证性因子分析可检验问卷的收敛、区别效度。本文采用进行验证性因子分析。通常使用完全标准化的因子负荷（大于0.5，且达到显著性水平）、组合信度值（大于0.8）、平均萃取变异量（大于0.5）这三项标准来检验问卷的收敛效度。结果如表6所示。由表中数据可知，感知商品质量、感知促销利益、感知风险各个潜在变量对应各个题目的因子荷载均大于0.5，且达到显著性水平；感知商品质量、感知促销利益、感知风险的平均萃取变异量AVE均大于0.5，且组合信度CR均大于0.8，说明该问卷的聚敛效度理想。表SEQ表\*ARABIC6因子负荷、组合信度与平均萃取变异量因子测量指标因子负荷CRAVE感知商品质量A10.7480.8820.727A20.884A30.917感知促销利益B10.8060.9420.731B20.859B30.843B40.85B50.883B60.886感知风险C10.9030.8410.578C20.886C30.633C40.586注：所有的因子负荷均在p=0.001水平上显著区分效度用平均萃取变异量与其他因子的相关系数平方值的比较结果来判断,若前者大于后者，则表示测量模型具有良好的区分效度，因子间的相关系数如表7所示。由此可见，感知商品质量、感知促销利益、感知风险之间具有显著的相关性（p<0.01），另外相关系数绝对值均小于0.5，且均小于所应对的AVE的平方根，说明量表数据的区分效度理想。表7区分效度ABCA0.727B0.314***0.731C0.302***0.346***0.577AVE的平方根0.8530.8550.760***代表P值小于0.01，对角线为AVE平均萃取变异量4.3相关性与回归分析4.3.1相关性分析为了检验变量之间的依存关系，因此本研究对各变量进相关分析。相关分析虽然不能明确变量间的数量关系，但是可以指出变量间是否存在相关关系。本文用统计软件SPSS19.0对本文的研究对象进行相关关系的分析。变量间的相关关系如表8所示。由表格数据可知：在网络促销策略的影响下，感知商品质量与感知促销利益具有显著的正相关，其相关性系数为0.854，具有较强相关关系；在网络促销策略影响下，感知促销利益与感知商品质量、感知风险具有显著的正相关，其相关性系数分别为0.724、0.830，具有较强相关关系；在网络促销策略影响下，在线购买意愿与感知商品质量、感知促销利益、感知风险具有显著的正相关其相关性系数分别为0.507、0.514、0.651，同样具有较强相关关系。说明感知商品质量、感知促销利益、感知风险和在线购买意愿四个变量之间具有较强的相关关系。表8相关性系数表变量均值标准差ABCDA3.4560.6801B3.5580.646.854**1C3.5230.628.724**.830**1D3.2400.796.507**.514**.651**1注：**代表P在0.01水平（双侧）上显著相关，A=“感知商品质量”，B=“感知促销利益”，C=“感知风险”，D=“在线购买意愿”虽然相关关系显著，相关系数很大未必表示变量间存在因果关系，也可能两个变量同时受第三个变量的影响而使它们有很强的相关。因此，为了进一步明确变量间的数量关系，本研究认为有必要在相关分析的基础上对变量进行回归分析，进而检验研究假设。4.3.2回归分析为进一步验证变量间的数量关系，本研究运用分析软件SPSS19.0进行回归分析。本研究的研究假设内容为感知商品质量、感知促销利益和感知风险对在线购买意愿的影响作用。1.感知商品质量、感知促销利益和感知风险与在线购买意愿的回归分析从本文第三章的网络促销对在线购买意愿影响框架模型上可知，在促销策略影响下在线消费者的购买意愿是受感知商品质量、感知促销利益和感知风险的共同影响。同时，我们假设感知商品质量、感知促销利益与购买意愿正相关，感知风险与购买利益负相关，我们通过设立多元回归方程来检验，到底这三个消费者感知因素对消费者购买意愿影响如何。回归结果如表9所示。回归方程为：（a.1）其中，方程中的表示在线购买意愿，表示感知商品质量，表示感知促销利益，表示感知风险。由回归方程（a.1）中的系数可以看出，感知商品质量、感知促销利益和感知风险的系数分别为0.119、0.466、0351，说明感知商品质量、感知促销利益和感知风险都对在线购买意愿有显著的正向影响。因此本文所提出的假设H1：感知商品质量与在线购买意愿正相关、H2：感知促销利益与在线购买意愿正相关成立；H3：感知风险与在线购买意愿负相关不成立。表9回归系数统计结果因变量自变量BBeta（标准化）TR2（调整后）F在线购买意愿常数.3141.930*.671141.087**感知商品质量.119.1191.539*感知促销利益.466.4404.917**感知风险.351.3184.780**注：*=P<0.05,**=P<0.012.感知促销利益的五个维度与在线购买意愿的回归分析由上述回归方程（a.1）可知，感知促销利益的系数最大，为0.466，说明在三个变量中，感知促销利益对在下购买意愿的影响是最大的。也就是说，如果网络促销策略带给消费者感知促销利益越大，则在线购买意愿就会越强。胡珊珊（2011）在总结前人由哪些方面影响感知促销利益时候发现，促销策略带给顾客的，不仅仅是节约支出这一单一的利益，而是包括节约支出、品质体验、方便性利益、娱乐性利益、自我价值体现这一系列利益的组合。为了验证网络促销策略带来的五方面利益是否对在线购买意愿有正向影响，本文将此五方面的利益作为自变量，在线购买意愿作为因变量进行回归分析，并分析出哪方面的利益对在线购买意愿影响最大，为后文的建议提供重要参考及有力的数据支撑。回归结果如表10所示。回归方程为：（a.2）其中，方程中表示在线购买意愿，表示节约支出，表示品质体验，表示方便性利益，表示娱乐性利益，表示自我价值体现。由方程（a.2）可以看出五各方面的利益系数分别为0.178、0.140、0.162、0.122、0.243，对在线购买意愿均有正向影响。其中的影响力大小依次排序为：自我价值体现、节约支出、方便性利益、品质体验、娱乐性利益。表10回归系数统计结果因变量自变量BBeta（标准化）TR2（调整后）F在线购买意愿常数.5873.533*.62569.562*节约支出.178.1922.723*品质体验.140.1471.903*方便性利益.162.1722.238*娱乐性利益.122.1261.490*自我价值体现.243.2552.920*注：*=P<0.054.4消费者个人特征的调节作用为了检验消费者个人特征中的性别、年龄、受教育程度、月收入等在促销策略的影响下，对感知商品质量、感知促销利益和感知风险的调节作用，本文将性别、年龄、受教育程度、月收入作为分组变量，进行方差分析，以检验不同条件下消费者的感知是否会受到其他因素的影响。4.4.1性别的调节作用影响分析本研究用独立样本T检验来验证在促销策略影响下，性别对消费者感知的调节作用影响是否有显著性差异，用方差分析当中的多重比较来检验在促销策略影响下，年龄、受教育程度和月收入三个变量对消费者感知的调节作用影响是否有显著性差异。1.网络促销策略影响下，性别对感知商品质量调节作用影响分析性别在网络促销策略影响下对感知商品质量调节作用的检验统计结果如表11所示。据表中数据可知，在团购促销策略影响下,性别对感知商品质量的影响有显著性差异；男性均值为3.535，女性均值为3.609，女性均值大于男性，说明在团购促销策略影响下，女性消费者对感知商品质量的显著性高于男性。在其他五种促销影响下，性别对感知商品质量的影响无显著性差异，从而部分地验证了假设H4。表11独立样本T检验统计结果促销策略男（N=86）女（N=121）T打折促销3.535±0.8923.609±0.763-0.64“秒杀”3.477±0.8913.413±0.770.548抢红包3.225±0.8713.331±0.789-0.91团购3.457±0.8293.377±0.7560.72*运费优惠3.492±0.9013.631±0.771-1.188赠品促销3.388±0.8813.493±0.734-0.937注：*代表显著水平P<0.052.网络促销策略影响下，性别对感知促销利益调节作用影响分析性别在网络促销策略影响下对感知促销利益调节作用的检验统计结果如表12所示。据表中数据可知，在“秒杀”促销策略影响下,性别对感知促销利益的影响有显著性差异；男性均值为3.638，女性均值为3.463，女性均值小于男性，说明在“秒杀”促销策略影响下，男性消费者对感知促销利益的显著性高于女性。在其他五种促销影响下，性别对感知促销利益的影响无显著性差异，从而部分地验证了假设H5。表12独立样本T检验统计结果促销策略男（N=86）女（N=121）T打折促销3.764±0.93.807±0.726-0.385“秒杀”3.638±0.833.463±0.7141.581*抢红包3.407±0.8863.35±0.7570.498团购3.628±0.863.452±0.7061.614运费优惠3.587±0.8963.496±0.7410.801赠品促销3.548±0.7983.625±0.63-0.774注：*代表显著水平P<0.053.网络促销策略影响下，性别对感知风险调节作用影响分析性别在网络促销策略影响下对感知风险调节作用的检验统计结果如表13所示。据上表中数据可知，在打折促销策略影响下,性别对感知风险的影响有显著性差异；男性均值为3.579，女性均值为3.541，女性均值略小于男性，说明在打折促销策略影响下，男性消费者对感知风险的显著性略高于女性。在其他五种促销影响下，性别对感知风险的影响无显著性差异，从而部分地验证了假设H6。表13独立样本T检验统计结果促销策略男（N=86）女（N=121）T打折促销3.579±0.93.541±0.6540.327*“秒杀”3.509±0.7973.45±0.6090.596抢红包3.526±0.8313.326±0.6271.969团购3.454±0.8053.388±0.6550.64运费优惠3.445±0.8443.291±0.711.416赠品促销3.488±0.7643.51±0.614-0.229注：*代表显著水平P<0.054.4.2年龄的调节作用影响分析独立样本T检验主要用来检验两个样本均数之间是否具有显著性差异，对于年龄、受教育程度、月收入这三个变量,由于其要比较多组间的均数差异的显著性水平，因此对以上述三个变量的调节作用影响采用单因素方差分析的LSD分析方法来验证其组间是否具有显著性差异。1.网络促销策略影响下，年龄对感知商品质量调节作用影响分析本研究利用统计软件SPSS19.0，计算网络常用的六种促销策略影响下，年龄对感知商品质量影响的平均值、标准差、F值和LSD分析后的数据整合，结果如表14所示。由表数据可知，在六种促销策略影响下，五个不同年龄分层下对感知商品质量的均值各不相同，并且在六种策略中，抢红包是符合具有显著性水平的一种促销策略，可见，在抢红包促销策略影响下，五个不同年龄分层间的感知商品质量至少有两组具有显著性差异。因此，笔者在抢红包这种网络促销策略中，再进行LSD分析得出结论：在抢红包促销策略影响下，18岁以下、18-25岁、26-30岁和31-40岁是具有显著性差异的，在均值的比较下发现，在抢红包促销策略的影响下，18岁以下的消费者的感知商品质量高于18-25岁、26-30岁、31-40岁三个年龄段消费者的感知商品质量，由此可部分验证了假设H7。表14六种促销策略的影响下，按年龄分组的感知商品质量的差异性检验年龄打折促销赠品促销运费优惠“秒杀”团购抢红包均值标准差均值标准差均值标准差均值标准差均值标准差均值标准差18岁以下4.5000.7074.5000.7074.5000.7074.5000.7074.5000.7074.5000.70718-25岁3.5560.7843.4130.7573.5760.8113.4070.7923.3660.7413.2170.77326-30岁3.7020.9163.5090.9163.5970.8773.5970.8943.5260.9423.5090.93631-40岁3.2000.9053.5330.9583.1670.6713.1670.9203.5330.6523.1330.93240岁以上3.7780.6943.5560.7703.8891.3883.3330.6673.1111.1713.7780.770F1.4721.0391.3551.5481.4732.476*LSD2,3,4<1注：*代表P<0.05，1=“18岁以下”，2=“18-25岁”，3=“26-30岁”，4=“31-40岁”，5=“40岁以上”，2,3,4<1代表打折促销策略年龄组内显著性水平高低2.网络促销策略影响下，年龄对感知促销利益调节作用影响分析本研究利用统计软件SPSS19.0，计算网络常用的六种促销策略影响下，年龄对感知促销利益影响的平均值、标准差、F值和LSD分析后的数据整合，结果如表15所示。由表数据可知，在六种促销策略影响下，五个不同年龄分层下对感知促销利益