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摘 要：文章通过对电子商务中产品推荐代理对消费者购置决策影响的研究,论述了其理论贡献和实践意义.
关 键 词：电子商务产品推荐代理影响力模型构建
中图分类号：F626.5文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2011）08-267-02
产品推荐代理(RA)是商家为加快消费者决策而提供的“虚拟顾问”.构建一个描述RA特性、RA评价与RA影响力三类变量之间关系的概念模型,可以更好地了解RA如何影响消费者在线购物决策.基于中国网络消费者的大样本实证结果表明:(1)RA对消费者决策过程和结果的影响力由RA认知价值和RA信任决定,(2)RA认知价值取决于RA所在网站的形象、推荐内容个性化程度及推荐信息编排合理性程度,其中推荐内容个性化程度影响最大,(3)RA信任取决于RA认知价值、推荐内容个性化程度、RA所在网站的形象及消费者对RA的熟悉度,其中RA认知价值对RA信任的影响最大.
一、电子商务的快速发展不仅为消费者提供了极大的购物便利,同时也带来了大量的产品选择和海量的产品信息
由于受到认知能力的制约,人们的信息处理能力是有限的.面对过量的信息,消费者要识别出满足自身需求的产品并不是一件容易的事.为了帮助客户减轻信息过载压力,各大商务网站推出了种种信息过滤技术,产品推荐代理(RemendationAgent,简称RA)是其中的典型代表.Shopping.和BizRate等著名的购物比较网站之所以大获成功,靠的就是RA.RA是一种获取个体用户产品兴趣或偏好,并或明或暗作相应产品推荐的软件.它一般嵌套在消费者购物的电子商务网站之中,可看做是商家为消费者提供的一个“虚拟顾问”,它为消费者推荐产品,并提供购物过程中所需的各类信息,引导其迅速便捷地完成网上购物.为了探讨RA对消费者购买决策的影响,本文主要研究两个问题:(1)如何度量RA对消费者购买决策的影响,(2)RA如何影响消费者的购买决策,即RA对消费者购买决策的影响机理是什么.为此,本文提出了用“RA影响力”来度量RA对购买决策的影响,并构建了“RA影响力模型”来考察RA对消费者购买决策的影响机理.下面首先讨论RA对消费者购买决策的影响,然后提出并检验“RA影响力模型”.
二、RA使用对消费者购买决策的影响
一个完整的决策包括决策过程和决策结果两个方面.研究表明,RA使用既影响消费者的购买决策过程,也影响消费者的购买决策结果.
1.RA对消费者购买决策过程的影响.根据经典的购买决策信息处理理论,消费者的购买决策可以划分为三个阶段:信息检索、考虑集形成、最终选择.RA对消费者决策过程中的三个阶段都有明显的影响.（1）在信息检索阶段影响产品评价和偏好函数.信息搜索是RA最擅长的能力,RA强大的信息检索和推荐功能将从两个方面影响消费者对产品的评价:首先,RA为消费者提供了更全面、更充分、更个性化的信息,这使消费者对产品功能、性能和价格合理性等的评价更加深入和准确,从而减少对不同品牌产品的认知(评价)偏差,其次,对于所推荐的产品,RA往往同时向消费者提供诸如专家评论和消费者评论等信息,这些将会在不同程度上左右消费者对产品的评价和态度.另外,研究表明,消费者常常由于对产品信息缺乏完整、准确的把握,不能形成稳定、明确的偏好,消费者的选择偏好不是固定不变的,而是在购买过程中随着信息掌握广度和深度的变化不断修正的,因此,RA使用为消费者所带来的全面、充分和个性化的信息,必然改变消费者的偏好函数(preferencefunction).消费者偏好函数的变化也是影响产品评价的原因之一.（2）在考虑集形成阶段影响考虑集形成策略.考虑集是指从可供选择的产品中选出的一组最有可能购买的产品.借助RA,消费者可以采用一些新的考虑集形成策略,例如:一是采用基于完全解空间的考虑集构建策略,即在整个数据库中搜索、评估所有的可选产品,然后形成考虑集,这种策略如果没有RA的支持是不可能做到的；二是采用基于完全委托的考虑集构建策略,即把考虑集形成过程中本来应当由消费者承担的所有工作全部委托给RA来完成,消费者所要做的就是下达委托指令,并将自己的需求、偏好输入系统,以此作为RA遴选考虑集产品的标准；三是采用全盘接受的考虑集构建策略,即按RA提供的产品推荐排名,简单地截取排名靠前的若干产品进入考虑集.（3）在最终选择阶段影响产品选择策略.RA的支持使消费者可以采取一些全新的产品选择策略,例如基于深度比较的选择策略:借助RA,消费者可以轻松地做到对考虑集产品的深度比较,要做的只是定义需要比较的产品属性集以及每个属性的权重,RA利用内嵌的各种方法,如加权平均法、比较矩阵法等将自动完成综合比较,并给出排名,排名第一的产品就是按照消费者综合偏好遴选出来的最佳产品.
2.RA对消费者购买决策结果的影响.RA对购买决策结果的影响将体现在产品的最终选择、决策质量和决策自信三个方面.
三、RA影响力模型要素
1.RA影响力.RA影响力是RA的使用对消费者购买决策影响力的简称,指RA的使用对消费者购买决策所产生的影响程度,它是衡量RA对消费者购买决策影响的一个综合指标.如前所述,RA的使用对消费者的影响包括决策过程和决策结果两个方面,所以,相应地有决策过程影响力和决策结果影响力.其中,决策过程影响力体现在改变消费者偏好函数、产品评价和产品筛选策略三方面,决策结果影响力体现在对最终选择、决策质量及决策自信的影响.决策过程对决策结果的影响是显然的,因此,本文假定：RA决策结果影响力与RA决策过程影响力正相关.
2.RA评价.RA评价是指用户对RA的理解和态度,包括RA认知价值和RA信任两个方面.(1)RA认知价值.RA认知价值指消费者对RA的使用给其带来的整体效用的主观评价.(2)RA信任.信任是对他方按承诺行动、诚实协商和不采取机会主义行为的期望.
3.RA特性.RA特性分为两类：RA自身特性和RA相关特性.
四、实证方法与数据采集
1.实证方法.理论模型共涉及到9个变量,这些变量主观性强,且均为隐变量.本文选择结构方程建模(简称SEM)软件作为样本数据的分析工具.SEM可方便地处理主观性强、误差大的隐变量,并可评估整个理论模型与观测的样本数据的拟合效果.所用的SEM软件为AMOS6.0完全版.
2.变量度量.理论模型涉及的9个变量都有相对成熟的量表,在已有量表基础上,笔者结合本研究的具体背景对各个变量的度量项目进行了设计.9个变量共有35个度量项目,每个度量项目均采用Likert七级分值刻度.35个度量项目对9个变量的载荷系数最小为0.69,最大为0.90,均大于0.5,表明量表具有良好的收敛效度.检验表明,9个变量之间具有良好的区分效度.9个变量的度量可靠性系数(Cronbachπsα)最小为0.85,最大为0.92,表明量表具有良好的信度.
五、结果与分析
1.求解结果.根据变量之间的因果关系和度量项目,利用AMOS建立结构模型并求解,求解结果包括模型统计参数和结构参数两部分.前者是一类判别模型拟合优劣的指标,主要指标有四个(组):χ2/df、TLI(即NNFI)、CFI和RMSEA.求解结果为χ2/df等于2.05,TLI等于0.90,CFI等于0.91,RMSEA等于0.072.后者指变量与变量之间的路径系数(偏相关系数),由本身&#
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