大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物影響因素的實(shí)證研究 哈爾濱理工大學(xué) 摘 要 ： 隨著網(wǎng)絡(luò)的普及，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物已經(jīng)成為一種趨勢(shì)并受到了大學(xué)生群體的青睞。 本文對(duì)影響大學(xué)生進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物意向的影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析 研究， 首先針對(duì)不同專業(yè)的學(xué)生進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，問(wèn)卷內(nèi)容包含 網(wǎng)購(gòu)意向、 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn)、商品價(jià)格 、 物流因素 、外界宣傳 、 口碑影響 、 對(duì)賣家認(rèn)知水平 、 交易信心 、 網(wǎng)站因素 、商品信息、評(píng)價(jià)信息 等11個(gè) 方面的信息 ， 然后 利用 聚類分析中的變量聚類方法 變量分成四類并從中篩選出四個(gè)代表性變量 ，對(duì) 篩選出 的變量我們考慮個(gè)體變量和變量間的交互效應(yīng)，建立 二項(xiàng) 析其結(jié)果得到 其 對(duì)大學(xué)生 個(gè)體 網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物 是否 有顯著性 的 影響， 同時(shí) 分析 因素間的交互效應(yīng)， 其結(jié)果 得到 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn)及網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn)和商品價(jià)格、外界宣傳、商品信息組成的交互變量整體，對(duì)大學(xué)生個(gè)體網(wǎng)購(gòu)意向 有 影響顯著， 并 根據(jù)已有結(jié)論 有針對(duì)性的提出了提供個(gè)性化服務(wù)， 適當(dāng)推行降低價(jià)格策略， 同時(shí)保證商品和服務(wù)的高質(zhì)量，注重和大學(xué)生消費(fèi)者的雙向溝通等改進(jìn)方法。 關(guān)鍵詞 ：網(wǎng)購(gòu)意向 ； 型 ；聚類分析 目 錄 一、 問(wèn)題描述 1 二、 數(shù)據(jù)描述 及數(shù)據(jù)預(yù)處理 1 （一）數(shù)據(jù)描述 1 （二）數(shù)據(jù)預(yù)處理 2 三、 研究方法及模型選取 與建立 3 （ 一 ） 研究方法及模型選取 3 （二） 模型建立 4 四 、模型求解和檢驗(yàn) 5 （ 一） 模型求解方法 5 （二）模型檢驗(yàn)方法 5 （三）模型的求解和檢驗(yàn)結(jié)果 6 五 、模型評(píng)價(jià) 7 六 、結(jié)論及建議 8 （一） 結(jié)論 8 （二） 建議 8 參考文獻(xiàn) 9 一、問(wèn)題描述 據(jù) 009年 1月發(fā)布的第 23次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告顯示，截至2008年底，我國(guó)網(wǎng)上購(gòu)物的總?cè)藬?shù)達(dá)到 7400萬(wàn) ,較 2007年增長(zhǎng)了 使用率達(dá) 網(wǎng)民的年齡結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出了極強(qiáng)的年輕化特征 ;網(wǎng)民的最大構(gòu)成群體是學(xué)生，網(wǎng)上購(gòu)物在大學(xué)生中的普及率達(dá) 由此可以看出，大學(xué)生這一具有鮮明特點(diǎn)的人群已成為 網(wǎng)上購(gòu)物的主要力量，且是各群體中最為活躍的群體，是具有最大發(fā)展空間的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物潛在市場(chǎng)。 本文將就影響大學(xué)生網(wǎng)上購(gòu)物的 因素進(jìn)行分析和討論，力求了解大學(xué)生網(wǎng)上購(gòu)物意識(shí)受哪些因素影響 ，從而找到促進(jìn)電子商務(wù)企業(yè)和網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物發(fā)展的有效途徑。本文 之所以選擇大學(xué)生這個(gè)消費(fèi)群體作為研究對(duì)象，主要是基于以下原因：當(dāng)代大學(xué)生接觸網(wǎng)絡(luò)頻繁，有較強(qiáng)的計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)操作能力，這就為他們進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物提供了一定的技術(shù)基礎(chǔ) ； 大學(xué)生對(duì)新鮮事物有著強(qiáng)烈的好奇心，樂(lè)于嘗試體驗(yàn)并易于接受新鮮事物，這一特征也使大學(xué)生成為時(shí)刻走在社會(huì)潮流前沿的群體之一；更為重要的是，雖然大學(xué)生目前的消費(fèi)水平不高，但他們?cè)诖髮W(xué)期間形成的對(duì)消費(fèi)方式的偏好，將會(huì) 影響他們走上工作崗位后，作為新一代的社會(huì)中堅(jiān)力量、擁有更強(qiáng)消費(fèi)需求和能力的消費(fèi)行為和方式。 在以往的文章 2 主要針對(duì)一些個(gè)別的因素來(lái)研究單一變量與網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物意向之間的影響情況，并沒(méi)有考慮到因素間的交互效應(yīng)對(duì)網(wǎng)購(gòu)購(gòu)物意向影響情況，我們借助變量聚類 篩選出具有代表性的變量 ， 并考慮這些變量間可能存在的交互作用，最終借助 二項(xiàng) 歸模型分析這些因素與因素間構(gòu)成的交互效應(yīng)整體對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物意向 的影響情況。 二、數(shù)據(jù)描述 及數(shù)據(jù)預(yù)處理 （一） 數(shù)據(jù)描述 本文調(diào)查 通過(guò)對(duì)在校本科生展開(kāi)， 采用了抽樣調(diào)查的方法， 調(diào) 查通過(guò)面對(duì)面訪談與被調(diào)查者自填問(wèn)卷相結(jié)合的方式進(jìn)行。實(shí)際發(fā)放問(wèn)卷 220 份，回收有效問(wèn)卷 214 份， 調(diào)查內(nèi)容涉及 網(wǎng)購(gòu)意向 1S 、 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn) 2S 、商品價(jià)格 3S、 物流因素 4S 、 外界宣傳 5S、 口碑影響 6S、 對(duì)賣家認(rèn)知水平 7S、 交易信心 8S、 網(wǎng)站因素 9S、商品信息 10S、評(píng)價(jià)信息 11S 等 11個(gè)因素 。調(diào)查數(shù)據(jù)的匯總，處理和分析過(guò)程使用 概率保證下，調(diào)查主要網(wǎng)購(gòu)行為特征指標(biāo)相對(duì)誤差 。 對(duì)于數(shù)據(jù)調(diào)查的結(jié)果，每項(xiàng)采取“ 0”、“ 1”的表達(dá)形式。 以 1S （是否網(wǎng)購(gòu)） 為 被 解釋變量，定義有過(guò)網(wǎng)購(gòu) 經(jīng)歷的取值為“ 1”沒(méi)有經(jīng)歷過(guò)的選“ 0”； 以 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn) 2S 、商品價(jià)格 3S、 物流因素 4S 、 外界宣傳 5S、 口碑影響 6S、 對(duì)賣家認(rèn)知水平 7S、 交易信心 8S、網(wǎng)站因素 9S、商品信息 10S、評(píng)價(jià)信息 11S 為解釋變量， 贊同者的取值為“ 1”不贊同者為“ 0”其 變量取值為表 1： 表 1 虛擬變量名稱及其取值列表 （二）數(shù)據(jù)預(yù)處理 數(shù)據(jù)預(yù)處理采取 聚類分析中的變量聚類方法， 聚類分析是一種建立分類的多元統(tǒng)計(jì)分析方法，它能夠?qū)⒁慌鷺颖荆ɑ蜃兞浚?shù)據(jù)根據(jù)其出多 特征，按照在性質(zhì)上的親疏程度在沒(méi)有先驗(yàn)知識(shí)的情況下，進(jìn)行的自動(dòng)分類，產(chǎn)生多個(gè)分類結(jié)果。類內(nèi)部的個(gè)體在特征上具有相似性，不同類間個(gè)體特征的差異性較大。 變量聚類（也稱 是對(duì)變量進(jìn)行聚類，使具有相似性的變量聚集在一起，差異性較大的變量分離出來(lái)，可在相似變量中選擇少數(shù)具有代表性的變量參與其他分析，實(shí)現(xiàn)減少變量個(gè)數(shù)，達(dá)到變量降維的目的。 本文中將 10 個(gè)解釋變量用變量聚類的方法將其分為四類 聚類的過(guò)程及結(jié)果分別見(jiàn)表 2及表 3： 表 2： 聚類表 階 群集組合 系數(shù) 首次出現(xiàn)階群集 下一階 群集 1 群集 2 群集 1 群集 2 1 5 7 0 2 2 5 8 0 3 3 3 5 2 5 4 2 6 0 5 5 2 3 3 7 6 1 10 0 8 7 2 9 0 8 8 1 2 7 9 9 1 4 0 0 虛擬變量名稱 變量取值 網(wǎng)購(gòu)意向 1 0網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn) 1 0商品價(jià)格 1 0物流因素 1 0外界宣傳 1 0口碑影響 1 0對(duì)賣家認(rèn)知水平 1 0交易信心 1 0網(wǎng)站因素 1 0商品信息 1 0評(píng)價(jià)信息 1 0 由表 2 可以看出，第一列表示聚類分析的第幾步；第二列、第三列表示本步聚類中哪兩個(gè)樣本或小類聚成一類；第四列是相應(yīng)的樣本距離 或小類距離；第五類、第六類表示本聚類中，參與聚類的是樣本還是小類。 0 表示樣本，數(shù)字 n（非 0）表示由第 n 步聚類產(chǎn)生的小類參與聚類；第七列表示本步聚類的結(jié)果將在下面聚類的第幾步中用到。 表 3：群集成員 案例 2S 354群集 1 2 2 3 2 2 2 2 4 1 通過(guò)變量聚類 由表 3我們 可以得出 變量分類結(jié)果： 第一類包括 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn) 2S 和評(píng)價(jià)信息 11S 第二類包括 商品價(jià)格 3S、 物流因素 4S 、 口碑影響 6S、 對(duì)賣家認(rèn)知水平 7S、 交易信心 8S、 網(wǎng)站因素 9界宣傳 5 10從每一類中我們選出具有代表性的解釋變量，即網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn) 2S 、 商品價(jià)格 3S、 外界宣傳 5S、商品信息 10S，用這些變量及彼此之間構(gòu)成的交互整體 即 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn)和商品價(jià)格 23上購(gòu)物體驗(yàn)和外界宣傳 25品信息 2 10建立 歸 模型， 我們對(duì)由此模型得到的 結(jié)果進(jìn)行了進(jìn)一步的分析。 三、研究方法及模型選取 與建立 （一）研究方法及模型選取 根據(jù) 變量聚類得出的 分類 結(jié)果 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn) 2S 、 商品價(jià)格 3S、 外界宣傳 5S、商品信息 10上購(gòu)物體驗(yàn) 2S 與 商品價(jià)格 3S、 外界宣傳 5S、商品信息 10 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn)和商品價(jià)格 23上購(gòu)物體驗(yàn)和外界宣傳 25商品信息 2 10成的交互變量整體 ， 本文將使用 歸模型，從定量角度分 析不同的 因素 及不同因素間的交互效應(yīng)， 對(duì)在校大學(xué)生個(gè)體網(wǎng)購(gòu)意向的影響。 歸屬于概率型非線性回歸， 是研究因變量為類或 多分類觀察結(jié)果與影響因素（自變量）之間關(guān)系 的一種多變量分析方法， 是常見(jiàn)的二元選擇模型 ，目標(biāo)變量與有關(guān)因素為兩分類變量的資料，本文所涉及的解釋變量與被解釋變量的數(shù)據(jù)都是具有“ 0”、“ 1”兩種分類，所以我們選擇 假設(shè)在自變量, 21 的作用下，某事件發(fā)生的概率為 p ，不發(fā)生的概率為 P1 ，事件發(fā)生于不發(fā)生的概率之比，稱為事件的“發(fā)生比”，用表示 ： kk 1101(1) 則 kk 221101) 式 中0為常數(shù)項(xiàng)，k , 21稱為回歸系數(shù)。 回歸系數(shù)的指數(shù)變換 ，稱為變量的優(yōu)勢(shì)比，它代表自變量變化一個(gè)單位所 帶的 事件發(fā)生可能性的變化比率，描述了自變量對(duì)應(yīng)變量的作用大小。 （二） 模型建立 由于網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物 意向 與否為二分類變量，本文通過(guò)建立 歸模型來(lái)識(shí)別不同因素 及因素間的交互效應(yīng)， 對(duì)在校大學(xué)生網(wǎng)購(gòu)意向的影響。 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn) 、 商品價(jià)格 、 物流因素 、 外界宣傳 、 口碑影響 、 對(duì)賣家認(rèn)知水平 、 交易信心 、 網(wǎng)站因素 、商品信息、評(píng)價(jià)信息 等控制變量的不同，對(duì)個(gè) 體網(wǎng)購(gòu)意向的影響也往往會(huì)有所不同。接下來(lái)本文將利用變量聚類所得到的結(jié)果 ，通過(guò) 歸模型，來(lái)實(shí)現(xiàn)不同因素 及因素之間的交互效應(yīng) 對(duì)大學(xué)生個(gè)體網(wǎng)購(gòu)意向的影響和程度的 量化研究。 考慮 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn) 2S 、商品價(jià)格 3S、 物流因素 4S 、 外界宣傳 5S、 口碑影響 6S、對(duì)賣家認(rèn)知水平 7S、 交易信心 8S、 網(wǎng)站因素 9S、商品信息 10S、評(píng)價(jià)信息 11S 等各自對(duì)在校大學(xué)生個(gè)體網(wǎng)購(gòu)意向 1S 的影響， 通過(guò) 聚類分析將 10 個(gè)解釋變量分為四類， 即 第一類包括 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn) 2S 和評(píng)價(jià)信息 11S ；第二類包括 商品價(jià)格 3S、 物流因素 4S 、 口碑影響 6S、 對(duì)賣家認(rèn)知水 平 7S、 交易信心 8S、 網(wǎng)站因素 9S； 第三類包括 外界宣傳 5S；第四類包括商品信息 10S。 考慮每類中具有代表性的變量 以及變量之間的交互效應(yīng)， 即 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn) 2S 、 商品價(jià)格 3S、 外界宣傳 5S、商品信息 10S，用這些變量及彼此之間構(gòu)成的交互整體即 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn)和商品價(jià)格 23上購(gòu)物體驗(yàn)和外界宣傳 25品信息 2 10用 二項(xiàng) 歸方法，本文建立了如下模型來(lái)分析影響個(gè)體網(wǎng)購(gòu)意向的因素： 025232105321 2,1個(gè)體數(shù)，為常數(shù)，其中 四 、 模型求解和檢驗(yàn) （一）模型求解方法 一般的線性回歸模型適合于使用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)，由于二項(xiàng) 歸模型中隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)并不滿足經(jīng)典假設(shè)，所以需要使用極大似然法估計(jì)。 由 1 的 0以， 111111 模型的似然函數(shù)為 Ni 模型的對(duì)數(shù)似然函數(shù)為 1111是求使得 到最大的 值。 （二）模型檢驗(yàn)方法 本文 利用聚類分析的方法，將 10 個(gè)影響個(gè)體網(wǎng)購(gòu)的因素分為四類， 采用的檢驗(yàn)方法是驗(yàn)， 在 二項(xiàng) 歸模型中，回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)不是通過(guò) t 檢驗(yàn)，而是通過(guò) 構(gòu)造 計(jì)量來(lái)進(jìn)行。 驗(yàn)的原假設(shè)是 0j， 計(jì)量按照如下等式構(gòu)造： 2 其中，j是第 j 個(gè)變量的回歸系數(shù)估計(jì)值，是j的標(biāo)準(zhǔn)差。 計(jì)量在原假設(shè)得到滿足的條件下，服從一個(gè)自由度為 1 的卡方分布。 夠自動(dòng)計(jì)算 計(jì)量和其對(duì)應(yīng)的 p 值，通過(guò)比較第 j 個(gè) 計(jì)量對(duì)應(yīng)的 p 值和給定的顯著性水平，就可以判定第 j 個(gè)回歸系數(shù)是否顯著，當(dāng) p 值小于特定的顯著性水平時(shí)，拒絕原假設(shè)，認(rèn)為第 j 個(gè)回歸系數(shù)顯著不為 0。 （三） 模型的求解和檢驗(yàn)結(jié)果 運(yùn)用 的方法， 借助 件 1可以得到各回歸系數(shù)的估計(jì)值和顯著性檢驗(yàn)結(jié)果，見(jiàn)表 4。 根據(jù)二項(xiàng) 歸方法，可得出其表達(dá)式 ： )1S +78 ： 回歸系數(shù)估計(jì)值及其顯著性檢驗(yàn)結(jié)果 方程中的變量 B B) 步驟 1a 732 725 S S 046 2S S 058 2S 0S(1) 707 0S(1) S 022 常量 719 294 將各顯著項(xiàng)前的回歸系數(shù)取反對(duì)數(shù) ，即由上表的最后一列 )(以得到大學(xué)生 網(wǎng)購(gòu)的機(jī)會(huì)比率 ， 即為變量的優(yōu)勢(shì)比，其大小可以解釋為該水平所對(duì)應(yīng)的 大學(xué)生 有網(wǎng)購(gòu)意向 與 基準(zhǔn)期大學(xué)生 網(wǎng)購(gòu)意向 概率相比的倍數(shù)。 給定 5%的顯著性水平， 從表 4 中可以看出， 即 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn) 2S 、 商品價(jià)格 3S、 外界宣傳 5S、商品信息 10S，用這些變量 及彼此之間構(gòu)成的交互整體即 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn)和商品價(jià)格 23上購(gòu)物體驗(yàn)和外界宣傳 25品信息 2 10 中 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn) 2S 與 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn)和商品價(jià)格 23上購(gòu)物體驗(yàn)和外界宣傳 25商品信息 2 10 成的交互變量整體 均小于 所以這些變量及交互變量 對(duì)大學(xué)生個(gè)體網(wǎng)購(gòu)意向 有著顯著 影響，從 )(取值中同樣可以看出這樣的結(jié)果， 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn)及網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn)和商品價(jià)格、外界宣傳、商品信息組成的交互變量整體 對(duì)大學(xué)生個(gè)體網(wǎng)購(gòu)意向影響 的 可能性較大。 通過(guò)這個(gè)檢驗(yàn)結(jié)果，我們會(huì)注意到網(wǎng)上購(gòu) 物經(jīng)驗(yàn)、網(wǎng)上商品價(jià)格、網(wǎng)上商品的外界口碑，網(wǎng)上商品質(zhì)量都是會(huì)成為 到大學(xué)生在是否網(wǎng)上購(gòu)物上的影響因素 ，符合大學(xué)生 在大學(xué)期間形成的對(duì)消費(fèi)方式的偏好 與對(duì)網(wǎng)購(gòu)商品的要求， 這個(gè)結(jié)果較符合一般的大學(xué)生的行為 ，反應(yīng)了大學(xué)生在網(wǎng)上購(gòu)物方面的心理 變化。 同時(shí)還可以得到哪些因素是學(xué)生這個(gè)大群體所要求所關(guān)注的，哪些因素沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的影響，這個(gè)結(jié)果同時(shí)在某些方面也給網(wǎng)絡(luò)商家一些必要的啟示，他們需要在哪些地方進(jìn)行完善，在哪些地方有更好的突破，這樣有了這些參考結(jié)果，消費(fèi)者能得到更好的滿足，商家同時(shí)也能有更大的收益。 五 、 模型評(píng)價(jià) 本文 通過(guò)聚類分析中的變量聚類方法，將 10 個(gè)解釋變量分為四類 即第一類包括 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn) 2S 和評(píng)價(jià)信息 11S ；第二類包括 商品價(jià) 格 3S、 物流因素 4S 、 口碑影響 6S、 對(duì)賣家認(rèn)知水平 7S、 交易信心 8S、 網(wǎng)站因素 9S；第三類包括 外界宣傳 5S；第四類包括商品信息 10S。 從中選出每類中具有 代表 性的 變量，同時(shí)利用這些 變量 和交互變量的整體 構(gòu)建 二項(xiàng) 歸模型，其 優(yōu)點(diǎn)在于，該模型成功的將 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn)、商品價(jià)格 、 物流因素 、 外界宣傳 、 口碑影響 、 對(duì)賣家認(rèn)知水平 、 交易信心 、 網(wǎng)站因素 、商品信息、評(píng)價(jià)信息等離散變量對(duì)網(wǎng)購(gòu)意向的影響進(jìn)行了量化。通過(guò)該二元選擇模型的求解，衡量了 幾 個(gè)變量 及幾個(gè)交互變量 對(duì)網(wǎng)購(gòu)意向的影響程度，清晰的刻畫了在校大學(xué)生的網(wǎng)購(gòu)意向，對(duì)發(fā)現(xiàn)在校大學(xué)生的網(wǎng)購(gòu)人群有指向性作用，便于高校采取相應(yīng)的引導(dǎo)性措施。 但是，本文構(gòu)建的模型也存在一定的改進(jìn)空間，因?yàn)?除了本文所考慮的因素外，還有其他因素也可能會(huì)顯著影響大學(xué)生 的網(wǎng)購(gòu)意向，而考慮到模型的簡(jiǎn)明性，這些因素沒(méi)有被包括在模型里。 六 、結(jié)論及建議 （一）結(jié)論 通過(guò) 聚類分析中的 變量聚類方法 ， 將已有變量分為四類 即第一類包括 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn) 2S 和評(píng)價(jià)信息 11S ；第二類包括 商品價(jià)格 3S 、 物流因素 4S 、 口碑影響 6S 、 對(duì)賣家認(rèn)知水 平 7S、 交易信心 8S、 網(wǎng)站因素 9S；第三類包括 外界宣傳 5S；第四類包括商品信息 10S。 從每類中選出具有代表性的變量，考慮單一變量本身和變量間的交互效應(yīng)， 通過(guò) 建立 歸模型對(duì)已有數(shù)據(jù)對(duì)其 進(jìn)行 定量分析，我們得到了以 下幾個(gè)結(jié)論 ： 上購(gòu)物體驗(yàn) 2S ， 對(duì)大學(xué)生個(gè)體網(wǎng)購(gòu)意向有影響。對(duì)于 現(xiàn)在有或曾經(jīng)有過(guò) 這樣的經(jīng)歷的同學(xué) 對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物有了自己 的 一些 認(rèn)識(shí) 和見(jiàn)解 ，有持肯定態(tài)度有持否定態(tài)度，通過(guò)親身經(jīng)歷對(duì)網(wǎng)購(gòu)有了更多的了解；對(duì)于沒(méi)有過(guò)網(wǎng)購(gòu)體驗(yàn)的學(xué)生來(lái)講， 他們 會(huì)很少有 網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物 這方面的意向。 互效應(yīng) 23大學(xué)生個(gè)體網(wǎng)購(gòu)意向有影響。在實(shí)際生活中， 大學(xué)生目前的消費(fèi)水平不高 ，他們會(huì)注意到 網(wǎng)上 商品價(jià)格方面的影響， 他們會(huì)考慮到商品及商品價(jià)格實(shí)惠，實(shí)用等方面因素，不會(huì)貿(mào)然的決定， 通過(guò) 網(wǎng)絡(luò)商品價(jià)格與市場(chǎng)價(jià)格 這方面 的 比較 參照，他們會(huì)選擇是否進(jìn)行網(wǎng)購(gòu)。 25對(duì)大學(xué)生個(gè)體網(wǎng)購(gòu)意向有影響。 大學(xué)生對(duì)新鮮事物有著強(qiáng)烈的好奇心 ， 使大學(xué)生成為時(shí)刻走在社會(huì)潮流前沿的群體之一 ， 網(wǎng)上商品的外界宣傳 很主要，宣傳 的好壞 直接影響學(xué)生的購(gòu)物心態(tài)，這些行為都 與已有的 網(wǎng)上 購(gòu)物經(jīng)歷會(huì)影響到個(gè)人的網(wǎng)購(gòu)意向。 2 10對(duì)大學(xué)生個(gè)體網(wǎng)購(gòu)意向有影響。個(gè)人對(duì)于網(wǎng)上商品質(zhì)量的好壞，有著一定的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)， 有的看重的 是商品質(zhì)量的本身，覺(jué)得物有所值，有的則看重的是它的外在時(shí)尚，并沒(méi)有看重它的質(zhì)量， 這樣就會(huì)影響到是否會(huì)到網(wǎng)上選擇自己所需的商品。 綜上這些結(jié)論我們得出 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn) 2S 及彼此之間構(gòu)成的交互整體即 網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn)和商品價(jià)格 23上購(gòu)物體驗(yàn)和外界宣傳 25品信息 2 10是會(huì)成為到大學(xué)生在是否網(wǎng)上購(gòu)物上的影響因素，符合大學(xué)生 在大學(xué)期間形 成的對(duì)消費(fèi)方式的偏好 與對(duì)網(wǎng)購(gòu)商品的要求。 （二）建議 面對(duì)未來(lái)即將成為社會(huì)建設(shè)中堅(jiān)力量并擁有較高消費(fèi)能力的大學(xué)生，電子商務(wù)企業(yè)只有做好相應(yīng)的營(yíng)銷推廣、提高自身軟硬件的素質(zhì)、提供良好的產(chǎn)品和服務(wù)、樹(shù)立正面的品牌形象，擴(kuò)大在大學(xué) 生中的影響力，才能夠在日后激烈的競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。本文 根據(jù)得到 的研究結(jié)果，認(rèn)為電子商務(wù)企業(yè)應(yīng)該在以下幾個(gè)方面進(jìn)行加強(qiáng)和改善。 1、提供個(gè)性化服務(wù) 大學(xué)生這一群體有著鮮明的個(gè)性特征，比較青睞只為他們量身打造的商品和服務(wù)。因此 ,企業(yè)要建立大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的信息數(shù)據(jù)庫(kù)，針對(duì)個(gè)體的不同喜好，提供能夠 迎合個(gè)體興趣和需求的貼心服務(wù)。 2、適當(dāng)推行低價(jià)策略，同時(shí)保證商品和服務(wù)的高質(zhì)量盡管大學(xué)生市場(chǎng)有著巨大的消費(fèi)潛力，但由于消費(fèi)能力有限，所以價(jià)格也是影響他們進(jìn)行網(wǎng)上購(gòu)物的主要因素之一。如果商家能夠提供物美價(jià)廉的商品和優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，必定能贏得大學(xué)生的喜愛(ài)。 3、注重和大學(xué)生消費(fèi)者的雙向溝通一個(gè)成功的銷售過(guò)程并不終止于將商品送到顧客手中，而更重要的是建立起與消費(fèi)者之間的緊密聯(lián)系。所以，電子商