基于主成分分析的消費(fèi)者網(wǎng)上購物決策影響因素分析[參考]

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1、基于主成分分析的消費(fèi)者網(wǎng)上購物決策影響因素分析摘要：本文以50個(gè)淘寶交易平臺(tái)中的店鋪12月份的女式圍巾的交易數(shù)據(jù)作為依據(jù)，主要運(yùn)用主成分分析法，對(duì)消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購物的狀況進(jìn)行綜合分析，從月銷量、價(jià)格、瀏覽量、收藏?cái)?shù)、評(píng)分次數(shù)、評(píng)價(jià)次數(shù)、追加評(píng)論數(shù)、促銷情況、運(yùn)費(fèi)等各指標(biāo)對(duì)其進(jìn)行綜合分析，指出其發(fā)展中存在的問題，提供一定的可改善或者可持續(xù)發(fā)展的建議。關(guān)鍵詞：網(wǎng)上購物；消費(fèi)者行為；主成分分析法在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)條件下，網(wǎng)上購物已經(jīng)成為人們的主要消費(fèi)方式之一，一個(gè)全新的購物模式改變了商家之間的競爭模式，迫使其必須根據(jù)現(xiàn)時(shí)的

2、競爭模式變更各自的經(jīng)營策略，以適應(yīng)新一代的商業(yè)模式，同時(shí)，新商業(yè)模式的產(chǎn)生同樣會(huì)產(chǎn)生新的影響消費(fèi)者決策消費(fèi)的因素。本文分析了淘寶網(wǎng)的網(wǎng)上交易平臺(tái)上影響消費(fèi)者消費(fèi)決策的一些因素，收集各個(gè)商店的銷售信息，運(yùn)用多元分析法中的主成分分析法深入分析各個(gè)因素對(duì)于消費(fèi)者決策的影響，得出主要影響消費(fèi)者消費(fèi)的幾個(gè)因素，給出有助于網(wǎng)絡(luò)營銷發(fā)展的建議。一、消費(fèi)者網(wǎng)上購物的現(xiàn)狀淘寶網(wǎng)由阿里巴巴集團(tuán)于2003年5月10日創(chuàng)立，是亞太區(qū)最大的網(wǎng)絡(luò)零售商圈。淘寶網(wǎng)主營的C2C個(gè)人網(wǎng)上交易平臺(tái)創(chuàng)造了網(wǎng)絡(luò)上最大的銷售奇跡。截止2010年1

3、2月31日，淘寶網(wǎng)注冊(cè)會(huì)員超3.7億人；2011年交易額為6100.8億元，占中國網(wǎng)購市場(chǎng)80%的份額，比2010年增長66%。2012年11月11日，淘寶單日交易額191億元。截止2013年3月31日的年度，淘寶網(wǎng)和天貓平臺(tái)的交易額合計(jì)突破人民幣10，000億元。2013年，淘寶網(wǎng)擁有近5億的注冊(cè)用戶數(shù)，每天有超過6000萬的固定訪客，同時(shí)每天的在線商品數(shù)已經(jīng)超過了8億件，平均每分鐘售出4.8萬件商品。二、消費(fèi)者網(wǎng)上購物決策影響因素實(shí)證分析（一）數(shù)據(jù)說明及變量選取。本文所收集的數(shù)據(jù)來源于淘寶商城，在淘寶

4、商城上搜索“女式圍巾”的商品信息，共有超過100頁，50000多件商品，為保證研究的科學(xué)性和普適性，本文隨機(jī)收集了默認(rèn)排列狀態(tài)下的50個(gè)商品的銷售信息，并剔除了一些異常值，例如價(jià)格異常和系統(tǒng)顯示異常等，得到了50個(gè)店鋪關(guān)于銷售圍巾的數(shù)據(jù)。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)交易平臺(tái)淘寶商城只提供30天的銷售數(shù)量作為信息呈現(xiàn)在網(wǎng)頁上，因此本文亦將以30天的銷售數(shù)量作為銷售量的研究模型。選取了月銷量、價(jià)格、瀏覽量、收藏?cái)?shù)、評(píng)分次數(shù)、評(píng)價(jià)次數(shù)（好評(píng)、中評(píng)、差評(píng)）、追加評(píng)論數(shù)、促銷情況和運(yùn)費(fèi)等數(shù)據(jù)原型作為數(shù)據(jù)采集的對(duì)象?？偟膩碚f，將采用1

5、2個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)目來綜合分析研究消費(fèi)者網(wǎng)購的影響因素。（二）運(yùn)用主成分分法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。本文運(yùn)用SPSS軟件對(duì)所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出解釋的總方差和成分矩陣，分別如表1、表2.表1解釋的總方差表2成分矩陣分析第一主成分的系數(shù)，銷售價(jià)格和運(yùn)費(fèi)的系數(shù)為負(fù)數(shù)，其余的項(xiàng)目系數(shù)為正數(shù)。這可以看出銷售價(jià)格和運(yùn)費(fèi)為相關(guān)協(xié)調(diào)，說明銷售價(jià)格里面包含了運(yùn)費(fèi)考慮的因素，另一方面，瀏覽量、收藏?cái)?shù)、評(píng)價(jià)次數(shù)和商品有無促銷對(duì)產(chǎn)品的月銷量有較大影響。因此，當(dāng)?shù)谝恢鞣殖傻梅衷降?，則證明影響消費(fèi)者決策的是銷售價(jià)格和運(yùn)費(fèi)，相反，當(dāng)?shù)梅衷礁撸瑒t消

6、費(fèi)者比較看重銷售量、好評(píng)數(shù)和高評(píng)分次數(shù)等。分析第二主成分的系數(shù)，月銷量、瀏覽量、收藏?cái)?shù)和促銷的系數(shù)為負(fù)數(shù)，剩下的項(xiàng)目系數(shù)為正數(shù)。這證明了月銷量、瀏覽量、收藏?cái)?shù)和促銷相關(guān)協(xié)調(diào)，商家積極開展商品的促銷活動(dòng)，通過宣傳促銷產(chǎn)品吸引消費(fèi)者點(diǎn)擊網(wǎng)頁，增加瀏覽量、收藏量的同時(shí)增加了銷售量。因此，當(dāng)?shù)诙鞒煞值牡梅衷降停f明月銷量、瀏覽量、收藏?cái)?shù)和促銷起到相互協(xié)調(diào)的作用，而當(dāng)其得分越高，則說明了剩下的項(xiàng)目相互協(xié)調(diào)，并對(duì)消費(fèi)者網(wǎng)購的決策有較大的影響作用。分析第三主成分的系數(shù)，瀏覽量、收藏?cái)?shù)、促銷和運(yùn)費(fèi)的系數(shù)為正數(shù)，另外的8

7、個(gè)項(xiàng)目的系數(shù)為負(fù)數(shù)。這可以證明瀏覽量、收藏?cái)?shù)、促銷和運(yùn)費(fèi)為相關(guān)協(xié)調(diào)作用，商家應(yīng)注重提高商店產(chǎn)品的瀏覽量和收藏?cái)?shù)來促進(jìn)產(chǎn)品的銷售。所以，當(dāng)?shù)谌鞒煞值牡梅衷礁?，證明瀏覽量、收藏?cái)?shù)、促銷和運(yùn)費(fèi)為相互作用影響較大，同理，當(dāng)其得分越低則證明另外8個(gè)項(xiàng)目為相互作用并且影響較大。分析第四主成分的系數(shù)，月銷量、評(píng)分次數(shù)、評(píng)價(jià)次數(shù)（差評(píng)）和運(yùn)費(fèi)的系數(shù)為負(fù)數(shù)，其余各項(xiàng)目的系數(shù)為正數(shù)。這可以看出，月銷量、評(píng)分次數(shù)、評(píng)價(jià)次數(shù)（差評(píng)）和運(yùn)費(fèi)為相關(guān)協(xié)調(diào)，商家應(yīng)該注重差評(píng)出現(xiàn)的處理，了解差評(píng)出現(xiàn)的原因，并且制定讓消費(fèi)者滿意的補(bǔ)償方案

8、。因而，當(dāng)?shù)谒闹鞒煞值牡梅衷降蛣t月銷量、評(píng)分次數(shù)、評(píng)價(jià)次數(shù)（差評(píng)）和運(yùn)費(fèi)為相關(guān)協(xié)調(diào)，相反，當(dāng)其得分越高，其余8個(gè)項(xiàng)目則為相關(guān)協(xié)調(diào)，對(duì)消費(fèi)者網(wǎng)購決策的影響較大。由特征向量A1、A2、A3和A4可得四個(gè)主成分得分公式：因此，根據(jù)四個(gè)主成分得分公式可得綜合得分公式：綜合得分模型中每個(gè)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的系數(shù)即每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。圖1指標(biāo)重要性比較通過各個(gè)指標(biāo)重要性的比較（圖1）可以得出，銷售價(jià)格、評(píng)分次數(shù)、促銷、運(yùn)費(fèi)這4個(gè)指標(biāo)的權(quán)重低于平均重要