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

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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)時的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，新商業(yè)模式的產(chǎn)生同樣會產(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)上交易平臺上影響消費(fèi)者消費(fèi)決策的一些因素，收集各個商店的銷售信息，運(yùn)用多元分析法中的主成分分析法深入分析各個因素對于消費(fèi)者決策的影響，得出主要影響消費(fèi)者消費(fèi)的幾個因素，給出有助于網(wǎng)絡(luò)營銷發(fā)展的建議。　　一、消

2、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個人網(wǎng)上交易平臺創(chuàng)造了網(wǎng)絡(luò)上最大的銷售奇跡。截止2010年12月31日，淘寶網(wǎng)注冊會員超3.7億人；2011年交易額為6100.8億元，占中國網(wǎng)購市場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)和天貓平臺的交易額合計突破人民幣10，000億元。2013年，淘寶網(wǎng)擁有近5億的注冊用戶數(shù)，每天有超過6000萬的固定訪客，同時每天的在線商品數(shù)已經(jīng)超過了8億件，平

3、均每分鐘售出4.8萬件商品?！　《⑾M(fèi)者網(wǎng)上購物決策影響因素實證分析　?。ㄒ唬?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個商品的銷售信息，并剔除了一些異常值，例如價格異常和系統(tǒng)顯示異常等，得到了50個店鋪關(guān)于銷售圍巾的數(shù)據(jù)。同時，網(wǎng)絡(luò)交易平臺淘寶商城只提供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、價格、瀏覽量、收藏數(shù)、評分次數(shù)、評價次數(shù)（好評、

4、中評、差評）、追加評論數(shù)、促銷情況和運(yùn)費(fèi)等數(shù)據(jù)原型作為數(shù)據(jù)采集的對象?？偟膩碚f，將采用12個數(shù)據(jù)項目來綜合分析研究消費(fèi)者網(wǎng)購的影響因素?！　。ǘ┻\(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)，銷售價格和運(yùn)費(fèi)的系數(shù)為負(fù)數(shù)，其余的項目系數(shù)為正數(shù)。這可以看出銷售價格和運(yùn)費(fèi)為相關(guān)協(xié)調(diào)，說明銷售價格里面包含了運(yùn)費(fèi)考慮的因素，另一方面，瀏覽量、收藏數(shù)、評價次數(shù)和商品有無促銷對產(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

5、明影響消費(fèi)者決策的是銷售價格和運(yùn)費(fèi)，相反，當(dāng)?shù)梅衷礁撸瑒t消費(fèi)者比較看重銷售量、好評數(shù)和高評分次數(shù)等。分析第二主成分的系數(shù)，月銷量、瀏覽量、收藏數(shù)和促銷的系數(shù)為負(fù)數(shù)，剩下的項目系數(shù)為正數(shù)。這證明了月銷量、瀏覽量、收藏數(shù)和促銷相關(guān)協(xié)調(diào)，商家積極開展商品的促銷活動，通過宣傳促銷產(chǎn)品吸本文由.L.收集整理引消費(fèi)者點(diǎn)擊網(wǎng)頁，增加瀏覽量、收藏量的同時增加了銷售量。因此，當(dāng)?shù)诙鞒煞值牡梅衷降?，說明月銷量、瀏覽量、收藏數(shù)和促銷起到相互協(xié)調(diào)的作用，而當(dāng)其得分越高，則說明了剩下的項目相互協(xié)調(diào)，并對消費(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、收藏數(shù)、

6、促銷和運(yùn)費(fèi)的系數(shù)為正數(shù)，另外的8個項目的系數(shù)為負(fù)數(shù)。這可以證明瀏覽量、收藏數(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)品的瀏覽量和收藏數(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、收藏數(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個項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、評分次數(shù)、評價次數(shù)（差評）和運(yùn)費(fèi)的系數(shù)為負(fù)數(shù)，其余各項目的系數(shù)為正數(shù)。這可以看出，月銷量、評分次數(shù)、評價次數(shù)（差評）和運(yùn)費(fèi)為相關(guān)協(xié)調(diào)，商家應(yīng)該注重差評出現(xiàn)的處理，了解差評出現(xiàn)的原因，并且制定讓消費(fèi)者滿意的補(bǔ)償方案。因而，當(dāng)?shù)谒?/p>

7、主成分的得分越低則月銷量、評分次數(shù)、評價次數(shù)（差評）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個項目則為相關(guān)協(xié)調(diào)，對消費(fèi)者網(wǎng)購決策的影響較大。　　由特征向量A1、A2、A3和A4可得四個主成分得分公式：　　因此，根據(jù)四個主成分得分公式可得綜合得分公式：　　綜合得分模型中每個指標(biāo)所對應(yīng)的系數(shù)即每個指標(biāo)的權(quán)重?！　D1指標(biāo)重要性比較　　通過各個指標(biāo)重要性的比較（圖1）可以得出，銷售價格、評分次數(shù)、促銷、運(yùn)費(fèi)這4個指標(biāo)的權(quán)重低于平均重要性，其他的8個指標(biāo)均高于平均重要性?！　∪?、消費(fèi)者網(wǎng)上購物的營銷對策　　（一）注重產(chǎn)品質(zhì)量。在12個指標(biāo)當(dāng)中，瀏覽量

8、、收藏數(shù)、評價次數(shù)（好評、中評、差評）和追加評論數(shù)的重要程度，即權(quán)重比較高。消費(fèi)者在銷售價格之上更著重于看重