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浙江人学硕士学位论文电子商务中推荐代理对购买决策的影响研究 摘要 随着电子商务的发展，越来越多的消费者转向了网上购物。电子商务为消费 者拓宽商品选择空间的同时也引发了如信息过载、搜寻负荷加重、资料品质降低 等问题。由此，为了减缓信息过载压力，提高消费者网上购物的满意度，各大商 务网站纷纷应用推荐代理( r a ) 推出各种形式的商品推荐服务，常见的有：相关商 品推荐、产品评价星级、消费者评论、排行榜等，这在某种程度上影响了消费者 的购买决策。虽然推荐代理己被众多实践者应用，但它与购买决策的关系研究并 不充分。 本研究在前人研究r a 使用意愿和r a 作用效果的基础上，结合t a m 和购买决 策信息处理理论，引入r a 认知价值和r a 信任，从r a 特性、r a 平台特性及用户 与r a 的交互特性出发，对r a 对购买决策的影响机制进行了系统的剖析和讨论。 本研究采用规范分析和实证研究相结合的方式，提出了相关假设，并对收集 到的2 0 5 份有效样本使用s p s s1 6 0 和a m o s7 0 软件包进行数据分析处理。文中 采用的统计分析方法包括描述性统计分析、信度和效度分析、方差分析、正态分 布检验、验证性因子分析及结构方程建模。本研究在数据处理的基础上，对概念 模型和研究假设进行了检验，并得出了一些有意义的结论。主要结论包括： ( 1 ) r a 对购买决策的影响力受消费者对r a 的认知价值和信任的影响，即认 知价值和信任对决策影响力存在显著的正向影响。 ( 2 ) 消费者对r a 的认知价值受r a 所在网站的形象、r a 的个性化及r a 推荐 信息编排的正向影响，其中r a 的个性化对认知价值的影响最大。 ( 3 ) 消费者对r a 的信任受其对r a 的认知价值、r a 所在网站的形象及用户对 r a 的熟悉度的正向影响，其中认知价值对信任的影响作用最强烈，网站形象对 信任的影响受到认知价值的部分中介作用。但是，个性化对信任的影响被认知价 值完全中介了，以至个性化与信任之间不存在显著的直接正向影响。 ( 4 ) r a 确实会影响消费者的购买决策，但平均影响力不大，其直接原因为消 费者对r a 的认知价值和信任度不高；间接原因主要为r a 个性化推荐功能不够完 善，其次为消费者对r a 熟悉度不高，信息编排不够合理。 基于以上结论，本研究为电子商务个性化推荐服务的建设、为各商家实现一 对一营销、实现长尾销售提供了一些具有参考和借鉴意义的建议；同时也拓展了 网上购买决策理论，丰富了r a 与购买决策关系的实证研究，为未来信息技术对 购买决策的行为研究提供了一定的理论基础。 关键词：推荐代理决策影响力r a 认知价值r a 信任个性化 a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fe - c o m m e r c e ，m o r ea n dm o r ec o n s u m e r sg os h o p p i n g o n l i n e i tp r o v i d e sc o n s u m e r sw i t hm o r ec h o i c e s ，h o w e v e r ，p r o b l e m sw a sb r o u g h ta s w e l l ，s u c ha si n f o r m a t i o no v e r l o a d ，l o w - q u a l i t yo fi n f o r m a t i o na n d s oo n i no r d e rt o m i t i g a t ei n f o r m a t i o no v e r l o a dp r e s s u r ea n d e n h a n c ec o n s u m e rs a t i s f a c t i o nw i t ho n l i n e s h o p p i n g ，al a r g en u m b e ro fe - b u s i n e s sw e b s i t e sl a u n c h e dr e c o m m e n d a t i o na g e n t t o p r o v i d ev a r i o u sr e c o m m e n d a t i o ns e r v i c e s ，s u c ha sr e l a t e dp r o d u c tr e c o m m e n d a t i o n ， p r o d u c t se v a l u a t i o ns t a r s ，c o n s u m e r se v a l u a t i o n ，t o p - nr e c o m m e n d a t i o na n d s oo n ， i m p a c t i n go nc o n s u m e rp u r c h a s i n gd e c i s i o n s a l t h o u g hr e c o m m e n d a t i o na g e n t sh a v e b e e np u tt ou s ew i d e s p r e a d ，t h e o r e t i c a lr e s e a r c ha b o u tt h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nr a a n dp u r c h a s i n gd e c i s i o n m a k i n gi sf a rf r o ms u f f i c i e n t t h i sp a p e r ，b a s e do np r e v i o u sr e s e a r c h e so nc o n s u m e r su s ei n t e n t i o no fr a a n d t h ee f f e c t so fr au s e ，p r o v i d e da ni n t e g r a t i o no ft a ma n dt h et h e o r yo fc o n s u m e r p u r c h a s ed e c i s i o n m a k i n g t h e n ，t h i sp a p e rl a u n c h e dc o g n i t i v e v a l u ea n dt r u s t ， m a i n l yd i s c u s s e dt h em e c h a n i s mo f t h er ai n f l u e n c eo nc o n s u m e r sd e c i s i o n - m a k i n g f r o mt h ep e r s p e c t i v eo ft h ec h a r a c t e r i s t i c so fr a ，r ap l a t f o r ma n dt h ei n t e r a c t i o n b e t w e e nu s e ra n dr a t h i sr e s e a r c ha d o p t e db o t hn o m i n a la n a l y s i sa n de m p i r i c a la n a l y s i st oc o n d u c t r e s e a r c h t h i sp a p e rp u tf o r w a r dt h eh y p o t h e s e sa n dc a r r i e do u ti n v e s t i g a i t o n so n m o r et h a n3 0 0o n l i n ec o n s u m e r si ns e v e r a lu n i v e r s i t i e s i nt h ed a t aa n a l y s i s ，t h e a u t h o ra d o p t st h es o f l w a r e so fa m o s 7 0a n ds p s s16 0t od of a c t o ra n a l y s i s ， r e l i a b i l i t ya n a l y s i s ，a n o v aa n ds e m o n t h eb a s i so fd a t aa n a l y s i s ，t h ep a p e rt e s t e d t h eh y p o t h e s e sa n dd r e wo u ts o m em e a n i n g f u lc o n c l u t i o n s c o n c e r n i n g t h e c o n c l u s i o n sw h i c ha r ed r a w nb yt h i sr e s e a r c h ，t h ep a p e ro f f e r e d r e a s o n a b l e e x p l a n a t i o n s t h em a i nc o n c l u s i o n sa r es h o w e da sf o l l o w s ： 1 c o n s u m e r sc o g n i t i v ev a l u eo fr aa n dc o n s u m e r st r u s to fr ah a v ea n p o s i t i v ee f f e c to nr a si n f l u e n c i n g o nc o n s u m e r sp u r c h a s i n gd e c i s i o n m a k i n g 2 t h ew e b s i t e si m a g e ，r e c o m m e n d a t i o n s c u s t o m i z a t i o n a n dp r e s e n t a t i o n h a v ea np o s i t i v ee f f e c to nc o n s u m e r sc o g n i t i v ev a l u eo fr a h o w e v e r , c o n s u m e r s c o g n i t i v ev a l u eo fr a i sm o s t l ya f f e c t e db yr e c o m m e n d a t i o n s c u s t o m i z a t i o n 3 c o n s u m e r sc o g n i t i v ev a l u eo fr a ，w e b s i t e si m a g ea n du s e r s f a m i l i a r i t yo f r ah a v ea np o s i t i v ee f f e c to nc o n s u m e r st r u s to fr a h o w e v e r ，c o n s u m e r st r u s to f r ai sm o s t l ya f f e c t e db yc o n s u m e r sc o g n i t i v ev a l u eo fr a t h ee f f e c t so fw e b s i t e s i m a g eo nc o n s u m e r st r u s to fr a i sp a r t i a l l ym e d i a t e db yc o n s u m e r sc o g n i t i v ev a l u e i i i 浙江大学硕士学位论文电子商务中推荐代理对购买决策的影响研究 o fr a t h ee f f e c t so fr e c o m m e n d a t i o n s c u s t o m i z a t i o no nc o n s u m e r st r u s to fr ai s f u l l ym e d i a t e db yc o n s u m e r sc o g n i t i v ev a l u eo f r a 4 r aw i l li n d e e da f f e c tc o n s u m e rp u r c h a s i n gd e c i s i o n s ，h o w e v e r ，t h ee f f e c t si s n o ts t r o n ge n o u g h t h ed i r e c tr e a s o ni st h a tc o n s u m e r sa w a r e n e s so ft h ev a l u ea n d c o n f i d e n c eo fr ai sn o ts t r o n g t h ei n d i r e c tr e a s o ni st h a tt h er a sp e r s o n a l i z e d r e c o m m e n d a t i o nf u n c t i o ni sn o tp e r f e c te n o u g h ，c o n s u m e r sf a m i l i a r i t yo fr ai sn o t e n o u g ha n dr a sr e c o m m e n d e di n f o r m a t i o np r e s e n t a t i o ni sn o tg o o de n o u g h b a s e du p o nt h e s ec o n c l u s i o n s ，t h i sp a p e ra l s op u t sf o r w a r ds o m ei n s i g h t sa n d s u g g e s t i o n sw h i c h a r ev a l u a b l et op e r s o n a l i z e dr e c o m m e n d a t i o ns e r v i c ee c o m m e r c e b u i l d i n g ，t r y i n gt op r o v i d eas o u n dt h e o r e t i c a la n dp r a c t i c a lf o u n d m i o nf o rf u r t h e r p u r c h a s ed e c i s i o n - m a k i n gr e s e a r c h k e y w o r d s ：r a , p u r c h a s ed e c i s i o n ，r ac o g n i t i v ev a l u e ，r at r u s t , c u s t o m i z a t i o n i v 浙江大学硕+ 学位论文电子商务中推荐代理对购买决策的影响研究 图目录 图1 1 主体和长尾巴对总量之间的关系。1 图1 2 论文研究框架及技术路线图1 图3 1 电子商务中r a 的使用、特性及其影响模型1 图3 2 感知个性化、熟悉度及信任对r a 使用意愿的影响模型l 图3 3 本研究的理论模型。l 图5 1 测量模型的检验结果图一l 图5 2 结构方程全模型及其输出结果图( 修正前一完全标准化) l 图5 3 结构方程全模型及其输出结果( 修正后一完全标准化) 1 图5 4 全模型路径分析结果图( 标准化路径系数) 1 图5 5 中介效应检验程序1 图5 6 结构方程竞争模型及其输出结果( 完全标准化) l 图6 1 研究结论模型1 v i l l 浙江人学硕士学位论文电子商务中推荐代理对购买决策的影响研究 表目录 表4 1 本研究各变量的定义1 表4 2 本研究各变量的测量量表1 表4 3 自变量的k m o 样本测度结果和巴特利球体检验结果1 表4 4 旋转后的因子负荷矩阵表一1 表4 5 网站形象的因子负荷一1 表4 6 熟悉度的因子负荷1 表4 7 个性化的因子负荷1 表4 8 信息编排的因子负荷1 表4 9 信息过载的因子负荷1 表4 1 0 中间变量的k m o 样本测度结果和巴特利球体检验结果1 表4 1 1 中间变量旋转后的因子负荷矩阵表1 表4 1 2 认知价值的因子负荷1 表4 1 3 认知价值强制抽取的因子负荷1 表4 1 4r a 信任的因子负荷1 表4 1 5r a 信任强制抽取的因子负荷1 表4 1 6 决策影响力的k m o 样本测度结果和巴特利球体检验结果1 表4 1 7 决策影响力的因子负荷矩阵表1 表4 18 各变量的信度分析1 表5 1 本研究对象的人口统计资料分析1 表5 2 本研究对象的互联网使用及网购分布情况分析1 表5 3 本研究对象在网购中主要受到的网络推荐形式的分布情况分析1 表5 4 各变量描述统计l 表5 5 网购频率与认知价值及其各维度的方差分析表1 表5 6 网购频率与r a 信任及其各维度的方差分析表l 表5 7 网购频率与决策影响力及其各维度的方差分析表一1 表5 8 推荐形式与认知价值及其各维度的方差分析表一1 表5 9 推荐形式与r a 信任及其各维度的方差分析表1 表5 1 0 推荐形式与决策影响力及其各维度的方差分析表1 表5 1 1 各变量的信度分析1 表5 1 2j 下式样本数据的正态分布检验1 表5 1 3 验证性因子分析的参考指标汇总l 表5 1 4 测量模型各因子的内部一致性检验表1 表5 1 5 测量模型各因子的聚合区分效度检验表l 浙江大学硕士学位论文电子商务中推荐代理对购买决策的影响研究 表5 1 6 原模型的路径修正1 表5 17 修正模型和原模型的拟合指标对比l 表5 1 8 修f 模型的主要路径系数1 表5 1 9 各变量间的直接效应、间接效应和总效应1 表5 2 0 各变量对认知价值的总效应1 表5 2 1 各变量对r a 信任的总效应1 表5 2 2 各变量对决策影响力的总效应1 表5 2 3 假设检验结果1 表5 2 4 竞争模型和修正后模型的拟合指标对比1 表5 2 5 竞争模型的主要路径系数1 表6 1 本研究假设验证结果1 x 浙江大学硕士学位论文 电子商务中推荐代理对购买决策的影响研究 1 绪论 在迅速发展的网络时代，越来越多的消费者开始从传统购物转向了网上购 物，人们认为互联网上产品种类更齐全，各种类型的产品推荐信息集合了许多有 经验的购物专家的意见和建议，其信息来源更真实、客观和可信。此外，越来越 多的网民也将个人基本信息、兴趣偏好、产品购买、使用和消费的经验书写并发 布到网络上，以便电子商务商家更好地应用推荐代理( r a ) 向各消费者提供个性化 推荐信息，提高服务水平。与此同时，因为网络产品的多样性，消费者需求的多 样性及r a 技术的应用，削弱了“2 0 8 0 ”理论在网络经济中的应用，使长尾理论在 电子商务中有了用武之地，使长尾销售模式有了技术支撑。 在展开具体研究之前，我们将首先介绍本文的选题背景和研究对象，提出本 文的研究问题，接着进一步指明本研究的现实和理论意义，最后介绍本研究的主 要内容和结构安排。 1 1 研究背景 1 1 1r a 应用伴随电子商务迅猛发展日益普及 随着互联网在普通大众中的普及，使得人们将更多的商务活动转移到了在网 络上进行，很显然电子商务如今已经成为了互联网的发展热点之一。自2 0 世纪9 0 年代以来，电子商务开始以迅雷不及掩耳之势迅猛发展。根据美国著名信息研究 公司i d c 调查研究发现，1 9 9 4 年全球电子商务销售额仅为1 2 亿美元，1 9 9 8 年销售 额达至u 5 0 0 亿美元， = 9 1 9 9 7 年增长4 0 多倍。而至m j 2 0 0 0 年销售额为3 0 0 0 亿美元，2 0 0 1 年超过了6 0 0 0 亿美元，l 匕2 0 0 0 年增长了6 8 ，2 0 0 2 年达到了1 6 万亿美元。中国电 子商务始于1 9 9 7 年，至今已经有了1 1 年的发展历史，从网站烧钱阶段发展到实际 运作阶段，各种电子商务网站如雨后春笋般出现，典型的如易趣网、阿里巴巴、 淘宝网、搜房和当当书店等等。 在电子商务快速发展的同时，信息过载的问题日益凸现。有问题就会有解决 办法，各大电子商务网站为了解决信息过载问题，纷纷引入了个性化搜索和信息 推荐技术。就此，不少电子商务网站引进了产品推荐代理( r e c o m m e n d e da g e n t ， r a ) ，以帮助消费者在大量商品中快速搜索并找出符合消费者个性化需求的相关 产品，并适时地根据消费者的兴趣偏好等个性化信息推荐一些符合消费者需求的 产品( d e t l o r & a r s e n a u l t ，2 0 0 2 ；g r e n c i & t o d d ，2 0 0 2 ；o k e e f e & m c e a c h e m ，1 9 9 8 ) 。 r a 根据消费者指定的参数、消费者的历史购买记录及其与消费者兴趣相关的其 他消费者的购买信息提供产品推荐意见，能一定程度上解决消费者遇到的信息量 过载和搜索复杂的问题，同时提高消费者的购买决策质量。( h a n a n ie ta l ，2 0 0 1 ； 浙江大学硕十学位论文电子商务中推荐代理对购买决策的影响研究 h a u b l & t f i f i s ，2 0 0 0 ；m a e s ，l9 9 4 ) 。 另外，女h s h o p p i n g t o m 和b i z r a t e 等出色的对比购物网站中已经成功应用了 不同类型的高端推荐代理( r e c o m m e n d e da g e n t ，r a ) ，这些网站使消费者更广地 接触到各类产品及其供应商，以保证消费者找到物美价廉的产品。根据b u r k e 在 2 0 0 2 年的调查显示，超过8 0 的消费者表示他们乐于通过i n t e m e t 搜索产品信息， 比较并选择产品。经济学家j u n e 在2 0 0 5 年4 月报告中指出，e b a y 以6 2 亿美元的价 格收购了s h o p p i n g t o m ，这也更说明了产品推荐技术对电子商务领袖企业的重要 性。p a t t o n 在1 9 9 9 年指出，不论什么样的网站，r a 不仅在于帮助消费者找到价格 最便宜的产品，而是在于找到最符合消费者个性化需求的产品。 可见，各网站都纷纷应用了r a ，它处于用户和网络信息源之间，充当了代 理顾问的角色。 笼统来讲，r a 的应用主要表现在两方面：对网络用户来讲，它可以根据 用户提出的请求并综合用户的偏好、历史购买行为，对网络资源进行搜索，并经 过过滤、分析和挖掘等处理，最后按关联度的优先顺序向用户提供他们可能感兴 趣的信息，提供个性化服务的同时减少用户在商品信息获取上所耗费的时间和精 力；对企业来讲，r a 进行用户信息分析，为企业提供决策支持，即企业可以 利用r a 动态地对随机来访的用户信息进行收集、统计、整理和分析，在此基础 上经过综合计算、推荐来学习不同用户的个人偏好，从而在用户下次来访时为他 们提供符合其特点的个性化商品。不仅如此，r a 还能及时感知用户的需求变动， 并根据此改变自身行为，从而达到动态跟踪用户需求的目的。以此，企业可以从 看似无序的用户行为中发现其内在规律，从中挖掘提炼出单个用户的行为特点， 从而最大限度地满足用户个性化需求，促进企业长期快速发展。 具体来说，我们平同里收到的由某一网站发出的各类广告邮件、广告短信、 网站中的主动推荐页面相关商品推荐排行榜特价商品推荐星级评价用户评论 等都是由r a 所提供的。 如：经常在当当网购书的朋友或许会收到这样的广告邮件，该邮件可能是其 他人对您所关心书籍的评论；可能是向您推荐一些您所感兴趣的书籍；还可能是 一些畅销书推荐等等；另外，您还可能收到类似的短信；或者您在下次登入当当 网的时候，系统自动弹出相关的推荐页面，给你推荐一些您可能感兴趣的相关书 籍。 又如：我们在购买某一类书籍的同时，r a 会通过关联法则，向您推荐其他 购买该书籍的人还购买的其他书籍等等。 此外，r a 还能挖掘各用户对某一商品的评分评论，对各评分按照一定的算 法进行综合计算，最终得出该商品的星级评价；对各评论进行整合，得出相对准 确的“专家意见”。此处的“专家意见”并非指传统意义上由专家提出的意见，而是 2 浙江大学硕士学位论文电子商务中推荐代理对购买决策的影响研究 指大多数消费者所认可的相对准确的意见。 当然，r a 应用最长见的就是各类排行榜了，j t l w w w y o u k u t o m 中的各类视 频排行榜，当当网中根据畅销书周排行榜t o p l 0 0 音乐排行榜影视排行榜等等。 总之，r a 作为用户与网络信息源之间的代理顾问，在电子商务中已经得到 了普遍应用。 1 1 2r a 与长尾理论 在前一节中，我们阐述了r a 在电子商务中的普遍应用，在此，我们结合长 尾理论，进一步阐述r a 与长尾形成的关系。 2 0 0 4 年1 0 月，连线杂志主编c h r i sa n d e r s o n 在一篇文章中，首次提出了“长 尾理论”( t h el o n gt a i l ) ，即只要渠道足够大，非主流的、需求量小的商品销量也 能够和主流的、需求量大的商品销量相匹敌。 在此之前，大热门或者说大规模生产统治了一切，人们一直用- - ) k 定律界定 主流，计算投入和产出的效率。该定律是1 8 9 7 年意大利经济学家帕累托归纳出的 一个统计结论，即2 0 的人口享有8 0 的财富。当然，这并不是一个准确的比例 数字，但表现了一种不平衡关系，即少数主流的人( 或事物) 可以造成主要的、重 大的影响。以至于在市场营销中，为了提高效率，厂商们习惯于把精力放在那些 有8 0 客户去购买的2 0 的主流商品上，着力维护购买其8 0 商品的2 0 的主流 客户。而如今，尽管我们仍对大热门着迷，但它们已经不再是唯一的市场，大热 门正与无数大大小小的细分市场展开竞争，而消费者越来越青睐多样化市场。根 据流行度排序的顾客消费数据曲线表明，在曲线头部，几首大热门被下载了无数 次，接下来，曲线随着曲目流行度的降低徒然下坠，但有趣的是，它一直没有坠 至0 点。作为大热门的主体和作为冷门的长尾对下载总数之间的关系如下图所示： 主体 长尾 图1 1 主体和长尾巴对总量之间的关系 3 种类 下载总数 浙江大学硕士学位论文 电子商务中推荐代理对购买决策的影响研究 在统计学中，此种形状的曲线被称作“长尾分布”，因为相对头部来讲，它的 尾巴特别长，这便是“长尾理论”的来历。 与2 0 8 0 定律不同是，长尾理论中“尾巴”的作用是不能忽视的，经营者不应 该只关注头部的作用。2 0 8 0 法则在长尾市场中发生了三种变化：你能提供的 产品远比从前多；由于找到这些产品远比从前容易( 推荐系统和过滤器的功 劳) ，销售额在大热门和小市场之间的非配变得更均匀了；由于小市场的经济 学与大热门市场相差无几，任何产品都能创造利润，长尾鼓励的不是遵循2 0 8 0 法则，而是拒绝该法则的统治。 互联网周刊名誉主编姜奇平指出：当网络商家能实现一对一营销，使得 每一个消费者都能得到所需求的每一样东西的时候，长尾故事便会自然发生。即 只要渠道足够大，能为消费者提供便捷低廉的搜索渠道和多样化的商品，满足其 个性化需求时，长尾故事就会自然发生。 亚马逊网站的一位员工表示，许多从前传统渠道卖不动的书，在这里的销量 很好。亚马逊为众群体提供了个性化的选择机会，对需求量小的商品进行了精细 的划分，从而延展了渠道。这种“无物不销，无时不售”的模式为消费者提供了无 限制的多样性选择。相对于传统的人为界定的有限选择，这种无限制性的选择更 侧重于从客户的需求出发，注重客户的体验。 同样地，这种细分也使得苹果公司的i t u n e s 在线音乐商店获得了巨大的成 功。如果消费者只想听一首歌曲，为何要强迫其去购买整张c d 呢? 两年前，苹 果j 下是看透了这一商机，在网站上为用户提供正版单曲销售。就是这9 9 美分和1 5 美元的差距，使得苹果目前已经卖出了5 亿首单曲，同时其m p 3 播放器i p o d 的销 售量也借此在不断攀升。 这种通过“小钱赚大钱”的商业模式在电子商务领域也获取了成功。e b a y 就是 一个经典的例子。作为一家线上拍卖网站，e b a y 开创了一种买主同时也是卖主的 史无前例的商业模式，让数量众多的小企业和个人通过它的平台进行小件商品的 销售互动，从而创造了惊人的交易量和利润。它的成功让人们看到，只要将尾巴 拖得足够长，就会聚沙成塔，产生意想不到的惊人效果。 同时，g o o g l e 的成功也在于它找到并铸就了一条长尾。以占据t g o o g l e 半壁 江山的a d s e n s e 为例，它面向的客户是数以百万计的中小型网站和个人。对于普 通的媒体和广告商而言，这个群体的价值微小得简直不值一提，但是g o o g l e 通过 为其提供个性化定制的广告服务，将这些数量众多的群体汇集起来，形成了非常 可观的经济利润。目前，g o o g l e 的市值已超过8 0 0 亿美元，被认为是“最有价值的 媒体公司”，远远超过了那些传统的老牌传媒。 由此可见，只要该市场具备如下几个条件，就自然会形成长尾销售，即： 市场中商品具有多样性；市场中消费者有多样化的需求；存在便捷的销售 4 浙江大学硕士学位论文电子商务中推荐代理对购买决策的影响研究 渠道和低廉的搜索成本。也就是说，各网络商家只要能满足消费者个性化的商品 需求和提供便捷低廉的搜索渠道，就能占领市场先机，体验长尾销售的魔力。 随着互联网和电子商务的发展，商品多样性和消费者需求的多样性已毋庸置 疑地发生了。那如何实现便捷的销售渠道和低廉的搜索成本，则需要依赖过滤器 和r a 的应用。 根据前一节的阐述，r a 已经随着电子商务的迅猛发展日益普及，我们j 下逐 步离开信息时代，迈入推荐时代。r a 的应用( 即个性化推荐) 既能帮助网络商家实 现一对一营销，又帮助消费者沿着一条既舒适又符合个人品位的道路从已知世界 ( “大热门”) 走向未知世界( “小领域”) ，推动需求从头部转移向尾部，从大热门移向 小领域，从而形成“长尾效应”。 由此，我们认为电子商务的发展拓宽了商品选择的空间，丰富了商品的多样 性；而r a 在电子商务中的应用( 即个性化推荐) 则实现了便捷的销售渠道和低廉的 搜索成本，两者共同为长尾理论开辟了一片用武之地，使原先被奉为传统商业圣 经的“- ) k 定律”开始有了被改变的可能性。 综合以上所述，我们得出，r a 在电子商务中的应用，即提供个性化产品推 荐服务是实现一对一营销和长尾故事发生的前提。 1 2 研究问题和目的 前面研究背景中已经提到了r a 在电子商务中的应用及其应用对长尾销售模 式的技术支撑。随着电子商务的发展，传统的营销模式日益不能适应，而各种推 荐技术及r a 的出现，使得之前不可能实现的一对一销售有了实现的可能，使长 尾销售模式有了用武之地。 可自从1 0 年以前第一个r a l i l j t a p e s t r y 的出现以来，有关推荐代理限a ) 的研究 大多关注于推荐算法的开发与评估，而甚少关注其推荐技术对购买决策的影响。 基于此，笔者提出了本研究的主要问题：在电子商务环境下，推荐代理对消 费者在线购买决策的作用机理，即消费者在网上购物中，嵌套在各电子商务网站 中的推荐代理如何影响购买决策，其对购买决策的作用力大小是否先受到消费者 对认知价值和信任的影响，r a 的哪些特性会影响消费者的认知价值和信任，并 进而影响其对购买决策的作用力。本文具体研究问题及研究目的如下： ( 1 ) 本研究欲通过大量的文献阅读，探讨r a 对消费者购买决策的影响，包括 r a 给消费者购买决策带来的便利及r a 的推荐信息对其购买决策的影响，如是否 会影响他对商品的购买态度、筛选策略、购买意向及最终选择等等，由此得出 r a 建设的重要性。 ( 2 ) r a 作为一种信息技术，本研究欲通过实证分析，探讨消费者对信息技术 的认知是否会影响其对购买决策的作用效果，即消费者对认知价值越高，其对购 5 浙江大学硕十学位论文电子商务中推荐代理对购买决策的影响研究 买决策的影响力是否越大，由此得出提高消费者对r a 认知的重要性。 ( 3 ) 此外，本研究将借鉴t a m 理论( 即认知会影响态度进而影响使用行为) ， 通过实证分析，探讨消费者对信息技术( r a ) 的认知是否影响信任，进而影响其对 购买决策的作用效果。笔者认为消费者对r a 特性的认知会影响消费者的信任， 进而影响消费者对r a 推荐信息的参考意愿，一旦消费者采纳并接受r a 的推荐意 见，则此类推荐信息会影响消费者购买决策的过程和决策结果。由此得出建立起 消费者对r a 信任的重要性。 ( 4 ) 基于以上研究问题，笔者将进一步通过实证分析，探讨r a 的哪些特性会 影响消费者对r a 的认知价值和信任，由此为r a 的构建和设计提供一些意见和建 议，以提高消费者对它的认知和信任，进而提高其对购买决策的影响力。 1 3 研究意义 r a 使用的最终目的是方便消费者在线购物及帮助各网络商家收集消费者的 相关信息：如记录消费者的兴趣偏好，时时跟踪消费者的购买行为等等，以帮助 各网络商家实现个性化营销。在此，研究r a 对消费者购买决策的影响具有理论 和实践双重意义。 1 3 1 理论意义 网络推荐和购买决策一直是计算机科学、营销和消费者行为领域的重要研究 课题。本文研究电子商务环境下推荐代理对购买决策的影响的理论意义在于： ( 1 ) 丰富了网上口碑传播理论。r a 能根据消费者的兴趣偏好、历史购买记录、 类似消费者购买记录等信息，通过数据分析、数据挖掘技术提取出符合消费者个 性化需求的产品，并主动通过邮件、链接网页等形式将其他消费者的评论、博客 等信息推荐给当前消费者。可以说，r a 推荐为网络环境下的各商家提供了新型 的营销模式，即r a 能低成本高效率地为各消费者( 客户) 提供相对个性化的服务， 实现之前无法实现的一对一的营销模式。由此，本文认为r a 推荐是一种特殊的 网络口碑，并且也将成为未来最具影响力的网络口碑。 ( 2 ) 延伸了长尾理论。r a 推荐的低成本和个性化是实现一对一营销的前提， 而根据姜奇平的说法，一对一营销的实现是长尾故事发生的前提。由此，我们认 为r a 在电子商务中的应用是长尾效应发生的前提。 ( 3 ) 拓展了网上购买决策理论。r a 作为i t 新技术，本研究在大量文献阅读的 基础上，分别从决策过程和决策结果两大维度探讨了r a 对消费者购买决策的影 响，并由此设计了用以测量r a 对购买决策影响力的相关指标。 ( 4 ) 结合了t a m 模型和购买决策理论。本研究结合t a m 模型和网上购买决 策理论，引入认知价值和信任，重点探讨了消费者对r a 的认知和信任与r a 对购 6 浙江大学硕十学位论文电子商务中推荐代理对购买决策的影响研究 买决策的影响力之间的关系，并通过实证研究证实了认知与信任对决策影响力的 正向影响关系。 1 3 2 实践意义 通过本文的研究，旨在帮助企业认知r a 、完善r a 的功能并应用r a 实现一 对一网络营销，帮助消费者更好地应用r a 获取个性化产品和服务提供一定的意 见和建议： ( 1 ) 本研究从决策过程和决策结果两个维度探讨r a 对消费者购买决策的影 响，有助于帮助电子商务商家提高对r a 的战略认知。r a 在电子商务中的应用( 提 供个性化推荐服务) 使得电子商务系统主动适应每个用户的特定需求，为每个用 户创建适合该用户的电子商店，从而为每个用户提供完全不同的个性化购物体 验。可以说，r a 在电子商务中的应用增强了电子商务系统实现“一对一营销”的 可能性，同时这种个性化服务有助于将电子商务网站的浏览者转变为购买者，提 高客户对电子商务网站的忠诚度，提高电子商务网站的交叉销售能力。 ( 2 ) 本研究主要从r a 特性角度出发研究其对购买决策的影响，有助于为电子 商务商家完善r a 的功能提供一定的建议。通过本研究发现r a 的个性化、r a 信 息编排等会影响消费者对它的认知，而个性化是最主要的因素，同时也是影响其 对购买决策影响力的主要因素。 ( 3 ) 本研究结合了购买决策理论和长尾理论，有助于帮助企业构建基于r a 的互联网口碑传播策略和网络营销策略。通过本文的研究，得出r a 是实现一对 一营销的前提。由此，建立个性化的r a 有助于帮助企业实现一对一的网络营销 策略，占据网络市场中的长尾。 ( 4 ) 本研究考虑了消费者对r a 的熟悉度这一因素，有助于为消费者更好认识 r a ，并更便利地获取r a 提供的个性化产品和服务提供一定的建议。 1 4 研究结构和流程 本论文的撰写架构共分七部分，现将各部分的主要内容概述如下： 第一部分绪论：分别介绍了本研究的研究背景、研究问题、研究意义及主 要的研究内容和文章结构，重点介绍了本研究的背景：即r a 随着电子商务的发 展快速发展，其应用同益普遍，同时r a 的应用为长尾理论开辟了用武之地。 第二部分文献综述：详细地介绍了本研究所涉及的购买决策、r a 推荐、认 知价值、信任等相关概念及以往在相关领域的研究成果。第一节回顾了购买决策 的相关研究，介绍了购买决策的相关理论及决策过程；第二节回顾了r a 的相关 研究，介绍r a 的定义、现有的推荐服务模式及推荐形式，回顾了r a 作用效果的 影响因素、r a 影响力的相关研究；第三节回顾了以往学者对认知价值的研究； 7 浙江大学硕士学位论文电子商务中推荐代理对购买决策的影响研究 第四节回顾了信任的相关研究；第四节针对前面章节的文献回顾进行总结，并说 明对本研究思路形成的启发。 第三部分模型构建和假设提出：在文献理论综述的基础上提出了初步的研 究模型和相应的研究假设，并总结了本研究与前人相关研究的联系。 第四部分研究设计与调研：系统地介绍了本文的研究设计，包括研究模型 中变量的定义和测量，小规模访谈、初始问卷的设计和前测分析，对初始问卷的 修改及正式问卷的发放。此外，还概要介绍了本研究中所用到的研究方法。 第五部分数据分析与假设检验：对收集的大样本数据，分别用s p s s 矛l j a m o s 两套软件进行数据处理。先用s p s s 对样本数据做描述性统计、方差分析、信度 分析及正态分布检验；接着用a m o s 构建测量模型，进行验证性因子分析( c f a ) ， 在c f a 检验通过的基础上构建结构方程模型，通过路径分析以进一步验证之前 提出的理论假设。 第六部分实证结果分析与结论：根据第五章数据分析的结果和假设验证情 况，对理论模型进行修正，并在此基础上对实证结果做进一步分析与讨论，得出 本文的研究结论。 第七部分管理启示和研究展望：根据第六部分的实证结果分析和研究结论， 整理出本研究的理论贡献及对商家和消费者的管理学建议与对策。最后，提出本 研究的创新点、不足及未来的研究展望。 浙江人学硕士学位论文电子商务中推荐代理对购买决策的影响研究 针对上述的主要研究内容，本文的结构流程如下图1 2 所示： 图1 2 论文研究框架及技术路线图 9 浙江大学硕士学位论文 电子商务中推荐代理对购买决策的影响研究 2 文献综述 基于本文的研究对象，即为了理清r a 对购买决策的影响机制，笔者对购买 决策和r a 的相关研究做了简单回顾。此外，为了弄清楚认知价值、信任与r a 对 购买决策的影响力之间的关系，笔者还简单回顾了以往学者对认知价值和信任的 相关研究。由此也为本文研究模型的提出、变量的定义及设计奠定了理论基础。 2 1 购买决策 到目前为止，不少学者都对购买决策做了相关研究。在此，我们简单回顾了 消费者购买决策的相关理论及购买决策的过程。 2 1 1 购买决策的相关理论 ( 1 ) 消费