《基于AISAS模型的社交电商消费者购买行为影响因素实证探究》13000字（论文）

基于AISAS模型的社交电商消费者购买行为影响因素实证研究目录TOC\o"1-2"\h\u21761基于AISAS模型的社交电商消费者购买行为影响因素实证研究 112350一、前言 27433（一）研究目的 221333（二）研究意义 24565（三）研究现状 327614（四）研究方法 312313二、理论基础 329584（一）社交电商概念的研究 38995（二）对消费者购买行为的研究 4264191.对消费者购买行为影响因素的研究 483502.消费者购买行为分析模型 510681三、模型构建与研究假设 523489（一）AISAS模型 6218351.注意阶段 647952.兴趣阶段 644713.搜索阶段 642344.行动阶段 6435.分享阶段 737606.模型构建 77962（二）研究假设 7320921.消费者的个人因素对消费者购买行为的影响 7106902.消费者所处消费情境对消费者购买行为的影响 8117743.平台专业水平对消费者购买行为的影响 8102874.商品内容对消费者购买行为的影响 831587（三）问卷设计 9310081.问卷结构 991642.变量测量 923121四、数据分析与研究检验 1127802（一）问卷发放与整理 11184041.问卷发放 1193532.问卷整理 11142（二）样本描述性分析 1225587（三）信度与效度分析 1328883（四）变量相关性分析 1621818（五）研究假设验证分析 1713926五、研究结论与营销建议 196512（一）研究结论 1919431.使用情况 21139502.注意阶段 21164163.兴趣阶段 2163764.搜索阶段 21172745.行动阶段 2190136.分享阶段 21110377.总结 223532（二）营销建议 2226488六、结语 2217015（一）创新点 2229152（二）研究展望与不足 23一、前言（一）研究目的社交电商低成本的获客能力及流量不断的引入，使得“社交+电商”模式成为了电商企业最为追捧的商业模式。社交电商与传统电商相比，消费者的购买行为有很大差异。人们对产品的购买不仅仅局限于自己的主观想法，而是更加倾向于通过社交来获得产品的信息从而购得更加优质及适合自己的产品。本文以拼多多为例，建立AISAS模型分析消费者在社交电商中的购买行为，根据AISAS模型从购前行为、购买行为、购后行为三个方面，分析消费者从注意商品到分享商品的购买过程中，消费者所受到的影响因素及其行为习惯。从中得出结论，为社交电商提出营销建议，主要目的在于提高消费者在购买过程中的体验感并补足目前社交电商平台的缺陷。（二）研究意义社交电商作为新兴的电商模式，目前国内对社交电商中对消费者购买行为的研究较为稀少，大多只局限于商业模式、营销策略等方向的研究。对于企业来讲，了解消费者做出购买决定时所受的影响因素以及分析消费者的购买行为习惯,才能充分了解消费者及其行为特征。对于消费者来讲，营销决策影响消费行为，当企业做出正确的营销决策有助于提高消费者的购物体验，也充分保护消费者的利益。（三）研究现状在中国知网输入“社交电商”，一共有3806篇文献。其中消费者、策略研究、商业模式、营销策略等是目前大多数学者的研究热点；搜索“社交电商消费者行为”时，一共检索出310篇文献。在相关文献中，对购买意愿、策略研究、影响因素、市场策略等方面的研究较多，只有8篇文献对消费者购买行为进行了研究。本文研究社交电商中的消费者购买行为在研究方向上较为新颖。（四）研究方法本文根据所研究的问题及研究对象，对影响消费者购买行为的因素进行问卷调查。其次通过分析相关文献，分析文献要点。通过研究验证得出结论而提出建议。问卷调查法。基于AISAS模式，通过分析在消费者选择产品的过程中会收到哪些因素的影响，设计量表。调查表将发布在微信、QQ等社交网络平台，调研对象主要为拼多多用户。在综合分析问卷调查结果的基础上，总结出了影响消费者选择行为的主要原因。最后，对文中所给出的假设进行了证明。二、理论基础（一）社交电商概念的研究社交电子商务，是属于传统电商的一个新型模式。目前的研究中，大多数学者主要根据用户的特点来进行定义，强调了消费者主要通过社会化网络平台实现分享行为，从而引导消费者形成购物行为。“分享”这一主题在社会化电子商务中被大多数学者所强调。朱小栋,陈洁（2016）REF_Ref18467\r\h[1]将社交电商的概念界定为：社交电商是在社交平台的推动下发展的，平台与用户两者的关系、带有商业色彩的信息，都依赖于社群网站进行交互，允许消费者和消费者之间通过交互生成内容，从而促进产品购买和销售行为。贾孝魁（2017）REF_Ref18542\r\h[2]认为社交电商是依靠社交平台对商品内容的分享和传播,来引导消费者对产品的购买或消费行为。主要的特点是消费者和平台的粘性大且两者之间有较强的互动性；平台能够精确细分用户；其发展前景较好；在营销和时间上花费的成本低。马婧潇（2019）REF_Ref18650\r\h[3]觉得社交电商是电子商务在交易过程中将具有社交的元素融合的现象。综上可知，几位学者对于社交电商的界定大体相似为，社交电商主要是使用者通过社交平台分享、交流、讨论商品信息，在这一过程中受到亲友或他人的意见影响，而促使了消费者产生购买行为。本文认为用户在借助其他社交平台分享商品信息时，其目的在于分享商品链接让好友进行助力，使得用户在购买商品时获得一定的优惠福利。社交电商依靠着平台自身的社交专区如“拼小圈”等，用户可以在这类社交专区里了解到好友购得的好物以及对其进行评论，从中获得同事或朋友的推荐及建议而发起拼单行为以较低的价格获得商品。基于上述学者对社交电商的定义，本文界定了社交电商：用户借助其他社交平台以及电商平台自身的社交专区，发起对商品信息的分享、沟通、讨论等行为，从而激发身边的潜在客户对商品产生兴趣并且出现购买意愿后，为了得到一个更低的价格，消费者开始出现拼单购买的行为。（二）对消费者购买行为的研究1.对消费者购买行为影响因素的研究研究消费者购买行为可以帮助企业做出正确的营销决策。只有认识消费者购买行为的影响因素，才能对症治疗，达到增加流量的目的。董聪（2019）REF_Ref18744\r\h[4]觉得消费者购买行为的影响因素主要有年龄、收入、消费习惯以及自身的价值观等；电商平台的产品营销策略以及店铺的设计、产品的质量等都会影响消费者的购买。孙永波,刘晓敏（2014）REF_Ref18826\r\h[5]把影响顾客消费行为的因素归纳起来如下：消费者在网站上的停留时间以及购买行为受到网站访问便利性的影响；支付过程中的支付的安全性及便捷性会影响交易的成功与否；网店声誉在一定程度上能够使消费者产生购买意图；商品价格低廉，消费者会更倾向于网上购物；快递员的服务态度好坏、运输配送是否及时、在运送过程中货物品质不会被损害,也是消费者选择的原因。卜质琼（2020）REF_Ref18908\r\h[6]认为消费者购买因素为：移动电子商务可以给消费者提供更多的选择，操作也比较简单，支付快捷；适当的营销方式可以吸引大量的顾客，不仅增加了乐趣，而且可以激发消费行为；拥有强大社交性的电子商务可以创造粉丝经济。综上所述几位学者对包括消费者、电商平台在内的消费者购买行为进行了综合分析，可知随着经济发展，消费者会更加倾向于线上的销售，深居简出就可以在满足自身购物需要，且在此过程中顾客更加注重购物体验。如注重服务水平、产品质量以及售后服务等。从这个角度来讲，社交电商在未来有较大的发展潜力。而产品的质量和商家的服务是消费者选择消费的基础，引导顾客产生需求，刺激消费，带动其他消费是企业增加购买量的关键。2.消费者购买行为分析模型苏云,宋书琦（2020）REF_Ref18996\r\h[7]总结归纳了AIDMA、AISAS、ISMAS三种模式的特性：AIDMA模式注重营销效果的积累，注重让消费者对产品有初步的认知和记忆，而在一段时间内受到某种刺激后，就会产生购买行为；AISAS模式的提出，对广告创意的设计有着很高的要求，传达信息时要与消费者有一定的互动，要注意网络舆论和口碑；在ISMAS模式中,它重点突出了消费者的兴趣,平台将提交用户感兴趣的并且对用户最实用的商品情况。虽然ISMAS模式符合了网络时代下的消费特性,但在此过程中它也轻忽了广告宣传和销售手段,对影响客户的消费行为起了关键作用。陈思（2013）REF_Ref19100\r\h[8]认为：AIDMA法令主要是记述顾客从接受信息到采取行动的心理过程，并将这一过程模型化的法令；SIPS模式深入展现了消费者认知、行动、分享和传播四个行为阶段，SIPS模式更接近于对传播效果的评价；SICAS模型的重点是建立一个能动态感知的网络，在多个节点上散布式的传播信息。刘毅,曾佳欣（2020）REF_Ref19202\r\h[9]认为：SIPS模型体现了消费者在社交媒体时代中购买行为的新特点，它更注重于用户和平台以及用户和用户之间的交互，强调了消费者的意见和行为受到第三人的影响。潘建林,汪彬,董晓晨（2021）REF_Ref19283\r\h[10]认为：SICAS模式强调移动互联网全方位感知网络，增强用户之间的交流，建立了可以循环的消费行为框架，该模式适合于移动互联网时代背景下的数字消费。综上几位学者的研究，可知AIDMA模型注重营销效果，其内容刺激性较强，在范围上覆盖得较广，而且有不断重复的特征。AISAS模型强调商家与用户之间的交流，传达信息时要与消费者有一定的互动，要注意互联网舆论和声誉。SIPS模型注重用户与平台以及用户与用户之间的互动，突出别人的观点和举止会影响消费者本身。SICAS模型主要注重用户与用户之间的交流互动。ISMAS模型以消费者的兴趣为主，平台应该提供对他们有用的商品或信息，而在此过程中它却忽视了广告和营销手段对顾客的购买行为起到关键作用。经过对五种模型的分析，鉴于社交电商主要借助于网络与消费者，所以本文利用AISAS模型对社交化电商的用户进行研究。虽然现在也有学者运用AISAS模型来分析消费者在社交电商中的购买行为，但篇幅较少。三、模型构建与研究假设（一）AISAS模型在AISAS模式下，卖家和用户之间的关系最为突出，其认为商家与用户是互联互动的，突出了用户寻找和分享行为的重要性。AISAS模型的五个主要环节为注意、兴趣、搜索、行为和分享。张宁（2021）REF_Ref19388\r\h[11]认为消费者购买行为过程是由消费者自身确认需要，接着出现搜索信息的行为其次消费者对商品进行评估选择然后决定购买最后出现购后的分享行为五个阶段构成。即使在实际购买过程中会出现跳过或逆向经过一些阶段的情况，但是这五个阶段依旧是消费者购买行为过程中一定会出现的行为。因此社交电商中消费者从“注意商品”到“确认购买”至“购买结束”的行为过程中，消费者需要先注意到产品的信息确认需要，从而对产品产生兴趣，接着对产品进行主动搜索作出评估，最后产生购买决策，进而对产品作出评价。消费者在社交电商中的购买行为过程与AISAS模型的五个阶段相符合，所以本文利用AISAS模型从以上五个阶段对社交电商中消费者的购买行为进行分析较为合适。1.注意阶段这个阶段能不能吸引消费者的注意力，社交电商的广告内容尤为重要。每天大量的信息不断涌入我们的视野，拼多多却脱颖而出靠的是病毒式的营销广告以及诱人的营销活动。拼多多源源不断的流量及用户得益于平台现有的用户向身边人分享拼多多的链接而不断输入，耳目一新营销广告及传播方式增加了用户粘性也引起了消费者的注意。2.兴趣阶段社交电商在营销活动的分享和购买商品的模式上都充分体现了社交的趣味性，也引起了更多消费者的兴趣。拼多多利用“一元购、免费拿”等营销活动以及拼单的购买方式，给消费者带来了更低、更惠的价格，使得消费者对平台的商品更加容易产生兴趣。3.搜索阶段当消费者对产品产生兴趣后，对产品进行主动搜索。消费者通过其他用户对商品的评价以及关注好友的“拼小圈”动态，受到他人及好友的影响，作出对商品的评估，消费者在这种社群的互相激励的情况下更加容易产生购买行动。4.行动阶段消费者对商品作出评估得出相对满意的结论后，就会作出购买决策而产生购买行动。拼多多在商品上以更低的价格进行售卖，平台支持消费者可以七天包退换、保证正品、多数商品提供退运险等售后服务。不仅给了消费者更实惠的价格也让消费者买得放心、用得安心。5.分享阶段顾客完成购买行为后，会对购物经历、商品的外包装、质量等进行评价，并且会在平台或其他社交平台分享，以帮助其他潜在顾客了解商品。同时，用户在分享或评价某一商品时，可以获得平台奖赏，从而激发消费者分享商品的行为。消费者的购物体验能够影响平台和商家的信誉，用户在购买决策时，口碑的好坏很大程度上决定了用户的举动。6.模型构建冯建英,穆维松,傅泽田（2006）REF_Ref19486\r\h[12]认为顾客自身的特性、关于商品的内部和外部信息、消费者本人处在何种购买场景下以及当前的社会因素等四个因素，影响着顾客的消费行为；陶金国,訾永真（2017）REF_Ref19607\r\h[13]觉得顾客的购买愿望受产品质量、网店的专业程度、网红的影响力效应、网站信誉度的高低以及品牌调性等方面的影响。根据上述学者的研究，影响消费者消费行为的因素可以总结如下：消费者的个体因素、产品及商家的因素、购买场景因素。通过借鉴以上学者的研究将本文的自变量确定为：消费者的个人因素、消费者所处消费情境、平台专业水平、商品内容。林燕清（2018）REF_Ref19770\r\h[14]在AISAS模型中将搜索、购买、分享作为因变量，任一斐（2015）REF_Ref19894\r\h[15]也将AISAS模型中的搜索、购买、分享作为因变量。消费者购买行为从注意商品到购买结束的过程可以用AISAS模型进行解释，综上，本文将AISAS模型中的注意、兴趣、行为三个阶段归为购前行为；将行动阶段归为购买行为；将分享阶段归为购后行为，所以本文将购前、购买、购后行为确定为本文的因变量。本文分析消费者购买行为的最终模型如图1：图1AISAS影响模型（二）研究假设1.消费者的个人因素对消费者购买行为的影响人们挑选一种商品时，往往会受到来自个体因素的影响。本文认为消费者的个人因素主要是消费者的年龄、性别、事业、收入等。翁淑珍（2014）REF_Ref20002\r\h[16]认为用户的特点主要指影响用户自身的因素，包括年龄、性别、生活状态等。其在研究中认为顾客特点和消费者的消费举动有统计意义。据此，本文作出了以下假设：A1：消费者的个人因素对消费者的购前行为产生显著的正面影响A2：消费者的个人因素对消费者的购买行为产生显著的正面影响A3：消费者的个人因素对消费者的购后行为产生显著的正面影响2.消费者所处消费情境对消费者购买行为的影响顾客在做出购买决定前，通常会参考相关人士的意见。消费者会通过做攻略、观察他人对商品的评价、关注好友购物的动态等方式来评估商品，进而作出决策。李璐（2017）REF_Ref20083\r\h[17]在研究情境因素对消费者冲动购买的影响中认为情境包括了物质情境和社会情境两部分组成，其中社会情境包括他人的评价、网站与消费者之间的沟通互动等，并且认为社会情境与冲动购买行为有相关关系。本文的购前、购买、购后阶段属于消费者的购买行为必须经历的阶段。所以，本文提出以下假设：B1：消费者所处消费情境对消费者的购前行为产生显著的正面影响B2：消费者所处消费情境对消费者的购买行为产生显著的正面影响B3：消费者所处消费情境对消费者的购后行为产生显著的正面影响3.平台专业水平对消费者购买行为的影响平台商品信息、购物页面、售后服务、付款安全等也是用户考虑的因素，使用者一般不会选择不能保护消费者利益的平台。赵欢玲（2016）REF_Ref20172\r\h[18]认为网站的特性主要包括了B2C网购平台特点、线上营销商特点以及物流特点，并觉得网站的特性会影响消费者的消费行为。因此，本文作出以下假设：C1：平台专业水平对消费者的购前行为产生显著的正面影响C2：平台专业水平对消费者的购买行为产生显著的正面影响C3：平台专业水平对消费者的购后行为产生显著的正面影响4.商品内容对消费者购买行为的影响杨建军（2008）REF_Ref20263\r\h[19]把产品或服务的功能、好处、产地和包装等归类为产品或服务的形象，他觉得产品或服务形象会对消费者的购买行为产生影响。本文的变量商品内容认为是商品的功能、包装及自身属性，根据以上可以认为商品内容与产品形象为一类。所以，本文提出了以下假设：D1：商品内容对消费者的购前行为产生显著的正面影响D2：商品内容对消费者的购买行为产生显著的正面影响D3：商品内容对消费者的购后行为产生显著的正面影响（三）问卷设计本文对总结出的4个自变量和3个因变量进行测量，并据此设计问卷，然后再进行问卷调查。1.问卷结构问卷的第一部分主要是了解被访者的基本信息；第二部分主要是以AISAS模型为基础对消费者购买行为习惯进行调查；第三部分为量表部分，主要是通过调查得出结论，归纳消费者购买行为受哪些因素影响，验证假设是否成立。由于本论文主要研究社交电商背景下的消费者购买行为，所以本文的调查问卷主要是针对使用过拼多多的消费者进行开展的，在问卷中第六题设置了跳转题以区分没有使用过拼多多的被访者。2.变量测量本文根据变量设计了李克特量表，对受访者的购买行为进行分析，在此基础上总结了影响消费者购买行为的因素，以验证假设是否成立。（1）消费者的个人因素朱继文（2005）REF_Ref20361\r\h[20]认为研究对象为网上的消费者时个人因素应该主要从网络使用熟练程度来测量，所以本文借鉴文献也从网络使用熟练程度来进行测量。具体题项如表1：表1 消费者的个人因素测量量表变量编号题项消费者的个人因素GR1熟练的网上购物对我来说很容易GR2我与网上店铺的交流是清楚和相互理解的GR3我能够非常容易的从网上店铺找到我想要的商品GR4我认为购物平台很容易使用（2）消费者所处消费情境宣程（2019）REF_Ref20439\r\h[21]认为情境因素有物理、消费者以及营销者因素三个方面，介于本文研究的是社交电商依靠互联网发展的特性，本文将从消费者和营销者两个层面来测量。具体题项如表2：表2 消费者所处消费情境测量量表变量编号题项消费者所处消费情境QJ1我会注意其他顾客的购买选择QJ2购买时，我会考虑商品的包装、品牌及价格QJ3在社交电商平台（例如：拼多多）买的商品经济划算QJ4电商平台有较多的折扣和优惠活动（3）平台专业水平刘雪纯（2020）REF_Ref20527\r\h[22]觉得专业水平从推荐者对商品的理解程度、内容的覆盖度以及制作内容的长度均可体现出，通过借鉴，本文将从对商品的了解程度和内容的丰富性来测量。具体题项如表3：表3 平台专业水平测量量表变量编号题项平台专业水平ZY1平台内容的发布者具有丰富的购物经验ZY2平台内容的发布者具有充裕的使用经验ZY3平台内容的发布者具有该产品领域的相关知识ZY4平台内容的发布者对该产品很了解（4）商品内容李雯（2016）REF_Ref20619\r\h[23]认为商品内容分为内部与外部线索，其中内部线索从原材料、文化内涵及做工三个层面来分析，外部线索从品牌形象、来源国形象及口碑三个层面来分析。鉴于社交电商平台的商品种类较多，本文将从做工、品牌形象、口碑三个层面。具体题项如表4：表4 商品内容测量量表变量编号题项商品内容NR1我更愿意选择做工精细的商品NR2我认为商品的品牌形象是值得信赖的NR3我会根据别人的评价来评判商品的质量NR4在购买前，我会收集他人对商品的评价（5）购前行为林燕清（2016）REF_Ref20727\r\h[24]认为消费者在购买时，主要从购物平台、网络及官网三个层面来进行购前的搜索。鉴于消费者在对商品感兴趣后，会观察他人对商品的评价所以设置了以下题项，如表5：表5 购前行为测量量表变量编号题项购前行为GQ1在对商品产生兴趣后，我会在网站上搜索商品的信息GQ2在对商品产生兴趣后，我会咨询已经购买过此商品的人GQ3选购商品前，我会考虑网站的售后服务保障（6）购买行为兴趣是产生欲望的根本，人在对某种物品有兴趣时就会出现购买欲。顾客想要购买商品时，他们会受到第三人对该商品评论的影响。具体题项如表6：表6 购买行为测量量表变量编号题项购买行为GM1我有购买好友推荐产品的欲望GM2我乐意参考他人的意见，帮我作出购买决策GM3他人的评价对我作出购买决策起到重要作用（7）购后行为通常消费购买产品后，会对产品的使用感及购买过程等作出评价，他们通常会将他们对该产品的观点进行发布以及分享。因此本文从分享渠道上来进行测量，具体题项如表7：表7 购后行为测量量表变量编号题项购后行为GH1我会在社交平台上分享该商品的使用感GH2我会跟其他人分享该商品的使用感GH3我会在购买该商品的电商平台上分享商品的使用感四、数据分析与研究检验（一）问卷发放与整理1.问卷发放本研究采用微信、QQ两大社交平台，以问卷为主要载体。在消费群体中，以社交电商购物为主的用户作为调查对象。收回了271份问卷，其中获得204份有效问卷，样本量大于200，可以进行有效分析。2.问卷整理本论文主要使用Excel和SPSS20软件来分析数据，分析方法为以下四种：（1）描述性分析整理、归纳所收集的资料，并从中找出其规律的方法称为描述性分析法。本文主要从消费者基本情况、消费者的购买行为过程中的行为习惯两个部分分析、总结调查对象的行为。（2）信度和效度分析方法信度分析可以用来判定收集到的数据结果是否能让人信得过，目的是了解被访者是否有照实回答量表部分题项，数据是否真实。调查表设计的科学性和精准度需要通过效度分析来衡量。（3）相关性分析相关分析就是通过对量表中的各个变量进行分析，进而判断各变量之间的亲密关系。利用相关分析，确定各因素是否有条件进行回归分析。回归分析为了定量测定变量和变量之间的关系，可用回归分析法。回归分析法是对影响因素和结果进行了拟合，再对其他类似事件进行了分析，以预测结果。（二）样本描述性分析所获有效问卷中47.55%为男性，52.45%为女性；调查对象以20-40岁的人群为主，使用网上购物较多；被调查者的职业为企业员工的超过半数；在取得或正在攻读的学历调查项中，取得本科学历的人数在被调查者中占比为39.71%；收入大多数在4000-6000和6000以上，分别占25%和33.82%，具体结果如表8。 表8 被调查者基本情况统计题项选项人数比例（%）1.您的性别?男9747.55女10752.452.您的年龄?20岁以下2210.7820-30岁8441.1830-40岁5526.9640-50岁2512.2550岁188.823.您的职业?学生在读4622.55企业员工12963.24政府或事业单位员工157.35个体经营115.39其他31.474.您正在攻读或已取得的学历?高中及以下5225.49专科3517.16本科8139.71硕士2411.76博士及以上125.885.您每月可支配收入?还没有收入4622.552000以下136.372000-40002512.254000-600051256000及以上6933.82（三）信度与效度分析1.信度分析将问卷星收集到的问卷数据导入Excel，再导入SPSS20进行效度分析，表9显示了具体的结果。量表的整体信度为0.872＞0.6，整体信度较好，说明问卷具有可靠性。 表9 整体信度Cronbach'sAlpha基于标准化项的CronbachsAlpha项数0.8720.87325本文分别对自变量和因变量进行了信度分析，其结果见表10，表11。从表格中可以看出，自变量与自变量的各个变量信度值都在0.8（＞0.6）以上，说明量表真实可靠，可以继续进行分析。表10 自变量信度Cronbach'sAlpha基于标准化项的CronbachsAlpha项数消费者的个人因素0.8900.8904消费者所处消费情境0.8910.8914平台专业水平0.8740.8744商品内容0.8860.8854 表11 因变量信度因变量Cronbach'sAlpha基于标准化项的CronbachsAlpha项数购前行为0.8090.8123购买行为0.8450.8463购后行为0.8340.83432.效度分析如表12所示，整体量表的KMO值为0.795＞0.6，并且Sig值0.00＜0.05，说明适合做因子分析。表12 整体效度取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。0.795Bartlett的球形度检验近似卡方2969.796df300Sig.0.000（1）自变量效度分析如表13所示自变量量表的有效性，KMO值为0.787＞0.6，并且Sig值0.00＜0.05，说明适合做因子分析。 表13 自变量效度取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。0.787Bartlett的球形度检验近似卡方2010.049df120Sig.0.000根据表14可知，依据特征根值大于1的原则，得出调查表中自变量部分的量表可以提取前4个因子；其中这4个因子能够提取16个分析项74.749%（＞60%）的信息量，表明研究项的信息量可以有效的提取出来。根据表15可知，将因子载荷系数大于0.5为依据来判断题项和因子的对应关系，得到题项GR1、GR2、GR3、GR4对应着成分1；题项QJ1、QJ2、QJ3、QJ4对应着成分2；题项ZY1、ZY2、ZY3、ZY4对应着成分4；题项NR1、NR2、NR3、NR4对应着成分3。 表14 自变量解释的总方差表成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%合计方差的%累积%14.43127.69427.6944.43127.69427.6943.02118.88318.88322.87017.93645.6302.87017.93645.6303.02018.87537.75832.55715.98461.6142.55715.98461.6142.99718.72956.48642.10213.13474.7492.10213.13474.7492.92218.26274.7495.5503.43978.1876.5153.22281.4097.4873.04484.4538.4532.83487.2879.4062.53989.82710.3802.37492.20111.3382.11394.31412.2831.77196.08513.1831.14297.22714.1691.05898.28515.145.90999.19416.129.806100.000提取方法：主成份分析。 表15 自变量旋转成分矩阵题项编号成份1234GR10.937GR20.808GR30.846GR40.863QJ10.913QJ20.826QJ30.838QJ40.842ZY10.928ZY20.825ZY30.824ZY40.806NR10.928NR20.820NR30.823NR40.823提取方法:主成份。旋转法:具有Kaiser标准化的正交旋转法。a.旋转在5次迭代后收敛。（2）因变量效度分析如表16所示因变量量表的有效性，KMO值为0.744＞0.6，并且Sig值0.00＜0.05，说明适合做因子分析。 表16 因变量效度取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。0.744Bartlett的球形度检验近似卡方774.589df36Sig.0.000根据表17可知，依据特征根值大于1的原则，得出调查表中因变量部分量表可以提取前3个因子；其中这3个因子能够提取9个分析项75.110%（＞60%）的信息量，表明研究项的信息量可以有效的提取出来。根据表18可知，将因子载荷系数大于0.5为依据来判断题项和因子的对应关系，得到题项GQ1、GQ2、GQ3对应着成分3；题项GM1、GM2、GM3对应着成分1；题项GH1、GH2、GH3对应着成分2； 表17 因变量解释的总方差表成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%合计方差的%累积%13.43838.19938.1993.43838.19938.1992.30425.60425.60421.70818.98257.1811.70818.98257.1812.27125.22850.83231.61417.92975.1101.61417.92975.1102.18524.27875.1104.5285.87180.9825.4494.99385.9756.4204.66990.6447.3133.47394.1178.2943.26797.3849.2352.616100.000提取方法：主成份分析。 表18 因变量旋转成分矩阵题项编号成份123GQ10.875GQ20.826GQ30.818GM10.875GM20.832GM30.866GH10.879GH20.824GH30.856提取方法:主成份。旋转法:具有Kaiser标准化的正交旋转法。a.旋转在4次迭代后收敛。（四）变量相关性分析本文利用皮尔逊检验方法进行了相关性分析，旨在对研究假设进行初步检查，判定变量和变量之间的关联性，变量相关后统计才有意义。如表19所示，消费者的个人因素、消费者所处的消费情境、平台专业水平、商品内容与购前、购买、购后行为均呈现出显著性且它们的相关系数均大于0，从而表明了消费者的个人因素、消费者所处的消费情境、平台专业水平、商品内容与购前行为、购买行为、购后行为有着正相关关系。 表19 自变量与因变量相关性分析变量名称相关系数与P值购前行为购买行为购后行为消费者的个人因素Pearson相关性0.193**0.310**0.228**显著性（双侧）0.0060.0000.001消费者所处消费情境Pearson相关性0.216**0.221**0.220**显著性（双侧）0.0020.0020.002平台专业水平Pearson相关性0.298**0.176*0.218**显著性（双侧）0.0000.0120.002商品内容Pearson相关性0.285**0.316**0.348**显著性（双侧）0.0000.0000.000*.在0.05水平（双侧）上显著相关，**.在.01水平（双侧）上显著相关。（五）研究假设验证分析确定了各变量有与购前、购买、购后行为有相关性后，说明数据具备了继续做回归分析的条件。所以本文采用线性回归分析的方法对数据进行分析，验证本文提出的研究假设。如表20、表21、表22中的数据可知，自变量对购前、购买、购后行为的sig值均小于0.05，可以认为系数检验均显著；B值均大于0，说明均有正面影响，则得到：消费者个人因素、消费者所处消费情境、平台专业水平、商品内容都分别对购前、购买、购后行为有显著的正面影响。表20 自变量与购前行为回归分析模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)3.0210.19915.1740.000个人因素0.1580.0570.1932.7910.0062(常量)2.9210.20913.9950.000消费情境0.1810.0580.2163.1470.0023(常量)2.6600.20912.7250.000平台专业水平0.2610.0590.2984.4340.0004(常量)2.7530.19813.9240.000商品内容0.2330.0550.2854.2240.000a.因变量:购前行为表21 自变量与购买行为回归分析模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)2.5670.20312.6580.000个人因素0.2670.0580.3104.6370.0002(常量)2.7880.21912.7170.000消费情境0.1950.0610.2213.2160.0023(常量)2.9110.22712.8420.000平台专业水平0.1620.0640.1762.5410.0124(常量)2.5340.20612.3160.000商品内容0.2720.0570.3164.7300.000a.因变量:购买行为表22 自变量与购后行为回归分析模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)2.6980.21112.7880.000个人因素0.2000.0600.2283.3260.0012(常量)2.6840.22312.0480.000消费情境0.1970.0610.2203.2030.0023(常量)2.6710.22811.7020.000平台专业水平0.2040.0640.2183.1760.0024(常量)2.3260.20611.2630.000商品内容0.3040.0580.3485.2810.000a.因变量:购后行为由回归分析可得到本文的假设验证，如表23所示： 表23 研究假设验证表研究假设结论A1：消费者的个人因素对消费者的购前行为产生显著的正面影响成立A2：消费者的个人因素对消费者的购买行为产生显著的正面影响成立A3：消费者的个人因素对消费者的购后行为产生显著的正面影响成立B1：消费者所处消费情境对消费者的购前行为产生显著的正面影响成立B2：消费者所处消费情境对消费者的购买行为产生显著的正面影响成立B3：消费者所处消费情境对消费者的购后行为产生显著的正面影响成立C1：平台专业水平对消费者的购前行为产生显著的正面影响成立C2：平台专业水平对消费者的购买行为产生显著的正面影响成立C3：平台专业水平对消费者的购后行为产生显著的正面影响成立D1：商品内容对消费者的购前行为产生显著的正面影响成立D2：商品内容对消费者的购买行为产生显著的正面影响成立D3：商品内容对消费者的购后行为产生显著的正面影响成立五、研究结论与营销建议（一）研究结论本文的调查问卷第二部分是根据AISAS模型五个阶段来调查消费在使用社交电商平台进行购物时，其从注意层面到分享层面会有哪些行为习惯以及使用社交电商的基本情况。回归分析中已经验证了假设，本部分主要是对第二部分问题的数据进行统计，结合假设总结消费者在社交电商中的购买行为并做营销建议。第二部分量表具体结果如表24。表24 被调查者行为习惯统计表题项问项人数比例（%）基本情况7.您平均每月使用拼多多购买的次数?1次及以下2311.272到4次7938.735到7次7938.738次及以上2311.278.一个月内您在拼多多的消费金额为？100元及以下52.45100-200元4723.04200-300元7235.29300-400元7436.27400以上62.94注意阶段9.您是怎么注意到拼多多平台上的商品信息及活动的?（多选题）父母/朋友推荐3919.12宣传广告11053.92社交链接14671.57平台的个性化推荐7235.29其他157.3510.您认为拼多多上值得多次购买的商品种类?（多选题）生活类必需品13968.14服饰类9144.61化妆品/护肤品6330.88电器类12259.8学习用品7034.31电子产品类10250食品类8541.67无62.94兴趣阶段11.以下哪种原因会引起你对商品的兴趣？（多选题）商品口碑14370.1商品的价格及折扣15776.96商品的品牌8441.18商品的质量18892.16商品的包装及外观12762.25其他62.94搜索阶段12.在搜索产品时，你比较想了解商品的哪些信息？（多选题）价格14269.61口碑12460.78质量15877.45服务9144.61同类产品的情况14370.1其他31.47行动阶段13.吸引你购买产品的原因是什么？（多选题）因为个人喜欢这一产品14269.61受到他人的推荐6732.84产品有较好的售后保障11355.39产品的口碑较好12058.8214.若商品使用体验感良好，您会复购吗？会，经常9245.1会，偶尔7034.31几乎不3517.16从不73.43分享阶段15.您在拼多多购买商品后会在拼多多或其他社交平台上进行商品分享或评价吗？

会，经常6833.33会，偶尔7637.25几乎不4220.59从不188.8216.您会向他人分享使用体验的原因是什么？（多选题）增加跟朋友的谈资2813.73帮助别人更好地了解这一产品3718.14想要通过自己的分享，将产品推荐给别人7235.29单纯的想分享自己的观点13164.221.使用情况根据表可知，消费者一个月内使用拼多多的次数在2次到4次和4次到7次的占比均为38.73%；使用金额在200到300和300到400的占比较高。从使用频数和使用金额可以发现消费者在日常生活中使用社交电商的几