论文在线促销对消费者冲动性购买行为影响的实证是关于本文可作为实证方面的大学硕士与本科毕业论文实证论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
内容摘 要：促销本质上是一种暂时性的刺激措施,因为具有一定的购买限制而促进了销售.天猫的“双11”在线促销逐渐演变成为一年一次的“网络购物狂欢节”.本文梳理了在线促销和消费者冲动性购物的相关理论,并通过问卷调查、统计分析,总结出在线促销过程中对消费者的冲动性购买发挥了主要影响的相关因素.其中,较高的折扣和在线促销限制使消费者对商品产生了较强的感知稀缺性,对冲动性购买的影响尤为显著.本文拓展了在线促销理论和消费者冲动购买决策理论的内容,为商家实施有效的在线促销提供了直接指导.
关键词：在线促销 促销限制 感知稀缺性 冲动性购买
引言
电子商务可以快速捕获到消费者的需求并迅速做出反应,适应了人们简捷快速的生活方式.网络购物的消费方式逐渐成为热点,中国互联网络信息中心（CNNIC）最新报告显示,2016年我国网民规模达到7.31亿,手机网民达6.95亿.其中,手机网络购物用户规模达到4.41亿,占手机网民的63.4%,年增长率为29.8%.网络购物用户规模的快速扩张使得网络市场释放出巨大的发展潜力.
网络商家之间的竞越来越激烈,促销是他们经常使用的竞争手段.“双11”、“双12”、“6·18”是各电商平台最重要的节日促销活动,天猫“双11”在线促销从2009年的1亿元发展到2016年的1207亿元,消费者的网络购物呈现出集中爆发的态势.快速便捷和低价极大地增加了消费者的冲动性购买.据有关数据资料显示,80%的网络消费属于冲动性购买.
本文根据对“双11”网络购物消费者的调研数据,汇总、分析在线促销中的相关因素对消费者冲动性购买行为的影响,尤其是显著性因子,发现在线促销激发了消费者对所购产品的感知稀缺性和机会易达性,促进了消费冲动性购物行为的产生.
在线促销和冲动性购买行为研究回顾
(一)促销和在线促销
促销刺激消费者快速做出购买决策,是企业经常采用的营销利器.促销的本质特征有二：第一,短期性,具有时间限制；第二,物质激励,提供旨在刺激促销对象即刻产生活动预期的反应.
在线促销是促销活动的一种,是营销人员在网络购物市场上,借助于计算机及互联网技术,通过提供短期诱因,刺激目标消费者,增进消费者对特定产品或服务的购买行为.
(二)冲动性购买和在线冲动性购买
在线冲动性购买的研究还处于起步阶段,目前主要集中在以下三点：概念、影响因素和发生机制.20世纪40年代,杜邦公司将冲动性购买行为定义为一种非计划的购买,区别于深思熟虑的购买行为.Weinburg和Gottwald（1982）认为冲动性购买是个体对购物环境的刺激产生了强烈的情感反应而采取的立即回应,情感反应超过了理智反应.Rook（1987）认为,冲动性购买行为发生时,消费者经常产生突然的、强大和持久的冲动去立即购买某些物品.Beatty 和 Ferrell （1998）把冲动性购买解释为事前对执行特定购买任务和购买特定产品种类没有任何购买意向的突然即刻发生的购买.Madharam 和Lerie（2004）将冲动性购买定义为以外部享乐为主导的刺激因素的即刻反应,冲动性购买的发生改变了购买者受到刺激前后对购买特定产品的意愿.可见,冲动性购买的主要特征是非计划性的、消费者受到刺激、现场即刻做出决策和决策过程中有认知及情感反应.
Eroglu、Machleit和Dis（2001）和Donthu和Garcia（1999）认为在线零售消除了传统购物中时间和空间限制,更容易产生冲动性购买.Madharam和Lerie（2004）发现特殊赠品、网页广告、和产品形象等因素会刺激冲动购买行为产生.Dawson和 Kim（2010）通过对比成功和失败的服装零售网站和对在线消费者的座谈会访问发现降价促销、限时促销、免运费和送赠品等促销手段是最能刺激消费者在线冲动性购买的外部因素.Park等（2011）通过对服饰类产品网站进行调研,发现产品的感官属性和网站的多样性选择直接作用服饰产品冲动性购买,产品直接影响冲动性购買行为.陈治针通过对大学生群体的在线冲动性购买行为进行研究,发现商家促销、成交记录、商品、在线评论等都显著影响大学生的决策,大力促销和低价是导致大学生群体冲动性购买的关键因素.巫月娥（2014）从购后情绪的角度进行研究,发现购后的愉快情绪正向影响在线冲动性购买,购后后悔情绪与在线冲动性购买显著正相关.
实证研究
本研究采用的是李克特七级量表（1等于影响非常大,7等于完全没有影响）对促销时间、促销数量,对产品的熟悉度,优惠的不同方式如购前/购后优惠券、直接降价、总额减免、在线评论的数量、在线评论的详细度、参考群体、网购体验、消费者年龄等进行了市场调研.本实验的参与者有高校学生100名,教师50名,以及其他人员80名.此次调查共收回问卷209份,其中有效问卷195份,有效回收率为93%.数据分析过程：
数据处理过程利用SPSS17.0作为统计分析工具,通过研究众多观测变量之间的内部关系,探求观测数据之间的相关性,以变量之间的相关性为基础,从协方差矩阵或相关矩阵入手把大部分变异归类为少数几个公共因子.
将所得调查数据做因素分析,得到KMO（kaiser-Meyer-Olkin）检验值为0.762,只要此检验值大于0.7,便适合于做因素分析.另外,Bartlett球度检验结果显示,显著性水平为0.006,因此可拒绝原假设,适合做因子分析.
根据因子载荷以及解释的累积贡献率,最终认为按照特征值大于0.9的标准提取出7个因子作为项目变量的主因子.这7个因子的累计贡献率达到85.028%,能解释变量的大部分差异,具有较好的解释效果（其中第一项折扣因子贡献率达到30.035%,促销限制因子贡献率达到21.022%,两个因子贡献率达到或超过51.057%）.经统计输出后,旋转后的因子载荷矩阵结果经整理如表1所示.并将每个因子上载荷较大的变量提取出来,汇总成表,如表2所示.
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参考文献：
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