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分析影响阿联酋消费者网购行为的因素

Kripa Raj Devkishin Aftab Haider Rizvi Vishwesh L. Akre

摘要

随着使用互联网的阿联酋居民的不断增加，同样增加的是他们各种常规活动对互联网的依赖性。这导致大量的居民更喜欢使用互联网作为购物活动的渠道。因此，对在线零售商来说，了解当前市场的趋势和消费者的需求是什么变得尤其重要。本论文分析了影响阿联酋消费者网上购物行为的各种因素。这里我们研究了消费者决定在线购买产品时的态度、行为和意向，我们试图分析并找出这些因素是如何影响他们这种购物模式的。为了收集数据，一个在线的问卷调查分发给了在阿联酋的121位居民。我们使用统计工具分析收集到的数据，结果证明，对网上购物的态度和意向会影响消费者的网上购物行为。而且收集的数据和得到的结果将帮助网络销售商了解消费者的心态，帮助他们准备相应的营销策略，从而提高他们的营业额。

关键字 在阿联酋的网上购物 态度 行为 意向 网站 感知利益和感知风险

背景介绍

传统购物的模式已经完全改变了，可以说是进化了。互联网为消费者提供了一个可以潇洒地购物的平台。消费者可以自由地从广泛的商品中探索各种替代品并且选择最好的产品。许多公司使用互联网的目的是为了降低成本，从而降低产品的价格。互联网同时还帮助他们收集更多的需要他们产品的客户。如今，消费者使用互联网不仅可以购买产品也可以比较产品，比较价格,并且可以发现从一个特别的商店购买产品的好处。

本研究的主要目标如下:
bull; 本研究的唯一目的是分析并找到影响阿联酋居民网上购物行为的因素
bull; 找到哪些因素是主要影响因素，因此得到主要结果，对在线零售商决定他们自 己的营销组合和策略将会有十分用的
bull; 验证搜索的结果

文献综述

在1979年，网上购物被英国的迈克尔·奥尔德里奇发明创造了。同时他提出了两种不同的系统，商业与企业系统(B2B)和企业与消费者系统(B2C)。随着产业的发展和演变，，如今领先的电子零售商像亚马逊和易趣均显示了惊人的年增长率，并且估计每日营业额分别为2.5万亿美元和18.9亿美元。

2.1模型和理论

2.1.1技术接受模型(TAM)

技术接受模型TAM是戴维斯[15]，试图解释和预测用户在工作场所对信息系统的接受度。它是基于理性行为理论(TRA)，[14]，认为行为意图使用信息系统取决于两个突出的因素，即感知有用性和感知易用性。感知有用性(PU)被定义为“潜在用户的主观可能性，在一个组织环境下使用一个特定的应用系统将提高他或她的工作表现”，而感知易用性(PEOU)“是指潜在用户在多大程度上希望系统的容易程度”[16]。

在TAM模型中，PEOU和PU正向影响对一个信息系统的态度，进一步的，正向影响个人的使用意图和信息系统的接受性。(Rose Khoo， 和 Straub， 1999; Gefen， Karahanna 和 Straub， 2003a， 2003b).

2.1.2计划行为理论(TPB)amp;理性行动理论(TRA)

基于社会心理学研究，Ajzen和Fishbein(1980)提出理性行为理论，在社会环境中预测和理解个人行为。根据理论，行为意向(BI)受行为态度(ATT)和主观规范(SN)(反映个人想要执行或不执行一个行为的意义的认知)的影响。计划行为理论(TPB)扩展了理性行为理论，解释了个人没有完全控制他们行为的情况。计划行为理论(TPB)还假定行为意向（BI）受行为态度（ATT）和主观规范（SN）的影响。

2.2研究影响消费者网上购物行为的因素

这些年来，网上购物的迅速发展引起了不同的研究人员去寻找各种影响人们网上购物行为的因素。

2.2.1信任

在电子商务的背景下，信任理念包括在线消费者的信念和对与信任相关特质的在线卖家的期望(McKnight 和 Chervany，2002)。在线消费者希望在线卖家愿意并且能够维护的消费者利益，在交易中诚信并能够按照承诺交付订购的货物。信任通过可变的态度中介影响意向。值得注意的是消费者信任对态度有较强的影响。它意味着在线购物服务不仅取决于网站的操作特征，而且在很大程度上是消费者对网站的信任度。因此，管理者还需要考虑他们网站规划的成果(Gefen，Straub，2003)。

2.2.2重复购买意向

研究人员已经证明，有因素影响顾客网上重复购买的意向。这是由两个整体结构的满意度决定的，即之前的网上购物和对网上购物的态度。

2.2.3产品和服务质量

产品质量感知被普遍定义为消费者判断一个产品的整体长处或优势。Keeney，另一位研究人员指出，产品成本最小化和产品质量最大化是电子商务成功的主要因素。Patterson指出，在满意度中，产品性能是最具决定性意义的。研究表明，及时、可靠的运输也会增加消费者的满意度，以至于他们会选择再次购物。

2.2.4态度决定意向

Szymanski和Hise(2000)使用网购消费者聚焦小组去探索网络消费满意度，并把消费者对在线方便、商品、网站设计和金融安全的感知作为结果。消费者认为，互联网是一种有效地购物渠道。网站若能够更方便地提供查找和获取在线商品，消费者将更满意。随着电子商务的到来，信用卡安全也许是一直以来最需要被关注的地方(Kwon 和 Lee，2003;连锁商店时代，1999;Szymans，ki Hise，2000)。Szymanski 和 Hise(2000)发现，消费者的网络消费满意度与在线零售商金融安全水平有关[1]。

2.2.5在线商店形象

Lindquist（1974）强调商店形象之所以重要，是商店形象作为消费者对商店选择的预测点之一。一个人的购买行为不仅是知识和信息的活动，而且还取决于消费者对产品或商店的印象。从营销者的角度来看，商店形象的特点主要是以下两点： (1) 商店的“有形的功能品质”（如：商品选择、价格范围、信贷政策、店面布局）

(2) 商店的“无形的心理属性”（如：一种归属感、温暖和友好的感觉、一种兴奋感或者感兴趣）

人们在评价在线商店时有不同的观察点。过去研究人员也曾证明，根据在线商店的特点和消费者对每个属性一定程度上的重视，消费者对网上购物的态度将发生改变。[2]

2.2.6网购动机

价格作为动机之一:大部分网购者乐意致力于在线购买是为了追求最低的价格，Fenech和O Cass。Jayawardhena ai。(2007)发现“眼光敏锐的”互联网用户准备利用互联网比较商店，找到最合适的价格。

便捷作为动机之二:Watchravesringkan和 Shim(2003)也指出，尽管，单单就价格而言，与便捷相比可能是一个不太重要的网上购物动机，但是，价格信息和节省时间的结合便是网上购物者的主要决定因素了。

2.2.7对互联网的态度

消费者对互联网的态度可以影响他们的网络信息搜索行为(Kim，Park，2005)。对网络购物呈现积极态度，对在线客户搜索在线产品和价格信息的意向有促进作用.(Blackwell et ai，2001;Helander Khalid，2001)

研究方法

3.1研究方法

本项目是基于探索性研究，提出的主题是分析影响消费者网上购物行为的因素，采用定量分析和图形表示。还使用描述性分析、相关性分析，T检验分析和方差分析。

3.2研究设计与数据来源

不同的方法收集到的数据差别很大。对于研究性学习来说，需要收集主数据和辅助数据。在这项研究中，需要使用主数据和辅助数据。
辅助数据可以使用杂志和出版书籍中的数据。研究这些数据找出影响消费者行为的各种因素及其在线购物的偏好。
一旦收集到所需的数据，将从人口样本收集的主数据验证分析辅助数据。

3.3样本设计

在这项研究中，主数据收集从一个样本数为121位调查者。基于人口统计学随机选择样本人口，为了分析影响购物行为的因素。因此，广泛到不同年龄组、不同的教育背景、不同的收入水平以及各种职业。

3.4数据收集工具

主数据采集使用的工具是问卷调查。调查问卷的基础是从辅数据分析得到的各种影响因素。并使问卷更简单、更容易理解，调查问卷被分为不同的部分。

问卷第一部分：从样本调查者收集数据，包括年龄、性别、收入、婚姻状况、国籍、教育水平、职业和地址；

问卷的第二部分：准备收集关于客户的行为的信息，首先将调查者分为两部分，即网上购物的人和不网上购物的人。对不进行网上购物的人，设置询问的问题，应找出为什么这些人不网上购物。对于那些网上购物的人，被询问的问题应发现他们的网上购物行为，即他们买什么，他们购买的频率，他们花多少钱，对他们的购物是否满意；

问卷的第三部分：找出他们对网上购物的态度。这部分又分为三个部分。第一部分涉及到在网上购物的好处。第二个部分有关可能会影响网上购物行为的网站相关因素。最后，网上购物的感知风险；
问卷的第四部分：找到消费者对网上购物的意向和动机。这部分的所有问题都与他们如何得到网上购物动力有关。

设计的调查问卷收集到的数据与每一个从辅数据分析得到的因素有关。设计调查问卷时使用五点里克特量表，从强烈反对到完全同意。为了收集正确的数据，这份调查问卷作为网上调查问卷发送给已知的样本人群。问卷调查的样本已附加在附件中，供进一步参考。同样的问题以相同的格式上传到Opinionmeter，一种调查管理软件。一旦调查被设计好，一个微小的URL通过电子邮件和社交媒体将问卷派到样本人群。反馈的数据将存储在Opinionmeter服务器。

1. 分析和解释

对研究进行分析和解释，对导出的每一个问题进行图表总结。同样的，为了获得结果，进行描述性统计。除此之外，使用SPSS软件进行某些变量的t检验和方差分析。来自图表的解释，t检验和方差分析的分析将用来讨论结果和作出建议，最终也为进一步的研究画定范围。

4.1数值分析

假设变量

变量1:网上购物节省时间；

变量2:网上购物很容易做到；
变量3:网上购物可以做到24/7；
变量4:各种产品的可用性；

变量5:网上购物时可以更容易进行价格比较；

变量6:网上产品信息详细；
变量7:送货到门；
变量8:网上购物种是有趣的，不同的体验；
变量9:我觉得网上购物是更有用的；
变量 10:信任网络上的商人；
变量11:网站的外观和布局；

变量12:通过在线商店容易导航；
变量13:网站的快速加载和处理；
变量14:信息和图片可以让购物变得有趣，容易；

变量15:定制的网站使购物成为更好的体验；
变量16:个人信息安全的网站；
变量17:自由使购物有趣，使你比别人更喜欢个性化的产品供应商；
变量18:在线商店的促销活动吸引你购买物品；

变量19:收到的产品和选择的不一样；
变量20:不能承诺产品性能；
变量21:网上购物金融风险高；
变量22:个人信息泄漏的风险很高；

变量23:较高的信用卡信息泄漏风险；
变量24:没有可供证明的购买收据或文件；

变量25:换货很困难；
变量26:购买高价值产品是有风险的；
变量27:产品可能不能准时交货；
变量28:我更喜欢网上购物是因为我爱在网上买东西；
变量29:如果社交媒体对一个网上商店的评论是好的，我更喜欢网上购物；

变量30:我只在已经购买了一些东西的网上商店购物；

变量31:只有当本地没有该产品时我才网上购物；
变量32:如果有优惠，我会网上购物；
变量33:我在线只购买那些我平常常采购的产品；
变量34:我会把从网上商店购买的东西推荐给朋友和家人；
变量35:我会在线购买产品以防未来如果需要；
变量36:如果受我的朋友和家人的影响我会在线购物；

从数值上分析，我们发现变量3的均值是最高的，因此是所有变量中最被人们接受的，即“网上购物可以24/7”。人们也多认同变量35即“他们会在线购买产品以防未来如果需要”，变量1即“网上购物节省时间”。他们还考虑变量16作为一个重要的变量“网上购物需要个人信息共享”。

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