基于tam服装品牌o2o商务模式实证分析

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1、密级★保密期限：（涉密论文须标注）ZSTUZhejiangSci-TechUniversity硕士专业学位论文ProfessionalMaster’sThesis中文论文题目:基于TAM服装品牌O2O商务模式实证分析英文论文题目：AempiricalanalysisbasesonTAMwhichbeappliedtoclothingbrandO2Oe-commerce专业学位类别：艺术硕士专业学位专业学位领域：艺术设计作者姓名：姜珊珊指导教师：孙虹递交日期：2014年12月26日万方数据万方数据万方数据浙江理工大

2、学硕士专业学位论文摘要电子商务已经成为这个时代商务模式的主流，B2B、B2C、C2C、O2O四种商务模式也在这样的潮流中应运而生。作为时下较为新颖的O2O商务模式，它使当今电子商务由规模化走向多元化，拓宽了电子商务的发展方向，有着巨大的发掘潜力。O2O即OnlinetoOffline，结合线下以及线上商务模式，把商家、消费者和互联网三者联系起来推动服务商品销售成交力最大化。虽然国内外不少服装品牌已经运用O2O商务模式，但O2O商务模式在服装品牌上的应用仍然不够成熟。国内目前主要应用于市面的服装品牌O2O模式有门店

3、模式、高级定制、生活体验店模式以及粉丝群模式。不同的服装品牌适用不同的O2O商务模式。文章主要目的探索O2O商务模式在服装品牌中的应用潜力，为使用O2O商务模式的服装品牌提供理论基础。诞生于1989年的TAM，即技术接受模型（TechnologyAcceptanceModel），是Davis在理性行为理论研究的基础上，通过用户对信息系统接受时的反馈情况所提出的一个模型。该模型主要调查用户对某系统想用的态度。主要以感知有用性、感知易用性和一些外部因素来分析用户的行为意向。本文从服装品牌O2O商务模式的消费者接受度角

4、度入手，运用TAM技术接受模型，结合各个文献中使用过的经典模型基础，建立符合于我国O2O商务模式下服装品牌业的用户接受度理论模型。模型建立后，提出各个内外变量因素之间的假设，并根据国内外学者的因素测量方案对本研究的因素测量进行设置。本文实证研究方法主要采用问卷调查法，问卷与变量测量方案进行设置并发放。数据回收后通过SPSS软件对问卷进行信度与效度分析，信度效度分析达标后，然后运用结构方程理清各个变量因素之间的关系，通过AMOS软件检验结构方程与收集数据之间的拟合度，拟合良好则得出各个因素之间的路径影响系数有效，否

5、则需要加以改进。最终得出具说服力的数据并进行总结。关键词：O2O；服装品牌；TAM；购买行为I万方数据浙江理工大学硕士专业学位论文AbstractE-commercehasbecomethemainstreamofthebusinessmodelofthisage.B2B,B2C,C2CandO2Oarisesinthistrend.Asthecurrentrelativelynovele-commercemode,O2Oleadthemoderne-commercefromthescaletothedivers

6、ity,Widenthedevelopmentdirectionofe-commerceandhasagreatdealofexcavationpotential.O2O,namelyOnlinetooffline,itisabusinessmodelthatcancombinationofofflineandonline.AlotofclothingbrandshaveusedO2Ointheircompanyathomeandabroad,buttheO2O'sapplicationinclothingbra

7、ndisstillnotmatureenough.Atpresent,inthedomesticmarketO2OismainlyusedinclothingbrandhasOutlets,COUTURE,LifeexperiencestoreandMainlandfanbase.DifferentbrandstoadapttodifferentclothingbrandO2O.MainpurposeofthisarticleistoexploretheapplicationoftheO2Ointheclothi

8、ngbrand,andprovidetheoreticalbasisfortheuseofO2Obusinessmodelofclothingbrand.TAMwasbornin1989,namelyTechnologyAcceptanceModel.Thismodelisputforwardwhengivingthetheoryofrationalbehaviorres