C2C电子商务交易中信任的影响因素研究【开题报告】

C2C电子商务交易中信任的影响因素研究【开题报告】

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1、开题报告C2C电子商务交易中信任的影响因素研究一、立论依据1.研究意义、预期目标现在电子商务发展非常迅速,但有调查发现,网络交易中存在的一些信任隐患,在很大程度上的阻碍了电子商务的发展。CNNIC调查发现,仅2010年上半年,电子商务网站访问者中89.2%的人担心假冒网站,其中,86.9%的人表示如果无法获得该网站进一步的确认信息,将会选择退出交易。网络安全和信任问题已经成为网络商务深层次发展的最大制约因素,尤其是对C2C交易模式影响更大。中国的经济实力,已经为电子商务的发展打下了坚实基础。政府也从九十年代开始,加大了对网络购物的投资,上网设置、配套体系、法制体系也逐渐完善。在如

2、此大的优势下,如何真正抓住消费者信任,已经成为了刻不容缓的问题。相较与B2C和B2B,一些C2C商家没有实体店作为后盾,不能成为其信任保障的一部分。与有实体店的商家相比,此类经营者是非常吃亏的。那到底是什么因素在影响C2C交易中信任的产生,哪些因素的影响比较关键和重要,C2C网商该采取哪些措施来增进与消费者的信任关系,培养出一批忠诚的网络顾客,从而为自己带来巨大的利益,这就是本文要研究和分析的。本文将以“消费者信任”作为因变量,以“产品质量”、“价格合理性”、“物流”、“信息真实性”等为自变量,通过问卷调查的数据收集和SPSS软件的数据分析,从因子分析、相关分析、回归分析三方面入

3、手,得到自变量与自变量,因变量与自变量之间的关系,也希望通过本文数据的研究,为商家提出比较好的建议和策略,在面对消费者信任问题上,更加的得心应手,更好更快更直接的加深与消费者的信任,从而为双方带来利益,为C2C网络市场的发展带来一定的贡献。2.国内外研究现状(1)国外学者关于电子商务交易中顾客信任影响因素的研究鲁耀斌(2007)在《电子商务信任》提出了Mayer的一个想法——以交易中买卖双方这两个主要实体为对象,研究了在传统交易中,买卖双方的信任是如何建立的。他们围绕信任方和被信任方,提出了一个闭环反馈型信任建立的框架(图1闭环反馈型信任模型)。5可预见风险被信任方的特征能力善意

4、正直信任关系中要承担的风险结果信任方的倾向图1组织间信任的整合模型善意和正直等被信任方的特征是值得信任的要素,而信任的影响因素则要综合考虑被信任方、信任方和环境等多维度要素。他的贡献在于为以后的研究提供了新的思路。专家开始从被信任方、信任方和环境等多维度角度,开始思索,到底印象网络交易中信任的影响因素是哪些,为以后的人开阔了广阔的思路。Sang.lee(2006)提出了一个(TBM)信任模型(图2TBM模型)。对卖家的信任:信任意愿信任信念前因信任行为意图采纳卖方建议的意愿与网络卖方分享私人信息的意愿从网站购物的意愿信任的建立层:感知的卖方声誉感知的网站质量机制因素:网站结构感知

5、网站保障风险图2TBM模型这个图形的关键之处在于他们提出了信任内部维度划分的问题。此模型打破了原来将信任视为一个全概念进行研究的习惯,信任内部可以进行维度划分,他们将信任分为信任意愿和信任信念,对于信任的影响因素,他们则从卖方、网站、机制三个角度进行考虑,认为感知的卖方声誉、感知的网站质量、网站结构保障都会对信任信念和信任意愿产生影响。Salam(2006)以理性行为为理论,以技术接受模型为基础,结合各种关系依赖理论构建了一个网上信任行成框架。此框架按顺序由6个部分构成:外部因素、信念、态度、动机、行为结果和关系发展(基于TRA的过程信任模型见图53)。Salam提出:对商家能力

6、的信任是指消费者相信商家具有专业的知识和能力来满足他们的需求。对商家善意的信任指的是消费者相信商家会关心他,商家的行为除了追求其自身利润外,也是符合消费者利益的。对商家诚实的信任是指消费者相信商家会遵守诺言,不会欺骗他们,可预见性指的是消费者认为,某个商家的行为一直是一致的,因为他能预知其今后的行为。外部因素信念态度动机行为结果关系发展使用网站的态度对Internet使用的信念感知网站有用性感知网站易用性以前用Internet经历访问网站以前Internet交换关系的经历影响Internet交换关系的沟通信任倾向基于制度的信任关系发展对商家信赖的形成信任机制关系的性质使用网站的动

7、机信任信念对商家善意的信念对商家诚实的信念对商家能力的信念对商家可预见性的信念商家的可信度图3基于TRA的过程信任模型GimunKim(2007)在网络购物环境下,信任是消费者对营销商履行承诺的感知程度,是对营销商诚实行为的认识程度。信任一般具有诚实、善意、可预见和可作为四个要素,其中每一个要素都与消费者欲网上购买商品的意愿有密切关系。他提出了一个因果关系模型,为了检验模型正确与否,Jarvenpaa对296名MBA学员进行了问卷调查,对所获的数据采用因子分析,多元回归方法进行了

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