促销情境下在线冲动性购买的影响机制研究.pdf

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1、ThesisSubmittedtoTianjinUniversityofTechnologyfortheMaster’sDegreeTheStudyofInfluenceMechanismofImpulseBuyingOnlineunderPromotionSituationByXiangbinQinSupervisorMeiHuMarch2015摘要随着电子商务市场的迅猛发展，我国的网络购物市场保持持续高速增长的态势。据CNIT-Research（中国IT研究中心）“2014年第2季度中国网络购物市场研究报告”可知，我国网络购物用户规模已经超过3.32亿，网络购物用户规模的快速扩

2、张为网络市场的发展奠定了良好的基础，释放着巨大的市场潜力。不断扩大的网络购物市场，吸引着越来越多的企业加入，网络商家之间的竞争变得越来越激烈。促销成为网络商家经常使用的竞争手段，是商家零售利润的重要来源。商家期望了解促销怎样影响消费者的购买行为，面对促销刺激消费者的认知机制会发生怎样的变化。根据阿里巴巴公布的数据显示，2014年“双十一”支付宝全天成交金额为571亿，比去年的350亿增长63%。随着网络购物的发展，冲动性购买在日常购买活动中所占的比率越来越大，冲动性购买行为的研究变得更加重要。有关在线冲动性购买行为的研究开始兴起，研究侧重于传统的冲动性购买行为理论是否适应于在线冲动

3、性购买行为。现有的研究从消费者认知的视角进行研究，考虑网络刺激对消费者认知的影响进而影响消费者的在线冲动性购买行为。本文结合网络商家的实际需要和目前在线冲动性购买的研究现状，研究具有“时间压力”和“价格折扣”双重刺激的促销对消费者过度自信的影响，进而影响消费者的在线冲动性购买行为，采用刺激-机体-反应(S-0-R)范式，建立了促销情境下在线冲动性购买的影响机制模型，希望能促进消费者在线冲动性购买行为的研究，为网络商家的营销活动提供理论支撑。首先，本文通过文献的梳理和总结，对促销的关键特征要素进行了界定，明确了时间压力和价格折扣在促销中发挥的关键作用，同时明确了夸大感知收益和忽略感知

4、风险是消费者过度自信的关键特征要素，并对在线冲动性购买的相关研究进行了梳理，为进一步的研究奠定理论基础。通过文献的分析本文构建了“促销特征——过度自信——在线冲动性购买”的影响机制模型，并提出了相关的研究假设。其次，本文通过问卷调查，获得了300份有效问卷，通过SPSS和AMOS对获取的数据进行了分析处理。通过对变量的相关性分析、信度及效度检验，保证了样本数据的内部一致性与结构效度；通过运用结构方程模型对研究模型中的相关假设进行检验，证明除了促销时间限制对夸大感知收益的影响不显著以外，促销特征与消费者过度自信之间有显著的正相关性，过度自信与在线冲动性购买之间有显著的正相关性。最后，

5、本文概括了研究结论，并阐述了研究结果的理论贡献与管理启示，以及本研究的不足之处和后续的研究展望。关键词：促销过度自信在线冲动性购买AbstractWiththerapiddevelopmentofe-commercemarket,China'snetworkshoppingmarketkeepscontinuoushighgrowthmomentum.AccordingtotheReportofChina`sOnlineShoppingMarketResearchonthesecondquarterof2014fromtheCNIT-Research(ChinaITResearch

6、Center),itshowsthatthescaleofChina'sonlineshoppingusershasmorethan332million.Therapidexpansionofnetworkshoppinguserscalehaslaidagoodfoundationforthenetworkmarketdevelopment,andreleasesahugemarketpotential.Growingonlineshoppingmarketattractsmoreandmoreenterprisestojoin,sonetworkbusinesscompetit

7、ionisbecomingmoreandmorefierce.Promotionbecomesacompetitivemeanthatnetworkmarketersoftenuse,whichisanimportantsourceofbusinessretailprofit.Businessesexpecttounderstandthepromotionhowtoinfluenceconsumerbuyingbehavior,andwhathappenstothec