基于Fishbein合理行为模型的消费者食品购买意向的影响研究

为了考查绿色标签对消费者购买食品的影响,文章运用合理行为理论进行了分析。研究显示,合理行为理论能解释消费者购买绿色标签食品的行为意向,相比没有绿色标签的,有绿色标签的食品消费者购买意向更高。但是,上述的影响作用受到价格的调节,通过实证研究,我们发现:在有绿色标签条件下,随着食品价格的上升,购买意向先上升,然后逐步下降,呈现出倒U形状。     

基于参照群体影响的消费者首次网购决策模型分析

文章首次将参照群体理论引入技术接受模型（TAM）,探讨了消费者首次网购时参照群体的三种影响对TAM模型各变量的影响机制。研究结果表明,首次网购时：（1）参照群体对消费者的网站选择和使用影响显著地正向作用于消费者的感知易用性、网站使用意向、购买行为意向和实际购买行为;（2）参照群体对消费者的产品选择影响显著地正向影响购买行为意向;（3）参照群体对消费者的价值表达影响显著地正向作用感知易用性、感知有用性、网站使用意向、购买行为意向。     

环境共治视角下中国居民绿色消费行为的驱动机制研究

从规范激活理论的责任归因视角,引入环境责任感、环境关心和价格敏感性三个变量,构建一个可调节的中介模型来研究环境共治视角下中国居民的绿色消费行为。通过抽样调查收集数据,运用BOOTSTRAP置信区间方法进行实证检验,研究发现:环境责任感对绿色消费意图具有显著正向影响,对环境关心具有显著正向影响;环境关心对绿色消费意图具有显著正向影响,并在环境责任感和绿色消费意图之间起部分中介作用;价格敏感性在环境责任感、环境关心与绿色消费意图的关系中起到负向调节作用。本研究为企业进行绿色市场细分与精准绿色营销提供参考,为实现环境与经济的可持续发展提供思路。     

基于认知负荷角度的消费者网购决策的实证研究

文章基于认知负荷理论与认知负荷二维结构模型,以购物网站的网站复杂度为出发点,从认知负荷的角度探究网站复杂度对消费者购买意愿的影响,并引入了个体差异变量认知需求,建立了网站复杂度、认知负荷、认知需求与消费者购买意愿间的理论模型.实证分析结果表明,网站复杂度与认知负荷对消费者购买意愿有着显著地负向影响;认知需求在网站复杂度与认知负荷间起到负向调节作用;认知负荷在网站复杂度与购买意愿间存在部分中介作用.     

消费者绿色购买行为影响机理实证研究

绿色消费是当今社会消费的主题,了解消费者文化价值观念对于绿色消费行为的影响有着重要的理论与现实意义,基于此,文章研究了人天导向文化价值观与消费者的绿色购买行为的关系及作用机理.实证研究表明:人天导向文化价值观对消费者绿色购买行为具有正向影响,人天导向价值观通过影响消费者生态情感,进而影响消费者绿色购买意向,并最终影响消费者绿色购买行为,这一影响机理的发现为企业实施绿色营销提供了理论指导.     

消费者线上体验、产品卷入度与重购意愿

理解新零售新电商情境下消费者线上体验对重复购买意愿的影响机理,对于促进电商平台市场销售,提升电商平台产业化进程尤为重要。以花卉电商作为研究情境,构建电商平台重购意愿研究模型,运用结构方程研究方法,探讨线上展示体验、网络口碑体验、情感需求体验、社交互动体验和平台交易体验对重购意愿的影响,检验产品卷入度的中介效应和价格的调节效应。实证结果表明:线上展示体验、网络口碑体验、情感需求体验、社交互动体验、平台交易体验对重购意愿具有显著正向影响;产品卷入度在线上展示体验、网络口碑体验、情感需求体验、社交互动体验、平台交易体验与重购意愿间具有部分中介效应;价格正向调节线上体验与产品卷入度间因果关系。     

消费者异质性环保偏好下的绿色产品定价模型

文章研究了低碳环境下,需求受消费者环保偏好和消费水平影响的绿色产品定价问题.针对消费者购买行为,把消费者划分为绿色消费者和普通消费者,假设消费者对产品的估价是异质的,并服从均匀分布,通过构造效用函数得到消费者的购买行为.分别讨论了市场中存在单一垄断制造商和两个垄断制造商时生产模式的选择,研究表明:单一垄断制造商时,制造商的生产模式的选择取决于绿色消费者的比例;两个垄断制造商时,绿色产品制造商作为主导者,控制着市场中绿色产品和普通产品的市场占有率.     

商店环境刺激对消费者信任及购买意愿的影响研究——情绪反应的视角

从消费者情绪反应视角探讨商店环境刺激对消费者信任及购买意愿的影响机制和过程。实证研究发现：氛围因子和社会因子对消费者的愉悦和唤起情绪有显著影响,设计因子只对消费者的愉悦情绪有显著影响。愉悦情绪不仅直接影响消费者的购买意愿,而且通过消费者信任对购买意愿产生间接影响;唤起情绪只通过消费者信任对购买意愿产生间接影响;同时,消费者特征（性别、年龄和购物动机）对商店环境刺激与消费者情绪反应以及情绪反应与消费者信任与购买意愿的关系有调节作用。     

大学生创业自我效能、行为控制知觉与创业意向的实证研究

采用结构方程模型,对河北、天津4所高校640名在校大学生进行调查研究,发现创业自我效能对创业意向的显著正向影响及其机制,以及行为控制知觉作为中介变量对创业自我效能影响创业意向过程中所发挥的作用,揭示了行为控制知觉的部分中介作用机制。根据模型研究结果,就提高创业意向的途径、方法,围绕创业教育、自我强化和社会环境劝导进行了探讨。     

汽车4S店顾客满意度模型及其实证研究——以天津丰田汽车4S店为例

构建了以感知硬件质量和感知软件质量为外生变量,以感知价值和顾客满意为中介变量,以重复购买意向和正面口碑相传为结果变量的汽车4S店顾客满意度模型,并对其进行实证检验,研究发现:感知硬件质量对购后行为意向没有显著的直接影响,而是通过感知价值和顾客满意间接作用于购后行为意向;感知软件质量只对重复购买意向有显著的直接正向影响,同时也会通过感知价值和顾客满意对购买行为意向产生间接的作用;感知硬件质量对顾客满意的作用力最强;汽车的外观设计与感知硬件质量的相关性最强;供应的零配件质量与感知软件质量的相关性最强。     

课程网站的用户使用意愿研究

课程网站是信息技术在教育教学中的重要应用,可以有效提高教学质量,但目前却存在用户持续使用率低等问题。鉴此,从用户角度出发,基于技术接受模型和交互理论,探讨影响课程网站用户使用意愿的因素,并运用结构方程模型对研究假设进行验证。研究发现:课程网站的使用意愿受使用态度、交互性、主观规范三大因素的影响显著,感知有用性和感知娱乐性未对使用意愿产生直接的显著影响,由此提出增强课程网站用户使用意愿的对策建议,以期能够充分发挥课程网站在教学工作中的作用。     

Modelling consumers' use of products

Patterns of consumers' use of products are of interest to manufacturers. This paper is concerned with modelling diary data on the use of one product, shampoo, recorded to the nearest hour by over 500 men during 1 week. A binary response multilevel model is developed, building on similar models for consumer purchase data. The model allows for a dependence on the number of days since last use. The results of fitting various versions of this model are discussed. A problem is that the number of days since last use is missing for all times up to the first use. An approximate EM approach is considered to deal with this problem.     

交易成本视角下B2C电子商务网络购物的感知风险研究

中国绝大多数网民并不通过网络进行购物,因为消费者对网络购物的感知风险太高。以交易成本理论为视角,在对网络购物的感知风险进行文献综述的基础上,提出消费者感知的各种交易成本对感知风险和购买意愿影响的研究假设,通过实地调研收集资料,对假设进行验证。实证分析结果表明,消费者网络购物感知的学习成本、搜索成本、时间成本、货币成本和风险成本影响感知风险以及最终购买意愿,企业可以通过降低消费者感知的各种交易成本降低感知风险。     

Purchase timing models in marketing: a review

In this work we review various approaches to modeling the purchase behavior of consumers in marketing. Special emphasis is given to the timing of purchases. We also discuss in detail a new approach which models the hazard function in a flexible dynamic way thus yielding self-exciting phenomena. In particular our approach is able to incorporate seasonal and advertising effects and past purchase decisions. The method is applied to panel data for fast moving consumer goods.     

网上银行发展中的相关因素分析——基于TAM理论

基于技术接受理论(TAM)构建了网上银行客户采纳模型,运用问卷调查的数据对此模型进行了验证。结果表明:网上银行的技术接受模型得到了验证;个人创新特质和感知安全性对网上银行使用意向有显著的影响;将个人创新特质、感知安全性与TAM理论结合起来,在一定程度上可以更好地解释客户网上银行的使用行为。     

From Amazon to Apple: Modeling Online Retail Sales,Purchase Incidence,and Visit Behavior

In this study, we propose a multivariate stochastic model for Web site visit duration, page views, purchase incidence, and the sale amount for online retailers. The model is constructed by composition from carefully selected distributions and involves copula components. It allows for the strong nonlinear relationships between the sales and visit variables to be explored in detail, and can be used to construct sales predictions. The model is readily estimated using maximum likelihood, making it an attractive choice in practice given the large sample sizes that are commonplace in online retail studies. We examine a number of top-ranked U.S. online retailers, and find that the visit duration and the number of pages viewed are both related to sales, but in very different ways for different products. Using Bayesian methodology, we show how the model can be extended to a finite mixture model to account for consumer heterogeneity via latent household segmentation. The model can also be adjusted to accommodate a more accurate analysis of online retailers like apple.com that sell products at a very limited number of price points. In a validation study across a range of different Web sites, we find that the purchase incidence and sales amount are both forecast more accurately using our model, when compared to regression, probit regression, a popular data-mining method, and a survival model employed previously in an online retail study. Supplementary materials for this article are available online.     

Bayesian multiple comparison of models for binary data with inequality constraints

In this paper we consider generalized linear models for binary data subject to inequality constraints on the regression coefficients, and propose a simple and efficient Bayesian method for parameter estimation and model selection by using Markov chain Monte Carlo (MCMC). In implementing MCMC, we introduce appropriate latent variables and use a simple approximation of a link function, to resolve computational difficulties and obtain convenient forms for full conditional posterior densities of elements of parameters. Bayes factors are computed via the Savage-Dickey density ratios and the method of Oh (Comput. Stat. Data Anal. 29:411–427, 1999), for which posterior samples from the full model with no degenerate parameter and the full conditional posterior densities of elements are needed. Since it uses one set of posterior samples from the full model for any model in consideration, it performs simultaneous comparison of all possible models and is very efficient compared with other model selection methods which require one to fit all candidate models. A simulation study shows that significant improvements can be made by taking the constraints into account. Real data on purchase intention of a product subject to order constraints is analyzed by using the proposed method. The analysis results show that there exist some price changes which significantly affect the consumer behavior. The results also show the importance of simultaneous comparison of models rather than separate pairwise comparisons of models since the latter may yield misleading results from ignoring possible correlations between parameters.     

大型购物中心的租户组合对消费者的影响作用研究

随着人们消费观念的变化和可支配收入的增长,消费者的需求越来越呈现出专业化和高水平的特征。大型购物中心的租户组合已经成为影响消费者对购物中心的选择、购物频率和购物时间的关键,决定了购物中心的成败。采用结构方程模型,研究大型购物中心的租户组合对消费者感知价值及满意度的影响以及对消费者行为意向和交叉惠顾意愿的影响作用。实证结果表明,租户多样性和相容性对消费者感知价值及满意度具有显著的正向影响,且租户多样性比相容性对消费者的影响作用更大。