网购信息环境对消费者决策过程的影响基于有限理性视角-范晓屏.pdf
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1、、,0130No2管 理 工 程 学 报Jonmal ofIndustrial EngineeringEngineering Management 2016年第2期网购信息环境对消费者决策过程的影响:基于有限理性视角范晓屏1,卢艳峰2,韩红叶1(1浙江大学管理学院,浙江杭州310058:2中南财经政法大学工商管理学院,湖北武汉430073)摘要:从有限理性视角,基于阶段性决策过程模型和成本收益权衡原则,以信息负载、决策支持工具和推荐信号构成网络购物信息环境,通过2x2x2组间实验、431个样本数据来探讨对考虑集和选择集的影响机制,结果表明:1)不同的信息负载下,消费者会采用不同的决策策略来平衡
2、决策质量与决策成本;2)决策支持工具的使用延长了决策时间。增加了认知努力付出,但决策质量提高,决策主观自信和满意度增加,但在高信息负载下,个体仍然会增加对启发式线索的依赖:3)作为启发式线索的推荐信号并没有被用来简化信息处理过程。关键词:有限理性:决策过程:信息负载;决策支持工具:推荐信号中图分类号:F7135 文献标识码:A 文章编号:10046062(2016)020038-10DOI:1013587jcnkijieem2016020050引言2014年中国网络零售达28万亿元,网购已经成为社会主流购物方式。因此,探究在网购环境下不同决策过程如何影响网购行为有着积极的意义1。不过尽管越来越
3、多的消费者在网上搜索信息并在线购买,但我们对他们在购物网站如何做出购买决策仍然知之甚少【2,十分需要深入理解消费者在线上如何搜索与评价产品【3。有限理性思想认为心智是一种稀缺的资源,个体在运用时存在节约的倾向【4,51,总是倾向于用最小的心智成本获得一定的思维收益。个体处理信息能力的局限性和收集完全信息的困难性导致个体选择满意解而不是最优解【6】。个体是“认知吝啬者”,实证研究表明个体会在决策质量与认知努力之间权衡【3,7,81。由于网店突破了货架时空限制,不少网店总是试图提供更丰富、全面的产品信息,以创造自己的竞争优势【9】。丰富的信息可以减少信息不对称,但处理信息的认知成本也大为提高。要找
4、到满足自身需要的产品就会变得困难【l们,过多的信息易产生信息过载效应,降低了选择动机【11 J,弱化了偏好与满意度【12】,增加了负面情绪,增加了决策困难、后悔与延迟【13,14】。可见,网站提供的信息并非越多越好,当信息量超过了消费者有效处理的范围,反而会降低决策质量,并使决策体验变差,产生信息过载现象。为帮助消费者作出决策,网店会提供排序、对比等决策支持工具,还提供销量、口碑、推荐等产品外围线索,由此,信息负载、决策支持工具和丰富的产品外围线索构成了网络购物环境区别于传统购物环境的关键因素,研究这一全新信息环境下的消费者决策行为,具有重要意义。面对复杂决策,个体会分阶段决策【2,”】,先采
5、取简单判断淘汰备择,再深入对比,权衡各择,最终作出决策。在面对大量备择,消费者会先形成考虑集,然后再选择,这种“考虑选择”两阶段决策和采用启发式方法可快速扫描更多产品,并降低认知和搜索成本【16】,消费者会使用“信息心智过滤机制”,精简复杂的方案评估,以简单判断做出决策,从而减少信息处理量【17】。网店会提供便捷的筛选工具和购物车,以符合消费者两阶段决策行为【2。但是有关内部与外部信息过滤机制的研究非常少【18】。现有研究大数多关注因素对决策结果的影响,少有对决策过程的动态特征进行研究,也少有实证探讨决策支持工具和产品外围线索如何帮助消费者应对信息过载。可见,网购,选择不再缺乏,而是如何做出选
6、择;信息不再稀缺,而是如何处理海量信息。由于心智资源的稀缺性,个体在决策时会寻求决策质量与认知成本的平衡,为帮助网购者作出决策,绝大多数店家都提供排序、对比等决策支持工具和销量、口碑、推荐等产品外围线索。aunj&Moore提到许多研究表明在实体店铺个体更倾向于减少努力而不是改进决策质量【31。因为这节约的好处即时可得,而提高决策质量的好处常常是延迟的,不明确的【19】。本文感兴趣的是,在网购信息极大丰富,获取成本相对较低,以及网店提供的决策支持工具的情境下,个体会如何应对信息过载对决策质量的影响,如何平衡认知努力与决策质量?会不会转向关注决策质量的提升?而这一问题的研究,本质上是要探讨在信息
7、负载、决策支持工具和产品外围线索所构成的网络购物环境下,消费者决策策略的选择和决策的过程特点,这方面的研究将有助于我们更深入的理解网购者的认知活动和信息处理过程的特征。基于此,本研究以考虑集和选择集作为决策过程的观察变量,从有限理性和阶段性决策过程理论的视角,来探讨信息负载、决策支持工具和店家推荐对网购者决策过程的影响机制,从而证实网购者节约心智资源的心理倾向和决策行为表现。1理论模型与研究假设11研究的理论基础与理性经济人假设不同,在有限理性视角下,对消费者行为研究是沿着个体处理信息的路径展开的【20】,将个体决策收稿日期:20150714 修回日期:2015-09-16基金项目:国家自然科
8、学基金资助项目(71172114)作者简介:范晓屏(1956一),男,浙江杭州人,博士,浙江大学管理学院教授,研究方向:消费者行为,网络营销。一38 万方数据、,0130No2 管理工程学报 2016年第2期视为信息处理过程,把心智成本考虑在内。启发分析模型(Heuristicsystematic Model)t21】认为分析式处理信息的策略耗费大量心智资源,启发式使用简单规则认知成本很小。基于有限理性,个体在决策一开始并没有事先定义的明晰的偏好,而是在决策过程中依据决策情境进行自我构建的【22】,这表明决策结果是由采用的决策策略所决定,而策略是在决策情境中遵循成本收益原则建构的,即个体会平衡
9、决策精度与认知努力来选择信息处理策略。研究证实了个体在选择决策策略时遵循成本收益原则【7,22,231。可见,对个体信息处理的研究首先是关注决策过程,过程决定了决策结果;其次关注决策所处的信息环境,环境影响了决策策略的选择。人们是如何在多属性多备择环境中进行评价与选择已成为行为决策研究的焦点,而考虑集作为决策的关键阶段受到学界与业界关注【lo】。Roberts&Lattin认为市场上所有品牌可分为消费者意识和没有意识到的两类,而意识集又分为可考虑购买的(考虑集)和不考虑购买的【l 71。Narayana&Markin提出全体集(在售某品类全部品牌)和意识集(个体了解的可选购品牌)【241。Sh
10、ocker25】等人提出了决策的几个阶段:全体集一意识集一考虑集一选择集一最终选择。当个体面临大量备择时,会采取先考虑后选择的决策过程来迅速扫描备择,然后再从中选择的决策方式【17261。一些研究认为【26,271简单的启发式方法对考虑集的预测能力相同于甚至超过联合分析或补偿性方法。Hauser【16】认为许多考虑集的研究都是基于考虑集是一个推理过程的产物这样一个观点,而实际像许多启发式决策一样,考虑集是权衡决策成本收益的产物。本文认为决策策略的选择是个体根据决策情景自我建构的,因此,在不同情景下考察决策过程中的信息处理方式,能更好地理解消费者决策的过程特征。因此,同时考虑决策过程中的两个阶段
11、:考虑集与选择集,能动态地反映出消费者认知活动和信息处理的过程。12研究模型意识集是信息接触与使用经验的结果,存在于个体长期记忆中,考虑集与选择集既基于已有的认知结构,又是对当下信息临时处理的结果。本文把考虑集与选择集作为因变量,来考察消费者信息处理过程与决策策略选择。考虑集定义为在考虑范围内的可购买产品集10,17】,反映消费者第一阶段的决策策略。选择集定义为做出最终购买决策时认真仔细考虑的备选产品集合【10,17,2引,反映第二阶段的决策策略。通过对考虑集与选择集的状态值的“先分别考察,再对比分析”的方法来反映决策过程的动态特性。考虑集的规模、动态性、多样性、偏好性等常被用来描述其特征,反
12、映了选择的努力程度与各择进入与保留在集内的难易程度【29】。本文采用规模、异质性、熟悉品牌占比三个指标来测量考虑集与选择集。规模是进入考虑集(选择集)的产品数量。规模大,处理信息就多。异质性是集内产品差异化程度。异质性越高,选择决策越具开放性,多样化产品进入集内。异质性越低,说明简化决策动机越强,选择标准越严格,限制越多。本研究在信息环境构造中隐含了一个变量:品牌熟悉度,表现在信息负载的处理上。熟悉品牌占比是指在考虑(选择)集中熟悉品牌产品的比例。品牌可减少信息处理的认知成本,消费者甚至只根据品牌来做出产品评估与购买决策。本文采用熟悉品牌占比试图反映在不同的网购信息环境下,消费者决策时对品牌的
13、依赖性。信息负载会使消费者在认知努力与决策质量之间重新寻找平衡,选择自认为相适应的决策策略,这必然引起考虑集与选择集的特征变化。本文定义信息负载为消费者在决策时面对信息量的大小,以备择数量和备择属性数量相乘表示。网站提供的决策支持工具和推荐信号也可以帮助消费者有效降低决策的困难度,影响信息处理过程。由此,本文将信息负载、决策支持工具(产品对比矩阵)、推荐信息,以及隐含的品牌熟悉度共同构成网站购物信息环境,其变量和测量指标定义见表l,研究模型见图1。 度丽颈赫、-:决策满意度生虐l舰棋、异质性、熟悉吕牌占比推荐产吕占比选挂量j曩棋、异质性、熟悉品脾占比推荐产品占比图1研究模型表1变量及测量指标定
14、义13研究假设131信息负载与决策过程Malhotra认为当备择属性增加时,个体做出正确选择的可能性增加,当备择品牌数增加时,对做出正确选择的可能性没有显著影响【30】。Chen,Shang&Kao认为丰富的信息会导致信息过载,决策主观状态会变差【18】。Parra&Ruiz采用2x2实验的方法研究了搜索工具与基于各择和属性的信息负载对考虑集的影响10】。Chert实证研究了信息负载与信息过滤对感知信息过载和感知决策质量的影响【18】。Mosteller通过改变信息负载来考察信息负对决策质量、决策时间和决策满意度的影响【31】。这些研究验证了信息负载的存在,引起决一39万方数据范晓屏等:网购信
15、息环境对消费者决策过程的影响:基于有限理性视角策的困惑【32】,以及对决策结果(客观决策质量与主观决策满意)的影响。但是,这些研究基本上是对决策结果(考虑集的状态值)的探讨,对决策过程不同阶段(如考虑集与选择集)的比较分析很缺乏实证研究,尤其是对信息负载增加造成心智成本的增加,如何改变信息处理策略的选择,并进而如何影响决策过程更缺乏相应的实证研究。本文认为进入考虑集或选择集的产品数量,反映了消费者信息处理状况。当备择较少时,消费者容易认真比较,较为准确地选择出符合自己偏好的产品。当备择较多时,消费者会用非补偿策略淘汰各择,再综合分析,最后选定。问题是当各择丰富多样时,消费者的偏好常常是不确定的
16、【33】。这就是说,当信息负载较高时,备择的多样性和偏好的不确定性,使消费者觉得每增加一个备择的评价都可能提高决策质量,因此造成进入综合评价或最终选择的产品增多。当信息负载较小时,消费者有能力与动机对备择进行综合性评估,选择出能较好地满足需求的产品,因此,考虑集或选择集内的产品多样性较大。当备择较多时,需要处理的信息量较大,消费者会采取启发式方法来选择性地淘汰一些备择,因此,进入考虑集或选择集的产品,其特征会趋同,差异会减小。当信息负载增加时,消费者会利用启发式线索进行选择性筛选。品牌是个启发式线索常用来简化决策【341。此外,当信息负载较高时,消费者的不确定感和感知风险也会增加,依赖品牌来减
17、小风险的倾向增大,故熟悉品牌的产品更容易进入消费者视野。综上,提出假设:H1:随着信息负载的增加,考虑集和选择集的规模变大,异质性降低,熟悉品牌占比增加消费者总是偏爱去品类多、品种多的商店购物,这样可以有更多机会选择到符合自己偏好的产品,也使选择有更大空间,满足搜寻不同产品的购物需求。但当消费者面对大量产品备择(信息负载高)也会带来负面的心理影响,即决策难度和后悔增加、低的满意度和决策延后【l 31。Goodman等人研究得出当备择增加时,对偏好成熟的消费者,易与推荐信号产生选择冲突,因而会增加评估与选择来适应冲裂J。可得偏好冲突与备择多样性会使消费者扩大考虑范围。因此,提出假设:H2:随着信
18、息负载增加,考虑集和选择集内的推荐产品占比减小132决策支持工具与决策过程在购物网站常用的决策支持工具有搜索、排序、产品比较矩阵等,本文采用的是产品比较矩阵。决策支持工具可降低复杂决策的认知成本,帮助消费者决定购买什么、在哪里购买,前者是产品中介,后者是商家中介21。个体决策受两因素影响,一是决策支持系统的信息量,一是时间与精力口J,前者由商家控制,后者由个体决定,但都希望即能搜索到足够多的备择,又不花太多时间精力。有学者认为人们更注重减少认知努力而不是提高决策质量【3,36】。个体只是利用工具的便利,来减少认知努力付出,并没有提高决策质量,甚至可能降低了决策质量”】。也有学者认为没有一个决策
19、支持工具能支持所有决策的要求3 81。这些不一致的研究结论说明了问题仍然没有真正解决。事实上,使用决策支持工具本身就需要认知努力的付出。因此,个体是更多依赖工具来减少心一40一智成本并做出更好决策,还是减少使用工具,减少产品备选,而转向更简洁的启发式决策,即更多选择熟悉品牌或接受推荐产品?本文拟从个体谋取决策精度与认知努力平衡的视角来讨论决策支持工具对决策的影响。在决策第一阶段形成考虑集的过程中,消费者会应用非补偿方法和启发式线索如品牌、销量等快速筛选备择,一般不会使用决策支持工具。在决策第二阶段形成选择集过程中,会综合分析初选的备择。决策支持工具有助于补偿性分析,减少信息处理成本,并可提高决
20、策准确性,选出最符合需要的产品。因此,提出假设:H3:有决策支持工具时,消费者的选择集规模变小当存在决策支持工具可降低处理信息的成本时,消费者简化信息处理的动机减弱,倾向于利用工具对备择综合分析,更多采用补偿性评估策略,因此会保留多样化的产品。另一方面,决策支持工具可使消费者更好地理解产品的差异,权衡取舍,形成开放包容的产品选择心态,使更多差异化的产品进入选择集,因此,提出假设:H4:有决策支持工具时,选择集的异质性增加在决策支持工具的帮助下,消费者更能识别产品,准确选出符合自己偏好的产品,因此,对启发式线索的依赖减弱,更少受熟悉品牌或推荐产品的影响。因此,提出假设:H5:有决策支持工具时,选
21、择集内熟悉品牌占比和推荐产品占比下降133推荐信号与决策过程网店常打出“推荐”、“最畅销”、“最受好评”等推荐信号来推销产品。推荐信号是启发线索,可降低决策过程的搜索成本和不确定性【3 91,减轻信息负载和提供产品建议【加1,提供易评备择帮助作出决策【411。Haubl&Trifts认为推荐能影响个体偏好构建,进而影响决策结果21。Goodman等人认为对于有成熟偏好的个体来说,推荐信号会增加考虑集规模和决策困难性,对没有成熟偏好个体则没有影响【35。本文认为在考察推荐作用时,应该将个体节约认知努力、简化决策动机与决策质量结合起,以求得对推荐效应更深刻的理解。基于消费者在面临复杂决策时会寻找简
22、化决策的路径,推荐信号可以帮助消费者在产品集合中选择到符合自己偏好的产品,因为推荐信号可以降低消费者搜索成本和不确定性,消费者可能会减少对其它产品的查看与分析,更多考虑推荐产品。因此,提出假设:H6:有推荐信号时消费者的考虑集和选择集规模变小由于推荐信号对考虑集和选择集的异质性、熟悉品牌占比的影响取决于推荐产品的特征与品牌,因此,不做假设。134决策时间与决策自信当信息负载增加时,备择增多,消费者有更多机会挑选产品,从而会使决策时间增加。根据有限理性思想,个体存在减小心智努力的倾向,因此,面对大量备择信息,消费者会采取启发式处理方式,快速、无补偿地处理信息选择备择,造成决策的主观自信与满意度减
23、小。而决策支持工具的存在能帮助消费者进行产品对比,进行分析式处理,有助于做出补偿性决策,提高决策自信与满意度,但工具的使用需要一定的分析与比较,因而延长了决策时间。因此,提出假设:H7:当信息负载增加时,决策时间延长,但并不提高决万方数据Vbl30No2 管理工程学报 2016年第2期策的主观自信与满意度H8:使用决策支持工具,决策时间延长,但提高了决策的主观自信与满意度2研究方法21实验设计本文采取多因子实验方法,模拟东京商城设计出实验购物网站,通过操控3个自变量构造出8个实验任务情境,即2(信息负载:低VS高)2(决策支持工具:有VS无)2(推荐信号:有VS无1。据艾瑞研究,我国网络购物主
24、体年龄总体偏年轻,56分布在1930岁之间,购物主体是白领与在校学生,占近三成。因此,本文实验被试选为在校学生。实验产品选为洗衣机。首先,洗衣机属于搜索型产品,被试可通过网站产品信息把握产品特点,符合本文探讨消费者信息处理过程的研究目的。第二,学生群体普遍接触洗衣机广告,使用洗衣机,有足够的科技知识分辨洗衣机各种属性,同时也很少购买过洗衣机,可以避免品牌忠诚、他人影响等因素干扰。第三,在外形、颜色、款式上差异较小,可以排除被试偏好的影响。第四,洗衣机属性多,便于操控信息负载量。本文主要探讨网购者的决策过程机理,需要考虑被试对网购实验有足够的涉入度。网购是一种活动,购物的涉入度是一种持久的动机倾
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