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互联网条件下团购消费的影响因素分析
摘要：网络团购消费模式是现阶段电商发展的重要方向之一，移动互联网环境下网络团购可以给消费者购物带来更多便利性、商品多样性和更大价格实惠。网络条件下团购消费的影响因素包括消费者个体特征因素、网络消费风险因素、团购平台因素和商品自身因素，采用网络调查问卷方式搜集原始样本数据，并基于此构建多元线性回归模型展开实证分析。分析结果显示，上述各因素与团购消费总额之间存在显著相关关系，会影响网络团购消费总体金额和消费规模。
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2010年以来，我国移动互联网发展十分迅猛，无论是移动网络覆盖范围，还是移动终端智能化水平，都得到了本质上的改善和提升。2015-2019年我国网络购物用户总人数和使用率统计如图1所示。
图1显示，2015-2019年我国选择在线购物的网民人数和在线购物使用率都呈现稳定增长趋势，表明移动互联网对于我国消费者消费方式的影响巨大。在线网络消费的另一个重要发展趋势是团购消费，从规模较大的团购消费业务平台来看，2015年9月成立的专注于C2M拼团业务的拼多多无疑是成功的，拼多多改变了传统的C2C、C2B等在线购物模式，通过在线拼团方式进一步让消费者获得更大实惠；而微信群、QQ群等小规模团购模式早已经普遍存在。移动互联网不仅为电子商务活动提供了载体，还为网络消费者团购消费方式选择提供了在线平台，为此，本文从理论研究和实证分析双重视角出发，详尽研究了影响团购消费的各种因素。
一、移动互联网环境下网络团购消费者行为分析
(一) 给消费者带来更多便利性
传统线下团购方式往往需要专人组织，团购规模不易做大，团购成员稳定性也无法得到保障，同时成员之间团购信息传递和共享也具有明显滞后性。而基于移动互联网平台组团不需要过高的建团成本，同时也可以按发起者意愿控制团购规模，在团购组织和管理等方面相对更容易，成本更低。当前在多数购物网站平台，网络消费者之间都可以自由交流，甚至可以随时组团、拼团，团购消费活动更容易，团购成本相对于传统线下方式更低，方式也更加灵活。
(二) 更好满足消费者低价购物需求
消费者组团购物的目的是降低单品价格，而商品销售单价往往与产品销售总量成反比。现阶段，大型且口碑良好的C2B网络购物平台自然会吸引更多消费者关注，因此基于移动互联网的团购规模会比传统线下团购大得多，甚至有一些网络购物平台会自行组织消费者在某一特定时间段团购。大规模网络团购往往会给消费者带来更多实惠。网络团购模式是以“薄利多销”原则为基础的，如果团购规模足够大，零散网络消费者通过网络团购方式，甚至可以享受到低于批发商的优惠价格。
(三) 满足部分消费者多样化购物需求
随着互联网电子商务的发展和普及，尤其是C2C业务的逐步规范化，很多网络消费者热衷于从网络中搜寻更加个性化的定制商品，特别是一些年轻消费者甚至希望得到私人订制商品。生产加工小批量的特殊商品往往意味着更高成本，如果消费者能够在网络中寻找志同道合、兴趣相投的买家，进行小批量定制，一方面满足了自己的购物需求，另一方面也不至于承受过高的商品定制加工成本。由此可见，网络团购行为也是一部分喜好定制商品消费者的内在需求，有效解决了这部分人的消费痛点。
二、互联网条件下团购消费的影响因素分析
基于互联网的团购风险因素、商家、店铺口碑信誉度、团购商品性价比等因素，也会对网络消费者团购行为构成影响，各因素之间的关联性如图2所示。
(一) 消费者个体特征因素
网络团购消费带有明显的消费者个体特征，即性别、年龄、学历、对商品的认知、消费偏好等因素，会直接决定消费者是否参与团购活动。此外，网络购物经验也是影响个体是否参与网络团购中的重要因素。年轻群体，特别是30岁以下的青年人，更青睐于网络团购活动，因为这部分群体接触网络购物的频率更高，也热衷于网络购物；相反，中老年人接触网络时间较短，对于互联网消费模式不了解、不信任，导致这部分群体参与网络团购活动频率较低。
(二) 网络团购风险因素
随着互联网安全和防火墙技术的不断升级，当前绝大多数网络购物环境是安全的。但不容否认的是，网络购物风险因素依然存在，从网络团购角度来看，购物风险主要表现为团购虚假信息和在线支付风险两个方面。一方面，由于网络团购兴起时间较短，进入门槛低，虚假信息多，一部分团购消费者出于占便宜心理，购买了价格明显过低的商品，最终导致上当受骗，而在互联网团购模式下的维权活动更加困难；另一方面，现阶段对移动互联网团购监管的法律法规体系尚不完善，例如，一些网络团购组织者会违规向参与团购的消费者收取部分定金，或在网络支付时让消费者使用其他非官方支付软件，最终会损害团购消费者切身利益。
(三) 商家店铺诚信因素
线下市场中的品牌效应同样适用于网络团购活动，如果参与团购平台或店铺信誉度良好，且用户口碑良好，就会有越来越多消费者信任这个团购平台，持续与该平台合作。同时购物平台和团购店铺为了进一步扩大在线销售额，也会用更低团购折扣和更优质服务吸引消费者。在线购物相对于传统线下购物模式的最大弊端就是售后服务，如果团购商家能够进一步做好在线售后服务，按照国家三包服务要求认真履行卖方责任和义务，就能够进一步鼓励和促进消费者团购行为。
(四) 团购商品质量因素
团购商品质量是决定消费者购物黏度的最核心因素，尽管团购商品相对于同类非团购商品在价格上具有一定优势，却不能在商品质量上打折扣。基于移动互联网的团购活动商品，其在价格上的优势主要来源于批量采购形成的利润空间。如果团购商品在商品质量上存在问题或瑕疵，这种商品必然得不到消费者认可。但购买网络团购商品的质量风险因素依然存在，例如商品价格明显低于同类商品批发价格，或商家对于商品特征的描述较为模糊、与实际信息不符、夸大商品功能等，这些客观存在的商品质量风险因素，也会影响消费者长期团购行为。
三、实证分析
本文在理论研究的基础上，进一步通过问卷调查和实证分析方式，从消费者视角出发，研究影响团购消费的各种因素，问卷调查题项设计如表1所示。
在得到某大型网络团购平台的授权下，并通过与目标团购消费者的在线沟通后，向团购消费者群体共发放了300份网络电子调查问卷，实际收回290份有效调查问卷。基于SPSS24.0统计分析软件，对采集到的全部问卷做系统化统计分析，分析结果如下：
全部调查问卷中，女性团购消费者有175人，占全部样本的60.3%，表明女性消费者更热衷于网络团购。全部样本中消费者年龄结构和学历结构，分别如图3和图4所示。
样本描述性统计分析结果显示，网络团购消费者年龄结构集中于20-50岁，其中20-35岁的青年人是团购消费主力军，同时这一年龄段的消费者也是网络线上购物主要群体。而从团购消费者学历结构来看，大专及以上学历消费者占据了网络消费者绝大部分，这部分群体对于网络在线购物的技巧掌握、在线支付方式选择及网络安全意识等方面要更强。从团购消费者所从事的职业特征来看，调研数据结果显示，以学生群体和企事业单位员工为主。本文以消费者团购消费总额TGPC作为被解释变量，以消费者个人因素CPF、网络团购风险因素RF、团购平台因素SFP、团购商品因素SGP分别作为解释变量构建回归模型，从实证分析角度探究各因素与团购消费总额之间的内在关联关系，构建多元线性回归模型如下所示：
TGPC=β0+β1CPF+β2RF+β3SFP+β4SGP+ε
其中，β0是模型的常量，也是截距项，β1-β4是模型解释变量系数，ε为模型误差项。根据文件调查采集到的数据，得到各变量描述性统计分析结果，如表2所示。
表2显示，模型各变量均值未出现负值且大于1，标准差大于0.5，表明变量代表的题项之间存在一定差异，且变量之间不存在多重共线性。进一步对样本信度、效度值做分析，选用克朗巴哈系数和巴特勒球形检验方法，检验结果如表3所示。
SPSS统计分析结果显示样本信度、效度值均超过0.7，各变量适合做单独的因子分析和多元回归分析。最后，经过计算分析得到回归分析结果和模型拟合优度结果，分别如表4和表5所示。
从表4可知，各变量标准化系数均为负值，且标准误差大于0，表明模型选择的各解释变量与被解释变量之间存在线性相关关系。表4中各变量Sig值均小于0.005，证明解释变量与被解释变量之间存在显著相关关系，即团购消费者个人因素、风险因素、团购平台因素及商品质量因素，均会对团购总体销售额产生重要影响。
四、对策建议
(一) 规范和简化网络团购系统操作流程
现有团购流程过于繁琐和复杂，一些年轻消费者都无法掌握团购规则，对于中老年消费者更是难上加难。消费者在无法完全掌握网络团购规则的基础上，就很难在主观上认同团购活动。因此简化操作流程，让网络团购活动变得更透明十分必要。
(二) 向潜在网络消费者提供真实消费评价
对于电子商务而言，已将完成交易的消费者评价十分重要，随着对互联网电子商务平台的监管越来越严格，消费者真实的消费评价越来越重要，对于其他潜在消费者也具有普遍参考意义。认真做好沟通和服务，赢得团购消费者好评，是提高团购销售额的有效手段之一。
(三) 提高团购活动整体售后服务水平
一部分年龄较大的网络消费者，对于电商模式售后服务存在一定顾虑，随着电子商务相关法律法规的逐步完善和健全，网络团购活动的规范性和售后服务水平也在不断提高。从服务角度来看，团购平台只有做好售后服务，才能够赢得更多网络消费者的青睐。
参考文献:
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文章来源：周丰祺.移动互联网时代团购消费的影响因素研究[J].商业经济研究,2021(15):93-95.
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创刊时间：2003年
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