基于層次分析法的大學生網絡購物決策影響因素分析

摘 要：隨著電子商務的發展，網絡銷售成為商家的重要分銷渠道，受眾群體越來越普及。大學生消費主體由于對網絡技術的掌握程度以及受購物成本，及時間成本的制約，成為網絡購物的重要消費群體。本文針對大學生網絡購物的調查問卷結果，運用層次分析法，得出影響大學生購物決策的影響因素的指標權重排序，進而提出有針對性的建議，以供參考。

關鍵詞：大學生;網絡購物;層次分析

本文索引：閆曉萍.<變量 2>[J].中國商論，2021（23）：-029.

中圖分類號：F724.6 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）12（a）--03

隨著電子商務的發展，網絡銷售成為商家的重要營銷渠道，大學生成為網絡購物的重要消費群體，符合當代大學生高效快捷的消費方式，給消費主體節約了購物的成本，但出現了非理性的、盲目的購物行為。消費者購買一種產品而不是另一種產品，影響購買決策的因素既有理性的和公開的，又有感性的和隱蔽的。文中的調查問卷樣本來自江蘇某高校，被訪問者有網絡購物的經歷，且有過理性和非理性兩種購物行為，分析大學生網絡購物決策的影響因素對于營銷商家以及消費者都是必要的。

1 構建大學生網絡購物決策影響因素層次分析模型

1.1 層次分析法

層次分析法由美國運籌學家薩蒂教授提出，是一種定性與定量相結合的多準則的決策方法。 運用層次分析法時，需要把問題要素分解成相應層級，即目標層、準則層、方案層等，從多個層次和多個角度設計指標體系，用一定的數值進行量化，分析底層因素對于高層因素的相對重要性，根據重要性得出權重的排序，由難到易，容易對問題進行判斷，并做出合理決策。

1.2 大學生網絡購物影響因素

消費者購物決策是指消費者從購買動機到購物行為實現的過程，影響因素有顯性和隱性兩個層面。綜合來看，大學生的購物決策與消費行為受到文化、社會、個人、心理和情境五大因素的影響。

（1）文化因素，包括文化、亞文化（民族文化、宗教文化、種族文化、區域文化）、社會階層;

（2）社會因素，包括參照群體、家庭、社會角色;

（3）個人因素，包括年齡和性別、職業和經濟狀況、生活方式、個性及觀念;

（4）心理因素，包括動機、知覺、學習、信念與態度;

（5）情境因素，包括預購情境、購物情境、時間距離。

1.3 構建大學生網絡購物影響因素的層次分析法評價體系

綜上列舉影響大學生網絡購物的影響因素是多個層次和多個角度的，層次分析法符合這一分析視角?；谡{查問卷結果，建立相應的層次（見圖1）。

2 大學生網絡購物決策影響因素層次分析法評價分析

2.1 評價指標體系的建立

根據搜集的相關文獻資料與問卷調查篩選出 16個評價指標，進行定量和定性分析，得出相應指標體系。

2.2 構造判斷矩陣

先對準則層的各準則關于目標層的重要性進行兩兩比較，構造判斷矩陣，準則層中因素（Ai）對目標層（G）的判斷矩陣為

對調查所得數據進行整理分析，構建指標層相對于準則層A1文化因素、 A2社會因素、A3個人因素、A4心理因素、A5 情境因素的判斷矩陣分別為

2.3 層次分析法確定指標權重

2.3.1 層次單因素排序及其一致性檢驗

運用 MATLAB 軟件計算出判斷矩陣D的最大特征值λmax=5.0331，一致性指標當n=5時，隨機一致性指標RI=1.12，故一致性比率指標，則認為判斷矩陣通過一致性檢驗，從而得到相應特征向量W=（0.0794，0.137，0.402，0.2444，0.137）T。

同理，D4 的最大特征值λ4 max=5.0331，一致性指標當n=4時，隨機一致性指標RI4 =0.89，故一致性比率指標，則認為判斷矩陣通過一致性檢驗，得到相應特征向量W=（0.454，0.141， 0.141，0.263） T。一致性指標當n=3時，隨機一致性指標RI=0.52， D1的最大特征值λ1max=3.0092，一致性比率

指標，則認為該判斷矩陣通過一致性檢驗，從而得到相應特征向量W=（0.539，0.164，0.297）T。 D2的最大特征值λ2max=3.0285，一致性比率指標 ，則認為該判斷矩陣通過一致性檢驗，從而得到相應特征向量W=（0.227，0.236，0.098）T。D3 的最大特征值λ3max=3.0037，一致性比率指標 ， 則認為該判斷矩陣通過一致性檢驗，從而得到相應特征向量W=（0.110，0.581，0.309）T。D5 的最大特征值λ5max=3.0037，一致性比率指標，則認為該

判斷矩陣通過一致性檢驗，從而得到相應特征向量W=（0.297，0.539，0.163）T。

綜上所得，指標層的各元素對準則層的各個比較判斷矩陣D1、D2、D3、D4、D5都通過一致性檢驗，所以，可作為指標層的單排序權值。

2.3.2 層次總排序及其組合一致性檢驗

計算指標層B的各因素對于目標層G的相對重要性權重稱為層次總排序，這一過程是由目標層G到指標層B逐層進行的。設某一層A包含m個因素A1，A2，…，Am ，它們關于上一層中某一因素G的權重為a1，a2，…am，其下一層B包含n個因素B1， B2，…， Bm，它們關于Ai的權重為bi1，bi2，…， bim，那么B1， B2，…， Bm關于G的權重為c1，c2，…， cm，其

中，指標層的層次總排序的權值如表1所示。

，指標層B總排序具有較為滿意的一致性，排序結果是可以接受的。

2.4 結果分析

判斷矩陣D的特征向量為W=（0.0794，0.137，0.402， 0.2444，0.137）T， 由此可知，在大學生網絡購物決策的影響因素中，個人因素>心理因素>社會因素（情境因素）>文化因素，文化因素占有很小的比重，個人因素是大學生網絡購物時更重要的因素。在個人因素中，年齡和性別、經濟狀況、生活方式及自我觀念的權重分別為0.15，0.51，0.34，經濟狀況占很大的比重，也突出了生活方式及自我觀念對購物的影響。在社會因素準則中，下屬的指標所占權重分別為0.56，0.33，0.12，其中參照群體占據極大的比例。在情境因素準則中，下屬的指標所占權重分別為 0.34，0.37，0.298，其中購物情境占據極大比重。在四個評價因素中，個人因素是大學生網絡購物滿意度評價的主要因素，約占總體的1/2。通過計算得到指標層層次總排序的權值可知（如表 1 所示），心理因素指標在整個評價體系中的占比為 0.21，由此可見，大學生網絡購物的心理狀況同樣不容忽視。

3 建議

基于層次分析法對大學生網絡購物決策影響因素的分析，對于消費者理性消費以及商家營銷渠道的管理都有借鑒意義，因此從企業以及消費者兩個角度提出相應建議。

3.1 企業角度

企業的營銷管理以滿足顧客需求為中心的營銷過程，主要反映在產品策略、價格策略、分銷策略和促銷策略上。

（1）企業在制定產品策略時，需要了解目標市場的特征，做好市場調研與預測，塑造企業形象，突出產品的特征，體現個性化。

（2）價格策略的制定是企業收益直接相關的要素，也是靈活的營銷要素。明智的管理者將定價視為創造和獲取顧客價值的重要工具，而不同消費者的經濟狀況，決定了不同的購買能力、需求層次和傾向。企業協調好這一關聯作用，定價上豐富化，以滿足不同層次的需求者，同時靈活進行商品價格的調整。

（3）分銷策略在于消除商品和使用者之間的分離，在適當的時間、地點以適當的價格和方式供應給消費者，以消費者為中心，精準定位，聚焦目標消費者的需求場景，消除時間距離，影響目標消費者。在互聯網環境下，注重新渠道與傳統渠道的結合，互為錦上添花，放大顧客價值，產生更大的傳播效應。

（4）產品的銷路取決于顧客對產品持有的態度和自身的消費觀念，企業在制定促銷策略時要重視與目標顧客的溝通，在有效溝通的基礎上注重整合營銷傳播，優化傳播效果，減少交易費用，聚焦目標受眾。

3.2 學生角度

大學生作為網絡購物的重要消費主體，網絡購物是“雙刃劍”，既帶來了方便快捷，又出現了時間資源的浪費，隨著大學生對于網絡購物參與度的高漲，超前、過度消費等非理性消費的現象。大學生在網絡購物時要有理性的購物決策，在文化因素方面，注重形成正確的價值觀，對稱的信息來源和價值判斷;在社會因素方面，無論是對參照群體的選擇，還是來自家庭的影響，社會角色的扮演方面要理性化，購物行為體現自我價值，個體實際的自我概念;在個人因素方面，追求務實理性消費，不攀比，擁有良好的生活方式，注重現實的自我觀念與購買注意力的適度性。大學生購物也是學習的過程，通過經驗引起個人行為或行為潛能的持續性改變，通過學習獲得自己的信念和態度，形成客觀系統的購物理念。由于潛在的心理特質和社會因素影響情境因素，購物過程中收集可靠信息，理性決策，購買綠色消費品。

線上平臺的快速發展給企業帶來了新的發展機遇，大學生群體既是現有的消費群體，又是未來具有更大潛力的消費群體，通過對影響大學生網絡購物的決策研究能夠對企業營銷管理提出客觀建議，同時培養現有學生群體理性決策，形成理性消費的觀念。

參考文獻

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Analysis of Influencing Factors of College Students’ Online Shopping Decision Based on Analytic Hierarchy Process

School of Business， Jiangsu Normal University ?YAN Xiaoping

Abstract： With the development of e-commerce， online sales become an important distribution channel for businesses， which is becoming more and more popular among the audience. College students have become an important consumer group of online shopping because of their mastery of network technology， the restrictions of shopping cost and time cost. Based on the questionnaire results of college students' online shopping， this paper uses analytic hierarchy process （AHP） to get the index weight ranking of influencing factors of college students' shopping decisions， and then puts forward targeted suggestions for reference.

Keywords： college students; online shopping; analytical hierarchy process （AHP）