基于主成分分析的消费者网上购物决策影响因素分析[参考]

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1、基于主成分分析的消费者网上购物决策影响因素分析摘要：本文以50个淘宝交易平台中的店铺12月份的女式围巾的交易数据作为依据，主要运用主成分分析法，对消费者网络购物的状况进行综合分析，从月销量、价格、浏览量、收藏数、评分次数、评价次数、追加评论数、促销情况、运费等各指标对其进行综合分析，指出其发展中存在的问题，提供一定的可改善或者可持续发展的建议。关键词：网上购物；消费者行为；主成分分析法在网络经济条件下，网上购物已经成为人们的主要消费方式之一，一个全新的购物模式改变了商家之间的竞争模式，迫使其必须根据现时的

2、竞争模式变更各自的经营策略，以适应新一代的商业模式，同时，新商业模式的产生同样会产生新的影响消费者决策消费的因素。本文分析了淘宝网的网上交易平台上影响消费者消费决策的一些因素，收集各个商店的销售信息，运用多元分析法中的主成分分析法深入分析各个因素对于消费者决策的影响，得出主要影响消费者消费的几个因素，给出有助于网络营销发展的建议。一、消费者网上购物的现状淘宝网由阿里巴巴集团于2003年5月10日创立，是亚太区最大的网络零售商圈。淘宝网主营的C2C个人网上交易平台创造了网络上最大的销售奇迹。截止2010年1

3、2月31日，淘宝网注册会员超3.7亿人；2011年交易额为6100.8亿元，占中国网购市场80%的份额，比2010年增长66%。2012年11月11日，淘宝单日交易额191亿元。截止2013年3月31日的年度，淘宝网和天猫平台的交易额合计突破人民币10，000亿元。2013年，淘宝网拥有近5亿的注册用户数，每天有超过6000万的固定访客，同时每天的在线商品数已经超过了8亿件，平均每分钟售出4.8万件商品。二、消费者网上购物决策影响因素实证分析（一）数据说明及变量选取。本文所收集的数据来源于淘宝商城，在淘宝

4、商城上搜索“女式围巾”的商品信息，共有超过100页，50000多件商品，为保证研究的科学性和普适性，本文随机收集了默认排列状态下的50个商品的销售信息，并剔除了一些异常值，例如价格异常和系统显示异常等，得到了50个店铺关于销售围巾的数据。同时，网络交易平台淘宝商城只提供30天的销售数量作为信息呈现在网页上，因此本文亦将以30天的销售数量作为销售量的研究模型。选取了月销量、价格、浏览量、收藏数、评分次数、评价次数（好评、中评、差评）、追加评论数、促销情况和运费等数据原型作为数据采集的对象。总的来说，将采用1

5、2个数据项目来综合分析研究消费者网购的影响因素。（二）运用主成分分法进行数据分析。本文运用SPSS软件对所收集的数据进行分析，得出解释的总方差和成分矩阵，分别如表1、表2.表1解释的总方差表2成分矩阵分析第一主成分的系数，销售价格和运费的系数为负数，其余的项目系数为正数。这可以看出销售价格和运费为相关协调，说明销售价格里面包含了运费考虑的因素，另一方面，浏览量、收藏数、评价次数和商品有无促销对产品的月销量有较大影响。因此，当第一主分成得分越低，则证明影响消费者决策的是销售价格和运费，相反，当得分越高，则消

6、费者比较看重销售量、好评数和高评分次数等。分析第二主成分的系数，月销量、浏览量、收藏数和促销的系数为负数，剩下的项目系数为正数。这证明了月销量、浏览量、收藏数和促销相关协调，商家积极开展商品的促销活动，通过宣传促销产品吸引消费者点击网页，增加浏览量、收藏量的同时增加了销售量。因此，当第二主成分的得分越低，说明月销量、浏览量、收藏数和促销起到相互协调的作用，而当其得分越高，则说明了剩下的项目相互协调，并对消费者网购的决策有较大的影响作用。分析第三主成分的系数，浏览量、收藏数、促销和运费的系数为正数，另外的8

7、个项目的系数为负数。这可以证明浏览量、收藏数、促销和运费为相关协调作用，商家应注重提高商店产品的浏览量和收藏数来促进产品的销售。所以，当第三主成分的得分越高，证明浏览量、收藏数、促销和运费为相互作用影响较大，同理，当其得分越低则证明另外8个项目为相互作用并且影响较大。分析第四主成分的系数，月销量、评分次数、评价次数（差评）和运费的系数为负数，其余各项目的系数为正数。这可以看出，月销量、评分次数、评价次数（差评）和运费为相关协调，商家应该注重差评出现的处理，了解差评出现的原因，并且制定让消费者满意的补偿方案

8、。因而，当第四主成分的得分越低则月销量、评分次数、评价次数（差评）和运费为相关协调，相反，当其得分越高，其余8个项目则为相关协调，对消费者网购决策的影响较大。由特征向量A1、A2、A3和A4可得四个主成分得分公式：因此，根据四个主成分得分公式可得综合得分公式：综合得分模型中每个指标所对应的系数即每个指标的权重。图1指标重要性比较通过各个指标重要性的比较（图1）可以得出，销售价格、评分次数、促销、运费这4个指标的权重低于平均重要