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国内外消费者决策模型研究进展

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焦梦蕾徐勇赵涛武雅利许崇

摘要：WEB4.0时代的到来使消费者在决策过程中受到的影响因素更加复杂，决策模型的构建也更加困难。本文通过对相关研究文献的梳理，总结出消费者决策模型构建的理论基础、模型基础、构建过程和消费者决策模型检验四方面发展现状及下一步研究方向。

Abstract： WEB4.0 makes the influencing factors of consumers more complex in the decision-making process and the construction of decision-making model is more difficult. Based on the related research literature， this paper summed up the current situation of theoretical basis， model basis， construction process and model checking of consumer decision-making model construction and the next research direction.

關键词：消费者决策;决策模型;模型构建;双因素模型

Key words： consumer decisions;decision model;model construction;two factor model

中图分类号：F274;F224 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文献标识码：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章编号：1006-4311（2019）10-0193-04

0 ?引言

消费者决策概念由美国俄亥俄州州立大学的Engel、Kollat及Blackwell三位教授提出。他们认为消费者决策就是消费者根据信息来进行决策的过程，包括买不买，买什么，什么时候买，在哪买，向谁买和怎么买六个问题[1]。2005年9月，宝洁（P&G）在研究消费者购物决策过程中提出FMOT模型，认为“决胜点”应该是消费者开始购买时刻。Google对此在FMOT基础上做了一番研究，提出了新的消费者决策模型ZMOT，即零关键时刻模型[2]，认为影响消费者决策的关键在于购买前的信息搜索。2011年调查消费者购买产品时是如何寻找信息渠道的时候，ZMOT就已经成为美国消费者的第一大信息来源和影响要素。从FMOT的“first”变成ZMOT的“zero”是强调在移动互联网时代，消费者既是信息的生产者也是信息的利用者，影响消费者的信息增多，消费者决策过程更加复杂，消费现象呈现出动态变化[3]。目前研究重点在于消费者决策的影响因素和消费者决策模型。建立出决策模型，有助于企业和商家更好的研究消费者决策。

1 ?国内外消费者决策模型总体研究现状

国外最早出现消费者决策模型研究的文献在1974年，比国内早了很多。文献数量趋势稳步上升，由SOR模型开始[4]，基于技术接受模型TAM和计划行为理论TPB进行消费者决策过程中影响因素的理论研究[5]。另一方面国外学者关注消费者决策领域的实践研究，尤其是推荐系统算法的改进。国内消费者决策模型研究开始于2003年，第一次提出的为消费者购买决策过程模型，并由此计算消费者购买行为发生的前提条件[6]。随后建立在消费者决策过程的基础上，涉及消费者信息搜索行为的影响模型、消费者决策模型、消费者评论意向模型等研究成果逐渐涌现。消费者决策模型的研究主要集中于两方面，一是对消费者决策模型的构建，二是对消费者决策模型的检验。根据消费者决策模型的研究过程首先需要确定消费者决策的影响因素，其次构建概念模型，再对概念模型进行检验，最后进行优化，修改和确定。

2 ?消费者决策模型构建

2.1 理论基础

在消费者决策数据不易获取和对数据不易进行分析的环境下，人们对于消费者决策模型的研究可以简单地归纳为影响因素的判断。模型构建的基础是对自变量即影响因素的确定，需要一定的理论基础和判断。已知条件为产品或外部营销手段的刺激，已知结果为消费者的购买决策，中间过程很难具体分析。国外关于消费者行为的研究中最具有影响力的是Fishbein和Ajzen在1975年提出的理性行为理论TRA，该理论分析了态度对个体行为的作用程度，以认知信息的态度形成过程为切入点，认为消费者在确定某一行为前会借鉴部分信息并理性分析自身行为的意义和后果[7]。Ajzen基于TRA于1991年提出了计划行为理论TPB，该理论认为决定消费者行为意向的三个主要变量分别为：行为态度、主观规范、知觉行为控制[8]。国内外关于消费者决策影响因素的研究主要是在理性行为理论和计划行为理论的基础上对产品因素、消费者满意度、感知决策复杂性、网络环境因素等方面进行整合分析[9]。

在国内决策领域，最初人们运用经济学的知识来解释消费者决策，通过消费者偏好建立决策模型。最早基于期望效用理论以追求效用最大化作为消费者的决策目标进行模型构建[10，11]。研究消费者决策模型，最根本的目的在于让企业或商家在制定营销计划时有一定的参考依据，因此基于1990年劳特朋教授提出4Cs营销理论所进行概念模型构建的研究也不占少数。4Cs营销理论以消费者需求为导向，设定4个基本影响要素为消费者需求、成本、便利和沟通[12]。消费者决策模型是对消费者决策心理活动的一种展现。从认知心理学的视角，基于消费者行为理论，研究者认为这是消费者由认知到判断再到选择的过程。消费者购买决策主要受认知因素和情感因素的影响[13]。

2.2 模型基础

2.2.1 技术接受模型

在 1989 年，Davis在理性行为理论的基础上提出了技术接受模型TAM，如图1所示。该模型主要用来研究人们接受信息系统的行为，模型中提出了两个主要的决定因素：感知有用性与感知易用性[14]。孙金丽基于TAM模型，将外部变量看作网上商店，影响消费者的感知易用性，从而促进感知有用性，二者影响方向相同。其中消费者的行为意向由态度和感知有用性共同决定，最终影响消费者决策[10]。

2.2.2 科特勒消费者决策模型

根据研究统计，菲利普·科特勒构建的消费者决策模型也被广泛借鉴于消费者模型的研究中[15]。科特勒消费者决策模型的最初状态只有三个简化部分：输入、消费者黑箱、输出，即消费者的决策过程是看不见摸不着的。逐渐经过研究的发展，人们对于消费者决策过程了解加深，能够在消费者决策偏好的基础上预测消费者的决策，从而对模型进行了改进，如图2所示，目前研究所采用的模型基础大多为修正后的科特勒消费者决策模型[16]。

2.2.3 精细加工可能性模型

理查德·E·派蒂和约翰·T·卡乔鲍等提出的精细加工可能性模型（ELM）是消费者信息处理中最有影响的理论模型，如图3所示。根据这一模型，信息处理与态度改变的基本量纲是信息处理的深度和数量[17]。在ELM模型中有两条路线，一条为中心路线，一条为边缘路线，在网络信息丰富的环境中所产生第三方信息如评论、信任、第三方认证，同样会影响消费者决策[18]。丁黎黎等学者以ELM为基础，将卖方信誉、买方评论、商品详情以及支持性服务功能四部分作为边缘路线信息的内涵，对边缘路线信息概念的内涵进行了外延式拓展，构建了不同边缘路线信息丰裕度对消费者购买决策的影响模型[19]。

除了上述几种较为典型的模型基础外，研究者采用的模型还有KMV模型[20]、EBM模型[21]、贝叶斯模型[22]、结构匹配模型[23]等。根据研究角度或研究理论基础的变化，采用不同领域较为经典的研究模型，或通过对比选择更加适用的决策模型是进行消费者决策模型研究的关键步骤。

2.3 模型构建

研究者根据一定的理论基础确定可能的影响因素后，根据模型基础假设各因素与消费者决策之间的关系，初步建立的概念模型可以分为三类：包围型，介入型和层次型。包围型是指研究者通过已有文献的总结和对实际情况的分析，提出对消费者决策的几点影响因素，以这些因素作为自变量，消费者决策作为因变量，默认存在一定的影响关系所建立的决策模型。介入型是指在所要研究的影响因素和消费者决策之间，加入某些控制变量或调节变量，这些变量可能对影响因素的作用产生影响，从而影响消费者决策，也可能影响因素通过对这些变量更加直接的影响从而对消费者决策产生间接影响，不仅使读者对影响过程更加清晰，同时也使建立的决策模型更加严谨准确。层次型是指将研究提出的可能影响因素與消费者决策分别放置在不同的层次等级上。马鸿飞等学者在建立消费者决策模型中将消费者对品牌的态度分为感知层、关系层和行为层三个层面，研究品牌认知、感知绩效、品牌忠诚度、情感联系、品牌信任对消费者品牌决策的影响。其中品牌认知和感知绩效两个变量界定为感知层，情感联系和品牌信任界定为关系层次，品牌自忠诚度界定为行为层[24]。

3 ?消费者决策模型的检验

由于消费者决策的动态性特征，使得对消费者决策的研究具有一定难度，所以更多研究内容采用的方法以定性研究为主，从宏观的角度对影响关系进行判定。但是随着大数据时代的到来，数据爬虫技术的兴起使消费者决策进入了更深的层次，即消费者决策模型的建立。这就使得研究者对于消费者决策的影响因素、影响关系的了解不仅停留在定性判断上，而是需要基于数据的实证分析。对于消费者决策的概念模型，利用收集到的数据进行检验可以使模型更加准确。主要采用的方法有两种，一是软件分析，二是问卷调查。当影响因素所需数据能够直接从互联网获取时，如价格、评价数量、评价等级、销量等，对于消费者决策模型的检验可直接运用爬虫软件获取数据并利用SPSS等软件进行数据分析得出检验结果。当影响因素所需数据不能直接从互联网获取时，如网络口碑双方关系强度、社区同嗜性、消费者与网站关系、消费者的信任倾向、网站感知质量、口碑搜寻偏好、网络口碑来源可靠性和专业性、品牌认知等，就要通过设计问卷进行调查，从而收集数据再进行模型检验。总体来说第二种方法包含了第一种方法对模型检验的步骤，第一种方法对数据有一定要求并且需要研究者掌握一定的网络爬虫技术。在此对消费者决策模型的检验步骤总结如下：

①根据构建出的概念模型提出相应的研究假设。假设内容可以是前人已有的研究成果，也可以在此基础上进行一定改进，或者根据研究者对于研究课题的实际情况了解提出的。假设各变量对消费者决策存在正向或负向影响，或假设各变量与消费者决策之间关系显著是较为常见的研究假设。

②进行问卷调查。主要方法如表1所示。

③收集到一定数据后，就要对数据进行整理和分析。主要分为三个方面：

一是对调查问卷中受访者的基本信息进行了描述性统计分析，包括受访者的年龄、性别、收入等基本信息;二是对问卷的量表进行效度和信度分析，为了保证问卷的可靠信和有效信，通过这一分析筛选问卷题项，调整问卷结构，从而提高研究结果的精确度;三是对模型进行检验，也是最重要的一步。具体采用的方法如表2所示。

4 ?总结与展望

4.1 总结评析

通过对消费者决策模型研究文献的学习与总结，从最简单的消费者决策过程模型发展到消费者购买行为决策模型，再到消费者网络购物决策模型，不仅存在理论基础的变化，还存在模型基础的变化。研究内容也从简单的企业或广告营销手段对消费者决策的影响模型逐渐变为品牌、网络口碑、在线评论、影视营销等对消费者决策的影响模型;研究角度也经历了B2C环境、信息加工角度、大数据角度、C2C环境、预测角度的变化。研究成果显著，但同时也存在一定的不足。在消费者决策模型的构建方面，对于模型中影响因素的选取大多基于前人研究结论的总结，采取主观判断的方法确定，缺少定量研究的支持;同时在进行模型构建的过程中，确定影响因素与消费者决策之间存在线性关系为普遍现象，但基于复杂的网络环境，消费者决策收到外部因素影响的过程中不一定产生线性影响，简单界定为线性会使研究结果的准确度降低。在消费者决策模型的检验方面，选取数据或发放问卷的对象往往只能代表特定人群或商品，对应的研究结果的解释水平较低。针对目前研究中存在的不足，综合考虑网络购物快速发展的研究背景与特点，提出基于UGC的消费者决策双因素模型。

4.2 下一步研究方向

在以互动交流为特点的网络购物环境下，营销模式、广告内容或产品类型等对消费者决策的影响远远小于大量UGC所产生的影响，消费者的信息搜索、信息筛选和评价的过程都离不开UGC的支持，因此研究UGC对消费者决策的影响模型具有一定的实践意义[25]。总体来看消费者在运用UGC的过程中关注两方面内容，一是UGC内容本身，二是UGC所包含的情感，因此把这两方面的因素共同作为影响消费者决策的变量纳入模型中进行讨论。对于UGC内容本身这一因素采用高频词提取与分类，通过对特征观点的分析提取出消费者重点关心的内容，并根据数据获取进行一定权重的赋值，计算出UGC内容对消费者决策模型的影响;对于UGC所包含的情感这一因素引入情绪指数作为衡量指标，针对UGC进行细粒度情感分析，整合内容因素的影响构建基于UGC的消费者决策双因素模型[26]。

这一模型丰富了消费者决策模型的内容，使消费者决策模型中变量间的相互关系不仅是简单的是否存在影响或正负向影响，而是一种动态的非线性关系;此外利用已有的UGC与消费者决策数据进行构建使模型更具可靠性，也更符合大数据时代的趋势，适合消费者决策模型的未来研究方向。

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