|
Butik.ru
|
Asos.com/ru/
<#"904868.files/image019.jpg">
Забегая вперед, скажем, что все проведенные анализы показали, что между
исследуемыми переменными есть связь. Все данные по статистическим результатам
исследования можно увидеть в Приложении 2 и 3.
Таблица 6.
Коэффициент детерминации
Коэффициент детерминации или R2 представляет для нас особый интерес
поскольку он является универсальной мерой зависимости нашей зависимой
переменной от предикторов. Иными словами, данный показатель демонстрирует
насколько представленная модель описывает действительность. Как видно из
таблицы 6 показатель R2 = 0.474 говорит о том, что данная модель описывает
больше 47% объясняющих переменных, что в целом является достаточно высоким
уровнем.
Однако прежде чем давать более подробную интерпретацию этой регрессионной
модели, необходимо убедиться в том, что распределение ответов является
нормальным, а между независимыми переменными отсутствует мультиколлинеарность.
Нормальность распределения должна проверяться всегда, когда все независимые
переменные измеряются при помощи интервальной шкалы (мы ранее уже условились,
что нашу порядковую шкалу мы приравниваем к интервальной в силу ее балльного
измерения). Поскольку в данном анализе участвуют именно такие переменные, эти
условия являются обязательными.
На рисунке 15 видно, что распределение является близким к нормальному.
Рис. 15. Нормальность распределения выборки
Следующим нашим шагом является проверка на мультиколлинеарность, то есть
нам необходимо выяснить существует ли взаимосвязь между независимыми
переменными. Регрессионный анализ нельзя проводить, если существует
мультиколлинеарность, поскольку в таком случае нельзя будет разделить влияние
независимых переменных на зависимую. Для проверки модели на
мультиколлинеарность необходимо провести корреляционный анализ, результаты
которого приведены в таблице 7.
Таблица 7.
Проверка на мультиколлинеарность
|
Удовлетворенность условиями
покупки
|
Оценка сайта в целом
|
Доверие магазину
|
Привлекательность товара
|
Удовлетворенность условиями
покупки
|
Корреляция Пирсона
|
1
|
,102
|
,290**
|
,034
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
|
,172
|
,000
|
,649
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
179
|
Оценка сайта в целом
|
Корреляция Пирсона
|
,102
|
1
|
,017
|
,145
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,172
|
|
,817
|
,054
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
179
|
Доверие магазину
|
Корреляция Пирсона
|
,290**
|
,017
|
1
|
,097
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,000
|
,817
|
|
,198
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
179
|
Привлекательность товара
|
Корреляция Пирсона
|
,034
|
,145
|
,097
|
1
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,649
|
,054
|
,198
|
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
179
|
**. Корреляция значима на
уровне 0,01 (двухсторонняя).
|
Как видно из таблицы 7 ни один коэффициент корреляции Пирсона не
превышает по модулю 0,6. Это свидетельствует о том, что в модели нет
мультиколлинеарности. Таким образом, можно перейти к описанию наиболее важных
для нас результатов регрессионного анализа, а именно к интерпретации
коэффициентов. Именно стандартизированные коэффициенты говорят нам о силе, с
которой каждый из факторов оказывает влияние на зависимую переменную, в данном
случае на вероятность покупки. Эти результаты представлены в таблице 8.
Таблица 8.
Регрессионный анализ: зависимая переменная - «вероятность покупки»
Модель
|
Нестандартизованные
коэффициенты
|
Стандартизованные
коэффициенты
|
т
|
Знач.
|
95,0% Доверительный
интервал для B
|
|
B
|
Стандартная Ошибка
|
Бета
|
|
|
Нижняя граница
|
Верхняя граница
|
1
|
(Константа)
|
,183
|
,282
|
|
,651
|
,516
|
-,372
|
,739
|
|
Удовлетворенность условиями
покупки
|
,458
|
,049
|
,540
|
9,343
|
,000
|
,361
|
,555
|
|
Оценка сайта в целом
|
,133
|
,055
|
,135
|
2,422
|
,016
|
,025
|
,242
|
|
Привлекательность товара
|
,146
|
,051
|
,160
|
2,873
|
,005
|
,046
|
,246
|
|
Доверие магазину
|
,148
|
,042
|
,203
|
3,510
|
,001
|
,065
|
,232
|
a. Зависимая переменная:
Вероятность покупки
|
Для того чтобы сказать оказывают ли независимые переменные какое-либо
влияние на зависимую, необходимо провести проверку на их значимость. Для этого
нужно посмотреть на значение p-value. Если оно меньше α,
то переменная является
значимой. В таблице p-value можно увидеть в столбце «Знач.». Другой вариант
проверки заключается в том, чтобы посмотреть попадает ли «0» между нижней и
верхней границами доверительного интервала. Если да, то такая переменная не
оказывает влияния на зависимую переменную, то есть является незначимой.
Из таблицы видно, что единственной переменной, для которой p-value больше
α
и в чей доверительный
интервал попадает «0» - это константа. То есть в данном регрессионном уравнении
константа будет отсутствовать. Это значит, что в случае, когда все четыре
выделенных нами фактора равны нулю, вероятность покупки также будет равна нулю.
На основе полученных данных мы можем сказать, что на 95% уровне значимости все
выделенные факторы являются значимыми. Это означает, что и доверие магазину, и
привлекательность товара, и оценка сайта магазина и удовлетворенность условиями
покупки влияют на вероятность принятия решения о покупке.
Однако стоит отметить, что сила влияния на вероятность покупки у этих
переменных разная. Наибольшее влияние оказывает показатель «Удовлетворенность
условиями покупки», коэффициент бета = 0,54. Этот коэффициент показывает, что
при изменении оценки удовлетворенности условиями покупки на единицу,
вероятность покупки в выбранном онлайн-магазине одежды изменится на 0,54.
Вторым по силе влияния стал показатель доверия онлайн-магазину одежды
(коэффициент = 0,203). Силы влияния показателей «Привлекательность товара» и
«Оценка сайта в целом» приблизительно равны (0,160 и 0,135 соответственно).
На основании данных результатов мы можем сделать вывод о том, что наше
предположение о том, что переменные «доверие онлайн-магазину» и «удовлетворенность
условиями покупки/возврата» в большей степени оказывают влияние на «вероятность
покупки» оказалось верным, то есть наша первая гипотеза (Н1) подтвердилась на
95% уровне доверительной вероятности.
.2
Результаты эмпирического исследования:
проверка зависимостей между переменными 3 и 2 уровней
Поскольку удовлетворенность условиями покупки/возврата оказывает самое
большое влияние на вероятность покупки, то в следующем регрессионном анализе в
качестве зависимой переменной был выбран именно этот фактор. В качестве же
независимых в этом случае выступили переменные «удовлетворенность условиями
возврата», «удовлетворенность условиями покупки» и «удовлетворенность условиями
оплаты».
Регрессионный анализ показал, что связь между данными переменными
действительно есть, и поскольку R2= 0.763, выбранные факторы объясняют 76%
оценки удовлетворенности условиями покупки/возврата (см. Приложение 2). Стоит
отметить, что распределение выборки в данном случае также является близким к
нормальному. Проведение корреляционного анализа продемонстрировало отсутствие
мультиколлинеарности между независимыми переменными. Сейчас и для дальнейших
анализов с выгрузками данных из SPSS по проверке на наличие связи, величине
коэффициента детерминации или R2, а также с графиками, иллюстрирующими
нормальность распределения можно ознакомиться в Приложении 2, а с результатами
корреляционного анализа - в Приложении 3. В таблице 9 представлены результаты
регрессионного анализа.
Таблица 9.
Регрессионный анализ: зависимая переменная - «Удовлетворенность условиями
покупки»
Модель
|
Нестандартизован-ные
коэффициенты
|
Стандарт. коэффициенты
|
т
|
Знач.
|
95,0% Доверительный
интервал для B
|
|
B
|
Стандартная Ошибка
|
Бета
|
|
|
Нижняя граница
|
Верхняя граница
|
1
|
(Константа)
|
,166
|
,155
|
|
1,070
|
,286
|
-,140
|
,473
|
|
Удовлетворенность условиями
возврата
|
,585
|
,034
|
,692
|
17,229
|
,000
|
,518
|
,652
|
|
Удовлетворенность условиями
доставки
|
,262
|
,030
|
,340
|
8,722
|
,000
|
,203
|
,321
|
|
Удовлетворенность условиями
оплаты
|
,093
|
,033
|
,112
|
2,828
|
,005
|
,028
|
,158
|
a. Зависимая переменная:
Удовлетворенность условиями покупки
|
Из таблицы видно, что константа вновь не значима в данной зависимости.
Это означает, что если Удовлетворенность условиями возврата, доставки и оплаты
будет на нулевом уровне, то и общая удовлетворенность условиями
покупки/возврата будет равна нулю.
Что же касается силы влияния выделенных факторов на зависимую переменную,
то самым значимым для респондентов фактором является удовлетворенность
условиями возврата, так как стандартизированный коэффициент перед этой
переменной равен 0,692. На втором месте по силе влияния оказался фактор
удовлетворенности условиями доставки. Коэффициент перед этой переменной равен
0,34. Наименьшим по силе влияния стала удовлетворенность условиями оплаты.
Изменение данного параметра на единицу приведет к изменению оценки уровня
удовлетворенности условиями покупки/возврата лишь на 0,112. Таким образом,
именно удовлетворенность условиями возврата играет ключевую роль при оценке
респондентами условий совершения покупки одежды в онлайн- магазине, что
подтверждает нашу вторую гипотезу (Н2).
Далее был проведен анализ того, что и как оказывает влияние на доверие
онлайн-магазину одежды. Напомним, что по нашей модели доверие онлайн-магазину
одежды обуславливается пятью факторами:
· Полнота необходимой информации;
· Предоставление онлайн-магазином гарантии качества товара;
· Предоставление онлайн-магазином гарантии сохранности
персональных данных;
· Возможность проведения транзакции через известный
банк/платежную систему;
· Отношение к онлайн-магазину.
Поскольку среди независимых переменных в этот раз присутствуют такие,
которые измерялись с помощью дихотомической шкалы, то проверку на нормальность
распределения проводить было не нужно. Однако корреляционный анализ все равно
был проведен с целью проверки модели на мультиколлинерность. Результат этого
анализа (см. приложение 3) мультиколлинеарности не выявил.
Регрессионный анализ выявил наличие линейной связи между зависимой и
независимыми переменными. Коэффициент детерминации показал, что выбранные нами
предикторы объясняют 75% оценки уровня доверия онлайн-магазину одежды.
Необходимо отметить, что это очень высокое значение для данного показателя, что
говорит нам о том, что в данном случае были учтены почти все факторы, влияющие
на доверие.
Таблица 10.
Регрессионный анализ: зависимая переменная - «Доверие онлайн-магазину»
Модель
|
Нестандартизованные
коэффициенты
|
Стандарт. коэффициенты
|
т
|
Знач.
|
95,0% Доверительный
интервал для B
|
|
|
B
|
Стандартная Ошибка
|
Бета
|
|
|
Нижняя граница
|
Верхняя граница
|
|
1
|
(Константа)
|
-,384
|
,226
|
|
-1,700
|
,091
|
-,829
|
,062
|
|
|
Отношение к магазину
|
,785
|
,039
|
,785
|
20,375
|
,000
|
,709
|
,861
|
|
|
Гарантия качества товара
|
,439
|
,088
|
,196
|
4,963
|
,000
|
,264
|
,613
|
|
|
Гарантии сохранности
персональных данных
|
,243
|
,088
|
,108
|
2,751
|
,007
|
,069
|
,417
|
|
|
Транзакции через известную
платежную систему
|
-,006
|
,087
|
-,003
|
-,073
|
,942
|
-,179
|
,166
|
|
|
Оценка полноты информации в
целом
|
,253
|
,056
|
,177
|
4,538
|
,000
|
,143
|
,363
|
|
a. Зависимая переменная:
Доверие магазину
|
Результаты регрессионного анализа показали, что, как и прежде, константа
не является значимой. Таким образом, если все независимые переменные будут
равны нулю, то и доверие онлайн-магазину будет на нулевом уровне. Однако в этот
раз помимо константы незначимым оказался еще один выделенный нами фактор -
«транзакции через известную платежную систему». Это означает, что на уровень
доверия респондентов онлайн-магазину одежды наличие в этом магазине возможности
проведения транзакции через известные платежные системы или банк не оказывает
никакого влияния.
Фактором, который является самым выделяющимся по силе влияния, оказалось
«отношение к онлайн-магазину». Стандартизированный коэффициент перед этой
переменной равен 0,785. Это логично потому что доверие складывается постепенно
и закрепляется уже после того, как потребитель совершит покупки в нем самолично
или услышит положительные отзывы от своих знакомых. Накопленный опыт
взаимодействия с магазином лучше всего расскажет стоит ли покупать в нем
что-нибудь еще раз.
Остальные же факторы оказывают относительно небольшое влияние на доверие
магазину. Вторым по силе влияния стала переменная «Гарантия качества товара». В
случае, если магазин дает такую гарантию, оценка доверия этому магазину
увеличивается на 0,196 баллов. Коэффициент перед переменной «полнота информации
в целом» равен 0,177, а перед переменно «гарантия сохранности персональных
данных» лишь 0,108. Таким образом, мы видим, что относительно переменной
«отношение к онлайн-магазину» все остальные факторы оказывают достаточно слабое
влияние. Эти результаты являются подтверждением нашей четвертой гипотезы (H4).
Далее мы проанализировали, что влияет на оценку сайта онлайн-магазина.
Напомним, что в нашей модели на данный показатель влияет три переменные:
· Удобство пользования сайтом;
· Полнота необходимой информации;
· Привлекательность дизайна сайта.
Регрессионный анализ показал, что зависимость между выделенными
переменными действительно есть. При этом коэффициент детерминации равен 0,759,
что является очень высоким показателем действительности этой модели. Поскольку
все переменные в данном случае являются интервальными, то была проведена
проверка на нормальность распределения выборки. Было установлено, что
распределение оказалось близким к нормальному. Проверка на мультиколлинеарность
не выявила сильных зависимостей между независимыми переменными. Результаты регрессионного
анализа показаны в таблице 11.
Таблица 11.
Регрессионный анализ: зависимая переменная - «Оценка сайта
онлайн-магазина»
Модель
|
Нестандартизованные
коэффициенты
|
Станд. коэффициенты
|
т
|
Знач.
|
95,0% Доверительный
интервал для B
|
|
|
B
|
Стандартная Ошибка
|
Бета
|
|
|
Нижняя граница
|
Верхняя граница
|
|
1
|
(Константа)
|
,178
|
|
1,676
|
,096
|
-,053
|
,651
|
|
|
Удобство пользования сайтом
|
,589
|
,028
|
,790
|
21,060
|
,000
|
,534
|
,644
|
|
|
Привлекательность дизайна
сайта
|
,278
|
,028
|
,380
|
9,876
|
,000
|
,223
|
,334
|
|
|
Оценка полноты информации в
целом
|
,035
|
,041
|
,033
|
,858
|
,392
|
-,046
|
,117
|
|
a. Зависимая переменная:
Оценка сайта в целом
|
Вновь константа в данном случае оказалась незначимой, то есть она равна
нулю. Помимо этого, незначимым фактором является наполненность сайта необходимо
информацией. Стоит признаться, что для нас это стало достаточно неожиданным
результатом, так как информативность сайта всегда одно из ключевых направлений,
по которому работают разработчики сайтов. При этом наиболее значимым по силе
влияния стал фактор «Удобство пользования сайтом», стандартизированный
коэффициент которого равен 0,79. Вторым по силе влияния стал фактор
«Привлекательность дизайна сайта». Коэффициент перед этой переменной равен
0,38.
Таким образом, на оценку сайта респондентами в большей степени влияет его
юзабилити. Кроме того, привлекательность дизайна также сказывается на оценке
сайта.
Последней из четырех базовых переменных была проверена привлекательность
товара. Стоит отметить, что для данной переменной мы подобрали весьма
ограниченный список предикторов:
· Качество изображения товара;
· Цена;
· Разнообразие ассортимента;
· Эксклюзивность товаров.
Ограниченность этого списка объясняется тем, что привлекательность товара
для каждого человека складывается в большей степени из его предпочтений и
вкусов. В нашем же исследовании мы условились, что мы будем изучать лишь те
переменные, на которые может оказать влияние сам онлайн-магазин. Поэтому были
выбраны те факторы, на которые владельцы магазина в той или иной степени
влиять.
В результате анализа было выявлено, что распределение выборки является
нормальным, а мультиколлинеарность отсутствует, следовательно, мы можем
анализировать данную регрессионную модель. Данные из SPSS показали, что
зависимость между переменными есть, а коэффициент детерминации равен 0,485, что
является достаточным уровнем описательности модели.
В таблице 12 представлены результаты проведенного регрессионного анализа.
Впервые за время нашего исследования на 95% уровне значимости константа
оказалась значимой. При этом стоит обратить внимание, что стандартизированный
коэффициент у константы отсутствует. Это является логичным в силу того, что
привлекательность товара оценивалась по шкале от 1 до 5, и остальные факторы в
том числе. То есть они не могли быть равны нулю. Но если представить, что наших
независимых переменных не было бы, то в этом случае привлекательность товара
была бы равна 0,754, то есть значению нестандартизированного коэффициента
константы.
Таблица 12.
Регрессионный анализ: зависимая переменная - «Привлекательность товара»
Модель
|
Нестандартизованные
коэффициенты
|
Стандартизованные
коэффициенты
|
т
|
Знач.
|
95,0% Доверительный
интервал для B
|
|
B
|
Стандартная Ошибка
|
Бета
|
|
|
Нижняя граница
|
Верхняя граница
|
1
|
(Константа)
|
,754
|
,220
|
|
3,422
|
,001
|
,319
|
1,190
|
|
Приемлемость цен
|
,374
|
,040
|
,524
|
9,423
|
,000
|
,296
|
,452
|
|
Разнообразие ассортимента
|
,113
|
,043
|
,156
|
2,644
|
,009
|
,029
|
,197
|
|
Уникальность ассортимента
|
,187
|
,042
|
,246
|
4,431
|
,000
|
,104
|
,271
|
|
Изображение товара
|
,129
|
,041
|
,186
|
3,153
|
,002
|
,048
|
,209
|
a. Зависимая переменная:
Привлекательность товара
|
Стоит отметить, что и все остальные факторы являются значимыми, то есть
оказывают влияние на оценку привлекательности товара. Самое сильное влияние
оказывает переменная «Приемлемость цен», коэффициент перед которой равен 0,524.
На втором месте по силе влияния идет «Уникальность ассортимента», на третьем -
«Изображение товара», и, наконец, на последнем из рассматриваемых переменных
оказалось «Разнообразие ассортимента». Таким образом, можно предположить, что
при совершении покупок одежды потребители обращаются в Интернет с целью
совершения более выгодных покупок нежели в традиционных магазинах. Однако в
рамках данной работы это так и останется предположением, поскольку оно требует
отдельной проверки, а, следовательно, отдельного исследования.
3.3 Результаты эмпирического исследования:
факторы влияния на зависимые переменные 2-го уровня
В этом параграфе мы перейдем к описанию результатов анализов, зависимыми
в которых стали переменные второго уровня. Поскольку по результатам прошлых
анализов мы выяснили, что на принятие решения о покупке в большей степени
зависит от удовлетворенности условиями покупки, на которую в свою очередь
оказывает наибольше влияние удовлетворенность условиями возврата, то именно с
анализа данной переменной мы начнем данный параграф.
В нашей модели на переменную «удовлетворенность условиями возврата»
влияют следующие переменные:
· Максимальный период для возврата;
· Возможность возврата через курьера;
· Возможность возврата по почте;
· Возможность возврата через пункт самовывоза;
· Скорость возврата денежных средств.
Так ли это на самом деле, мы проверили с помощью регрессионного анализа.
Поскольку среди независимых переменных присутствуют те, которые измерялись с
помощью дихотомической шкалы, проверка на нормальность здесь может не
проводится. Корреляционный анализ показал, что мультиколлинеарность
отсутствует, следовательно, нет необходимости изменять модель перед проведением
регрессионного анализа и можно преступить к интерпретации полученных
результатов.
Показатель R2 равен 0,689, что говорит нам о том, что данная выделенные
нами независимые переменные объясняют почти 69% оценки нашей зависимой
переменной. В таблице 13 представлены результаты проверки данной модели.
Таблица 13.
Регрессионный анализ: зависимая переменная - «Удовлетворенность условиями
возврата»
Модель
|
Нестандартизованные
коэффициенты
|
Стандартизованные
коэффициенты
|
т
|
Знач.
|
95,0% Доверительный
интервал для B
|
|
|
B
|
Стандартная Ошибка
|
Бета
|
|
|
Нижняя граница
|
Верхняя граница
|
|
1
|
(Константа)
|
,414
|
,204
|
|
2,024
|
,045
|
,010
|
,818
|
|
|
Возврат курьером
|
,626
|
,102
|
,277
|
6,127
|
,000
|
,424
|
,827
|
|
|
Возврат почтой
|
-,387
|
,104
|
-,173
|
-3,712
|
,000
|
-,592
|
-,181
|
|
|
Возврат через пункт
самовывоза
|
,609
|
,103
|
,271
|
5,892
|
,000
|
,405
|
,813
|
|
|
Максимальный период для
возврата
|
,540
|
,044
|
,552
|
12,292
|
,000
|
,453
|
,627
|
|
|
Скорость возврата денежных
средств
|
,218
|
,045
|
,221
|
4,880
|
,000
|
,130
|
,306
|
|
a. Зависимая переменная:
Удовлетворенность условиями возврата
|
Как видно из таблицы 13 все предикторы являются значимыми. Как и в
предыдущем случае константа является значимой, но ее коэффициент равен нулю в
силу особенности шкалы измерения. Самое сильное влияние на удовлетворенность
условиями возврата оказывает переменная «максимальный период для возврата».
Таким образом, для респондентов важно, чтобы после покупки у них было достаточно
времени для возврата товара, если такая необходимость понадобится. Возможность
возврата товара курьером или через пункт самовывоза, а также скорость возврата
денежных средств за товар оказываю приблизительно равное по силе влияния
воздействие на оценку удовлетворенности условиями возврата товара (коэффициенты
равны 0.277, 0.271 и 0.221 соответственно).
Особое внимание стоит обратить на коэффициент перед переменной
«Возможность возврата по почте». Эта переменная, как и остальные, является
значимой, но коэффициент перед ней отрицательный, что говорит о том, что
необходимость возвращать товар почтой отрицательно сказывается на
удовлетворенности условиями возврата. Данные результаты анализа подтверждают
нашу третью гипотезу (Н3).
Далее были изучены факторы, оказывающие влияние на удовлетворенность
условиями доставки, а именно:
· Возможность доставки курьером;
· Возможность доставки по почте;
· Возможность получения товара через пункт самовывоза;
· Скорость доставки товара.
Корреляционный анализ выявил отсутствие мультиколлинеарности.
Регрессионный анализ выявил наличие зависимости, выделенные нами факторы
объясняют 70,6% оценки удовлетворенности условиями доставки (R2=0,706). В
таблице 14 представлены общие результаты по проверке этой зависимости.
Как видно из таблицы наибольшее влияние на удовлетворенность условиями
доставки оказывают наличие возможности доставки курьером, а также возможность
забрать товар через пункт самовывоза (коэффициенты перед этими переменными
равны 0,553 и 0,506 соответственно). Также значимой оказалась переменная
«скорость доставки», несмотря на то, что сила влияния этой переменной меньше -
0,27. Как и в случае с возвратом товара, респонденты негативно воспринимают
почту как канал для получения товара: коэффициент перед переменной «Возможность
доставки по почте» равен - 0,201. Это говорит нам о том, что если товар
доставляют почтой, то это снижает оценку удовлетворенности условиями доставки
на 0,201 балла.
Таблица 14.
Регрессионный анализ: зависимая переменная - «Удовлетворенность условиями
доставки»
Модель
|
Нестандарт. коэффициенты
|
Станд. коэффициенты
|
т
|
Знач.
|
95,0% Доверительный
интервал для B
|
|
|
B
|
Станд. Ошибка
|
Бета
|
|
|
Нижняя граница
|
Верхняя граница
|
|
1
|
(Константа)
|
,943
|
,185
|
|
5,091
|
,000
|
,578
|
1,309
|
|
|
Доставка курьером
|
1,424
|
,108
|
,553
|
13,175
|
,000
|
1,211
|
1,638
|
|
|
Доставка по почте
|
-,503
|
,105
|
-,201
|
-4,786
|
,000
|
-,711
|
-,296
|
|
|
Пункт самовывоза
|
1,286
|
,107
|
,506
|
12,045
|
,000
|
1,075
|
1,496
|
|
|
Скорость доставки
|
,289
|
,045
|
,270
|
6,424
|
,000
|
,200
|
,378
|
|
a. Зависимая переменная:
Удовлетворенность условиями доставки
|
Далее мы изучили, что оказывает влияние на удовлетворенность условиями
оплаты. В нашей модели мы выделили всего 3 фактора, которые могут оказать на
это влияние:
· Возможность оплаты наличными при получении;
· Возможность оплаты картой при получении;
· Возможность оплаты через интернет.
Корреляционный анализ не выявил наличие мультиколлинерности. R2=0.39, что
говорит нам о том, что данные три независимых переменные всего на 39% объясняют
оценку удовлетворенности условиями оплаты. В таблице 15 представлены основные
результаты регрессионного анализа.
Представленные в таблице результаты наглядно демонстрируют, что на
удовлетворенность условиями оплаты в большей степени влияет возможность оплаты
картой при получении товаров (коэффициент при переменной равен 0.456). Чуть
меньшее влияние оказывает возможность оплаты наличными: стандартизированный
коэффициент равен 0.348. Константа также значима в данном случае, но равна 0
из-за особенности шкалирования, как об этом мы уже говорили ранее. А вот
переменная «возможность оплаты через интернет» не оказывает на
удовлетворенность условиями оплаты никакого влияния, поскольку данная
переменная незначима.
Таблица 15.
Регрессионный анализ: зависимая переменная - «Удовлетворенность условиями
оплаты»
Модель
|
Нестандартизованные
коэффициенты
|
Стандартизованные
коэффициенты
|
т
|
Знач.
|
95,0% Доверительный
интервал для B
|
|
|
B
|
Стандартная Ошибка
|
Бета
|
|
|
Нижняя граница
|
Верхняя граница
|
|
1
|
(Константа)
|
2,653
|
,170
|
|
15,570
|
,000
|
2,317
|
2,989
|
|
|
Оплата наличными при
получении
|
,817
|
,146
|
,348
|
5,587
|
,000
|
,528
|
1,106
|
|
|
Оплата картой при получении
|
1,066
|
,144
|
,456
|
7,416
|
,000
|
,782
|
1,350
|
|
|
Оплата через интернет
|
-,051
|
,149
|
-,021
|
-,346
|
,730
|
-,345
|
,242
|
|
a. Зависимая переменная:
Удовлетворенность условиями оплаты
|
Далее мы перешли к переменной «Полнота необходимой информации». По нашей
модели на данную переменную оказывают влияние следующие факторы:
· Качество изображения товара;
· Полнота описания товара;
· Наличие отзывов о товаре;
· Наполненность информацией таблицы размеров;
· Полнота описания условий заказа и возврата.
Поскольку переменная «наличие отзывов о товаре» измерялась с помощью
дихотомической шкалы, то проверять выборку на нормальность в данном случае не
нужно. Корреляционный анализ показал отсутствие мультиколлинеарности.
Регрессионный анализ продемонстрировал наличие зависимости между
выделенными объясняющими и объясняемой переменными. В таблице 16 представлены
результаты данного анализа.
Таблица 16.
Регрессионный анализ: зависимая переменная - «Полнота необходимой
информации»
Модель
|
Нестандартизованные
коэффициенты
|
Стандартизованные
коэффициенты
|
т
|
Знач.
|
95,0% Доверительный
интервал для B
|
|
B
|
Стандартная Ошибка
|
Бета
|
|
|
Нижняя граница
|
Верхняя граница
|
1
|
(Константа)
|
1,086
|
,112
|
|
9,706
|
,000
|
,865
|
1,306
|
|
Изображение товара
|
,171
|
,023
|
,285
|
7,339
|
,000
|
,125
|
,217
|
|
Полнота необходимой
информации о товаре
|
,223
|
,025
|
,346
|
8,801
|
,000
|
,173
|
,273
|
|
"Таблица
размеров"
|
,046
|
,022
|
,076
|
2,037
|
,043
|
,001
|
,090
|
|
Полнота информации об
условиях заказа, доставки и возврата
|
,310
|
,021
|
,548
|
14,695
|
,000
|
,269
|
,352
|
|
Отзывы о выбранном товаре
|
,049
|
,057
|
,032
|
,872
|
,384
|
-,062
|
a. Зависимая переменная:
Оценка полноты информации в целом
|
Из таблицы видно, что все, кроме одной независимой переменной, являются
значимыми. Незначимым фактором в данном случае является наличие отзывов о выбранном
товаре. Таким образом для респондентов отзывы о товаре не являются обязательной
информацией, которую необходимо получить для совершения покупки. Из значимых
переменных наиболее сильное влияние (коэффициент перед переменной равен 0,548)
на оценку полноты необходимой информации оказывает полнота информации об
условиях заказа, доставки и возврата товара. Вторым по силе влияния оказался
фактор «Полнота описания товара», а третьим - «качество изображения товара».
Совсем незначительное влияние на оценку полноты информации на сайте оказывает
переменная «Наполненность информацией таблицы размеров», коэффициент перед
которой равен всего 0,076.
Наконец был проведен заключительный регрессионный анализ, в котором в
качестве зависимой выступила переменная второго уровня - «Удобство пользования
сайтом». В качестве предикторов выступили два фактора:
· Легкость поиска информации;
· Легкость оформления заказа.
Анализ подтвердил наличие связи. Корреляционный анализ не выявил
мультиколлинеарности. Коэффициент детерминации в данном случае равен 0,902, это
значит, что данные две переменные объясняют 90% оценки удобства пользования
сайтом. В таблице 17 представлены результаты данного анализа.
Таблица 17.
Регрессионный анализ: зависимая переменная - «Удобство пользования сайтом»
Модель
|
Нестандартизованные
коэффициенты
|
Стандартизованные
коэффициенты
|
т
|
Знач.
|
95,0% Доверительный
интервал для B
|
|
B
|
Стандартная Ошибка
|
Бета
|
|
|
Нижняя граница
|
Верхняя граница
|
1
|
(Константа)
|
,004
|
,093
|
|
,043
|
,966
|
-,179
|
,187
|
|
Легкость поиска
|
,678
|
,022
|
,773
|
31,013
|
,000
|
,634
|
,721
|
|
Легкость оформления заказа
на сайте
|
,321
|
,022
|
,365
|
14,627
|
,000
|
,278
|
,365
|
a. Зависимая переменная:
Удобство пользования сайтом
|
Константа в данном случае является незначимой, то есть при равенстве
независимых переменных 0, оценка удобства пользования сайтом также будет равна
0. Оба фактора, которые были нами выделены, являются значимыми. На оценку
удобством пользования сайтом в большей степени влияет переменная «Легкость
поиска информации», поскольку коэффициент при данной переменной равен 0,773, а
фактор «легкость оформления заказа» оказывает влияние меньшей силы -
коэффициент перед переменной равен 0,365. Таким образом, можно сделать вывод о
том, что оценку удобства пользования сайтом в первую очередь определяет
легкость поиска необходимой информации.
.4
Результаты эмпирического исследования:
дополнительные исследования
В предыдущих параграфах данной главы были проверены все зависимости,
которые были нами предложены в нашей модели. В качестве дополнительной проверки
мы провели еще 2 регрессионных анализа. Сделано это было с той целью, чтобы
проверить действительно ли нужна такая сложная модель и можно ли ее как-либо
упростить, удалив ненужные уровни переменных.
В качестве первого дополнительного анализа стала проверка наличия
зависимости между переменными первого и четвертого уровней. Мы хотим узнать,
как факторы, на которые непосредственно в той или иной степени может влиять сам
онлайн-магазин, влияют на вероятность покупки.
Как и в предыдущие разы, перед интерпретацией полученных данных мы
проверили независимые переменные на мультиколлинеарность. Анализ показал
наличие связи, а R2 равен 0,536. В таблице 18 представлены результаты данного
регрессионного анализа.
Таблица 18
Регрессионный анализ упрощенной модели: проверка зависимости между
переменными 1-го и 4-го уровней.
Модель
|
Нестанд.коэффициенты
|
Станд. Коэф-ты
|
т
|
Знач.
|
95,0% Доверительный
интервал для B
|
|
B
|
Станд. Ошибка
|
Бета
|
|
|
Нижняя граница
|
Верхняя граница
|
1
|
(Константа)
|
,485
|
,354
|
|
1,368
|
,174
|
-,216
|
1,186
|
|
Изображение товара
|
-,005
|
,043
|
-,008
|
-,106
|
,916
|
-,090
|
,081
|
|
Полнота необходимой
информации о товаре
|
-,025
|
,049
|
-,039
|
-,509
|
,612
|
-,122
|
,072
|
|
"Таблица
размеров"
|
,011
|
,040
|
,019
|
,278
|
,781
|
-,068
|
,091
|
|
Полнота информации об
условиях заказа, доставки и возврата
|
,036
|
,041
|
,064
|
,888
|
,376
|
-,045
|
,117
|
|
Отзывы о выбранном товаре
|
,204
|
,130
|
,131
|
1,562
|
,121
|
-,054
|
,461
|
|
Гарантия качества товара
|
,096
|
,109
|
,062
|
,882
|
,379
|
-,120
|
,313
|
|
Гарантии сохранности
персональных данных
|
-,011
|
,103
|
-,007
|
-,104
|
,917
|
-,214
|
,193
|
|
Транзакции через известную
платежную систему
|
-,138
|
,106
|
-,088
|
-1,308
|
,193
|
-,347
|
,071
|
|
Отношение к магазину
|
,221
|
,050
|
,322
|
4,413
|
,000
|
,122
|
,319
|
|
Приемлемость цен
|
,012
|
,043
|
,020
|
,280
|
,780
|
-,073
|
,098
|
|
Разнообразие ассортимента
|
,033
|
,045
|
,054
|
,747
|
,456
|
-,055
|
,121
|
|
Уникальность ассортимента
|
,101
|
,047
|
,157
|
2,153
|
,033
|
,008
|
,193
|
|
Легкость поиска
|
,143
|
,043
|
,232
|
3,314
|
,001
|
,058
|
,228
|
|
Легкость оформления заказа
на сайте
|
-,052
|
,045
|
-,084
|
-1,159
|
,248
|
-,140
|
,036
|
|
Привлекательность дизайна
сайта
|
,016
|
,051
|
,023
|
,310
|
,757
|
-,086
|
,118
|
|
Оплата наличными при
получении
|
-,049
|
,112
|
-,031
|
-,438
|
,662
|
-,271
|
,173
|
|
Оплата картой при получении
|
,088
|
,116
|
,057
|
,761
|
,448
|
-,141
|
,318
|
|
Оплата через интернет
|
-,121
|
,117
|
-,075
|
-1,033
|
,303
|
-,352
|
,110
|
|
Доставка курьером
|
,160
|
,118
|
,100
|
1,350
|
,179
|
-,074
|
,394
|
|
Доставка по почте
|
-,301
|
,110
|
-,193
|
-2,726
|
,007
|
-,519
|
-,083
|
|
Пункт самовывоза
|
,191
|
,125
|
,120
|
1,528
|
,129
|
-,056
|
,438
|
|
Скорость доставки
|
,024
|
,050
|
,036
|
,485
|
,629
|
-,074
|
,122
|
|
Возврат курьером
|
,008
|
,113
|
,005
|
,072
|
,943
|
-,215
|
,232
|
|
Возврат почтой
|
-,166
|
,115
|
-,107
|
-1,449
|
,150
|
-,393
|
,061
|
|
Возврат через пункт
самовывоза
|
,025
|
,116
|
,016
|
,218
|
,828
|
-,205
|
,256
|
|
Максимальный период для
возврата
|
,227
|
,049
|
,334
|
4,589
|
,000
|
,129
|
,324
|
|
Скорость возврата денежных
средств
|
,106
|
,048
|
,154
|
2,197
|
,030
|
,011
|
,201
|
a. Зависимая переменная:
Вероятность покупки
|
Из таблицы 18 видно, что значимыми являются только следующие 6
переменных:
· «Отношение к онлайн-магазину одежды»;
· «Уникальность ассортимента»;
· «Легкость поиска информации»;
· «Возможность доставки по почте»;
· «Максимальный период для возврата»;
· «Скорость возврата денежных средств».
С одной стороны, на основании этих результатов, можно сделать вывод о
том, что именно на эти факторы надо обращать внимание в первую очередь. Однако
с другой стороны, нельзя говорить о том, что те переменные, которые оказались
статистически незначимыми на самом деле не оказывают влияние на принятие
решения о покупке. Ведь данный процесс является сложным, поэтому и наша модель
является многоуровневой, и переменные первого уровня были включены в модель для
объяснения переменных второго и третьего уровней, которые в свою очередь. А как
было установлено ранее, все переменные 3 уровня оказывают влияние на
вероятность покупки. Таким образом основной вывод, который мы можем сделать,
что модель должна оставаться многоуровневой.
Второй анализ был направлен на проверку связи между переменными второго и
четвертого уровней. Корреляционный анализ мультиколлинеарности между
независимыми переменными не выявил. А распределение выборки оказалось близким к
нормальному. Регрессионный анализ подтвердил наличие связи между переменными, а
R2 равен 0,438. В таблице 19 представлены основные результаты данного анализа.
Мы видим, что, как и в прошлый раз некоторые переменные, которые ранее
были значимыми, сейчас не являются таковыми. Это опять же связано с тем, что
незначимость эта происходит в силу того, что переменная, на которую они на
самом деле влияют, оказывает слабое влияние на вероятность покупки.
Таблица 19.
Регрессионный анализ упрощенной модели: проверка зависимости между
переменными 2-го и 4-го уровней.
Модель
|
Нестандартизованные
коэффициенты
|
Стандартизованные
коэффициенты
|
т
|
Знач.
|
95,0% Доверительный
интервал для B
|
|
B
|
Стандартная Ошибка
|
Бета
|
|
|
Нижняя граница
|
Верхняя граница
|
1
|
(Константа)
|
1,019
|
,304
|
|
3,348
|
,001
|
,418
|
1,620
|
|
Удовлетворенность условиями
доставки
|
,171
|
,040
|
,271
|
4,294
|
,000
|
,092
|
,250
|
|
Удовлетворенность условиями
оплаты
|
,071
|
,044
|
,104
|
1,615
|
,108
|
-,016
|
,157
|
|
Удовлетворенность условиями
возврата
|
,337
|
,044
|
,486
|
7,649
|
,000
|
,250
|
,424
|
|
Привлекательность дизайна
сайта
|
-,001
|
,043
|
-,002
|
-,029
|
,977
|
-,087
|
,084
|
,057
|
,045
|
,079
|
1,273
|
,205
|
-,031
|
,145
|
|
Оценка полноты информации в
целом
|
,000
|
,063
|
,000
|
,004
|
,997
|
-,124
|
,124
|
a. Зависимая переменная:
Вероятность покупки
|
Так, например, удобство пользования сайтом оказывает сильное влияние на
оценку сайта онлайн-магазина в целом, которая в свою очередь оказывает пусть и
небольшое, но все-таки значимое влияние на вероятность покупки. Из этого
следует вывод, что модель, предложенная нами, должна оставаться многоуровневой,
так как учитывает влияние дополнительных факторов.
.5 Обсуждение результатов исследования: выводы и рекомендации
В предыдущих параграфах мы проверили предложенную модель, описывающую
влияние различных факторов на принятие решения о покупке. Мы установили какие
факторы и как оказывают воздействие на решении респондентов совершить покупку
одежды или же отказаться от нее. С учетом всех наших полученных результатов и
выводом мы обновили изначальную модель для более наглядного представления
влияния всех значимых факторов. Данная модель представлена на рисунке 16.
Рис.16. Скорректированная модель влияния факторов на принятие решения о
покупке
Из скорректированной модели мы можем увидеть, что большинство из
факторов, которые были выделены нами в ходе обзора литературы и первого этапа
исследования, действительно оказывают влияние на принятие решения о покупке
одежды в онлайн-магазинах. При этом влияние происходит не напрямую, а
опосредованно через поэтапное построение отношения к онлайн-магазину по четырем
параметрам: доверие магазину, оценка сайта магазина, удовлетворенность
условиями покупки и привлекательность. Таким образом это еще раз подтверждает
то, что принятие решения о покупке является сложным процессом.
В ходе проведения исследования мы выяснили, что на принятие решения о покупке
в большей степени влияет удовлетворенность условиями покупки и возврата товара.
Кроме того, доверие онлайн-магазину влияет немаловажную роль. Поэтому
владельцам и управляющим магазинов, занимающихся торговлей одежды через
Интернет, необходимо особое внимание уделить работе по этим двум направлениям.
Вместе с тем на основании данных выводов и рекомендаций не следует то, что для
потребителя не важен сам товар. Он безусловно важен, но в условиях онлайн
среды, которая накладывает ряд ограничений, на выбор одежды для респондента
достаточно найти привлекательную вещь по оптимальной для него цене, а решение о
том стоит ее покупать или нет базируется уже на других параметрах.
Продолжая обсуждение полученных результатов, необходимо также сказать,
что на удовлетворенность условиями покупки/возврата в большей степени влияет
удовлетворенность условиями возврата. Таким образом, покупая одежу через
Интернет, потребители сразу думают о том, что они будут возвращать хотя бы
часть товара. Поэтому для них очень важно, чтобы это был очень простой процесс,
который не очень обременял их.
Как показали результаты регрессионного анализа, на удовлетворенность
условиями возврата в большей степени влияет максимальная продолжительность
периода, в течение которого можно вернуть товар обратно. То есть потребителю
важно понимать, что у него еще будет время принять окончательное решение. В
связи с этим руководству онлайн-магазина одежды необходимо дополнительно
изучить свою целевую аудиторию с целью определения оптимального для нее периода
возврата товара. Также необходимо понимать, что скорость возврата денежных
средств также является немаловажным фактором, про который не стоит забывать. По
крайней мере информацию о том, в течение какого периода покупатель получит свои
деньги обратно в случае возврата, обязательно необходимо указывать.
Что касается способов возврата товара, то на удовлетворенность
респондентов приблизительно в равной степени влияет возможность возврата через
курьера и через пункт самовывоза. А вот возврат почтой имеет отрицательное
влияние на удовлетворенность потребителей условиями возврата. В связи с этим
выбирая между двумя онлайн-магазинами, потребители будут склонны выбрать тот, в
котором возврат товара осуществляется через курьера или пункт самовывоза.
Вторым по силе влияния на удовлетворенность условиями покупки/возврата
стал фактор удовлетворенности условиями доставки. На него в свою очередь, как в
случае с возвратом, отрицательно влияет доставка почтой, а наличие доставки
курьером и через пункт самовывоза, наоборот, положительно и примерно в равной
степени. Поэтому при организации системы доставки одежды клиентам магазина
необходимо отдавать предпочтение именно курьерской доставке, а также создавать
пункты самовывоза. Также необходимо дополнительно изучить какой оптимальный
срок доставки устраивает клиентов магазина, поскольку фактор скорости доставки
также влияет на удовлетворенность потребителей.
На удовлетворенность условиями покупки также оказывает хоть и небольшое,
но все-таки значимое с точки зрения статистики, влияние фактор
удовлетворенности условиями оплаты товара. Как показал анализ данных, на данный
показатель чуть в большей степени влияет возможность оплатить товар картой при
его получении, чуть меньше сила влияния у фактора «возможность оплаты наличными
при получении». А вот «возможность оплаты товара через Интернет» оказалась
незначимой переменной и была исключена из модели. На основании данных
результатов можно порекомендовать управляющим онлайн-магазинов при выборе
способов оплаты товара отдавать предпочтение в пользу модели «оплата при
получении товара», хотя если данный вариант не подходит для магазина, можно
сделать оплату через Интернет: это никак не скажется на удовлетворенности
условиями оплаты.
Перейдем к описанию того, что оказывает влияние на уровень доверия
онлайн-магазину одежды. Согласно проведенному анализу самое сильное влияние на
доверие оказывает отношение к магазину, основанное на предыдущем опыте
взаимодействия с ним (если таковой есть) и репутации магазина. Конечно
онлайн-магазин уже не может никак повлиять на предыдущий опыт взаимодействия
клиента с магазином, однако он может работать по созданию репутации. Для этого
необходима сложная коммуникационная (и не только) работа по многим
направлениям. Во-первых, нужно построить коммуникационную кампанию,
направленную на повышение лояльности данному магазину. Один только этот пункт
требует проведения отдельного исследования для дачи более конкретных
рекомендаций. Во-вторых, все сообщения, которые передаются целевой аудитории о
качестве товара и сервиса должны подкрепляться делом, иначе положительный
эффект от коммуникаций быстро пройдет и даже перейдет в отрицательный. Но опять
же какие именно параметры сервиса важны для потребителей можно узнать только,
проведя дополнительные исследования.
В значительно меньшей степени на доверие онлайн-магазину влияют такие
факторы как «полнота необходимой информации», «предоставление онлайн-магазином
гарантии качества товара» и «предоставление онлайн-магазином гарантии
сохранности персональных данных». Но несмотря на то, что сила влияния данных
факторов относительно невелика, указание информации о предоставлении таких
гарантий положительно скажется на доверии к онлайн-магазину.
Что же касается полноты необходимой информации, то на нее в большей
степени влияет полнота описания условия заказа и возврата. Это не удивительно,
потому что удовлетворенность этими условиями оказывает самое сильное влияние на
принятие решения о покупке. Также для потребителей оказалось важным описание
самого товара и качество его изображения. А вот наполненность информацией
таблицы размеров оказывает очень маленькое влияние. Отзывы о товаре вообще не
оказывают никакого влияния на оценку полноты необходимой информации, поэтому
данный фактор был исключен из модели. На основании данных результатов можно
дать рекомендацию о том, что на сайте магазина очень важно максимально подробно
прописать условия совершения покупки, а также предоставить наиболее полную
информацию о самом товаре.
Если говорить о товаре, то результаты исследования показали, что на его
привлекательность в большей степени влияет его цена. Это неудивительно,
поскольку большое количество потребителей совершают покупки в Интернете из-за
того, что так покупка оказывается выгоднее. Вместе с тем эксклюзивность товара
также оказывает свое влияние на привлекательность товара. Именно фактор
уникальности товара был выявлен нами в ходе первого этапа исследования,
действительно, он оказался значимым. Качество изображения товара и его
разнообразие также оказывает положительное влияние на его привлекательность.
Здесь также можно дать рекомендации руководителям онлайн-магазинов одежды:
предпочтительнее продавать товар по ценам, более выгодным чем у ближайших
конкурентов. Однако мы понимаем ограниченность данного совета, поэтому
необходимо также делать ставку на уникальность товара.
Оценка сайта онлайн-магазина оказывает самое незначительное влияние на
принятие решения о покупке среди четырех базовых переменных, тем не менее вне
зависимости от силы влияния все факторы должны одинаково приниматься во
внимание руководителями онлайн-магазинов. Было установлено, что на оценку сайта
большое влияние оказывает удобство пользования сайтом, вместе с тем немаловажен
и дизайн сайта. При этом оказалось, что полнота необходимой информации не
оказывает влияние на оценку сайта. Вместе с тем на удобство пользования сайтом
в большей степени влияет легкость поиска информации, а во вторую очередь
-легкость оформления заказа. В связи с этим при создании сайта онлайн-магазина
нужно делать максимально простую конфигурацию сайта, в которой не пришлось бы
долго разбираться. Вся информация (особенно касающаяся условий заказа) должна
легкодоступной. При этом сайт должен быть приятным для восприятия.
Обобщая все вышесказанное, владельцам и управляющим онлайн-магазинов одежды
можно дать следующие рекомендации:
· В первую очередь необходимо разработать отлаженную систему
доставки и возврата, осуществляться которые должны через курьера или пункт
самовывоза (отказ от почты);
· Необходимо проводить коммуникационную кампанию, направленную
на повышение лояльности магазину, поддерживая эту кампанию высоким уровнем
оказания услуг, с целью формирования положительного отношения к магазину;
· На сайте онлайн-магазина должны подробно быть расписаны
условия покупки и возврата, при этом поиск данной и другой необходимой
информации не должен вызывать затруднений у посетителей: необходимо уделить
особое внимание юзабилити сайта;
· Желательно чтобы ассортимент товаров обладал стоимостной
привлекательностью и/или некоторой уникальностью, которая отличала бы его от
товаров, представленных в других магазинах.
Данное исследование безусловно является полезным как с практической точки
зрения, так и с теоретической, ведь помимо рекомендаций управляющим
онлайн-магазинов, нам удалось расширить знания в данной области принятия
решения о покупке. Однако оно является достаточно ограниченным с точки зрения
предоставления прикладных инструментов для решения поставленных в рекомендациях
задачах. Это не удивительно, поскольку практически каждый фактор, исследуемый
нами в данной работе, заслуживает отдельно исследования. Поэтому что с
уверенностью сказать, что данная работа является базой для проведения
последующих исследований по изучению факторов, влияющих на принятие решения о
покупке в онлайн-магазинах одежды.
Заключение
Данная работа была направлена на изучение факторов влияющих на принятие
потребителями решения о покупке в онлайн-магазинах одежды. Наше исследование
проводилось в несколько этапов. Прежде всего нами была составлена теоретическая
база, на которой мы могли бы построить эмпирическое исследование. Эта
теоретическая база состаяла из зарубежных и отечественных работ, в которых
рассматривался вопрос о различных аспектах покупки в онлайн-магазинах, и о том,
что влияет на потребителя в ходе совершения данных покупок. В частности в ходе
обзора литературы был рассмотрен процесс принятия решения о покупке в
традиционных и онлайн-магазинах. В результате было выявлено, что суть этапов
данного процесса остается одной и той же как в оффлайн, так и в онлайн средах.
Однако на протяжении этих процессов потребители оказываются под влиянием
разных факторов. Поэтому нами также были рассмотрены работы, в которых
рассматривается влияние различных факторов на принятие решение о покупке в
онлайн среде. В результате было выявлено 26 факторов, которые по нашему мнению
могли оказать влияние на потребителей. Для того, чтобы оченить важность
выделенных факторов для подребителей, а также убедиться в том, что нами были
учтены все возможные факторы, был проведен первый этап сбора эмпирических
данных. По результатам проведения данного этапа список факторов был
скорректирован: были исключены факторы, которые оказались неважными для
респондентов, а также добавлены те, которые не были выделены нами по
результатам обхора литературы.
Далее была разработа модель, иллюстрирующая влияние выделенных факторов,
на принятие решения о покупке оджеды в онлайн-магазинах. Целью дальнейших
этапов данного исследования стала проверка данной модели. Для этого был
проведен второй этап эмпирического исследования, который представлял собой
онлайн-анкетирование. В опросе приняло участие 179 человек в возрасте от 18 до
34 лет, которые ранее уже совершали покупки одежды через Интернет. Для
респондентов был симмулирован процесс покупки одежды через несколько
онлайн-магазинов, в ходе которого им были заданы вопросы о том, как они
оценивают различные параметры, имеющие отношение к выделенным нами факторам, а
соответственно и к модели. В конце опроса респондентам был задан вопрос о
вероятности того, что они совершат покупку в данном магазине.
После сбора данных был проведен регрессионный анализ, в результате
которого было выявлено влияние различных факторов на принятие решения о покупке
одежды. Кроме того, были подтверждены все 4 гипотезы, которые касались силы влияния
различных факторов.
На основании данных результатов была скорректирована модель, описывающая
влияние различных факторов на принятие решения о покупке. Также с учетом
коэффициентов силы влияния каждого фактора были даны рекомендации управляющим
российских онлайн-магазинов одежды. Результаты показали, что в первую очередь
необходимо разработать отлаженную систему доставки и возврата товара:
· Товар предпочтительнее доставлять и возвращать либо с помощью
курьерской службы, либо через пункт самовывоза, необходимо исключить почту;
· Предоставить покупателям достаточно времени для возврата
товара;
· Необходимо обеспечить оптимальную скорость доставки.
Кроме того, также необходимо работать на построение доверия потребителей
магазину путем улучшения отношения к магазину через разработку коммуникационной
кампании, направленной на повышение лояльности магазину, а также путем
поддержки высокого качества обслуживания клиентов. Кроме того, на доверии
положительно сказывается полнота необходимой информации, представленной на
сайте, особенно это касается информации об условиях покупки и возврата товара.
В связи с этим эта информация обязательно должна быть достаточно подробно
представлена на сайте.
Результаты также показали, что на привлекательность товара в большей степени
влияет доступность цен, поэтому онлайн-магазинам одежды нужно выстраивать
грамотную ценовую политику. Однако если это невозможно, можно делать ставку на
уникальность товара и его разнообразие, поскольку эти факторы также оказывают
влияние на потребителей.
Наконец на принятие решения о покупке также влияет оценка сайта
онлайн-магазина. Было выявлено, что на отношение к сайту в большей степени
влияет удобство пользования им, которое зависит в первую очередь от легкости
поиска информации на сайте, а затем уже от легкости оформления заказа. Так что
руководителям онлайн-магазинов необходимо тестировать сайты на юзабилити с
целью исключения возможности возникновения неудобств у клиента в процессе
поиска информации. Также необходимо, чтобы сайт по дизайну был привлекательным
для целевой аудитории магазина.
Таким образом, в результате данной работы нам удалось выявить основные
факторы, которые оказывают влияние на принятие решения о покупке одежды в
онлайн-магазинах одежды, а также определить их силу влияния на него. Вместе с
тем, данное исследование не является исчерпывающим, поскольку большое
количество факторов нашей модели заслуживает отдельного изучения. Тем не менее
настоящая работа может служить отправной точкой для расширения исследований в
этой сфере.
Список используемой литературы
1) Богданова
Н.И. Факторы влияния на принятие решения о покупке в онлайн торговле на примере
категории "одежда": курс. работа. НИУ ВШЭ, Москва, 2015.
) Брижашева
О.В. Маркетинг торговли: учебное пособие / О. В. Брижашева. - Ульяновск: УлГТУ,
2007. - 170 с.
) Валько
Д.В., Сергеичева И.А. Подход к систематизации факторов поведения потребителей
на российском рынке электронной торговли // Вестник ЮУрГУ. Серия: Экономика и
менеджмен . 2014.
) Интернет
и современное общество: Труды XII Всероссийской объединенной конференции.
Санкт-Петербург, 27 - 29 октября 2009 г. - СПб.: Факультет филологии и искусств
СПбГУ, 2009. С 62-65.
) Котлер
Ф. Основы маркетинга. - М.: Издательство «Прогресс», - с. 231.2. Саати Т.Л.
Математические модели конфликтных ситуаций / Пер. с англ. под ред. И.А.
Ушакова. - М.: Сов. радио, 1977 - 304 с.
) Bhatnagar,
A. and S. Ghosh,. A latent class segmentation analysis of E-shoppers. J. Bus.
Res., 2004, vol. 57(7): 758-767.
) Bhattacherjee
A., Individual trust in online firms: scale development and initial test,
Journal of Management Information Systems, 2002, vol. 19 (1): 211-242.
) Brengman
M., Geuens M., Weijters B., Smith S.M., Swinyard W.R. "Segmenting Internet
shoppers based on their Web-usage-related lifestyle: a cross-cultural
validation," Journal of Business Research, Elsevier, 2005, vol. 58(1),
pages 79-88.
) Brown,
P. Ready-to-wear apparel analysis. New York, NY: Macmillan, 1992.
) Childers,
T.L., C.L. Carr, J. Peck and S. Carson, Hedonic and utilitarian motivations for
online retail shopping behavior. J. Retailing, 2001, vol.77: 417-424.
) Cowles
DL, Kiecker P, Little MW. Using key informant insights as a foundation for
e-retailing theory development. J Bus Res 2002;55: 629- 36.
) Darley
WK, Blankson C, Luethge DJ. Toward an integrated framework for online consumer
behavior and decision making process: A review. Psychology and Marketing.
2010;27(2):94-116.
) Davis
FD, Bagozzi RP, Warshaw PR. User Acceptance of Computer Technology: A
Comparison of Two Theoretical Models[J]. Manage Science,1989,35(8):982-1003
) Derbaix,
C. Perceived Risk and Risk Relievers: An Empirical Investigation. Journal of
Economic Psychology,1983, vol 3: 19-38.
) Eastlick,
M.A., & Feinberg, R.A. (1999). Shopping Motives for Mail Catalog Shopping.
Journal of Business Research, 45(3), 281-290.
) Eggert,
A. Intangibility and perceived risk in online environments, Journal of
Marketing Management,2006; vol. 22, 553-572.
) Engel,
J.F., Kollat, D.T. & Blackwell, R.D.. Consumer Behavior. New York: Holt,
Rinehart and Winston, 1968.
) Forsythe,
S.M., Shi, B. Consumer Patronage and Risk Perceptions in Internet Shopping.
Journal of Business Research, 2003, 56(11), 867-875.
) Forsythe
S, Liu C, Shannon D, Gardner LC. Development of a scale to measure the
perceived benefits and risks of online shopping. Journal of Interactive
Marketing. 2006;20(2):55-75.
) Gefen
D., Reflections on the dimensions of trust and trustworthiness among online
consumers, ACM SIGMIS Database 33 (3) (2002) 38-53.
) Gefen,
D., Karahanna E., Straub D.W., Inexperience and experience with online stores:
The importance of TAM and trust. IEEE T. Eng. Manag.,2003; 50(3): 307-321.
) Hansen,
Flemming. Consumer Choice Behavior: A Cognitive Theory. New York: The Free
Press, 1972.
) Hassilinger
A. Hodzic S. Opazo C. Consumer beheviour in online shopping, Kristiansted
University, 2014.
) Hernandez,
B., J. Jimenez and M.J. Martin, 2009. The impact of self-efficacy, ease of use
and usefulness on e-purchasing: An analysis of experienced eshoppers. Interact.
Comput., 21: 146-156.
) Hsu,
M.H., T.L. Jub, C.H. Yenc C.M. Chang, 2007. Knowledge sharing behavior in
virtual communities: The relationship between trust, selfefficacy and outcome
expectations. Int. J. Hum-Comput. Stud., 65: 153-169.
) Howard,
J.A.,Sheth J.N. The Theory of Buyer Behavior. New York: John Wiley and Sons,
1969.
) Javadi
M.H.M., Dolatabadi H.R., Nourbakhsh M., Poursaeedi A. Asadollahi A.R. An
Analysis of Factors Affecting on Online Shopping Behavior of Consumers //
International Journal of Marketing Studies; Vol. 4, No. 5; 2012.
) Kee,
H., Knox R., Conceptual and methodological considerations in the study of
trust, Journal of Conflict Resolution 14 (1970) 357-366.
) Kim
DJ, Ferrin DL, Rao HR. A trust-based consumer decision-making model in
electronic commerce: The role of trust, perceived risk, and their antecedents.
Decis Support Syst. 2008;44(2):544-64.
) Kim,
J., Forsythe, S. (2007), Hedonic usage of product virtualization technologies
in online apparel shopping. International Journal of Retail & Distribution
Management, 35, 502-514.
) Kim,
J., Forsythe, S. (2008). Adoption of virtual try-on technology for online
apparel shopping. Journal of Interactive Marketing, 22, 45-59.
) Korgaonkar,
P., & Wolin, L.D. (2002). Web Usage, Advertising, and Shopping:
Relationship Patterns. Internet Research: Electronic Networking Applications
and Policy, 12(2), 191-204.
) Lee,
K.S., Tan, S.J. (2003). E-retailing Versus Physical Retailing: A Theoretical
Model and Empirical Test of Consumer Choice. Journal of Business Research,
56(11), 877-885.
) Lee
G.G., Lin H.F. Customer perceptions of e-service quality in online shopping //
International Journal of Retail & Distribution Management, Vol. 33 No. 2,
2005
) Luhmann
N., Familiarity, confidence, trust: problems and alternatives, in: D. Gambetta
(Ed.), Trust: Making and Breaking Cooperative Relations, Basil Blackwell,
Oxford, 1988, pp. 94-107.
) Maignan,
I., Lukas, B.A. (1997). The Nature and Social Uses of the Internet: A
Qualitative Investigation. Journal of Consumer Affairs, 31(2), 346-371.
) Nicosia,
Francesco M. Consumer Decision Processes: Marketing and Advertising
Implications. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1966.
) Park,
J., Stoel, L., & Lennon, S. J. (2008). Cognitive, affective and conative
response to visual simulation: The effects of rotation in online product
presentation. Journal of Consumer Behavior, 7, 72-87.
) Park,
J., & Stoel, L. (2005). Effect of brand familiarity, experience and
information on online apparel purchase. International Journal of Retail &
Distribution Management, 33, 148-155.
) Parsons,
A.G. (2002). Non-Functional Motives for Online Shoppers: Why We Click. Journal
of Consumer Marketing, 19(5), 380-392
) Perry
P. Blazquez M. Padilla S. Translating the need for touch to online fashion
shopping via digital technology. The University of Manchester, 2013.
) Peterson
RA, Merino MC. Consumer information search behavior and the internet. Psychol
Mark 2003;20(2):99 -121.
) Punj
G. Consumer Decision Making on the Web: A Theoretical Analysis and Research
Guidelines. Psychology and Marketing. 2012;29(10):791-803.
) Robertson,
Thomas S. Innovative Behavior and Communication. New York: Holt, Rinehart and
Winston, 1971.
) Rosa,
J. A., Garbarino, E. C., & Malter, A. J. (2006). Keeping the body in mind:
The influence of body esteem and body boundary aberration on consumer beliefs
and purchase intentions. Journal of Consumer Psychology, 16, 79-91.
) Rowley,
J. (2000). Product Searching with Shopping Bots. Internet Research, 10(3),
203-218.
47) Smith
<#"904868.files/image023.jpg">
Зависимая переменная - «Удовлетворенность условиями покупки»
Сводка для моделиb
|
Модель
|
R
|
R-квадрат
|
Скорректированный R-квадрат
|
Стандартная ошибка оценки
|
1
|
,873a
|
,763
|
,759
|
,4765
|
a. Предикторы: (константа),
Удовлетворенность условиями оплаты, Удовлетворенность условиями доставки,
Удовлетворенность условиями возврата
|
b. Зависимая переменная:
Удовлетворенность условиями покупки
|
ANOVAa
|
Модель
|
Сумма квадратов
|
ст.св.
|
Средний квадрат
|
F
|
Знач.
|
1
|
Регрессия
|
120,564
|
3
|
40,188
|
177,020
|
,000b
|
|
Остаток
|
37,459
|
165
|
,227
|
|
|
|
Всего
|
158,024
|
168
|
|
|
|
a. Зависимая переменная:
Удовлетворенность условиями покупки
|
b. Предикторы: (константа),
Удовлетворенность условиями оплаты, Удовлетворенность условиями доставки,
Удовлетворенность условиями возврата
|
Гистограмма: зависимая переменная - «Удовлетворенность условиями покупки»
Зависимая переменная - «Доверие онлайн-магазину»
Сводка для моделиb
|
Модель
|
R
|
R-квадрат
|
Скорректированный R-квадрат
|
Стандартная ошибка оценки
|
1
|
,867a
|
,751
|
,744
|
,5681
|
a. Предикторы: (константа),
Оценка полноты информации в целом , Транзакции через известную платежную систему,
Гарантии сохранности персональных данных, Отношение к магазину, Гарантия
качества товара
|
b. Зависимая переменная:
Доверие магазину
|
ANOVAa
|
Модель
|
Сумма квадратов
|
ст.св.
|
Средний квадрат
|
F
|
Знач.
|
1
|
Регрессия
|
167,608
|
5
|
33,522
|
103,859
|
,000b
|
|
Остаток
|
55,515
|
172
|
,323
|
|
|
|
Всего
|
223,124
|
177
|
|
|
|
a. Зависимая переменная:
Доверие магазину
|
b. Предикторы: (константа),
Оценка полноты информации в целом , Транзакции через известную платежную
систему, Гарантии сохранности персональных данных, Отношение к магазину,
Гарантия качества товара
|
Зависимая переменная - «Оценка сайта онлайн-магазина»
Сводка для моделиb
|
Модель
|
R
|
R-квадрат
|
Скорректированный R-квадрат
|
Стандартная ошибка оценки
|
1
|
,871a
|
,759
|
,755
|
,4128
|
a. Предикторы: (константа),
Оценка полноты информации в целом , Удобство пользования сайтом ,
Привлекательность дизайна сайта
|
b. Зависимая переменная:
Оценка сайта в целом
|
ANOVAa
|
Модель
|
Сумма квадратов
|
ст.св.
|
Средний квадрат
|
F
|
Знач.
|
1
|
Регрессия
|
93,913
|
3
|
31,304
|
183,717
|
,000b
|
|
Остаток
|
29,819
|
175
|
,170
|
|
|
|
Всего
|
123,732
|
178
|
|
|
|
a. Зависимая переменная:
Оценка сайта в целом
|
b. Предикторы: (константа),
Оценка полноты информации в целом , Удобство пользования сайтом ,
Привлекательность дизайна сайта
|
Гистограмма: зависимая переменная - «Оценка сайта онлайн-магазина»
Зависимая переменная - «Привлекательность товара»
Сводка для моделиb
|
Модель
|
R
|
R-квадрат
|
Скорректированный R-квадрат
|
Стандартная ошибка оценки
|
1
|
,696a
|
,485
|
,473
|
,6566
|
a. Предикторы: (константа),
Изображение товара , Уникальность ассортимента, Приемлемость цен,
Разнообразие ассортимента
|
b. Зависимая переменная:
Привлекательность товара
|
ANOVAa
|
Модель
|
Сумма квадратов
|
ст.св.
|
Средний квадрат
|
F
|
Знач.
|
1
|
Регрессия
|
70,162
|
4
|
17,540
|
40,685
|
,000b
|
|
Остаток
|
74,585
|
173
|
,431
|
|
|
|
Всего
|
144,747
|
177
|
|
|
|
a. Зависимая переменная:
Привлекательность товара
|
b. Предикторы: (константа),
Изображение товара , Уникальность ассортимента, Приемлемость цен,
Разнообразие ассортимента
|
Гистограмма: зависимая переменная - «Привлекательность товара»
Зависимая переменная - «Удовлетворенность условиями возврата»
Сводка для моделиb
|
Модель
|
R
|
R-квадрат
|
Скорректированный R-квадрат
|
Стандартная ошибка оценки
|
1
|
,830a
|
,689
|
,679
|
,636
|
a. Предикторы: (константа),
Скорость возврата денежных средств , Возврат курьером, Возврат через пункт
самовывоза, Максимальный период для возврата, Возврат почтой
|
b. Зависимая переменная:
Удовлетворенность условиями возврата
|
ANOVAa
|
Модель
|
Сумма квадратов
|
ст.св.
|
Средний квадрат
|
F
|
Знач.
|
1
|
Регрессия
|
144,457
|
5
|
28,891
|
71,346
|
,000b
|
|
Остаток
|
65,196
|
161
|
,405
|
|
|
|
Всего
|
209,653
|
166
|
|
|
|
a. Зависимая переменная:
Удовлетворенность условиями возврата
|
b. Предикторы: (константа),
Скорость возврата денежных средств , Возврат курьером, Возврат через пункт
самовывоза, Максимальный период для возврата, Возврат почтой
|
Зависимая переменная - «Удовлетворенность условиями доставки»
Сводка для моделиb
|
Модель
|
R
|
R-квадрат
|
Скорректированный R-квадрат
|
Стандартная ошибка оценки
|
1
|
,840a
|
,706
|
,699
|
,687
|
a. Предикторы: (константа),
Скорость доставки, Пункт самовывоза, Доставка курьером, Доставка по почте
|
b. Зависимая переменная:
Удовлетворенность условиями доставки
|
ANOVAa
|
Модель
|
Сумма квадратов
|
ст.св.
|
Средний квадрат
|
F
|
Знач.
|
1
|
Регрессия
|
188,904
|
4
|
47,226
|
100,094
|
,000b
|
|
Остаток
|
78,793
|
167
|
,472
|
|
|
|
Всего
|
267,698
|
171
|
|
|
|
a. Зависимая переменная:
Удовлетворенность условиями доставки
|
b. Предикторы: (константа),
Скорость доставки, Пункт самовывоза, Доставка курьером, Доставка по почте
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Зависимая переменная - «Удовлетворенность условиями оплаты»
Сводка для моделиb
|
Модель
|
R
|
R-квадрат
|
Скорректированный R-квадрат
|
Стандартная ошибка оценки
|
1
|
,624a
|
,390
|
,379
|
,921
|
a. Предикторы: (константа),
Оплата через интернет, Оплата картой при получении, Оплата наличными при
получении
|
b. Зависимая переменная:
Удовлетворенность условиями оплаты
|
ANOVAa
|
Модель
|
Сумма квадратов
|
ст.св.
|
Средний квадрат
|
F
|
Знач.
|
1
|
91,562
|
3
|
30,521
|
35,990
|
,000b
|
|
Остаток
|
143,316
|
169
|
,848
|
|
|
|
Всего
|
234,879
|
172
|
|
|
|
a. Зависимая переменная:
Удовлетворенность условиями оплаты
|
b. Предикторы: (константа),
Оплата через интернет, Оплата картой при получении, Оплата наличными при
получении
|
Зависимая переменная - «Полнота необходимой информации»
Сводка для моделиb
|
Модель
|
R
|
R-квадрат
|
Скорректированный R-квадрат
|
Стандартная ошибка оценки
|
1
|
,890a
|
,793
|
,787
|
,3608
|
a. Предикторы: (константа),
Отзывы о выбранном товаре, Полнота необходимой информации о товаре, Полнота
информации об условиях заказа, доставки и возврата, "Таблица размеров",
Изображение товара
|
ANOVAa
|
Модель
|
Сумма квадратов
|
ст.св.
|
Средний квадрат
|
F
|
Знач.
|
1
|
Регрессия
|
84,596
|
5
|
16,919
|
129,999
|
,000b
|
|
Остаток
|
22,125
|
170
|
,130
|
|
|
|
Всего
|
106,722
|
175
|
|
|
|
a. Зависимая переменная:
Оценка полноты информации в целом
|
b. Предикторы: (константа),
Отзывы о выбранном товаре, Полнота необходимой информации о товаре, Полнота
информации об условиях заказа, доставки и возврата, "Таблица
размеров", Изображение товара
|
Зависимая переменная - «Удобство пользования сайтом»
Сводка для моделиb
|
Модель
|
R
|
R-квадрат
|
Скорректированный R-квадрат
|
Стандартная ошибка оценки
|
1
|
,950a
|
,902
|
,901
|
,3542
|
a. Предикторы: (константа),
Легкость оформления заказа на сайте, Легкость поиска
|
b. Зависимая переменная:
Удобство пользования сайтом
|
ANOVAa
|
Модель
|
Сумма квадратов
|
ст.св.
|
Средний квадрат
|
F
|
Знач.
|
1
|
Регрессия
|
200,267
|
2
|
100,133
|
797,943
|
,000b
|
|
Остаток
|
21,835
|
174
|
,125
|
|
|
|
Всего
|
222,102
|
176
|
|
|
|
a. Зависимая переменная:
Удобство пользования сайтом
|
b. Предикторы: (константа),
Легкость оформления заказа на сайте, Легкость поиска
|
Гистограмма: зависимая переменная - «Удобство пользования сайтом»
Проверка связи между переменными 1-го и 4-го уровней
Сводка для моделиb
|
Модель
|
R
|
R-квадрат
|
Скорректированный R-квадрат
|
Стандартная ошибка оценки
|
1
|
,732a
|
,536
|
,445
|
,5822
|
a. Предикторы: (константа),
Скорость возврата денежных средств , Разнообразие ассортимента, Оплата через
интернет, Привлекательность дизайна сайта, Возврат курьером, Легкость поиска
, Отношение к магазину, Приемлемость цен, Гарантия качества товара, Возврат
через пункт самовывоза, Гарантии сохранности персональных данных, Оплата
картой при получении, Уникальность ассортимента, Транзакции через известную
платежную систему, Полнота информации об условиях заказа, доставки и
возврата, Оплата наличными при получении, "Таблица размеров",
Доставка по почте, Пункт самовывоза, Изображение товара , Доставка курьером,
Легкость оформления заказа на сайте, Возврат почтой, Максимальный период для
возврата, Скорость доставки, Полнота необходимой информации о товаре, Отзывы
о выбранном товаре
|
b. Зависимая переменная: Вероятность
покупки
|
ANOVAa
|
Модель
|
Сумма квадратов
|
ст.св.
|
Средний квадрат
|
F
|
Знач.
|
1
|
Регрессия
|
54,039
|
27
|
2,001
|
5,904
|
,000b
|
|
Остаток
|
46,780
|
138
|
,339
|
|
|
|
Всего
|
100,819
|
165
|
|
|
|
a. Зависимая переменная:
Вероятность покупки
|
b. Предикторы: (константа),
Скорость возврата денежных средств , Разнообразие ассортимента, Оплата через
интернет, Привлекательность дизайна сайта, Возврат курьером, Легкость поиска
, Отношение к магазину, Приемлемость цен, Гарантия качества товара, Возврат
через пункт самовывоза, Гарантии сохранности персональных данных, Оплата
картой при получении, Уникальность ассортимента, Транзакции через известную
платежную систему, Полнота информации об условиях заказа, доставки и
возврата, Оплата наличными при получении, "Таблица размеров",
Доставка по почте, Пункт самовывоза, Изображение товара , Доставка курьером,
Легкость оформления заказа на сайте, Возврат почтой, Максимальный период для
возврата, Скорость доставки, Полнота необходимой информации о товаре, Отзывы
о выбранном товаре
|
Проверка связи между переменными 1-го и 4-го уровней
Сводка для моделиb
|
Модель
|
R
|
R-квадрат
|
Скорректированный R-квадрат
|
Стандартная ошибка оценки
|
1
|
,662a
|
,438
|
,417
|
,6071
|
a. Предикторы: (константа),
Удовлетворенность условиями возврата, Оценка полноты информации в целом ,
Удобство пользования сайтом , Привлекательность дизайна сайта,
Удовлетворенность условиями доставки, Удовлетворенность условиями оплаты
|
b. Зависимая переменная:
Вероятность покупки
|
ANOVAa
|
Модель
|
Сумма квадратов
|
ст.св.
|
Средний квадрат
|
F
|
Знач.
|
1
|
Регрессия
|
46,566
|
6
|
7,761
|
21,054
|
,000b
|
|
Остаток
|
59,718
|
162
|
,369
|
|
|
|
Всего
|
106,284
|
168
|
|
|
|
a. Зависимая переменная:
Вероятность покупки
|
b. Предикторы: (константа),
Удовлетворенность условиями возврата, Оценка полноты информации в целом ,
Удобство пользования сайтом , Привлекательность дизайна сайта,
Удовлетворенность условиями доставки, Удовлетворенность условиями оплаты
|
Приложение 3. Результаты корреляционного анализа в SPSS
Проверка мультиколлинеарности в регрессионной модели с зависимой
переменной - «Вероятность покупки»
Корреляции
|
|
Удовл-ть условиями покупки
|
Оценка сайта в целом
|
Доверие магазину
|
Привлекательность товара
|
Удовлетворенность условиями
покупки
|
Корреляция Пирсона
|
1
|
,102
|
,290**
|
,034
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
|
,172
|
,000
|
,649
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
179
|
Оценка сайта в целом
|
Корреляция Пирсона
|
,102
|
1
|
,017
|
,145
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,172
|
|
,817
|
,054
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
179
|
Доверие магазину
|
Корреляция Пирсона
|
,290**
|
,017
|
1
|
,097
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,000
|
,817
|
|
,198
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
179
|
Привлекательность товара
|
Корреляция Пирсона
|
,034
|
,145
|
,097
|
1
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,649
|
,054
|
,198
|
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
179
|
**. Корреляция значима на
уровне 0,01 (двухсторонняя).
|
Проверка мультиколлинеарности в регрессионной модели с зависимой
переменной - «Удовлетворенность условиями покупки»
Корреляции
|
|
Удов-ть условиями возврата
|
Удовл-ть условиями доставки
|
Удовл-ть условиями оплаты
|
Удовлетворенность условиями
возврата
|
Корреляция Пирсона
|
1
|
,217**
|
,278**
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
|
,005
|
,000
|
|
N
|
171
|
169
|
171
|
Удовлетворенность условиями
доставки
|
Корреляция Пирсона
|
,217**
|
1
|
,134
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,005
|
|
,081
|
|
N
|
169
|
173
|
171
|
Удовлетворенность условиями
оплаты
|
Корреляция Пирсона
|
,278**
|
,134
|
1
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,000
|
,081
|
|
|
N
|
171
|
171
|
173
|
**. Корреляция значима на
уровне 0,01 (двухсторонняя).
|
Проверка мультиколлинеарности в регрессионной модели с зависимой
переменной - «Доверие магазину»
Корреляции
|
|
Гарантия качества товара
|
Гарантии сохр-ти
персональных данных
|
Транз-и через известную
платежную систему
|
Отношение к магазину
|
Оценка полноты информации в
целом
|
Гарантия качества товара
|
Корреляция Пирсона
|
1
|
-,218**
|
-,103
|
,001
|
,072
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
|
,003
|
,171
|
,990
|
,341
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
178
|
179
|
Гарантии сохранности
персональных данных
|
Корреляция Пирсона
|
-,218**
|
1
|
-,007
|
,070
|
,103
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,003
|
|
,929
|
,355
|
,170
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
178
|
179
|
Транзакции через известную
платежную систему
|
Корреляция Пирсона
|
-,103
|
-,007
|
1
|
,044
|
,053
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,171
|
,929
|
|
,563
|
,481
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
178
|
179
|
Отношение к магазину
|
Корреляция Пирсона
|
,001
|
,070
|
,044
|
1
|
,149*
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,990
|
,355
|
,563
|
|
,047
|
|
N
|
178
|
178
|
178
|
178
|
Оценка полноты информации в
целом
|
Корреляция Пирсона
|
,072
|
,103
|
,053
|
,149*
|
1
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,341
|
,170
|
,481
|
,047
|
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
178
|
179
|
**. Корреляция значима на
уровне 0,01 (двухсторонняя).
|
*. Корреляция значима на
уровне 0,05 (двухсторонняя).
|
Проверка мультиколлинеарности в регрессионной модели с зависимой
переменной - «Оценка сайта онлайн-магазина»
Корреляции
|
|
Оценка полноты инф-ии в
целом
|
Удобство пользования сайтом
|
Привлекательность дизайна
сайта
|
Оценка полноты информации в
целом
|
Корреляция Пирсона
|
1
|
,123
|
,259**
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
|
,101
|
,000
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
Удобство пользования сайтом
|
Корреляция Пирсона
|
,123
|
1
|
-,039
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,101
|
|
,604
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
Привлекательность дизайна
сайта
|
Корреляция Пирсона
|
,259**
|
-,039
|
1
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,000
|
,604
|
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
**. Корреляция значима на
уровне 0,01 (двухсторонняя).
|
Проверка мультиколлинеарности в регрессионной модели с зависимой
переменной - «Привлекательность товара»
Корреляции
|
|
Изображение товара
|
Приемл-ть цен
|
Разнооб. Ассорт-та
|
Уник-сть ассорт-та
|
Изображение товара
|
Корреляция Пирсона
|
1
|
,186*
|
,340**
|
,006
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
|
,013
|
,000
|
,934
|
|
N
|
178
|
178
|
178
|
178
|
Приемлемость цен
|
Корреляция Пирсона
|
,186*
|
1
|
,121
|
,015
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,013
|
|
,108
|
,843
|
|
N
|
178
|
179
|
179
|
179
|
Разнообразие ассортимента
|
Корреляция Пирсона
|
,340**
|
,121
|
1
|
,179*
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,000
|
,108
|
|
,016
|
|
N
|
178
|
179
|
179
|
179
|
Уникальность ассортимента
|
Корреляция Пирсона
|
,006
|
,015
|
,179*
|
1
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,934
|
,843
|
,016
|
|
|
N
|
178
|
179
|
179
|
179
|
*. Корреляция значима на
уровне 0,05 (двухсторонняя).
|
**. Корреляция значима на
уровне 0,01 (двухсторонняя).
|
Проверка мультиколлинеарности в регрессионной модели с зависимой
переменной - «Удовлетворенность условиями возврата»
Корреляции
|
|
Возврат курьером
|
Возврат почтой
|
Возврат через пункт
самовывоза
|
Макс.период для возврата
|
Скорость возврата денежных
средств
|
Возврат курьером
|
Корреляция Пирсона
|
1
|
-,114
|
-,047
|
,135
|
-,029
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
|
,128
|
,534
|
,076
|
,706
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
173
|
168
|
Возврат почтой
|
Корреляция Пирсона
|
-,114
|
1
|
-,231**
|
-,002
|
-,157*
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,128
|
|
,002
|
,982
|
,042
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
173
|
168
|
Возврат через пункт
самовывоза
|
Корреляция Пирсона
|
-,047
|
-,231**
|
1
|
,105
|
,156*
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,534
|
,002
|
|
,168
|
,043
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
173
|
168
|
Максимальный период для
возврата
|
Корреляция Пирсона
|
,135
|
-,002
|
,105
|
1
|
,138
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,076
|
,982
|
,168
|
|
,076
|
|
N
|
173
|
173
|
173
|
173
|
167
|
Скорость возврата денежных
средств
|
Корреляция Пирсона
|
-,029
|
-,157*
|
,156*
|
,138
|
1
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,706
|
,042
|
,043
|
,076
|
|
|
N
|
168
|
168
|
168
|
167
|
168
|
**. Корреляция значима на
уровне 0,01 (двухсторонняя).
|
*. Корреляция значима на
уровне 0,05 (двухсторонняя).
|
Проверка мультиколлинеарности в регрессионной модели с зависимой
переменной - «Удовлетворенность условиями доставки»
Корреляции
|
|
Доставка курьером
|
Доставка по почте
|
Пункт самовывоза
|
Скорость доставки
|
Доставка курьером
|
Корреляция Пирсона
|
1
|
-,003
|
,029
|
,047
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
|
,966
|
,701
|
,535
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
174
|
Доставка по почте
|
Корреляция Пирсона
|
-,003
|
1
|
-,044
|
,025
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,966
|
|
,559
|
,742
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
174
|
Пункт самовывоза
|
Корреляция Пирсона
|
,029
|
-,044
|
1
|
,041
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,701
|
,559
|
|
,590
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
174
|
Скорость доставки
|
Корреляция Пирсона
|
,047
|
,025
|
,041
|
1
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,535
|
,742
|
,590
|
|
|
N
|
174
|
174
|
174
|
174
|
|
|
|
|
|
|
Проверка мультиколлинеарности в регрессионной модели с зависимой
переменной - «Удовлетворенность условиями оплаты»
Корреляции
|
|
Оплата наличными при
получении
|
Оплата картой при получении
|
Оплата через интернет
|
Оплата наличными при
получении
|
Корреляция Пирсона
|
1
|
,175*
|
-,215**
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
|
,019
|
,004
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
Оплата картой при получении
|
Корреляция Пирсона
|
,175*
|
1
|
-,165*
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,019
|
|
,027
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
Оплата через интернет
|
Корреляция Пирсона
|
-,215**
|
-,165*
|
1
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,004
|
,027
|
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
*. Корреляция значима на
уровне 0,05 (двухсторонняя).
|
**. Корреляция значима на
уровне 0,01 (двухсторонняя).
|
Проверка мультиколлинеарности в регрессионной модели с зависимой
переменной - «Полнота необходимой информации»
Корреляции
|
|
Изображение товара
|
Полнота необх.информации о
товаре
|
"Таблица
размеров"
|
Полнота инф-ии об усл.
покупки
|
Отзывы о выбранном товаре
|
Изображение товара
|
Корреляция Пирсона
|
1
|
,332**
|
,232**
|
,199**
|
|
Знач. (двухст)
|
|
,000
|
,002
|
,002
|
,008
|
|
N
|
178
|
178
|
177
|
177
|
178
|
Полнота необходимой информации
о товаре
|
Корреляция Пирсона
|
,332**
|
1
|
,320**
|
,308**
|
-,041
|
|
Знач. (двухст)
|
,000
|
|
,000
|
,000
|
,585
|
|
N
|
178
|
179
|
177
|
178
|
179
|
"Таблица
размеров"
|
Корреляция Пирсона
|
,232**
|
,320**
|
1
|
,156*
|
-,072
|
|
Знач. (двух)
|
,002
|
,000
|
|
,039
|
,343
|
|
N
|
177
|
177
|
177
|
176
|
177
|
Полнота информации об
условиях заказа, доставки и возврата
|
Корреляция Пирсона
|
,231**
|
,308**
|
,156*
|
1
|
-,089
|
|
Знач. (двух)
|
,002
|
,000
|
,039
|
|
,237
|
|
N
|
177
|
178
|
176
|
178
|
178
|
Отзывы о выбранном товаре
|
Корреляция Пирсона
|
,199**
|
-,041
|
-,072
|
-,089
|
1
|
|
Знач. (двух)
|
,008
|
,585
|
,343
|
,237
|
|
|
N
|
178
|
179
|
177
|
178
|
179
|
**. Корреляция значима на
уровне 0,01 (двухсторонняя).
|
*. Корреляция значима на
уровне 0,05 (двухсторонняя).
|
Проверка мультиколлинеарности в регрессионной модели с зависимой
переменной - «Удобство пользования сайтом»
Корреляции
|
|
Легкость поиска
|
Легкость оформл.заказа
|
Легкость поиска
|
Корреляция Пирсона
|
1
|
,302**
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
|
,000
|
|
N
|
179
|
177
|
Легкость оформления заказа
на сайте
|
Корреляция Пирсона
|
,302**
|
1
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,000
|
|
|
N
|
177
|
177
|
**. Корреляция значима на
уровне 0,01 (двухсторонняя).
|
Проверка мультиколлинеарности в упрощенной модели между переменными 3-го
уровня
Корреляции
|
|
Оценка полноты информации в
целом
|
Удобство пользования сайтом
|
Привлекательность дизайна
сайта
|
Удовлетворенность условиями
оплаты
|
Удовлетворенность условиями
доставки
|
Удовлетворенность условиями
возврата
|
Оценка полноты информации в
целом
|
Корреляция Пирсона
|
1
|
,123
|
,259**
|
,159*
|
,208**
|
,016
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
|
,101
|
,000
|
,037
|
,006
|
,840
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
173
|
173
|
171
|
Удобство пользования сайтом
|
Корреляция Пирсона
|
,123
|
1
|
-,039
|
,276**
|
,063
|
,155*
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,101
|
|
,604
|
,000
|
,413
|
,042
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
173
|
173
|
171
|
Привлекательность дизайна
сайта
|
Корреляция Пирсона
|
,259**
|
-,039
|
1
|
,026
|
,218**
|
-,111
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,000
|
,604
|
|
,729
|
,004
|
,149
|
|
N
|
179
|
179
|
179
|
173
|
173
|
171
|
Удовлетворенность условиями
оплаты
|
Корреляция Пирсона
|
,159*
|
,276**
|
,026
|
1
|
,134
|
,278**
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,037
|
,000
|
,729
|
|
,081
|
,000
|
|
N
|
173
|
173
|
173
|
173
|
171
|
171
|
Удовлетворенность условиями
доставки
|
Корреляция Пирсона
|
,208**
|
,063
|
,218**
|
,134
|
1
|
,217**
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,006
|
,413
|
,004
|
,081
|
|
,005
|
|
N
|
173
|
173
|
173
|
171
|
173
|
169
|
Удовлетворенность условиями
возврата
|
Корреляция Пирсона
|
,016
|
,155*
|
-,111
|
,278**
|
,217**
|
1
|
|
Знач. (двухсторонняя)
|
,840
|
,042
|
,149
|
,000
|
,005
|
|
|
N
|
171
|
171
|
171
|
171
|
169
|
171
|
**. Корреляция значима на
уровне 0,01 (двухсторонняя).
|
*. Корреляция значима на
уровне 0,05 (двухсторонняя).
|
Похожие работы на - Модели процесса принятия решения о покупке
|