层次分析法在网上消费者风险与价值感知的权衡中的应用

摘要:网上购物向消费者传递了新的价值感知,然而也给消费者带来了不同于传统购物环境下的风险感知。每一个购买决策的诞生都是消费者的风险感知与价值感知的权衡结果。因此,全面了解消费者的风险感知与价值感知的权衡过程,对促进消费者网上购物有很大作用。以某消费者欲购置一台戴尔电脑为例,用层次分析法定量分析了该消费者此次购买的各评价指标对其购买目标的影响程度,从而得出消费者在风险感知一定的情况下,会偏向追求价值感知最大化的结论。

关键词:层次分析法;风险感知;价值感知;网上购物

中图分类号:F12文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)33-0200-04

网上购物以其价格及便捷等核心优势吸引了越来越多用户的关注。在消费者购买意愿的研究领域,存在两个分支:一种认为是消费者在作出购买决策时,会选择价值感知最大的方案;另一种认为是消费者会选择风险感知最小的方案。风险感知与价值感知之间的权衡结果决定了消费者是否愿意选择网上购买。因此,通过对网上购物过程中风险感知与价值感知之间的权衡这一问题的研究,有助于企业更好地站在消费者的角度上考虑问题,针对不同的消费心理,运用适合的营销手段,促进网上购物。

一、风险感知与价值感知

(一)网上购物中的风险感知

风险感知最初是由哈佛大学的Bauer于1960从心理学延伸出来的。他认为,消费者任何的购买行为,都可能无法确知其预期的结果是否正确,而某些结果可能令消费者不愉快。所以,消费者购买决策中隐含着对结果的不确定性。消费者面对购买决策所产生的不确定性与后果时,消费者较重视其不确定性或后果程度较高,则消费者所感知的风险也相对较高。

中国学者井淼等在实证研究中提出中国消费者网上购物时的风险感知由经济风险、功能风险、隐私风险、经济社会风险、时间风险、身体风险、服务风险、心理风险这八个维度构成。在实际的购买交易中,风险感知各维度在购买决策中的具体影响会随产品和购买情境的变化而变化,对总体风险的解释能力在不同的购买情境下也是有差异的,在某些购买情境中一部分风险可能比另一部分风险显得更为重要或突出。正因为如此,在网络环境下解决风险感知问题变得更为复杂,风险感知也成了网上购物的重要阻碍因素。

(二)网上购物中的价值感知

目前学术界对客户感知价值还没有统一的定义。但是,众多学者都认同这样的观点:消费者价值感知的本质是感知利得与感知利失之间的权衡。感知利得包括了产品、服务、关系、企业资源等要素。感知利失则包括客户在购买时所付出的所有成本,如购买价格、获取成本、交通、安装、订单处理、维修以及失灵或表现不佳的风险。 由此可见,企业应该真正站在消费者的角度上来看待产品和服务的价值,这种价值不是由企业决定的,而是由消费者决定的。这也是消费者价值感知理论的最大创新之处。

在网上购物的环境中,商家为消费者提供的价值不仅包括产品的价值,还包括消费者在购买产品过程中所体验到的购物价值,其构成因素包括网站专业知识、隐私权保护、安全性,商品价格、便利性、客户专业知识、客户个性化体验及服务补救等。

二、层次分析法

层次分析法(Analytic Hierarchy Process)简称AHP,是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。层次分析法的应用非常广泛,常用于决策、预测以及评估方面,也可用于分析影响消费者购买决策的诸多因素及消费者对它们的重视程度。这里通过层次分析法将定性分析与定量分析相结合,把消费者网上购物中风险感知与价值感知的权衡过程层次化和数量化,从而帮助企业有针对性地制定营销策略。

这种方法先把复杂问题分解成各个组成要素,并将这些要素按支配关系进行分组以形成有序的递阶层次结构。然后通过两两对比判断的方式确定每一层次中各要素的相对重要性程度。最后在递阶层次结构内进行合成,得到决策因素相对于目标层的重要性程度的总排序。

应用层次分析法来解决多目标决策问题通常有五个步骤,以购买渠道的选择决策为例:(1)明确问题:选择最适合的购买渠道;(2)建立购买渠道选择问题的层次结构;(3)根据层次结构中购买渠道选择的准则,两两比较并量化构成相应的判断矩阵,采用特征向量法确定购买渠道选择的准则的权重,并判断一致性;(4)层次单排序,针对每个准则给出各准则的评价值,构成每个渠道对应于每个准则的判断矩阵,计算相应的权重;(5)层次总排序,计算每个渠道的综合权重,根据权重作为最后选择渠道的依据。

其中,确定权重的步骤如下:

1.建立树状层次结构模型。层次分析结构模型的建立是层次分析法中最重要的一步。模型的最上层为目标层,通常只有一个因素;最下层为方案层R,即为各候选方案;中间可以有一个或者几个层次,通常称为准则层C,其作用主要是评价各方案的各种定性或者定量指标。

2.确立思维判断定量化的标度。在两个因素互相比较时,需要有定量的标度,层次分析法的比例标度及其含义(如表1所示):

表1比例标度及其含义

3.构造判断矩阵。运用两两比较的方法,对各相关元素进行两两比较评分,根据中间层的若干指标,可得到若干判断矩阵(如表2所示):

表2 判断矩阵

4.计算权重(层次排序)判断矩阵。(1) 将判断矩阵每列正规化;(2)将正规化后的判断矩阵按行相加;(3)计算权重;(4)计算矩阵的最大特征根λmax;(5)满足一致性检验:通常认为C.R.< 0.1时,即认为判断矩阵具有满意的一致性,不然就要调整判断矩阵,直至具有满意的一致性为止。其中:

C.R.= (1);C.I.=μ= (2)

R.I. 可以通过查表3得出:

层次分析法由于具有简便易操作和可以将定性指标定量化的优点,所以在方案选择领域里经常被采用,是最常见的评价方法,因为其在操作过程中,结合了人的经验判断,故还是带有一定的主观性的。

三、层次分析法的应用

以某消费者欲购置一台戴尔电脑为例,用层次分析法定量分析该消费者此次购买的各评价指标对其购买目标的影响程度。

(一)消费者购买方案评价指标

假设该消费者要求首先是购买要方便快捷,价格要便宜;其次售后服务要好,物流配送要及时,当然是以资金安全为前提的。该消费者有两种方案:一是选择传统渠道即去戴尔的实体店购买电脑,二是选择在戴尔的官方网站上购买电脑。根据调查可知,消费者选择网上购买戴尔电脑的原因在于:

1.品牌可信性。戴尔电脑拥有较高的品牌可信性,其品牌号召力使消费者的风险感知大大降低。

2.价格便宜。戴尔精简的生产、销售、物流过程可以省去一些中间成本,因此戴尔能给消费者较便宜的价格。

3.方便快捷。戴尔的官方网站设计简单明了,消费者可以很轻松地在网上选购到自己喜欢的款式,戴尔是委托第三方物流进行配送的,它对消费者的承诺是二至五天内送货上门。

但同时,在网站上购买电脑也存在一些令消费者不愉快的地方,例如,因缺货而配送不及时;售后服务不能令消费者满意;当消费者已经付款后,物流配送不及时或质量出现问题的时候,资金方面存在一定的风险等。因此,我们可以从价格、时间成本、售后服务、物流配送、资金安全等方面来选取消费者购买方案评价指标。

(二)层次分析法的具体求解过程

1.建立层次分析结构模型。在上述问题中,因素可以分为三类:第一是目标类,即购置一台自己满意的电脑;第二是准则类,这是衡量目标能否实现的标准,如该消费者要求价格要便宜、购买要方便快捷、资金风险要低、交货期短等等;第三是措施类,指实现目标的方案、方法、手段等等。

按目标到措施自上而下地将各类因素之间的直接影响关系分不同层次排列出来,可以构成一个直观的层次结构图(如下页图1所示):

2.建立判断矩阵(如下页图1所示)。我们将准则层的各个因素标记为:B1价格便宜、B2方便快捷、B3资金风险低、B4物流配送及时、B5售后服务好;措施层的方案为:C1网上购买、C2实体店购买。根据心理学的研究,在进行定性的成对比较时,人们的头脑通常有五种明显的等级:相同、稍强、强、明显强、绝对强。

假设该消费者认为准则层的各因素对目标层的相对重要性为:B2比B1影响明显强;B3比B1影响明显强;B4比B1影响稍强;B5比B1影响稍强;B3比B2影响稍强;B2比B4影响稍强;B5比B2影响稍强;B3比B4影响稍强;B3比B5影响要稍强;B5比B4影响稍强。则根据表1来定量化,两两相对比较的定量结果用判断矩阵P-B表示(如表4):

表4判断矩阵P-B

根据对B2C网上购买特点和优势的分析,以及现实生活经验得知,可供选择的方案中,方案C1即网上购买是最方便快捷的,价格比较便宜,物流配送一般,资金风险也属于中等(戴尔的品牌可信性降低了消费者的资金风险感知),售后服务较好。方案C2交货期短,但物流配送比较差,资金风险较低,方便快捷属于中等,价格相对来说较贵了点,售后服务一般。则据此分析,根据表1可以确定各单个准则的判断矩阵如下:

对于准则B1(价格便宜)来说,判断矩阵(如表5所示):

表5 判断矩阵B1

对于准则B2(方便快捷)来说,判断矩阵(如表6所示):

表6 判断矩阵B2

对于准则B3(资金风险低)来说,判断矩阵(如表7所示):

表7判断矩阵B3

对于准则B4(物流配送及时)来说,判断矩阵(如表8所示):

表8判断矩阵B4

对于准则B5(售后服务好)来说,判断矩阵(如表9所示):

表9判断矩阵B5

3.层次单排序。层次单排序也称单一准则下的排序,即在判断矩阵建立之后求得在该准则下各元素相对重要性的排序。在本文中,采用方根法进行排序求解。对于判断矩阵P-B(表4)来说:

(1)求判断矩阵P-B中各行元素之乘积:

M1=1×1/7×1/7×1/3×1/3=0.0023

M 2=7×1×1/2×3×1/3=3.5

M 3=7×2×1×3×3=126

M 4=3×1/3×1/3×1×1/2=0.1667

M 5=3×3×1/3×2×1=6

(2)求Mi(i =1,2,3,4,5)的n次方根Wi(n=5):

W1=≈0.2967 W2=≈1.2847

W3=≈2.6307 W4=≈0.6989

W5=≈1.4310

(3)对向量W=(0.2190,1.3678,3.3504,0.6389,1.5651)T做归一化处理:

W1==≈0.0468

W 2=≈0.2026 W 3=≈0.4148

W 4=≈0.1102 W 5=≈0.2256

所以,W=(0.0468,0.2026,0.4148,0.1102,0.2256)T就是所求的特征向量,即权重。

(4)根据表4求矩阵P-B的最大特征根λmax:

(BW)1 = 1×0.0468 +×0.2026 +×0.4148 +×0.1102 +×0.2256≈0.2469

(BW)2 = 7×0.0468 + 1×0.2026 +×0.4148 + 3×0.1102 +×0.2256≈1.1434

(BW)3 = 7×0.0468 + 2×0.2026 + 1×0.4148 + 3×0.1102 + 3×0.2256≈2.1550

(BW)4= 3×0.0468 +×0.2026 +×0.4148 +1×0.1102 +×0.2256≈0.5692

(BW)5= 3×0.0468 + 3×0.2026 +×0.4148 + 2×0.1102 + 1×0.2256≈1.3325

得出:

λmax==(++++)≈5.4(3)

(5)进行一致性检验:

由公式(2)、(3)得: C.I.=μ=== 0.1; 查表3得: R.I. =1.12;则由公式(1)得: C.R. ==≈0.09 < 0.1。

所以判断矩阵P-B具有满意的一致性。

用同样的方法,可计算出B1、B2、B3、B4和B5的判断矩阵的特征向量和特征根,并进行一致性检验,结果均符合一致性。根据表5、表6、表7、表8和表9,得出具体结果如下:

①对于准则B1(价格便宜)来说,其特征向量为:(0.8333,0.1666)T;λmax≈2

C.I.=0;C.R.=0

②对于准则B2(方便快捷)来说,其特征向量为:(0.75,0.2499)T;λmax≈2

C.I.=0;C.R.=0

③对于准则B3(资金风险低)来说,其特征向量为:(0.3333,0.6666) T;λmax≈2

C.I.=0;C.R.=0

④对于准则B4(物流配送及时)来说,其特征向量为:(0.6666,0.3333) T;λmax≈2

C.I.=0;C.R.=0

⑤对于准则B5(售后服务好)来说,其特征向量为:(0.3333,0.6666)T;λmax≈2

C.I.=0;C.R.=0

4.层次总排序。通过刚才对单一准则下排序的分析计算,已经分别得出了措施层方案C1、C2对准则层B1、B2、B3、B4、B5的顺序以及准则层B1、B2、B3、B4、B5对总体C1、C2目标P的顺序,则可进一步确定措施层方案C1、C2对总体目标P的顺序(如表10所示):

根据表10的数据,总排序的优先权数计算过程如下:

W1 = 0.0468×0.8333+0.2026×0.75+0.4148×0.6666+

0.1102×0.3333+0.2256×0.6666≈0.6546

W2 = 0.0468×0.1666+0.2026×0.2499+0.4148×0.3333+

0.1102×0.6666+0.2256×0.3333≈0.3453

从计算结果可以看出,两种方案的优先权数W1(网上购买)为0.6546,W2(实体店购买)为0.3453。故假设该消费者是理性的前提下,他会选择网上购买,因为商品价格便宜和购买方便快捷的网上购物特点能够让他在购买过程中得到价值感知的最大化,尽管存在物流配送不及时或资金不安全以及售后服务稍微欠佳的风险。

四、结论

由上述计算过程可知,层次分析法只是针对某消费者对网上购物风险感知和价值感知的指标和影响程度进行定性和定量化,带有一定的主观性。由于戴尔的品牌可信性降低了网上消费者对资金安全、物流配送及时和售后服务完善等方面的风险感知,使得这些因素在其价值感知与风险感知之间的权衡过程中所产生的影响是较低的。

当然,并不是所有消费者在此种购买需求和购买情景下都会选择网上购买方式的。每个消费者对网上购物风险感知与价值感知的程度不一样,自然各因素对其购买决策的影响权重也不一样。依据消费者消费目标的不同决策方式也会不同,有的消费者采取最低价格策略,有的消费者采取最低风险策略,还有的消费者会采取最短购物时间策略等。但是无论如何,消费者最终的选择始终是以价值为核心的。当他想要拥有某种价值感知时,他会寻求适当的方式来规避各种风险,比如选择品牌可信度高的商家、采取货到付款的付款方式等。因此,在线零售商必须多了解不同消费者所关注的产品或服务方面的特性,从而有针对性地制定营销策略。

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