B2C电子商务顾客初始信任实证研究

发布时间：2017-04-30 20:22

  本文关键词：B2C电子商务顾客初始信任实证研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在我国众多电子商务模式中,B2C最早出现,但目前其仅占网络购物总额的15%,与发达国家相比存在巨大的差距。随着各大C2C网上购物平台和众多传统商家加入到B2C电子商务的行列,以及国家支持B2C电子商务政策的出台,我国B2C电子商务迎来了新的发展机遇。但在B2C电子商务发展过程中,信任问题尤其是初始信任问题已经成为阻碍其发展的一大瓶颈。因此,本文着重研究企业经营层面影响顾客初始信任的各种因素,以及不同情况下各因素对顾客初始信任的影响关系。 本文首先在文献研究的基础上,识别影响顾客初始信任的13个因素,提出理论模型构想;然后通过问卷数据对模型进行检验和修正;进而根据修正的理论模型和问卷数据建立顾客初始信任测量模型;然后利用建立的测量模型研究不同情况下不同因素对顾客初始信任的影响模式;最后基于本文结论提出提升顾客初始信任的策略。本文结构如下:第一章绪论介绍研究目的、意义、内容和方法;第二章理论综述介绍交易信任、电子商务信任模型和B2C电子商务顾客初始信任研究现状;第三章识别顾客初始信任的影响因素并提出假设和理论模型构想;第四章介绍问卷数据的获取和预处理;第五章假设检验和理论模型修正;第六章研究不同条件下各因素对顾客初始信任的影响模式;第七章对本研究进行总结,并对如何提升顾客初始信任进行讨论。 本研究发现:在目前电子商务环境下,影响顾客初始信任的企业因素主要有产品与声誉(包括产品信息种类、产品品牌、产品价格、企业声誉和企业规模)、网站功能与互动(包括购物功能、网站互动和产品评价)、交易规则(包括支付方式和退换货保证),而网站外观、网站打开速度和网站社区对顾客初始信任影响不大;在整体条件为当前行业平均值时,10个因素按照4种不同的模式影响顾客初始信任;在不同的整体条件下,同一因素对顾客初始信任的影响模式有很大的不同,有的甚至截然相反。因此,企业在制定提升顾客初始信任策略时,应综合考虑企业的整体条件,孤立片面地仅仅针对某一因素进行提升不仅造成资源浪费,甚至会导致顾客初始信任的降低。
【关键词】：B2C电子商务 顾客初始信任 实证研究 人工神经网络
【学位授予单位】：北京工商大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：F724.6;F274;F224
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 研究目的和意义9-10
• 1.1.1 研究背景9
• 1.1.2 研究目的9-10
• 1.1.3 研究意义10
• 1.2 研究内容和方法10-14
• 1.2.1 研究内容界定10-12
• 1.2.2 研究方法12-13
• 1.2.3 预期研究结果13-14
• 第二章 文献综述14-23
• 2.1 交易信任14
• 2.2 电子商务信任模型14-17
• 2.2.1 理性-情感信任模型15
• 2.2.2 制度-人际信任模型15-16
• 2.2.3 信念-购买意向信任模型16-17
• 2.3 B2C 电子商务顾客初始信任研究综述17-23
• 2.3.1 B2C 电子商务顾客初始信任研究发展历程17-18
• 2.3.2 B2C 电子商务顾客初始信任实证研究综述18-23
• 第三章 顾客初始信任影响因素分析与模型构建23-30
• 3.1 商家规模对顾客初始信任的影响23
• 3.2 商家声誉对顾客初始信任的影响23-24
• 3.3 网站质量对顾客初始信任的影响24-26
• 3.3.1 网站外观顾客初始信任的影响24
• 3.3.2 网站功能顾客初始信任的影响24-25
• 3.3.3 网站互动顾客初始信任的影响25
• 3.3.4 虚拟社区顾客初始信任的影响25
• 3.3.5 网站速度顾客初始信任的影响25-26
• 3.4 产品信息对顾客初始信任的影响26-28
• 3.4.1 产品信息顾客初始信任的影响26
• 3.4.2 产品品牌顾客初始信任的影响26-27
• 3.4.3 产品价格顾客初始信任的影响27
• 3.4.4 产品评价顾客初始信任的影响27-28
• 3.5 交易规则对顾客初始信任的影响28
• 3.6 理论模型构想28-30
• 3.6.1 理论模型前提28
• 3.6.2 理论模型构想28-30
• 第四章 模型样本数据获取与预处理30-39
• 4.1 样本数据获取30-32
• 4.1.1 调查问卷项目设计30
• 4.1.2 预调研及问卷调整30-31
• 4.1.3 资料收集方法31
• 4.1.4 调查样本的确定31-32
• 4.1.5 数据录入与整理32
• 4.2 样本数据描述性分析32-34
• 4.2.1 样本人口统计分析32-33
• 4.2.2 样本描述性统计分析33-34
• 4.3 样本数据可靠性分析34-39
• 4.3.1 信度检验34-36
• 4.3.2 效度分析36-39
• 第五章 理论模型假设检验与修正39-45
• 5.1 产品与声誉假设验证39
• 5.2 网站功能与互动假设验证39-40
• 5.3 交易规则假设验证40
• 5.4 网站技术质量假设验证40-41
• 5.5 理论模型修正41-42
• 5.6 验证性因子分析42-45
• 第六章 顾客初始信任各因素影响模式分析45-57
• 6.1 顾客初始信任测量模型构建的必要性45-46
• 6.2 顾客初始信任测量模型的建立46-51
• 6.2.1 人工神经网络简介46-48
• 6.2.2 测量模型的建立与初始化48-49
• 6.2.3 测量模型训练49-50
• 6.2.4 测量模型仿真输出与评价50-51
• 6.3 顾客初始信任影响模式分析51-57
• 6.3.1 相同条件下不同因素影响分析51-53
• 6.3.2 不同条件下相同因素影响分析53-57
• 第七章 总结57-63
• 7.1 研究结果讨论57-60
• 7.1.1 研究假设讨论57
• 7.1.2 顾客初始信任理论模型讨论57-58
• 7.1.3 顾客初始信任测量模型讨论58
• 7.1.4 顾客初始信任各因素影响模式58-59
• 7.1.5 提升顾客初始信任的策略59-60
• 7.2 本研究的创新点和不足60-61
• 7.2.1 本研究的创新点60
• 7.2.2 本研究的不足60-61
• 7.3 后续研究展望61-63
• 参考文献63-66
• 附录A 调查问卷66-68
• 附录B 模型验证性因子分析参数68-70
• 附录C 训练后的测量模型70-72
• 附录D 各因素影响模式曲线图72-75
• 在校期间发表学术论文及研究成果75-76
• 致谢76

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 王甜宇;基于退换货评价的C2C电子商务卖家信用评价模型研究[D];东北财经大学;2012年

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本文编号：337526