基于心流体验理论的移动互联网环境下消费者在线购买意愿影响因素研究

发布时间：2017-08-13 08:17

  本文关键词：基于心流体验理论的移动互联网环境下消费者在线购买意愿影响因素研究

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【摘要】：随着移动互联网的不断发展,移动终端的第一大上网终端设备地位更加牢固,用户通过手机等移动设备完成的移动商务类应用呈现出高速增长的态势,移动支付带动手机购物等商务类应用快速增长,移动互联网已深入到我们的日常生活工作中,全新移动互联网时代已成为不可忽视的大背景。移动互联网借助移动网络获得通讯及网络服务。移动互联网的简便性和多元性应用满足了用户的需求,使得网民上网时间持续增长。各种便捷的商务类应用吸引了大量用户加入,并使得用户对其产生很大的依赖性,改变了传统网络中用户的生活习惯和经济行为方式。移动互联网的随时随地性使用户时间碎片化,充分利用了用户的闲暇时间,并且用户很享受沉浸在这种闲暇环境中,更易于产生心流体验。越来越多的企业加入到移动互联网行业中,竞争越来越激烈,企业开始尝试各种方式以激发消费者购买意愿,产生更好的营销效果,但是消费者在移动互联网下通过移动设备进行消费时的心理状态和之前已经习惯的互联网购物下的心理状态是否一致,两种模式下购买意愿的影响因素是否相同,移动互联网特性是否影响购买意愿的产生,移动互联网背景下怎样激发消费者达到心流,从而激发购买意愿,这些问题反映了企业对新互联网时代下的购买意愿还较为陌生。因此,在移动互联网环境下探讨心流体验与购买意愿很有必要。本文基于文献研究构建模型进行论证,研究移动互联网特性、移动设备特性、消费者特性与心流体验的关系,心流体验与购买意愿的关系,及心流体验在移动互联网、移动设备特性、消费者特性与购买意愿之间的中介作用。利用问卷得到样本数据,运用SPSS进行因子、相关及回归分析,检验假设,进而得出结论。研究结果表明：改进的技术接受模型(TAM)对移动互联网环境下消费者购买意愿的研究是适用的,分析结果证明了TAM的解释能力；感知愉悦性与集中注意力显著作用于购买意愿。此外,感知有用性、易用性、即时性、网络规模和质量对购买意愿的影响也得到了证实；感知有用性、易用性、即时性、网络规模和质量、感知控制、社会影响、路径依赖、感知价值显著影响感知愉悦性；感知有用性、易用性、即时性、网络规模和质量、控制力、社会影响、感知价值对集中注意力均产生显著影响,但路径依赖未显著影响集中注意力。最后从“优化交易流程、改进呈现方式,是高消费者感知有用性和易用性”、“扩大网络规模、优化网络质量,提升消费者对即时性的满意度”、“提高用户体验,促进移动互联网社会影响和感知价值的提升”三个方面提出相关建议。
【关键词】：移动互联网 心流体验 购买意愿
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F713.55;F724.6
【目录】：

• 中文摘要9-11
• ABSTRACT11-13
• 1 绪论13-18
• 1.1 研究背景13-15
• 1.2 问题提出15
• 1.3 研究目的15-16
• 1.4 研究意义16
• 1.4.1 理论意义16
• 1.4.2 实践意义16
• 1.5 研究思路与方法16-18
• 1.5.1 研究思路16-17
• 1.5.2 研究方法17-18
• 2 基本概念与文献综述18-36
• 2.1 购买意愿相关研究18-20
• 2.1.1 购买意愿的内涵18
• 2.1.2 购买意愿的国内外研究18-20
• 2.1.3 购买意愿的测量20
• 2.2 心流体验相关研究20-26
• 2.2.1 心流体验的概念及维度划分20-22
• 2.2.2 心流体验的模型22-24
• 2.2.3 心流体验的研究方法24-25
• 2.2.4 心流体验的前因变量和结果变量25-26
• 2.3 技术接受模型相关理论26-34
• 2.3.1 理性行为理论26-27
• 2.3.2 计划行为理论27-28
• 2.3.3 技术接受模型28-29
• 2.3.4 基于TAM的拓展模型29-33
• 2.3.5 移动互联网环境下TAM的应用33-34
• 2.4 移动互联网、心流体验及消费者购买意愿三者间的关系研究34-35
• 2.5 文献评述35-36
• 3 假设命题与模型提出36-45
• 3.1 模型提出36-38
• 3.2 研究假设38-45
• 3.2.1 移动互联网技术接受程度与心流体验38-39
• 3.2.2 移动设备特性与心流体验39-40
• 3.2.3 消费者特性与心流体验40-41
• 3.2.4 心流体验与购买意愿41-42
• 3.2.5 心流体验的中介作用42-45
• 4 问卷设计与预调研45-57
• 4.1 变量测量45-48
• 4.2 问卷编制与回收48
• 4.3 预调研统计分析48-57
• 4.3.1 统计分析方法48-49
• 4.3.2 描述性统计49-51
• 4.3.3 信度分析51-53
• 4.3.4 因子分析53-56
• 4.3.5 问卷修正56-57
• 5 问卷统计结果及分析57-104
• 5.1 问卷的基本情况统计57-60
• 5.2 描述性统计分析60-64
• 5.3 信度分析64-68
• 5.3.1 移动互联网的技术接受程度64-65
• 5.3.2 移动设备特性65-66
• 5.3.3 消费者特性66-67
• 5.3.4 心流体验67-68
• 5.3.5 消费者购买意愿68
• 5.4 探索性因子分析68-78
• 5.4.1 移动互联网的技术接受程度69-70
• 5.4.2 移动设备特性70-72
• 5.4.3 消费者特性72-75
• 5.4.4 心流体验75-76
• 5.4.5 消费者购买意愿76-78
• 5.5 相关性分析78-81
• 5.5.1 移动互联网的技术接受程度与心流体验的相关性分析78-79
• 5.5.2 移动设备特性与心流体验的相关性分析79
• 5.5.3 消费者特性与心流体验的相关性分析79-81
• 5.5.4 心流体验与购买意愿的相关性分析81
• 5.6 回归分析81-102
• 5.6.1 移动互联网、移动设备及消费者特性与心流体验的回归分析81-93
• 5.6.2 心流体验与购买意愿的回归分析93-94
• 5.6.3 心流体验的中介作用分析94-102
• 5.7 研究假设验证结果102-104
• 6 研究结论与展望104-109
• 6.1 研究结论104-105
• 6.2 相关建议105
• 6.3 创新性105-106
• 6.4 不足与展望106-109
• 6.4.1 研究不足106
• 6.4.2 研究展望106-109
• 附录一：预调研问卷109-113
• 附录二：正式调研问卷113-117
• 参考文献117-123
• 致谢123-124
• 学位论文评阅及答辩情况表124

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本文编号：666289