以在線訂餐（在線訂選餐廳,線下消費(fèi)體驗(yàn)）為研究背景,基于線索利用理論選取在線訂餐平臺(tái)中味道和環(huán)境評(píng)分信息作為消費(fèi)者決策依據(jù),構(gòu)建消費(fèi)者感知信任、感知風(fēng)險(xiǎn)及感知收益對(duì)購(gòu)買意愿影響的概念模型,并對(duì)277個(gè)有效樣本進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明:在線訂餐平臺(tái)展示的味道、環(huán)境評(píng)分正向影響在線訂餐過(guò)程中消費(fèi)者的感知信任、感知收益,進(jìn)而對(duì)消費(fèi)者最終購(gòu)買意愿產(chǎn)生正向影響;味道、環(huán)境評(píng)分負(fù)向影響消費(fèi)者的感知風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而負(fù)向影響消費(fèi)者的購(gòu)買意愿。餐飲經(jīng)營(yíng)商應(yīng)該更加關(guān)注顧客消費(fèi)體驗(yàn)價(jià)值的實(shí)現(xiàn),不斷提升在線評(píng)分從而樹(shù)立良好的網(wǎng)絡(luò)口碑,借助大眾的輿論力量,提升餐飲商店的知名度,充分發(fā)揮O2O餐飲模式的優(yōu)勢(shì)作用。 

【文章來(lái)源】：合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2020,34(04)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

行為實(shí)驗(yàn)研究模型

結(jié)構(gòu)方程模型的解釋能力強(qiáng)弱需要通過(guò)觀察模型的路徑系數(shù)及其顯著性、潛變量的R2值等指標(biāo)來(lái)進(jìn)行判定。R2值說(shuō)明結(jié)構(gòu)變量被解釋的程度,進(jìn)而解釋模型的預(yù)測(cè)能力。Chin(1998)等學(xué)者認(rèn)為PLS路徑模型中以0.67、0.33、0.19作為R2值的分界線,依次界定為較強(qiáng)、中等、較弱解釋強(qiáng)度[15]。路徑系數(shù)及其顯著性用來(lái)反映兩個(gè)潛變量之間的因果關(guān)系,在SmartPLS軟件中運(yùn)行PLS Algorithm算法獲取R2值及路徑系數(shù)。R2值及路徑系數(shù)如圖2所示,其中橢圓內(nèi)的值為R2值,假設(shè)成立的路徑用實(shí)線表示,不成立則用虛線表示。感知信任的R2值為0.719大于0.67,購(gòu)買意愿的R2值為0.798遠(yuǎn)大于0.67,解釋能力較強(qiáng);感知風(fēng)險(xiǎn)的R2值為0.272接近0.33,感知收益的R2值為0.535遠(yuǎn)大于0.33,解釋能力較為中等。綜上,本研究模型具有較強(qiáng)的解釋能力。在SmartPLS軟件中運(yùn)行bootstrap算法并進(jìn)行500次數(shù)據(jù)迭代對(duì)模型的路徑系數(shù)進(jìn)行有效評(píng)估,對(duì)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。算法參數(shù)方面,本研究嚴(yán)格遵循已有的實(shí)證研究范例,將“Sign Changes”水平設(shè)定為“Individual Changes”,“Case”選項(xiàng)為有效問(wèn)卷數(shù)量“277”,“Samples”選項(xiàng)設(shè)定為“500”。主要路徑系數(shù)及假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果如下頁(yè)表2所示,T統(tǒng)計(jì)量值大于1.96時(shí)路徑系數(shù)在0.05水平上具有顯著性。其中,感知味道對(duì)感知收益(0.607,P<0.001)、感知味道對(duì)感知信任(0.265,P<0.001)影響的路徑系數(shù)為正且影響效果顯著,H1a、H1b成立。消費(fèi)者的感知味道對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響,二者之間的路徑系數(shù)為負(fù)(-0.453,P<0.001),H1c得到支持。感知環(huán)境對(duì)感知收益(0.267,P<0.001)、感知環(huán)境對(duì)感知信任(0.251,P<0.001)具有顯著的正向影響,H2a、H2b成立。消費(fèi)者的感知環(huán)境對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響,二者之間的路徑系數(shù)為負(fù)(-0.158,P<0.01),H2c得到支持。消費(fèi)者的感知收益正向影響感知信任(0.441,P<0.001)、感知風(fēng)險(xiǎn)負(fù)向影響感知信任(-0.094,P<0.01),H3、H4成立。感知收益對(duì)購(gòu)買意愿影響的路徑系數(shù)為正(0.705,P<0.001),表明消費(fèi)者的感知收益越高,最終的購(gòu)買意愿越強(qiáng),H5成立。消費(fèi)者的感知信任對(duì)購(gòu)買意愿影響的路徑系數(shù)為正(0.157,P<0.01),表明消費(fèi)者感知信任與購(gòu)買意愿成正比,H6成立。感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)購(gòu)買意愿影響的路徑系數(shù)為負(fù)(-0.101,P<0.01),表明消費(fèi)者感知到的風(fēng)險(xiǎn)越大,購(gòu)買意愿越小,二者之間呈反比關(guān)系,H7成立。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于SEM的外賣O2O平臺(tái)顧客忠誠(chéng)度影響因素研究[J]. 陳運(yùn)娟,雷飛飛.  財(cái)會(huì)通訊. 2017(14)
[2]O2O模式下消費(fèi)者餐飲團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站選擇行為的分析——以杭州市濱江區(qū)為例[J]. 姚潔,孫艷香.  品牌. 2015(09)
[3]基于感知收益-感知風(fēng)險(xiǎn)框架的O2O模式下生鮮農(nóng)產(chǎn)品購(gòu)買意愿研究[J]. 張應(yīng)語(yǔ),張夢(mèng)佳,王強(qiáng),任瑩,馬陽(yáng)光,馬爽,邵偉,尹世久,石忠國(guó).  中國(guó)軟科學(xué). 2015(06)



本文編號(hào)：3610479