Результаты эмпирического исследования: проверка зависимостей между переменными 3 и 2 уровней - Факторы, которые оказывают влияние на принятие решения о покупке в онлайн-магазинах одежды

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

Нестандартизованные 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)

,299

,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.

Похожие статьи




Результаты эмпирического исследования: проверка зависимостей между переменными 3 и 2 уровней - Факторы, которые оказывают влияние на принятие решения о покупке в онлайн-магазинах одежды

Предыдущая | Следующая