基于信號(hào)理論的在線商店購買轉(zhuǎn)化率研究

鄭杰文?劉洪偉

摘? 要：電子商務(wù)行業(yè)的蓬勃發(fā)展也伴隨著激烈的競爭，在線商店如何在競爭激烈的大型電商平臺(tái)具備競爭力是一個(gè)值得探討的問題，而購買轉(zhuǎn)化率是商店的一個(gè)非常重要的指標(biāo)。文章基于信號(hào)理論，采用大型電商平臺(tái)提供的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，用分層回歸模型對(duì)在線商店購買轉(zhuǎn)化率的影響因素進(jìn)行了研究。結(jié)果表明，在線商店的綜合評(píng)分、會(huì)員數(shù)及好評(píng)率等質(zhì)量信號(hào)均對(duì)在線商店的購買轉(zhuǎn)化率有積極影響。

關(guān)鍵詞：電子商務(wù);在線商店;信號(hào)理論;購買轉(zhuǎn)化率

中圖分類號(hào)：TP391;G206? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2096-4706（2022）02-0086-05

Abstract： The vigorous development of the E-Commerce industry is also accompanied by fierce competition. How online stores stand out from the fiercely competitive large-scale E-Commerce platforms is a question worthy of discussion， and the purchase conversion rate is a very important indicator for stores. Based on the signal theory， this paper uses the click stream data provided by large E-Commerce platforms， and uses the hierarchical regression model to research the influencing factors of online store purchase conversion rate. The results show that quality signals such as comprehensive score， number of membership and favorable rate of the online stores all have a positive impact on purchase conversion rate of the online stores.

Keywords： E-Commerce; online store; signal theory; purchase conversion rate

0? 引? 言

據(jù)BIG COMMERCE報(bào)告，2017年亞馬遜商城上有超過50%的銷售量來自于第三方店鋪;并且亞馬遜在家裝種類商品的市場份額的逐步提升預(yù)示著越來越多的銷售傳統(tǒng)品類的商家正在轉(zhuǎn)型到電子商務(wù)中。而對(duì)于國內(nèi)的大型電子商務(wù)平臺(tái)來說，截至2019年12月31日，京東商城的第三方商店超過了27萬家;而截至2020年3月31日，已有超過25萬個(gè)商店入駐天貓。數(shù)量眾多的在線商店意味著激烈的競爭。此前曾有報(bào)告指出，2016年間，單單亞馬遜美國站點(diǎn)的注冊(cè)賣家就多達(dá)70萬，但是最終存活下來的商店不足十分之一，更有甚者，其商店竟沒能持續(xù)經(jīng)營超過6個(gè)月[1]，可見在線商店競爭之慘烈。因此，在線商店如何在激烈競爭的電子商務(wù)平臺(tái)上體現(xiàn)競爭優(yōu)勢(shì)是一個(gè)有意義的管理實(shí)踐問題。

早在2013年，淘寶網(wǎng)行業(yè)研究團(tuán)隊(duì)就指出，購買轉(zhuǎn)化率是商店的一個(gè)非常重要的指標(biāo)，這個(gè)指標(biāo)是商品質(zhì)量、服務(wù)能力、營銷水平等各項(xiàng)在線商店運(yùn)營能力的最終體現(xiàn)[2]。鑒于買方和賣方分離的特點(diǎn)，電子商務(wù)平臺(tái)的不確定性很高。為了幫助消費(fèi)者從平臺(tái)上良莠不齊的在線商店和商品中識(shí)別出“好”的在線商店和商品，電子商務(wù)平臺(tái)已經(jīng)開發(fā)了質(zhì)量信號(hào)機(jī)制來推動(dòng)線上交易，而眾多學(xué)者則對(duì)這些機(jī)制的實(shí)證檢驗(yàn)做出了貢獻(xiàn)。

回顧以往的論文發(fā)現(xiàn)：第一，過去關(guān)于在線商店的研究大多基于網(wǎng)站粒度，本文基于最新的電子商務(wù)實(shí)踐，把研究對(duì)象定義為同一個(gè)大型電商平臺(tái)上的不同在線商店，競爭范圍也限制在了同一個(gè)平臺(tái)上;第二，過去對(duì)于在線商店購買轉(zhuǎn)化率的研究，較多流于表面上主觀的分析，而本文的在線商店購買轉(zhuǎn)化率，是基于電商平臺(tái)提供的客觀數(shù)據(jù)，且進(jìn)行了定量分析;第三，本文新引入的好評(píng)率及在線商店會(huì)員數(shù)等質(zhì)量信號(hào)，豐富了信號(hào)理論在電子商務(wù)領(lǐng)域的研究。

本文后續(xù)的章節(jié)中，首先將梳理與本文相關(guān)的研究，然后再基于質(zhì)量信號(hào)理論進(jìn)行假設(shè)推導(dǎo)，最后通過客觀的數(shù)據(jù)分析得出結(jié)論與啟示。

1? 相關(guān)研究

鑒于買方和賣方分離的特點(diǎn)，電子商務(wù)平臺(tái)的不確定性很高。為了幫助消費(fèi)者從平臺(tái)上良莠不齊的在線商店和商品中識(shí)別出“好”的在線商店和商品，電子商務(wù)平臺(tái)已經(jīng)開發(fā)了質(zhì)量信號(hào)機(jī)制來推動(dòng)線上交易，而眾多學(xué)者則對(duì)這些機(jī)制的實(shí)證檢驗(yàn)做出了貢獻(xiàn)。需要注意到，經(jīng)濟(jì)學(xué)中的質(zhì)量信號(hào)理論[3]，提供了一類在線拍賣質(zhì)量和可信度的指標(biāo)，已經(jīng)被用于線上拍賣的研究[4]。具體來說，Michael[3]以及Kirmani和Rao[5]指出，在一種機(jī)制可以用作質(zhì)量信號(hào)之前，需要滿足兩個(gè)條件。首先，該機(jī)制需要賣家付出成本才能采用。其次，信號(hào)傳遞成本必須符合單交叉條件，即不好的賣家需要付出的成本比好的賣家要高，這樣才會(huì)出現(xiàn)分離均衡。

與經(jīng)濟(jì)學(xué)中發(fā)現(xiàn)的質(zhì)量信號(hào)理論相結(jié)合，信息系統(tǒng)領(lǐng)域的研究人員提出了建立基于制度的機(jī)制（例如聲譽(yù)系統(tǒng)，代管服務(wù)，信用卡擔(dān)保和中介保護(hù)）在建立消費(fèi)者信任方面的有效性[6]。Ou等人認(rèn)為，盡管這些制度機(jī)制可以有效地反映出整個(gè)賣方社區(qū)的質(zhì)量，但與“好”賣方和“差”賣方的區(qū)別要比整個(gè)社區(qū)的制度機(jī)制更為重要。在這方面，基于社交的質(zhì)量信號(hào)機(jī)制在消費(fèi)者甄別電商平臺(tái)中的在線商店方面起著重要作用[7]。

因此，本研究利用質(zhì)量信號(hào)理論將電子商務(wù)平臺(tái)中的質(zhì)量信號(hào)機(jī)制分類為與在線商店特征有關(guān)的機(jī)制。此外，從基于制度和社交的質(zhì)量信號(hào)機(jī)制的視角為來建立消費(fèi)者信任為賣方提供了不同的質(zhì)量指標(biāo)，讓他們能選擇或披露更多質(zhì)量信息。在質(zhì)量信號(hào)理論和建立信任機(jī)制的結(jié)合中，我們從基于制度和社交的角度提出了一系列與賣方信譽(yù)和產(chǎn)品質(zhì)量相關(guān)的指標(biāo)（如表1所示）。在這項(xiàng)研究中，我們嘗試檢查它們對(duì)在線商店購買轉(zhuǎn)化率方面影響的有效性。 在以下部分中，我們建立并證明與該類型質(zhì)量信號(hào)指標(biāo)相關(guān)的理論假設(shè)。

1.1? 基于電子商務(wù)平臺(tái)制度機(jī)制的質(zhì)量信號(hào)

為了吸引買家與電子市場中的“未知”在線供應(yīng)商進(jìn)行交易，人們已經(jīng)在研究如何設(shè)計(jì)有效的電子市場方面付出了很多努力。特別是，信任和建立信任的機(jī)制受到了極大的關(guān)注（通常，聲譽(yù)機(jī)制、代管服務(wù)、信用卡擔(dān)保和中介保護(hù)等制度結(jié)構(gòu)被認(rèn)為是有效的建立信任的機(jī)制[6，8]。這些制度機(jī)制已在電子商務(wù)平臺(tái)（例如eBay和淘寶）中普遍采用。

許多電子商務(wù)平臺(tái)為消費(fèi)者評(píng)估在線商店提供了評(píng)級(jí)系統(tǒng)。在京東商城上，第三方的在線商店有一個(gè)由用戶評(píng)價(jià)得分、物流履約得分和售后服務(wù)得分三個(gè)維度組成的在線商店綜合評(píng)分。這些等級(jí)評(píng)分代表消費(fèi)者對(duì)特定產(chǎn)品的評(píng)價(jià)、物流速度和售后服務(wù)的平均評(píng)分。在線商店需要證明自己可以提供消費(fèi)者滿意的產(chǎn)品、按時(shí)交付產(chǎn)品的能力和良好的售后服務(wù)的能力，才能贏得消費(fèi)者較高的等級(jí)分?jǐn)?shù)。這意味著賣方要承擔(dān)額外的成本，也意味著如果管理不善，在線商店未來的收入會(huì)受到影響。對(duì)于較差的商家而言，由于要獲得相同的較高評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)更加困難，因此，質(zhì)量信號(hào)成本也更高。在這方面，商店綜合評(píng)分滿足單交叉特性的要求，因此可以視為質(zhì)量信號(hào)指標(biāo)。綜上所述，從未在一些在線商店購物的消費(fèi)者，可能基于其他消費(fèi)者對(duì)這些在線商店的評(píng)價(jià)，傳遞了對(duì)這些在線商店的信任，進(jìn)而愿意在這些商店進(jìn)行購買行為。因此，我們提出：

H1：綜合評(píng)分對(duì)在線商店購買轉(zhuǎn)化率有積極影響。

在店鋪搜索列表中，我們點(diǎn)進(jìn)去一些在線商店瀏覽，發(fā)現(xiàn)有的商店會(huì)有“上新”區(qū)域，而有的則沒有。上新即代表有新產(chǎn)品上架，能獲取到新產(chǎn)品，說明該店鋪的運(yùn)營能力具有一定的水平，而沒有新產(chǎn)品上架的商店，若想要得到新產(chǎn)品上架，則需要在選取供應(yīng)商，談判議價(jià)，供應(yīng)鏈管理等方面投入成本。因此，我們認(rèn)為，“上新”能作為在線商店的質(zhì)量信號(hào)。并且有：

H2：上架新產(chǎn)品對(duì)在線商店購買轉(zhuǎn)化率有積極影響。

1.2? 基于電商平臺(tái)社交機(jī)制的質(zhì)量信號(hào)

與制度機(jī)制相比，研究人員并未對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)的社交機(jī)制基于太多關(guān)注。Ou等人將受歡迎程度和線上客服歸納了基于社交機(jī)制的質(zhì)量信號(hào)，并研究了它們對(duì)銷售量的影響[7]。在刻畫受歡迎程度上，他們以淘寶的店鋪收藏?cái)?shù)為例質(zhì)量信號(hào)的指標(biāo)。在本研究中，我們把京東商城的在線商店粉絲數(shù)作為基于社交機(jī)制的質(zhì)量信號(hào)，在實(shí)證上檢驗(yàn)了不同平臺(tái)的質(zhì)量信號(hào)，并研究其對(duì)購買轉(zhuǎn)化率的影響。如今，粉絲數(shù)已成為衡量在線商店受歡迎程度的一個(gè)指標(biāo)，消費(fèi)者認(rèn)為該指標(biāo)高的商店更具吸引力，更值得信賴，更具親和力[9]。這一指標(biāo)不但可用來評(píng)判店鋪的人氣，發(fā)現(xiàn)擁有大量收藏人數(shù)的店鋪銷量越好，提供給顧客的產(chǎn)品質(zhì)量越高[10];并且該指標(biāo)加速了店鋪信息的傳播速度[11]，幫助店鋪被更多的人所關(guān)注到。因此，我們提出：

H3：粉絲數(shù)對(duì)在線商店購買轉(zhuǎn)化率有積極影響。

線上店鋪VIP人數(shù)的概念從線下會(huì)員制度演變而來，指在電子商務(wù)平臺(tái)中購買東西時(shí)，授權(quán)個(gè)人的手機(jī)號(hào)等信息，成為該店鋪的會(huì)員，允許成為會(huì)員的顧客在購買時(shí)對(duì)其商品進(jìn)行積分，并在眾多的商品頁面中，根據(jù)這類顧客以往的購買喜好，提供更精準(zhǔn)的服務(wù);會(huì)員計(jì)劃是對(duì)公司有利營銷手段，通過提供更大力度的價(jià)格折扣和更貼心的服務(wù)來鼓勵(lì)顧客的再購買意愿[12];對(duì)于企業(yè)來說，會(huì)員制度為客戶從滿意度到忠誠度提供了一個(gè)跳板，顧客重復(fù)購買率是利潤增長的重要來源，提高5%的顧客忠誠度可帶來75%的利潤，因?yàn)槲骂櫩偷某杀具h(yuǎn)比誘導(dǎo)老顧客回購的成本要高的多[13]。因此，會(huì)員數(shù)越高，說明客戶的再購買意愿更高，我們提出：

H4：會(huì)員數(shù)對(duì)在線商店購買轉(zhuǎn)化率有積極影響。

在淘寶上，我們點(diǎn)擊一家在線商店的詳情頁，能看到店鋪好評(píng)率，而在京東商城上則沒有店鋪好評(píng)率。因此，我們將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，把同一在線商店的所有產(chǎn)品的評(píng)論累計(jì)起來計(jì)算京東商城上某家在線商店的店鋪好評(píng)率，探究它對(duì)購買轉(zhuǎn)化率的影響。評(píng)價(jià)系統(tǒng)實(shí)際上就是電子商務(wù)平臺(tái)對(duì)商家設(shè)計(jì)的聲譽(yù)體系。在淘寶上，購買者可以對(duì)每筆交易進(jìn)行評(píng)分。然后，電子商務(wù)平臺(tái)會(huì)通過所有買家對(duì)該商家的個(gè)人評(píng)分的比例構(gòu)成，算出在線商店的好評(píng)率。賣家需要花費(fèi)時(shí)間喝經(jīng)理來獲取每筆交易中單個(gè)買家的正面評(píng)價(jià)，以便使在線商店的好評(píng)率維持在一個(gè)較高的級(jí)別。好評(píng)率的信號(hào)成本是未來的收益，而低質(zhì)量的在線商店從長遠(yuǎn)來看，獲得一個(gè)高的店鋪好評(píng)率要比質(zhì)量好的在線商店更困難。因此，我們提出：

H5：好評(píng)率對(duì)在線商店購買轉(zhuǎn)化率有積極影響。

2? 模型構(gòu)建

2.1? 變量定義

定義1：在線商店綜合評(píng)分（shop_scores）：

我們依靠國內(nèi)某大型電商平臺(tái)提供的客觀消費(fèi)者點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)來驗(yàn)證我們的假設(shè)。在基于制度機(jī)制的質(zhì)量信號(hào)方面，我們研究的變量首先包含單個(gè)在線商店的綜合評(píng)分，綜合評(píng)分代表該在線商店在用戶評(píng)價(jià)、物流履約、售后服務(wù)等方面的得分平均值。該評(píng)分的取值范圍是0到10。該數(shù)據(jù)直接來源于電商頁面上展示的在線商店綜合評(píng)分。

定義2：在線商店是否上新（have_new_product）：

其次，我們研究了在線商店是否上架新產(chǎn)品對(duì)其購買轉(zhuǎn)化率的影響，上新的定義是，研究的時(shí)間的前一個(gè)月，如果商店上架了新產(chǎn)品，我們則將“上新”編碼為1;如果商店未在研究期間的前一個(gè)月上架新產(chǎn)品，我們則將“上新”編碼為0。

在基于社交的質(zhì)量信號(hào)方面，首先，我們研究的變量包含了關(guān)注該在線商店的消費(fèi)者數(shù)量，即粉絲數(shù)。

定義3：在線商店粉絲數(shù)（fans_num）：

該變量直接來源于電商平臺(tái)頁面上關(guān)注該商店的用戶數(shù)。為了統(tǒng)一量綱，我們對(duì)該數(shù)值進(jìn)行了對(duì)數(shù)化的處理。

定義4：在線商店好評(píng)率（positive_rate）：

其次，我們研究了在線商店的好評(píng)率對(duì)其購買轉(zhuǎn)化率的影響，這個(gè)變量是我們通過數(shù)據(jù)集提供的該商店的好評(píng)數(shù)除以它的總評(píng)論數(shù)構(gòu)造出來的。

定義5：在線商店會(huì)員數(shù)（vip_num）：

我們新穎地研究了在線商店的會(huì)員數(shù)這一質(zhì)量信號(hào)，我們的數(shù)據(jù)來源于電商平臺(tái)提供的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，可以得到每個(gè)商店的會(huì)員數(shù)，我們將研究這一變量，看是否能將該變量暴露給消費(fèi)者，以提高商店的購買轉(zhuǎn)化率，同樣地，我們也對(duì)該數(shù)值進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理以統(tǒng)一量綱。

定義6：在線商店購買轉(zhuǎn)化率（purchase_conversion_rate）：

最后，本研究的因變量是在線商店的購買轉(zhuǎn)化率。這個(gè)變量是我們通過數(shù)據(jù)集提供的該商店的單位時(shí)間內(nèi)的交易量除以它的單位時(shí)間內(nèi)的訪問量構(gòu)造出來的。

2.2? 控制變量

定義7：在線商店成立時(shí)間（set_up_days）：

set_up_days=the date of the period we study-the set up date of the online store

除了上述變量外，我們根據(jù)數(shù)據(jù)集中的在線商店成立時(shí)間，該數(shù)據(jù)直接來源于電商平臺(tái)頁面中的商店詳情頁。將我們選取的數(shù)據(jù)集的日期日期范圍與其成立時(shí)間作差得到，單位為天數(shù)，視作本文分析的控制變量。由于在市場上具有較長歷史的賣方，其吸引顧客并留存老顧客的能力經(jīng)過了實(shí)踐的檢驗(yàn)，因此，我們認(rèn)為開店時(shí)間對(duì)在線商店的購買轉(zhuǎn)化率有積極影響。

2.3? 研究模型

根據(jù)以上變量定義及第一節(jié)的假設(shè)，我們構(gòu)建了以下基于信號(hào)理論的在線商店影響因素研究模型，如圖1所示。

3? 數(shù)據(jù)分析

我們使用的數(shù)據(jù)集包含2018年2月1日至4月15日共1 608 707名消費(fèi)者在國內(nèi)某大型電商平臺(tái)上的10 399家在線商店瀏覽的37 214 269條記錄的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)。由于2月份中包含春節(jié)這段特殊時(shí)期，4月只有半個(gè)月的數(shù)據(jù)，所以我們最終選擇以2018年3月的數(shù)據(jù)來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

3月份的數(shù)據(jù)集中共有9 458家在線商店，我們?cè)趧h除了銷售量為0的商店后，剩余6 904家在線商店。再刪除掉粉絲數(shù)、會(huì)員數(shù)、綜合評(píng)分、評(píng)論數(shù)、開店時(shí)間為空的在線商店后，我們最終的研究對(duì)象為3 565間在線商店。

3.1? 共線性檢驗(yàn)

在進(jìn)行回歸分析前，我們首先檢查了潛在的多重共線性問題，本文使用的一種檢驗(yàn)方法是方差膨脹因子（Variance Inflation Factor， VIF），VIF是指解釋變量之間存在多重共線性時(shí)的方差與不存在多重共線性時(shí)的方差之比。該方法通過檢查指定的解釋變量能被其他全部解釋變量所解釋的程度來檢測(cè)多重共線性，VIF具體步驟如下：

設(shè)原方程為：

y=β0+β1x1+β2x2+β3x4+β4x4+β5x5+β6x6+u

首先，xi（i=1，2，3，4，5，6）對(duì)上述方程中其他全部解釋變量進(jìn)行最小二乘法（Ordinary Least Square， OLS）回歸，例如i=1，回歸方程為：

x1=α1+α2x2+α3x3+α4x4+α5x5+α6x6+v

其次，計(jì)算VIF，公式為：

其中是第i個(gè)自變量xi對(duì)其余i-1個(gè)自變量回歸中的判定系數(shù)，方差膨脹因子VIF越高，多重共線性的影響越嚴(yán)重。若VIF大于10，則認(rèn)為具有嚴(yán)重的多重共線性。

如表2所示，發(fā)現(xiàn)所有自變量的VIF值均小于2，表明各自變量之間沒有共線性的問題。隨后我們進(jìn)行對(duì)在線商店的購買轉(zhuǎn)化率進(jìn)行了分層回歸，從基于制度機(jī)制的質(zhì)量信號(hào)開始，以檢驗(yàn)我們的理論假設(shè)。這種分層回歸能使我們確定R2和F值增量的變化，從而顯示每組自變量如何在本文的研究中對(duì)在線商店的購買轉(zhuǎn)化率做出貢獻(xiàn)。

3.2? 結(jié)果分析

表3顯示，第一個(gè)回歸步驟在p<0.05的水平上是顯著的，后續(xù)的回歸步驟在p<0.005的水平上都是顯著的，包括基于電商平臺(tái)制度的機(jī)制（模型2），基于電商平臺(tái)社交的機(jī)制（模型3）。盡管每種特定的電商平臺(tái)制度機(jī)制和社交機(jī)制不會(huì)發(fā)揮相同的影響，但是模型2和模型3的R2顯著性的總體變化在原則上驗(yàn)證了H1，H4和H5。這三種質(zhì)量信號(hào)（在線商店綜合評(píng)分、在線商店會(huì)員數(shù)、在線商店好評(píng)率）對(duì)在線商店的購買轉(zhuǎn)化率具有積極的正向影響。而H2和H3則未得到驗(yàn)證，不能表明在線商店的粉絲數(shù)及上架新品的動(dòng)作能對(duì)其購買轉(zhuǎn)化率產(chǎn)生積極影響。總的來說，這兩套質(zhì)量信號(hào)機(jī)制對(duì)因變量，即在線商店的購買轉(zhuǎn)化率的解釋為22.6%，表明整體的研究模型具有足夠的擬合優(yōu)度。下面我們將討論在分層回歸中對(duì)特定相關(guān)因素的主要發(fā)現(xiàn)。

盡管并非每個(gè)因素都像預(yù)期的那樣重要，但是三步分層回歸也得到了有趣的發(fā)現(xiàn)。尤其是，我們的數(shù)據(jù)表明，在線商店開店時(shí)間越長（b=-0.026 7，p<0.001），并不能表明會(huì)對(duì)它的購買轉(zhuǎn)化率產(chǎn)生積極影響。但是前人的研究卻發(fā)現(xiàn)，開店時(shí)長會(huì)對(duì)在線商店的銷量產(chǎn)生積極影響。同樣是刻畫在線商店競爭力的指標(biāo)，同一個(gè)質(zhì)量信號(hào)卻對(duì)銷售量和購買轉(zhuǎn)化率有不同程度的影響，這也值得我們進(jìn)一步探究。于此相對(duì)的是，前人發(fā)現(xiàn)在線商店綜合評(píng)分對(duì)銷售量有著積極影響，而在本研究中，我們也發(fā)現(xiàn)在線商店綜合評(píng)分（b=0.045 9，p<0.001）對(duì)其購買轉(zhuǎn)化率產(chǎn)生積極影響。因此，電商平臺(tái)把綜合評(píng)分放在搜索商店的結(jié)果頁充當(dāng)質(zhì)量信號(hào)，可以作為在線商店吸引潛在買家的有效起點(diǎn)。而本文創(chuàng)新性地研究了“上新”（b=-0.019 6）這一電商平臺(tái)制度機(jī)制的質(zhì)量信號(hào)，研究結(jié)果未表明其會(huì)對(duì)在線商店的購買轉(zhuǎn)化率產(chǎn)生積極影響。這可能與目前電商平臺(tái)實(shí)踐中，“上新”通常更側(cè)重于推薦新產(chǎn)品，而較少在新品頁呈現(xiàn)在線商店的名稱有關(guān)。因此“上新”并未作為一個(gè)吸引用戶訪問在線商店的信號(hào)。我們?cè)陔娚唐脚_(tái)社交機(jī)制方面的發(fā)現(xiàn)更有趣，回歸的結(jié)果不能表明，在線商店的粉絲數(shù)（b=-0.015 2，p<0.001）會(huì)對(duì)其購買轉(zhuǎn)化率產(chǎn)生積極影響。這也是與前人關(guān)于粉絲數(shù)對(duì)在線商店的銷售量有積極影響有所不同的。但是，這個(gè)可以從購買轉(zhuǎn)化率的定義上嘗試解釋，很簡單的道理，粉絲的基數(shù)越大，就越難達(dá)到高的轉(zhuǎn)化率。這也可以給我們不同的在線商店運(yùn)營策略，比如粉絲數(shù)少的時(shí)候，我們要更注重提高購買轉(zhuǎn)化率，當(dāng)粉絲數(shù)達(dá)到一定數(shù)量級(jí)后，更加專注于提高產(chǎn)品的銷量。好評(píng)率（b=0.038 4，p<0.005）也會(huì)對(duì)在線商店的購買轉(zhuǎn)化率產(chǎn)生積極影響，因此，為了提高購買轉(zhuǎn)化率，運(yùn)營者要好好經(jīng)營商店的口碑。最后，是本文新穎地研究了的電商平臺(tái)社交機(jī)制的質(zhì)量信號(hào)——會(huì)員數(shù)（b=0.033 6，p<0.001）也能對(duì)在線商店購買轉(zhuǎn)化率產(chǎn)生積極的影響。這啟示運(yùn)營者們?cè)趯?shí)踐中也可以好好搭建自己在線商店的會(huì)員體系。

4? 結(jié)? 論

本研究在先前將質(zhì)量信號(hào)理論應(yīng)用到電子商務(wù)領(lǐng)域時(shí)，把質(zhì)量信號(hào)分為基于制度機(jī)制的質(zhì)量信號(hào)和基于社交機(jī)制的質(zhì)量信號(hào)的研究框架的基礎(chǔ)上，通過擴(kuò)展質(zhì)量信號(hào)理論并結(jié)合大型電商平臺(tái)的后臺(tái)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步研究了近年來電子商務(wù)實(shí)踐中出現(xiàn)的一些可以納入質(zhì)量信號(hào)范疇討論的因素，研究它們對(duì)在線商店購買轉(zhuǎn)化率這一重要指標(biāo)的影響。并得出了相應(yīng)的結(jié)果。結(jié)果表明，綜合評(píng)分、會(huì)員數(shù)、好評(píng)率等質(zhì)量信號(hào)對(duì)在線商店的購買轉(zhuǎn)化率有積極影響。

本研究對(duì)實(shí)踐中如何提高購買轉(zhuǎn)化率，以提高在線商店在大型電商平臺(tái)的競爭力，有一定的啟發(fā)。但是尚未對(duì)經(jīng)營不同種類商品的在線商店展開討論，今后的研究可以從這方面展開。

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作者簡介：鄭杰文（1997—），男，漢族，廣東陽江人，碩士研究生在讀，研究方向：管理科學(xué)與工程;劉洪偉（1962—），男，漢族，廣東廣州人，博士生導(dǎo)師，博士，研究方向：信息系統(tǒng)，商務(wù)智能，移動(dòng)商務(wù)。