電子商務的不斷發展是近年來中國大陸地區擴大內部市場需求，促進消費多元化的重要手段，也為微觀市場主體提供了降低市場交易成本、提高市場佔有率的重要機遇，同時消費者更是從網路商城購物中獲取到更多、更優質的消費體驗，不斷滿足著消費者多元化消費需求。正因為如此，網路商城購物不斷向中國大陸地區各個社會階層擴展，中國大陸地區“全民網購”的消費熱潮正在興起。當前學術界對於網路購物商城消費者意願的研究多數是從市場細分的層面上，考察特定消費者在特定商品上的購物意願，並以消費者意願理論為基礎建立相應的理論模型，但是模型並沒有結合行銷理論，限制了研究成果的發揮，並且在宏觀面上缺乏相應的消費者意願研究。
本文採用了文獻研究法、歸納分析法、實證研究法等方法，以效用理論、霍金斯消費者意願理論、消費決策過程（CDP）模型為基礎，建立了消費者使用網路購物商城的三階段模型。通過網路問卷調查獲取到1080份有效樣本。本文使用嶺回歸分析（Ridge Regression）對模型進行進一步的擬合回歸，通過判斷嶺跡圖將K值設定為0.99，進而對三個階段購物消費意願進行逐一擬合。結果顯示，模型對三個階段意願的解釋力度均超過了90%，模型整體上非常顯著（p=0.000＜0.05），但是不同階段意願受到的影響因素存在異質性，消費者在初選階段是內部驅動型消費者，在評估階段是外部驅動型兼具內部驅動型，在購買階段則是外部驅動型消費者。最後針對網路商場平臺以及商家分別提供了針對性的行銷策略建議，期望能為商家改善平臺行銷效果以及促進商家行銷手段運用成效提供積極有益的指導。

The continuous development of e-commerce is an important way to expand domestic market demand and promote consumption diversification in recent years. It also provides an important opportunity for the micro market players to reduce market transaction costs and increase market share. Consumers also get more and better quality consumer experience from online shopping mall, and China's consumers are diversified. Fee demand. Because shopping mall online shopping has been expanding to all social strata in mainland China, the consumption boom of "online shopping" in mainland China is rising. At present, most of the research on the consumer behavior of online shopping mall is from the perspective of market segmentation, which investigates the shopping behavior of specific consumers on specific commodities, and establishes the corresponding theoretical model based on the theory of consumer behavior. However, the model does not combine with the marketing theory, which limits the development of the research results, and lacks the corresponding consumer behavior on the macro level For research.
Based on the utility theory, Hawkins' consumer behavior theory and the consumption decision-making process (CDP) model, this paper establishes a three-stage model for consumers to use online shopping mall. 1080 valid samples were obtained through online questionnaire survey. In this paper, ridge regression analysis is used to further fit the model. K value is set as 0.99 by judging ridge trace graph, and then the three stages of shopping consumption behavior are fitted one by one. The results show that the explanatory power of the model for the three stages of behavior is more than 90%, and the model is very significant on the whole (P = 0.000 < 0.05). However, the influencing factors of behavior in different stages are heterogeneous. Consumers are internal driven consumers in the primary selection stage, external driven and internal driven consumers in the evaluation stage, and external driven consumers in the purchase stage. Finally, this paper provides targeted marketing strategy suggestions for online shopping platform and businesses, hoping to provide positive and beneficial guidance for businesses to improve the platform marketing effect and promote the use of business marketing means.

目  錄
目錄	Ⅰ
表目錄	Ⅱ
圖目錄	Ⅲ
第一章 緒論	1
1.1  研究背景	1
1.2  研究動機	2
1.3  研究目的	4
1.4  研究流程	5
第二章 文獻探討	6
2.1  效用論	6
2.2消費者消費行為模型	8
2.2.1霍金斯的消費者決策過程模型	8
2.2.2消費者決策三階段過程	10
2.2.3漏斗模型	11
2.3  消費者網路購物行為影響因素	14
2.4  市場行銷的4P和4C理論	19
2.5  本文研究模型	21
第三章 研究設計	23
3.1  研究假設	23
3.2  變量定義即操作化	24
3.3  研究區域概括	26
3.4  樣本獲取方法	31
3.5  統計分析方法	32
第四章 資料分析	33
4.1  描述性統計分析	33
4.1.1母本特征屬性	33
4.1.2樣本特征屬性	35
4.1.3使用意願現狀	38
4.2  模型回歸檢驗結果	39
4.2.1消費者收藏網購商品總額	39
4.2.2消費者加入購物車商品總額	41
4.2.3消費者加入購物車商品總額	44
4.3  模型回歸檢驗結果分析	47
第五章 結論與建議	53
5.1  研究結論	53
5.2  建議	54
5.2.1對電子商務平檯的建議	54
5.2.2對網路賣家的建議	56
5.3  研究展望	58
5.4  研究限制	59
參考文獻	60
附件：調查問卷	66
 
表目錄
表3-2 因變量賦值	25
表3-3 自變量賦值與預期作用方向	25
表4-1 中國大陸地區2020年3月網民結構	34
表4-2 樣本特徵屬性	36
表4-3 網購行為描述性統計	38
表4-4 收藏商品總額嶺回歸模型匯總	39
表4-5 收藏商品總額嶺回歸ANOVA檢驗	39
表4-6 收藏商品總額嶺回歸估計結果	40
表4-7 購物車商品總額嶺回歸模型匯總	42
表4-8 購物車商品總額嶺回歸ANOVA檢驗	42
表4-9 購物車商品總額嶺回歸估計結果	43
表4-10支付成功商品總額嶺回歸模型匯總	44
表4-11支付成功商品總額嶺回歸ANOVA檢驗	45
表4-12支付成功商品總額嶺回歸估計結果	45
表4-13嶺回歸估計結果於預期比較	51

 
圖目錄
圖1-1 研究流程	5
圖2-1霍金斯消費者決策模型	10
圖2-2網購消費者消費行為“三階段”模型	11
圖2-3消費者選擇漏斗模型	12
圖2-4企業行銷漏斗模型	14
圖2-5消費者網購行為模型	21
圖3-1 2015—2020年中國網購用戶規模及使用率	27
圖3-2 2015—2020年中國手機網購用戶規模及使用率	27
圖3-3樣本空間分佈	31

參考文獻
英文部分：
Agrawal, A. Tiwari, S., & Raman, C.V. (2016). A study on factor affecting e-shopping behavior of customer with special reference to bilaspur city. International Journal of Management, IT, and Engineering, 6, 385-394. 
Brand, C., Schwanen, T. & Anable, J. (2020). ‘Online Omnivores’ or ‘Willing but struggling’? Identifying online grocery shopping behavior segments using attitude theory. Journal of Retailing and Consumer Services, 57, 102195.
Etminani-Ghasrodashti, R. & Hamidi, S. (2020). Online shopping as a substitute or complement to in-store shopping trips in Iran? Cities, 103, 102768. 
Kakar, A. & Kakar, A. K. (2018). Assessing Shopper’s Penalty Reward Calculus in Online versus Instore Shopping, E - Service Journal, 10(3), 24-45.
Kalia, P., Kaur, N. & Singh, T. (2018). A Review of Factors Affecting Online Buying Behavior. Apeejay Journal of Management & Technology, 11(2), 58-73. 
Koehn, D., Lessmann, S. & Schaal, M. (2020). Predicting online shopping behaviour from clickstream data using deep learning. Expert Systems with Applications, 150, 113342. 
Liu, J., Khattak, A. J., Li, X. & Fu, X. (2019). A spatial analysis of the ownership of alternative fuel and hybrid vehicles. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 77, 106–119. 
Luan, J., Yao, Z., Zhao, F. T. & Liu, H. (2016). Search product and experience product online reviews: An eye-tracking study on consumers’ review search behavior. Computers in Human Behavior, 65, 420–430.
McKinsey, S. & Perlman, J. M. (2015). Resuscitative interventions during simulated asystole deviate from the recommended timeline.        Archives of Disease in Childhood - Fetal and Neonatal Edition, 101(3), 244–247. 
Mothersbaugh, D., Hawkins, D. & Kleiser, S. B. (2019). Consumer Behavior: Building Marketing Strategy (14th ed.). McGraw-Hill Education. 
Ngwe, D. Ferreira ,K,J. & Teixeira T. (2019). The Impact of Increasing Search Frictions on Online Shopping Behavior：Evidence from a Field Experiment.Journal of Marketing Research，56. 6. 944-959.
Rehman, S. U., Bhatti, A., Mohamed, R. & Ayoup, H. (2019). The moderating role of trust and commitment between consumer purchase intention and online shopping behavior in the context of Pakistan. Journal of Global Entrepreneurship Research, 9(1), 1–25. 
 
Ries, A. & Trout, J. (1986). Positioning: the battle for your mind. NewYork: McGraw-Hill Book Company. 
中文部分：
丁文剑（2019）。计划行为理论下社交电子商务消费者行为分析。商业经济研究， 03，50-53。
于文勃，王佩金，苏晓雨，陈真征，陈庆荣(2016)。标签位置和内容对女性网购影响的眼动研究。心理与行为研究，05，691-696。
习明明，朱丽萌(2016)。消费者行为与从众效应：来自“双十一”网购的证据。当代财经，07，3-13。
王可山，郝裕，秦如月(2020)。农业高质量发展、交易制度变迁与网购农产品消费促进——兼论新冠肺炎疫情对生鲜电商发展的影响。经济与管理研究第41卷，04，21-31。
王志辉(2017)。网购节日氛围对消费者网购行为影响的实证研究。价格理论与实践， 08，152-155。
王林，贾瑞雪，刘月，武颖，骆冬嬴(2016)。行为执行意向理论下网购营销策略案例分析。商业经济研究， 021，64-66。
王寅(2017)。消费者网购时行为意向对个人信息泄露的影响研究。重庆邮电大学学报，自然科学版， 006，830-836。
王惠芬，郭瑶(2015)。习性视角下网上重复购买行为实证分析——以结构方程模型为基础。商业经济研究， 021，74-76。
 
王敦海(2018)。网购模式下消费者重复购买意愿的影响因素研究——基于顾客价值理论和习惯的调节效应。商业经济研究， 023，86-88。
王蓉(2020)。消费者感知风险对冲动网购行为的影响：理论与实证。商业经济研究， 012，46-50。
韦朦（2015）。房地产精准营销顾客筛选漏斗模型研究（硕士论文）。广西大学，知网。
中國互聯網信息中心（CNNIC）（2020）。2020年第45次中国互联网络发展状况统计报告[R]。
方航，张靖娜，陈前恒(2019)。破解贫困地区农村居民互联网购销行为密码——基于22省72县143个村庄2137个农户的调查。西北农林科技大学学报，社会科学版， 02，35-44。
邓玫，王素凤(2011)。循环购买决策模型及对企业营销的启示。中国商贸，02，33-34。
邓清华，薛德升，龚建周(2019)。网购时代广州市居民购买食品行为特征。热带地理， 05，780-789。
石发勇，杨玲丽（2018）。大学生网购行为的主要影响因素：交易成本还是参照群体?。兰州学刊， 010，139-147。
朱静(2018)。互联网背景下居民消费行为变迁特征分析。商业经济研究，No.753（14），50-52。
关玉荣，周司晨，赵宏霞(2018)。网购者低价需求与知假买假行为对商品质量的影响研究。商业经济研究，07，42-44。
孙娟，包玉泽，李艳军(2016)。“互联网+”情境下农资网购的“情·理·法”：农户在线信任构建机制的实证研究。财经论丛， 012，82-93。
李垚，方和远（2020）。感知风险对冲动网购行为的影响：品牌关系质量的中介效应。商业经济研究，No.796(09)，82-85。
吴泗宗，朱家川(2015)。网购体验质量对消费者行为意愿的影响机制——概念模型的构建和假设提出。江淮论坛，03，48-53。
吴春雅，夏紫莹，罗伟平（2019）。消费者网购地理标志农产品意愿与行为的偏差分析。农业经济问题， 05，110-120。
沈雁飞（2020）。浅析如何以内容营销“漏斗模型”引导目标受众的消费决策。中国商论， 03，85-86。
沈璐，庄贵军，郭茹(2015)。复杂型购买行为模式下的在线购买意愿：以网购汽车为例的网络论坛扎根研究。管理评论， 09，221-230。
张圣亮，张结娣（2016）。消费者基于不同原因的网购退货对购后行为的影响。大连理工大学学报，社会科学版，04，33-38。
张红伟，向玉冰(2016)。网购对居民总消费的影响研究——基于总消费水平的数据分析。上海经济研究，11，36-45。
张宏亮，张崇(2015)。基于海量交易数据的虚拟社区网购意见领袖研究。管理评论，27(12)，80-87。
张海汝，全冬梅，栾贞增(2019)。网购情境下用户隐私威胁应对悖论研究——基于应对行为理论视角，情报杂志，12，141-148。
 
张康洁，蒋辉，张怀英（2017）。基于扎根理论的网购消费行为影响机制研究——以唯品会网站评论为例。企业经济，12，95-101。
张磊，陈红华，徐芬（2020）。农村消费者网上购买行为及影响因素分析。中国农业大学学报， 004，172-180。
陈贤斐，张博，朱竑(2019)。虚拟休闲社区的营造与表征：女性网购案例。地理科学39，12，1894-1901。
赵成国，熊侣珊，陆佳露(2017)。网购中消费者金融行为的影响因素研究。商业经济研究，24，155-157。
赵杨，王林(2015)。网购行为执行意向的结构探究。管理现代化，03，102-104。
赵丽梅(2015)。基于消费者网购影响因素的电商网站营销策略探讨。商业经济研究， 30，73-74。
胡春华，赵慧，童小芹，任剑(2020)。推荐系统对消费者网购支出的影响研究。中国管理科学， 06，158-170。
柯晨旭，颜波（2019）。战略消费者行为下普通网购和网络团购模式。系统管理学报， 04，777-782。
顾丽萍(2016)。我国农村网购消费的洞察：特征、短板及优化策略。改革与战略，12，123-125。
徐颖，李鑫（2018）。信息耦合视角下网购消费者失验的形成机理研究。图书情报工作， 014，14-21。
郭昱琅，高雪姬(2019)。消费升级时代下网购想象诉求与顾客购买决策关系研究。商业经济研究，2019年03期，72-74。
蒋晓平，吴敏，马小龙(2015)。基于社交平台的移动支付对消费者网购行为影响因素研究。商业经济研究， 035，69-71。
程会涛(2014)。“漏斗模型”遇上“U型理论”。中国电影报, 2014-02-26，第11版。
魏亮(2018)。网购合同成立时间：实证考察、现行立法及应然立场。社会科学，12，92-100。