[摘 要]鑒于電子商務環境下的商品捆綁銷售與傳統捆綁銷售相比具有便捷、靈活等新的特點，本文基于有序Probit模型，從消費者的角度出發，通過引入各種影響因素對網絡消費者多品牌捆綁商品的購買意愿進行實證研究。研究結果表明，網絡消費者在線購買多品牌捆綁商品時主要受到消費者的上網時間量、商品折扣、捆綁方式及商品平均價值等因素的影響，其中上網時間量和商品平均價值是負相關因素。最后，有針對性地提出了相關營銷建議，為網絡消費者行為研究學者提供借鑒和參考。

　　[關鍵詞]審計類文章雜志,網絡消費者,多品牌捆綁商品,購買意愿,有序Probit模型

　　1 引 言

　　在信息技術迅速普及和物流行業高速發展的推動下，網絡購物逐步從現代年輕人的生活走進老年人的生活，成為一種時尚的大眾化消費方式。根據CNIT-Research在2014年9月份公布的《2014年第2季度中國網絡購物市場研究報告》顯示，我國參與網絡購物的人數已經達到3.32億人，2014年第2季度網絡購物市場交易規模達7534.2億元，同比增長76.21%。2014年11月11日，天貓平臺的成交額高達571億元，與往年雙11銷售數據相比成指數倍增長。由此可見，我國網絡購物行業在國家及各地區政府的大力扶持下，不斷地進行自我完善并日趨成熟。

　　網絡購物的盛行無疑給傳統商務帶來了巨大的沖擊，迫使實體商業不斷向數字化方向轉型，網絡購物市場的競爭日益激烈。商家為增加銷量，往往采用打折、包郵、返現和附贈品等促銷方式來吸引顧客，此外，捆綁銷售策略作為一種在傳統商務中運用較為成熟的促銷手段也經常被網絡商家所采用，網絡商家經常將多個品牌的商品捆綁在一起進行銷售。恰當的捆綁銷售不僅有利于商家增加銷售量，而且有利于消費者節約購買商品的經濟成本和非經濟成本。相反，不恰當的捆綁銷售將給商家和消費者帶來嚴重的負面影響。在電子商務環境下，商品的捆綁銷售與傳統捆綁銷售相比呈現出一系列新的特征。在捆綁形式上商家利用互聯網的便捷性，將商品更靈活地進行捆綁，除了采用傳統捆綁銷售中常見的強行捆綁(捆綁中的商品不單獨出售)和自愿捆綁(捆綁中的商品可以單獨出售)方式外，大部分商家還采用自由捆綁(消費者可以將捆綁中的商品自由組合進行二次捆綁)的方式進行銷售。從捆綁銷售對商家的利益來看，在線捆綁銷售不僅能增加商品的銷量，而且有助于將商家不同品牌的商品直觀的展現在消費者面前，以刺激消費者的購買欲望。因此，對在線多品牌捆綁銷售的研究具有重要的理論及現實意義。

　　綜觀目前有關捆綁銷售的研究成果，大部分學者主要是從商家的角度出發，研究捆綁銷售的定價策略及捆綁策略問題，而極少站在消費者的角度去研究，尤其是在電子商務環境下，相關研究則更加少。本文將從消費者的角度出發，通過引入不同的影響因素并構建有序Probit模型，利用購物平臺上實際出現的多品牌捆綁情況對消費者的購買意愿進行調查，探索影響消費者對多品牌捆綁商品購買意愿的關鍵因素。該研究不僅有利于商家在電子商務環境下了解顧客的購物行為及有效的實施捆綁銷售策略，而且能夠為網絡消費者行為方面的研究提供借鑒和參考。

　　2 文獻回顧

　　捆綁銷售作為一種常見的共生營銷策略，一直以來都是營銷領域研究的熱點。下面本文將主要從捆綁銷售的定義及捆綁銷售策略兩個層面對捆綁銷售的相關研究成果進行回顧和梳理。

　　2.1 捆綁銷售定義

　　捆綁銷售的概念從20世紀70年代開始引入營銷領域，但到目前為止，學者們對捆綁銷售的定義始終沒有一個統一的界定。Adams和Yellen(1976)最早對捆綁銷售進行研究時將捆綁銷售定義為將商品以數包的形式進行出售，他們主要分析了商家進行捆綁銷售的原因及捆綁策略的好壞[1]。Gulitinan(1987)把捆綁銷售定義為以特殊的價格整體銷售兩種及更多的產品或服務。[2]Yadav和Monroe(1994)將捆綁銷售定義為以一個價格出售兩個或兩個以上的產品或服務。[3]到21世紀初，隨著營銷領域相關研究的深入，學者們對捆綁銷售才進行了更科學的定義，Stremersch和Tellis(2002)將捆綁銷售定義為整體銷售兩種及以上獨立產品，這里的獨立產品指的是在獨立分離的市場上已分別存在的產品。

　　我國學者也根據捆綁的特點對捆綁銷售進行了一系列的定義，余嘉明和劉潔(2004)認為以往對捆綁銷售的定義都不能將捆綁策略與包裝策略區分開來，故他們在Stremersch 和 Tellis觀點的基礎上，將捆綁銷售定義為整體銷售兩種及以上獨立的不同的產品。[4]強調了捆綁商品的不同，主要包括商品的核心利益、功能、包裝及品牌等特征的不同。其他學者在此基礎上又進一步將捆綁銷售定義為將兩種或兩種以上不同產品或服務進行組合并以一個特定的價格進行銷售。該定義將捆綁銷售更為形象清楚的表述出來，得到了廣大學者的認同。由于網絡市場中，絕大多數商家實施捆綁銷售的情況都符合該定義，所以本文將采用該定義對消費者購買在線捆綁商品的意愿進行實證研究。

　　2.2 捆綁銷售策略相關研究

　　定價策略是捆綁銷售研究中的一個重要組成部分，很多學者以經濟學理論為基礎對此進行了大量的研究。所謂捆綁定價就是指商家將一種商品與其他商品捆綁在一起以一個特定的價格出售。Johnson和Herrmann(1999)等運用規范分析方法研究了捆綁銷售最優定價問題。我國學者曹洪和夏麗萍(2004)也對捆綁定價策略進行了詳細的探析，將捆綁定價的形式分為同質產品捆綁定價、互補式產品捆綁定價及非相關性產品捆綁定價，并分析了捆綁定價實施的條件及其對企業和消費者的利與弊。[5]余嘉明和劉潔(2004)運用心里賬戶理論研究了在捆綁定價中標價方式、折扣分配及價格參考點對消費者感知價格的影響。[4]同時，學者們也利用各種不同的方法或針對某一類特殊的商品進行了捆綁銷售定價策略的研究，如劉璐(2013)采用聯合分析法對電信捆綁定價進行了分析，結果表明聯合分析法能夠較好的應用于電信業務捆綁定價的實踐中。[6] 　　商品性質的差異決定了一種捆綁方式不可能適用于所有的商品，如何將捆綁最優化一直都是企業關注的重點問題，對此，學者們基于營銷學和心理學的相關理論對捆綁策略進行了深入的探索。關于捆綁銷售的分類，不同的學者根據研究的側重點不同將其劃分為不同的類別，如有的學者根據捆綁銷售的性質和形式的不同將其分為同質商品捆綁銷售、互補式商品捆綁銷售和非相關性商品捆綁銷售，或者根據捆綁商品主次地位的不同分為主輔式捆綁、贈送式捆綁和對等捆綁。徐盼(2009)在研究捆綁銷售的有效實施策略中將捆綁銷售詳細的劃分為了10大類，包括企業內部捆綁和企業之間捆綁、同品牌捆綁和不同品牌捆綁等。[7]對于不同類別的商品及不同的市場環境，商家往往需要采用不同的捆綁策略。魏航(2012)利用隨機效用理論建立MNL模型，研究了同質時鮮產品捆綁銷售的最優策略問題，分析了同質時鮮產品在實施捆綁銷售時的最優價格、最優臨界時間、最優捆綁數量及最大利潤等問題。[8]施芳凝、王湘紅和成華(2011)通過分析信息產品捆綁銷售模型，研究了捆綁銷售對于信息產品銷售的影響及運營商的最優捆綁策略。研究結果表明在特定條件下，捆綁銷售能夠給供應商帶來更大的利潤，但會降低消費者剩余并減少社會總福利。此外，其他學者也進行了很多類似的研究，如于芳和馬維忠(2010)研究了關聯分析在超市商品捆綁銷售中的應用等。

　　3 材料與方法

　　3.1 數據來源

　　本研究的數據來源于《網絡消費者對多品牌捆綁商品購買意愿影響因素研究》的調查問卷，研究對象主要包括在校大學生及在職員工等進行過網絡購物的人。調查共發放問卷230份，收回有效問卷224份，有效回收率為97.4%。在問卷中我們向每一位被調查者展現了目前淘寶天貓等購物平臺上常見的一些多品牌捆綁商品，主要涵蓋食品、服裝、電子產品等網絡消費者經常購買的商品，然后要求被調查者對這些在線多品牌捆綁商品的購買意愿用5度李克特量表進行打分(1=非常不愿意購買，2=不愿意購買，3=一般，4=愿意購買，5=非常愿意購買)，以了解網絡消費者對多品牌捆綁商品的購買傾向性。

　　在進行網絡購物時，消費者的購買行為往往會受到多方面因素的影響，包括與消費者自身相關的內在因素及產品因素、營銷因素等外在因素。在考慮多重共線性檢驗及現有研究成果的基礎上，最終確定了10個自變量。消費者的內在因素主要考慮性別、年齡、學歷、平均月消費額度和平均每天上網時間5個因素;外在因素主要考慮商品折扣、商品捆綁方式(由于網絡購物中較少出現強行捆綁的現象，故只考慮自愿捆綁和自由捆綁的情況)、商品之間有無互補性、商品平均價值、是否為同等檔次商品捆綁共5個因素。各變量的具體解釋如表1所示。3.2 描述性分析

　　在調查問卷中，我們在選擇向被調查者展示的多品牌捆綁商品時綜合的考慮了與產品和營銷相關的各個自變量因素，最終選擇出具有代表性的12組捆綁商品進行打分。為了了解所搜集數據的整體情況，我們對數據進行簡單的描述性分析。

　　從分析結果來看，被調查者在回答非常不愿意購買的樣本中，男性的樣本占了54%，而在回答非常愿意購買的樣本中，男性占43%，這說明網絡消費者對購買多品牌捆綁商品的意愿與性別之間存在一定的相關關系。對其他3個變量進行類似分析，表現最為明顯的是X7和X10，最大差距為58%，這說明網絡消費者更傾向于購買能夠進行二次捆綁或者具有互補性的多品牌捆綁商品。

　　對其他數值變量進行描述分析，全部樣本的平均年齡為26歲，學歷本科及以上的占64%，本科以下的為36%，這符合我國網絡消費者主要以年輕、高端人群為主的特點。此外，不同購買意愿分組(不同的Y值)所對應的月平均消費者額度的平均值沒有太大的差別，這說明收入與多品牌捆綁商品的購買意愿似乎沒有明顯的關系。但所對應的平均每天上網時間、商品折扣以及商品平均價值的平均值卻有明顯的區別，在回答為Y=1的分組與Y為其他值的分組相比，X5和X9的均值較大，X6的均值偏小。

　　3.3 有序Probit模型構建

　　有序Probit模型通過可觀測的有序反映數據研究不可觀測的潛變量變化規律，近年來廣泛地運用于處理多類別離散數據。在調查消費者對在線捆綁商品的購買意愿時得到的因變量為離散的有序數據，故本文通過構建有序Probit模型來進行研究。

　　3.4 模型檢驗

　　有序Probit模型的檢驗通常采用似然比檢驗。對所構建的Probit模型進行卡方檢驗，結果顯示似然比的模型顯著性檢驗的P值為6.452182e-16<0.05，說明該模型具有統計學意義，在確定的10個解釋變量中，存在某些變量對網絡消費者購買多品牌捆綁商品的意愿有顯著影響。

　　4 結果分析

　　本研究采用SAS 9.2對有序Probit模型進行回歸擬合分析，得到的分析結果如表3所示。

　　從結果表中可以看出，通過顯著性檢驗的變量有5個，分別為X5、X6、X7、X9和X10，說明這5個變量對網絡消費者購買多品牌捆綁商品的意愿具有顯著的影響。在這些變量中，X5和X9的系數為負數，說明平均每天上網時間和商品的平均價值這兩個變量與網絡消費者對多品牌捆綁商品的購買意愿呈負相關。主要的原因可能是如果消費者有較多的時間進行網絡購物，則他會愿意花更多的時間和精力去挑選自己想購買的商品，而不愿意購買多個品牌所捆綁的商品。同時，捆綁商品的平均價值越大，那么消費者將要承擔更大的風險，故降低了其購買意愿。其他變量X6、X7和X10的系數為正，說明這些變量與網絡消費者購買多品牌捆綁商品的意愿呈正相關，即多品牌捆綁商品的折扣更大、捆綁方式為自由式捆綁或者捆綁的商品具有較強的互補性則網絡消費者更傾向于購買。

　　5 結論及建議

　　通過建立有序Probit模型對網絡消費者購買多品牌捆綁商品的影響因素進行分析的結果表明：影響網絡消費者對多品牌捆綁商品購買意愿的因素主要有消費者的上網時間、商品折扣、商品捆綁方式、商品之間有無互補性和商品平均價值的大小。通過對這些因素進行分析，網絡商家可以得到相關的營銷啟示，在進行多品牌捆綁銷售策略時應該考慮到以下幾個方面。一是在捆綁方式上盡量多使用自由捆綁的方式，讓消費者有更大的自主選擇權;二是在挑選各種品牌的商品進行捆綁時，應該重點考慮商品之間的互補性，將互補性較強的商品捆綁在一起進行銷售;三是多品牌捆綁商品的平均價值不宜過大，減少消費者的風險感受，此外，對應多品牌捆綁商品進行合理的定價，在盈利的情況下采取合適的商品折扣，從而吸引更多的顧客。

　　參考文獻：

　　[1]Adams W.J.and Yellen，J.L.Commodity Bundling and the Burden of MonoPoly[J].QuarterlyJournal of Economics，1976(90)：475-498.

　　[2]Guiltinan J.The price bundling of services： a normative framework[J].Journal of Marketing，1987(51)：74-85.

　　[3]Yadav，Monroe S.How Buyers Evaluate Product Bundles：A Model of Anchoeing and Adjustment[J].Journal of Consumer Research，1994(21)：42-53.

　　[4]余嘉明，劉潔.捆綁銷售中的價格策略研究――心理賬戶理論的運用[J].管理現代化，2004(5)：4-6.

　　[5]曹洪，夏麗萍.捆綁定價策略探析[J].價格與市場，2004(6)：46-48.

　　[6]劉璐.聯合分析法在電信捆綁定價中的應用研究[D].北京：北京郵電大學，2013.

　　[7]徐盼.捆綁銷售有效實施及顧客滿意策略研究[D].合肥：中國科學技術大學，2009.