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人机交互感知的形成能促进顾客采纳行为吗——基于媒介丰富度理论视角

沈鹏熠 万德敏 许基南

沈鹏熠, 万德敏, 许基南. 人机交互感知的形成能促进顾客采纳行为吗——基于媒介丰富度理论视角[J]. 广东财经大学学报, 2022, 37(5): 55-67.
引用本文: 沈鹏熠, 万德敏, 许基南. 人机交互感知的形成能促进顾客采纳行为吗——基于媒介丰富度理论视角[J]. 广东财经大学学报, 2022, 37(5): 55-67.
SHEN Peng-yi, WAN De-min, XU Ji-nan. Can the Formation of Human-computer Interaction Perception Promote Customers' Adoption Behavior: From the Perspective of Media Richness Theory[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2022, 37(5): 55-67.
Citation: SHEN Peng-yi, WAN De-min, XU Ji-nan. Can the Formation of Human-computer Interaction Perception Promote Customers' Adoption Behavior: From the Perspective of Media Richness Theory[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2022, 37(5): 55-67.

人机交互感知的形成能促进顾客采纳行为吗——基于媒介丰富度理论视角

基金项目: 

江西省社会科学基金项目 21GL56D

江西省社会科学基金项目 20GL13

详细信息
    作者简介:

    沈鹏熠(1980-),男,湖南临湘人,江西财经大学工商管理学院教授,博士生导师

    许基南(1963-),男,江西丰城人,江西财经大学工商管理学院教授,博士生导师

    通讯作者:

    万德敏(1995-)(通讯作者),男,江西南昌人,江西财经大学工商管理学院博士研究生

  • 中图分类号: F713;TP391.9

Can the Formation of Human-computer Interaction Perception Promote Customers' Adoption Behavior: From the Perspective of Media Richness Theory

  • 摘要: 移动网络技术和人工智能越来越多地应用到新零售中,如何利用人机交互设计发挥智能服务技术对顾客采纳行为的积极影响至关重要。从媒介丰富度理论视角出发,系统分析新零售情境中人机交互感知的形成机理及其对顾客采纳行为的影响,通过线上线下混合调查方法,对386份新零售购物者样本进行实证分析。结果发现:信息丰富度和社会互动需求均对人机交互感知和顾客采纳行为产生了正向影响;人机交互感知在信息丰富度和社会互动需求对顾客采纳行为的影响中发挥了积极的中介作用;信息素养和数字技能正向调节了信息丰富度和社会互动需求对人机交互感知的影响。研究结论扩展和丰富了现有人机交互、顾客采纳行为以及营销理论研究的边界及相关文献,对新零售企业改善人机交互设计以增强顾客关系具有一定启示作用。
  • 图  1  概念模型

    图  2  信息素养的调节效应

    表  1  样本描述性统计 人、%

    变量 类别 人数 占比 变量 类别 人数 占比
    性别 174 45.1 个人月收入 3 000元以下 210 54.4
    212 54.9 3 000~5 000元 85 22.2
    年龄 18岁以下 4 1.0 5 001~8 000元 31 0.8
    18~26岁 233 60.4 8 001~15 000元 40 10.4
    27~35岁 141 36.5 15 000元以上 20 5.2
    36~40岁 6 1.6 线上购物年龄 1年以内 10 2.6
    40岁以上 2 0.5 1~2年 43 11.1
    受教育程度 初中 1 0.3 2~3年 59 15.3
    高中或中专 9 2.3 3年以上 274 71.0
    大专 149 38.6 从事的职业 个体工商户 2 0.5
    大学本科 194 50.3 公司职员 145 37.6
    硕士及以上 33 8.5 政府机关或事业单位职工 21 5.5
    购物频率 经常 314 81.3 学生 207 53.6
    不经常 72 18.7 其他 11 2.8
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    表  2  验证性因子分析结果

    变量 测项 因子载荷
    信息丰富度
    Cronbach's α=0.826
    CR=0.832
    AVE=0.626
    该购物网站上的商品信息容易理解 0.906***
    该购物网站上的商品信息客观准确 0.765***
    该购物网站上的商品信息丰富多样(如文字、图片和视频等) 0.687***
    社会互动需求
    Cronbach's α=0.786
    CR=0.800
    AVE=0.580
    与该购物网站上的其他顾客或员工进行交流和互动让我感到愉快 0.628***
    我喜欢与帮助过我的其他顾客或员工互动 0.670***
    我相信我可以做到和其他顾客或员工的互帮互助 0.947***
    人机交互感知
    Cronbach's α=0.911
    CR=0.900
    AVE=0.528
    我能方便地通过线上技术与商家进行沟通和交易 0.749***
    该购物网站能让我在服务交流中获益 0.630***
    该购物网站的设置可以满足我个性化的购物需求 0.746***
    该购物网站能使我搜索和获得我真正需要的商品 0.785***
    该购物网站提供的技术很容易操作 0.824***
    使用该购物网站服务的过程清晰易懂 0.848***
    该购物网站对我的请求命令反应很快 0.753***
    该购物网站很快就处理了我提出的问题 0.685***
    信息素养
    Cronbach's α=0.871
    CR=0.829
    AVE=0.549
    我想要主动获取该购物网站主流的商品信息 0.727***
    我能熟练使用该购物网站的各类信息工具(如买家秀和商品评价) 0.756***
    我能够利用好该购物网站的信息解决问题 0.867***
    我能够对该购物网站的商品信息进行正确的分析和评估 0.824***
    数字技能
    Cronbach's α=0.771
    CR=0.873
    AVE=0.633
    我能熟练地使用该购物网站的链接分享、导航按钮、菜单和搜索功能 0.933***
    我能熟练地在该购物网站上进行商品管理(如商品收藏) 0.766***
    我经常给他人发送或转发该购物平台的商品信息 0.689***
    顾客采纳行为
    Cronbach's α=0.813
    CR=0.822
    AVE=0.536
    我会定期使用该购物网站的服务 0.745***
    我会频繁使用该购物网站的服务 0.786***
    我会强烈建议别人使用该购物网站的服务 0.685***
    我打算以后也继续使用该购物网站的服务 0.709***
    注:***表示p < 0.001。表 4同。
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    表  3  AVE均方根及潜变量相关系数矩阵

    变量 均值 标准差 1 3 4 5 6 7
    信息丰富度 5.509 0.976 (0.791)
    社会互动需求 5.168 0.892 0.461 (0.762)
    人机交互感知 5.458 1.066 0.664 0.651 (0.727)
    信息素养 5.528 0.947 0.587 0.567 0.583 (0.741)
    数字技能 5.153 0.979 0.489 0.488 0.612 0.606 (0.796)
    顾客采纳行为 5.085 1.073 0.429 0.490 0.580 0.549 0.561 (0.732)
    注:括号内为对应变量的AVE均方根。
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    表  4  假设检验结果

    假设 具体路径 标准路径系数 t 结论
    H1 信息丰富度→人机交互感知 0.462*** 12.564 支持
    H2 信息丰富度→顾客采纳行为 0.258*** 5.336 支持
    H3 社会互动需求→人机交互感知 0.438*** 11.895 支持
    H4 社会互动需求→顾客采纳行为 0.371*** 7.657 支持
    H5 人机交互感知→顾客采纳行为 0.582*** 14.015 支持
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    表  5  中介效应的检验结果

    效应类型 具体路径 效应值 标准误 t p 95%置信区间CI
    LLCI ULCI
    直接效应 信息丰富度→顾客采纳行为 0.086(ns) 0.061* 1.416 0.158 -0.034 0.206
    社会互动需求→顾客采纳行为 0.196 0.054* 3.612 0.000 0.089 0.303
    中介效应 信息丰富度→人机交互感知→顾客采纳行为 0.386 0.054* 0.289 0.499
    社会互动需求→人机交互感知→顾客采纳行为 0.297 0.046* 0.212 0.392
    注:*为“Boot SE”,ns代表不显著,下表同。
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    表  6  信息素养对中介效应的调节分析

    变量 效应类型 具体路径 高信息素养 低信息素养
    效应值 p LLCI ULCI 效应值 p LLCI ULCI
    信息丰富度 直接效应 信息丰富度→顾客采纳行为 0.090 (ns) 0.150 -0.021 0.223 0.023 (ns) 0.255 -0.044 0.150
    中介效应 信息丰富度→人机交互感知→顾客采纳行为 0.451 0.329 0.585 0.329 0.230 0.460
    社会互动需求 直接效应 社会互动需求→顾客采纳行为 0.231 0.000 0.113 0.393 0.097 0.044 0.076 0.119
    中介效应 社会互动需求→人机交互感知→顾客采纳行为 0.348 0.240 0.466 0.255 0.170 0.360
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    表  7  数字技能对中介效应的调节分析

    变量 效应类型 具体路径 高数字技能 低数字技能
    效应值 p LLCI ULCI 效应值 p LLCI ULCI
    信息丰富度 直接效应 信息丰富度→顾客采纳行为 0.092 (ns) 0.098 -0.011 0.153 0.045 (ns) 0.198 -0.032 0.109
    中介效应 信息丰富度→人机交互感知→顾客采纳行为 0.459 0.337 0.590 0.328 0.230 0.451
    社会互动需求 直接效应 社会互动需求→顾客采纳行为 0.250 0.000 0.118 0.404 0.089 0.050 0.032 0.111
    中介效应 社会互动需求→人机交互感知→顾客采纳行为 0.366 0.261 0.478 0.240 0.152 0.344
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-03-08
  • 网络出版日期:  2022-10-12
  • 刊出日期:  2022-09-28

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