《International Journal of Consumer Studies》：Consumer Decision-Making Styles Across Product Involvement Levels: A Mixed-Methods Study of Online Flash Sale Events
编辑推荐：
在线闪购事件（online flash sale events, OFSEs）创造紧迫性、稀缺性和深度折扣条件，但关于消费者决策风格（consumer decision-making styles, CDMS）如何随产品涉入（product involveme
在线闪购事件（online flash sale events, OFSEs）创造紧迫性、稀缺性和深度折扣条件，但关于消费者决策风格（consumer decision-making styles, CDMS）如何随产品涉入（product involvement）水平变化，以及其如何与情境涉入（situational involvement）相关联，仍知之甚少。本研究以消费者决策风格和涉入理论为基础，采用序贯探索性混合方法（sequential exploratory mixed-methods）研究，考察高、中、低涉入产品类别中的这些变化及其与情境涉入的关联。初步研究（preliminary study）分别识别套餐度假（package holidays）、高街服装（high-street clothes）和外卖食品券（takeaway food vouchers）为高、中、低涉入类别。对28名英国在线购物者的半结构化访谈（semi-structured interviews）采用内容分析（content analysis）并结合编码者间信度（intercoder reliability）评估进行分析。来自套餐度假（n=464）、高街服装（n=521）和外卖食品券（n=420）的问卷数据采用结构方程模型（structural equation modelling, SEM）分析。品牌意识（brand consciousness）、完美主义（perfectionism）、价格意识（price consciousness）和网络安全（web security）在所有三个类别中均与情境涉入正相关。履约（fulfilment）和冲动性（impulsiveness）在高街服装和外卖食品券中呈正相关，惯性（inertia）呈负相关。时尚意识（fashion consciousness）在高街服装中呈正相关，而外卖食品券中的健康意识（health consciousness）和套餐度假中的安全（safety）则无显著关联。研究发现通过识别类别不变、部分共享和类别特定维度，对消费者决策风格的产品中性应用作出限定。零售商可利用这些模式，针对每一产品类别相关的决策风格定制产品信息和沟通。
## 研究背景与问题
COVID-19大流行加速了向在线购物的转变，并促使零售商采用刺激消费者即时反应的促销策略。到2024年，全球电子商务已占零售总额的20%以上；互联网用户中在线购买商品的比例从2015年的62%上升至2025年的78%。在线闪购事件（online flash sale events, OFSEs）是时间受限的促销活动，具有紧迫性、稀缺性和深度折扣特征，例如Amazon Prime Day、Black Friday、Cyber Monday和Singles' Day。尽管OFSEs被广泛用于提升销售和顾客参与，消费者在这些事件中的反应仍难以预测。消费者决策风格（consumer decision-making styles, CDMS）是消费者购买决策时相对持久的认知与情感取向。产品涉入（product involvement）反映消费者对产品类别持久的感知相关性；情境涉入（situational involvement）则是由紧迫、稀缺和时间压力等情境因素触发的临时动机状态。现有CDMS研究存在四方面不足：有限整合产品与情境涉入；在线CDMS研究有限，尤其OFSE情境；过度依赖产品中性方法；定性方法使用不足。基于此，研究人员提出两项研究目标：RO1识别高、中、低涉入产品类别中在线CDMS的维度结构；RO2检验OFSEs中在线CDMS与情境涉入的关联。
## 关键技术方法
初步研究从英国Middlesbrough高街招募参与者，以Mittal的五项个人涉入量表（Personal Involvement Inventory, PII）对10类产品评分，并按三分位法分类。研究1采用便利抽样，从Middlesbrough高街招募28名18–54岁活跃在线购物者，进行约30 min半结构化访谈，采用六阶段内容分析，双编码，并以百分一致率和Gwet's AC1评估编码者间信度，以谈判一致法解决分歧。研究2采用非概率配额抽样，在London、Manchester和Middlesbrough以系统拦截每第十位路人并结合在线完成，招募具有相应产品在线购买经验者；在R中进行结构方程模型（structural equation modelling, SEM），采用稳健最大似然（robust maximum likelihood, MLR）估计，并评估测量模型、信度、效度与共同方法偏差。
## 研究结果
初步研究（Preliminary Study）：研究人员以PII对10类产品进行评分，获得51份可用问卷。套餐度假得分最高（M=31.42），归为高涉入；高街服装为中等涉入中最高（M=23.08）；外卖食品券是唯一低涉入类别（M=14.93）。三类产品被选为后续研究类别。
研究1：定性内容分析（Study 1: Qualitative Content Analysis）：通过对28名在线购物者的半结构化访谈和内容分析，研究人员识别出10个CDMS维度，并形成三分模式。品牌意识、完美主义、价格意识和网络安全为类别不变CDMS，出现在所有三个产品类别。履约、冲动性和惯性为部分共享CDMS，仅出现在高街服装和外卖食品券中。安全、时尚意识和健康意识为类别特定CDMS，分别出现在套餐度假、高街服装和外卖食品券中。编码者间信度从显著到几乎完美。研究人员据此认为，在线CDMS既具有可迁移性，也具有产品敏感性。
假设发展（Hypothesis Development）：基于研究1的三类模式，研究人员提出假设。类别不变CDMS方面，假设情境涉入在OFSEs中分别与套餐度假、高街服装和外卖食品券中的品牌意识、完美主义、价格意识、网络安全正相关。部分共享CDMS方面，假设情境涉入与高街服装和外卖食品券中的履约、冲动性正相关，与惯性负相关。类别特定CDMS方面，假设情境涉入与高街服装中的时尚意识正相关，与外卖食品券中的健康意识负相关，与套餐度假中的安全负相关。
研究2：定量研究（Study 2: Quantitative Study）：最终样本为套餐度假n=464、高街服装n=521、外卖食品券n=420。验证性因子分析（confirmatory factor analysis, CFA）显示三个测量模型拟合可接受；平均方差抽取量（average variance extracted, AVE）均超过0.50，组合信度和Cronbach's alpha均超过0.70；异质–单质比率（heterotrait–monotrait, HTMT）均低于0.85且90%置信区间不含1.0，Fornell–Larcker准则也支持区分效度；共同方法偏差（common method bias, CMB）检验显示标记变量与内生构念无显著关系，主要结构路径基本不变。结构模型发现，品牌意识、完美主义、价格意识和网络安全在三个类别中均与情境涉入正相关；履约和冲动性在高街服装与外卖食品券中正相关，惯性在这两类中负相关；时尚意识在高街服装中正相关。外卖食品券中的健康意识（β=?0.087，p=0.354）和套餐度假中的安全（β=0.028，p=0.731）与情境涉入无显著关联。
讨论（Discussion）：讨论指出，在线CDMS并非完全跨产品类别稳定，也非完全情境特定。四个类别不变维度均与情境涉入正相关，构成OFSEs中的核心在线CDMS。网络安全作为类别不变维度且与情境涉入正相关，履约虽为部分共享也呈正相关，说明在线决策还涉及支付安全、隐私、交付可靠性、退货和服务履约等关注。部分共享和类别特定CDMS表明，决策风格随产品特征变化，产品涉入水平本身不能完全解释变异。研究1中安全与健康意识具有定性显著性，但研究2中未与情境涉入显著关联；研究人员提出，限时优惠的促销紧迫性和感知节省可能优先于非即时风险考量。冲动性与情境涉入正相关，说明OFSEs可能同时引发认知与情感反应；惯性与情境涉入负相关，说明较高情境涉入者较少依赖常规购买行为。理论意义在于限定产品中性CDMS应用边界；方法意义在于展示序贯探索性混合方法及编码者间信度评估的价值；实践意义在于零售商可据类别特定模式定制OFSE信息与沟通；局限包括仅三个产品类别、非概率拦截抽样、横截面非实验设计，未来可扩展产品类别、采用概率抽样或消费者面板、纵向或实验研究以及聚类分析。
结论（Conclusion）翻译：本研究回应了对在线CDMS如何随产品涉入水平变化，以及这些风格如何与OFSEs中的情境涉入相关联的理解有限这一问题。序贯探索性混合方法证据揭示了类别不变、部分共享和类别特定的CDMS。品牌意识、完美主义、价格意识和网络安全在三个类别中均与情境涉入正相关。其他关联限于特定类别，包括与履约、冲动性和时尚意识的正相关，以及与惯性的负相关。健康意识和安全在相应类别中与情境涉入无显著关联。本研究贡献了OFSEs中CDMS的产品敏感解释，表明一些风格跨类别一致，而其他风格及其与情境涉入的关联因产品类别而异。它为零售商据此定制OFSE信息与沟通提供了基础。
