基于B2C中国互联网用户团购行为实证探讨
本站原创 论文摘要:［摘要］基于互联网的团购成为了中国电子商务新的增加点。传统的团购探讨多关注成交机制的差别，而新的互联网团购限定了成交、谈判区间和边际效应，形成了具有广告效益、利润收益和客户信任为一体的平台。通过搜集20家中国主要的团购网站在一年中的销售数据，探讨发现品牌因素、折扣大小、累积效应都对参与团购人数产生显著影响论文范文。
［关键词］团购；用户数量；用户行为；折扣；网站价值
［］A［文章编号］1004-9339(2012)02-0046-07
一、引言以美国著名团购网站Groupon以超高的增加率进展开始，互联网电子商务平台重新引起了投资人的兴趣。2010年，Groupon以每月50%的增幅在进展，每年营收运行率为20亿美元，预计2011年会达到40亿。6年前，Google的营收在3年内以2亿增加至16亿，而Groupon在1年内完成了快速的增加。
互联网团购最早出现于20世纪90年代末期，第一个B2C团购网站是美国的Mobshop，用户通过互联网联合有意愿的消费者，形成议价能力以而以较低的获得商品。［1］而这一时期团购网站的主要特点是根据用户数量的动态议价机制，针对不同用户数量形成不同的。［2］根据Kauffman提出的网络团购的三个要素：、周期、需求外部效应，由此判断用户的议价行为。［3］而相应的探讨也主要关注在动态议价机制中，用户的议价和共谋行为对销售的影响以及消费者受益的角度会计电算化毕业论文范文。［4］早期团购的主要流程分为买家发起和卖家发起两种，而通常团购的物品也是多种多样的，根据不同的人数，买家多数情况下具有议价能力，同时买家会设定自己愿意承受的最高，根据这些特点，Lai设定了团购活动的一般模型。［5］
随着互联网进一步进展，以Groupon为代表的新型团购方式逐步进展起来。这种新型的团购网站逐步形成了由第三方发起、单次议价的团购模型毕业论文任务书。2010年，中国互联网用户超过4亿人，普及率攀升至30%以上。仅2010年上半年网上支付、网络购物和网上银行用户增加率均在30%左右。①根据最大的中文搜索引擎Baidu的数据显示，2010年上半年“团购” 一词的日均检索量在88 150次，而下半年达到911 005次，增加9.3倍会计与审计毕业论文。一年当中出现的团购类网站超过1 000余家，这些网站大部分都采取了第三方发起、单次议价方式。同时在营销手段方面，利用倒计时时钟进行饥渴营销。［6］根据独立团购导航网站“团800”公布的《2010年团购市场统计报告》显示，2010年中国团购网站全年销售收入总计约20亿元，截至
［收稿日期］2011-11-29
［基金项目］本论文为北京大学革新探讨院“社会化网络搜索与商务方式”课题探讨项目的子课题，由“北大革新基金”支持会计论文格式范文。
［作者介绍］韩松（1985-），男，河南郑州人，北京大学光华管理学院博士。
①《中国互联网络进展情况统计报告》，2011年1月,CNNIC。
2010年 12月，我国团购用户数已达到 1 875万人。《中国互联网络进展情况统计报告》，2011年1月,CNNIC。
二、文献回顾Kauffman将团购定义为通过聚集有相同购买意愿的消费者，形成议价能力，通过跟卖方的谈判而以较低的获得商品。［3］随着互联网技术的进展，聚集相同意愿的购买者的成本逐渐减低，基于互联网技术的团购成为重要的电子商务方式。［2，7，8］
早期的学者认为团购是群体拍卖的议价行为，Myerson根据经典的四种基本拍卖模型，构建了群体拍卖最优模型毕业生会计论文。［9］Raiffa首先提出议价空间论述，认为成交位于买卖双方保留之间。［10］许多探讨都是基于议价空间论述，探讨买卖双方在互联网上的拍卖行为。［3，11］一些学者关注了消费者参加团购的动机，发现除了取得较低之外，“羊群效应”也是消费者参加团购的重要影响因素。［12，13］根据发起团购的主体不同，有学者发现消费者对发起者的信任程度也影响着团购的成败。［14］依据人数进行拍卖的团购方式具有全体性和折扣递增的特性，先出价享有低折扣。［15］基于满足不同消费者的不同需求的算法［16］，Tokuro给出一个能够满足消费者不同偏好的团购支持系统。［17］有学者提出了团购除了具有上面陈述的博弈特性外，还有很重要的社会网络性质。［18］
图1传统团购方式E3value模型图1展示了传统的团购模型的价值流向图，当团购发起者发起团购之后，向卖家要求一个折扣，之后向广告商（通常借助BBS等互联网平台）发出商家打折团购的信息，消费者通过广告商获得打折信息，形成相同购买意愿的消费者聚集，最终形成对卖方的实际议价能力，双方在卖方保留价之上达成交易，商品（服务）的价值流向消费者，流通过发起者流向卖方，而消费者获得了商品（服务）的折扣优惠；发起者通过自身的信用保证折扣信息的真实性，并将这一信用通过广告商放大并传递给消费者，消费者受到发起者和广告商信用叠加的影响而接受信息的真实性；而广告商除了持续获得消费者的关注，还将获得其广告价值的收入。在这一历程中，发起者的角色不同，将会影响到团购的流向和消费者的信任［3，14，15，18］会计专业论文。大部分关于团购的探讨都聚焦在消费者、卖家和发起者之间的博弈联系［3，9，11］，而还有一些学者关注到了发起者角色影响和广告商的平台作用［14，18］源于：毕业论文范文会计专业http://www.328tiBEt.cn
。通过上图很容易发现，当发起者流向卖方的流减去消费者流向发起者的流，大于发起者付出的信用、广告支付时，发起者在团购中的价值收益才会为正，即愿意发起团购。
图2Groupon团购方式E3value价值模型图2展示了Groupon团购方式，比较传统的团购模型，Groupon主要针对的是中小企业。中小企业在广告的投入上一般都捉襟见肘，由此希望通过更低的折扣吸引消费者的注意，而Groupon正是通过自身的广告平台作用，将这部分广告费让利于消费者，以使消费者获得更多的团购折扣，以而聚集更多关注度，反而提升了自身的关注价值。同时Groupon收取高额的交易佣金，团购结束2月内即可收到全部回款。不难看出，Groupon的方式替代了最早的企业大黄页和Google。这种新的团购方式将广告商和第三方发起者的角色集为一身，将广告价值让利于消费者，使得Groupon的议价能力非常强，同时团购能够成功的最低要求人数也非常低。通过超低的折扣价，Groupon吸引到了极大的关注，巨大的成交人数使得Groupon赢得了极高的收益，同时也使得中小企业获得了极高的关注。
论文摘要:2 .中国的B2C团购网站
Groupon的成功在全球范围内掀起了拷贝这种商业方式的风潮，中国的B2C团购网站大都拷贝了Groupon的方式。由于中国互联网的特殊性，我们着重针对中国团购网站进行探讨。
表1调研中国主要的团购网站
团购网站开团时间平均人数/天节省（元）/天58团t.58.com2010/06/075 07812 339 115.50团tuan..com2010/09/174 1195 288 129.18爱帮团tuan.aibang.com2010/04/223 60584 916 053.92大众点评团t.dianping.com2010/07/206 44884 711 510.52饭团tuan.fantong.com2010/05/091 23676 583.89好特会2010/05/282 5503 413 704.50开心团tuan.kaixin001.com2010/12/205 280372 466.63拉手团2010/04/3043 8326 499 090 561.00满座团2010/04/0112 564481 939.17美团2010/03/0420 855928 263 158.80糯米网2010/06/238 733284 267 242.00尚品团购2010/01/30203140 373.60搜狐爱家团tuan.sohu.com2010/07/051 0251 049 843.10团宝网2010/04/101 195163 610.70新浪团购life.sina.com.cn2010/07/092 1482 316 122.20星8002010/12/018382 619 003.09一起呀2010/08/111 7988 408 645.62易团网2010/12/08233377 230.00我们选择了20家主要的中国B2C团购网站会计毕业小结。这20家网站成立时间相对较长，同时具有较强的品牌效应，其团购的成交人数总体上呈现增加走势；同时，根据《互联网周刊》的排名，均位于中国团购网站的前30名，其市场份额占据了团购网站的70%以上。如表1所示，中国的B2C团购网站主要由专业的团购类网站（美团）、综合网站的团购频道（新浪团）、社交网站的团购频道三大类别组成（开心团）。以2010年1月30日尚品团购发起第一次B2C团购，大部分网站均采取每天团购一款精品服务或者商品的销售形式。而Groupon在中国开通的团宝网区别于其在美国“一天一团”的运营方式，实行每天团购多款商品的商业方式。自团购网站开始运营至我们调研时，团宝网开团时间最短，但依靠“一日多团”方式迅速扩张市场，平均每天团购人数已达4 258人，居所调研网站的第八位。而以平均团购人数和平均每天为消费者节省钱数而论，拉手团购和美团网都稳居前两名论文范文。满座网平均团购人数居第三位，但由于其团购商品（服务）原价较低，同时有大量性质的商品，其平均省钱数量排位较低会计专业毕业论文模版。综合而言，中国B2C团购网站主要的团购商品集中在体验式消费服务、餐饮、代金券、美容用品及生活必需品几大类别。团购的商家也主要集中在中小企业（商户）和新开店铺商户。
其次，根据国外多位学者的探讨，折扣对于消费者的购买意愿会产生显著的影响［22，23］，在广告中陈述折扣的高低，将显著影响消费者的购买意愿。
同时，由于B2C的团购方式在中国还处于进展阶段，自2010年1月30日起，团购这种方式才逐渐被人们认可和接受，由此，团购活动的组织时间可能会对团购的人数产生影响，后期的团购有可能因为对这种方式接受程度的提升，而更容易形成较多的消费群体。
此外，由于团购网站的品牌效应影响，也有可能对消费者的购买产生影响。
基于上面的浅析，我们将主要收集20家中国B2C网站的近8 000组数据，包括了团购的折扣、团购时间、团购人数、网站品牌。由于一些团购设置了团购人数的上限，我们还将是否有上限作为考察的对象。
2 .数据处理
由于团购人数数据方差较大，我们将人数取对数值。将“团购是否有上限”和网站品牌作为虚拟变量处理。此外，将时间变量作为连续变量，处理为“团购距2010年1月30日的时间差”。之后，将人数的对数值作为因变量，将折扣作为自变量进行回归浅析，同时考虑团购发生之前，曾经团购的人数对当次团购产生的印象。回归结果如表2所示：
表2数据浅析结果
模型汇总
模型RR2调整 R2标准 估计的误差10.561a0.3140.3121.379565729a. 预测变量(常量)： 易团网、星800、团宝、 拉手、新浪、尚品、好特会、大众点评团、团、饭团、满座、折扣、爱帮团、是否上限、糯米、开心团、美团、时间、58团、一起呀、搜狐、香蕉团、之前人数。
Anovab
模型平方和df均方FSig.回归6 404.40023278.452146.3070.000a残差13 973.3067 3421.903总计20 377.7067 365a. 预测变量(常量)：易团网、星800、团宝、拉手、新浪、尚品、好特会、大众点评团、团、饭团、满座、折扣、爱帮团、是否上限、糯米、开心团、美团、时间、58团、一起呀、搜狐、香蕉团、之前人数。
b. 因变量: ln人数
系数a
模型非标准化系数标准系数B标准 误差试用版TSig.(常量)5.8670.17433.6720.000折扣-0.1080.009-0.125-12.5930.000是否上限0.2060.0480.0494.3090.000时间0.0070.0010.361摘自会计论文http://www.328tiBEt.cn
10.1720.000之前人数5.045E50.000-0.430-12.1250.00058团0.1500.0860.0241.7510.080团-1.0290.099-0.129-10.4280.000爱帮团-0.5320.095-0.071-5.5890.000大众点评团0.1810.1050.0211.7330.083饭团-0.8610.096-0.113-8.9400.000好特会-0.9620.106-0.108-9.0510.000开心团-0.1010.095-0.013-1.0560.291拉手1.4740.1230.13411.9950.000满座1.3140.0960.17413.7300.000美团0.9270.0900.13610.2510.000糯米0.7990.0960.1068.3660.000尚品-2.0750.116-0.207-17.9460.000搜狐-1.0200.082-0.181-12.3780.000团宝-0.8260.125-0.074-6.6040.000香蕉团-0.1930.092-0.031-2.0950.036新浪-0.7330.117-0.071-6.2560.000星800-1.1530.147-0.084-7.8570.000一起呀-0.8460.084-0.147-10.1360.000易团网-2.4250.111-0.255-21.9130.000a. 因变量: ln人数
论文摘要:调整后的R2为0.312，由于数据是截面数据，31.2%的数据能够被模型解释应当算是不错的结果了，其标准误差在1.379。同时可知，模型的显著性水平达到了0.00，F检验值为14
根据上面的回归结果，消费者团购的购买意愿显著受到团购折扣影响；同时，由于一些网站在团购中设置了人数上限，这也影响到了最终的成交人数。由回归结果可知，折扣对人数的影响为负，且影响权值也较大，而时间变量的影响为正，随时间的推进，中国网民对这种商业方式的接受程度不断加强。而不同的网站品牌效用对团购成交人数有较强的影响。回归表明，考虑每次团购之前的团购总人数对模型的精度有良好的修正会计论文总结。
五 、讨论浅析中国B2C互联网的进展刚进入起步阶段，多数网站“开团”时间不足一年。根据我们的探讨数据显示，中国互联网用户对团购折扣的敏感度很高，消费基本上处于以作为重要衡量标准的阶段。团购网站推出的商品种类也是五花八门，涵盖了生活消费各个方面，但主要以服务行业为主。相比于传统电子商务网站多以交易商品为主，而较少涉及需要消费者亲身参与的服务行业，不难发现，团购这种商业方式在中国成为了传统B2C电子商务网站的良好补充。团购的服务消费包括了美容按摩、电影、健康体检、特点餐饮、乡村采摘、写真摄影等等行业门类会计毕业设计范文。总体而言，对这些行业评价依赖于消费者的个人体验，有些甚至依赖于服务提供者的个人特质。例如美容按摩服务业中，美容师、按摩师的个人手法和消费者个体差别性都决定了消费者对服务的评价和感知。由此，当这一类服务在新店开展时，往往采取邀请消费者试用的营销手段来吸引客户，进而建立良好的服务感知，力求形成稳固的客源。
在调研中，我们的探讨对象主要针对的是北京市场的团购。由于以上谈到的团购多集中于服务行业，由此对地域性要求非常强，现有的团购网站往往按照不同城市划分目标客户来建立消费市场。由此，服务行业较为发达的地区就成为团购的首选城市，第一批团购多集中于北京、上海。根据Utpal的报告，Groupon的目标客户有77%的团购消费者是女性，68%的消费者年龄在18到34岁之间，49%的团购消费者为单身人士，50%的消费者拥有本科学位，而将近70%的团购消费者年收入超过5万美金。根据中国B2C探讨中心发布的数据显示，中国团购用户同样主要为女性和年轻人（25~35岁），分别占51.6%和62.5%，用户的受教育程度和职业主要为本科和企业职员，分别占50.2%和35.3%，月收入集中在2 000~3 000元和3 000~4 000元之间，分别占到23.7%和23.3%。和美国团购用户基本一致，团购用户主要为白领、女性，同时受教育程度较高。
由于中国的团购网站建立时间相对较短，团购品牌尚处于建立阶段，传统的综合类网站开通的团购频道并没有获得显著的品牌优势，反而是团购开始时间较长、历史团购人数和次数较多的美团、糯米、拉手、满座形成较强的品牌效应。而Groupon在中国建立的团宝网并没有形成固有品牌优势会计本科论文题目。团购网站的本土特点非常显著，这就导致了众多团购网站在一个区域的白热化竞争，依靠大量地面消费人员，进行大规模的对新店铺和中小企业的发掘工作。
我们通过对参加团购的企业调研发现，一些餐饮服务型企业对团购效果并不满意。在访谈中，一位连锁加盟餐饮企业的负责人表示：“参加团购的消费者忠诚度并不高，仅仅单纯是看便宜才进行消费的，几乎没有回头客”；另一方面相关企业的员工表示：“由于团购的消费都有时间限制，消费者往往集中在过期之前进行消费，这时的客流量远远超过了我们能够承受的接待能力，非常累，还经常遭到消费者的抱怨”。对此，相关企业的负责人表示不会再开展相关的团购业务了，“这并没有对销售业绩产生提升，反而影响了我们的品牌”。
六、结论B2C团购这一商业方式在中国刚刚处于起步阶段，面对着消费者接受度、信用度、卖方企业认可度等等各方面的不足，但对于一种新型的电子商务方式，它使B2C团购网站获得了巨大的成功。这种方式的成功，最终来自于网站对消费交易价值的回报会计电算化专业毕业论文范文。根据Cai等［24］的探讨，团购网站依靠提升单次交易的价值，在单位时间依靠饥渴营销极大地增强了消费者与商家之间交易的概率，同时尽量地吸引消费者数量，增加了每次消费的价值回报。而依据互联网价值论述，更具有价值的方式应当是在同一个网站中实现用户间的相互交易，提升相互交易概率，正如团购导航类网站tuan800一样，集中所有团购网站的信息，将团购的业务搜寻和团购的组织工作交给团购网站。tuan800仅仅提供团购信息的检索，成为团购网站的Yahoo，其价值估值将远远高于单一的团购网站。
本论文在探讨国外相关团购网站和回顾团购相关论述探讨的基础上，用实证的策略，通过数据收集、访谈等方式对中国B2C团购网站进行了探讨，发现中国团购网站在用户、方式、价值关注方面与国外相关网站类似，但由于这种商业方式在中国尚不成熟，其在品牌和进展走势上具有中国独特性；同时，新的团购已经出现。在未来的探讨中，我们将寻求一种新的模型，极大地提升用户在网站中的交易概率，形成新的互联网商业方式。
［参考文献］［1］Kauffman J.R.，Bin WangBid Together, Buy Together: on the Efficiency of GroupBuying Business Models in the InternetBased Selling［M］Boca Raton：CRC Press,2002.
［2］Krishnan S. Anand，Ri Aron.Group Buying on the Web: A Comparison of Pricediscovery Mechanis［J］Management Science,2003,49（11）:1546-1562
［3］Kauffman J.R. ,Bin Wang.New Buyers′Arrival under Dynamic Pricing Market Microstructure: The Case of GroupBuying Discounts on the Internet［J］Journal of Management Information System,2001,18(2):158-188
［4］Matsu T. An Implementation of a Group Buying 源于：财务会计的论文http://www.328tiBet.cn
Support System Based on Buyers Preference［J］.Information Science, 2003,54:230-241.
［5］Lai.H., Collective Bargaining Models on the Internet［C］SSGRR,2002, International Conference on Advances in Infrastructure for eBusiness, eEducation, eScience, eMedicine on Internet.L′s Aquila, Italy,2002
摘自会计的毕业论文范文http://www.328tiBEt.cn
论文摘要:［23］Berkowitz Eric N., Walton John R. Contextual Influences in Consumer Price Responses:An Experimental源于：会计毕业实习报告http://www.328tiBet.cn
Analysis［J］Journal of Marketing Research,1980,17 (8):349-358
［24］Cai, J., Qiu, L., Ren, F..A Service Integration Model of Value Creation: A Study of Commercial Online Communities［C］Proceedings of the Fourteenth Americas Conference on Information Systems (AMCIS 2008), Toronto, Canada, 2008.
责任编辑：一凡
An Empirical Research of Group Purchase
of China′s Internet Users Based on B2C
Han Song
(Guanghua School of Management, Peking University, Beijing 100871,China)
Abstract: Internetbased group purchase is becoming a new growth point in China′s ecommerce. But the traditional research of group purchase pays more attention to the differences of transaction mechani. The new internet group purchase can limit the transaction prices, price negotiation ranges and marginal utility. Thus, an intermediary platform emerges with characteristics such as advertising effectiveness, profits and consumers′ trust. According to the analysis of sales data of 20 Chinese major group purchase websites in a year, it is shown that brands, discount and cumulative effect could he a significant impact on the numbers of group purchase.
Keyword:group purchase; number of users; users behior; discount; website value 2012年第2期税 务 与 经 济No.2 Mar.15,2012
［关键词］团购；用户数量；用户行为；折扣；网站价值
［］A［文章编号］1004-9339(2012)02-0046-07
一、引言以美国著名团购网站Groupon以超高的增加率进展开始，互联网电子商务平台重新引起了投资人的兴趣。2010年，Groupon以每月50%的增幅在进展，每年营收运行率为20亿美元，预计2011年会达到40亿。6年前，Google的营收在3年内以2亿增加至16亿，而Groupon在1年内完成了快速的增加。
互联网团购最早出现于20世纪90年代末期，第一个B2C团购网站是美国的Mobshop，用户通过互联网联合有意愿的消费者，形成议价能力以而以较低的获得商品。［1］而这一时期团购网站的主要特点是根据用户数量的动态议价机制，针对不同用户数量形成不同的。［2］根据Kauffman提出的网络团购的三个要素：、周期、需求外部效应，由此判断用户的议价行为。［3］而相应的探讨也主要关注在动态议价机制中，用户的议价和共谋行为对销售的影响以及消费者受益的角度会计电算化毕业论文范文。［4］早期团购的主要流程分为买家发起和卖家发起两种，而通常团购的物品也是多种多样的，根据不同的人数，买家多数情况下具有议价能力，同时买家会设定自己愿意承受的最高，根据这些特点，Lai设定了团购活动的一般模型。［5］
随着互联网进一步进展，以Groupon为代表的新型团购方式逐步进展起来。这种新型的团购网站逐步形成了由第三方发起、单次议价的团购模型毕业论文任务书。2010年，中国互联网用户超过4亿人，普及率攀升至30%以上。仅2010年上半年网上支付、网络购物和网上银行用户增加率均在30%左右。①根据最大的中文搜索引擎Baidu的数据显示，2010年上半年“团购” 一词的日均检索量在88 150次，而下半年达到911 005次，增加9.3倍会计与审计毕业论文。一年当中出现的团购类网站超过1 000余家，这些网站大部分都采取了第三方发起、单次议价方式。同时在营销手段方面，利用倒计时时钟进行饥渴营销。［6］根据独立团购导航网站“团800”公布的《2010年团购市场统计报告》显示，2010年中国团购网站全年销售收入总计约20亿元，截至
［收稿日期］2011-11-29
［基金项目］本论文为北京大学革新探讨院“社会化网络搜索与商务方式”课题探讨项目的子课题，由“北大革新基金”支持会计论文格式范文。
［作者介绍］韩松（1985-），男，河南郑州人，北京大学光华管理学院博士。
①《中国互联网络进展情况统计报告》，2011年1月,CNNIC。
2010年 12月，我国团购用户数已达到 1 875万人。《中国互联网络进展情况统计报告》，2011年1月,CNNIC。
二、文献回顾Kauffman将团购定义为通过聚集有相同购买意愿的消费者，形成议价能力，通过跟卖方的谈判而以较低的获得商品。［3］随着互联网技术的进展，聚集相同意愿的购买者的成本逐渐减低，基于互联网技术的团购成为重要的电子商务方式。［2，7，8］
早期的学者认为团购是群体拍卖的议价行为，Myerson根据经典的四种基本拍卖模型，构建了群体拍卖最优模型毕业生会计论文。［9］Raiffa首先提出议价空间论述，认为成交位于买卖双方保留之间。［10］许多探讨都是基于议价空间论述，探讨买卖双方在互联网上的拍卖行为。［3，11］一些学者关注了消费者参加团购的动机，发现除了取得较低之外，“羊群效应”也是消费者参加团购的重要影响因素。［12，13］根据发起团购的主体不同，有学者发现消费者对发起者的信任程度也影响着团购的成败。［14］依据人数进行拍卖的团购方式具有全体性和折扣递增的特性，先出价享有低折扣。［15］基于满足不同消费者的不同需求的算法［16］，Tokuro给出一个能够满足消费者不同偏好的团购支持系统。［17］有学者提出了团购除了具有上面陈述的博弈特性外，还有很重要的社会网络性质。［18］
三、探讨策略1 .与传统的团购方式不同，Groupon具有新的方式
Groupon方式是基于互联网的B2C团购方式，一般是在24 小时的时间内，发出关于某一商品或者服务的团购信息，消费者根据自己所在地点和喜好进行选择：参与或者不参与。Groupon通过自身的营销人员，在各个城市与商家进行议价，达成团购意向并在网站上发布。相比于传统的随时间优惠递增的方式，论述上Groupon方式并非能够达到最优［16］，然而这种新的团购方式似乎获得了巨大的成功。通过比较传统团购方式与Groupon方式的不同，我们能够发现两者在价值创造和价值转移层面上有着巨大的不同。E3价值图通过以模型图的方式描述两种不同团购方式的网站价值创造、贡献、消费品经济价值等因素，以模型化的方式展现出价值的流向。［19］图1传统团购方式E3value模型图1展示了传统的团购模型的价值流向图，当团购发起者发起团购之后，向卖家要求一个折扣，之后向广告商（通常借助BBS等互联网平台）发出商家打折团购的信息，消费者通过广告商获得打折信息，形成相同购买意愿的消费者聚集，最终形成对卖方的实际议价能力，双方在卖方保留价之上达成交易，商品（服务）的价值流向消费者，流通过发起者流向卖方，而消费者获得了商品（服务）的折扣优惠；发起者通过自身的信用保证折扣信息的真实性，并将这一信用通过广告商放大并传递给消费者，消费者受到发起者和广告商信用叠加的影响而接受信息的真实性；而广告商除了持续获得消费者的关注，还将获得其广告价值的收入。在这一历程中，发起者的角色不同，将会影响到团购的流向和消费者的信任［3，14，15，18］会计专业论文。大部分关于团购的探讨都聚焦在消费者、卖家和发起者之间的博弈联系［3，9，11］，而还有一些学者关注到了发起者角色影响和广告商的平台作用［14，18］源于：毕业论文范文会计专业http://www.328tiBEt.cn
。通过上图很容易发现，当发起者流向卖方的流减去消费者流向发起者的流，大于发起者付出的信用、广告支付时，发起者在团购中的价值收益才会为正，即愿意发起团购。
图2Groupon团购方式E3value价值模型图2展示了Groupon团购方式，比较传统的团购模型，Groupon主要针对的是中小企业。中小企业在广告的投入上一般都捉襟见肘，由此希望通过更低的折扣吸引消费者的注意，而Groupon正是通过自身的广告平台作用，将这部分广告费让利于消费者，以使消费者获得更多的团购折扣，以而聚集更多关注度，反而提升了自身的关注价值。同时Groupon收取高额的交易佣金，团购结束2月内即可收到全部回款。不难看出，Groupon的方式替代了最早的企业大黄页和Google。这种新的团购方式将广告商和第三方发起者的角色集为一身，将广告价值让利于消费者，使得Groupon的议价能力非常强，同时团购能够成功的最低要求人数也非常低。通过超低的折扣价，Groupon吸引到了极大的关注，巨大的成交人数使得Groupon赢得了极高的收益，同时也使得中小企业获得了极高的关注。
论文摘要:2 .中国的B2C团购网站
Groupon的成功在全球范围内掀起了拷贝这种商业方式的风潮，中国的B2C团购网站大都拷贝了Groupon的方式。由于中国互联网的特殊性，我们着重针对中国团购网站进行探讨。
表1调研中国主要的团购网站
团购网站开团时间平均人数/天节省（元）/天58团t.58.com2010/06/075 07812 339 115.50团tuan..com2010/09/174 1195 288 129.18爱帮团tuan.aibang.com2010/04/223 60584 916 053.92大众点评团t.dianping.com2010/07/206 44884 711 510.52饭团tuan.fantong.com2010/05/091 23676 583.89好特会2010/05/282 5503 413 704.50开心团tuan.kaixin001.com2010/12/205 280372 466.63拉手团2010/04/3043 8326 499 090 561.00满座团2010/04/0112 564481 939.17美团2010/03/0420 855928 263 158.80糯米网2010/06/238 733284 267 242.00尚品团购2010/01/30203140 373.60搜狐爱家团tuan.sohu.com2010/07/051 0251 049 843.10团宝网2010/04/101 195163 610.70新浪团购life.sina.com.cn2010/07/092 1482 316 122.20星8002010/12/018382 619 003.09一起呀2010/08/111 7988 408 645.62易团网2010/12/08233377 230.00我们选择了20家主要的中国B2C团购网站会计毕业小结。这20家网站成立时间相对较长，同时具有较强的品牌效应，其团购的成交人数总体上呈现增加走势；同时，根据《互联网周刊》的排名，均位于中国团购网站的前30名，其市场份额占据了团购网站的70%以上。如表1所示，中国的B2C团购网站主要由专业的团购类网站（美团）、综合网站的团购频道（新浪团）、社交网站的团购频道三大类别组成（开心团）。以2010年1月30日尚品团购发起第一次B2C团购，大部分网站均采取每天团购一款精品服务或者商品的销售形式。而Groupon在中国开通的团宝网区别于其在美国“一天一团”的运营方式，实行每天团购多款商品的商业方式。自团购网站开始运营至我们调研时，团宝网开团时间最短，但依靠“一日多团”方式迅速扩张市场，平均每天团购人数已达4 258人，居所调研网站的第八位。而以平均团购人数和平均每天为消费者节省钱数而论，拉手团购和美团网都稳居前两名论文范文。满座网平均团购人数居第三位，但由于其团购商品（服务）原价较低，同时有大量性质的商品，其平均省钱数量排位较低会计专业毕业论文模版。综合而言，中国B2C团购网站主要的团购商品集中在体验式消费服务、餐饮、代金券、美容用品及生活必需品几大类别。团购的商家也主要集中在中小企业（商户）和新开店铺商户。
四、数据浅析1 .数据模型
首先，商品的是影响消费者购买决策的重要因素［19］，中国消费者更多的是敏感型消费，看重的高低和卖方让利的多少［20］。随着市场竞争的日益激烈，更多的企业选择了以促销作为吸引顾客的重要营销手段，导致促销经费成为企业营销主要费用。［21］由此，是数据收集中非常重要的因素。其次，根据国外多位学者的探讨，折扣对于消费者的购买意愿会产生显著的影响［22，23］，在广告中陈述折扣的高低，将显著影响消费者的购买意愿。
同时，由于B2C的团购方式在中国还处于进展阶段，自2010年1月30日起，团购这种方式才逐渐被人们认可和接受，由此，团购活动的组织时间可能会对团购的人数产生影响，后期的团购有可能因为对这种方式接受程度的提升，而更容易形成较多的消费群体。
此外，由于团购网站的品牌效应影响，也有可能对消费者的购买产生影响。
基于上面的浅析，我们将主要收集20家中国B2C网站的近8 000组数据，包括了团购的折扣、团购时间、团购人数、网站品牌。由于一些团购设置了团购人数的上限，我们还将是否有上限作为考察的对象。
2 .数据处理
由于团购人数数据方差较大，我们将人数取对数值。将“团购是否有上限”和网站品牌作为虚拟变量处理。此外，将时间变量作为连续变量，处理为“团购距2010年1月30日的时间差”。之后，将人数的对数值作为因变量，将折扣作为自变量进行回归浅析，同时考虑团购发生之前，曾经团购的人数对当次团购产生的印象。回归结果如表2所示：
表2数据浅析结果
模型汇总
模型RR2调整 R2标准 估计的误差10.561a0.3140.3121.379565729a. 预测变量(常量)： 易团网、星800、团宝、 拉手、新浪、尚品、好特会、大众点评团、团、饭团、满座、折扣、爱帮团、是否上限、糯米、开心团、美团、时间、58团、一起呀、搜狐、香蕉团、之前人数。
Anovab
模型平方和df均方FSig.回归6 404.40023278.452146.3070.000a残差13 973.3067 3421.903总计20 377.7067 365a. 预测变量(常量)：易团网、星800、团宝、拉手、新浪、尚品、好特会、大众点评团、团、饭团、满座、折扣、爱帮团、是否上限、糯米、开心团、美团、时间、58团、一起呀、搜狐、香蕉团、之前人数。
b. 因变量: ln人数
系数a
模型非标准化系数标准系数B标准 误差试用版TSig.(常量)5.8670.17433.6720.000折扣-0.1080.009-0.125-12.5930.000是否上限0.2060.0480.0494.3090.000时间0.0070.0010.361摘自会计论文http://www.328tiBEt.cn
10.1720.000之前人数5.045E50.000-0.430-12.1250.00058团0.1500.0860.0241.7510.080团-1.0290.099-0.129-10.4280.000爱帮团-0.5320.095-0.071-5.5890.000大众点评团0.1810.1050.0211.7330.083饭团-0.8610.096-0.113-8.9400.000好特会-0.9620.106-0.108-9.0510.000开心团-0.1010.095-0.013-1.0560.291拉手1.4740.1230.13411.9950.000满座1.3140.0960.17413.7300.000美团0.9270.0900.13610.2510.000糯米0.7990.0960.1068.3660.000尚品-2.0750.116-0.207-17.9460.000搜狐-1.0200.082-0.181-12.3780.000团宝-0.8260.125-0.074-6.6040.000香蕉团-0.1930.092-0.031-2.0950.036新浪-0.7330.117-0.071-6.2560.000星800-1.1530.147-0.084-7.8570.000一起呀-0.8460.084-0.147-10.1360.000易团网-2.4250.111-0.255-21.9130.000a. 因变量: ln人数
论文摘要:调整后的R2为0.312，由于数据是截面数据，31.2%的数据能够被模型解释应当算是不错的结果了，其标准误差在1.379。同时可知，模型的显著性水平达到了0.00，F检验值为14
6.307。而虚拟变量中，品牌“开心团”的显著性水平大于0.1。
3 .数据浅析根据上面的回归结果，消费者团购的购买意愿显著受到团购折扣影响；同时，由于一些网站在团购中设置了人数上限，这也影响到了最终的成交人数。由回归结果可知，折扣对人数的影响为负，且影响权值也较大，而时间变量的影响为正，随时间的推进，中国网民对这种商业方式的接受程度不断加强。而不同的网站品牌效用对团购成交人数有较强的影响。回归表明，考虑每次团购之前的团购总人数对模型的精度有良好的修正会计论文总结。
五 、讨论浅析中国B2C互联网的进展刚进入起步阶段，多数网站“开团”时间不足一年。根据我们的探讨数据显示，中国互联网用户对团购折扣的敏感度很高，消费基本上处于以作为重要衡量标准的阶段。团购网站推出的商品种类也是五花八门，涵盖了生活消费各个方面，但主要以服务行业为主。相比于传统电子商务网站多以交易商品为主，而较少涉及需要消费者亲身参与的服务行业，不难发现，团购这种商业方式在中国成为了传统B2C电子商务网站的良好补充。团购的服务消费包括了美容按摩、电影、健康体检、特点餐饮、乡村采摘、写真摄影等等行业门类会计毕业设计范文。总体而言，对这些行业评价依赖于消费者的个人体验，有些甚至依赖于服务提供者的个人特质。例如美容按摩服务业中，美容师、按摩师的个人手法和消费者个体差别性都决定了消费者对服务的评价和感知。由此，当这一类服务在新店开展时，往往采取邀请消费者试用的营销手段来吸引客户，进而建立良好的服务感知，力求形成稳固的客源。
在调研中，我们的探讨对象主要针对的是北京市场的团购。由于以上谈到的团购多集中于服务行业，由此对地域性要求非常强，现有的团购网站往往按照不同城市划分目标客户来建立消费市场。由此，服务行业较为发达的地区就成为团购的首选城市，第一批团购多集中于北京、上海。根据Utpal的报告，Groupon的目标客户有77%的团购消费者是女性，68%的消费者年龄在18到34岁之间，49%的团购消费者为单身人士，50%的消费者拥有本科学位，而将近70%的团购消费者年收入超过5万美金。根据中国B2C探讨中心发布的数据显示，中国团购用户同样主要为女性和年轻人（25~35岁），分别占51.6%和62.5%，用户的受教育程度和职业主要为本科和企业职员，分别占50.2%和35.3%，月收入集中在2 000~3 000元和3 000~4 000元之间，分别占到23.7%和23.3%。和美国团购用户基本一致，团购用户主要为白领、女性，同时受教育程度较高。
由于中国的团购网站建立时间相对较短，团购品牌尚处于建立阶段，传统的综合类网站开通的团购频道并没有获得显著的品牌优势，反而是团购开始时间较长、历史团购人数和次数较多的美团、糯米、拉手、满座形成较强的品牌效应。而Groupon在中国建立的团宝网并没有形成固有品牌优势会计本科论文题目。团购网站的本土特点非常显著，这就导致了众多团购网站在一个区域的白热化竞争，依靠大量地面消费人员，进行大规模的对新店铺和中小企业的发掘工作。
我们通过对参加团购的企业调研发现，一些餐饮服务型企业对团购效果并不满意。在访谈中，一位连锁加盟餐饮企业的负责人表示：“参加团购的消费者忠诚度并不高，仅仅单纯是看便宜才进行消费的，几乎没有回头客”；另一方面相关企业的员工表示：“由于团购的消费都有时间限制，消费者往往集中在过期之前进行消费，这时的客流量远远超过了我们能够承受的接待能力，非常累，还经常遭到消费者的抱怨”。对此，相关企业的负责人表示不会再开展相关的团购业务了，“这并没有对销售业绩产生提升，反而影响了我们的品牌”。
六、结论B2C团购这一商业方式在中国刚刚处于起步阶段，面对着消费者接受度、信用度、卖方企业认可度等等各方面的不足，但对于一种新型的电子商务方式，它使B2C团购网站获得了巨大的成功。这种方式的成功，最终来自于网站对消费交易价值的回报会计电算化专业毕业论文范文。根据Cai等［24］的探讨，团购网站依靠提升单次交易的价值，在单位时间依靠饥渴营销极大地增强了消费者与商家之间交易的概率，同时尽量地吸引消费者数量，增加了每次消费的价值回报。而依据互联网价值论述，更具有价值的方式应当是在同一个网站中实现用户间的相互交易，提升相互交易概率，正如团购导航类网站tuan800一样，集中所有团购网站的信息，将团购的业务搜寻和团购的组织工作交给团购网站。tuan800仅仅提供团购信息的检索，成为团购网站的Yahoo，其价值估值将远远高于单一的团购网站。
本论文在探讨国外相关团购网站和回顾团购相关论述探讨的基础上，用实证的策略，通过数据收集、访谈等方式对中国B2C团购网站进行了探讨，发现中国团购网站在用户、方式、价值关注方面与国外相关网站类似，但由于这种商业方式在中国尚不成熟，其在品牌和进展走势上具有中国独特性；同时，新的团购已经出现。在未来的探讨中，我们将寻求一种新的模型，极大地提升用户在网站中的交易概率，形成新的互联网商业方式。
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论文摘要:［23］Berkowitz Eric N., Walton John R. Contextual Influences in Consumer Price Responses:An Experimental源于：会计毕业实习报告http://www.328tiBet.cn
Analysis［J］Journal of Marketing Research,1980,17 (8):349-358
［24］Cai, J., Qiu, L., Ren, F..A Service Integration Model of Value Creation: A Study of Commercial Online Communities［C］Proceedings of the Fourteenth Americas Conference on Information Systems (AMCIS 2008), Toronto, Canada, 2008.
责任编辑：一凡
An Empirical Research of Group Purchase
of China′s Internet Users Based on B2C
Han Song
(Guanghua School of Management, Peking University, Beijing 100871,China)
Abstract: Internetbased group purchase is becoming a new growth point in China′s ecommerce. But the traditional research of group purchase pays more attention to the differences of transaction mechani. The new internet group purchase can limit the transaction prices, price negotiation ranges and marginal utility. Thus, an intermediary platform emerges with characteristics such as advertising effectiveness, profits and consumers′ trust. According to the analysis of sales data of 20 Chinese major group purchase websites in a year, it is shown that brands, discount and cumulative effect could he a significant impact on the numbers of group purchase.
Keyword:group purchase; number of users; users behior; discount; website value 2012年第2期税 务 与 经 济No.2 Mar.15,2012