摘要：現有研究表明消費者在購買過程中有強烈的利用在線信息線索進行決策的動機與意愿。已有文獻主要聚焦核心線索的作用而對邊緣線索對決策的影響缺乏深入研究，即使耗費更少認知努力的邊緣線索會對消費者的決策評價產生重要影響。為了深入理解邊緣線索對消費者購買決策形成的影響，本研究通過引入模型，以消費者在線酒店預訂為研究場景，構建了產品圖片色調和天氣的匹配對情緒和預訂意愿影響的中介作用模型，并進一步論證了消費者解釋水平的調節效應。通過三個實驗，本文研究結果表明，晴天時瀏覽暖色調的酒店住宿圖片會提高預訂意愿，因為增強了消費者的流暢感，而陰雨天時觀看冷色調的酒店圖片會刺激沖動動機，從而提高預訂。進一步的調節效應研究發現，相比于低解釋水平特質的消費者，色調和天氣匹配對高解釋水平特質消費者的預訂意愿的影響更明顯。本研究揭示了邊緣信息線索匹配對于消費者購買決策行為的作用過程和邊界條件，為在線產品設計與管理提供了理論和實踐指導。
關鍵詞：在線酒店預訂;信息線索處理;邊緣信息線索;色調;天氣
引言
隨著互聯網的普及以及網絡技術的使用門檻降低，電子商務成為消費者購物的重要渠道，并以其便捷、跨時空性影響著行業布局與消費者行為。作為傳統行業的酒店企業也加入電商模式布局中，消費者的預訂行為正逐漸發生變化。艾媒咨詢(iimedia)的報告稱，2018年中國線上酒店預訂用戶滲透率已達到29.4%[1]。此外，《Fastdata極數：2019年中國在線酒店預訂行業發展分析報告》顯示2019年在線酒店預訂的交易金額達4160億元，同比增長14.7%?？梢园l現，在線渠道已經成為酒店預訂的重要途徑[2]。消費者酒店預訂的逐漸線上化促使酒店集團、在線旅游平臺(OTP)、在線旅行社(OTA)等紛紛發力在線預訂業務，極大地提升了在線預定市場競爭程度。據國內互聯網第三方研究機構易觀的數據顯示，目前中國市場針對在線旅游的移動APP大約有100多個。
此外，《酒店市場消費趨勢洞察報告》顯示，隨著酒店供給增加，2018年消費者預訂前瀏覽次數為27.7次，其中重點城市，如三亞的預訂前瀏覽次數為88.6次，且周末比工作日的決策時間更長，預訂前瀏覽次數分別為28.3和27.3次[3]。同樣，《20192020年中國在線酒店預訂行業發展分析報告》稱，2019年在線酒店預訂用戶APP日均啟動次數前三名分別為3.6、3.1和次，其中去哪兒網用戶“最糾結”[4]。
在線預訂業務的日益激烈化，使得如何優化網站設計，提升消費者在線酒店預訂意愿成為一個值得研究的課題。區別于傳統預訂的實地挑選，消費者在線預訂過程中無法直接接觸與感受，主要通過平臺提供的信息線索作為評估依據，具有強烈的利用在線信息線索進行決策的動機與意愿[5]。結合精細加工可能性模型的相關研究，對個體行為決策產生影響的信息線索可以分為兩類：論據線索與邊緣線索。論據線索指與信息質量相關，需要耗費消費者更多認知努力的內容;而邊緣線索指與情感或情緒狀態相關，不需要花費消費者太多精力處理的信息[6]。
已有研究主要聚焦論據線索對在線購買決策的影響，例如商家提供的酒店基本介紹[7]以及其他用戶生成的網絡口碑[8]等，即消費者傾向于用理性思維處理接收的信息。而諸如網站設計、信息源聲譽等邊緣線索同樣會對購買決策產生重要影響，但在線酒店預訂情境下研究相對更少。隨著在線酒店預訂行業的日趨成熟，競爭的加劇導致商家不斷完善、優化信息內容、質量，其論據線索，例如價格和評論等，在平臺間的差異縮小。同時，在線預訂環境中呈現的內容愈發豐富，消費者決策過程中可能會面臨信息超載的問題，耗費更少認知努力的邊緣線索會對消費者的認知評價產生重要影響[9]。邊緣線索已被應用于營銷領域，并對電子商務環境中消費者行為的評估起著關鍵作用[10]。
已有研究集中討論線索的類型及刺激的效果，由于線上環境不能直接使消費者身臨其境，商家通常以視覺[11]、聽覺[12]和觸覺[13]等形式刺激消費者，例如網站圖片的吸引力、字體設計或者導航設計等線索，均增強了消費者在線環境中的體驗感。其中，顏色作為最有效果的視覺刺激在線上營銷中得到了廣泛應用[14]，對商家的品牌宣傳[15]、消費者的情緒及行為[16]產生重要影響。同樣，在本研究的酒店預訂情境下，商家通過展示酒店房間圖片以傳遞信息，顏色作為圖片的一個重要屬性，能以視覺刺激吸引消費者目光，同時對消費者心理意象的形成產生重要的影響，進而促進行為意愿?；趫D片色調在酒店在線預訂場景中的重要性，同時在線購物情境下也需要考慮線下實際環境的影響[17]，本研究旨在探究天氣和圖片色調對酒店預訂的匹配效應。
天氣作為一種重要的物理環境因素，以往的市場營銷與信息管理領域的研究表明天氣作為一種邊緣信息線索，能夠對個體的情緒及決策行為產生顯著影響[18]。盡管顏色作為邊緣線索受到了廣泛的關注，但現有研究卻很少將消費者的線下物理環境與線上顏色刺激聯系起來，忽略了邊緣線索之間的交互性，對于購買決策過程的形成并未深入探究。例如，處于不同天氣情況下的消費者對顏色的刺激可能存在差異?；诖?，本研究試圖探索兩個問題，即不同邊緣線索是否存在交互作用以及其不同類型的匹配對預訂意愿的影響機制如何。
針對以上問題，本研究以MehrabianRussell模型為基礎，探索酒店圖片色調與天氣的不同匹配對消費者預訂行為的影響，以此了解邊緣線索如何影響消費者在線酒店預訂決策的形成。本研究強調了邊緣信息線索匹配對于用戶購買決策行為的影響，通過揭示邊緣信息線索對用戶購買決策行為影響中介機制和潛在的邊界條件，拓展了邊緣信息線索對用戶購買決策行為影響機制的理解，同時研究也對MehrabianRussell模型在以往研究中僅考慮環境刺激對情緒的作用的基礎上，拓展了其在環境引起的個體認知與情感方面的適用性[19]，對在線酒店預訂網站和企業管理者在網站的開發與設計方面具有重要的參考價值。
1文獻綜述
1.1在線酒店預訂意愿前因
酒店在線預訂通常表示消費者利用第三方代理網站或酒店官網進行酒店預訂的行為，預訂意愿則是用來預測行為產生可能性的指標。在本研究情境下，在線預訂意愿是指消費者接受酒店信息后，依據主觀感受及判斷預訂酒店的愿望。影響酒店預訂的因素很多，例如價格[20]、位置[21]、品牌[22]等基本房源信息均能夠作為消費者進行酒店篩選的依據，以減少信息超載所引發的認知消耗。對于消費者而言，對基本房源信息初步篩選后，平臺展示的其他信息線索將成為決策的重要依據。信息線索通常分為兩類，一類是網絡口碑，即消費者在住宿體驗后發布的評價，能夠有效的減少潛在消費者的信息不對稱[23]。
已有大量研究證實了網絡口碑對酒店預訂意愿與行為的影響，例如口碑形式中的酒店評級[23]和評論效價[24]。盡管口碑有助于消費者評估酒店，但在線預訂環境中，消費者對商家的第一印象來源于展示頁面的設計[25]，商家也會使用各種感官線索以吸引消費者，其中，視覺刺激主導著其他感覺[26]。例如，Bufquin等研究表明，與大量的文字描述相比，頁面展示中圖片和其他視覺元素的使用將增加愉悅感和娛樂性[27]。同樣，EspigaresJurad等指出網站發布的酒店主圖對第一印象的重要性，利用眼動追蹤技術探索了視覺效果對消費者預訂意愿的影響[28]。
1.2顏色與天氣
1.2.1顏色對個體行為決策的影響
酒店圖片是展示房間特點的重要形式，其中，圖片色調是重要的感官線索，對消費者產生視覺刺激[29]。關于顏色的定義，色彩學領域將其與波長相關聯，指出人的大腦將波長轉換為不同的顏色類別[30]，色調、飽和度和亮度則是三種能代表顏色的維度[31]。換言之顏色是人的大腦所感知到的結果，對人的認知和情緒產生影響[32]。正是由于顏色帶給人的感知刺激，進而能夠影響人的行為，因此近年來顏色被廣泛納入心理學、營銷學與信息系統研究領域。
1.2.2天氣對個體決策行為的影響
天氣影響消費者行為的研究主要集中于產品需求、渠道選擇和消費欲望等方面。例如，雨天會增加對雨傘的需求[43]，消費者對冰淇淋的喜愛更可能發生在晴天[44]，季節變化導致的不同體感溫度影響對產品的選擇[45]。除了對某一產品的需求外，Tian等在研究中檢驗了天氣對消費者產品多樣性選擇的影響，結果顯示陽光和空氣質量與尋求品種多樣性負相關，溫度與尋求品種多樣性正相關[46]。同時，由于天氣狀況會影響出行，研究指出相比晴天，消費者更傾向于在雨天選擇線上渠道購物[47]。Shahzad將天氣分為溫度、濕度、風速等多個變量，采用真實數據建立計量模型，研究證明了天氣影響投資者的情緒，進而影響股票收益和波動率[48]。
1.3MehrabianRussell模型
Mehrabian等在1974年首次提出MehrabianRussell模型(RModel)，是解釋物理環境對人類行為影響的最具影響力的模型之一[56]。已被廣泛用于理解環境變化對個人情感和行為的影響，指出環境對個人的刺激會引發情感反應，最終促使個體接近或規避某種行為。在營銷領域，已有研究探究了不同類型的刺激對消費者行為的影響，環境刺激包括照明、溫度、氣味和顏色等因素。Liu等建立了一個擴展的模型，結果顯示就餐氛圍會影響顧客的情緒效價和感知價值，進而對用餐后的行為(例如口碑)產生差異影響[56]。Sweeney等研究指出音樂特征和音樂偏好會影響消費者感知娛樂性與質量，進而影響消費者對時裝商店的接近行為[57]。
同時，模型還被用于廣告領域，Chang等指出廣告屬性通過情緒狀態影響了消費者信息接受和購買意愿，且現實主義調節了兩者之間的關系[58]。此外，在旅游研究中，Hung等將歸屬感作為情感因素納入模型中，證明了美學設計、服務人員的出色表現和娛樂性會影響游客的滿意度與歸屬感，而歸屬感進一步對游客的行為意愿產生積極影響[59]。在本研究情境下，天氣與顏色的刺激均對消費者情緒與行為產生影響，這與模型所解釋消費者行為過程的內容相一致。因此，本研究將基于模型，研究天氣與顏色對消費者預訂意愿的影響機制。
2假設提出
2.1色調與天氣的匹配
盡管研究已分別探討了顏色與天氣對消費者行為的影響，但目前將顏色與天氣的共同作用的研究很少。作為物理環境中的一部分，天氣對消費者的冷熱感知與心理狀態產生作用，進而影響認知、情緒和行為。例如，晴天使人感受到溫暖，陰雨天則給人一種寒冷感，可以發現不同天氣類型能帶來物理溫度感知的差異，這種差異進一步影響了消費者對后續外部刺激的選擇。
隨后的文獻則證實了與溫暖和寒冷聯系起來的顏色，能夠形成消費者對冷暖色調的感知差異，藍色通常被視為冷色調的代表，而紅色和橙色則與之相悖[60]。Ketron等認為產品溫度與顏色具有交互效應，視覺溫度提示會觸發顏色模式中的相應心理關聯，實驗結果證明了熱關聯(冷關聯)產品與紅色(藍色)匹配會提升消費者產品響應[61]。此外，Bruno等通過現場實驗的方法探索在不同物理溫度情境下，個人對情感熱情與冷淡的廣告吸引力的不同反應，進一步證實了物理溫度影響消費者對環境中情緒刺激的偏好[62]。
3實驗過程
3.1實驗探究天氣類型(晴天與陰雨天)與圖片色調(暖色調與冷色調)的不同匹配對酒店預訂意愿的直接影響，并將實驗細分為實驗1a與實驗1b。實驗1a檢驗在晴天條件下，相比于冷色調，展示圖片為暖色調會導致更高的預訂意愿，以驗證假設;實驗1b檢驗在雨天條件下，相比于暖色調，展示圖片為冷色調會導致更高的預訂意愿，以驗證假設。
3.1.1實驗設計實驗將情境設定為晴天與陰雨天兩種類型，實驗1a與實驗1b分別在真實天氣為晴天與陰雨天時進行。同時，為了進一步確保對真實天氣的刺激成功，實驗材料選擇無其他信息的晴天或陰雨天的天空圖片，并采用文字與圖片刺激結合的形式，使被試者感知自己所處的情境。隨后，選擇國內某在線預訂平臺上展示的房間圖片作為材料，為防止裝修風格、房間大小以及拍攝角度等其他因素的混雜效應，在實驗中使用同一張圖片，唯一的區別是色調，利用軟件將同一圖片進行暖色調與冷色調的處理。
4結論與討論
本研究將色調和天氣作為在線酒店預訂過程中的邊緣線索，并通過實驗探究了二者匹配對消費者預訂意愿的影響機制，研究結果與所提假設一致。具體而言，實驗檢驗了色調與天氣的匹配對預訂意愿的主效應，在晴天條件下，消費者對暖色調圖片表現出更高的預訂意愿;而在陰雨天條件下，冷色調圖片更能吸引消費者目光，進而提高預訂意愿。
考慮到認知與情感在刺激與行為意愿過程中的作用，實驗進一步檢驗了流暢感與沖動性的中介效應，結果證實晴天與暖色調的匹配提升了消費者信息處理的流暢感，進而影響消費者的預訂意愿，而陰雨天與冷色調的匹配則引發了消費者的沖動性，進而提升了預訂意愿。同時，流暢感能夠正向影響沖動性，進而對預訂意愿產生影響。實驗的調節效應研究發現，相比于低解釋水平特質的消費者，色調和天氣匹配對高解釋水平特質消費者的預訂意愿的影響更明顯。
本研究將線下物理環境與線上視覺線索結合，首次將天氣作為環境變量，研究其與圖片色調匹配對消費者行為的影響。研究結論驗證了一致性理論(congruitytheory)[84]，即個體在心理上不愿意體驗失調，傾向于最小化自己的感知不一致，以緩解緊張和焦慮狀態。同時，天氣與色調的匹配結果與相關研究一致，例如較亮的顏色(較暗的顏色)與溫暖(寒冷)的感受相關[36];暖色(冷色)和明亮(較暗)照明度匹配增加信息處理流暢性[63]。此外，本文基于MR模型，創新性的從認知和情感兩方面對邊緣線索對個體影響展開論述，研究了流暢感和沖動性的中介作用。
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4.1理論啟示
第一，本研究聚焦于在線酒店預訂過程中的線上和線下邊緣線索。以往相關研究多集中討論網站設計，例如顏色、音樂等在線感官刺激對在線預訂的影響，但鮮有研究考慮到線上感官刺激會與消費者線下環境相關聯，即消費者在不同物理環境下對線上刺激的感知可能會存在差異。本研究聚焦圖片色調與天氣兩類邊緣線索，證實了色調與天氣存在交互作用，其不同類型的匹配對消費者酒店預訂意愿的影響存在差異。同時，本研究還探究了解釋水平作為邊界條件的作用，研究結果進一步揭示了色調和天氣匹配對酒店預訂意愿的影響機制，豐富了現有的在線酒店預訂研究體系。
第二，流暢感與沖動性作為消費者信息處理過程中的認知與情感狀態，被納入到本研究情境中。本研究最終證明了色調與天氣的匹配對消費者預訂意愿的影響是由流暢感和沖動性所介導的，即流暢感和沖動性具有中介作用，晴天與暖色調的匹配產生流暢感，而陰雨天與冷色調的匹配則影響沖動性。這為更好理解消費者在線酒店預訂過程中的認知與情感狀態提供了理論依據。
第三，MehrabianRussell模型已經被廣泛應用于消費者行為的研究中，本研究借鑒了現有的理論基礎，將模型擴展到了在線酒店預訂情境中，構建了影響在線預訂意愿的假設模型。研究結果豐富了模型的適用范圍。
參考文獻：
[1]艾媒報告2019Q3中國在線酒店預訂行業監測報告 https://www.iimedia.cn/c400/67027.html.20191206.
[2]Fastdata極數.2019年中國在線酒店預訂行業發展分析報告. http://www.199it.com/archives/1018521.html.20200312
[3]眾薈.2019酒店市場消費趨勢洞察報告. http://www.199it.com/archives/908023.html.201908.06.
[4]Trustdata.20192020年中國在線酒店預訂行業發展分析報告.http://www.199it.com/archives/1030619.html.20200406.
作者：廖覓燕、劉璐、方佳明、楊亮、李良強
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