CC BY
4
3оссийский журнал менеджмента 21 (3): 344-376 (2023)
Нивв1ап Мападетепг иоигпа! 21 (3): 344-376 (2023)
ДОВЕРИЕ ОНЛАЙН-ПОТРЕБИТЕЛЕЙ: СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА И МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ (НА ПРИМЕРЕ РОССИИ И КИТАЯ)
Е. А. ТЮРИНА, Ц. ЦАО
Школа экономики и менеджмента, Дальневосточный федеральный университет, Россия
Цель исследования: установить влияние механизмов, решающих задачу формирования доверия к электронной торговле, в работе которых задействован потребитель, на доверие онлайн-потребителей (на примере России и Китая). Методология исследования: использована сравнительная оценка доверия онлайн-потребителей в России и Китае на основе данных онлайн-опроса, общая выборка которого составила 1 800 респондентов. Результаты исследования: доказана положительная связь факторов-предшественников» (механизмы отзывов, возврата/обмена товаров, обеспечения он-лайн-гарантии) с доверием онлайн-потребителей; установлено, что уровень доверия у российских онлайн-потребителей выше, чем у китайских; подтверждены значимые положительные зависимости между элементами, влияющими на доверие онлайн-по-требителей; доказано межстрановое отличие влияния предоставления качественной информации в отзывах и воспринимаемой справедливости в процессе возврата (обмена) на доверие. В части влияния на доверие со стороны механизма обеспечения онлайн-гарантии отличий не установлено. Оригинальность и вклад авторов: результаты исследования вносят новизну в понимание управления взаимодействиями между компанией и клиентами, онлайн-потребителями и дают основания для инвестиций в создание и развитие элементов трансграничной электронной торговли, связанных с формированием доверия онлайн-потребителей.
Ключевые слова: онлайн-доверие, электронная розничная торговля, трансграничная электронная торговля, модель формирования доверия онлайн-потребителей, механизм отзывов, механизм возврата (обмена), механизм обеспечения онлайн-гарантии, сравнительное исследование.
JEL: М31, Р23.
Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, проект № FZNS-2023-0016 «Устойчивое развитие региона: эффективные экономические механизмы организации рынков и предпринимательские компетенции населения в условиях неопределенности (баланс безопасности и риска)».
Адрес организации: Школа экономики и менеджмента, Дальневосточный федеральный университет, о-в Русский, кампус ДВФУ, корпус G, Владивосток, 690922, Россия. © Е. А. Тюрина, Ц. Цао, 2023 https://doi.org/10.21638/spbu18.2023.303
ВВЕДЕНИЕ
Настоящее исследование является сравнительным и затрагивает поведение он-лайн-потребителей двух стран — России и Китая. Его мотивом послужили такие тренды, как стремительное развитие электронной торговли в мире, в том числе трансграничной, цифровых технологий и опыта онлайн-покупателей.
По данным Statista, с 2014 по 2022 г. объем продаж электронной розничной торговли во всем мире увеличился почти в 4 раза, составив в 2022 г. около 5,7 трлн долл. Прогнозируется, что к 2026 г. он вырастет на 56 % (достигнет более 8,1 трлн долл.)1, а объем мирового рынка трансграничной электронной торговли увеличится до 2,25 трлн долл. (в 2019 г. — 0,6 трлн долл.)2. В глобальном масштабе в 2022 г. более 2,6 млрд человек в мире совершили покупки в Интернете3. По данным eMarkete, 70 % онлайн-потребителей делали онлайн-покупки на зарубежных электронных платформах (2021 г.); 80 % онлайн-торговцев во всем мире показали, что их трансграничная торговля была прибыльной, многие существенно увеличили свои онлайн-продажи, интерес к трансграничному бизнесу только растет4 .
Потребители приобретают все более разнообразный и богатый опыт онлайн-поку-пок, смещаясь от традиционной торговли
1 Retail e-commerce sales worldwide from 2014 to 2026. URL: https://www.statista.com/sta-tistics/379046/worldwide-retail-e-commerce-sales/ (дата обращения: 29.06.2023).
2 Cross-border e-commerce market value worldwide in 2019 and 2026. URL: https://www.statista. com/statistics/1296796/global-cross-border-ecom-merce-market-value/ (дата обращения: 29.06.2023).
3 How Many People Shop Online in 2023 — oberlo. URL: https://www.oberlo.com/statistics/how-many-people-shop-online (дата обращения: 02.07.2023).
4 Statistics and Predictions for Cross-border
Ecommerce in 2021. Syncee — Global Dropshipping
& Wholesale. URL: https://syncee.co/e-commerce/ predictions-cross-border-ecommerce-2021/ (дата обращения: 02.07.2023).
к электронной, и одновременно сталкиваются с новыми проблемами в процессе он-лайн-трансакций. Среди них — трудности в получении фактической информации о товарах и оценке ее подлинности, непонятные условия в процессе возврата или обмена товаров, затягивание сроков, дополнительные расходы, вследствие чего продавцы часто утрачивают доверие. Сетевая безопасность становится все более важной для всех участников электронной торговли. Ощущение неопределенности у многих онлайн-потребителей только усиливается.
Сравнительное исследование показало, как теоретическая модель ведет себя на примере онлайн-потребителей двух стран, отличающихся по уровню развития электронной торговли, емкости рынка и в целом страновым контекстом. Представляется, что результаты эмпирического исследования внесут вклад в развитие и повышение точности модели онлайн-до-верия, а также будут полезны онлайн-торговцам в понимании того, как увеличить уровень доверия онлайн-потребите-лей в текущих условиях развития электронной торговли, в случае трансграничных продаж, при решении бизнес-задач, связанных с внедрением цифровых технологий, способных значимо увеличить онлайн-доверие.
Таким образом, в данной работе, отталкиваясь от современного представления об онлайн-доверии потребителей [Цао, 2018], предлагаются подход к сравнительной оценке онлайн-доверия и апробированная модель, принципы и значимость которой подтверждены результатами эмпирического исследования.
Цель статьи — проведение сравнительной оценки доверия онлайн-потребителей (на примере России и Китая) и выявление взаимосвязей между механизмами отзывов, возврата/обмена товаров, обеспечения онлайн-гарантии и доверием к электронной розничной торговле.
Основной исследовательский вопрос таков: как механизмы по формированию
доверия потребителя к электронной торговле, в работе которых задействован сам потребитель, влияют на доверие онлайн-потребителей (на примере России и Китая)?
Статья имеет следующую структуру. В первом разделе рассматриваются теоретические основы и представляются гипотезы исследования, выделяются этапы эволюции концепции онлайн-доверия и классифицируются механизмы формирования доверия онлайн-потребителей к сфере электронной розничной торговли. Во втором — описывается методология исследования. В третьем — показываются результаты эмпирического исследования. В четвертом разделе приводятся выводы исследования. В заключении указываются практическая значимость и направления дальнейших исследований в рассматриваемой области.
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Доверие определяется как важная предпосылка снижения восприятия неопределенности онлайн-потребителями и формирования их намерений совершать он-лайн-покупки. «...Доверие (в электронной торговле. — Е. Т., Ц. Ц.) — это не просто единая монолитная конструкция с единственным эффектом. оно скорее многомерно как по его измерению, так и по структурным эффектам, а значимость каждого конструкта доверия зависит от конкретного приложения ожиданий людей, которые оно (доверие. — Е. Т., Ц. Ц.) представляет» [Gefen, Straub, 2004, p. 418]. Межстрановые отличия США и Китая, рассмотренные в [Chai, Pavlou, 2002], соотносятся с доверием к онлайн-продавцу как явным убеждением, влияющим на намерение трансакции через отношение и воспринимаемый поведенческий контроль.
Доверие — многомерный конструкт, важность которого заключается в сниже-
нии восприятия риска, стимулировании покупательских решений в сфере электронной розничной торговли (исследование на примере США и Южной Кореи) [Park, Gunn, Han, 2012]. На практике «...компаниям необходимо уделять внимание не только развитию доверия потребителей к сервису, но и также крайне важны качество технического оснащения и безопасность данных потребителей» [Tunkevichus, Rebiazina, 2021, p. 444].
Что касается вопроса о развитии исследований конструкта «доверие потребителей» в периоды традиционной торговли и становления сферы электронной коммерции, то посредством упорядочения и систематизации основных положений концепции доверия потребителей в научной литературе (1970-2019 гг.) определена ее эволюция (рис. 1). Демонстрируются непрерывное развитие и проникновение исследований доверия потребителей из традиционной торговли в сферу электронной розничной, а затем и в электронную трансграничную торговлю.
Этап I (1970-1980 гг.). Начальный период развития концепции доверия потребителя: доверие начинает упоминаться исследователями при изучении экономических явлений, связанных с поведением потребителей [Adler, 1970; Erbe, 1973].
Этап II (1981-1990 гг.). Исследователи придают доверию потребителей большее значение и упоминают его как значимый фактор, определяющий успех взаимоотношений [Hjorth-Andersen, 1984; Zucker, 1986; Dalen, 1989].
Этап III (1991-2000 гг.). Зарождение концепции доверия потребителей в он-лайн-среде [Achrol, 1994; Hoffman, 1999; Jarvenpaa, 1999], когда оно стало изучаться не только как отдельный фактор поведения потребителей, их безопасности, но и во взаимосвязи с различными аспектами онлайн-среды, которые важны для онлайн-потребителей.
Этап IV (2001-2010 гг.). Исследование доверия потребителей в связи с высоким уровнем неопределенности виртуальной
Рис. 1. Эволюция концепции доверия потребителей к электронной розничной торговле
Примечание: * — сравнительные исследования онлайн-доверия к электронной розничной и электронной трансграничной торговле.
среды — как готовности потребителей зависеть от продавцов в сфере электронной торговли [Chai, Pavlou, 2002; Gefen, Straub, 2004; Metzger, 2006; Danny, 2009].
Этап V(2011-2019 гг.). Развитие электронной торговли после 2010 г. подтолкнуло исследователей уделять большее внимание различным факторам, снижающим восприятие онлайн-потребителями неопределенности и помогающим сформировать их доверие к сфере электронной розничной торговли [Toufaily, Souiden, Ladhari, 2013; Kim, Park, 2013; Lee, Chen, Jhu, 2015; Jiang, Rao, Wang, 2019].
Таким образом, эволюция развития концепции онлайн-доверия потребителей позволяет детализировать модели формирования доверия онлайн-потребителей к сфере электронной розничной торговли на основе его сравнительного исследования в разных странах. Доверие потребителей к сфере электронной торговли на современном этапе предлагается рассматривать как многомерный конструкт, который определяется межличностными детерминантами поведения, соотносится с представлениями потребителя о честности, доброжелательности, способности и предсказуемости онлайн-продавцов [Тюрина, Цао, 2014].
Учитывая расширение применения цифровых технологий в интерфейсе и элементах разработки бизнес-логики электронных платформ/интернет-магазинов, а также увеличение потребительского опыта онлайн-покупок в течение последних десяти лет, необходимо отметить, что результаты многих эмпирических исследований в области онлайн-доверия, полученные в 1999—2018 гг., не объясняют процесс формирования доверия с учетом изменившихся условий. Противоречивые выводы сравнительных исследований доверия, в которых установлены (см., напр.: [Chai, Pavlou, 2002; Park, Gunn, Han, 2012]) либо не установлены (см., напр.: [Kao, 2009]) межстрановые отличия, требуют перепроверки модели формирования доверия в ситуации развития трансграничной торговли.
Онлайн-потребитель сталкивается с большим объемом информации в интернет-магазине, например, в виде отзывов и рекомендаций и реагирует на качество информации. Согласно теории качества информации [Song et al., 2012], релевантная, актуальная, точная и комплексная информация о товарах и услугах положительно влияет на уровень доверия онлайн-потребителей. Можно предположить, что
информация на странице товара, представленная в различных элементах (текст отзыва, фотографии и видео, фильтры отзывов, лайки и др.), объединенных в единый механизм, в работе которого участвует и сам потребитель, воздействует на формирование доверия.
Гипотеза Н1. Наличие механизма отзывов, который предоставляет онлайн-потребителям качественную информацию (релевантную, точную, актуальную и комплексную), положительно влияет на эффект доверия.
В современной электронной торговле возврат (обмен) товаров стал ее неотъемлемой частью, что дает основание проверить, как возврат воспринимается потребителем согласно теории сервиса [Parasuraman, 1988], т. е. представить возврат не только как декларацию правил, но и как механизм, обеспечивающий оказание и сопровождение этого сервиса до достижения цели запроса покупателя. Для измерения данного конструкта использовались оценка восприятия потребителем справедливого отношения к себе (интерактивная, процедурная и дистрибутивная справедливость) [Adams, 1965] и воспринимаемый контроль [Ajzen, 1985] за действиями продавца и платформы на всех этапах возврата (обмена).
Гипотеза Н2.1. Наличие механизма возврата (обмена) товаров, который предоставляет справедливый процесс возврата (обмена) товара, обеспечивает интерактивную, процедурную и дистри-бьютивную справедливость, положительно влияет на эффект доверия.
Гипотеза Н2.2. Наличие механизма возврата (обмена) товаров, который позволяет онлайн-потребителям воспринять контроль над возвратом (обменом) товаров, положительно влияет на эффект доверия.
В ситуации высоких рисков мошенничества, киберпреступлений, кражи данных в Интернете онлайн-продавцу важно сообщать об обеспечении безопасности (политика конфиденциальности и безопас-
ности) онлайн-потребителям [Utz, Kerkhof, 2012], а также предупреждать о безопасности до и после онлайн-сделки, обеспечивая качественный сетевой сервис [Paramaporn et al., 2014], работающий как механизм онлайн-гарантий и позволяющий онлайн-потребителю быстро избежать опасности.
Гипотеза H3. Наличие механизма обеспечения онлайн-гарантии, который предоставляет качественный сетевой сервис онлайн-потребителям, включая информацию о предупреждении и надежные сигналы об обеспечении безопасности, положительно влияет на эффект доверия.
Учитывалось и то, что восприятие социального присутствия в онлайн-среде [Gefen, Straub, 2004] предположительно продолжает оказывать влияние на формирование доверия онлайн-потребителей в контексте трансграничной торговли.
Гипотеза H4. Наличие восприятия социального присутствия онлайн-потреби-телей положительно влияет на эффект доверия
Исходя из противоречивых результатов сравнительных исследований доверия он-лайн-потребителей, по каждой основной гипотезе выдвинуты дополнительные гипотезы в разрезе стран (табл. 1).
Механизмы формирования доверия в сфере электронной торговли представляют собой многоэлементные системы, благодаря работе которых снижается воспринимаемый покупателем риск и усиливается восприятие предсказуемого и компетентного поведения онлайн-торговца, побуждающие потребителя к нужным действиям (как сравнить и выбрать товар на основе отзывов других потребителей, совершить онлайн-платежи, вернуть или обменять товары), и, соответственно, поддерживается уровень доверия [Цао, 2018]. Анализ документов, применяемых онлайн-торговцами на российской и китайской электронной платформе (декларация репутации онлайн-продавца, политика возврата/обмена товаров, политика безопас-
Доверие онлайн-потребителей: сравнительная оценка и модель формирования... 349
Результаты проверки гипотез исследования Таблица 1
Гипотеза Подтверждение
H1. Наличие механизма отзывов, который предоставляет онлайн-потреби-телям качественную информацию (релевантную, точную, актуальную и комплексную), положительно влияет на эффект доверия Подтвердилась
Н1а. Влияние механизма отзывов, который предоставляет онлайн-потреби-телям точную информацию, на эффект доверия в разрезе стран Не подтвердилась
Н1б. Влияние механизма отзывов, который предоставляет онлайн-потреби-телям комплексную информацию, на эффект доверия в разрезе стран Не подтвердилась
Н1в. Влияние механизма отзывов, который предоставляет онлайн-потреби-телям релевантную информацию, на эффект доверия в разрезе стран Подтвердилась
Н1г. Влияние механизма отзывов, который предоставляет онлайн-потреби-телям актуальную информацию, на эффект доверия в разрезе стран Подтвердилась
H2.1. Наличие механизма возврата (обмена) товаров, который предоставляет справедливый процесс возврата (обмена) товара, обеспечивает интерактивную, процедурную и дистрибьютивную справедливость, положительно влияет на эффект доверия Подтвердилась
Н2.1а. Влияние механизма возврата (обмена) товаров, который предоставляет справедливый процесс возврата (обмена) товара, обеспечивает интерактивную, процедурную и дистрибьютивную справедливость, на эффект доверия в разрезе стран Подтвердилась
H2.2. Наличие механизма возврата (обмена) товаров, который позволяет онлайн-потребителям воспринять контроль над возвратом (обменом) товаров, положительно влияет на эффект доверия Подтвердилась
Н2.2а. Влияние механизма возврата (обмена) товаров, который позволяет онлайн-потребителям воспринять контроль над возвратом (обменом) товаров, на эффект доверия в разрезе стран Не подтвердилась
H3. Наличие механизма обеспечения онлайн-гарантии, который предоставляет качественный сетевой сервис онлайн-потребителям, включая информацию о предупреждении и надежные сигналы об обеспечении безопасности, положительно влияет на эффект доверия Подтвердилась
Н3а. Влияние механизма обеспечения онлайн-гарантии, который предоставляет качественный сетевой сервис онлайн-потребителям, включая информацию о предупреждении и надежные сигналы об обеспечении безопасности, на эффект доверия в разрезе стран Не подтвердилась
H4. Наличие восприятия социального присутствия онлайн-потребителей положительно влияет на эффект доверия Подтвердилась
Н4а. Влияние восприятия социального присутствия онлайн-потребителей на эффект доверия в разрезе стран Не подтвердилась
ности/конфиденциальности и т. д.), и наблюдения за практикой их использования в электронной торговле двух стран [Цао, 2018] свидетельствуют о том, что онлайн-потребители не просто сталкиваются, но и участвуют в процессах работы различных элементов механизмов формирования доверия, предполагающих применение современных технологий. Среди них — написание и размещение отзывов, в том числе повторных, прикрепление фотографий, которые распределяются на группы по характеристикам товаров, оформление возврата или обмена товаров, соблюдение различных процедур, подкрепленных технологически, оформление он-лайн-платежей и управление информацией вручную и т. д.
Следовательно, именно в контексте формирования доверия с учетом трендов развития современных технологий такой признак, как уровень участия онлайн-потребителей в работе механизмов, был положен в основу классификации механизмов формирования доверия онлайн-потре-бителей к сфере электронной розничной торговли (рис. 2).
Первый тип механизмов — формирование доверия на основе сервисно-ориентированных элементов — предполагает высокий уровень участия и применение электронными платформами/магазинами сервисно-ориентированных элементов в своей онлайн-среде, где онлайн-потре-бители соприкасаются с данными элементами, взаимодействуют с ними, чтобы испытать и выразить свои истинные чувства к предлагаемым товарам и сервисам.
Второй тип механизмов — формирование доверия на основе деклараций, обещаний онлайн-продавцов — подразумевает низкий уровень участия и декларирование обещаний онлайн-продавцов, прописывание и публикацию правил, в том числе описание товаров, видов сервисов, сложившиеся оценки репутации онлайн-продавцов и т. д.
Дальнейшее исследование направлено на изучение первого типа механизмов.
Таким образом, именно в контексте трех механизмов доверия — отзывов, возврата (обмена) и обеспечения онлайн-гаран-тии — наряду с фактором социального присутствия в Сети с учетом типа опыта онлайн-покупок [Цао, Тюрина, Филатов, 2019] и сравнения двух стран (России и Китая) разработана авторская концептуальная модель доверия онлайн-потре-бителей. Она опирается на комплексную теоретическую основу, включая положения теории информации, теории сигналов, теории сервиса, теории сетевого сервиса и теории справедливости. Эмпирическое исследование проведено для установления связи и значимых зависимостей между факторами-«предшественниками» и доверием онлайн-потребителей (табл. 1) в современных условиях развития электронной розничной торговли.
МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
Задача эмпирической проверки теоретической модели доверия онлайн-потреби-телей, включающей механизмы, действующие с участием самих покупателей, которые при этом являются представителями разных стран, требует разработки нового методического подхода к сравнительной оценке. Главный мотив разработки авторского подхода — создание надежного и валидного исследовательского протокола. Однако методики сравнительного исследования (в области поведения потребителей) носят общий характер, в них приводятся основные этапы, но не даются алгоритмы их реализации, что делает затруднительным или даже невозможным их воспроизведение.
Отличительными особенностями автор -ского методического подхода являются технологии: а) двойного перевода между английским, русским и китайским языками, которая использовалась для разработки анкеты и постеров с направляющими текстами для респондентов в начале раз-
со
о
го
5
X
се
X
о>
г
а>
Н
О
ю
«
а.
а к
в а> X о.
Ч о со
н о
ч
Ю к
И О. н о с 5 X Я 03 о
X а.
)Х и X
г
п о.
X о
о -е-
к
X
н
и
ез
Т
?->
X
да
о
а.
>>
о
С
Тип 1. Механизмы формирования доверия на основе
сервисно-ориентированных элементов -*-
ОТЗЫВЫ
Общий рейтинг онлайн-продавца
Отзывы с описанием реальных товаров (прикрепление фотографии приобретенных товаров, видео и др.) онлайн-потребителей
Оценки соответствия описания товаров реальной ситуации (как это видит покупатель, получивший товар), скорости отправки и доставки товара, отношения продавца к обслуживанию покупателя Отзывы с описанием дополнительных комментарий онлайн-потребителей
ВОЗВРАТ/ОБМЕН ТОВАРОВ
Обеспечение политики возврата/обмена
Предоставление простой и незатратной по времени процедуры возврата/обмена товаров
Информация об отслеживании возврата/обмена товаров
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОНЛАЙН-ГАРАНТИИ
Конфиденциальность личной информации потребителей Безопасность онлайн-платежей Честность проведения трансакций
Тип 2. Механизмы формирования доверия на основе деклараций, обещаний онлайн-продавцов
О©
ПРЕДОСТАВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ
Описание товаров, способов доставки, способов онлайн-платежей, правила обслуживания по защите прав потребителей и др. Информация о политике возврата/обмена Отслеживание возврата/обмена товаров Политика безопасности онлайн-платежей и обеспечения конфиденциальности личной информации потребителей онлайн-продавцами
ПОИСК ТОВАРОВ
По сортировке цены, количеству онлайн-продаж, «из уст в уста» (вирусный маркетинг), количеству сохранения и т.д.
Рис. 2. Классификация механизмов формирования доверия онлайн-потребителей к сфере
электронной розничной торговли
Примечания: М — механизм; О-П — онлайн-потребитель.
делов онлайн-анкеты в целях фокусировки их внимания; б) двухэтапного тестирования с использованием двух вариантов анкеты; в) визуализации онлайн-анкеты и ее продвижения для формирования большой выборки на уровне современных эмпирических исследований.
Прежде чем разработать авторский подход в формате подробного исследовательского протокола, было обосновано соединение основных конструктов модели и подобраны для них измерительные механизмы (доверие, механизмы, социальное присутствие, опыт и страна). С помощью объединения всех конструктов и метрик для их измерения (включая независимую и зависимую переменные) разработана теоретическая модель, чтобы логично показать, как происходит формирование доверия онлайн-потребителей. На данной базе созданы и протестированы два варианта анкеты, а также проведен онлайн-опрос. В итоге подход включает четыре блока эмпирического сравнительного исследования.
Первый блок. Установлено, что опыт потребителя может быть связан с магазинами, где чаще всего совершаются покупки, в том числе наиболее успешные. Для того чтобы провести опрос эффективно, помочь респондентам сфокусировать их внимание на вопросах анкеты, сформированы подсказки и напоминания в начале анкеты [Малхотра, 2002]. Использовались два варианта анкеты, основанные на оценке вспоминаемости интернет-магазинов/ электронных платформ: первый начинается с уточнения, где у респондентов был самый успешный, а также наиболее отрицательный опыт онлайн-покупок за последний год, второй — с установления того, где респонденты чаще всего делают онлайн-покупки.
Для измерения выбрана 7-балльная шкала Лайкерта (1 — «полностью не согласен» и 7 — «полностью согласен»), которая верифицирована многими исследователями доверия онлайн-потребителей [Gefen, Straub, 2004; Teo, Jing, 2007; Kim,
Park, 2013]. Все варианты анкеты включают разработанную преамбулу, а также ряд вопросов, касающихся: 1) успешности опыта онлайн-покупок респондентов; 2) количества покупок (заказов) в Интернете за последний год; 3) опыта зарубежных онлайн-покупок; 4) выбора названия интернет-магазинов/платформ, где у респондентов был самый успешный или отрицательный опыт онлайн-покупок за последний год (первый вариант анкеты) или где респонденты чаще всего совершали покупки за последний год (второй вариант анкеты) 5; 5) успешности опыта покупок в отмеченном респондентом магазине/платформе; 6) восприятия относительно факторов, формирующих доверие потребителей (52 вопроса); 7) персональных характеристик респондентов.
В исследовании задействована техника двойного перевода между английским, русским и китайским языком, которая использовалась для разработки анкеты и постеров с направляющим текстом для респондентов в начале разделов онлайн-ан-кеты для фокусировки внимания.
Второй блок. Проведено двухэтапное тестирование с использованием двух вариантов анкеты (для формирования тестовой выборки отбирались респонденты от 16 лет без ограничения пола и профессии, которые совершали онлайн-покуп-ки за последний год), чтобы выяснить, какие трудности и сомнения возникают при ответе на вопросы анкеты. В процессе опроса велось наблюдение за респондентом, фиксировалась его реакция. На первом этапе тестирования опрос прошли 30 российских и 30 китайских респондентов с применением бумажной анкеты. На втором этапе — 50 российских и 50 китайских респондентов с использованием анкеты в онлайн-форме. В результате был
5 Ссылка на онлайн-анкету на китайском языке: https://www.wjx.en/m/42225828.aspx#; ссылка на онлайн-анкету на русском языке: https://does.google.eom/forms/d/e/ 1FAIpQLSe3je3j-NEvRVwyPiTJEztkuN5ZCFih_XHtNjiPzHmZ-RiE2kKA/formResponse.
выбран второй вариант анкеты как на русском, так и на китайском языке, который оказался более эффективным с точки зрения вспоминаемости респондентами своего опыта онлайн-покупок.
Третий блок. Онлайн-опрос через специальные платформы. Объем выборки — 900 российских и 900 китайских респондентов. В изученных эмпирических работах объем выборки варьировался от 300 до 1 000 респондентов [Chai, Pavlou, 2002; Kao, 2009; Park, Gunn, Han, 2012]. Для привлечения целевых респондентов анкеты продвигались в Интернете (например, «ВКонтакте», «Вейбо») с помощью специальных постов со ссылкой и QR-кодом на анкету. Для репостов требовалось обращение в различные группы в соцсетях, мессенджерах в Китае и России.
Четвертый блок. Полученные ответы от 747 российских и 900 китайских респондентов легли в основу базы данных, были исключены ответы 153 российских респондентов: они не делали покупки в Интернете за последний год, не имели гражданства соответствующей страны, отметили покупки товаров и услуг, не включенных в данное исследование (билеты на транспорт, книги, гостиницы, аренда жилья, страхование, банковские услуги и лекарства).
Для проверки авторских гипотез (табл. 1) в рамках оценки влияния переменных XMRev, XMRet, XMOG, XSP и их составляющих (в том числе межстрановой разницы) на доверие онлайн-потребителей XETr в исследовании применялось моделирование структурными уравнениями, где для уменьшения размерности использован конфирматорный факторный анализ. Все расчеты проведены в статистическом пакете R на основе Lavaan6 .
Соответственно, авторскую модель формирования доверия потребителей к сфере электронной розничной торговли, основанную на модели Д. Гефен и Д. В. Страуб
[Gefen, Straub, 2004], с учетом странового контекста можно выразить формулой:
ETr = ß0 + ßx„
X
+ßx
X,
ßX M
где XE
ETr
3 XMOG + ßXP XSP + controls + 4 , доверие онлайн-потребителей;
XMRev — механизм отзывов; XMRet — меха-
механизм
низм возврата (обмена); XM
-MOG
обеспечения онлайн-гарантии; XS
SP
со-
6 С подробностями реализации данного метода можно познакомиться в [Rosseel, 2012].
циальное присутствие; в — коэффициенты; controls — контрольные переменные. В качестве контрольных переменных для получения корректных, в частности несмещенных, оценок соответствующих коэффициентов в модели рассматриваются пол, возраст, уровень образования и доходы респондентов.
На рис. 3 приведена основная спецификация модели с учетом построения латентных переменных. Веса для построения латентных переменных на основе наблюдаемых признаков определяются автоматически, таким образом, чтобы соответствующая линейная комбинация данных имела максимальную дисперсию и, иными словами, сохраняла максимум информации.
Таким образом, авторский методический подход, детально представленный в формате протокола сравнительного исследования, позволяет провести сравнительную оценку формирования доверия онлайн-потребителей в России и Китае и раскрыть поведенческие особенности российских и китайских онлайн-потреби-телей в контексте трансграничной электронной торговли, а также выяснить различия в факторах-«предшественниках», влияющих на формирование доверия потребителей из разных стран.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
В табл. 2 приведено общее описание выборки с представлением социально-демографического распределения российских и китайских респондентов. Данные выборки показывают, что доля женщин сре-
г Xu.lla Xis.iib Xll.llc Xl3.Hi! 4 Xl3.12a Xl3.12b X 13,12c * Xl3.13a Xl3.13b X,3.13c Xis.2 Cut Xl5.ll Xis.12 Xl5.13 4 Xl5.31 Xis.32 * Xl5.41 Xis.42 Xl5.43
\j \j \7 xj \j \j \j \j \J \j ui; wwvwwv/ww
J
Рис. 3. Спецификация модели формирования доверия онлайн-потребителей с учетом построения латентных переменных
Примечания: х15 — доверие онлайн-потребителей; х151 (х15п хи12 х1513)— воспринимаемая честность; х153 — воспринимаемая предсказуемость; х153 (х1531 х1532) — воспринимаемая способность; х154 (х1541 х1542 х1543) — воспринимаемая доброжелательность; xw — механизм отзывов; х1В1 — точность; х102 — комплексность; х1ВЗ — релевантность; х1В4 — актуальность; х13 — механизм возврата (обмена); х131 — воспринимаемая справедливость; х1311ф х1311Ь, х13 Пс, х13 ud — воспринимаемая интерактивная справедливость; xi3 12а Х13 12Ь xi3i2c — воспринимаемая процедурная справедливость. х1313а х1313Ь х1313с — воспринимаемая дистрибьютивная справедливость; х132 — воспринимаемый контроль; х14— механизм обеспечения онлаин-гарантни; Xj4 j Xj42 Xj43— воспринимаемое сетевое обслуживание; х16(х16л х162 х163 х164 x16S) — социальное присутствие; Cut — сокр. от country (страна); — пунктир обозначает, что данная переменная взята за исходную при оценке латентной переменной (Приложение 1).
Таблица 2
Описание выборки
Характеристика Респонденты из России, % Респонденты из Китая, % Всего, %
Пол 100
Мужчины 25 44
Женщины 75 56
Возраст 100
16-19 48 23
20-24 39 34
25-29 4 16
30-34 2 10
35-39 3 4
40-44 1 7
45-49 1 4
>50 2 3
Образование 100
Начальное 0 4,8
Среднее 27,6 22,3
Среднее специальное 6,2 10,1
Высшее (бакалавр) 52,2 49,6
Высшее (магистр) 11,4 9,6
Ученая степень 2,6 2,3
Другое 0 1,3
Социальный статус 100
Предприниматель/бизнесмен 2,0 6,1
Руководитель/директор компании 0,6 3,2
Специалист 7,0 1,4
Рабочий/сотрудник 2,8 20,7
Государственный служащий 0,9 2,6
Преподаватель 3,2 6,0
Домохозяйка 0,8 3,4
Студент 80,6 49,9
Безработный 2,0 1,6
Другой 0,1 5,1
Окончание табл. 2
Характеристика Респонденты из России, % Респонденты из Китая, % Всего, %
Размер среднего дохода семьи респондентов на 1 человека в месяц 100
< 20 000 руб. / < 3000 юаней 26,6 12,1
20 001-30 000 руб. / 3001-5000 юаней 25,5 23,0
30 001-40 000 руб. / 5001-8000 юаней 16,5 23,0
40 001-50 000 руб. / 8001-10 000 юаней 12,6 16,3
50 001-60 000 руб. / 10 001-15 000 юаней 6,8 11,8
> 60 000 руб. / >15 000 юаней 11,9 13,8
Количество онлайн-заказов за последний год (посылка) 100
< 10 67,3 27,4
11-20 18,1 20,0
21-30 5,2 12,8
31-40 2,5 3,7
41-50 2,9 8,6
51-60 0,8 4,0
> 61 3,1 23,6
ди китайских и российских респондентов намного превышает долю мужчин. По сравнению с генеральными совокупностями доли распределения китайских респондентов по полу отличаются (мужчин больше, чем женщин), а доли российских соотносятся. Российские респонденты в возрасте 16—19 лет составляют почти половину от общего числа выборки (48 %), китайские — только одну треть (34 %).
Среди респондентов из Китая и России преобладают люди с высшим (бакалавр) образованием (49,6 и 52,2 %). В числе китайских и российских респондентов — студенты (49,9 и 80,6 °%). Доля работников/ сотрудников среди китайских респондентов (20,7 %) занимает второе место. Кроме того, респонденты из Китая и России в основном имеют средний доход на одного члена семьи в месяц в размере 3001— 8000 юаней (441-1176 долл.), что меньше 20 000 руб. и 20 001-30 000 руб. (310 и 311-464 долл.), доли составили 46,0 и 51,1 %.
Российские и китайские респонденты оценили свой опыт покупок в интернет-магазине /платформе как очень успешный, межстрановая разница не установлена. Китайские респонденты продемонстрировали более активное отношение к онлайн-покупкам: доля заказавших более 61 посылки в год составила 23,6 %, среди российских респондентов — только 3,1 %.
На рис. 3 и в табл. 3 показаны результаты тестирования гипотез, которые демонстрируют взаимосвязь между всеми факторами-«предшественниками» и доверием:
во-первых, ХМЯвь, ХМЯвЬ, ХМОО, и ХБР значимо положительно влияют на доверие (модель т1.1) (Приложения 2, 3);
во-вторых, х100 влияет также значимо положительно, т. е. при прочих равных условиях российские потребители больше доверяют (т1.1);
в-третьих, модели т1.1.1 (данные о российских респондентах) и т1.1.2 (данные о китайских респондентах) показывают, что
Таблица 3
Ковариационная матрица
XMRev XMRet ХЫОО
XMRev 0,263*** 0,677*** 0,553***
XMRet 0,263*** 0,488*** 0,375***
ХЫОО 0,677*** 0,488*** 0,909***
0,553*** 0,375*** 0,909***
Примечание: *** — p < 0,001.
коэффициенты для России всегда больше, в том числе для XMRev, XMRet, XSP посчитана разница (столбец diff) и она статистически значима, следовательно, наличие механизма отзывов и механизма возврата (обмена) приводят к росту доверия, но для России — в большей степени;
в-четвертых, модели m1.2, m1.3, m1.4 со своими версиями отдельно для России и Китая демонстрируют те же результаты, что и модель m1.1, при их построении исключены переменная XMOG, так как она сильно коррелирует с переменной XSP, а также переменная XSP (в модели m1.3) и XMRev (в модели m1.4), которые тоже имеют относительно высокую корреляцию (табл. 3). При этом вне зависимости от спецификации основные результаты остаются неизменными.
Необходимо отметить следующие важные результаты (Приложения 4, 5).
Во-первых, в моделях ш2.1, ш3.1, ш4.1 рассмотрены сразу все элементы, составляющие соответствующие переменные. Между ними есть мультиколлинеарность, поэтому данные элементы не всегда значимы и для каждой переменной рассмотрены отдельные спецификации (например, для XMRev — это модели ш2.1.1, ш2.1.2, ш2.1.3, ш2.1.4). Зависимости между элементами статистически значимы и положительны;
во-вторых, X100 значимо положительно, т. е. при прочих равных условиях россий-
ские потребители больше доверяют (во всех моделях), и результат опять подтверждается.
Проанализированы результаты моделей для каждого из элементов переменных XMRev, XMRet и XSP и рассмотрено их влияние отдельно для России и Китая (Приложения 6—8), например для ХМЯеь1 в моделях ш2.1.1.1 и ш2.1.1.2, а также показана разница между ними (страновыми значениями). Разница оказывается статистически значимой, в том числе и для всех остальных переменных (элементов механизмов отзывов, возврата и фактора социального присутствия). Итак, во всех случаях влияние составляющих переменных положительное и статистически значимое для потребителей Китая и России (для российских респондентов — статистически значимо выше).
Причем потребители с более высоким общим уровнем доверия с особой вероятностью будут доверять при отсутствии других предпосылок, а это означает, что они могут столкнуться с неизвестными или дополнительными рисками. Следовательно, российские онлайн-потребители по сравнению с китайскими имеют более высокую вероятность оказаться в группе риска. Значит, наличие механизма отзывов, предоставляющего качественную информацию, поможет российским онлайн-потребителям более рационально совершать покупки.
Подтвердилось предположение о том, что механизм возврата (обмена) товара является не просто обещанием онлайн-про-давцов до совершения онлайн-покупок, но и послепродажным сервисом, качество которого значимо влияет на степень доверия онлайн-потребителей. Межстрановое отличие во влиянии воспринимаемой справедливости свидетельствует о том, что требования российских потребителей к он-лайн-торговцам в этой части несколько выше, чем китайских. Если онлайн-торгов-цы планируют выйти на российский рынок и хотят сформировать доверие российских онлайн-потребителей, то от них потребуется более активное взаимодействие с потребителями, предоставление удобных процедур подачи заявок на возврат и другие элементы механизма возврата, стимулирующие продавца следовать политике возврата (обмена) товара. Это сформирует у онлайн-потребителей восприятие справедливых процессов возврата (обмена). По мере развития электронной розничной торговли данная разница в доверии может сохраниться или сократиться.
Подтвердилось предположение о том, что механизм обеспечения онлайн-гаран-тий не только надежный сигнал о предпродажных обещаниях (политика конфиденциальности и безопасности), но и сетевой сервис для защиты потребительских конфиденциальности и безопасности он-лайн-сделки до и после онлайн-трансак-ций, качество которого значимо влияет на степень доверия онлайн-потребителей. Данный результат напоминает, что по сравнению с традиционной торговой средой среда электронной торговли по-прежнему воспринимается российским и китайским онлайн-потребителем как рискованная и неопределенная (в отношении личной конфиденциальности, платежей, гарантий и т. д.).
Кроме того, подтвердилось предположение авторов работы [Gefen, Straub, 2004] о том, что восприятие социального присутствия онлайн-потребителей в сфере электронной торговли играет важную роль
в формировании их доверия к онлайн-про-давцу. В условиях развития трансграничной электронной торговли значимость этого фактора сохраняется. Когда онлайн-по-требитель ощущает свою принадлежность (социальное присутствие) к электронной сети благодаря применению технических элементов, которые предоставляют ему возможности лично участвовать в процессе онлайн-покупок, доверие к онлайн-продав-цу легко формируется.
ВЫВОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
В настоящее время концепция доверия продолжает развиваться. По мере совершенствования технологий и их применения в механизмах формирования доверия в электронной торговле вопросам сервиса в исследовании онлайн-доверия уделяется все больше внимания.
Согласно полученным результатам, подтвердились все основные гипотезы о факторах-«предшественниках», влияющих на доверие онлайн-потребителей в авторской модели: установлена положительная связь между механизмами отзывов, возврата (обмена), обеспечения онлайн-гарантий и доверием. Это доказывает наше предположение о том, что механизм отзывов на веб-сайте должен продуцировать качественную информацию; механизм возврата (обмена) — работать как послепродажный сервис; механизм обеспечения онлайн-гарантии — быть ближе к качественному сетевому сервису, чтобы сформировать доверие онлайн-потребителей. Подтвердилась положительная связь между социальным присутствием и доверием (установленная ранее Д. Гефеном) — восприятие социального присутствия онлайн-потребите-лей поможет им легко почувствовать реальные межличностные отношения в он-лайн-среде и с большей вероятностью доверять онлайн-продавцу. Это особенно важно для онлайн-потребителей, которые совершают онлайн-покупки в незнакомой
среде зарубежных электронных платформ, где, скорее всего, они могут испытывать неопределенность, в том числе из-за коммуникации на иностранном языке, возникновения новых способов онлайн-пла-тежей и доставки и т. д.
Установлено, что уровень доверия у российских онлайн-потребителей в целом выше, чем у китайских. Данные результаты показывают, что к среде онлайн-транс-акции у российских онлайн-потребителей с особой вероятностью возникает доверие, китайские онлайн-потребители оказались более требовательными.
Кроме того, установлены значимые положительные зависимости между элементами механизма отзывов, механизма возврата (обмена) и социального присутствия, влияющими на доверие онлайн-потреби-телей. Учитывая наличие мультиколли-неарности между ними, эти элементы не всегда значимы.
Ряд дополнительных гипотез о работе механизмов и их элементов в разрезе стран также подтвердились: установлено межстрановое отличие влияния предоставления качественной информации в отзывах и воспринимаемой справедливости в процессе возврата (обмена) на доверие. Требования у российских потребителей к онлайн-торговцам в этой части несколько выше, чем у китайских. Следовательно, если онлайн-торговцы намереваются выйти на российский рынок, то им стоит предусмотреть более совершенные механизм отзывов и механизм возврата (обмена). И наоборот, выход на китайский рынок может повлечь за собой меньшие инвестиции в технологии. Межстрановое отличие влияния фактора социального присутствия для российских респондентов статистически значимо выше, чем для китайских. Дополнительная гипотеза об отличиях действия механизма обеспечения онлайн-гарантии на формирование доверия среди китайских и российских онлайн-потребителей не подтвердилась.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В эпоху устойчивой глобализации электронной розничной торговли у онлайн-по-требителей есть возможность совершить «умную покупку» через развитие информационных технологий в любое время, в любом месте. Наряду с постоянным накоплением и обогащением опыта онлайн-покупок проблема недоверия потребителей продолжает возникать из-за трудности в получении фактической информации о товарах и в оценке платформ, магазинов и их товаров, сложности возврата (обмена) товаров после онлайн-покупок, проблем сетевой безопасности онлайн-платежи и обеспечения защиты личной информации.
Настоящее исследование продемонстрировало важность и необходимость инвестиций в технологии для улучшения качества информации внутри механизма отзывов, поддержания справедливости и контролируемости сервиса в процессе возврата (обмена) товаров, предоставления качественного сетевого сервиса, предупреждающего и дающего надежные сигналы о безопасности процедур онлайн-транзакций, которые в совокупности обеспечат онлайн-торговцам формирование и поддержание доверия со стороны он-лайн-потребителей. Разработанный и апробированный методический подход к оценке доверия онлайн-потребителей может быть использован исследовательскими, аналитическими подразделениями компаний в сфере электронной коммерции, консалтинговыми компаниями в условиях развития трансграничной электронной торговли в целях проведения сравнительных исследований доверия на примере различных стран.
Представленное исследование должно рассматриваться в контексте имеющихся ограничений. Первое ограничение относится к страновым различиям. При проведении дальнейших исследований по данной проблематике в контексте других стран следует воспроизвести методологию
исследования в тестовом режиме, особое внимание уделить релевантности формулировок в анкете на родном языке смыслам, заложенным в конструкты модели и их составляющие. Второе ограничение связано с формированием выборки: квотная выборка по полу и возрастным груп-
ЛИТЕРАТУРА НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ
Малхотра Н. К. 2002. Маркетинговые исследования. Практическое руководство. М.: Издательский дом «Вильямс». Тюрина Е. А., Цао Ц. 2014. Детерминанты доверия потребителей к сфере электронной торговли: зарубежный опыт и предпосылки сравнительных исследований. Экономика и предпринимательство 8 (1): 676-678. Цао Ц. 2018. Механизмы формирования доверия онлайн-потребителей в сфере элек-
пам повысит надежность результатов исследования.
Дальнейшее исследование связи факто-ров-«предшественников» и доверия онлайн-потребителей может быть дополнено изучением данного вопроса в контексте других стран, а также культур.
тронной розничной торговли на примере Китая и России. Известия ДВФУ. Экономика и управление 4: 72-91.
Цао Ц., Тюрина Е. А., Филатов А. Ю. 2019. Модель формирования доверия потребителей к сфере электронной розничной торговли с учетом опыта зарубежных покупок. Известия ДВФУ. Экономика и управление 4: 42-59.
REFERENCES IN LATIN ALPHABET
Adams J. S. 1965. Inequity in social exchange. Advances in Experimental Social Psychology 2: 267-299.
Adler L. 1970. Cashing-in on the cop-out: Cultural change and marketing potential. Business Horizons 13 (1): 19-30.
Achrol R. S. 1994. Evolution of the marketing organization: New forms for turbulent environments. Journal of Marketing 55 (4): 77-93.
Ajzen I. 1985. From intentions to actions: A theory of planned behavior. Action-control: From Cognition to Behavior 2: 11-39.
Chai L., Pavlou P. 2002. Customer relationship management.com: a cross-cultural empirical investigation of electronic commerce. AMCIS 70: 483-491.
Jiang C., Rao M. R., Wang J. 2019. Investigating the role of social presence dimensions and information support on consumers' trust and shopping intentions. Journal of Retailing and Consumer Services 51 (2): 263-270.
Dalen E. 1989. Research into values and consumer trends in Norway. Tourism Management 10 (3): 183-186.
Erbe J. P. 1973. The consumer and change. Long Range Planning 6 (4): 13-16.
Gefen D., Straub D. W. 2004. Consumer trust in B2C e-commerce and the importance of social presence: Experiments in e-products and e-services. Omega 32 (6): 407-424.
Hjorth-Andersen Chr. 1984. The concept of quality and the efficiency of markets for consumer products. Journal of Consumer Research 11 (2): 708-718.
Hoffman D. L. 1999. Building consumer trust online. Communications of the ACM 42 (2): 80-85.
Jarvenpaa S. L. 1999. Consumer trust in an internet store: A cross-cultural validation. Journal of Computer Mediated Communication 5 (2): 23-35.
Kao D. T. 2009. The impact of transaction trust on consumers' intentions to adopt m-commerce: A cross-cultural investigation. Cyber Psychology and Behavior 12 (2): 225-229.
Kim S., Park H. 2013. Park Effects of various characteristics of social commerce (s-com-
merce) on consumers' trust and trust performance. International Journal of Information Management 33 (2): 318-332.
Lee H.-S., Sun P.-C., Chen T.-S., Jhu Y.-J. 2015. The effects of avatar on trust and purchase intention of female online consumer: Consumer knowledge as a moderator. International Journal of Electronic Commerce Studies 6 (1): 99-118.
Metzger M. J. 2006. Effects of site, vendor, and consumer characteristics on web site trust and disclosure. Communication Research 33 (3): 155-179.
Parasuraman A. 1988. SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality. Journal of Retailing 64 (1): 12-40.
Paramaporn T., Antonio L., Catherine P., Thu N. Q. 2014. The development of service quality dimensions for internet service providers: Retaining customers of different usage patterns. Journal of Retailing and Consumer Services 21 (6): 1047-1058
Park J. K., Gunn F., Han S.-L. 2012. Multidimensional trust building in e-retailing: Cross-cultural differences in trust formation and implications for perceived risk. Journal of Retailing and Consumer Services 19 (3): 304-312.
Teo T. S. H., Jing L. 2007. Consumer trust in e-commerce in the United States, Singapore and China. Omega 35 (1): 22-38.
Rosseel Y. 2012. lavaan: An R package for structural equation modeling. Journal of Statistical Software 48 (2): 1-36.
Rose S., Clark M., Samouel P., Hair N. 2012. Online customer experience in e-retailing: An empirical model of antecedents and outcomes. Journal of Retailing 88 (2): 308-322.
Song J., Baker J., Lee S., Wetherbe J. C. 2012. Examining online consumers' behavior: A service-oriented view. International Journal of Information Management 32 (3): 221-231.
Ting S.-C. 2013. Service fairness scale: Development, validation, and structure. International Journal of Marketing Studies 5 (6): 25-36.
Toufaily E., Souiden N., Ladhari R. 2013. Consumer trust toward retail websites: Comparison between pure click and click-and-brick retailers. Journal of Retailing and Consumer Services 20 (6): 538-548.
Tunkevichus E. O., Rebiazina V. A. 2021. Consumer digital trust: The main trends and research directions. Russian Management Journal 19 (4): 429-450.
Utz S., Kerkhof P., J. van den Bos. 2012. Consumers rule: How consumer reviews influence perceived trustworthiness of online stores. Electronic Commerce Research and Applications 11 (1): 49-58.
Zucker L. G. 1986. Production of trust: institutional sources of economic structure, 1840-1920. Research in Organizational Behavior 8: 53-72.
TRANSLATION OF REFERENCES IN RUSSIAN INTO ENGLISH
Malhotra N. K. 2002. Marketing Research. Practical Guidance. Moscow: Publishing house "Williams". (In Russian) Cao Z. 2018. Mechanisms for building online consumer trust in e-retailing on the example of China and Russia. Izvestia FEFU. Ekonomika i Menedzhment 4: 72—91. (In Russian) Cao Z., Tyurina E. A., Filatov A. Yu. 2019. A model for building consumer confidence
in the field of electronic retail, taking into account the experience of foreign purchases. Izvestia FEFU. Ekonomika i Menedzhment 4: 42-59. (In Russian) Tyurina E. A, Cao Z. 2014. Determinants of consumer confidence in the field of electronic commerce: Foreign experience and prerequisites for comparative studies. Ekonomika i Pred-prininimatelstvo 8 (1): 676-678. (In Russian)
Статья поступила в редакцию 31 мая 2023 г.
Принята к публикации 26 сентября 2023 г.
Trust of online consumers: Comparative estimation and the model of formation (on the example of Russia and China)
E. A. Tyurina, Z. Cao
Far Eastern Federal University, Russia
Goal: the article presents the results of an empirical study modeling online consumer trust in various country contexts, considering the type of online shopping experience. Methodology: the research methodology is built on a comparative estimation of the e-trust in Russia and China based on the online survey data, the total sample was 1,800 respondents. Findings: a positive relationship of "precursor" factors (mechanisms for reviews, return/exchange of goods, online guarantees) with the trust of online consumers was proved; the significance of crosscountry differences in the formation of online consumer trust in terms of the relevance and relevance of information contained in reviews, and the fairness of the return (exchange) process (using the samples of Russia and China as an example), and, conversely, cross-country differences have not been established in terms of accuracy and complexity information contained in reviews, the controllability of the return/exchange process, and the mechanism for online guarantee; confirmed the lack of relationship between the type of consumer experience and e-trust. Originality and contribution of the authors: the results of the study contribute to understanding the management of interactions between a company and online consumers and provide a basis for investment in the creation and development of cross-border e-commerce related to the formation of online consumer trust.
Keywords: e-trust, e-tailing, cross-border e-tailing, model of e-trust, mechanism for reviews, mechanism for return, mechanism for online guarantees, comparative research.
For citation: Tyurina E. A., Cao Z. 2023. Trust of online consumers: Comparative estimation and the model of formation (on the example of Russia and China). Russian Management Journal 21 (3): 344-376. (In Russian) https://doi.org/10.21638/spbu18.2023.303
Для цитирования: Тюрина Е. А., Цао Ц. 2023. Доверие онлайн-потребителей: сравнительная оценка и модель формирования (на примере России и Китая). Российский журнал менеджмента 21 (3): 344-376. https://doi.org/10.21638/spbu18.2023.303
Initial Submission: May 31, 2023 Final Version Accepted: September 26, 2023
The study was funded by the Ministry of Science and High Education of the Russian Federation, project number FZNS-2023-0016 "Sustainable Regional Development: Efficient Economic Mechanisms for Organising Markets and Entrepreneurial Competencies of the Population under Uncertainty (Balancing Security and Risk)".
Приложение 1
Описание переменных моделей
Переменная Номер переменной Название переменной Измерение
X exp X2 Продолжительность опыта онлайн-по-купок Количество лет
X sucexp X4 Успешность опыта покупок в Интернете за последний год От 1 до 7 1 — «полностью не согласен» 7 — «полностью согласен»
X num X5 Количество онлайн-покупок за последний год Ед.
Xte1 X6.1 Онлайн-покупки в своей стране (type of experience 1 — local experience) 1 — «покупал данным способом» 0 — «не покупал данным способом»
Xte2 X6.2 Онлайн-покупки за рубежом через посредника (type of experience 2 — shopping abroad through agents) 1 — «покупал данным способом» 0 — «не покупал данным способом»
X e Go 3 Онлайн-покупки за рубежом самостоятельно (type of experience 3 — shopping abroad independently) 1 — «покупал данным способом» 0 — «не покупал данным способом»
X9 Успешность опыта покупок в магазине, где чаще всего делали онлайн-покупки за последний год От 1 до 7 1 — «полностью не согласен» 7 — «полностью согласен»
XMRev X10 Механизм отзывов (mechanism of review) От 1 до 7 1 — «полностью не согласен» 7 — «полностью согласен»
XMRev1 X10.1 Точность информации
XMRev2 X10.2 Комплексность информации
XMRev3 X10.3 Релевантность информации
XMRev4 X10.4 Актуальность информации
XMRet X13 Механизм возврата (return mechanism)
XMRetPJ X13.1 Воспринимаемая справедливость (perceiving justice)
X13.11a Воспринимаемая интерактивная справедливость
X13.11b
X13.11c
X13.11d
X13.12a Воспринимаемая процедурная справедливость
X13.12b
X13.12c
X13.13a Воспринимаемая дистрибутивная справедливость
Переменная Номер переменной Название переменной Измерение
X13.13b От 1 до 7 1 — «полностью не согласен» 7 — «полностью согласен»
X13.13c
XMRetPC Х13.2 Воспринимаемый контроль (perceiving control)
XMOG Х14 Механизм обеспечения онлайн-гаран-тии (mechanism of online guarantee)
XMOG1 Х14.1 Воспринимаемое сетевое обслуживание
XMOG2 Х14.2
XMOG3 Х14.3
XETr Х15 Онлайн-доверие (e-trust) (воспринимаемая честность, предсказуемость, способность, доброжелательность)
Х 15.11 Воспринимаемая честность
Х15.12
Х15.13
Х15.2 Воспринимаемая предсказуемость
Х15.31 Воспринимаемая способность
Х 15.32
Х15.41 Воспринимаемая доброжелательность
Х 15.42
Х 15.43
XSP Х16 Социальное присутствие (social presence)
XSP1 Х16.1
XSP2 Х16.2
XSP3 Х16.3
XSP4 Х16.4
XSP5 Х16.5
Xmf Х18 Пол 1 — м, 0 — ж
x age Х19 Возраст Количество лет
X edu Х21 Образование 1 — начальное, 2 — среднее, 3 — среднее специальное, 4 — высшее (бакалавр), 5 — высшее (магистр), 6 — ученая степень
Окончание приложения 1
Переменная Номер переменной Название переменной Измерение
Хзос Х22 Социальный статус 1 — предприниматель / бизнесмен, 2 — руководитель, 3 — специалист, 4 — рабочий / рядовой сотрудник, 5 — государственный служащий, 6 — преподаватель, 7 — домохозяйка, 8 — студент, 9 — безработный, 10 — другое
ХсЫМ Х23 Количество детей до 18 лет Количество человек
X тсоше Х24 Размер среднего дохода семьи на 1 человека руб. в месяц 1 — меньше 20 000 руб., 2 — 20 001-30 000 руб., 3 — 30 001-40 000 руб., 4 — 40 001-50 000 руб., 5 — 50 001-60 000, 6 — более 60 001 руб.
Х100 Х100 Дамми-переменная, которая равна 1 для наблюдений из РФ, и 0 — для наблюдений из Китая Дамми-переменная, которая равна 1 для наблюдений из РФ, и 0 — для наблюдений из Китая
Приложение 2
Оценка влияния ХМКеи, ХМВе1, Хмж, и Х5Р на доверие онлайн-потребителей ХЕТг
в моделях т1.1 и т1.2
Переменная ml.1 ml.1.1 m1.1.2 diff m1.2 m1.2.1 m1.2.2 diff
XMRev 0,166*** 0,171*** 0,05*** 0,121** 0,325*** 0,368*** 0,103*** 0,265***
XMRet 0,122*** 0,099** 0,04*** 0,059 0,191*** 0,183*** 0,071*** 0,111*
XSP 0,110*** 0,098*** 0,044*** 0,054**** 0,258*** 0,244*** 0,115*** 0,130***
X exp 0,009* 0,005 0,004** 0,005 0,024**** 0,002
X sucexp 0,166*** 0,181*** 0,049*** 0,197*** 0,226*** 0,067***
XMOG 0,454*** 0,534*** 0,134***
Xmf -0,058 -0,002 -0,025 -0,032 -0,007 -0,019
X age 0,003 -0,002 0,002**** 0,002 -0,005 0,002
Xedu -0,009 0,016 -0,005 -0,031**** -0,031 -0,01
Xchild -0,016 0,039 -0,016 0,022 0,07 -0,005
X income 0,018**** 0,026 0,003 0 02**** 0,03 0,007
X100 0,242*** 0,384***
N 1647 747 900 1647 747 900
Примечания: ХМВт — механизм отзывов; ХМЕе1 — механизм возврата; ХЗР — социальное присутствие; Хехр — продолжительность опыта онлайн-покупок; Хяисехр — успешность опыта покупок в Интернете за последний год; ХМоа механизм обеспечения онлайн-гарантии; Хт^ — пол; Хаве — возраст; Хес1и — образование; ХсЫШ — количество детей до 18 лет; ХЫсоте — размер среднего дохода семьи на 1 человека руб. (в месяц); Х100 — дамми-переменная, которая равна 1 для наблюдений из РФ и 0 — из КНР; * — р < 0,05; ** — р < 0,01; *** — р < 0,001; ****— р < 0,1; т — модель; пустая ячейка — в указанную модель соответствующая переменная не включалась.
Приложение 3
Оценка влияния Х^^ Х^^ Хмос, и Х5Р на доверие онлайн-потребителей ХЕТг
в моделях m1.3 и m1.4
Переменная ш,1.3 m1.3.1 m1.3.2 diff m1.4 m1.4.1 m1.4.2 diff
ХМЕеи 0,464*** 0,518*** 0,175*** 0,343***
ХМКе1 0,251*** 0,268*** 0,102*** 0,167*** 0,206*** 0,182*** 0,079*** 0,104*
ХБР 0,353*** 0,333*** 0,152*** 0,181***
V ехр 0,005 0,023 0,002 0,005 0,021 0,002
Х зисехр 0,196*** 0,242*** 0,072*** 0,267*** 0,295*** 0,091***
Хмоо
Хт( -0,025 -0,011 -0,013 -0,031 -0,044 -0,013
Х а§е 0,003 -0,004 0,002 0,002 -0,008 0,002
Х edu -0,038* -0,044 -0,011 -0,027 -0,018 -0,011
ХсЫЫ 0,028 0,045 0,004 0,037 0,146 -0,008
Х гисоте 0,023**** 0,04 0,005 0,024* 0,041 0,007
Х100 0,224*** 0,446***
N 1647 747 900 1647 747 900
Примечания: ХМЕе1! — механизм отзывов; ХМВе{ — механизм возврата; ХЗР — социальное присутствие; Хехр — продолжительность опыта онлайн-покупок; Хяисехр — успешность опыта покупок в Интернете за последний год; Хмоа — механизм обеспечения онлайн-гарантии; Хт^ — пол; Ха^е — возраст; ХеЛи — образование; ХсЫШ — количество детей до 18 лет; ХЫтте — размер среднего дохода семьи на 1 человека, руб. (в месяц); х100 — дамми-переменная, которая равна 1 для наблюдений из РФ и 0 — из КНР; * — р < 0,05; ** — р < 0,01; *** — р < 0,001; ****— р < 0,1; т — модель; пустая ячейка — в указанную модель соответствующая переменная не включалась.
Приложение 4
Оценка влияния составляющих элементов ХМве1, ХМКе1 и Хр на доверие онлайн-потребителей ХЕТг в моделях т2.1 и т3.1
Переменная m2.1 m2.1.1 m2.1.2 m2.1.3 m2.1.4 m3.1 m3.1.1 m3.1.2
XMRev 0.326*** 0.327*** 0.326***
XMRet 0,196*** 0 2*** 0,198*** 0,198*** 0,199***
XSP 0,277*** 0,31*** 0,297*** 0,308*** 0,293*** 0,261*** 0,261*** 0,262***
X exp 0,005 0,005 0,005 0,005 0,005 0,005 0,005 0,005
X sucexp 0,207*** 0,224*** 0,22*** 0,225*** 0,226*** 0,197*** 0,197*** 0,197***
Xmf -0,028 -0,036 -0,042 -0,021 -0,02 -0,032 -0,032 -0,034
X age 0,002 0,002 0,002 0,002 0,002 0,002 0,002 0,002
X edu -0,032**** -0,031**** 0 03**** -0,028**** -0,032**** -0,031**** -0,031**** 0 03****
Xchild 0,023 0,027 0,03 0,035 0,022 0,023 0,017 0,025
X income 0 02**** 0,024* 0 02**** 0,022**** 0 02**** 0 02**** 0,021**** 0 02****
X100 0,394*** 0,396*** 0,407*** 0,44*** 0,404*** 0,385 0,375*** 0,391***
XMRev1 0,033 0,157***
XMRev2 0,068** 0,173***
XMRev3 0,032 0,153***
XMRev4 0,111*** 0,187***
XMRetPJ 0,079 0,172***
XMRetPC 0,088* 0,152***
N 1647 1647 1647 1647 1647 1647 1647 1647
Примечания: ХМЕе1! — механизм отзывов; ХМВе{ — механизм возврата; ХЗР — социальное присутствие; Хехр — продолжительность опыта онлайн-покупок; Хяисехр — успешность опыта покупок в Интернете за последний год; Хмоо — механизм обеспечения онлайн-гарантии; Хт^ — пол; Ха^в — возраст; ХеЛи — образование; ХсЫШ — количество детей до 18 лет; ХЫсоте — размер среднего дохода семьи на 1 человека руб. (в месяц); Х100 — дамми-переменная, которая равна 1 для наблюдений из РФ и 0 — из КНР; * — р < 0,05; ** — р < 0,01; *** — р < 0,001; ****— р < 0,1; т — модель; пустая ячейка — в указанную модель соответствующая переменная не включалась.
Приложение 5
Оценка влияния составляющих элементов Хмкеи, ХмЯе1 и Х5Р на доверие онлайн-потребителей ХЕТг в моделях т4.1
Переменная т4.1 т4.1.1 т4.1.2 т4.1.3 т4.1.4 т4.1.5
ХМЯеи 0,31*** 0,344*** 0,353*** 0,392*** 0,366*** 0,385***
ХМКе1 0,189*** 0,196*** 0,21*** 0,216*** 0,212*** 0,225***
ХБР
Х ехр 0,004 0,005 0,004 0,006 0,006 0,005
Х висехр 0,185*** 0,191*** 0,19*** 0,203*** 0,193*** 0,202***
Хт( -0,01 -0,004 -0,041 -0,045 -0,021 -0,027
Х а§е 0,003 0,002 0,003 0,003 0,002 0,002
Х edu -0,036* -0,036* -0,037* -0,035* -0,032**** 0 03****
ХсЫЫ 0,021 0,013 0,031 0,023 0,028 0,025
Х гисоте 0,018 0,021**** 0,019**** 0,023**** 0,017 0,023****
Х100 0,348*** 0,327*** 0,307*** 0,323*** 0,352*** 0,352***
ХБР1 0,132*** 0,186***
ХБР2 0,101*** 0,170***
Х8Р3 -0,049** 0,121***
ХБР4 0,051** 0,152***
ХБР5 -0,001 0,12***
N 1647 1647 1647 1647 1647 1647
Примечания: ХМЕе1! — механизм отзывов; ХМЕе1 — механизм возврата; ХЗР — социальное присутствие; Хехр — продолжительность опыта онлайн-покупок; Хяисехр — успешность опыта покупок в Интернете за последний год; ХМоа — механизм обеспечения онлайн-гарантии; Хт^ — пол; Хаге — возраст; ХеЛи — образование; ХсЫи — количество детей до 18 лет; ХЫсоте — размер среднего дохода семьи на 1 человека руб. (в месяц); Х100 — дамми-переменная, которая равна 1 для наблюдений из РФ и 0 — из КНР; * — р < 0,05; ** — р < 0,01; *** — р < 0,001; ****— р < 0,1; т — модель; пустая ячейка — в указанную модель соответствующая переменная не включалась.
I
to
s
CO I
CO <35
"гчэ о w со
Приложение 6
Оценка влияния составляющих элементов
Mffle i>' MRet
и Xsp на доверие онлайн-потребителей ХЕТгв моделях т,2.1.1, т,2.1.2, т.2.1.3 и т.2.1.4
Переменная m2.1.1.1 m2.1.1.2 diff m2.1.2.1 m2.1.2.2 diff m2.1.3.1 in2.1.3.2 diff 1П2.1.4.1 1П2.1.4.2 diff
X-MRev
X-MRet 0,181*** 0,077*** 0,179*** 0,075*** 0,185*** 0,075*** 0,187*** 0,074***
XSP 0,298*** 0,136*** 0,278*** 0,131*** 0,299*** 0,134*** 0,281*** 0,125***
V exp 0,023 0,002 0,024 0,002 0,021 0,002 0,024 0,002
V sucexp 0,252*** 0,079*** 0,239*** 0,076*** 0,27*** 0,072*** 0,264*** 0,075***
Xmf -0,032 -0,016 -0,023 -0,021 -0,022 -0,013 -0,009 -0,014
y age -0,005 0,002 -0,007 0,002 -0,008 0,002 -0,006 0,002
Y ^ edit -0,027 -0,011 -0,026 -0,01 -0,025 -0,009 -0,03 -0,011
Xhild 0,098 -0,006 0,102 -0,005 0,117 -0,003 0,086 -0,006
Y ^ income 0,039**** 0,007 0,029 0,007 0,037**** 0,007 0,034 0,007****
X-MRevl 0,179*** 0,041*** 0,139***
X-MRev2 0,194*** 0,052*** Q
X-MRev3 0,125*** 0,07*** 0,055****
XMRev4 0,177*** 0,071*** 0,106***
N
Примечания: ХМРп, — механизм отзывов (mechanism of review); XMPei — механизм возврата (return mechanism); XSP (XSP1_ XSP5) — социальное присутствие (social presence); X — продолжительность опыта онлайн-покупок; XS!I — успешность опыта покупок в Интернете за последний год; Хмов — механизм обеспечения онлайн-гарантпп (Mechanism of Online Guarantee); Xmf- — пол; Xage — возраст; Xedll — образо-
вание; X„,
количество детей до 18 лет; Xin
размер среднего дохода семьи на 1 человека руб. в месяц; Х100 — даммп-переменная,
которая равна 1 для наблюдений пз РФ п 0 — для наблюдений пз КНР; * — р < 0,05; ** — р < 0,01; *** — р < 0,001; ****— р < 0,1; т — модель; пустая ячейка — в указанную модель соответствующая переменная не включалась.
Приложение 7
Оценка влияния составляющих элементов ХЛЖе[,, ХШе1 и Х5Р на доверие онлайн-потребителей ХЕТг'в моделях т.3.1.1 и тпЗ.1.2
Переменная m3.1.1.1 m3.1.1.2 diff m3.1.2.1 m3.1.2.2 diff
XMReu 0,371*** 0,103*** 0,367*** 0,104***
XMRet
XSp 0,251*** 0,114*** 0,247*** 0,118***
V exp 0,024 0,002 0,025**** 0,002
V sueexp 0,228*** 0,067*** 0,226*** 0,068***
Xmf -0,001 -0,018 -0,008 -0,018
y age -0,005 0,002 -0,005 0,002
Y eclu -0,032 -0,01 -0,03 -0,01
Xchild 0,062 -0,004 0,071 -0,001
Y ^ income 0,032**** 0,007 0,031 0,006
XMRetPJ 0,145*** 0,075*** 0,070***
XMRetPC 0,138*** 0,062*** 0,077**
N
Примечания: XMRel, — механизм отзывов (mechanism of review); XMRet — механизм возврата (return mechanism); XSP (XSPI XSP5) — социальное присутствие (social presence); X — продолжительность опыта онлайн-покупок; XS!I — успешность опыта покупок в Интернете за последний год; Хмоа — механизм обеспечения онлапн-гарантпп (Mechanism of Online Guarantee); Xmf- — пол; Xage — возраст; Xedll — образование; ХсММ — количество детей до 18 лет; Xinmme — размер среднего дохода семьи на 1 человека руб. в месяц; Х100 — даммп-переменная, которая равна 1 для наблюдений п.з РФ п 0 — для наблюдений п.з КНР; * — р < 0,05; ** — р < 0,01; *** — р < 0,001; ****— р <0,1; m — модель; пустая ячейка — в указанную модель соответствующая переменная не включалась.
Оценка влияния составляющих элементов X-MRev, X^et и XSP на доверие онлайн-потребителей XETr в моделях m4.1.1, m4.1.2,
m4.1.3, m4.1.4 и m4.1.5
Переменная m4.1.1.1 m4.1.1.2 diff m4.1.2.1 m4.1.2.2 diff m4.1.3.1
XMRev 0,385*** 0,118*** 0,393*** 0,124*** 0,441***
XMRet 0,196*** 0,075*** 0,213*** 0,082*** 0,216***
XSP
X exp 0,026 0,001 0,021 0,001 0,025
X sucexp 0,222*** 0,07*** 0,229*** 0,065*** 0,234***
Xmf 0,041 - - - -
X age - 0,002 - 0,002 -
X edu - - - - -
Xchild 0,071 - 0,068 0,002 0,063
X income 0,031 0,008 0,029 0,007 0,037****
XSP1 0,184*** 0,086*** 0,097***
XSP2 0 17*** 0,076*** 0,093***
XSP3 0,12***
XSP4
XSP5
N
Примечания: XMRev — механизм отзывов (mechanism of review); XMRet — механизм возврата (return mechanism); XSP (XSP1- XSP5) — социальное присутствие (social presence); Xxp — продолжительность опыта онлайн-покупок; Xsucexp — успешность опыта покупок в Интернете за последний год; XMOG — механизм обеспечения онлайн-гарантии (Mechanism of Online Guarantee); Xmf — пол, Xage — возраст, Xedu — образование; Xchild — количество детей до 18 лет; Xincome — размер среднего дохода семьи на 1 человека руб. в месяц; X100 — дамми-переменная, которая равна 1 для наблюдений из РФ и 0 — для наблюдений из КНР; * — p < 0,05; ** — p < 0,01; *** — p < 0,001; ****— p < 0,1; m — модель; пустая ячейка — в указанную модель соответствующая переменная не включалась.
Приложение 8
т4.1.3.2 diff т4.1.4.1 т4.1.4.2 diff т4.1.5.1 т4.1.5.2 diff
0,136*** 0,399*** 0,13*** 0,438*** 0,132***
0,083*** 0,199*** 0,084*** 0,233*** 0,086***
0,002 0,026 0,002 0,021 0,001
0,073*** 0,227*** 0,066*** 0,24*** 0,071***
- - - - -
0,002 - 0,002 - 0,001
- - - - -
- 0,059 0,004 0,064 -
0,006 0,03 0,005 0,035**** 0,007
0,051*** 0,068***
0,154*** 0,061*** 0,092***
0,104*** 0,057*** 0,047**
Приложение 9
Анкетный опрос по факторам формирования доверия онлайн-потребителей
№ Вопрос для изучения конструктов Источник/ Шкала измерения
Конструкт 1. Социальное присутствие
1. В процессе моего онлайн-шопинга в данном интернет-магазине/платформе я чувствовал(а) человеческий контакт
2 . В процессе моего онлайн-шопинга в данном интернет-магазине/платформе у меня возникло чувство индивидуальности
3 . В процессе моего онлайн-шопинга в данном интернет-магазине/платформе я чувствовал(а) себя общительным(ой) ^еп, Straub, 2004]/ 7-балльная шкала Лайкерта
4 . В процессе моего онлайн-шопинга в данном интернет-магазине/платформе я чувствовал(а) человеческое тепло по отношению к себе
5 . В процессе моего онлайн-шопинга в данном интернет-магазине/платформе мне хотелось делиться человеческим теплом с другими людьми
Конструкт 2. Механизм отзывов. Воспринимаемое качество информации
6 . Отзывы других покупателей, которые я читал(а), содержали точную информацию об интересующем меня товаре и продавце
7 . Отзывы других покупателей, которые я читал(а), содержали подробную и всестороннюю информацию об интересующем меня товаре и продавце [Song et а1., 2012]/ 10-балльная шкала Лайкерта
8 . Отзывы других покупателей содержали релевантную полезную именно для меня информацию, что помогло мне принять решение о покупке
9. Отзывы других покупателей, которые я читал(а), содержали свежую и актуальную информацию об интересующем меня товаре и продавце
Конструкт 3. Механизм возврата (обмена). А) Воспринимаемые справедливости возврата (обмена) товаров. Интерактивная справедливость
10. У сотрудника интернет-магазина/платформы было вежливое и дружелюбное отношение к проблемам возврата (обмена) товара
11. Сотрудник интернет-магазина/платформы давал мне быстрые и конкретные пояснения по вопросам возврата (обмена) товара
12. Сотрудник интернет-магазина/платформы по моему запросу давал пояснения/ответы по вопросам возврата (обмена) товара [Т^, 2013] / 7-балльная шкала
Процедурная справедливость Лайкерта
13. Сотрудничество с интернет-магазином/платформой было справедливым на каждом шаге возврата (обмена) товара
14. Возврат (обмен) товара проводился без предвзятости со стороны интернет-магазина/платформы
№ Вопрос для изучения конструктов Источник/ Шкала измерения
15. В процессе возврата (обмена) товара интернет-магазин/платформа попытались решить все мои вопросы
16. Интернет-магазин/платформа использует стандартную процедуру возврата (обмена) товара
Дистрибьютивная справедливость
17. В целом правила возврата (обмена) товара, предоставляемые интернетом/платформой, являются разумными
18. Сотрудник интернет-магазина/платформы предоставил мне обслуживание в соответствия с правилами возврата (обмена) товаров, как я ожидал(а)
19. При возврате (обмене) товара я получил(а) качественный сервис, который я ожидал(а)
Б) Воспринимаемый контроль [Rose et al., 2012]/ 7-балльная шкала Лайкерта
20 . Информация, предоставленная интернет-магазином/платформой, помогла мне легко отслеживать весь ход возврата (обмена) товара
Конструкт 4. Механизм обеспечения онлайн-гарантии. Воспринимаемое качество сетевого сервиса. Интерактивное обслуживание по обеспечению онлайн-гарантии
21. Сотрудник интернет-магазина/платформы был осведомленным [Paramaporn et al., 2014]/ 5-балльная шкала Лайкерта
22 . Сотрудник интернет-магазина/платформы хочет ответить на мои вопросы о сетевой безопасности
23 . Мои технические проблемы по сетевой безопасности были быстро решены
Предупредительная информация о безопасности
24 . Интернет-магазин/платформа на каждом этапе моего онлайн-шопин-га предоставлял мне полную, актуальную и точную информацию о возможных опасностях
Специальные сигналы об обеспечении онлайн-гарантии
25 Интернет-магазин/платформа заботятся о безопасности и конфиденциальности, и я всегда ощущаю личную информацию защищенной
26 . Интернет-магазин/платформа заботятся о безопасности онлайн-плате-жей, и я всегда ощущаю мою финансовую информацию защищенной
Источники вопросов о детерминантах доверия (восприятие поведения онлайн-продавца). Честность электронного торговца
27 . Обещания интернет-магазина/платформы можно считать надежными [Gefen, Straub, 2004]/ 7-балльная шкала Лайкерта
28 . Я не сомневаюсь в честности интернет-магазина/платформы
29. Я ожидаю, что интернет-магазин/платформа будет выполнять свои обещания
Окончание приложения 9
№ Вопрос для изучения конструктов Источник/ Шкала измерения
30 . Я ожидаю, что рекомендации данного интернет-магазина/платформы помогают мне совершать хорошие покупки
Предсказуемость электронного торговца
31. На каждом этапе моего онлайн-шопинга я совершенно уверен(а), что будет делать данный интернет-магазин/платформа
32 . На каждом этапе моего онлайн-шопинга я совершенно уверен(а), чего ожидать от данного интернет-магазина/платформы
Компетентность электронного торговца
33 . Интернет-магазин/платформа понимает рынок, на котором он работает
34 . Интернет-магазин/платформа знает, как обеспечить отличный сервис
Доброжелательность электронного торговца
35 . Я рассчитываю на уважение интернет-магазина/платформы и ожидаю, что интернет-магазин/платформа понимает, как его действия влияют на меня
36 . Я ожидаю, что интернет-магазин/платформа всегда ставит интересы онлайн-покупателей выше своих
37 . Я считаю данный интернет-магазин/платформу добропорядочной компанией
