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基于UTAUT模型的消费者网络团购行为研究的综述报告
随着互联网技术的发展和普及，网络团购已经成为了消费者进行集体购物的常见方式之一。网络团购不仅能够提供更加优惠的价格，更加丰富的商品选择，而且还能够充分满足消费者的便利性需求。本文将基于UTAUT模型，对消费者网络团购行为进行研究，并对相关研究现状进行综述。
UTAUT是一种用于解释和预测信息系统采用行为的模型。该模型包括四个因素：感知有用性、感知易用性、主观规范和感知结果期望。消费者参与网络团购的行为也可以通过UTAUT模型来进行解释和预测。
在感知有用性方面，消费者认为网络团购可以提供更加优惠的价格和更加丰富的商品选择。网络团购平台通常会提供折扣、满减等优惠活动，使得商品的价格更加优惠。此外，网络团购平台一般有较多品牌商家入驻，消费者可以获得更加丰富的商品选择，从而提高消费者对网络团购的感知有用性。
在感知易用性方面，消费者认为网络团购平台使用起来非常简单且方便。网络团购平台一般提供清晰的商品展示界面、简单的下单流程、多种支付方式等，使得消费者能够轻松完成购物过程。
在主观规范方面，消费者通常会参考朋友或家人的意见，以及网络团购平台上其他消费者的评论和评分来进行选择。完善的评价系统能够提高消费者对网络团购的主观规范，从而增加其参与网络团购的意愿。
在感知结果期望方面，消费者期望通过网络团购获得更加优惠的价格和更加丰富的商品选择，同时也期望能够获得更好的购物体验。这可以通过敏捷的配送、售后服务等方面来实现。
最近的研究表明，UTAUT模型在解释和预测消费者网络团购行为方面具有很高的预测能力。同时，社会影响和个人行动因素也对消费者网络团购行为产生了影响。社会影响方面，消费者通常会受到家人、朋友等社交网络中其他人的意见和经验的影响。个人行动方面，消费者的性别、年龄、教育水平等个人特征也会影响他们对网络团购的意愿和行为。
总的来说，UTAUT模型为研究消费者网络团购行为提供了一个较为完整和可靠的理论模型。在进一步的研究中，可以考虑社会影响和个人行动因素对网络团购行为的影响，并尝试开发基于大数据和机器学习的预测模型。