电商行业蓬勃发展的同时也伴随着日益激烈的竞争,这使得获客成本迅速增加。因此,提高购买转化率是电商平台和在线商店运营者和都关注的目标。提升购买转化率这一目标又可以拆解为吸引用户来在线商店选购商品,并提高用户发生购买行为的比例。吸引用户发生购买行为要求电子商务平台要尽量减少交易过程中的不确定性。而这也是信号理论关注的本质问题。在这样的背景下,本研究引入信号理论,通过梳理信号理论相关文献,发现在信息管理系统领域,研究者们更为关注“质量”信号。而在此基础上,已有学者将电子商务领域的质量信号分为基于电子商务平台制度机制的质量信号和基于电子商务平台社交机制的质量信号。在该质量信号分类框架的基础上,结合学者们对可作为质量信号的信息的要求以及最新的电子商务实践,本研究识别出了 6个质量信号,分别是在线商店开店时长、综合评分、是否上架新产品、粉丝数、会员数以及好评率,并分别从基于群体消费者聚合数据层级以及个体消费者数据层级的视角,全面深入探讨这些质量信号对在线商店购买转化率的影响。在聚合数据层级上,本研究从点击流数据中获取了在线商店的购买转化率,并将质量信号的指标进行量化,通过Beta回归发现,在线商店综合评分、会员数、好评率等质量信号对其购买转化率产生积极影响;而开店时长、上架新产品和粉丝数等质量信号对在线商店购买转化率存在反向效应。此外,本研究还对比了上述质量信号对在线商店销量的影响,发现除了在线商店好评率外,其他5个质量信号都对在线商店的销量产生积极影响。在个体消费者数据层级上,本研究从记录消费者浏览路径的点击流数据中,依据消费者介入理论对消费者的行为特征的异质性进行了刻画,随后建立离散选择模型,研究消费者购物旅途中对在线商店的介入度以及接触到的质量信号信息对他们的在线商店选择行为的影响。多元逻辑回归的分析结果表明,在线商店会员数和综合评分等质量信号正向影响消费者的在商店中的购买及评论行为。而在线商店会员数还正向影响消费者关注在线商店的行为,而综合评分在这方面却是不显著的。最后,本文对在线商店的运营者以及大型电商平台提出了管理上的建议。