網路時代的來臨改變人類的消費習慣，現今網路購物業者為了增加消費者消費的良好體驗，會記下消費者之個人資訊以便消費者下次購物時，能自動填入消費者之個人資訊，減少交易步驟，本研究針對網路購物消費者在使用自動填入個人交易資料的行為意圖進行調查。
本研究利用「問卷調查法」針對有網路購物經驗之民眾做調查，以探討網路過程中「個人交易資料」做兩個維度的個人交易資料研究，分別是「個人資料」與「交易資訊」，利用魏克生符號檢定證明消費者在兩個維度下，會保持不同的使用態度，再以科技接受模型從兩個維度個別探討在網站中自動填入個人資料對消費者網路購物意願的影響。
研究結果顯示對消費者來說，在使用自動填入個人交易資料過程中，選擇自動填入「個人資料」與自動填入「付款資訊」就保持不一樣的認知易用性、認知有用性、信任、使用者態度、行為意圖，願意讓網站自動填入「個人資料」的意圖會大於自動填入「付款資訊」，且認知易用性、認知有用性、信任、使用者態度都會影響消費者進行網路購物的意願。因此建議業者若要增加消費者之購買意願，除了做好使用者體驗，並要做好資料庫的保護機制，讓消費者得以信賴。

The advent of the Internet age changes human consumption habits. Nowadays online store owners in order to increase consumption and to give better consumer experience, they record consumers’ personal information and automatically fill it in the next shopping time to reduce transaction steps. This study is aimed at online shopping consumers' behavior intension that conduct of personal information with auto-fill information.
This research uses the questionnaire survey to conduct surveys on people with online shopping experience to explore the "personal transaction data" in the online shopping process. There are two dimensions on personal transaction data, namely "personal data" and " payment information". This research proved with the Wilcoxon sing rank test that consumers have different shopping attitudes in each dimension and discussed with technology acceptance model that the influence of consumers' online shopping willingness is by using the auto-filling of personal information on the website.
The results of the study, for consumers, they have different perceived ease of use, perceived usefulness, trust, attitude toward using and behavior intention by using auto-filling of personal data and auto-filling of payment information. In addition, perceived ease of use, perceived usefulness, trust, attitude toward using influent behavior intention to use. As a result, this study recommends that if you are the online shopping owner, it's important to improve users' experience and strengthen the protection of data base. Because both of them influent the willingness of your customer.

中文摘要 I
英文摘要 II
致謝 IV
目次 V
圖次 VII
表次 VIII
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 4
第三節 研究範圍 4
第四節 研究架構與流程 5
第貳章 文獻探討 8
第一節 科技接受模型(Technology Acceptance Model, TAM) 8
第二節 網路購物流程 12
第三節 網路購物信任 15
第參章 研究方法與問卷設計 17
第一節 研究架構 17
第二節 研究假設 18
第三節 操作型定義與問卷設計 22
第四節 研究方法 28
第五節 統計分析方法 30
 
第肆章 資料分析結果 34
第一節 敘述性統計分析 34
第二節 信度分析、效度分析 47
第三節 魏克生符號檢定(Wilcoxon sign rank test) 53
第四節 皮爾森相關係數分析 (Pearson Correlation Coefficient Analysis) 54
第五節 複迴歸分析 (Multiple Regression Analysis) 56
第伍章 結論與建議 61
第一節 研究結論 61
第二節 理論與實務意涵 64
第三節 研究限制與後續研究建議 66
參考文獻 68
附錄 76

圖次
圖1-1-1 全球網路使用者歷年使用人數比例 2
圖1-4-1 本研究之研究架構圖 6
圖1-4-2 本研究之研究流程圖 7
圖3-1-1研究架構圖 17
圖3-1-2 個人資料研究假設架構圖 19
圖3-1-3 付款資訊研究假設架構圖 19

 
表次
表2-1國內TAM相關研究 8
表3-3-1 認知易用性衡量變數及量表尺度 23
表3-3-2 認知有用性衡量變數及量表尺度 24
表3-3-3 信任衡量變數及量表尺度 25
表3-3-4 使用者態度衡量變數及量表尺度 26
表3-3-5 行為意圖衡量變數及量表尺度 26
表3-3-6 科技接受理論各構面與信任之操作型定義 27
表3-4-1 前測總體信度Cronbach's Alpha統計量 29
表3-4-2 前測項目信度Cronbach's Alpha統計量 29
表4-1-1 樣本人口統計比例 34
表4-1-2 樣本網路使用頻率與常用平台比例 36
表4-1-3 個人資料「認知有用性」之敘述統計 37
表4-1-4 付款資訊「認知有用性」之敘述統計 38
表4-1-5 個人資料「認知易用性」之敘述統計分析 39
表4-1-6 付款資訊「認知易用性」之敘述統計分析 40
表4-1-7個人資料「信任」之敘述性統計分析 41
表4-1-8付款資訊「信任」之敘述性統計分析 42
表4-1-9個人資料「使用者態度」之敘述性統計分析 43
表4-1-10付款資訊「使用者態度」之敘述性統計分析 44
表4-1-11個人資料「行為意圖」之敘述性統計分析 45
表4-1-12 付款資訊「行為意圖」之敘述性統計分析 46
表4-2-1 各研究變數之信度分析(Cronbach's α 係數)表 47
表4-2-2 個人資料與付款資訊之卡方檢定 (Chi-square test) 50
表4-2-3 個人資料與付款資訊之適配度指標 (Fit measures) 51
表4-2-4 個人資料與付款資訊之因素負荷量 (Factor loadings) 51
表4-2-5 個人資料與付款資訊之問項解釋力 (R squared) 53
表4-3-1個人資料與付款資訊魏克生符號檢定(Wilcoxon sign rank test) 54
表4-4-1 個人資料皮爾森相關係數 (Pearson's Correlations) 55
表4-4-2 付款資訊皮爾森相關係數 (Pearson's Correlations) 56
表4-5-1 個人資料自變數對使用者態度之迴歸關係 57
表4-5-2 個人資料自變數對行為意圖之迴歸關係 58
表4-5-3 付款資訊自變數對使用者態度之迴歸關係 59
表4-5-4 付款資訊自變數對行為意圖之迴歸關係 60
表5-1 假設構面研究表 62

一、中文參考文獻
余俊彥 (2015)。植基於科技接受模式探討智慧型手機使用者意願之影響因素。中華大學資訊管理學系碩士班碩士論文，新竹市。
吳亞馨，朱素玥，方文昌 (2008)。 網路購物信任與科技接受模式之實證研究。 資訊管理學報，123-152。
吳明龍 (2013)。 SPSS 操作與應用問卷統計分析實務， 五南圖輸出版股份有限公司， 臺北市。
周君倚，陸洛 (2014)。 以科技接受模式探討數位學習系統使用態度-以成長需求為調節變項。 Information Management， 21(1)， 83-106。
凌儀玲，傅豐玲，周逸衡 (2000)。 影響網路使用者上網購物決定因素之比較。
高乾育 (2014)。 科技接受理論 (TAM) 與計畫行為理論 (TPB) 對消費者使用雲端服務行為意圖之影響以行動辦公室為例。 成功大學高階管理碩士在職專班 (EMBA) 學位論文， 1-81。
張書勳、錢玉芬、林于新 (2009)。以科技接受整合模型探討消費者使用購物網站之行為意圖。數位創世紀學術實務國際研討會發表論文
張愛華，陳仁惠，陳俊儒 (2005)。 網絡使用者購物價值， 網絡購物動機與其對網絡行銷策略之偏好與反應。 輔仁管理評論， 12(1)， 31-64。
張樹之，沈威政 (2015)。 探索社交網路服務採用者之重要信任因素: 以 Facebook 為例。 科技管理學刊， 20(2)， 71-98。
郭裕元 (2013)。 以科技接受模式探討影響消費者使用智慧電動車意圖之要素。 成功大學工程管理碩士在職專班學位論文， 1-104。
喻奉天，蘇國瑋，許孟祥，王昭文，林盈君 (2010)。 不確定性與信任對線上消費者購買意願之影響。
葉馨芃 (2015)。 科技準備與互動性如何影響消費者對多媒體機台的使用行為。

二、外文參考文獻
Bakos, J. Y. (1997). Reducing buyer search costs: Implications for electronic marketplaces. Management science, 43(12), 1676-1692.
Davis, F. D. (1985). A technology acceptance model for empirically testing new end-user information systems: Theory and results (Doctoral dissertation, Massachusetts Institute of Technology).
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 319-340.
Edenkamp, B., & Czark, G. (2000). Buy buy baby boomer. Brandweek, 41(26), 18.
Gao, Y. (Ed.). (2005). Web systems design and online consumer behavior. IGI Global.
Gefen, D. (2000). E-commerce: the role of familiarity and trust. Omega, 28(6), 725-737.
Gefen, D. (2002). Customer loyalty in e-commerce. Journal of the association for information systems, 3(1), 2.
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.
Gefen, D., Karahanna, E., & Straub, D. W. (2003). Trust and TAM in online shopping: An integrated model. MIS quarterly, 27(1), 51-90.
Grabner-Kräuter, S., & Kaluscha, E. A. (2003). Empirical research in on-line trust: a review and critical assessment. International journal of human-computer studies, 58(6), 783-812.
Gupta, B., Iyer, L. S., & Weisskirch, R. S. (2010). FACILITATING GLOBAL E-COMMERCE: A COMPARISON OF CONSUMERS'WILLINGNESS TO DISCLOSE PERSONAL INFORMATION ONLINE IN THE US AND IN INDIA. Journal of electronic commerce research, 11(1).
Horch, A., Wohlfrom, A., & Weisbecker, A. (2016, September). An E-shop analysis with a focus on product data extraction. In International Conference on Electronic Commerce and Web Technologies (pp. 61-72). Springer, Cham.
Karahanna, E., Straub, D. W., & Chervany, N. L. (1999). Information technology adoption across time: a cross-sectional comparison of pre-adoption and post-adoption beliefs. MIS quarterly, 183-213.
Kenny, D. A., & McCoach, D. B. (2003). Effect of the number of variables on measures of fit in structural equation modeling. Structural equation modeling, 10(3), 333-351.
Kim, D. J., Ferrin, D. L., & Rao, H. R. (2008). A trust-based consumer decision-making model in electronic commerce: The role of trust, perceived risk, and their antecedents. Decision support systems, 44(2), 544-564.
Klopping, I. M., & McKinney, E. (2004). Extending the technology acceptance model and the task-technology fit model to consumer e-commerce. Information Technology, Learning & Performance Journal, 22(1).
Kwon, T. H., & Zmud, R. W. (1987). Unifying the fragmented models of information systems implementation. In Critical issues in information systems research (pp. 227-251).
Lankton, N. K., & McKnight, D. H. (2011). What does it mean to trust facebook? Examining technology and interpersonal trust beliefs. ACM SIGMIS Database: The DATABASE for Advances in Information Systems, 42(2), 32-54.
Lederer, A. L., Maupin, D. J., Sena, M. P., & Zhuang, Y. (2000). The technology acceptance model and the World Wide Web. Decision support systems, 29(3), 269-282.
Lee, J. K., Liang, T. P., Turban, D. C., Turban, E., & King, D. (2015). Electronic Commerce: A Managerial and Social Networks Perspective.
Lee, M. K., & Turban, E. (2001). A trust model for consumer internet shopping. International Journal of electronic commerce, 6(1), 75-91.
Li, H., Kuo, C., & Rusell, M. G. (1999). The impact of perceived channel utilities, shopping orientations, and demographics on the consumer's online buying behavior. Journal of Computer-Mediated Communication, 5(2), JCMC521.
Meyers-Levy, J., & Sternthal, B. (1991). Gender differences in the use of message cues and judgments. Journal of marketing research, 28(1), 84-96.
Park, J. S., & Sandhu, R. (2000). Secure cookies on the Web. IEEE internet computing, 4(4), 36-44.
Park, J., Lee, D., & Ahn, J. (2004). Risk-focused e-commerce adoption model: A cross-country study. Journal of Global Information Technology Management, 7(2), 6-30.
Pavlou, P. A., & Fygenson, M. (2006). Understanding and predicting electronic commerce adoption: An extension of the theory of planned behavior. MIS quarterly, 115-143.
Rajamma, R. K., Paswan, A. K., & Hossain, M. M. (2009). Why do shoppers abandon shopping cart? Perceived waiting time, risk, and transaction inconvenience. Journal of Product & Brand Management.
Reichheld, F. F., & Schefter, P. (2000). E-loyalty: your secret weapon on the web. Harvard business review, 78(4), 105-113.
Taylor, S., & Todd, P. A. (1995). Understanding information technology usage: A test of competing models. Information systems research, 6(2), 144-176.
Teo, T., Fan, X., & Du, J. (2015). Technology acceptance among pre-service teachers: Does gender matter?. Australasian Journal of Educational Technology, 31(3).
Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management science, 46(2), 186-204.
Zhang, X., & Prybutok, V. R. (2003). TAM: The moderating effect of gender on online shopping. Journal of International Information Management, 12(2), 8.

三、網路資料
Corey McNair(2018, Jun 4). Re: Global Digital Users 2018 Report [Web blog message]. Retrieved from https://www.emarketer.com/content/global-digital-users-2018
EZprice公關室(2016年01月04日)。2016年最新統計 台灣13大網購平台「行動購物APP」流程順暢度排行【部落格文字資料】。取自 https://news.ezprice.com.tw/9101/
Lucy Koch(2019, March 27). Re: Consumers Agree: In-Store Checkout Needs to Be Quick and Easy [Web blog message]. Retrieved from https://www.emarketer.com/content/consumers-will-shop-elsewhere-if-checkout-lines-are-too-long
Mary Meeker(2019, Jun 11). Re: Internet Trends 2019 Report [Web blog message]. Retrieved from https://www.bondcap.com/report/itr19/#view/1
Rampersad, T. (2005, June 8). Re: Traditional knowledge and traditional culture expressions [Web blog message]. Retrieved from https://www.emarketer.com/content/consumers-will-shop-elsewhere-if-checkout-lines-are-too-long
Shirley.K(2019年09月26日)。降低購物車放棄率的７種方法，一則訊息提高15%結帳率【部落格文字資料】。取自 https://blog.omnichat.ai/2019/09/cart-abandonment-rate/
中華民國經濟部 (2019年08月05日)。今年電子購物業營收可望再創新猷【電子郵件清單訊息】。取自https://www.moea.gov.tw/MNS/populace/news/News.aspx?kind=1&menu_id=40&news_id=86046
財團法人聯合信用卡處理中心 (2018年03月23日)。從信用卡交易資訊，探索臺灣電子商務交易刷卡脈絡 - 我國電子商務(EC)交易消費樣態研析【電子郵件清單訊息】。取自https://www.nccc.com.tw/wps/wcm/connect/zh/home/openinformation/CaseAnalysisIntroduce/CNT_05_998_20180323172558
財團法人聯合信用卡處理中心 (2019年)。2019年 台灣網路報告 【電子郵件清單訊息】。取自https://report.twnic.tw/2019/assets/download/TWNIC_TaiwanInternetReport_2019_CH.pdf
國際電信聯盟(ITU)(2015,May 25).Re: Individuals using the Internet 2005 to 2014", Key ICT indicators for developed and developing countries and the world (totals and penetration rates) [Web blog message].Retrieved from http://www.itu.int/ITU-D/ict/statistics/index.html
端傳媒 (2016年02月24日)。Facebook的免費網絡服務是「互聯網殖民主義」嗎？【部落格文字資料】。取自https://theinitium.com/article/20160223-dailynews-free-basic-Facebook/?utm_medium=copy%5D(https://theinitium.com/article/20160223-dailynews-free-basic-Facebook/?utm_medium=copy)