○何舒卉

（武漢科技大學(xué)城市學(xué)院 湖北 武漢 430083）

中國社會已經(jīng)進入全民傳播時代，中國企業(yè)也進入微博營銷的時代。企業(yè)在微博上開展營銷活動，往往可以聚集人氣，獲得大量粉絲關(guān)注。如果由微博粉絲向消費者轉(zhuǎn)化得當，就可以實現(xiàn)真實的營銷收入。《2012企業(yè)微博白皮書》顯示，6成新浪微博用戶因看到某條博文信息而產(chǎn)生實際購買行為，9成用戶有過搜索行為?？梢?，口碑在網(wǎng)絡(luò)消費中的重要性越來越明顯。

網(wǎng)絡(luò)口碑（Internet Word-of-Mouth，簡稱IWOM）指以網(wǎng)絡(luò)為媒介，通過電子郵件、使用者群組、在線論壇和入口網(wǎng)站討論區(qū)等形式進行的口碑傳播。在網(wǎng)絡(luò)口碑眾多的傳播媒介中，微博作為一項新興的W eb2.0應(yīng)用，以其簡單易用、即時性、信息裂變傳播和超高的人氣正逐漸脫穎而出，成為網(wǎng)絡(luò)口碑傳播的極佳平臺。網(wǎng)民通過微博能對品牌、產(chǎn)品或服務(wù)提供即時的評論和態(tài)度反饋，并迅速而廣泛的傳播，從而影響其他網(wǎng)民對品牌、產(chǎn)品和服務(wù)的態(tài)度乃至購買決定。因而，對于商家而言，了解微博網(wǎng)絡(luò)口碑對消費者購買意愿的影響因素是微博網(wǎng)絡(luò)口碑營銷成功的關(guān)鍵。

一、文獻回顧

1、網(wǎng)絡(luò)口碑

因特網(wǎng)的出現(xiàn)，使顧客可以通過瀏覽網(wǎng)頁收集其他消費者提供的產(chǎn)品信息以及與此產(chǎn)品有關(guān)的討論，并且顧客可以通過互聯(lián)網(wǎng)針對特定產(chǎn)品進行自身經(jīng)驗、意見與相關(guān)知識的分享，這就形成了網(wǎng)絡(luò)口碑。Gilly等人的研究發(fā)現(xiàn)：信息來源的特性，如信息來源者專業(yè)水平、意見領(lǐng)袖；搜尋者與來源者的相似性，如兩者的個人特征上是否有關(guān)聯(lián)性；口碑搜尋者本身的特性，如專業(yè)水平、口碑偏好等，這三方面因素會影響口碑信息對接收者的購買決策。Bansal和Voyer論證了Gilly等人的觀點，即信息來源者與搜尋者專業(yè)水平、信息來源者與搜尋者之間的關(guān)系強度等會影響口碑對接收者購買決策的影響力。

結(jié)合前人研究得知，網(wǎng)絡(luò)口碑對消費者購買意愿的影響因素主要有以下四點，即口碑發(fā)送者特征、口碑信息特征和口碑接收者特征以及口碑發(fā)送者和接收者的關(guān)系。

2、微博營銷

微博，是微型博客（Micro-blog）的簡稱。Jansen等人的研究發(fā)現(xiàn)：微博上的內(nèi)容會對消費者的品牌認知帶來影響，進而在品牌關(guān)系階段通過溝通對影響進一步加深，最后有可能影響到消費者的購買行為甚至是再次購買行為。Hsu和Liu等人把微博營銷當作企業(yè)進行客戶關(guān)系營銷的工具，加入群體感知、信任等中間變量，實證研究了消費者的行為意愿，結(jié)果也表明企業(yè)微博營銷對消費者的滿意、信任以及行為都產(chǎn)生顯著正相關(guān)。

3、TAM 模型

技術(shù)接受模型（Technology Acceptance Model，簡稱TAM）是Davis在1989年運用理性行為理論研究用戶對信息系統(tǒng)接受時所提出的一個模型（見圖1）。提出技術(shù)接受模型最初的目的是對計算機廣泛接受的決定性因素作一個解釋說明。

網(wǎng)絡(luò)口碑以互聯(lián)網(wǎng)為媒介，是傳統(tǒng)口碑新形式、新技術(shù)的表現(xiàn)。基于微博網(wǎng)絡(luò)口碑的研究情景符合技術(shù)接受模型的適用范圍。網(wǎng)絡(luò)口碑感知有用性是指消費者認可網(wǎng)絡(luò)口碑的價值，認為它能夠豐富消費者對商家的信息；網(wǎng)絡(luò)口碑感知的易用性是描述消費者能否容易地獲得網(wǎng)絡(luò)口碑。

圖1 Davis技術(shù)接受模型

二、構(gòu)建基于TAM的微博網(wǎng)絡(luò)口碑對購買意愿的影響模型

1、模型構(gòu)建

本文在分析TAM理論和網(wǎng)絡(luò)口碑文獻的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于TAM的微博網(wǎng)絡(luò)口碑對購買意愿的影響模型（見圖2）。該模型包括微博網(wǎng)絡(luò)口碑對購買意愿的影響因素的五個構(gòu)面：微博口碑發(fā)送者構(gòu)面；口碑信息構(gòu)面；微博信息接收者構(gòu)面；微博信息發(fā)送者和接收者的關(guān)系構(gòu)面；微博口碑感知構(gòu)面。

2、變量選擇

對于基于TAM的微博網(wǎng)絡(luò)口碑對購買意愿的影響模型中各變量的選擇，是在分析以往文獻的基礎(chǔ)上提出的。

（1）微博口碑發(fā)送者構(gòu)面。微博營銷中的意見領(lǐng)袖是指那些擁有較多的粉絲數(shù)量、影響范圍較大且對他人的影響程度較深的微博紅人。作為網(wǎng)絡(luò)口碑的重要來源和傳播渠道，網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖對于口碑的樹立與消費者決策產(chǎn)生著越來越重要的影響。

圖2 基于TAM的微博網(wǎng)絡(luò)口碑對購買意愿的影響模型

傅穎通過實證研究發(fā)現(xiàn)，意見領(lǐng)袖的參與度對購買意愿產(chǎn)生正向的影響。基于W eb2.0各種應(yīng)用的深入為意見領(lǐng)袖提供了發(fā)展平臺，同時也為其提供了影響擴散的渠道。隨著消費者越來越趨向于借助網(wǎng)絡(luò)搜尋產(chǎn)品信息，意見領(lǐng)袖必將成為許多消費者的信息來源。

發(fā)送者的專業(yè)性是口碑源特征中最主要的特征。這是因為發(fā)送者的專業(yè)知識水平會影響信息接收者搜尋口碑信息的主動性。如果發(fā)送者的專業(yè)水平越高，那么口碑信息接收者的口碑搜尋活動就越頻繁，口碑擴散效果也會越來越明顯。擁有高專業(yè)程度的發(fā)送者通常具有豐富的產(chǎn)品知識或使用經(jīng)驗，信息接收者傾向于相信其提供的信息較為正確。由于微博上，意見領(lǐng)袖通常擁有較豐富的專業(yè)知識，因而能夠為他人提供產(chǎn)品信息進而影響他人的購買意愿。

（2）口碑信息構(gòu)面。雖然新浪等大部分微博的內(nèi)容空間限制在140個字符，十分簡短，不太利于信息量的集中發(fā)布和傳播。但在實際操作中，企業(yè)更應(yīng)在有限的空間中注重信息質(zhì)量。Petty和Cacioppo提出，“強信息”（易于理解和客觀的信息）比“弱信息”（帶有個人情緒和主觀色彩的信息）更為有效。根據(jù)這一標準，企業(yè)應(yīng)在實際操作中注重信息質(zhì)量。

微博營銷作為一種新興的網(wǎng)絡(luò)互動營銷形式，不僅包括傳統(tǒng)的用戶在線評論，還包括微博獨有的“轉(zhuǎn)發(fā)”形式，使得用戶能夠把信息傳播給微博好友圈，讓自己的好友能夠接收到該營銷信息。與傳統(tǒng)的口碑傳播截然不同，微博上在線評論的用戶往往是匿名的，在線評論的信息在一定程度上缺乏傳統(tǒng)口碑傳播的信度，因而消費者不得不依靠其他線索來增加對在線信息的信任。在線評論的數(shù)量就是評價某條在線信息是否流行的重要線索之一。在網(wǎng)絡(luò)營銷領(lǐng)域，在線評論的數(shù)量暗示了信息的受歡迎程度，因為它在一定程度上反映對該信息感興趣或者有過相關(guān)經(jīng)驗的人群的數(shù)量。對于微博營銷來說，轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量的多少往往代表著有多少用戶愿意向自己的好友圈推薦該條信息。因而對于微博客營銷而言，消費者可能認為在線評論或者轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)量越多，代表著該信息的重要性越大。

（3）微博口碑接收者構(gòu)面。由于每個人感知、經(jīng)歷和資源的不同，面對同樣的口碑內(nèi)容，不同的接收者可能產(chǎn)生非常不同的反應(yīng)。影響口碑傳播效應(yīng)的信息接收者的因素包括接收者信任傾向、感知風險以及專業(yè)程度等。

信任傾向是關(guān)于個人的特征，一個具有高信任傾向的人往往樂意去信任他人。由于消費者往往不了解網(wǎng)絡(luò)口碑傳播者的信息，因而信任傾向?qū)οM者感知有用性以及購買意愿的影響是非常重要的。

在1960年美國營銷協(xié)會第43屆年會上，Bauer首次把“感知風險”的概念從心理學(xué)延伸到市場營銷學(xué)的研究領(lǐng)域。Bauer將感知風險定義為“消費者的一切行為都會對其產(chǎn)生無法準確預(yù)見的后果，很多后果甚至?xí)ζ洚a(chǎn)生消極影響，因此消費者的行為存在風險”。網(wǎng)絡(luò)口碑營銷中，感知風險是影響消費者行為的重要因素，它從一個側(cè)面反映出消費者對口碑信息的依賴程度。消費者對風險的感知越高，對口碑信息的依賴程度就越大，口碑信息對其影響就越大。Bansal和Voyer的研究發(fā)現(xiàn)，消費者在作購買決策的過程中會受到感知風險的影響，而且感知風險越高則消費者越會從口碑中去獲得更多的信息。

信息接收者的專業(yè)程度也會影響購買意愿。當消費者對產(chǎn)品擁有越多的專業(yè)知識，在購買產(chǎn)品時可依據(jù)自己的知識來判斷是否值得購買產(chǎn)品，因此，對外搜尋產(chǎn)品口碑信息的行為將會減少。Gilly等人的研究發(fā)現(xiàn)，當搜尋者的專業(yè)性水平越強時，其口碑偏好以及口碑對其決策的影響越小。畢繼東的研究結(jié)論也顯示口碑信息接收者的專業(yè)性負向影響消費者的購買意愿。

（4）微博口碑發(fā)送者和接收者的關(guān)系構(gòu)面?？诒畟鞑フ吲c接收者之間的關(guān)系強度，也稱聯(lián)結(jié)強度，在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下是指個人和網(wǎng)站間交互以及個體間關(guān)系的強度。當信息傳播者對信息接收者非常了解時，就說明雙方的關(guān)系強度較強；當信息傳播者與信息接收者不是很熟悉或完全陌生時，雙方的關(guān)系強度就較弱。Brown和Reingen的研究發(fā)現(xiàn)，口碑傳播者與口碑接收者之間強關(guān)系的推薦比弱關(guān)系的推薦更有可能引起雙方主動地搜尋和傳遞信息，而且強關(guān)系對接收者的行為影響要比弱關(guān)系大得多。由于網(wǎng)絡(luò)的匿名性等特點，消費者網(wǎng)絡(luò)在線關(guān)系主要體現(xiàn)為弱聯(lián)接。但隨著消費者在線交往的頻繁和溝通程度的加深，其關(guān)系強度也會不斷增強。企業(yè)應(yīng)重視并加強微博上與粉絲的互動。雙向的溝通交流一方面有助于企業(yè)了解潛在的粉絲需求，另一方面有助于粉絲更好地了解企業(yè)。

3、相關(guān)關(guān)系

本文所構(gòu)建的基于TAM的微博網(wǎng)絡(luò)口碑對購買意愿的影響模型中各變量的相關(guān)關(guān)系，通過模型中的箭頭連線來表示。微博口碑感知構(gòu)面和購買意愿的關(guān)系，參考了Davis的技術(shù)接受模型。因為基于微博網(wǎng)絡(luò)口碑的研究情景符合技術(shù)接受模型的適用范圍，所以本文沒有作修改。微博口碑發(fā)送者構(gòu)面的意見領(lǐng)袖的參與度和意見領(lǐng)袖的專業(yè)程度對網(wǎng)絡(luò)口碑感知的有用性有影響?？诒畔?gòu)面的信息質(zhì)量和信息評論轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量對網(wǎng)絡(luò)口碑感知的有用性有影響。微博信息接收者構(gòu)面的粉絲信任傾向和粉絲專業(yè)程度對網(wǎng)絡(luò)口碑感知的有用性有影響；粉絲的感知風險對購買意愿有影響。微博信息發(fā)送者和接收者之間的交流互動對網(wǎng)絡(luò)口碑感知的易用性有影響。變量間的相關(guān)關(guān)系有正相關(guān)和負相關(guān)。負相關(guān)關(guān)系包括：粉絲專業(yè)程度與感知有用性；感知風險與購買意愿之間的關(guān)系。

三、結(jié)語

隨著微博技術(shù)的成熟和人氣的急劇提升，加上微博不同于傳統(tǒng)媒體所獨有的傳播特點，微博逐漸成為眾多企業(yè)的新營銷利器。與此同時，網(wǎng)絡(luò)口碑也引起了越來越多商家的關(guān)注。想要成功地在微博平臺上實施網(wǎng)絡(luò)口碑營銷，前提是對網(wǎng)絡(luò)口碑的傳播及其對購買意愿的各種影響因素的了解。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，所構(gòu)建的基于TAM的影響模型，試圖揭示了微博網(wǎng)絡(luò)口碑對購買意愿產(chǎn)生影響的各因素間的關(guān)系。模型本身對微博網(wǎng)絡(luò)口碑營銷的實踐具有指導(dǎo)性意義。

當然，進行科學(xué)的實證研究將會使模型更有說服力，這是筆者接下來需要完善的內(nèi)容。另外，本研究在區(qū)別產(chǎn)品類別、網(wǎng)絡(luò)口碑類別等方面還存在不足，需要將來進一步完善。

[1]傅穎：企業(yè)微博營銷對消費者購買意愿的影響因子探索——基于深度訪談與實證檢驗[J]．江蘇商論，2012（11）．

[2]畢繼東：網(wǎng)絡(luò)口碑對消費者購買意愿影響實證研究[J]．情報雜志，2009，28（11）．

[3]Bansal，H.S.&Voyer，P.A.Word-of-mouth Processes with in a services purchase decision context[J].Journal of Service Research，2000，3（2）.

[4]Bauer R.A.Consumer Behavior as Risk Raking[Z].Proceedings of the 43rd Conference of the American Marketing Association，1960.

[5]Brown，J.J.&Reingen P.H.Social Ties and Word-of-Mouth Referral Behavior[J].Journal of Consumer Research，1987，14（3）.

[6]Davis，F(xiàn).D.Perceived usefulness，perceived ease of use，and user acceptance of information technology[J].M IS Quarterly，1989，13（3）.

[7]Gilly，M.C.，Graham，J.L.，Wolfinbarger，M.E，&Yale，L.J.A Dyadic Study of Interpersonal Information Search[J].Journal of the A-cademy of Marketing Science，1998（2）.

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[9]Jansen B.J.，Zhang M.，Sobel K.et al.Twitter power：Tweets as electronic word of mouth[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology，2009，60（11）.[10]Petty，R.E.&Cacioppo，J.T.The Effects of Involvement on Response to Argument Quantity and Quality：Central and Peripheral Routes to Persuasion[J].Journal of Personality and Social Psychology，1984，46（1）.