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        網(wǎng)絡(luò)口碑對消費(fèi)者購買決策行為的影響研究

        2016-01-13 11:13:51梅蕾張景
        商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2016年1期
        關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)口碑結(jié)構(gòu)方程模型

        梅蕾+張景

        內(nèi)容摘要:隨著網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)口碑對消費(fèi)者購買決策行為的影響日益明顯。本文基于網(wǎng)絡(luò)口碑接收者視角,以網(wǎng)絡(luò)用戶為研究對象,通過問卷調(diào)查法獲取數(shù)據(jù),以詳盡可能性模型作為研究基礎(chǔ)構(gòu)建模型、提出假設(shè),并利用結(jié)構(gòu)方程模型展開實(shí)證研究。研究表明,概念模型可用于解釋網(wǎng)絡(luò)口碑對消費(fèi)者購買決策行為的影響,結(jié)論對企業(yè)研究消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)行為有借鑒意義。

        關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)口碑 ?詳盡可能性模型 ?結(jié)構(gòu)方程模型

        相關(guān)研究概述

        Richard和John提出的詳盡可能性模型(Elaboration Likelihood Model,簡稱ELM模型)是消費(fèi)者信息處理中最具影響力的理論模型之一。Lee(2007)基于ELM模型,將負(fù)面網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量作為核心路徑,將負(fù)面網(wǎng)絡(luò)口碑的梳理作為邊緣路徑,研究發(fā)現(xiàn)核心路徑和邊緣路徑均對消費(fèi)者購買意愿產(chǎn)生較強(qiáng)影響。而Park(2009)將消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)口碑信息豐富程度作為核心路徑,把感知產(chǎn)品知名度作為邊緣路徑構(gòu)建模型,發(fā)現(xiàn)核心路徑和邊緣路徑均對消費(fèi)者購買決策產(chǎn)生影響。陶曉波(2013)對ELM模型進(jìn)行拓展后構(gòu)建了負(fù)面網(wǎng)絡(luò)口碑對消費(fèi)者購買態(tài)度的影響模型,發(fā)現(xiàn)核心路徑在消費(fèi)者處于高涉入度時(shí)成為主線。

        模型構(gòu)建與研究假設(shè)

        (一)模型構(gòu)建

        本文基于傳播過程的拉斯韋爾模式與ELM理論構(gòu)建概念模型,模型中將“網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性-網(wǎng)絡(luò)口碑信息質(zhì)量-網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”作為核心路徑;將“網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性-關(guān)系強(qiáng)度-網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”作為邊緣路徑進(jìn)行分析。

        (二)研究假設(shè)提出與變量測量

        在構(gòu)建的模型中提出6個(gè)研究假設(shè)并設(shè)計(jì)具體的測量指標(biāo),如表1所示。

        研究調(diào)查實(shí)施與問卷初步分析

        (一)調(diào)查問卷設(shè)計(jì)與發(fā)放

        問卷采用李克特(Likert)五級量表,分為八部分。第一部分對網(wǎng)絡(luò)口碑進(jìn)行界定,第二到第七部分為問卷主體部分,以題項(xiàng)形式進(jìn)行羅列,第八部分是被調(diào)查者人口統(tǒng)計(jì)變量。前測問卷發(fā)放并回收30份,有效問卷25份,有效問卷率83.30%。針對問卷進(jìn)行了效度與信度分析?;谛〗M訪談和問卷前測的結(jié)果對問卷進(jìn)行修正,最終形成正式調(diào)查問卷。正式問卷發(fā)放并回收820份,剔除同類題項(xiàng)答案矛盾的、同一IP地址多次填寫的無效問卷,最終獲得有效問卷743份。

        (二)描述性統(tǒng)計(jì)分析與信度、效度檢驗(yàn)

        首先,對有效問卷的人口統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。有效問卷樣本的性別比例、年齡分布、受教育程度、職業(yè)分布、收入情況等人口基本特征較為均衡,能夠體現(xiàn)出網(wǎng)民的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),符合進(jìn)一步分析要求。其次,使用SPSS 20.0,利用克朗巴哈系數(shù)進(jìn)行信度檢驗(yàn)。通過檢驗(yàn)得出,各變量基于標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)的克朗巴哈系數(shù)均大于0.7的臨界值,校正項(xiàng)總計(jì)相關(guān)性系數(shù)較高,表明量表信度較好。最后,對數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartlett球體檢驗(yàn),以便確定數(shù)據(jù)是否適合做因子分析。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示,KMO統(tǒng)計(jì)量大于0.50;Bartlett 球體檢驗(yàn)的Sig小于0.01,變量間顯著性相關(guān),適合做因子分析。

        (三)探索性因子分析

        在描述性統(tǒng)計(jì)分析與信度、效度檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上,使用SPSS20.0統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行探索性因子分析,目的在于發(fā)現(xiàn)被觀測變量的本質(zhì)結(jié)構(gòu)并對其進(jìn)行降維處理。以初始特征值大于1作為提取因子的選取標(biāo)準(zhǔn),采取方差最大化正交旋轉(zhuǎn),把因子載荷值是否大于0.5作為刪除題項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)。如表3所示,本文共提取了6個(gè)因子,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到65.237%,即 6個(gè)因子可以解釋原始變量信息的65.237%,符合要求。

        旋轉(zhuǎn)成分矩陣結(jié)果(見表4)顯示提取的6個(gè)公因子代表性突出,所有因子載荷值都在0.5以上。因此,本文測量量表的結(jié)構(gòu)效度較好。

        結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建與檢驗(yàn)

        (一)結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建

        使用結(jié)構(gòu)方程模型分析軟件AMOS 21.0對構(gòu)建的模型進(jìn)行分析,如圖1所示。模型涵蓋了傳播渠道、網(wǎng)絡(luò)口碑發(fā)送者專業(yè)性、關(guān)系強(qiáng)度、網(wǎng)絡(luò)口碑信息質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性和網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果共6個(gè)潛在變量,各潛在變量對應(yīng)24個(gè)觀測變量,以及符合運(yùn)行要求的30個(gè)誤差變量。本文的初始數(shù)據(jù)沒有缺失值,對樣本的觀測變量進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn),樣本觀測變量的偏度系數(shù)和峰度系數(shù)及其各自的臨界比率C.R.均符合AMOS軟件應(yīng)用的前提假設(shè),可以進(jìn)一步分析。

        (二)模型擬合度檢驗(yàn)

        進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型的分析,首先要檢驗(yàn)之前構(gòu)建的模型能否恰當(dāng)測量觀測變量與潛在變量之間,以及潛在變量間的關(guān)系,即需要對已有模型的擬合度進(jìn)行檢驗(yàn)。如果擬合度良好,可以繼續(xù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型分析;如果擬合度欠佳,需要重新考慮理論模型的正確性,修改模型后重新擬合。

        檢驗(yàn)?zāi)P蛿M合度,首先需要對違反估計(jì)進(jìn)行檢查,如表5所示。屬于違反估計(jì)的項(xiàng)目通常包括存在負(fù)的誤差方差和標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)大于0.95。本文中誤差方差均為正數(shù),標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)在0.160-0.841之間,所以不存在違法估計(jì)現(xiàn)象,可繼續(xù)進(jìn)行下一步分析。

        本文采用最大似然估計(jì)對提出的結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行參數(shù)計(jì)算,其中模型擬合指標(biāo)結(jié)果如表6所示。本文模型的各項(xiàng)擬合指標(biāo)都符合要求,擬合效果較好。

        (三)路徑系數(shù)或載荷系數(shù)顯著性檢驗(yàn)

        在進(jìn)行模型擬合度檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步對結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行路徑系數(shù)(潛變量與潛變量間的回歸系數(shù))以及載荷系數(shù)(潛變量與可測變量間的回歸系數(shù))顯著性檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。由表7可知,本文中C.R.均大于2.58,所以潛變量之間的路徑系數(shù)顯著,潛變量和可測變量之間的載荷系數(shù)顯著。

        結(jié)果及分析

        (一)假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

        通過結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建與分析,得到路徑系數(shù)和顯著性情況如圖2所示。通過圖2可見,6個(gè)假設(shè)均得到了支持,如表8所示。

        (二)模型路徑擬合檢驗(yàn)

        本文在構(gòu)建概念模型時(shí)提出將“網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性—網(wǎng)絡(luò)口碑信息質(zhì)量—網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”作為中心路線,將“網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性—關(guān)系強(qiáng)度—網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”作為邊緣路線。通過AMOS輸出的效應(yīng)指標(biāo)可以對路徑進(jìn)行擬合檢驗(yàn),如圖2所示。

        直接效應(yīng)是指一個(gè)變量對另一個(gè)變量的直接影響,如“傳播渠道”對“網(wǎng)絡(luò)口碑信息質(zhì)量”的直接效應(yīng)為0.293。間接效應(yīng)指某一變量通過某一中介變量對另一變量的直接影響,如“傳播渠道”對“網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”的間接效應(yīng)為0.150(0.293*0.512)。核心路徑“網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性-網(wǎng)絡(luò)口碑信息質(zhì)量-網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”的效應(yīng)值為0.254(0.497*0.512),意味著在核心路徑上“網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性”每提高1個(gè)單位,“網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”提高0.254個(gè)單位。邊緣路徑“網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性-關(guān)系強(qiáng)度-網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”的間接效應(yīng)值為0.103(0.646*0.160),意味著在邊緣路徑上“網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性”每提高1個(gè)單位,“網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”提高0.103個(gè)單位。邊緣路徑的間接效應(yīng)遠(yuǎn)小于核心路徑。由此可見,建模時(shí)所提出的核心路徑和邊緣路徑是恰當(dāng)?shù)摹?/p>

        結(jié)論與意義

        通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),本文提出的概念模型可以用于解釋網(wǎng)絡(luò)口碑對消費(fèi)者購買決策行為的影響?;谝陨涎芯抗ぷ?,得到以下結(jié)論:從消費(fèi)者角度出發(fā),消費(fèi)者(網(wǎng)絡(luò)口碑接收者)可以通過增加相關(guān)經(jīng)驗(yàn)、增強(qiáng)檢索網(wǎng)絡(luò)口碑信息的相關(guān)技能,主動(dòng)、積極與網(wǎng)絡(luò)口碑發(fā)送者進(jìn)行溝通交流等方式,提高自己在有關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)方面的專業(yè)性,從而對網(wǎng)絡(luò)口碑信息質(zhì)量形成更理性的判斷,做出最適合自己的購買決策。從企業(yè)角度出發(fā),對有意針對相關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)口碑營銷或希望改變現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果的企業(yè)來講,本文有利于企業(yè)從消費(fèi)者角度考慮網(wǎng)絡(luò)口碑傳播機(jī)制,從而改進(jìn)營銷策略。

        參考文獻(xiàn):

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