【摘 要】本文分析用戶之間的情感強(qiáng)度對(duì)看到營(yíng)銷信息后內(nèi)在狀態(tài)的影響，以及用戶內(nèi)在狀態(tài)對(duì)信息行為的影響，研究發(fā)現(xiàn)，用戶間的情感強(qiáng)度對(duì)看到營(yíng)銷信息后內(nèi)在狀態(tài)有積極的影響，用戶內(nèi)在狀態(tài)對(duì)用戶信息行為有積極的影響，且男女之間還存在一定的差異性。對(duì)此，企業(yè)可以通過(guò)提供福利等手段強(qiáng)化微信用戶之間的情感強(qiáng)度，讓用戶免費(fèi)為企業(yè)做廣告宣傳。

【關(guān)鍵詞】微信營(yíng)銷 ?情感強(qiáng)度 ?用戶 ?內(nèi)在狀態(tài) ?信息行為 ?影響

【中圖分類號(hào)】G ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

【文章編號(hào)】0450-9889（2019）08C-0049-04

微信的快速發(fā)展已使微信營(yíng)銷成為營(yíng)銷的重要組成部分，但微信營(yíng)銷與其他營(yíng)銷又有著顯著的區(qū)別，其主要原因是微信成員之間有較強(qiáng)的情感關(guān)系。微信上的每一個(gè)人并不是獨(dú)立的個(gè)體，微信用戶通過(guò)情感交流能影響一個(gè)人對(duì)朋友圈廣告的印象，甚至影響用戶對(duì)信息的分享和關(guān)注。因此研究微信用戶的情感強(qiáng)度對(duì)其行為的影響具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前已有學(xué)者對(duì)微信營(yíng)銷的影響因素及用戶的信息行為進(jìn)行了研究，但鮮有從用戶的情感強(qiáng)度進(jìn)行研究的，因此文章從情感強(qiáng)度的角度分析其對(duì)微信用戶信息行為的影響。

一、相關(guān)研究綜述

（一）情感強(qiáng)度

2012年Reeve提出情感是指人對(duì)客觀事物所持有的態(tài)度。邢云菲等人認(rèn)為情感強(qiáng)度是人選擇事物的傾向性。社會(huì)關(guān)系理論認(rèn)為情感強(qiáng)度反映了人與人關(guān)系親密和疏遠(yuǎn)的程度。情感強(qiáng)度越高，人與人之間的關(guān)系越親密;情感強(qiáng)度越弱，人與人之間的關(guān)系越疏遠(yuǎn)。

（二）用戶內(nèi)在狀態(tài)

1974年Mehrabian和Russell提出了PAD情感模型，該模型把情感分為三個(gè)維度：愉悅、喚起和支配。PAD模型描繪了情緒的特征，其維度是兩極的。喚起表示個(gè)體的神經(jīng)生理激活水平，是個(gè)體在環(huán)境中表現(xiàn)出來(lái)的困倦與清醒、平靜與幸福、刺激與不刺激等感覺(jué)。

1975年Csikszentmihalyi提出當(dāng)人們?cè)谌粘；顒?dòng)中會(huì)集中注意力進(jìn)入一種沉浸的狀態(tài)。Ghani和Deshpande提出在活動(dòng)中的專注和活動(dòng)中產(chǎn)生的心理愉悅情感是沉浸的兩個(gè)主要特征。

（三）用戶信息行為

計(jì)劃行為理論認(rèn)為，用戶的行為主要受用戶情感和認(rèn)知影響。用戶的信息行為和微信功能特征有密切的關(guān)系，在微信營(yíng)銷活動(dòng)中，微信信息的有用性和易用性會(huì)使用戶產(chǎn)生信息關(guān)注和信息分享意愿的形成。信息關(guān)注主要表現(xiàn)為用戶對(duì)信息的點(diǎn)評(píng)、收藏、點(diǎn)贊和閱讀;信息的分享主要表現(xiàn)為對(duì)他人信息及自創(chuàng)信息的分享。出于不同的動(dòng)機(jī)，消費(fèi)者對(duì)信息內(nèi)容的關(guān)注和分享焦點(diǎn)會(huì)有所不同。2006年周春雷和李木子分析微信用戶的信息行為時(shí)指出微信用戶的信息行為主要包括創(chuàng)建、發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)價(jià)及點(diǎn)贊五種行為。

二、模型構(gòu)建與研究假設(shè)

情感關(guān)系的強(qiáng)弱不僅影響到一個(gè)人對(duì)事物的看法，還影響他對(duì)信息的傳播。淑琴等人認(rèn)為消費(fèi)者的產(chǎn)品認(rèn)知和消費(fèi)者決策行為都受情感的影響。2007年，Baumeister等人用模型驗(yàn)證了情感影響消費(fèi)者的認(rèn)知過(guò)程，并影響消費(fèi)者的消費(fèi)行為。根據(jù)刺激—反應(yīng)理論，人的行為是受刺激的反應(yīng)，人與人之間的情感關(guān)系作為外部的刺激因素會(huì)引起用戶的內(nèi)在反應(yīng)，從而影響用戶的信息行為。性別不同，用戶同樣的內(nèi)在反應(yīng)也會(huì)存在一定的差異性。在網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)中，女性對(duì)信息處理的獨(dú)立性不如男性，她們更傾向于橫向傳遞信息，有明顯的“羊群效應(yīng)”，因此根據(jù)計(jì)劃行為理論和刺激—反應(yīng)理論構(gòu)建了情感強(qiáng)度對(duì)用戶行為影響的理論模型（見(jiàn)圖1），并據(jù)此提出假設(shè)H1～H10。

H1：用戶之間的情感強(qiáng)度對(duì)喚起具有正向影響作用。

H2：用戶之間的情感強(qiáng)度對(duì)沉浸具有正向影響作用。

H3：?jiǎn)酒饘?duì)用戶的信息關(guān)注行為具有正向影響作用。

H4：沉浸對(duì)用戶的信息關(guān)注行為具有正向影響作用。

H5：?jiǎn)酒饘?duì)用戶的信息分享行為具有正向影響作用。

H6：沉浸對(duì)用戶的信息分享行為具有正向影響作用。

H7：性別在喚起對(duì)信息分享行為的影響過(guò)程中起調(diào)節(jié)作用。

H8：性別在喚起對(duì)信息關(guān)注行為的影響過(guò)程中起調(diào)節(jié)作用。

H9：性別在沉浸對(duì)信息分享行為的影響過(guò)程中起調(diào)節(jié)作用。

H10：性別在沉浸對(duì)信息關(guān)注行為的影響過(guò)程中起調(diào)節(jié)作用。

三、研究方法

（一）樣本與數(shù)據(jù)收集

為了檢驗(yàn)文章提出的假設(shè)，在問(wèn)卷星上開(kāi)展線上調(diào)研，主要通過(guò)微信、QQ等方式發(fā)送電子鏈接，本次共收回問(wèn)卷356份，其中有效問(wèn)卷342份，有效問(wèn)卷率達(dá)到96.1%，樣本的基本信息如表1所示。

（二）變量測(cè)量及信度檢驗(yàn)

情感強(qiáng)度的高低是由人們對(duì)事物所產(chǎn)生的主觀反應(yīng)值，根據(jù)Granovetter和周建利等設(shè)計(jì)的量表（我曾向TA尋求幫助—— 1分;TA曾向我尋求幫助—— 2分;我以后能向TA尋求幫助—— 3分;可以肯定以后我們會(huì)互幫互助—— 4分）以四選一的方式讓被訪者選擇，每個(gè)選項(xiàng)所對(duì)應(yīng)的分值各不相同，分值越高表示關(guān)系強(qiáng)度越強(qiáng)。對(duì)用戶內(nèi)在狀態(tài)和信息行為的測(cè)量是借用薛楊設(shè)計(jì)的量表。采用李克特5級(jí)量表形式，對(duì)于被試回答“非常不同意”“不同意”“不確定”“同意”“非常同意”的勾選，分別賦予1～5分的分值。

1.信度分析。利用SPSS22.0進(jìn)行分析，量表的整體信度Cronbach's a系數(shù)為0.93，信息關(guān)注4個(gè)指標(biāo)的Cronbach's a系數(shù)為0.89，信息分享4個(gè)指標(biāo)的Cronbach's a系數(shù)為0.94，喚起4個(gè)指標(biāo)的Cronbach's a系數(shù)為0.88，沉浸4個(gè)指標(biāo)的Cronbach's a系數(shù)為0.87，如表2所示。從數(shù)據(jù)的可靠性分析結(jié)果來(lái)看，各變量的信度系數(shù)都超過(guò)了0.7，表明數(shù)據(jù)之間具有較好的內(nèi)部一致性，可靠性較好。

2.效度分析。內(nèi)在狀態(tài)和用戶信息行為經(jīng)KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果為0.88，近似卡方為1409.87，自由度為120，顯著性為0.000，可以做因子分析。采用主成分分析法一共提取4個(gè)因子，其數(shù)據(jù)因子解釋總方差累積為77.52%。各變量的因子載荷系數(shù)都大于0.5，表明具有較好的聚合效度，如表2所示。表3顯示了各變量的平均值、平均方差抽取量（AVE）的平方根（對(duì)角線）和各變量之間的相關(guān)系數(shù)（對(duì)角線下方的數(shù)值），從表中可以看出，AVE大于0.5，CR>0.8，各變量和其他變量相關(guān)系數(shù)都小于AVE的平方根，說(shuō)明變量之間具有較好的區(qū)分度。

四、數(shù)據(jù)分析與假設(shè)檢驗(yàn)

為減少誤差，把數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化。首先以情感強(qiáng)度為自變量，喚起和沉浸分別為因變量做回歸分析，如表4所示。從表中可以看出，在模型1中，情感強(qiáng)度的系數(shù)顯著為正（b=0.226，p<0.01）），假設(shè)H1成立;在模型2中，情感強(qiáng)度的系數(shù)顯著為正（b=0.199，p<0.01）），假設(shè)H2成立。

分別以喚起、沉浸為自變量，信息分享和信息關(guān)注為因變量做回歸分析，回歸結(jié)果顯示，喚起對(duì)信息分享（b=0.543，p<0.001）和信息關(guān)注（b=0.392，p<0.001）均有顯著影響，沉浸對(duì)信息分享（b=0.564，p<0.001）和信息關(guān)注（b=0.604，p<0.001）也均有顯著影響，如表5所示。假設(shè)H3、H4、H5、H6成立。

以喚起為自變量，信息分享為因變量，按男女分組進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表6所示。從表6可以看出，分組后的回歸系數(shù)均顯著不為0（p<0.001），說(shuō)明性別在喚起對(duì)信息分享的影響中有顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)，假設(shè)H7成立。同理按性別分組回歸分析喚起對(duì)信息關(guān)注的影響，如表7所示，回歸系數(shù)顯著不為0（p<0.05），假設(shè)H8成立。按性別分組回歸分析沉浸對(duì)信息分享和對(duì)信息關(guān)注的影響，結(jié)果顯示回歸系數(shù)顯著均不為0，如表8、表9所示，假設(shè)H9、H10成立

五、研究結(jié)論與建議

（一）實(shí)證結(jié)論

隨著網(wǎng)絡(luò)社交媒體的快速發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)深入人們的生活。網(wǎng)絡(luò)社交關(guān)系的強(qiáng)度影響人們對(duì)企業(yè)信息的關(guān)注和傳遞。文章通過(guò)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)微信用戶之間的情感強(qiáng)度直接影響用戶看到信息后內(nèi)在的情感狀態(tài)，用戶內(nèi)在的情感狀態(tài)對(duì)用戶的信息關(guān)注和信息分享行為都有積極的影響，這種影響在男女性別之間存在顯著的差異。在喚起對(duì)用戶信息行為的影響中，男性的相關(guān)系數(shù)要大于女性的相關(guān)系數(shù)，說(shuō)明喚起更能引發(fā)男性的信息關(guān)注和信息分享行為。在沉浸對(duì)信息分享的影響中，女性的相關(guān)系數(shù)要大于男性的相關(guān)系數(shù)，說(shuō)明沉浸更能引發(fā)女性的信息分享。在沉浸對(duì)信息關(guān)注的影響中，男性的相關(guān)系數(shù)要大于女性的相關(guān)系數(shù)，說(shuō)明沉浸更能引發(fā)男性對(duì)信息的關(guān)注。

（二）營(yíng)銷建議

1.企業(yè)應(yīng)認(rèn)識(shí)到網(wǎng)絡(luò)社交中潛在的商業(yè)價(jià)值，可以通過(guò)提供一些福利給社交平臺(tái)用戶（如免費(fèi)領(lǐng)禮品活動(dòng)），強(qiáng)化用戶之間的社交關(guān)系強(qiáng)度。然后利用用戶之間的社交關(guān)系，讓用戶更加關(guān)注企業(yè)信息，甚至為企業(yè)免費(fèi)做宣傳。

2.在社交平臺(tái)上，企業(yè)應(yīng)注重營(yíng)銷信息的質(zhì)量。在營(yíng)銷信息的設(shè)計(jì)上，既要讓用戶感到好玩、新奇又要給用戶提供有用的信息，引發(fā)用戶內(nèi)在情感狀態(tài)的變化，促進(jìn)人們對(duì)營(yíng)銷信息的分享和關(guān)注，同時(shí)在營(yíng)銷信息的設(shè)計(jì)上也應(yīng)考慮男女在信息處理上的差異性。

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【基金項(xiàng)目】2016年度廣西高校中青年教師基礎(chǔ)能力提升項(xiàng)目“網(wǎng)絡(luò)自媒體下消費(fèi)者品牌感知價(jià)值與品牌認(rèn)同的關(guān)系研究”（KY2016YB724）

【作者簡(jiǎn)介】張亞玲（1979— ），女，河南人，廣西電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院副教授，碩士，研究方向：網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷、市場(chǎng)營(yíng)銷專業(yè)。

（責(zé)編 蘇 洋）