姜曉宇 洪靜敏

(遼寧石油化工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 遼寧撫順 113001)

伴隨數(shù)字信息經(jīng)濟(jì)的日益繁榮，網(wǎng)絡(luò)社交媒體應(yīng)運(yùn)而生，推動(dòng)了信息流的發(fā)展，重新定義了用戶社交的方式。虛擬品牌社群作為其中一種常見形式，如小米論壇、華為花粉俱樂部及各品牌的粉絲群、官方微博評(píng)論區(qū)等，為企業(yè)和顧客提供便利，少有顧客的決策完全不受其影響。眾多品牌紛紛建立了自己的虛擬社群并投入運(yùn)營(yíng)，但實(shí)際情況不似預(yù)期般樂觀。調(diào)查數(shù)據(jù)顯示：僅有10%的虛擬品牌社群用戶持續(xù)參加社群活動(dòng)。所以，如何借助品牌社群互動(dòng)培養(yǎng)顧客的契合度、提高品牌競(jìng)爭(zhēng)力成為企業(yè)面臨的難題。

Park和Kim(2014)曾明確指出，一個(gè)品牌在社交媒體上的存在表明它傾向建立關(guān)系。顧客契合就是企業(yè)希望通過虛擬品牌社群所獲得的維護(hù)顧客關(guān)系的成果，因?yàn)樗碚蚋纳祁櫩蛯?duì)品牌的態(tài)度，提高顧客忠誠(chéng)度。目前，對(duì)于社群互動(dòng)與顧客契合的研究較少。感知價(jià)值是顧客參與虛擬品牌社群所追求的心理目標(biāo)，在交互中由自身需求得到滿足而產(chǎn)生，對(duì)顧客契合有一定的影響，但其在虛擬品牌社群互動(dòng)與顧客契合之間的具體影響未有清晰的認(rèn)知。

為此，本文以顧客感知價(jià)值為中介變量，揭示虛擬品牌社群互動(dòng)與顧客契合的關(guān)系，并為社群管理工作提供營(yíng)銷建議，讓社群更好地發(fā)揮品牌價(jià)值。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 虛擬品牌社群互動(dòng)與顧客契合

虛擬品牌社群中顧客為滿足需求，不得不參與互動(dòng)，因此互動(dòng)歷來被視為創(chuàng)造社群活力和建立社群忠誠(chéng)度的來源?；?dòng)過程中，形成一種歸屬感和認(rèn)同感，這種歸屬感和認(rèn)同會(huì)促使顧客對(duì)品牌社群產(chǎn)生心理傾向和實(shí)施行為，顧客契合也由此產(chǎn)生。虛擬品牌社群互動(dòng)可以分為兩個(gè)方面：信息互動(dòng)和人際互動(dòng)。本文就此提出假設(shè)：

H1：虛擬品牌社群互動(dòng)對(duì)顧客契合具有正向的影響；

H1a：信息互動(dòng)對(duì)顧客契合具有正向的影響；

H1b：人際互動(dòng)對(duì)顧客契合具有正向的影響。

1.2 虛擬品牌社群互動(dòng)與顧客感知價(jià)值

根據(jù)社會(huì)交換理論，顧客在虛擬品牌社群中通過互動(dòng)交流獲取對(duì)個(gè)人有用的事物，使彼此關(guān)系得到更好的發(fā)展。本文將“有用的事物”理解為實(shí)用價(jià)值、情感價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。部分研究證實(shí)虛擬品牌社群互動(dòng)對(duì)感知價(jià)值有不同程度的影響。因此，本文提出假設(shè)：

H2：虛擬品牌社群互動(dòng)對(duì)顧客感知價(jià)值具有正向的影響。

1.3 顧客感知價(jià)值與顧客契合

理論上可以推斷顧客感知價(jià)值與顧客契合之間具有雙向影響。實(shí)踐中，唐方成、蔣沂桐(2018)已證明顧客在虛擬品牌社群中感知到的實(shí)用、社交和情感價(jià)值均會(huì)正向影響顧客的價(jià)值共創(chuàng)行為，而價(jià)值共創(chuàng)行為正是顧客契合的一種表現(xiàn)。因此，本文提出假設(shè)：

H3：顧客感知價(jià)值對(duì)顧客契合具有正向的影響。

1.4 顧客感知價(jià)值的中介作用

梳理已有研究，可以推測(cè)出虛擬品牌社群用戶通過互動(dòng)行為感受到社群帶給他們的價(jià)值，以滿足其需求，增強(qiáng)了對(duì)品牌的認(rèn)同感，產(chǎn)生契合行為。謝禮珊等(2019)曾證實(shí)在虛擬品牌社群中，互動(dòng)可以通過感知價(jià)值影響公民行為。鑒于此，提出以下假設(shè)：

H4：顧客感知價(jià)值在虛擬品牌社群互動(dòng)和顧客契合中起中介作用；

H4a：實(shí)用價(jià)值在信息互動(dòng)和顧客契合中起中介作用；

H4b：情感價(jià)值在信息互動(dòng)和顧客契合中起中介作用；

H4c：社會(huì)價(jià)值在信息互動(dòng)和顧客契合中起中介作用；

H4d：實(shí)用價(jià)值在人際互動(dòng)和顧客契合中起中介作用；

H4e：情感價(jià)值在人際互動(dòng)和顧客契合中起中介作用；

H4f：社會(huì)價(jià)值在人際互動(dòng)和顧客契合中起中介作用。

根據(jù)上述分析，構(gòu)建本文的概念模型，如圖1所示。

圖1 概念模型

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 變量測(cè)量和數(shù)據(jù)來源

模型涉及虛擬品牌社群互動(dòng)、顧客契合和顧客感知價(jià)值三個(gè)主要變量，其定義和測(cè)量均借鑒國(guó)內(nèi)外應(yīng)用廣泛且認(rèn)可度高的相關(guān)研究成果，并根據(jù)實(shí)際作出適當(dāng)修改，以確保其可靠、合理，如表1所示。除此之外，還選取性別、年齡等8個(gè)因素，作為控制變量。題項(xiàng)均采用李克特5級(jí)量表，1為非常不同意，5為非常同意。本文通過問卷星平臺(tái)編制測(cè)試問卷，在特定品牌社群中發(fā)放，得到有效問卷420份，有效回收率78.95%。

表1 變量說明

2.2 模型構(gòu)建

2.2.1 主效應(yīng)模型

為檢驗(yàn)虛擬品牌社群互動(dòng)對(duì)顧客契合的影響，構(gòu)建主效應(yīng)模型(1)(2)：

其中，YCE為因變量顧客契合；α0為常數(shù)項(xiàng)，G、A、E、I、T、F、D分別為控制變量性別、年齡、受教育水平、月收入、社群品類、參與頻率、參與時(shí)間；αi(1,2,…,7)分別為控制變量對(duì)因變量的影響程度；XSI為自變量虛擬品牌社群互動(dòng)；αSI為XSI對(duì)YCE的影響程度；XHI、XII分別為虛擬品牌社群互動(dòng)中的信息互動(dòng)、人際互動(dòng)；αHI、αII為XHI、XII對(duì)YCE的影響程度；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.2.2 中介效應(yīng)模型

本文參考溫忠麟、葉寶娟(2014)的建議，運(yùn)用層次回歸分析進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)。

先檢驗(yàn)自變量與中介變量的關(guān)系，構(gòu)建模型(3)(4)：

其中，YCPV為顧客感知價(jià)值；β0為常數(shù)項(xiàng)；βi為控制變量對(duì)YCPV的影響程度；βSI為XSI對(duì)YCPV的影響程度；βHI、βII分別為XHI、XII對(duì)YCPV的影響程度。

上述檢驗(yàn)通過后，構(gòu)建中介模型(5)(6)：

其中，γ0為常數(shù)項(xiàng)；γi為控制變量對(duì)顧客契合的影響程度；γSI、γCPV分別為XSI和XCPV影響YCE的程度。模型(6)是基于模型(5)，從虛擬品牌社群互動(dòng)和顧客感知價(jià)值的維度進(jìn)行實(shí)證分析，γHI、γII、γPV、γEV、γSV分別為XHI、XII和中介變量XPV、XEV、XSV影響YCE的程度。

對(duì)于中介效應(yīng)量的計(jì)算，若不考慮中介作用時(shí)，自變量對(duì)因變量的影響就為總效應(yīng)；若考慮中介作用且顯著時(shí)，總效應(yīng)包括自變量影響因變量的直接效應(yīng)γ自和經(jīng)過中介變量的中介效應(yīng)(β自×γ中)。

3 實(shí)證分析

3.1 共同方法偏差檢驗(yàn)

因問卷全部題項(xiàng)均為一人填寫，難免存在某種程度的系統(tǒng)偏差，即共同方法偏差。為減小其可能性，本文通過Harmon單因素法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷，第一個(gè)特征值大于1，公因子的方差解釋率為22.24%，小于40%的規(guī)定值，數(shù)據(jù)可被接受。

3.2 信效度分析

信度方面，所有變量題項(xiàng)的Cronbach'sα系數(shù)值分別為0.807、0.750、0.763、0.878、0.793、0.887，均超過0.7，表明該量表信度較好。效度方面，如表2所示，各題項(xiàng)因子載荷系數(shù)值均大于0.6，又根據(jù)系數(shù)值計(jì)算出相應(yīng)變量的平均變異抽取量，(AVE)均大于0.5，組合信度(CR)值均大于0.7，說明量表的收斂效度較好。任一變量的AVE平方根大于該變量與其他變量的相關(guān)系數(shù)，表明該量表具有較好的區(qū)別效度。

表2 效度檢驗(yàn)

3.3 假設(shè)檢驗(yàn)

本文通過回歸分析驗(yàn)證假設(shè)，在此之前，研究變量的正態(tài)分布和隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差已通過檢驗(yàn)，均滿足要求；各變量方差膨脹因子的取值范圍為0～2，排除變量間多重共線性的可能。

3.3.1 主效應(yīng)檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)虛擬品牌社群互動(dòng)對(duì)顧客契合的影響，把顧客契合作為因變量并加入控制變量，作為對(duì)照C1；再將虛擬品牌社群互動(dòng)加入模型(1)，構(gòu)建M1；將信息互動(dòng)、人際互動(dòng)分別加入模型(2)，構(gòu)建M2、M3。由表3可知，C1只有性別、參與頻率微顯著且對(duì)顧客契合的解釋力為1.7%，而M1加入虛擬品牌社群互動(dòng)后增至54.2%，故虛擬品牌社群互動(dòng)對(duì)顧客契合存在正向影響(αSI＝0.769，p＜0.001)，H1得證。同理，信息互動(dòng)對(duì)顧客契合具有顯著的正向影響(αHI＝0.697，p＜0.001)，人際互動(dòng)對(duì)顧客契合具有顯著的正向影響(αII＝0.572，p＜0.001)，H1a和H1b得到驗(yàn)證。從影響程度上看，信息互動(dòng)對(duì)顧客契合的影響更大。

3.3.2 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

首先，按照中介效應(yīng)檢驗(yàn)步驟，檢驗(yàn)虛擬品牌社群互動(dòng)與顧客感知價(jià)值的關(guān)系。將顧客感知價(jià)值作為因變量加入控制變量，構(gòu)建C2；再將虛擬品牌社群互動(dòng)作為自變量加入模型(3)，構(gòu)建M4。由表3可知，C2中只有社群品類、參與頻率微顯著且對(duì)顧客感知價(jià)值的解釋力為2.1%，而M4中解釋力增至61.9%，且βSI＝0.748，p＜0.001，即虛擬品牌社群互動(dòng)對(duì)顧客感知價(jià)值存在正向影響，H2得到驗(yàn)證。

表3 回歸分析結(jié)果

其次，檢驗(yàn)顧客感知價(jià)值對(duì)顧客契合的影響。將顧客感知價(jià)值單獨(dú)作為自變量加入模型(5)中，構(gòu)建M5，得到顧客感知價(jià)值對(duì)顧客契合具有正向影響(γCPV＝0.885，p＜0.001)，H3得到驗(yàn)證。

最后，將虛擬品牌社群互動(dòng)與顧客感知價(jià)值同時(shí)加入模型(5)中，構(gòu)建M6。虛擬品牌社群互動(dòng)(γSI＝0.274，p＜0.001)、顧客感知價(jià)值互動(dòng)(γCPV＝0.662，p＜0.001)均對(duì)顧客契合有顯著的正向影響。相較M1，虛擬品牌社群互動(dòng)對(duì)顧客契合的影響系數(shù)由0.769下降為0.274，表明顧客感知價(jià)值在兩者間具有部分中介效應(yīng)，H4得到驗(yàn)證且中介效應(yīng)量為0.495。

同樣，對(duì)于H4a～H4f的檢驗(yàn)，如表4所示。將信息互動(dòng)、人際互動(dòng)分別單獨(dú)代入模型(4)中，構(gòu)建M7～M12，得到信息互動(dòng)分別影響實(shí)用價(jià)值、情感價(jià)值、社會(huì)價(jià)值的β為0.681、0.703、0.560；人際互動(dòng)分別影響實(shí)用價(jià)值、情感價(jià)值、社會(huì)價(jià)值的β為0.582、0.636、0.550。再把信息互動(dòng)、人際互動(dòng)分別與實(shí)用價(jià)值、情感價(jià)值、社會(huì)價(jià)值共同作為自變量代入模型(6)中，構(gòu)建M13、M14。相較M2，信息互動(dòng)對(duì)顧客契合的影響系數(shù)均有所下降，表明實(shí)用、情感和社會(huì)價(jià)值分別在信息互動(dòng)與顧客契合間起部分中介作用，計(jì)算得到實(shí)用、情感和社會(huì)價(jià)值的中介效應(yīng)量分別為0.183、0.194、0.094，H4a、H4b和H4c得到驗(yàn)證，其中情感價(jià)值的影響較大。同理，實(shí)用、情感和社會(huì)價(jià)值分別在人際互動(dòng)與顧客契合間起部分中介效應(yīng)，實(shí)用、情感和社會(huì)價(jià)值的中介效應(yīng)量分別為0.198、0.199、0.090，H4d、H4e和H4f得到驗(yàn)證，其中情感價(jià)值的影響最大。

表4 中介回歸分析結(jié)果

4 結(jié)語

4.1 結(jié)論

基于上述檢驗(yàn)，得出以下結(jié)論：其一，虛擬品牌社群互動(dòng)能夠顯著影響顧客契合，且存在直接作用路徑。虛擬品牌社群互動(dòng)的維度變量信息互動(dòng)、人際互動(dòng)在顧客契合過程中的影響效果不同，信息互動(dòng)影響較大；其二，顧客感知價(jià)值會(huì)間接影響虛擬品牌社群互動(dòng)與顧客契合的關(guān)系，形成品牌社群中“互動(dòng)-感知-契合”的間接作用路徑。并且顧客感知價(jià)值各個(gè)維度是信息和人際兩類互動(dòng)作用于顧客契合的重要中介，其具體效應(yīng)大小存在一定的差異，但均為情感價(jià)值的效應(yīng)更為明顯。

4.2 建議

本文可為管理實(shí)踐提出以下建議：其一，虛擬品牌社群中信息互動(dòng)、人際互動(dòng)都能正向影響顧客契合，這給社群管理者提供了更有效培養(yǎng)顧客契合的途徑。整體來說，信息互動(dòng)的效果好于人際互動(dòng)，所以相關(guān)社群可以把重點(diǎn)放在信息互動(dòng)建設(shè)上；其二，關(guān)注顧客感知價(jià)值的中介作用，促進(jìn)契合形成。社群管理者可以借助社群顧客獲取所需信息的需求，引導(dǎo)顧客發(fā)展情感、社交，構(gòu)建和諧融洽的社交空間環(huán)境，組織高效的品牌活動(dòng)，不斷引導(dǎo)顧客理解品牌，有策略地培育契合；其三，引導(dǎo)不同互動(dòng)來滿足顧客價(jià)值需求，挖掘品牌潛在價(jià)值。社群管理者可以收集大部分顧客的情感需求引導(dǎo)顧客參與互動(dòng)，有利于虛擬品牌社群實(shí)現(xiàn)更高的資源配置。