董京京

(菏澤學(xué)院商學(xué)院 山東菏澤 274000)

在體驗(yàn)營(yíng)銷(xiāo)盛行和現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)快速發(fā)展背景下，消費(fèi)者的思維方式發(fā)生了全面而深刻地變化，影響著其消費(fèi)需求和消費(fèi)形態(tài)。由于傳統(tǒng)二維在線互動(dòng)的局限性，近年來(lái)發(fā)展以虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)(VR)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)(AR)和借助網(wǎng)絡(luò)直播等新技術(shù)和新手段與消費(fèi)者進(jìn)行猶如身臨其境般的在線體驗(yàn)式互動(dòng)將成為在線互動(dòng)的新形態(tài)。因此，迫切需要加強(qiáng)消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)相關(guān)研究。但就現(xiàn)有研究來(lái)看，具體到現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)及其新技術(shù)背景下的消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)沒(méi)有統(tǒng)一的維度劃分，且缺乏完整可行的消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)量表。

本文從相關(guān)文獻(xiàn)梳理和理論分析入手討論，以近半年有過(guò)以現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)(VR、AR等)為支撐的五次以上網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物經(jīng)歷的在校大學(xué)生和年輕上班族等為調(diào)查對(duì)象，運(yùn)用SPSS18、AMOS21軟件分析問(wèn)卷數(shù)據(jù)，以開(kāi)發(fā)和檢驗(yàn)量表，可填補(bǔ)消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)結(jié)構(gòu)維度的空白，為后續(xù)實(shí)證研究提供測(cè)量基礎(chǔ)。

1 消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)的概念和維度

特征，用戶(hù)基于媒介形式和體驗(yàn)內(nèi)容兩方面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)媒介產(chǎn)生影響；Mark從過(guò)程視角研究在線互動(dòng)，認(rèn)為是互動(dòng)雙方為達(dá)到自己功能目的、情感目的等而進(jìn)行的信息交換溝通的過(guò)程。而在線互動(dòng)的維度劃分，研究學(xué)者普遍認(rèn)同在線互動(dòng)不是單一維度，而是多維度概念，但對(duì)其維度劃分仍舊是服務(wù)與學(xué)者各自研究視角與需求，最終未形成統(tǒng)一的維度劃分。郭國(guó)慶、李光明(2012)將在線互動(dòng)界定為控制性和雙向性這兩個(gè)維度；姜參等(2014)將其分為控制性、響應(yīng)性、個(gè)性化和互助性四個(gè)維度。

本文應(yīng)用扎根理論研究方法構(gòu)建出消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)概念模型，詳細(xì)闡釋了其概念內(nèi)涵和結(jié)構(gòu)維度。消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)定義為消費(fèi)者通過(guò)由自己主導(dǎo)、多角度全方面主動(dòng)與在線商家雙向作用、雙向影響的程度，是在線互動(dòng)中最高級(jí)的互動(dòng)，包括在線感官體驗(yàn)式互動(dòng)、在線情感體驗(yàn)式互動(dòng)、在線娛樂(lè)體驗(yàn)式互動(dòng)和在線行為體驗(yàn)式互動(dòng)四個(gè)維度，在該基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)測(cè)量量表。

為研究興趣與需求，不同學(xué)者從各自的研究視角對(duì)在線互動(dòng)給出不同的定義闡述，大致可分為媒介結(jié)構(gòu)視角、用戶(hù)感知視角和信息過(guò)程視角三個(gè)視角。Wu從感知角度，認(rèn)為在線互動(dòng)可以從導(dǎo)航性和響應(yīng)性?xún)煞矫鎭?lái)定義；Coyle等從媒介結(jié)構(gòu)視角出發(fā)，認(rèn)為在線互動(dòng)是用戶(hù)是媒介的一種

2 量表開(kāi)發(fā)

2.1 題項(xiàng)生成及精簡(jiǎn)

基于研究現(xiàn)狀，本文采用歸納法開(kāi)發(fā)消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)的測(cè)量題項(xiàng)，具體是三位研究者根據(jù)之前由扎根理論研究方法形成的概念模型及其維度和對(duì)23個(gè)受訪者樣本的深度訪談獲得原始記錄及形成的初始概念，在這一質(zhì)性研究成果的基礎(chǔ)上共同編寫(xiě)題項(xiàng)，該步驟共生成38個(gè)題項(xiàng)。

題項(xiàng)精簡(jiǎn)交由專(zhuān)家小組完成。為了確保各個(gè)測(cè)量題項(xiàng)準(zhǔn)確地測(cè)量相關(guān)變量，本文邀請(qǐng)專(zhuān)家閱讀問(wèn)卷并對(duì)本文的內(nèi)容及變量關(guān)系、內(nèi)涵做出解釋?zhuān)?qǐng)他們就題項(xiàng)編寫(xiě)準(zhǔn)確性、表述可讀性、測(cè)量可行性、與被測(cè)概念之間的一致性、維度歸屬等提出問(wèn)卷的修改意見(jiàn)。在訪談對(duì)象反饋意見(jiàn)的基礎(chǔ)上，本文刪除或修訂了部分題項(xiàng)，這一步驟之后，剩余題項(xiàng)總數(shù)為26個(gè)。

2.2 初始問(wèn)卷的生成

為確保研究者依據(jù)之前扎根理論的受訪內(nèi)容編寫(xiě)的量表題項(xiàng)符合問(wèn)卷調(diào)查者的閱讀習(xí)慣，易于理解量表題項(xiàng)內(nèi)容，為擴(kuò)大調(diào)查區(qū)域，研究者們通過(guò)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷的方式調(diào)查發(fā)放，調(diào)查對(duì)象是以現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)(如AR、VR、MR、直播等)為支撐進(jìn)行的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物在近半年超過(guò)5次以上的在校大學(xué)生。該過(guò)程中，研究者設(shè)計(jì)問(wèn)卷并發(fā)放共計(jì)50份調(diào)查問(wèn)卷，通過(guò)回收計(jì)算，其中48份為有效回收問(wèn)卷。研究者根據(jù)調(diào)查對(duì)象的問(wèn)卷反饋，對(duì)消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)量表中存在生僻難理解的題項(xiàng)和閱讀有歧義的內(nèi)容進(jìn)行修改完善，最終形成消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)測(cè)量的初步量表。

2.3 量表的預(yù)測(cè)試

預(yù)測(cè)試的目的主要是通過(guò)對(duì)消費(fèi)者與商家的在線體驗(yàn)式互動(dòng)測(cè)量量表的信度檢驗(yàn)和探索性因子分析來(lái)純化量表的測(cè)量題項(xiàng)。關(guān)于預(yù)測(cè)試樣本數(shù)，吳明隆認(rèn)為預(yù)測(cè)試的樣本數(shù)量最少應(yīng)是量表所含測(cè)量項(xiàng)數(shù)的3倍。在本文的預(yù)測(cè)試問(wèn)卷中，消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)的測(cè)量題項(xiàng)為26個(gè)，因此預(yù)測(cè)試樣本量最少應(yīng)是78份。本文研究者對(duì)預(yù)測(cè)試調(diào)查問(wèn)卷共發(fā)放112份，通過(guò)對(duì)調(diào)查問(wèn)卷的回收計(jì)算，其中85份為有效回收調(diào)查問(wèn)卷，調(diào)查問(wèn)卷有效率為91.4%?；厥盏挠行?wèn)卷符合預(yù)測(cè)試樣本最少78份的數(shù)量要求。本文對(duì)量表的預(yù)測(cè)試主要從信度和效度兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。一般而言，在量表開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)試階段對(duì)效度指標(biāo)的檢測(cè)常用的方法是探索性因子分析。本文運(yùn)用 SPSS18對(duì)預(yù)測(cè)試量表進(jìn)行上述兩項(xiàng)指標(biāo)的檢驗(yàn)。

2.3.1 信度檢驗(yàn)

本文使用Cronbach’s α系數(shù)衡量消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)量表數(shù)據(jù)的信度，并結(jié)合單項(xiàng)—總體相關(guān)系數(shù)(CITC)凈化消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)量表測(cè)量題項(xiàng)。根據(jù)Nunnally的觀點(diǎn)，Cronbach’s α的可接受值為0.700，且CITC指數(shù)應(yīng)≥0.500。依據(jù)Nunnally的觀點(diǎn)，該量表有2個(gè)測(cè)量題項(xiàng)不符合，故被刪除，再次分析各維度Cronbach’s α系數(shù)，結(jié)果顯示均＞0.800，量表信度較高，符合研究要求。

2.3.2 探索性因子分析

“消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)”量表的KMO值為0.859，大于0.700，Bartlett球形度檢驗(yàn)顯著(P＜0.01)，說(shuō)明量表滿(mǎn)足進(jìn)行探索性因子分析的要求。在因子選擇時(shí)，以特征值大于1為標(biāo)準(zhǔn)，運(yùn)用主成分分析法進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，因子提取的標(biāo)準(zhǔn)是要求每個(gè)測(cè)量題項(xiàng)的因子載荷均≥0.500，每個(gè)因子所有測(cè)量題項(xiàng)的平均載荷≥0.600，且跨因子載荷都＜0.400，最后對(duì)消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)量表中剩余20個(gè)測(cè)量題項(xiàng)再進(jìn)行探索性因子分析，得出20個(gè)測(cè)量題項(xiàng)清晰地載荷在4個(gè)因子上，通過(guò)探索性因子檢驗(yàn)，據(jù)此形成共計(jì)20個(gè)測(cè)量題項(xiàng)的消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)量表。

3 量表檢驗(yàn)

3.1 樣本選取

本研究問(wèn)卷使用的量表形式為李克特的5分量表，具體計(jì)分形式為：1表示“非常不同意”、2 表示“不同意”、3 表示“中立”、4 表示“同意”、5表示“非常同意”。因?yàn)楸菊{(diào)查主要針對(duì)現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)背景下的在線購(gòu)物方面，所以樂(lè)于接觸新事物的在校大學(xué)生和年輕上班族這一群體更適合作為調(diào)查對(duì)象，且這一群體在年齡和教育背景上具有代表性，對(duì)現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)的了解意愿也比其他年齡層和其他受教育背景的人程度高。綜上，本文采用網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷的調(diào)查方式，主要目標(biāo)人群為有過(guò)以現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)為支撐的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物經(jīng)歷的在校大學(xué)生和年輕上班族，為保證樣本對(duì)象符合要求，本文在問(wèn)卷的第二部分設(shè)置了甄選題項(xiàng)。該問(wèn)卷調(diào)查共計(jì)189份，回收157份，有效回收126份，問(wèn)卷有效率為80.3%。

3.2 驗(yàn)證性因子分析

由表1可知，各項(xiàng)指標(biāo)均滿(mǎn)足要求，量表數(shù)據(jù)與模型擬合均較好。此外，測(cè)量題項(xiàng)的各因子載荷均在0.700以上。以上分析表明，消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)量表通過(guò)驗(yàn)證性因子分析檢驗(yàn)，量表結(jié)構(gòu)維度穩(wěn)定。

表1 模型擬合指標(biāo)

3.3 信度檢驗(yàn)

由表2可知，量表中4個(gè)潛變量的Cronbach’s α系數(shù)均大于0.700，說(shuō)明消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)量表的信度良好。此外，通過(guò)刪除任意題項(xiàng)后的Cronbach’sα系數(shù)都小于其保留的可知量表簡(jiǎn)潔性也通過(guò)。

3.4 效度檢驗(yàn)

3.4.1 內(nèi)容效度

本文的量表內(nèi)容建立在質(zhì)性研究的基礎(chǔ)上，完成概念模型建構(gòu)，在此基礎(chǔ)上，采用歸納法開(kāi)發(fā)出針對(duì)國(guó)內(nèi)消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)量表，并通過(guò)專(zhuān)家小組訪談等方式征詢(xún)了營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域研究者及營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)理的意見(jiàn)和建議，據(jù)此對(duì)量表做了修正。量表預(yù)測(cè)試通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法運(yùn)用SPSS18.0軟件進(jìn)行信度檢驗(yàn)和探索性因子分析，形成最終測(cè)量量表。量表的內(nèi)容在遵循量表開(kāi)發(fā)范式的基礎(chǔ)上符合研究主題與研究目標(biāo)，因此本文消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)量表的內(nèi)容效度通過(guò)。

3.4.2 收斂效度

本文通過(guò)AVE值來(lái)判定量表的收斂效度，由表2可知，量表的因子載荷均大于0．700，各項(xiàng)AVE值均超過(guò)0.500。因此，消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)量表的收斂效度通過(guò)。

3.4.3 區(qū)別效度

如果平均方差提取(AVE)的平方根大于變量之間的相關(guān)系數(shù)，表明量表具有區(qū)別效度。由表3可知，消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)的每個(gè)潛變量AVE的平方根都大于其與其他三個(gè)潛變量之間的相關(guān)系數(shù)。因此，該量表的區(qū)別效度通過(guò)。

綜上所述，本文開(kāi)發(fā)的消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)量表內(nèi)部一致性良好，信度較高，具有較好的內(nèi)容效度、收斂效度和區(qū)別效度，通過(guò)了量表檢驗(yàn)。本文將其命名為消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)測(cè)量量表，量表包括4個(gè)維度、20個(gè)測(cè)量題項(xiàng)，并用李克特5級(jí)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)對(duì)各個(gè)維度的測(cè)量題項(xiàng)進(jìn)行評(píng)價(jià)，1代表“非常不同意”，2代表“不同意”，3代表“中立”，4代表“同意”，5代表“非常同意”，在對(duì)應(yīng)的數(shù)字上用“√”表示，如表4所示。

首先，消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)的量表開(kāi)發(fā)與檢驗(yàn)程序嚴(yán)格遵循量表測(cè)量題項(xiàng)編寫(xiě)、專(zhuān)家組精簡(jiǎn)、初始問(wèn)卷生成、預(yù)測(cè)試和正式檢驗(yàn)5個(gè)階段。

其次，通過(guò)信度檢驗(yàn)和探索性因子分析來(lái)純化提取出的消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)的測(cè)量題項(xiàng)。

再次，通過(guò)信度檢驗(yàn)、效度檢驗(yàn)表明，消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)的量表內(nèi)部一致性較好，信度、效度均較高。

最后，確認(rèn)的消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)測(cè)量量表共有4個(gè)維度、20個(gè)測(cè)量題項(xiàng)，每個(gè)維度均包含5個(gè)測(cè)量題項(xiàng)。本文為后續(xù)的消費(fèi)者與商家在線體驗(yàn)式互動(dòng)對(duì)其購(gòu)買(mǎi)意愿的研究提供了測(cè)量基礎(chǔ)，有助于后續(xù)深入研究。