曹麗 李丹丹 李純青

摘 要：本文通過問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，檢驗了顧客滿意度對口碑推薦進而對新客戶購買決策的影響，模型中同時考慮了產(chǎn)品涉入度和情感承諾的調(diào)節(jié)作用以及顧客交流特征(口碑傳播者的專業(yè)性、關(guān)系強度、感知風險)對新客戶購買決策的影響。結(jié)果表明：顧客滿意度對口碑推薦有顯著的正向影響；口碑推薦對新客戶購買決策有顯著的正向影響；產(chǎn)品涉入度在顧客滿意度和口碑推薦的關(guān)系中起著顯著的正向調(diào)節(jié)作用，但情感承諾的調(diào)節(jié)作用不明顯；口碑傳播者的專業(yè)性以及關(guān)系強度對新客戶購買決策有顯著的正向影響，感知風險的影響不顯著。同時本文通過計算口碑推薦數(shù)量和口碑轉(zhuǎn)換概率從而預測出基于口碑推薦方式獲取新顧客數(shù)量。

關(guān)鍵詞：口碑推薦；顧客滿意度；新顧客購買決策； ZIP模型；Logistic回歸模型

中圖分類號：F713.50 文獻標識碼：A 文章編號：1003-5192(2012)04-0015-07

The Linkage between Customer Satisfaction, Word-of-mouth Referrals and New

Customer Purchasing Decision Based on ZIP Model and Logistic Model

CAO Li1,2, LI Dan-dan2, LI Chun-qing2

(1.Business Management College, Xian University of Technology, Xian 710048, China; 2.School of Economics & Management, Xian Technological University, Xian 710032, China)

Abstract:Based on the questionnaire, the paper analyzes the functional linkage between customer satisfaction, word-of-mouth referrals and new customer purchasing decision, in which product involvement and affective commitment are the moderators of the effects of satisfaction on word-of-mouth referrals and communicator characteristics (senders expertise, tie strength and perceived risk) influence new customer purchasing decision. The result shows that, firstly, customer satisfaction are significantly positive correlated with word-of-mouth referrals. Secondly, word-of-mouth referrals have a significantly positive effect on new customer purchasing decisions. Thirdly, product involvement has a positive moderating effect on the relationship between customer satisfaction and word-of-mouth referrals, but affective commitment is not. Finally, senders expertise and tie strength have significantly positive effect on new customer purchasing decisions, but the effect of perceived risk is not significant. The paper also predicts the number of new customers acquired based on word-of-mouth referrals by calculating the number and the conversion rate of word-of-mouth referrals.

Key words:word-of-mouth referrals; customer satisfaction; new customer purchasing decisions; ZIP model; Logistic model

1 引言

口碑推薦(Word-of-Mouth Referrals)是促進產(chǎn)品或服務銷售的一種營銷方式，是關(guān)于產(chǎn)品或服務口頭的、人際的、非商業(yè)性目的的交流活動［1］。越來越多的企業(yè)運用口碑推薦這一營銷手段來推廣自己的產(chǎn)品。從金融服務業(yè)到汽車銷售業(yè)，從餐飲業(yè)到旅游業(yè)，口碑營銷這一方式在企業(yè)界變得越來越流行

［2,3］。有很多學者研究了口碑推薦對消費者購買行為的影響。通過口碑推薦傳遞的顧客體驗可以降低顧客購買決策的風險和不確定性，從而影響口碑信息接收者的購買決策［4,5］。同時，Reichheld等的研究表明正面口碑可以有效地吸引新客戶、增加銷售收入［6］。Villanueva等對傳統(tǒng)營銷溝通投入和口碑推薦對顧客資產(chǎn)的影響進行了研究，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)營銷投入比口碑推薦可以增加更多的短期顧客價值，但是口碑推薦增加的長期顧客價值卻是前者的兩倍［7］。以往的研究認為口碑推薦既是服務質(zhì)量/顧客滿意度的結(jié)果，又是由于新客戶獲取而為企業(yè)帶來收入和利潤的前因變量［8］。然而這個效果很難被量化，因此在談及量化質(zhì)量/滿意度的經(jīng)濟性回報時，口碑傳播的效果經(jīng)常被忽視［9,10］。企業(yè)有多少收益是通過口碑推薦從已保持的客戶那里得到的是企業(yè)實踐者所關(guān)心的問題，同樣也是學術(shù)界的研究重點。本文利用顧客對筆記本電腦產(chǎn)品進行口碑推薦的調(diào)查問卷數(shù)據(jù)，檢驗了顧客滿意度對口碑推薦進而對新顧客購買決策影響，同時檢驗了顧客的產(chǎn)品涉入度和情感承諾對顧客滿意度與口碑推薦之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用以及在接收到口碑信息后顧客交流特征(口碑傳播者的專業(yè)性、關(guān)系強度、感知風險)對新顧客購買決策的影響。文中分別運用ZIP模型來驗證顧客滿意度和口碑推薦之間的假設關(guān)系并預測口碑推薦的數(shù)量，運用Logistic回歸模型驗證口碑推薦與新顧客購買決策之間的假設關(guān)系并預測口碑推薦轉(zhuǎn)換的概率，從而對基于口碑推薦的新顧客獲取數(shù)量進行預測。

2 理論模型及假設

2.1 顧客滿意度對口碑推薦的影響

顧客滿意度的概念是在1965年由Cardozo引進營銷學領(lǐng)域。顧客滿意度是指一種心理狀態(tài)，是由預期感知不一致產(chǎn)生的情緒和顧客購買前的感受結(jié)合在一起的結(jié)果［11］。顧客滿意度水平對購買意向和口碑這兩方面有影響［11,12］。一方面，產(chǎn)品或服務超過顧客期望的程度可能會激發(fā)顧客將其正面經(jīng)驗告訴他人。另一方面，顧客期望沒有得到滿足時可能會產(chǎn)生顧客后悔經(jīng)驗，顧客會把口碑推薦行為作為一種重要形式來發(fā)泄負面感情(如憤怒、挫敗、減少焦慮、提醒他人或?qū)で髨髲?［13,14］。因此顧客的口碑推薦行為會依賴于他們的滿意度水平。滿意度是口碑推薦的關(guān)鍵前因變量，滿意度越高的顧客越有可能產(chǎn)生正面口碑推薦［13,15～18］。因此，本文提出以下假設：

H1a 顧客滿意度對口碑推薦的可能性和口碑推薦數(shù)量有正向影響。

H1b 顧客滿意度對口碑推薦的可能性和口碑推薦數(shù)量隨著滿意度的增加而增加。

但在不同調(diào)節(jié)變量的調(diào)節(jié)作用下，滿意度對口碑推薦的影響效果不同。本文以產(chǎn)品涉入度和情感承諾作為兩個主要調(diào)節(jié)變量來研究。

美國學者Sherif和Cantril于1947年提出的“自我涉入”的概念是最早有關(guān)涉入理論(Involve Theory)的研究。Zaichkowsky認為產(chǎn)品涉入度就是基于自身的需求、價值、興趣，使個人的知覺與物體相連［19］。涉入程度不同會影響消費者對產(chǎn)品的認知決策模式。當面對高涉入產(chǎn)品時，消費者會積極搜尋產(chǎn)品相關(guān)的信息、認識不同品牌、考慮各種產(chǎn)品屬性；但是在面對低涉入產(chǎn)品時，消費者的購買決策僅僅是基于對該產(chǎn)品的一般性印象。因此，本文提出以下假設：

H2a 產(chǎn)品涉入度高的顧客其滿意度對口碑推薦可能性的正向影響更強。

H2b 產(chǎn)品涉入度正向影響顧客的口碑推薦數(shù)量。

承諾是保持一種有價值關(guān)系的持久愿望［20］。在營銷研究中，對于承諾的維度劃分并不統(tǒng)一。有些學者將承諾分為“情感”(感知的情感聯(lián)系)承諾、“持續(xù)”(與離開組織相關(guān)的感知成本)承諾和“標準”(對組織所感知的道德責任)承諾三個維度。有些學者只考慮“情感”承諾和“高放棄”承諾兩個維度。Harrison-Walker分別對顧客的情感承諾和高放棄承諾與口碑推薦之間的關(guān)系進行了討論，其研究發(fā)現(xiàn)顧客的情感承諾與口碑推薦有明顯的相關(guān)關(guān)系，而高放棄承諾與口碑推薦沒有明顯的關(guān)系［21］。Brown等通過縱貫數(shù)據(jù)證明對于較高承諾的客戶來說，正面的口碑推薦行為較少地依賴于滿意度水平。原因是高承諾客戶正面談論企業(yè)時與他們的滿意度水平無關(guān)，而低承諾客戶則只有他們滿意程度較高時才會產(chǎn)生正面推薦［17］。這個發(fā)現(xiàn)也與其他認為承諾對口碑推薦產(chǎn)生正向影響的研究結(jié)果一致［22］。因此，本文提出以下假設：

H3a 情感承諾較低的顧客其滿意度對口碑推薦可能性的正向影響更強。

H3b 情感承諾正向影響顧客的口碑推薦數(shù)量。

2.2 口碑推薦對新顧客購買決策的影響

口碑推薦的結(jié)果之一體現(xiàn)在處于購前階段的消費者會受到口碑信息的影響產(chǎn)生一定的購買行為［1］，即新顧客購買決策受到口碑推薦的影響。在目前的營銷研究中，口碑推薦對消費者購買決策的影響因素很多。Gilly等在其研究中發(fā)現(xiàn)影響口碑信息對口碑接收者購買決策的因素有意見領(lǐng)袖、口碑發(fā)送者專業(yè)性、口碑傳播者和接收者之間的同質(zhì)性、口碑接收者專業(yè)性、口碑偏好等［23］。Bansal和Voyer提出了以下影響口碑傳播效果的因素：口碑接收者專業(yè)性、感知風險、搜尋程度、發(fā)送者專業(yè)性和關(guān)系強度［5］。

口碑傳播者專業(yè)性是指信息接收者所感受到的信息傳播者提供正確信息的能力，這種能力建立在雙方的相對認知上。口碑信息搜索者會傾向詢問對標的商品了解較深的專業(yè)人員，并且這些人員的專業(yè)程度越高，其口碑推薦越有可能被接受，口碑推薦越可能對接收者的購買決策產(chǎn)生更大影響。Bauer認為消費者購買行為都會有無法預期的情況產(chǎn)生，可能造成消費者不愉快，所以消費者行為是一種風險承擔行為。消費者在做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推薦中去獲得更多的信息［24］。關(guān)系強度是指信息接收者所感受到的與信息發(fā)送者之間關(guān)系緊密的程度。Bansal和Voyer研究發(fā)現(xiàn)關(guān)系強度較高者的口碑推薦對接收者購買決策的影響力明顯大于關(guān)系強度較弱者［5］。本研究僅關(guān)注口碑推薦對接收到口碑信息的新顧客購買決策的影響。

綜上所述，本文提出以下假設：

H4 口碑傳播者的專業(yè)性越強則越有可能正向影響新客戶購買決策。

H5 口碑接收者購買產(chǎn)品所感知的風險越高則越有可能正向影響新顧客購買決策。

H6 口碑傳播者與接收者關(guān)系強度越強則越有可能正向影響新顧客購買決策。

H7 口碑推薦對新顧客購買決策有明顯的正向影響。

2.3 研究模型

基于以前的研究成果和本文的分析，為了刻畫顧客滿意度對口碑推薦進而對新客戶購買決策的影響并同時考慮了產(chǎn)品涉入度和情感承諾的調(diào)節(jié)作用以及顧客交流特征(口碑傳播者的專業(yè)性、關(guān)系強度、感知風險)對新客戶購買決策的影響，本文提出如圖1所示的研究模型，用來描述提出的研究假設。

3 研究方法

3.1 數(shù)據(jù)的收集與樣本特征

本文以使用筆記本電腦的消費者作為研究對象。通過紙質(zhì)問卷、QQ、電子郵件等傳統(tǒng)方式與網(wǎng)絡傳播工具相結(jié)合進行數(shù)據(jù)收集，共發(fā)放問卷330份，收回265份。剔除答案不完整以及答案前后明顯矛盾等不規(guī)范問卷41份，最后收集到有效問卷224份，有效問卷率為67.9%。

被調(diào)查者中男性135人，女性89人；其中21歲到25歲110人；大專及以下學歷者30人，本科學歷者150人，碩士及以上學歷者44人；收入或支出在500元到3000元的人數(shù)為150人。

3.2 變量的描述及可靠性分析

本研究依據(jù)其他學者的研究成果對變量測量題項進行了設計，共有6個測量變量、32個問題。量表問項全部采用Likert 7級量表。一般而言，可靠性系數(shù)(Cronbachs α)大于0.7時，表明數(shù)據(jù)具有良好的可靠性。本文所有變量的測量量表可靠性系數(shù)都超過了0.8(如表1所示)，表明設計的測量題項是合適的，數(shù)據(jù)可以進入下一階段的分析。

4 實證研究

4.1 顧客滿意度對口碑推薦的影響假設檢驗及口碑推薦數(shù)量預測

在驗證顧客滿意度對口碑推薦的影響及預測口碑推薦數(shù)量過程中包含了兩個重要的問題：(1)滿意的顧客是否進行了口碑推薦？(2)如果進行了推薦，那么推薦的數(shù)量是多少？零膨脹泊松模型(the Zero-Inflated Poisson Model，ZIP)主要是在泊松分布的基礎(chǔ)上加入了二進制模型(邏輯分布和概率分布)，可以同時解決以上兩個問題，即口碑推薦與否和口碑推薦的數(shù)量。因此，本文采用ZIP模型來驗證顧客滿意度對口碑推薦的影響和預測口碑推薦數(shù)量。

預測口碑推薦數(shù)量時在調(diào)查問卷中設置了以下兩個問題：“在過去一年中，您是否向其他人推薦過所購買的筆記本電腦”，“如果推薦了，那么您推薦給了多少人”。首先利用R軟件對口碑推薦的頻次進行了統(tǒng)計整理，其結(jié)果如圖2所示。

通過整理所收集的樣本數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)口碑推薦數(shù)量大于5的相對較少，因此將口碑推薦數(shù)量大于5小于9的統(tǒng)一為“8”，推薦數(shù)量大于9的統(tǒng)一為“12”，這兩個值都接近各自范圍內(nèi)的均值。對口碑推薦數(shù)量過高的樣本進行以上處理是為了減少反饋的偏差，這也是處理計數(shù)數(shù)據(jù)的一般方法。

將所收集的樣本數(shù)據(jù)進行ZIP模型參數(shù)估計，即可得到如表2所示的口碑推薦數(shù)量的ZIP參數(shù)估計值。

從表2所顯示的結(jié)果可以看出，ZIP模型參數(shù)估計顯示滿意度、產(chǎn)品涉入度以及滿意度和產(chǎn)品涉入度之間的交互作用有統(tǒng)計學意義，表明顧客滿意度對口碑推薦的可能性和口碑推薦數(shù)量有正向影響，顧客滿意度對口碑推薦的可能性和口碑推薦數(shù)量隨著滿意度的增加而增加，即假設H1a和H1b成立；在滿意度對口碑推薦可能性的正向影響中，產(chǎn)品涉入度有正向調(diào)節(jié)作用，尤其是產(chǎn)品涉入度高的顧客滿意度比涉入度低的顧客滿意度對口碑推薦可能性的影響更強，產(chǎn)品涉入度正向影響顧客的口碑推薦數(shù)量，即假設H2a和H2b成立。ZIP模型參數(shù)估計也顯示情感承諾以及滿意度和情感承諾之間的交互作用并不顯著性，表明在滿意度對口碑推薦可能性的正向影響中，低情感承諾顧客的正調(diào)節(jié)作用比高情感承諾顧客的正調(diào)節(jié)作用更強沒有得到驗證，以及情感承諾正向影響顧客的口碑推薦數(shù)量的作用不顯著，即假設H3a和H3b不成立。

根據(jù)ZIP模型參數(shù)估計值(見表2)及口碑推薦數(shù)量的期望值公式(由ZIP模型的期望推導出)預測出口碑推薦數(shù)量的理論值。

5 結(jié)論與管理啟示

通過數(shù)據(jù)分析證實了顧客滿意度越高，顧客越有可能進行正面口碑傳播，并且口碑傳播的數(shù)量也會越多。這個結(jié)論可以表明，提高顧客滿意度能形成更多的正面口碑，同時也證明了一旦消費后感到滿意時產(chǎn)品涉入度高的顧客比涉入度低的顧客更有可能進行正面的口碑推薦活動，并且推薦的數(shù)量也會更多；而高情感承諾的顧客和低情感承諾的顧客在消費滿意后進行口碑傳播行為上沒有像預期那樣有顯著區(qū)別?？诒扑]正向顯著影響新顧客購買決策；在接收到口碑推薦信息后，口碑傳播者的專業(yè)性越強則越有可能影響新顧客購買決策，即新顧客購買決策感受到傳播者所擁有的專業(yè)能力與經(jīng)驗成為影響口碑溝通效果的重要因素；口碑傳播者和新顧客的關(guān)系強度越強，則口碑推薦信息對新顧客購買決策的影響也就越大；感知風險沒有顯著影響新顧客購買決策，不管是感知風險高的顧客還是感知風險低的顧客在接收到口碑推薦信息后做出購買決策方面沒有任何區(qū)別。滿意的顧客會增加正面口碑推薦的可能性進而顯著正向影響新顧客購買決策，并預測滿意的顧客基于口碑推薦的方式增加新顧客的數(shù)量。

從以上結(jié)論可以看出顧客滿意度影響客戶口碑推薦，并且正面的口碑推薦會增加新顧客購買相關(guān)產(chǎn)品或服務的可能性并推薦產(chǎn)生新客戶。因此，企業(yè)應采取一些措施來影響消費者的口碑推薦行為，防止對企業(yè)不利的負面口碑產(chǎn)生，積極促進顧客進行正面口碑傳播。本文對企業(yè)提供了幾點重要的管理啟示。第一，鼓勵顧客主動去傳播正面的口碑信息給其他人。企業(yè)需要采取一些外在激勵措施(如推薦獎勵)和內(nèi)在激勵措施(如提高滿意度)去鼓勵顧客傳播口碑信息。例如對一些老顧客應該給予物質(zhì)或精神方面的獎勵，使其推薦相關(guān)產(chǎn)品或服務給其他人，從而為企業(yè)帶來新的顧客。第二，鼓勵那些具有較強專業(yè)知識的顧客去傳播口碑。企業(yè)應該區(qū)分出這一部分群體，從而鼓勵其推薦產(chǎn)品、傳播正面的口碑信息。第三，有效控制口碑的負面效應。顧客的投訴可以使企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)并修正產(chǎn)品或服務的失誤，并獲取創(chuàng)新的信息，是企業(yè)建立良好形象的信息源之一。企業(yè)應該建立完整的顧客檔案系統(tǒng)和有效反饋機制，讓顧客與企業(yè)的溝通能更有效，從而能很好地控制負面口碑傳播。

當然，本文提出的模型是用消費者對筆記本電腦產(chǎn)品口碑推薦的數(shù)據(jù)來進行實證檢驗的，對其他行業(yè)或產(chǎn)品是否可行，還需要進一步研究；此外，在顧客滿意度和口碑推薦之間及口碑推薦和新顧客購買決策之間起調(diào)節(jié)作用的還有其他一些因素，本研究無法包含所有的影響因素，因此可以選擇不同的調(diào)節(jié)因素進行實證分析，以確認口碑推薦在不同影響因素作用下的效力，這同樣值得未來進一步研究。

參 考 文 獻：

［1］AArndt J. Role of product-related conversations in the diffusion of a new product［J］. Journal of Marketing Research, 1967,4: 291-295.

［2］A黃孝俊，徐偉青.口碑傳播的基本研究取向［J］.浙江大學學報(人文社會科學版),2004,34(1):125-132.

［3］A曹忠鵬,周庭銳,陳淑青.關(guān)系質(zhì)量對顧客忠誠及口碑影響效果的實證研究［J］.預測，2009,28(2):9-15.

［4］ADerbaix C, Vanhamme J. Inducing word-of-mouth by eliciting surprise a pilot investigation［J］

. Journal of Economic Psychology, 2003, 24(1): 99-116.

［5］ABansal H S, Voyer P A. Word-of-mouth processes within a services purchase decision context［J］. Journal of service Research, 2000, 3(2): 166-177.

［6］AReichheld F F, Sasser E. Zero defections: quality comes to service［J］. Harvard Business Review, 1990, 68(5): 105-111.

［7］AVillanueva J, Yoo S, et al.. The impact of marketing-induced versus word-of-mouth customer acquisition on customer equity growth［J］. Journal of Marketing Research, 2008, 45(1): 48-59.

［8］ABolton R, Lemon K, et al.. The theoretical underpinnings of customer asset management［J］. Journal of the Academy of Marketing Science, 2004, 32(3): 271-292.

［9］ARust R T, Lemon K N, et al.. Return on marketing: using customer equity to focus marketing strategy［J］. Journal of Marketing, 2004, 67: 109-127.

［10］AKamakura W, Mittal V, et al.. Assessing the service-profit chain［J］. Marketing Science, 2002, 21: 294-317.

［11］AOliver R L. A Cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decisions［J］. Journal of Marketing Research, 1980, 17(4): 460-469.

［12］ARanaweera C, Prabhu J. On the relative importance of customer satisfaction and trust as determinants of customer retention and positive word of mouth［J］. Journal of Targeting, Measurement and Analysis of Marketing, 2003, 12(1): 82-90.

［13］AAnderson E W. Customer satisfaction and word-of-mouth［J］. Journal of Service Research, 1998, 1(1): 1-14.

［14］ARichins M L. Word-of-mouth communications as negative information［J］. Advances in Consumer Research, 1984, 11: 697-702.

［15］AWangenheim F V, Tomás B. The chain from customer satisfaction via word-of-mouth referrals to new customer acquisition［J］. Journal of the Academy Marketing, 2007, 35: 233-249.

［16］Ade Matos C A, Rossi C A V. Word-of-mouth communications in marketing: a meta-analytic review of the antecedents and moderators［J］. Journal of the Academy of Marketing Science, 2008, 36(4): 578-596.

［17］ABrown T J, Barry T E, et al.. Spreading the word: investigating antecedents of consumers positive word-of-mouth intentions and behaviors in a retailing context［J］. Journal of the Academy of Marketing Science, 2005, 33(2): 123-138.

［18］AHeitmann M, Lehmann D R, et al.. Choice goal attainment and decision and consumption satisfaction［J］. Journal of Marketing Research, 2007, 44: 234-250.

［19］AZaichkowsky J L. Measuring the involvement construct［J］. Journal of Consumer Research, 1985, 12（12）: 341-352.

［20］AMorgan R, Hunt S. The commitment-trust theory of marketing relationships［J］. Journal of Marketing, 1994, 58(3): 20-38.

［21］AHarrion-Walker L J. The measurement of word-of-mouth communication and an investigation of service quality and customer commitment as potential antecedents［J］. Journal of Service Research, 2001, 4(1): 60-75.

［22］ALacey R, Suh J, et al.. Differential effects of preferential treatment levels on relational outcomes［J］. Journal of Service Research, 2007, 9(3): 241-256.

［23］AGilly M C, Graham J L, Wolfinbarger M F, et al.. A dyadic study of interpersonal information search［J］. Journal of the Academy of Marketing Science, 1998, 26(2): 83-100.

［24］ABauer R A. Consumer behazvior as risk taking［A］. In Hancock R S, ed. Dynamic Marketing for a Changing World［C］. American Marketing Association, Chicago, 1960. 389-398.