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      網(wǎng)絡口碑對消費者購買決策行為的影響研究

      2016-01-13 11:13梅蕾張景
      商業(yè)經(jīng)濟研究 2016年1期
      關(guān)鍵詞:結(jié)構(gòu)方程模型

      梅蕾+張景

      內(nèi)容摘要:隨著網(wǎng)絡經(jīng)濟的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡口碑對消費者購買決策行為的影響日益明顯。本文基于網(wǎng)絡口碑接收者視角,以網(wǎng)絡用戶為研究對象,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)方程模型展開實證研究。研究表明,概念模型可用于解釋網(wǎng)絡口碑對消費者購買決策行為的影響,結(jié)論對企業(yè)研究消費者網(wǎng)絡行為有借鑒意義。

      關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡口碑 ?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,將負面網(wǎng)絡口碑質(zhì)量作為核心路徑,將負面網(wǎng)絡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者購買意愿產(chǎn)生較強影響。而Park(2009)將消費者網(wǎng)絡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者購買決策產(chǎn)生影響。陶曉波(2013)對ELM模型進行拓展后構(gòu)建了負面網(wǎng)絡口碑對消費者購買態(tài)度的影響模型,發(fā)現(xiàn)核心路徑在消費者處于高涉入度時成為主線。

      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)絡口碑接收者專業(yè)性-網(wǎng)絡口碑信息質(zhì)量-網(wǎng)絡口碑傳播效果”作為核心路徑;將“網(wǎng)絡口碑接收者專業(yè)性-關(guān)系強度-網(wǎng)絡口碑傳播效果”作為邊緣路徑進行分析。

      (二)研究假設(shè)提出與變量測量

      在構(gòu)建的模型中提出6個研究假設(shè)并設(shè)計具體的測量指標,如表1所示。

      研究調(diào)查實施與問卷初步分析

      (一)調(diào)查問卷設(shè)計與發(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)絡口碑進行界定,第二到第七部分為問卷主體部分,以題項形式進行羅列,第八部分是被調(diào)查者人口統(tǒng)計變量。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%。針對問卷進行了效度與信度分析。基于小組訪談和問卷前測的結(jié)果對問卷進行修正,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)計分析與信度、效度檢驗

      首先,對有效問卷的人口統(tǒng)計特征進行描述性統(tǒng)計分析。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,符合進一步分析要求。其次,使用SPSS 20.0,利用克朗巴哈系數(shù)進行信度檢驗。通過檢驗得出,各變量基于標準化項的克朗巴哈系數(shù)均大于0.7的臨界值,校正項總計相關(guān)性系數(shù)較高,表明量表信度較好。最后,對數(shù)據(jù)進行KMO和Bartlett球體檢驗,以便確定數(shù)據(jù)是否適合做因子分析。檢驗結(jié)果如表2所示,KMO統(tǒng)計量大于0.50;Bartlett 球體檢驗的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)計分析與信度、效度檢驗的基礎(chǔ)上,使用SPSS20.0統(tǒng)計分析軟件進行探索性因子分析,目的在于發(fā)現(xiàn)被觀測變量的本質(zhì)結(jié)構(gòu)并對其進行降維處理。以初始特征值大于1作為提取因子的選取標準,采取方差最大化正交旋轉(zhuǎn),把因子載荷值是否大于0.5作為刪除題項的標準。如表3所示,本文共提取了6個因子,累計方差貢獻率達到65.237%,即 6個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

      (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)建的模型進行分析,如圖1所示。模型涵蓋了傳播渠道、網(wǎng)絡口碑發(fā)送者專業(yè)性、關(guān)系強度、網(wǎng)絡口碑信息質(zhì)量、網(wǎng)絡口碑接收者專業(yè)性和網(wǎng)絡口碑傳播效果共6個潛在變量,各潛在變量對應24個觀測變量,以及符合運行要求的30個誤差變量。本文的初始數(shù)據(jù)沒有缺失值,對樣本的觀測變量進行正態(tài)性檢驗,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軟件應用的前提假設(shè),可以進一步分析。

      (二)模型擬合度檢驗

      進行結(jié)構(gòu)方程模型的分析,首先要檢驗之前構(gòu)建的模型能否恰當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行檢驗。如果擬合度良好,可以繼續(xù)進行結(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。

      檢驗模型擬合度,首先需要對違反估計進行檢查,如表5所示。屬于違反估計的項目通常包括存在負的誤差方差和標準化回歸系數(shù)大于0.95。本文中誤差方差均為正數(shù),標準化回歸系數(shù)在0.160-0.841之間,所以不存在違法估計現(xiàn)象,可繼續(xù)進行下一步分析。

      本文采用最大似然估計對提出的結(jié)構(gòu)方程模型進行參數(shù)計算,其中模型擬合指標結(jié)果如表6所示。本文模型的各項擬合指標都符合要求,擬合效果較好。

      (三)路徑系數(shù)或載荷系數(shù)顯著性檢驗

      在進行模型擬合度檢驗的基礎(chǔ)上,進一步對結(jié)構(gòu)方程模型進行路徑系數(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,檢驗結(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個假設(shè)均得到了支持,如表8所示。

      (二)模型路徑擬合檢驗

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

      直接效應是指一個變量對另一個變量的直接影響,如“傳播渠道”對“網(wǎng)絡口碑信息質(zhì)量”的直接效應為0.293。間接效應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)絡口碑傳播效果”的間接效應為0.150(0.293*0.512)。核心路徑“網(wǎng)絡口碑接收者專業(yè)性-網(wǎng)絡口碑信息質(zhì)量-網(wǎng)絡口碑傳播效果”的效應值為0.254(0.497*0.512),意味著在核心路徑上“網(wǎng)絡口碑接收者專業(yè)性”每提高1個單位,“網(wǎng)絡口碑傳播效果”提高0.254個單位。邊緣路徑“網(wǎng)絡口碑接收者專業(yè)性-關(guān)系強度-網(wǎng)絡口碑傳播效果”的間接效應值為0.103(0.646*0.160),意味著在邊緣路徑上“網(wǎng)絡口碑接收者專業(yè)性”每提高1個單位,“網(wǎng)絡口碑傳播效果”提高0.103個單位。邊緣路徑的間接效應遠小于核心路徑。由此可見,建模時所提出的核心路徑和邊緣路徑是恰當?shù)摹?/p>

      結(jié)論與意義

      通過實證研究發(fā)現(xiàn),本文提出的概念模型可以用于解釋網(wǎng)絡口碑對消費者購買決策行為的影響。基于以上研究工作,得到以下結(jié)論:從消費者角度出發(fā),消費者(網(wǎng)絡口碑接收者)可以通過增加相關(guān)經(jīng)驗、增強檢索網(wǎng)絡口碑信息的相關(guān)技能,主動、積極與網(wǎng)絡口碑發(fā)送者進行溝通交流等方式,提高自己在有關(guān)產(chǎn)品或服務方面的專業(yè)性,從而對網(wǎng)絡口碑信息質(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)品或服務進行網(wǎng)絡口碑營銷或希望改變現(xiàn)有網(wǎng)絡口碑傳播效果的企業(yè)來講,本文有利于企業(yè)從消費者角度考慮網(wǎng)絡口碑傳播機制,從而改進營銷策略。

      參考文獻:

      1.Richard E. Petty,John T. Cacioppo.The effects of involvement on response to argument quantity and quality:central and peripheral routes to persuasion[J].Journal of Personality and Social Psychology,1984,46(1)

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      3.陶曉波,宋卓昭,張欣瑞.網(wǎng)絡負面口碑對消費者態(tài)度影響的實證研究—兼論企業(yè)的應對策略[J].管理評論,2013,25(3)

      4.Lasswell H. D.The structure and function of communication in society[M].New York:Horper & Row,1948

      5.榮泰生.AMOS與研究方法 [M].重慶大學出版社,2009

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