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      品牌中心和非品牌中心企業(yè)生成內容對品牌態(tài)度的影響

      2017-05-25 21:28:59楊學成肖彥??
      中國經貿導刊 2017年11期
      關鍵詞:意向態(tài)度維度

      楊學成 肖彥??

      摘要:本文分析品牌相關用戶生成內容,計算用戶品牌態(tài)度,基于此研究非品牌中心和品牌中心企業(yè)生成內容對品牌態(tài)度的影響。本文將品牌態(tài)度的認知、情感、行為意向維度,以及品牌態(tài)度的正、負維度綜合考慮。研究結果顯示,非品牌中心和品牌中心企業(yè)生成內容對品牌態(tài)度以及情感、認知、行為意向維度的影響無顯著差異;但除了正向和負向行為意向外,非品牌中心內容對正向品牌態(tài)度的正向影響更低,對負向品牌態(tài)度的負向影響也更低。

      關鍵詞:社會化媒體企業(yè)生成內容用戶生成內容品牌態(tài)度

      Kumar等(2016) [1]將企業(yè)在社會媒體官方賬號頁面發(fā)布的消息定義為企業(yè)生成內容。與傳統(tǒng)廣告不同,企業(yè)生成內容含有大量不以品牌為中心的內容,例如問候、實事新聞等。已有研究已經關注這類非品牌中心內容對消費者態(tài)度的影響與品牌中心內容的差異,例如Li和Li(2014) [2]、陳致中和林山(2012)[3]對互惠關系導向微博和的非廣告微博的研究。但這兩項研究均采用實驗法,對品牌態(tài)度的測量采用的是傳統(tǒng)的自陳式量表測量法,并且僅測量了態(tài)度的整體傾向,沒有關注態(tài)度的正負維度。目前已經有大量研究,通過分析挖掘品牌相關用戶生成內容,計算和研究品牌態(tài)度,但這些研究往往割裂的考慮態(tài)度的情感、認知、行為意向三個維度[4-6],少有的考慮三個維度的研究中,行為指互動而非購買[7]。

      本文采用田野研究的方法,以一汽馬自達的真實新浪企業(yè)微博為例,通過對微博評論所表達出的正面和負面的品牌情感、認知、購買意向的分析,計算出基于品牌相關用戶生成內容的品牌態(tài)度,進而比較品牌中心和非品牌中心企業(yè)生成內容對這種品牌態(tài)度的影響差異。

      一、研究方法

      (一)研究設計

      從一汽馬自達官方微博賬號中,隨機抽取三十余條以品牌中心微博和三十余條非品牌中心微博,作為兩組。對每一條官方微博,抽取其用戶評論集合,計算這個評論集合對“一汽馬自達”的品牌態(tài)度的各個維度,包括正向情感態(tài)度AP、負向情感態(tài)度AN、正向認知態(tài)度CP、負向認知態(tài)度CN、正向購買意向態(tài)度BP、負向購買意向態(tài)度BN,以及情感態(tài)度Aba、認知態(tài)度Abc、購買意向態(tài)度Abb、正向態(tài)度AbP、負向態(tài)度AbN、整體品牌態(tài)度Ab。接著,對兩組官方微博對應的品牌態(tài)度各個維度進行單因素方差分析,比較非品牌中心和品牌中心微博對基于用戶生成內容分析得到的品牌態(tài)度的各維度的差異。

      (二)數據收集

      本文使用Python爬蟲抓取了一汽馬自達官方新浪微博賬號在2014年7月1日至2016年6月30日兩年期間內發(fā)布的2316條微博,并從這位微博中篩選評論數大于10的微博350條。接著,從這350條微博中隨機抽取了34條品牌中心微博,以及34條非品牌中心微博。最后,使用Python爬蟲分別抓取這68條微博的前20條用戶評論,并將一汽馬自達自身賬號發(fā)布的評論剔除。

      (三)品牌態(tài)度計算

      計算一個評論集合對“一汽馬自達”的品牌態(tài)度的方法如下。首先采用內容分析法,分析每一條微博是否含有正向情感態(tài)度、負向情感態(tài)度、正向認知態(tài)度、負向認知態(tài)度、正向購買意向態(tài)度、負向購買意向態(tài)度,如果含有則在這個維度標志1,不含標志0;接著計算,AP是這個評論集合中正向情感態(tài)度維度的和與評論總數的商乘以3,AN是評論集合中負面品牌情感的評論數量與評論總數的商乘以-3。乘以3或-3是為了將態(tài)度值規(guī)范化到0~3、-3~0之間。類似地,計算出CP、CN、BP、BN;最后計算出態(tài)度的其他維度,Aba=AP+AN,Abc=CP+CN,Abb=BP+BN,AbP=(AP+CP+BP)/3,AbN=(AN+CN+BN)/3,Ab=AbP+AbN。例如,一汽馬自達官方微博“北京車展小長假第2天,展臺現場迎來了更強勢的圍觀……快踩下油門,體驗zoom~zoom~帶來的酣暢淋漓吧?!钡脑u論集合計算得到的品牌態(tài)度各個維度為:Ab=-027,AbP=027,AbN=-080,Aba=-040,Abc=-060,Abb=020,AP=020,AN=-100,CP=020,CN=-140,BP=040,BN=-020。

      二、分析結果和討論

      非品牌中心組用戶生成內容數的均值為119,標準差為31,品牌中心組用戶評論數的均值為148,標準差為39。品牌態(tài)度各維度的均值和標準差的描述性統(tǒng)計如表1所示。

      單因素方法分析結果如2所示??梢姡瞧放浦行暮推放浦行奈⒉挠脩粼u論,在品牌態(tài)度Ab、品牌情感態(tài)度Aba、品牌認知態(tài)度Abc和品牌行為意向態(tài)度Abb上均無顯著差異。然而,當區(qū)分態(tài)度的正負維度時,二者出現了顯著差異。在正向品牌態(tài)度AbP、正向品牌情感態(tài)度AP、正向品牌認知態(tài)度CP維度,非品牌中心微博顯著低于品牌中心微博;而在負向品牌態(tài)度AbN、負向品牌情感態(tài)度AN、負向品牌認知態(tài)度CN維度,非品牌中心微博顯著高于品牌中心微博;非品牌中心和品牌中心微博在正向品牌行為意向BP和負向品牌行為意向BN維度沒有顯著差異。

      陳致中和林山(2012)[2]基于實驗的采用問卷測量品牌態(tài)度的研究中,發(fā)現以非廣告為主的企業(yè)微博對品牌態(tài)度的情感、認知、行為意向的影響與廣告為主的微博沒有顯著差異。與這一結果類似,本文基于用戶生評論計算得的品牌態(tài)度的研究中,也發(fā)現品牌中心微博對情感、認知、行為意向維度的影響與非品牌中心微博沒有顯著差異。

      但對品牌態(tài)度的正負維度進行區(qū)分時,得到了進一步發(fā)現。非品牌中心微博在正向態(tài)度,以及正向情感、正向認知維度上,顯著低于品牌中心微博;在負向態(tài)度,以及負向情感、負向認知維度上,顯著高于品牌中心微博。也就是說,雖然非品牌中心微博和品牌中心微博對品牌態(tài)度整體的影響沒有差異,但品牌中心微博對正向和負向態(tài)度的影響比非品牌中心微博更為極端——對正向態(tài)度的正向影響更高,同時對負向態(tài)度的負向影響也更高。但這一效應僅在情感和認知維度成立,對于購買意向維度,非品牌中心微博和品牌中心微博對正向購買意愿、負向購買意愿的影響沒有顯著差異。

      三、結論與建議

      本文基于用戶生成內容計算品牌態(tài)度,將陳致中和林山(2012)[2]的基于實驗法的企業(yè)微博內容策略對品牌態(tài)度的影響的部分研究結論,擴展到基于真實環(huán)境和數據的田野研究的情境中。研究進一步發(fā)現,不以品牌為中心的企業(yè)生成內容對品牌態(tài)度的影響更溫和,和品牌中心內容相比,雖然非品牌中心企業(yè)生成內容對正向態(tài)度的正向影響更低,但對負面態(tài)度的負面影響也更低,而且這種效應僅存在于情感和認知維度,在購買意向維度不成立。相比之下,品牌中心企業(yè)生成內容像一把雙刃劍,雖然對正向態(tài)度的正向影響更高,但對負面態(tài)度的負向影響也更高。

      學術上,本文證實了使用品牌相關用戶生成內容計算品牌態(tài)度進而開展相關研究的可行性和有效性,發(fā)現這種研究方法能夠擴展和深化基于實驗問卷法的研究結論,為品牌態(tài)度相關研究提供了新思路。管理實踐上,本文呼吁企業(yè)的社會化媒體運營者利用非品牌中心微博對負面品牌態(tài)度的負向影響更小的特點,并慎重使用品牌中心內容。企業(yè)應密切關注品牌相關用戶生成內容反映的品牌態(tài)度及其各個維度,靈活調整企業(yè)生成內容策略。

      參考文獻:

      [1]Hollerit B, Ll M, Strohmaier MTowards linking buyers and sellers: detecting commercial Intent on twitter[C]. 2013

      [2]Kumar A, Bezawada R, Rishika R, Janakiraman R, Kannan P K Fromsocial to sale: The effects of firm-generated content in social media on customer behavior[J]. Journal of Marketing,2016,80(1):7-25

      [KH-1D]

      [MQ(《1》B11*4。180mm,X,DY-W]

      [CD180mm]

      [HT5”SS][3]Lee A J T, Yang F, Chen C, Wang C, Sun C Mining perceptual maps from consumerreviews[J]. Decision Support Systems,2016,82:12-25

      [4]Li Z, Li C Tweet or "re-tweet"? An experiment of message strategy and interactivity onTwitter[J]. Internet Research,2014,24(5):648—667

      [5]Mostafa M M More than words: Social networks' text mining for consumer brandsentiments[J]. Expert Systems with Applications,2013,40(10):4241—4251

      [6]陳致中,林山企業(yè)微博營銷效果之實證研究——以騰訊微博為例[J].現代傳播,2012 (12):88—92

      [7]謝新洲,劉京雷,王強社會化媒體中品牌傳播效果評價研究[J].圖書情報工作,2014(14):5-11

      〔本文系國家自然科學基金項目“企業(yè)面向消費者的微博溝通及其對品牌態(tài)度的影響機理研究 ”(項目編號:71202155);中央高?;究蒲袠I(yè)務費專項資金項目“社會化行為決策機理研究”(項目編號:2014ZD02—1)階段性成果?!?/p>

      (楊學成,北京郵電大學經管院教授。肖彥,北京郵電大學經管院博士生。)

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