黃麗華，何 曉，盧向華

(復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院，上海 200433)

0 引 言

社交媒體的快速發(fā)展，對企業(yè)與消費者之間的溝通帶來了巨大的影響.現(xiàn)代企業(yè)通過在各大社交媒體平臺上建立在線社群，實現(xiàn)與消費者更好的互動與服務(wù)，提升品牌形象，并為企業(yè)帶來更多的流量、創(chuàng)造更多的忠實粉絲并提高銷售績效.數(shù)據(jù)表明，企業(yè)在社交媒體上僅僅通過簡單回復(fù)消費者的抱怨就可以將消費者支持度提高25%，企業(yè)通過解決消費者的社交媒體抱怨則可以產(chǎn)生3倍的利潤提升(1)數(shù)據(jù)來源于CAROLANNE M.The rise of social media customer care, https://www.smartinsights.com, 2017.，越來越多的企業(yè)計劃未來加大社交媒體營銷的投入力度(2)STELZNER M.2018 Social Media Marketing Industry Report.https://www.socialmediaexaminer.com，尤其是微信作為中國用戶數(shù)量最多、網(wǎng)民滲透率最高的社交媒體(3)郭敏.2018年凱度中國社交媒體影響報告, https://cn.kantar.com/, 2018.，正在成為企業(yè)搭建社群管理最重要的社交媒體平臺[1].然而，企業(yè)如何利用微信的在線社群提供營銷和服務(wù)內(nèi)容，在我國卻是一個實踐探索遠大于理論研究的話題，少有深入的實證研究探索.

相比而言，基于微博的研究更為豐富，例如有學(xué)者研究企業(yè)微博的信息特征如何影響消費者的瀏覽、點贊和再傳播[2-4].閆幸等[5]研究微博互動策略對品牌認知和品牌情感的影響.陳洋等[6]研究不同的社群氛圍對消費者沖動消費的影響.但是現(xiàn)有的研究仍然無法幫助企業(yè)全面理解社群管理對消費行為和滿意度的影響.例如，什么樣的社群內(nèi)容策略是最有效的？如何與消費者互動才能讓消費者滿意并產(chǎn)生消費？不同的企業(yè)一線員工如何在社交媒體上提供內(nèi)容？這些研究問題對于改善企業(yè)在線社群中營銷和服務(wù)內(nèi)容的提供策略具有重要意義，特別是在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)使用人群增長放緩的背景下，更好地理解在線社群內(nèi)容提供策略所帶來的影響，對指導(dǎo)企業(yè)提高在線社群管理的效果有著重要的現(xiàn)實意義.

鑒于此，本文以微信在線社群為研究對象，通過文本分析的手段，提煉企業(yè)在線社群的內(nèi)容提供策略，并且在二元性理論基礎(chǔ)上，提出社群內(nèi)容二元性的概念，從內(nèi)容的平衡性和結(jié)合性兩個維度刻畫社群內(nèi)容提供策略，并系統(tǒng)地分析內(nèi)容提供策略對企業(yè)績效及消費者滿意度帶來的影響.同時，考慮到企業(yè)員工的技能水平的差異，進一步分析了不同維度內(nèi)容提供策略對不同員工的適用情況.本文以某企業(yè)2017年5月～2018年9月微信群聊為樣本，構(gòu)造企業(yè)員工的社群內(nèi)容策略指標(biāo)，并結(jié)合消費者的滿意度和員工的銷售績效進行分析.結(jié)果顯示：1)社群內(nèi)容二元性的平衡維度對消費者的滿意度和企業(yè)員工的銷售績效有顯著地正面影響；2)社群內(nèi)容二元性的結(jié)合維度與消費者滿意度和企業(yè)員工績效的關(guān)系呈倒U型：一定水平的結(jié)合度可以提高消費者滿意度和員工的銷售績效，但是過多的結(jié)合度導(dǎo)致邊際效應(yīng)遞減；3)社群內(nèi)容二元性的不同維度適合不同技能水平的企業(yè)員工：技能水平較低的員工適合使用平衡維度提高銷售績效；而技能水平較高的員工能夠更好地利用結(jié)合維度提高消費者滿意度和銷售績效，然而，在結(jié)合維度達到一定水平后，邊際效應(yīng)降低的效果也越強烈.

1 文獻綜述

1.1 企業(yè)在線社群內(nèi)容

在線社群作為企業(yè)和消費者溝通的重要觸達點，在營銷和服務(wù)溝通中扮演著重要作用，企業(yè)社群內(nèi)容成為國內(nèi)外學(xué)者的研究熱點.Kumar等[7]分析企業(yè)在在線社群上提供的內(nèi)容對消費者行為帶來的影響，證實了企業(yè)生成內(nèi)容的情感分、接受度和感染性對消費者購物行為的積極作用.Wan等[8]把企業(yè)在在線社群上的營銷內(nèi)容分為情報類、促銷類和勸說類內(nèi)容，分別研究這些內(nèi)容對產(chǎn)品銷量的影響.企業(yè)在線社群服務(wù)方面，Agnihotri等[9]將企業(yè)員工在社交媒體上的服務(wù)活動分為信息共享、客戶服務(wù)和信任構(gòu)建三種類型，指出社交媒體使用和服務(wù)活動的匹配能夠提高消費者和營銷人員的感知價值.

國內(nèi)學(xué)者對企業(yè)在線社群營銷內(nèi)容、互動策略等方面進行了研究.周志民等[10]發(fā)現(xiàn)，在線社群的信息質(zhì)量、管理策略、成員相似性、品牌認同度對社群歸屬感和人際吸引力都有顯著影響，社群歸屬感和人際吸引力對社群參與度和社群忠誠度有顯著正向影響.何賢杰等[11]研究企業(yè)微博中的信息披露，發(fā)現(xiàn)微博信息中經(jīng)營活動及策略類占比高的公司股價同步性越低.閆幸等[5]將企業(yè)的微博互動策略分為社會性互動和任務(wù)導(dǎo)向型互動，發(fā)現(xiàn)互動策略會影響消費者的品牌情感和品牌認知并最終影響消費者品牌關(guān)系.

1.2 營銷—服務(wù)二元性

二元性指的是為企業(yè)或個人同時追求探索活動和開發(fā)活動的能力，這一點已經(jīng)達成了廣泛的共識，但是該概念并沒有清晰的指出是要同時增強兩種活動的總量還是達成兩種活動的數(shù)量相互匹配，根據(jù)Cao等[12]的定義，前者強調(diào)的是兩種活動的絕對數(shù)量，而后者強調(diào)的是兩種活動的相對平衡，不同的概念界定表示的二元性的大小可能是不同的，如表1所示.

表1 營銷服務(wù)二元性的不同維度示例

表1展示了兩個企業(yè)客戶代表不同的營銷和服務(wù)對話個數(shù)，客戶代表1的營銷對話個數(shù)為20個，服務(wù)對話個數(shù)為10個，而客戶代表2的營銷對話的個數(shù)為10個，服務(wù)對話的個數(shù)為10個.到底哪個客戶代表的內(nèi)容更加具有二元性？取決于如何對二元性進行定義，一方面如果認為服務(wù)和營銷內(nèi)容相對平衡表示二元性，則代表2的內(nèi)容更加具有二元性；另一方面，如果認為服務(wù)和營銷兩者的結(jié)合總量表示二元性，則代表1的內(nèi)容更加具有二元性.

事實上，現(xiàn)有研究對二元性刻畫的兩種方式是都存在的：平衡維度使用兩種活動差的絕對值，強調(diào)兩種不同目標(biāo)的活動同時競爭相同資源，需要在兩者之間進行協(xié)調(diào)以保持相對平衡，但不是簡單的平分，而是需要同時考慮兩種活動[13]；結(jié)合維度使用兩種活動的乘積，強調(diào)同時提高兩種活動的參與，實現(xiàn)兩種活動總體數(shù)量的提升.He和Wong[48]同時使用探索活動和開發(fā)活動的乘積以及差的絕對值刻畫二元性對企業(yè)銷售增長率的影響.Cao等[12]總結(jié)了二元性的平衡維度和結(jié)合維度兩個概念，驗證不同的維度對組織的績效有不同的作用，此后學(xué)者們基本就兩種不同的測度方式達成了共識[14].楊大鵬等[15]以企業(yè)探索和利用式創(chuàng)新的絕對差值來測量平衡二元性，探索平衡二元性對企業(yè)績效的影響；Chi等[16]分別用IT治理策略中的契約治理和關(guān)系治理的差的絕對值以及兩者的乘積測量平衡性和結(jié)合性，探討了IT二元性的調(diào)節(jié)效應(yīng)；王業(yè)靜等[17]探討了組織二元性的平衡維度和結(jié)合維度對高科技新創(chuàng)企業(yè)的不同影響；Sok等[18]以平衡維度和結(jié)合維度刻畫企業(yè)研發(fā)部門負責(zé)人參與創(chuàng)新活動和細節(jié)活動的二元性，指出不同維度的二元性對新產(chǎn)品創(chuàng)新和企業(yè)績效關(guān)系的調(diào)節(jié)作用.

在營銷服務(wù)二元性的研究中，國外相關(guān)研究近年來快速發(fā)展，而國內(nèi)的研究卻非常有限[19]，多數(shù)研究只考慮了二元性的結(jié)合維度，使用營銷服務(wù)兩者的乘積作為二元性的測度，卻忽視了平衡維度.另外，過去的研究基于員工的營銷和服務(wù)導(dǎo)向，缺少對營銷服務(wù)實際行為的測量[20].因此，本文從營銷服務(wù)二元性的平衡維度與結(jié)合維度入手，考察企業(yè)員工在社交媒體發(fā)布營銷服務(wù)二元內(nèi)容的行為，探索營銷服務(wù)二元性對消費者滿意度和員工績效的影響.

基于營銷—服務(wù)二元性理論，本文提出了社群內(nèi)容的二元性，即企業(yè)客戶代表(下文以員工指代客戶代表)在社交媒體上向消費者提供服務(wù)內(nèi)容的同時，提供營銷內(nèi)容以實現(xiàn)消費者滿意度的提升和績效增加.社交媒體營銷內(nèi)容指的是面向營銷[21]的內(nèi)容，具體包括產(chǎn)品促銷、產(chǎn)品推薦等可以刺激消費者購物決策的產(chǎn)品相關(guān)內(nèi)容[22].社交媒體服務(wù)內(nèi)容指的是，面向消費者服務(wù)的內(nèi)容，包括響應(yīng)消費者服務(wù)請求的內(nèi)容[23]以及解決消費者潛在服務(wù)需求的內(nèi)容.

2 研究假設(shè)

從社群內(nèi)容二元性的平衡維度和結(jié)合維度出發(fā)，闡述內(nèi)容二元性如何影響消費者滿意度和銷售績效.在Cao等[12]的基礎(chǔ)上，本文中的社群內(nèi)容二元性的平衡維度指的是營銷和服務(wù)內(nèi)容的相對平衡，而結(jié)合維度指的是兩者的結(jié)合強度.消費者滿意度指的是消費者對企業(yè)員工提供內(nèi)容的平均情感得分，而銷售績效指的是企業(yè)員工在一段時間內(nèi)的銷售金額.

2.1 社群內(nèi)容二元性與消費者滿意度

本文認為內(nèi)容二元性的平衡維度和消費者滿意度有正向關(guān)聯(lián)，有如下的幾點原因.首先，社交媒體正日漸成為消費者—企業(yè)之間的溝通渠道，消費者對服務(wù)和產(chǎn)品促銷信息的需求也會在社交媒體上反映，有調(diào)查顯示，中國消費者對社交媒體高度依賴，超過八成的消費者希望通過社交媒體更多的了解到產(chǎn)品和服務(wù)信息(4)珀侯, 昀泰鐘.2015 德勤中國媒體消費者調(diào)研..其次，營銷和服務(wù)內(nèi)容的失衡會產(chǎn)生消費者失望的風(fēng)險.如果員工過多的提供服務(wù)內(nèi)容而忽視了營銷內(nèi)容，不僅消費者會因為無法得到價格優(yōu)惠、多樣產(chǎn)品而失望[24]，并且員工也會因為從事大量的單一服務(wù)活動而陷入流水線困境[25]，進而消費者感受到較低的服務(wù)質(zhì)量從而引起失望[26]；反之，如果員工過多的提供營銷內(nèi)容而忽視服務(wù)內(nèi)容，造成的過度營銷會給消費者帶來焦慮情緒[27]，進而影響消費者滿意度.因此，本文提出如下的假設(shè)：

假設(shè)1社群內(nèi)容二元性的平衡維度與消費者滿意度正相關(guān).

另一方面，社交媒體服務(wù)內(nèi)容和營銷內(nèi)容在提高消費者滿意度方面是相互提高的互補關(guān)系，兩者的結(jié)合可以提高消費者滿意度，但是當(dāng)結(jié)合維度超過一定的水平之后，不斷增加的服務(wù)和營銷需求可能會耗盡員工有限的時間和精力，造成員工的疲勞，無法滿足消費者需求，使消費者滿意度下降.第一，企業(yè)員工通過提供更多的營銷內(nèi)容可以更多的了解到產(chǎn)品相關(guān)的知識，從而在服務(wù)消費者的過程中，利用更多的產(chǎn)品為消費者提供更能滿足消費者需求的服務(wù)內(nèi)容，進而提高消費者滿意度；第二，員工在向消費者提供服務(wù)的時候，可以通過溝通了解到消費者的需求痛點，從而可以為消費者提供個性化的產(chǎn)品推薦，提高消費者滿意度[28].但是，員工的時間精力等資源是有限的，提供營銷內(nèi)容需要員工了解消費者喜好、發(fā)掘潛在消費者、進行交叉銷售和向上銷售，提供服務(wù)內(nèi)容需要員工時刻關(guān)注消費者抱怨、判斷消費者的潛在服務(wù)需求、及時提供高質(zhì)量的回復(fù)，一旦不斷增加需求超過員工的承受能力，造成的員工的疲勞和倦怠會讓員工對消費者產(chǎn)生負面態(tài)度，并懷疑自己的業(yè)務(wù)能力[29]，進而無法滿足消費者需求，從而引發(fā)消費者的不滿[30].因此，本文提出如下的假設(shè)：

假設(shè)2社群內(nèi)容二元性的結(jié)合維度與消費者滿意度之間的關(guān)系呈倒U型，(a)一定水平的結(jié)合度會提高消費者滿意度，但是(b)過多的結(jié)合度導(dǎo)致對滿意度的邊際效應(yīng)遞減.

2.2 社群內(nèi)容二元性與銷售績效

在平衡維度和銷售績效的關(guān)系上，盡管營銷相關(guān)的內(nèi)容可以直接刺激消費者進行消費，但是如果陷入了過度營銷的陷阱，反而會導(dǎo)致營銷成本上升，消費者產(chǎn)生社交媒體疲勞，對社群內(nèi)容產(chǎn)生排斥行為[31]，最終導(dǎo)致銷售績效下降.另外，員工在與消費者的溝通過程中如果過分集中于提供服務(wù)內(nèi)容而忽視了營銷內(nèi)容，通過服務(wù)交互而實現(xiàn)的消費者滿意度提升沒有得到充分利用，沒有充分激發(fā)消費者的潛在消費，進而損失了原本可以獲得的銷售績效，無法達到最優(yōu)的績效表現(xiàn)[25].因此，本文提出如下的假設(shè)：

假設(shè)3社群內(nèi)容二元性的平衡維度與銷售績效正相關(guān).

另外，在提高銷售績效方面，服務(wù)內(nèi)容和營銷內(nèi)容相輔相成，兩者的結(jié)合會提高銷售績效，但是過多的結(jié)合度會造成負面影響.首先，在為消費者提供服務(wù)的過程中，通過不斷地溝通，員工能夠理解消費者需求，挖掘潛在的銷售機會，提供符合消費者需求的產(chǎn)品營銷信息，進而提高營銷轉(zhuǎn)化率[23].另外，在交流過程中，員工也可以推斷消費者類型，關(guān)于消費者的認知能夠幫助員工進行有效的營銷[32].然后，員工對消費者服務(wù)請求的反饋信息也會促進消費者的互惠行為，例如提供給員工更多的個人信息、建立對企業(yè)員工的信任，為產(chǎn)品營銷提供了有利條件[33].最后，盡管結(jié)合維度可以提高營銷轉(zhuǎn)化率并實現(xiàn)信息的交換，營銷服務(wù)的結(jié)合度不能無限制的提高.不斷提高的營銷和服務(wù)需求會耗盡員工資源，增加員工工作壓力，降低員工的工作參與，對員工在工作場合的機能水平有負面影響，員工與消費者進行有效溝通的動機和積極情緒顯著下降[34]，無法產(chǎn)生有效的社交媒體營銷和服務(wù)內(nèi)容.另外，同時進行面向營銷和面向服務(wù)的內(nèi)容交互，員工會對自己的角色定位造成混亂[20]，影響工作表現(xiàn).因此，本文提出如下的假設(shè)：

假設(shè)4社群內(nèi)容二元性的結(jié)合維度與銷售績效之間的關(guān)系呈倒U型，(a)一定水平的結(jié)合度會提高銷售績效，但是(b)過多的結(jié)合度導(dǎo)致對銷售績效的邊際效應(yīng)遞減.

2.3 企業(yè)員工技能水平的調(diào)節(jié)作用

在與消費者溝通的過程中，員工的技能水平也起到了非常重要的作用，個人知識以及知識的交叉對二元行為的績效表現(xiàn)有重要影響[35]，社群內(nèi)容二元性的兩個維度應(yīng)該適用于專業(yè)技能水平不同的員工.首先，上文提到內(nèi)容二元性的平衡維度可以規(guī)避過度營銷或者單一服務(wù)的負面作用，但是當(dāng)員工的技能水平較低、缺少有關(guān)營銷或者服務(wù)的知識和經(jīng)驗時，員工采取平衡策略能夠更加有效的規(guī)避風(fēng)險.然而，經(jīng)驗和技能水平較高的員工可以憑借豐富的經(jīng)驗和專業(yè)知識解決客戶需求，對營銷和服務(wù)內(nèi)容不平衡的風(fēng)險敏感性較低，可以提供營銷和服務(wù)有所側(cè)重的內(nèi)容去滿足消費者需求，而不會對消費者滿意度和銷售績效造成負面影響，因此有下面的假設(shè)：

假設(shè)5社群內(nèi)容二元性的平衡維度與消費者滿意度和績效的關(guān)系受到員工技能水平調(diào)節(jié)，在技能水平低的情況下，平衡維度更加有利.

另外，依據(jù)工作需求—資源視角[36]，提供高水平的結(jié)合度所提出的更高的服務(wù)和營銷的需求會消耗員工的資源，產(chǎn)生加劇員工的精神壓力、降低工作參與的風(fēng)險，但是專業(yè)的知識和技能儲備卻會對該風(fēng)險起到緩沖的作用.面對不斷增長的服務(wù)和營銷需求的時候，相比具有更多知識技能儲備的員工，低技能水平的員工更容易因為面對需求手足無措而積攢壓力，需要不停的求助外部的資源，例如求助上級如何進行廣告營銷，求助同事或者外部知識庫尋求如何解決消費者的疑惑，為了應(yīng)對服務(wù)或者營銷的高需求進一步產(chǎn)生了更多的次生需求，必然會加快員工自身時間和精力的消耗.相比之下，如果面對相同的結(jié)合度的需求，具有更多知識技能的員工更加游刃有余，因此技能水平高的員工采用結(jié)合維度更能提高銷售績效.

盡管高水平的員工可以充分發(fā)揮二元結(jié)合維度的作用，但是過多的結(jié)合度導(dǎo)致的角色沖突卻無法避免，其造成的負面邊際效應(yīng)也越強.同時提高營銷和服務(wù)內(nèi)容會使員工認為自己的職責(zé)包含更加寬泛更加多樣化的活動，這種角色的復(fù)雜性和定位的模糊性卻無法通過專業(yè)技能的提高解決，會降低員工的工作滿意度，產(chǎn)生負面的影響[37].因此，提出以下的假設(shè)：

假設(shè)6假設(shè)2和假設(shè)4中的非線性關(guān)系受到員工的技能水平的調(diào)節(jié)，相比之下，技能水平高的員工(a)采用結(jié)合維度的二元性更能提高銷售績效和消費者滿意度，但是(b)過多的結(jié)合度造成的負面邊際效應(yīng)也越強.

3 數(shù)據(jù)處理與研究設(shè)計

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文的研究背景基于國內(nèi)某零售平臺的微信社群，每個企業(yè)員工將其維護的消費者拉入社群，員工和消費者之間是一對多的關(guān)系.該零售平臺隨機提供了88個微信群在2017年5月～2018年9月期間的共63萬條聊天數(shù)據(jù),同時零售平臺也提供了負責(zé)微信群的員工的基本信息，以及這些員工在2017年5月～2018年9月的銷售績效.根據(jù)研究的需要，首先要對微信群中的對話進行識別并進行分類，然后以對話為單位，進行內(nèi)容提供策略的編碼、消費者滿意度的測度以及其它變量的計算，最終形成以員工(i)按周(t)組成的面板數(shù)據(jù)，共計2 274條觀測.

表2 微信群中的消息編碼舉例

注：員工響應(yīng)消費者服務(wù)請求對話即屬于被動服務(wù)內(nèi)容.

3.2 基于機器學(xué)習(xí)的對話識別

基于微信群的溝通數(shù)據(jù)，員工在微信群中與消費者互動的內(nèi)容根據(jù)類型不同分為三類：營銷信息，即優(yōu)惠券、產(chǎn)品促銷、活動推廣等；被動服務(wù)信息，即響應(yīng)消費者的服務(wù)請求；主動服務(wù)信息，即主動為消費者提供可能需要的知識技能等.不同于論壇、微博等社交媒體，微信群的聊天數(shù)據(jù)沒有一個清晰地發(fā)起會話、回復(fù)會話的過程，因此需要首先識別出每個微信群里的會話過程.本文改進了Wang等[38]的算法，使用基于時間窗口上下文的文本聚類方法，首先通過消息文本分類方法，識別消費者的服務(wù)請求、員工的主動服務(wù)和營銷消息(人工標(biāo)注訓(xùn)練集的示例如表2所示)，作為對話的開始，然后將每一句消息使用時間窗口內(nèi)(一天)的發(fā)起人上下文、指代上下文和時間上下文進行擴展，根據(jù)擴展后的消息的表示向量對消息文本進行聚類分析，從而識別出屬于消費者請求服務(wù)的對話(員工回復(fù)消費者服務(wù)請求也就是屬于被動服務(wù)對話)、員工主動服務(wù)的對話和員工營銷的對話，微信群中的對話識別舉例如表3所示.其中，具體的消息分類如下：(1)消費者服務(wù)問詢識別：本文基于人工標(biāo)注的3 602條消費者聊天樣本消息，例如表2中的消費者服務(wù)請求部分，構(gòu)造多種識別模型并擇優(yōu)選用；(2)員工營銷消息和主動服務(wù)消息的識別：本文針對營銷、主動服務(wù)消息類型，基于人工標(biāo)注的2 609條員工的聊天樣本，例如表2中的主動服務(wù)和主動營銷部分，構(gòu)造多種識別模型并擇優(yōu)選用.對于任務(wù)(1)，使用Logit模型，預(yù)測準(zhǔn)確度為96%，對于任務(wù)(2)使用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型，預(yù)測準(zhǔn)確度達到90%.表4分別列舉了三類不同對話類型的例子，其中最多的是被動服務(wù)相關(guān)對話，共計15 469條，其次是營銷相關(guān)的對話數(shù)量為5 911，主動服務(wù)的數(shù)量較少，僅有542條.

表3 微信群中的對話識別舉例

表4 員工對話內(nèi)容類型

注：原始的群聊數(shù)據(jù)去掉圖片/地理位置共享消息/語音消息/紅包等無法解析的消息之后得到63萬條消息記錄，對消息的對話結(jié)構(gòu)進行整理，得到員工發(fā)送營銷相關(guān)內(nèi)容引發(fā)的對話、員工發(fā)送主動服務(wù)內(nèi)容引發(fā)的對話、員工響應(yīng)消費者請求的對話，每個對話包含多個消息，總計15 572+65 364+608=81 544條，剩余的消息則是消費者與消費者之間的對話，這部分對話與本文的研究無關(guān)，本文將其刪除.

3.3 基于文本的消費者滿意度測度

消費者滿意度(Cust_Sentiit).員工i的微信群內(nèi)消費者在時間單位t內(nèi)的平均情感得分.消費者的情感分(sentimentscore)作為消費者在交互過程中的反應(yīng)[39]，體現(xiàn)了消費者觀點的積極與否[40]，以往的研究經(jīng)常使用情感分對消費者的滿意度進行評估[41-45].因此，本文使用LIWC(5)http://liwc.wpengine.com/(Linguistic Inquiry and Word Count) 作為情感分的計算工具，LIWC是一個使用字典的方式評估語句中的情感、認知和結(jié)構(gòu)組成的文本分析工具，并在心理學(xué)和語言學(xué)領(lǐng)域廣泛使用.參照Goh等人[46]的做法，消費者在某時刻發(fā)出的一條語句中的每一個詞和LIWC的詞庫進行比對，如果該句的所有詞的正負情感分之和(凈得分)為正值，則該語句的情感得分為1，如果凈得分為負值，則該語句的情感得分為-1，如果凈得分為0，則該語句的情感得分為0.對于消息中的emoji表情的情感分，參考Novak等人的方法處理[47].在一次員工i和消費者j∈J的對話過程c∈C中，消費者的情感滿意度為該對話過程中消費者所有語句的情感分的平均值.在單位時間t內(nèi)，如果某個對話過程涉及多個消費者，則先取平均值，然后對時間t內(nèi)的所有對話過程取平均

(1)

通過上述的計算過程，可以得到企業(yè)員工不同內(nèi)容所對應(yīng)的消費者滿意度水平，如表5所示.具體來說，員工對消費者服務(wù)請求的回復(fù)的滿意度是最高的，最受歡迎，其次為員工主動在社群中發(fā)布的客戶服務(wù)信息，而營銷類的信息由于包含產(chǎn)品的推送，是最不受消費者歡迎的.

表5 企業(yè)員工社群內(nèi)容與消費者滿意度

表6 變量說明

3.4 其他重要變量定義與度量

企業(yè)員工二元內(nèi)容的平衡度(BDit).參考He等[48]以及Cao等[12]的做法，平衡度的計算公式如下所示

BDit=|Service_Cntit-Sale_Cntit|

(2)

Sale_Cntit是員工i在單位時間t內(nèi)發(fā)布的所有對話過程中，屬于營銷內(nèi)容的數(shù)量，而Service_Cntit，則是員工主動和被動服務(wù)的溝通過程數(shù)量之和.與前人的構(gòu)建方法類似[12]，本文將服務(wù)內(nèi)容和營銷內(nèi)容的差的絕對值定義為平衡維度，兩者絕對差值的范圍在[0,256]，因此，為了便于模型解釋，本文用256減去該絕對值作為模型變量，該值越大意味著兩種內(nèi)容更加平衡.

企業(yè)員工二元內(nèi)容的結(jié)合度(CDit)，指的是兩種內(nèi)容的組合強度，兩種內(nèi)容是相輔相成的關(guān)系，與前人的構(gòu)造方式相同[12,49]，本文將兩種內(nèi)容的乘積作為結(jié)合維度的度量.另外，在將兩種內(nèi)容相乘之前，本文對兩種內(nèi)容的數(shù)量做標(biāo)準(zhǔn)化處理，以防止?jié)撛诘亩嘀毓簿€性問題[12].

CDit=Service_Cntit×Sale_Cntit

(3)

本文還根據(jù)平臺公司提供的數(shù)據(jù)，計算了企業(yè)員工銷售績效(Saleit)、員工技能水平(Lvli)(企業(yè)會定期對員工的技能水平進行考核，包括基本的育嬰知識，營養(yǎng)搭配知識，急救方面的知識等構(gòu)成，由低到高分為5個等級)以及其它可能會對因變量造成影響的控制變量，包括員工的基本信息：工齡(Expit)；微信群的動態(tài)：營銷內(nèi)容數(shù)量(Sale_Cntit)、服務(wù)內(nèi)容數(shù)量(Service_Cntit)、群內(nèi)總的消息條數(shù)(Msg_Cntit)、群內(nèi)總的人數(shù)(Mem_Cntit)，以及季度啞變量(Qt)，具體變量說明如表6所示.

從表6可以了解到，員工的周平均銷售績效為23 117元，標(biāo)準(zhǔn)差為18 765，可見不同的員工之間的績效有較大差異；周平均滿意度為0.08，標(biāo)準(zhǔn)差為0.21，可見盡管消費者的整體滿意度為正，但是同時方差波動為后續(xù)分析提供了基礎(chǔ).同時，對多重共線性問題進行檢驗，方差膨脹因子在1.06到5.61之間，平均值為2.68，屬于合理的范圍.

4 模型和實證結(jié)果檢驗

4.1 模型設(shè)定

為了排除面板數(shù)據(jù)的同時性的影響，即在同一時間，員工發(fā)送的社交媒體內(nèi)容會影響消費者的滿意度和績效，但是同時員工可能會依據(jù)消費者的滿意度調(diào)整社交媒體上發(fā)送的內(nèi)容.為解決此問題，考慮到當(dāng)前T時刻的消費者滿意度卻不會對T-1期已經(jīng)發(fā)生了的員工社交媒體內(nèi)容發(fā)送行為造成影響，故使用員工社交媒體行為的滯后項對消費者滿意度進行估計.另外，由于員工在當(dāng)期不會實時觀測到微信群中消費者的購物行為，員工的績效在下期結(jié)算，因此，可以排除當(dāng)期的銷售績效對員工社交媒體內(nèi)容發(fā)送行為的逆向影響.同時，為了進一步排除當(dāng)期銷售績效對員工社交媒體行為逆向因果的可能性，下文也對是否存在內(nèi)生解釋變量進行了Hausman檢驗[50].所以，本文將員工社交媒體內(nèi)容策略對消費者滿意度和績效影響的模型設(shè)定為

γControlsit-1+ui+λt+εit

(4)

γControlsit+ui+λt+εit

(5)

上面兩式中的ui表示不隨時間改變的個體差異誤差項，解決了不隨時間而變但隨個體差異而變的遺漏變量問題.λt=γQt表示不隨個體改變而隨時間而變的誤差項，Qt為每個季度的虛擬變量.εit為隨個體與時間改變的誤差項.Cust_Sentiit和Saleit代表因變量，即消費者滿意度和員工績效，BDit和CDit代表社群內(nèi)容二元性的兩個維度，Controlsit代表上文中提到的控制變量.使用雙向固定效應(yīng)模型對模型(4)和模型(5)進行估計，假設(shè)面板回歸模型εit獨立同分布，采用聚類穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤.考慮誤差εit可能存在組內(nèi)自相關(guān)、組間異方差或者組間同期相關(guān)，本文也使用Prais-Winsten估計法得到考慮同時存在組間異方差、同期相關(guān)以及組內(nèi)自相關(guān)的FGLS估計量[51]，作為穩(wěn)健性檢驗.

4.2 實證結(jié)果分析

社交媒體二元性對消費者滿意度的回歸結(jié)果如表7所示.模型1～模型3考察社群內(nèi)容二元性的兩個維度和消費者滿意度之間的關(guān)系，平衡維度與消費者滿意度正相關(guān)，結(jié)合維度與消費者滿意度的關(guān)系呈倒U型，支持假設(shè)1與假設(shè)2.具體的，依據(jù)模型3，平衡維度增加1單位，消費者滿意度上升1.7%，例如，員工當(dāng)前的營銷內(nèi)容為22個，服務(wù)內(nèi)容為10個，若增加1個服務(wù)內(nèi)容的對話，則平衡維度就增加1個單位，那么消費者滿意度就可能提高1.7%.本文還進一步計算了該電商場景下的最優(yōu)平衡度.提取了消費者滿意度較高的子樣本(按照消費者滿意度的中位數(shù)分割高低樣本，在高滿意度樣本中取前10%分位數(shù))，發(fā)現(xiàn)這些員工的平衡維度平均為242(大約對應(yīng)的服務(wù)內(nèi)容為56個，營銷內(nèi)容為42個，占比分別為57.1%和42.9%)因此可以推斷在本研究下，平衡維度不是絕對均衡，而是57%:43%左右，這一范圍內(nèi)的平衡度能取得最好的滿意度效果.當(dāng)然在不同的環(huán)境下，營銷服務(wù)的最佳平衡點應(yīng)該會有所變化，例如汽車等消費中，需要更多的汽車產(chǎn)品相關(guān)的服務(wù)方面的解答而不是推薦更多的其他汽車的廣告信息，服務(wù)與營銷的平衡點可能會上升到80%:20%.

對于結(jié)合維度的倒U型關(guān)系，模型3中結(jié)合度(CD)的系數(shù)為正顯著，而CD2的系數(shù)為負顯著，表明CD與消費者的滿意度正相關(guān)，但是隨著CD的過度增加導(dǎo)致邊際效應(yīng)遞減.本文通過與計算最優(yōu)平衡度類似的方法得到了結(jié)合度的較優(yōu)點，發(fā)現(xiàn)消費者滿意度較高的子樣本的結(jié)合維度前10%分位數(shù)平均為45.6(標(biāo)準(zhǔn)化后的，服務(wù)內(nèi)容為164，營銷內(nèi)容為65)，不過考慮到CD呈倒U型曲線，假設(shè)y=aCD2+bCD+c，令其導(dǎo)數(shù)等于0可以求得最優(yōu)CD值，根據(jù)表7中的模型2，可以得到滿意度最高的CD為38(標(biāo)準(zhǔn)化后的)，與之前的數(shù)據(jù)分析的結(jié)果相差不大.也就是說，如果員工當(dāng)前的服務(wù)內(nèi)容為150個，營銷內(nèi)容為50個(標(biāo)準(zhǔn)化后的CD為27)，則兩種內(nèi)容分別提升10個(標(biāo)準(zhǔn)化后的CD為35)則有助于消費者滿意度的提高，但是如果分別提高50個(標(biāo)準(zhǔn)化后的CD為77)則會經(jīng)歷滿意度提升后又下降的過程，因此，支持假設(shè)2.

模型4考察社交媒體二元性在不同員工技能水平下的表現(xiàn).具體來說，技能水平與平衡維度的交互項為負，但是并不顯著，不能支持假設(shè)5的消費者滿意度部分；另一方面，員工技能水平與CD有正顯著的交互作用，但是技能水平與CD2的交互項卻是負顯著的，這一結(jié)果表明，隨著技能水平的提高，CD提高消費者滿意度的正向線性效果提高，同時，負向非線性效果同樣增強，該結(jié)果支持假設(shè)6消費者滿意度部分.

另外，模型中的控制變量盡管不作為主要自變量，但是同樣提供了有用的結(jié)論，員工的工齡(Exp)與消費者滿意度正相關(guān)，表明經(jīng)驗豐富的企業(yè)員工能夠在對話過程中打動消費者；微信群中成員數(shù)量(Mem_Cnt)越多，微信群中的氛圍也越好；另外，營銷內(nèi)容的數(shù)量和服務(wù)內(nèi)容的數(shù)量都可以提高消費者滿意度，表明企業(yè)員工生成內(nèi)容能夠使消費者滿意，與Kumar等[7]的研究結(jié)論一致.

表7 二元內(nèi)容與消費者滿意度

注：***，**，*分別表示顯著水平為1%，5%，10%.

社交媒體內(nèi)容二元性對銷售績效的回歸結(jié)果如表8所示.模型1～模型3的結(jié)果顯示，平衡維度與員工的績效正相關(guān)，支持假設(shè)3，而結(jié)合維度與員工的績效之間的關(guān)系呈倒U型，支持假設(shè)4.具體來說，依據(jù)模型3，平衡維度每提升1個單位(例如，員工當(dāng)前的營銷內(nèi)容為20個，服務(wù)內(nèi)容為10個，若多發(fā)布一個服務(wù)內(nèi)容，則使平衡維度提高1)，員工銷售績效平均能提高249元.模型3中，結(jié)合度CD的系數(shù)為正顯著，而CD2系數(shù)為負顯著，表明CD與員工績效正相關(guān)，但是過高的CD導(dǎo)致該邊際效應(yīng)遞減，且根據(jù)模型2的結(jié)果，可以得到最優(yōu)的CD值為67(標(biāo)準(zhǔn)化后的)，如果員工當(dāng)前的服務(wù)內(nèi)容為150個，營銷內(nèi)容為50個(標(biāo)準(zhǔn)化后的CD為27)，則兩種內(nèi)容分別提升10個(標(biāo)準(zhǔn)化后的CD為35)則有助于員工績效的提高，但是如果分別提高50個(標(biāo)準(zhǔn)化后的CD為77)則會經(jīng)歷績效提升后又下降的過程.模型4顯示，技能水平與平衡維度的交互項系數(shù)顯著為負，表明員工技能水平較低時，BD更加有效，支持假設(shè)5員工績效部分; 員工技能水平與CD有正顯著的交互作用，但是技能水平與CD2的交互項是負顯著的，表明隨著技能水平的提高，CD提高員工績效的正面線性效果增強，同時，負向非線性效果同樣增強，該結(jié)果支持假設(shè)6員工績效部分.另外，工齡較長的員工績效也較高；而消費者的滿意度越高則員工績效也越好.

表8 二元內(nèi)容與銷售績效

注：企業(yè)員工績效單位為百元.***，**，*分別表示顯著水平為1%，5%，10%.

表9 員工社交媒體二元與銷售績效的內(nèi)生性分析

對于面板回歸模型一般假設(shè)εit獨立同分布，但是考慮可能存在的組內(nèi)自相關(guān)、組間異方差或者組間同期相關(guān)情況下，使用Prais-Winsten估計法可以得到全面的FGLS估計量[51]，對比前文使用的模型，兩者的結(jié)果基本一致，如表7和表8中FGLS模型所示.

另外，T期的員工績效是否會對T期的員工社交媒體行為有影響需要進一步的討論，以排除可能存在的內(nèi)生性問題.本文使用Hausman檢驗，原假設(shè)為所有解釋變量均為外生變量，如果拒絕，則認為有內(nèi)生解釋變量.對于公式(5)，倘若T期的員工銷售績效對T期的員工社交媒體行為有影響，但是T期的已經(jīng)發(fā)生的銷售情況對歷史T-1期的員工行為應(yīng)該不會有影響，另外員工的社交媒體行為與其滯后項相關(guān).因此，可以使用BD、CD、CD2的滯后項作為工具變量對內(nèi)生性進行驗證.首先使用普通的混合OLS對同期的銷售績效和自變量的關(guān)系進行估計，然后使用工具變量(BD、CD、CD2的一階滯后)對該模型進行估計，進一步對上述兩個模型的結(jié)果進行Hausman檢驗，結(jié)果如表9所示，Hausman檢驗的Chi2=20.92，p=0.283 4，不能拒絕原假設(shè)，認為公式(5)中的BD、CD和CD2不存在內(nèi)生性問題.

5 結(jié)束語

社交媒體的日益發(fā)展，企業(yè)也逐漸意識到其重要作用，開始在社交媒體上提供消費者服務(wù)的同時進行營銷，盡管有文章從單一的社交媒體服務(wù)內(nèi)容或者營銷內(nèi)容入手研究營銷和服務(wù)內(nèi)容的影響，但是如何結(jié)合這兩種內(nèi)容卻鮮有研究給出解答.本研究旨在采用營銷——服務(wù)二元理論指導(dǎo)企業(yè)社交媒體的內(nèi)容提供策略，探究不同策略對消費者對話滿意度和企業(yè)績效有何影響，同時也考慮到了員工技能水平的異質(zhì)性對此效應(yīng)的調(diào)節(jié).本文豐富了企業(yè)社交媒體內(nèi)容相關(guān)研究，指出社交媒體營銷和服務(wù)應(yīng)該同時考慮，結(jié)合員工自身的情況，有不同的策略可供選擇；在企業(yè)員工營銷服務(wù)二元研究上，加深了對結(jié)合維度可能出現(xiàn)的負面作用的理解，同時提出了員工技能水平這一調(diào)節(jié)變量的作用.另外，過去個人二元性的研究通常采用問卷調(diào)研的方法，本文采用社群聊天數(shù)據(jù)分析員工的二元行為，是對問卷研究方法的有益補充.

本文的研究對相關(guān)的理論做出一定的補充.第一，盡管過去的研究單獨考慮了二元性的差的絕對值和乘積的測量方式，但是本文認為兩種維度恰恰給出了內(nèi)容提供的不同策略，通過本文的實證研究也發(fā)現(xiàn)，兩種策略有不同的作用和適用情況.平衡維度可以提高消費者的滿意度和員工的銷售績效，對于結(jié)合維度，考慮到過高水平結(jié)合度的負面影響，對消費者滿意度和員工績效的影響呈倒U型.第二，研究了員工技能水平差異對二元性效果的影響，技能水平相對較低的員工適合使用內(nèi)容的平衡策略提高銷售績效，而技能水平相對較高的員工可以利用結(jié)合策略快速提高消費者滿意度和銷售績效，但是因為角色沖突的負面效果同樣強烈，整體而言倒U型變得更加陡峭.

本文的研究結(jié)果同樣可以為企業(yè)提供建議和指導(dǎo)，企業(yè)在社群交互的過程中應(yīng)注意提醒員工同時考慮營銷內(nèi)容和服務(wù)內(nèi)容，并根據(jù)最佳平衡度以及結(jié)合度，動態(tài)地指導(dǎo)員工調(diào)整其在社群中交互的內(nèi)容；同時企業(yè)也應(yīng)該為不同技能水平的員工制定相應(yīng)的交互策略實現(xiàn)消費者滿意度的提升與績效增長.企業(yè)在給不同技能水平的員工分配社交媒體任務(wù)的時候，可以考慮對高低技能水平的員工安排不同的內(nèi)容策略目標(biāo)，例如低水平員工可以采取高平衡度的策略，在其能力范圍之內(nèi)鼓勵其采取一定的高結(jié)合度策略；而對于高技能水平的員工，在保持高平衡度的同時，采取高結(jié)合度的策略，但是企業(yè)也要關(guān)注員工的反饋，如果發(fā)現(xiàn)員工因為角色認知沖突導(dǎo)致工作表現(xiàn)下降，應(yīng)該適度下調(diào)結(jié)合度方面的要求.

不可否認的是本文的研究也存在一定的局限.首先，研究對象是零售電子商務(wù)平臺的社交媒體，其結(jié)論能否在其他銷售平臺，例如汽車銷售平臺上也同樣適用有待驗證，需要更多其它場景下的研究.其次，本文測量的消費者滿意度是消費者在對話過程中的情感表現(xiàn)，與消費者在接收到不同的社交媒體內(nèi)容之后最終的滿意度水平有差異，因此企業(yè)如果能有更精確的方式測度消費者滿意度時，研究會更具意義.另外，對于平衡維度本文采取的是差的絕對值的方式，但是有文獻建議采用多項式回歸的方式[16].考慮到一方面本文的服務(wù)內(nèi)容和營銷內(nèi)容是清晰定義的，并且兩者沒有顯著的相關(guān)性；另一方面，多項式回歸在建模交互項的時候會產(chǎn)生很多高次方項，導(dǎo)致結(jié)果難以解釋，因此，與多數(shù)前人的測量相似，本文采用差的絕對值的方法和面板數(shù)據(jù)回歸建模，之后的研究可能根據(jù)需要采用合適的平衡維度的計算方法.