企业微博营销的消费者兴趣导向模型研究

■ 熊于宁（西华大学经济与贸易学院 成都 610039）

相关研究评述

由企业微博发起信息服务及企业与消费者间的互动直至购买决策，比较有解释能力的模型是消费者行为学领域的 AISAS模型。AISAS模型由AIDMA（attentioninterest-desire-memory-action）模型发展而来，AIDMA模型由Hall在19世纪20年代系统整理成熟的传统营销理论。AIDMA模型揭示受传统营销手段的影响，消费者从接触商品或服务的信息、形成购买意向到最后达成购买经历5个阶段，即引起注意、激发兴趣、产生欲望、留下记忆、产生行动（金永生、王睿等，2011），见图1左侧形状，整个过程均可由传统营销手段所左右。模型逐级递减的倒金字塔形状，揭示了企业通过大量营销活动形成最终真实消费的顾客总是少数。当今在网络购物里，消费者拥有更多话语权，消费者行为和态度也在发生着结构性变化。

据此，日本电通公司提出AISAS模型，见图1右侧形状。该模型把消费者在企业引发关注、产生兴趣之后的兴趣激发效果，以及产生购买行动之后的信息分享作为两个重要环节来考量。这一模型揭示了消费者觉醒，AISAS模型的尾部是由于消费者可以通过 BBS、微博等以互动社交为特征的平台的主动分享，使企业的营销效果和品牌影响力被人际互动逐渐放大，更多潜在消费者受到购买该商品或服务的消费者信息分享的影响，重复刺激潜在消费者转化为真实消费者。

企业微博营销模型

企业微博服务提供了消费者主动或被动添加企业微博好友，实现对企业微博发布的精彩信息的获取和浏览，完成对企业的关注。由企业发布相关内容和客户服务等引发对企业产品或品牌兴趣，诱发消费者进入实质性购买阶段。获得购买体验后，又利用企业微博开展消费者信息分享，为聚集在企业微博的潜在消费者提供信息分享，进一步深度影响其他消费者购买意向，形成封闭的营销模型驱动环，如图2所示。

（一）关注

借助新浪、腾讯等平台，每一个公司微博都拥有一个首页，企业可以利用微博发布信息，该信息会显示在公司微博的首页上。当关注行为产生后，企业每发布一条信息，该信息也会推送到企业微博消费者自己微博的首页，微博用户之间就建立了一种稳定的双向信息关注关系。消费者利用自身的微博圈子，建立起和企业营销的稳定联系。

（二）消费者兴趣激发

现有微博营销中兴趣的激发主要通过四个方面：第一，发布海量企业品牌信息。以电子商务旅游企业为例，旅游信息的发布多以旅游攻略、景区介绍、促销信息、出行指南为主，配以精美图片和趣味话语，以话题的趣味性或促销信息的诱惑力刺激粉丝冲动购买决策。第二，以互动为导向，刺激粉丝对企业微博发布信息的转发和评论，引导具有话语权的微博粉丝分享产品和服务，诱发兴趣到购买的移动。第三，微博在线客户服务主要解答粉丝提问，实现对粉丝的一对一服务。第四，企业负面舆论信息的危机公关，帮助消费者正确认识企业，及时消除企业不良社会舆论。

（三）购买及分享

当消费者的购买兴趣被企业充分激发后，消费者可登陆企业产品销售平台进行购买并完成支付。实现物流配送后，消费者根据对产品的体验和感受利用微博评价或分享感受，将此感受传达到企业潜在消费者，进一步影响企业其他粉丝的购买行为和决策。

研究方法与实证分析

（一）研究方法

在关注、购买与分享环节，主要以问卷调研方式测量消费者主动关注企业微博的途径，粉丝分享环节中话语权的被采纳率，研究粉丝分享对消费者购买意向的影响程度。

兴趣导向环节则构建了消费者购买路径的引入元，主要分析兴趣阶段中微博营销要素指标体系，以期较全面地分析其对粉丝购买路径的影响。

兴趣吸引环节的互动测量维度测量量表构建，如表1所示。

表1中，Q1企业微博内容的转发评论数量，拟通过采集企业微博发帖中评论和转发数之和的前8组数据进行数据处理，将企业的转发评论级数定为1-5级。其余各个指标采用Likert5点量表进行测量，1表示非常不同意，2表示不同意，3表示中立，4表示不同意，5表示非常不同意。

基于这些变量提出如下4个基本假设：企业发布微博内容的精彩度与粉丝愿意进入购买环节的可能性是有关联的；微博服务中良好的互动关系与粉丝愿意进入购买环节的可能性是有关联的；企业微博客户服务质量高低与粉丝愿意进入购买环节的可能性是有关联的；负面舆论的危机公关效果与粉丝愿意进入购买环节的可能性是有关联的。

兴趣导向模型分析主要通过采用因子分析和多元线性回归方法分析数据。

表1 兴趣吸引环节的互动测量维度测量量表

表2 独立因子测量结果表

表3 回归模型中变量系数情况表

（二）样本数据收集

本文选择旅游网站综合实力和微博账号影响力排名前六位的企业微博进行研究，并借助专门的问卷发放平台公开问卷内容。根据粉丝的活跃度抽取调查样本。

受访者的选择具有两个条件：第一，为保证电脑终端PC终端填写问卷的必要性，只观测粉丝在当日通过电脑终端浏览微博，且最近30分钟内有过最新微博操作，排除了手机和其他渠道登陆微博和长时间没有微博动态的粉丝；第二，观测对象自己的微博的粉丝数在100名以上。

样本按上述条件选取500名企业粉丝，通过企业的微博首页进入到他们各自的粉丝群，再通过“@XXX（微博用户名）”和“对XXX（微博用户名）说”的方式传播问卷填写网址，最后回收有效问卷245份，样本回收率为49%，样本总量足够。

（三）实证分析

1.信度分析。为了确保测量尺度的可靠性，初始十二个自变量的等距尺度进行了可靠性分析，α系数是衡量信度的指标，其值为0.853，大于0.8，信度较好。

2.因子分析。为了保证有效性，利用因子分析，找出刺激消费者兴趣引发购买意愿的最重要兴趣因素独立变量。通过方差最大化旋转法（Varimax），对子样组合进行KMO和Bartlett球形检验，。计算得出的KMO值为0.832，适合做因子分析。Bartlett球形度检验中sig值为0.000，小于显著水平0.05，变量之间存在相关关系，适合做因子分析。在公因子方差变量共同度的计算中，变量的大部分信息均能被因子所提取，此次因子分析的结果有效。在主成分分析中（见表2），因子贡献率中前三个因子的特征值大于1，主成分1即互动版块的贡献最大，达到43.67%；依次是微博信息的精彩度指标，达13.8%，前因子的方差贡献率达76.57%，因此提取这三个因子作为主因子。

3.多元线性回归分析。主成分为模型自变量，消费者愿意进入闭环模型的下一节点的购买意愿为因变量，进行了多元线性回归分析。通过回归分析，模型拟合R方在90%以上，模型的解释能力非常好，影响因子权重系数的检验结果如表3所示。

微博营销引发兴趣与消费者意愿进入购买环节意向的回归模型为：

Y=0.218X1+0.177X2+0.289X3+2.85

研究结论与展望

（一）研究结论

1.重视企业品牌建设，多发布体验式价值信息易获关注。消费者愿意利用微博选择关注某企业时的因素常倾向于三个方面：

一是选择信赖企业品牌，主动了解该企业发布的信息和服务，进而主动关注企业，这一比例高达49.18%；二是当企业推出了一些加入微博的优惠措施，会积极鼓励消费者积极产生关注行为；另外在朋友推荐下加入该企业微博，形成朋友圈和企业关系的融合也会吸引消费者主动添加关注。在发布内容中，以旅游类电子商务企业为例，出行攻略最受青睐，详细旅游景区描述信息的好评度都达到了80%以上，同时消费者对促销信息也非常敏感。

2.企业负面舆论的回应效果能较强影响粉丝购买意向，客户服务影响不显著。由公式（1）可知，当企业存在负面舆论时，如更正不及时，将极大影响粉丝的购买意愿，更正后愿意转发的人少，也大大影响了消费者对负面舆论的信任态度。模型中，客户服务质量影响不显著。这与现有微博信息服务中的微博客户服务较少的现象是一致的。

3.鼓励粉丝分享，培育意见领袖，尤其重视粉丝自发发起的新话题的讨论，会有效刺激购买意向。通过数据显示，粉丝中有82.3%的网友愿意分享，分享意见被采纳并促进购买率达50%以上。意见领袖的言论尤其愿被网友采纳，这一分享转化数据远高于企业发布信息被采纳比例，可见粉丝分享是促进消费者从兴趣引发到购买的主要途径之一。

（二）研究不足和未来研究方向

模型重点研究了微博营销消费者行为路径，对各个要素是如何影响消费者行为路径需要进一步定量研究，尤其是微博营销沿着循环圈流动企业和粉丝作用叠加后的效果积累非常值得深入研究，这样才能更充分地理解微博粉丝在线互动行为，更好的为微博运营者了解粉丝行为服务。

1.金永生，王睿等.企业微博营销效果和粉丝数量的短期互动模型[J].管理科学，2011（8）

2.艾瑞咨询.在线旅游企业微博营销分析[R].艾瑞咨询网站，2011

3 杨维忠，张甜.SPSS统计分析与行业应用案例详解[M].清华大学出版社，2011