黑箱理论视角下在线口碑对最终消费者购买意愿的实证研究

2017-12-01 08:26刘佳奇羊冬梅张若琪
价值工程 2017年33期
关键词:购买意愿

刘佳奇+羊冬梅+张若琪

摘要:电子商务背景下,在线口碑成为影响消费者购买意愿的重要因素。以黑箱理论视角,对在线口碑的信息属性、传播平台及过程传播者对在线口碑的接收者(最终消费者)购买意愿的影响进行实证分析。结果表明,在线口碑信息属性中数量具有多重性影响,信息效价具有正向影响;传播平台的可信度具有正向影响,忠诚度并不显著;过程传播者中意见领袖、早期使用者皆具有正向影响。

Abstract: In the context of e-commerce, online word-of-mouth has become an important factor affecting consumers' purchase intention. This paper analyzes the impact of the online word-of-mouth, the communication platform and the process communicator on the purchase intention of the online word-of-mouth recipient (the final consumer) from the black box theory perspective. The results show that the number of online word-of-mouth information attributes has multiple effects, and the information titers have a positive effect. The credibility of the communication platform has a positive impact and the loyalty is not significant. The communicators' opinion leaders and early adopters have a positive impact.

关键词:在线口碑;最终消费者;购买意愿;黑箱理论

Key words: online word-of-mouth;final consumer;purchase intention;black box theory

中图分类号:F224;F713.3 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2017)33-0233-04

0 引言

隨着电子商务的迅速发展,信息的快速传播与交流,消费者渐渐理性地看待传统的广告宣传,传统的口碑也从面对面的有限空间交流转向以在互联网为主导的在线口碑(online word-of-mouth)的跨空间、跨地域的交流沟通。国内外很多专家开展了在线口碑的研究,如表1所示。

可见,已有研究多独立地对在线口碑的某一方面进行研究,但缺乏对最终消费者购买意愿系统的实证分析,对互联网商家系统的口碑管理缺乏关注。黑箱理论是从综合的角度为人们提供认识复杂内部系统的事物的重要途径,张媛媛基于黑箱理论研究大型超市人流规律,为管理决策提供建议。本文则基于黑箱理论视角研究在线口碑对最终消费者购买意愿影响。

1 模型构建与假设

1.1 黑箱理论

不难发现,已有研究多独立的从不同方面对在线口碑进行研究。事实上,在线口碑的传播过程中,互联网商家可以有效控制在线口碑的制造者(早期消费者),但对于很大一部分潜在消费群,商家是无法感知与控制的,他们更多的受到在线口碑的影响。于是提出黑箱理论,对于既不能打开,又不能从外部直接观察其内部状态的在线口碑传播过程,选取在校大学生这一主要网上消费群体,利用SPSS数据分析,从在线口碑的信息属性、传播平台及过程传播者验证其对在线口碑的接收者(最终消费者)的购买意愿影响。提出关于在线口碑传播的黑箱理论模型,如图1所示。

1.2 概念模型构建与假设

一般来说,正面在线口碑对于消费者购买决策呈现积极影响,负面口碑则呈现消极影响。基于国内外学者对在线口碑的各要素维度研究,本文提出以下假设。

基于对在线口碑信息属性的研究,郑小平(2008)通过自身研究,发现在线评论的数量与消费者的购物倾向与有明显的正向关系。因此提出:

H1:在线口碑信息数量正向影响最终消费者购买意愿

消费者网络购物的过程其实质上是在信息不完全对称的环境下进行的,对于信息真实性具有考验。Liu Jingjing等人通过回归分析,总结出评论内容表现形式的丰富性、趣味性对消费者决策产生重要影响,因此提出:

H2:在线口碑信息的真实性风险正向影响最终消费者购买意愿

我们通常认为,在进行购买决策时,负面评价往往会提供给我们更多的有用信息,因为如果都是正面评价,往往消费者会认为不可靠。因此提出:

H3:在线口碑信息效价正向影响最终消费者购买意愿

基于在线口碑传播平台,如各种BBS类网站,如天涯、猫扑和百度贴吧等;微信、微博、QQ等社交工具以及专业网站测评等,本文提出:

H4:在线口碑传播平台的可信度正向影响最终消费者购买意愿

周晶晶(2010)通过研究发现从一个权威网站得到的口碑信息会提高消费者的信赖程度,就会更容易受到该信息的影响,从而改变自己的品牌评价和购买选择。因此提出:

H5:在线口碑传播平台的忠诚度正向影响最终消费者购买意愿

对于在线口碑来说,平台忠诚度是消费者对某一在线口碑传播平台的频繁使用。基于在线口碑过程传播者,涉及众多利益相关者,本文提出:

H6:在线口碑的意见领袖正向影响最终消费者购买意愿endprint

H7:在线口碑的早期使用者正向影响最终消费者购买意愿

对上述研究假设进行总结,在线口碑传播过程是难以轻易感知的,因此,我们引入黑箱理论,积极从构成“黑箱”的外部表征去探索和推敲在线口碑传播过程的规律和联系,对涉及其中的三个主要维度进行验证假设,并以此构建模型如图2。

2 实证研究

2.1 问卷设计与数据收集

问卷分为三部分,第一部分是调查者的基本信息从而进行样本特征的描述性分;第二部分是针对大学生市场主要关注的商品类别进行调查;第三部分是对在线口碑相关变量对大学生消费意愿的描述,详见附录。通过网络调查问卷,共收回问卷112份,其中有限问卷103份,有效问卷回收率91.96%,样本特征如表2所示。

2.2 问卷的信度与效度分析

信度是指测验分数的特性或测量的结果,而非指测验或测量工具本身。在进行因素分析之后,为了进一步了解问卷的可靠性与有效性,要做信度检验。在李克特态度量表法中常用的信度检验方法为Cronbachs α系数,其大小表示问卷的信度的大小,一般当其值大于0.9时,表示问卷的信度非常好,一般大于0.7均是在可接受的范围。下面将本研究中的各变量的信度系数反映至表3所示。

在表3中,本文研究所涉及的各变量:在线口碑信息属性、传播平台和过程传播者中Cronbachs alpha系数均在0.7以上,问卷的各变量信度均达到研究的要求。

利用SPSS中因子分析,对问卷的量表进行KMO和bartlett检验。分析显示,当KMO接近1时,说明分析变量中存在较强的相关性,适宜做因子分析。解释总方差累计65.627%,sig.显著性为0.000<0.05,具备研究的效度。下面将研究中的各变量的KMO和bartlett检验反映至表4所示。

2.3 相关分析与回归分析

利用SPSS对各变量(在线口碑信息属性、传播平台和过程传播者)进行线性相关分析。由表5所示,变量间具有一定的正相关性,由此可见:上述变量与大学生购买意愿显著相关。

将不同变量下各题项作为自变量,与最终购买决策作为因变量进行回归析,对回归分析的t检验结果,绝对值越大,sig.越小,一般认为sig<0.05时,认为系数检验显著,表明自变量可以有效预测因变量的变异,即认为有95%的把握证明结论正确。由此可以进行研究假设的验证,如表7所示。

2.4 结果讨论

①对于商家而言,要认识在线口碑信息的多重性作用,采取正当的手段和各种激励措施鼓励大家积极发表自己对产品的使用体验和感受。

②商家要判断网站和购买平台的真实性和可靠性,进行商品信息的发布和品牌入驻,加强与各网站之间的关系建设,学会在知名度的网站中抢占先机,进行评论发布活动和各种广告活动,每日或者定时定期更新产品信息,扩大销售渠道,吸引广大客户注意。

③通过网络社区的建立,促使顾客积极交流自己的用户体验,拉近与顾客之间的关系,提高卖家与买家之间的亲密度,从而提高对产品的忠诚度,促进顾客对产品体验的正向传播。

3 结束语

本论文主要描述了在线口碑的研究与影响,针对在校大学生进行了问卷调查与结果分析,建造了黑箱理论与概念模型对七个研究假设进行了实证分析,得出以下结论。在线口碑的信息属性对最终购买者的购买意愿有正向积极作用,但并不是信息数量越多、正面效价越多、信息更真实就会正向影响购买意愿,具有多重性。在线口碑传播平台的可信度正向影响最终消费者的购买意愿,但忠诚度对购买意愿影响并不显著。在线口碑过程传播者中的意见领袖、早期使用者对最终消费者的购买意愿呈现正向的积极影响。

研究上存在不足在于把對象与数据样本主要集中于在校大学生,实际上对在线口碑的研究的对象应该更广泛,年龄,收入,性别等因素也存在相当程度的影响,并且研究样本数量有限,易产生差异,具有一定局限性。

参考文献:

[1]罗晓光,溪璐路.基于社会网络分析方法的顾客口碑意见领袖研究[J].管理评论,2012(01):75-81.

[2]钟凯,张传庆.消费者感知价值对网络购买意愿影响研究——以在线口碑为调节变量[J].沈阳师范大学学报(社会科学版)2013(3):53-56.

[3]张媛媛,朱国庆,韩如适.基于黑箱理论研究大型超市人流规律[J].消防理论研究,2013(10):1076-1078,1088.

[4]蔡淑琴,马玉涛,王瑞.在线口碑传播的意见领袖识别方法研究[J].中国管理科学,2013,4(2):185-192.endprint

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