用户偏好对女装品牌社会化媒体营销的影响

李 敏， 甘美辰， 毛成吉

(1. 东华大学 服装与艺术设计学院， 上海 200051； 2. 东华大学 现代服装设计与技术教育部重点实验室，上海 200051； 3. 同济大学 上海国际设计创新研究院， 上海 200092)

互联网技术的发展不断向社会化升级，社会化媒体平台的日趋成熟重构了品牌与消费者之间的沟通方式，消费者可通过快速的信息共享来决定关注哪些品牌以及品牌的哪些方面，并发表个人观点或提出相关建议，消费者态度的重要性在现代营销形式中愈发凸显。如何在社会化商业快速发展的背景下，利用平台优势吸引广大用户关注，以人际关系链条传递品牌信息，得到消费者的参与和反馈，是社会化媒体营销的重点和难点。

根据相关报告发现，女性社交更注重与周围朋友的联系和沟通，这在使用社会化媒体中表现相当突出[1]。同时，微博和微信的推荐功能、智能化推荐信息和广告也更为女性用户所接受[2]。女性用户作为女装品牌的消费群，其偏爱不仅意味着社会化媒体营销的巨大潜力，更使社会化商业的盈利点更为清晰。这表明基于社会化媒体的女装品牌商业模式更应得到关注。本文针对国内女装品牌，采用市场调查和问卷调查法，对用户社会化媒体涉入度、用户内容欣赏对用户行为的影响以及用户基本情况进行数据分析，为女装品牌的社会化媒体营销提供可行性建议。

1 社会化媒体及营销的定义

1.1 社会化媒体

社会化媒体(social media)，由Mayfield[3]最早提出并给出了简洁的定义：社会化媒体是一种给予用户极大参与空间的新型在线媒体[4]。他还指出了社会化媒体一些非常重要的属性，如参与、公开、交流、社区化等。Kaplan等[5]将社会化媒体定义为允许用户创造并交换内容的互联网应用；Kietzmann等[6]指出社交媒体是依赖于移动和网络技术，通过个人和社区分享，共同创造、讨论和修改用户生成的内容的高度互动平台；谢婷[7]指出应该从承载平台、受众范围、社会属性3个方面对其进行定义；林蓓[8]则认为社会化媒体是一种高互动性的、给予用户极大的参与空间的新型在线媒体。通过对相关文献的归纳总结可看出，对于社会化媒体的定义离不开以下几点要素：工具——互联网技术；参与者——人(组织以及个人)；内容——创造与分享。本文将社会化媒体定义为基于互联网技术，以人为中心来重塑，实现内容创造与分享的媒体平台。

1.2 社会化媒体营销

社会化媒体营销是社会化媒体之上的概念，其缩写为SMM(social media marketing)。Rohit bhargava对社会化媒体营销概念的解释为优化一个站点，使网站内容能够吸引更多链接，从而赢得人们的信任和认可[9]。相较于传统市场营销技术的4P营销组合(即产品(product)、价格(price)、渠道(place)、宣传(promotion))，社会化媒体营销技术的发展则是增加了第5个P的概念——参与(participation)。社会化媒体营销有这样一个过程：使人们能够通过在线社会渠道来促销他们的网站、产品或服务，然后与更大的社区交流并融入其中，这个社区可能是传统的广告渠道无法接触的。最重要的是，社会化媒体强调的是集体而不是个人[10]。社会化媒体营销重构了企业与消费者间的沟通方式，从单向垂直参与转变为平行参与[11]，且具有病毒式传播和低成本的特点。

2 调研平台与品牌选择

2.1 调研平台的选择

根据文献研究可看出，女装品牌在社会化媒体营销推广上具有巨大的发展潜力。适宜的内容输出平台可为品牌带来更大的流量和关注度，同时结合女装品牌营销的特殊性，不断提升社会化群体购物体验的电子商务平台也可作为品牌与消费者沟通的有效途径。

互联网调研机构凯度发布的《凯度2016中国社交媒体影响报告》显示[12]，中国移动端App使用排名率前5%的社交软件分别为微信、新浪微博、百度贴吧、QQ空间及YY；购物软件则是手机淘宝、天猫、京东、苏宁易购和唯品会。此外，参考Kantar Media CIC于2016年11月发布的“60秒看中国社会化媒体表现”信息图[13]，同时结合女装品牌社交营销推广的可行性，最终选择传统社交媒体—微信、新浪微博及电商社交媒体—微淘、天猫直播作为女装品牌的社会化媒体营销调研平台。

2.2 调研品牌的选择

本文基于用户的营销方案优化研究，以目标消费者，即社会化媒体用户为参考维度对国内女装品牌进行了初步筛选。随后通过天猫旗舰店关注人数以及新浪微博粉丝数对国内知名时尚女装品牌进行统计整理，综合考虑品牌热度、竞品关系、消费者定位以及品牌地域等因素，力求品牌风格具有代表性，结合研究者对品牌的了解，最终选择欧时力(Ochirly)、摩安珂(Mo&Co)、地素(Dazzle)以及太平鸟(Peace Bird)4个国内女装品牌为主要研究对象。

3 问卷框架构建与研究假设

结合消费者态度三元论及社会化媒体营销效果，以品牌为控制变量，可将社会化媒体用户偏好划分为3个阶段，分别为认识、欣赏、行动。这3个阶段是消费者态度的复合表述，可具体对应为评价社会化媒体营销方式的3个层面：1)平台层面，为消费者对社会化媒体平台的认识，包括消费者在社会化媒体使用过程中的理性认识和对品牌社会化媒体营销推送的感性认识；2)内容层面，即品牌与消费者之间良性沟通的信息传递，参考网络整合营销4I原则(即趣味原则(interesting)、利益原则(interests)、互动原则(interction)和个性原则(individuality))[14]，对选取的4个案例品牌于2015年12月—2016年4月期间在新浪微博、微信、微淘上的共计957条具体营销内容进行了统计与整合，同时对2016年7月21日摩安珂品牌发布会天猫直播与2016年8月15日地素品牌发布会天猫直播的内容进行了全样本分析，将品牌营销内容总结概括为吸引消费者注意力的趣味性内容、能够与消费者建立有效沟通的互动性内容、考虑到价格因素的利益性内容和能够传达产品的个性化内容；3)行为层面，即消费者接受内容后的直接行为，在社会化媒体平台上表现为关注、点赞、评论和分享。以此搭建问卷设计框架如图1所示。综上，可提出如下假设：H1：消费者涉入度对内容欣赏存在显著影响；H2：趣味性内容对消费者行为(关注、点赞、评论、分享)有正向影响作用；H3：利益性内容对消费者行为(关注、点赞、评论、分享)有正向影响作用；H4：互动性内容对消费者行为(关注、点赞、评论、分享)有正向影响作用。H5：个性化内容对消费者行为(关注、点赞、评论、分享)有正向影响作用。

图1 问卷设计框架图Fig.1 Questionnaire design framework

4 研究设计

4.1 测量项目与量表的开发

测量项目的开发共分为3个步骤：1)参考涉入理论与技术接受模型确定了消费者平台涉入层面变量的题项，由于国内外对社会化媒体的研究尚未有经典模型支撑，结合市场调研中对国内女装品牌的社会化媒体营销内容，分析确定了欣赏层面变量的初始测量项目；2)为确保题项设计的合理性以及可操作性，采取头脑风暴的方式对欣赏层面变量的题项进行再次检验，根据讨论结果对部分测量项目进行了调整和补充，得到了除人口统计变量测量项目外由25个题项构成的预调查量表，如表1、2所示；3)发放100份问卷进行预调研，有效率为97%，通过对预调研数据的分析确定最终的量表设计。其中涉入层面变量题项采用二项选择题形式，共8个题项，被调查者选择“是”或“否”作答；欣赏层面变量题项包含1道先导题，以三八妇女节为案例，对欧时力、摩安珂、地素、太平鸟时尚女装在趣味性、利益性、互动性以及个性化4个维度的具体营销内容进行挑选作为选项，使被调研者产生相关联想，此外还涵盖了这4个方面的共计16条情景模拟内容；行为因变量题项为对所列出的16条情景模拟内容逐一在关注、点赞、评论、分享4个行为层面上打分作答，形成用户营销内容偏好量表，评分采用李克特(Likert)5级量表法，从1到5表示其愿意程度依次递增。

4.2 调查执行过程

调研对象应具备女装品牌的消费者和社会化媒体用户2个身份特征，因此，选择线上发放问卷的方式进行数据收集工作，年龄主要集中在18～35岁之间，着重围绕女性用户进行。研究团队于2016年 9月 25日—10月7日展开调研，调研期间共发放 322份问卷，回收有效问卷306份，有效率为94.7%。

表1 涉入层面变量题项设计

表2 欣赏层面变量情景模拟题项设计Tab.2 Scenario simulation design of appreciation of marketing content

5 数据分析与假设检验

5.1 人口统计变量的交叉分析

调研样本主体均为个体消费者，306个样本的基本人口统计变量情况如表3所示。

采用SPSS 22.0中的百分比同质性检验对网购服装概况与人口统计变量进行交叉比较可发现，90后、学生群体以及高学历人群更倾向于网络购物，且可支配月收入与网购服装月开支成正比关系，自由职业者中存在更多网购服装高消费人群。

对社会化媒体使用概况与人口统计变量进行交叉比较，可以看出：1)90后以下年龄层群体使用社会化媒体更频繁，更显著地关注女装品牌社会化媒体账号，且更愿意在微信与新浪微博上关注喜爱的女装品牌信息；80后群体则认为自己偶尔或很少使用社会化媒体，但相对较多地观看过天猫直播并同步购物，且更倾向于微淘与天猫直播平台得到喜爱的女装品牌的相关信息；2)高学历人群更频繁地使用社会化媒体，更显著地关注女装品牌社会化媒体账号且更愿意在微信上关注喜爱的女装品牌信息；低学历人群比高学历人群更显著地观看过天猫直播、参与互动并同步购物，且更倾向于在微淘与天猫直播平台得到喜爱的女装品牌的相关信息；3)学生更频繁地使用社会化媒体，且比自由职业者更显著地关注女装品牌社会化媒体账号；上班族与自由职业者则比学生更显著地观看天猫直播并同步购买；4)低收入人群更显著频繁地使用社会化媒体，收入在5 001～10 000元的人群比其他收入层级人群更显著地观看过天猫直播且同步购买，高收入人群比低收入人群更愿意在天猫直播参加互动。

表3 调研样本情况统计

5.2 社会化媒体涉入度分析

对社会化媒体涉入度题项进行适合度检验。卡方检验假设各选项出现的观察为1∶1随机分布，在8个题项的检验结果中，渐进显著性p值均为0.000(<0.005)，达到显著水平，拒绝原假设，即认为每个选项被样本勾选的次数有显著差异。

对社会化媒体涉入度题项进行重新赋值，将“是”记为“1”，“否”记为“0”，创建涉入度得分变量S=SUM(AAA01+AAA02+AAA03+AAA04+AAB05+AAB06+AAB07+AAB08)，其中变量AAA01表示编号为AA01的题项的得分，依此类推。根据涉入度得分将调研对象分为3组：6～8分为高涉入度用户；3～5分为中涉入度用户；0～2分为低涉入度用户。

根据Likert量表中16条情景模拟内容的关注项得分，创建内容关注行为平均分变量A=(BBA02a+BBA03a+BBA04a+BBA05a+BBB06a+BBB07a+BBB08a+BBB09a+BBC10a+BBC11a+BBC12a+BBC13a+BBD14a+BBD15a+BBD16a+BBD17a)/16，其中变量BBA02a表示编号为BA02的题项的关注项得分，依此类推。同理，分别创建新变量B、C、D，并依次定义为内容点赞行为平均分、内容评论行为平均分和内容分享行为平均分。

采用SPSS 22.0中的单因子方差分析对不同社会化媒体涉入度用户的内容欣赏是否有显著差异进行研究，4种行为的检验结果统计如表4所示。

表4不同社会化媒体涉入度用户在营销内容欣赏上的差异比较方差分析表
Tab.4Differencesofmarketingcontentappreciationbetweenconsumersofdifferentsocialmediainvolementbasedonanalysisofvariance

因素平方和自由度均方F检验显著性事后比较法TukeyHSD关联强度指标值统计检测力关注行为组间 36742183725090083n．s．n．s．n．s．组内2218423030732总计225516305点赞行为组间 23722118610510351n．s．n．s．n．s．组内3419203031128总计344292305评论行为组间 163732818764430002组1>组200140903组内3849883031271总计401361305分享行为组间 77932389632330041组1>组200140614组内3651383031205总计372931305

注：n.s.表示不具有显著差异。

由表4可知：在用户的不同社会化媒体涉入度对内容欣赏差异的影响研究中，仅在评论行为以及分享行为中二者具有显著性差异，表现为高涉入度组群体对营销内容的评论以及分享偏好显著高于中涉入度组群体；但是关联强度指标值显示，二者之间属于低强度关联，且在分享行为上，统计检测力显示决策正确率仅为61.4%，低于临界标准值，因此，认为假设H1不成立，即不同用户涉入度对社会化媒体欣赏不具有显著影响力。

5.3 量表信效度检验

对用户社会化媒体营销内容偏好量表共64个题项进行信度检验，结果显示总量表内部一致性系数α值为0.982，其中趣味性内容、利益性内容、互动性内容以及个性化内容这4个内容层面分别有16个题项，内部一致性系数α值分别为0.930、0.927、0.966以及0.948，均高于基本指标值0.800，表明总量表及其4个层面题项的内部一致性较佳。

对用户社会化媒体营销内容偏好量表进行效度检验。KMO检验在4种行为上的值分别为0.924、0.946、0.964以及0.958，整体的KMO值为0.967，指标统计量均大于0.800；Bartlett′s球形检验的显著性均为0.000，达到0.05的显著水平，表明量表具有良好的效度，变量适合进行因子分析。随后采用主成分分析法抽取共同因子，4种行为的各内容变量的共同性均大于0.5，不满足删除要求，因此，保留所有题项。

5.4 结构方程模型验证

运用AMOS 21.0结构方程模型软件分析用户社会化媒体营销内容偏好量表中4个内容变量(趣味性内容、利益性内容、互动性内容、个性化内容)对4种行为(关注、点赞、评论、分享)的影响，即验证假设H2～H5。

分别建立内容变量对4种行为的影响模型，对4个模型拟合度进行检验，4个模型中各指标的标准载荷系数观测结果如表5所示。

4个模型拟合度检验结果为：卡方自由度比值均小于2.00，表示模型适配度良好；适配残差方程协方差的平均值的平方根RMR的值均小于0.08，达到一般适配标准；其他指标均达到理想标准。检验结果表明模型适配度较佳，认为理论模型与实际数据间契合度良好。

由表5可知，在所测量的4个模型中，路径系数均达到显著水平，表明各内容变量对4种行为均有显著的正向影响，且可按照其影响力大小进行排序。原模型假设的验证情况总结及内容变量的影响力排序如表6所示。

表5各行为影响模型因素载荷矩阵
Tab.5Componentmatrixofeachactivityaffectedmodel

模型编号内容变量潜变量估计值趣味性内容关注行为0889∗∗∗1利益性内容关注行为0840∗∗∗互动性内容关注行为0653∗个性化内容关注行为0851∗∗∗趣味性内容点赞行为0906∗∗∗2利益性内容点赞行为0979∗∗∗互动性内容点赞行为0822∗∗∗个性化内容点赞行为0963∗∗∗趣味性内容评论行为0987∗∗∗3利益性内容评论行为0977∗∗∗互动性内容评论行为0943∗∗∗个性化内容评论行为0953∗∗∗趣味性内容分享行为0930∗∗∗4利益性内容分享行为0924∗∗∗互动性内容分享行为0917∗∗∗个性化内容分享行为0951∗∗∗

注：*表示p≤0.05，**表示p≤0.01，***表示p≤0.001，p为显著性水平。

表6 研究假设验证列表

注：在影响力排序中，Q为趣味性内容的影响力，L为利益性内容，H为互动性内容，G为个性化内容。

由表6可知，对4种行为变量正向影响程度最小的为互动性内容，这个结果与样本在Likert量表选项中的勾选情形不一致。4个内容层面按平均值数值由大到小依次排序为互动性内容、趣味性内容、个性化内容、利益性内容，互动性内容的平均值达到3.108。这可理解为用户对互动性内容的偏好度较高，但当内容作为因变量时，互动性内容导致的行为变量波动较小，因此，对行为的影响力对比较小。具体到营销行为，品牌可针对营销目标将互动性内容与对行为影响力较大的内容进行整合，从而更高效地组织营销内容与活动。

6 结 论

本文从用户偏好出发，将国内女装品牌的社会化媒体营销内容按趣味性内容、利益性内容、互动性内容以及个性化内容分类，并通过对用户社会化媒体涉入度对营销内容欣赏的影响、社会化媒体营销内容对用户行为的影响进行假设，得出了4个内容变量对4种行为的影响机制模型，并得出了相应的假设检验结果。通过所得假设检验结果可知，不同用户涉入度对社会化媒体欣赏不具有显著的影响力，且4个内容变量(趣味性内容、利益性内容、互动性内容、个性化内容)对4种行为(关注、点赞、评论、分享)均具有显著的正向影响，其影响程度各有不同。

根据本文的研究结果，针对女装品牌社会化媒体营销提出以下建议：1)在营销活动中，不同平台表现出不同的优势，女装品牌在社会化媒体平台上的推广应根据其目标受众的定位与品牌营销目的，有针对性地选择营销平台并定制相应的营销内容；2)由于不同涉入度用户在社会化媒体平台上的关注与点赞行为不存在显著差异，可预见社会化媒体营销具有激活现有消费群体、打通外围用户的优势，品牌在制作推广型内容时可着重加大信息覆盖面；3)更深入使用社会化媒体的用户在评论和分享上的行为意愿更高，因此，品牌在策划互动型活动时可重点挖掘资深粉丝的参与力，做强活动深度；4)社会化媒体上不同的营销内容将对用户的4种直接行为产生不同的影响力，因此，品牌应根据营销目的定制相应的内容策略，有侧重性地结合消费者行为偏好进行内容设计。

FZXB

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