非典型互动行为对参展商参展绩效影响研究

程璐璐

（黄山学院 旅游学院，安徽 黄山245041）

一、引 言

展览会作为临时性产业集群，以其独特的营销优势，能大大降低参展商与客户间面对面交流的成本，如何提高参展商参展绩效也越来越具有现实和理论意义。已有研究指出，优化参展商与相关人群的互动行为相比其他形式更能提高参展绩效。目前已有学者构建了互动行为对参展商参展绩效的影响机理模型，但模型中非典型互动行为对参展绩效具有消极影响这一假设并未得到显著性体现，也并未深入研究各类非典型观众对参展绩效的具体影响情况。

二、文献综述

（一）参展观众的类型

对参展观众类型的界定，学界至今尚无一致的观点，不同学者对参展观众类型定义不同[1]。不少学者[2-3]将参展观众划分为专业观众和普通观众，但Godar和O’Connor基于需求将参展者分为“买家”和“非买家”。“买家”不仅指在展会上购买商品的购买者，还包括对是否购买有影响力的成员，也称之为“典型观众”[4]。非买家指在购买决定中没有直接影响的人，又被称为“非典型观众”，通常占贸易展观众的90%，甚至更多。Blythe研究了所有参展观众（包括非典型观众）的参展表现和目的，发现非典型观众主要是假装购买者、技术人员、别有用心者和游客[5]。Borghini等通过对非典型观众进行深入分析，发现非典型观众主要是参展商的竞争对手和同行业公司，并且非典型观众在不同展会上的占比会有显著差异[6]。国内学者罗秋菊和保继刚则按照专业观众参展目的及其对参展商的购买作用为判断依据，将观众分为核心层观众、次层观众和外层观众[7]。何会文、崔连广和王晶则在此基础上，提出典型观众就是买家，非典型观众主要是供应商、竞争对手、行业专家、新闻媒体和游客[8]。

（二）参展绩效及其测量

Cavanaugh最先认识到展览会的效果远不止销售，应该从更广泛的视角进行评定[9]，参展目的与参展商一样应是多样化的。Bonama通过梳理和归纳前人成果，构建了基于销售和非销售目标的二维模型[10]。20世纪80年代末到90年代末，众多学者相继提出自己的参展绩效评价模型。其中，丹麦学者Hansen基于营销控制理论的结果控制和行为控制设计的两大构面五维度量表相对较完善[11]。销售绩效沿用前人成果，包括售卖产品和推广新产品。非销售绩效包括四个方面：信息收集、关系构建、形象塑造、提振士气。其中信息收集涵盖收集有关客户、同行、新兴产品和行业潮流的所有信息；关系构建包括保持和发展与已有客户以及和新客户建立关系的所有活动；形象塑造包括与在展会上建立企业形象和声誉有关的所有活动；提振士气包括所有与维持和增强公司员工和客户士气有关的活动。

研究借鉴Hasen的量表对参展绩效进行测量。虽然该量表仍有争议，但相对成熟，已被其他学者多次采用[8，11-12]，实证研究结果也较为科学。

（三）参展绩效的影响因素

Gopalakrishna和Lilien提出观众参展的三阶段模型[13]。观众从参展到购买的过程可以划分为吸引功能、接触功能和转化功能三个阶段，并对应有不同的参展目标和绩效影响因素。观众在展前、展中、展后有不同的行为，因此三阶段模型对研究展会非常有效，但上述研究仅衡量了展会的整体绩效或销售绩效，并未捕捉到参展绩效的其他方面，如信息搜集、形象塑造等。考虑到参展绩效各个维度的差别效应，Lee和Kim改进并验证了新的三阶段模型[14]，将每阶段的策略变量（如量化展览目标、展前推广、展台人员培训、后续服务等）与适当的绩效维度（即销售绩效、信息搜集、形象塑造、关系构建）联系起来。研究结果表明，展会各方面绩效均受各阶段策略变量的显著影响。参展商一味扩大展位面积或无组织地在现场开展各种促销活动，对参展绩效的影响远不及在展前加强对参展人员的培训以及组织促销活动。此外，积极开展展前促销活动对公司形象塑造很有帮助。Li则从公司整体发展角度出发，提出参展绩效的影响研究还要考虑公司对参加展会的资源约束，例如在资源约束下“人员安排”对参展绩效至关重要，选派优秀员工参展，能有效提高各维度的参展绩效[15]。

（四）互动行为关系

互动是一种组织间相互作用的社会行动，通过信息传递的方式发生于个体间、群体间和个体与群体间。在展会期间，展会既能用于维持纵向（与供应商、中间商、客户）关系，又能发展横向（与协会、合作伙伴、管理者）关系，还能通过展会建立或稳固参展商在互动网络中的位置。因此，就某种程度而言，参展个体间的互动和交流是展会进行价值创造的核心[16]。

关于展览会上参展商与相关人群间的互动交流的研究较少。Rossen等发现参展商参展目的不同时，进行互动的人群也应有所不同[17]，Jin等也调查过参展商与展览组织者间的关系[18]，但两者的研究都并未深入探讨参展商与相关人群间的互动对参展商参展绩效的影响和作用。研究互动行为对参展绩效影响的学者主要有何会文等，他们成功构建了互动行为对企业参展绩效的影响机理模型[8]，并以此为基础融入参展目标这一关键因素，探讨互动行为和参展目标对参展绩效的交叉影响[13]；进而又扩大研究视角，将参展绩效研究由“点”及“面”，分析构成参展商个体网络的各社会连带间的影响。何会文等学者通过理论和实证研究发现：参展商与组织者、其他参展商、观众之间的互动确实对参展商参展绩效存在影响，尤其是参展商与典型观众和非典型观众之间的互动对销售绩效和非销售绩效会产生直接影响。互动行为研究初步形成了较为系统的理论体系，但研究范围不够全面，样本选择具有一定局限性，非典型互动对参展商参展绩效的影响也未得到显著体现。

综上所述，在参展观众类型界定方面，至今尚无明确定义，且分类方式也各有不同，研究拟将参展观众分为“典型观众”和“非典型观众”。其中“典型观众”主要为买家，“非典型观众”包括同行、相关产品或零部件推销商、互补品生产者、行业专家、替代品生产者及游客六大类。参展绩效方面，拟借鉴Hansen的两大构面五维度参展绩效指标，将参展绩效分为“销售绩效”构面和“非销售绩效”构面，其中“销售绩效”包括售卖产品和推广新产品，“非销售绩效”包括信息搜集活动、形象塑造、关系构建、提振士气。此外，根据三阶段模型，将调查内容分为展前和展中两部分。选取B2C展会为调查样本以改善现有研究中样本选择的局限性问题，实证检验非典型互动对企业参展绩效的影响情况，并进一步研究各类非典型观众对参展绩效的具体影响情况。

三、非典型互动对参展商参展绩效影响的实证检验

已有文献论证了参展商互动行为确实会对参展商参展绩效产生影响，但由于研究样本选择局限性（调查的展会均为B2B展会，非典型观众数量较少），导致参展商与非典型观众互动频繁程度对销售绩效的负面影响未能得到显著体现。因此第一个研究点拟选取非典型观众较多的B2C展会——第二十六届上海国际酒店用品博览会，对模型进行修正与实证检验。

（一）假设推演和模型构建

1.假设推演

H1：参展商-组织者互动（CEO）对参展商-顾客互动（CEC）具有显著积极影响

展会前，参展商会通过各种方式邀请观众参展。参展商积极与主办方联系能在邀请观众方面获得主办方的大力支持，例如通过主办方能获得更多观众的联系方式，还能免费获得各类展会代金券和小赠品用来招揽观众。即参展商展前积极与组织者联系有助于提高顾客参展率，据此提出H1。

H2：参展商-顾客互动（CEC）对典型互动（TI）有显著积极影响

H3：参展商-顾客互动（CEC）对非典型互动（AI）有显著积极影响

参展商积极主动邀请观众参展，能大大提高观众的关注度和参与度。但考虑到向观众发出参展邀请时，并不能很好地区分典型观众和非典型观众。因此，展前与所有观众的联系不仅有利于参展商邀请到典型观众，促进典型互动（展中参展商与典型观众间互动，TI），也会吸引到暂时并无购买计划的非典型观众，促进非典型互动（展中参展商与非典型观众间互动，AI）。据此提出H2和H3。

H4：非典型互动（AI）对典型互动（TI）有显著的正面影响

此前大多数参展商并不欢迎非典型观众光临展位，因为他们会占用员工的互动时间和展位空间，影响参展绩效。但最新研究表明，非典型观众可以转化为典型观众。例如某些新兴市场企业，可以通过参展接触从未触及甚至未曾考虑过的市场领域，某些本无购买意向的非典型观众，很有可能在参展过程中激发出购买欲望，成为典型观众[8]。据此提出H4。

H5：典型互动（TI）对销售绩效（SP）有显著积极影响

H6：典型互动（TI）对非销售绩效（NSP）有显著积极影响

销售商品是参展商参展最重要的目的[19]，显然典型互动能促进销售。同时展会作为一个临时性市场，参展商与典型观众间发生的知识流动是最重要的过程，有利于参展商搜集信息、构建关系、塑造形象、提振士气等。所以不管是销售绩效或是非销售绩效，参展商与典型观众间的互动都有显著正向影响。据此提出H5和H6。

H7：非典型互动（AI）对销售绩效（SP）具有显著负面影响

展会是一个暂时性集群，持续时间有限，而且参展商安排的工作人员数量也有限。如果耗费太多时间与非典型观众互动，不仅会占用展位空间，更会减少员工与典型观众间进行高质量的交流互动，进而降低销售绩效。据此提出H7。

H8：非典型互动（AI）对非销售绩效（NSP）具有显著正面影响

已有研究发现非典型互动对非销售绩效有正面影响[8]。经济地理学界认为展会之所以能突破市场关系范畴实现知识和信息的流动，正是得益于非典型买家参展[19]。组织间合作由买卖双方拓展到其他相关组织，拓展了参展商的知识交流平台与关系构建空间。长期而言，非典型互动还有助于参展商的形象宣传和口碑扩散。据此提出H8。

H9：非销售绩效（NSP）对销售绩效（SP）有显著的正面影响

Hansen在其构建出的销售控制理论中提出，营销人员行为表现越好，营销结果越好。由此可以推导出，参展员工越是耐心做好形象展示和信息搜集等非销售行为，销售结果也越好。据此提出H9。

2.模型构建

通过上述假设推演，可以构建出研究模型（图1）。

（二）变量测量

调查问卷分为参展商基本信息、参展商与相关人群互动频繁情况量表和参展绩效量表三部分。除参展商基本信息外，其余问题均采用李克特五分量表进行测量。其中，参展绩效量表继续沿用Han⁃sen量表中的部分题项。为SP（销售绩效）设计3个题项，NSP（非销售绩效）设计11个题项。参展商与相关人群互动频繁情况量表参照了Blythe、Borghi⁃ni、Godar与O’Connor、罗秋菊与保继刚、何会文等设计的量表。包括展前联系和展中互动：展前联系有2个变量，即CEO和CEC。其中CEO设计4个题项，CEC设计2个题项。展中互动包括AI和TI两个变量。其中AI包括7个题项，TI包括2个题项。

图1 互动行为对参展商参展绩效影响机理模型

（三）研究方法

1.数据收集

上海国际酒店用品展览会（以下称为HOTEL⁃EX）是目前国内影响力最强、品质最高、规模最大的酒店餐饮展览会之一。HOTELEX由上海博华国际展览有限公司承办、中国旅游饭店业协会主办，每年上半年在上海新国际博览中心举办，为期3天。

本次问卷调查偏向主观性，因此为提高问卷质量，问卷调查安排在参会结束后进行。问卷由中国旅游饭店业协会和上海博华国际展览有限公司通过电子问卷的形式进行发放，这样调查的优势在于问卷填写者职位较高，对绩效感知更为准确。回收电子问卷为298份，其中有效问卷191份，问卷有效率为64.1%。对这191家参展商进行描述性统计。结果显示：九成以上被调查者为中高层领导，其中半数以上是高层领导。参展商雇员规模主要为100人以下（54.5%）及500—1000人（41.9%）。参展次数以2—5次为主（64.9%）。展台面积大部分都在37平方米及以上（67.5%）。展品类型主要是消费品（34%）和混合品（56%）。

2.信度分析

在信度检验上，研究主要使用Cronbach’α系数来检验测量量表的内部一致性信度，α系数越高则表示量表的信度越好。运用SPSS19.0统计软件对总体测量量表及各分量表的可靠性进行检验（如表1所示）。总量表的α值大于0.9，达到理想水平；各分量表的信度系数α取值在0.7—0.9，均大于0.7，这表明信度较好。

表1 量表的探索性因子分析结果和Cronbach’α值

3.效度分析

采用因子分析方法对问卷的结构效度进行检验，量表的KM0和Bartlett球形检验值为0.931，Sig值为0，达到显著水平，说明变量间存在相关关系，适合做因子分析。表1显示了各量表的探索性因子分析结果，通过采用主成分因子分析对各分量表的结构效度进行检验，所有题项都在且仅在一个公因子载荷上大于0.5，说明每一个题项都有效。因子累积解释的总变异在70%左右，甚至某些题项高于80%，说明问卷的结构效度较好。

（四）实证分析结果与讨论

1.模型检验

运用Amos19软件，采用结构方程模型深入分析各变量间的潜在影响。实证数据的检验结果显示，样本数据呈现正态分布（峰度系数均小于2，偏度系数均小于1），符合要求。理论模型拟合效果较好（χ2=579.259，df=265，χ2/df=2.209，p<0.01，CFI=0.912，RMSEA=0.080），说明构建模型得到调查数据的实证检验。

2.假设验证

比较假设和路径分析结果，得到表2。由表2可知，H1得到了验证，且标准化路径系数为0.889。说明在展前与专业服务商、组展商、行业协会、政府部门等组织服务机构积极进行联系，有助于参展商在展会开始之前开展联系和邀请顾客的工作。H2和H3得到验证，证明参展商要想提高展中与典型观众以及非典型观众的互动，可以在展前与顾客进行充分的联系。H4获得了支持，说明参展商与典型观众间的互动受非典型互动影响，且为正向影响。H5和H6均获得了支持，说明典型互动不仅对销售绩效，而且对非销售绩效有正向影响。H8获得了支持，说明典型互动能正面影响非销售绩效。H9得以证明，证实非销售绩效能正向影响销售绩效。H7得以证明，说明非典型互动对销售绩效有负向作用。

表2 潜在变量影响路径的标准化检验结果

3.检验结果讨论

首先，通过实证检验和数据分析，可以发现前述九大假设均得以论证并证明成立。

其次，研究以B2C展会为调查样本，解决了已有研究中因样本中非典型观众不多导致实验结果不显著的局限性。根据表3可以看出，H7非典型互动对销售绩效的影响不仅显著而且是负向影响，从而修正并提高了互动行为对参展商参展绩效影响模型的准确性及适用范围。

此外，一方面考虑到非典型观众有6类不同类型，每类观众占比都不容小觑，参展商与之互动不可避免。另一方面，大多数参展商的主要参展目的还是提高销售绩效，因此深入分析各类非典型观众对销售绩效的具体影响有利于参展商更好处理互动问题，对提高整体参展绩效很有研究意义。

四、非典型互动对销售绩效的具体影响

上文已经证实非典型互动对销售绩效确实存在负向影响，下文将进一步分析这6类细分观众各自对销售绩效的影响情况。

（一）研究方法

考虑到数据样本的一致性，研究依然采用前文的数据来源，运用SPSS软件进行典型相关分析。首先设定需要进行研究的两组变量，设置Set-1为A1（展中与同行的联系）、A2（展中与互补品生产者的联系）、A3（展中与替代品生产者的联系）、A4（展中与相关产品或零部件推销商的联系）、A5（展中与行业专家的联系）、A6（展中与游客的联系）；Set-2为P1（现场销售）、P2（推介新产品）、P3（获得新客户和新分销商）。运行软件得到相关结果。

（二）输出结果

表3 典型相关系数与显著性

由表3可知，第一对典型变量的典型相关系数是不为0的（CR1=0.551），且Sig值p=0.000<0,05，相关性显著。第二对和第三对Sig值分别为0.574和0.715，大于0.05，在5%显著性水平下不显著。所以主要看第一对典型变量。

由表4可知，第一个典型变量的标准化典型系数为-0.222、-0.289、-0.183、-0.322、-0.090和-0.063。即L1=-0.222x1-0.289x2-0.183x3-0.322x4-0.090x5-0.063x6。

可得：6类非典型观众对销售绩效的影响大小依次为：与A4>A2>A1>A3>A5>A6。

第二个典型变量的标准化典型系数为-0.483、-0.053、-0.582。即M1=-0.483y1-0.053y2-0.582y3。

表4 Set-1和Set-2标准化典型系数

（三）分析讨论

根据CR1=0.551可知，非典型互动与销售绩效正相关。虽然这一结论与前文的结论相悖（假设H7），但两者考虑的情况不一样。前文的假设H7基于的模型同时考虑了典型观众和非典型观众这两个因素对销售绩效的影响。展会具有时空限制性，展会员工时间和精力也是有限的，过多的非典型互动会“侵占”典型观众拥有的展会资源，导致非典型互动对销售绩效的负向影响。而在上文研究中，仅考虑非典型观众与销售绩效之间的关系。从常理考虑，展会中与游客等非典型观众互动越频繁，应该更能提升销售绩效，故非典型互动与销售绩效正相关这一结论也成立。此外，由上述数据还可知，在6类非典型观众中，与游客和行业专家的互动，对销售绩效的影响程度较低，影响系数分别为0.090和0.063。即参展商与这两者的互动对销售绩效贡献率低。

结合上文已验证的互动行为对参展商参展绩效影响机理模型可知，由于非典型互动会“侵占”典型观众所拥有的展会资源，且上述分析也指出非典型观众中与游客和行业专家的互动对销售绩效的贡献最低，从而可以推断出与游客和行业专家的互动占用了一定展会资源却没能显著提升销售绩效，这是前文假设H7起负相关作用的主要原因。例如，公司工作效率低下的员工确实能够对公司业绩有所贡献（正相关），但是考虑到整个公司资源（如岗位数量、员工工资支出等）是有限的，给低效率员工的资源越多，给高效率员工的就越少，会拉低公司整体业绩（负相关）。综上所述，非典型互动在互动行为对参展商参展绩效影响机理模型中对销售绩效起到负向影响，且其中影响最大的是参展商与游客和行业专家的互动。

五、结论和讨论

研究通过实证检验非典型观众对参展商参展绩效的影响情况，发现非典型互动对销售绩效的负向影响得到了显著性结果。通过进一步研究发现，6类非典型观众中，参展商与专家和游客之间的互动在一定程度上有利于参展商的形象塑造、口碑宣传等非销售绩效的提高，但对销售绩效具有负向影响，因此参展商与这两类人群的互动越多，对整体销售绩效的负向影响越为明显。

参展商在参展时应明确参展目标，若参展目标主要是提高销售绩效，则需要更智慧地分配参展资源，多与典型观众进行互动，减少非典型互动行为，尤其减少与游客和行业专家这两类人群的互动时间。