網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策行為的影響研究

梅蕾+張景

內(nèi)容摘要：隨著網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策行為的影響日益明顯。本文基于網(wǎng)絡(luò)口碑接收者視角，以網(wǎng)絡(luò)用戶為研究對(duì)象，通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查法獲取數(shù)據(jù)，以詳盡可能性模型作為研究基礎(chǔ)構(gòu)建模型、提出假設(shè)，并利用結(jié)構(gòu)方程模型展開實(shí)證研究。研究表明，概念模型可用于解釋網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策行為的影響，結(jié)論對(duì)企業(yè)研究消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)行為有借鑒意義。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)口碑 ?詳盡可能性模型 ?結(jié)構(gòu)方程模型

相關(guān)研究概述

Richard和John提出的詳盡可能性模型（Elaboration Likelihood Model，簡(jiǎn)稱ELM模型）是消費(fèi)者信息處理中最具影響力的理論模型之一。Lee（2007）基于ELM模型，將負(fù)面網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量作為核心路徑，將負(fù)面網(wǎng)絡(luò)口碑的梳理作為邊緣路徑，研究發(fā)現(xiàn)核心路徑和邊緣路徑均對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿產(chǎn)生較強(qiáng)影響。而Park（2009）將消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)口碑信息豐富程度作為核心路徑，把感知產(chǎn)品知名度作為邊緣路徑構(gòu)建模型，發(fā)現(xiàn)核心路徑和邊緣路徑均對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策產(chǎn)生影響。陶曉波（2013）對(duì)ELM模型進(jìn)行拓展后構(gòu)建了負(fù)面網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買態(tài)度的影響模型，發(fā)現(xiàn)核心路徑在消費(fèi)者處于高涉入度時(shí)成為主線。

模型構(gòu)建與研究假設(shè)

（一）模型構(gòu)建

本文基于傳播過(guò)程的拉斯韋爾模式與ELM理論構(gòu)建概念模型，模型中將“網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性-網(wǎng)絡(luò)口碑信息質(zhì)量-網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”作為核心路徑;將“網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性-關(guān)系強(qiáng)度-網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”作為邊緣路徑進(jìn)行分析。

（二）研究假設(shè)提出與變量測(cè)量

在構(gòu)建的模型中提出6個(gè)研究假設(shè)并設(shè)計(jì)具體的測(cè)量指標(biāo)，如表1所示。

研究調(diào)查實(shí)施與問(wèn)卷初步分析

（一）調(diào)查問(wèn)卷設(shè)計(jì)與發(fā)放

問(wèn)卷采用李克特（Likert）五級(jí)量表，分為八部分。第一部分對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑進(jìn)行界定，第二到第七部分為問(wèn)卷主體部分，以題項(xiàng)形式進(jìn)行羅列，第八部分是被調(diào)查者人口統(tǒng)計(jì)變量。前測(cè)問(wèn)卷發(fā)放并回收30份，有效問(wèn)卷25份，有效問(wèn)卷率83.30%。針對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行了效度與信度分析?；谛〗M訪談和問(wèn)卷前測(cè)的結(jié)果對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行修正，最終形成正式調(diào)查問(wèn)卷。正式問(wèn)卷發(fā)放并回收820份，剔除同類題項(xiàng)答案矛盾的、同一IP地址多次填寫的無(wú)效問(wèn)卷，最終獲得有效問(wèn)卷743份。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)分析與信度、效度檢驗(yàn)

首先，對(duì)有效問(wèn)卷的人口統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。有效問(wèn)卷樣本的性別比例、年齡分布、受教育程度、職業(yè)分布、收入情況等人口基本特征較為均衡，能夠體現(xiàn)出網(wǎng)民的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，符合進(jìn)一步分析要求。其次，使用SPSS 20.0，利用克朗巴哈系數(shù)進(jìn)行信度檢驗(yàn)。通過(guò)檢驗(yàn)得出，各變量基于標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)的克朗巴哈系數(shù)均大于0.7的臨界值，校正項(xiàng)總計(jì)相關(guān)性系數(shù)較高，表明量表信度較好。最后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartlett球體檢驗(yàn)，以便確定數(shù)據(jù)是否適合做因子分析。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示，KMO統(tǒng)計(jì)量大于0.50;Bartlett 球體檢驗(yàn)的Sig小于0.01，變量間顯著性相關(guān)，適合做因子分析。

（三）探索性因子分析

在描述性統(tǒng)計(jì)分析與信度、效度檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，使用SPSS20.0統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行探索性因子分析，目的在于發(fā)現(xiàn)被觀測(cè)變量的本質(zhì)結(jié)構(gòu)并對(duì)其進(jìn)行降維處理。以初始特征值大于1作為提取因子的選取標(biāo)準(zhǔn)，采取方差最大化正交旋轉(zhuǎn)，把因子載荷值是否大于0.5作為刪除題項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)。如表3所示，本文共提取了6個(gè)因子，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到65.237%，即 6個(gè)因子可以解釋原始變量信息的65.237%，符合要求。

旋轉(zhuǎn)成分矩陣結(jié)果（見表4）顯示提取的6個(gè)公因子代表性突出，所有因子載荷值都在0.5以上。因此，本文測(cè)量量表的結(jié)構(gòu)效度較好。

結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建與檢驗(yàn)

（一）結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建

使用結(jié)構(gòu)方程模型分析軟件AMOS 21.0對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行分析，如圖1所示。模型涵蓋了傳播渠道、網(wǎng)絡(luò)口碑發(fā)送者專業(yè)性、關(guān)系強(qiáng)度、網(wǎng)絡(luò)口碑信息質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性和網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果共6個(gè)潛在變量，各潛在變量對(duì)應(yīng)24個(gè)觀測(cè)變量，以及符合運(yùn)行要求的30個(gè)誤差變量。本文的初始數(shù)據(jù)沒(méi)有缺失值，對(duì)樣本的觀測(cè)變量進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，樣本觀測(cè)變量的偏度系數(shù)和峰度系數(shù)及其各自的臨界比率C.R.均符合AMOS軟件應(yīng)用的前提假設(shè)，可以進(jìn)一步分析。

（二）模型擬合度檢驗(yàn)

進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型的分析，首先要檢驗(yàn)之前構(gòu)建的模型能否恰當(dāng)測(cè)量觀測(cè)變量與潛在變量之間，以及潛在變量間的關(guān)系，即需要對(duì)已有模型的擬合度進(jìn)行檢驗(yàn)。如果擬合度良好，可以繼續(xù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型分析;如果擬合度欠佳，需要重新考慮理論模型的正確性，修改模型后重新擬合。

檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿M合度，首先需要對(duì)違反估計(jì)進(jìn)行檢查，如表5所示。屬于違反估計(jì)的項(xiàng)目通常包括存在負(fù)的誤差方差和標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)大于0.95。本文中誤差方差均為正數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)在0.160-0.841之間，所以不存在違法估計(jì)現(xiàn)象，可繼續(xù)進(jìn)行下一步分析。

本文采用最大似然估計(jì)對(duì)提出的結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行參數(shù)計(jì)算，其中模型擬合指標(biāo)結(jié)果如表6所示。本文模型的各項(xiàng)擬合指標(biāo)都符合要求，擬合效果較好。

（三）路徑系數(shù)或載荷系數(shù)顯著性檢驗(yàn)

在進(jìn)行模型擬合度檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行路徑系數(shù)（潛變量與潛變量間的回歸系數(shù)）以及載荷系數(shù)（潛變量與可測(cè)變量間的回歸系數(shù)）顯著性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。由表7可知，本文中C.R.均大于2.58，所以潛變量之間的路徑系數(shù)顯著，潛變量和可測(cè)變量之間的載荷系數(shù)顯著。

結(jié)果及分析

（一）假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

通過(guò)結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建與分析，得到路徑系數(shù)和顯著性情況如圖2所示。通過(guò)圖2可見，6個(gè)假設(shè)均得到了支持，如表8所示。

（二）模型路徑擬合檢驗(yàn)

本文在構(gòu)建概念模型時(shí)提出將“網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性—網(wǎng)絡(luò)口碑信息質(zhì)量—網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”作為中心路線，將“網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性—關(guān)系強(qiáng)度—網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”作為邊緣路線。通過(guò)AMOS輸出的效應(yīng)指標(biāo)可以對(duì)路徑進(jìn)行擬合檢驗(yàn)，如圖2所示。

直接效應(yīng)是指一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量的直接影響，如“傳播渠道”對(duì)“網(wǎng)絡(luò)口碑信息質(zhì)量”的直接效應(yīng)為0.293。間接效應(yīng)指某一變量通過(guò)某一中介變量對(duì)另一變量的直接影響，如“傳播渠道”對(duì)“網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”的間接效應(yīng)為0.150（0.293*0.512）。核心路徑“網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性-網(wǎng)絡(luò)口碑信息質(zhì)量-網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”的效應(yīng)值為0.254（0.497*0.512），意味著在核心路徑上“網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性”每提高1個(gè)單位，“網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”提高0.254個(gè)單位。邊緣路徑“網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性-關(guān)系強(qiáng)度-網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”的間接效應(yīng)值為0.103（0.646*0.160），意味著在邊緣路徑上“網(wǎng)絡(luò)口碑接收者專業(yè)性”每提高1個(gè)單位，“網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果”提高0.103個(gè)單位。邊緣路徑的間接效應(yīng)遠(yuǎn)小于核心路徑。由此可見，建模時(shí)所提出的核心路徑和邊緣路徑是恰當(dāng)?shù)摹?/p>

結(jié)論與意義

通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，本文提出的概念模型可以用于解釋網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策行為的影響。基于以上研究工作，得到以下結(jié)論：從消費(fèi)者角度出發(fā)，消費(fèi)者（網(wǎng)絡(luò)口碑接收者）可以通過(guò)增加相關(guān)經(jīng)驗(yàn)、增強(qiáng)檢索網(wǎng)絡(luò)口碑信息的相關(guān)技能，主動(dòng)、積極與網(wǎng)絡(luò)口碑發(fā)送者進(jìn)行溝通交流等方式，提高自己在有關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)方面的專業(yè)性，從而對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑信息質(zhì)量形成更理性的判斷，做出最適合自己的購(gòu)買決策。從企業(yè)角度出發(fā)，對(duì)有意針對(duì)相關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)口碑營(yíng)銷或希望改變現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果的企業(yè)來(lái)講，本文有利于企業(yè)從消費(fèi)者角度考慮網(wǎng)絡(luò)口碑傳播機(jī)制，從而改進(jìn)營(yíng)銷策略。

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