網絡口碑對消費者購買決策行為的影響研究

■ 梅 蕾 教授 張 景（內蒙古科技大學經濟與管理學院 內蒙古包頭014010）

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網絡口碑對消費者購買決策行為的影響研究

■ 梅 蕾 教授 張 景（內蒙古科技大學經濟與管理學院 內蒙古包頭014010）

內容摘要：隨著網絡經濟的迅速發展，網絡口碑對消費者購買決策行為的影響日益明顯。本文基于網絡口碑接收者視角，以網絡用戶為研究對象，通過問卷調查法獲取數據，以詳盡可能性模型作為研究基礎構建模型、提出假設，并利用結構方程模型展開實證研究。研究表明，概念模型可用于解釋網絡口碑對消費者購買決策行為的影響，結論對企業研究消費者網絡行為有借鑒意義。

關鍵詞：網絡口碑 詳盡可能性模型 結構方程模型

相關研究概述

Richa rd和John提出的詳盡可能性模型（Elaboration Likelihood Model，簡稱ELM模型）是消費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，將負面網絡口碑質量作為核心路徑，將負面網絡口碑的梳理作為邊緣路徑，研究發現核心路徑和邊緣路徑均對消費者購買意愿產生較強影響。而Park （2009）將消費者網絡口碑信息豐富程度作為核心路徑，把感知產品知名度作為邊緣路徑構建模型，發現核心路徑和邊緣路徑均對消費者購買決策產生影響。陶曉波（2013）對ELM模型進行拓展后構建了負面網絡口碑對消費者購買態度的影響模型，發現核心路徑在消費者處于高涉入度時成為主線。

模型構建與研究假設

（一）模型構建

本文基于傳播過程的拉斯韋爾模式與ELM理論構建概念模型，模型中將“網絡口碑接收者專業性-網絡口碑信息質量-網絡口碑傳播效果”作為核心路徑；將“網絡口碑接收者專業性-關系強度-網絡口碑傳播效果”作為邊緣路徑進行分析。

（二）研究假設提出與變量測量

在構建的模型中提出6個研究假設并設計具體的測量指標，如表1所示。

研究調查實施與問卷初步分析

（一）調查問卷設計與發放

問卷采用李克特（Like rt）五級量表，分為八部分。第一部分對網絡口碑進行界定，第二到第七部分為問卷主體部分，以題項形式進行羅列，第八部分是被調查者人口統計變量。前測問卷發放并回收30份，有效問卷25份，有效問卷率83.30%。針對問卷進行了效度與信度分析。基于小組訪談和問卷前測的結果對問卷進行修正，最終形成正式調查問卷。正式問卷發放并回收820份，剔除同類題項答案矛盾的、同一IP地址多次填寫的無效問卷，最終獲得有效問卷743份。

（二）描述性統計分析與信度、效度檢驗

首先，對有效問卷的人口統計特征進行描述性統計分析。有效問卷樣本的性別比例、年齡分布、受教育程度、職業分布、收入情況等人口基本特征較為均衡，能夠體現出網民的結構特點，符合進一步分析要求。其次，使用SPSS 20.0，利用克朗巴哈系數進行信度檢驗。通過檢驗得出，各變量基于標準化項的克朗巴哈系數均大于0.7的臨界值，校正項總計相關性系數較高，表明量表信度較好。最后，對數據進行KMO和Ba rtle tt球體檢驗，以便確定數據是否適合做因子分析。檢驗結果如表2所示，KMO統計量大于0.50；Ba rtle tt 球體檢驗的Sig小于0.01，變量間顯著性相關，適合做因子分析。

表1　網絡口碑對消費者購買決策行為的影響研究假設

表2　KMO 和 Bartlett 的檢驗

表3　探索性因子分析結果

表4　旋轉成分矩陣

（三）探索性因子分析

在描述性統計分析與信度、效度檢驗的基礎上，使用SPSS20.0統計分析軟件進行探索性因子分析，目的在于發現被觀測變量的本質結構并對其進行降維處理。以初始特征值大于1作為提取因子的選取標準，采取方差最大化正交旋轉，把因子載荷值是否大于0.5作為刪除題項的標準。如表3所示，本文共提取了6個因子，累計方差貢獻率達到65.237%，即 6個因子可以解釋原始變量信息的65.237%，符合要求。

旋轉成分矩陣結果（見表4）顯示提取的6個公因子代表性突出，所有因子載荷值都在0.5以上。因此，本文測量量表的結構效度較好。

結構方程模型構建與檢驗

（一）結構方程模型構建

使用結構方程模型分析軟件AMOS 21.0對構建的模型進行分析，如圖1所示。模型涵蓋了傳播渠道、網絡口碑發送者專業性、關系強度、網絡口碑信息質量、網絡口碑接收者專業性和網絡口碑傳播效果共6個潛在變量，各潛在變量對應24個觀測變量，以及符合運行要求的30個誤差變量。本文的初始數據沒有缺失值，對樣本的觀測變量進行正態性檢驗，樣本觀測變量的偏度系數和峰度系數及其各自的臨界比率C.R.均符合AMOS軟件應用的前提假設，可以進一步分析。

（二）模型擬合度檢驗

進行結構方程模型的分析，首先要檢驗之前構建的模型能否恰當測量觀測變量與潛在變量之間，以及潛在變量間的關系，即需要對已有模型的擬合度進行檢驗。如果擬合度良好，可以繼續進行結構方程模型分析；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。

檢驗模型擬合度，首先需要對違反估計進行檢查，如表5所示。屬于違反估計的項目通常包括存在負的誤差方差和標準化回歸系數大于0.95。本文中誤差方差均為正數，標準化回歸系數在0.160-0.841之間，所以不存在違法估計現象，可繼續進行下一步分析。

本文采用最大似然估計對提出的結構方程模型進行參數計算，其中模型擬合指標結果如表6所示。本文模型的各項擬合指標都符合要求，擬合效果較好。

表5　誤差方差和標準化回歸系數

圖1　結構方程模型

圖2　路徑系數和顯著性情況

（三）路徑系數或載荷系數顯著性檢驗

在進行模型擬合度檢驗的基礎上，進一步對結構方程模型進行路徑系數（潛變量與潛變量間的回歸系數）以及載荷系數（潛變量與可測變量間的回歸系數）顯著性檢驗，檢驗結果如表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顯著，潛變量和可測變量之間的載荷系數顯著。

結果及分析

（一）假設檢驗結果

通過結構方程模型的構建與分析，得到路徑系數和顯著性情況如圖2所示。通過圖2可見，6個假設均得到了支持，如表8所示。

（二）模型路徑擬合檢驗

本文在構建概念模型時提出將“網絡口碑接收者專業性—網絡口碑信息質量—網絡口碑傳播效果”作為中心路線，將“網絡口碑接收者專業性—關系強度—網絡口碑傳播效果”作為邊緣路線。通過AMOS輸出的效應指標可以對路徑進行擬合檢驗，如圖2所示。

直接效應是指一個變量對另一個變量的直接影響，如“傳播渠道”對“網絡口碑信息質量”的直接效應為0.293。間接效應指某一變量通過某一中介變量對另一變量的直接影響，如“傳播渠道”對“網絡口碑傳播效果”的間接效應為0.150（0.293*0.512）。核心路徑“網絡口碑接收者專業性-網絡口碑信息質量-網絡口碑傳播效果”的效應值為0.254 （0.497*0.512），意味著在核心路徑上“網絡口碑接收者專業性”每提高1個單位，“網絡口碑傳播效果”提高0.254個單位。邊緣路徑“網絡口碑接收者專業性-關系強度-網絡口碑傳播效果”的間接效應值為0.103（0.646*0.160），意味著在邊緣路徑上“網絡口碑接收者專業性”每提高1個單位，“網絡口碑傳播效果”提高0.103個單位。邊緣路徑的間接效應遠小于核心路徑。由此可見，建模時所提出的核心路徑和邊緣路徑是恰當的。

表6　模型擬合指標

表7　路徑系數或載荷系數估計結果

表8　假設檢驗結果匯總

結論與意義

通過實證研究發現，本文提出的概念模型可以用于解釋網絡口碑對消費者購買決策行為的影響。基于以上研究工作，得到以下結論：從消費者角度出發，消費者（網絡口碑接收者）可以通過增加相關經驗、增強檢索網絡口碑信息的相關技能，主動、積極與網絡口碑發送者進行溝通交流等方式，提高自己在有關產品或服務方面的專業性，從而對網絡口碑信息質量形成更理性的判斷，做出最適合自己的購買決策。從企業角度出發，對有意針對相關產品或服務進行網絡口碑營銷或希望改變現有網絡口碑傳播效果的企業來講，本文有利于企業從消費者角度考慮網絡口碑傳播機制，從而改進營銷策略。

參考文獻：

1.Richard E. Petty，John T. Cacioppo. The effects of involvement on response to argument quantity and quality：central and peripheral routes to persuasion[J].Journal o f Personality and Social Psychology，1984，46（1）

2.M LALeeb，Cheol Parka，Thae M in. Information direction，website reputation and eWOM effect：a moderating role of product type[J].Journal of Business Research，2009，62（1）

3.陶曉波，宋卓昭，張欣瑞.網絡負面口碑對消費者態度影響的實證研究—兼論企業的應對策略[J].管理評論，2013，25（3）

4.Lassw ell H. D.The structu re and function of communication in society[M].New York：Horper & Row，1948

5.榮泰生.AMOS與研究方法 [M].重慶大學出版社，2009

中圖分類號：◆F713

文獻標識碼：A

基金項目：▲2014年內蒙古科技廳軟科學項目“提高經濟增長質量與效益的創新驅動研究——加快內蒙古現代服務業發展研究”（編號：2014-007）