C2B溝通和C2C溝通對(duì)在線品牌搜索影響的實(shí)證分析

柳涯妮 李東賢

中圖分類(lèi)號(hào)：F713? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

內(nèi)容摘要：互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下企業(yè)與消費(fèi)者之間的雙向溝通變得越來(lái)越普遍。本研究探索了用戶(hù)生成內(nèi)容中的C2B溝通和C2C溝通，克服了過(guò)去研究忽視C2B溝通的問(wèn)題。研究使用某品牌社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的企業(yè)主頁(yè)作為研究情境，并基于對(duì)C2B溝通和C2C溝通的比較和消費(fèi)者在新產(chǎn)品發(fā)布前后不同的搜索興趣，發(fā)現(xiàn)了二者在新產(chǎn)品發(fā)布前后對(duì)在線品牌搜索的不同影響。通過(guò)比較得出C2C溝通比C2B溝通的信息量更大且更加可信，C2C溝通在新產(chǎn)品發(fā)布前和后都能夠顯著地正向影響消費(fèi)者的在線品牌搜索，而C2B溝通僅在新產(chǎn)品發(fā)布后起作用;此外，盡管C2C溝通占用戶(hù)生成內(nèi)容的比例更小，但是它比C2B溝通對(duì)在線品牌搜索的影響更大。

關(guān)鍵詞：用戶(hù)生成內(nèi)容? ?C2B溝通? ?C2C溝通? ?在線品牌搜索

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)和社交媒體平臺(tái)的不斷發(fā)展有力推動(dòng)了用戶(hù)生成內(nèi)容的大幅度增長(zhǎng)，消費(fèi)者可以通過(guò)發(fā)布自己的消費(fèi)體驗(yàn)參與用戶(hù)生成內(nèi)容，也可以通過(guò)收集相關(guān)產(chǎn)品的用戶(hù)生成內(nèi)容來(lái)影響自己的消費(fèi)決定（Hennig-Thurau等，2004）。Naylor（2016）認(rèn)為用戶(hù)生成內(nèi)容（User-generated Content，UGC）是包括消費(fèi)者對(duì)企業(yè)（C2B Communication）和消費(fèi)者對(duì)消費(fèi)者（C2C Communication）的任何溝通，消費(fèi)者可以通過(guò)文字、圖片、音頻和視頻等不同的溝通方式表達(dá)對(duì)該企業(yè)的品牌評(píng)估和品牌參與。目前Web2.0的時(shí)代特點(diǎn)給予了消費(fèi)者越來(lái)越多的機(jī)會(huì)通過(guò)產(chǎn)生內(nèi)容與其他的市場(chǎng)主體建立聯(lián)系。VanMeter等（2015）也表示當(dāng)下?tīng)I(yíng)銷(xiāo)中的關(guān)系已經(jīng)不是單向的企業(yè)對(duì)消費(fèi)者的溝通，而是普遍的消費(fèi)者對(duì)企業(yè)和消費(fèi)者對(duì)消費(fèi)者的溝通。互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容中C2B溝通和C2C溝通所占的比例已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了企業(yè)生成內(nèi)容所占的比例，也越來(lái)越多地引起營(yíng)銷(xiāo)者的關(guān)注。目前，用戶(hù)生成內(nèi)容平臺(tái)的類(lèi)型非常多樣，例如京東和亞馬遜等電商平臺(tái)、豆瓣和大眾點(diǎn)評(píng)等評(píng)論平臺(tái)、微博和微信等社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和企業(yè)的品牌社區(qū)等。Opreana和Vinerean（2015）認(rèn)為在多樣的社交網(wǎng)絡(luò)上的企業(yè)主頁(yè)上的溝通能夠充分地體現(xiàn)C2B溝通和C2C溝通，同一情境下允許的相同測(cè)量也使得二者更具有可比性。本研究使用國(guó)內(nèi)應(yīng)用最為廣泛的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)微博作為研究情境，那么企業(yè)如何經(jīng)營(yíng)好自己的微博主頁(yè)，更好地分配資源激勵(lì)消費(fèi)者的C2B溝通和C2C溝通是本文的研究問(wèn)題。

已經(jīng)有很多學(xué)者探索了用戶(hù)生成內(nèi)容對(duì)消費(fèi)者參與意愿、購(gòu)買(mǎi)意愿、產(chǎn)品銷(xiāo)量和品牌態(tài)度等的影響。但是研究存在以下幾個(gè)問(wèn)題：首先，過(guò)去研究充分地支持了C2C溝通的重要影響，但是沒(méi)有細(xì)化用戶(hù)生成內(nèi)容，多數(shù)學(xué)者忽視了用戶(hù)生成內(nèi)容中的C2B溝通部分;其次，對(duì)C2B溝通的測(cè)量不夠準(zhǔn)確，有研究使用傳統(tǒng)的溝通方式作為C2B溝通的測(cè)量，并與以在線評(píng)論數(shù)量作為測(cè)量的C2C溝通進(jìn)行比較，不同的測(cè)量方式難以控制二者在消費(fèi)者涉入度和可見(jiàn)度等方面差別的影響。此外還有通過(guò)使用企業(yè)決策作為因變量來(lái)間接地反映C2B溝通的影響等。本研究對(duì)這兩點(diǎn)進(jìn)行了改進(jìn)，使用企業(yè)微博主頁(yè)更準(zhǔn)確地分辨和測(cè)量了C2B溝通和C2C溝通，并且基于對(duì)二者的比較和消費(fèi)者在新產(chǎn)品發(fā)布前后的不同關(guān)注興趣，發(fā)現(xiàn)了二者在新產(chǎn)品發(fā)布前后對(duì)消費(fèi)者在線品牌搜索的不同影響，以此豐富了用戶(hù)生成內(nèi)容的相關(guān)研究。

文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

已經(jīng)有學(xué)者對(duì)消費(fèi)者與企業(yè)和消費(fèi)者與消費(fèi)者之間的互動(dòng)溝通進(jìn)行了研究：林家寶等（2015）認(rèn)為消費(fèi)者與企業(yè)之間的互動(dòng)溝通越有效，消費(fèi)者對(duì)企業(yè)的信任水平越高;汪濤等（2014）認(rèn)為社交媒體的使用增加了企業(yè)溝通的擬人化，發(fā)現(xiàn)擬人化溝通能夠正向影響品牌態(tài)度。當(dāng)然也有學(xué)者從用戶(hù)生成內(nèi)容方面進(jìn)行了探究：杜學(xué)美等（2016）通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷的研究方法得到了消費(fèi)者在線評(píng)論的數(shù)量、效價(jià)和質(zhì)量都顯著正向影響消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿，并且探究了信息接收者專(zhuān)業(yè)能力的調(diào)節(jié)作用;汪旭暉和王軍（2015）在對(duì)國(guó)內(nèi)高票房低口碑問(wèn)題的研究中發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)票房的正向影響和網(wǎng)絡(luò)口碑效價(jià)對(duì)票房的負(fù)向影響;江曉東（2015）發(fā)現(xiàn)評(píng)論回帖數(shù)量越多，評(píng)論感知有用性越高。類(lèi)似地，國(guó)外學(xué)者Chevalier和Mayzlin（2006）以亞馬遜作為用戶(hù)生成內(nèi)容平臺(tái)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)了評(píng)論數(shù)量對(duì)圖書(shū)排名的影響以及會(huì)隨時(shí)間維度的增長(zhǎng)對(duì)銷(xiāo)量有更強(qiáng)的正向影響;Willemsen等（2011）發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于正面評(píng)論，消費(fèi)者在線評(píng)論中的負(fù)向評(píng)論具有更高的評(píng)論有用性;Baek等（2012）認(rèn)為消費(fèi)者在線評(píng)論的評(píng)論深度對(duì)評(píng)論有用性的影響呈現(xiàn)倒U型關(guān)系。基于上述可以發(fā)現(xiàn)，過(guò)去大多數(shù)研究用戶(hù)生成內(nèi)容對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿或銷(xiāo)量的影響都是從它對(duì)消費(fèi)者的影響的角度進(jìn)行探索，例如消費(fèi)者感知評(píng)論有用性等，實(shí)際上是將它僅看成C2C溝通，沒(méi)有分辨其中的溝通對(duì)象并且忽視了C2B溝通的反饋和建議的重要影響，沒(méi)有全面地反映用戶(hù)生成內(nèi)容。

Bauer等（2006）通過(guò)比較線下交易過(guò)程與線上交易過(guò)程發(fā)現(xiàn)，促進(jìn)C2B溝通和C2C溝通是企業(yè)在協(xié)商階段獲得更高電子服務(wù)質(zhì)量的兩大重點(diǎn)。Das（2013）也表示，企業(yè)采取多種手段和活動(dòng)促進(jìn)消費(fèi)者的C2B溝通和C2C溝通是獲取企業(yè)產(chǎn)品正面口碑的重要手段。但是目前僅有少數(shù)學(xué)者同等強(qiáng)調(diào)C2B溝通和C2C溝通的重要影響：Naylor（2016）明確強(qiáng)調(diào)了數(shù)字化時(shí)代下C2B溝通和C2C溝通是用戶(hù)生成內(nèi)容的重要內(nèi)容，具體界定了用戶(hù)生成內(nèi)容的范圍，并且提出了無(wú)機(jī)用戶(hù)生成內(nèi)容（inorganic UGC，iUGC）的定義，即由營(yíng)銷(xiāo)者鼓勵(lì)的C2B溝通和C2C溝通，刺激物可以是內(nèi)在的象征性利益和外在的金錢(qián)和折扣等。Jang和Chung（2015）探索了C2B、C2C和B2C交互活動(dòng)對(duì)移動(dòng)應(yīng)用市場(chǎng)績(jī)效的影響，發(fā)現(xiàn)了C2B溝通和C2C溝通能夠顯著地正向影響產(chǎn)品銷(xiāo)量，且二者對(duì)企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)也有顯著的正向影響。但是該研究使用電子郵件數(shù)量測(cè)量C2B溝通，難以控制溝通方式本身的不同所產(chǎn)生的影響，而且直覺(jué)上對(duì)其他消費(fèi)者非公開(kāi)的電子郵件與銷(xiāo)量之間的關(guān)系是非常間接的。

本研究對(duì)C2B溝通和C2C溝通進(jìn)行了比較：首先，在企業(yè)微博主頁(yè)的研究情境中，C2B溝通和C2C溝通的主要內(nèi)容包括了消費(fèi)者對(duì)企業(yè)發(fā)布的產(chǎn)品、物流、包裝和有關(guān)話題等方面的相關(guān)陳述，C2C溝通是對(duì)C2B溝通在內(nèi)容上的加強(qiáng)或反駁。具體地，C2B溝通和C2C溝通有以下三種關(guān)系：二者觀點(diǎn)一致，C2C溝通是對(duì)C2B溝通的加強(qiáng)，表達(dá)情感認(rèn)同;二者觀點(diǎn)不一致，C2C溝通是對(duì)C2B溝通的反駁，表達(dá)相反的陳述;C2C溝通的產(chǎn)生是為了闡述與C2B溝通的不同的解釋?zhuān)l(fā)更多的討論。其次，Naylor（2016）表示C2B溝通和C2C溝通可以是消費(fèi)者內(nèi)在驅(qū)動(dòng)的和營(yíng)銷(xiāo)者驅(qū)動(dòng)的。在本文的研究情境中，因?yàn)镃2B溝通反映了消費(fèi)者對(duì)企業(yè)發(fā)布內(nèi)容的態(tài)度，而C2C溝通是對(duì)C2B溝通的進(jìn)一步討論，所以相對(duì)于C2C溝通，C2B溝通更為直接地受到了企業(yè)對(duì)消費(fèi)者溝通的影響。因此，C2B溝通可以是營(yíng)銷(xiāo)者驅(qū)動(dòng)的和消費(fèi)者內(nèi)在驅(qū)動(dòng)的，而C2C溝通多數(shù)是消費(fèi)者內(nèi)在驅(qū)動(dòng)的。最后，Brodie等（2013）認(rèn)為相對(duì)于C2B溝通，C2C溝通更可能使得消費(fèi)者在情感上獲得親密感、依附感和社會(huì)交互等。此外，不論新產(chǎn)品發(fā)布前還是發(fā)布后，上述三點(diǎn)總是有效的。因此本文提出以下假設(shè)：

H1：不論新產(chǎn)品發(fā)布之前還是之后，C2C溝通對(duì)在線品牌搜索的影響都大于C2B溝通對(duì)在線品牌搜索的影響。

基于上述對(duì)C2B溝通和C2C溝通的比較，本研究還探索了二者在新產(chǎn)品發(fā)布前后對(duì)在線品牌搜索的不同影響。Kulkarni等（2012）認(rèn)為，消費(fèi)者在新產(chǎn)品發(fā)布前的信息搜索多是受到產(chǎn)品興趣的驅(qū)動(dòng)，而消費(fèi)者在新產(chǎn)品發(fā)布后的信息搜索多是受到產(chǎn)品興趣和消費(fèi)興趣兩者的驅(qū)動(dòng)。產(chǎn)品興趣主要包括與產(chǎn)品本身有關(guān)的信息，例如產(chǎn)品的屬性和功能等;消費(fèi)興趣主要包括與消費(fèi)便利有關(guān)的信息，例如支付方式、購(gòu)買(mǎi)渠道和消費(fèi)者評(píng)論等。本研究認(rèn)為企業(yè)微博主頁(yè)中的C2B溝通和C2C溝通能夠?qū)οM(fèi)者的在線品牌搜索產(chǎn)生影響。具體地，新產(chǎn)品發(fā)布之前，消費(fèi)者關(guān)注的是產(chǎn)品本身，但是此時(shí)消費(fèi)者的產(chǎn)品知識(shí)更多地受到企業(yè)發(fā)布信息的影響，消費(fèi)者并不能夠從C2B溝通和C2C溝通當(dāng)中獲得相關(guān)的產(chǎn)品信息。然而，C2C溝通在內(nèi)容上對(duì)C2B溝通的加強(qiáng)或反駁使其信息量比C2B溝通的信息量更大;C2C溝通的消費(fèi)者內(nèi)在驅(qū)動(dòng)的特點(diǎn)和體現(xiàn)消費(fèi)者之間情感聯(lián)系的特點(diǎn)使其信源可信度比C2B溝通的信源可信度更高。因此，本文提出新產(chǎn)品發(fā)布前的研究假設(shè)H2a和H2b。而新產(chǎn)品發(fā)布后的C2B溝通和C2C溝通都能夠提供消費(fèi)者感興趣的有關(guān)消費(fèi)便利的信息，尤其是消費(fèi)者關(guān)注的產(chǎn)品在線評(píng)論，因此二者都能夠引起消費(fèi)者的興趣和關(guān)注。因此，本文提出新產(chǎn)品發(fā)布后的研究假設(shè)H3a和H3b。具體假設(shè)如下：

H2：新產(chǎn)品發(fā)布前，C2B溝通（H2a）對(duì)在線品牌搜索沒(méi)有顯著的影響，而C2C溝通（H2b）對(duì)在線品牌搜索有著顯著的正向影響。

H3：新產(chǎn)品發(fā)布后，C2B溝通（H3a）和C2C溝通（H3b）對(duì)在線品牌搜索都有著顯著的正向影響。

研究方法

數(shù)據(jù)收集。本研究的數(shù)據(jù)均來(lái)自于某手機(jī)品牌在新浪微博上的主頁(yè)。利用爬蟲(chóng)獲取該品牌自2013年起至2015年10月期間發(fā)布的所有新產(chǎn)品的微博數(shù)據(jù)，時(shí)間范圍為新產(chǎn)品發(fā)布前后各30天。共包括10個(gè)新產(chǎn)品，具體數(shù)據(jù)包括共4645條微博及其相應(yīng)的點(diǎn)贊和評(píng)論。在線品牌搜索的數(shù)據(jù)來(lái)源于以該品牌名稱(chēng)為關(guān)鍵詞的百度指數(shù)。

變量測(cè)量。本研究變量中的企業(yè)微博數(shù)量和用戶(hù)點(diǎn)贊數(shù)量都可以根據(jù)新浪微博原始數(shù)據(jù)直接獲得，而微博詞語(yǔ)數(shù)量、C2B溝通和C2C溝通的測(cè)量是通過(guò)文本分析獲得。本研究增加了共6023個(gè)詞匯以完善詞庫(kù)，包括產(chǎn)品相關(guān)的專(zhuān)業(yè)詞匯、新興詞匯和話題詞匯等，以合并過(guò)的詞庫(kù)作為分詞的基礎(chǔ)并獲得了微博詞語(yǔ)數(shù)量的測(cè)量。根據(jù)新浪微博網(wǎng)頁(yè)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，本研究以“回復(fù)@用戶(hù)名”作為C2C溝通區(qū)別于C2B溝通的標(biāo)識(shí)，通過(guò)正則表達(dá)式識(shí)別出來(lái)并依據(jù)時(shí)間單位進(jìn)行累加。研究變量均以“日”為時(shí)間單位，解釋具體見(jiàn)表1所示。

實(shí)證檢驗(yàn)

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

本文對(duì)新產(chǎn)品發(fā)布前后的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)，具體見(jiàn)表2和表3所示。具體地，對(duì)比新產(chǎn)品發(fā)布前后的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：企業(yè)平均每天發(fā)布的微博數(shù)量和詞語(yǔ)數(shù)量在新產(chǎn)品發(fā)布前后沒(méi)有太大的差別;而用戶(hù)在新產(chǎn)品發(fā)布后的參與明顯高于用戶(hù)在新產(chǎn)品發(fā)布前的參與，具體為點(diǎn)贊數(shù)（10831.81>5425.94）、C2B溝通數(shù)量（1768.78>1250.25）和C2C溝通數(shù)量（170.57>155.82）。

（二）模型建立

本文旨在研究C2B溝通和C2C溝通在新產(chǎn)品發(fā)布前后對(duì)在線品牌搜索的影響，因此對(duì)新產(chǎn)品發(fā)布之前和之后的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了建模檢驗(yàn)。本文研究數(shù)據(jù)橫截面?zhèn)€體數(shù)量小于時(shí)間長(zhǎng)度（N<T），使用了Stata11.0進(jìn)行長(zhǎng)面板數(shù)據(jù)分析。具體模型如下：

LnSearchit=Const+β1LnPostit+β2LnWordsit+β3LnLikeit+β4LnC2Bit+β5LnC2Cit+β6Weekendit+β7Trend+εit? ? ? ? ? （1）

其中，下標(biāo)i表示第i個(gè)產(chǎn)品，下標(biāo)t表示新產(chǎn)品發(fā)布之前或之后的第t天，εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。模型中控制了企業(yè)生成內(nèi)容（企業(yè)微博數(shù)量和微博詞語(yǔ)數(shù)量）、用戶(hù)參與（點(diǎn)贊數(shù)量）和周末對(duì)在線品牌搜索的影響，此外為了考慮時(shí)間效應(yīng)，生成了時(shí)間趨勢(shì)變量Trend。模型中除了啞變量和時(shí)間趨勢(shì)變量以外，其他變量均進(jìn)行了自然對(duì)數(shù)的轉(zhuǎn)換。

（三）模型檢驗(yàn)

面板單位根檢驗(yàn)。對(duì)所有研究變量進(jìn)行了序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)以避免出現(xiàn)偽回歸的問(wèn)題。分別對(duì)新產(chǎn)品發(fā)布之前和之后的序列進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn)（具體見(jiàn)表4和表5），結(jié)果顯示研究變量均拒絕了LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、Fisher-ADF檢驗(yàn)和Fisher-PP檢驗(yàn)的原假設(shè)，這表明所有的研究變量都是序列平穩(wěn)的。

模型回歸結(jié)果。基于長(zhǎng)面板可能出現(xiàn)的異方差、序列相關(guān)和截面相關(guān)的問(wèn)題，本研究使用更為有效率的全面可行廣義二乘估計(jì)方法（全面FGLS）進(jìn)行模型估計(jì)。分別使用新產(chǎn)品發(fā)布之前和之后15天的數(shù)據(jù)進(jìn)行了模型檢驗(yàn)，首先建立固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，進(jìn)行了Hausman檢驗(yàn)。新產(chǎn)品發(fā)布前模型的Hausman檢驗(yàn)得到的Chi2值為7.84（p=0.347），不能拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè);新產(chǎn)品發(fā)布后模型的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果Chi2值為12.45（p=0.087），同樣不能拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)。因此，在此全面FGLS模型估計(jì)中不需要加入個(gè)體虛擬變量。通過(guò)殘差檢驗(yàn)，進(jìn)一步對(duì)模型的異方差和截面相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了修正。此外，為了保證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性和可靠性，本研究采用了改變樣本區(qū)間的方式進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。進(jìn)一步使用了新產(chǎn)品發(fā)布前后的20天、25天和30天的時(shí)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了模型檢驗(yàn)。具體的模型估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表6和表7所示。

在新產(chǎn)品發(fā)布前的模型中，模型（1）-模型（4）中C2B溝通的參數(shù)估計(jì)均接受了原假設(shè)，表明C2B溝通對(duì)在線品牌搜索沒(méi)有顯著的影響;而C2C溝通的參數(shù)估計(jì)均在0.1%水平下拒絕了原假設(shè)，且系數(shù)（分別為0.121、0.111、0.108和0.089）均為正，表明C2C溝通對(duì)在線品牌搜索有著顯著的正向影響。因此驗(yàn)證了假設(shè)H2a和H2b。在新產(chǎn)品發(fā)布后的模型中，模型（5）-模型（8）中C2B溝通的估計(jì)系數(shù)（分別為0.095、0.076、0.044和0.046）和C2C溝通的估計(jì)系數(shù)（分別為0.103、0.106、0.118和0.117）均是顯著為正的，表明在新產(chǎn)品發(fā)布后C2B溝通和C2C溝通對(duì)在線品牌搜索都有著顯著的正向影響，驗(yàn)證了假設(shè)H3a和H3b。綜合模型（1）-模型（8）的參數(shù)估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不論在新產(chǎn)品發(fā)布之前還是之后，C2C溝通對(duì)在線品牌搜索的影響總大于C2B溝通對(duì)在線品牌搜索的影響，驗(yàn)證了假設(shè)H1。具體地，新產(chǎn)品發(fā)布前的模型中，C2C溝通能夠顯著地影響在線品牌搜索，而C2B溝通無(wú)顯著影響;新產(chǎn)品發(fā)布后的C2C溝通的估計(jì)系數(shù)值在不同樣本區(qū)間的模型中都大于C2B溝通的估計(jì)系數(shù)值（分別為0.103>0.095、0.106>0.076、0.118>0.044和0.117>0.046）。

本研究還得到以下結(jié)論：第一，企業(yè)發(fā)布的微博數(shù)量在新產(chǎn)品發(fā)布前對(duì)在線品牌搜索具有顯著的負(fù)向影響，表明用戶(hù)將企業(yè)微博作為接收新產(chǎn)品信息的重要信息來(lái)源，則會(huì)降低用戶(hù)的進(jìn)一步搜索興趣。而企業(yè)微博數(shù)量在新產(chǎn)品發(fā)布后雖無(wú)顯著影響，但影響方向是正向的，不同的影響方向表明企業(yè)微博數(shù)量與在線品牌搜索可能存在非線性關(guān)系。第二，不論新產(chǎn)品發(fā)布之前還是之后，企業(yè)發(fā)布微博的詞語(yǔ)數(shù)量總是顯著地正向影響在線品牌搜索，這表明用戶(hù)關(guān)注企業(yè)發(fā)布的微博并會(huì)閱讀其中的內(nèi)容。具體地，微博詞語(yǔ)數(shù)量在新產(chǎn)品發(fā)布前模型中的估計(jì)系數(shù)（分別為0.147、0.086、0.071和0.045）和在新產(chǎn)品發(fā)布后的模型中的估計(jì)系數(shù)（分別為0.083、0.142、0.143和0.187）均為正向的。

結(jié)論和管理啟示

本研究更加全面地認(rèn)識(shí)了用戶(hù)生成內(nèi)容，是包括了文字和圖片等任何形式的C2B溝通和C2C溝通，克服了過(guò)去研究忽略C2B溝通的問(wèn)題。本文使用社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的企業(yè)主頁(yè)作為研究情境更好地體現(xiàn)了C2B溝通和C2C溝通，并基于對(duì)二者的比較發(fā)現(xiàn)了二者在新產(chǎn)品發(fā)布前后對(duì)在線品牌搜索的不同影響。具體地，對(duì)比C2B溝通和C2C溝通發(fā)現(xiàn)，由于C2C溝通的信息量比C2B溝通的信息量更大且具有更高的信源可信度，則C2C溝通對(duì)在線品牌搜索的影響總大于C2B溝通對(duì)在線品牌搜索的影響。進(jìn)一步基于新產(chǎn)品發(fā)布前后用戶(hù)的不同的搜索興趣發(fā)現(xiàn)，C2C溝通總是顯著地正向影響消費(fèi)者的在線品牌搜索，而C2B溝通僅在新產(chǎn)品發(fā)布后對(duì)在線品牌搜索有顯著的正向影響。此外，本研究還發(fā)現(xiàn)了企業(yè)微博數(shù)量在新產(chǎn)品發(fā)布前對(duì)在線品牌搜索的顯著負(fù)向影響，微博詞語(yǔ)數(shù)量不論在新產(chǎn)品發(fā)布之前還是之后總是顯著地正向影響在線品牌搜索。

本文給企業(yè)如何經(jīng)營(yíng)好自己在社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的主頁(yè)提供了一些管理啟示：盡管營(yíng)銷(xiāo)實(shí)踐中有很多企業(yè)提供了獎(jiǎng)勵(lì)鼓勵(lì)用戶(hù)多多發(fā)布評(píng)論，忽略了用戶(hù)之間溝通的影響，也使得C2B溝通所占用戶(hù)生成內(nèi)容的比例大大超過(guò)了C2C溝通，但是實(shí)際上這種投入在新產(chǎn)品發(fā)布前是無(wú)效的，所以企業(yè)應(yīng)該更加關(guān)注C2C溝通。C2C溝通很難直接通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)激勵(lì)產(chǎn)生，因此企業(yè)可以通過(guò)以下方式增加用戶(hù)之間的溝通以引起更多消費(fèi)者的興趣。首先，企業(yè)可以推動(dòng)鼓勵(lì)微博主頁(yè)、企業(yè)發(fā)言人和代言名人都直接參與到用戶(hù)對(duì)企業(yè)或?qū)ζ渌脩?hù)的溝通之中，一方面可以增加用戶(hù)對(duì)C2C溝通的關(guān)注，增加企業(yè)和用戶(hù)之間的聯(lián)系，從而愿意進(jìn)行更多的C2C溝通，另一方面企業(yè)可以在C2C溝通中起到話題的引導(dǎo)作用，從而進(jìn)一步引發(fā)更多的討論。其次，企業(yè)可以發(fā)起能夠引起討論的熱點(diǎn)話題以增加用戶(hù)的關(guān)注，例如有關(guān)新技術(shù)應(yīng)用的話題等。

本研究存在以下不足：首先，本研究以國(guó)內(nèi)某品牌手機(jī)為研究對(duì)象，并且使用了不同樣本區(qū)間的數(shù)據(jù)進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，但也可以使用其他行業(yè)或品牌的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗(yàn)以增加研究結(jié)果的外部效度;其次，研究對(duì)象手機(jī)為搜索型產(chǎn)品，未來(lái)可以使用體驗(yàn)型產(chǎn)品的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索，對(duì)產(chǎn)品類(lèi)型是否起到調(diào)節(jié)作用進(jìn)行檢驗(yàn);最后，本研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)微博數(shù)量在新產(chǎn)品發(fā)布前后的不同影響方向，認(rèn)為它與在線品牌搜索是非線性的關(guān)系，未來(lái)研究可以做更多的探討。

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