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關(guān)于共創(chuàng)價(jià)值嵌入程度對(duì)網(wǎng)絡(luò)虛擬社群公民行為的影響研究*

2021-09-15 03:04:00湖南中醫(yī)藥大學(xué)凡靜文王輝
區(qū)域治理 2021年13期
關(guān)鍵詞:用戶影響研究

湖南中醫(yī)藥大學(xué) 凡靜文,王輝

一、緒論

(一)研究背景

隨著5G時(shí)代的到來(lái)、互聯(lián)網(wǎng)虛擬社群運(yùn)營(yíng)模式的出現(xiàn),企業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)者與消費(fèi)者的界限日漸模糊,消費(fèi)者角色不再是傳統(tǒng)單一的產(chǎn)品或服務(wù)的消耗者,同時(shí)也是企業(yè)價(jià)值的創(chuàng)造者。同時(shí),互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展進(jìn)一步推動(dòng)了產(chǎn)品虛擬社群的誕生,一方面,用戶通過(guò)自建論壇或通過(guò)微博、微信、抖音、快手等社交網(wǎng)絡(luò)組成一個(gè)個(gè)社群,與企業(yè)、其他消費(fèi)者互動(dòng),滿足體驗(yàn)需求。另一方面,企業(yè)通過(guò)社群與用戶親密互動(dòng),獲取顧客需求信息,推動(dòng)企業(yè)品牌傳播,用戶與企業(yè)一起共同創(chuàng)造了品牌價(jià)值,虛擬社群已經(jīng)成為了共創(chuàng)價(jià)值的有效平臺(tái)和載體。此外,社群成員通過(guò)虛擬社群平臺(tái)為其他成員答疑解惑,彼此分享消費(fèi)經(jīng)歷等,實(shí)現(xiàn)社會(huì)價(jià)值,獲得成就感。大量事實(shí)證明,用戶既是企業(yè)發(fā)展的機(jī)遇也是挑戰(zhàn),用戶扼住了企業(yè)的咽喉,未來(lái)缺乏用戶體驗(yàn)思維的單向度產(chǎn)品很難獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。基于此,關(guān)于虛擬社群的相關(guān)研究已經(jīng)備受重視與關(guān)注。通過(guò)文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn),過(guò)往該方面的研究主要側(cè)重于共享經(jīng)濟(jì)平臺(tái)以及共創(chuàng)價(jià)值媒介平臺(tái),研究視角多集中于直接的共創(chuàng)價(jià)值行為的研究,現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)虛擬社群共創(chuàng)價(jià)值和公民行為的探討在如下兩個(gè)方面還有待我們?nèi)ヌ骄科浔澈蟮纳顚訖C(jī)理:其一是用戶的共創(chuàng)價(jià)值行為除了可能受到經(jīng)濟(jì)效益驅(qū)動(dòng)之外,還受到哪些關(guān)鍵性因素的助推?用戶與虛擬社群的嵌入性程度在互聯(lián)網(wǎng)虛擬社群用戶行為中究竟起到了什么作用?其二是共創(chuàng)價(jià)值的用戶體驗(yàn)在嵌入性程度與用戶公民行為的關(guān)系中發(fā)揮什么作用?迄今為止,理論界對(duì)上述問(wèn)題一直沒(méi)有作出令人滿意或充分的解釋。因此,厘清互聯(lián)網(wǎng)虛擬社群用戶公民行為的生成邏輯及其作用機(jī)制顯然是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷理論研究亟待解決的重要問(wèn)題,更是疫情下深陷競(jìng)爭(zhēng)困境中傳統(tǒng)企業(yè)在尋求新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)構(gòu)建的驅(qū)動(dòng)下,培植互聯(lián)網(wǎng)社群優(yōu)勢(shì)必須考慮的一個(gè)新課題。

(二)研究意義

本項(xiàng)目在借鑒已有互聯(lián)網(wǎng)虛擬社群用戶行為、共創(chuàng)價(jià)值和用戶嵌入程度等領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)知識(shí),探討共創(chuàng)價(jià)值嵌入程度對(duì)互聯(lián)網(wǎng)虛擬社群公民行為的影響,以及用戶體驗(yàn)在共創(chuàng)價(jià)值嵌入程度與互聯(lián)網(wǎng)虛擬社群公民行為二者關(guān)系中的中介作用機(jī)制,為正在實(shí)施互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)型企業(yè)建立虛擬品牌社群提供一些指導(dǎo)性意見(jiàn)。

(三)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展動(dòng)態(tài)

1.有關(guān)用戶嵌入性研究

在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中,不但網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以給組織帶來(lái)優(yōu)勢(shì),網(wǎng)絡(luò)關(guān)系也可以給組織帶來(lái)價(jià)值。所謂關(guān)系嵌入性是指網(wǎng)絡(luò)關(guān)系給組織帶來(lái)的一種獲取信息和資源的作用機(jī)制( Gulati,1998)。關(guān)系嵌入性的研究表明,網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對(duì)經(jīng)濟(jì)行為和績(jī)效的影響程度通常用網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的內(nèi)容、方向、延續(xù)性和強(qiáng)度等指標(biāo)來(lái)測(cè)度,即是關(guān)系嵌入性研究的主要內(nèi)容[5]。關(guān)系嵌入性已成為組織重要的戰(zhàn)略性資源,是組織獲取外部信息和資源的重要機(jī)制,對(duì)組織的創(chuàng)新和績(jī)效有著重要的影響。Andersson 等(2002)認(rèn)為,企業(yè)之間不同的關(guān)系嵌入性是造成企業(yè)績(jī)效差異的重要原因。按照組織間關(guān)系強(qiáng)度,可以將關(guān)系分為強(qiáng)關(guān)系、弱關(guān)系和強(qiáng)弱混合型關(guān)系等三種類型。Granovetter(2005)[7]提出,可以用關(guān)系持續(xù)時(shí)間、親密程度、互動(dòng)頻率以及相互服務(wù)內(nèi)容等四個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量關(guān)系的強(qiáng)弱。嵌入性理論受到學(xué)者們?cè)絹?lái)越多的關(guān)注,已經(jīng)從新經(jīng)濟(jì)社會(huì)學(xué)領(lǐng)域向經(jīng)濟(jì)地理學(xué)、企業(yè)管理、創(chuàng)新理論等領(lǐng)域發(fā)展,逐步形成了較完整的理論體系。

2.用戶體驗(yàn)

用戶體驗(yàn)的概念最早由托夫勒在20世紀(jì)70年代提出,他認(rèn)為有形商品和無(wú)形服務(wù)相結(jié)合形成用戶體驗(yàn)。此后,用戶體驗(yàn)的概念不斷發(fā)展,有學(xué)者認(rèn)為用戶體驗(yàn)是當(dāng)用戶對(duì)商品或服務(wù)消費(fèi)趨于飽和后,以個(gè)性化的方式參與消費(fèi)過(guò)程中形成的美妙、難忘的感性與理性的感受。隨著用戶共創(chuàng)價(jià)值的提出,用戶體驗(yàn)的概念在新的背景下又有了新的發(fā)展,在此背景下,用戶體驗(yàn)可以被看作是一個(gè)層次模型,包括一個(gè)基本的感官體驗(yàn)和包括“靈感”在內(nèi)的三個(gè)更高級(jí)的客戶體驗(yàn)組件,即樂(lè)趣、發(fā)現(xiàn)和靈感。(高鵬等,2020)[10]。

(四)研究?jī)?nèi)容與研究方法

1.研究?jī)?nèi)容

根據(jù)以上研究目的和邏輯,本論文分成如下兩個(gè)模塊進(jìn)行研究。

第一,用戶與社群嵌入程度對(duì)虛擬社群用戶公民行為的影響分析。該研究?jī)?nèi)容借鑒嵌入理論和用戶公民行為計(jì)劃理論,將嵌入概念模型延伸至虛擬社群,對(duì)其進(jìn)行概念界定與操作性定義的構(gòu)建,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建用戶與社群嵌入性程度的不同維度以及不同維度的測(cè)量表,構(gòu)建嵌入程度對(duì)虛擬社群用戶公民行為影響的理論模型和研究假設(shè),并通過(guò)問(wèn)卷設(shè)計(jì)和大樣本調(diào)查獲取數(shù)據(jù),利用spss統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,驗(yàn)證所提出的研究假設(shè)。

第二,用戶體驗(yàn)在嵌入性程度與互聯(lián)網(wǎng)虛擬社群用戶公民行為關(guān)系中的作用機(jī)制。該研究?jī)?nèi)容借鑒用戶體驗(yàn)理論,探討重視產(chǎn)品和服務(wù)所帶來(lái)的用戶體驗(yàn)在嵌入性程度與互聯(lián)網(wǎng)虛擬社群用戶公民行為關(guān)系中的中介作用,并通過(guò)問(wèn)卷設(shè)計(jì)和大樣本調(diào)查獲取數(shù)據(jù),利用spss統(tǒng)計(jì)軟件和Bootstrap方法對(duì)中介作用進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),并提出相關(guān)研究結(jié)論和管理啟示。

2.研究方法

本文綜合運(yùn)用了文獻(xiàn)研究、問(wèn)卷調(diào)查、建立模型的方法進(jìn)行研究。

在理論研究方面:從理論、模式等方面對(duì)共創(chuàng)價(jià)值嵌入程度、用戶體驗(yàn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)社群公民行為的影響進(jìn)行探討。

在收集文獻(xiàn)和資料方面:收集包括與本課題相關(guān)的國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)、有關(guān)部門(mén)公布的調(diào)查統(tǒng)計(jì)資料、各類媒體以及互聯(lián)網(wǎng)上提供的相關(guān)信息等。

在調(diào)查問(wèn)卷方面:根據(jù)自己設(shè)計(jì)的模型與研究假設(shè),設(shè)計(jì)并發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷,篩選出有效問(wèn)卷,將有效數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS軟件進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)分析,借助結(jié)構(gòu)方程模型來(lái)分析。

二、理論基礎(chǔ)

(一)共創(chuàng)價(jià)值嵌入

從用戶嵌入和用戶參與角度出發(fā),探討用戶參與網(wǎng)絡(luò)虛擬社群平臺(tái)商業(yè)循環(huán)的影響因素和行為結(jié)果。姚琦、鄧玉成[6]認(rèn)為用戶參與動(dòng)機(jī)包括經(jīng)濟(jì)性和社會(huì)性動(dòng)機(jī),參與動(dòng)機(jī)借助調(diào)節(jié)定向識(shí)別參與偏好影響顧客參與共創(chuàng)價(jià)值,而在顧客參與共創(chuàng)價(jià)值影響自我決定需求中,可以提升顧客嵌入水平,激發(fā)用戶自我效能感。

(二)模型構(gòu)建

在參考計(jì)劃行為理論模型的基礎(chǔ)上,本文構(gòu)建包括共創(chuàng)價(jià)值嵌入程度、用戶體驗(yàn)和社群公民行為的模型,如圖1。

(三)模型構(gòu)建與研究假設(shè)

研究假設(shè)的提出

H1:用戶嵌入對(duì)用戶體驗(yàn)有顯著正向影響

本文對(duì)用戶嵌入劃分為三個(gè)維度進(jìn)行研究,分別為社區(qū)聯(lián)結(jié)、社區(qū)匹配、社區(qū)犧牲。在對(duì)社區(qū)聯(lián)結(jié)的測(cè)量上,主要是考察用戶與社群的聯(lián)結(jié)程度,一般情況下,用戶與社區(qū)聯(lián)結(jié)程度越強(qiáng),說(shuō)明用戶對(duì)社區(qū)越認(rèn)同,可以假設(shè)用戶之前在社群中的用戶體驗(yàn)越好。對(duì)于社區(qū)匹配來(lái)講,測(cè)量的是用戶與社區(qū)的匹配一致性,當(dāng)用戶與社區(qū)的匹配程度越高,說(shuō)明用戶與社區(qū)的一致性越好,用戶與社區(qū)的匹配一致性越高,說(shuō)明默認(rèn)的用戶對(duì)于在使用社群時(shí)的體驗(yàn)是越好。而就社區(qū)犧牲來(lái)講,衡量的是用戶離開(kāi)社群的損失、難易程度,這種損失和難易程度包括物質(zhì)和精神層面的犧牲,當(dāng)用戶越難離開(kāi)社群、越覺(jué)得離開(kāi)社群自己損失很大,越能體現(xiàn)社群對(duì)用戶是重要的,而社群作為商業(yè)產(chǎn)品,用戶在與社群產(chǎn)生情感之前,可以假設(shè)用戶對(duì)于社群的使用體驗(yàn)是好的才會(huì)使社區(qū)犧牲的程度加深。

H2:用戶體驗(yàn)對(duì)社群公民行為有顯著正向影響

本文對(duì)用戶體驗(yàn)劃分為樂(lè)趣、分享、發(fā)現(xiàn)三個(gè)維度,對(duì)社群公民行為界定為用戶參與社群建設(shè)(提意見(jiàn)、分享社群)和對(duì)社群的容忍程度,當(dāng)社群用戶的用戶體驗(yàn)越好,說(shuō)明用戶越滿意社群、越認(rèn)同社群,在此基礎(chǔ)上,用戶可能更愿意參與社群建設(shè),愿意積極主動(dòng)為社群發(fā)展獻(xiàn)計(jì)獻(xiàn)策,貢獻(xiàn)自己的力量。而當(dāng)社群讓用戶感覺(jué)使用不好時(shí),用戶基于對(duì)社群的情感,可能會(huì)容忍社群做得不好的地方。此外,當(dāng)用戶體驗(yàn)越好,基于用戶自身對(duì)于社群的喜愛(ài),越容易產(chǎn)生對(duì)社群積極正向的評(píng)價(jià),更愿意把社群推薦給他人。

H3:用戶嵌入對(duì)社群公民行為有顯著正向影響

基于以上論述,用戶嵌入程度越高,說(shuō)明用戶對(duì)社群的聯(lián)結(jié)越高,與社群的關(guān)系是強(qiáng)聯(lián)結(jié)的時(shí)候更容易產(chǎn)生對(duì)社群的公民行為。此外,用戶與社群的一致性越好,越能說(shuō)明用戶對(duì)于社群的文化價(jià)值觀的認(rèn)同和對(duì)于社群內(nèi)其他成員的認(rèn)同,因此,用戶越能產(chǎn)生對(duì)社群的推薦、包容、為社群發(fā)展獻(xiàn)計(jì)獻(xiàn)策的行為。最后,用戶社區(qū)犧牲的強(qiáng)度越大,越能說(shuō)明用戶難以離開(kāi)社群,對(duì)社群的依賴程度越高,是社群的忠實(shí)用戶,因此所產(chǎn)生的對(duì)社群的推薦、容忍等社群公民行為會(huì)越高。

三、研究方法

本問(wèn)卷共分為五個(gè)部分,第一部分為被調(diào)查者的基本信息,主要為被調(diào)查者的性別、年齡、收入、職業(yè)、學(xué)歷等。第二部分主要采用李克特六級(jí)量表法確定的量表評(píng)分等級(jí),調(diào)查內(nèi)容包括以下五個(gè)方面:社會(huì)聯(lián)結(jié)、社會(huì)匹配、社會(huì)犧牲、用戶體驗(yàn)、社群公民行為。

調(diào)查問(wèn)卷共計(jì)30個(gè)題目,本次調(diào)查問(wèn)卷利用問(wèn)卷星發(fā)放,利用豆瓣、貼吧、微信等常用的社交媒體進(jìn)行投放。本次調(diào)查共發(fā)放250份問(wèn)卷,回收250份問(wèn)卷,其中有效問(wèn)卷205份。

(一)描述性統(tǒng)計(jì)分析

對(duì)回收到的有效問(wèn)卷進(jìn)行描述性分析,具體表示為:男生占比20.98%,女生占比79.02%。被調(diào)查者的年齡主要集中于17-24歲,占比高達(dá)85.37%,職業(yè)主要為學(xué)生,符合本問(wèn)卷收集的目前互聯(lián)網(wǎng)虛擬社群使用者的年齡和職業(yè)事實(shí),被調(diào)查者的互聯(lián)網(wǎng)虛擬社群為互聯(lián)網(wǎng)娛樂(lè)社群,其次為互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)社群,最不常使用的是互聯(lián)網(wǎng)購(gòu)物社群。

(二)信度、效度分析

本節(jié)利用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,首先對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行信度分析與因子分析,檢驗(yàn)問(wèn)卷樣本回答問(wèn)題是否可靠以及問(wèn)卷設(shè)計(jì)的有效性和準(zhǔn)確程度。

1.信度分析

信度分析稱為可靠性分析,用于檢驗(yàn)樣本回答問(wèn)題是否可靠,如果一致性比較高,認(rèn)為數(shù)據(jù)的可信度較高,否則可信度比較低。Cronbachα系數(shù)用來(lái)檢驗(yàn)問(wèn)卷數(shù)據(jù)的信度,用來(lái)表示量表的解釋能力。當(dāng)克朗巴哈系數(shù)在0.7-0.8之間時(shí),表示量表有相當(dāng)好的信度。

本文中社會(huì)聯(lián)結(jié)、社會(huì)匹配、社會(huì)犧牲、用戶體驗(yàn)、社群公民行為的α系數(shù)均在標(biāo)準(zhǔn)值0.7之上,組合信度CR值均大于標(biāo)準(zhǔn)值0.7,因此,問(wèn)卷題目設(shè)置可信度較好。

2.收斂效度分析

表1為調(diào)查數(shù)據(jù)的收斂效度分析結(jié)果,各潛變量的收斂效度AVE值均大于標(biāo)準(zhǔn)值 0.5,這表明各潛變量的收斂效度較好。

表1 收斂效度分析結(jié)果

(三)結(jié)構(gòu)方程模型分析

1.驗(yàn)證性分析

由結(jié)構(gòu)方程模型分析結(jié)果可知,用戶共創(chuàng)價(jià)值嵌入程度對(duì)用戶體驗(yàn)(β=0.89,P<0.05)具有顯著正向影響,假設(shè)1成立;用戶體驗(yàn)對(duì)社群公民行為(β=0.32,P<0.05)具有顯著正向影響,假設(shè)2成立;用戶共創(chuàng)價(jià)值嵌入程度對(duì)社群公民行為(β= 0.45,P<0.05)具有顯著正向影響,假設(shè)3成立。共創(chuàng)價(jià)值嵌入程度的三個(gè)維度社區(qū)聯(lián)結(jié)、社區(qū)匹配、社區(qū)犧牲均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)分別為1.000、1.276、1.634,P值均小于0.001,均為正向影響共創(chuàng)價(jià)值嵌入程度。

2.用戶體驗(yàn)對(duì)社群公民行為的間接影響

本文采用 Bootstrapping 的方法測(cè)算用戶體驗(yàn)對(duì)社群公民行為的間接影響,進(jìn)一步驗(yàn)證用戶體驗(yàn)在整個(gè)影響路徑模型中的中介效果。如果在95%的置信度下,Bias-Corrected 和 Percentile 的置信區(qū)間不包含0,即下限和上限之間都不為0,則可以認(rèn)為置信度為95%時(shí),中介效應(yīng)存在。測(cè)算結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 用戶體驗(yàn)中介檢驗(yàn)

由表2可知,各影響路徑的 Bias-Corrected 和 Percentile的置信區(qū)間內(nèi)均不包含0。用戶體驗(yàn)對(duì)社群公民行為的影響路徑中存在部分中介效應(yīng),用戶共創(chuàng)價(jià)值嵌入程度通過(guò)用戶體驗(yàn)對(duì)社群公民行為產(chǎn)生間接影響。

四、研究結(jié)論與對(duì)策建議

(一)研究結(jié)論

1.社區(qū)聯(lián)結(jié)和社區(qū)匹配對(duì)用戶嵌入程度的影響程度相近

社區(qū)聯(lián)結(jié)和社區(qū)匹配雖然對(duì)于用戶嵌入程度的影響不如社區(qū)犧牲影響因素大,但也是影響用戶嵌入程度進(jìn)而影響社群公民行為的不可忽略的因素,用戶與社群的聯(lián)結(jié)程度越強(qiáng),越產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)系的聯(lián)結(jié),越認(rèn)同社群的文化價(jià)值觀,與社群內(nèi)成員的一致性越高,越能加深用戶嵌入程度,從而越能影響社群公民行為。

2.社區(qū)犧牲是影響用戶嵌入程度的首要因素

對(duì)于社區(qū)聯(lián)結(jié)、社區(qū)匹配和社區(qū)犧牲三個(gè)因素對(duì)用戶嵌入程度的影響,這三個(gè)因素對(duì)用戶嵌入程度的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別為0.794、0.928、1.017,其中,社區(qū)犧牲對(duì)用戶嵌入程度的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)最大,說(shuō)明社群中用戶的社區(qū)犧牲是影響用戶嵌入程度的首要因素。可以說(shuō)用戶越難離開(kāi)社群,離開(kāi)社群對(duì)用戶的來(lái)說(shuō)損失越大,用戶的嵌入程度就會(huì)越高。

3.用戶共創(chuàng)價(jià)值嵌入程度通過(guò)用戶體驗(yàn)對(duì)社群公民行為產(chǎn)生間接影響

研究表明,用戶共創(chuàng)價(jià)值除了對(duì)社群公民行為有顯著正向影響外,還會(huì)通過(guò)用戶體驗(yàn)間接影響社群公民行為,當(dāng)用戶共創(chuàng)價(jià)值嵌入程度越高,用戶體驗(yàn)越好,就會(huì)產(chǎn)生更多正向的社群公民行為。

(二)對(duì)策建議

1.社群注意用戶的劃分,形成不同的圈層,分類管理是關(guān)鍵

社區(qū)匹配對(duì)用戶嵌入程度的顯著影響說(shuō)明了用戶與社群文化價(jià)值觀、社群成員一致性的重要性,社群應(yīng)該對(duì)用戶進(jìn)行分類管理、細(xì)分圈層,使得每一圈層的用戶都可以擁有共同認(rèn)同的文化價(jià)值觀、話題的可討論性,增強(qiáng)用戶的粘性。

2.社群創(chuàng)造用戶價(jià)值,增強(qiáng)用戶粘性

社群聯(lián)結(jié)對(duì)用戶嵌入程度的顯著影響說(shuō)明社群越能為用戶提供實(shí)質(zhì)性的物質(zhì)或精神幫助,越能增強(qiáng)用戶共創(chuàng)價(jià)值的嵌入程度和用戶的粘性,從而越能提高用戶體驗(yàn)的快感。

3.社群注視與用戶的互動(dòng),積極回應(yīng)

用戶體驗(yàn)對(duì)于用戶社群公民行為的影響說(shuō)明社群要注重與用戶的互動(dòng),對(duì)于用戶對(duì)社群的評(píng)價(jià)意見(jiàn)要能及時(shí)作出反饋和調(diào)整,同時(shí)注重社群維護(hù),積極采取用戶反饋的意見(jiàn)對(duì)社群軟硬件設(shè)施進(jìn)行改良,提高用戶的社群歸屬感,產(chǎn)生意見(jiàn)被重視的感覺(jué),從而提高用戶的共創(chuàng)價(jià)值的行為。

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