大学生在线口碑传播行为与购买意向探究——以顾客体验为中介变量的视角

， ，

(1.福建工程学院 管理学院， 福建 福州 350118； 2.台湾世新大学 新闻传播学院， 台湾 台北 116； 3.福建工程学院 人文学院， 福建 福州 350118)

移动互联网技术迅速普及的今天，社交媒体正以其独特的优势及渗透能力充斥着人们的生活，并对人们的协作、交往、消费等行为产生深远的影响。社交媒体是基于Web2.0技术所建立起来的网络应用程序，其主要是提供一个给用户创造内容和交流观点的平台。当前，国内较为主流的社交媒体有微博、优酷、微信、贴吧等。用户可以通过其充分进行信息的获取、交流或分享，并影响实际生活中的行为。

社交媒体改变了人们在购买决策过程中的信息搜寻习惯，因为人们可以通过其寻找所需产品的相关信息和使用者的反馈，进而作出更有利于自己的决策行为。相较于微信来说，新浪微博用户可以在不是互为粉丝的状态下进行信息查询，因此更受用户青睐。大量的企业已经顺应潮流，在新浪微博上注册相关的账户以便于线上营销传播策略的推行。在以往关于在线口碑传播的研究中，主要分为两大流派：一是对在线口碑传播行为的影响因素的研究。如谭春辉[1]基于浏览者信任感知的角度，对网络口碑传播的影响因素进行分析。二是对在线口碑传播的促进结果的研究。如唐建荣[2]等人研究在线旅游行业的网络口碑与企业绩效的关系，但是在其研究中，网络口碑是通过消费者对旅游路线的评论分值的均值和评论分数的方差进行测量的。关于在线口碑传播的促进结果的研究，虽然很多学者已对在线口碑传播行为与购买意向(或企业业绩)之间的线性关系进行论证，但是并未探讨过二者之间是否存在中介变量。并且，在此类研究中，鲜有研究是针对大学生群体而展开的，这也就意味着以大学生群体为目标客户的企业无法直接从中得到启发。因此，本研究将以大学生为研究群体，对顾客体验是否可以在基于新浪微博的在线口碑传播行为与购买意向之间的关系中发挥中介作用展开调查,探求它们之间的关系及有效策略。

一、文献综述与研究假设

(一)购买意向

购买意向是意向的一种，在Render 和 O’Connor[3]的研究中，购买意向即消费者计划购买某种实体物品或者服务的可能性。同样，购买意向亦被大量的营销人员或学者看作是消费者购买行为产生的影响因素。通常，顾客对某一品牌或者产品的态度与外界因素的影响形成了顾客的购买意向，购买意向亦可被理解成消费者对特定产品的主观选择倾向。大多数学者已经肯定了购买意向对购买行为的影响作用，据此，本研究将购买意向理解为消费者可能会购买某种特定品牌或产品的主观愿望。

(二)在线口碑传播行为

互联网技术的发展为广大消费者了解商品信息带来了便利的途径，消费者可以通过搜索的方式了解自己欲购之物，但却存在一些不确定性因素，如：产品质量、产品属性、售后服务等，为其购买决策增加了不确定性，也促使消费者通过在线搜索口碑信息来源以降低购物风险。1997年，Stauss[4]开始探讨由消费者在线交流而带来的商机的增加的概率。随着商业推广方式的推陈出新，在线口碑传播行为被看作是信息搜寻、信息给予与信息传递三种行为的组合。[5—6]由于传递方式的简便以及分享内容极大被转发的可能性，人们可以通过社交媒体的平台与朋友甚至是陌生人进行交流互动，以收集有关产品的信息内容，沟通个人的购买偏好和经验。同时，在社交平台上的好友关系可以促使信息内容在社交媒体上快速且有效地进行传播扩散。

因为私人接触可以更好地促进消费者的行为和观念的改变，消费者间的在线口碑传播的交流方式相较于营销人员传递的信息更具有说服力。有研究表明，在线口碑传播行为可以通过影响产品创意、产品识别、以及购买决策等对产品的销量产生影响。随着互联网技术的升级换代，在线口碑传播行为可以通过多元的网络平台鼓励消费者增权，以影响消费者的产品选择、消费评价、以及购买行为。据上所述，本研究提出以下四种假设。

H1：在新浪微博上，大学生的在线口碑传播行为有助于提升购买意向。

H1a：在新浪微博上，大学生的信息搜寻行为有助于提升购买意向。

H1b：在新浪微博上，大学生的信息给予行为有助于提升购买意向。

H1c：在新浪微博上，大学生的信息传递行为有助于提升购买意向。

(三)顾客体验

顾客体验被定义为能激发消费者的反应、消费经验等企业与消费者之间的一系列互动。[7]这种体验令人印象深刻并且独一无二，因为其与激发舒适愉悦的感受强烈关联，同时也与从认知、情感、情绪、社会和物理等不同水平催生而来的实践意识密不可分。在网络环境下，通过与企业组织的行为互动，消费者共同创造了他们独特的体验及期望。社交媒体激发了消费者的意识，唤起他们的情绪。Holbrook 和Hirschman[8]将顾客经验的概念运用到消费者行为中，并提出关于消费者行为的传统研究可通过运用信息处理模型，并用经验化的视角加以补充和丰富便能取得极好的效果。Schmitt[9]进一步提出，从体验营销角度看，消费者是注重实现愉悦体验的感性群体；从传统营销角度看，消费者强调功能特色及利益，能做出理性决策。具体而言，微博不仅能使沟通的进程变得更加便捷，还能将沟通目的从功能—利益取向转变为愉悦体验。例如，微博用户可以通过及时信息功能交流理性和感性的见解，同时还可以发表文本、图片、声音、视频、链接等内容共同为产品和服务创造附加值。因此，这些用户利用微博媒介的独特功能提供了互动性、个性化的体验，这些体验能产生重要影响并被认为是营销工具的关键理念。

为了从整个消费者体验中获得更深入的发现，本研究采用了Schmitt的五种体验类型即感官、情感、思考、行动、联想，从感性和理性的角度了解网络口碑传播的购买意向关系的影响。[7]由于线上社交渠道连接了企业和个人，共享了体验环境，本研究认为企业可以通过促进消费者的在线口碑传播行为来提升其顾客体验，消费者较强的顾客体验能够促进其购买意向。据上所述，本研究提出以下四种假设。

H2：在新浪微博上，大学生的顾客体验在在线口碑传播行为和购买意向之间的关系中充当中介角色。

H2a：在新浪微博上，大学生的顾客体验在信息搜寻和购买意向之间的关系中充当中介角色。

H2b：在新浪微博上，大学生的顾客体验在信息给予和购买意向之间的关系中充当中介角色。

H2c：在新浪微博上，大学生的顾客体验在信息传递和购买意向之间的关系中充当中介角色。

综上所述，本研究理论模型如图1所示。

图1 在线口碑传播行为、顾客体验与购买意向的关系框架Fig.1 Conceptual framework among eWOM, customer experience and purchase intentions

二、研究方法

(一)数据收集及样本情况

在此次研究中，因为所有的目标群体均为新浪微博的用户，所以笔者采用网络问卷的方式在福州市6所本科高校中进行问卷的发放。此次调查共发放400份问卷，回收295份问卷。其中：男生占49.5%，女生占50.5%；大一的学生占15.25%，大二的学生占31.86%，大三的学生占24.41%，大四的学生占28.48%。通过调查发现，这 295位同学均有在微博上咨询过或回答过朋友关于目标产品的信息，同时他们均有购买过微博好友在微博上讨论过的产品，但频率有所不同，占比最大的一个群体为“每个月购买2-3次”。

(二)变量的测量

此次问卷，主要包含人口统计变量、购买意向、在线口碑传播行为以及顾客体验等四个方面，其中，购买意向的量表借鉴了Pavlou 和Gefen[10]关于在线的购买意向的量表设计而成。在线口碑传播行为主要是根据Flynn 等人关于信息搜寻和信息给予的量表以及Sun等人的关于信息传递的量表，进行组合而成。[5—6]顾客体验的量表则是参考了Schmitt[7]中关于人们的5种类型的体验(感官、情感、思考、行动、联想)的量表。同时，在此次研究中，除人口统计变量外，其他三个变量均采用的是李克特7点量表进行记分。

三、研究结果与分析

(一)验证性因子分析

首先对研究中所涉及的三个连续变量使用主成分法进行验证性因子分析。其中，在线口碑传播行为涉及到的3个维度即信息搜寻、信息给予、信息传递，一共解释了总变异的64.181%；通过因子分析后，信息搜寻保留5个题项，每个题项的因子载荷在0.696-0.747，信息给予保留6个题项，每个题项的因子载荷在0.621-0.856，信息传递保留6个题项，每个题项的因子载荷在0.687-0.855。变量顾客体验涉及1个维度，可解释总变异的53.680%；通过因子分析后，顾客体验保留11个题项，每个题项的因子载荷在0.625-0.825。变量购买意向涉及1个维度，可解释总变异的81.797%；通过因子分析后，购买意向保留3个题项，每个题项的因子载荷在0.862-0.936。

(二)信度和效度分析

如表1所示，5个维度的Cronbach’s α系数均大于0.7，表明各个维度的信度良好。同时，各维度的AVE值均大于0.5，根据Fornell 和Larcker的结论，表明各个维度均具有良好的收敛效度。[11]其次，对各维度进行了皮尔逊相关分析，各维度之间的相关系数在0.3—0.7之间，表明在线口碑传播的3个维度(信息搜寻、信息给予以及信息传递)与顾客体验及购买意向都具有较为显著的相关，研究假设H1和H2成立；并且，AVE(average variance extracted)之开根号值大于其维度间的相关，根据Fornell 和Larcker的结论，表明本文中的5个维度均具有良好的区别效度。[11]

表1 各维度的信度和效度分析表

说明：对角线粗体字为AVE之开根号值，下三角位维度之皮尔逊相关系数

(三)假设检验分析

为了进一步检验在线口碑传播行为对购买意向的影响以及顾客体验的中介作用，采用SPSS PROCESS中的MODEL 4对所有样本进行系统性分析。步骤1、将信息搜寻当作自变量，信息给予和信息传递当作控制变量。步骤2、将信息给予当作自变量，信息搜寻和信息传递当作控制变量。步骤3、将信息传递当作自变量，信息搜寻和信息给予当作控制变量。在Baron和Kenny的理论中，一个变量要成为中介变量通常需要满足4个条件。第一，自变量与因变量的关系是显著的；第二，自变量与中介变量的关系是显著的；第三，中介变量与因变量的关系是显著的；第四，当自变量与中介变量同时带入回归方程解释因变量时，中介作用的显著则意味着自变量的作用减弱(部分中介作用)或者完全消失(完全中介作用)。[12]

在步骤1中，当顾客体验为因变量时，自变量(信息搜寻)及控制变量(信息给予、信息传递)的解释力是显著的(R2= 0.486,p<0.001)；并且每个自变量(信息搜寻(t=8.130，p<0.001))与控制变量(信息给予(t=6.611，p<0.001)、信息传递(t=3.526，p<0.001))均可以解释顾客体验。当购买意向为因变量时，所有变量对其的解释力是显著的(R2= 0.465,p<0.001)；并且每个变量(顾客体验(t=4.767，p<0.001)、信息搜寻(t=2.298，p<0.05)、信息给予(t=6.274，p<0.001)以及信息传递(t=2.144，p<0.05))均可以解释购买意向。在总效果方面，信息搜寻对购买意向的影响是显著的(t=4.647，p<0.001)；直接效果方面，信息搜寻对购买意向的影响也是显著的(t=2.298，p<0.05)；间接效果方面，信息搜寻对购买意向的影响同样是显著的(t=4.090，p<0.001)；因此，顾客体验在信息搜寻与购买意向间能够起到部分中介作用。综上分析，假设H1a、H1b与H1c得到验证，假设H2a得到部分验证。

在步骤2中，总效果方面，信息给予对购买意向的影响是显著的(t=8.273，p<0.001)；直接效果方面，信息给予对购买意向的影响也是显著的(t=6.274，p<0.001)；间接效果方面，信息给予对购买意向的影响同样是显著的(t=3.838，p<0.001)；因此，顾客体验在信息给予与购买意向间能够起到部分中介作用, 假设H2b得到部分验证。

在步骤3中，总效果方面，信息传递对购买意向的影响是显著的(t=3.062，p<0.005)；直接效果方面，信息传递对购买意向的影响也是显著的(t=2.144，p<0.05)；间接效果方面，信息传递对购买意向的影响同样是显著的(t=2.795，p<0.05)；因此，顾客体验在信息传递与购买意向间能够起到部分中介作用, 假设H2c得到部分验证。

表2 顾客体验在在线口碑传播行为和购买意向之间的关系中的中介作用

四、研究总结

(一)研究结论

本研究透过实证分析，主要针对三个方面进行研究。一是对人们在新浪微博上的在线口碑传播行为、顾客体验及购买意向进行界定和验证；二是对大学生在新浪微博上的在线口碑传播行为与购买意向之间的关系进行探讨；三是对顾客体验在在线口碑传播行为与购买意向的关系所发挥的中介作用进行分析。作者使用SPSS PROCESS中的MODEL 4对研究中所设定的假设进行检验分析，得出以下结论。

首先，通过验证性因子分析、测量区别效度和收敛效度的方法，确认了基于新浪微博的在线口碑传播行为主要包括信息搜寻、信息给予及信息传递3个维度；顾客体验和购买意向则分别只有1个维度。

其次，在线口碑传播行为的三个维度对购买意向具有显著的积极影响作用，但是各维度对购买意向的影响显著性和回归系数存在一定的差异。具体来说，信息给予对购买意向的促进作用最为明显，信息搜寻和信息传递对购买意向的促进作用紧随其后。

最后，顾客体验能够对在线口碑传播行为与购买意向之间的关系发挥中介作用。值得一提的是，顾客体验在在线口碑传播行为的三个维度与购买意向之间的关系中所发挥的均是部分中介的作用。经过对比发现，顾客体验在信息搜寻与购买意向之间的关系中所发挥的中介作用更为显著，其次显著的为顾客体验在信息给予与购买意向之间的关系中所发挥的中介作用，较为不显著的是顾客体验在信息传递与购买意向之间的关系中所发挥的中介作用。

(二)研究启示

根据在线口碑传播行为对购买意向和顾客体验的积极影响作用，管理者应该从以下四个方面对顾客的在线口碑传播行为及顾客体验进行提升。

1.培育领袖，引导内容传播

众所周知，意见领袖是一个积极的信息传播者，并且能够强烈地影响周边人们的态度。尤其是社交媒体的出现，为意见领袖的形成提供了更大的可能性，如：现在新浪微博上出现了很多“大v”，专门为顾客在购买物品时提供建议。企业应该充分地与在自己产品的领域具有良好口碑的意见领袖进行沟通，征询关于产品、渠道、促销、价格甚至服务等营销策略方面的建议，提升自己的核心竞争力。同时，企业应该积极地培育意见领袖，使其能够协助企业进行内容传播方面的引导，在社交平台上形成广泛的关于产品或服务的积极的内容评价。

2.塑造氛围，提升互动传播

互动是在线口碑传播行为产生的基础之一。用户只有在不断的互动之中，才能产生价值观的融合，进而形成信任的基础。企业应该不断地推出在线整合传播方案，吸引用户与自身的企业微博账户进行互动，甚至是用户与用户之间的不断互动。如集赞的活动，可以使大量的用户进行互动，虽然目前大部分的企业都已经使用过这种方式来塑造互动氛围，但是更多的只是简单的集赞活动，并没有思索如何利用这个活动能够提升用户之间关于企业产品的互动，因此，在未来的营销方案中，企业应着重考虑用户之间关于企业产品互动的提升方案。

3.积极管理，避免负面传播

任何一个企业都有可能面临着来自用户或者来自竞争对手的关于企业产品的负面评价，换而言之，负面传播的影响是不可避免的，而且负面传播的速度极快，影响范围极大。因此，企业应该成立专门的部门，时刻关注社交平台乃至整个网络中关于企业的负面传播。在面对负面传播时，一定要做到让事实进行还原，并且有错的情况下一定要认错，并提出整改方案。如海底捞的后厨出现老鼠事件，经过调查之后发现事件属实，企业并没有掩盖事实的真相，而是主动通过媒体认错，并强调愿意承担相应的经济责任和门店整改工作。通过这一系列的动作，海底捞良好的企业社会责任得到充分体现，并且在顾客心中形成了更为良好的企业形象。

4.优化平台，方便用户传播

作为传播的平台提供者，新浪微博乃至所有的社交媒体应该充分地调动员工的积极性与创新性，为用户提供美观、简便的交流互动平台。只有这个基础条件存在的情况下，用户才有可能愿意在新浪微博或者社交媒体上进行口碑传播。同时，企业也应该对自身的网站或者其他平台进行优化，做到能够使用户对其产生好感，以吸引用户能够经常浏览企业网站，发现企业最新动态并与朋友进行传播。

参考文献：

[1] 谭春辉.网络口碑传播要素对浏览者信任感知的影响研究[J].兰州学刊,2017(1):176-189.

[2] 唐建荣,丁紫瑶,许文婷,等.网络口碑对企业业绩的影响研究——以在线旅游行业为例[J].科学决策,2017(6):77-94.

[3] RENDER B, O’CONNOR T S. The influence of price, store name, and brand name on perception of product quality[J]. Journal of the Academy of Marketing Science, 1976, 4(4): 722-730.

[4] STAUSS B. Global word of mouth: service bashing on the Internet is a thorny issue[J]. Marketing Management, 1997, 6(3): 28.

[5] FLYNN L R, GOLDSMITH R E, EASTMAN J K. Opinion leaders and opinion seekers: Two new measurement scales[J]. Journal of the Academy of Marketing Science, 1996, 24(2): 137.

[6] SUN T, YOUN S, WU G, et al. Online Word-of-Mouth (or Mouse): An Exploration of Its Antecedents and Consequences[J]. Journal of Computer-mediated Communication, 2006, 11(4): 1104-1127.

[7] SCHMITT B. Experiential Marketing[J]. Journal of Marketing Management, 1999, 15(1-3): 53-67.

[8] HOLBROOK M B, HIRSCHMAN E C. The experiential aspects of consumption: Consumer fantasies, feelings, and fun[J]. Journal of Consumer Research, 1982, 9(2): 132-140.

[9] SWEENEY J C, SOUTAR G N. Consumer perceived value: The development of a multiple item scale[J]. Journal of Retailing, 2001, 77(2): 203-220.

[10] PAVLOU P A, GEFEN D. Building Effective Online Marketplaces with Institution-Based Trust[J]. Information Systems Research, 2004, 15(1): 37-59.

[11] FORNELL C, LARCKER D F. Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error[J]. Journal of Marketing Research, 1981, 18(1): 39-50.

[12] BARON R M, KENNY D A. The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations[J]. Journal of personality and social psychology, 1986,51(6): 1173.