基于社会化媒体的用户参与重购意向影响因素探讨

高翔

内容摘要：依托社会化媒体的发展，越来越多的电子商务平台都努力迎合用户的交互需求，重塑平台和用户的沟通关系，增强用户对平台的信任，进而提高用户的忠诚度。本文基于传播学视角，构建模型并通过实证研究，对社会化电子商务环境下用户信息交互行为对重购意向的影响因子进行分析，得出网络口碑、顾客感知质量、去中心化、互动频率和互惠交换均可通过信任这一中介变量对重购意愿产生正向影响，并据此提出社会化电子商务交互式营销的发展策略。

关键词：社会化媒体   用户参与重构意向   交互行为   信任   小红书APP

前言

社会化媒体的蓬勃发展，使其成为人们社交生活中的一部分，其传播的信息也成为人们浏览的重要内容。在我国，社会化电子商务仍处于摸索阶段。社交网络与电子商务相融合，无论对社交网站还是对电子商务平台而言，都有着极大的吸引力，对于前者而言，这是流量变现的有益探索，对于后者而言，这是提升用户活跃度和提高销量的重要方式。因此，本文将通过模型构建和实证分析，研究消费者的重购意向及其影响因素，以期为社会化电子商务平台的进一步发展提供有益参考。

理论分析

（一）社会化媒体中的用户行为

社会化媒体通过独立用户之间的创作、分享、交流意见、观点及经验来构建一个虚拟的社区网络平台，带有极为浓重的“交互”性。交互是人类社会生活中最基本、最普遍的现象，马克思曾指出“社会是人们交互作用的产物”。Ha等人（1998）认为交互是交互主体双向沟通并愿意进一步满足彼此沟通需求的程度。基于此，本文将交互定义为在社会化电子商务环境中，用户与用户、用户与内容、用户与商家（平台）之间通过不断的信息接收与反馈以满足各自需求的传播过程。

学者们根据对交互特性的理解，将交互划分为不同的维度。Ha&James（1998）提出了交互的乐趣性、选择性、连接性、信息收集和双向沟通五个维度;程振宇（2012）将网络互动划分为场所、特性、方式和对象四个维度。基于信息交互行为的新特性，学者们提出了去中心性、个性化等新的维度。

（二）基于用户行为的信任机制

本文中的用户行为主要指用户与用户、内容以及社会化媒体平台之间的交互关系及行为。其中，信任在用户与社会化电子商务平台之间发挥着特殊的中介作用。

学者们提出了信任测量维度，如Mayer等人（1975）认为，被信任者的诚实、善意和能力以及施信者的信任倾向都会影响被信任者信任态度的形成。McKnight&Chervany（2002）提取出11项信任因子，归纳为诚实、善意和能力三类。本文将从诚实、善意和能力三个维度测量用户对社会化电子商务平台的信任。

Zucker（1986）提出的三种信任建立机制被广泛认可和引用，分别是基于过程、规范和特征的信任建立机制。本文基于Zucker的理论，认为在社会化电子商务环境下，用户对社会化电子商务平台的信任建立在與其他用户、内容和商家（平台）进行信息交互的基础上;用户基于长期交互经验和良好交互体验，对社会化电子商务平台产生积极预期，从而建立信任。

研究设计

（一）理论模型阐述

本文基于上文对相关文献和研究成果的梳理分析，提取出影响再次购买意愿的因子，基于传播学和消费者行为学视角从中提取出网络口碑、顾客感知价值、去中心化和意见领袖共四个影响因子。在构建理论模型之前，本文再次通过深度访谈对社会化电子商务环境下用户的信息交互行为中影响重购意愿的因子进行提取，以确定模型中信息交互行为的研究框架。

本次深度访谈选取小红书APP上18-25岁、26-35岁两个年龄段的用户各5名，他们是研究者所能接触到的人群中使用小红书APP最为频繁的用户，并且都有购买经验。由于篇幅所限，访谈提纲及详细过程在此不再详述。

访谈发现，浏览笔记、发表评论等都可以归纳为网络口碑;顾客感知价值是消费者的总体评价;达人推荐、向产品使用经历丰富的用户请教等都可以归纳为意见领袖，内容的实用性、分享信息等都可以归纳为互惠交换;用户活跃度、发布笔记等都可以归纳为去中心化。同时，被访谈者普遍提及在小红书APP上就某一产品进行的互动越多，重购该产品的可能性就越大，可以从该现象中提取出互动频率这一影响因子。

综上，通过文献研究和深度访谈所提取的影响因子包括：网络口碑、顾客感知价值、去中心化、意见领袖、互动频率和互惠交换。这六个影响因子共同构成本文的研究框架。基于此，提出研究理论模型如图1所示。

（二）研究假设

第一，交互信息对于用户信任态度的影响。本文将社会化电子商务环境下的信息交互看作是用户与用户、用户与内容、用户与商家（平台）之间通过不断地信息接收与反馈以满足各自需求的传播过程。因此，本文设置网络口碑和顾客感知质量两个变量来研究交互信息对用户信任态度的影响。

网络口碑。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）的报告，43.3%的用户在做出购买决策时最关注的外部信息就是网上买家的评论。可见，网络口碑已经逐渐成为用户进行购买决策的重要参考依据。因此，提出假设：

H1：网络口碑会正向作用于用户对社会化电子商务平台的信任。

其中，从网络口碑的数量、质量和价格三个维度设计问项，测量网络口碑对用户信任态度的影响。

顾客感知质量。顾客的感知价值无形中影响着对平台的信任感。因此，提出假设：

H2：顾客感知质量会正向作用于用户对社会化电子商务平台的信任。

第二，交互结构对于用户信任态度的影响。在Web2.0时代，用户和意见领袖是网络口碑的主要生产者。因此，从去中心化和意见领袖两个变量来研究交互结构对用户信任态度的影响。

去中心化。在社会化电子商务环境下，用户可以自由与其他用户进行信息交互，有利于用户获得更多有用的产品信息，从而提高其对商家（平台）的信任度。因此，提出假设：

H3：去中心化会正向作用于用户对社会化电子商务平台的信任。

意见领袖。Web2.0时代，意见领袖的推荐已经成为用户发现和选择产品的重要影响因素之一。因此，提出假设：

H4：意见领袖会正向作用于用户对社会化电子商务平台的信任。

其中，从意见领袖的专业性、高产品涉入和互动性三个维度设计问项，测量意见领袖对用户信任态度的影响。

第三，交互关系对于用户信任态度的影响。用户交互关系、信息内容和用户影响力是Web2.0时代互联网价值的三大来源。Granovetter（1973）提出了测量人际交互关系强度的四个维度，即互动频率、感情力量、亲密程度和互惠交换。结合深度访谈的结果，本文将互动频率和互惠交换作为研究交互关系对用户信任态度影响的两个变量。

互动频率。在社会化电子商务环境下，用户的信息交互行为越频繁，交互经验越丰富，获得的信息就越多，产生信任的可能性就越大。因此，提出假设：

H5：互动频率会正向作用于用户对社会化电子商务平台的信任。

互惠交换。通过互助性信息交互，用户易于对社会化电子商务平台的信息发布者产生信任。因此，提出假设：

H6：互惠交换会正向作用于用户对社会化电子商务平台的信任。

第四，信任和重购意愿之间的关系。根据消费者理性行为理论可知，消费者的购买意愿对消费者购买行为会产生影响，而用户对社会化电子商务平台的信任也会影响用户的重购意愿。因此，提出假设：

H7：用户对社会化电子商务平台的信任会正向作用于重购意愿。

（三）变量定义与测量

本文把自变量信息交互行为从三个维度进一步细分为网络口碑、顾客感知质量、去中心化、意见领袖、互动频率和互惠交换这6个具体变量。对于中介变量信任，从诚实、善意和能力三个维度测量。变量度量所借鉴量表来源如表1所示，由于篇幅所限，具体问项均未列出。

（四）数据收集

本文选取的调查对象是在小红书APP中有过购买经验的人群，主要采取线上和线下渠道进行问卷调查，其中线上渠道问卷调查通过在微信朋友圈、小红书APP社区、小红书APP的官方微博评论区、美妆美容KOL微博评论区发送调查问卷链接;线下渠道问卷调查通过向北京高校和企业发放纸质调查问卷。

本文采用Likert量表的测量，问项共有30个，问卷调查历时1个月，共回收调查问卷236份，其中有效调查问卷203份，问卷有效率86%;线上渠道回收问卷176份，占比87%;线下渠道回收问卷27份，占比13%。

实证分析

（一）样本描述性统计

本文采集的样本中女性203人，占比100%，基本符合小红书APP的用户定位。样本的年龄构成以35岁以下人群为主体，19-25岁的占73.4%，为149人，25-35岁占22.2%，為45人，符合小红书APP的年龄定位。小红书APP的目标用户受教育程度普遍较高，因此样本中硕士及以上为38.8%，本科占比为49.8%。

（二）信度和效度分析

信度分析。本文采用内部一致性信度法中的Cronbachs Alpha系数作为检验标准。通过运用SPSS23.0软件对调查问卷数据进行分析可知，调查问卷的整体信度达到0.934，所有变量的α系数均大于0.7，因此30个问项全部保留。

效度分析。本文将对调查问卷的内容效度与建构效度进行分析。在阅读分析大量文献、进行深度访谈的基础上提取影响因子进行前置变量设计，所用的变量测量问项均在国内外已有的研究成果上完善、延伸而来。综上，内容效度符合要求。调查问卷整体KMO统计量偏相关性的取值为0.894≥0.5，即适合进行因子分析。同时，Bartlett球形度检验的统计值x2的显著性概率为0.000<0.01，说明调查问卷的量表数据适合作因子分析。

因子分析。运用SPSS23.0软件，采用主成分因子分析法分别对自变量信息交互行为、中介变量信任和因变量重购意愿的量表数据进行因子分析以归纳变量，并将特征值大于1作为因子的提取标准，从而检验三者的建构效度。

自变量的建构效度分析。根据表2可以看出，自变量信息交互行为的KMO统计量偏相关性的取值为0.844>0.5，同时Bartlett球形度检验的统计值x2的显著性概率为0.000<0.01，说明自变量信息交互行为的量表数据适合作因子分析。

通过因子分析可以发现，自变量信息交互行为量表中的30个测量问项被归纳为6个因子，其贡献率为72.098%，说明解释力度较强。同理，本文对中介变量、因变量的建构效度进行了分析，均达到要求，在此不赘述。自变量量表的总方差解释如表3所示。

（三）相关性分析

本文将采用皮尔逊相关系数检验法对信息交互行为、信任和重购意愿进行相关性分析，以检验变量之间是否存在相关关系。结果得出，信息交互行为与信任、重购意愿之间，信任与重购意愿之间均存在显著的相关关系。

（四）实证分析

回归分析。运用SPSS23.0软件对数据进行回归分析。

信息交互行为与信任之间的关系。根据表4可以看出，网络口碑（β=0.174，Sig.=0.002<0.05）、顾客感知质量（β=0.168，Sig.=0.007<0.05）、去中心化（β=0.151，Sig.=0.030<0.05）、互动频率（β=0.185，Sig.=0.008<0.05）、互惠交换（β=0.232，Sig.=0.005<0.05）与信任之间存在显著关系，意见领袖（β=0.099，Sig.=0.160>0.05）与信任之间不存在显著关系。因此，除研究假设H4以外，假设H1、H2、H3、H5、H6均成立。

信任与重购意愿之间的关系。根据表5可以看出，信任（β=0.704，Sig.=0.000<0.05）与重购意愿之间存在显著关系，研究假设H7成立。

中介效应分析。本文运用SPSS23.0软件，采用被学界广泛使用的由温忠麟教授等人提出的检验程序，来检验信任起到的中介效应。检验结果见表6，具体步骤如下：

第一，用相关性分析检验信息交互行为与重购意愿之间关系的显著性，发现网络口碑、顾客感知质量、去中心化、意见领袖、互动频率、互惠交换与重购意愿之间关系的显著性概率均为0.000<0.01，说明信息交互行为与重购意愿之间存在显著的相关关系;

第二，用回归关系检验信息交互行为与信任之间关系的显著性，发现信息交互行为的六个具体变量与信任之间关系的显著性概率分别为0.002<0.05、0.007<0.05、0.030<0.05、0.160>0.05、0.008<0.05、0.005<0.05，说明网络口碑、顾客感知质量、去中心化、互动频率和互惠交换与信任之间的关系均显著，意见领袖与信任之间不存在显著关系。

第三，用回归关系检验信任与重购意愿之间关系的显著性，发现信任重购意愿之间关系的显著性概率均为0.000<0.05，说明二者之间存在显著关系。

第四，分别将信息交互行为除意见领袖以外的五个具体变量与信任同时放入回归方程，检验信息交互行为与重购意愿之间的回归关系。检验结果发现，关系并不显著。但是由于信任与重购意愿之间的关系显著，因此信任在网络口碑、顾客感知质量、去中心化、互动频率和互惠交换与重购意愿的关系之间起到完全中介效应。

第五，由于意见领袖与信任之间不存在显著关系，因此需要进行Sobel检验。根据公式计算得出结果，意见领袖的Z值为0.99>0.97，P值在0.05水平上显著，结合回归分析结果，可以发现信任在意见领袖与重购意愿的关系之间起到完全中介效应。

综上，除研究假设H4以外的其它6个研究假设均得到验证，即网络口碑、顾客感知质量、去中心化、互动频率和互惠交换均可以通过信任这一中介变量对重购意愿产生正向影响，意见领袖通过信任没有对重购意愿产生正向影响。

结论与建议

通过以上实证研究得到结论：网络口碑、顾客感知质量、去中心化、互动频率和互惠交换均可通过信任这一中介变量对重购意愿产生正向影响。基于此，本文提出社会化电子商务的交互式营销的发展策略：

一是引导用户持续生产高质量的口碑信息，保持一定的活跃度，实时甚至提前洞察用户需求，及时高效地为用户提供个性化信息，为用户重购决策提供更多依据。二是社群运营维护时，商家（平台）应该为用户提供平等自由的传播环境，并开发丰富多样的交互渠道，便于用户进行社群交互;同时注重鉴别、培养具有专业性、高产品涉入和交互性的意见领袖，并提供信息交互渠道，激励生产高质量信息，维系社群成员，提高社群活跃度。三是社会化电子商务平台通过高质量内容的持续生产以及社群运营维护，建立与用户双赢、稳定的长期合作关系，并提供平台支持和服务，保障用户的消费体验，提升用户参与度和忠诚度。

参考文献：

1.Louisa Ha，E.Lincoln James.Interactivity reexamined：A baseline analysis of early business web sites[J].Journal of Broadcasting&Electronic Media，1998，42（4）

2.程振宇，杜惠英，吕廷杰.社交网络下网络互动对购买意愿的影响因素研究[J].北京邮电大学学报（社会科学版），2012，14（6）

3.Najafi I.Identify Effective Factors for Improving E-Trust of E-Transactions in the Context of E-Commerce and E-Government[J].International Journal of Computer Trends & Technology，2014，17（6）

4.李小倩，陳国宏.社会化商务特性对消费者购买意愿的影响研究[J].商业经济研究，2018（4）

5.司格，张伦，张增一.社会化媒体的用户产品评价影响因素研究：基于文本挖掘的方法[J].国际新闻界，2015（6）