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关键意见领袖能力对社群营销有效性的影响研究

2023-11-06魏佳洁

中小企业管理与科技 2023年18期
关键词:社群创新能力流量

魏佳洁

(甘肃政法大学经济学院,兰州 730070)

1 引言

根据第52 次《中国互联网络发展状况统计报告》,截至2023 年6 月,我国网络直播用户规模达7.65 亿人,占网民整体的71%;网络购物用户规模达8.84 亿人,占网民整体的82%。在此情况下,社群营销应运而生。关键意见领袖(KOL)具有稳定的社群基础和强大的影响力[1],拥有忠诚且庞大的粉丝群体,由他们发起的营销能够直接深度触达其粉丝群体并且打破传播渠道的群体边界。在社群中,KOL 解决了买什么、为什么买以及如何买的问题[2]。但是,在解决这些问题时,不同的KOL 的能力存在差异。学者将决定消费者购买行为的能力归纳为专业、沟通和创新能力[3]。这些能力不仅决定了社群的流量变现能力,也左右着消费者在社群中获得的情感价值。在不同产品类别(实物类有形产品和服务类无形产品)的社群中,KOL 的这些能力对社群营销的有效性的影响是否相同需要进一步检验,其结论对不同类型的社群选择合适的KOL 以及开展有效的社群营销具有重要启示。

2 文献综述

2.1 关于社群营销的研究

2.1.1 社群的含义与分类

社群是基于社交媒介聚集到一起的群体,在社群中成员进行信息的交换、情感的交流、文化和价值的共享。社群可以按照成因和持续时间进行不同的分类。按照成因分类,可以分为具有相同爱好、同一目标、相似观点、交流便利性且在网上结成的趣缘型、目标型、观点型以及社会团体型社群;按照持续时间,可分为短期型和长期型社群。针对有形产品的社群基本属于目标型社群,其目的是通过社群来营销产品,通常是长期的,随着技术的发展和成员的加入不断变化和成长;针对无形产品的社群多是趣缘型社群,通常是短期的,当学习目的达到或者知识取得后就会解散。

2.1.2 社群营销的有效性与影响因素

良好的情感价值的传播是社群营销有效性的表现。当社群形成独特的社群文化及社群情感价值时,用户黏性会增加,用户忠诚度会提高,企业社群营销的有效性也会提高。社群流量变现是传统流量变现的高级形式。社群通过贩卖或转化社群成员注意力实现流量变现,所以社群流量的变现能力更强大、更持久、更稳定。持续的互动、共同的行为规范和价值观让社群成为多维的、双向的、协同共创的自运转系统,可以产生持久的、源源不断的价值。社群用户的品牌传播参与度、品牌认同度,社群用户的个人爱好与购买习惯,社群用户的感知价值与评价,以及社群意见领袖的导向作用影响了社群营销的有效性。

2.2 关于关键意见领袖的研究

2.2.1 关键意见领袖的含义与能力

关键意见领袖拥有庞大的粉丝群体,凭借强大的营销力与号召力,使自己具有强大的影响力及渗透力。学者总结提出KOL 的3 个能力:①专业能力。KOL 只有具备足够的专业知识才能受到粉丝的崇拜和尊重,赢得更多的粉丝。②沟通能力。KOL 需要用心经营粉丝群体来不断增加粉丝数量,提高粉丝的黏合度,持续优化口碑传播。③创新能力。KOL 如果结合社会热点和粉丝需求,主动开拓新市场,有利于他们建立别具一格、勇于创新的“人设”,从而长期吸引粉丝的关注。本文将KOL 的能力归纳为3 点:专业能力、沟通能力、创新能力。

2.2.2 关键意见领袖的作用

关键意见领袖能够在自己的领域拥有一定的话语权,能够将观点辐射到粉丝群。一个人或一群人能够对他人产生影响,本质上是一种权力的体现。权力可划分为法定权力、强制权力、奖赏权力、专家权力和参照权力5 种。其中,专家权力以专业技术、特殊技能或知识的影响力为基础,是专业能力带来的影响。这5 种权力称为正式权力,而非正式权力——信任,是权力的另一种重要来源。KOL 的沟通能力或者专业能力让顾客产生信任,甚至是崇拜,由此引起了消费行为。

3 研究模型与假设

德鲁克于1954 年指出,顾客消费的不是产品,而是价值。科特勒认为,顾客价值会导致顾客做出消费行为。其中,顾客价值可以从4 个方面进行衡量。情感价值维度:从顾客在社群中获得的满足感和归属感测量。价格价值维度:从与其他产品的价格对比方面测量。质量与效能价值维度:从产品质量、功效方面测量。社会价值维度:从社群流量的变现率测量。

基于以上理论,本文选取流量变现来衡量社群营销中提供的社会价值,用消费者情感价值来衡量社群营销中的情感价值,代表在社群中消费者得到了优异的顾客价值,并且愿意做出消费行为。消费者在社群中做出消费行为时会受到KOL的3 个能力的影响:KOL 的专业能力、沟通能力、创新能力。

KOL 的专业能力是指KOL 具备完善的知识体系,能更好地帮助企业转述产业语言,解决客户的疑惑。KOL 通过传播自己的观点形成共同的价值观来影响舆情发展与走向,从而影响消费者购买意愿。KOL 的沟通能力是指KOL 具有非常强的社交能力和丰富的人际沟通技巧,并对他人具有强大的影响力和感染力,增强了社群成员的归属感,达到传播社群情感价值的效果。KOL 的创新能力是指KOL 兴趣广泛,乐于接触新鲜事物,且接受新事物的速度快,乐于尝试使用新产品。KOL 的能力在有形产品和无形产品社群中的作用是否一致值得我们细分讨论。

综上所述,本文建立模型并提出如下假设:

H1:KOL 的专业能力正向影响社群流量变现。

H2:KOL 的专业能力正向影响社群情感价值。

H3:KOL 的沟通能力正向影响社群流量变现。

H4:KOL 的沟通能力正向影响社群情感价值。

H5:KOL 的创新能力正向影响社群流量变现。

H6:KOL 的创新能力正向影响社群情感价值。

H7:产品类别在KOL 的能力对社群营销有效性的影响中有调节作用。

研究模型如图1 所示。

4 实证分析与讨论

4.1 问卷设计

本次研究针对KOL 的能力、社群营销有效性共设计了5个变量。KOL 的能力通过专业、沟通和创新能力来测量;社群营销有效性通过流量变现、情感价值来测量,如表1~5 所示。李克特量表是评分加总式量表中最常用的一种,在市场营销的研究与实务中应用非常广泛。本文的变量均采用李克特七分量表进行测量。

表1 专业能力的测量

表2 沟通能力的测量

表3 创新能力的测量

表4 流量变现的测量

表5 情感价值的测量

4.2 描述性统计分析

本次研究共收集到237 份问卷,剔除61 份无效问卷后(社群中没有KOL 视为无效问卷),剩余176 份有效问卷,有效回收率为74.26%。如表6 所示,在性别方面,女性人数比男性略多;在年龄方面,一半处于18~24 岁阶段,其次是25~30岁阶段,整体偏年轻化;在教育背景方面,大多数的被调查者是本科学历;在职业方面,大部分人为在校学生,其次是公司职员;在月平均收入方面,大部分人在5 000 元以下;在加入的社群类型方面,有形产品和无形产品的人数相差不大,占比分别为48.3%和51.7%。

表6 调查样本人口统计特征

各变量的描述性统计结果如表7 所示,均值集中在4.5~5 这一区间,即被调查者对题目的认同度处于中间水平,所有问题的标准差都小于2,说明被调查者对各个问题的看法较为一致。

表7 各变量描述性统计结果

4.3 数据质量分析

Cronbach's α 信度系数是最常用的信度系数,分量表的信度系数最好在0.7 以上。如表8 所示,各变量的信度检验结果均在0.7 以上,说明本研究中各个变量的可信度较高。

表8 量表信度检验结果

效度是指测量的有效性程度,KMO 统计量越接近于1,说明因子间的偏相关性越强,因子分析效果就越好。如表9 所示,KMO 值等于0.700 时,巴特利特球形度检验的统计值显著性概率为0.000,小于0.01,表明变量非常适合进行因子分析。

表9 KMO 和巴特利特球形检验

因子分析提取值大于0.6 即视为解释能力较强。本文采用主成分分析方法对各个变量进行主成分提取,得到表10 的结果,从14个问项中提取到5 个因子,均大于0.7,说明整体上指标与变量间的相关性较好,问卷整体有效。

表10 旋转后的成分矩阵

4.4 回归分析

回归分析是一种预测性的建模技术,其研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的因果关系。如表11 所示,专业能力、沟通能力、创新能力显著正向影响流量变现;专业能力、沟通能力、创新能力显著正向影响情感价值。假设H1、H2、H3、H4、H5、H6 成立。

表11 直接效应检验

如表12 所示,在有形产品中,专业能力、创新能力、沟通能力显著正向影响社群营销有效性;在无形产品中,专业能力、沟通能力显著正向影响社群营销有效性,创新能力不显著。假设H7 成立。

表12 调节效应检验

5 结论与展望

5.1 结论与建议

本文探索了KOL 的能力与社群营销有效性之间的关系,得出了专业能力、沟通能力、创新能力显著正向影响社群流量变现和情感价值,产品类别的调节作用显著的结论。据此,本文提出以下建议:①重视KOL 经济。不同于网红经济,KOL 经济更为稳定,并且领域众多,形式较为丰富,KOL 经济仍有很大的发展空间。②强化、开发KOL 能力。KOL 只有强化自己的专业能力,才能更好地吸引顾客。时代是不断变化的,每一个领域的内容都在更新,要有效留住老顾客并吸引新顾客,需要KOL 强化个人能力。③实施精细化社群营销。KOL 与社群营销结合可以实现更好的流量变现,也更易于掌握消费者的喜好,有利于进行精细化社群营销。

5.2 不足与展望

①模型变量及其测量有待完善。本文设计的变量数量较少,关键意见领袖能力和社群营销有效性的测量远不止本文选取的变量,同时,在每个变量的测量上设计的问题较少,可以进一步丰富,提高研究结果的准确性。②样本不够科学。研究搜集到的样本数量不足,可能对数据结果造成偏差。

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