基于社會(huì)化媒體的用戶參與重購(gòu)意向影響因素探討

高翔

內(nèi)容摘要：依托社會(huì)化媒體的發(fā)展，越來(lái)越多的電子商務(wù)平臺(tái)都努力迎合用戶的交互需求，重塑平臺(tái)和用戶的溝通關(guān)系，增強(qiáng)用戶對(duì)平臺(tái)的信任，進(jìn)而提高用戶的忠誠(chéng)度。本文基于傳播學(xué)視角，構(gòu)建模型并通過(guò)實(shí)證研究，對(duì)社會(huì)化電子商務(wù)環(huán)境下用戶信息交互行為對(duì)重購(gòu)意向的影響因子進(jìn)行分析，得出網(wǎng)絡(luò)口碑、顧客感知質(zhì)量、去中心化、互動(dòng)頻率和互惠交換均可通過(guò)信任這一中介變量對(duì)重購(gòu)意愿產(chǎn)生正向影響，并據(jù)此提出社會(huì)化電子商務(wù)交互式營(yíng)銷的發(fā)展策略。

關(guān)鍵詞：社會(huì)化媒體? ?用戶參與重構(gòu)意向? ?交互行為? ?信任? ?小紅書(shū)APP

前言

社會(huì)化媒體的蓬勃發(fā)展，使其成為人們社交生活中的一部分，其傳播的信息也成為人們?yōu)g覽的重要內(nèi)容。在我國(guó)，社會(huì)化電子商務(wù)仍處于摸索階段。社交網(wǎng)絡(luò)與電子商務(wù)相融合，無(wú)論對(duì)社交網(wǎng)站還是對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)而言，都有著極大的吸引力，對(duì)于前者而言，這是流量變現(xiàn)的有益探索，對(duì)于后者而言，這是提升用戶活躍度和提高銷量的重要方式。因此，本文將通過(guò)模型構(gòu)建和實(shí)證分析，研究消費(fèi)者的重購(gòu)意向及其影響因素，以期為社會(huì)化電子商務(wù)平臺(tái)的進(jìn)一步發(fā)展提供有益參考。

理論分析

（一）社會(huì)化媒體中的用戶行為

社會(huì)化媒體通過(guò)獨(dú)立用戶之間的創(chuàng)作、分享、交流意見(jiàn)、觀點(diǎn)及經(jīng)驗(yàn)來(lái)構(gòu)建一個(gè)虛擬的社區(qū)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，帶有極為濃重的“交互”性。交互是人類社會(huì)生活中最基本、最普遍的現(xiàn)象，馬克思曾指出“社會(huì)是人們交互作用的產(chǎn)物”。Ha等人（1998）認(rèn)為交互是交互主體雙向溝通并愿意進(jìn)一步滿足彼此溝通需求的程度?；诖?，本文將交互定義為在社會(huì)化電子商務(wù)環(huán)境中，用戶與用戶、用戶與內(nèi)容、用戶與商家（平臺(tái)）之間通過(guò)不斷的信息接收與反饋以滿足各自需求的傳播過(guò)程。

學(xué)者們根據(jù)對(duì)交互特性的理解，將交互劃分為不同的維度。Ha&James（1998）提出了交互的樂(lè)趣性、選擇性、連接性、信息收集和雙向溝通五個(gè)維度;程振宇（2012）將網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)劃分為場(chǎng)所、特性、方式和對(duì)象四個(gè)維度?；谛畔⒔换バ袨榈男绿匦裕瑢W(xué)者們提出了去中心性、個(gè)性化等新的維度。

（二）基于用戶行為的信任機(jī)制

本文中的用戶行為主要指用戶與用戶、內(nèi)容以及社會(huì)化媒體平臺(tái)之間的交互關(guān)系及行為。其中，信任在用戶與社會(huì)化電子商務(wù)平臺(tái)之間發(fā)揮著特殊的中介作用。

學(xué)者們提出了信任測(cè)量維度，如Mayer等人（1975）認(rèn)為，被信任者的誠(chéng)實(shí)、善意和能力以及施信者的信任傾向都會(huì)影響被信任者信任態(tài)度的形成。McKnight&Chervany（2002）提取出11項(xiàng)信任因子，歸納為誠(chéng)實(shí)、善意和能力三類。本文將從誠(chéng)實(shí)、善意和能力三個(gè)維度測(cè)量用戶對(duì)社會(huì)化電子商務(wù)平臺(tái)的信任。

Zucker（1986）提出的三種信任建立機(jī)制被廣泛認(rèn)可和引用，分別是基于過(guò)程、規(guī)范和特征的信任建立機(jī)制。本文基于Zucker的理論，認(rèn)為在社會(huì)化電子商務(wù)環(huán)境下，用戶對(duì)社會(huì)化電子商務(wù)平臺(tái)的信任建立在與其他用戶、內(nèi)容和商家（平臺(tái)）進(jìn)行信息交互的基礎(chǔ)上;用戶基于長(zhǎng)期交互經(jīng)驗(yàn)和良好交互體驗(yàn)，對(duì)社會(huì)化電子商務(wù)平臺(tái)產(chǎn)生積極預(yù)期，從而建立信任。

研究設(shè)計(jì)

（一）理論模型闡述

本文基于上文對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)和研究成果的梳理分析，提取出影響再次購(gòu)買意愿的因子，基于傳播學(xué)和消費(fèi)者行為學(xué)視角從中提取出網(wǎng)絡(luò)口碑、顧客感知價(jià)值、去中心化和意見(jiàn)領(lǐng)袖共四個(gè)影響因子。在構(gòu)建理論模型之前，本文再次通過(guò)深度訪談對(duì)社會(huì)化電子商務(wù)環(huán)境下用戶的信息交互行為中影響重購(gòu)意愿的因子進(jìn)行提取，以確定模型中信息交互行為的研究框架。

本次深度訪談選取小紅書(shū)APP上18-25歲、26-35歲兩個(gè)年齡段的用戶各5名，他們是研究者所能接觸到的人群中使用小紅書(shū)APP最為頻繁的用戶，并且都有購(gòu)買經(jīng)驗(yàn)。由于篇幅所限，訪談提綱及詳細(xì)過(guò)程在此不再詳述。

訪談發(fā)現(xiàn)，瀏覽筆記、發(fā)表評(píng)論等都可以歸納為網(wǎng)絡(luò)口碑;顧客感知價(jià)值是消費(fèi)者的總體評(píng)價(jià);達(dá)人推薦、向產(chǎn)品使用經(jīng)歷豐富的用戶請(qǐng)教等都可以歸納為意見(jiàn)領(lǐng)袖，內(nèi)容的實(shí)用性、分享信息等都可以歸納為互惠交換;用戶活躍度、發(fā)布筆記等都可以歸納為去中心化。同時(shí)，被訪談?wù)咂毡樘峒霸谛〖t書(shū)APP上就某一產(chǎn)品進(jìn)行的互動(dòng)越多，重購(gòu)該產(chǎn)品的可能性就越大，可以從該現(xiàn)象中提取出互動(dòng)頻率這一影響因子。

綜上，通過(guò)文獻(xiàn)研究和深度訪談所提取的影響因子包括：網(wǎng)絡(luò)口碑、顧客感知價(jià)值、去中心化、意見(jiàn)領(lǐng)袖、互動(dòng)頻率和互惠交換。這六個(gè)影響因子共同構(gòu)成本文的研究框架?；诖?，提出研究理論模型如圖1所示。

（二）研究假設(shè)

第一，交互信息對(duì)于用戶信任態(tài)度的影響。本文將社會(huì)化電子商務(wù)環(huán)境下的信息交互看作是用戶與用戶、用戶與內(nèi)容、用戶與商家（平臺(tái)）之間通過(guò)不斷地信息接收與反饋以滿足各自需求的傳播過(guò)程。因此，本文設(shè)置網(wǎng)絡(luò)口碑和顧客感知質(zhì)量?jī)蓚€(gè)變量來(lái)研究交互信息對(duì)用戶信任態(tài)度的影響。

網(wǎng)絡(luò)口碑。根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）的報(bào)告，43.3%的用戶在做出購(gòu)買決策時(shí)最關(guān)注的外部信息就是網(wǎng)上買家的評(píng)論?？梢?jiàn)，網(wǎng)絡(luò)口碑已經(jīng)逐漸成為用戶進(jìn)行購(gòu)買決策的重要參考依據(jù)。因此，提出假設(shè)：

H1：網(wǎng)絡(luò)口碑會(huì)正向作用于用戶對(duì)社會(huì)化電子商務(wù)平臺(tái)的信任。

其中，從網(wǎng)絡(luò)口碑的數(shù)量、質(zhì)量和價(jià)格三個(gè)維度設(shè)計(jì)問(wèn)項(xiàng)，測(cè)量網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)用戶信任態(tài)度的影響。

顧客感知質(zhì)量。顧客的感知價(jià)值無(wú)形中影響著對(duì)平臺(tái)的信任感。因此，提出假設(shè)：

H2：顧客感知質(zhì)量會(huì)正向作用于用戶對(duì)社會(huì)化電子商務(wù)平臺(tái)的信任。

第二，交互結(jié)構(gòu)對(duì)于用戶信任態(tài)度的影響。在Web2.0時(shí)代，用戶和意見(jiàn)領(lǐng)袖是網(wǎng)絡(luò)口碑的主要生產(chǎn)者。因此，從去中心化和意見(jiàn)領(lǐng)袖兩個(gè)變量來(lái)研究交互結(jié)構(gòu)對(duì)用戶信任態(tài)度的影響。

去中心化。在社會(huì)化電子商務(wù)環(huán)境下，用戶可以自由與其他用戶進(jìn)行信息交互，有利于用戶獲得更多有用的產(chǎn)品信息，從而提高其對(duì)商家（平臺(tái)）的信任度。因此，提出假設(shè)：

H3：去中心化會(huì)正向作用于用戶對(duì)社會(huì)化電子商務(wù)平臺(tái)的信任。

意見(jiàn)領(lǐng)袖。Web2.0時(shí)代，意見(jiàn)領(lǐng)袖的推薦已經(jīng)成為用戶發(fā)現(xiàn)和選擇產(chǎn)品的重要影響因素之一。因此，提出假設(shè)：

H4：意見(jiàn)領(lǐng)袖會(huì)正向作用于用戶對(duì)社會(huì)化電子商務(wù)平臺(tái)的信任。

其中，從意見(jiàn)領(lǐng)袖的專業(yè)性、高產(chǎn)品涉入和互動(dòng)性三個(gè)維度設(shè)計(jì)問(wèn)項(xiàng)，測(cè)量意見(jiàn)領(lǐng)袖對(duì)用戶信任態(tài)度的影響。

第三，交互關(guān)系對(duì)于用戶信任態(tài)度的影響。用戶交互關(guān)系、信息內(nèi)容和用戶影響力是Web2.0時(shí)代互聯(lián)網(wǎng)價(jià)值的三大來(lái)源。Granovetter（1973）提出了測(cè)量人際交互關(guān)系強(qiáng)度的四個(gè)維度，即互動(dòng)頻率、感情力量、親密程度和互惠交換。結(jié)合深度訪談的結(jié)果，本文將互動(dòng)頻率和互惠交換作為研究交互關(guān)系對(duì)用戶信任態(tài)度影響的兩個(gè)變量。

互動(dòng)頻率。在社會(huì)化電子商務(wù)環(huán)境下，用戶的信息交互行為越頻繁，交互經(jīng)驗(yàn)越豐富，獲得的信息就越多，產(chǎn)生信任的可能性就越大。因此，提出假設(shè)：

H5：互動(dòng)頻率會(huì)正向作用于用戶對(duì)社會(huì)化電子商務(wù)平臺(tái)的信任。

互惠交換。通過(guò)互助性信息交互，用戶易于對(duì)社會(huì)化電子商務(wù)平臺(tái)的信息發(fā)布者產(chǎn)生信任。因此，提出假設(shè)：

H6：互惠交換會(huì)正向作用于用戶對(duì)社會(huì)化電子商務(wù)平臺(tái)的信任。

第四，信任和重購(gòu)意愿之間的關(guān)系。根據(jù)消費(fèi)者理性行為理論可知，消費(fèi)者的購(gòu)買意愿對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買行為會(huì)產(chǎn)生影響，而用戶對(duì)社會(huì)化電子商務(wù)平臺(tái)的信任也會(huì)影響用戶的重購(gòu)意愿。因此，提出假設(shè)：

H7：用戶對(duì)社會(huì)化電子商務(wù)平臺(tái)的信任會(huì)正向作用于重購(gòu)意愿。

（三）變量定義與測(cè)量

本文把自變量信息交互行為從三個(gè)維度進(jìn)一步細(xì)分為網(wǎng)絡(luò)口碑、顧客感知質(zhì)量、去中心化、意見(jiàn)領(lǐng)袖、互動(dòng)頻率和互惠交換這6個(gè)具體變量。對(duì)于中介變量信任，從誠(chéng)實(shí)、善意和能力三個(gè)維度測(cè)量。變量度量所借鑒量表來(lái)源如表1所示，由于篇幅所限，具體問(wèn)項(xiàng)均未列出。

（四）數(shù)據(jù)收集

本文選取的調(diào)查對(duì)象是在小紅書(shū)APP中有過(guò)購(gòu)買經(jīng)驗(yàn)的人群，主要采取線上和線下渠道進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，其中線上渠道問(wèn)卷調(diào)查通過(guò)在微信朋友圈、小紅書(shū)APP社區(qū)、小紅書(shū)APP的官方微博評(píng)論區(qū)、美妝美容KOL微博評(píng)論區(qū)發(fā)送調(diào)查問(wèn)卷鏈接;線下渠道問(wèn)卷調(diào)查通過(guò)向北京高校和企業(yè)發(fā)放紙質(zhì)調(diào)查問(wèn)卷。

本文采用Likert量表的測(cè)量，問(wèn)項(xiàng)共有30個(gè)，問(wèn)卷調(diào)查歷時(shí)1個(gè)月，共回收調(diào)查問(wèn)卷236份，其中有效調(diào)查問(wèn)卷203份，問(wèn)卷有效率86%;線上渠道回收問(wèn)卷176份，占比87%;線下渠道回收問(wèn)卷27份，占比13%。

實(shí)證分析

（一）樣本描述性統(tǒng)計(jì)

本文采集的樣本中女性203人，占比100%，基本符合小紅書(shū)APP的用戶定位。樣本的年齡構(gòu)成以35歲以下人群為主體，19-25歲的占73.4%，為149人，25-35歲占22.2%，為45人，符合小紅書(shū)APP的年齡定位。小紅書(shū)APP的目標(biāo)用戶受教育程度普遍較高，因此樣本中碩士及以上為38.8%，本科占比為49.8%。

（二）信度和效度分析

信度分析。本文采用內(nèi)部一致性信度法中的Cronbachs Alpha系數(shù)作為檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)運(yùn)用SPSS23.0軟件對(duì)調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可知，調(diào)查問(wèn)卷的整體信度達(dá)到0.934，所有變量的α系數(shù)均大于0.7，因此30個(gè)問(wèn)項(xiàng)全部保留。

效度分析。本文將對(duì)調(diào)查問(wèn)卷的內(nèi)容效度與建構(gòu)效度進(jìn)行分析。在閱讀分析大量文獻(xiàn)、進(jìn)行深度訪談的基礎(chǔ)上提取影響因子進(jìn)行前置變量設(shè)計(jì)，所用的變量測(cè)量問(wèn)項(xiàng)均在國(guó)內(nèi)外已有的研究成果上完善、延伸而來(lái)。綜上，內(nèi)容效度符合要求。調(diào)查問(wèn)卷整體KMO統(tǒng)計(jì)量偏相關(guān)性的取值為0.894≥0.5，即適合進(jìn)行因子分析。同時(shí)，Bartlett球形度檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)值x2的顯著性概率為0.000<0.01，說(shuō)明調(diào)查問(wèn)卷的量表數(shù)據(jù)適合作因子分析。

因子分析。運(yùn)用SPSS23.0軟件，采用主成分因子分析法分別對(duì)自變量信息交互行為、中介變量信任和因變量重購(gòu)意愿的量表數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析以歸納變量，并將特征值大于1作為因子的提取標(biāo)準(zhǔn)，從而檢驗(yàn)三者的建構(gòu)效度。

自變量的建構(gòu)效度分析。根據(jù)表2可以看出，自變量信息交互行為的KMO統(tǒng)計(jì)量偏相關(guān)性的取值為0.844>0.5，同時(shí)Bartlett球形度檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)值x2的顯著性概率為0.000<0.01，說(shuō)明自變量信息交互行為的量表數(shù)據(jù)適合作因子分析。

通過(guò)因子分析可以發(fā)現(xiàn)，自變量信息交互行為量表中的30個(gè)測(cè)量問(wèn)項(xiàng)被歸納為6個(gè)因子，其貢獻(xiàn)率為72.098%，說(shuō)明解釋力度較強(qiáng)。同理，本文對(duì)中介變量、因變量的建構(gòu)效度進(jìn)行了分析，均達(dá)到要求，在此不贅述。自變量量表的總方差解釋如表3所示。

（三）相關(guān)性分析

本文將采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法對(duì)信息交互行為、信任和重購(gòu)意愿進(jìn)行相關(guān)性分析，以檢驗(yàn)變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系。結(jié)果得出，信息交互行為與信任、重購(gòu)意愿之間，信任與重購(gòu)意愿之間均存在顯著的相關(guān)關(guān)系。

（四）實(shí)證分析

回歸分析。運(yùn)用SPSS23.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。

信息交互行為與信任之間的關(guān)系。根據(jù)表4可以看出，網(wǎng)絡(luò)口碑（β=0.174，Sig.=0.002<0.05）、顧客感知質(zhì)量（β=0.168，Sig.=0.007<0.05）、去中心化（β=0.151，Sig.=0.030<0.05）、互動(dòng)頻率（β=0.185，Sig.=0.008<0.05）、互惠交換（β=0.232，Sig.=0.005<0.05）與信任之間存在顯著關(guān)系，意見(jiàn)領(lǐng)袖（β=0.099，Sig.=0.160>0.05）與信任之間不存在顯著關(guān)系。因此，除研究假設(shè)H4以外，假設(shè)H1、H2、H3、H5、H6均成立。

信任與重購(gòu)意愿之間的關(guān)系。根據(jù)表5可以看出，信任（β=0.704，Sig.=0.000<0.05）與重購(gòu)意愿之間存在顯著關(guān)系，研究假設(shè)H7成立。

中介效應(yīng)分析。本文運(yùn)用SPSS23.0軟件，采用被學(xué)界廣泛使用的由溫忠麟教授等人提出的檢驗(yàn)程序，來(lái)檢驗(yàn)信任起到的中介效應(yīng)。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表6，具體步驟如下：

第一，用相關(guān)性分析檢驗(yàn)信息交互行為與重購(gòu)意愿之間關(guān)系的顯著性，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)口碑、顧客感知質(zhì)量、去中心化、意見(jiàn)領(lǐng)袖、互動(dòng)頻率、互惠交換與重購(gòu)意愿之間關(guān)系的顯著性概率均為0.000<0.01，說(shuō)明信息交互行為與重購(gòu)意愿之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系;

第二，用回歸關(guān)系檢驗(yàn)信息交互行為與信任之間關(guān)系的顯著性，發(fā)現(xiàn)信息交互行為的六個(gè)具體變量與信任之間關(guān)系的顯著性概率分別為0.002<0.05、0.007<0.05、0.030<0.05、0.160>0.05、0.008<0.05、0.005<0.05，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)口碑、顧客感知質(zhì)量、去中心化、互動(dòng)頻率和互惠交換與信任之間的關(guān)系均顯著，意見(jiàn)領(lǐng)袖與信任之間不存在顯著關(guān)系。

第三，用回歸關(guān)系檢驗(yàn)信任與重購(gòu)意愿之間關(guān)系的顯著性，發(fā)現(xiàn)信任重購(gòu)意愿之間關(guān)系的顯著性概率均為0.000<0.05，說(shuō)明二者之間存在顯著關(guān)系。

第四，分別將信息交互行為除意見(jiàn)領(lǐng)袖以外的五個(gè)具體變量與信任同時(shí)放入回歸方程，檢驗(yàn)信息交互行為與重購(gòu)意愿之間的回歸關(guān)系。檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，關(guān)系并不顯著。但是由于信任與重購(gòu)意愿之間的關(guān)系顯著，因此信任在網(wǎng)絡(luò)口碑、顧客感知質(zhì)量、去中心化、互動(dòng)頻率和互惠交換與重購(gòu)意愿的關(guān)系之間起到完全中介效應(yīng)。

第五，由于意見(jiàn)領(lǐng)袖與信任之間不存在顯著關(guān)系，因此需要進(jìn)行Sobel檢驗(yàn)。根據(jù)公式計(jì)算得出結(jié)果，意見(jiàn)領(lǐng)袖的Z值為0.99>0.97，P值在0.05水平上顯著，結(jié)合回歸分析結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)信任在意見(jiàn)領(lǐng)袖與重購(gòu)意愿的關(guān)系之間起到完全中介效應(yīng)。

綜上，除研究假設(shè)H4以外的其它6個(gè)研究假設(shè)均得到驗(yàn)證，即網(wǎng)絡(luò)口碑、顧客感知質(zhì)量、去中心化、互動(dòng)頻率和互惠交換均可以通過(guò)信任這一中介變量對(duì)重購(gòu)意愿產(chǎn)生正向影響，意見(jiàn)領(lǐng)袖通過(guò)信任沒(méi)有對(duì)重購(gòu)意愿產(chǎn)生正向影響。

結(jié)論與建議

通過(guò)以上實(shí)證研究得到結(jié)論：網(wǎng)絡(luò)口碑、顧客感知質(zhì)量、去中心化、互動(dòng)頻率和互惠交換均可通過(guò)信任這一中介變量對(duì)重購(gòu)意愿產(chǎn)生正向影響。基于此，本文提出社會(huì)化電子商務(wù)的交互式營(yíng)銷的發(fā)展策略：

一是引導(dǎo)用戶持續(xù)生產(chǎn)高質(zhì)量的口碑信息，保持一定的活躍度，實(shí)時(shí)甚至提前洞察用戶需求，及時(shí)高效地為用戶提供個(gè)性化信息，為用戶重購(gòu)決策提供更多依據(jù)。二是社群運(yùn)營(yíng)維護(hù)時(shí)，商家（平臺(tái)）應(yīng)該為用戶提供平等自由的傳播環(huán)境，并開(kāi)發(fā)豐富多樣的交互渠道，便于用戶進(jìn)行社群交互;同時(shí)注重鑒別、培養(yǎng)具有專業(yè)性、高產(chǎn)品涉入和交互性的意見(jiàn)領(lǐng)袖，并提供信息交互渠道，激勵(lì)生產(chǎn)高質(zhì)量信息，維系社群成員，提高社群活躍度。三是社會(huì)化電子商務(wù)平臺(tái)通過(guò)高質(zhì)量?jī)?nèi)容的持續(xù)生產(chǎn)以及社群運(yùn)營(yíng)維護(hù)，建立與用戶雙贏、穩(wěn)定的長(zhǎng)期合作關(guān)系，并提供平臺(tái)支持和服務(wù)，保障用戶的消費(fèi)體驗(yàn)，提升用戶參與度和忠誠(chéng)度。

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