基于虚拟社区的互动模式对在线购买行为影响的实证研究.doc

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1、基于虚拟社区的互动模式对在线购买行为影响的实证研究营N销MIVIARKETINGTHEORETI文/莫伟艳基于虚拟社区的互动模式对在线购买行为影响的实证研究据CNNIC统计数据,2009年中国网络购物用户规模已达1.08亿人,网络购物市场交易规模达到2500亿.较2008年翻番增长,网络购物正成为网民常态的网络行为.虚拟社区(VirtualCommunity)作为网络购物市场中的核心元素之一,在中国历经10余年的发展,已经拥有了数量庞大的用户群体,其开放性,互动性和共享性深得广大网民的喜爱,逐渐成为网民表达思想,获取信息以及建立社交圈子的主要平台.当消费者将要做购买决策时,他们倾向于在社区里搜

2、集信息,询问意见或者参考专家用户的看法,在购买后,他们也会在社区中分享消费体验.虚拟社区成员的互动沟通行为以及可能由此而引发的经济效益正日渐引起重视.因此.深入了解虚拟社区成员的互动沟通行为及其在线消费行为.对于网站经营者,顾客,厂商,营销人员都具有重要价值.本研究拟选择购物网站附设的消费者社区为研究平台,将其成员作为研究对象,并对成员在虚拟社区中的互动沟通模式进行分析归纳,实证探讨虚拟社区互动模式对在线购买行为的影响.一,虚拟社区与虚拟社区互动模式虚拟社区是以BBS/论坛为基础核心应用,包括公告栏,群组讨论,在线聊天,交友,个人空间,无线增值服务等形式在内的网上互动平台.同一主题的网络社区集

3、中了具有共同兴趣的访问者.它不仅是一个供人们围绕某种兴趣或需求集中进行交流的地方,还能以在线方式MARKETING创造社会和商业价值(Hagel&Armstrong,1997).许晋龙(1998)根据时效性将虚拟社区的互动型态分为同步互动和异步互动.同步互动表示参与社区成员在同一时间进行互动,例如网络聊天室,QQ群等;异步互动表示参与社区成员不一定在同一时间进行互动,如电子邮件及电子布告栏.同步互动往往具有较高的互动性,议题讨论时间较短且结构性不强,异步互动则正好相反.Chaudhury等(2001)根据虚拟社区成员互动的直接性将虚拟社区分为以你为基础的社区,以他们为基础社区,以它为基

4、础的社区三种.以你为基础的社区其成员主要是一对一交往,建立关系是互动的焦点,而且大多采用同步互动的方式;以他们为基础社区的成员对俱乐部,群体有较高的需求,互动模式是多人对多人.分享兴趣与经验是焦点,多采用异步互动的方式;而以它为基础社区的成员.主要兴趣是获取信息与建议.多以任务为导向,沟通多采取一对多的方式.孟威(2002)将网络互动归纳为个人与个人的互动,个人与多人的互动,多人与多人的互动,个人,多人与网络媒体的互动,网络媒体之间的互动五种形式.个人与个人的互动是一种基于网络的个人与个人之间所达成的一对一的信息传递和交流的方式,多人网络互动比个人对个人的互动具有更大的传播性,所形成的参照群体

5、的作用也会更大.范晓屏(2008)进一步总结了虚拟社区中同步互动和异步互动模式的特性.同步互动模式下的信息交流可以和现实的面对面一样轻松便捷,还有着成本更低,选择性好,自由等现实交往所没有特点.而异步互动在信息查寻与下载性质的互动中更有效率,异步互动还有利于对多个对象发送信息,表述观点,发布帖子,从而有可能获取更大范围响应与互动.随着网络沟通技术的不断进步,虚拟社区经营者往往为社区参与者提供丰富的交流工具和渠道,以方便成员进行信息交流,资料传输以及人际交往.卢艳峰(2005)根据以往研究.对虚拟社区中的互动沟通进行了总结.其中互动沟通机制包括聊天室,实时通讯,实时传信三类实时沟通工具以及讨论区

6、,留言板,电子邮件,网络投票,网络卡片等五种非实时沟通工具;协助沟通机制则包括社区成员通讯簿,个人资料网页,网络相册,话题设定,免费在线游戏,讨论区排行榜,开放管理及建立讨论区的权限等七类.综合以上文献研究,不难发现,虚拟社区的主要活动是成员之间的信息交换和人际互动,而虚拟社区互动性的多样性和丰富的互动沟通机制同时满足了社区使用者同步交流,异步交流,单人互动以及多人互动的要求.而不同的互动模式所能带来的信息流量,信息时效性,社会临场感等沟通质量都有所不同,由此所引发的虚拟社区满意和信任也会有所差别.二,研究模型与假设本研究首先研究虚拟社区中的互动模式对于互动关系品质的影响,并研究互动关系品质的

7、两个维度满意度和信任是怎样对虚拟社区成员的在线购买行为产生影响的.其中初始变量为虚拟社区成员的互动模式,包括同步互动,异步互动,单人互动和多人互动,中间变量由虚拟社区满意度和信任构成,结果变量为虚拟社区成员在虚拟社区所在网站的在线购买行为.本研究整体模型如图1所示.(一)互动模式与信任的关系.营销ARKETINGTHEORET同步互动是互动各方同时在线的即时网络沟通交往.异步互动是互动各方不同时在线的网络沟通交往:单人互动是个人与个人之间的网络互动交往,多人互动则是多人之间的网络互动交往.这四种互动模式在沟通目的,沟通时效性,互动性等方面均存在差异.虚拟社区就是一个小型的网络虚拟化社会,社区成

8、员经过长期的信息交流与情感交流,便会产生一种相互信任和相互依赖的伙伴关系,忠贞的伙伴关系能为商业网站带来利益(Hagel&Armstrong,1997).Dayalel:a1.(1999)认为信任是一步一步的,有系统的建立起来的,在这个过程中,顾客和经营网站的企业相互沟通,相互交换价值.因此本研究根据研究主题.提出如下假设:Hla.虚拟社区成员的同步互动会正向影响成员对社区的信任.Hlb.虚拟社区成员的异步互动会正向影响成员对社区的信任.Hlc.虚拟社区成员的单人互动会正向影响成员对社区的信任.Hld.虚拟社区成员的多人互动会正向影响成员对社区的信任.(二)互动模式与满意度的关系.虚拟

9、社区的满意度受社区归属感,系统交互质量以及信息交互质量影响(Lin,2006).虚拟社区成员之间的互动质量以及虚拟社区成员和社区组织者的互动质量对成员的社区满意度均有积极影响.从而促进他们经常性地访问该社区(Valckel:a1.,2007).张圣亮等人(2007)的研究表明互动性是对BBS用户满意度影响最大的服务质量因素,建立并维护好一个适宜交流的氛围,促进用户之间互动和讨论.是当前提高BBS服务质量的关键.因此,可得到如下假设:H2a.虚拟社区成员的同步互动会正向影响成员对社区的满意度.H2b.虚拟社区成员的异步互动会正向影响成员对社区的满意度.H2c.虚拟社区成员的单人互动会正向影响成员

10、对社区的满意度.H2d.虚拟社区成员的多人互动会正向影响成员对社区的满意度.(三)信任与在线购买行为的关系.信任是指虚拟社区成员对其他成员将做的行为抱持正面期望而且觉得有信心和值得信赖.根据Gefen(2000)的研究,信任可以有效地降低消费者决策过程的复杂性,消费者会将需要考虑的各种结果减少到能有效控制管理的范围之内.进而预测交易对象是否会做出有利于双方的行为.Bauer(2002)关于商业性虚拟社区的研究指出,虚拟社区的信任具有调节买卖双方信任的作用.Ridingseta1.(2002)认为.信任是预测人们在虚拟社区中交互(获取和交互信息)的重要的前因变量,它可以降低关系系统的复杂程度,它

11、对顾客的保持作用就像催化剂对化学反应的促进作用.本研究提出下假设:H3.虚拟社区成员对社区的信任会正向影响成员在社区所在网站的在线购买行为.(四)满意度与在线购买行为的关系.虚拟社区满意度是虚拟社区成员对社区所产生的正面情感导向,他感到该社区关系气氛愉快并喜欢该社区.李政等人(2008)指出网络社区的满意度与购物网站的总体满意度之间成正相关关系,虚拟社区的满意度会直接影响到消费者对于购物网站整体的满意度.Hagel和Armstrong(1997)认为,社区经营者为社区中的成员聚集广泛的信息与多样的选择,帮助他们降低可能的购物风险.此外,社区也提供了一个充满活力的环境,让成员在里面彼此互动并与厂

12、商互动,因此很容易刺激成员对热门的产品产生兴趣,亦即增加成员的购买倾向.综上.我们可以得到如下假设:H4.虚拟社区成员对社区的满意度会正向影响成员在社区所在网站的在线购买行为.三,问卷设计与数据收集(一)问卷设计.通过阅读文献和小规模访谈,得出本研究七个变量的操作化测量方式,并在此基础上进行调查问卷设计.问卷分为两大部分,第一部分是对本研究模型中的七个变量的测量,共23个问题;第二部分是对虚拟社区成员人口统计特征及其社区参与行为的描述,主要包括成员的性别,年龄,教育程度,加入社区时间,每周光顾社区次数,每次光顾社区停留时间,在社区参与的活动类型,在社区购物的类型8个问题.测量采用七级李克特量表

13、,从完全MARKETING不同意到完全同意.(二)数据收集.本研究选取国内着名购物网站淘宝网附设的消费者社区作为研究平台,并将它的注册会员作为抽样对象.本研究主要利用在线问卷填写的方式,同时利用QQ,MSN,淘宝旺旺,EMail等进行电子问卷的发放.在正式大规模发放问卷之前作了一次前测,通过与淘宝网友的一对一在线沟通.了解问项的叙述是否能确切表达问卷的意思.为了进一步确保正式调查所得样本的有效性,对前期收回的50份问卷进行了信度分析,发现本研究7个变量的CronbachSo【系数都在0.8以上,而且各个问项的CITC值都在0.5以上,表明本研究问卷具有较高的一致性,因此可以正式发放问卷.本研究

14、共得到问卷224份,删除不符合问卷填写要求的样本58份,有效问卷共166份.删除的问卷类型主要有回答者不认真回答,经过滤题目判断为非虚拟社区参与者或参与虚拟社区互动明显较少三种情况.四,实证分析(一)样本描述.166份有效问卷统计显示.被调查对象在社区所在网站购买商品多为服装鞋帽,美容化妆,缴费充值,电脑设备,年龄在18-30岁的样本占比高达93.4%,加入社区时间1年以上占比为51.8%,每周光顾社区一次或一次以上占据60.2%,每次停留时间在半个小时以上的占75.9%,参与社区活动类型以回复主题贴的比例最高为60.2%,其次为评论推荐商品46.4%,其他各项相对均匀.说明本研究的调查对象以

15、青年社区成员为主.大部分样本每周都有参与淘宝消费者社区的习惯,在社区的停留时间较长.有一定的时间参与社区的互动,在社区中确实存在一定的互动行为.(-)信度与效度分析.表1:问卷量表各变量信度分析变量a系数同步互动0.849异步互动O.944单人互动0.849多人互动0.854信任0.826满意度O.858在线购买行为O.812量表整体置信度O.9441,信度分析.本文采用CronbachSOL值来测量各变量的信度,以CronbachSOt值大于0.7为标准.各变量的信度如表1所示.各变量的CronbachSiX值介于0.812至0.944之间,且各个问项的CITC(CorrectedItem-

16、TotalCorrelation)值都在0.5以上,没有项目需要删除.因此本文各变量的衡量题项具备一定程度的内部一致性及稳定性.(1)效度分析.本研究的问卷设计参考了引用文献中具有良好信度与效度的量表,并根据虚拟社区环境的特殊性做了一定修改:在问卷初稿设计完成之后又进行了小规模访谈以及前测,做了部分措词上的修改,问卷设计过程严谨,因此具有良好的内容效度.本文采用探索性因子分析检验建构效度.即用主成分分析方法对特征值大于l的条件进行因素萃取,并使用方差最大法进行正交旋转以简化因子矩阵的结构.首先用KMO和BartlettsTest检验各变量观察值是否适合进行因子分析.其中,虚拟社区互动模式构面的

17、KMO值为0.836.BartlettS-Test球形检验P值小于0.001,因此可对该构面进行因子分析.因子分析结果显示,旋转后因子负荷量的绝对值均大于0.5,且因子间的因子负荷量差大于0.3,各问项收敛效度与区间效度均较理想,累计贡献率达到80.946%.互动关系品质构面的KMO值为0.836,BartlettSTest球形检验P值小于0.001,因此也可对该构面进行因子分析.因子分析结果显示,各问项收敛效度与区间效度均比较理想,且累计贡献率达到68.533%.详见表2,表3.(2)虚拟社区的互动模式对在线购买行为影响的结构方程模型分析.本研究的假设检验主要运用AMOS6.0软件进行处理,

18、即对上述理论模型进行结构方程分析.本研究用以验证假设的结构模型路径系数和模型拟合指标结果如表4.从表4结果看.本研究大部分假设都得到了实证数据的支持.除异步互动对虚拟社区的信任没有通过显着性检验外(路径系数0.173,t=1.926,p>0.05),其余三个互动模式均对虚拟社区信任有正向显着影响:四种互动模式均能正向显着影响虚拟社区满意度,此外,虚拟社区的信任和满意均能正向显着影响在线购买行为.从模型拟合指数看,营销ARKETlNGTHEORETx2/df为1.31,小于最高上限5,甚至小于更严格的2;RMSEA值为0.043,小于最高上限1,甚至小于更严格的标准0.05;GFI为0.8

19、74,略小于0.9,但是高于0.8这一最低要求标准;此外CFI,NNFI,IFI三个指标均超过了标准值0.9,PNFI,表2:初始变量的旋转后因子载荷矩阵PGFI也超过了标准值O.5.因此可认为整体结构方程模型的拟合程度是可以接受的.五,研究结论与启示(一)结论与讨论.从表4中可以看出,本研究的大部分假设均得到了实证支持.在闯项因子1园子2因子3因子4SI10.270O.7570.128O.158SI20.1040.8670.1790.142SI3O.O950.8770.1620.147ASI1O.866O.2040.257O.206ASI20.897O.1330.185O.176ASI30.

20、8780.1730.259O.2170I10.1830.1390.11l0.891OI2O.152O.1070.097O.9O1OI3O.212O.2380.248O.684MI1O.310O.1820.792O.145MI20.1840.1140.886O.1O1MI30.1650.2O30.7850.187表3:中间变量的旋转后因子载荷矩阵问项因子1因子2TRl0.2080.776TR20.201O.827TR3O.353O.72lTR4O.3280.7l9SAl0.7030.401SA20.8350.224SA30.8320.180SA40.753O.386表4:模型路径系数,拟合指标及

21、假设检验结果假设回归路径标准化路径系数临界比(C.R.)检验结果H1a同步互动信任0.2783.26l成立H1b异步互动信任O.1731.926不成立H1c单人互动信任0.3363.779成立H1d多人互动信任0.2122.239成立H2a同步互动满意0.2463.915成立H2b异步互动满意0.4125.942成立H2c单人互动满意O.1232.O2成立H2d多人互动满意0.3634.827成立H3信任购买行为0.4383.442成立H4满意购买行为0.4533.737成立x./df=1.31,RSEA=0.043,GFI=0.874,NNFI=0.968,IFI=0.974,CFI=0.9

22、73,PNFI=0.755,PII=0.674注:表示P值<0.o01,表示P值(0.01,$表示P值<O.05,C.R.此时相当于t值56中国市场营销2010年第6期四种互动模式对虚拟社区的信任的影响回归路径中,同步互动和单人互动路径系数排在前两位.分别为0.278(t=3.261,p<0.01)和0.336(t=3.779,p<0.001),这说明社区成员经过长期的信息交流与情感交流,便会产生一种相互信任和相互依赖的伙伴关系.单人互动使得讨论双方能够在一种比较私密的环境下沟通,专注于讨论话题,更深入地分享信息,交流情感;同步互动使得人们如同面对面交往一样的随意自如,

23、因此都有助于信任的产生.异步互动并没有对虚拟社区的信任产生显着影响.这可能是因为人们在做进一步的沟通交流前往往趋向于搜集对方的基本信息,以判断其他成员是否在某些方面与自己有共同点,而异步互动使得问题无法得到及时的反馈,交流的双方往往无法在第一时间感知交流方的基本信息和态度,因此很难建立起相互之间的信任.在四种互动模式对虚拟社区的满意度的影响回归路径中,异步互动和多人互动的贡献度排在前两位,路径系数分别为0.412(t=5.942,P<0.001)和0.363(t=4.827,P<0.001).异步互动不受时间和空间的限制,交流双方可以有足够的时间对话题进行思考.有利于信息获取质量的

24、提高;而多人互动汇集了许多不同意见的消费者的看法,其所能传递的信息更丰富,成员感受到的参考群体的效应也更强,因此异步互动和多人互动模式对社区满意度的影响尤为显着.这和Lin(2006)81的研究结论,即虚拟社区MARKETING成员对社区的系统交互质量,信息交互质量感知会正向影响社区满意度具有一致性.研究结论同样表明,虚拟社区的信任和满意度会正向显着影响在线购买行为,回归路径系数分别为0.438(t=3.442,p<O.001)和0.453(t=3.737,p<O.001),说明虚拟社区成员对于虚拟社区的信任和满意程度越高,再有在线购物需求时,越有可能选择虚拟社区所在的网站进行购物

25、.(二)启示.管理人员应该从虚拟社区成员的需求角度出发,充分利用不同的互动模式的效用,提供成员间可以进行深入交流沟通的渠道,通过引导社区中正面的信息交流互助氛围,确保成员间的互动能够尽量不被虚拟社区沟通的非面对面性质所影响,致力于提高消费者对于虚拟社区的信心和正面情感导向,将虚拟社区作为购物网站的有力营销工具.社区建设者应该根据实际需要.有意识地加强某一种或几种互动模式机制的配置.社区中的即时通讯工具是同步互动最常用的工具,异步互动则主要表现为留言,发帖,站内信,保证同步互动工具的流畅性以及异步互动信息的延时储存的准确性是社区运作的基本要求;而在尽量吸引更多的成员加入社区兴趣话题的讨论,从而保

26、证多人互动氛围的同时,也应该鼓励站内信等一对一互动行为的私密性.经营者应该完善社区互动沟通的功能机制,为虚拟社区成员的互动沟通提供个性化,便利化的服务,满足社区成员不同互动模式的需要,进而提高成员间信息交流和人际互动的质量,促进消费者对虚拟社区的满意度和信任,从而促进成员在虚拟社区所在网站进行在线购买.单人互动和同步互动能有效促进成员对于虚拟社区的信任.营销人员可以借力单人互动精准营销,通过同步互动实现零距离沟通.多人互动和异步互动被证明能显着影响消费者对于虚拟社区的满意度.社区建设者可以通过设立精彩评论奖励,评论达人,社区贡献排行榜等方式鼓励社区用户的积极参与.丰富社区的内容建设和多人讨论氛围;营销人员可以借助事件营销,不定期在虚拟社区内发布主题产品信息,开辟主题产品讨论贴,投票评选等方式,吸引已有产品广大使用者加入到话题的传播中,创造出一种产品广为流行的现象.而异步互动使得许多信息能够被长时间的保留,具有很好的保存性,从而使得营销信息能够有更多的机会向消费者散布.(作者:上海交通大学安泰经济与管理学院研究生)