企业微博互动对消费者购买意向的影响研究毕业论文(编辑修改稿)

企业微博互动对消费者购买意向的影响研究毕业论文(编辑修改稿)内容摘要：

得出的，包括 影响购买、提升购买兴趣、提升购买可能性和增强购买意愿四个测项。 样本收集 问卷 首先 由两位营销领域的专家、两位博士生和二十位硕士生通过头脑风暴会进行了讨论，并在此基础上对问卷进行了修改。 然后对 50名经常参与企业微博互动的消费者进行了预调研，并根据其提供的建议对问卷进行了修改。 在此基础上，我们进行了大规模的问卷调查。 本次问卷调查主要是通过 专业的调查网站 问卷星收集问卷。 收回 问卷 460份，其中有效问卷411份， 有效 率 为 89%。 问卷回收后，剔除无效问卷的标准有三个：一是最近一个月没有与企业进行过微博互动的受访者，剔除 21份问卷；二是答案相同或呈现明显规律性的问卷，剔除 26份，三是大面积填答不完整的问卷，剔除 2份。 样本构成如 表 1所示 ： 表 1 样本基本信息统计表（ N=411） 指标 选项 频数 百分比 (%) 指标 选项 频数 百分比 (%) 性别 男 195 年龄 /岁 18— 25岁 97 女 216 26— 30岁 149 教育 程度 高中 及 以下 30 3139岁 130 大专 58 40岁以上 35 本科 279 收入 /元 1000以下 16 硕士及以上 44 100120xx 28 微博使用频率 每月一次及以下 3 20xx3000 51 一周一次 30 30015000 134 一周多次 127 50018000 114 每天一次 97 8000以上 68 每天多次 154 数据处理方法的选择 本研究 采用偏最小二乘法 PLS来检验研究模型， PLS分析技术 在处理复杂的模型时比 Liserel软件计算效率高，同时所需要的最低样本量比 Liserel少，因而 对潜在变量之间的因果模型 具有较好的预测和解释能力 （ Gefen et al., 20xx）。 本研究 采用的是 Chin教授开发的 Smart PLS 行运算的。 PLS分析分为两步：第一步检验测量模型的信度与效度。 第二步检验结构模型系数的显著性与 预测能力。 4 数据分析 验证性因子分析 （ 1） 信度检验。 从检验结果来看，量表整体的 Cronbach 值为 ，且各构念的 Cronbach 值 在 － （ 见表 2）。 Cronbach 值高于 （ Nunnally, 1967）。 另外，我 们进一步考察了组合系数 CR， CR是一个更为严格的信度评估指标。 从检验结果来看（见表 2），各构念的 CR值都高于 ，表明该测量模型具有较好的信度。 因此，综合来看，该测量模型的信度较好。 （ 2） 效度检验。 从检验结果来看，各个指标的负荷量都高于 ，且各构念的 AVE 值都高于 （见表 2），表明各构念具有较好的聚合效度。 各构念 的 AVE值平方根都高于其与其他构念的相关系数（见表 3），表明各构念间具有较好的区别效度 （ Fornell and Larcker, 1981）。 另 外，各构念的测量咨询了二位专家的意见和进行了预调研，表明量表的内容效度是可以保证的。 因此，综合来看，该测量模型具有较好的效度。 表 2 信度分析 变量 测量指标 负荷 α CR AVE 购买意愿 PI 微博互动影响产品购买决策 微博互动影响产品购买兴趣 微博互动影响产品产品购买可能性 微博互动影响产品购买意愿 产 品态度 PA 我认为该产品很好 我很喜欢该产品 我认为该产品令人满意 我认为该产品让人有愉悦的感觉 趣味 PLAY 和该企业的微博时，我感觉很有趣 和该企业微博互动的过程，让我感到很开心 和该企业微博互动时，我感觉时间过得很快 和该企业微博互动时，我意识不到周围的喧嚣 信息 INFO 与该企业的微博互动加深了我对该产品的印象 与该企业的微博互动加深了我对该企业的了解 与该企业的微博互动让我获得了宝贵的信息 与该企业的微博互动让我获得了有价值的信息 情景 契合 FIT 该企业微博围绕该产品设置了多个热门话题 该企业微博上的热门话题与该产品密切相关 该企业微博上的热门话题契合了该产品的特征 我很自然地就可以把这些热门话题与该产品结合起来 响应 RES 该企业很乐于解答粉丝的产品问题 该企业耐心解答了粉丝对该产品的咨询 该企业对粉丝的产品咨询进行了快速回应 该企业的回复与粉丝提及的问题密切相关 表 3 效度分析结果 PI PA PLAY INFO FIT RES PI PA PLAY INFO FIT RES 注：对角线上的黑体数据为各变量的 AVE 的平方根，其他数据为各变量间的相关系数 假设检验 从图 2可以看出， 趣味性、信息性、情景契合性和响应性这四种微博互动质量的维度对消费者的购买意愿起正向影响。 其中趣味性、信息性和情景契合性通过消费者对产品的态度间 接影响消费者的购买意愿，企业对消费者的响应性则直接影响消费者的购买意愿。 趣味性、信息性和情景契合性对消费者产品态度 的标准化效应值分别 为 、 ，这三个维度 可以解释 消费者产品态度 %的变异，因而假设 H H H3成立； 消费者的产品态度对购买意愿的标准 化效应值为 ，响应性对消费者购买意愿 的标准化效应值为 ，响应性和消费者的产品态度可以解释消费者购买意愿 %的变异，因而假设 H H5成立。 注： *—— p, **—— p, ***—— p 为了进一步明确揭示企业三种类型微博互动特征对产品态度和购买意愿的营销效果，表 4列出了每类微博互动策略对消费者产品态度和购买意愿的总效应。 表 4的结果显示，在四种企业微博互动特征中，趣味性对消费者产品态度的影响最大，响应性对消费者购买意愿的影响最大。 表 4：企业微博互动 质量 影响效果的总效应 企业微博互动 特征 对 产品态度 影响的总效应 对 购买意愿 影响的总效应 趣味性 信息性 情景契合性 响应性 *** * * *** *** 趣味性 购买意愿 R2= 态度R2= 信息性 情景契合性 响应性 图 2 企业微博互动 质量 对购买意愿的影响模型 5 结论与 讨论 研究结论 已有的研究认为企业微博互动会增加消费者的购买意愿 （ Kim and Ko, 20xx。 Wang et al., 20xx）。 本研究验证了上述论断，但企业微博互动质量的不同维度对消费者购买意愿的影响不尽相同。 从前面 411份有效问卷的 数据检验的结果来看，基于企业微博互动质量维度，结合消费者的产品态度来探讨消费者的购买意愿是一个比 较适合的视角。 企业微博互动的趣味性、 信息性 、情景契合性 和响应性是企业微博互动质量的重要维度，而且是消费者购买意愿的重要预测变量。 其中 趣味性、 信息性 、 情景契合性 通过消费者的产品态度影响消费者的购买意愿，企业对消费者的响应性直接影响消费者的购买意愿。 这一结论与传统的虚拟社区研究类似 （ Van Dolen et al., 20xx） ，但情景契合性是微博环境下特有的内容，我们的研究丰富了网上社区互动对消费者 购买行为影响的理论。 具体分析如下： （ 1）趣味性 （ β =， p） 、信息性 （ β =， p） 和情景契合性 （ β =，p） 共同影响消费者对产品的态度。 这三个因素解释了消费者产品态度 %，其中趣味性对消费者产品态度的影响最大。 有趣的产品和话题更能吸引消费者的注意和情感反应，引导消费者加入谈话 （ Mangold and Faulds, 20xx） ，因而是 企业微博促销的关键点之一。 微博上有价值的信息是影响消费者态度的第二重要的因素。 情景契合性则增强了消费者对产品的印象。 （ 2）企业的响应性 （ β =， p） 和消费者对产品的态度 （ β =， p） 共同影响消费者的购买意愿。 这两个因素解释了消费者购买意愿的 %。 态度对消费者购买意愿的影响符合计划行为理论和理性行为理论 （ Ajzen and Fishbein, 1977。 Fishbein and Ajzen, 1975）。 本研究还发现企业在微博上对消费者的响应性是影响消费者购买意愿的重要因素，这可能是消费者感觉到企业的重视，增强了对企业的正面态度进而增强了购买意愿。 （ 3）趣味性对消费者产品态度的影响最大，响应性对消费者购买 意愿 的影响最大。 趣味性、信息性 、 情景契合性 对消费者产品态度影响的总效应分别为 、 ，趣味性、 信息性 、 情景契合性 和响应性对消费者购买意愿影响的总效应分别为 、。 这一结论表明企业在微博互动时 要把重心放在趣味性和响应性上。 管 理启示 （ 1）企业要提高微博互动的趣味性。 微博的特性是分享和沟通，做微博营销一定要注意微博的趣味性。 比如企业可以结合产品特征和时事热点制作一些有 趣的视频和图片来吸引粉丝的注意。 也可以通过评论有趣的微博帖子与消费者一起分享欢乐，还可以通过轻松幽默的方式直接与粉丝的互动，或发起一些主题鲜明并且有趣的活动让粉丝感到与企业互动的乐趣。 粉丝较多的 企业 微博除了个别 品牌知名度较高 ，大多数都是内容非常出色的， 好的内容是企业吸引消费者的最主要的方式。 （ 2）企业微博要提升对消费者的响 应性。 微博与传统媒体的差别在于“实时互动”，企业的微博相当于提供了一种额外的服务，企业对消费者问题和心声的响应性是企业微博互动质量的重要衡量指标。 企业应当主动对微博粉丝进行分类，将粉丝群分为意见领袖和普通的消费者。 其中意见领袖是那些有影响力并且愿意与企业互动的消费者。