【文章內(nèi)容簡介】 得出的，包括 影響購買、提升購買興趣、提升購買可能性和增強購買意愿四個測項 。 樣本收集 問卷 首先 由兩位營銷領(lǐng)域的專家、兩位博士生和二十位碩士生通過頭腦風(fēng)暴會進行了討論，并在此基礎(chǔ)上對問卷進行了修改。然后對 50名經(jīng)常參與企業(yè)微博互動的消費者進行了預(yù)調(diào)研，并根據(jù)其提供的建議對問卷進行了修改。在此基礎(chǔ)上，我們進行了大規(guī)模的問卷調(diào)查。 本次問卷調(diào)查主要是通過 專業(yè)的調(diào)查網(wǎng)站 問卷星收集問卷 。 收回 問卷 460份，其中有效問卷411份， 有效 率 為 89%。 問卷回收后，剔除無效問卷的標準有三個：一是最近一個月沒有與企業(yè)進行過微博互動的受訪者，剔除 21份問卷；二是答案相同或呈現(xiàn)明顯規(guī)律性的問卷，剔除 26份，三是大面積填答不完整的問卷，剔除 2份。 樣本構(gòu)成如 表 1所示 ： 表 1 樣本基本信息統(tǒng)計表（ N=411） 指標 選項 頻數(shù) 百分比 (%) 指標 選項 頻數(shù) 百分比 (%) 性別 男 195 年齡 /歲 18— 25歲 97 女 216 26— 30歲 149 教育 程度 高中 及 以下 30 3139歲 130 大專 58 40歲以上 35 本科 279 收入 /元 1000以下 16 碩士及以上 44 100120xx 28 微博使用頻率 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 數(shù)據(jù)處理方法的選擇 本研究 采用偏最小二乘法 PLS來檢驗研究模型， PLS分析技術(shù) 在處理復(fù)雜的模型時比 Liserel軟件計算效率高，同時所需要的最低樣本量比 Liserel少，因而 對潛在變量之間的因果模型 具有較好的預(yù)測和解釋能力 （ Gefen et al., 20xx） 。 本研究 采用的是 Chin教授開發(fā)的 Smart PLS 行運算的。 PLS分析分為兩步：第一步檢驗測量模型的信度與效度。第二步檢驗結(jié)構(gòu)模型系數(shù)的顯著性與 預(yù)測能力。 4 數(shù)據(jù)分析 驗證性因子分析 （ 1） 信度檢驗 。 從檢驗結(jié)果來看，量表整體的 Cronbach ?值為 ，且各構(gòu)念的 Cronbach ?值 在 － （ 見表 2） 。 Cronbach ?值高于 （ Nunnally, 1967） 。 另外，我 們進一步考察了組合系數(shù) CR， CR是一個更為嚴格的信度評估指標。從檢驗結(jié)果來看（見表 2），各構(gòu)念的 CR值都高于 ，表明該測量模型具有較好的信度。因此，綜合來看，該測量模型的信度較好。 （ 2） 效度檢驗 。 從檢驗結(jié)果來看，各個指標的負荷量都高于 ，且各構(gòu)念的 AVE 值都高于 （見表 2），表明各構(gòu)念具有較好的聚合效度。各構(gòu)念 的 AVE值平方根都高于其與其他構(gòu)念的相關(guān)系數(shù)（見表 3），表明各構(gòu)念間具有較好的區(qū)別效度 （ Fornell and Larcker, 1981） 。另 外，各構(gòu)念的測量咨詢了二位專家的意見和進行了預(yù)調(diào)研，表明量表的內(nèi)容效度是可以保證的。因此，綜合來看，該測量模型具有較好的效度。 表 2 信度分析 變量 測量指標 負荷 α CR AVE 購買意愿 PI 微博互動影響產(chǎn)品購買決策 微博互動影響產(chǎn)品購買興趣 微博互動影響產(chǎn)品產(chǎn)品購買可能性 微博互動影響產(chǎn)品購買意愿 產(chǎn) 品態(tài)度 PA 我認為該產(chǎn)品很好 我很喜歡該產(chǎn)品 我認為該產(chǎn)品令人滿意 我認為該產(chǎn)品讓人有愉悅的感覺 趣味 PLAY 和該企業(yè)的微博時，我感覺很有趣 和該企業(yè)微博互動的過程，讓我感到很開心 和該企業(yè)微博互動時，我感覺時間過得很快 和該企業(yè)微博互動時，我意識不到周圍的喧囂 信息 INFO 與該企業(yè)的微博互動加深了我對該產(chǎn)品的印象 與該企業(yè)的微博互動加深了我對該企業(yè)的了解 與該企業(yè)的微博互動讓我獲得了寶貴的信息 與該企業(yè)的微博互動讓我獲得了有價值的信息 情景 契合 FIT 該企業(yè)微博圍繞該產(chǎn)品設(shè)置了多個熱門話題 該企業(yè)微博上的熱門話題與該產(chǎn)品密切相關(guān) 該企業(yè)微博上的熱門話題契合了該產(chǎn)品的特征 我很自然地就可以把這些熱門話題與該產(chǎn)品結(jié)合起來 響應(yīng) RES 該企業(yè)很樂于解答粉絲的產(chǎn)品問題 該企業(yè)耐心解答了粉絲對該產(chǎn)品的咨詢 該企業(yè)對粉絲的產(chǎn)品咨詢進行了快速回應(yīng) 該企業(yè)的回復(fù)與粉絲提及的問題密切相關(guān) 表 3 效度分析結(jié)果 PI PA PLAY INFO FIT RES PI PA PLAY INFO FIT RES 注：對角線上的黑體數(shù)據(jù)為各變量的 AVE 的平方根，其他數(shù)據(jù)為各變量間的相關(guān)系數(shù) 假設(shè)檢驗 從圖 2可以看出， 趣味性、信息性、情景契合性和響應(yīng)性這四種微博互動質(zhì)量的維度對消費者的購買意愿起正向影響。其中趣味性、信息性和情景契合性通過消費者對產(chǎn)品的態(tài)度間 接影響消費者的購買意愿，企業(yè)對消費者的響應(yīng)性則直接影響消費者的購買意愿 。 趣味性、信息性和情景契合性對消費者產(chǎn)品態(tài)度 的標準化效應(yīng)值分別 為 、 ，這三個維度 可以解釋 消費者產(chǎn)品態(tài)度 %的變異，因而假設(shè) H H H3成立； 消費者的產(chǎn)品態(tài)度對購買意愿的標準 化效應(yīng)值為 ，響應(yīng)性對消費者購買意愿 的標準化效應(yīng)值為 ，響應(yīng)性和消費者的產(chǎn)品態(tài)度可以解釋消費者購買意愿 %的變異，因而假設(shè) H H5成立 。 注： *—— p, **—— p, ***—— p 為了進一步明確揭示企業(yè)三種類型微博互動特征對產(chǎn)品態(tài)度和購買意愿的營銷效果，表 4列出了每類微博互動策略對消費者產(chǎn)品態(tài)度和購買意愿的總效應(yīng)。表 4的結(jié)果顯示，在四種企業(yè)微博互動特征中，趣味性對消費者產(chǎn)品態(tài)度的影響最大，響應(yīng)性對消費者購買意愿的影響最大。 表 4：企業(yè)微博互動 質(zhì)量 影響效果的總效應(yīng) 企業(yè)微博互動 特征 對 產(chǎn)品態(tài)度 影響的總效應(yīng) 對 購買意愿 影響的總效應(yīng) 趣味性 信息性 情景契合性 響應(yīng)性 *** * * *** *** 趣味性 購買意愿 R2= 態(tài)度R2= 信息性 情景契合性 響應(yīng)性 圖 2 企業(yè)微博互動 質(zhì)量 對購買意愿的影響模型 5 結(jié)論與 討論 研究結(jié)論 已有的研究認為企業(yè)微博互動會增加消費者的購買意愿 （ Kim and Ko, 20xx。Wang et al., 20xx） 。本研究驗證了上述論斷，但企業(yè)微博互動質(zhì)量的不同維度對消費者購買意愿的影響不盡相同。 從前面 411份有效問卷的 數(shù)據(jù)檢驗的結(jié)果來看，基于企業(yè)微博互動質(zhì)量維度，結(jié)合消費者的產(chǎn)品態(tài)度來探討消費者的購買意愿是一個比 較適合的視角。企業(yè)微博互動的趣味性、 信息性 、情景契合性 和響應(yīng)性是企業(yè)微博互動質(zhì)量的重要維度，而且是消費者購買意愿的重要預(yù)測變量。其中 趣味性、 信息性 、 情景契合性 通過消費者的產(chǎn)品態(tài)度影響消費者的購買意愿，企業(yè)對消費者的響應(yīng)性直接影響消費者的購買意愿。 這一結(jié)論與傳統(tǒng)的虛擬社區(qū)研究類似 （ Van Dolen et al., 20xx） ，但情景契合性是微博環(huán)境下特有的內(nèi)容，我們的研究豐富了網(wǎng)上社區(qū)互動對消費者 購買行為影響的理論。 具體分析如下： （ 1）趣味性 （ β =， p） 、信息性 （ β =， p） 和情景契合性 （ β =，p） 共同影響消費者對產(chǎn)品的態(tài)度。這三個因素解釋了消費者產(chǎn)品態(tài)度 %，其中趣味性對消費者產(chǎn)品態(tài)度的影響最大。有趣的產(chǎn)品和話題更能吸引消費者的注意和情感反應(yīng)，引導(dǎo)消費者加入談話 （ Mangold and Faulds, 20xx） ，因而是 企業(yè)微博促銷的關(guān)鍵點之一。微博上有價值的信息是影響消費者態(tài)度的第二重要的因素。情景契合性則增強了消費者對產(chǎn)品的印象。 （ 2）企業(yè)的響應(yīng)性 （ β =， p） 和消費者對產(chǎn)品的態(tài)度 （ β =， p） 共同影響消費者的購買意愿。這兩個因素解釋了消費者購買意愿的 %。態(tài)度對消費者購買意愿的影響符合計劃行為理論和理性行為理論 （ Ajzen and Fishbein, 1977。Fishbein and Ajzen, 1975） 。本研究還發(fā)現(xiàn)企業(yè)在微博上對消費者的響應(yīng)性是影響消費者購買意愿的重要因素，這可能是消費者感覺到企業(yè)的重視，增強了對企業(yè)的正面態(tài)度進而增強了購買意愿。 （ 3）趣味性對消費者產(chǎn)品態(tài)度的影響最大，響應(yīng)性對消費者購買 意愿 的影響最大。趣味性、信息性 、 情景契合性 對消費者產(chǎn)品態(tài)度影響的總效應(yīng)分別為 、 ，趣味性、 信息性 、 情景契合性 和響應(yīng)性對消費者購買意愿影響的總效應(yīng)分別為 、 。 這一結(jié)論表明企業(yè)在微博互動時 要把重心放在趣味性和響應(yīng)性上。 管 理啟示 （ 1）企業(yè)要提高微博互動的趣味性。 微博的特性是分享和溝通，做微博營銷一定要注意微博的趣味性 。比如企業(yè)可以結(jié)合產(chǎn)品特征和時事熱點制作一些有 趣的視頻和圖片來吸引粉絲的注意。也可以通過評論有趣的微博帖子與消費者一起分享歡樂，還可以通過輕松幽默的方式直接與粉絲的互動，或發(fā)起一些主題鮮明并且有趣的活動讓粉絲感到與企業(yè)互動的樂趣。 粉絲較多的 企業(yè) 微博除了個別 品牌知名度較高 ，大多數(shù)都是內(nèi)容非常出色的， 好的內(nèi)容是企業(yè)吸引消費者的最主要的方式。 （ 2）企業(yè)微博要提升對消費者的響 應(yīng)性 。微博與傳統(tǒng)媒體的差別在于“實時互動”，企業(yè)的微博相當于提供了一種額外的服務(wù)，企業(yè)對消費者問題和心聲的響應(yīng)性是企業(yè)微博互動質(zhì)量的重要衡量指標。 企業(yè)應(yīng)當主動對微博粉絲進行分類，將粉絲群分為意見領(lǐng)袖和普通的消費者。其中意見領(lǐng)袖是那些有影響力并且愿意與企業(yè)互動的消費者