【摘要】近年来社区电商强势发展,重新搅动电商行业格局。其中,用户原创内容是社区电商重要的组成部分,它影响着人们生活的方方面面,带来的商业价值也不可估量。虽然近几年社区电商的反响很大,但在用户原创内容方面的研究还比较少。本文通过问卷调查数据分析方法得出,用户原创内容的发布者专业性、社交互动、品牌口碑、感知价值对消费者信任有显著正向影响;发布者声望、信息详尽性对消费者信任没有显著关系;用户感知价值在发布者专业性、社交互动、品牌口碑的与消费者信任之间存在正向中介作用。基于以上结果,提出合理的建议。
【关键词】社区电商;用户原创内容;感知价值;信任
1 前言
1.1 研究背景及意义
如今广泛普及的互联网,渗透到人们的生活方式,带来便利生活也使得拉近个体间联系。XXXxxxx以来,在以xxxx同志为核心的xx坚强领导下,制定了网络强国战略,推动了互联网的发展,提高了自主研究创新能力,互联网的发展也驱动着国家迈向经济强国的步伐。在中国互联网络信息中心第44次《中国互联网发展状况统计报告》显示,截至2019年6月,我国网民规模达8.54亿,互联网普及率达61.2%,较2018年底提升1.6个百分点。网民使用手机上网的比例达99.1%[1]。
近几年来,以社区为载体的电商平台应运而生,打破了以往传统的商业模式,成为电商发展新的突破口,进入了以移动社交为主的XXX。根据艾瑞咨询的2019年Q1中国互联网流量季度分析报告显示,社交电商行业增速迅猛,2019年3月月独立设备同比增长率高达79.1%,而传统综合电商增长率为2.0%,增长趋势缓慢,预示着传统电商红利的逐渐低迷。
现如今,人人都是自媒体,在社区上拥有着前所未有的话语权,用户可以利用碎片化的时间上网,发布和引导信息内容。网络内容的传播,速度快、影响大,成为了用户重要信息来源,刺激着用户购买欲望。消费者通过浏览用户原创内容,选择相信该内容的真实性,这一系列行为也将会影响着社区电商的持久性发展。
本文研究社区电商的用户原创内容对消费者信任度的影响,有助于平台管理和指导用户原创内容的质量,分析消费者信任行为并优化运营策略,增强用户粘性,促进新的用户原创内容产出,进而形成闭环。
1.2 社区电商现状分析
2016年,商务部、中央网信办、发改委联合发布“电子商务十三五规划”中指出,以“共享和创新”引领发展,完善电子商务民生服务体系,明确鼓励社区电商的发展,为社区电商的运营发展提供了政策支持。
近年来,国内以小红书、蘑菇街和美丽说等为代表的社区电商发展迅速,用户原创内容为平台的主要内容来源,用户随时随地与其他用户分享、交流,创造信息资源,促进社区关系。根据艾瑞咨询的分析报告显示,2019年Q1中国移动互联网用户规模5000万级以上的TOP20增速APP榜中,小红书位居第二,独立设备数0.51亿台,同比增长率为239.2%。同时数据显示,预计到2020年,社区电商规模增速约为57%。
经总结,社区电商行业发展趋势有以下几点:1、注重用户体验,维系社区关系。2、重点关注争夺流量增长趋势,寻找营销突破点。3、深化挖掘社区电商的价值,在生存期中做好现有流量的深度运营。
1.3 研究方法
基础理论概述法:通过阅读国内外相关学者关于社交电商、用户原创内容的研究,分析国内外的研究现状,总结各自的研究观点,提炼出影响用户原创内容果因素,为后续的研究有很好的参考,并搭建模型框架。
问卷调查法:本文采取网络调查,通过发放电子问卷及邀请填写的方式进行问卷调查,收集并整理所有有效电子问卷数据进行研究,为本文的假设提供真实有效的基础数据。
数据分析法:筛选问卷调查收集到的数据得出有效样本,整理并录入spss中,基于相关理论,选择模型分析数据,增强说服力。
2 基础理论概述
2.1 社区电商
社区电商又称社会化电商,是最近几年新兴热门关注的概念。其概念最早诞生于2005年雅虎Yahoo推出的PickList功能,即用户可以通过该功能添加收藏喜爱的商品进行评价。雅虎将通过含有用户评价内容整合在一个界面中,即Shoposphere。用户可以通过界面浏览到朋友、网友或者自己的内容信息,这孵化了社区电商的诞生,形成了早期雏形。
JascanuN最早在学术领域中提出社区电商这一概念,他认为,社区电商是将社交网络和购物相结合,消费者可以与其他用户在社交网络中分享讨论,影响购物行为[2]。Kozinets提出了“消费型虚拟社区”,他认为该只要是会通过大数据推荐消费者感兴趣的作者并发生互动等系列社交行为,最终影响消费行为[3]。朱小栋认为社区电商是以用户原创内容为中心,突出利用社交平台实现信息的交流传递[4]。
综合研究,我们可以将社区电商概述为,用户利用互联网,在社区平台上通过发现、关注、互动、讨论等社交化行为,实现线上交易活动。其中社区平台占主导作用,用户原创内容是驱动社区长远发展的核心组成部分。
2.2 用户原创内容
2.2.1 用户原创内容概述
用户原创内容的概念最早诞生于2005年视频分享网站YouTube,由Chad、Steve和Jawed三人创办,从最初的目的是促进朋友之间的视频共享,到大量网友的涌入后成为网友用于发布视频内容和记录生活点滴的地方。YouTobe的反响热烈,引起各学者们高度关注,用户原创内容这一概念便逐渐走入大众视野。原始用户内容是Web2.0时代的互联网信息源的不可缺少部分,换句话说,用户利用互联网平台发布自己的原始内容,可由其他用户浏览。张梅贞认为,用户原创内容是指终端用户将原创内容如文字、图片、音频、视频等形式,通过互联网平台进行展示或与其他用户进行分享的行为[5]。蓝勤华将用户原创内容定义为用户将自己的原创的内容通过互联网平台进行展示或者提供给其他用户[6]。梁晓涛,汪文斌指出用户原创内容并不是某一种具体的业务,而是一种用户使用互联网的创新方式,即由原来的以下载为主变成了下载与上传并重[7]。
结合以上文献分析概括得出,用户是传播者也是受众者。用户作为传播者时,将对产品或服务结合自己的体验等创造内容,通过社区电商平台传播出去。用户作为受众者时,通过浏览传播者发布的内容,产生对产品或服务新的见解和感受,对传播者的内容进行转发、共享,创造新的内容如评价、互动等,形成有效的闭环,这种交互传播方式为社区电商源源输送新鲜血液。
2.2.2 用户原创内容的特点
世界经济合作与发展组织(OEDC)在2007年的“参与性Web和用户创建的内容:Web2.0,Wikis和社交网络”报告中表示,用户原创内容具有三大特点:内容具有一定的创造性;互联网上公开的内容;由非专业组织和媒体发布。蓝勤华认为其主要特点为个性化、强调创意、弱利益驱动。同样,JohanOstman对用户原创内容也得出两个特点:是业余人员创作的具有一定创造性的内容;能在网络上分享给其他用户[8]。笔者也是社区电商深度爱好者,结合自身的实际感受,以及大众文献进行分析,认为社区电商的用户原创内容具有以下特点:个性化、原创性、共享性、真实性。
(1) 个性化
现如今网络普及,用户可以随时随地对身边发生的事,产生自己个性化的思想、情绪、价值观、信念、感知和态度,利用文本、图片、视频等软件进行编辑成彰显自己个性的内容文章,通过平台记录发布。
(2) 原创性
用户在自我创作的时候,加入了自己的灵感和价值,具有一定的新鲜感、创意点。社区内容包罗万象、应有尽有,但其中也夹杂了抄袭和模仿的文章,这些不是真实感受创造出来的文章,不仅对原创作者带来冲击,而且是对其他用户的不尊重。消费者浏览时对产品或服务的一知半解,信任度会大打折扣。
(3) 共享性
用户在社区电商平台上发布内容,向其他用户分享展示个人特色或表达自己想法。这种弱利益强激励驱动型的共享是精神上的,也是物质上的,如获得他人点赞认可、帮助到其他用户的时取得的成就、名气,激发用户创造内容的积极性,满足用户内在需求。
(4) 真实性
在线消费者对产品和服务的评论经常被认为比提供产品和服务的商家更为可信,因为消费者更愿意提供诚实的信息。即业余人员对产品或服务的真实感受相比于商家的宣传更具有说服力。同是为消费者,不参杂利益表达对产品或服务等的态度,为其他用户提供参考。
2.2.3 影响消费者信任度因素
本节结合用户原创内容的特点,对用户原创内容影响消费者信任度的因素进行分析。阴君婉研究用户生成内容采纳行为得出,用户内容的多样性、文本长度以及发布者粉丝的数量对用户采纳其信息内容有积极作用[9]。王海娇认为社区电商的影响用户原创内容的信息因素有文本特征,用户特征和商品品牌的影响[10]。一个内容的发布,不可或缺的主体有发布者和发布的内容,本文在已有的研究可以将这两个主体分为发布者声望、发布者专业性。信息详尽性、社交互动和品牌口碑。
(1)发布者声望
发布者声望是发布者的基本属性特征之一,即为发布内容的用户具有为众人所仰望的名声。发布者声望需要依靠具体的指标来表现,表现形式有很多种,例如国内社区电商小红书大V认证,是一种身份的象征,权威的表象,许多公众人物通过实名申请,由第三方机构核实身份,证实后申请者头像会有大V图标,网友通过大V认证来衡量该申请者身份的真实性,进而感知他发布的内容。再例如国外的亚马逊名人排名榜是综合评论者的评论整体质量和数量所带来的效益结果得出的。只要评论者进入了1000名时,综合排名数不仅显示在个人主页上,在留下的评论上方也会显示优秀评论者标识。经浏览亚马逊网站时发现带有排名标识的购买经验被认为越有用,在下方留言评价的人也较多。
(2)发布者专业性
发布者专业性也是发布者的基本属性的一种,是浏览者认为发布者具有相关的知识或经验,可以提供正确有效的信息的程度。具体来说,发布者将其对产品的使用感受和产品信息特征例如功能特效、外观特点等转化为逻辑贯通、易于理解的内容,当其他用户认为该内容值得借鉴时通常使用收藏功能,方便再一次查询。黄玉晶等提出信息发送者的权威性,并指出某一领域的专家、学者发布的信息更能获得浏览者的认可[11],他们的推荐是社区电商发展的很重要的一个方面,它影响着浏览者对产品信息的看法,进而影响信任。
(3)信息详尽性
信息详尽性是指信息概括程度。对于社区电商来说,信息详尽性通过文本长度、图片数量、视频时长来概括。社区电商如小红书、得物等的用户原创内容基本上是以图片+文字的形式展现。用户在平台上发布的长文字内容,再附加上影响力更大图片视觉冲击,方便其他用户更加直观地理解该内容是否有帮助。笔者在跨境电商公司实习时研究该公司在亚马逊平台售卖的产品评论和销售业绩关系发现,产品评价越多越长,销售额就会有相对增加。用户原创内容较长能够含有更多体验和情感,为表达的立场阐述理由,分享给用户降低感知风险。
(4)社交互动
社区电商营造的网络社区平台,用户发布文字+图片的内容,因为网络的局限性,每个人阐述产品的角度及需求的不同,有些内容无法满足自己需求时,自然免不了留言交流,这就产生了互动。当在社区中与他们进行更好的互动时,他们都会从他人那里获得正面的评价,确保他的内容不会让其他用户感到不安,会在网络社区中树立良好的形象,并提高他的形象,进而改善社区互动。Gruen等人通过对一个在线论坛的用户进行调研发现,消费者对产品或服务的交流评价,会影响对产品的感知价值[12]。社交互动能反馈出用户原创内容的存在不足或亮点,用户对该内容的补充说明,为网络社区源源输入能量。
(5)品牌口碑
传统经济学认为,消费者一般会受产品性价比所影响。但如今在产品同质化严重,人们生活水平普遍提升的情况下,消费者在产品的选择方面又有了新的影响因素,那就是品牌口碑。西方管理者在对欧美实力强大的品牌进行考察分析后发现,他们的成功不仅仅在于产品质量过硬、服务周到、广告宣传得力等因素,品牌口碑也是其成功的重要因素之一。品牌口碑是品牌动态表现的一种形式,它具体表现在人们口头上对品牌的赞颂、批判等评价。品牌口碑无形的影响着消费者感知用户原创内容的质量,奠定了用户对该内容的感情基础。
2.3 感知价值理论
感知价值理论在早期由主要作用于企业管理领域,随着互联网的普及,人们购物渠道发生了改变,学者开始研究感知价值在消费者网络行为的影响。 Woodruff将感知价值分为两个方面,用户对产品的质量认知,例如对产品的功能属性的了解等;用户对产品或服务的主观感知,例如对该产品的信任度、满意度等[13]。
感知价值是消费者对产品的所得所失后所做出的总体评价。在社区电商中,用户感知用户原创内容价值是用户与该内容接触后产生一定的感知差异并判断是否存在价值,是介于用户原创内容与信任之间的重要中介,因此,本文选取感知价值作为用户原创内容影响因素与消费者信任的中介变量,研究哪些因素影响感知价值,进而影响消费者信任。
2.4 消费者信任在S-O-R模型的应用
信任研究虽然吸引了许多学科的参与,但信任概念的基本问题尚未得到统一定义,不过不同领域的学者在对信任的重要性方面却达成了高度共识。Simmel认为信任是维持社会的最重要的组成部分之一。在社区电商中,消费者对原创内容的信任需要通过几个步骤,其过程为:消费者浏览用户原创内容时受到该内容某些因素的影响,为了进一步了解相关信息会参与社交互动,感知价值后决定是否信任。
消费者信任基于Mehrabian和Russell开发提出的S-O-R模型,该模型表明人类的情绪和行为会受到环境因素的刺激进而影响感知,进而改变行为反应[14],后来该模型被市场学家先后应用到实体零售环境、网络购物环境中,总结得出消费者都是会受到外部环境的刺激而发生情感变化并做出相应的行为反应。XiHu等人将S-O-R模型应用到社区电商中,对社会和技术的刺激下对消费者购买意愿的影响进行了分析[15]。现如今,越来越多的消费者选择现在购物这一便利的渠道,丰富海量的信息会刺激着消费者购买意愿的选择。在本文研究的情景下,我们将发布者声望、信息详尽性、发布者专业性、社交互动、品牌口碑作为刺激物,他们对机体也就是感知价值产生影响,进而使消费者信任度产生反应的研究。
3 用户原创内容影响消费者信任度的因素分析
3.1 影响用户原创内容的相关因素与消费者信任度的关系
结合用户原创内容的特点来说,发布内容的用户通常是没有利益驱动的业余人士,发布者通过获得其他用户的点赞、关注,得到了认可与鼓励,会认为自己分享的作品存在价值,例如小红书、得物等社区电商的个人主页上,都展示用户累积的点赞数和粉丝数,这些通常被认为是发布者的声望。有外国学者认为,发布者发布的内容获得的点赞等积极反馈例如点赞越多,发布者的声望就很高,说明他所带来的信息是值得借鉴的。
发布者专业性是指发布者发布的内容的有效信息程度,即接收者认为该内容是否能够产生共鸣进而决定选择相信的程度。Bristor认为如果该发布者在某领域上是一名资深的学者,在领域有独特的见解,接受者会认为他是专业的,他所发布的信息是值得信任的[16]。现如今,繁杂的网络信息会让消费者应接不暇,若是遇到爱好相同、观点一致的专业人士,便会对他的内容产生共鸣,放松警惕降低风险,更容易接受他的内容信息。
Pan和Zhang认为篇幅较长的内容往往存在更多的关键信息,立场更在准确,对感知价值有正向影响[17]。祝珊等人研究发现在线信息的长度会加深消费者对产品的认知[18]。但也有些学者认为,有些信息的长度并不能够准确描述产品,关键性少且参杂着一些没必要的内容,在一定程度上存在消极影响。
社交互动是社区电商的成功与否的关键,是社区电商的灵魂。用户可以在原作者的内容下留言评价,提出自己的看法或赞美,和原作者或其他用户交流看法,创造出更多的价值。Hajli认为社交互动可以推动社区电商的在线社交支持,从而增加用户信任度[19]。
品牌口碑的特点是源于公众。由于社区电商平台会根据用户以往的浏览记录只推荐所感兴趣的内容,用户在浏览这些内容时,会对内容描述的产品品牌有着或多或少的了解。结合用户原创内容的特点来说,虽然对比于品牌方的宣传,用户更愿意相信发布者对产品的评价。
通过以上分析,本文提出以下六点假设:
H1:发布者声望与消费者信任存在正向影响
H2:信息专业性与消费者信任存在正向影响
H3:信息详尽性与消费者信任存在正向影响
H4:社交互动与消费者信任存在正向影响
H5:品牌口碑与消费者信任存在正向影响
3.2 感知价值对消费者信任的中介作用
沈菁等人认为,用户接触虚拟社区时,感知其安全及有用,感知社区品牌声誉越高,越容易成功交易[20]。聂永浩研究发现,互动关系越密切和感知价值越高,将增加用户对网站的信任[21]。感知价值是建立消费者信任的重要前提,信任是维系社区关系的重要基础.消费者对于感知价值高的信息,不仅可以节约不少成本,降低风险,更能建立牢固的信任依赖关系。
因此,本文提出假设:
H6: 感知价值与消费者信任存在正向影响
H6a: 感知价值在发布者声望与消费者信任之间存在正向中介影响
H6b: 感知价值在发布者专业性与消费者信任之间存在正向中介影响
H6c: 感知价值在信息详尽性与消费者信任之间存在正向中介影响
H6d: 感知价值在社交互动与消费者信任之间存在正向中介影响
H6e: 感知价值在品牌口碑与消费者信任之间存在正向中介影响
综上以上假设,本文研究模型见图3-1所示。
图3-1 S-O-R研究模型
4 问卷调查数据分析
4.1 问卷设计
本论文问卷调查分为三大部分,第一部分是被调查者使用社区电商情况,第二部分是本次研究的重点,社交电商用户原创内容相关因素综合调查研究,第三部分为被调查者的基本个人信息。第二部分研究模型有7个因子,每个都有3~4个测量指标,都采用Likert五分量法进行测量。Likert五分量法是由李克特于1932年在原有的总加量表基础上改进而成的。该量表由一组陈述组成,从“非常同意”到“非常不同意”五点,分别予以5到1的评分,每个被调查者的态度总分是他对每个问题的回答所得分数的加总,这一总分可说明他的态度强弱或他在这一量表上的不同状态。见表4-1。
表 4-1 问卷设计
变量 | 指标 | 测量题项 | 来源文献 |
发布者声望
ContentCreaterreputation | CCR1 | 我认为发布者声望越高,号召力越大 | 由文献[22,10,23]可知 |
CCR2 | 我认为发布者声望越高,越能提供有用数据 | ||
CCR3 | 我认为知名度、声望较高的发布者更能获得我的认可 | ||
发布者专业性
ProfessionalContentCreator | PCC1 | 我认为发布者在该产品领域是一位专家 | 由文献[10,24]可知 |
PCC2 | 我认为发布者在该商品领域具有一定的专业知识 | ||
PCC3 | 我认为发布者在该产品领域有丰富的购买经验和使用经验 | ||
信息详尽性
DetailedContent | DC1 | 我认为详细的文字说明更能够获得我的认可 | 由文献[22]可知 |
DC2 | 我认为清晰、生动的图片说明更能够获得我的认可 | ||
DC3 | 我认为信息的详尽能代表发布者是否亲自体验过 | ||
社交互动
SocialInteraction | SI1 | 我会经常给喜欢的内容点赞、收藏 | 由文献[23,25]可知 |
SI2 | 我会经常和有共同兴趣的用户交流看法 | ||
SI3 | 我会更加留意积极、热情的留言者,并交流看法 | ||
品牌口碑
BrandPublicPraise | BPP1 | 当我打算购买这类商品时,几乎只考虑该品牌 | 由文献[27]可知 |
BPP2 | 即使该品牌的产品、服务有问题,我也会继续购买使用 | ||
BPP3 | 即使我喜欢的发布者或朋友在抵制它,我也会继续购买使用 | ||
感知价值
PerceivedValue | PV1 | 我认为浏览用户生成内容是一种兴趣 | 由文献[22,24,25]可知 |
PV2 | 我认为花时间浏览用户生成内容是值得的 | ||
PV3 | 我认为浏览用户生成内容有利于了解商品详情 | ||
PV4 | 我认为了解商品详情的首位渠道是社区电商的用户生产内容 | ||
信任
Trust | T1 | 我认为发布者是诚实的 | 由文献[24,26]可知 |
T2 | 我认为发布者的发布的信息是关心其他用户的需要,不具有个人目的 | ||
T3 | 即使风险大于价值,我仍会选择信任 | ||
T4 | 我很乐意向朋友推荐浏览用户生成内容,并且感到骄傲 |
4.2 数据分析
本次调研共回收了257份问卷,除去没有接触过社区电商的无效问卷,共获得有效问卷219份。
4.2.1 描述性分析
本次调查样本的统计内容见表4-2所示,可以看出在本次调查研究对象的性别比例均衡,从调查对象的年龄和学历可以看出,本次的测试者大多为较高学历的年轻人,符合社区电商近几年的火爆并受到年轻群体喜爱这一特点,因此可以认为数据具有一定的典型性和代表性。
表 4-2样本分析
题项 | 人数 | 百分比 | |
性别 | 男 | 94 | 42.92% |
女 | 125 | 57.08% | |
年龄 | 18岁以下 | 8 | 3.65% |
18-25岁 | 152 | 69.41% | |
26-30岁 | 36 | 16.44% | |
31-40岁 | 15 | 6.85% | |
40岁以上 | 8 | 3.65% | |
学历 | 中专及以下 | 12 | 5.48% |
高中 | 19 | 8.68% | |
本科 | 143 | 65.3% | |
硕士及以上 | 8 | 3.65% | |
职业 | 学生 | 104 | 47.49% |
企事业单位员工 | 52 | 23.74% | |
XX机关单位职员 | 24 | 10.96% | |
自由职业者 | 26 | 11.87% | |
其他 | 13 | 5.94% | |
月均消费水平 | 2000元以下 | 67 | 30.59% |
2001-4000元 | 61 | 27.85% | |
4001-6000元 | 39 | 17.81% | |
6001-8000元 | 21 | 9.59% | |
8000元以上 | 31 | 14.16% | |
社区电商app | 小红书 | 144 | 65.75% |
网易考拉海购 | 61 | 27.85% | |
知乎 | 149 | 68.04% | |
蘑菇街 | 64 | 29.22% | |
得物 | 68 | 31.05% | |
其他 | 10 | 4.57% | |
浏览时长 | 半小时以内 | 98 | 44.75% |
半小时-1小时 | 63 | 28.77% | |
1小时-2小时 | 40 | 18.26% | |
2小时以上 | 18 | 8.22% | |
多久发布一次内容 | 三天一次 | 28 | 12.79% |
一周一次 | 27 | 12.33% | |
一月一次 | 40 | 18.26% | |
半年一次 | 80 | 36.53% | |
不发 | 44 | 20.09% |
4.2.2 信度分析
分析信度的方法有很多,其中最常用的有四种,再测法、复本相关法、折半法、Cronbach’s α法。由于调查对象为网络用户群体,无法做到在在不同时间段里对同一群体进行调研,故再测法不选择;复本相关法是将问卷分为两份除不同的表达方式其他形式相同的方法,难度系数较大,故不考虑。折半法是将所有量表题项分为两半进行测量,但不适用于含有事实性问卷如年龄和性别无法比较,故不考虑。本次调查研究使用Cronbach’s α方法,它克服了折半法的缺点,为社会科学研究最常用的信度,公式见图4-1所示。
图 4-1Cronbach’sα系数公式
其中,K值为量表题项的总数,Si^2为第i题题内方差,Sx^2为全部题项总得分的方差。
一般探索性研究认为,当α值大于0.7是较好的,α值趋近于1,反应数据可信度越好。α值在0.6-0.7之间是可以接受的,低于0.6需要重新考虑换问卷。见表4-3所示,变量的总体α值已经超过0.7,意味着该调查问卷具有较好的可信度。
表 4-3信度分析
变量 | 项数 | α值 |
整体 | 23 | 0.904 |
发布者声望 | 3 | 0.816 |
信息详尽性 | 3 | 0.727 |
发布者专业性 | 3 | 0.778 |
社交互动 | 3 | 0.750 |
品牌口碑 | 3 | 0.818 |
感知价值 | 4 | 0.773 |
信任 | 4 | 0.843 |
4.2.3 效度分析
效度分析是用于检验问卷题目与研究目的的一致性,一般分为内容效度和结构效度。本次设计问卷参考的是以往学者的问卷,针对本次研究稍作修改,大部分保留原有模型,即内容效度较高。结构效度验证的标准有两个:KMO值检验和Bartlett’s球形检验,见表4-4,经系统得出本次的数据的KMO值为0.870大于0.7,sig.=0.000小于0.05,数据符合因子分析标准。
表 4-4 KMO和Bartlett的检验
KMO值 | .870 | |
Bartlett | 近似卡方 | 2259.973 |
Df | 253 | |
Sig. | .000 |
本研究共提取出7个公因子。这7个公因子的累计方差贡献率为69.777%,髙于60%的最低要求,因而提取的7个公因子对变量的解释度较高。见表 4-5。
表 4-5解释的总方差
成份 | 初始特征值 | 旋转平方和载入 | ||||
合计 | 方差的 % | 累积 % | 合计 | 方差的 % | 累积 % | |
1 | 7.638 | 33.210 | 33.210 | 3.043 | 13.231 | 13.231 |
2 | 2.371 | 10.307 | 43.517 | 2.344 | 10.191 | 23.422 |
3 | 1.610 | 7.001 | 50.518 | 2.246 | 9.764 | 33.187 |
4 | 1.309 | 5.692 | 56.210 | 2.193 | 9.534 | 42.721 |
5 | 1.179 | 5.127 | 61.337 | 2.103 | 9.144 | 51.865 |
6 | 1.019 | 4.432 | 65.769 | 2.088 | 9.080 | 60.944 |
7 | .922 | 4.007 | 69.777 | 2.032 | 8.833 | 69.777 |
8 | .752 | 3.268 | 73.045 | |||
9 | .712 | 3.097 | 76.141 | |||
10 | .623 | 2.710 | 78.851 | |||
11 | .591 | 2.570 | 81.421 | |||
12 | .552 | 2.399 | 83.820 | |||
13 | .500 | 2.173 | 85.993 | |||
14 | .429 | 1.863 | 87.856 | |||
15 | .424 | 1.843 | 89.700 | |||
16 | .385 | 1.675 | 91.374 | |||
17 | .357 | 1.551 | 92.925 | |||
18 | .327 | 1.420 | 94.346 | |||
19 | .322 | 1.399 | 95.745 | |||
20 | .289 | 1.258 | 97.003 | |||
21 | .269 | 1.171 | 98.174 | |||
22 | .224 | .974 | 99.147 | |||
23 | .196 | .853 | 100.000 |
另外,见表4-6,每个题项的因子载荷系数都大于0.5,大部分系数都大于0.7,说明具有较好的建构效度。
表 4-6旋转成份矩阵a
成份 | |||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | |
T1 | .785 | ||||||
T2 | .739 | ||||||
T3 | .792 | ||||||
T4 | .715 | ||||||
PV1 | .693 | ||||||
PV2 | .582 | ||||||
PV3 | .785 | ||||||
PV4 | . | .653 | |||||
CCR1 | .781 | ||||||
CCR2 | .767 | ||||||
CCR3 | .811 | ||||||
PCC1 | .734 | ||||||
PCC2 | .727 | ||||||
PCC3 | .775 | ||||||
BR1 | .822 | ||||||
BR2 | .704 | ||||||
BR3 | .728 | ||||||
SI1 | .713 | ||||||
SI2 | .695 | ||||||
SI3 | .801 | ||||||
DC1 | .804 | ||||||
DC2 | .720 | ||||||
DC3 | .712 |
4.2.4 相关分析
本次相关分析利用Pearson方法建立模型,检验变量之间是否存在相关性,分析结果见表 4-7所示,发布者声望、信息详尽性、发布者专业性、社交互动、品牌口碑与感知价值皮尔逊相关系数分别为0.432**、0.351**、0.454**、0.483**、0.515**,接近于1,说明变量间的相关性很强。sig.均<0.01极度显著,即发布者声望、信息详尽性、发布者专业性、社交互动、品牌口碑分别与感知价值、信任正相关;同理感知价值与信任的相关系数为0. 439**,显著小于0.01,说明感知价值正向影响信任且显著。可以通过回归分析进一步检验。
表 4-7相关性
发布者声望 | 信息详尽性 | 发布者专业性 | 社交互动 | 品牌口碑 | 感知价值 | 信任 | |
发布者声望 | 1 | ||||||
信息详尽性 | .390** | 1 | |||||
发布者专业性 | .367** | .444** | 1 | ||||
社交互动 | .365** | .176** | .390** | 1 | |||
品牌口碑 | .326** | .131 | .361** | .465** | 1 | ||
感知价值 | .432** | .351** | .454** | .483** | .515** | 1 | |
信任 | .305** | .219** | .466** | .486** | .586** | .439** | 1 |
注:**表示显著性小于0.01极度显著
4.2.5 回归分析
(1)用户原创内容各因素与信任的回归分析
见表 4-8所显示,以发布者声望、信息详尽性、发布者专业性、社交互动、品牌口碑为自变量,以信任为因变量建立多元线性模型汇总。调整后的R平方值是0.436,可以看出用户原创内容的影响因素,即自变量解释消费者信任的43.6%变化原因,D-W值为1.873,约等于2,满足样本独立性需求。
表 4-8模型汇总b
模型 | R | R方 | 调整R方 | 标准估计得误差 | 更改统计量 | Durbin-Watson | ||||
R方更改 | F方更改 | df1 | df2 | Sig.F | ||||||
1 | .670a | .449 | .436 | .57434 | .449 | 34.680 | 5 | 213 | 0.000 | 1.873 |
注:1.预测变量:发布者声望、发布者专业性、信息详尽性、社交互动、品牌口碑2.因变量:信任
见表 4-9,显著性小于0.01极度显著,模型通过显著性检验。
表 4-9 ANOVAa
模型 | 平方和 | Df | 均方 | F | Sig. | |
1 | 回归 | 37.664 | 5 | 11.440 | 34.680 | .000b |
残差 | 48.630 | 213 | .330 | |||
总计 | 86.293 | 218 |
注:1.因变量:信任2.预测变量:(常量),发布者声望、发布者专业性、信息详尽性、社交互动、品牌口碑
见表 4-10,VIF均小于5,说明不存在多重共线性。发布者声望、信息详尽性的Sig.值均大于0.05且β值接近于0,说明发布者声望和信息详尽性不会对消费者信任产生影响关系。发布者专业性、社交互动、品牌口碑的Sig.值均小于0.05且β值大于0,说明发布者专业性、社交互动、品牌口碑均对信任具有正向影响。因此假设H1、H3不成立,H2、H4、H5成立。
表4-10系数a
模型 | 非标准化系数 | 标准系数 | T | Sig. | 共线性统计量 | ||
β | 标准误差 | 试用版 | 容差 | VIF | |||
常量 | .683 | .179 | 3.813 | .000 | |||
发布者声望 | .005 | .058 | .005 | .084 | .933 | .725 | 1.380 |
发布者专业性 | .221 | .061 | .227 | 3.630 | .000 | .663 | 1.509 |
信息详尽性 | .029 | .062 | .028 | .470 | .639 | .734 | 1.362 |
社交互动 | .184 | .055 | .202 | 3.326 | .001 | .699 | 1.431 |
品牌口碑 | .325 | .048 | .405 | 6.778 | .000 | .726 | 1.377 |
(2)感知价值与信任的回归分析
首先,感知价值与信任的模型汇总见表4-11,调整后的R平方值是0.189,可以看出感知价值解释信任的18.9%变化原因,且Sig.F为0.000小于0.05,即可得出感知价值对信任产生影响关系,回归方程是有效的,D-W值为1.650,约等于2,满足样本独立性需求。
表 4-11模型汇总b
模型 | R | R方 | 调整R方 | 标准估计得误差 | 更改统计量 | Durbin-Watson | ||||
R方更改 | F方更改 | df1 | df2 | Sig.F | ||||||
1 | .439a | .193 | .189 | .68861 | .193 | 51.798 | 1 | 217 | 0.000 | 1.650 |
a.预测变量:(常量),感知价值
b.因变量:信任
其次,见表4-12,Sig.=0.000<0.01,说明显著达到了水平。
表 4-12ANOVAa
模型 | 平方和 | Df | 均方 | F | Sig. | |
1 | 回归 | 24.562 | 1 | 24.562 | 51.798 | .000b |
残差 | 102.899 | 217 | .474 | |||
总计 | 127.461 | 218 |
最后,见表见表4-13,β值大于0,得出回归方程:信任=1.413+0.594*感知价值,即说明感知价值对信任具有正向影响。假设H6成立。
表 4-13系数a
模型 | 非标准化系数 | 标准系数 | T | Sig. | 共线性统计量 | ||
β | 标准误差 | 试用版 | 容差 | VIF | |||
常量 | 1.413 | .188 | 7.525 | .000 | |||
感知价值 | .594 | .074 | .439 | 7.197 | .000 | 1.000 | 1.000 |
4.2.6 中介效应检验
本文采用温忠麟的中介分析方法检验感知价值在自变量和因变量之间的中介效应,即发布者专业性、社交互动、品牌口碑是否影响感知价值,进而影响信任。该检验主要分为三个过程:第一步:判断自变量与因变量的关系是否显著。第二步:自变量和中介变量的关系是否显著。第三步:自变量、中介变量和因变量的关系是否显著,若显著,分析中介变量的回归系数,若显著则为部分中介效应,否则为完全中介效应。由以上回归分析得出发布者声望和信息详尽性与信息关系不显著,即中介效应检验中不考虑,即H6a、H6c不成立。
见表 4-14,第一步中发布者专业性、社交互动、品牌口碑与信任的回归系数为0.466、0.486、0.586,且P<0.001,即均与信任显著。第二步中,社交互动、品牌口碑与感知的回归系数为0.454、0.483、0.515,且P<0.001,即均与信任显著。第三步中,发布者专业性、社交互动、品牌口碑与信任的回归系数为0.336、0.357、0.490,且P<0.001,即显著。感知价值的回归系数均为显著,即发布者专业性、社交互动、品牌口碑和感知价值之间起部分中介作用,即H6b、H6d、H6e成立。
表 4-14中介效应
X | X→Y | X→M | X→M→Y | |
X | M | |||
发布者专业性 | .466*** | .454*** | .336*** | .286*** |
社交互动 | .486*** | .483*** | .357*** | .267*** |
品牌口碑 | .586*** | .515*** | .490*** | .187*** |
X:自变量 M:中介变量 Y:因变量 ***表示显著性小于0.001极度显著
4.3 本章小结
本章通过对SPSS软件对收集的调查问卷数据进行实证分析,经分析后发现,信度与效度达到要求,对样本进行相关分析、回归分析和中介变量检验,研究假设并进行验证,统计得出的结果见表 4-15。
表 4-15假设检验结果
序号 | 假设 | 结论 |
H1 | 发布者声望对消费者信任具有显著正向作用 | 不成立 |
H2 | 发布者专业性对消费者信任具有显著正向作用 | 成立 |
H3 | 信息详尽性对消费者信任具有显著正向作用 | 不成立 |
H4 | 社交互动对消费者信任具有显著正向作用 | 成立 |
H5 | 品牌口碑对消费者信任具有显著正向作用 | 成立 |
H6 | 感知价值对消费者信任具有显著正向作用 | 成立 |
H6a | 感知价值在发布者声望与消费者信任之间存在正向中介影响 | 不成立 |
H6b | 感知价值在发布者专业性与消费者信任之间存在正向中介影响 | 成立 |
H6c | 感知价值在信息详尽性与消费者信任之间存在正向中介影响 | 不成立 |
H6d | 感知价值在社交互动与消费者信任之间存在正向中介影响 | 成立 |
H6e | 感知价值在品牌口碑与消费者信任之间存在正向中介影响 | 成立 |
5 结论与建议
5.1 研究结论
通过对社区电商及用户原创内容进行概述,分析用户原创内容的特点以及其影响消费者信任的因素,探究发布者声望、发布者专业性、信息详尽性、社交互动、品牌口碑对感知价值这一中介变量的影响,进而影响消费者信任的程度,对此提出假设,并制作了相应的调查问卷。调查问卷均以网络渠道发放,挑选出社区电商有一定了解的消费者作为研究对象,共收回了219份有效问卷,将数据进行归类整理,使用spss软件对整理好的数据进行分析研究得出结论。
(1)发布者专业性、社交互动、品牌口碑对消费者信任度产生正向影响。消费者更愿意相信在某一领域具有一定的专业知识或是有丰富的购买经验和使用经验的发布者,同时会通过社交互动的方式与专业的发布者交流沟通进而促进对产品或服务的了解,来满足社交需求。本次研究群体大多为受过高等教育的年轻群体,个性又具有独立思考能力,容易接受新鲜事物,不会因为该品牌口碑不好且被朋友或喜欢的发布者所抵制的情况下选择放弃信任。
(2)感知价值对消费者信度产生正向影响。本文以感知价值作为中介变量,研究表明感知价值部分中介了发布者专业性、社交互动、品牌口碑对消费者信任的显著作用。用户可以在发布者专业性、社交互动、品牌口碑这三个方面进行更多的投入来提高感知价值,进而影响消费者信任度。
(3)发布者声望、信息详尽性对消费者信任度产生正向影响不存在显著作用。本文的解释如下:发布者声望在虚拟的网络世界中通常以官方标识、粉丝数量等指标直接表现,而这些可以不一定只有好的名声才能够拥有,例如社会风气不好的人也可以向官方申请大V,刷单买粉丝等方式获得高的声望,但当代的年轻群体具有更敏锐的辨别能力,能够判断发布者声望所带来的内容价值好坏。信息详尽性主要由文本长度、图片等形式表现,在前文提到有学者认为消费者会受到信息详尽性中的正面情感和负面情感的影响。消费者会认为详尽的信息表达的全是正面情感时,它可能是广告。详尽的信息表达的全是负面情感时,它可能是恶意评论。
5.2 管理建议
(1) 设置精选页面,鼓励更多优质内容生成
发布者专业性对消费者感知价值和信任有很大程度的影响。建议社区电商平台设置精选页面,该页面主要由热度较高的优质内容组成。平台筛选精选内容的方式,可以激励发布者生产高质量的用户原创内容,并引出更多用户流量,为其获得更多的认可,同时也为有需求的用户提供便利,提高使用体验。
(2) 设立阶段性激励机制,增加用户互动性
社交互动正向影响消费者感知价值和信任。建议社区电商平台设立阶段性激励机制,例如设定一项为喜欢的内容点赞的任务,完成几个任务之后可以获得优惠券或是社区称号升级等奖励。用户可以用过社交互动直接与信息发布者进行沟通交流,对该产品理解不到位的地方提出疑问,也可从其他用户中获取相关信息的回应,建议发布信息者积极参与互动,帮助需要的人,这不仅可以增加内容的真实性、提高对发布者好感度。建议平台可以多设计互动渠道,让各用户积极参与讨论,促进平台和谐健康发展。
(3) 注重社区运营模式,提升用户体验感
品牌口碑对消费者感知价值和信任有积极影响。建议品牌运营的核心宣传方式转化为贴近生活的社区运营宣传,例如品牌方以社区成员的身份入驻社区电商,不仅只是为了打广告,更要参与用户互动,促进用户关系,注重用户体验感。
参考文献
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致 谢
在广东药科大学的四年求学生涯即将结束,在求学期间,在老师、同学的全力支持与帮助下让我受益匪浅!在此论文即将完成之际,我感慨万千。
我的论文指导老师耿爱丽老师,她知识渊博,品德高尚,以严谨细致的科学态度、一丝不苟的学术精神,从选题到最后的定稿,对我悉心指导、无微不至才使我的论文顺利完成。在此,我谨向耿爱丽老师致以万分感谢!
在此,我也要感谢我的导师及我们学院电子商务的老师们!在四年期间辛勤劳碌、诲人不倦的培养我,对我的成长产生了极大影响,受益终生!在此我衷心的感谢学院的各位老师!
最后,我也要感谢我的同学和朋友们,在大学期间对我的帮助与照顾!衷心祝愿各位同学在今后的日子步步高升,工作顺利!
附录A问卷调查
尊敬的先生/女士:
您好!非常感谢您在百忙之中抽出时间参与本次的问卷调查。
此问卷采用匿名方式,旨在了解社区电商的用户原创内容对消费者信任度的影响。本调查数据仅做学术研究之用,不会被用于任何商业用途,请您放心。
感谢您的合作与支持!
注:用户生成内容是指用户将自己编写的内容,通过互联网平台进行展示或者提供给其他用户。如小红书、知乎、蘑菇街、得物各个网站的讨论区发布的内容。
第一部分:社区电商熟悉度
我是否接触过以下社区电商APP?A.小红书 B.网易考拉海购 C.知乎 D.蘑菇街 E.得物 F.其他 G.没接触过
我每天上网浏览社区电商的时长?A.半小时以内 B.半小时-1小时 C.1小时-2小时 D.2小时以上
我多久会发布一次用户生成内容?(帖子或评论)A. 三天一次 B. 一周一次C. 一个月一次D. 半年一次 E. 不发
第二部分:探究社区电商的用户原创内容对消费者信任度的影响
类型 | 题项 | 非常同意 | 同意 | 一般 | 不同意 | 非常不同意 |
发布者声望 | 我认为发布者声望越高,号召力越大 | |||||
我认为发布者声望越高,越能提供有用数据 | ||||||
我认为知名度、声望较高的发布者更能获得我的认可 | ||||||
我认为详细的文字说明更能够获得我的认可 | ||||||
我认为清晰、生动的图片说明更能够获得我的认可 | ||||||
我认为信息的详尽能代表发布者是否亲自体验过 | ||||||
发布者专业性 | 我认为发布者在该产品领域是一位专家 | |||||
我认为发布者在该商品领域具有一定的专业知识 | ||||||
我认为发布者在该产品领域有丰富的购买经验和使用经验 | ||||||
社交互动 | 我会经常给喜欢的内容点赞、收藏 | |||||
我会经常和有共同兴趣的用户交流看法 | ||||||
我会更加留意积极、热情的留言者,并交流看法 | ||||||
品牌口碑 | 当我打算购买这类商品时,几乎只考虑该品牌 | |||||
即使该品牌的产品、服务有问题,我也会继续购买使用 | ||||||
即使我喜欢的发布者或朋友在抵制它,我也会继续购买使用 | ||||||
感知价值 | 我认为浏览用户生成内容是一种兴趣 | |||||
我认为花时间浏览用户生成内容是值得的 | ||||||
我认为浏览用户生成内容有利于了解商品详情 | ||||||
我认为了解商品详情的首位渠道是社区电商的用户生产内容 | ||||||
信任 | 我认为发布者是诚实的 | |||||
我认为发布者的发布的信息是关心其他用户的需要,不具有个人目的 | ||||||
即使风险大于价值,我仍会选择信任 | ||||||
我很乐意向朋友推荐浏览用户生成内容,并且感到骄傲 |
第三部分:个人信息
我的性别A.男B.女
我的年龄A.18岁以下 B.18~24岁C.25~34岁 D.35~45岁 E.45岁以上
我的学历A.中专及以下 B.高中 C.大专 D.本科 E.硕士及以上
我的职业A.学生 B.企事业单位员工 C.XX机关单位职员 D.自由职业者 E.其他
我的收入水平
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