市场营销实证模型范文

4.研究模型及假设

4.1 模型构建

本文研究中所构建的模型既是依托于高度适用于论文研究主题的网络传播理论,也是立足于消费者行为学中的较为适用当前场景的“傻瓜假设”,在构建过程中,关键性的环节在于确定三个方面的模型因子,分别是信息的有效出处和来源方面、信息内容方面及在微博环境下营销效应方面等,为了模型建构更为成功和有效,本文参考了多方面的理论和研究成果,主要是传播学方面的理论,及对本文研究至关重要的消费者行为学方面的理论等。在传播学理论框架下,通常认为如果以微观的视角展开观察,传播会在三个层面起到作用和效果,具体而言包括认知层面的传播效应、心理和态度方面的传播效应、行为层面的传播效应,按照前述传播层面,可以提炼出其作用路径,也就是从认知再影响到态度最后反馈到具体行为,究其本质,这是一个传播效果不断拓展和深化的进程,其中信息累积也在不断加深固化。对此具体展开分析,从认知层面来说,当外界纷繁芜杂的信息被人们的感知系统所接触,并为记忆系统所刻印,就会带给人们知识增量的同时也让知识架构产生不同程度的变化,这些变化常常是无声无息进行的;从心理和态度层面来说,外部投射过来的信息也会作用和影响到人们的观念形成或价值塑造,从而迸发情感方面的改变,引发情绪方面的波动;从行为层面来说,外部接触的信息对人们起到的作用和发生的影响也会通过人们的言行举止表露而出。消费者行为学在其理论框架中通常会把消费者对外部营销信息的处理过程划分为七个阶段,具体来说就是从完全不知晓,到信息接收后初步知晓,接着或主动或被动接受更多信息进而掌握知识,之后就是产生态度变化对信息对象产生喜欢情绪,再就是喜欢进一步演变成偏好,随后偏好逐步固化加深变成一种确信,最后落实到具体购买行为。

从传播学角度出发,以消费者行为作为理论观察视角,微博营销的关键性要素和核心目的都是围绕着促进购买这一点进行,本质上而言是一种信息传递方式。在营销前期准备中通常会预设一个营销效果,为了达成目标,首先就要寻找各种渠道和途径让微博信息能够较为广泛且具有一定针对性的出现在具备潜在购买可能的消费者面前,让消费者实现从不知晓营销信息到初步知晓的这一过程,从前述可知,属于认知层面的前半部分内容,也就是外界纷繁芜杂的信息被人们的感知系统所接触,并为记忆系统所刻印;之后消费者可以进一步加深对营销信息的了解,从而形成对企业的整体印象并对产品产生基本认知和掌握,也就是从初步知晓进一步或主动或被动接受更多信息进而掌握知识,这属于认知层面的后半部分内容,也就是带给人们知识增量的同时也让知识架构产生不同程度的变化。在本文研究中,我们会把用户对营销信息作用所产生的认知层面变化定标于“用户的关注意愿”。在此基础上,微博信息能够发挥更为明显的效用,引发消费者态度改变和情感共鸣,当然这通常也会有正反两方面情绪变化的情况,在这里一般指的是正面情绪变化,也就是前面提及的,从掌握知识,之后就是产生态度变化对信息对象产生喜欢情绪,再就是喜欢进一步演变成偏好这一渐进过程,本文将营销信息作用于消费者态度层面所引发的变化定标于“用户的分享意愿”。更进一步的,微博信息最终所能够产生的最符合预期的效应就是消费者实际购买行为,也就是前文所述,从偏好逐步固化加深变成一种确信,最后落实到具体购买行为这一过程,本文将营销信息作用于消费者行为层面所引发的变化定标于“用户的消费意愿”。综上所述可知,基于微博营销所预期要产生的效果一共设置和选择了三个不同指标,也就是前面进行详细阐述的用户受到营销信息吸引而产生的关注意愿、用户对营销信息和产品的分享意愿、用户在营销信息推动和作用下的购买意愿等。由于信息来源相对而言较为简单且直观,因此本文将之单列为指标项,并未对此展开详细论述。

上个世纪九十年代中期,特劳特出版了其引人关注的重要论著《定位新论》,在其间以当前人脑科学成果为基础展开研究,指出市场中的消费者存在着5个具有普遍性和一般性意义的心理因素,具体而言就是大脑并非无限的而是具备有效性、大脑通常喜爱秩序憎恨混乱、大脑因为各种客观或主观因素具有不可靠性、一旦建立认知框架则大脑再难改变、具有从众性让大脑需要焦点等。基于前述理论而构建的消费者“傻瓜假设”也因为理论与实践的高度融合成为经典消费行为学理论之一,其具体内容参见图4-1,本文研究中择取了其中与课题内容更具相关性的第2条,第5条,以及第6条,并在这三者基础上确定了相对应的指标,分别是信息内容需要具备相关性,与此同时还需要具备观赏性,另外为了更深刻还需要具备原创性,同时基于微博所固有的特性,还额外添加来针对性指标,也即利益性。

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图4-1 消费者“傻瓜假设”

  综上所述,本文围绕着信息内容展开深入探讨并从不同视角出发确定与之相关的四个不同指标事项,也就是内容需要具备原创性、同时内容之间还需要一定相关性、基于微博特性还需要相应的利益性,最后还需要更具吸引力的观赏性;另外,基于微博营销所预期要产生的效果一共设置和选择了三个不同指标,也就是用户受到营销信息吸引而产生的关注意愿、用户对营销信息和产品的分享意愿、用户在营销信息推动和作用下的购买意愿等。在经过多方思考后构建了三者间的概念模型框架,具体如图4-2,较为直观展示了信息来源和信息内容的各个不同指标项对微博营销效果的各个不同指标项间所能产生的影响。

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图4-2 信息来源和信息内容对微博营销效果影响的概念模型

  4.2 模型假设

本文所提及的信息来源,指的是用户所接触到的微博信息具体发布自哪一种类型的账号。在研究过程中发现微博信息发布源能够对微博传播效果产生显著影响,这与现实生活高度相似,人们会对不同的信息发布源有着不同的真实性和可靠性判断,从微博实际情况来看,相较于企业通过自身的公共微博账号发布的信息,微博用户更为关注也更容易注意到的是名人等具有较大公共属性和传播属性的账号发布的微博,另外,对熟人账号发布的信息也具有更高的信任度。从消费者“傻瓜”假设的视角出发,根据其第7条中指明消费者具有一定程度从众属性,因为在传播过程中需要借重群众中具有典型性和代表性的意见领袖的参与和支持,基于此,来自于企业自身微博账号发布的微博或提供的信息,尤其是过于直白、不加掩饰的广告微博,通常无法让用户产生信赖感,也容易酝酿出不安全感,难以达到预期营销目的,与之形成对照的是来自名人或熟人账号发布的微博或提供的信息,由于符合“从众”的条件,因此也就更容易获取用户信任,营销效果也更为显著。从上述分析出发,本文提出下列针对性假设:

H1a:信息来源对微博用户的关注意愿产生显著影响;

H1b:信息来源对微博用户的分享意愿产生显著影响;

H1c:信息来源对微博用户的消费意愿产生显著影响。

本文所提及原创性,指的是微博信息来自发布账号的首创,其内容具有原创性,不是出自抄袭也非源自模仿,同时其发布内容及所选择发布的形式都别具一格,具有独特性。微博是一个超级巨量信息场,充斥着爆炸性的内容量,用户置身其中只能进行选择性的浏览和关注,基于此只有高质量和高原创性微博才能引发高关注度,用户会对原创性微博更多的账户更为肯定,也会对原创性更高的微博给予赞扬,重视原创性能够有效帮助企业账号提高关注几率,强化营销效果。总而言之,对企业而言,原创性不够或没有原创性内容的微博,经常面临泥牛入海的尴尬局面,营销效果自然也是乏善可陈。从上述分析出发,本文提出下列针对性假设:

H2a:原创性对微博用户的关注意愿产生显著影响;

H2b:原创性对微博用户的分享意愿产生显著影响;

H2c:原创性对微博用户的消费意愿产生显著影响。

本文所提及相关性,指的是发布的微博其中的内容与企业挂钩程度,与品牌关联程度,与产品和行业的相关程度,从微博实际情况来看,微博内容关联度的高低,与产品销量之间存在较明显正相关,同时也能对企业知名度带来正面效应。虽然微博内容的趣味性和实用性能够强烈吸引用户的注意,但这通常只能增强用户的好感,由于内容与企业之间关联度不够,与品牌和产品之间的相关性也较差,从而让营销效果不显著无法实现最终的营销目标。因此,企业在投入微博营销的过程中,要始终牢记微博营销的目的,是为了打响企业知名度,同时也是为了打开产品销量,因此企业需要审慎考虑微博相关性,让企业和品牌信息不着痕迹融入微博内容中。微博相关性的实现要立足于用户需求,寻找其与企业想要通过微博传达的企业和产品信息之间的能够产生共鸣和交汇的地方。从上述分析出发,本文提出下列针对性假设:

H3a:相关性对微博用户的关注意愿产生显著影响;

H3b:相关性对微博用户的分享意愿产生显著影响;

H3c:相关性对微博用户的消费意愿产生显著影响。

本文所提及利益性,指的是微博内容需要能够满足用户某一方面诉求,对用户具有不同程度作用和价值。通常来说,微博利益性体现在微博内容能够解决用户某一方面的问题或满足用户某一方面诉求,比如教授用户一些知识,提供用户一些技能,或汇总和提炼某一方面信息和资料,从而节省用户精力和时间的同时帮助用户解决部分问题,也有部分微博的利益性体现在其内容能够为用户带来一定的利益。具备前述各种特性的微博较为容易引起用户关注,并且还能进一步调动用户的参与度和积极性,因而用户也会对微博内容所提及的产品和企业产生更高的关注度,对所涉及的活动也具有更高的卷入度,在这一过程中用户购买意愿常常被激发进而化为实际购买行动,也让微博营销效果更为显著。从上述分析出发,本文提出下列针对性假设:

H4a:利益性对微博用户的关注意愿产生显著影响;

H4b:利益性对微博用户的分享意愿产生显著影响;

H4c:利益性对微博用户的消费意愿产生显著影响。

本文所提及观赏性,指的是微博内容所使用的语言生动活波,所应用的表达形式也丰富活跃,让人看完心生愉悦。通常来说,优美的文字及与文字应和的图片都能显著提高用户关注度。新博上充斥着无穷无尽的信息,想要在这个超量信息场中吸引到用户,所发布的微博不管是内容还是形式都需要足够的亮点,只有具备高观赏性,才能新新引导用于目光让其驻足其间。从微博实际来看,带图的微博比纯内容的微博关注度更高,观赏性也更强,因为图片具备更强吸引力也很容易记忆。因此,企业在开展微博营销过程中,也要对微博内容和形势进行针对性和趣味性设计,同时还要注意用户当前的关注热点和审美倾向。从上述分析出发,本文提出下列针对性假设:

H5a:观赏性对微博用户的关注意愿产生显著影响;

H5b:观赏性对微博用户的分享意愿产生显著影响;

H5c:观赏性对微博用户的消费意愿产生显著影响。

另外,本文在研究传播学过程中,从消费者行为学视角出发展开探究,认为微博用户受到营销信息影响和作用,从关注逐步发展到分享转而递进到消费,这是一个不断内在深化和互动促进的过程。从上述分析出发,本文提出下列针对性假设:

H6a:关注意愿对微博用户的分享意愿产生显著影响;

H6b:分享意愿对微博用户的消费意愿产生显著影响。

5.实证研究

5.1 问卷设计

本文所设计的调查问卷,内容主要分成了四大板块,共计26道题目。为了能够在广泛的被调查对象中进行有效筛选,在第1题内容设计中采用了高区分和高筛选的形式,内容为被调查者是否关注过微博内容中涉及到企业和产品相关的部分,如果被调查者答案为是,则邀请其继续作答,如果被调查者答案为否,则结束本次调查。在筛选完毕正式进入调查前,邀请被调查者回忆相关微博内容,若实在回忆不起来也可以邀请其直接对照相关微博内容继续进行问卷答题。问卷的第一部分,主要涉及到信息来源的相关题目,仅仅只有1个,紧随其后的第2题则主要询问被邀请者是通过哪一种类别的账号所发布的微博关注到了企业或产品,具体可参见附表。问卷的第二部分题目主要涉及到信息内容,第三部分题目主要涉及到微博营销效果,这这些题目的选项中使用了更为细化的5计量表模式,以态度的区别和差异来设置,从非常不满意一直攀升到非常满意共计5个级数。第二部分题目所涉及到的信息内容,其主要的题目设计原理来自于本文中的模型,根据模型因子进一步在大项下又划分了4个小项,也就是分别从原创性、相关性、利益性和观赏性四个因子出发进行小项题目的设计。问卷的第三部分题目主要涉及到对微博营销效果的测评,这一部分在设计过程中从三个因子出发设置了三个大项,即微博信息的关注意愿、对微博信息的分享意愿以及对微博信息的消费意愿等,又从这些因子的大项下面进一步细化,设计了三个小项题目。问卷的第四部分题目主要涉及到的是被调查者的基本信息,从被调查者的性别这些基础性信息,到每天使用微博的时间等较为深入的信息。

5.2 样本分析

本文问卷发布渠道和方式是问卷星网站,数据来源均出自于此,陆续回收问卷累积达到122份,之后根据网站所提供的信息及问卷的答题情况进行有效性筛选,剔除其中答题时间过短的那部分问卷,又排除了选项选择全部一致的问卷,最终获得有效问卷数量为112份,计算后得出有效回收率达到91.79%。整合和统计问卷第四部分的题目信息,,对被调查者展开分析,确定被调查对象中男性被调查者占47.6%,而女性被调查者占52.4%;在被调查者年龄分布上,18岁以下未成年被调查者占19.1%,占比最高的是19到25岁被调查者,达到46.4%,年龄区间在26到35岁之间的被调查者占23.9%,超过35岁的被调查者占10.6%;在被调查者受教育程度分布上,5.5%被调查者学历在高中及以下,21.6%被调查者学历是专科,52.8%被调查者学历为本科,与此同时有20.1%被调查者学历在硕士及以上;在被调查者在微博平均使用时长分布上,1个小时以下的被调查者大概占3成,1到2个小时之间使用时长的被调查者占44.1%,被调查者使用市场在2到3小时之间的占16.2%,与此同时还存在8.2%使用时长在3小时以上的被调查者;在被调查者的月收入分布上,月收入1000元以下的被调查者大约占1成,收入在1000到2000元之间的被调查者大约占2成,收入在2000到3000之间的被调查者占绝大多数,占比接近5成,剩下17%左右的被调查者收入超过3000元。对被调查者的信息指标进行观察,发现其与公开披露的微博用户指标基本一致,由此可知,本次所筛选出的被调查者具有典型性和代表性。

5.3 信度和效度检验

5.3.1.信度检验

通常来说,信度指的是调查结论具有相对的稳定性,在检验和实践中显示出一致性和可靠性。一般来说,信度系数越高,也就意味着该次调查越成功,结论也越可信。通常情况下在对调查问卷数据进行处理时常常会使用SPSS软件,其这个过程中所得到的数据通常会使用克隆巴赫系数进行衡量,从而得到具体的最终信度结论。克隆巴赫系数是该类型检验中最经常用到的指标,克隆巴赫系数通常会有两个较为明显的应用区分,当用在基础性研究类别中时,系数值只有超过8.80才算实现预期,当用在探索性研究类别中,系数值只有超过0.70才算实现预期,一般来说,系数值的区间在0.70到0.98这两个数值之间时被认为具有高信度,而如果系数值出现低于0.35的情况则被认为具有显著的低信度,调查结论将不被接受。

本文所设计的这份调查问卷,第一部分题目主要涉及到信息来源且仅仅只有1个题目,因此省略信度检验程序,也不展开相应的效度检验。主要针对问卷的第二部分和第三部分内容展开效度检验,从第二部分的四个大项因子到第三部分的三个大项因子,得到的数据值见下表:

信度检验结果

表5-1

因子 题项数 Cronbach 's Alpha

系数

原创性30.798
相关性20.756
利益性20.721
观赏性30.738
关注意愿30.783
分享意愿30.861
消费意愿30.820

根据表格的数据值展开分析,本次问卷中所涉及到的7个不同因子,测量得到的克隆巴赫系数值全都达到预期,具体数值均超过0.7,又由于本文研究领域属于探索性研究,因此信度检验达标,且结果为良好。

5.3.2.效度检验

通常情况下,效度指的是调查最终所得结论是否能够正确反映测试事实且反映的具体不同程度,具体而言,经过检验显示效度较高的调查其可信度和真实度都要明显高于效度低的调查。本文调查所进行的效度检验所使用的是最为常用且有效性相对更强的KMO检验,为了让效度检验更具可靠性和全面性还使用了巴特利球性检验。一般来说,KMO检验值被用来比较变量之间的简单相关系数和偏相关系数的指标,具体取值区间位于0到1,当KMO值越靠近1,也就意味着各个变量间的相关性越强,也就越有利于展开因子分析,同时此时的效度表现也越好。通常来说,研究中KMO值可以接受的取值范围为不能低于0.5。巴特利球性检验值则是表现变量间相关性,通常来说,巴特利球性检验的X2的Sig.值显示数值小于0.05,则表示原假设不成立,变量之间具备相关性,可以展开因子分析,同时此时效度表现也越好。

效度检验结果

表5-2

因子 KMO检验 巴特利球体检验的P值
原创性 0.695 ***
相关性 0.500 ***
利益性 0.500 ***
观赏性 0.682 ***
关注意愿 0.691 ***
分享意愿 0.734 ***
消费意愿 0.700 ***

注:***表示0.01水平上显著。

根据上述表格数据可知,本次问卷中所涉及到的7个不同因子,测量得到的KMO值都超过了0.5,与此同时,在巴特利球体检验中所呈现的P值均为0.000,由此可知,两个检验都达到预期预期,说明量表效度表现良好。

5.4 假设检验

在对本文所建构模型进行假设验证过程中,采用的是显著性检验方法,也就是Eviews。由于假设检验对于数据存在一些特殊的要求和标准,因此前期对问卷所涉及到的数据进行了针对性处理,具体来说就是对多个因子大项下设计的各个小项的数据进行了平均处理,最终得到一组能够反映因子大项的数据,立足于此,运用Eviews展开了四次假设检验,下面将对之进行详细阐释。

第一次假设检验中自变量的选取设定为关注意愿,因变量的选取设定为信息来源及信息内容的四个关键性因子。最终呈现的检验结果详情可见图5-3。其中与关注意愿之间不存在较强关联性的因子为信息来源,同时还有信息内容中的相关性,而原创性和利益性其P值全都在0.01以下,这说明两者与关注意愿间存在着强相关,而观赏性的P值显示为0.05以下,这说明其与关注意愿之间也存在着较显著的相关性。在此次检验中,经过详细数据计算和分析验证了假设H2a:信息内容是否原创和原创性程度一般而言会对用户关注意愿起到显著作用和影响、假设H3a:信息内容是否与企业和产品存在相关性及相关性强弱通常来说会对用户关注意愿起到显著作用和影响、假设H5a:信息内容是否具有观赏性及观赏性高低会对用户关注意愿起到显著作用和影响、拒绝了假设H1a:信息来源渠道和途径会对用户关注意愿起到显著作用和影响、假设H3a:信息内容是否具有利益性及利益性强弱会对用户关注意愿起到显著作用和影响。

第一次假设检验结果

表5-3

变量 系数 标准误差 T值 P值
信息来源 0.047312 0.068612 0.689568 0.4920
原创性 0.405859 0.101479 3.999440 0.0001
相关性 0.045355 0.093882 0.483106 0.6300
利益性 0.243892 0.088049 2.769962 0.0066
观赏性 0.228682 0.097969 2.334230 0.0215

第二次假设检验中自变量的选取设定为分享意愿,与此同时对因变量的选取设定为信息来源及信息内容的四个关键性因子。最终呈现的检验结果详情可见图5-4。对此展开分析可知,信息来源、信息内容的原创性、相关性及观赏性这些变量中所得到的P值表明它们与分享意愿之间不存在强相关,只有利益性的P值表明它与分享亿元之间存在强相关。由此可知,此次检验中,经过详细数据计算和分析验证了假设H4b:信息内容是否具有利益性及利益性强弱会对用户分享意愿起到显著作用和影响、拒绝了假设H1b:信息来源渠道和途径会对用户分享意愿起到显著作用和影响、假设H2a:信息内容是否原创和原创性程度一般而言会对用户分享意愿起到显著作用和影响、假设H3b:信息内容是否与企业和产品存在相关性及相关性强弱通常来说会对用户分享意愿起到显著作用和影响、假设H5b:息内容是否具有观赏性及观赏性高低会对用户分享意愿起到显著作用和影响

第二次假设检验结果

表5-4

变量 系数 标准误差 T值 P值
信息来源 0.097283 0.082009 1.186246 0.2382
原创性 0.231046 0.121295 1.904834 0.0595
相关性 0.118366 0.112214 1.054826 0.2939
利益性 0.504509 0.105242 4.793810 0.0000
观赏性 0.029834 0.117099 0.254778 0.7994

第三次假设检验中自变量的选取设定为消费意愿,与此同时自变量的选取设定为信息来源及信息内容的四个关键性因子。最终呈现的检验结果详情可见图5-5。其中与消费意愿之间不存在强相关性的因子为信息来源,同时还有信息内容中的相关性和观赏性,而利益性的P值显示为0.05以下,说明其与消费意愿间存在强相关,而原创性的P值也表明其与分享意愿间存在强相关。此次检验中,经过详细数据计算和分析验证了假设H4c:信息内容是否具有利益性及利益性强弱会对用户关注意愿起到显著作用和影响、H5c:信息内容是否具有观赏性及观赏性高低会对用户关注意愿起到显著作用和影响;拒绝了假设H1c:信息来源渠道和途径会对用户关注意愿起到显著作用和影响、H3c:信息内容是否与企业和产品存在相关性及相关性强弱通常来说会对用户关注意愿起到显著作用和影响、H5c:信息内容是否原创和原创性程度一般而言会对用户关注意愿起到显著作用和影响。

第三次假设检验结果

表5-5

变量 系数 标准误差 T值 P值
信息来源 0.067529 0.075130 0.898823 0.3708
原创性 0.241363 0.111120 2.172089 0.0321
相关性 0.160627 0.102801 1.562496 0.1211
利益性 0.429446 0.096414 4.454194 0.0000
观赏性 0.061496 0.107277 0.573251 0.5677

第四次假设检验中自变量的选取设定为消费意愿,与此同时因变量的选择分别设定为关注意愿和分享意愿。最终呈现的检验结果详情可见图5-6。关注意愿和分享意愿的P值都表明二者与消费意愿之间存在强相关。在此次检验中,经过详细数据计算和分析验证了假设H6a:关注意愿显著影响微博用户分享意愿、 H6b:分享意愿显著影响微博用户消费意愿。

第四次假设检验结果

表5-6

变量 系数 标准误差 T值 P值
关注意愿 0.397215 0.076337 5.203459 0.0000
分享意愿 0.576265 0.077220 7.462618 0.0000

5.5 假设检验结果分析

前文详细而具体的实证研究过程中所展示的结果表明,微博信息出处与营销效果间不存在显著性联系,从具体细节来看,信息来源所涉及到的四个方面因素,都能够对微博营销效果产生程度不一的作用和影响。具体展开分析如下:

5.5.1.在本文课题研究中所涉及到的微博数据,其中信息来源的发布者和出处是“企业自身”的占比将近20%,而信息来源的发布者和出处是“名人等公共账号”则占据绝大多数,数据显示占比高达46.4%,与此同时,信息来源的渠道和途径出自“我熟悉的人”也非常多,数据显示占比达到26.9%,另外还有一些信息来源的发布者和出处不明或过于偏门的被归类为“其他”,这部分占比也并不低有7.1%。由此可见,从信息来源占比可知,大多数用户都对名人账号具有较高关注度,名人账号能够有效吸引和引导用户关注企业微博,但在本文所前面所涉及的假设检验中,又明确显示微博信息来源并不能带来显著的营销效果,二者间并不存在强相关。因此也可以认为如果在微博营销中充分运用到名人效应,虽然可以在短时间内大范围进行信息的扩散和曝光,但是否能够有效达成营销目的还存在较大不确定。

5.5.2.信息内容中的原创性因素和原创性程度能够对用户的关注和消费这两个意愿产生显著作用和影响,同时对分享意愿并不产生直接作用和影响。经分析后认为,信息内容的原创性更高,原创内容更独道,能够有效吸引用户目光,但用户并不必然会因此产生分享意愿,与此同时,该类型的微博通常都能够给用户留下较为清晰而深刻的记忆,触动到用户购买欲望,有一定可能促成用户实际消费行为。

5.5.3.从实证研究和实际情况两方面综合来看,信息内容的相关性对用户而言并不重要也并不关注,因而对微博营销效果的作用和影响都不显著,对三个方面的因子都如此。内容相关性意味着这一种更为直接的营销行为,但用户在微博信息海中难以对这类型的微博产生兴趣,因此也就导致营销效果不明显或完全没有营销效果。

5.5.4.从实证研究和实际情况两方面综合来看,信息内容的利益性能够显著作用和影响到微博营销效果,与三个因子间都存在着强相关。通常来说,用户都会更为关注能够提供利益性的微博,并且如果账号方所发布的微博能够提供持续利益性,那么也能够引发用户长久的关注和兴趣;与此同时,对于利益性高的微博,用户也会更富于分享精神;另外,信息内容的利益性还能产生传递效应,也就是让用户把从中获取的价值和满足传递和转移到企业或产品身上,显著影响到用户的消费意愿,促进实现用户实际消费行为。

5.5.5.从实证研究和实际情况两方面综合来看,信息内容的观赏性通常来说能够对用户的关注意愿产生显著作用和影响,但对另外两个因子影响不显著或无影响。从分析来看,观赏性强的微博一般而言能够有效吸引用户的目光,提供审美意趣和美学感受,但并不能让用户产生分享的冲动,也不能够提升用户的消费意愿。

5.5.6.从实证研究和实际情况两方面综合来看,微博营销效果所涉及到的三个因子内部也存在着相互作用的关系,一般而言关注意愿和分享意愿这两个因子,能够有效激发和左右消费行为,也即能够显著作用和影响到消费意愿因子。从消费行为学视角出发,又基于传播学理论,可以发现营销信息对消费者产生作用的过程存在着一种持续深化中不断稳固和加强的情况。因此,用户对微博信息由最开始的单纯引发兴趣进而关注,或与他人进行信息和利益分享,这些行为过程中都能产生消费意愿,进而达成微博营销的最终目标。

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