中文摘要:
从美妆界的完美日记,到软饮界的元气森林,雪糕界的钟薛高,再到潮玩界的泡泡玛特,我们见证了诸多网红品牌的“破圈”。在同样的“爆款逻辑”下走红的它们,无疑成了新消费时代最大的赢家。通过梳理以往品牌溢价支付意向的研究,本文发现学者们的研究思路基本都是验证影响因素和结果之间的净效应。然而,意向的产生是因素之间相互依赖、组合作用的结果,需要深入研究各个因素组合对网红品牌溢价支付意愿的影响。本文在此背景下,运用文献研究、问卷调查和QCA定性研究的方法,利用品牌资产和顾客感知价值模型,将网红品牌溢价支付意愿作为研究主题,试图从组态视角探究影响其产生的因素。
关键词:网红品牌 溢价支付意愿 顾客感知价值 QCA
一,绪论
1.研究背景
随着社会经济发展及消费结构的变化,我国已进入消费需求持续增长、消费结构加快升级、消费拉动经济作用明显增强的重要阶段。催生出以传统消费提质升级、新兴消费蓬勃兴起为主要内容的新消费。新消费源起于消费升级,而消费升级有三大要素:从注重量的满足向追求质的提升、从有形物质产品向更多服务消费、从模仿型排浪式消费向个性化多样化消费。具体来讲就是在消费4.0时代,产品要贴合顾客物质消费、精神愉悦、个性化追求的全方位需要。新消费网红品牌在新形势的环境中诞生,直接利用新形势产生的红利快速发展起来。传统零售品牌转型升级只是为了生存的顺势而为,新生代消费品牌在新环境下的强势崛起则给未来零售业的发展带来了新的元素,同时也给民族品牌将来走出国门与国际品牌竞争注入了新的血液。在政治、经济、科技等多种因素的作用下,这一类新消费网红品牌崛起的速度惊人,与老牌零售企业相比,达到同等销售规模的周期大大缩短,以往的老字号等传统品牌塑造模式被颠覆。其在短期内实现大大高于传统品牌的爆发式增长,并且占据了一定的消费者心智。
以走高端路线的钟薛高品牌为例,一直以来,国内雪糕行业以中低端市场为主,高端消费市场则被国外的哈根达斯、DQ等品牌独占。薛钟高创始人林盛看中了这片市场缺口,为了摆脱与哈根达斯等品牌的竞争,他将自身定位为国产高端雪糕,打造了“中国的雪糕”的噱头,树立国潮品牌形象,另辟蹊径。仅成立3年,“钟薛高”雪糕全渠道销售同比增长300%,并迅速占领国内高端冷饮市场。自2018年起,钟薛高首次投入市场,定位为国产高端雪糕品牌,销量至今已赶超标杆品牌“哈根达斯”。它打破季节的局限性,一年四季都会推出不同的限量款新品;打破场景的局限,从个人消费延伸到群体消费;跨界联名合作,实现破圈触达(与故宫、娃哈哈、泸州老窖、三只松鼠、飞亚达表、荣威汽车、奈雪の茶、小仙炖等品牌跨界),钟薛高的品牌策略模式使得其在网络上快速传播,引领了潮流。
一般来讲,这类网红品牌产品的价格会相对同类产品价格更高,但它们却可以创造一个个销售神话。然而,不同品牌的塑造模式各有千秋,那么,这些网红品牌是怎样应运而生,借势崛起,快速超越同行业老品牌登上销售巅峰的呢?本文试图以新近崛起的三顿半、钟薛高、元气森林、自嗨锅等网红零食及饮料新消费品牌为案例,分析这些网红新消费品牌快速成功的“创意密码”,解构其不同的品牌路径,为企业如何如何打造新的成功品牌具有重要的借鉴意义。
2.研究意义
理论意义互联网、新媒体的迅速发展,使得越来越多的新兴品牌走向个性化与年轻化,使得很多年轻的品牌走向爆红。但目前学界对网红品牌的研究尚处于起步阶段,研究主要集中在对网红品牌在宣传策略、渠道建构的成功原因以及网红品牌的不足和未来发展趋势等方面进行研究,而直接从消费者行为角度探究顾客感知价值角度对网红品牌溢价影响进行的研究微乎其微。另外,本文拟采用问卷调查和QCA定性研究方法相结合的方式,建立起相对统一的网红品牌溢价影响因素维度,开发出顾客对品牌溢价接受测量量表,希望为网红品牌溢价影响要素方面的理论研究提供更为客观的依据。此外,品牌溢价作为营销和经济领域中的研究热点问题,随着研究的不断深入,大多数学者也越来越注重从消费者角度对品牌资产进行研究,因而在新兴品牌采用品牌延伸策略的背景下,研究顾客感知价值对网红品牌延伸态度的影响机制,对品牌资产、网红品牌提供了新的研究视角。
现实意义就现实意义而言,近年来,“新消费品牌”市场火热,就连成熟的品牌也开始挖掘自己的新品牌。2023年,“新消费”概念席卷互联网行业和品牌圈,也受到资本的热捧。根据新消费Daily不完全统计,截止2020年5月31日,新消费品牌共融资271起,而去年近全年的融资次数仅为195起。短短5个月,融资次数竟然比去年全年高出38.97%,可见市场的火热程度。甚至这种火热已经延伸到成熟品牌和流量平台上,成熟品牌也正在通过投资、并购、孵化等方式,希望从自己体系中诞生出新的品牌。不同的新晋网红品牌的品牌密码各有所长,探究他们的吸引力来源,对企业研究新的品牌塑造战略与路径有重要参考意义。
3.研究思路
本文将顾客感知价值分为功能价值、情感价值、社会价值和感知成本四个要素,结合国内外关于顾客感知价值以及品牌溢价的相关文献,进行探索性案例分析,经过分析研究得出顾客感知价值要素的测量量表,具体而言主要包括以下几个方面的内容:
介绍研究的背景和意义,文献综述,研究思路、内容和方法,以及创新点;通过文献研究顾客感知价值的最新动向,结合顾客感知价值现有的研究模型和本文的研究目的。构建研究模型。确定本文拟进行研究的顾客感知价值驱动因素构成体系,并确定其测量指标;并通过文献研究界定“品牌溢价”的内涵和外延,分析“品牌溢价”的构成,将品牌溢价量化为可测量的指标,假设品牌溢价的影响因素阐述研究的设计,包括量表、问卷的设计过程,问卷对象的选择及回收以及研究方法——QCA的选择;数据分析,包括描述性统计分析,探索性因子分析和检验性因子分析,以及模型适配度检验;通过实证研究结果,分析顾客感知价值驱动因素与品牌溢价间的相互影响关系,证明本文的研究假设,明晰顾客感知价值与品牌溢价间的影响机制。进而分析研究各个要素在不同种类网红品牌下如何组合才能使得品牌溢价最大化发生。根据本文实证分析的结果,为企业在市场竞争中如何通过提升顾客感知价值来提高企业品牌的溢价能力提出一些建议和策略;量化顾客感知价值中的因素对品牌溢价的组合影响效应,为企业进行战略决策时提供参考。 研究方法文献研究法本研究在中国知网、Web of Science、Elsevier、EBCSO 等多个数据库中检索和阅读大量相关文献,明确溢价支付意愿的研究进展,并发现目前研究中的不足和研究空白。在此基础上,寻找本研究的出发点,提出本文研究的核心问题和研究价值。此外,根据本文的研究内容需要,对现有文献中探讨的品牌溢价的影响因素进行梳理归纳和维度划分,最终构建本研究的理论分析框架。
问卷调查法本研究在归纳出品牌溢价的影响因素之后,采用问卷调查法对数据进行收集。为了保证问卷的信度和效度,提高问卷质量,本研究在查阅文献的基础上,参考该领域学者开发的较为成熟的测量量表,并结合本文情境对量表进行适当调整。本研究以购买过网红品牌得的不同年龄段、不同社会地位的人群为调研对象,采用问卷星编制问卷,并通过微信、QQ等社交平台向其发放并回收问卷,从而调查这些因素如何对品牌溢价产生组合效应。
QCA 方法QCA 基于组态分析的视角,寻求在前因条件的组合和特定结果之间建立联系,能够详细分析影响因素的组合是如何导致高或低的溢价支付意愿的产生。因此,本研究在对网红品牌溢价支付意愿的因果关系进行分析时,基于搜集的问卷数据,采用 QCA分析方法对各个因素进行组态分析,从而能有效地寻找激发或抑制网红品牌溢价支付意愿的影响因素组态。
4.主要创新
点本研究拓展了 QCA 方法在消费者行为学领域中的应用,打破了传统回归分析方法在探究品牌溢价支付意愿影响因素的局限。由于品牌溢价支付意愿的产生并非是各因素独立作用的结果,而是受到多个因素的共同影响。现有的实证研究大多采用回归分析方法,聚焦于分析独立的各因素对结果的影响情况。虽然能够有效探究各变量之间的作用机制,却无法识别哪些因素的组合能够激发品牌溢价支付意愿的产生,也无法解释现实情况中网红品牌溢价支付意愿产生路径的多样性问题。而 QCA 方法弥补了上述局限,能够有效回答某一结果的产生是受到哪些因素的共同影响。因此,本研究基于组态思想,采用用模糊集定性比较方法深入剖析了导致溢价支付意愿产生的因素组合方式,这一研究方法更有利于挖掘意愿产生的本质原因,也为解决这类复杂因果关系提供了新的思路,具有很好的适用性。
二,文献综述
1,网红品牌简述
“网红”一词是随着网络时代的到来而兴起,简而言之就是“通过网络走红”的人,不一定是明星,可能是各行各业的普通老百姓,但重要的一点是他们的行为或观点影响了某一个时段,影响了一定基数的人群(褒贬不一的话题),才能被称之为“网红”。其定义是在现实或者网络生活中因为某个事件或者某个行为,被网民关注从而迅速走红的人。而通过类似方式走红的品牌,也就是大家趋之若鹜的网红品牌。
网红品牌小到可以是某个城市仅有一两家店面,但是门口总是大排长龙的小店;大到从无到有短短几年就做到上市的品牌;网红品牌可以是一根吃的雪糕、一杯喝的奶茶,也可以是一个景点,一座城市。例如声量较大的喜茶、茶颜悦色、元气森林、钟薛高、三顿半、三只松鼠、花西子、完美日记、自嗨锅、李子柒螺狮粉、良品铺子等等,都可以称之为“网红品牌”。这些网红品牌通常具备轻量级、年轻化、高品质的特征。具体来说就是需求大、受众群体范围大、人们更愿意为其买单和传播;年轻一代在社交媒体上更加活跃,所以要想想迅速传播,就要抓住年轻人的审美及品味;消费升级已经使得人们更加注重消费的质量,再好的商业模式都要在产品品质被接受的基础上,才会有使得品牌经久不衰的良好口碑。
2,品牌溢价相关研究
溢价这一概念最早来源于金融方面的研究,从《英汉证券投资词典》中对其的定义为:升值的意思。可以理解为超过标准定价或字面上的价值的部分,比如在证券交易过程中,部分优先股的交易价值存在支付过程中的溢价部分。所谓品牌溢价可以理解为将这个概念进行延伸,从最初的金融领域延展至品牌宣传领域。早在上世纪80年代,品牌资产的概念开始出现,主要是广告公司用其进行一系列品牌形象的打造与包装。
品牌溢价可大致细分为价格和非价格两个方面组成,非价格溢价通常指的是若干个同类型竞品,本身品牌特征有所不同,每个品牌都具备自身的优势,从而为企业带来其他品牌无法产生的价值和作用,如品牌影响力、企业声誉、客户认可、资金周转率等;价格溢价指的是同类型竞品品牌,受到品牌特性和影响力上的差异,定价过程中,具备市场优势的品牌能够制定高于市场平均水平的价格,从而体现附加值的特色之处。
直至如今,关于“品牌资产”的概念依然属于较为宽泛的定义,从大方向来看,品牌资产的研究主要呈现两大方向:一、主要以财务作为研究出发点,对品牌资产进行阐述和介绍,为企业管理者诠释品牌资产对企业发展的必要性和重要性;二、主要从消费市场出发,指的是以消费需求方面体现品牌影响力或品牌价值,第二种定义如今受到不少企业的认可,并广泛应用与企业文化的塑造。关于上述两个方面的研究和分析,全部体现品牌溢价的概念。
以消费市场的角度分析:Shocker 等(1994)围绕品牌资产定义展开研究和分析,其认为品牌资产可以理解为消费愿意为具有一定青睐程度的商家支付高于价格的成本。Netemeyer(2004)在研究中认为,品牌资产已经超越了物理属性的范畴,其更多将消费者与品牌忠诚度和品牌形象存在密切关系。廖鹏涛(2006)研究认为,从企业战略管理角度来看,品牌资产体现在消费者身上更为显著,从中体现出消费者对品牌具备较强的信心,并随之形成一种具有自我消费意识的喜好和忠诚,愿意为品牌高于物理属性的价值买单。从消费者视角出发认为的品牌溢价,更多指的是消费者愿意支付高于物理属性的成本,从中反映其对品牌的态度,同类型产品的比较过程中,消费者对某个品牌的额附加值较为认可,比如不同汽车品牌,消费者大部分支付行为是为汽车的物理属性买单,当然也有部分支付则是为品牌的地位、个性、增值服务买单,由此产生品牌溢价效应,消费者希望为了获得品牌而付出更高的成本。营销专家P·科特勒(1988)在研究中将产品结构理论氛围三层,每种产品都存在三层含义,分别为核心利益、有形产品、附加产品,它们彼此之间相互依存,并产生极为紧密的关联性。虽然品牌之间存在差异,但提供的产品本身核心利益相同,而差异正体现在不同品牌为消费者提供的附加值,这是消费者愿意为这部分附加值买单的原因。因此,综合前人关于品牌资产和品牌溢价的研究和探索,本次研究对品牌溢价的定义为,消费者本身对品牌的感知有所不同,企业得到超过同类型市场平均水平的价值和价格。
3.顾客感知价值及其维度
从消费行为的角度分析,从当前学术领域公认的分析角度来看,感知价值对消费者行为产生影响最为直接。Zeithaml,Woodruff,刘文波等人在研究中认为,消费者通过对利益和感知进行全面衡量之后,对产品或品牌建立起感知价值,这个角度主要聚焦于产品本身的特点和使用上的评价。其主要遵循感知价值和S-O-R两种理论,消费者认可物理属性之余,对其呈现的创新性的认可,让其对品牌产生归属感,比如健康食品,消费者对品牌的营养价值、食用过程中的体验感极为认可,并逐渐形成消费市场对健康和美的追求,从而推动消费者对品牌的忠诚感。
部分研究人员认为,感知价值通常受到成本与价值两个方面的影响,感知价值可持续拓展到二维权衡的对比和分析方面。Kotler(1983)研究认为,营销的底层逻辑在于交换价值,这其中不局限于产品和服务本身,通常也涵盖了时间成本和机会成本等。Jackson(1985)在《Build Customer Relationship》中提到,感知利益和价格对产品价值产生不同程度的影响,消费者的感知价值往往针对支付价格和感知利益进行纵向和横向的对比和分析,并在此基础上对其进行可视化的量化处理。国内学者肖勇和王聪玲(2006)在研究中认为,成本和价值共同构成了消费感知价值,如果细分感知价值,通常指的是消费者通过购买产品本身获得身心上的满足,成本指的是消费为了获得产品或服务所支付的瞬间成本、经济成本等。
顾客感知价值来自产品或服务,胡允银在研究中认为,产品体现的功能价值指的是其满足消费者特定需求,消费者国脉产品或服务可以理解为为特定功能买单。质量感知往往是推动消费者购买行为的关键条件。产品质量通常会从多个层面强化消费者的感知作用,从而对消费者购买行为或想法产生影响。也有研究人员通过多个行业对其展开研究和分析,围绕消费者购买意愿和质量感知之间的关联性进行不同维度的分析和探讨,易舒心(2020)在研究中认为,消费者针对跨境电商物流服务质量感知很多时候能够自己影响到二次购买的意愿。林明辉(2023)的研究聚焦于叮咚买菜为主,其通过研究发现,消费者购买意愿和质量感知之间存在紧密关联性,两者存在正向关系。从品牌运营角度来看,产品特征和购买意愿同样存在紧密联系。
Woodruff(1997)研究认为,消费场景和产品属性形成,很多时候会受到感知价值的影响。所谓感知价值可理解为在某种情境下对产品本身的物理属性产生的影响,从而对消费者对产品是否满足需求形成抽象性的感知作用。Holbrook(1999)在研究中认为,消费过程往往更能体现感知价值,其主要产品或服务在交易过程中的多种因素共同作用下,对消费者产生影响。
情感价值指的是消费者通过特定产品或服务得到内心世界的满足,消费者可通过使用产品的外在感知延展至情感上的联想与互动,从而对品牌产生忠诚度和好感度。同样的物理功能选择上,部分选择仅满足使用层面的需求,而部分产品则深入至消费使用过程中的内心体验。Cutrona研究认为,消费者在日常的生活与工作中建立的人际关系,并得到外界的认可正是社会价值的体现。李舒娴研究认为,消费者能够通过抽象化的社区环境中分享自己对某种产品的使用体验,对他人产生不同程度的影响,从而带来地位好优越感的群体价值认同。
三,模型构建
1. 研究模型构建
通过上述文献的回顾和模型发展的介绍可以看出,虽然学者们均认同品牌溢价支付的意愿会在多种因素共同作用下产生,但碍于研究方法的局限,以往品牌溢价意愿的研究多停留于复杂理论模型的推演与归纳。这就造成了无法有效地从定量上探究多因素对品牌溢价意愿的影响。即使通过实证检验一些因素与品牌溢价意愿的线性关系,往往又忽视了品牌溢价意愿受多因素共同影响的理论事实。两种思路均不足以完整解释网红品牌溢价意愿的驱动机制及个体间的差异。基于顾客价值感知理论和品牌资产理论,本文认为网红品牌溢价支付意愿的产生是多个因素相互依赖作用的结果,并在文献回顾的基础上提出了本文的研究模型,如图所示,旨在探讨品牌认知、功能价值、服务价值、情感价值、社会价值、感知成本这些因素是如何相互联系形成因素组合对网红品牌溢价意愿产生影响,通过fsQCA的方法,来研究因果关系的不同组态。
2,变量的测量
本文在顾客感知价值理论、品牌资产理论和文献回顾的基础上选取了个体的品牌认知、功能价值、服务价值、情感价值、社会价值、感知成本作为前因变量,以期从整体视角出发,考察品牌溢价支付意愿的影响因素。在对已有的各成熟变量测量工具进行比较之后,本文选取了以下较为合适的测量量表。
品牌认知因素,共4个题项,采用李克特五点量表计分。功能价值因素,共4个题项,采用李克特五点量表计分。服务价值因素,共5个题项,采用李克特五点量表计分。情感价值因素,共5个题项,采用李克特五点量表计分。社会价值因素,共4个题项,采用李克特五点量表计分感知成本因素,共4个题项,采用李克特五点量表计分。溢价支付意愿,共7个题项,采用李克特五点量表计分。 问卷设计本文在参考国内外相关成熟量表的基础上,结合网红品牌的实际情况,对问卷中的语句表达和测量项目进行了适当的调整,设计出了本次研究的调查问卷。在最终定稿的问卷中,除了导语和结束语,主体内容共分为八个部分(见附录),主要内容为:
第一部分:调查对象的基本信息。还设置了性别、年龄、学历、每月收入、是否购买过网红品牌的产品、是否对网红品牌有所了解、是否认为网红品牌的产品通常较昂贵的问题及选项。
第二部分:品牌认知因素。这一部分有4个题项,要求被试在李克特五点量表上对自己是否同意每个题项的描述进行打分,分别有“我认为该网红品牌拥有优质的口碑”“我认为该网红品牌拥有高的知名度”“我认为该网红品牌表达的理念与我契合”“我对该网红品牌印象深刻”这四个描述。“1”代表“完全不同意”,“3”代表“一般”,“5”代表“完全同意”。
第三部分:功能价值因素。这一部分有4个题项,要求被试在李克特五点量表上对自己是否同意每个题项的描述进行打分,分别有“我认为网红品牌的产品质量、口感较好”“我认为网红品牌的产品绿色、健康”“我认为网红品牌的产品外观颜值较高”“我认为网红品牌的产品多样,可以满足我的需求”这四个描述。“1”代表“完全不同意”,“3”代表“一般”,“5”代表“完全同意”。
第四部分:服务价值因素。这一部分有5个题项,要求被试在李克特五点量表上对自己是否同意每个题项的描述进行打分,分别有“在购买网红品牌的产品时,商家能够提供让我满意的服务”“在购买网红品牌的产品时,商家能够及时响应我的需求和请求”“商家可以快速解决我在购买产品过程中遇到的问题”“在线上购买时,商家的物流配送时间短”“在出现对产品或服务不满意时,商家会及时进行服务补救”这五个描述。“1”代表“完全不同意”,“3”代表“一般”,“5”代表“完全同意”。
第五部分:情感价值因素。这一部分有5个题项,要求被试在李克特五点量表上对自己是否同意每个题项的描述进行打分,分别有“我喜欢网红品牌的产品”“我信任网红品牌的产品”“购买网红品牌的产品我感到愉快”“使用网红品牌的产品我感到享受”“网红品牌的产品在我心目中的位置无可替代”这五个描述。“1”代表“完全不同意”,“3”代表“一般”,“5”代表“完全同意”。
第六部分:社会价值因素。这一部分有4个题项,要求被试在李克特五点量表上对自己是否同意每个题项的描述进行打分,分别有“网红品牌有较好的口碑”“使用网红品牌的产品可以让我得到更多的社会认同”“与他人分享网红品牌的产品可以给我带来成就感”“在某些场合,我使用网红品牌的产品让我更容易被别人接受”这四个描述。“1”代表“完全不同意”,“3”代表“一般”,“5”代表“完全同意”。
第七部分:感知成本因素。这一部分有4个题项,要求被试在李克特五点量表上对自己是否同意每个题项的描述进行打分,分别有“网红品牌的产品定价合理”“购买网红品牌的产品便捷”“购买网红品牌的产品可以让我节约购物挑选的时间和精力”“购买网红品牌的产品可以帮助我避免不必要的风险”这四个描述。“1”代表“完全不同意”,“3”代表“一般”,“5”代表“完全同意”。
第八部分:感知成本因素。这一部分有7个题项,要求被试在李克特五点量表上对自己是否同意每个题项的描述进行打分,分别有“我愿意购买网红品牌的产品”“我愿意向别人推荐网红品牌”“我愿意购买所喜爱的网红品牌推出的新品”“如果该品牌的产品价格有所上涨,我并不会转向购买其他同类产品品牌”“我愿意重复购买网红品牌产品”“我愿意为该品牌的产品支付比其他品牌更高一些的价格”“我愿意尝试购买新的网红品牌产品”这七个描述。“1”代表“完全不同意”,“3”代表“一般”,“5”代表“完全同意”。
4.数据收集
本研究的样本随机选取了我国各个地区的个体为研究对象,这些被试者来自不同地区,不同年龄段,拥有不同学历和收入,有购买过网红品牌产品的,也有未购买过但是有所了解的。问卷通过问卷星的网络链接形式发放,每个IP地址限填一次,以避免一人多填的情况。由于链接填答均得到回应,本研究通过网络途径一共收回问卷72份。进一步剔除填答无效问卷13份后,最终保留59份作为数据分析来源。问卷回收率为100%,有效回收率为81.94%。剔除掉的13份问卷中有6份填答时间显示不足30秒,3份为填答结果明显不合理,4份在第六题中回答道“完全不了解”网红品牌产品,直接结束作答问卷,没有研究价值,因此也将其剔除。
5.定性比较分析法
(QCA)定性比较分析(QCA)的定义定性比较分析(Qualitative comparative analysis,QCA)首次被提及在上世纪80年代末,Charles Ragin在研究中发明了定性比较分析法,该研究方法主要针对特定案例展开研究,围绕案例中的基础数据和高阶数据展开对比和分析。QCA的底层逻辑是布尔运算和集合论,针对特定社会现象的影响因素以及内部架构之间的关联性展开研究和分析。这种研究方法的关键在于研究和解释关键因子之间的联系,以及对社会现象产生的影响,其具备较强的因果联系性,不少针对小型样本采集的研究应用该方法。这种研究方法不局限于具体个案,其将定量和定性两种研究方法充分融合,成为现代研究中具有开创性的研究方法。Fiss在研究过程中引入QCA研究法,针对实证研究中存在的难点展开研究和分析,这套方法逐渐在管理学领域得以推广,并极大拓宽了组态视角下的局限性。(张驰等,2017)。从具象化的研究角度来看,QCA的研究可以视为将不同案例视为相互之间存在联系的关系,在此基础上针对现有的解释变量和条件变量进行对比和阐述,同时对两者间的关联性展开研究和分析。通过细化相关数据总结出具体的研究结果和样本。QCA研究法本身对研究规模不做过高要求,其主要数据源于特定的案例中,根据研究需求,也可通过问卷调查或查阅资料的方式获取数据。这种方法有效融合了定量和定性两种研究方法的优势(李蔚和何海兵,2015)。由于在传统的品牌溢价研究上针对各个条件的关联性分析相对较少,因此本次研究选择模糊集定性分析法展开,对网红品牌溢价和消费意愿之间的关联性展开研究和探讨。
fsQCA 方法模糊集定性比较分析(fsQCA)是一种集合论延展出来的研究方法,其广泛应用于管理学和商业领域,是近些年学术研究中的重点研究方法论(Kraus 等,2018)。fsQCA作为一种兼容性和适配性极高的研究方法,通过研究得出多种路径对结果进行阐述(Shipley 等,2013)。基于小样本研究的基础上认为,一般意义的定性分析法涉及案例数据过大;但从定量分析的角度而言,数量无法满足研究需求。基于此,fsQCA的特点由此显现。首先,该研究方法不同于传统分析法,其主要对因果关系作出假设,双方并非独立运行,对两者间的依存关系展开研究和分析,并以此为基础对多种组合方式提出假设和验证。(Rihoux 和 Ragin,2009)。此外,该研究法对不同组态中设定为同等成效,为后续多种组态产生影响奠定基础,并不局限于与唯一的特性。并在研究中将等效组态的基础条件进行划分,一是基础条件存在差异,内部的组态形式产生多元化的等效组态方式;二是在相同的基础条件下,各个组态间的产生的等效作用受到边缘性条件的影响而有所不同(Fiss,2011)。最后,该研究法侧重于因果关系中的非对称条件,和传统定量分析法提出的假设不同的是,因果非对称性提出的假设认为期望结果和原因极有可能存在差异性。当相互之间的条件之间产生影响,极易对线性回归产生反作用。通过上述特征和优势分析,该研究方法可以有效阐述和解释不同案例之间存在差异化条件的组合关系(杜运周和贾良定,2017)。
fsQCA 具体操作的流程为:首先,研究和研究理论中前因条件,通过该研究方法针对特定问题展开研究和分析过程中,必须基于现有研究结论和研究证据为依据,从中提炼有价值的前因条件。这是对前人研究结论和研究经验的梳理和归纳,从中提炼组态和结果存在紧密关联性的各个变量条件。或根据该研究领域中较为健全和完善的理论基础,从中直接选取构成条件Ragin,2008)。其次,广泛搜集资料。一般情况下,符合QCA研究方法数据收集方式为问卷调查、二手资料查阅、案例分析等,研究人员可依据不同主体类型进行相应的归纳和总结。第三,对收集而来的数据进行校准,该研究方法的显著特征体现在对展开研究和分析之前的数据进行全面核对与校准,并展开不同维度的转换。研究人员在这一阶段通常可依据相关理论和知识认知结构进行设定,分别为完全隶属、完全不隶属、交叉点。除此之外,研究人员还需要将不同校准方式间的差异性纳入考量范围,如通过问卷调查收集而来的数据,个体间的回答必定存在不同,但是在选量表上已经明确,因此在校准过程中应当做好研究测量和实践研究的均衡性。如针对案例数据上,在研究中需要不断加强研究深度,再以此为基础对数据进行对比和分析(杜运周和贾良定,2017)。第四步,建立真值表,在上述三个步骤之后,获得模糊集数据,并将其建立其2K行的数据矩阵。该矩阵主要呈现出组态的具体数量关系,K是研究涉及的前因条件的实际数量,所以不同前因变量均受到多种逻辑关系的影响,进而对最终的结果产生影响。不过,在特定的样本研究案例中,往往存在组态数据不符合研究需求的现象,因此研究人员还可根据实际需求引入布尔运算,从而实现真值表的简化作用。第五步,标准分析法,该步骤主要通过软件对简单事项和困难事项之间的事实展开研究和分析(王凤彬等,2014)第六步,结果评价。在此步骤中,对各个组态中的覆盖程度和相似程度展开研究和分析,对不同组态的原因条件的必要性进行评价,并围绕其底层逻辑的意义做简要概述。其次针对不同组态的研究哪里展开反向识别,从不同维度研究和分析其中的意义和结论。
数据处理 样本特征描述分析
表 1样本基本特征的分布情况(N=59)
特征变量 | 类型 | 样本数 | 百分比(%) |
性别 | 男 | 24 | 40.7 |
女 | 35 | 59.3 | |
年龄 | 18岁以下 | 5 | 8.5% |
18-25岁 | 14 | 23.7% | |
26-35岁 | 16 | 27.1% | |
36-45岁 | 18 | 30.5% | |
45岁以上 | 6 | 10.2% | |
学历 | 高中及以下 | 10 | 16.9% |
专科 | 14 | 23.7% | |
本科 | 16 | 27.1% | |
硕士 | 13 | 22.0% | |
博士及以上 | 6 | 10.2% | |
月收入 | 2000以下 | 10 | 16.9% |
2000-5000 | 15 | 25.4% | |
5001-8000 | 11 | 18.6% | |
8001-12000 | 16 | 27.1% | |
12000以上 | 7 | 11.9% |
从表1可以看出,样本中男性占比为 40.7%,女性占比为 59.3%;年龄分布中,18-45占比最多,共 81.4%;学历情况,专科占比 23.7%,本科占比27.1%, 硕士占比 22.0%;受试者月收入2000以下的占比为 16.9%, 2000-5000的为 25.4%。5001-8000的为18.6%,月收入在 8001-12000区间的占比最多,为 27.1%,占比最低的为 12000以上,为 11.9%。
此外,被试们还被问及了“是否购买过网红品牌的产品”、“是否对网红品牌有所了解”、“是否认为网红品牌的产品通常较昂贵”等问题,以了解其对网红品牌产品的了解情况和购买网红品牌产品相关的背景信息。具体的汇总情况如表2:
表 2相关背景信息及分布情况(N=59)
特征变量 | 类型 | 样本数 | 百分比(%) |
是否购买过网红品牌的产品 | 是 | 29 | 49.2% |
否 | 30 | 50.8% | |
是否对网红品牌有所了解(在没有购买过的基础上N=29) | 很了解 | 0 | 0.0% |
有一点了解 | 11 | 37.9% | |
不太了解 | 19 | 65.5% | |
是否认为网红品牌的产品通常较昂贵 | 是,我无法接受该价格 | 15 | 25.4% |
是,但仍是可接受价格范围内 | 30 | 50.8% | |
否 | 14 | 23.7% |
可以看出,购买过网红品牌产品的与没有购买过网红品牌产品的人数几乎各占一半;而在没有购买过网红品牌产品的人中,没有人对此“很了解”,有11人对此“有一点了解”占到未购买过网红品牌产品的37.9%,有19人对此“不太了解”占到未购买过网红品牌产品的65.5%;在对网红品牌价格的评价中,大多数认为产品较昂贵,但大约一半人认为其价格是在可接受范围内。
问卷质量检验在进行实证分析之前,先对量表进行信度和效度分析,本文运用的软件是SPSS 25.0
信度检验信度(Reliability)测量结果反映数据的稳定性,即当每次测量方法都相同时,对同一个目标进行多次测量后的结果一致性程度。一般采用 Cronbach 的内部一致性系数(α系数)来判定测量结果的稳定性。根据国内外众多学者的验证,如果Cronbach’s α 系数低于 0.7,表示信度较差,不建议使用;在 0.7-0.8 之间,表示信度较好;在 0.8 以上则表示量表信度非常好 (吴明隆, 2010)。本文对量表信度进行检验结果如表3所示,可以看出,各条件变量(品牌认知、功能价值、服务价值、情感价值、社会价值、感知成本)和结果变量(溢价支付意愿)的 Cronbach’s α 系数分别为0.835、0.864、0.897、0.879、0.818、0.859、0.911,单个变量的信度水平较佳。说明研究的各变量的信度整体水平良好,因此不做调整。
表 3各变量量表信度检验结果
变量 | 题项 | 删除项后的克隆巴赫 Alpha | Cronbach’s α |
品牌认知 | 1 | 0.785 | 0.835 |
2 | 0.807 | ||
3 | 0.801 | ||
4 | 0.771 | ||
功能价值 | 1 | 0.847 | 0.864 |
2 | 0.793 | ||
3 | 0.848 | ||
4 | 0.812 | ||
服务价值 | 1 | 0.873 | 0.897 |
2 | 0.851 | ||
3 | 0.886 | ||
4 | 0.887 | ||
5 | 0.869 | ||
情感价值 | 1 | 0.840 | 0.879 |
2 | 0.851 | ||
3 | 0.868 | ||
4 | 0.830 | ||
5 | 0.869 | ||
社会价值 | 1 | 0.740 | 0.818 |
2 | 0.786 | ||
3 | 0.782 | ||
4 | 0.776 | ||
感知成本 | 1 | 0.789 | 0.859 |
2 | 0.854 | ||
3 | 0.836 | ||
4 | 0.793 | ||
溢价支付意愿 | 1 | 0.880 | 0.911 |
2 | 0.888 | ||
3 | 0.892 | ||
4 | 0.910 | ||
5 | 0.915 | ||
6 | 0.895 | ||
7 | 0.898 |
为了进一步验证量表整体的可靠性,进行所有变量题项的信度检验。如表 4 所示, Cronbach’s α 为 0.735,整体信度较优。因此本研究调研的量表信度通过了检验,因此不再进行变量调整。
表 4整体量表信度检验结果
Cronbach’s α | 项数 |
0.735 | 33 |
效度检验KMO和Barlett球形检验。验证结果如表5所示,KMO值为0.6,Barlett球形检验卡方值为1297.907,显著性水平为0.000<0.001,也即统计检验显著,说明该维度适合进行效度分析。
表 5KMO和Barlett球形检验
Kaiser-Meyer-Olkin度量 | Barlett球形度检验 | ||
.600 | 卡方值 | Df | Sig. |
1297.907 | 528 | .000 |
因子负荷矩阵与方差贡献率。通过对样本进行探索性因子分析,通过主成分分析的方法提取因子,累计方差贡献率达到了72.171%,说明能够较为充分地反映原始数据;通过正交旋转法提取的共同因子,最终提取其中一个。因子组成与模型中的假设提出是一致的,说明各因素具有较好的结构效度。
表 6探索性因子分析
总方差解释 | |||||||||
成分 | 初始特征值 | 提取载荷平方和 | 旋转载荷平方和 | ||||||
总计 | 方差百分比 | 累积 % | 总计 | 方差百分比 | 累积 % | 总计 | 方差百分比 | 累积 % | |
1 | 5.473 | 16.585 | 16.585 | 5.473 | 16.585 | 16.585 | 4.796 | 14.534 | 14.534 |
2 | 4.531 | 13.732 | 30.316 | 4.531 | 13.732 | 30.316 | 3.718 | 11.266 | 25.800 |
3 | 3.635 | 11.015 | 41.331 | 3.635 | 11.015 | 41.331 | 3.535 | 10.712 | 36.512 |
4 | 3.307 | 10.021 | 51.352 | 3.307 | 10.021 | 51.352 | 3.124 | 9.466 | 45.978 |
5 | 2.859 | 8.664 | 60.016 | 2.859 | 8.664 | 60.016 | 3.034 | 9.193 | 55.171 |
6 | 2.191 | 6.639 | 66.655 | 2.191 | 6.639 | 66.655 | 2.868 | 8.691 | 63.862 |
7 | 1.820 | 5.516 | 72.171 | 1.820 | 5.516 | 72.171 | 2.742 | 8.309 | 72.171 |
8 | .917 | 2.780 | 74.950 | ||||||
9 | .847 | 2.568 | 77.518 | ||||||
10 | .806 | 2.442 | 79.960 | ||||||
11 | .732 | 2.217 | 82.177 | ||||||
12 | .659 | 1.998 | 84.176 | ||||||
13 | .612 | 1.855 | 86.031 | ||||||
14 | .522 | 1.580 | 87.611 | ||||||
15 | .501 | 1.520 | 89.131 | ||||||
16 | .439 | 1.330 | 90.461 | ||||||
17 | .427 | 1.293 | 91.754 | ||||||
18 | .381 | 1.153 | 92.907 | ||||||
19 | .345 | 1.045 | 93.953 | ||||||
20 | .267 | .810 | 94.762 | ||||||
21 | .254 | .769 | 95.531 | ||||||
22 | .246 | .746 | 96.277 | ||||||
23 | .201 | .608 | 96.885 | ||||||
24 | .186 | .565 | 97.450 | ||||||
25 | .151 | .458 | 97.908 | ||||||
26 | .140 | .425 | 98.333 | ||||||
27 | .115 | .350 | 98.683 | ||||||
28 | .109 | .330 | 99.013 | ||||||
29 | .094 | .286 | 99.299 | ||||||
30 | .073 | .222 | 99.520 | ||||||
31 | .065 | .196 | 99.716 | ||||||
32 | .058 | .177 | 99.893 | ||||||
33 | .035 | .107 | 100.000 | ||||||
提取方法:主成分分析法。 |
数据校准在使用 fsQCA 进行分析之前,将常规变量转化为模糊变量是关键步骤,这一步通常被称为数据的再校准。校准是将变量转化为集合,给案例赋予集合隶属度的过程,通过理论演绎和实际知识将变量校准为集合,并以此为依据设定三个临界值:完全隶属(Full membership)、交叉点(Ambiguity point)以及完全不隶属(Non-membership),校准后的集合隶属度介于 0~1 之间。通常研究者可以用直接方法和间接方法对数据进行校准,由于间接方法需要由专家根据他们的专业知识以及他们认为合适的方式分配模糊分数,使得对生成集合隶属度的值解释非常困难,故本文决定采用直接方法来校准。第一步是要直接规定三个重要的锚点,然后在 fsQCA 软件中通过“Calibrate(x,n1,n2,n3)”函数把各条件变量和结果变量都转换成模糊分数,x 为要校准的变量,n1 为完全隶属于的锚点(赋值为 0.95),n2 为最大模糊点的锚点(赋值为 0.5),n3 为完全不隶属于的锚点(赋值为 0)。由于本文“品牌认知”、“功能价值”、“服务价值”、“情感价值”、“社会价值”、“感知成本”6个条件变量及结果变量“溢价支付意愿”通过李克特 5 点量表获取数据,并用每个量表的均值作为fsQCA 的原始数据。因此,参考 Fiss(2011)和 Ragin(2008)的研究,在对所有样本的各变量分值的分布情况进行考虑后,本文各变量的统计情况和校准锚点如表7所示:
变量 | 定位点 | |||
完全隶属 | 交叉点 | 完全不隶属 | ||
条件变量 | 品牌认知BR | 4.5 | 3.75 | 1.5 |
功能价值FV | 4.5 | 3.5 | 1.5 | |
服务价值SEV | 4.62 | 4 | 1.6 | |
情感价值EV | 4.42 | 4 | 1.6 | |
社会价值SOV | 4.25 | 3.75 | 1.75 | |
感知成本PC | 4.5 | 3.25 | 1.5 | |
结果变量 | 溢价支付意愿WPP | 4.43 | 4 | 1.57 |
必要条件分析首先检验单个因素的必要性,再进行条件组合分析是模糊集分析的基本步骤,而是否为必要条件则是由一致性分值决定的,当一致性得分大于 0.9 时,可认为该因素为结果产生的必要条件。将上述校准后的模糊值输入到 fsQCA 软件中进行必要条件分析,检测变量一致性,本文计算出溢价支付意愿的前因条件必要性和覆盖率,如表8。由表可知,各前因条件均<0.9,只有服务价值(SEV)和情感价值(EV)的一致性较高,分别为0.703751和0.725359,但仍不足以构成影响溢价支付意愿的必要条件,这表明这些变量对结果变量的独立解释能力较弱,因此,在必要条件分析的基础上,下文将把这些前因要素条件纳入 fsQCA,对这些条件变量进行构型分析,以便于进一步找出影响溢价支付意愿的多种条件组合。
前因条件 | 溢价支付意愿(WPP)结果 | |
一致性Consistency | 覆盖度 Coverage | |
BR1 | 0.649840 | 0.726193 |
~BR1 | 0.604877 | 0.640210 |
FV1 | 0.614200 | 0.686389 |
~FV1 | 0.616819 | 0.652828 |
SEV1 | 0.703751 | 0.694013 |
~SEV1 | 0.570921 | 0.691491 |
EV1 | 0.725359 | 0.740435 |
~EV1 | 0.640454 | 0.744689 |
SOV1 | 0.595554 | 0.656380 |
~SOV1 | 0.628262 | 0.673857 |
PC1 | 0.622276 | 0.689123 |
~PC1 | 0.665461 | 0.710453 |
充分条件分析构建真值表根据定性比较分析方法的原理,多个前因条件形成的组态数量与所选取的条 件数为对数关系,即对于有 k 个前因条件的模糊集来说,可以构造 2k条原因组态,每一条组态对应着真值表中的一行。但是,实际观察的案例不一定满足所有的组态,某些组态可能不存在相对应的案例(或所谓的逻辑余项),因此研究者还需要再对由所有条件组态构成的真值表进行简化,进行条件组合分析时,需首先构建模糊真值表,将原来模糊值转换为清晰值。主要根据布尔代数来得出导致结果变量发生或不发生的组态结果(Rihoux 和 Ragin,2009)。本文选取了 6个前因条件,将存在 64条组态,将一致性阈值设为 0.8(大于 0.8 结果存在,为 1;小于 0.8 则结果不存在,为 0),同时案例频数阈值定为 2(低于这个数值的案例结果被认为是逻辑余项),将 0.6设为一致性阈值,小于该值的组合编码为“0”,其余编码为“1”。按照上述设定简化后的真值表共包含 10 条组态,其中溢价支付意愿结果存在的组态有 8条,不存在的有 7条,且未出现矛盾组态(具有相同的条件组态,但产生相反结果的组态称为矛盾组态),精简后的真值表如表 所示。从真值表中可以看出,导致溢价支付意愿产生的原因组合是多样的,即证明了溢价支付意愿前因条件和结果间具有相互依赖的复杂因果关系。
品牌认知BR | 功能价值FV | 服务价值SEV | 情感价值EV | 社会价值SOV | 感知成本PC | 案例数量number | 溢价支付意愿WPP | 一致性raw consist. | 一致性 PRI Consist. |
1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 4 | 1 | 0.972569 | 0.90154 |
1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 1 | 0.97045 | 0.822439 |
1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 2 | 1 | 0.926302 | 0.743079 |
1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 3 | 1 | 0.936271 | 0.709568 |
1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 2 | 1 | 0.918795 | 0.70553 |
0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 3 | 1 | 0.903222 | 0.695269 |
1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0.90727 | 0.660634 |
1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 3 | 1 | 0.908457 | 0.636469 |
0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 3 | 0 | 0.863557 | 0.555196 |
0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0.853201 | 0.546549 |
1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 3 | 0 | 0.916909 | 0.516919 |
0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 3 | 0 | 0.841331 | 0.461236 |
0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 2 | 0 | 0.818706 | 0.428027 |
0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 3 | 0 | 0.798286 | 0.358815 |
1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0.873326 | 0.227628 |
标准化结果fsQCA 会得到 3 种解,第一是复杂解(Complex Solution),只分析有实际观察案例的组态;第二是中间解(Intermediate Solution),只包括了有实际观察案例的组态和容易的逻辑余项;第三是简单解(Parsimoniou Solution),在布尔最小化分析中,即采用有实际观察案例的组态,也纳入了所有的容易和困难的逻辑余项。由于中间解不会简约掉必要条件,因此在 QCA 的研究方法中,一般汇报中间解,并结合简单解来区分核心条件与边缘条件(Ragin ,2008)。核心条件指对于结果产生有重要影响的条件,既在简单解中出现又在中间解中出现;边缘条件指只起辅助作用的条件,只在中间解中出现。本文根据上述真值表的结果,进一步运用 fsQCA 3.0 进行布尔最小化运算,结合 PRI 一致性大于 0.6,选择“Standard Analyses”选项,计算得出产生社会创业意向结果的组态有6条(如表),这 6 条组态的一致性指标分别为: 0.915449、 0.967501、 0.903222、 0.926302、 0.918795、 0.90845 ,显示出较高的一致性。这 6 个组态共同解释了被调查者产生品牌溢价支付意愿的主要原因。
表 7溢价支付意愿的组态结果
条件变量 | 溢价支付意愿(WPP)的组态 | |||||
H1 | H2 | H3 | H4 | H5 | H6 | |
品牌认知BR | ● | ● | V | ● | ● | ● |
功能价值FV | V | ● | ● | ● | V | V |
服务价值SEV | ● | ● | ● | V | ● | V |
情感价值EV | ● | ● | ● | V | V | ● |
社会价值SOV | V | – | V | ● | ● | ● |
感知成本PC | – | ● | V | V | V | ● |
一致性consistency | 0.915449 | 0.967501 | 0.903222 | 0.926302 | 0.918795 | 0.908457 |
覆盖度 raw coverage | 0.253874 | 0.271055 | 0.221166 | 0.207321 | 0.225437 | 0.194943 |
唯一覆盖度 unique coverage | 0.0630788 | 0.0633906 | 0.0471765 | 0.0193321 | 0.0309002 | 0.0455864 |
解的一致性 solution consistency | 0.573135 | |||||
解的覆盖度 solution coverage | 0.893844 |
注:1)˜ 或— 表示构型中该条件存在,V 或V 表示该条件不存在,- 表示该条件可有可无;2)˜ 或V 表示核心条件,— 或 V 表示辅助条件;3)各要素的组合称为构型
从表中可以看出,导致被调查者产生品牌溢价支付意愿的原因组合有6种(即组态 H1、组态 H2、组态 H3、组态 H4、组态H5、组态H6),品牌认知(BR)和情感价值(EV)作为重要的必要条件,在每个组态中至少有其中一个出现。
讨论与启示 结果分析本文通过采用 QCA 研究方法,使用 fsQCA3.0 软件对数据进行处理,最后从品牌认知、功能价值、服务价值、情感价值、社会价值、感知成本这六个前因条件中,寻找到六种能够激发出网红品牌溢价支付意愿的因素组合。这六种因素组合中的核心条件存在品牌认知*情感价值以及品牌认知*社会价值两种类型。本文基于核心条件对这六种组态进行分类,并归纳出两类促进溢价支付意愿的路径,即品牌认知—情感价值驱动型和品牌认知—社会价值驱动型。
品牌认知—情感价值驱动型品牌认知—情感价值驱动型包含两条路径,即 H1、H2和H6。
组态 H1:BR1*~FV1*SEV1*EV1*~SOV1。这一组态表明,无论感知成本的高低如何,即使缺乏功能价值和社会价值的感知,当存在较高的品牌认知和情感价值时,就会产生高溢价支付意愿。
组态 H2:BR1*FV1*SEV1*EV1*PC1。这一组态表明,无论人们感知到的社会价值高低如何,当存在较高的品牌认知和情感价值时,就会产生高溢价支付意愿。
组态 H6:BR1*~FV1*~SEV1*EV1*SOV1*PC1。这一组态表明,即使缺乏功能价值和服务价值的感知,当存在较高的品牌认知和情感价值时,就会产生高溢价支付意愿。
在 H1、H2 和 H6这三种因素组合中,品牌认知和情感价值均对人们产生高溢价支付意愿起到至关重要的作用。虽然它们也需要与其他因素共同作用于溢价支付意愿,但这两个因素都是必不可少的。
其次是对边缘条件进行分析,H1 中的边缘条件是非功能价值和服务价值,H2中的边缘条件是功能价值、服务价值和感知成本,H6 中的边缘条件是非功能价值、非服务价值、社会价值和感知成本。
对比 H1、H2和H6三条路径,发现 H2的覆盖度为 0.271055,高于H1的覆盖度 0.253874和H6的覆盖度0.194943,据此能够判断在品牌认知—情感价值驱动高溢价支付意愿的情况下,更多的案例支持了H2路径,说明网红品牌要使消费者产生溢价支付意愿,除了主要要建立良好的口碑、提高知名度、注重消费者的情感价值,还不能完全忽视品牌的功能价值和服务价值,同时消费者的感知成本也不能过高。
品牌认知—社会价值驱动型品牌认知—社会价值驱动型包含两条路径,即 H4和 H5。
组态 H4:BR1*FV1*~SEV1*~EV1*SOV1*~PC1。这一组态表明,即使不考虑情感价值和感知成本的因素,当消费者感知到较高的品牌认知和社会价值时,就会产生高溢价支付意愿。
组态 H5:BR1*~FV1*SEV1*~EV1*SOV1*~PC1。这一组态与H4接近,表明即使不考虑情感价值和感知成本的因素,当消费者感知到较高的品牌认知和社会价值时,就会产生高溢价支付意愿。
在 H4和H5这两种因素组合中,品牌认知以及社会价值的感知是推动消费者产生溢价支付意愿的核心条件,是意愿产生的关键要素。
其次是对边缘条件进行分析,H4中的边缘条件是功能价值和非服务价值,H5中的边缘条件是非功能价值和服务价值。
对比H4和H5两条路径,发现 H5的覆盖度为0.225437,高于H4的覆盖度0.207321,据此能够判断在品牌认知—社会价值驱动高溢价支付意愿的情况下,更多的案例支持了H5路径,说明网红品牌要使消费者产生溢价支付意愿,提供满意的服务、及时响应消费者需求、解决问题、提高物流效率、及时进行服务补救所带来的效果比产品本身的质量、外观、品种等更好。
这样的结果说明激发网红品牌溢价支付意愿产生的路径具有多样性。这一结果证明了本文采用 fsQCA 方法的优势,即从整体视角揭示了影响消费者产生网红品牌溢价支付意愿的因素间是相互依赖的,存在多种能够导致目标结果产生的组态,而传统视角的实证研究无法解释这些因素和结果的复杂关系。
实践启示与建议第一,影响网红品牌溢价支付意愿的因果关系复杂,要全面关注。从本文的研究结论中可以看出,有6条组态能导致网红品牌溢价支付意愿的结果产生,在每条组态中,明显存在不同条件的组合。这说明,在众多因素中,没有哪个因素能够唯一决定溢价支付意愿的结果。即使存在某一因素缺乏的情况,也会因为其他因素得到满足而产生目标结果。相反的,即使有些组态存在某些有利因素,但因为其他条件不能满足,最终也会得到对立的结果。因此,在提升网红品牌溢价支付意愿的过程中,不能仅仅考虑加强品牌认知、情感价值、社会价值等单一层面上的因素,需综合考虑各层面因素组合。
品牌认知、情感价值、社会价值核心作用明显,要重点关注。定性比较分析的结果显示,品牌认知、情感价值、社会价值是影响网红品牌溢价支付意愿产生的核心条件。因此,提高品牌溢价支付意愿应从品牌认知、情感以及社会感知价值三方面开展。品牌认知方面,需要打造品牌的良好口碑,提高品牌知名度,使品牌在消费者心中留下深刻印象,具体来说,通过种草将“平台-KOL”、“KOC-消费者”紧紧链接起来,与消费者建立信任,实现更加高效、可持续的用户沟通方式,消费者买到更好的产品和服务之后,就会在社交网络上进行分享和传播,进行自主宣传;情感价值方面,消费者更需要的是使用产品所带来的信任感与愉悦感,具体来说,Z世代消费者愿意尝试新鲜事物、不排斥新兴品牌,猎奇心理使他们接触新产品会感到愉悦、享受;社会价值方面,据《Z世代消费力白皮书》调查显示,满足“社交、人设、悦己”的需求是Z世代青年的消费动机,扩大社交圈、寻找身份认同、及时行乐的满足感,都是他们愿意消费的动机。一个网红品牌,如何能保持网红品牌的生命力,借风使力、长盛不衰,才是问题的关键所在。顺应消费大趋势,网红品牌做大做长的核心关键,是要给品牌注入IP,而不仅仅是流量热度;打造长销型爆品,爆品的打造,是帮助网红品牌流行的重要因素,但是,长销型的爆品能够解决消费者痛点、不断引发消费者复购行为、从而帮助品牌建立的产品,即品牌的招牌。完善服务,建立口碑,网红经济不是一次性买卖,其对产品的品质和售后服务对口碑的建立具有很大的影响,所以,品牌想要提升持续性和传播力,就要优先拉拢“回头客”,加强产品质量,完善售后服务。
研究局限与展望 研究局限本文运用 fsQCA 的方法来研究网红品牌溢价支付意愿的影响因素,在方法上与传统的定量研究有所不同。虽然这一方法得出的结论对于我国的消费者行为研究领域做出了一定的贡献,但是仍可能存在以下不足:
首先,本文利用问卷星网站对问卷进行设计,并通过微信、QQ等社交平台线上发放并回收问卷。虽然对收集到的问卷样本进行了一定的筛选,但仍难以保证数据的客观性,且回收的问卷数量较少,可能存在样本数量不足的问题。
其次,在方法上只运用了 fsQCA 模糊集定性方法来分析前因条件组态,未与其他实证方法进行比较,以进一步证实定性比较分析方法在社会创业意向研究方面的优越性。尽管本文在方法介绍中比较了定性比较分析方法与其他定量或定性方法的不同和特点,但未在实际的数据中将 fsQCA 方法的分析结果与其他实证方法的分析结果进行对比,因此有待进一步证明此方法的优势。
未来展望针对上述不足,本文为后续研究提出以下几点建议:
规范样本的收集过程。在未来以消费者为研究对象的设计中,要尽量控制其填写问卷时受到的干扰,选择合适的问卷发放途径和时间。例如,可以选择在网红品牌线下店门口或线上交流社群进行现场数据收集,通过详细的说明和监督来提高填答人答题的效率和可靠性,还要适当增加样本量从而提高样本的数据合理性。本文采用 QCA 的定性研究方法聚焦于探究所提出的六个因素(品牌认知、功能价值、服务价值、情感价值、社会价值、感知成本)对网红品牌溢价支付意愿的组合效应。未来的研究可以在此基础上采用案例分析方法,从而更深入地了解驱动消费者产生高溢价支付的深层原因。可考虑设计动态的试验方案进行案例数据的收集和分析。针对数据未考虑时间和场景因素的问题,未来可采用动态 QCA 分析方法进行研究,在时间维度上校准集合隶属,进一步验证消费者在不同阶段或情形下消费行为的特点及影响因素的变化。或者设计追踪研究,即在意愿分析的基础上进一步调查行为结果,探究在产生意愿向消费行为转化的过程是否存在关键的影响因素?这些因素对消费行为的产生有何作用?具有高意愿的个体最后是否选择了该行为?低意愿的个体一定不会选择该行为吗?…等等。
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