社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下基于網(wǎng)絡(luò)口碑影響力的客戶價(jià)值評(píng)價(jià)

■ 閻 錦（天津財(cái)經(jīng)大學(xué)商學(xué)院 天津 300222）

社交網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)給人們帶來了新的交流互動(dòng)的渠道，迅速受到廣大網(wǎng)民的青睞。根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)中心（CNNIC）發(fā)布的統(tǒng)計(jì)報(bào)告：截止到2012年底，網(wǎng)民中社交網(wǎng)站用戶達(dá)到48.8%。另外，不少研究市場(chǎng)營(yíng)銷的國(guó)際知名學(xué)者均指出：隨著信息與通信技術(shù)不斷發(fā)展，特別是各種SNS網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的興起，消費(fèi)者決策變得越來越相互依賴，消費(fèi)者彼此之間這種基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的交互作用（social interaction）將導(dǎo)致企業(yè)商業(yè)模式和營(yíng)銷策略發(fā)生深刻變化。而網(wǎng)絡(luò)口碑傳播作為消費(fèi)者交互作用的主要渠道，也必然成為新環(huán)境下企業(yè)制定營(yíng)銷策略所必須考慮的因素。鑒于此，在社交網(wǎng)絡(luò)帶來的集社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)與線上營(yíng)銷為一體的企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式下，傳統(tǒng)的客戶價(jià)值評(píng)價(jià)體系能否適應(yīng)新形勢(shì)、成為企業(yè)精準(zhǔn)定位高價(jià)值客戶從而使企業(yè)將有限資源進(jìn)行最優(yōu)分配的有效工具，成為值得深思的關(guān)鍵性問題。

客戶價(jià)值可以指企業(yè)為客戶提供的價(jià)值，亦可表示為客戶為企業(yè)提供的價(jià)值，本文所指為后者，即某一客戶為企業(yè)帶來的未來現(xiàn)金流量的現(xiàn)值之和。非互聯(lián)網(wǎng)模式下，客戶主要通過自身與企業(yè)的交易行為為企業(yè)帶來價(jià)值，我們不妨將其稱為“直接價(jià)值”。而在社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，考慮到客戶作為口碑傳播的參與者，對(duì)其他客戶的消費(fèi)決策有影響甚至決定性作用，從某種程度上說消費(fèi)者的這種影響甚至決定性作用也是客戶對(duì)于企業(yè)的價(jià)值，我們將客戶的這種口碑影響力稱為客戶的“間接價(jià)值”。RFM作為傳統(tǒng)的客戶價(jià)值評(píng)價(jià)模型，其僅僅考慮客戶的交易信息而不考慮客戶在其社交網(wǎng)絡(luò)中的口碑影響力，即僅僅評(píng)價(jià)客戶的直接價(jià)值而忽略客戶的間接價(jià)值。為此，有必要針對(duì)客戶的間接價(jià)值對(duì)RFM進(jìn)行改進(jìn)，以適應(yīng)新環(huán)境。綜上，本文首先進(jìn)行文獻(xiàn)回顧并據(jù)此找出可能影響客戶間接價(jià)值的因素，并提出假設(shè)；而后利用問卷調(diào)查對(duì)可能的因素進(jìn)行調(diào)查并對(duì)問卷結(jié)果進(jìn)行效度分析、信度分析、相關(guān)分析、回歸分析，從而得出各因素與間接價(jià)值之間的關(guān)系；最后根據(jù)分析結(jié)果提出改進(jìn)的RFM模型，以期為社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下更準(zhǔn)確的企業(yè)客戶價(jià)值評(píng)估提供參考。

表1 自變量設(shè)置及測(cè)項(xiàng)數(shù)目

表2 各變量對(duì)購(gòu)買意向的相關(guān)系數(shù)表

文獻(xiàn)回顧及研究假設(shè)

由于研究的目的是確定某一作為口碑發(fā)送者的客戶通過口碑傳播對(duì)其他客戶購(gòu)買意愿所產(chǎn)生影響力大小，即確定其對(duì)企業(yè)的間接價(jià)值大小。因此，文獻(xiàn)回顧以及研究假設(shè)的提出均是考慮發(fā)送者能對(duì)接受者的購(gòu)買決策產(chǎn)生影響的因素，而不將接受者、網(wǎng)絡(luò)本身對(duì)接受者購(gòu)買決策產(chǎn)生影響的因素考慮在內(nèi)。

（一）口碑發(fā)送者與口碑接收者之間的同質(zhì)性

在社交網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)之前的傳統(tǒng)口碑傳播模式下，Gilly針對(duì)口碑發(fā)送者與口碑接受者之間的同質(zhì)性與口碑傳播效應(yīng)之間的關(guān)系進(jìn)行研究得出的結(jié)論是：口碑搜尋者與發(fā)送者之間的同質(zhì)性對(duì)口碑影響力產(chǎn)生正向影響。Brown &Reingen發(fā)現(xiàn)：同質(zhì)性越高，信息源越可能成為消費(fèi)者咨詢口碑信息的對(duì)象。姜瀟研究表明：社區(qū)同嗜性顯著影響口碑效應(yīng)。雖然社交網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)使得口碑傳播的范圍和效率都出現(xiàn)革命性的變革，但是口碑傳播的機(jī)理以及接受者基于對(duì)口碑的信任而在購(gòu)買決策時(shí)受其影響都沒有實(shí)質(zhì)性改變，而同質(zhì)性作為影響信任的重要因素，仍是需要考察的因素。為此提出以下假設(shè)：

H1：人口特征差異與消費(fèi)者的購(gòu)買意愿負(fù)相關(guān)；

H2：社區(qū)同嗜性與消費(fèi)者的購(gòu)買意愿正相關(guān)。

其中人口特征差異指性別、年齡、地區(qū)等方面的差異。社區(qū)同嗜性是指二者所屬具有相同或類似特征的團(tuán)體，其用來表示二者之間在生活方式、興趣愛好上的同質(zhì)性。

表3 回歸分析結(jié)果

圖1 RFM-WOM模型

（二）口碑發(fā)送者與口碑接收者的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度

在研究網(wǎng)絡(luò)口碑影響力的決定因素時(shí)，很多學(xué)者都認(rèn)為：口碑發(fā)送者與口碑接受者之間的關(guān)系強(qiáng)度是影響消費(fèi)者決策的最主要因素。畢繼東基于TAM 理論的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，關(guān)系強(qiáng)度是影響消費(fèi)者購(gòu)買最重要的因素，信息接收者的專業(yè)性認(rèn)知負(fù)向影響消費(fèi)者的購(gòu)買意愿。汪濤、李艷萍以虛擬社區(qū)中推薦者為研究對(duì)象，研究虛擬社區(qū)中推薦者專業(yè)性和關(guān)系強(qiáng)度對(duì)推薦效果的影響，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：推薦者與信息接收者的關(guān)系強(qiáng)度顯著正向影響推薦效果。由此，提出以下假設(shè)：

H3：網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度與消費(fèi)者的購(gòu)買意愿正相關(guān)。

（三）口碑發(fā)送者的專業(yè)性

口碑發(fā)送者的專業(yè)性對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買決策有正向影響。所謂口碑發(fā)送者的專業(yè)性是用來評(píng)價(jià)口碑發(fā)送者是否具有相關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)的專業(yè)知識(shí)的指標(biāo)。提出以下假設(shè)：

H4：口碑發(fā)送者的在線活躍度與消費(fèi)者的購(gòu)買意愿正相關(guān)；

H5：口碑發(fā)送者的評(píng)論專業(yè)性和有用性與消費(fèi)者的購(gòu)買意愿正相關(guān)。

（四）口碑發(fā)送者的親和力

口碑發(fā)送者的親和力能夠增強(qiáng)接受者的購(gòu)買意愿。Lynch指出，在決定我們是誰、我們?nèi)绾嗡伎甲约阂约拔覀內(nèi)绾闻c他人互動(dòng)時(shí)，笑話和幽默通常是一個(gè)重要因素。因此，網(wǎng)絡(luò)口碑的趣味性能提高受眾對(duì)信息的接受度和涉入程度，并給受眾留下較為深刻的記憶和印象。

H6：口碑發(fā)送者的親和力與消費(fèi)者的購(gòu)買意向正相關(guān)。

研究方法

（一）數(shù)據(jù)描述

數(shù)據(jù)來源于針對(duì)某社交網(wǎng)站用戶的問卷調(diào)查。本次共發(fā)放問卷352份，其中有效問卷322。另外，參與調(diào)查的女性用戶比例為48.58%，參與者的平均年齡21.6歲，介于18-41之間。參與者的地域具有分散性，參與者的職業(yè)背景具有多樣化的特征。自變量和測(cè)項(xiàng)數(shù)目如表1所示。

（二）數(shù)據(jù)分析

1.效度與信度分析。根據(jù)效度分析共提煉出6個(gè)因子，與問卷設(shè)計(jì)意圖吻合，另外KMO與Bartlett球體分析結(jié)果顯示的顯著性概率為0.001，因此統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因素分析。信度分析結(jié)果顯示，除“發(fā)送者與接收者的人口特征差異”和“發(fā)送者的在線活躍度”兩個(gè)變量外，其他變量的Alpha值均高于0.65。最終，在剔除“發(fā)送者與接收者的人口特征差異”中的兩個(gè)測(cè)項(xiàng)和“發(fā)送者的在線活躍度”中的一個(gè)測(cè)項(xiàng)后，這兩個(gè)變量的Alpha值也達(dá)到0.65以上，符合信度要求。

2.相關(guān)分析。研究采用Person相關(guān)分析方法。通常，顯著性水平低于0.05則認(rèn)為兩個(gè)變量在總體中存在相關(guān)關(guān)系，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。顯著性水平高于0.05則不被認(rèn)為二者之間存在相關(guān)關(guān)系。表2為相關(guān)分析結(jié)果，“發(fā)送者與接收者的人口特征差異”和“發(fā)送者的在線活躍度”兩個(gè)變量對(duì)購(gòu)買意向的影響不顯著。

3.回歸分析。利用相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)：X2、X3、X5、X6與購(gòu)買意向之間存在相關(guān)關(guān)系。接下來通過線性回歸分析探尋具體的關(guān)系方向并確定各相關(guān)變量對(duì)購(gòu)買意向的影響程度。分析結(jié)果如表3所示。根據(jù)分析結(jié)果可知假設(shè)H2、H3、H5、H6成立，H1、H4不成立。同時(shí)可以將X2、X3、X5、X6與Y之間關(guān)系用線性方程表示為：Y=0.941+0.212X2+0.297X3+0.272X5+0.099X6，據(jù)此我們可以對(duì)客戶的間接價(jià)值進(jìn)行定量分析。

RFM模型改進(jìn)及啟示

（一）RFM模型改進(jìn)

根據(jù)以上分析結(jié)果，發(fā)現(xiàn)某一客戶作為口碑發(fā)送者的間接價(jià)值大小，即客戶通過口碑傳播對(duì)其他客戶購(gòu)買意愿所產(chǎn)生影響力大小取決于發(fā)送者與接收者的社區(qū)同嗜性、發(fā)送者與接收者的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度、發(fā)送者的評(píng)論專業(yè)性和有用性和發(fā)送者的親和力。據(jù)此，對(duì)RFM模型進(jìn)行改進(jìn)后，提出的RFM-WOM模型如圖1所示。

（二）啟示

研究發(fā)現(xiàn)口碑發(fā)送者的某些特性是影響其他消費(fèi)者購(gòu)買意向的顯著因素，為此企業(yè)必須重視口碑發(fā)送者的這種關(guān)鍵作用：一方面發(fā)現(xiàn)具有較大口碑影響力的人群，想方設(shè)法使他們發(fā)出的信息是對(duì)企業(yè)有利的正面信息。另一方面企業(yè)在對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分尋找對(duì)企業(yè)有高價(jià)值的優(yōu)質(zhì)客戶時(shí)，如若將沒有或很少購(gòu)買企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的客戶直接劃分為不重要的客戶而不對(duì)其給予重視，那么企業(yè)很可能將付出慘重的代價(jià)，因?yàn)樗麄冸m然帶來很少的直接價(jià)值，但是其間接帶來的價(jià)值很可能是相當(dāng)可觀的，他們的離開甚至?xí)ё咂髽I(yè)認(rèn)為有價(jià)值的經(jīng)常與企業(yè)進(jìn)行交易的客戶?？傊?，企業(yè)進(jìn)行客戶分析，特別是客戶價(jià)值分析時(shí)，考慮社交網(wǎng)絡(luò)帶來的客戶網(wǎng)絡(luò)口碑影響力的作用是必要的。其中，發(fā)送者與接受者的社區(qū)同嗜性、關(guān)系強(qiáng)度與發(fā)送者的專業(yè)性、親和力都是需要加以重視的指標(biāo)。

綜上，客戶價(jià)值評(píng)價(jià)模型是否合理直接影響著評(píng)價(jià)的結(jié)果是否準(zhǔn)確，以及企業(yè)的資源能否得到最優(yōu)的分配。而社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境讓人與人之間的交流更順暢、頻繁，消費(fèi)者基于社交網(wǎng)絡(luò)的交互作用也越來越明顯。為此，文章對(duì)原有RFM模型改進(jìn)，通過分析影響客戶間接價(jià)值的決定性因素，提出了RFM-WOM模型，以期為社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下企業(yè)的客戶分析提供參考。

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