顧客融入行為量表開發(fā)

于洪彥，尤明宣

(1.中山大學 管理學院，廣東 廣州 510275； 2.中山大學 中國營銷研究中心，廣東 廣州 510275)

隨著網(wǎng)絡(luò)與信息技術(shù)的發(fā)展，越來越多的公司不僅注意到顧客購買行為對企業(yè)戰(zhàn)略制定與實施具有影響，而且也意識到顧客的非購買行為也極大地影響企業(yè)的績效。例如，顧客通過分享產(chǎn)品知識獲得人脈關(guān)系，提出產(chǎn)品改進建議而使企業(yè)獲得威望或財務回報；顧客推薦能夠幫助企業(yè)獲取新的顧客；顧客意見能夠幫助企業(yè)改進服務質(zhì)量、提高新產(chǎn)品成功率等等。顧客購買之外的行為在營銷活動中的作用也受到了學者們的青睞。學者們研究證明了口碑傳播[1]、顧客推薦[2]、顧客博客或網(wǎng)站發(fā)文[3]等行為都與企業(yè)績效具有直接或間接的關(guān)系。2010年，Van Doorn等將這種非購買行為定義為“顧客融入行為(Customer Engagement Behaviors，以下簡稱CEB)”[4]，他們認為，CEB是顧客在某些動機驅(qū)動下所采取的與某個公司(或品牌)有關(guān)的購買之外的行為，是顧客與公司之間關(guān)系的非購買方面的行為表現(xiàn)。這一研究成果將顧客的非購買行為從顧客購買行為中界定開來，從而開拓了營銷研究的新領(lǐng)域。但是盡管顧客融入的提出使學者們意識到顧客非購買行為在價值創(chuàng)造過程中的作用與特點，但當前的研究只是局限于概念方面的構(gòu)建，尚無量表測量實證，因此限制了顧客融入行為理論的發(fā)展與應用。本文旨在根據(jù)現(xiàn)有文獻界定CEB操作化定義，并開發(fā)CEB量表。

一、文獻回顧

(一)顧客是價值的共同創(chuàng)造者

Vargo和Lusch基于資源觀的轉(zhuǎn)變提出了包含10條基本前提的服務主導邏輯(Service Dominant Logic)。[5，6]他們采納了Value-in-use的概念，認為價值是在顧客對商品的使用中創(chuàng)造的，而不是公司通過生產(chǎn)嵌入到商品中，再由顧客購買。所以他們在第6條基本前提中指出，顧客是價值的共同創(chuàng)造者，價值創(chuàng)造過程在顧客購買之后會再持續(xù)。與Vargo和Lusch不同，Prahalad和Ramaswamy從管理實踐的角度提出了價值共創(chuàng)的理論。他們認為，新時代的顧客具備四個特征：知識豐富(Informed)、聯(lián)系緊密(Connected)、獨立自主(Empowered)和積極主動(Active)。這些顧客使得生產(chǎn)者必須重新審視、分析和評估他們的價值創(chuàng)造過程。顧客之間的溝通和對話為顧客提供了豐富的信息，他們不必經(jīng)過公司就能獲得所需的信息和知識。豐富的信息和知識使得顧客可以更加自主地選擇與哪家公司建立關(guān)系，也使得顧客具備了為自己創(chuàng)造價值的能力，于是顧客從被動的產(chǎn)品購買者變成了積極主動的價值共創(chuàng)者。公司應當積極促進與顧客的價值共創(chuàng)，幫助顧客實現(xiàn)共創(chuàng)體驗，從而獲得競爭優(yōu)勢。[7]傳統(tǒng)的營銷觀念將顧客視為產(chǎn)品的購買者，幾乎所有的營銷活動都指向顧客的購買行為。然而，顧客本質(zhì)上是積極主動的價值共創(chuàng)者，顧客可以通過很多購買之外的行為為自己和公司創(chuàng)造價值。這些行為包括但不限于：向他人推薦品牌、博客發(fā)文抒寫消費體驗、向公司提出反饋意見、參與公司的業(yè)務活動(例如新品開發(fā)、市場推廣)、關(guān)注和傳播公司新聞、交流關(guān)于公司的話題等等。隨著新興媒介的發(fā)展，這些行為對公司和顧客自身產(chǎn)生的影響越來越大，因此吸引了越來越多學者的興趣。

(二)顧客融入行為

Van Doorn等人(2010)的研究雖然再一次證明了“顧客融入行為(CEB)”的重要研究意義，然而他們的研究仍然只限于理論上的探索，并未對CEB做出明確的概念界定，也沒有開發(fā)出測量CEB的量表。

二、顧客融入行為的概念界定

過去的研究更多地是聚焦于顧客的購買行為，因為顧客的購買能夠直接為公司貢獻利潤。但是顧客的非購買行為，如口碑、推薦、參與等顧客行為雖然不能直接創(chuàng)造公司利潤，卻能間接地影響企業(yè)績效則是一個不爭的事實。Van Doorn、Kumar、Verhoef等學者雖然將顧客購買之外的行為定義為顧客融入行為，但他們并沒有界定購買行為與非購買行為的邊界。我們認為，區(qū)分顧客的購買與非購買行為的界限是顧客的行為是否與他的某項購買直接相關(guān)。根據(jù)消費者行為理論可知，與購買直接相關(guān)的顧客行為包括購買前的信息搜尋行為和判斷決策行為，購買中的支付和提貨行為，以及購買后的使用、轉(zhuǎn)贈、丟棄、服務尋求等行為。而顧客融入行為則是指顧客參與公司的活動、加入公司的新產(chǎn)品開發(fā)流程、參加公司舉辦的創(chuàng)新比賽等等與購買無關(guān)的行為。顧客在購買之外的行為反映了顧客與公司之間更加緊密的關(guān)系。已有研究表明，更好的關(guān)系使得顧客的融入行為更加豐富和頻繁。[1]因此，與購買無關(guān)的行為反映了顧客與某個品牌或公司融入的程度。而且，顧客本質(zhì)上是價值的共同創(chuàng)造者，價值共創(chuàng)理論突出了顧客的主動性和核心地位[7，8]。顧客與購買有關(guān)的行為往往是被動的，顧客由于需要某個具體的產(chǎn)品而采取了購買決策流程之內(nèi)的行為。相比之下，顧客在購買之外的行為往往是積極主動的，例如不求回報地傳播正面口碑、為公司提供改進建議、主動幫助其他顧客等等?；谝陨险撌觯覀冋J為，顧客融入行為是指與顧客的購買無關(guān)的、不在他們的購買決策流程之內(nèi)的行為。

綜上所述，我們借鑒了Van Doorn等人(2010)的研究成果[4]，將顧客融入行為定義為：顧客在某些動機驅(qū)動下所采取的與某個品牌或公司有關(guān)的購買之外的行為。

三、量表開發(fā)與驗證

我們首先在文獻回顧和操作化定義的基礎(chǔ)上進行了深度訪談，獲得顧客融入行為的初始題項；然后，進行探索性因子分析(EFA)對初始題項進行優(yōu)化和篩選；最后，通過驗證性因子分析(CFA)和結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)分析檢驗量表的信度效度。

(一)研究1：題項生成

我們選取了21名意見領(lǐng)袖型的消費者進行深度訪談。意見領(lǐng)袖型的消費者往往呈現(xiàn)出更多的顧客融入行為，他們能為本研究提供豐富的顧客融入行為的內(nèi)容。我們根據(jù)顧客融入行為的操作化定義以及文獻中認為可能促進顧客融入行為的前因變量來設(shè)計訪談大綱。所有訪談進行了錄音，聽取錄音之后，吸收其中與顧客融入行為有關(guān)的內(nèi)容，轉(zhuǎn)化成題項。除了從深度訪談中獲取題項，我們也回顧了相關(guān)文獻，從中獲取一些題項作為補充。最后，總共得到了37個初始題項。

在溫度 T1=45℃，T2=40℃，V 溶劑=200 mL，n（乙酸鈉）∶n（對硝基苯甲腈）=1∶1，t=4 h的情況下，研究了甲醇鈉與對硝基苯甲腈物質(zhì)的量比對收率的影響，結(jié)果如表1所示。

(二)研究2：量表因子結(jié)構(gòu)的初步評估

根據(jù)所生成的37個題項編制調(diào)查問卷，選取12名非管理類專業(yè)的研究生，請他們填寫問卷繼而指出詞句的表達偏差并進行了改進，以提升題項的內(nèi)容效度。然后，我們選取了南方某大學的87名本科學生作為調(diào)查樣本，要求他們在課堂上填寫調(diào)查問卷，并承諾給予加分獎勵。最后，回收了完整的87份問卷。

本次問卷采用購物網(wǎng)站作為刺激品牌，問卷首先在開頭向被調(diào)查者詢問：請問您平時用得最多的購物網(wǎng)站是哪一個？并在問題的下方給出包括京東、亞馬遜、當當在內(nèi)的11個購物網(wǎng)站供被調(diào)查者勾選，之后才開始回答顧客融入行為的題項。所有題項采用李克特7級量表，1表示完全不同意，7表示完全同意。

我們首先對數(shù)據(jù)進行了Bartlett球形檢驗和KMO檢驗。結(jié)果顯示：KMO>0.7(0.766)，球形檢驗p-value<0.001，數(shù)據(jù)適合做因子分析。接著，用SPSS 19.0對數(shù)據(jù)進行EFA，采用主成分分析法得到因子數(shù)量，采用正交旋轉(zhuǎn)得到因子結(jié)構(gòu)。經(jīng)過多次反復探索，將因子負荷較低和交叉負荷較高的題項刪除，最后剩下14個題項，負載在3個因子上。所有題項的因子負荷都在0.6以上(0.611～0.916)；所有因子的Cronbach α系數(shù)都大于0.7(0.779～0.913)，所有題項與總項的相關(guān)系數(shù)都大于0.4(0.421～0.840)，代表每個因子都有較好的內(nèi)部一致性。

因子1表明，顧客會在購買之外采取一些可能直接促進公司產(chǎn)品銷售的行為。過去的大量研究也表明，顧客的很多行為可以幫助公司提升業(yè)績，例如口碑行為[1]、推薦行為[2]、評價行為[9]、幫助其他顧客等等。因此，我們認為因子1反映的是顧客促進公司業(yè)績的行為，為其取名促進(Promotion)。因子2表達的是顧客加入網(wǎng)上社區(qū)與其他顧客討論?；ヂ?lián)網(wǎng)的發(fā)展促進了顧客之間的互動，這種互動促進了與品牌或公司有關(guān)的信息在顧客之間的傳遞，這只是信息在顧客之間的交流，未必直接促進公司的產(chǎn)品銷售。因此，我們認為因子2反映的是顧客與顧客之間交流與品牌或公司有關(guān)的信息，為其取名交流(Communication)。因子3表達的是顧客與公司之間的互動。顧客可以通過參加這種活動而獲得經(jīng)濟上、社會上或心理上的利益。因子3反映的是顧客與公司協(xié)同工作，一起改進公司經(jīng)營績效的行為，我們?yōu)槠淙∶麉f(xié)作(Collaboration)。

(三)研究3：量表結(jié)構(gòu)和題項的修正

根據(jù)深度訪談結(jié)果和相關(guān)文獻，我們認為研究2所得出的量表結(jié)構(gòu)尚未符合要求。首先，文獻中提及的一些重要的顧客融入行為并未負載到對應的維度上，例如推薦行為、建議或反饋行為、線下交流行為等，我們在研究2結(jié)果的基礎(chǔ)上添加了這些題項。此外還從訪談中發(fā)現(xiàn)，顧客如果非常欣賞一個品牌，他可能會用這個品牌的產(chǎn)品或相關(guān)品牌元素來表達自我。Van Doorn(2010)的研究也指出，顧客融入行為是顧客與品牌間關(guān)系的行為表現(xiàn)，自我概念關(guān)系、品牌融入、品牌承諾等反映顧客品牌關(guān)系的心理變量可能是顧客融入行為的前因變量。[4]顧客與品牌之間關(guān)系的其中一個維度是自我概念關(guān)系。[10]自我概念關(guān)系反映了顧客對品牌某些特性的認同，并認為這些特性與自己有相似之處。自我概念關(guān)系較強的顧客認同品牌所宣揚的價值觀、向往品牌所宣揚的生活方式、認為品牌可以為自己帶來社會身份或地位的認同等等。其他研究認為，較強的自我概念關(guān)系能夠促使顧客不顧品牌的負面信息而繼續(xù)維持與品牌之間的良好關(guān)系。[11]綜合訪談結(jié)論和過去的研究，我們認為顧客融入行為應該有一個維度能夠反映顧客由于與品牌之間有較強的自我概念關(guān)系而表現(xiàn)出來的行為。這些行為不僅反映了顧客與品牌之間關(guān)系的緊密程度，而且在有意無意間也影響了該品牌和其他顧客(例如傳播了品牌信息，影響了其他顧客的購買行為)，因此也具有重要的意義。我們將這個維度命名為自我表達(Self-expression)，并在研究2結(jié)果的基礎(chǔ)上添加了相應的題項。經(jīng)過這樣的補充，本研究得到了一個包含23個題項的新題項集，再一次進行EFA。

與第一次EFA類似，本研究選取了南方某大學的157名本科學生作為調(diào)查樣本，要求他們在課堂上填寫調(diào)查問卷，并承諾給予加分獎勵。最后，回收了完整的157份問卷。為了提高可推廣性，我們決定在這次調(diào)查中不限制品類，由被調(diào)查者在問卷開頭自己任意填寫一個自己喜歡的品牌。我們對問卷進行了前測，提升了問卷題項的內(nèi)容效度。為了減少被調(diào)查者的認知努力，我們在問卷開頭設(shè)置了品類挑選問題：請問您最近對哪一類東西比較感興趣？并列出了18個覆蓋日常生活各方面的產(chǎn)品品類供選擇。接著讓被訪者寫出在他所感興趣的品類中最喜歡的品牌。之后才對CEB題項作答。所有題項采用李克特7級量表，1表示完全不同意，7表示完全同意。

與第一次EFA相同，我們首先對數(shù)據(jù)進行了Bartlett球形檢驗和KMO檢驗，結(jié)果顯示：KMO>0.7(0.849)，球形檢驗p-value<0.001，數(shù)據(jù)適合做因子分析。經(jīng)過與第一次EFA類似的處理過程，最后留下16個題項，負載在4個因子上，得到如表1所示的結(jié)果。

表1 第二次探索性因子分析結(jié)果(N=157)

如表1所示，所有題項的因子負荷都在0.5以上(0.585～0.826)；所有因子的Cronbach α系數(shù)都大于0.7(0.741～0.828)，所有題項與總項之間的相關(guān)系數(shù)均大于0.4(0.483～0.709)，每個因子都具有較高的內(nèi)部一致性。綜合以上研究，我們獲得了一個包含4個維度16個題項的顧客融入行為構(gòu)念的量表。

(四)研究4：量表效度檢驗

我們接下來對量表進行了效度檢驗，具體包括：(1)內(nèi)部一致性；(2)組合信度；(3)收斂效度；(4)區(qū)分效度；(5)同源方差；(6)法則效度。為了檢驗法則效度，我們首先提出以CEB作為核心變量的理論框架(如圖1所示)。

圖1 顧客融入行為的理論模型

1.理論框架和研究假設(shè)。品牌忠誠是指顧客對某一品牌產(chǎn)生了深深的承諾，于是盡管存在外界環(huán)境的影響或者其他品牌的營銷活動，顧客還是一如既往地購買該品牌，甚至是維護該品牌的利益。顧客的品牌忠誠基于對品牌的正面情感(如滿意、信任)，忠誠的顧客既關(guān)心交易的經(jīng)濟價值，也樂意維持與公司之間的關(guān)系。[12]在正面情感和維持關(guān)系意愿的驅(qū)動下，顧客可能會做一些對公司有利的行為，例如傳播正面口碑、幫助其他顧客或幫助公司。[13]基于此，我們提出假設(shè)1：

H1：顧客的品牌忠誠度越高，顧客融入行為的程度就越高。

自我強化是指個體希望獲得他人認同、贊許或正面評價的傾向；自我強化比較高的顧客喜歡向別人分享他認為成功的消費體驗，喜歡通過分享購物知識而被他人認為是消費專家。[14]顧客融入行為能夠滿足自我強化較高的顧客的這種欲望，例如向他人推薦、幫助其他顧客、分享或講解產(chǎn)品知識、參與公司舉辦的各種活動(競賽、發(fā)布會、用戶座談會)等等。已有研究也表明，顧客的自我強化正向地影響了其正面口碑?；诖耍覀兲岢黾僭O(shè)2：

H2：顧客的自我強化程度越高，顧客融入行為的程度就越高。

品牌依戀是指聯(lián)結(jié)消費者個人與品牌之間的紐帶的強度。[15]心理學研究表明，人們會采取“超活化依戀策略(Hyperactivating Attachment Strategy)” 來回避與依戀對象分別所帶來的傷害。在營銷情境中，這種策略表現(xiàn)為采取一系列行為去維系與品牌的接觸以及防止品牌在市場上消失。因此，品牌依戀高的顧客樂于做出有利于品牌的非購買行為，比如向其他顧客推薦、傳播正面口碑、協(xié)助品牌的經(jīng)營活動等等。當對他人依戀程度很高時，人們會甘愿犧牲自己的直接利益來維持、發(fā)展與他人的關(guān)系。[16]顧客的融入行為是需要投入資源的(時間、精力、情感或金錢)，因此品牌依戀高的顧客更可能發(fā)起融入行為。已有的實證研究也表明，品牌依戀能夠正向地影響顧客的正面口碑。[17]綜合以上論據(jù)，我們提出假設(shè)3：

H3：顧客的品牌依戀程度越高，顧客融入行為程度就越高。

顧客關(guān)系資產(chǎn)是顧客資產(chǎn)的三個驅(qū)動因素之一，是指顧客與品牌保持緊密關(guān)系的意愿超越了對品牌的主客觀評價。如果感知關(guān)系資產(chǎn)很高，顧客會感到他們與品牌、商店或商店的員工非常熟悉。已有實證研究表明，顧客幫助公司填寫調(diào)查問卷可以提升公司的顧客資產(chǎn)。我們認為，顧客融入行為與顧客資產(chǎn)中的關(guān)系資產(chǎn)有明顯的正相關(guān)關(guān)系。顧客在融入過程中能與品牌進行更多的接觸，并獲取更多關(guān)于品牌的信息和知識；反過來，品牌也能夠更加了解顧客，彼此之間的關(guān)系可以更加緊密。高的關(guān)系資產(chǎn)反映為顧客感到他們與品牌、商店或商店的員工非常熟悉。如果顧客經(jīng)常參與公司舉辦的活動，經(jīng)常協(xié)助公司的用戶調(diào)查或其他活動，毫無疑問，他們將對公司及其員工更加熟悉。綜合以上觀點，我們提出假設(shè)4：

H4：顧客融入行為程度越高，顧客關(guān)系資產(chǎn)就越高。

2.研究方法。本次數(shù)據(jù)收集同時采用現(xiàn)場收集和網(wǎng)絡(luò)收集兩種方式，最后總共回收432份問卷。剔除無效問卷之后，剩下421份有效問卷。為了提高研究結(jié)論的可推廣性，這次的調(diào)查對象不再局限于在校本科生，而是盡量使得被調(diào)查者的人口統(tǒng)計特征多樣化。

在這次數(shù)據(jù)收集中，我們采用了與第二次EFA類似的問卷設(shè)計方法。不同的是，這次的問卷內(nèi)容還包含了自我強化、品牌忠誠、顧客關(guān)系資產(chǎn)、品牌依戀等變量的題項。在這次數(shù)據(jù)收集中，我們使用了研究3所得到的量表來測量顧客融入行為。其余構(gòu)念的測量如下：自我強化的測量參考了Hennig-Thurau，Gwinner和Gremler(2004)的研究，通過4個題項來測量。品牌忠誠采用了Tsai和Shu-pei(2005)的研究中所使用的3題項量表。[18]品牌依戀使用的是Park和MacInnis(2010)的研究中所采用的4題項量表。已有文獻中的顧客關(guān)系資產(chǎn)的測量大多基于特定情境，我們綜合參考了權(quán)威文獻中的量表，經(jīng)過翻譯和修改，獲得了適用于本研究的7個題項。我們對這7個題項進行了獨立樣本的EFA分析，最后留下4個題項(標準化負荷均大于0.7)。所有題項采用李克特5級量表，1表示完全不同意，5表示完全同意。

3.分析和結(jié)果。我們首先用LISREL 8.7軟件對測量CEB的數(shù)據(jù)進行了二階因子模型的驗證性因子分析。分析結(jié)果顯示，模型擬合較好(卡方值=372.24，自由度=100，CFI=0.95，GFI=0.90，NFI=0.93，NNFI=0.94，RMSEA=0.080，SRMR=0.058)。所有題項的因子負荷都大于0.5(0.51～0.73)，二階因子到一階因子的路徑系數(shù)均大于0.6(0.64～1.00)，所有的因子負荷和路徑系數(shù)均在α=0.05的水平上顯著。二階因子模型圖如圖2所示，詳細的數(shù)據(jù)分析結(jié)果見表2。

圖2 顧客融入行為構(gòu)念的二階因子結(jié)構(gòu)

注：PRO、COM、SFE、CAB分別代表促進、交流、自我表達和協(xié)作這四個維度，它們對應的題項用數(shù)字序列表示(例如：Pro1，Pro2，Com1，Com2)。

表2 CFA結(jié)果：CEB二階因子模型(N=421)

注：PRO、COM、SFE、CAB分別代表促進、交流、自我表達和協(xié)作這四個維度，它們對應的指標(題項)用數(shù)字序列表示(例如：Pro1，Pro2，Com1)；上標a表示二階因子的指標，上標b表示二階因子。

參考已有研究，我們也對該二階因子模型做了單因子的驗證性因子分析。我們將CEB各個維度的題項得分進行維度內(nèi)的無加權(quán)平均，得到的分值作為各個維度的指標值，從而以4個維度作為CEB的4個指標構(gòu)成單因子的一階模型，然后對其進行CFA。結(jié)果顯示，模型的擬合很好(卡方值=6.00，自由度=2，CFI=0.99，GFI=0.99，NFI=0.99，NNFI=0.98，RMSEA=0.069，SRMR=0.022)。所有指標的因子負荷都大于0.5(0.52～0.88)，且都在α=0.05的水平上顯著。與其他研究相同，本研究將在后面的結(jié)構(gòu)方程模型分析中使用這個一階單因子模型。詳細的數(shù)據(jù)分析結(jié)果見表3。

表3 CFA結(jié)果：CEB一階單因子模型(N=421)

注：PRO、COM、SFE、CAB分別代表促進、交流、自我表達和協(xié)作這四個指標(維度)。

接著，我們進行了整個測量模型(包含所有測量的變量)的CFA，結(jié)果顯示，模型的擬合較好(卡方值=542.74，自由度=125，CFI=0.95，GFI=0.87，NFI=0.94，NNFI=0.94，RMSEA=0.089，SRMR=0.059)，所有指標的標準化負荷除自我強化的指標4(0.40)之外均大于0.5(0.56～0.88)，而且都在α=0.05的水平上顯著。我們首先計算了各個構(gòu)念的Cronbach α系數(shù)，結(jié)果顯示各個構(gòu)念的α系數(shù)均大于0.7(0.764～0.858)，代表各個構(gòu)念都有較好的內(nèi)部一致性。接著，我們計算了各個構(gòu)念的組合信度(Composite Reliability，CR)。組合信度也稱為建構(gòu)信度，是潛變量各測量題項之間共同方差的一個指標，用于衡量一個潛變量的各個題項是否一致地測量了這個潛變量，前人研究認為，組合信度大于0.7是可以接受的。[19,20]計算結(jié)果顯示，所有構(gòu)念的組合信度均大于0.7(0.771～0.860)。

我們計算了構(gòu)念的平均提取方差(Average Variance Extracted，以下簡稱AVE)以判斷構(gòu)念的收斂效度(Convergent Validity)。結(jié)果顯示，所有構(gòu)念的AVE均大于0.5(0.520～0.671)，代表所有構(gòu)念都有較好的收斂效度。參考前人的研究，本研究通過對比構(gòu)念的AVE與構(gòu)念之間的共同方差判斷區(qū)分效度。結(jié)果顯示，所有構(gòu)念的AVE均大于其與其他構(gòu)念之間的共同方差，均具有較好的區(qū)分效度，如表4所示。

表4 測量模型的CFA結(jié)果(N=421)

表5 各個構(gòu)念的AVE以及構(gòu)念之間的共同方差

注：表格中所列矩陣的對角線元素是對應構(gòu)念的AVE，其余元素是構(gòu)念之間的共同方差，共同方差是構(gòu)念之間相關(guān)系數(shù)的平方。

我們評估了同源方差(Common Method Biases)對本次測量影響的大小。同源方差是系統(tǒng)誤差的其中一個來源，是指對不同構(gòu)念采用了相同的測量方法所導致的虛假相關(guān)性。我們采用了Harmon的單因子檢驗法來檢驗是否存在單個因子能夠解釋所有題項的變異。[21]單因子模型的CFA結(jié)果顯示，模型擬合較差(卡方值=2480.18，自由度=135，CFI=0.80，GFI=0.60，NFI=0.79，NNFI=0.77，RMSEA=0.20，SRMR=0.13)。對比單因子模型和原本的五因子模型發(fā)現(xiàn)，卡方值顯著變化了(p<0.001)，單因子模型的擬合顯著變差了。因此，我們認為同源方差對本次測量的影響不顯著。

最后，我們來測量CEB量表的法則效度。首先，對所提出的理論模型進行結(jié)構(gòu)方程模型分析，結(jié)果顯示模型擬合較好(卡方值=608.89，自由度=128，CFI=0.94，GFI=0.85，NFI=0.93，NNFI=0.93，RMSEA=0.095，SRMR=0.085)。接著進行假設(shè)檢驗。結(jié)果顯示品牌忠誠顯著地與顧客融入行為正相關(guān)(β=0.35，p<0.01)，H1得到支持。自我強化與顧客融入行為也呈正相關(guān)關(guān)系(β=0.17，p<0.05)，H2得到支持。品牌依戀也正向地影響了顧客融入行為(β=0.54，p<0.01)，H3得到支持。顧客融入行為正向地影響了顧客關(guān)系資產(chǎn)(β=0.53，p<0.01)，H4得到支持?？梢?，我們所開發(fā)的顧客融入行為量表具有很好的法則效度(Nomological Validity)。假設(shè)檢驗的結(jié)果詳細地列于表6。

表6 結(jié)構(gòu)方程模型分析：假設(shè)檢驗結(jié)果(N=421)

注：SE指自我強化，BL指品牌忠誠，BE指品牌依戀，CRE指顧客關(guān)系資產(chǎn)。

四、總結(jié)和討論

(一)研究結(jié)論

服務主導邏輯和價值共創(chuàng)理論認為顧客對公司來說并非被動的購買者，更重要的是價值的共創(chuàng)者；顧客不僅通過購買產(chǎn)品貢獻價值，而且通過購買之外的行為與公司共同創(chuàng)造價值，這就對顧客在購買之外的行為賦予了重要的理論意義?；赩an Doorn等學者的研究成果，結(jié)合消費者購買決策行為理論，我們提出：顧客融入行為是指顧客在某些動機驅(qū)動下所采取的與某個品牌或公司有關(guān)的購買之外的行為，購買之外是指顧客的行為不在其某次購買決策流程之內(nèi)。在此定義的基礎(chǔ)上，我們開發(fā)了符合信度效度要求的顧客融入行為量表，并驗證了其與品牌忠誠、自我強化、品牌依戀以及顧客關(guān)系資產(chǎn)之間的相關(guān)關(guān)系。本研究的成果填補了顧客融入行為研究領(lǐng)域缺乏定義和測量的理論空缺，所綜述的服務主導邏輯、價值共創(chuàng)和顧客管理等多個領(lǐng)域的研究成果豐富了這些領(lǐng)域的文獻。

(二)管理啟示

首先，公司應該摒棄過去以自我為中心的營銷觀念，將顧客視為共同創(chuàng)造者；公司的所有經(jīng)營活動都應該考慮到顧客的共創(chuàng)角色，從而做出轉(zhuǎn)變。例如開發(fā)新產(chǎn)品的時候邀請顧客參與、進行市場推廣的時候向顧客詢問建議、更加關(guān)注顧客與顧客之間的交流等等。第二，營銷者可以利用顧客融入行為量表甄別不同顧客的融入程度，據(jù)此正確做出營銷決策。例如在新品開發(fā)、廣告宣傳、服務改進等經(jīng)營環(huán)節(jié)邀請融入程度較高的顧客參與，也可以據(jù)此調(diào)整忠誠回報計劃。第三，營銷者可以從顧客品牌關(guān)系和顧客特征兩個方面制定相應的營銷策略，以促進顧客融入行為。

(三)局限性和未來研究方向

本研究也存在一些局限。首先，我們只檢驗了顧客方面的因素與顧客融入行為之間的關(guān)系。未來的研究者可以更加全面地探索和驗證顧客融入行為與其前因、結(jié)果或調(diào)節(jié)變量之間的關(guān)系。第二，我們的研究基于截面數(shù)據(jù)，忽略了時間因素。因此，未來的研究者可以考察不同顧客群體的融入行為及其心理態(tài)度隨著時間的推移，在營銷活動的影響下會發(fā)生怎樣的變化，以驗證這些因素之間相互影響的內(nèi)在機制。第三，我們的研究并未涉及具體的營銷實踐。公司對顧客融入行為的管理影響著業(yè)績，未來的研究者可以采取案例研究的方法，深入地探索具體的顧客融入行為的管理策略，為公司提供更多的操作性指導。

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