基于4V營銷理論KOL對(duì)消費(fèi)者購買行為的影響研究

摘 要：本研究以小紅書作為案例，從4V營銷理論的角度出發(fā)，關(guān)注了KOL營銷對(duì)消費(fèi)者購買行為的影響，并利用霍華德-謝思模型對(duì)此進(jìn)行驗(yàn)證。研究結(jié)果表明，KOL營銷對(duì)消費(fèi)者的購買行為起到了積極的推動(dòng)作用，這為其他電商企業(yè)提供了參考建議，同時(shí)也對(duì)電子商務(wù)市場的發(fā)展起到了促進(jìn)作用。

關(guān)鍵詞：KOL；4V營銷理論；消費(fèi)者購買行為

一、引言

信息技術(shù)的發(fā)展對(duì)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)起到了助推作用。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的數(shù)據(jù)，我國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量不斷增長，截至2022年6月，網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到10.51億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)74.4%。網(wǎng)絡(luò)購物也愈發(fā)普及，用戶規(guī)模達(dá)到8.41億，占網(wǎng)民整體的80.0%。在這種網(wǎng)絡(luò)趨勢下，社交電商型App，尤其是以小紅書為代表的平臺(tái)，深受消費(fèi)者喜愛。越來越多的人傾向于在購買之前參考小紅書上具有影響力或在某些領(lǐng)域表現(xiàn)出色的用戶的意見。正因如此，網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的KOL（關(guān)鍵意見領(lǐng)袖）誕生了，而KOL營銷模式也逐漸在網(wǎng)絡(luò)營銷中嶄露頭角。

二、文獻(xiàn)綜述

4V營銷理論是羅文坤于1994年首次提出的，并由吳金明于2001年在《新經(jīng)濟(jì)時(shí)代的“4V”營銷組合》一文中進(jìn)行了補(bǔ)充和深化。這個(gè)理論旨在通過結(jié)合差異化、功能化、附加價(jià)值和共鳴四個(gè)要素，增強(qiáng)企業(yè)商品營銷的核心競爭力。這個(gè)獨(dú)特的營銷理論被許多國內(nèi)外企業(yè)借鑒使用，成為提升地位和開拓市場的戰(zhàn)略思想指導(dǎo)方針。楊帥（2022）在《基于4V營銷理論的國內(nèi)機(jī)場零售商業(yè)營銷策略研究》中詳細(xì)闡述了這個(gè)營銷理論，并指出其在批判性地繼承了4P、4C和4R理論的基礎(chǔ)上提出了新的營銷概念，以應(yīng)對(duì)新時(shí)代市場的變化。

KOL（關(guān)鍵意見領(lǐng)袖）是指在特定領(lǐng)域發(fā)表觀點(diǎn)并具有一定影響力的人。根據(jù)李光斗（2021）的觀點(diǎn)，營銷學(xué)中對(duì)KOL的定義是指那些擁有更全面、準(zhǔn)確的產(chǎn)品信息，同時(shí)受到相關(guān)群體的廣泛接受和信任，并且對(duì)該群體的購買行為有較大影響力的人。

周靜穎（2018）認(rèn)為，KOL的影響力非常強(qiáng)大，他們具備催生“影響力經(jīng)濟(jì)”的能力。鄧良柳（2019）指出，KOL營銷需要采取新的策略，并積極探索有效的KOL評(píng)估方法等，因此，應(yīng)充分發(fā)揮KOL在商業(yè)營銷方面的價(jià)值優(yōu)勢。張海偉（2021）敏銳地發(fā)現(xiàn)，KOL可以通過附加價(jià)值和共鳴等方式實(shí)現(xiàn)營銷目標(biāo)，他們通過分享來獲取受眾的信任，并努力在情感層面與消費(fèi)者產(chǎn)生共鳴，最終達(dá)到從個(gè)人引導(dǎo)消費(fèi)的轉(zhuǎn)變。王方圓和鞏雪茹（2014）認(rèn)為，在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，導(dǎo)致消費(fèi)者購買行為改變的主要原因有內(nèi)因和外因兩個(gè)方面：內(nèi)在因素包括文化因素和消費(fèi)興趣，外在因素包括產(chǎn)品特性和安全可靠性。王夏陽等（2020）提出了從感知價(jià)值和感知風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)角度來考慮消費(fèi)者購買的影響因素。Chang和Tseng的研究驗(yàn)證了網(wǎng)購時(shí)顧客對(duì)感知價(jià)值的正向影響會(huì)增加消費(fèi)者的購買意愿。

通過梳理上述研究成果發(fā)現(xiàn)，學(xué)者們在4V營銷理論、KOL營銷和消費(fèi)者購買行為影響因素方面的研究已經(jīng)取得了豐碩的成果。然而，還有很多研究有待進(jìn)一步探索。因此，本文以小紅書為例，運(yùn)用4V營銷理論來研究KOL營銷對(duì)消費(fèi)者購買行為的影響因素。研究旨在深入了解當(dāng)今消費(fèi)者對(duì)營銷所關(guān)注的方面，并通過數(shù)據(jù)分析來展現(xiàn)實(shí)際情況，為其他電商企業(yè)調(diào)整營銷策略提供參考依據(jù)。

綜上所述，本研究提出以下四種假設(shè)：

H1：KOL進(jìn)行差異化營銷對(duì)消費(fèi)者購買行為具有正向影響作用。

H2：KOL進(jìn)行功能化營銷對(duì)消費(fèi)者購買行為具有正向影響作用。

H3：KOL使用附加價(jià)值營銷手段對(duì)消費(fèi)者購買行為具有正向影響作用。

H4：KOL使用共鳴營銷手段對(duì)消費(fèi)者購買行為具有正向影響作用。

三、論文理論模型

本研究將4V營銷理論與霍華德-謝思模型結(jié)合，將自變量分為差異化營銷、功能化營銷和附加價(jià)值營銷這三個(gè)方面。通過中介變量共鳴以及因變量購買行為，探究KOL營銷對(duì)消費(fèi)者購買行為的影響。本文研究模型如圖1所示。

四、數(shù)據(jù)來源及信度效度

本研究基于前人的成熟量表進(jìn)行了修改和調(diào)整，最終形成了《小紅書KOL對(duì)用戶購買行為的影響研究》調(diào)查問卷，并向不同的用戶發(fā)放。本研究共回收了427份問卷，其中有246份是有效問卷并且使用了SPSS進(jìn)行了信度與效度檢驗(yàn)，以分析問卷中使用了李克特量表的數(shù)據(jù)測量的可靠性以及對(duì)量表結(jié)構(gòu)的合理性進(jìn)行了分類。

1.信度分析

如表1所示，通過檢測Cronbach’ s Alpha值對(duì)問卷進(jìn)行信度檢驗(yàn)，整體量表信度值為0.970，＞0.910，證明本量表總體數(shù)據(jù)信度較好。

2.效度分析

根據(jù)表2所示，問卷整體KMO值為0.900，巴特利特球形檢驗(yàn)Sig值為0.000，＜0.05，說明該問卷整體適合做因子分析。

五、描述性分析、現(xiàn)狀分析、相關(guān)性檢驗(yàn)與回歸分析

1.描述性分析

根據(jù)前文的研究，差異視角、功能視角和附加價(jià)值視角都對(duì)共鳴視角產(chǎn)生了顯著影響。因此，本節(jié)將進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，探討消費(fèi)者個(gè)人屬性特征對(duì)購買行為的影響。這些個(gè)人屬性特征包括性別、年齡、受教育程度、在網(wǎng)絡(luò)購物上的花費(fèi)和在小紅書上的花費(fèi)。

（1） 性別對(duì)消費(fèi)者購買行為的影響

由表3可知，在使用小紅書App的性別構(gòu)成中，男性用戶占調(diào)查對(duì)象總數(shù)的17.1%，女性用戶占調(diào)查對(duì)象總數(shù)的82.9%，女性多于男性，可以看出小紅書App的用戶以女性為主。

（2） 年齡對(duì)消費(fèi)者購買行為的影響

由于難以觸及18歲以下的小紅書App用戶，調(diào)查問卷具有一定的局限性。然而，從表4中仍然可以得出一些結(jié)論。小紅書App的主要用戶是18～25歲的年輕人，占比為90.2%；其次是26～40歲和40歲以上的人群，分別占比7.3%和2.4%。隨著年齡的增加，用戶占比逐漸減少，這說明小紅書App的用戶更多集中在18～25歲的年輕人群。

（3） 學(xué)歷對(duì)消費(fèi)者購買行為的影響

由表5可知，小紅書App的用戶主要集中在本科這一群體中，占比92.3%，說明小紅書App的用戶群體大部分接受過高等教育。

（4） 消費(fèi)者在網(wǎng)絡(luò)購物上的花費(fèi)與消費(fèi)者在小紅書App上的花費(fèi)

根據(jù)表6和表7的數(shù)據(jù)，可以看出用戶在小紅書App上的花費(fèi)主要集中在500元以下，占比達(dá)到85.4%。其次是在500～1000元和1000～1500元的，分別占比12.2%和2.4%。而在網(wǎng)絡(luò)購物上的花費(fèi)也主要集中在500元以下，占比達(dá)到61%。其次是在500～1000元、1500元以上和1000～1500元的，分別占比26.8%、9.8%和2.4%。因此可以得出結(jié)論，消費(fèi)者在通過小紅書App進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購物時(shí)的花費(fèi)略低。

2.現(xiàn)狀分析

經(jīng)過觀察表8的數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)差異視角的平均值為2.0343，取整后為2，說明KOL的差異化營銷與消費(fèi)者的意向相符；功能視角的平均值為2.2904，取整后為2，說明KOL的功能化營銷也符合消費(fèi)者的意向；附加價(jià)值視角的平均值為2.1192，取整后為2，說明KOL在營銷過程中的附加價(jià)值對(duì)消費(fèi)者的影響也符合消費(fèi)者的意向；共鳴視角的平均值為2.0935，取整后為2，說明KOL在營銷過程中能夠引發(fā)消費(fèi)者共鳴，并符合消費(fèi)者的意向?？傮w來說，目前小紅書App中的KOL營銷方式符合消費(fèi)者的心理預(yù)期，KOL對(duì)消費(fèi)者的購買行為起到了積極的促進(jìn)作用。

3.相關(guān)性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)差異視角、功能視角、附加價(jià)值視角和共鳴視角間是否存在顯著的相關(guān)關(guān)系，對(duì)其進(jìn)行Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表9所示。

通過觀察表9，可以得出以下結(jié)論：差異視角與共鳴視角之間的相關(guān)性為0.930，具有極強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系；功能視角與共鳴視角之間的相關(guān)性為0.924，也存在極強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系；附加價(jià)值視角與共鳴視角之間的相關(guān)性為0.939，同樣存在極強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。這表明差異視角、功能視角和附加價(jià)值視角都與共鳴視角密切相關(guān)。

4.回歸分析

通過對(duì)差異視角、功能視角、附加價(jià)值視角和共鳴視角進(jìn)行相關(guān)性檢測，能夠發(fā)現(xiàn)它們之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系。為了深入研究這些因素之間的關(guān)系，本研究采用了線性回歸分析方法。具體的回歸分析結(jié)果如表10所示。

差異視角、功能視角、附加價(jià)值視角與共鳴視角的回歸模型中簡單相關(guān)系數(shù)R=0.976，決定系數(shù)R2=0.953，調(diào)整后R2=0.953，即共鳴視角可以解釋95.3%的變異量。

對(duì)差異視角、功能視角、附加價(jià)值視角與共鳴視角進(jìn)行多元回歸分析后，分析結(jié)果如表11所示。

經(jīng)過數(shù)據(jù)分析，差異視角、功能視角、附加價(jià)值視角與共鳴視角之間存在顯著相關(guān)關(guān)系。非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)顯示，功能視角對(duì)共鳴視角的影響最大，其次是差異視角，附加價(jià)值視角的影響最小。標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)的結(jié)果也與非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)相似。這些結(jié)果證實(shí)了H1、H2、H3、H4假設(shè)成立。綜合計(jì)算得到的方程表明，共鳴視角可通過差異視角、功能視角、附加價(jià)值視角的加權(quán)組合來預(yù)測，其中差異視角的權(quán)重最大，功能視角的權(quán)重次之，附加價(jià)值視角的權(quán)重最小。

六、結(jié)語

當(dāng)前市場存在產(chǎn)能過剩和同質(zhì)化嚴(yán)重等問題，只有具備高辨識(shí)度和不可替代性的產(chǎn)品才能在競爭中脫穎而出并形成強(qiáng)大的核心競爭力。為了實(shí)現(xiàn)電商企業(yè)產(chǎn)品的可持續(xù)發(fā)展，應(yīng)提供靈活的功能供給，以滿足多個(gè)觀眾群體的多元化需求。電商企業(yè)通過技術(shù)和服務(wù)的增加，將產(chǎn)品的價(jià)值提升到一個(gè)新的層次，同時(shí)利用KOL在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)上的重要作用，將產(chǎn)品品牌賦予附加價(jià)值。電商企業(yè)應(yīng)充分利用KOL的知識(shí)、聲望和技術(shù)等優(yōu)點(diǎn)，在情感方面尋找與受眾的共鳴點(diǎn)，進(jìn)行更深層次的情感交流，從而提高營銷效果，實(shí)現(xiàn)真正的情感共鳴。

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作者簡介：蔡振（1985— ），男，湖南岳陽人，長沙師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，講師，研究方向：電子商務(wù)、企業(yè)管理、區(qū)域經(jīng)濟(jì)管理。