网络品牌忠诚度影响因素实证研究.doc

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资源描述

1、网络品牌忠诚度影响因素实证研究中图分类号:F062.5 文献标识码:A 内容摘要:本文通过回顾国内外网络品牌忠诚度的相关研究,找出影响网络品牌忠诚度的诸多因素并提出假设,并运用 AMOS17.0 统计软件,对理论模型中的相关参数进行估计及检验,最后得出网站与技术、客户服务、信任与安全是影响网络品牌忠诚度的主要因素。 关键词:网络品牌忠诚度 影响因素 结构方程 引言 随着网络营销的盛行,建立与维护顾客网络品牌忠诚度逐渐成为网络市场营销理论和实践的焦点。许多研究表明,企业的销售额中有相当一部分是来源于其忠诚消费者,企业获得一个新顾客比维持一个老顾客的成本要高得多。企业为了获得源源不断的利润,不仅要

2、吸引新顾客,更要致力于维护这些忠诚的老顾客。顾客的忠诚度提高了,相应企业的市场竞争力也会随之提高。品牌忠诚度的重要性已经得到了国内外各界的广泛认同,传统的部分品牌忠诚度研究也适用于网络品牌忠诚度,但网络品牌忠诚度有其独特性。目前,国内对网络品牌忠诚度的研究还处于起步阶段,因此对网络品牌忠诚度的研究具有积极的现实意义。 本文采用以实证研究为主、理论分析为辅的方式,将品牌忠诚度的相关理论研究成果进行整合,分析研究网络品牌忠诚度的影响因素。 文献回顾和研究假设 网络品牌忠诚度(朱洁,2007)是指网民在某网站重复浏览或消费的行为。国内外学术界及企业界已经对网络品牌忠诚度的研究越来越关注,但国内外对网

3、络品牌忠诚度影响因素的实证研究还比较缺乏,回顾相关文献(Anita,2010;陈凌云,2006;朱洁,2007;谢鹏,2008;徐正东,2009;鲍林,2010 等) ,本文发现影响网络品牌忠诚度的因素主要有网站与技术、客户服务、价值主张、品牌倾向和信任与安全五大类。 (一)网站与技术因素 网站给顾客的第一印象非常重要。它包括快速页面加载功能、个性化网站特征、有效的搜索功能等。Szymanski and Hise (2000)指出,方便的网站功能是决定顾客满意度的主要因素,而这反过来又会影响顾客是否重复浏览一个网站。很多网站往往会根据目标客户群体去做不同的网站设计,这也意味着这个网站的个性化特

4、征和内容是为了迎合目标客户的偏好。 网络企业必须清楚许多顾客有时间因素的约束,如果它的网站缺少快速的页面加载功能和较好的浏览便捷度,那么它可能会失去潜在的顾客。再者,网站的有效搜索功能也非常重要,它确保顾客能在短时间内搜索到自己想要的物品或信息。事实上,不同产品的购买者通常遵循不同的购买模式。有些顾客浏览某个网站可能并没有任何意图去购买,那么,可以考虑把一些具有吸引力的信息或者商品放在首页。基于此,本文提出如下假设: 假设 1:网站与技术因素是网络品牌忠诚度影响因素之一。 (二)客户服务因素 网络企业为客户提供各种服务。一个成功的网络企业,它能快速地响应顾客查询,并与顾客耐心沟通,能快速交货,

5、让顾客能了解订单的物流进度,并且重视顾客的消费反馈。在网络环境中,更不能忽视跟顾客的交流。顾客在互联网上购买产品与在现实中购买产品有一定区别,他们在碰不到、闻不到实物的情况下下订单,这会使顾客对这种行为没有安全感。为了减少这种不安全感,网络企业应该提供诚信的服务,便捷安全的付款方式,准确及时的交货,让顾客及时了解订单信息与物流信息。此外,网络企业必须重视顾客的消费反馈,树立良好的品牌信誉。基于此,本文提出如下假设: 假设 2:客户服务因素是网络品牌忠诚度影响因素之一。 (三)价值主张因素 调查显示,大多数的网络购物者喜欢网站提供定制化产品和信息。定制的最终结果是实现消费者与企业的互动。客户能够

6、参与产品的设计,从而得到自己的理想产品。目前,电脑制造商戴尔已经成功实现了产品定制。消费者将自己的情感投入到产品的设计部分,而随之导致的便是顾客高度的品牌忠诚,能使企业更具竞争力。其中有部分网络企业本身具有良好的商业信誉和忠诚顾客,比如该企业是著名品牌,能满足一部分消费者的心理需求,这时,就应该继续保持该企业的品牌影响力。但也应该明白的是,在接受顾客定制的同时,必须保证产品的质量和价值也符合顾客的期望。在网络市场,顾客能更容易地进行价格对比,所以,在一个有竞争力的价格范围内,发展和维护客户的忠诚度尤为重要。基于此,本文提出如下假设: 假设 3:价值主张因素是网络品牌忠诚度影响因素之一。 (四)

7、品牌倾向因素 对某品牌具有高度忠诚度的顾客,在该品牌的同等领域有一定的消费惯性,在购买该领域的产品或服务时,固定倾向于某品牌,而对该品牌的价格等因素的敏感度较低。在一定的忠诚度下,他们觉得转换成本过高而继续忠于某品牌。网络企业为创造这样的顾客或牢牢抓住该部分顾客,往往会提供一些有别于其他品牌的特殊体验,如新品试用。企业拥有了这部分忠诚顾客,也意味着企业的品牌形象的上升,顾客相互推荐,带来更多新的消费者,把更多的消费者转变为忠诚消费者。基于此,本文提出如下假设: 假设 4:品牌倾向因素是网络品牌忠诚度影响因素之一。 (五)信任与安全因素 信任与安全,特别是在交易安全性和隐私保护方面,对维护顾客忠

8、诚度有着十分重要的作用。一项研究表明(Ratnasingham,2008) ,网上信用卡诈骗已经成为阻碍网络消费者进行在线购物的重要原因。此外,消费者个人隐私的泄露是导致网络购物失败、影响品牌形象的主要问题(Advertising Age,2000) 。网络企业必须具备独特的技术来提高客户对自己的信任,保证数据安全加密传输,保证真实身份参与电子合同。这些技术包括第三方的批准认证、隐私保护政策和资金安全性。基于此,本文提出如下假设: 假设 5:信任与安全因素是网络品牌忠诚度影响因素之一。 实证分析 (一)样本对象 根据对网络品牌忠诚度影响因素的理论研究,文章从网站与技术因素、客户服务因素、价值主

9、张因素、品牌倾向因素与信任与安全因素五个方面设计了五分制李克特量表,根据调研对象的感受对量表的各项测量选项的赞同程度进行选择。研究对象主要针对熟悉网络品牌的人群,共发放 200 份问卷,收回 186 份,其中有效问卷 160 份。在接受调查的人员中,男性占 44%,女性占 56%;年龄分布情况为 21-30 岁偏多,占 94%;在受教育程度中,大学及以上的占 91.3%;从收入情况来看,月收入在1000-3000 元的占 45.6%,总体来看,被调查人员的受教育程度比较高。 (二)数据处理 各变量的测量项目,是在借鉴已有的国内外研究成果的基础上,结合本文的实际情况,进行了必要的修正而形成的。本

10、文先利用 SPSS17.0软件对所有变量进行处理。总量表各变量 Cronbachs Alpha 系数为0.765,大于研究建议的可接受水平 0.70,显示了很好的内部一致性信度。另外所有分量表的 Alpha 系数均在 0.72 以上,表明可靠性较高。同时对样本的 KMO 检验和 Barlett 球形检验显示,变量的 KMO 值都大于 0.63,因子负荷最小值大于 0.58,表明数据的效度检验符合统计要求。接着,本文运用 AMOS17.0 统计软件,对理论模型中的相关参数进行估计。 1.初始模型分析。从初始模型参数估计结果与系数估计结果可以得到,卡方值与自由度过大,概值(P)为 0.00,小于

11、0.05,说明该模型还有待修正。从模型参数的显著性检验中可以得到,价值主张部分和品牌倾向部分的载荷系数很小,价值主张和品牌倾向的 C.R.系数都小于2,相应的 p 值也远大于 0.05,说明价值主张与品牌倾向这两部分的检验结果并不显著。另外,从实际角度考虑,通过自身感受,关于价值主张与品牌倾向对是否忠于某一个品牌的影响也不明显。因此,考虑将该两项因素在本文的结构方程模型中去除,重新调整优化该模型。但理论上不排除这两个因素对网络品牌忠诚度的影响。 2.修正模型。考虑通过修正指数对模型进行修正。考虑到模型输出结果显示 e8 与 e9 的 MI 值最大,为 5.962,同时理论上隐私保护与资金安全实

12、际上也确实存在相关关系,因此选择增加 e8 与 e9 的相关性路径。重新估计模型,重新寻找 MI 值较大的,e2 与 e5 的 MI 值为 4.862,较大,表明如果增加 a2 与 a5 之间的残差相关路径,则可减小较多模型的卡方值。但实际上个性化网站特征与便于沟通之间相关性显然不存在,因此本研究不考虑连接 e2 与 e5 的相关性路径。另外,从剩下的变量之间,MI 值没有可以做处理的,因此考虑 MI 值修正后的结构方程模型如图1 所示。 3.模型修正分析。参数估计结果如表 1 所示。卡方检验是模型拟合的绝对检验,概值(P)为 0.10,大于 0.05,模型符合理论要求。 考虑通过临界比率对模

13、型进行修正。据 CR 值的大小,可以判断两个模型参数的数值间是否存在显著性差异。从模型输出详细结果中的Pairwise Parameter Comparison 项寻找 CR 系数小于 1.96 项,并从最小值开始修正。其中发现绝对值最小的是 par-21 和 par-22,远远小于1.96。对应的是网站与技术因素与客户服务因素的方差估计,从实际考虑,也可以认为它们的方差相差。经过如此反复修正,参数估计结果如表 2 所示。 卡方与自由度大大降低了,概值(P)为 0.165,大于 0.05,模型符合理论要求。 经过两种方式修正后,模型 B 与模型 C 都符合理论要求,故对两种模型的结果进行比较:

14、Chisquare C-Chisquare BChisquare(df C-df B) ,计算公式为:pchisq(41.919-41.443,34-31)=0.93。0.93 远大于0.05,不拒绝模型 C。所以,选择的最终模型为模型 C。模型 C 各系数估计结果表,如表 3 所示。 参考文献: 1.朱洁.网络品牌忠诚度研究回顾及展望J.当代传播,2007(3) 2.徐正东.网络品牌忠诚度因素实证研究J.经济论坛,2009(16) 3.计建,陈小平.品牌忠诚度行为情感模型初探J.外国经济与管理,1999(1) 4.Anita Agrawal,Siddharth S.Retaining Brand LoyaltyJ.Copper Bridge Media,2010

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