基于顧客視角的B2C網站品牌資產影響要素實證研究

□何旺兵 胡正明

（1、2.山東大學管理學院，濟南 250100）

一、引言

品牌資產的研究是目前市場營銷的前沿研究，很多學者對其進行了深入探討和研究，在傳統經濟領域逐漸建立起比較完善的品牌資產理論體系（Keller，1993［1］，2003［2］；Aaker，1991［3］，1996［4］；Tasci，Gartner&Cavusgil，2007［5］；D'Hauteserre，2001［6］；Konecnik& Gartner， 2007［7］；Shankar，Azar&Fuller，2008［8］；Boo， Busser&Baloglu，2009［9］；Priluck&Till，2010［10］等），然而由于網絡經濟發展時間短、速度快，使得在網絡經濟領域品牌資產的研究依然很少。網絡經濟與現實經濟存在很大的差異，在傳統商業中，商業地段對營銷影響很大，然而在網絡中，由于不存在空間距離，網絡經濟的長尾效應和品牌的馬太效應使得品牌成為了網絡經濟競爭的重點。因此品牌資產的研究對網絡經濟有著重要意義。

目前國內外學術界對B2C購物網站品牌資產的研究主要集中于品牌認知范式，品牌關系范式的實證研究依然比較少，而B2C網站SNS化方向的發展在不斷強化品牌與顧客的關系，這使得很有必要采用品牌關系范式對品牌資產進行研究。

二、研究綜述及研究假設

早在Aaker（1991）提出的品牌資產模型中就提出了品牌知名度（Name Awareness，簡稱NA）對品牌資產的影響［3］，后續研究者也通過實證研究驗證了品牌知名度對品牌資產的作用。Pappu，Quester和Cooksey（2005）以消費品的實際消費行為為研究對象，驗證了品牌知名度、感知質量、品牌形象/聯想和品牌忠誠等因素對品牌資產的影響［11］。因此本研究提出了研究假設1。

假設1a：品牌知名度對品牌信任存在正向影響；

假設1b：品牌知名度對品牌依戀存在正向影響。

感知質量對品牌資產的影響得到了大量研究者的驗證，Aaker（1991）是最早提出感知質量（Perceived Quality）對品牌資產的影響的［3］。Yoo，Donthu和Lee（2001）開發了多維度測量量表，以感知質量、品牌知名/聯想和品牌忠誠三個維度為基礎進行了跨文化研究［12］。因此本研究認為感知質量對品牌資產有著重要影響，由于B2C網站存在著三方面的質量：網站質量（Website Quality，簡稱WQ）、產品質量（Product Quality，簡稱PQ）和服務質量（Service Quality，簡稱SQ），這三方面既存在著聯系，又有所區別，不同的B2C網站在這些方面的優勢不同，對于消費者的意義也是不同的，所以本研究將這三個方面作為感知質量，認為他們影響著品牌資產，因此產生了研究假設2、3和4。

假設2a：網站質量對品牌信任存在正向影響；

圖1 基于顧客視角的B2C購物網站品牌資產影響要素金字塔模型

假設2b：網站質量對品牌依戀存在正向影響；

假設3a：產品質量對品牌信任存在正向影響；

假設3b：產品質量對品牌依戀存在正向影響；

假設4a：服務質量對品牌信任存在正向影響；

假設4b：服務質量對品牌依戀存在正向影響。

Muniz和 O'Guinn（2001）提出了品牌社區（Brand Community）的概念，這是以品牌關系為基礎的，認為其是“在某一品牌的崇拜者之間建立的社會關系結構形式，是一種專門化的，非地理聯結的社區”［13］，具有共享類的意識、儀式/傳統和道德責任感三個明顯特征。McAlexander、Schouten和Koenig（2002）構建了以顧客為中心的品牌社區模型［14］。Park、MacInnis和Priester（2006）研究認為品牌依戀是基于關系過程成為一種聯結品牌與消費者自我的認知和情感紐帶，可以用來解釋那些基于關系的營銷交換活動所產生的較高層級的特定消費行為［15］。Thomson（2006）在借鑒心理學相關研究，提出了消費者對名人品牌依戀形成機理的A-R-C模型，他發現自主和關系需求的滿足程度能夠直接影響到消費者對名人品牌的依戀強度［16］。這些研究證實了社交體驗（Social Experience，簡稱SE）對品牌資產的影響，為了研究社交體驗在B2C品牌資產中的作用，本研究提出了假設5。

假設5a：社交體驗對品牌信任存在正向影響；

假設5b：社交體驗對品牌依戀存在正向影響。

Reinartz，Krafft和Hoyer（2003）認為顧客關系是企業試圖建立持續性、贏利性關系的所有活動［17］。Subhash（2005）發現可以通過心理前攝來建立和維持長期的顧客關系，從而建立顧客忠誠。顧客關系對品牌資產的影響已經得到了研究者的證實，由此認為品牌信任（Brand Trust，簡稱BT）和品牌依戀（Brand Attachment，簡稱 BA）對品牌忠誠（Brand Loyalty，簡稱BL）有著重要影響，但是在B2C網站品牌資產中是否有著同樣的效用以及顧客關系內部是否存在著相互作用并沒有得到進一步的研究，因此本研究提出了假設6和7。

假設6a：品牌信任對品牌依戀存在正向影響；

假設6b：品牌信任對品牌忠誠存在正向影響；

假設7a：品牌依戀對品牌忠誠存在正向影響。

基于上述研究，本文提出了基于顧客視角的B2C購物網站品牌資產影響要素金字塔模型（圖1）。

三、實證分析

1.調研方法及預調研

為了保證測量量表信度和效度，本研究對研究假設基礎上開發的32個測量題項進行了預調研，預調研包括兩個組成部分，第一部分是邀請兩位網絡營銷領域的專家對理論進行修改，然后再邀請了8名長期進行網絡購物的消費者進行測試，并對測試題項進行修改，保證題項沒有歧義且符合消費者的實際情況和語境；第二部分是派發了150份預調研的調查問卷，調查問卷分為電子版和紙質版，調查對象主要是上班族和學生，調查問卷回收了141份，其中有效問卷123份，有效率為87.2%。

通過構建概念模型，對變量進行操作定義，從以往的文獻、專家訪談和消費者調研中提取測量題項，形成了初始測量題項后，進行預調研，然后通過對預調研數據進行分析，采用CITC和Cronbach ɑ系數來凈化題項，并通過探索性因子來檢驗測量題項的結構效度，最終從初始的32個測量題項中篩選出27個。

研究中采用Likert7量表對這27個測量題項進行調查，每一個問題分為7級等級進行評分，從1到7分別為非常不同意、不同意、有點不同意、不確定、有點同意、同意和非常同意，被調查者根據實際情況進行選擇。調查問卷還設置了消費者網絡購物基本情況調查和消費者基本資料兩個部分。此外在量表中還設置了兩個反方向題目，以評估被調查者填寫調查問卷的認真程度。

2.正式調研及樣本特征

在樣本數量方面，不同的學者有不同的建議，Churchill（1982）認為，有效樣本應該達到測量題項的10倍以上，Nunnally 和 Berstein（1994）建議，有效樣本量為測量題項的5倍以上。本研究模型中有8個變量，27個測量題項，為了保證研究的有效性，本研究確定收集的有效樣本量為300以上。

為了保證樣本的有效性，本研究采用了多層次多方式的調研方案。首先，為了覆蓋不同的調研群體，本研究對內容相同的調查問卷設計了兩種不同的形式：電子版和紙質版。電子版采用MS WORD進行編輯，為了便于被訪者填寫，研究者精心設計了窗體這一突破傳統電子調查問卷的技術，被訪者可以很容易點擊選項直接選擇；紙質版由于采用筆進行選擇，與電子版存在很大的不同，研究者在電子版的基礎上重新優化設計，以方便被調查者進行填寫；接著，為了保證調研的效果，研究者組織了五名不同領域的朋友幫忙進行調研，并對他們進行了詳盡的培訓，此外還制定了調研方案；最后研究者和協助者在線上線下挑選被訪者進行調研：線上包括通過網站論壇隨機挑選被訪者；線下主要通過在交通要道隨機攔截消費者的方式。最終本研究共發放了250份電子版和250份紙質版的調查問卷，回收了483份，有效調查問卷共397份，有效率為82.2%。

本研究采用了統計軟件PASW Statistics 18對正式調研數據進行統計分析，統計結果與艾瑞咨詢發布的《2009—2010年中國網絡購物行業發展報告》［18］中B2C購物網站的市場份額基本一致，也反映了這三家網站綜合實力是比較強的，有吸引消費者的特色。樣本概況總體來說與中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的《第27次中國互聯網絡發展狀況統計報告》［19］中的數據相符合，符合當前我國網絡購物人群的基本特征和網絡購物基本情況。樣本具有比較好的代表性。

3.變量描述性統計分析

采用PASW對正式調研中各研究變量的平均值和標準差進行統計。統計分析結果顯示，研究變量均值介于3.62─5.44之間，這反映了被訪者對測量題項的回答總體顯出積極傾向；標準差介于0.64─1.22之間，反映了被訪者對測量題項選擇的分值波動不大，數據分布比較合理。在結構方程模型中，最大似然估計法和一般最小乘估價法等常用的估計方法一般要求樣本數據呈現多元正態分布，否則結構方程模型參數估計的標準差等會產生偏差，從而導致估計結果的顯著性檢驗失效，因此在描述性統計分析中加入了對研究變量的偏度和峰度的計算，結果顯示偏度介于-1.62─0.29之間，其絕對值遠小于標準值3，峰度介于-1.62─5.90之間，其絕對值也遠小于標準值10，符合正態分布的假定，樣本數據比較適合進行結構方程模型分析。

4.信度和效度分析

在預調研階段，本研究對預調研數據已經進行了信度和效度分析，并篩選出了5個不符合要求的測量題項。為了避免正式調研數據出現偏差，保證結構方程模型分析的有效性，本研究對正式調研數據中的研究變量進行了信度和效度分析。

信度（Reliability）分析是用來測量數據的穩定性或一致性的程度。本研究采用PASW對正式調研的研究變量數據進行分析，主要采用了單項—總體相關系數（CITC）和Cronbach ɑ系數這兩個系數。Cronbach ɑ系數將測量數據每一條結果都與其他數據進行比較，對量表的一致性評估比較謹慎，克服了傳統折半信度的不足。

表1顯示，正式調研研究變量的測量題項單項—總體相關系數（CITC）介于0.724─0.891之間，超過了其他研究者通常采用的最低標準0.4。本研究的Cronbach ɑ系數介于0.850─0.928之間，說明樣本數據具有很高的信度。

表1 正式調研研究變量的CITC和信度分析

效度分析（Validity）是用來反映測量工具所能夠正確測量所要測量項目的特質的程度。本研究主要采用了探索性因子分析，探索性因子分析是一種常用的測量開發方法，當對測量項目內部結構不清楚，不能形成有效理論預期時，將所有測量指標放在一起進行探索性因子分析，再通過所得到的因子負荷值判斷概念效度的情況。測量指標的單一維度性是測量理論中基礎的關鍵的假設之一（Gerbing和Anderson，1988），因此本研究做了研究變量的單維度檢驗。檢驗結果顯示，研究變量的KMO介于0.678─0.777之間，超過了標準值0.5，適合做因子分析。每一個變量的測量題項都只生成了一個因子，每個因子的解釋百分比介于63.931%─74.578%之間，解釋能力比較強，這說明本研究將各個研究變量看做單維度概念是比較合理的。

5.結構方程模型評價

本研究采用AMOS 18中的最大似然估計對初始結構方程模型進行估計。 模擬分析結果顯示，卡方/自由度的值為1.985，小于評價標準3；RMR為0.020，RMSEA為0.023，兩者都小于0.05，符合0.05；模型的擬合參數GFI、NFI、TLI和CFI分別為0.929、0.941、0.954和0.914，高于大多數研究者建議的0.90的標準，這些數據表面結構方程模型與調查數據具有比較好的擬合度。

表2是結構方程模型分析的假設路徑關系檢驗結果，其中大多數假設得到驗證，品牌知名度、網站質量、產品質量、服務質量和社交體驗對品牌信任的顯著性關系得到驗證，品牌知名度、社交體驗對品牌依戀的顯著性關系也得到驗證，但是網站質量、產品質量和服務質量對品牌依戀的顯著性關系沒有得到驗證，品牌信任對品牌依戀和品牌忠誠以及品牌依戀對品牌忠誠呈現正相關。綜上所述，假設H1a、H1b、H2a、H3a、H4a、H5a、H5b、H6a、H6b和H7a得到了驗證，但是H2b、H3b和H4a并沒有得到驗證。

綜上所述，前因變量顧客感知中品牌知名度與品牌信任的正向關系、網站質量與品牌信任的正向關系、產品質量與品牌信任的正向關系、服務質量與品牌信任的正向關系、社交體驗與品牌信任的正向關系、品牌知名度與品牌依戀的正向關系以及社交體驗與品牌依戀的正向關系得到了驗證，而網站質量與品牌依戀的正向關系、產品質量與品牌依戀的正向關系以及服務質量與品牌依戀的正向關系并沒有得到驗證。中間變量顧客關系中品牌信任與品牌依戀的正向關系、品牌信任與品牌忠誠的正向關系和品牌依賴與品牌忠誠的正向關系都得到了驗證。

表2 結構方程模型路徑分析

四、結論和展望

1.研究結論與創新點

本研究從顧客視角研究B2C購物網站品牌資產的影響要素，將顧客感知分為品牌知名度、網站質量、產品質量、服務質量和社交體驗，顧客關系分為品牌信任和品牌依戀，顧客行為為品牌忠誠，其中顧客感知的社交體驗是以往研究所忽視的，隨著SNS網站的興起而在購物網站中發揮著重要作用，在品牌資產是否包括結果變量方面，不同學者有不同的理解，本研究認為結果變量即顧客行為是品牌資產的重要組成部分。據此本研究開發了基于顧客視角的B2C購物網站品牌資產影響要素的測量量表。

實證結果證明本研究開發的基于顧客視角的B2C購物網站品牌資產影響要素的測量量表具有良好的信度和效度，該量表對后續研究者有著重要的參考價值。本研究在該領域研究中首次引入的變量——社交體驗，在品牌資產量表中的信度和效度都非常好，對品牌資產有著重要的影響，是不可缺少的因素之一。

此外本研究認為品牌資產不僅僅包括了顧客感知，還包括了顧客行為，顧客感知通過中間變量顧客關系對顧客形成產生影響，據此開發了基于顧客視角的B2C購物網站品牌資產影響要素金字塔模型。

本研究實證驗證了關系價值在B2C購物網站品牌資產的重要作用，擴展了品牌資產在網絡購物中的研究視角，說明關系范式在網絡購物研究中可以發揮重要的作用。此外研究還支持了品牌資產包括顧客感知和顧客行為兩個層面。這些研究成果對本研究領域有著重要的價值。

2.研究局限與展望

由于研究條件和個人能力所限，本研究依然存在著一定的局限性，主要表現在樣本方面，由于研究的資源有限，相對于龐大的網絡購物消費者，雖然筆者盡可能地擴大了樣本數量，還是不能完整地反映網絡購物的全貌，不能夠深入研究消費者的區域差異性。

針對本研究的不足，未來研究中，研究者可以從以下幾個方面入手：（1）進一步擴展研究視角。（2）擴展研究樣本的廣度和深度。此外由于B2C購物網站本身還處于不斷發展過程中，遠遠沒有定型，未來會出現更多的新技術、新理念，研究者可以根據最新的發展情況，引入新變量。

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