虛擬品牌社區中企業反饋對顧客建言的影響
——顧客互動的調節作用

楊國玉

(南京工業大學 江蘇南京 211800)

1 問題的提出

隨著社會的發展和互聯網技術的不斷成熟，人們的消費方式逐漸從線下轉變到線上。越來越多的顧客選擇通過在線網絡了解企業產品和服務信息，使用在線平臺進行購買并在虛擬社區分享產品的體驗感受、反饋產品或服務的問題等。一方面，企業通過社區來聆聽顧客的聲音，如花粉俱樂部、小米社區、三星社區等。其中，華為社區日均活躍度達10萬+，而其中建議|申訴版塊帖數也達到近30萬(截止到2021年5月10號)。另一方面，顧客地位不斷提升，顧客建言日益被重視。顧客作為企業產品和服務的核心體驗者與使用者，其建議對企業發展具有重要的參考價值，尤其在虛擬社區中，顧客為企業發展提供了大量的數據與建議。這就要求企業具備更為強大的顧客管理能力，通過虛擬品牌社區不斷尋找和挖掘顧客需求。針對此現象，本文深入探索企業反饋對顧客建言的影響，并為企業引導和促進顧客建言提供建議。

2 研究背景及假設的提出

關于建言的研究主要集中于員工建言。建言行為受到多種因素的影響，趙蕾和翟心宇(2018)認為建言行為受到領導因素、組織因素和個體因素的影響。周琰喆和李原(2020)指出建言行為受到人格特質、領導風格、群體氛圍等因素的影響。樊耘等(2014)發現建言行為受到組織支持、領導成員交換關系、組織、主管或同事的信任、認同、情感承諾等因素影響。總的來說，建言行為主要受到領導、組織和個人三個方面的影響。

隨著虛擬品牌社區的興起，顧客作為企業的“兼職員工”已參與到企業產品或服務生產、推廣、產品使用經驗、產品售后以及產品創新等多個活動。顧客和企業員工一樣主動想企業反映產品、社區管理、服務等方面的問題。參考領導與員工建言的相關文獻，本文認為顧客的建言同樣受到企業的影響，企業也是顧客建言的主要對象。王勇等(2017)指出企業在面對線下顧客問題時，企業的反饋方式會影響企業與顧客的關系，進而影響顧客的行為。其中，企業反饋是指企業對顧客建議及問題的回復。在虛擬社區中，企業與顧客通過在線平臺來進行互動交流，與傳統線下互動相比，文字和圖片成為交流的主要載體，企業及時、簡易的反饋更有利于顧客的理解，同時在反饋過程中，企業給予顧客對問題的關注和解釋更有利于顧客不滿情緒的釋懷。因此，本文認為企業反饋會影響顧客的建言行為。本文參考王勇等(2017)研究，將企業反饋劃分為簡易性、及時性、關注、解釋4個維度。參考Liang和Farh、朱春平(2017)研究的基礎上，結合研究背景將顧客建言主要分為外向型建言和內向型建言兩個維度。因此，提出以下假設：

H1a：虛擬品牌社區企業反饋的簡易性對于顧客外在型建言具有正向影響；

H1b：虛擬品牌社區企業反饋的簡易性對于顧客內在型建言具有正向影響；

H2a：虛擬品牌社區企業反饋的及時性對于顧客外在型建言具有正向影響；

H2b：虛擬品牌社區企業反饋的及時性對于顧客內在型建言具有正向影響；

H3a：虛擬品牌社區企業反饋的關注對于顧客外在型建言具有正向影響；

H3b：虛擬品牌社區企業反饋的關注對于顧客內在型建言具有正向影響；

H4a：虛擬品牌社區企業反饋的解釋對于顧客外在型建言具有正向影響；

H4b：虛擬品牌社區企業反饋的解釋對于顧客內在型建言具有正向影響。

在虛擬品牌社區中，顧客通過發帖就產品問題改進與企業以及其他顧客進行討論，也通過社區進行求助，這些都會導致顧客互動的產生。研究表明，當顧客發出聲音時，其他顧客就有機會做出回應，然后通過在在線平臺與其他顧客之間產生互動。劉容和于洪彥(2017)指出虛擬品牌社區中顧客互動會影響其他顧客。通過社區調研和帖子挖掘發現，顧客互動可以是積極的或消極的，即顧客互動分為正向互動和負向互動。當顧客發表負面評論時，會影響其他顧客對品牌評估以及購買行為，會給企業帶來不良影響。所以，本文認為顧客互動會調節企業反饋與顧客建言之間的影響。因此，提出以下假設：

H5a：顧客正向互動在企業反饋的及時性與顧客外在型建言間有正向調節作用；

H5b：顧客負向互動在企業反饋的及時性與顧客內在型建言間有負向調節作用；

H6a：顧客正向互動在企業反饋的簡易性與顧客外在型建言間有正向調節作用；

H6b：顧客負向互動在企業反饋的簡易性與顧客內在型建言間有負向調節作用；

H7a：顧客正向互動在企業反饋的關注與顧客外在型建言間有正向調節作用；

H7b：顧客負向互動在企業反饋的關注與顧客內在型建言間有負向調節作用；

H8a：顧客正向互動在企業反饋的解釋與顧客外在型建言間有正向調節作用；

H8b：顧客負向互動在企業反饋的解釋與顧客內在型建言間有負向調節作用。

3 研究方法

3.1 研究樣本

本文通過華為社區、小米社區、一加社區等以發帖和私信的方式來邀請有意愿的社員進行填寫。同時在社區成員聚集的QQ群和微信群收集問卷，共發出768份，其中得到有效數據138份。剔除存在多處漏洞、作答時間過短，以及未完成問卷，最終得到有效問卷119份，問卷回收率為15.5%。

本次調研樣本的具體特征如下：(1)性別的構成，其中男性樣本74條，占總樣本的62%，女性樣本45條，占總樣本的38%。(2)年齡的分布情況，從收到的樣本情況來看，20歲以下的樣本數為58份，其次是20～25歲的樣本數為56份，這兩個年齡層的樣本為114份，占總樣本數的95.8%；25～30歲的樣本數為5份，占總樣本的4.2%。此次數據回收的樣本30歲以上無。(3)社區活動時間分布情況，其中活動時間為2～3年的樣本最多，為55份，占總樣本的46.3%。其次，活動時間為一年級一下的樣本為33份，占總樣本的27.7%。活動時間為3～5年的樣本27份，占總樣本的22.7%。活動時間為5年以上的樣本最少，為4份，占總樣本的0.3%。

3.2 測量工具

本文主要采用李克特量表對其進行測量，該量表主要基于現有文獻和研究的基礎上，參考已經成熟并廣泛使用的量表進行修改，并根據研究背景最后形成各個觀察變量的測量指標，從而在內容效度方面確保本次調研的可靠性。其中企業反饋、顧客建言兩個變量采用李克特量表進行測量，采用1～5分制的答題方式，分別代表“完全不同意“”不同意“”說不清“”同意”和“ 完全同意”。顧客互動為二分類變量，分別為正向互動和負向互動。

本文參考王勇等(2017)文獻來測量企業反饋，主要通過簡易性、及時性、關注和解釋來進行測量。借鑒朱春平(2017)研究，并結合研究背景將顧客建言主要分為外向型建言和內向型建言兩個維度。顧客互動主要借鑒Chevalier和Mayzlin，de Vries等(2012)將顧客互動分為兩個維度，分別為正向互動和負向互動。

3.3 統計方法

本文主要通過SPSS20.0、SmartPLS3.0和STATA16.0對有效數據進行分析，主要包括信度、效度、直接效應與調節效應進行檢驗。其中通過SPSS20.0進行信度與效度分析；Smart-PLS3.0進行直接效應檢驗；STATA16.0進行調節效應檢驗。

4 結果分析

4.1 信度與效度檢驗

信度通過內部一致性和組合信度的方法進行檢驗，利用Cronbach’s α以及CR系數對信度進行測量。本問卷的全部構念的總體Cronbach’s α系數為0.932，單個變量構念的Cronbach’s α大于0.88，組合信度CR值均高于0.92，說明本研究的數據具有良好的信度，具體見表1。

效度主要通過收斂效度和區分效度進行檢驗。其中，收斂效度利用因子負荷和AVE來共同評估。從表1可以看出，本研究的因子荷載值均高于0.83，且AVE值都高于0.81，這些都表明本研究有非常好的收斂效度。區分效度通過將各個構念的相關系數平方的值和AVE值進行分析和比較。從表3可以看出，本研究構念間的相關系數最大的是0.924，遠遠小于全部變量的AVE的平方根值，且VIF小于10，不具有共線性，表明本次的研究具有較好的區分效度。

表1 信度與效度分析

4.2 相關分析

從表2可以看出，量表變量間的相關系數都能達到0.5的顯著水平，除了簡易性和外在型建言、關注和外在型建言相關性外，其他變量的相關性都在0.61～0.93，這表示本次研究的量表變量之間均具有一定程度上的相關性，適合進行進一步分析。

表2 Pearson相關分析

4.3 直接效應驗證

本研究使用SmartPLS3.0計算路徑系數，并使用自主法(Bootstrap)來計算系數的顯著性。除了簡易性與外在型建言未得到驗證外，其余的假設都得到了驗證，其中及時性(β1=0.661，p1<0.01；β2=0.329，p2<0.01)與顧客建言的路徑系數最高，說明當顧客建言過程中對企業反饋的及時性感知最高。簡易性對內在型建言(β2=0.149，p2<0.01)有顯著影響，而簡易性對顧客外在型建言沒有顯著影響；這說明內在型建言比外在型建言更為復雜，受到的因素更多，對企業提供的建言環境要求更高。關注對顧客外在型建言(β1=-0.430，p1<0.01)和內在型建言(β2=0.310，p2<0.01)呈現相反的影響路徑。這表明在顧客選擇建言的情況下，企業的關注程度會影響顧客不同的建言行為，具體結果見表3。

表3 模型的標準化路徑系數和假設檢驗成果

4.4 調節效應驗證

本研究的調節變量為顧客互動，為二分類變量，采用STATA16.0分組回歸來檢驗調節效應。分組回歸的目的主要檢驗不同組別之間系數，以此來判斷兩者的差異是否顯著。

結果顯示：外向型建言。顧客正向互動調節下，企業反饋的及時性(β1=0.230，p1<0.01)、關注(β1=-0.231，p1<0.01)和解釋(β1=0.350，p1<0.01)對顧客外在型建言具有顯著影響：在顧客負向互動調節下，企業反饋的及時性(β1=0.502，p1<0.01)對顧客外在型建言具有顯著影響。通過組間系數差異性比較，顧客互動在及時性與外在型建言之間不具有調節效應(p1=0.119>0.01)，所以顧客互動在企業反饋與外在型建言之間不具有顯著影響。

內在型建言。顧客正向互動調節下，企業反饋的簡易性(β2=0.145，p2<0.05)、及時性(β2=0.209，p2<0.01)、關注(β2=0.326，p2<0.01)和解釋(β2=0.310，p2<0.01)對顧客內在型建言具有顯著影響：在顧客負向互動調節下，企業反饋的簡易性(β2=0.492，p2<0.01)和及時性(β2=0.349，p2<0.01)對顧客內在型建言具有顯著影響。通過組間系數差異性檢驗，顧客互動在及時性與內在型建言之間具有調節效應(p2=0.049<0.05)，同時，顧客互動在及時性與內在型建言之間具有調節效應且正向互動的調節系數(p2=0.209)小于負向互相的調節系數(p2=0.492)，所以顧客負向互動在企業反饋及時性與內在型建言之間具有顯著調節效應，具體見表4、表5。

表4 分組調節

表5 組間系數差異檢驗

5 研究啟示

第一，高度重視虛擬品牌社區中的各類顧客建言。企業要重視“愛挑毛病“”喜歡拖怨”的顧客，應重點關注并且認真受、處理、及時回復。現實中，很多企業未能傾聽顧客的聲音，不利于企業及時發現自身問題，其中包括產品存在缺陷、質量不過關、服務不到位、社區管理混亂等。這就會讓企業錯失改善產品、挽救品牌形象以及防止顧客流失的黃金時間，進而對企業造成不可挽回的損失或破產。因此，企業要樹立對顧客聲音的敬畏之心，重視顧客建言行為，特別是有價值的內在型建言。

第二，有效引導和激發社區中的顧客建言行為。企業應采取相應措施完善自身的反饋體系，引導顧客積極建言行為。如加快對信息的回復及處理能力，通過社區與顧客建立有效地溝通渠道，保障顧客在第一時間得到回復與解決方案。如可以將虛擬品牌社區與顧客常用的軟件或者手機相連，通過微信公眾號信息提醒或者電話、短信提醒顧客。其次，建立重大難問題的綠色快速通道，將一些復雜不易解釋的問題交移專門的工程師來解答。除此在外，企業也可以加強對企業虛擬品牌社區工作人員的培訓，有助于社區一線員工熟悉工作流程，提升其工作效率和工作質量，讓顧客感知到企業對其的重視與關注。

第三，加強對顧客建言版塊的建設。一方面，企業要完善社區的功能，目前還有部分企業未設置問題反饋版塊，或設置了該版塊，但存在反饋流程復雜、使用不方便、版塊不突出等問題。另一方面，顧客對社區不了解，不愿花時間去熟悉社區，這也導致社區建言較少，但并不意味著顧客沒有建言和表達的需求。因此，企業要完善社區功能，將建言和顧客心聲的版塊提升到合適且突出的位置，方便顧客檢索。同時，企業也要積極通過各種與顧客接觸的機會來加大對社區的宣傳力度，讓顧客對品牌和服務有全方位的了解，促進顧客對社區的認知和理解。