市场营销模型部分毕业论文Word格式.docx
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外部信息作用于人们的知觉和记忆系统;
进一步的消费者通过对信息的深入了解,可以掌握相关的企业和产品知识,知晓——掌握知识,这就是认知层面的后部分:
引起人们知识量的增加和知识构成的变化。
本文中,我们把认知层面的作用表现定为“用户的关注意愿”。
进一步的,如果微博信息引起了消费者情感和情绪的变化,当然引起的正面情绪的变化我们才认为是有效的,即掌握知识——喜欢——偏好的过程。
本文将态度层面的作用表现定为“用户的分享意愿”。
最终,微博信息引致的最佳结果就是促进消费者产生购买行为,即由偏好——确定——购买。
本文中,我们将行为层面的作用表现定为“用户的消费意愿”。
综上,微博营销效果共有三个指标:
用户的关注意愿、用户的分享意愿、用户的购买意愿。
信息来源由于比较直观,本文将其单独的作为了一个指标。
1996年特劳特在《定位新论》中引证人脑研究的新成果,提出消费者有5个最重要的心理因素即大脑的有限性、大脑憎恨混乱、大脑的不可靠性、大脑不会改变、大脑不能丧失焦点。
基于此消费者的“傻瓜假设”成为消费者行为学中的经典理论(如图4-1),本文选取了第2、5、6条。
确立了信息内容相关性、观赏性、原创性这三个指标,又根据微博的自身特点,我们增加了利益性这一指标。
综上,本文确定了信息内容的四个指标:
原创性、相关性、利益性、观赏性;
微博营销效果的三个指标:
关注意愿、分享意愿、购买意愿。
据此,本文构建了如图4-2所示的信息来源和信息内容对微博营销效果(关注意愿、分享意愿、购买意愿)影响的模型。
4.2模型假设
信息来源,即用户看到的这条微博来源于哪种类别的账号。
本文认为微博信息的来源,即传播源对微博效果具有影响,在实际生活中信息的来源往往会影响人们对信息的真实性和可靠性的判断,与来源于企业自身账号的微博相比,本文认为来源于名人等公众账号和熟人账号的微博更容易引起用户的注意,赢得用户的信任。
消费者“傻瓜”假设中的第7条,“从众跟随以保安全,所以传播应重视意见领袖”,来源于企业自身账号的微博特别是直白广告性质的微博,很容易让用户产生不安全、不信任的感觉,营销的效果往往也较差,而来源于名人和熟人账号的微博,则符合“从众跟随以保安全”的条件,从而可以取得消费者的信任,获得更好的营销效果。
基于以上分析,本文提出假设:
H1a:
信息来源对微博用户的关注意愿产生显著影响;
H1b:
信息来源对微博用户的分享意愿产生显著影响;
H1c:
信息来源对微博用户的消费意愿产生显著影响。
原创性,即微博信息内容是企业首创的,不是抄袭和模仿的,内容和形式都具有独特个性的。
微博上的信息内容常常呈现出爆炸性的状态,用户会对大量的信息进行有选择性的注意,只有原创性的高质量微博内容才容易获得用户的关注,得到用户的肯定与赞叹,从而帮助企业提升关注度,增强营销的效果。
所以,对于企业而言,没有创造性的微博,常常如石沉大海,微博营销效果只能沦为空谈。
H2a:
原创性对微博用户的关注意愿产生显著影响;
H2b:
原创性对微博用户的分享意愿产生显著影响;
H2c:
原创性对微博用户的消费意愿产生显著影响。
相关性即微博内容与企业、品牌、产品和行业的关联度,我们认为,关联度高的微博更能提升企业的知名度,增加产品的销量。
虽然好玩、实用性的微博更能吸引用户的关注,但是如果与企业、品牌、产品无关,只是博得用户的好感,那对于营销效果的实现是没有多大益处的的。
企业在开展微博营销时,不能忘了微博营销的初衷是提升企业知名度和产品销量,微博内容的相关性一定是企业需要考虑的重要因素。
微博的相关性是要从用户的需求出发,并与企业想要传达的企业或产品信息之间寻找交汇之处,保证微博的关联度。
H3a:
相关性对微博用户的关注意愿产生显著影响;
H3b:
相关性对微博用户的分享意愿产生显著影响;
H3c:
相关性对微博用户的消费意愿产生显著影响。
利益性即微博内容对用户来说具有一定的价值。
具有利益性特征的微博能够为用户教授某些知识或技能,为用户收集某些方面的资料,帮助用户解决问题,或是能直接为用户带来经济上或物质上的利益。
这种特性的微博对用户具有较大的吸引力,能够让用户积极参与其中,可以获得用户较高的卷入度和关注度,甚至能够激发用户潜在的购买需求,从而达到微博营销的效果。
H4a:
利益性对微博用户的关注意愿产生显著影响;
H4b:
利益性对微博用户的分享意愿产生显著影响;
H4c:
利益性对微博用户的消费意愿产生显著影响。
观赏性即微博的语言和表达形式令人愉悦。
一般来说,优美简洁的语言和应景的图片更能吸引用户的关注。
在微博这样一个信息量爆炸的平台,要想吸引用户的注意,内容和形式上一定要让人眼前一亮,具有观赏性的微博,才更有可能让用户“驻足”。
我们认为配图的微博与纯文字的微博相比是更具有观赏性的,图片比文字更让人容易记忆和关注。
企业在进行微博营销时,对微博内容在形式上的设计要全方位的考虑,注意用户的审美需求。
H5a:
观赏性对微博用户的关注意愿产生显著影响;
H5b:
观赏性对微博用户的分享意愿产生显著影响;
H5c:
观赏性对微博用户的消费意愿产生显著影响。
此外,本文依据传播学和消费者行为学的知识,认为消费者从关注到分享再到消费的三个阶段,是一个不断促进和深化的过程。
基于此,本文提出假设:
H6a:
关注意愿对微博用户的分享意愿产生显著影响;
H6b:
分享意愿对微博用户的消费意愿产生显著影响。
5.实证研究
5.1问卷设计
本次调查问卷设有四大部分,共26个小题。
第1题是进行被调查者的筛选,询问被调查中是否关注过与企业产品或是服务有关的微博内容,若是,继续作答,若否,则结束调查。
在第一部分正式调查之前,先请被调查者回忆或者对照相关微博再作答。
第一部分是关于信息来源的题项,共有1个小题,第2题为“您是通过何种账号关注了企业的这篇微博”选项设置为“A企业自身、B名人等公众人物、C我认识的人、D其他”。
问卷第二部分“信息内容”和第三部分“微博营销效果”采用了5级量表,选项设置了从“非常不同意”到“非常同意”的5种态度。
第二部分“信息内容”根据本文所设计的模型,分为四个小部分,第一个小部分“原创性”因子下设3个题项:
我觉得这条微博发布的信息很有新鲜感、该条微博发布的信息视角很独特、该条微博发布的信息我没有从其他渠道上看到过;
第二个小部分“相关性”因子下设2个题项:
该条微博发布的信息与企业的产品和服务相关、该条微博发布的信息让我进一步了解了企业的产品和服务;
第三个小部分“利益性”因子下设2个题项:
该条微博发布的信息对我的生活有一定的帮助、我可以从该微博中获取利益;
第四个小部分“观赏性”因子下设3个题项:
该条微博图文并茂、该条微博的语言很优美或是很幽默、该条微博的配图和内容贴切,配图优美或是有幽默感。
第三部分是对微博营销效果的测试,第三部分下设三个因子:
关注意愿、分享意愿和消费意愿;
每个因子下设3个题项。
第四部分是对被调查者基本信息的调查,基本信息包括:
性别、年龄、受教育程度、每天使用微博的时间、每月可支配收入。
5.2样本分析
本文所需数据均通过在问卷星网站上发布问卷获取,共回收问卷122份,后期经过问卷的有效性筛选,筛除了答题时间过短以及所有题项选项全部相同的问卷,最终回收有效问卷112份,有效回收率为91.8%。
通过对有效问卷第四部分基本信息的选项统计,本次调查对象中男性占比47.6%,女性占比52.4%;
年龄在10~18岁的占比19.1%,19~25岁的占比46.4%,26~35岁的占比23.9,35岁以上的占比10.6%;
受教育程度在高中及以下的占比5.5%,大学专科的占比21.6%,大学本科的占比52.8%,硕士及以上的占比20.1%。
平均使用微博的时间在1小时一下的占比31.5%,1小时~2小时的占比44.1%,2小时~3小时的占比16.2%,3小时以上的占比8.2%;
每月的可支配收入在1000元及以下的占比12.3%,1001~2000元的占比21.7%,2001~3000元的占比48.9%,3001元以上的占比17.1%。
从问卷调查对象在各项信息指标的分布来看,比较符合微博用户的样本分布,因此,本次调查具有一定的代表性。
5.3信度和效度检验
5.3.1.信度检验
信度是指调查结果的稳定性、一致性和可靠性。
信度系数越高,表明调查结果越可信。
在利用SPSS软件对问卷调查数据进行实际处理的过程中,一般用Cronbach’sAlpha系数值来衡量调查结果的信度,即调查的稳定性、一致性和可靠性。
克隆巴赫系数(Cronbach'
salpha)是信度分析中最常使用的指标,一般来说,在基础性研究中,Cronbach’sAlpha系数值在不小于0.80的情况下才可接受,在探索性研究中,Cronbach’sAlpha系数值只要不小于0.70就可接受,系数值位于0.70-0.98的都认为是高信度,系数值小于0.35的被认为是低信度,这种情况下要予以拒绝。
本次研究的问卷中,由于信息来源部分只有一个题项,在此不进行效度和信度的相关检验。
笔者对问卷的第二部分的四个因子(原创性、利益性、相关性、趣味性),和第三部分微博营销效果的三个因子(关注意愿、分享意愿、消费意愿)分别进行了效度检验,得到的结果如下表所示:
信度检验结果
表5-1
因子
题项数
Cronbach'sAlpha
系数
原创性
3
0.798
相关性
2
0.756
利益性
0.721
观赏性
0.738
关注意愿
0.783
分享意愿
0.861
消费意愿
0.820
由表格所示,本研究所测量的7个因子的Cronbach′sAlpha值均在0.7以上,基于本文的研究属于探索性研究的范畴,信度检验结果表明量表具有较好的信度。
5.3.2.效度检验
效度是指调查的结果对于想要测定事实的正确反映程度,即一项效度高的调查比一项效度低的调查更能反映客观事实。
为了测量效度的效度,本文采用了KMO检验和巴特利(Bartlett)球性检验。
KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验统计量是用来比较变量之间的简单相关系数和偏相关系数的指标,它的取值在0~1之间,当全部变量之间的简单相关系数平方和远远高于偏相关系数平方和时,KMO值将接近1。
KMO值越接近1,表明变量间的相关性越好,越适合做因子分析,量表的效度也就越好。
一般认为KMO值只要不小于0.5,就是可以接受的。
巴特利(Bartlett)球性检验是检验变量间相关性的指标,一般认为只要巴特利(Bartlett)球性检验的X2的Sig.值<
0.05,就可
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