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新媒体营销策略和线上直播对创新绩效的影响-以用户粘性为中介效果,以名人效应和品牌形象重塑为调节效果
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泰国博仁大学泰国曼谷10700
摘要:网络信息时代的发展,也随之产生了新兴的营销方式,并且在现如今的市场中的网络市场的占比越来越大,对于新兴的新媒体营销和线上直播营销,如何利用网络经营新媒体平台的产品成为了众多企业需要重视和解决的问题,本研究也将从消费者的角度深入探究消费者行为及其影响消费的因素,为企业针对新媒体营销制定策略即目标市场定位提供部分参考和启示。
关键词:新媒体营销;线上直播;名人效应;品牌形象重塑;创新绩效;影响
前言:最近几年,中国短视频平台迅速崛起,随之也产生了新兴的营销方式,扩宽了消费者的消费渠道。在这些新媒体平台通过发布自己的作品而有了一定流量的博主,就会被一些产品商所关注并请求合作,请他们通过在作品或直播中推销他们的产品等方式进行宣传推广,部分公司也改变战略,用新媒体营销作为核心,并在此基础之上重塑或者建立企业形象,使自身与互联网新媒体密不可分。
一、研究设计
(一)理论模型及研究假设
本研究将参考相关文献并构建如图1所示模型。
H1
名人效应
H2
品牌形象重塑
根据模型提出以下假设:
H1:新媒体营销策略对创新绩效的影响呈正相关;
H2:线上直播对创新绩效呈正相关;
H3:新媒体营销对用户粘性的影响呈正相关;
H4:用户粘性在新媒体营销策略和创新绩效的关系之间具有中介作用;
H5:线上直播对用户粘性的影响呈正相关;
H6:用户粘性在线上直播和创新绩效的关系之间具有中介作用;
H7:名人效应对用户粘性与创新绩效起正向调节作用;
H8:品牌形象重塑对用户粘性与创新绩效起正向调节作用。
二、问卷设计与数据收集
问卷变量题项新媒体营销策略参考自白长虹[1]与樊勇[2]的相关研究,线上直播参考自王彤[3]与姜佳奇[4]的相关研究,用户粘性参考自赵青等[5]Lin[6]的相关研究,名人效应参考自梦非[7]的相关研究,品牌形象重塑参考自Aaker[8]的相关研究,创新绩效参考自Zeelenberg[9]和Lu[10]的相关研究。设置了38个题项,全都采用李克特五点量表进行计分,1=完全不符合,2=不太符合,3=不确定,4=比较符合,5=完全符合。
本文研究对象为以线上营销为主的企业,通过天眼查平台查询获取企业信息,根据企业的产业类别,搜寻以食品、娱乐、服饰、美妆为主的营销公司,以线上发放的的形式进行调查。向企业邮箱以电子邮件的形式发放问卷通过向网上查询向符合调查条件的700家企业的企业邮箱发放问卷邮件并向其说明来意与目的。一共回收有效问卷618份。其中企业规模微型企业为185个,占比29.9%,小型企业为226个,占比36.6%,中型企业为141个,占比22.8%,大型企业为66个,占比10.7%。
三、数据分析
(一)相关性分析
本研究变量之间的相关关系如表1所示,据下表可知,本研究中变量相关系数均大于0.10,同时p0.01,这说明本研究中各个变量之间均呈现出显著的正相关关系。
表1Pearson相关分析
新媒体营销策略
NM
线上直播OL
用户粘性US
创新绩效IP
名人效应CE
品牌形象重塑
BR
NM
1
OL
.817**
1
US
.535**
.646**
1
IP
.460**
.407**
.529**
1
CE
.679**
.636**
.483**
.316**
1
BR
.336**
.312**
.563**
.635**
.261**
1
注:*p0.05,**p0.01
(二)实证结果分析
根据图中信息可知,该模型的卡方自由度比值5为4.308,RMSEA0.08为0.073,nfi0.9为0.918,CFI0.9为0.936,TLI0.9为0.927,IFI0.9为0.936,均能够达到模型拟合指标的标准,由此可以判断该模型拟合程度较好可以使用。
根据下表4所示。据表可知,新媒体营销策略对用户粘性的非标准化系数为-0.279,标准化系数为-0.235,P小于0.05为0.005,结果显著,据此可知假设3成立;线上直播对用户粘性的非标准化系数为0.840,标准化系数为0.920,P值小于0.001,结果显著,据此可知假设5成立;新媒体营销策略对创新绩效的非标准化系数为0.615,标准化系数为0.506,P值小于0.001,结果显著,据此可知假设1成立;线上直播对创新绩效的非标准化系数为-0.391,标准化系数为-0.420,P值小于0.001,结果显著,据此可知假设2成立;
表4路径汇总表
路径
非标准化系数
标准化系数
S.E.
C.R.
P
NM→US
-.279
-.235
.
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