顾客口碑价值之形成机理及其计量模型优化，本文主要内容关键词为：机理论文,口碑论文,模型论文,顾客论文,价值论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
DOI：10.3773/j.issn.1006-4885.2016.06.034 中图分类号：F715 文献标识码：A 文章编号：1002-9753(2016)06-0034-24 1 引言 随着营销传播的发展，顾客口碑推荐(Customer word of mouth referral，本文简记为WOM)这一营销渠道逐渐得到关注和重视。纵观现有关于顾客口碑推荐的研究成果，大致可以归纳为以下若干主题：一是，顾客口碑推荐的驱动因素研究(Grrffis等，2012[1]；Kumar等，2010[2]；Law，2008[3]；Wangenheim和Bayón，2007[4])；二是，顾客口碑推荐的传播网络研究(Goldenberg等，2001[5]；Ho等，2012[6]；罗晓光和溪璐路，2012[7])；三是，顾客口碑推荐对顾客购买决策行为的影响研究(Wangenheim和Bayón，2007[4]；Libai等，2013[8]；王天新和金晓彤，2011[9])；四是，顾客推荐计划(customer referral planning)设计及其有效性研究(Biyalogorsky，2001[10]；Ryu和Feick，2007[11]；Schmitt等，2011a[12]；Schmitt等，2011b[13]；Schmitt等，2013[14]；Madlen和Matin，2014[15])；五是，顾客口碑推荐所产生的价值计量研究(Ho等，2012[6]；王天新和金晓彤，2011[9]；Kumar等，2007[16]；Helm，2003[17]；)。总体而言，这些研究主要关注顾客口碑推荐行为对被推荐者的作用，但极少考虑到顾客口碑推荐对推荐者自身购买行为的影响。并且，关于顾客口碑价值(CRV)的计量尚没有较为统一的口径，有的以营销成本的节约来计量顾客口碑推荐所产生的价值(Lee等，2006[18])，有的则以被推荐者的利润贡献作为计量指标(Ho等，2012[6]；王天新和金晓彤，2011[9]；Kumar等，2007[16])，有的则从影响因素角度构建估算模型(Helm，2003[17])。 然而，关于顾客口碑推荐行为如何创造价值，是否仅对被推荐者起作用等问题目前尚未能得到很好地解释。厘清这些问题对优化顾客管理至关重要。据社会影响的相关理论(最具代表性的是费斯廷格的认知失调论)，个体行为在对他人产生影响时，对其自身的态度和后续行为也可能产生影响。据此可以推断，顾客口碑推荐也可能对推荐者自身的购买行为产生影响，但这一影响机制却为当前研究所忽视。因此，本文尝试从社会影响视角，探究CRV的内涵及其形成机理，并揭示顾客口碑推荐行为对被推荐者与推荐者两种价值产生源所产生的不同作用机制。进而，以理事圆融观的哲学理路，从作用机制角度，进一步探讨CRV的计量模型的优化问题，以期为实践提供更精确的管理工具。 2 文献综述与概念模型建构 2.1 顾客口碑价值概念之缘起及其内涵界定 关注顾客口碑推荐，古来有之，中国民谚“酒香不怕巷子深”正是反映了顾客口碑推荐的营销绩效。早在1971，Sheth(1971)[19]研究发现，在提高新产品关注度和影响顾客购买决策方面，顾客口碑推荐比广告更重要。Day(1971)[20]也表明，顾客口碑推荐的效益是广告的9倍。Lim和Chung(2011)[21]指出，顾客口碑推荐在产品渗透过程中起着重要作用。顾客口碑推荐在产品信息传播中的低成本性和有效性，逐渐吸引营销者应用顾客口碑推荐推广其产品或获取新顾客(Schmitt等，2013[14])；促进了顾客推荐计划的研究及其应用的发展。由此又引起业界和学术界对“如何计量顾客口碑推荐”、“顾客口碑推荐是否值得激励”、“顾客口碑推荐能够带来多少利润或价值”等问题的关注。并且，顾客口碑推荐为企业所带来的利益也逐渐发展成衡量顾客终身价值(customer lifetime value，CLV)的重要成分之一，顾客网络价值(Wu等，2005[22])、顾客口碑价值(Helm，2003[17]；Chawdhary和Dall'Olmo Riley，2015[23]；Chen和Berger，2016[24])、顾客影响价值(Ho等，2012[6])、顾客社会价值(Libai等，2013[8])等描述顾客口碑推荐所带来的利益的新概念不断呈出，并成为研究的热点之一。 Lee等(2006)[18]指出顾客口碑推荐从两个方面影响CLV：增加顾客保留和节约获得成本。这即是说，顾客口碑推荐能够以节约顾客获得成本和保留成本的形式，间接地为企业带来附加值。Ryu等(2007)[11]也采用获得成本和保留成本的节约来估计顾客口碑推荐所带来的价值。Kumar等(2007)[16]则认为不能笼统地采用所节约的获得成本来计量顾客口碑价值，而应该根据被推荐者的特性计量CRV。他们认为，对于那些只有通过顾客口碑推荐才会发生购买的顾客(记为N1)，顾客口碑价值应当等于N1所带来的利润与所节约的获得成本之和；而对于那些未来一定会进行购买的顾客(记为N2)，顾客口碑价值等于所节约的获得成本。这些定义均从被推荐者角度思考。然而，在Kumar等(2010)[2]的研究中发现，顾客口碑推荐还引发顾客自身购买的增加，从而使企业取得了“两次撞大运”(hit the jackpot twice)的效果。由此可以推断，顾客口碑推荐不仅仅为企业带来顾客获得成本或保留成本的节约，也可能带来诸如购买额增长的附加值；并且，顾客口碑推荐所带来的附加值并不仅仅由被推荐者产生，它也可以由作为推荐者的顾客自身产生。 虽然Kumar等在实地实验研究中发现顾客口碑推荐的“两次撞大运”效果，但他们并没有对此现象加以深入探究及解释其中原理；且至目前，也尚没有研究涉及顾客口碑推荐对推荐者自身购买行为的影响；关于顾客口碑推荐所产生的价值的界定也较少涉及到关于购买额增长这一维度。这导致顾客口碑推荐及其效果(顾客口碑价值)尚未能得到充分理解。为此，本研究将从购买额增长和顾客成本降低两方面探究顾客口碑推荐为企业所带来的利益；并将顾客口碑推荐行为所产生的显性收益(顾客购买额的增加)和隐性收益(顾客成本的下降)之和定义为顾客口碑价值(CRV)，进而从被推荐者和推荐者两个方面探究顾客口碑价值的形成机制。 2.2 顾客口碑价值的成因与测量问题 顾客口碑推荐是指消费者主动向其他的消费者推荐企业的产品或服务的行动。顾客口碑价值(CRV)则是衡量顾客口碑推荐为企业所带来的利益的指标。关于顾客口碑推荐所产生的价值的最初或传统认识，是它能够有效地为企业带来新顾客。这也正是学者采用顾客获得成本的节约来计量顾客口碑价值(Lee等，2006[18])的原因。由此，有学者甚至断言，顾客的推荐是企业最重要的营销资产(Helm，2003[17])。然而，顾客口碑推荐并非简单等于赢利。Kumar等(2010)[2]分析了2004年7月至2005年6月期间14160名顾客样本的每个顾客的实际推荐行为，以及被推荐者的购买行为和赢利性。分析结果表明，顾客声明的推荐意愿与其实际的推荐行为存在明显的差距；比如，70%(n=9492)的顾客声明他们意愿推荐，但实际上其中只有44%(n=4204)尝试去推荐。而这些试图去推荐的顾客，实际上只有42%(n=1763)实现了预期的创造购买(即成功的推荐)。最后，这些成功推荐的顾客中只有77%(n=1356)带来了赢利的新顾客。他们由此指出，使用诸如推荐意愿的指标将会夸大实际产生的推荐价值，从而为管理顾客赢利性提供错误的信息。Wangenheim等(2007)[4]研究了顾客口碑推荐对获取新顾客的影响，结果表明，顾客口碑推荐对被推荐者的购买决策的影响效应，受到信息源专业性和对推荐者的感知相似性两种因素的调节作用。 随着对顾客口碑价值的深入认识，学者发现了顾客口碑价值的不同表现形式，并由此进一步探究顾客口碑价值的成因及其测量问题。Schmitt等(2011)[12]采用边际贡献、保留和顾客终身价值为效果变量，实证研究证明顾客口碑推荐的优越性。Schumann等(2010)[25]以感知质量为效果变量，实证研究表明，顾客口碑推荐对感知服务质量的影响受到文化价值观的调节作用。王天新等(2011)[9]则采用构念“口碑影响力”来表达口碑传播效果，以农村消费群体为研究对象，实证发现，传播者专业能力、意见领袖、感知风险、关系强度和口碑信息类型对口碑传播效果具有显著影响，且受到产品类型的调节作用。也有学者从顾客行为视角，讨论顾客推荐潜力的影响因素(诸如，社会网络、意见领袖、顾客满意等)，并以推荐数量和推荐潜力为顾客口碑价值的主要成分，构建CRV计量模型(Helm，2003[17])。 顾客口碑价值是指顾客口碑推荐为企业所带来的利益，因此，其大小的最直接影响因素是口碑推荐所带来的潜在顾客的数量和质量。许多学者以数量和质量两个要素为出发点，从构建计量模型的角度研究CRV的计量问题以及CRV的影响因素。Wangenheim等(2007)[4]采用口碑推荐所带来的顾客数量乘以顾客平均支付贡献之积来估算CRV。Wu等(2005)[22]采用社会比较机制求解顾客的影响权重系数，并由权重系数乘以企业对新顾客的营销成本来估算CRV。Nowinski(2008)[26]则采用由顾客推荐直接带来的新顾客所产生的利润总和计量CRV。Ho等(2012)[6]则认为存在一个社会分配参数δ(是指由口碑推荐促使被推荐者产生的利润，占推荐者与被推荐者的CLV的分配比例)，他们运用Bass扩散模型构建计量最终受到推荐影响的概率P和总人数N；并以每个被推荐者的利润贡献现值乘以受影响人数的期望函数和社会分配参数δ之积，计算CRV。Kumar等(2007)[16]认为应该根据被推荐者的特性构建CRV模型，对于那些只有通过顾客口碑推荐才会发生购买的顾客(记为N1)，CRV应当等于N1所带来的利润与所节约的获得成本之和；而对于那些未来一定会进行购买的顾客(记为N2)，CRV等于所节约的获得成本。他们(Kumar等，2010[2])还引入一种新的、利用过去顾客交易数据和推荐数据预测每个顾客的CRV的四阶段方法，改进了他们过去研究的CRV的测量方法。 据此发现，目前关于顾客口碑价值的内涵表述和测量尚没有统一的结论；且对于顾客口碑价值的成因及其测量问题均从被推荐者角度思考，极少考虑口碑推荐对推荐者自身的影响。并且，当前相关研究尚未能充分揭示顾客口碑推荐对顾客行为的影响的深度和广度，也未能充分揭示顾客口碑价值的形成机理。这导致所构建的计量模型未能全面地涵盖顾客口碑价值的内涵。为此，本研究尝试采用心理测量工具，从社会影响视角，探究顾客口碑推荐行为转化成顾客口碑价值的过程机制。然后，根据实证研究结论，从作用机制角度，进一步讨论CRV模型的优化问题。 2.3 概念模型：顾客口碑价值形成过程 由上述顾客口碑价值的成因及其测量模型研究讨论可以推断，顾客口碑推荐在转化成价值过程中，会受到诸多因素的制约。然而，目前研究尚未能充分挖掘这些潜在中介影响因素。从价值形成过程角度，顾客口碑推荐为企业吸引潜在顾客、挽留现有顾客、及刺激顾客进行购买，从而为企业节约成本及提高收益，即形成顾客口碑价值。实质上，顾客口碑价值是顾客口碑推荐这一社会影响行为的效果的衡量指标。为此，本研究选择从社会影响视角探究顾客口碑价值的形成机制。 根据社会影响理论得知，社会影响(行为)的大小要受到影响源的强度、接近性、群体规模等行为环境因素的作用，也即是受到自身社会影响力和所处的社会关系广度的影响。顾客口碑推荐是顾客通过与其他个体进行沟通，推荐其他个体购买企业产品或服务的行为过程；这一行为的效果是以其他个体实现购买从而为企业带来利益(第一种类型的顾客口碑价值，
)为衡量指标。因此，顾客口碑价值要通过顾客个体意见对他人行为的影响程度(意见领袖)，以及个体所处的社会网络中的推荐幅度的作用而得以形成。即是说，顾客口碑价值的形成要受到顾客的社会影响力(描述口碑宣传强度)和社会关系广度(描述顾客的口碑推荐数量)的影响。 再而，根据社会影响中的“一致性原理”可以推论，由于受到“保持行为与态度的一致性”意识的驱使，作为推荐者的顾客将会更加明确自身的这种积极态度，即强化态度确定性，进而，促使自身更积极地为企业创造利益(第二种类型的顾客口碑价值，
)。由此推论得到，顾客口碑价值的形成机理概念模型(如图1所示)。
图1 顾客口碑价值的形成机理概念模型 (注：作用机制①是对被推荐者的影响；作用机制②是对推荐者自身的影响) 3 研究假设 3.1 顾客推荐行为的价值形式 根据本研究对顾客口碑价值的定义，顾客口碑价值表现为显性收益(顾客购买额的增加)和隐性收益(顾客成本的下降)两种形式。顾客口碑推荐是一种主动向他人传递关于某企业或商品的积极信息的社会影响行为，因此可能诱发当事人(被推荐者与推荐者)做出相应的积极反应——进行购买，从而提高了顾客对企业的购买额。 其次，从成本产生的原因看，顾客成本涉及了三个方面：一是，企业为吸引顾客而花费的营销费用，即为顾客获得成本。正如现有研究已指出的，由于受他人的口碑推荐的刺激，顾客可以在没有企业营销努力条件下，主动且积极地购买企业产品，从而为企业节约了顾客获得成本(Kumar等，2010[2]；Schmitt等，2011a[12]；Schmitt等，2011b[13]；Schmitt等，2013[14])。二是，企业为保留顾客而花费的营销和管理成本，即为顾客保留成本。在市场经济和科技高速发展背景下，商品差异化程度逐渐下降，顾客流动性随着提高，因此，企业需要花费更多努力以维持顾客忠诚。诚如上文所述，顾客口碑推荐有利于促使顾客进行购买，以此类推，也将有利于促使顾客继续购买，从而为企业节约顾客保留成本。三是，顾客购买过程中，侃价能力所产生的购买成本。容易理解，当顾客的价格灵敏度较高或侃价能力较强时，企业的溢价能力相对减弱，因此溢价所带来的附加值也相对较少。类似于社会影响中的说服情境，在发生顾客口碑推荐情境中，顾客口碑推荐这一社会影响行为将可能成为驱动个体目标行为的主要动因，并且，由于对这种动因的“凝注”，使得个体忽视其他“次要”的购买要素；这即是说，顾客口碑推荐可能降低顾客的价格灵敏度。 由此，可以归纳得出，从价值形式角度，顾客口碑价值表征为顾客购买额增长、顾客获得成本降低、顾客保留成本降低和企业溢价能力提高等四个方面。这四类价值形式具有清晰的含义，并且能够全面地覆盖顾客口碑价值的内涵，故可作为顾客口碑价值的测量维度。从价值产生来源角度，顾客口碑价值来源于两方面：其一，顾客口碑推荐促使被推荐者实现购买、或继续购买、或增加购买额、或降低价格灵敏度，从而为企业带来利益(
)；其二，口碑推荐促使推荐者自身继续购买、或增加购买额、或降低价格灵敏度，从而为企业创造利益(
)。由此推断得到如下假设： H1：顾客口碑价值具有以
(由被推荐者产生的利益)和
(由推荐者自身产生的利益)为二阶因子的多维结构；其中，
以顾客购买额增长、顾客获得成本降低、顾客保留成本降低和企业溢价能力等4种价值形式为其测量指标；
以顾客购买额增长、顾客保留成本降低和企业溢价能力等3种价值形式为其测量指标。 3.2
的形成机制：社会影响的调节作用 根据定义，第一种类型的顾客口碑价值(CRV)是顾客通过与其他个体进行沟通，主动向他人传递关于某企业或商品的积极信息，从而促使其他个体实现购买而为企业所带来利益。其实质是一种社会影响行为效果，因此，其形成过程要受到相关的行为环境因素的限制。由社会影响理论可以推论，顾客口碑价值的形成过程受到推荐者自身社会影响力和所处的社会关系广度的影响。其中，社会影响力是指顾客个体意见对他人行为的影响程度(即意见领袖)，描述口碑推荐的强度；社会关系广度是指个体所处的社会网络中的推荐幅度，描述顾客的口碑推荐数量。容易推断，顾客的社会影响力越大，其口碑推荐越容易得到被推荐者的认可和接受，并且，顾客的社会影响力发挥作用需要以顾客实现口碑推荐为前提。如果顾客只有强烈的口碑推荐意向和社会影响力，但却没有合适的被推荐对象，那么，顾客口碑价值依然无法形成。反之亦然，顾客在其社会网络中的推荐数量越多，越有利于口碑推荐得到被推荐者的接受，并且，这一社会关系广度发挥作用也受制于顾客自身的社会影响力的大小，因为人们不会采纳不足为信的建议。由此可以推断，顾客口碑价值要通过顾客的社会影响力和社会关系广度的交互作用而得以形成。故有如下假设： H2：顾客推荐行为转化成顾客口碑价值要受到顾客的社会关系广度和社会影响力的交互调节作用 3.3
的形成机制：顾客态度确定性的中介作用 第二种类型的顾客口碑价值(
)是指由推荐者自身带给企业的“大运”。据社会影响中的“一致性原理”，个体行为会受到“保持行为与态度的一致性”意识的驱使。个体的态度会随着先验行为的发生而产生方向性或强度的变化，这种态度变化状况取决于个体对先验行为的归因。津巴多等(2008)[27]指出，个体可能将原因归结于个体的特质(特质归因)或其周围情境中的某些方面(情境归因)。当缺乏充分有力的情境因素来解释先验行为时，个体往往就会强化那种“与过去行为相对应的”态度，即使原来持相反态度(这时即是发生方向性的态度变化)。由于顾客口碑推荐是一种主动性的社会影响行为，没有强烈的强迫性诱因可作为解释口碑推荐的明显理由，所以，推荐者会对这一行为进行特质归因，即将其解释为自身态度使然。因此，在顾客进行口碑推荐之后，“保持行为与态度的一致性”意识将进一步驱使顾客更加明了自身对企业或产品的积极态度(提高态度清晰性)，进而更认可自身这一积极态度(强化态度正确性)，由此坚定了这一积极态度(强化态度确定性)，从而促使自身更积极地为企业创造利益。因此，提出如下假设： H3：顾客推荐行为转化成顾客口碑价值要受到顾客本身的态度确定性的中介作用；顾客推荐行为这一先验行为强化了态度清晰性，态度清晰性进而强化态度正确性，从而进一步增长顾客口碑价值。 4 研究方法 4.1 样本数据与收集 根据上述研究假设，本次研究采用问卷调查法进行实证研究。由于个体消费者的购买行为更容易受到情境因素的影响，其购买决策的自由度更大，因此，本研究采用零售商店的个体消费者为调查对象。鉴于条件的限制，本研究在完成预调查分析后，于2013年1月-2013年2月对广州市的广州百货、正佳广场、广州友谊商店、摩登百货、天河城百货、广州王府井百货、新大新、吉之岛超市、华润万家、屈臣氏、好又多、娇兰佳人等12家零售商店的顾客开展为期两个月的现场调查。共发放1000份问卷，最终回收到591份有效问卷，有效回收率为59.100%。 样本数据分布特征如表1所示。就年龄段而言，本研究调查对象主要集中在20-40岁的顾客群，占82.154%。被调查对象受过高等教育的占84.264%，主要为大专和本科学历。女性比例为62.944%。T检验结果表明，不同年龄段、不同学历、不同性别的被调查者间，其跟亲朋好友讨论指定商品的频率、以及讨论指定商品的人数，并没有显著差异。这表明，本研究随机抽取的调查样本人群分布的不均匀不会影响研究结果。
4.2 量表设计与测量 本研究在文献研究基础上，设计了初步量表，采用网上调查和实地调查两种方式，进行问卷预调查，并请被调查者标记出问卷中定义不清或表述费解的题项，及对题项的表述提出修改意见。然后，根据反馈意见修改与完善问卷。第一次预调查共回收到207份有效问卷，通过信效度分析、以及对发现的问题和反馈意见的讨论，完成问卷第二次修改。第二次预调查共回收到245份有效问卷，此次问卷的信效度达到了较好水平。各个测量指标的载荷均大于0.550，各个构念的CR均大于0.700，AVE值均大于0.500。并且，探索性因子分析和二阶验证性因子分析结果也表明了顾客口碑价值具有良好的构念效度。由此，得到最终问卷(见表2)。各个构念的具体测量设计如下文所述。 (1)顾客口碑价值(CRV) 如前所述，本研究采用溢价能力(PR)、购买额增长(MA)、获得成本降低(AC)、保留成本降低(RC)四个维度测量顾客口碑价值。根据本研究的定义，企业的溢价能力直接体现为顾客的价格灵敏度，是指顾客愿意支付更多的程度。Zeng等(2011)[28]采用Lichtenstein等的测量量表，得到很好的测量信度与效度。因此，本研究基于现有测量量表，通过访谈和讨论，根据被推荐者和推荐者两种情景，调整相应的语言表达，分别采用3个测量题项对PRA和PRB进行测量。 本研究界定购买额增长是指由口碑推荐行为所引起的顾客购买额的增加。购买额增长可以来源于被推荐者和推荐者任一方。一般表现为：对所推荐的商店或产品花费更多金额、或购买数量增多、甚或是进行相关的交叉购买。根据该定义，针对被推荐者和推荐者两种情境，本研究分别设计了3个题项测量MAA和MAB。 获得成本降低是指顾客推荐行为给企业带来的顾客获得成本的节约，表现为口碑推荐为企业带来新的顾客或吸引更多顾客的主动购买。这一价值的形成是以被推荐者主动进行购买为基础的，所以应归属于被推荐者的行为结果。根据这一含义，本研究设计了4个题项测量AC。 保留成本降低是指顾客推荐为企业带来的顾客保留成本的节约，表现为口碑推荐行为促使顾客愿意继续购买企业的产品。针对被推荐者和推荐者两种情境，本研究分别设计了3个题项测量RCA和RCB。 (2)顾客口碑推荐(WOM) Lam等(2009)[29]基于Keng等的量表，将顾客口碑宣传行为分为组内口碑宣传(in-group WOM)和组间口碑宣传(out-group WOM)两个维度加以测量，其量表的信度达到接受水平。笔者在前期的研究(2010)[30]中，采用了Keng等的量表，也得到良好的测量信度和效度(CR=0.770，AVE=0.540)。因此，本研究继续使用这一量表。 (3)社会关系广度(SR) 社会关系广度是指个体所处的社会网络中的推荐幅度，描述顾客的口碑宣传数量；其大小取决于个体网络的人数和顾客与他人谈论产品的频率。其实质是反映个体的社会联系程度。曾明彬和杨建梅(2011)[31]根据HU的定义，认为社会网络因素包括朋友关系、社会接触的频繁程度、同学和校友与老乡关系、参加相同社会团体、原同事关系等指标，并用5个题项测量社会网络，得到的量表信度较高(α=0.768)。因此，本研究也采用这一量表，由于“同学和校友与老乡关系”与“亲朋好友关系”的重复程度太高，且因子载荷小于0.5，因此这一题项被删除。 (4)社会影响力(SI) 社会影响力是指个体的意见对他人行为的影响程度(意见领袖)，描述口碑宣传强度。Helm(2003)[17]指出社会影响力的要素包括：个人对特定市场、产品或服务的专长，以及他特有的品格(外向型、统领型、向心性等)。Iyengar等(2011)[32]采用中心地位(Indegree centrality)和自我报告领导能力(Self-reported Leadership)两个维度来测量意见领袖，共设计了6个题项来测量意见领袖。其量表具有较好的信度和效度。因此，本研究采用了这一量表。由于Iyengar等(2011)[32]的量表中前两个题项“一般情况下，我会经常与亲朋好友谈论这里的商品”和“在过去的六个月里，我跟很多人谈论过这里的商品”与测量口碑推荐数量的“社会关系广度”重复性很高，所以，本研究最终决定删除这两个题项。 (5)态度确定性(AU) 态度确定性是态度强度的影响因素之一，主要包括态度清晰性(ACO)和态度正确性(ACL)两个重要部分。Petrocelli等(2007)[33]以态度清晰性和态度正确性为态度确定性的二阶因子，开发态度确定性的测量量表；其所开发的量表具有较好的信效度，因此，本研究采用这一量表。 最终得到所有构念的测量如表2所示。
4.3 信度与效度分析 (1)信度分析 如表2所示，各构念的α值均大于0.788，CR值均大于0.787，且测量变量的项目层面相关系数(CITC)都大于0.350，这说明各构念均具有较好的内部一致性，所获取的数据符合可靠性要求，即说明量表具有较好的信度。 (2)CRV的效度分析 由探索性因子分析得知，KOM值=0.948＞0.500，方差贡献率=79.312%＞50.000%，各因子载荷均大于0.575，且因子旋转得到的各因子结构与理论推理相一致；再而，采用由随机分成的另一半样本进行验证性因子分析，由一阶验证性因子分析得到，各因子载荷均处于0.687～0.875，且拟合度也较为理想(
/df=2.104，RMSEA=0.060，SRMR=0.043，GFI=0.894，AGFI=0.857，NNFI=0.983，CFI=0.987)。并且，其二阶因子分析结果中，CRV的两个二阶因子
和
的载荷均大于0.712，且拟合度较为理想(
/df=2.301，RMSEA=0.066，SRMR=0.056，GFI=0.878，AGFI=0.847，NNFI=0.980，CFI=0.983)。由此说明，CRV的测量量表具有较好的结构效度。 由一阶验证性因子分析得知，各因子载荷均大于0.687，如表2所示，其各子维度的AVE值均大于0.617；且以被推荐者带来的附加值和推荐者带来的附加值作为两个高阶因子，进行二阶因子分析，结果得知，各高阶因子系数均大于0.712，且
与
的AVE值分别为0.673与0.769，均大于0.500。由此可见，CRV量表具有较好的收敛效度。再而，如表3所示，CRV各个子维度的AVE值的平方根均大于其与其他变量的两两相关系数，这表明CRV各个子维度具有良好的区分效度。 (3)SI，SR，ACO，ACL，WOM的效度分析 如表2所示，由CFA结果得知，各构念的因子载荷均处于0.654～0.817，且除了WOM的AVE值(等于0.465)略小于0.500外，其它构念的AVE值均大于0.500，所以，量表的收敛效度可以接受。同时，在区分效度检验中发现，构念的AVE值平方根均大于其与其他变量的两两相关系数，这说明构念SI，SR，ACO，ACL，WOM具有较好的区分效度(如表3所示)。 4.4 描述性分析 由表3对各变量均值和标准差分析得到，各变量的标准差均大于0.500，这说明数据样本差异性达到统计要求；且各变量的均值都处于3±2SD区间内，这进一步说明所采集的样本分布具有合理性。
4.5 假设检验 (1)顾客口碑推荐行为对CRV各价值成分的影响 由高阶因子分析得知，CRV的两个二阶因子
和
的载荷均大于0.712，
与
的相关度较高(r=0.758，P＜0.001)，且拟合度较为理想(
/df=2.301，RMSEA=0.066，SRMR=0.056，GFI=0.878，AGFI=0.847，NNFI=0.980，CFI=0.983)，分析结果支持了假设H1。 (2)社会影响在CRV形成过程中的影响检验 采用层次回归分析法(Baron-Kenny法)检验社会关系广度和社会影响力对顾客口碑推荐行为转化成顾客口碑价值的调节作用，检验结果如表4所示。在控制口碑推荐行为分布特征(每周讨论频率、每周讨论人数)和人口统计特征(年龄、教育程度、性别)的影响的条件下，进行层次回归分析发现，交互项WOM×SR×SI的系数显著为正(β=0.081，P=0.051；Δ
=0.003，P=0.051)，这表明假设H2：社会影响力与社会关系广度对WOM→
的交互调节作用通过检验，即社会影响力与社会关系广度的交互影响着CRV的形成。
(3)态度确定性在顾客口碑价值形成过程中的影响检验 采用层次回归分析法(Baron-Kenny法)检验态度确定性在顾客口碑价值形成过程中的影响。首先检验自变量WOM对中介变量的作用。如表5所示，由回归结果得知，WOM对态度清晰性ACO(β=0.436，P＜0.01)和态度正确性ACL(β=0.512，P＜0.01)均具有显著积极影响，且态度清晰性ACO对态度正确性ACL(β=0.526，P＜0.01)具有积极影响。
然后，在控制口碑推荐行为分布特征(每周讨论频率、每周讨论人数)和人口统计特征(年龄、教育程度、性别)的影响的条件下，进行层次回归分析发现，由表6得知，WOM对
(β=0.510，P＜0.01)具有积极影响，并且，在加入ACO(β=0.231，P＜0.01；Δ
=0.039，P＜0.01)和ACL(β=0.515，P＜0.01；Δ
=0.144，P＜0.01)后，WOM的系数显著变小，且在加入ACL后，ACO对CRV的作用变得不显著(β=-0.039，P＞0.1)。这说明了，顾客推荐行为能够通过强化顾客的态度确定性，进而增长顾客口碑价值，并且，态度清晰性对顾客口碑价值形成的影响，完全通过态度正确性起作用。这一分析结果支持了假设H3。
5 CRV模型优化 5.1 数学模型建构 根据实证结果可知，顾客口碑价值产生于被推荐者(
)与推荐者本身(
)，其价值表现为顾客购买额增长、顾客获得成本降低、顾客保留成本降低和企业溢价能力等4种形式；又因为这些价值最终将体现在利润贡献上，且其实现都必须以被推荐者和推荐者实现购买为前提。这即是说，CRV的更直接的计量变量是在t时刻个体实现购买的概率、以及这一购买行为是由口碑推荐所引发的概率。而从实证研究得知，CRV形成过程要受到推荐者社会影响的制约，即受到推荐者的社会影响力、社会关系广度、自身态度调节(自我影响)等因素的影响。这一实证结论正好与Bass扩散理论假设相吻合，故可运用Bass扩散理论，采用社会影响力、社会关系广度、自身态度调节(自我影响)等影响因素来测量顾客i的推荐促使个体y在时点t上实现购买的概率。 据Bass扩散模型，潜在使用者转变成实际使用者(即实现购买)要受到两个因素的影响：(1)外部影响，即是指个体将会因受到推销员、广告、促销、以及其他营销努力的影响，而使用给定品牌产品的概率，记为δ；(2)内部影响，即是指在给定时期内，个体将受到来自于与社会网络中的已使用给定品牌产品的成员的互动的影响的概率，记为q(王天新和金晓彤2011[9])。容易推理，不同推荐者对某一潜在顾客(被推荐者)的社会影响力不同，因此，记推荐者i对被推荐者y的影响概率为
。根据Bass扩散模型假设，不同个体对被推荐者的影响是相互独立的(Ho等2012[6]；王天新和金晓彤2011[9])，由此，可以推理得到个体y在时点t上使用某给定品牌的概率为：
其中，
表示在时点t上个体y所在社会网络中已使用某给定品牌产品的人数；m表示第m个已使用某给定品牌产品的人；
表示第m人对个体y的影响概率。 那么，顾客i的推荐促使个体y在时点t上实现购买的概率为：
假设顾客i所在的社会网络规模为Y，则在时点t上由顾客i推荐而实现购买的人数为：
其中，
表示在时点t上，被推荐者y能够接受的最大价格。
表示在时点t上，企业对被推荐者y所花费的总成本，包括两部分：一部分是在交易过程中所发生的成本，包括交易过程的直接服务成本和产品成本(即购买成本)；另一部分是获得和维持顾客忠诚所消耗的成本(即营销成本)。
表示在t时点上被推荐者y的购买量。 据扩散理论可以推论，口碑推荐对于推荐者自身的影响属于“内部影响”，其影响概率为
。同样的推理过程可得，顾客i在生命周期T(T∈(0，∞))内所产生的
为：
再而，本研究从价值形成过程视角构建CRV模型，充分考虑了企业营销努力(即参数δ)和多个推荐来源(即参数q[，my])的影响情况，这一建模思路更符合事实。且采用成功推荐对创造利润的贡献的计算思路，能够更简单而全面地表达各种形式的价值和各类顾客行为情况(Kumar等2007[16]，2010[2])所划分的只有通过口碑推荐才会发生购买的顾客(N1)与未来一定会进行购买的顾客(N2))，且克服了过去采用平均利润进行估算的缺陷(Ho等2012[6])。因此，所构建的CRV模型能够更好地表达CRV的内涵，有利于更好地协助企业管理顾客。 6 结论 6.1 研究结果讨论 (1)实证研究结论的新发现。本研究从社会影响视角探究顾客推荐行为对被推荐者和推荐者的不同影响机制，进而揭示顾客口碑价值的形成机制。实证研究结果表明，顾客口碑推荐行为对溢价能力、购买额增长、获得成本降低、保留成本降低等顾客口碑价值组成成分均具有显著的积极作用。并且，顾客口碑推荐行为对被推荐者和推荐者具有不同的作用机制。这两种不同作用机制形成了不同产生源的顾客口碑价值，即
(由被推荐者产生)和
(由推荐者产生)；其中，
以顾客购买额增长、顾客获得成本降低、顾客保留成本降低和企业溢价能力等4种价值形式为其测量指标；
以顾客购买额增长、顾客保留成本降低和企业溢价能力等3种价值形式为其测量指标。这些结论支持了Kumar等(2010)[2]所发现的顾客口碑所带来的“两次撞大运”效果，并补充了Lee等(2006)[18]、Ryu等(2007)[11]、Kumar等(2007)[16]等学者仅关注顾客口碑推荐行为对被推荐者的作用，而且有考虑到顾客口碑推荐对推荐者自身购买行为的影响，且把顾客口碑价值界定为“获得成本和保留成本的节约”等研究的不足，补充了关于顾客口碑价值产生来源的认知，并明晰了顾客口碑价值的结构。这一新发现有助于建构更精确的测量模型，即是构建更精确顾客优化管理工具的理论基础。 假设H2得到支持说明了：
的形成过程会受到顾客的社会关系广度和社会影响力的交互调节作用。而对于推荐者自身的作用机制，假设H3得到支持则表明了：口碑推荐行为对强化推荐者的态度清晰性，进而强化其态度正确性，从而促使
的形成。这些研究结论表明，顾客口碑推荐行为不仅仅给企业带来营销成本的节约，它还能够创造显性收益(购买额增长)；也不是只对被推荐者产生作用，顾客口碑推荐行为对推荐者自身也能够产生积极影响。这也更清晰地解释了Kumar等(2010)[2]所发现的“两次撞大运”效果，补充了Kumar等(2010)对“两次撞大运”解释的欠缺，明析了顾客口碑价值两种产生源各自的作用机理，为顾客管理优化提供理论依据。 (2)CRV模型优化的要略。由文献研究得知，目前关于顾客口碑价值的内涵表述和测量尚没有统一的结论。比如Wangenheim等(2007)[4]采用口碑推荐所带来的顾客数量乘以顾客平均支付贡献之积来估算CRV；Wu等(2005)[22]采用社会比较机制求解顾客的影响权重系数，并由权重系数乘以企业对新顾客的营销成本来估算CRV；Nowinski(2008)[26]则采用由顾客推荐直接带来的新顾客所产生的利润总和计量CRV；Ho等(2012)[6]则认为存在一个社会分配参数δ(是指由口碑推荐促使被推荐者产生的利润，占推荐者与被推荐者的CLV的分配比例)，他们运用Bass扩散模型构建计量最终受到推荐影响的概率P和总人数N；并以每个被推荐者的利润贡献现值乘以受影响人数的期望函数和社会分配参数δ之积，计算CRV；Kumar等(2007)[16]则引入一种新的、利用过去顾客交易数据和推荐数据预测每个顾客的CRV的四阶段方法。同时，也可以发现，这些研究对于顾客口碑价值的成因及其测量问题均从被推荐者角度思考，极少考虑口碑推荐对推荐者自身的影响。 为此，本研究据实证所得出的研究结论，进一步从作用机制角度优化CRV模型。从价值形成过程，提炼其计量变量，构建CRV的计量模型，充分考虑了企业营销努力(即参数δ)和多个推荐来源(即参数
)的影响情况，这一建模思路更符合事实，并能够更简单而全面地表达各种形式的价值和各类顾客行为情况(Kumar等(2007[16]，2010[2])所划分的只有通过口碑推荐才会发生购买的顾客(N1)与未来一定会进行购买的顾客(N2))，且克服了过去采用平均利润进行估算的缺陷(Ho等，2012[6])。而且，所构建的模型有助于企业判断及确定对哪些顾客实行口碑推荐奖励、奖励多少、及何时奖励，从而可以有效地提高企业的顾客推荐计划管理绩效。 6.2 管理启示 根据实证研究结果及上文的讨论，可以得到以下若干管理启示： (1)准确测量和管理顾客口碑价值。顾客口碑价值是衡量顾客质量的重要指标之一，由本研究发现，其价值来源包括被推荐者和推荐者。因此，在顾客管理实践中，应当全面认识顾客口碑价值的内涵，并运用更正确的计量模型来测量顾客口碑价值，以求更准确地评价顾客，并对顾客进行合理的管理，从而更好地配置企业营销资源。本研究在实证基础上，进一步讨论了顾客口碑价值测量模型的优化问题，根据实证结论构建CRV模型，所构建CRV模型是计量单一顾客的整个生命周期内的CRV，是一个关于时间的连续函数。可以帮助企业判断及确定对哪些顾客实行口碑推荐奖励、奖励多少、及何时奖励，从而有效地提高企业的顾客推荐计划管理绩效。再而，本研究从价值形成过程视角构建CRV模型，充分考虑了企业营销努力和多个推荐来源的影响情况，这一建模思路更符合事实。且采用成功推荐对创造利润的贡献的计算思路，能够更简单而全面地表达各种形式的价值和各类顾客行为情况，且克服了过去采用平均利润进行估算的缺陷。因此，本研究所构建的CRV模型能够更加准确测量顾客口碑价值，有利于更好地协助企业管理顾客。 (2)建立具有吸引力的顾客交流平台。本研究发现，顾客口碑价值的形成受到推荐者的社会影响力和社会关系广度的交互调节作用。因此，企业必须创建便利、甚至是具有吸引力的顾客交流平台，促进顾客互动，以充分发挥意见领袖的口碑推荐作用，从而获取更多的顾客口碑价值。 (3)用忠诚换取顾客信任。实证研究表明，主动性的顾客口碑推荐能够促使推荐者强化其态度确定性，从而为企业创造更多的利益。据社会影响的相关理论得知，推荐者强化其态度确定性是由于其对先验行为(口碑推荐)进行特质归因。因此，企业在顾客口碑管理实践中，应当努力诱导顾客对其口碑推荐行为进行特质归因，以获取第二种类型的顾客口碑价值。这即是说，企业在实施顾客推荐计划时，必须以强化顾客信任为导向，以忠诚服务为载体，让顾客感到企业是尽心尽力保护顾客的利益，从而诱发口碑推荐行为。 6.3 研究局限性与未来研究展望 诚然，文章也存在以下局限性。 (1)顾客推荐行为对推荐者自身的作用机制尚有待继续发现。在本研究中，顾客的态度确定性对顾客口碑价值的形成只是起到部分中介的作用，这表明在这一形成过程中，还存在其他未发现中介变量的影响。亦即是说，尚有社会影响视角以外的因素影响着CRV[，2]的形成。解释这些潜在的中间影响因素，对于优化顾客管理具有重要价值，也是充分理解顾客口碑推荐行为作用特性的有趣论题之一。因此，尝试从其他视角思考顾客推荐行为对推荐者自身的作用机制，亦是往后研究论题之一。 (2)研究方法的进一步改善与优化。本研究采用由推荐者报到的问卷调查数据收集方法，这对充分揭示顾客口碑推荐行为对被推荐者购买行为的影响机制还是存在一定的局限性，即是容易导致调查数据存在判断误差。因此，结合实验研究法，采集配对数据，将可能将更好地减少这种误差，而获得更准确的调查数据，从而更精确地挖掘CRV的形成机制。所以尝试结合实验研究法，改进课题的研究方法，以探究CRV的形成机制，将是后续研究问题之一。 (3)CRV数学计量模型的函数性质与优越性有待继续研究。本研究仅从理论上分析所构建CRV模型的结构内涵及其对顾客管理的优越性，尚未采用企业实践数据对其测量的精确性及其在管理中的优越性加以验证。因此，关于所构建CRV模型的测量准确性、CRV模型的函数性质、以及顾客推荐计划管理框架设计等研究，还有待进一步进行实地实验研究。
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