基于强弱关系理论的社会化商业采购意向影响因素研究_用户研究论文

基于强弱关系理论的社会化商务购买意愿影响因素研究，本文主要内容关键词为：强弱论文,意愿论文,因素论文,理论论文,关系论文，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。

      随着WEB2.0、社会化媒体(如SNS、blog等)的发展，基于用户间社会关系的推荐、分享、讨论、交流、评论等社会化元素在帮助电商企业提高销售业绩中发挥重要作用，如Dell(戴尔)在流行的Twitter上提供服务，销售净赚超过七百万美元；Carrefour(家乐福)在Facebook上进行社会化网络销售，销售利润倍增等等[1]，因此社会化媒体与电子商务融合的社会化商务成为电子商务领域的热点研究问题之一[2]。这不仅因为社会化商务能为企业带来丰厚的利润，同时也为电子商务的发展局限提供了新的方向。电子商务改变了以广告宣传为主导的传统销售模式中的信息匮乏现象，信息技术的出现为电子商务发展提供了广阔的、低成本的商品信息传输平台，用信息技术传递大量的商品信息被电商企业认为是电子商务成功的关键[3]。但是，随着用户表现出对接收大量无用商品信息和病毒式宣传的厌倦，电子商务的发展局限于信息的不确定、低质量、过量等问题，因而为用户提供有价值、高质量、适量的商品信息从而促进购买行为，成为电子商务发展的当务之急[3]。对于用户而言，其更容易通过社会关系，如朋友交流、沟通等方式获得感兴趣、有价值、信赖的商品信息从而影响其购买态度和行为[2]，因此基于关系营销的社会化商务可能比大量广告营销的电子商务在解决信息过量问题、提高信息质量、促进商品购买方面更具竞争力。

      目前，社会化商务中影响购买行为的相关研究主要集中在网络口碑[4，5]、网站设计[2]、感知风险和信任[6]等方面，许多学者对各个问题进行了深入研究，而社会关系对购买行为的研究较少。但是，社会化商务的本质是通过社会关系运用社会化媒体进行电子商务活动，其核心为关系营销。而如何运用社会关系解决电子商务中信息不确定、低质量、过量等问题，为用户提供感兴趣、有价值、信赖的商品信息，从而促进购买行为，成为解决电子商务发展局限，加速社会化商务发展的关键问题[3]。

      基于以上认知，本研究从社会化商务出发，用实验和实证研究方法收集并分析数据，探索并检验了社交网络下不同类型的用户产生信息对其他用户接收信息的影响，深入分析了产生信息和接收信息的用户间关系强度对用户接收信息和购买意愿的作用，以期进一步完善强弱关系理论，为信息过量问题提供新的解决方法，帮助电商企业更好的发展客户关系管理，为社会化商务环境下企业营销决策的制定提供理论支撑。

      理论回顾与研究假设

      1、理论回顾

      (1)社会化媒体

      社会化媒体是以用户为主，基于网络交互平台，将社会活动和信息内容融合，即“社会化”和“媒体”结合，其也称为用户产生媒体[7]，如微博、论坛、社交网络(SNS)等等。社会化媒体的发展，使得用户能在没有时间和空间的限制下自由地产生、分享、评论商品信息，从而影响他人的购买意图和决策[7，8]。Mangold等[9]认为社会化媒体将商家给消费者传递商品信息为主的传统销售模型，转变为消费者给消费者传递商品信息的新型销售模型，消费者所接收到的商品信息不完全来自于商家还来自于其他的消费者，从而提升了商品信息的可信度和价值。在社会化商务环境下，用户在社会化媒体下被鼓励传播产品信息给他们的朋友、不认识的人或销售产品和服务[2]。因此，社会化媒体下的用户包括商家和消费者(包括已购买和未购买的消费者)，本文基于强弱关系理论依据用户间不同关系强度，将社会化媒体下的用户分为商家、认识的人(朋友)、不认识的人(陌生人)。

      Marsden[10]认为社会化媒体包括社会化购物、评论和评分、推荐、论坛和社区、社会媒体优化选择、社会化广告和应用六个维度。社会化媒体下的社会活动包括推荐、分享、评论等[11]。因此，社会化媒体下的用户产生信息包括商家推荐的信息、认识的人(朋友)分享的信息、不认识的人(陌生人)评价的信息。

      商家推荐的商品信息不同于病毒式宣传的大量广告推送，其可能根据顾客的性别、年龄、兴趣、喜好、性格等个人信息，预测并推送顾客可能感兴趣的商品信息，从而缓解顾客接收大量信息的压力，提高顾客接收信息的质量，改善顾客购物决策[12]。个性化、可信性、商品特性被认为是商家推荐商品最重要的因素[13]。认识的人(朋友)分享的信息是社会化商务中最重要且最具代表性的特征，通过和朋友分享、交流商品信息(经验或观点)影响朋友的购物决策[14]。Kim和Ahmad[15]认为由于朋友之间的了解、同质性、信任关系等使得朋友分享的商品信息更可信、更有价值从而影响购物决策。利他主义、享乐主义、互惠主义、交流和信任被认为是影响认识的人(朋友)分享信息易于接受的关键因素[14-16]。不认识的人(陌生人)评价的商品信息是用户在社会化媒体平台表述对于产品的观点或经验的信息，其有利于企业电子口碑的形成[4，5]。自我选择、感知风险、信息过量等内容都影响陌生人评价信息的效果[17]。

      (2)用户间关系强度

      在社会化商务中，用户间关系对于信息的扩散、分享、交流、网络口碑的形成以及购物决策都起到重要作用[2，14，16]。Stanko等[18]基于商家和消费者的关系强度，分析了关系时长、互惠服务、相互信任、亲密程度、关系质量(承诺)等因素直接和间接地对传统购买行为的积极影响。Liang等[2]分析了社会支持、关系质量、网站质量对社会化商务购买意图的积极影响，并从关系质量的满意、信任、承诺方面进行深入分析。

      Granovetter[19]认为用户间关系强度体现在用户间的亲密程度和接触频率，由于不同的关系对组织和个人产生不同的影响，因而将其分为强关系和弱关系，并由此产生了强关系理论和弱关系理论。强关系理论表示强关系包括家人、朋友等，相对于弱关系他们更了解你的兴趣爱好、性格特征等，因而相对于弱关系你更愿意相信他们，从而影响你的态度和行为。弱关系理论表示弱关系为不熟悉或不认识的人，因为他们相比强关系数量更多，接触到的不同类型的组织和群体更广泛，因而他们更易于扩散各种类型的信息[19]。

      本文对于关系强度的测量结合了Liang[2]和Stanko等[18]的思想，运用关系时长、接触频率、亲密程度、关系质量因素测量。关系时长是朋友认识的时间，认识的时间越久，关系的强度可能越强[18]。认识很久，但是没有频繁的接触仍然不会有深入的了解，因而频繁的接触是关系强度增强的重要途径，通过对他人的性格、兴趣的了解，可以预测他人的需求和行为，从而为他人提供更有用的信息[18]。亲密程度是关系时长和接触频率的情感结果，为关系强度的直接体现[18]。关系质量表征关系的满意、信任和依赖程度，与关系强度直接相关[2，16，18]。

      (3)信息过量理论

      Simon[20]表示在人们对接收信息的处理过程中，由于人类被限制的认知能力，决策时常采用两阶段方法。第一阶段：将大量的信息减少到可接受和管理的水平。第二阶段：通过评价等方法从少量信息中获取有价值、高质量的信息进行决策[3，21]。

      信息技术提供了一个低成本、高效率的传递大量商品信息的平台，用户接收到大量的信息有助于刺激其购买意愿[3]，但是消费者接收到来自商家的产品信息越多，消费者就越容易产生厌恶情绪，这就是信息过量问题。Jacoby[22，23]首先提出信息过量现象，当输入的信息超过了人类信息处理能力，就会产生相反的、负面的影响。大量的信息一方面能够帮助决策，另一方面则会产生负面效果，因此一些学者对如何缓解信息过量问题提高信息质量进行了研究，如Jackson和Farzaneh[24]从组织和个人两个视角，分析了影响信息过量的内部和外部因素，并从理论上提出解决信息过量的方法；Soucek和Moser[21]从三个方面：收到大量的信息、没有效率的工作管理、交流质量缺乏，介绍了邮件交流中信息过量问题，提出提高媒体能力、提高个人工作管理技术等干预方法解决信息过量问题。

      电子商务环境下，产品信息质量成为影响消费者购买的另一重要因素[3]。产品信息质量是消费者对接收网络产品信息的价值感知，产品信息质量的提高，有助于缓解信息过量问题，减少人类信息处理过程的负担，从而帮助用户做出更好的决策。Chiu和Wang[25]从产品信息对用户的有用性、可靠性、相关性(感兴趣)来衡量用户接收的信息质量。

      (4)购买意愿

      购买意愿是消费者商品认知过程以及未来购买商品的可能性，大量研究表明购买意愿和购物行为有显著的相关性[3]，从而有助于提高商业利润。由于社会化商务购买行为的商业数据不易获取，而购买意愿能够预测和代表购买行为[2]。在电子商务环境下，不仅用户接收的商品信息状况能刺激消费者产生购买意愿[2，26]，同时商家与用户间关系强度同样可以影响购买意愿[26]，因而本文运用购买意愿作为独立变量来研究社会化商务中用户接收信息和用户间关系强度对购买意愿的影响。

      2、研究模型和假设

      在社会化商务下，基于用户间强弱关系理论和信息过量理论，激发产生用户购买意愿的因素主要有“用户产生信息”、“用户间关系强度”、“用户接收信息”三个因素。本文探讨了这三个因素之间的关系，以及其对购买意愿之间的直接和间接的影响(见图1)。

      

      图1 研究模型

      (1)用户间关系强度与用户接收信息

      原来的研究表明在电子商务环境下商家和用户间关系影响用户接收信息的数量和质量[26，27]。在以社会关系为基础的社会化商务中，用户间关系强度亦可能影响用户接收信息状况。根据强、弱关系理论[19]，用户间关系强度依据亲密程度可分为由强至弱的关系。强关系包括亲人、老师、朋友等与你有关，能影响你的想法、态度、情感、决策的人，相对于弱关系，能通过他们获得更多感兴趣、可靠、信任的商品信息[15，16，19]。弱关系为不熟悉的人或陌生人，其数量一般多于强关系，并且包括各个群体、领域的人，因而能获得更多不同类型的大量信息，相对于强关系，弱关系更利于信息的扩散[19]。为此，提出假设：

      H1a：在社会化商务环境下，用户间关系强度积极影响用户接收信息的数量和质量；

      H1b：在社会化商务环境下，弱关系比强关系更能提高用户接收信息的数量；

      H1c：在社会化商务环境下，强关系比弱关系更能提高用户接收信息的质量。

      (2)用户产生信息与用户接收信息(用户间关系强度的协调作用)

      用户在社会化商务中接收到的信息主要来自其他用户产生的信息，社会化商务中产生信息的用户包括商家、认识的人(朋友)、不认识的人(陌生人)，用户产生的信息包括推荐、分享、评论等商品信息。根据强、弱关系理论，用户间关系强度依据亲密程度可分为由强至弱的关系[19]。对于社会化商务的用户，朋友可能比陌生人和商家关系强；陌生人可能比商家关系强，原因是商家更多考虑自身利益，而陌生人则相对中立[4，5]。依据强弱关系理论，社会化商务下用户(消费者)接收高质量、有价值的信息的来源可能依次为认识的人(朋友)分享的信息、不认识的人(陌生人)评价的信息、商家推荐的信息，用户接收信息的数量来源可能相反。为此，提出假设：

      H2a：社会化商务环境下，在用户间关系强度的协调作用下，用户产生信息积极影响其他用户接收信息数量，用户接收信息数量多少依次为商家推荐的信息、不认识的人(陌生人)评价的信息、认识的人(朋友)分享的信息；

      H2b：社会化商务环境下，在用户间关系强度的协调作用下，用户产生信息积极影响其他用户接收信息质量，用户接收信息质量高低依次为认识的人(朋友)分享的信息、不认识的人(陌生人)评价的信息、商家推荐的信息。

      (3)用户接收信息与用户购买意愿

      许多学者研究了电子商务环境下用户接收信息数量和质量对用户购买意愿的影响[26]。一些研究表明在传统销售和电子商务环境下，大量的信息能够刺激购买意愿并且产生好的购买决策[3]。但是因为信息过量理论以及人们有限的信息处理能力，用户接收到过量、超负荷的商品信息，加重人类信息处理过程第一阶段的负担，不仅不会产生购买意愿还可能导致负面的、厌恶的情绪，并且增加信息处理的困难，因而提高用户接收信息的质量，减少信息过量问题，成为电子商务环境下电商企业的重点研究问题[3，21-24]。用户接收有价值、有兴趣、可信的高质量商品信息，有助于减少信息过量问题，减少人类信息处理过程第一阶段负担，有助于第二阶段决策，可能更易于刺激购物意愿的产生。为此，提出如下假设：

      H3a：在社会化商务环境下，用户接收信息的数量和质量积极影响用户购买意愿；

      H3b：在社会化商务环境下，用户接收的信息质量比接收的信息数量更能够激发用户购买意愿。

      (4)用户间关系强度与用户购买意愿

      根据强、弱关系理论和人类信息处理过程，弱关系相比于强关系可以提供大量多样的商品信息[19]，信息过量增加了人类信息处理过程第一阶段的负担，可能导致用户(消费者)消极态度，如果用户(消费者)能进行处理仍能为第二阶段提供有价值的商品信息，从而影响购买意愿[3]。强关系相对于弱关系产生较少商品信息，但却是高质量、有价值、可信度高的商品信息[19]，不仅缓解人类信息处理过程第一阶段的负担，同时有利于第二阶段决策，更可能刺激购买意识并且进行更好的购买决策[2]。为此，提出假设：

      H4a：在社会化商务环境下，用户间关系强度积极影响用户购买意愿；

      H4b：在社会化商务环境下，用户间的强关系比用户间的弱关系更能刺激用户购买意愿。

      研究方法与数据分析

      1、实验设计与过程

      本研究主要探讨社会化商务环境下，不同的用户产生信息对其他用户接收信息的影响，以及用户间关系强度对用户接收信息和购买意愿的作用，采用实验法和问卷调查收集数据。实验在中国盛行的社交网站——人人网进行，人人网目前已有注册用户2亿人，来自超过2000所大学，这些注册用户也是网购的主力军。人人网拥有社会化商务网站——人人逛街，由人人逛街为用户推送商品信息，用户可对接收的商品信息进行分享、评论等社会活动，如果用户对商品感兴趣则通过链接进入淘宝、京东等网站购买。

      为了验证模型和假设，本研究运用实验和实证研究方法。首先，构建人人小站实验平台(http://zhan.renren.com)，构建原因是：(1)感受社会化商务。由于人人逛街发展并未成熟，很多人并不知晓，通过本实验可保证参与者有社会化商务的经历。(2)变量控制：区分不同用户产生信息。小站内的产品信息由工作人员以美丽说的形式推荐商品信息，保证不会是商家推送的商品信息，用户可对商品信息进行分享、评论等社会活动；同时用户可以接收人人逛街、商品主页等商家推送的商品信息。(3)社会关系传播商品信息。小站内的商品信息可通过人人网中的个人社会关系进行传播，基于用户间不同的关系强度，影响用户接收信息的状况和购买意愿的产生。人人小站内的商品均为工作人员已购买或认为好的商品，其以服饰、食品、化妆品、电子产品等学生感兴趣的商品为主，共计超过30项[27]。

      实验过程：(1)实验为期六个月，工作人员在小站内推荐商品，并对自己感兴趣的商品进行分享或评论，同时每隔一段时间进行商品更新或推荐新的商品；(2)人人网中工作人员的社会关系可能会浏览、分享、交流或评论商品，如果感兴趣也可能关注小站，从而利用用户间关系(强弱)传播商品信息；(3)六个月后，小站关注者超过300人，商品浏览次数近7000次，很多商品被分享、评价。首先随机选取50人进行问卷预测试，然后对小站内的关注者(实验对象)进行大规模问卷调查，将其接收信息和购买意愿的情况进行反馈[3，16]。

      2、问卷结构

      本研究模型包括四个构念：用户产生信息、用户间关系强度、用户接收信息和用户购买意愿。本问卷的产生均参照已有的研究和量表，根据人人网社会化商务的特征进行适当的改编。用户产生信息中，商家推荐信息的衡量方式参酌Senecal等[13]的研究；朋友分享的信息的衡量方式参酌Chang等[16]的研究；陌生人评论的信息的衡量方式参酌Lee[17]的研究。用户间关系强度的衡量方式参酌Liang等[2]和Stanko等[18]的研究。用户接收信息中的信息数量的衡量方式参酌Chang等[16]的研究；信息质量的衡量方式参酌Chiu等[25]的研究。用户购买意愿的衡量方式参酌Shiau等[26]的研究。

      预调研的调研对象从小站关注者中随机抽取50人。预调研回收有效问卷41份，通过对预调研结果分析，问卷信度(Cronbach's α=0.873)和效度(所有因素的负载率均超过0.5)均满足基本要求[2]。同时根据反馈意见，本文对问卷做了适当修改，并确定了最终的问卷内容。正式问卷的选项均采用5分Likert量表(5为“非常同意”，1为“非常不同意”)。

      3、数据收集

      样本总体为社会化商务人人小站的全体关注者，总计发放302份调查问卷，回收238份，删除数据缺失及问卷填写存在严重不认真和错误的问卷后，最终有效问卷183份，符合SEM大样本的要求(至少100份)。受访者的人口统计特征为：女性107人，占58.5%；20-25岁58人，占32%；26-30岁108人，占59%；64%为学生，96%拥有学士或更高学历；80%的受访者网购经验已超过两年；58%的受访者每月网购花费超过100元；50%以上的受访者已拥有人人网超过3年。表明受访者具有较长的社交网站体验和较丰富的网购经历，样本对社会化商务中的网购人群具有一定的代表性。

      4、数据分析

      利用SPSS19.0进行统计分析，结果显示变量与选项的相关度均高于0.4，正式量表的KMO值为0.862，并通过了Barlett's球型检验(P＜0.001)。量表的整体Cronbach's α值为0.923，7个因子的Cronbach's α值及潜变量组合信度(CR)基本都高于0.7或接近0.7[2，16](见表1)。

      利用AMOS进行验证性因子分析，结果显示模型的拟合程度较好CMIN/DF=1.185，RMSEA=0.042，CFI=0.906，GFI=0.934，本研究中26个指标在7个因子上的标准化载荷在0.500-0.918之间，且都通过了显著性T检验，除了变量RD的AVE稍低于0.5，其他所有变量的AVE都在0.53-0.75之间，表明各变量有较好的收敛效度(见表1)。所有AVE的平方根都大于潜在变量间的相关系数，且均大于0.5，表明变量具有较好的区别效度[2，16](见表2)。

      

      5、模型假说的验证

      本研究运用逐步回归方程分析模型和假设，从而避免变量间潜在的多元线性相关问题，对自变量中心化，回归方程的方差膨胀因子(VIF)限制在10以内[16]。

      

      因变量：用户接收信息(URI)

      模型1：检验用户产生信息(UGI)和用户接收信息(URI)之间的关系。结果显示用户产生信息(UGI)中的商家推荐信息(RI)、朋友分享信息(FI)和陌生人评价信息(UI)都积极影响用户接收信息的数量(QN)和质量(QL)，呈正相关。

      模型2：检验用户间关系强度(RD)和用户接收信息(URI)之间的关系。结果显示用户间关系强度(RD)积极影响用户接收信息的数量(QN)和质量(QL)，成正相关。因此强关系比弱关系对用户接收信息的数量(QN)和质量(QL)的影响更强。假设1a、1c通过验证，假设1b被拒绝。

      模型3：检验用户间关系强度(RD)协调作用下的用户产生信息(UGI)和用户接收信息(URI)之间的关系。结果显示，商家推荐信息(RI)、陌生人评价信息(UI)、朋友分享信息(FI)对用户接收信息的数量(QN)影响依次减弱；商家推荐信息(RI)、陌生人评价信息(UI)、朋友分享信息(FI)对用户接收信息的质量(QL)影响依次增强。假设2a、2b通过验证(见表3、表4)。

      

      因变量：用户购买意愿(PI)

      模型1：检验用户间关系强度(RD)和用户购买意愿(PI)之间的关系。结果显示用户间关系强度(RD)积极影响用户购买意愿(PI)，呈正相关。因此强关系比弱关系对用户购买意愿(PI)的影响更强。假设4a、4b通过验证。

      模型2：用户接收信息的数量(QN)和质量(QL)与用户购买意愿(PI)之间的关系。结果显示用户接收信息的数量(QN)和质量(QL)积极影响用户购买意愿(PI)，且用户接收信息的质量(QL)比用户接收信息的数量(QN)对用户购买意愿(PI)的影响更强。假设3a、3b通过验证(见表3、表4)。

      

      结论与建议

      1、研究结论

      本文在已有研究的基础上，在社会化商务环境下，从用户间关系强度角度对比分析了不同类型的用户产生信息(商家推荐的信息、认识的人(朋友)分享的信息、不认识的人(陌生人)评价的信息)直接对用户接收信息数量和质量的差异性影响，间接对用户购买意愿的作用。从社会互动方面剖析了社会化商务的社会关系营销本质，基于强弱关系理论，对比分析了强关系和弱关系对用户接收信息、购买意愿的影响，强调了强关系(朋友分享的信息)对用户接收高质量信息减少接收大量无用信息的作用，表明了客户关系管理和社会关系营销对社会化商务的重要性，有利于电商企业选择合适的营销策略提高销售业绩。通过对人人网中自建的社会化商务实验平台调研，运用实验和实证研究方法，验证了本文的研究模型和大多数假设，大多数的结论与强弱关系理论和信息过量理论产生的结果相一致，研究结论归纳如下：

      (1)根据强、弱关系理论，在社会化商务环境下，不同关系强度的用户产生信息，对其他用户接收信息的数量和质量有不同的影响。商家推荐的信息、不认识的人(陌生人)评价的信息和认识的人(朋友)分享的信息对用户接收信息数量的影响依次减弱，对用户接收信息质量的影响依次增强。此研究结果延伸并补充了已有研究中商家推荐信息[12，13]、认识的人(朋友)分享信息[8，14]、不认识的人(陌生人)评价信息[4，5]对其他用户接收信息和购买意愿的影响。同时少有文献在社会化商务环境下基于强、弱关系理论将用户划分为商家、认识的人(朋友)和不认识的人(陌生人)，对比分析不同类型的用户产生信息对用户接收信息的重要性和差异性影响；也少有学者基于自建的社会化商务实验平台(人人小站)，同时从商家、认识的人(朋友)、不认识的人(陌生人)三方面与接收信息的用户之间不同关系强度的角度对用户接收信息情况进行系统性与对比性研究，并运用强、弱关系理论解释差异性结果的原因。这将有助于以后学者深入细致地研究不同类型的用户产生信息在社会化商务环境下的不同应用，也有助于电商企业根据营销广度或深度需求选择合适的社会化信息传播方式。

      (2)在社会化商务环境下，用户间关系强度对用户接收信息和用户购买意愿均有积极影响。一些文献中也得到相似结论[2，8，18]，但少有文献基于强、弱关系理论分别从强关系和弱关系两方面基于自建的社会化商务实验平台(人人小站)对比分析用户间关系强度对用户接收信息和购买意愿的直接和间接影响，更少有文献提及在社会化商务环境下强关系较弱关系对用户接收信息数量和质量的重要作用。研究结果表明强关系比弱关系对用户接收信息的数量、质量和购买意愿的影响更强。但是依据弱关系理论，弱关系比强关系对用户接收信息数量的影响更强，与实证结果相悖。原因可能是：①实验偏差。由于社会化商务在国内发展尚未成熟，而本实验的数量和范围有限，可能导致结果存在偏差；②社交网站的强关系本质。社交网站(如人人网)不同于微博、视频网站，其需要双方认可才能加为好友，显示其动态，故而社交网站的社会关系偏强关系[28]。基于问卷统计数据也可说明，50%以上的用户和其好友平均认识时间超过三年(RD01)；58%的用户每天浏览人人网至少一次(RD02)；50%以上的用户同意或强烈同意他们的人人网中有很多亲密的朋友(RD03)。

      (3)根据人类信息处理过程及信息过量理论，在社会化商务环境下，用户接收信息质量比用户接收信息数量更能刺激用户购买意愿。研究结果补充并延伸了电子商务环境下用户接收信息数量和质量对用户购买意愿影响[3，22，23，26]。但少有文献提出社会化商务环境下用户接收信息数量和质量对用户购买意愿影响。

      2、理论贡献

      (1)本研究将强弱关系理论运用于社会化商务领域，为强弱关系理论的研究提供了新的视角和方向。研究了用户间不同关系强度对社会化商务购买意愿的差异性影响，并依据强弱关系理论将社会化商务下的用户产生信息，分为商家推荐的信息、认识的人(朋友)分享的信息、不认识的人(陌生人)评论的信息，从商家与消费者以及消费者和消费者之间不同关系角度对比分析了对用户接收信息数量和质量的差异性影响，对消费者间的关系更深入地从朋友和朋友以及陌生人之间的不同关系强度进行对比分析，并依据强弱关系理论从强关系和弱关系角度给予解释，表明了社会化商务关系营销本质，丰富了强弱关系理论研究。

      (2)本研究基于信息过量理论和人类被限制的信息处理能力，为传统电子商务中影响成功的关键因素——信息过量问题提供了新的解决方法和研究视角。基于数据挖掘的电商企业精准化营销虽能为用户推荐其可能感兴趣的产品信息，但由于商家和用户间弱关系本质以及推荐算法的局限性，使得推荐的信息被用户接受的程度不高。而社会化商务下的社会关系营销，基于强关系的朋友分享的信息和稍弱关系的陌生人评价的信息被用户接受和信任的程度大大提升，很大程度上缓解了信息过量问题，提高了接收信息的质量。因而社会化商务下的社会关系营销为电子商务下电商企业的发展局限信息过量问题提供了新的营销方向。

      3、管理贡献

      (1)加强社会关系营销，选择合适的营销策略

      研究结果表明，认识的人(朋友)和不认识的人(陌生人)比商家为用户传递的商品信息更能激发用户购买意愿，说明社会关系营销比电子商务下大量广告营销更能带来商业利益。由于用户在社会化商务中的风险感知能力，使得用户更愿意相信认识的人(朋友)和处于中立地位的不认识的人(陌生人)提供的商品信息，而不是为谋取自身利润的商家提供的信息，因此社会关系营销更适合社会化商务发展，对产生购买行为有重要作用。在社会化商务环境，商家可选择独特、个性化的关系营销策略，如“人人都是营销家，时时刻刻赚大钱”等想法，通过给用户返利或提成来激发原用户利用社会关系传递商品信息并劝说其朋友购买商品的行为。同时还可加强微博、微信等社会化商务关系营销[29]，有助于提高商品信息的可见性。

      (2)提高客户关系管理，加强企业与用户的关系强度

      研究结果表明，强关系比弱关系更能提高用户接收信息的质量，并且产生用户购买意愿。因此作为商家要一方面用心服务所有用户，另一方面精心服务于为企业带来大量利润的20%顾客，即在社会化商务环境下，20/80顾客关系管理策略对于提高利润仍然适用。一方面，服务于带来20%利润的80%用户，扩大用户的接触范围和领域；另一方面，将大量精力投入于带来80%利润的20%用户，加强用户关系管理，增强用户的关系强度和忠诚度。

      (3)增强社会化媒体互动性、实用性和享乐性，有效实施社会关系营销

      基于社会关系的商家和用户的互动以及用户间的互动都有助于增加用户重要性感知，提高商品曝光率，促进商品营销。社会关系营销的重要渠道社会化媒体给予顾客两个重要需求：享乐性需求和实用性需求。享乐性有助于增加用户的活跃度，有利于商品信息的传播；实用性有助于用户获取新知识新信息，有利于商品网络口碑的形成。对社会化媒体互动性、实用性和享乐性的加强，很大程度上能提高用户对社会化媒体的满意度和忠诚度，以及社会关系营销中商品信息传播的可见性与可信性，有利于社会关系营销的成功。

      4、研究局限与展望

      尽管本研究对理论和实践管理有很多贡献，但是仍存在一些局限。首先，本研究选取中国人人网进行实验研究，实验的对象以学生为主，并且数据量有限，其研究结果是否适用于不同国家、不同社会化媒体、不同对象仍需进一步验证。其次，尽管我们以严谨、科学的态度进行实验、研究和分析，但是实验结果仍可能与实际结果有所差异，这也是实证研究的内在局限。最后，本研究的重点内容是用户间关系强度对社会化商务的影响，未来的研究可以引入其他社会关系理论、信任、感知风险等概念，进一步揭示社会关系对社会化商务的影响。

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