在线社交互动如何影响在线社交购物社区中的客户信息贡献行为：社会学习理论视角外文翻译资料

在线社交互动如何影响在线社交购物社区中的客户信息贡献行为：社会学习理论视角

Christy MK Cheung

Ivy L.B. Liu

Matthew K.O. Lee

摘要

在线社交购物社区正在改变客户与他人交流和交换产品信息的方式。迄今为止，客户参与在线社交购物社区的问题已成为学术文献中一个重要但尚未探索的研究领域。在本研究中，我们研究了在线社交互动如何影响客户信息贡献行为。我们还探讨了客户声誉在观察学习与强化学习以及客户信息贡献行为之间关系中的调节作用。分析来自6的面板数据，在线社交时尚平台的121位客户表示，他们是影响客户信息贡献行为的重要因素，强化学习比观察学习具有更强的效果。结果还表明，客户声誉对观察学习与客户信息贡献行为之间的关系具有显着的负调节作用。本研究不仅丰富了我们对信息贡献行为的理论理解，还为在线社交购物社区管理员提供了更好地设计社区功能的指南。

关键词：在线社区 客户信息 信息共享 社区管理

第一章绪论

1.1介绍

社交媒体技术的快速发展彻底改变了社会传播过程（Bandura，2001）。特别是，在线社交购物社区正在改变客户沟通意见和交换产品知识的方式（Olbrich＆Holsing，2011 ; Pagani＆Mirabello，2011）。这种相对较新的在线社交互动形式最近才获得了重要的管理和学术关注。特别地，已发现在在线社交购物社区中的客户之间共享和交换的意见对客户购买决策具有影响。例如，尼尔森公司2010年进行的一项研究证实，近60％的受访者在购买新产品或服务之前咨询了在线消费者评论，40％的受访者表示如果没有首先寻求相关知识，他们就不会在线社交购物平台购买新产品或服务（Nielsen Company，2010）。一些消费者甚至称，他们愿意为获得“优秀”评级的服务支付至少20％的费用，而不是获得“良好”评级的同一服务（ComScore Inc.，2007）。许多公司也认识到，一个成熟的在线社交社区可以提供以下几个重要的好处：即时和直接的客户对产品和品牌认知的反馈，市场研究的平台，由客户运营的无成本创意部门，以及自我延续的品牌忠诚度（Libert＆Spector，2007）。

学术研究已开始研究客户参与在线社交购物社区如何影响客户购买决策（Chen＆Xie，2008 ; Chen，Wang，＆Xie，2010 ; Cheung，Xiao，＆Liu 2014; Cui，Lui，＆Guo，2012 ; Dellarocas，Gao，＆Narayan，2010 ; Zhu＆Zhang，2010）。与大多数社交计算技术类似，在线社交购物社区的价值和机会在很大程度上取决于成员的参与和贡献（Wattal，Racherla，＆Mandviwalla，2010）。换句话说，在公司通过在线社交购物平台中的客户贡献影响客户购买决策之前，他们必须首先确保他们的客户愿意参与并与其他客户分享评论和反馈。迄今为止，许多学术研究的重点一直是客户参与（例如，以电子口碑形式）对消费者购买决策的影响（Cheung＆Thadani，2012）。对其驱使者的关注较少，或者是什么促使会员参与在线社交购物社区并做出贡献。

在线社交购物社区与传统的在线社区不同。客户参与在线社交购物社区取决于与其他客户的交互和信息流。特别是，应该考虑定向社交网络结构在社交购物社区中的影响。因此，应采用多元化的理论视角来扩展现有的客户信息贡献行为研究。鉴于在线社交购物社区作为促进客户获取日常产品信息的新工具和影响其购买决策的平台的巨大潜力，本研究探讨了客户在这些在线社交中与其他客户交换产品信息的意愿基于社会学习理论（SLT）的平台。

对客户信息贡献的现有研究主要检查了在线社交购物平台中客户参与和贡献的感知收益和感知成本（Cheung＆Lee，2012 ; Hennig-Thurau，Gwinner，Walsh，＆Gremler，2004 ; Lee，Cheung，Lim ，＆Sia，2006）。因此，这些独特的在线社交购物社区功能在客户信息贡献中的作用仍然未知。对于在线社交购物社区中的在线社交互动和客户信息贡献行为之间的关系，也缺乏理论解释。此外，现有研究主要通过调查或案例研究获得数据。因此，这些研究没有考虑实际使用数据来衡量在线客户平台中的客户信息贡献行为。

为了解决文献中的差距，我们利用SLT来解释在线社交互动如何影响在线社交购物社区中的客户信息贡献行为。研究问题如下：

两种在线社交互动（即同行成员的帖子和同行成员的推荐）将如何影响在线社交购物社区中的客户信息贡献行为？

客户声誉如何影响在线社交购物社区中在线社交互动与客户信息贡献行为之间的关系？

我们的研究试图通过收集和分析来自流行的在线社交时尚社区的独特面板数据集来回答这些问题。我们的结果表明，在线社交互动在客户信息贡献行为中发挥着重要作用。具体而言，我们发现同行成员的帖子和建议都对客户信息贡献行为产生了重大影响，同行成员的建议表现出明显更强的效果。此外，客户声誉可以缓和同行成员发布对客户信息贡献行为的影响。这些发现使我们能够从SLT的角度理解在线社交互动如何影响在线社交购物社区中的客户信息贡献行为。此外，本文的其余部分组织如下。在第二部分中，我们回顾了与在线社交购物社区中的客户信息贡献行为相关的文献。第三部分介绍了我们的研究模型并发展了我们的假设。在第四部分中，我们描述了我们的数据集并解释了我们的经验策略。第五部分介绍了我们的数据分析结果。最后，我们最后讨论了理论和实践的含义。

第二章模型研究

2.1理论背景

在本节中，我们首先回顾以前关于在线社区中客户信息贡献行为的研究。然后我们介绍SLT并解释它如何用于解释客户参与在线社交购物社区。

2.1.1、在线社区的信息贡献

在线社区中的信息贡献越来越被认为是一个重要的研究课题（Choi，Lee，＆Yoo，2010 ; Hew＆Hara，2007 ; Lin，Hung，＆Chen，2009 ; Ma＆Agarwal，2007 ; Teng＆Song，2011 ; Yu，Lu，＆Liu，2010）。在在线社区中，具有共同兴趣，背景和目标的个人通过发布问题，提供答案以及根据共同兴趣讨论问题来参与和分享信息（Chai，Das，＆Rao，2011 ; Cho，Chen，＆Chung，2010） ; Yang＆Lai，2011 ; Yates，Wagner，＆Majchrzak，2010）。在过去十年中，大多数研究都集中在客户参与和贡献的影响上，特别是以电子口碑的形式对客户购买决策的影响（Cheung＆Thadani，2012 ; Dellarocas等，2010）。最近，越来越多的研究人员开始对探索促使客户参与并在线社区分享他们的评论和产品评论的因素感兴趣（见表thinsp; 1）。

表1. 检验在线社区中的客户信息贡献

Henning-Thurau等人（2004年），最早的研究之一，建立在Balasubramanian和Mahajan（2001）之上，并确定了积极的电子口碑传播的五个主要动机类别，包括集中相关的效用（即关注其他消费者，帮助公司，社会福利和发挥权力），消费效用（即购买后购买建议），审批效用（即自我提升和经济奖励），与主持人相关的效用（即方便和解决问题的支持），以及稳态效用（即表达积极情绪和发泄负面情绪）。源于Batson框架，张和李（2012年）提出了在线消费者意见平台中的电子口碑传播的综合模型。他们发现，声誉，归属感和帮助其他客户的乐趣与电子口碑意义密切相关。Wu和Sukoco（2010）发现，成就是激励人们参与在线品牌社区的最重要因素。

现有研究主要从个人理性的角度解释客户信息贡献行为，重点是感知利益和感知成本。我们对以往研究的回顾还发现，现有研究主要依靠通过调查，案例研究和焦点小组收集的主观数据来探索客户如何以及为何参与在线社交社区（见表thinsp; 1）。Straub，Linayem和Karahanna-Evaristo（1995）认为实际使用和感知使用并不总是一致的。此外，Szajna（1996年经验说明，自我报告的使用并不是实际使用的准确替代品。此外，我们的文献综述显示，大多数研究使用横截面数据对信息贡献的研究模型进行了实证检验（例如，Chiu，Hsu，＆Wang，2006 ; Oh，2012 ; Sun，Fang，＆Lim，2012 ; Wasko＆法拉杰，2005年）。

2.1.2在线社交互动和SLT

迄今为止，大多数在线社交购物社区都包含社交功能，允许客户观察其他成员的行为（例如，同行成员是否在社区中贡献了客户知识），以及获得其他人的反馈和赞赏（Chen et al。 ，2010）。可以通过社交学习过程来解释在线社交购物社区的这些关键特征对客户参与的影响。SLT从认知，行为和环境决定因素之间持续相互作用的角度解释人类行为。Bandura（1997年）提出有两种类型的社会学习过程，即观察学习（OL）和强化学习（RL）。OL指的是这样一个事实：个人观察他人的行为，并在他们自己参与特定行为之前了解行为是如何进行的，以避免不必要的和代价高昂的错误。RL强调个人从自己行为的后果中学习。它们可能会增加（减少）导致正（负）后果的行为频率（即RL; Bandura，2001）。

SLT在各种领域都有很好的文献记载，包括犯罪行为（Akers，1990），青少年赌博行为（Gupta＆Derevensky，1997），股票市场（Bikhchandani，Hirshleifer，＆Welch，1992），健康相关行为（Rosenstock， Strecher，＆Becker，1988）和组织学习（Berger＆Luckmann，1991 ; Bredo，1997 ; Larochelle，Bednarz，＆Garrison，1998）。然而，很少有研究使用该理论来解释在线社交社区中的客户信息贡献行为，并且他们中的大多数仅探讨了OL或RL在在线社交社区中对客户行为的作用。例如，Chen，Wang和Xie（2011）比较了电子口碑和OL对 Amazon.com产品销售的影响。Cheung和Lee（ 2012）在在线产品评论平台上研究了知识自我效能（与RL过程一致）对客户知识共享行为的影响。根据我们的知识，我们没有找到任何研究探讨两个社会学习过程对在线社交购物社区中的客户知识贡献行为的相对影响。

2.2研究模型与假设

之前的讨论表明，现有的研究主要采用个人视角来解释在线社交购物社区中的客户信息贡献行为。在本研究中，我们尝试从理论上和经验上解释在线社交互动（即同伴成员的帖子和推荐）如何影响在线社交购物社区中的客户信息贡献行为。我们还探讨了客户声誉如何调节在线社交购物社区中在线社交互动与客户信息贡献行为之间的关系。图thinsp; 1描绘了我们的研究模型.我们建议，通过社交学习流程（OL和RL）运营的同行成员的帖子和推荐对在线社交购物社区中的客户信息贡献行为具有显着的直接影响。此外，我们假设客户声誉负面地缓和了两种类型的在线社交互动对客户信息贡献行为的影响。

图1

OL

当人们观察他人的行为，让其他人也犯了同样的选择（Bandura，出现1997年，2001年）。Yi和Davis（2003）研究了OL与计算机软件培训结果之间的关系。Simpson，Siguaw和Cadogan（2008年）认为人们通过观察他人的购买行为做出购买决定。在线社交购物社区，客户可以轻松了解同行客户的发布方式和内容。与OL流程一致，我们希望客户在在线社交购物社区中发现同行客户的帖子越多，他或她就越有可能关注他们的行为并为社区做出贡献。因此，我们制定以下假设：

假设1（H1）： OL对在线社交购物社区中的客户信息贡献行为具有积极影响。

RL

当人们观察他们的行为结果并根据他们早期行动的后果改变他们的行为时，就会发生RL。Wiesenfeld，Raghuram和Garud（1999）认为积极强化创造了良性学习循环。这意味着那些对其早期贡献得到积极反馈的人将继续作出贡献（Bandura，1977 ; Bandura＆McDonald，1963））。大多数在线社交购物社区允许会员提供对其他会员帖子的反馈和赞赏。例如，他们可以通过发表评论或反馈来回复其他人的帖子。此社区功能增强了RL流程（即同行成员的推荐）。积极的反馈成为他们未来行动的关键动力。因此，我们相信客户获得的积极反馈越多，他或她就越有可能在社区中做出贡献。

H2： RL对在线社交购物社区中的客户信息贡献行为具有积极影响。

客户声誉的调节作用

大多数在线社交社区显示客户信誉指数。我们希望具有高客户声誉指数的客户是在线社交社区中的意见领袖，因为他们通常拥有更广泛的产品知识以及更多的社区参与。意见领袖的一个重要特征是他们有更大程度的公共个性化（Chan＆Misra，1990）。随着对产品的更多了解，意见领袖通常表现出高度自信，高度自尊，以及对独特性的强烈需求（Maslach，Stapp，＆Santee，1985））。换句话说，具有高水平客户声誉的成员在传播产品意见时愿意将自己与众不同。他们对自己的行为更有信心，不太容易受到其他人行为的影响（即同行成员的帖子和建议）。因此，我们希望信誉良好的客户不太可能受到同行成员发布或推荐的影响。因此，社会学习过程对客户信息贡献行为的影响将被削弱。

H3：客户声誉负面地缓和了在线社交购物社区中OL与客户信息贡献行为之间的关系。

H4：客户声誉负面地缓和了在线社交购物社区中RL与客户信息贡献行为之间的关系。

2.3研究方法

研究内容

在线社交购物社区代表了一种新形式的在线社交平台，允许客户分享，推荐，评价和购买产品（Laudon＆Tr

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

英语原文共 11 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[277161]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word