基于SEM模型对网红营销模式下顾客满意度的调查研究——以徐州市大学生为例

Investigation and Research on Customer Satisfaction under the Internet Celebrity Marketing Pattern Based on SEM Model—Taking College Students in Xuzhou as an Example

摘要: 当下，随着网红营销模式愈发流行，商家们不断在寻求新型的盈利方法，可以说网红和电商的结合迸发出了无限的可能性。事实上，在疫情期间，网红营销模式为我国经济的协调发展做出了巨大的贡献，也加快了后疫情时期的经济复苏，其顺应时代的发展，改变了消费者固有的消费观念。本文的研究建立在顾客满意度指数模型的基础之上，结合网红营销模式的现实情况，利用问卷调查的方法来收集数据，并通过统计软件SPSS24.0和AMOS24.0建立结构方程模型，分析企业的品牌形象、商家的服务水平以及商品的实际质量等因素对大学生消费群体的网上购物满意度情况所造成的影响，分析得出以下结论：三个潜变量对顾客满意度的正向影响程度从大到小依次为感知质量、品牌形象、顾客期望。最后针对商家的合理运营以及商家与网红的合作关系提出建议。

Abstract: At present, as the influencer marketing model becomes more and more popular, merchants are constantly seeking new ways to make profits. It can be said that the combination of influencer and e-commerce has created infinite possibilities. In fact, during the epidemic, the influencer marketing model made a huge contribution to the coordinated development of my country’s economy, and also accelerated the economic recovery in the post-epidemic period. It conformed to the development of the times and changed consumers’ inherent consumption concept. The research of this paper is based on the customer satisfaction index model, combined with the actual situation of the influencer marketing model, uses the method of questionnaire survey to collect data, and establishes a structural equation model through statistical software SPSS24.0 and AMOS24.0 to analyze the influence of factors such as the brand image of the enterprise, the service level of the merchant and the actual quality of the product on the online shopping satisfaction of the college students’ consumer group. The analysis draws the following conclusions: The positive effects of the three latent variables on customer satisfaction are, in descending order, perceived quality, brand image, and customer expectations. Finally, suggestions are put forward for the reasonable operation of merchants and the cooperative relationship between merchants and internet celebrities.

1. 引言

“网红”，即网络红人，是指在网络世界或者现实生活中，某个因为特殊事件被网友大量关注进而走红于视频、音频、游戏等社交平台，形成一定的社交资产的群体 [1]。“网红营销”是指根据网络红人自身的影响力，推出自主品牌或者以形象代言的方式吸引粉丝来购买商品，并将粉丝转化为购买力 [2]。随着网络媒体平台的成熟，网红营销模式也应运而生。

对于当代大学生而言，他们的思维更加开放，对新事物的接纳能力也更强，再加上传统商店里陈列的物品较少，因此顾客的选择也相对较少，同时线下商店也会受到时间、地点等外在因素的制约，使得大学生们更加倾向于网上购物，所以网红经济的出现，自然会吸引到大学生群体。又由于网红大多都具有较好的外貌和整体时尚感，所以很容易就能引领年轻人的潮流趋势，这也对大学生的消费心理造成了一定的影响。因此，对网红营销模式下大学生消费群体的满意度进行研究便具有十分重要的意义。

2. 文献综述

近年来，国内外的一些学者已经对网红营销模式的某些方面展开了研究。

张明明(2021) [3] 指出，网红品牌IP营销模式作为一种新型的网红营销模式，能够放大网红的个人魅力，并且依靠其个人的感召力来满足顾客的心理需求，从而获得真实、有效的在线营销效果。

左劲中，潘美霞(2021) [4] 指出，“精准营销”、“小众圈层”，这两项指标的提高将会刺激大学生进行消费，而“媒介形象”、“互动传播”，这两项指标对大学生的消费行为没有明显的影响。与传统的营销模式相比，网红营销具有其独特的经济效果和优越性，但也存在着营销方式同质化、营销内容监管不完善等问题。

汪硕婷，杜杰(2020) [5] 指出，在网络直播环境下，优质的内容、网红自身的魅力、增值服务、激励机制，这四项指标对大学生的消费呈显著的正向影响，其中，“优质的内容”和“增值服务”这两项指标的影响程度更大。

纵观国内外的研究成果，学者们大多是从网红的个人因素、网红直播的内容质量以及顾客的消费心理等角度对网红营销模式进行深入地探讨，但是有关网红营销模式下大学生消费群体的满意度影响因素的研究依然匮乏。

因此，本文的研究建立在网红营销模式的基础之上，依据顾客满意度指数模型 [6] 的思想，分析企业的品牌形象、商家的服务水平以及商品的实际质量等因素对大学生消费群体的网上购物满意度情况所造成的影响，旨在进一步解释影响大学生网上消费满意情况的主要因素，并为企业的合理运营以及企业与网红之间的合作形式提供理论支持。

3. 理论综述

3.1. 结构方程模型的基本概念

结构方程模型简称SEM模型，其是当代社会科学和行为科学领域的一种重要的统计方法，近年来已在市场研究中得到了广泛的应用 [7]。SEM模型由于在理论上具有先验性的特点，因此往往把其作为一种验证性的研究方法，而不是一种探索性的研究方法。SEM模型需要先利用假设搭建起理论架构，进而通过收集到的数据来验证这些假设是否成立。

SEM模型可以用来解释多个自变量与多个因变量之间的关系，其包含着两个部分，即结构模型和测量模型。SEM模型集合了传统的因子分析与线性回归分析的优势，能够同时对多个变量之间的影响关系进行运算，进而对存在因果关系的变量进行识别、估计和验证 [8]。SEM模型中结构模型与测量模型的关系如图1所示。

Figure 1. Structural equation model schematic

图1. 结构方程模型示意图

3.2. 结构模型

结构模型是用来反映潜变量之间的因果关系，因此也称潜变量模型或因果模型。其中包含的方程即称作结构方程。

3.2.1. 潜变量的含义

潜变量又称隐变量，指那些不可以直接观测的变量，如较为抽象的概念或者由于某些原因不能精确的测量出具体数值的变量，需要借助可以直接观测的变量来进行估计，比如社会科学研究中的自尊、信任、能力等。在结构方程模型图中，潜变量用椭圆形表示。

3.2.2. 外生变量

潜变量又分为外生变量和内生变量，也称外生潜变量和内生潜变量。外生变量是指在整个模型中，只起到解释其他变量作用的变量，即这些变量只会对其他变量造成影响，而不会受到其他变量带来的影响。在结构模型图中，外生变量只含有指向其他变量的箭头，而没有指向自身的箭头。在SEM模型中，外生变量通常用 $\xi$ 表示。如图2中的F1即为外生变量。

3.2.3. 内生变量

内生变量是指在整个模型中，受到其他变量(外生变量或者内生变量)影响的变量。在结构模型图中，内生变量是指那些被箭头指到的变量。在SEM模型中，内生变量通常用 $\eta$ 表示，内生变量的数目要与结构方程的数目保持一致，也就是说，每个内生变量都与一个方程相互对应。如图1中的F2和F3即为内生变量。

3.2.4. 模型的形式

根据上文，结构模型是用于反映潜变量间的因果关系。其模型的形式如式(1)。

$\underset{m\times 1}{\eta }=\underset{\left(m\times m\right)\left(m\times 1\right)}{B\eta }+\underset{\left(n\times n\right)\left(n\times 1\right)}{\Gamma \xi }+\underset{m\times 1}{\zeta }$ (1)

式中， $\eta$ ——表示内生潜变量；

$\xi$ ——表示外生潜变量；

$\zeta$ ——表示随机干扰项；

B——表示内生潜变量的系数阵；

$\Gamma$ ——表示外生潜变量的系数阵；

m——表示内生潜变量的数目；

n——表示外生潜变量的数目。

其中， $\zeta$ 反映了式(1)中 $\eta$ 没有被解释出来的部分；B描述了内生潜变量 $\eta$ 彼此之间的影响； $\Gamma$ 描述了外生潜变量 $\xi$ 对内生潜变量 $\eta$ 造成的影响。

式(1)成立的条件为 $E\left(\eta \right)=0$， $E\left(\xi \right)=0$， $E\left(\zeta \right)=0$。其中， $\xi$ 和 $\zeta$ 不相关，且 $\left(I-B\right)$ 是非奇异矩阵，B为下三角矩阵。

3.3. 测量模型

测量模型是用来反映潜变量与其对应的显变量彼此之间的关系，如图1中所示。如果把测量模型中的潜变量看作因子，那么该模型就是在反映各因子与对应的显变量之间的关系，因此也称其为因子模型。由于结构方程模型通常用于做验证性因子分析，检验某种预先作出的假设是否成立，因此测量模型也被称为验证性因子模型，其中涉及到的方程均被称为测量方程。

3.3.1. 显变量的含义

显变量也称观测变量或指标，即指那些能够直接观测到具体数值的变量，如：身高、性别、量表上的得分等。在SEM模型中，外生潜变量 $\xi$ 的显变量通常用X来表示，内生潜变量 $\eta$ 的显变量通常用Y表示。在结构方程模型图中，显变量用长方形表示。

潜变量与显变量之间的关系如图2所示。

Figure 2. The relationship between latent variables and explicit variables

图2. 潜变量与显变量的关系图

3.3.2. 模型的形式

根据上文，测量模型用来反映潜变量和对应的观测变量之间的关系。其形式如式(2)和式(3)：

$\underset{\left(q\times 1\right)}{X}=\underset{\left(q\times n\right)\left(n\times 1\right)}{{\Lambda }_x\xi }+\underset{\left(q\times 1\right)}{\delta }$ (2)

$\underset{\left(p\times 1\right)}{Y}=\underset{\left(p\times m\right)\left(m\times 1\right)}{{\Lambda }_y\eta }+\underset{\left(p\times 1\right)}{\epsilon }$ (3)

式中， $X$ ——表示外生潜变量 $\xi$ 的观测变量；

$Y$ ——表示内生潜变量 $\eta$ 的观测变量；

$\delta$ ——表示X的测量误差项；

$\epsilon$ ——表示Y的测量误差项；

${\Lambda }_x$ ——表示外生潜变量 $\xi$ 的系数矩阵；

${\Lambda }_y$ ——表示内生潜变量 $\eta$ 的系数矩阵；

$q$ ——表示外生显变量的个数；

$p$ ——表示内生显变量的个数。

其中， ${\Lambda }_x$ 由X在 $\xi$ 上的因子载荷构成； ${\Lambda }_y$ 由Y在 $\eta$ 上的因子载荷构成。

式(2)和式(3)成立的条件为 $E\left(\eta \right)=0$， $E\left(\xi \right)=0$， $E\left(\epsilon \right)=0$， $E\left(\delta \right)=0$， $\epsilon$ 与 $\eta ,\xi ,\delta$ 无关， $\delta$ 与 $\xi ,\eta ,\epsilon$ 无关。

在理论基础之上，本文将结构方程模型构建的步骤展示如图3所示。

4. 数据说明

本文通过设计出的调查问卷，采取问卷星线上调研的形式来收集数据，避免了被调查者漏答的问题以及一些疫情期间不可控因素的影响。在网络问卷调查结束之后，将全部数据导入Excel中，如此就避免了人工录入数据出错的问题。

本次调查共收集到问卷475份，剔除无效样本后样本量降为446份，其中选择“购买过网红产品”选项的共有259份，表1为正式调查中数据的信度效度检验结果。

由表1可知，在信度检验中，第9题、第15题、第17题对应的信度系数分别为0.917、0.969、0.972，均大于0.9，这说明问卷数据的信度质量很高；在效度检验中，KMO系数为0.924，Bartlett检验对应的p值为0.000，说明本次调查的问卷结构设计良好。

Figure 3. Structural equation model analysis steps diagram

图3. 结构方程模型分析步骤图

Table 1. Test results of data obtained from formal surveys

表1. 正式调查所得数据的检验结果

综上所述，本次问卷数据可以用于进一步的研究。

5. 网红营销模式下消费者满意度分析

本节将讨论：在网红营销模式下，顾客满意度的主要影响因素，并利用结构方程模型(SEM)来分析这些影响因素对顾客满意度的影响程度。

5.1. 结构模型的选取

首先，本节的研究对象为购买过网红产品的群体，根据中国顾客满意度指数模型(CCSI)，本文利用问卷数据对结构模型进行测试，最终确定将品牌形象、感知质量、顾客期望和顾客满意作为潜变量 [9]，得到结构模型如图4所示。

5.2. 结构模型的研究假设

为了验证结构模型中的各条路径是否存在显著性差异 [10]，本文提出如下研究假设：

H₁：假设“品牌形象”对“顾客满意”具有显著的正向影响；

H₂：假设“品牌形象”对“顾客期望”具有显著的正向影响；

Figure 4. Schematic diagram of the structural model

图4. 结构模型示意图

H₃：假设“品牌形象”对“感知质量”具有显著的正向影响；

H₄：假设“顾客期望”对“感知质量”具有显著的正向影响；

H₅：假设“顾客期望”对“顾客满意”具有显著的正向影响；

H₆：假设“感知质量”对“顾客满意”具有显著的正向影响。

5.3. 变量的设定

本文根据相关文献 [11] [12]，并结合网红营销的内容，对量表形式的题目进行设计，旨在验证网红营销模式下，各因素将怎样影响顾客满意度，以及影响的程度如何。各潜变量的观测变量设定如表2所示：

Table 2. The setting result of each variable

表2. 各变量的设定结果

5.4. 模型的修正结果

通过样本量检验、验证性因子分析与模型识别 [13] 后，本文利用Amos24.0软件对运行得到的初始模型进行改进，最终得出修正后的结构方程模型如图5所示：

Figure 5. Structural equation model framework of customer satisfaction

图5. 顾客满意度的结构方程模型框架图

对修正后模型的配适度进行检验，具体的检验结果如表3所示。

Table 3. Modified model fit test results

表3. 修正后的模型配适度检验结果

由表3的结果可知，修正后的SEM具有较好的模型配适度，因此，图5中的各潜变量之间的路径系数具有较高的可信度。

6. SEM模型结果的讨论

6.1. 潜变量之间的关系

1) 品牌形象与其他潜变量之间的关系

由图5可知，品牌形象直接影响顾客期望、感知质量以及顾客满意度。品牌形象与顾客期望、感知质量、顾客满意度之间的标准化路径系数分别为0.73、0.53和0.11，表明品牌形象每增加1个单位，顾客期望增加0.73个单位，感知质量增加0.53个单位，顾客满意度增加0.11个单位。实际上，大学生在进行网上消费时比较关注产品的企业形象、品牌形象，当品牌形象较好时，顾客对该品牌销售的网红产品的期望也就较高；感知质量和顾客满意这两个潜变量是研究顾客收到商品之后的心理状态，顾客在已经进行消费过后，会在等待商品的这段时间对所购买的商品进行思考，从而产生正向或者负向的心理暗示，在这个过程中，品牌形象会起到一定的影响作用，根据这二者的标准化路径系数可知，品牌形象对感知质量的影响程度更大一些，而直接对顾客满意度造成的影响程度很小，远不及感知质量直接对顾客满意度造成的影响。

2) 顾客期望与其他潜变量之间的关系

根据图5，顾客期望直接影响感知质量，标准化路径系数为0.37，表明顾客期望每增加1个单位，感知质量增加0.37个单位。从现实来看，消费者对网红产品的预期效果通常会有较高的评分(否则不会购买)，这与收到产品后的实际使用体验、售后服务态度等会形成比较，从而使得顾客期望能够直接影响感知质量。值得注意的是，顾客期望对顾客满意度没有直接的正向影响，而是通过感知质量间接的影响顾客满意度，产生间接效应，这是合理的，因为如果网红产品的实际使用效果并没有达到顾客的心理预期，那么顾客期望越高，顾客的满意度就会越低，即二者之间是一种负向影响的关系。这同样暗示，在疫情期间，部分企业的营销手段有待改善，否则也不会出现该模型与中国顾客满意度指数模型(CCSI)相违背的情况。

3) 感知质量与其他潜变量之间的关系

产品感知与顾客满意度的标准化路径系数达到了0.86，这是合乎情理的，因为该模型中的感知质量是感知质量和感知价值的整合，其包含了消费者对所购买的网红产品的直观感受和看法，从而会直接对满意度造成显著的影响。需要注意的是，由于感知质量与顾客满意有一些相似性，所以为了减少二者的题目出现较大的共线性，本文有意识的将题目进行区分，即感知质量的题目基本上与产品自身的属性以及商家的服务态度有关，而顾客满意度的题目基本上与消费者对网红营销模式的感受有关。除此以外，感知质量也是该结构模型中连接的路径最多的内生潜变量，再结合各路径系数的数值大小，可以说它是该模型的核心要素。

4) 顾客满意度与其他潜变量之间的关系

顾客满意度属于该结构方程模型的结果变量，本章所要研究的就是各潜变量对顾客满意度的影响程度的大小。由于该模型中，顾客期望是间接影响顾客满意度，而根据路径系数的特性，即如果两个变量之间是间接联系路径，那么二者之间的路径系数为所有间接路径中每个路径系数的乘积之和。由图5可知，顾客期望与顾客满意度之间仅存在一条间接路径，即顾客期望→感知质量→顾客满意。所以根据结构模型中各标准化路径系数计算可得，顾客期望对顾客满意度的正向影响程度大小为0.37 × 0.86 = 0.3182，同理可得品牌形象和感知质量对顾客满意度的正向影响程度大小分别为0.798和0.86。综上所述，除顾客满意度以外的三个潜变量对顾客满意度的正向影响程度从大到小依次为：感知质量，品牌形象，顾客期望。

6.2. 潜变量与观测变量之间的关系

1) 品牌形象与观测变量之间的关系

品牌形象的观测变量分别为信誉水平、生产销售环境等附属设施、相较于非网红产品的优劣程度，三者的因素负荷量分别为0.88，0.91，0.91。本文在构建测量模型时将其中一个观测变量的因素负荷量设为1，而另外的题目都以这个变量为标准进行参数估计，把这些因素负荷量转化为标准形式以后，观测变量之间的重要程度便可以相互比较。由因素负荷量的数值大小可知，信誉水平对品牌形象的影响程度较低，而另外两者对品牌形象的影响程度相对较高，因此，在疫情期间，徐州市大学生对于网红产品的生产设施以及产品的优劣程度比较看重。

2) 顾客期望与观测变量之间的关系

顾客期望的观测变量分别为预期质量、预期外观与包装、购买前的总体服务水平。三者的因素负荷量分别为0.94，0.97，0.96，由数值上不难看出三者对顾客期望这一潜变量的影响程度差别不大，其中，预期外观与包装稍微突出一些。从实际来看，外观与包装决定了产品在运输途中的安全性与稳定性，一般而言没人希望收到包装受损的包裹，所以消费者在未收到货物时总会很担心产品的外观与包装是否完好。因此，商家需要格外注意产品的包裹情况，同时也要确保商品的质量达标，服务水平令人满意。

3) 感知质量与观测变量之间的关系

感知质量的观测变量分别为售后服务、产品外观与包装(到货后)、产品质量(到货后)、性价比(到货后)，四者的因素负荷量分别为0.87，0.89，0.93，0.91。显然，网红产品的质量和性价比是消费者收到货物以后最关心的事情，而外观与包装在收到货物时就已经知道是否受损，所以出现这种数值较为合理，售后服务在四者中的影响程度最低，这与样本量有一定关系。因此，厂家在生产产品时要严格把控各道工序，商家在定价时也要考虑到同类型产品的市场价格，以免出现不合理的售价，造成产品滞销的情形。

4) 顾客满意度与观测变量之间的关系

顾客满意度的观测变量分别为相比于非网红产品的优惠程度、实物与描述的相符程度、总体感受，三者的因素负荷量分别为0.81，0.90，0.97，由此很容易看出总体感受是影响顾客满意度最大的指标，其次就是实物与描述的相符程度。所以商家需要在确保售后服务的前提下，保证产品的真实性，切记不能欺骗消费者，同时也要抓住时机做好优惠促销等活动。

7. 结论

根据图5可知，SEM的假设检验中，仅“假设H₅”被拒绝，其他各条路径均不拒绝，说明其余五个假设的正向影响是存在的。

通过结构模型中的各标准化路径系数计算可得，品牌形象、顾客期望和感知质量对顾客满意的正向影响程度分别为0.80、0.32和0.86。因此，三个潜变量对顾客满意度的正向影响程度从大到小依次为：感知质量，品牌形象，顾客期望。

顾客满意度的观测变量分别为相比于非网红产品的优惠程度、实物与描述的相符程度、总体感受，三者的因素负荷量分别为0.81、0.90、0.97，由此很容易看出总体感受是影响顾客满意度最大的指标，其次就是实物与描述的相符程度。

8. 建议

根据上述结论，本文将从以下几个方面阐述商家的发展策略以及商家与网红之间如何进行配合：

1) 注重提高服务质量和品牌形象

a) 提升产品质量，注入新元素，增加附加值，网红在营销过程中要注意强调这些重点；

b) 精简产品种类，打造优质产品，同时提高网红对所要推销产品的了解程度；

c) 注重产品的生产环境，有利于网红在直播时提高企业的整体形象；

d) 在正常营业时间内，特别是在直播过程中，必须及时响应顾客的需求，提升顾客的购物体验；

e) 重视产品的展示和宣传，积极开展促销活动，便于网红在直播时进行促销；

f) 改进产品的包装效果，发展网红产品的外包装设计和文化内涵。

2) 真诚待客

a) 商家和网红都要积极引导顾客理性消费，降低顾客期望大于实际感知的风险；

b) 及时回访，加强商家的口碑管理；

c) 严格保护顾客的隐私信息，让顾客的安全有所保障；

d) 完善售后服务体系，培养客服的责任意识。

3) 严格把控物流服务

a) 选择物流网点覆盖范围较大的物流公司；

b) 选择顾客熟悉且信誉水平较好的物流公司；

c) 与物流公司建立良好的合作关系。

9. 创新与不足

9.1. 研究特色与创新

1) 研究对象新颖

网红营销作为近几年来兴起的新型营销模式，不断在商品的推销方面展现出极大的商业价值，但同时也展现出了一些不规范之处，因此将网红营销模式作为本文的研究主题具有一定的研究价值，且兼具创新性和时效性。

2) 调查分析方法针对性强

在探索网红营销模式下大学生消费行为的影响因素彼此之间的关系时，本文根据顾客满意度指数模型，利用了结构方程模型对理论上的影响关系进行了验证，保证了结论的科学性和有效性。

3) 研究思路缜密

本文调查研究的流程环环相扣，每个步骤都为后续的调查提供了实践基础和初步结论。而针对疫情时期调查难的情况，采用线上问卷调查的方式更安全，也更加契合实际情况，且回收率较高。

9.2. 研究不足之处

本文是按照中国顾客满意度指数模型(CCSI)进行讨论的，但在测试结构模型的过程中，“感知价值”这一潜变量却未能通过检验，所以本文借助了瑞典顾客满意度指数模型(SCSB)的思想，将“感知质量”和“感知价值”这两个潜变量合并为一个潜变量，于是通过了检验，且模型的各项检验结果较好，但是，如此操作便无法对质量和价值这两个因素的影响大小进行更深层次的区分。因此，在未来的研究中，应当继续将“感知价值”潜变量考虑进模型中，且要增加各潜变量对应的观测变量的个数，以达到模型识别的标准，从而充分利用CCSI的思想。