企业微博用户持续使用意愿影响因素研究

发布时间：2020-05-11 15:37

【摘要】：在互联网技术快速迭代的今天,人们的生活时刻发生着改变,尤其是移动互联网的火热发展,对信息传播和社交方式产生巨大的革新,微博——这一起源于美国、席卷全世界的网络社交方式正是革新浪潮中的代表。企业微博是以企业为主体、代表企业发声的微博账号类型,相比一般个人微博账号被赋予更多的营销和服务功能,为企业开展社会化营销带来了新的机遇。用户的持续关注和使用是企业微博发挥营销和服务价值的基础,因此提升用户的持续使用意愿成为企业微博运营方的重要挑战。基于此,本文以新浪微博平台上的企业微博作为研究对象,研究影响企业微博用户持续使用意愿的因素,旨在构建企业微博用户持续使用意愿影响因素模型,探索因素变量如何影响用户持续使用意愿及影响程度的不同,改善哪些重要因素可以帮助企业微博运营方有效提升用户的持续使用意愿。主要包括以下研究内容:首先,进行基础理论研究,探究用户持续使用意愿的影响因素。本文在梳理用户持续使用行为和意愿相关理论基础上,重点分析了技术接受模型(TAM)和期望确认模型(ECM-ISC),从中发现期望确认、感知有用性和满意度是重要因素,为后文的研究奠定理论基础。其次,在经典理论模型基础上,结合企业微博的特征,提出研究模型和假设。本文基于期望确认模型(ECM-ISC),借鉴技术接受(TAM)和推力—拉力—锁住力模型(PPM)和感知娱乐理论,构建出企业微博用户持续使用意愿影响因素模型,并依据前人研究和企业微博特性,从不同方面出发测量研究变量,对各个因素的直接、间接影响均提出研究假设,为实证研究做好充分准备。最后,进行实证研究。本文实证研究分为问卷调查和统计分析两个阶段,第一阶段进行问卷调查,分别开展预调查和正式调查;第二阶段进行统计分析,对样本数据进行信度、效度及相关性分析,在此基础上运用结构方程方法验证研究模型及假设,结果发现:感知有用性、满意度、感知娱乐性会直接正向影响用户持续使用意愿,期望确认、感知有用性和感知娱乐性会间接正向影响用户持续使用意愿,而替代者吸引不会对用户持续使用意愿起负向影响效果,按照影响程度排序依次为:感知娱乐性、感知有用性、满意度和期望确认。据此,为企业微博运营方提出针对性的建议。
【图文】：

路径图,验证性因子分析,路径图

χ2/df 为 1.759，说明数据拟合程度比较好；RMSEA 为 0.合可接受；GFI 为0.898 大于0.85，说明模型可接受；NF明模型拟合度合理； CFI 为 0.947 大于 0.9，说明模型.937 大于 0.9，说明模型拟合度理想。通过以上结果，表拟合效果较好，问卷量表具有合理的结构效度，各指标具。表5-7 验证性因子分析拟合度指标dfχ2/df RMSEA GFI NFI CFI 194 1.759 0.054 0.898 0.888 0.947 图 5-1 验证性因子分析路径图

结构方程模型

用多元回归等传统方法进行分析效果难以保证。结构方程模型可以处理多个变量与多个因变量之间的因果关系，，且对测量误差包容度更强，可以计算自量对因变量影响的总效应、直接及间接效应，具有一定优势。因此本文利用MOS24.0对结构方程进行验证，揭示变量间的影响关系。.5.1 结构方程模型的建模基于上文的研究假设和相关性分析的基本结论，本文建立初步的结构方程型，期望确认、感知有用性、感知娱乐性、替代者吸引、满意度和持续使用愿为 6 个潜变量，对应的 22 个观测变量来自预调查后进行修正过的测量指标，见变量效度检验表（见表 5-6）。模型中期望确认、感知娱乐性、替代者吸引外生变量，以双箭头进行连接，感知满意度、感知有用性和持续使用意愿为生变量，且满意度和感知有用性为中介变量，期望确认以单箭头指向满意度、知有用性和持续使用意愿，感知娱乐性以单箭头指向满意度和持续使用意愿，代者吸引以单箭头指向持续使用意愿，而满意度和感知有用性则分别以单箭指向持续使用意愿，构建结构方程模型如图 5-2 所示。
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F49;F274

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