服装设计师品牌微博营销研究结论、策略建议及参考文献

　　第 5 章 研究结论和策略建议

　　5.1 研究结论

　　当今，随着国民经济的快速发展和国民收入水平的提升，服装设计师品牌受到越来越多有品位、追究时尚个性的消费群体的追捧。在社会化媒体蓬勃发展的今天，无论是国外服装设计师品牌还是国内服装设计师品牌都不能忽视微博这新媒体所展示出的顽强生命力。微博作为新的营销渠道，它毋庸置疑的成为服装设计师品牌抢夺消费者注意力和提高品牌利润和价值的主战场。因此主要任务就是探索消费者在服装设计师品牌微博营销中的参与影响因素，探究消费者参与品牌微博营销的吸引点。基于如上所述，本文以服装设计师品牌微博营销为探究主题，基于创新扩散理论及技术接受模型，深入研究消费者参与服装设计师品牌微博营销的因素，提出本文研究模型，通过实证分析对模型进行验证并最终得出影响消费者参与服装设计师品牌微博营销意愿的回归方程式。五个因素从大到小影响消费者服装设计师品牌微博营销参与意愿，品牌因素（0.211）微博信息质量（0.204）微博互动性（0.201）社会影响（0.187）以及感知有用性（0.098）。

　　5.1.1 品牌因素对消费者参与微博营销的意愿影响

　　品牌因素由品牌知名度、品牌美誉度和品牌个性三个维度构成。本文实证表明，消费者参与服装设计师品牌微博营销意愿的首要因素就是品牌因素。品牌知名度和美誉度越高，意味着品牌对消费者有着更高的感知质量和更低的感知风险，这无疑提高了消费者对品牌的信任，进而降低了消费者关注品牌微博营销的决策时间。同时，服装设计师品牌不仅可以在线下平台提高自己的知名度和美誉度，还可以通过线上微博平台的口碑营销迅速提升品牌价值。服装设计师品牌还要保持自己独特个性和态度，这有利于提高消费者的忠诚度。

　　5.1.2 微博互动性对消费者参与微博营销的意愿影响

　　互动的交互性是其他营销渠道不可比拟的优势。消费者在使用服装设计师品牌微博的过程中，不仅关注服装设计师品牌发布的品牌讯息，更关注的是与服装设计师品牌发言人及志同道合的网友进行微博互动。当消费者对产品有购买欲望时，同品牌微博发言人的互动会很大提升消费者的购买意愿。服装设计师品牌微博与粉丝互动，不仅让消费者感知上得到满足，也有利于品牌清晰了解消费者的心声。
　　
　　5.1.3 微博信息质量对消费者参与微博营销的意愿影响

　　质量包括信息可信度、信息专业性、信息实时动态性和信息的趣味性。服装设计师品牌发布的微博信息也是品牌价值观的体现。微博发布的信息是否真实可信、是否具有专业化讯息、是否趣味及时效性都是消费者看重的地方。

　　5.1.4 社会影响对消费者参与微博营销的意愿影响

　　微博是基于用户关系的产品，在互联网迅猛发展的今天，周围人和群体都会潜移默化的影响微博用户。朋友转发服装设计师品牌微博也可以是用户获取品牌信息的渠道，当周围朋友关注了服装设计师品牌，自身基于对朋友的信任也会对品牌营销产生正面反映，从而愿意参与到服装设计师品牌微博营销中。多位学者验证了社会影响对消费者网络采纳意向的促进作用，本文也实证研究了微博平台下两者之间的关系。

　　5.1.5 感知有用性对消费者参与微博营销的意愿影响

　　现如今，互联网的蓬勃发展、各类 APP 软件及社会化媒体的盛行让消费者获取服装设计师品牌信息的渠道更加多面复杂。因此，消费者因使用微博而降低品牌信息搜索时间、放便自己获取品牌信息以及提高品牌服饰的购买效率等方面的优势已不明显，因此感知有用性对消费者参与服装设计师品牌微博营销的意愿有较弱的影响。

　　5.2 服装设计师品牌微博营销策略建议

　　5.2.1 创新策略--持续微博营销影响

　　各行各业都积极打造创新型企业。服装设计师品牌消费者大多是追求个性、具有鲜明特点的受众，因此他们相比于一般消费者更看重品牌独创性，相应的作为服装设计师品牌网络营销的重要平台—微博，更应该注重微博营销的创新型。所谓的创新，不单单指产品的更新创作，现如今品牌微博营销所使用的方式已经大同小异，消费者早已对品牌发起的微博营销活动产生审美疲劳。因此，品牌微博营销活动的创新性策略才能激起消费者的参与意愿，不断激发消费者对品牌的兴奋度，进而促进产品购买行为的发生。

　　现如今，服装设计师品牌微博营销还处于刚刚起步阶段，微博营销还存在巨大上升空间。服装设计师品牌应该对国内外微博营销的最新方式具有敏锐的嗅觉，不仅关注同行竞争对手的微博营销方式，也应该汲取不同行业品牌的创新型微博营销方式的精髓，去其糟粕取其精华，同自身品牌形象和文化相结合，打造适合自身品牌的微博营销方式。
　　
　　5.2.2 内容策略--品控微博营销内容

　　微博营销，内容为王。微博区区 140 字符的内容限制却有着大学问，既不能发布空洞无聊的信息引起消费者的反感，也不能发布硬广告促销形式的微博引起消费者的不满。同时，品牌通过微博平台还可以运用文字、图片、动画、视频等能容形式传递信息给受众。

　　有学者将品牌发布的微博内容划分为产品信息、行业信息、趣味信息、服务信息等几种类型。无论哪种类型的信息，学界统一认为品牌微博营销都应该遵循 4I 原则进行内容发布，即兴趣原则（Interesting)、利益原则(Interests)、互动原则（Interaction)、个性原则(Individuality)。

　　兴趣原则，即品牌发布的微博信息应该具有娱乐内容。在这个瞬息万变的时代，消费者的口味非常善变，品牌首先要抓住消费者的眼球，进而提升产品的价值。娱乐要素就是微博内容不可或缺的元素。服装设计师品牌微博应该在适度原则的前提下，适量发布趣味性信息，让消费者最大限度地释放压力，进而提升其参与服装设计师品牌微博营销的意愿。

　　利益原则，即品牌微博信息应该让消费者感知到有用性。服装设计师品牌微博发布的微博信息应该可以让消费者感受到实实在在的利益，不仅提供促销打折和奖品信息，还应该起到客服沟通作用，有利于提升消费者对品牌的粘性。

　　互动原则，即微博病毒式的传播方式让消费者不仅仅是信息接受者，更是信息传播者。

　　因此，品牌制定内容策略时，应该将消费者当成营销的中心，微博信息是有来有往的形式，积极和品牌微博关注者进行互动，发挥微博“One to N to N ”的裂变模式。

　　个性原则，即对服装设计师品牌的微博粉丝经行“焦点关注”，个性化的微博营销内容可以给消费者带来充分的满足感。传统营销模式，个性化的营销方式推广成本较高。但是，微博平台这一营销渠道几乎让个性化营销推广成本忽略不计。因此，服装设计师品牌应该大力发挥微博平台这一优势，积极开展个性化营销，让粉丝感受到焦点般的关注度，这可以大大提升消费者参与服装设计师品牌微博营销的意愿。

　　5.2.3 整合策略--弥补微博营销局限

　　每一种新的营销手段的出现不是替代而是重叠原有的营销手段。微博营销具有显而易见的优势，但是它不是完美无缺，无懈可击的。服装设计师品牌进行品牌推广，不单要考虑微博营销，还应该结合传统营销方式，立足于企业的长远战略，制定出适应整体营销战略的微博营销方案。服装设计师品牌应明确微博营销在整体营销战略中的责任和义务，它是品牌整体营销战略的重要组成部分。多样的营销手段，可以弥补微博营销的不足，去其糟粕取其精华。比如，服装设计师品牌可以利用品牌微信公众号或 APP 软件等新型其他社会化媒体，打造社会化媒体营销系统。

　　5.2.4 评估策略--检测微博营销效果

　　传统的营销手段需要评估、监测和反馈，微博营销作为新的营销手段，也需要建立有效的评估体系，通过监测营销结果实时调整营销策略。微博营销同时也是存在风险的，它是“品牌舆情”的首要平台，消费者可以随时在微博上对品牌进行评价，因此微博在品牌口碑检测和危机公关方面同样具有不可比拟的重大价值。因此，服装设计师品牌应该从微博营销效果评估和微博营销风险监测两方面建立微博营销评估体系。

　　微博营销效果评估是指对品牌微博营销的实际效果进行评估。当前学者总结了微博营销效果评估的常用指标，包括微博粉丝数量和微博信息的评论、转发、点赞数量，以及意见领袖的转发数量和微博内容的传播价值等其他因素。

　　微博营销风险监测是指品牌要随时监测微博平台的舆论环境，通过关键词搜索或者关注粉丝留言等方式，及时消除不利于品牌美誉度的负面信息，维护品牌形象和知名度。微博受众对品牌的负面态度和观点会通过微博平台几何级的扩散。因此，服装设计师品牌应该建立完善高效的舆论监测系统，依据监测结果迅速调整营销策略。

　　5.3 研究不足

　　本文通过文献研究与实证研究相结合的方法对消费者参与服装设计师品牌微博营销的意愿因素进行了剖析，但是基于本人能力不足，全文研究存在很大的局限:

　　（1）研究角度单一。文章借鉴国外相对成熟的技术接受模型和创新扩散理论，选取了六个会影响消费者参与服装设计师品牌微博营销意愿的因素，但实际上影响消费者参与品牌微博营销意愿的可能性还有很多。同时，由于探讨服装设计师品牌微博营销参与意愿的课题较新，国内外对服装设计行业的消费者微博使用行为研究不是很多，所以本文选取参与意愿因素带有很大主观性。

　　（2）调查样本集中。由于人力和时间的限制，本文调查样本容量较少，并且方便抽样的方法使得研究结论和实际情况可能有很大的差异性。今后研究应该采取随机抽样方法，扩大样本规模，并且对不同人口统计特征的群体分类调查，这使得假设模型具有更强的通用性和有效性。

　　（3） 本文运用实证方法验证了服装设计师品牌微博营销影响因素和参与意愿的相互关系，但是没有针对不同特征的群体进行相关比较，比如从性别、年龄、学历、职业等其他人口统计学变量来探讨消费者参与服装设计师品牌微博营销行为特征，因此后续研究可以从更细化的角度进行深入研究。

　　（4）本研究主要对服装设计师品牌微博营销商业模式进行探讨，并没有深入分析某个特定服装设计师品牌，后续研究可以基于模型构造，针对特定服装设计师品牌提出个性化的微博营销策略分析。　　
　　
　　参考文献
　　
　　[1] 中国互联网络信息中心.第 33 次中国互联网发展状况统计报告[R],2014.
　　[2] 新浪微博数据中心.2013 年微博用户发展报告[R],2013.
　　[3] 苗燕华,王丽.新浪微博的未来盈利模式探讨[J].科技资讯,2011,8:242-244.
　　[4] 邹立清.论社会化媒体发展趋势下的营销变革[J].科学经济社会,2012,1:22-30.
　　[5] 梁乐.基于社会化媒体的营销沟通策略[J]合作经济与科技,2012,2:12-18.
　　[6] 张哲.社会化媒体对传播方式的影响分析[J].人民论坛,2011,3:18-21.
　　[7] 高冉.微博营销的合理性与应用现状分析[J]今传媒,2012,8:8-12.
　　[8] 金永生,王睿,陈祥兵.企业微博营销效果和粉丝数量的短期互动模型[J].现代营销,2011,4:71-83.
　　[9] 肯尼思·E·克洛,唐纳德·巴克.广告、促销与整合营销传播[M].北京:清华大学出版社,2008:323-324.
　　[10] 吴爱丽.病毒营销[M].成都：西南财经大学出版社,2007：15-16.
　　[11] 姜旭平.网络整合营销传播[M].北京：清华大学出版社,2007:419-420.
　　[12] 汤姆·海斯,迈克尔·马隆.湿营销[M].北京：机械工业出版社,2010:5-6.
　　[13] Ernesto Diaz-Aviles，Patrick Siehndel，Kaweh Djafari Naini. Exploitigg social-tagging behavior in Twitter for information filtering and recommendation [J]. Text Retrieval Conference Gaithersburg: IEEE Press, 2011: 98-102.
　　[14] Weishi Zeng，Yunru Huang，Lili Jiang. The study of microblog marketing based on social network ananlysis [J].2011 International Conference on Information Management, Innovation and Industrial Engineering, Shenzhen: IEEE Press, 2011: 410-415.
　　[15] Verklin D, Kanner B. Watch the listen up, click here: Inside the 300 billion dollar business behind the media you constantly consume[J]. New Jersey: John Wiley & Sons, 2007: 25-32.
　　[16]王娟. 微博客用户的使用动机与行为-基于技术接受模型的实证研究[D].山东:山东大学, 2010.
　　[17] Miles Efron. Information Search and Retrieval in Microblogs [J]. Advances in Information Science, 2011, 62: 996-1008.
　　[18] 史亚光. 企业微博客营销策略研究[D]. 上海: 华东师范大学, 2011.
　　[19] 王受之. 时尚时代[M]. 北京: 中国旅游出版社, 2008: 131-133.[20] 王受之. 世界时装史[M]. 北京: 中国青年出版社, 2002: 115-117.
　　[21] 随视传媒.服装行业社会化指数报[EB/OL].2012-10-11.
　　[22] 胡卫夕,宋逸.微博营销-把企业搬到微博上[M].北京：机械工业出版社,2011：249-252.
　　[23] 彼得·德鲁克.齐若兰（译）.管理的实践[M].北京：机械工业出版社,2009：45-48.
　　[24] Davis FD. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of informationtechnology[J]. MIS Quarterly, 1989, 13: 319-340.
　　[25]T.L.Childersw.Hednic and Utilitariam motivations for online retail shoppingbehavior[J].Journal of Retail, 2001, 77: 511-535.
　　[26] Henderson, Ron, Megan J. Divett. Perceived usefulness, ease of use and electronicsupermarket use[J]. International Journal of Human-Computer Studies, 2003, 59: 383-395.
　　[27] 谢卿.消费者网络购物行为影响因素-基于扩展的技术接受模型的实证研究[J]. 安顺学院学报, 2011, 13: 66-69.
　　[28] 朱丽娜. 消费者网上购物意向模型研究 [D]. 广西: 广西大学, 2006.
　　[29] Rogers. Everett. M. Diffusion of Innovations, 3rd Edition[M]. NY: The Free Press, 1983.
　　[30] 李季，涂平.大学生采用网上购物的过程及其影响因素研究[J].经济科学，2005,4:91-99.
　　[31] 孙扬.基于创新扩散理论的消费者网上购物意向研究[D].杭州：浙江大学，2005.
　　[32] Goldsmith, Ronald E. Explaining and predicting consumer internet to purchase over theinternet: an exploratory study[J]. Journal of Marketing Theory and Practice, 2002, 10: 22-28.
　　[33] Blake, Brian F. Innovativeness and variety of internet shopping[J]. Internet Research:Electronic Network Applications and Policy, 2003, 13: 156-169.
　　[34] Wei-Na Lee. The effect of information overload on consumer choice quality in an on-lineenvironment[J]. Psychology & Marketing, 2004, 21: 159-183.
　　[35] Dishaw，M.TD.M.Strong. Extending the technology acceptance model with task-technologyfit constructs[J]. Information & Management, 1999, 36: 9-20.
　　[36] 程华.个体差异与用户接受网上购物的实证研究[D]. 浙江: 浙江大学, 2003.
　　[37] 粟婕.基于 TAM 和 IDT 模型的消费者网络购物意向影响因素研究[D]. 成都: 电子科技大学, 2008.
　　[38] 周蓓婧,侯伦.消费者微博营销参与意愿影响因素分析-基于 TAM 和 IDT 模型[J].管理学家学术版，2011,12: 22-40.
　　[39] 廖泽俊.基于创新扩散理论的微博使用因素研究[D].北京：北京邮电大学，2012.
　　[40] Vijayasarathy, Leo R, Joseph M. Jones. Print and internet catalog shopping: Assessinggattitudes and intentions[J]. Internet Research: Electronic Networking Applications and Policy,2002,10: 191-202.
　　[41] Van der Heijden，Hans, Tiberl Verhagen, et al. Understanding online purchaseintentions:Contributions from technology and trust perspectives[J]. European Journal ofInformation Systems, 2003,12: 41-48.
　　[42] Lei-da Chen, Justin Tan. Technology Adaptation in E-commerce: Key Determinant ofVirtual Stores Acceptance[J]. European Management Journal, 2004 ,12:74-86.
　　[43] 甘瑁琴,袁玉辉.创新扩散理论下顾客使用网上银行的影响因素研究[J].探索,2011,2:99-103.
　　[44] 周蓓婧.基于 TAM 和 1DT 模型的消费者微博营销采纳意向影响因素研究[D].成都:电子科技大学,2013.
　　[45] Vijayasarathy Leo R. Predicting Consumer Intentions to Use On-line Shopping: the Case for An Augmented.Technology Acceptance Model [J]. Information &Managements 2004,11:747-762.
　　[46] Paul A.Pavlou. Consumer Acceptance of Electronic Commerce: Integrating Trust and Risk with the Technology Acceptance Model[J]. Information & Management,2003, 39,8: 705-719.
　　[47] Robert A. Pongsajapan, B.A. Liminal entities: identity, governance, and organizations ontwitter[J] . European Journal of Information Systems, 2009,12: 23-48.
　　[48] Wolfinbarger. Customer efficiency：Concept and its impact on e-business management[J].Measuring and Predicting Retailing，2003，3：183-198.
　　[49] 曹康乐.服装品牌建设中企业微博营销的策略探析[J].现代营销，2012，4:24-35.
　　[50] Chen，Gillenson Market L, Sherrell Daniel. Enticing Online Consumer: An ExtendedTechnology Acceptance Perspective[J]. Information & Management, 2002,9: 705-719.