APP下载

顾客口碑价值形成机理:基于社会影响理论视角研究

2014-09-27张德鹏陈少霞彭家敏

预测 2014年4期

张德鹏+陈少霞+彭家敏

摘要:顾客口碑在企业营销活动中发挥着重要作用。本研究探索顾客口碑价值的构成要素,并以社会影响理论为视角,分析顾客口碑价值的驱动因素及其形成机理。研究结果显示,溢价能力、购买额增长、顾客获得成本和保留成本降低是顾客口碑价值的主要构成要素;在口碑推荐行为对被推荐者产生影响所形成价值的过程中,顾客推荐行为转化成顾客口碑价值受到顾客社会影响力与社会关系广度的交互调节影响;在口碑推荐行为对推荐者自身影响所形成价值的过程中,推荐者自身的态度确定性中介了口碑推荐行为对顾客口碑价值的影响效应。

关键词:顾客口碑价值(CRV);推荐行为;社会影响力;社会关系广度;态度确定性

中图分类号:F713.55文献标识码:A文章编号:10035192(2014)04003507doi:10.11847/fj.33.4.35

1引言

随着互联网和电子商务的迅速发展,顾客的口碑得以更快、更广地传播,口碑的影响效应日趋彰显。顾客口碑不仅是消费者做出购买决策时的重要信息资源,更是企业在市场角逐中获得竞争力、形成品牌效应的重要途径。口碑营销的重要性正日益得到理论界和实业界的关注。学术界从不同角度对顾客口碑的作用进行了理论探讨和实证研究,并通过数学建模的方式测算口碑价值[1,2]。但是,关于口碑价值的内涵及其形成机理的实证研究成果至今尚不多见:一方面,现有研究成果尚未得出顾客口碑所创造价值的具体表现形式,口碑价值的内涵和构成未能得到体现;另一方面,现有关于顾客口碑价值(Consumer Referral Value,CRV)影响因素的研究成果比较零散,难以清晰地解释CRV的形成机理。本研究将在探析顾客口碑内涵的基础上,创新地探索CRV的构成要素,并以社会影响理论为视角,分析CRV的驱动因素及其形成机理,为企业的顾客口碑管理提供理论依据。

2文献回顾

Herrmann和Fürderer[3]首次提出CRV的定义,把CRV解释为顾客推荐所引起交易的现金价值总和。Helm[4]从服务型企业的角度出发,指出口碑推荐的本身并不代表一种价值,它只有在导致其它积极影响时才会形成价值。尽管学术界就口碑推荐行为产生的动机[5]、口碑对顾客产品态度与购买可能性的影响[6]等问题展开了大量研究,而有关推动CRV形成的影响因素的研究仍处于起步阶段。早期研究假定市场行家的口碑推荐会给企业带来新的业务,但是检验该假设有效性的实证研究并不多见。Schmitt等[7]研究了德国一家大型银行在三年期间的10000个账户,发现经推荐获得的顾客,在早期业务阶段的获利能力显得更高。Schmitt等认为其原因是口碑推荐者是重要的中介人,他们把喜欢这些银行产品与服务的顾客带进来,这些新顾客与这些产品和服务相匹配,因此,企业不仅不需要为此付出营销努力,还能获得这些新顾客的更多购买。

学术界较早开始对CRV的测量进行探索。以往学者多采用数学建模的方式,通过采集财务数据结合模型计算出CRV,这些方法可以看作是对CRV测量的初步探讨。例如,Cornelsen[1]用平均推荐份额与顾客潜在的推荐能力来构建CRV的测量模型。Bauer等[2]借鉴了Cornelsen的模型,用推荐金额与推荐潜力来测算CRV,其中推荐金额由净推荐比例与平均边际贡献来确定,而推荐潜力则由社会网络数量、意见领袖影响力、顾客满意度来确定。Kumar等[8]根据推荐顾客以往边际贡献、保留成本、获得成本等推荐数据,建立CRV的测算公式,计算每个顾客过去的口碑价值。但是,这些方法存在一定的局限性:第一,各模型未能综合顾客口碑给企业带来的直接与间接价值;第二,各模型所需的数据在现实企业中难以获得。

综上所述,学术界较早对口碑推荐行为产生的动机和推动CRV形成的因素进行了探索,但CRV的具体内涵及测量方法,以及CRV的价值形成过程,还需学术界做进一步研究。

张德鹏,等:顾客口碑价值形成机理:基于社会影响理论视角研究

Vol.33, No.4预测2014年第4期

3理论模型与假设

3.1社会影响视角下的顾客口碑价值形成过程

3.1.1顾客口碑价值的测量

Lee,Lee和Feick指出顾客口碑推荐(WordofMouth,WOM)从两个方面对CRV产生影响:对顾客获得成本的直接节约和增加顾客保留[9]。即WOM能够以节约顾客获得成本和保留成本的形式,间接地为企业带来附加值。Kumar等的研究发现,顾客推荐行为还引发顾客自身更多的购买,从而使企业取得了“两次撞大运”(Hit the Jackpot Twice)的效果[10]。

可见,良好的顾客口碑不仅可以吸引新顾客、增加企业的收入,而且还可以有效地降低企业的营销支出。因此,本研究将顾客口碑推荐行为所产生的直接收益(如顾客购买额的增加)和间接收益(如顾客成本的下降)定义为顾客口碑价值,包含以下四个方面:(1)购买额增加。良好的口碑能增加顾客购买甚至超额购买的可能性。(2)溢价能力提升。顾客往往愿意对别人介绍的产品支付更高的价格[11];良好的口碑有利于降低顾客的价格敏感程度,提高产品溢价能力。(3)保留顾客成本降低。良好的口碑有利于延长顾客与企业交易的生命周期,降低保留顾客的成本开支[9]。(4)获得顾客成本降低。研究表明,通过口碑推荐方式获取新顾客比传统营销方式更为有效,前者影响效果大约比后者大20~30倍[12]。

3.1.2顾客口碑价值形成过程的概念模型

(1)WOM对被推荐者影响所形成的价值(CRV1)

WOM是指顾客主动向其他顾客推荐企业产品或服务的行为。WOM的直接结果是为企业吸引潜在顾客和挽留现有顾客,从而为企业节约成本与提高收益,而顾客口碑价值(CRV)则是WOM这一社会影响行为所形成价值大小的测量指标。根据社会影响理论,社会影响(行为)的大小会受到影响源的强度、接近性、群体规模等行为环境因素的作用,也即受到自身社会关系影响力(简称社会影响力)和所处社会关系广度的影响;其中,社会影响力表现为顾客个体意见对他人行为的影响程度,社会关系广度表现为沟通强度和推荐数量[4],这两者所产生的社会影响往往是交互进行的。因此,WOM是顾客通过与其他个体进行沟通,推荐其他个体购买企业产品或服务的行为过程,这一过程会受到顾客的社会影响力和社会关系广度交互作用的影响,其行为效果是以其他个体实现购买从而为企业带来额外利益(顾客口碑价值)为测量指标。在这一过程中,口碑推荐行为对被推荐者产生影响所形成价值(CRV1)的形成机理概念模型的路径①所示。CRV1包括了四个构成要素:购买额增加、溢价能力提升、顾客保留成本和获取成本降低。

(2)WOM对推荐者自身影响所形成的价值(CRV2)

Helm认为,当推荐者在做口碑宣传并得到反馈时,他的口碑也将影响自身的行为[4]。Kumar等进一步指出,提供推荐行为能引发顾客自身的购买行为[10]。

顾客向其他人提供市场信息和知识时,会介绍自己购买的产品以及消费体验。由于顾客满意与推荐行为密切相关[13],口碑推荐者之所以向其他人推荐产品或服务,关键原因之一是他对推荐产品或服务在态度认知(对产品或服务各属性的评价)与情感(产品或服务带来的情绪和情感体验)上是认可或满意的,这有利于顾客对产品或服务态度确定性的形成[14]。

按照Petrocelli等学者的观点,态度确定性是指对自己持有某种态度的确信程度或对自己态度的自信程度,态度的确定性有两个重要组成部分:一是态度清晰性,它说明了个体了解自己对某事物的态度到底是怎样的;另一是态度正确性,它说明了个体对自己态度正当性、合理性的自信程度;这两个组成部分对后续行为影响都起到独立的作用[15]。

社会心理学理论认为,在态度—行为一致性模式中,态度确定性的提高,也即态度越清晰与正确,它对口碑推荐者产生的后续行为影响越大,从而也影响到顾客自身的价值[15]。这一过程的顾客口碑价值(CRV2)形成机理概念模型如图1中的路径②所示。与CRV1的构成要素

3.2研究假设

社会影响力是指个体的意见对他人行为的影响程度,如口碑宣传的内容对他人的作用程度[4]。顾客在讨论商品时,若其社会影响力较大,就会成为群体中的意见领袖[1]。意见领袖在群体中有着特殊影响力,其言行会直接正向影响口碑信息传播的可信度、效率和范围。同时,意见领袖还具有其他人所没有的优势:社交范围广、拥有较多的信息渠道;对大众传播的接触频度高、接触量大[16]。也就是说,意见领袖的社会关系广度较宽,其口碑传播效果也显得更强。

顾客社会关系广度是指顾客在谈论与商品相关问题时,能够接触到的人数[4]。人是具有社会性的,顾客在讨论商品时涉及的社会网络可以理解成顾客口碑传播网络[17],它包括推荐者所能接触到的人数以及推荐者与被推荐顾客之间关系的紧密程度:一方面,顾客口碑传播网络中所能接触到的人数,必定会影响到顾客口碑推荐的潜在顾客范围,也即推荐顾客的整个口碑传播网络中的人数越多,群体的认同感也越强,引发产品信任度随之提高,顾客社会关系影响力就越强;另一方面,在整个口碑传播网络中,推荐顾客与被推荐顾客之间关系的紧密程度也会影响口碑效果[2,4],口碑发送者与接收者之间的关系强度越强,整个顾客口碑传播网络的连通性就越好,口碑传播的发生机率和传播效果就越强。也就是说,社会关系广度宽的顾客,其社会关系影响力也较高,其口碑的传播效果也显得更强。由此,本文提出以下假设:

顾客在推荐产品的过程中反复表达他的观点,这种态度复述会使推荐者主观地觉得自己很清楚对产品或服务的态度,也即增加了他对产品或服务的清晰度[15]。同时,推荐者为了让被推荐者接受其观点,必然会寻找更多的论据或理由,以增强其推荐的说服力。因而这一向别人介绍产品或服务优势的过程,也同时是自我说服的过程,增强了推荐者对所购买产品或服务态度的确定性。

社会心理学理论认为,在态度—行为一致性的关系模式中,态度越清晰与正确,态度之间的一致性以及态度与行为之间的一致性的程度越高[18],也即态度清晰性与态度正确性越高,其对后续行为的影响越大。首先,推荐者态度确定性的提高,会降低顾客的价格敏感程度,使其愿意对所推荐的产品支付更高的价格;第二,推荐者态度确定性的提高,意味着推荐者忠诚度提高,更愿意延长其与企业交易的生命周期,从而降低保留顾客的成本开支;第三,推荐者态度确定性的提高,表明顾客认为选择所推荐产品的合理性提高,能促使其增加对推荐产品的购买,导致购买额増加。由此,在口碑推荐行为—顾客态度—口碑价值形成的关系模式中,本研究提出以下假设:

4研究设计

4.1数据收集

本研究以广州著名商业品牌服务现场的顾客为调查对象,在宜家家居、星巴克咖啡等服务现场,采用随机抽样方式,对顾客进行现场调查。发放问卷前,先询问顾客是否有针对这个商品或服务向其他消费者推荐的经验。探索性研究共发放100份问卷,用于测试测量量表的信度和效度。正式研究共发放800份问卷,有效回收591份,有效回收率为73.9%。数据的方差分析检验结果表明,不同调查地点所得到的样本数据之间不存在显著性差异。在正式调研样本中,男性占37.1%(219人),女性占62.9%(372人),年龄在18~30岁的顾客占66.5%(393人),大学本科学历的顾客占51.6%(305人)。

4.2变量测量与信度、效度检验

(1)顾客口碑价值(CRV)。本研究在文献综述的基础上,参考Lichtenstein等[19]和Petrick[20]等学者的研究成果发展了顾客口碑价值(CRV)测量量表,并根据专家意见和服务现场顾客的问卷预测试结果,对问卷进行了反复修改,以提高指标的可读性和可理解性。测量量表采用Liket 5点计量尺度,从溢价能力(PR1)、购买额增长(MA1)、顾客保留成本降低(RC1)、顾客获得成本降低(AC)等四个方面测量口碑推荐行为对被推荐者产生影响所形成的价值(CRV1),包括“由于我的推荐,我的亲朋好友经常会选择来这里购物”等13个测量问题。从溢价能力(PR2)、购买额增长(MA2)、顾客保留成本降低(RC2)等三个方面测量口碑推荐行为对推荐者自身影响所形成的价值(CRV2),包括“在推荐这里的商品后,我在这里购买的商品数量会更多”等9个测量问题。

经检验,CRV各概念测量量表的Cronbachs α系数在0.81至0.93之间,概念复合可靠性系数(CR)在0.81至0.88之间,说明CRV量表具有较好的信度。

为了检验CRV量表的结构效度,我们对量表进行因子分析。首先,利用随机分成的一半样本进行探索性因子分析。各因子结构与理论推理相一致,且累计方差贡献率为79.31%。然后,利用另一半样本进行验证性因子分析。研究结果表明,所有指标在各自计量的概念上的因子负载都高度显著(标准化系数在0.69至0.86之间),表明量表有较高的收敛效度。各概念解释的方差均大于该概念与其他概念的共同方差,表明数据有较高的区分效度。所得到的测量模型与数据拟合程度也较为理想(χ2/df=394.31/188=2.10,CFI=0.99,RMSEA=0.060),因此CRV的测量量表具有较好的结构效度。

本研究进一步以顾客推荐行为对被推荐者产生影响所形成的口碑价值(CRV1)和对推荐者自身产生影响所形成的口碑价值(CRV2)作为两个高阶因子,进行二阶因子分析。分析结果表明:溢价能力(PR1)、购买额增长(MA1)、顾客保留成本降低(RC1)、顾客获得成本降低(AC)四个子因子与“CRV1”二阶因子之间的相关系数是显著的(标准化系数在0.71至0.86之间);溢价能力(PR2)、购买额增长(MA2)、顾客保留成本降低(RC2)三个子因子与“CRV2”二阶因子之间的相关系数是显著的(标准化系数在0.75至0.96之间);二阶因子分析模型与数据的拟合程度较好(χ2/df=462.45/201=2.30,CFI、IFI、RFI均大于0.90,RMSEA为0.066),表明PR1、MA1、RC1、AC都是二阶因子“CRV1”的子因子,而PR2、MA2、RC2则都是二阶因子“CRV2”的子因子。

(2)其他变量。本研究利用国内外学者已使用过的成熟量表,采用Liket 5点计量尺度,通过预测试形成正式问卷。根据Lam等[21]的研究,从“我会向亲朋好友介绍这里的商品”等5个方面测量顾客推荐行为(WOM)。根据Hu等[22]的研究,从“我经常与同事讨论这里的商品”等4个方面测量顾客的社会关系广度(SR)。根据Iyengar等[23]的研究,采用“在讨论这里的商品时,在大多数情况下,大家都会采纳我的意见”等4个项目测量顾客社会影响力(SI)。根据Petrocelli等[15]的研究,采用“对所推荐商品的真正态度,我心里很清楚”等4个项目测量顾客的态度清晰性(ACO),采用“我很确定来这里购物是对的”等3个项目测量顾客的态度正确性(ACL)。

各概念测量量表的Cronbachs α系数在0.79至0.86之间,概念复合可靠性系数(CR)在0.79至0.86之间,表明量表具有较好的信度。验证性因子分析结果表明,所有指标在各自计量的概念上的因子负载都高度显著(标准化系数在0.69至0.82之间),且除了变量WOM的AVE值(等于0.47)略小于0.50外,其他概念的AVE值均大于0.50,表明量表有较高的收敛效度。各概念解释的方差均大于该概念与其他概念的共同方差,表明数据有较高的区分效度。测量模型与数据拟合程度较理想(χ2/df=438.57/160=2.74,CFI=0.99,RMSEA=0.054),因此各概念测量量表具有较好的结构效度。

5数据分析与假设检验

我们计算模型中各概念求和指标的平均值(在3.11至3.74之间)、标准差(在0.57至0.67之间),对各个概念进行相关分析。相关分析结果表明,各个概念相互之间存在显著的线性相关关系。

5.1口碑推荐行为对被推荐者影响所形成的价值

为了检验顾客推荐行为转化成顾客口碑价值要受到社会影响力与社会关系广度的交互调节作用,我们以口碑推荐行为对被推荐者产生影响所形成顾客口碑价值(CRVI)为因变量,构建如下多元线性回归模型

5.2口碑推荐行为对推荐者自身影响所形成的价值

6结论与展望

6.1研究结论

以往研究较少考虑同时从收益增加与成本下降两个方面全面反映顾客口碑价值,导致研究结果不能确切解释顾客口碑的价值与作用。本研究的二阶因子分析结果表明,推荐行为对被推荐者影响所形成的口碑价值包含溢价能力、购买额增长、顾客获得成本和保留成本降低等4个组成成分;推荐行为对推荐者自身影响所形成的口碑价值包括溢价能力、购买额增长和顾客保留成本降低等3个组成成分,说明顾客口碑价值应包括直接收益(顾客购买额的增加)和间接收益(成本的下降)。

本研究创新地从两条路径探讨顾客口碑价值的影响因素,力求更深刻和更全面地理解顾客口碑价值的形成机理。在顾客口碑推荐行为对被推荐者的影响过程中,社会影响力与社会关系广度对顾客口碑推荐行为形成CRV存在着交互调节作用,即社会影响力与社会关系广度交互影响着CRV的形成。而对于推荐者自身来说,顾客推荐行为这一先验行为强化了态度确定性,而态度确定性进一步影响了顾客的后续行为结果,即顾客口碑价值。研究结论进一步支持了Helm等[4]学者所认为的口碑推荐者的口碑也将影响自身行为的观点。

根据本研究的结果,企业应重视口碑管理,并且在激励顾客推荐行为的过程中,应对推荐者实施分类管理,把重点放在具有多社会关系以及高社会影响力的推荐者身上。同时,鉴于口碑传播需要一个特定的渠道,企业应搭建一个顾客交流的信息平台,以扩大顾客的社会关系,并为推荐者提供更多的产品信息,提升其影响力。目前,一些建有顾客交流信息平台的企业,往往仅用于宣传企业文化、获取客户意见、处理顾客抱怨,然而,企业更应该将它视为“顾客口碑宣传的阵地”:一方面可以让顾客交换产品或服务的使用心得,扩大顾客的社会关系广度,增加口碑宣传的机会;另一方面还能让顾客通过自身的再学习成为产品或服务的忠实拥护者,提升其社会影响力。

6.2局限性与未来研究方向

本研究也存在着局限性。(1)本研究是一次横断研究,难以避免数据同源等问题。(2)本研究没考虑到口碑接收者个体因素的影响,例如个体特征、文化背景、价值观、品牌熟悉度、对口碑信息的态度和解读能力等。未来的研究可以进一步探索这些因素对口碑价值形成的影响。(3)本研究的现场调查侧重于服务品牌现场,未来的研究可以变更产品类型,探索不同产品类型对口碑传播效应产生的影响。(4)本研究仅考虑了正面口碑效应,未来研究应进一步考察负面口碑的结果。

参考文献:

[1]Cornelsen J. What is the customer worth? Customer value analyses in relationship marketing on the basis of car buyers[J]. Yearbook of Marketing and Consumer Research, 2002, 1(1): 2746.

[2]Bauer H H, Hammerschmidt M. Customerbased corporate valuation: integrating the concepts of customer equity and shareholder value[J]. Management Decision, 2005, 43(3): 331348.

[3]Herrmann A, Fürderer R. The value of passenger car customers[A]. In Johnson M D, Herrmann A, Huber F, Gustafsson A, eds. Customer Retention in the Automotive Industry[C]. Gabler Verlag, Germany, 1997. 349372.

[4]Helm S. Calculating the value of customers referrals[J]. Management Service Quality, 2003, 13(2): 124133.

[5]HenningThurau T, Gwinner K P, Walsh G, et al.. Electronic wordofmouth via consumeropinion platforms: what motivates consumers to articulate themselves on the internet[J]. Journal of Interactive Marketing, 2004, 18(1): 3852.

[6]Podnar K, Javernik P. The effect of word of mouth on consumers attitudes toward products and their purchase probability[J]. Journal of Promotion Management, 2012, 18(2): 145168.

[7]Schmitt P, Skiera B, Van den Bulte C. Referral programs and customer value[J]. Journal of Marketing, 2011, 75(1): 4659.

[8]Kumar V, Petersen J A, Leone R P. How valuable is word of mouth[J]. Harvard Business Review, 2007, 85(10): 139146.

[9]Lee J, Lee J, Feick L. Incorporating wordofmouth effects in estimating customer lifetime value[J]. Database Marketing and Customer Strategy Management, 2006, 14(1): 2939.

[10]Kumar V, Petersen J A, Leone R P. Driving profitability by encouraging customer referrals: who, when, and how[J]. Journal of Marketing, 2010, 74(9): 117.

[11]Foxall G R, James V K. The behavioral ecology of brand choice: how and what do consumers maximize[J]. Psychology & Marketing, 2003, 20(9): 811836.

[12]Trusov M, Bucklin R E, Pauwels K H. Effects of wordofmouth versus traditional marketing: findings from an internet social networking site[J]. Journal of Marketing, 2009, 73(5): 90102.

[13]Matos C A D, Rossi C A V. Wordofmouth communications in marketing: a metaanalytic review of the antecedents and moderators[J]. Journal of the Academic Marketing Science, 2008, 36(4): 578596.

[14]Agarwal J, Malhotra N K. An integrated model of attitude and affect: theoretical foundation and an empirical investigation[J]. Journal of Business Research, 2005, 58(4): 483493.

[15]Petrocelli J V, Tormala Z L, Rucker D D. Unpacking attitude certainty: attitude clarity and attitude correctness[J]. Journal of Personality and Social Psychology, 2007, 92(1): 3041.

[16]Langheinrich M, Karjoth G. Social networking and the risk to companies and institutions[J]. Information Security Technical Report, 2010, 15(2): 5156.

[17]Hagenbach J. Centralizing information in networks[J]. Games and Economic Behavior, 2011, 72(1): 149162.

[18]Tormala Z L, Petty R E. Source credibility and attitude certainty: a metacognitive analysis of resistance to persuasion[J]. Journal of Consumer Psychology, 2004, 14(4): 427442.

[19]Lichtenstein D R, Bloch P H, Black W C. Correlates of price acceptability[J]. Journal of Marketing Research, 1988, 15(2): 243252.

[20]Petrick J F. Segmenting cruise passengers with price sensitivity[J]. Rourism Management, 2005, 26(5): 753762.

[21]Lam D, Lee A, Mizerski R. The effects of cultural values in wordofmouth communication[J]. Journal of International Marketing, 2009, 17(3): 5570.

[22]Hu Y, Korneliussen T. The effects of personal ties and reciprocity on the performance of small firms in horizontal strategic alliances[J]. Scandinavian Journal of Management, 1997, 13(2): 159173.

[23]Iyengar R, Van den Bulte C, Eichert J, et al.. How social networks and opinion leaders affect the adoption of new products[J]. GfK Marketing Intelligence Review, 2011, 3(1): 1625.

[15]Petrocelli J V, Tormala Z L, Rucker D D. Unpacking attitude certainty: attitude clarity and attitude correctness[J]. Journal of Personality and Social Psychology, 2007, 92(1): 3041.

[16]Langheinrich M, Karjoth G. Social networking and the risk to companies and institutions[J]. Information Security Technical Report, 2010, 15(2): 5156.

[17]Hagenbach J. Centralizing information in networks[J]. Games and Economic Behavior, 2011, 72(1): 149162.

[18]Tormala Z L, Petty R E. Source credibility and attitude certainty: a metacognitive analysis of resistance to persuasion[J]. Journal of Consumer Psychology, 2004, 14(4): 427442.

[19]Lichtenstein D R, Bloch P H, Black W C. Correlates of price acceptability[J]. Journal of Marketing Research, 1988, 15(2): 243252.

[20]Petrick J F. Segmenting cruise passengers with price sensitivity[J]. Rourism Management, 2005, 26(5): 753762.

[21]Lam D, Lee A, Mizerski R. The effects of cultural values in wordofmouth communication[J]. Journal of International Marketing, 2009, 17(3): 5570.

[22]Hu Y, Korneliussen T. The effects of personal ties and reciprocity on the performance of small firms in horizontal strategic alliances[J]. Scandinavian Journal of Management, 1997, 13(2): 159173.

[23]Iyengar R, Van den Bulte C, Eichert J, et al.. How social networks and opinion leaders affect the adoption of new products[J]. GfK Marketing Intelligence Review, 2011, 3(1): 1625.

[15]Petrocelli J V, Tormala Z L, Rucker D D. Unpacking attitude certainty: attitude clarity and attitude correctness[J]. Journal of Personality and Social Psychology, 2007, 92(1): 3041.

[16]Langheinrich M, Karjoth G. Social networking and the risk to companies and institutions[J]. Information Security Technical Report, 2010, 15(2): 5156.

[17]Hagenbach J. Centralizing information in networks[J]. Games and Economic Behavior, 2011, 72(1): 149162.

[18]Tormala Z L, Petty R E. Source credibility and attitude certainty: a metacognitive analysis of resistance to persuasion[J]. Journal of Consumer Psychology, 2004, 14(4): 427442.

[19]Lichtenstein D R, Bloch P H, Black W C. Correlates of price acceptability[J]. Journal of Marketing Research, 1988, 15(2): 243252.

[20]Petrick J F. Segmenting cruise passengers with price sensitivity[J]. Rourism Management, 2005, 26(5): 753762.

[21]Lam D, Lee A, Mizerski R. The effects of cultural values in wordofmouth communication[J]. Journal of International Marketing, 2009, 17(3): 5570.

[22]Hu Y, Korneliussen T. The effects of personal ties and reciprocity on the performance of small firms in horizontal strategic alliances[J]. Scandinavian Journal of Management, 1997, 13(2): 159173.

[23]Iyengar R, Van den Bulte C, Eichert J, et al.. How social networks and opinion leaders affect the adoption of new products[J]. GfK Marketing Intelligence Review, 2011, 3(1): 1625.