MOL 代言对消费者购买意愿的影响

王艺霖 赵卫东

(1.四川师范大学经济与管理学院 四川成都 610101；2.电子科技大学经济与管理学院 四川成都 611371)

1 研究问题的提出

移动意见领袖 (Mobile Opinion Leader，MOL)，也称线上意见领袖 (Online Opinion Leaders)，是指那些具有特定领域专业知识背景和影响力的博主(Uzunoğlu and Kip，2014)。MOL代言则通过社交媒体平台，隐形或显性地发布相关品牌的产品内容，并分享个人的使用感受，以此来吸引追随者的注意，从而刺激其购买意愿和行为的一种方式(M.C.B.Guruge，2018)。

最近的定性研究表明，与名人代言相比，MOL 代言对年轻消费者的品牌态度和购买行为影响更大(Djafarova and Rushworth，2017)。因为 MOL 对其追随者具有强大的号召力，所以越来越多的企业选择 MOL作为代言人。基于此，本文拟从消费者感知的角度出发，研究MOL代言的特性对消费者购买意愿造成的影响。此外，本研究给企业对于代言人的选择提供了新的策略与方法，丰富企业的代言人选择策略。

2 文献综述

以往的研究更注重对于名人代言有效性模型的构建，其中比较著名的明星代言有效性的基本理论模型有：匹配假设模型、代言人吸引力模型、可信度模型(Moraes 等，2019)。事实上，随着互联网的快速崛起，国内外许多学者都注意到了传统名人代言趋势的变化，并针对这些变化进行了一定的假设与研究。其中，早年间提出的相似吸引模型为MOL有效性模型的构建奠定了理论基础。

Byrne等于1967年构建了相似性吸引模型，该模型论证了消费者容易被与自己相似的其他人所吸引。M.C.B.Guruge (2018) 根据先前的研究，提出了与影响者营销相关的属性。他认为影响者自身的因素主要包括专业知识、权威度、互动性、吸引力、可靠性、与产品之间的一致性。而在 2019 年，陈露娅和舒培元首次探讨了影响者营销传播如何通过社交媒体影响消费者的潜在机制，并提供了实证支持的综合理论模型。该模型通过考虑来源可信度和消费者信任的作用，扩展了广告价值的框架。汪雅倩 (2021) 从已有的研究视角出发，构建了移动意见领袖对用户行为的影响因素模型，其认为可信度、吸引力、竞争力为主要影响因素，从而初步构建了MOL的影响因素模型，但并未对模型进行有效性验证。

总体而言，国内外学者通过研究证实了名人代言的有效性，即对品牌态度、品牌认知、购买意图等产生影响，并提出了相关的代言模型。但是近两年，随着互联网技术的不断发展、名人代言方式的转型，MOL代言应运而生。国内外对于MOL代言有效性模型的构建还处在探索阶段。因此，研究中国MOL代言有效性模型，可以提供一个新的学术与理论视角。

3 研究设计

3.1 测量工具

本研究根据前人的调查结果，开发MOL代言量表以及购买意愿量表，MOL代言量表包括专业性、互动性、相似性等内容，而购买意愿量表包括近期是否会购买、是否会继续购买等内容。本研究以李克特五点量表为主要调查手段，正向赋值，请受调查者根据实际情况进行选择。

3.2 样本概况

本次调查通过线上问卷星平台进行随机抽样，总计发放问卷539份。其中，没有购买过博主(主播)推荐或直播商品的被调查者有301份，说明大部分消费者没有通过MOL进行消费。删除无效问卷后有效问卷数为208份。在调查样本中，男性占40.26%，女性占59.74%；年龄18岁以下的占1.48%，18～25岁占58.63%，26～35岁占25.97%，36～45岁占12.24%，46岁及以上占1.67%；专科及以下学历占7.05%，本科占67.35%，研究生占24.3%，博士及以上占1.3%；月收入小于 3000元占53.43%，3000～5000元的占9.09%，5001～10000元的占13.36%，10001元及以上占24.12%；其中购买原因是个人需要的占 68.87%，物美价廉的占58.49%，博主推荐的占39.15%；最后，月直播购物支出小于1000元的占81.25%，1000～3000元的占15.38%，3001～5000元的占0.96%，5000元以上的占2.4%。总体而言，本次调查样本涵盖各年龄段和各收入阶层，具有代表性。

4 数据分析

4.1 信度分析

本文通过SPSS23.0对量表数据进行可靠性分析，结果显示MOL代言量表的信度为 0.866，购买意愿量表的信度为0.783，说明本研究测量的量表内部一致性高。

探索性因子分析。MOL代言量表KMO值为0.903，Bartlett’s球体检验表明变量不独立(χ2=2623.361，P ＜0.001)，表明量表适合做因子分析，分析结果如表1所示。

表1 MOL代言因子提取结果

根据表1的因子提取结果，本文将MOL分为三个因子，题项 28、6、20、11、24、15归为可靠性，是指MOL所具备的专业知识让消费者感到信任的程度,包括 MOL 所具备的资历和经验，以及带给消费者的信赖与诚实感。题项 18、25、10、3归为相似性，是指消费者与MOL之间相似的特性,包括职业、兴趣、性格等。题项8、14、23 归为互动性，是指MOL与消费者之间的交流与互动，包括直播互动、粉丝群互动等。

购买意愿量表的KMO值为0.789，Bartlett’s 球体检验表明变量不独立(χ2=333.855，P＜0.001)，表明量表适合做因子分析，分析结果见表2。

表2 购买意愿因子提取结果

根据表2的因子提取结果，本文将消费行为分为1个因子，即购买意愿。题项 13、17、22、21、5的载荷系数高于0.5，包括消费者近期打算购买、愿意继续购买等行为。

4.2 同源方差检验

本文在调查中采取匿名线上填写的方式，保护被调查者的匿名性。本研究在问卷语言表达方面，尽量采取通俗易懂的语言，减少被调查者对于题项的不确定性。在数据分析前，采用Harman单因素检验方法检验是否存在同源方差。此外，本研究所有题项都进行了探索性因素分析，按特征值是否大于1作为选取标准，最终可提取出5个因子，共解释总方差的56.17%，其中第一因子解释了总方差的 28.02%，低于解释总方差 30%的要求，不存在严重的同源方差问题。

4.3 描述性与相关性分析

本文对各变量进行描述性和相关性分析，结果见表3。由表3可知，MOL代言量表中的可靠性、互动性与购买意愿的相关性显著，而皮尔逊相关系数的结果显示不存在严重的多重共线性问题。

表3 各变量均值、方差以及相关性

4.4 回归分析

为了进一步探究MOL各因子对购买意愿的影响，本文运用层次回归分析方法，进行逐步回归。第一步是在回归方程(M1)中引入控制变量(传记特性)，包括性别、年龄、学历、收入、直播购物支出。第二步是将各个效用的维数作为主要效果，引入到回归方程(M2)中，并计算R2在两个层面上产生的改变和F检验的变化，来研究R2的可靠性改善。检验结果见表4。

从表4可见，D—W值均在2附近，表明残差与自变量互为独立，不存在自相关性。从控制变量看，年龄(β=0.16，p＜0.01)正向影响购买意愿，即随着年龄的上升，购买意愿显著增强。此外，直播购物支出预算(β=0.13，p＜0.01) 也对购买意愿有正向影响，即直播购物支出预算越多，购买意愿越强烈，但是性别、学历、收入对购买意愿的影响并不明显。总体而言，控制变量对购买意愿的解释率为 12.8% (F=5.94，p＜0.001)。

表4 MOL代言对购买意愿的回归结果

回归分析第二步，将MOL各维度特性作为主效应放入回归方程。结果显示，MOL 代言对购买意愿的解释能力显著增加，达到64%。从具体维度来看，可靠性(β=0.48，p＜0.001)、互动性(β=0.29，p＜0.001)和相似性(β=0.12，p＜0.05) 均正向影响购买意愿，其中可靠性对购买意愿的影响最为明显。

5 研究讨论

总体而言，MOL代言量表共有三个因子，分别是可靠性、相似性、互动性，并且这三个因子会正向影响消费者的购买意愿。MOL代言的可靠性代表MOL代言的可信赖性。若可靠性高，则表示消费者认为MOL具备相应的资历、经验，那么消费者越有可能认为MOL代言是真实可信的。因此，消费者有相关产品的购买需求时，会听从MOL的建议，选择MOL所代言的产品。消费者与MOL之间的相似程度，表明两者之间有共同的产品使用场景。若 MOL 代言某类产品，而与MOL相似程度高的消费者会认为自身也需要同类的产品，所以消费者会产生对此类产品的购买意愿。最后，互动性说明了消费者和MOL之间的交流程度。若消费者与 MOL之间的交流越多，则消费者会掌握更多产品的相关细节，因此可以知晓产品的使用场景，进而做出购买决策。总体而言，MOL代言的三个特征表明了MOL代言的真实性，由此让消费者产生信赖感，进而影响了消费者的购买决策。

而在控制变量中，年龄越高，相应的购买能力、经济实力则越强，因此在 MOL 推荐产品后，这类人群更有可能产生购买意愿。除此以外，直播预算支出的多少也代表了消费者的购买能力和购买意愿，所以预算也会对购买行为产生影响，MOL代言有效性模型如图1所示。

图1 MOL代言有效性模型