2019年2月重庆工商大学学报(社会科学版)第36卷第1期Feb.2019Journal of Chongqing Technology and Business University (Social Sciences Edition )Vol.36 NO.1doi : 10.3696/j.issn.1672⁃0598.2019.01.008*[收稿日期]2018⁃10⁃23[基金项目]福建省中青年教师教育科研项目(JAS171217)[作者简介]施芬(1983 ),女,福州市人;福州软件职业技术学院副教授,硕士研究生,主要从事社会化营销,企业管理研究㊂企业大数据精准营销的接受意愿影响因素分析基于整合UTAUT 模型与4C 理论*施 芬(福州软件职业技术学院经济管理系,福建福州350000)摘 要:大数据精准营销不仅给消费者带来了便利,也带来了垃圾信息㊁无用信息㊂大数据精准营销信息推送的后果并不是所有接触到企业精准营销信息的消费者都会接受并采取购买产品的行动㊂因此,找出消费者对大数据精准营销接受意愿的影响因素对于企业提高大数据精准营销效率有参考价值㊂本文整合UTAUT 模型与4C 理论为框架,结合大数据精准营销的特征,归纳了消费者对企业大数据精准营销的接受意愿影响因素:绩效期望㊁努力期望㊁社会影响㊁感知成本㊁基于消费者需求和期望的信息㊁在线沟通㊂在此基础上,为企业有效开展大数据精准营销提出了对策㊂关键词:消费者;接受意愿;互联营销;大数据精准营销;UTAUT ;4C 理论中图分类号:F713.3 文献标志码:A 文章编号:1672⁃0598(2019)01⁃0062⁃10 一㊁大数据精准营销研究述评(一)精准营销的概念1999年,精准营销的概念被美国营销学者莱斯特㊃伟门提出㊂[1]2005年,营销大师菲利普㊃科特勒师也提出了精准营销㊂他对精准营销的描述为:随着公司对直接销售沟通的投资的重视,公司需要更精准㊁可衡量和高投资回报的营销沟通,更注重结果和行动的营销传播计划㊂[2]美国学者Jeff Zabin (2008)认为要影响目标客户的购买决策,必须依靠精准营销㊂企业要在正确的时间通过正确的渠道向正确的客户发送正确的信息㊂[3]徐海亮(2006)提出在精准定位的基础上,建立个性化的顾客沟通体系,降低企业的成本㊂[4]伍青生等学者(2006)认为精准营销是企业将定性㊁定量方法相结合细分消费者,为消费者制定不同的策略,实现对消费者有效性㊁高投资回报的沟通㊂[5]尽管国内外学者均给出了精准营销的概念,但目前学术界对精准营销的概念还没有达成统一的意见㊂从国内外学者给出的定义中,可以看出国内外学者都强调精准定位基础上的有效性营销沟通㊂(二)精准营销的特征龚敏等用4W 和1H 来形象阐述精准营销,她认为,所谓精准是商家向恰当的人(who)销售恰当的产品(what)是在合适的时间(when)㊁合适的地点(where)以恰当的方式(how)进行的㊂[6]王芳莉提出了6R 传播,即由恰当的传者(by right communicator),在恰当的时间(in right time),向恰当的受者(to right audience ),通过恰当的渠道(through right channel),传播恰当的信息(right infor⁃mation),达到准确的效果(with right effect)㊂[7]蒙显26雄㊁李奇阐述了网络媒体为精准营销的精准性和可控性特征提供了技术支持㊂[8]唐微㊁张春霞提出了精准营销的优势:高精准度㊁高命中率㊁高服务水平㊁高效率㊁高顾客让渡价值和低成本㊂[9](三)大数据精准营销的行业应用Zhen Y等学者提出了基于特定技术的精准营销决策框架㊂该框架可以帮助管理者识别不同类别消费者的潜在特征㊂[10]Bert D R和Zeger D等学者开发了一款基于EXCEL链接术语和建模语言的精准营销决策支持系统㊂该系统可以进行自动高度和优化广播广告短信㊂[11]龚映梅等构建了大数据环境下,借助数据采集㊁分析挖掘的云南省农产品精准营销模式㊂[12王海峰等探讨了大数据与传统零售业精准营销的理论分析框架,并以北京朝阳大悦城的精准营销为例,从精准营销战略㊁大数据信息管理平台构建㊁高效的客户管理㊁高效的品类管理等进行分析㊂[13]刘海利用服装企业的大数据,为用户进行画像描绘,利用数据挖掘技术获取更深入的信息,为企业精准营销提供依据㊂[14]冯志强探讨了网上书店大数据时代的信息运维和精准营销,包括,图书信息管理㊁关键词搜索优化㊁个性化推荐㊁图书评论管理等㊂[15]徐云分析了烟草企业精准营销系统的设计,探讨基于统计学的烟草精准营销策略㊂[16](四)大数据与精准营销之间的关系陈静怡提出了大数据背景下构建网络精准营销,并提出了要实现大数据背景下的网络精准营销,数据的收集分析㊁客户关系的重建及实时竞价技术的推行是不可缺少的三要素㊂[17]孙慧敏等提出了大数据时代要进行精准营销,要从营销理念上变革,建立数据库,分析差异化需求,精准化营销工具,精准营销活动后信息反馈等方面入手㊂[18]杨东红在拟定大数据和精准营销体系的基础上,通过对黑龙江省服务业㊁商业企业㊁制造业和现代农业企业进行问卷调查,运用结构方程模型分析其相关性㊂分析结果显示,大数据与精准营销具有显著相关性,客户数据挖掘对大数据具有显著影响,精准广告投放对精准营销具有显著影响㊂[19]从国内外学者对精准营销研究的情况看,国外学者对精准营销的研究偏向于精准营销实施方法㊂国内学者对精准营销的研究主要围绕着精准营销的特性㊁行业应用㊁大数据与精准营销之间的关系展开㊂纵观国内外学者对大数据精准营销的研究,皆未对消费者接受企业大数据精准营销意愿的影响因素作出研究㊂二㊁消费者对企业营销的接受意愿影响因素研究述评(一)消费者对企业传统营销的接受意愿影响因素述评国内外学者关于消费者对企业传统营销的接受意愿影响因素的研究不多,主要围绕着对企业公益营销㊁公益关联营销的接受影响因素展开㊂卫星㊁周杨淼通过实证研究,从公益事项重要度㊁可接近度㊁匹配度和一致度等四个因素分析了企业公益营销对消费者购买意愿的影响㊂[20]Barone& Miyazaki&Talor通过研究发现,在企业提供的产品价格和质量相同的情况下,消费者乐意接受公益事业关联营销活动的产品㊂[21]陶茜验证了公益事业关联营销影响消费者购买意愿的因素是:公益事业关联营销的形式㊁宣传方式㊁非盈利性质的合作伙伴㊁消费者的关注度㊂[22](二)消费者对企业网络营销的接受意愿影响因素述评国内外学者关于消费者对企业网络营销的接受意愿影响因素的研究主要围绕着对企业微博营销㊁微信营销㊁移动营销㊁网络营销㊁口碑营销展开㊂周蓓婧结合微博营销的特点,提出了消费者对微博营销采纳意向的影响因素:采纳意向㊁感知有用性㊁感知易用性㊁态度㊁社会影响㊁感知娱乐性㊁互动性㊁个人创新㊂[23]Verklin&Kanner研究发现,消费者能够利用网络搜索信息的同时,还能够借助微博平台分享影响购买行为的内容,从而对他人的消费行为产生影响㊂[24]马英山通过实证研究,找出了消费者接受微信营销意愿的显著因素:努力期望㊁绩效期望㊁社会影响和服务质量㊂[25]何军红㊁莫赞等从技术因素㊁易用性㊁有用性㊁意愿四个因素构建了消费者对移动营销的接受模型㊂[26]Mark Chi Ho Ng通过对中国青年人的调查研究,发现了消费者接受移动营销的关键因素㊂[27]Andrew J.Rohm㊁TAM Tao Gao㊁Fareena S.等学者从感知有用性㊁创新性㊁个人忠诚度㊁风险规避四个因素分析了影响消费者接受移动36第1期施 芬:企业大数据精准营销的接受意愿影响因素分析营销的意愿㊂[28]王晓雨从感知有用性㊁感知易用性㊁感知娱乐性㊁外部因素㊁感知风险㊁态度㊁使用意愿七个变量构建了消费者对中小型旅行社旅游产品网络营销使用意愿的模型㊂[29]Smith Menon and Sivakumar经过研究,提出推荐信息对消费者在线购买决策的影响㊂[30]林彦宏通过对网络使用者的研究,分析了网络口碑接收者购买决策的影响因素㊂[31]金立印通过实验表明,消费者购买决策的影响力会随着口碑传播方向㊁信息类型㊁产品卷入度的不同呈现出显著差异㊂[32]纵观国内外学者进行的消费者对企业营销接受意愿影响因素研究,皆是围绕着消费者对传统营销和网络营销的接受意愿影响因素展开㊂而大数据精准营销也是企业营销手段之一,国内外学者尚未对消费者对企业大数据精准营销接受意愿的影响因素有所研究㊂三㊁UTAUT模型与4C理论(一)UTAUT模型整合技术接受与使用模型(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology,简称UTAUT)是由Venkatesh和Davis整合了技术适配模型(Task-technology fit,TIF)㊁理性行为理论(Theory of reasoned action,TRA)㊁计划行为理论(Theory of planned behavior,TPB)㊁创新扩散理论(Innovation Diffusion Theory,IDT)㊁社会认知理论(Social Cognitive Theory,SCT)㊁PC利用模型(Model of PC Utilization,MPCU)㊁复合TAM&TPB模型(Combined TAM and TPB,C-TAM-TPB)㊁动机模型(Motivational Model MM),提炼出四个核心变量和四个控制变量㊂四个核心变量是:努力期望(Effort Expectancy)㊁绩效期望(Performance Expectancy)㊁社会影响(Social Influence)和便利条件(Facilitating Condition)㊂四个控制变量是:年龄㊁性别㊁经验和自愿性㊂[33]UTAUT模型从提出开始,其强大的解释力受到了各国学者的关注,并进行了大量的实证验证,发现其对用户使用行为的解释能力超过70%㊂[34]大量学者应用UTAUT模型来研究用户对于新技术㊁新事物的接受与使用意愿㊂图1 整合技术接受与使用模型(二)4C理论Don E Schultz教授于1993年在‘整合营销传播“中提出了4C理论:消费者(Consumer)㊁成本(Cost)㊁便利(Convenience)和沟通(Communication)㊂[35]该理论以消费者需求为导向,与传统营销的以产品为导向的4P理论有所不同㊂它主张,企业放在营销活动第一位的应当是顾客是否满意;其次,企业应当考虑降低顾客的购买成本;再次,企业要站在顾客的角度考虑消费者的购买行为是否便利;最后,企业应当实施以消费者为中心的有效沟通㊂图2 4C理论(三)整合UTAUT模型与4C理论虽然UTAUT模型被普遍地应用于技术接受因素的研究,但对于本文研究的对象:消费者对企业大数据精准营销接受意愿的影响因素,不仅受模型中因素的影响,还受消费者需求是否得以满足的影响㊂因此,在模型设计过程,本文以UTAUT模型为框架,结合4C理论,加以修改,构建整合UTAUT模型与4C理论的消费者对企业大数据精准营销的接受意愿影响因素模型㊂在消费者对企业大数据精准营销接受意愿影响因素模型的构建中,剔除了整合技术接受与使用模型㊁4C理论原有部分因素的原因在于以下方面㊂46重庆工商大学学报(社会科学版) 第36卷1.剔除整合技术接受与使用模型和4C理论中的便利条件的原因是:企业大数据精准营销是通过手机短信㊁电子邮件广告㊁搜索引擎㊁个性化引擎推荐㊁门户网站㊁微信㊁微博㊁竞价排名搜索㊁关键词搜索广告㊁点告㊁窄告等工具向消费者进行精准信息推送的㊂当今社会,智能手机和PC机已经渗透进千家万户㊂所以消费者可以借助智能手机和PC机接收企业向自己推送的精准营销信息,便利性不存在问题㊂2.剔除年龄是由于就年龄结构而言,我国网民年龄结构依然偏向年轻,以10~39岁群体为主,占整体的72.1%㊂[36]因此,企业大数据精准营销的主要对象以年轻人为主㊂3.剔除性别是由于企业大数据精准营销的特点是在合适的时间㊁合适的地点,凭借合适的媒介,通过合适的渠道,将合适的商品销售给合适的消费者㊂因此,只要企业大数据推送的信息是精准的,无论男女,皆能接受㊂4.剔除经验和自愿性是由于自2013年(业界称为大数据元年)到现在,企业开展大数据精准营销的时间相对较短,对于大多数消费者来说,并没有丰富的使用经验和自愿性可以借鉴㊂图3 整合UTAUT模型与4C理论四㊁基于整合UTAUT模型与4C理论的消费者对企业大数据精准营销的接受意愿影响因素分析(一)努力期望努力期望(Effort Expectancy)是指消费者感知使用企业大数据精准营销信息的难易程度㊂1.感知易用性Chau等学者通过研究认为用户是否使用一项技术与学习和使用该项技术需要付出的努力有关㊂[37]Davis认为使用者接触的信息系统无论是简单的还是复杂的,使用者在认知上都要先进行价值判断对是否使用信息系统加以取舍㊂同时,他还认为用户对一项容易被操作使用的新技术产品的态度是非常积极的㊂[38]对消费者来说,有了企业大数据精准营销的帮助,信息获取变得相对容易㊂企业大数据精准营销是通过手机短信㊁电子邮件广告㊁搜索引擎㊁个性化引擎推荐㊁门户网站㊁微信㊁微博㊁竞价排名搜索㊁关键词搜索广告㊁点告㊁窄告等工具向消费者进行精准信息推送的㊂企业通过这些工具能较快速准确让消费者了解企业向消费者推送的信息㊂譬如,消费者若习惯于通过百度等搜索引擎查找信息,企业若已经购买了关键词广告,消费者搜索查询与企业相关信息时,该企业的信息就会优先展现在消费者面前㊂因此,感知易用性有可能对消费者接受企业大数据精准营销产生影响㊂2.复杂性企业推送的精准信息复杂性低,易于消费者理解,也能促使消费者接受企业大数据精准营销㊂企业在大数据的帮助下,通过关联商品的形式向消费者进行个性化信息推荐㊂个性化引擎是基于消费者画像和商品画像合二为一进行的信息推送,个性化的信息能根据消费者具体位置的不同而调整㊂比如,在亚马逊网站浏览时,消费者若曾经浏览㊁购买或收藏了某些商品,消费者能在商城的平台上看到类似于 猜你喜欢” 购买过该商品的人还买过” 看过该商品的人还看过”的内容推荐㊂此种推荐信息的方式较易被消费者理解,若企业通过关联推荐推送的信息又恰好是消费者所需的,那么消费者接受企业大数据精准营销的意愿也增大㊂因此,信息复杂性的高低有可能对消费者接受企业大数据精准营销产生影响㊂(二)绩效期望绩效期望(Performance Expectancy)是指消费者相信借助企业大数据精准营销对提高其信息搜寻的效率有帮助㊂1.相对优势企业大数据精准营销较之传统信息推销方式的相对优势在于其有较强的时效性㊂它可以使消费者在其需求欲望最高的时候得到企业给他们带来的精准信息推送,这时消费者的购买意愿就能最56第1期施 芬:企业大数据精准营销的接受意愿影响因素分析大限度地被带动起来㊂ 时间营销”的概念是由大数据营销的领头企业Ad Time提出的㊂时间营销就是企业借助技术手段充分了解在线消费者的需求,对每位在线消费者的需求及时响应,在消费者产生购买欲望的黄金时间内接收到商品广告㊂[39]这种感知上的绩效增加,可以让消费者付出更少的时间寻找所需的信息,甚至可以花较少的努力来完成后续最优的购买决策㊂[40]因此,相对优势有可能对消费者接受企业大数据精准营销产生影响㊂2.感知有用性企业大数据精准营销是在大数据分析得出消费者的基本信息包括喜好㊁兴趣等信息的基础上向消费者进行的信息推送,因此其推送的信息具有极强的针对性,甚至可以称为 私人定制”的信息,即企业大数据精准营销是个性化营销㊂苹果公司前任首席执行官Steve P.Jobs曾经说: 消费者并不清楚他真正想要的是什么㊂”[41]但在大数据精准营销的环境中,企业可以通过数据搜集技术(如Cookies 的追踪㊁LBS的定位)㊁海量数据存储技术(如MPP㊁Hadoop)和数据分析技术(如Map reduce)对大数据进行处理,[42]使企业能清晰地把握消费者的需求㊂企业可以通过Cookie技术捕捉和定位消费者的ID,追踪消费者在其他类型网站的行为轨迹,将消费者的个人特征,如兴趣爱好㊁消费习惯等碎片化的信息拼凑起来,给消费者进行画像描绘,对其消费需求进行分析,有针对性地向消费者进行前期推广,争取一次性为消费者找到其满意的产品㊂当消费者由潜在消费者转变为现实消费者后,消费者的购买产品和同类消费者的历史购买记录企业可以借助大数据分析获得,并建立产品关联销售模型,对消费者有可能产生购买行为的关联产品进行分析,对消费者展开关联产品营销㊂譬如,某个在线旅游代理商向消费者售卖综合旅游商品的同时,该网站页面上可能会向消费者推荐目的地的关联商品㊂因此,消费者感知信息有用性有可能对接受企业大数据精准营销产生影响㊂(三)社会影响社会影响(Social Influence),是指消费者在决定是否接受企业大数据精准营销时,他认为对自己非常重要的人或者周围的人对行为的态度所施加给他的影响或压力㊂消费者作为社会群体的一部分,在消费过程中同时处于多个不同的社会群体之中,因此,消费行为或多或少会受到社会群体的影响㊂社会影响可以划分为规范性社会影响和信息性社会影响两类㊂规范性社会影响和信息性社会影响会促使人们去迎合他人的期望,或获取他人对自身的认同㊂[43]1.规范性社会影响规范性社会影响是指消费者为了获得参照群体中其他人的喜爱或满足其他人对自己的期望必须付诸的从众行为㊂规范性社会影响促使消费者在群体环境中接受自己非常重要的人或者周围的人的行为与观点㊂当自己非常重要的人或周围的人宣扬个体的购物行为是在接受了企业大数据精准营销推送的信息时,会激发消费者留意企业向自己推送的精准营销信息㊂Fishbein和Ajzen研究发现,消费者认为重要的参考人给予的态度会影响一个人的具体行为㊂[44]Elek等提出个体周围多数人的一致行为会对个体的行为产生影响㊂当人们发现大多数人都采取某一行动时,他便自觉主动地认为某种行为是明智的㊂[45]因此,当消费者感觉对自己非常重要的人或者周围的人认为自己应当接受企业大数据精准营销时,可能会产生强烈的接受企业大数据精准营销的意愿㊂当然,当消费者感觉对自己非常重要的人或周围的人认为自己不应当接受企业大数据精准营销时,也会产生强烈的拒绝接受企业大数据精准营销的意愿㊂譬如,消费者对于企业大数据精准营销的接受有可能被其他社会成员认为轻易地相信企业不真实的广告推销,这时消费者有可能放弃接受企业大数据精准营销㊂因此,规范性社会影响有可能对消费者接受企业大数据精准营销产生影响㊂2.信息性社会影响信息性社会影响是指当消费者与社会其他个体对某事物的看法不一致时,消费者为了建立起对事物认识的依据,会采取积极的行为从自身认为具备相应知识的人那里搜集相关的消费信息㊂信息性社会影响促使消费者内在地接受自己认为非常重要的人或者周围的人的行为和观点㊂Huang& Chen指出当消费者面对海量网络信息时,为了减少认知性错误,会倾向跟随大多数人的选择,放弃自己判断的机会㊂[46]Burnkrant等的研究发现,人们购物时会依赖他人所给的信息去了解产品或服务㊂[47]66重庆工商大学学报(社会科学版) 第36卷在大数据快速发展的今天,大量的企业运用大数据分析的结果向消费者进行精准营销信息的推送,但部分企业在没有足够积累消费者行为数据和没有将推荐模型做到位的情况下,就开始进行盲目推荐,导致出现不合需求和时宜的强制推销㊂长此以往,消费者对企业的信息产生厌烦甚至排斥的情绪㊂因此,信息性社会影响有可能对消费者接受企业大数据精准营销产生影响㊂(四)感知成本4C理论强调尽可能减少消费者的购买费用,降低不必要的成本㊂消费者的购买成本产生于消费者购买行为发生的全过程,包括对企业大数据精准信息的接受行为㊂感知成本(Perceived Cost)是指消费者主观感知的,在搜寻信息的过程中为获得信息所付出的代价㊂感知成本并不是实际的支付,而是消费者对接受企业大数据精准营销推送的信息所感到的不确定性可能要付出的成本,包括耗费的时间㊁精力以及有可能泄漏的隐私㊂本文将感知成本分为时间成本㊁心理成本和功能成本㊂1.时间成本时间成本是指消费者因接受企业大数据精准营销推送的信息而可能遭受的时间损失㊂消费者在接受企业大数据精准营销信息时,首先要去核对企业所推送的信息与自己的目标信息是否一致㊂这项行为是要耗费时间的,这种时间损失基本上是不可避免的㊂其次,若消费者对企业大数据精准营销推送的信息进行查看,就放弃了其他获取信息的机会,若未能找到有用的信息,就浪费了原本自己打算用来查找相关产品信息的时间㊂2.心理成本心理成本是指消费者接受企业大数据精准营销可能使消费者失去对个人信息控制的可能性所造成的损失㊂企业开展大数据精准营销是建立在对消费者的信息进行数据挖掘,来提供基于地理位置的有针对性的信息的基础上的㊂企业所挖掘的数据中包含了消费者的位置㊁兴趣爱好㊁消费习惯等多种隐私信息㊂这些个人隐私信息对于不法商家来说,有可能成为其换取经济利益的筹码㊂3.功能成本功能成本是指消费者一旦接受了企业大数据精准营销推送的信息,可能产生后续的购买行为,导致其放弃购买其他商品而没有达到预期效果的损失㊂每位消费者的每一个行为都能带来一定的后果,且消费者无法准确预见到这些后果㊂同时,消费者有可能得到一些不愉快的后果使自己的行为产生一定的成本㊂若企业大数据精准营销推送的产品或服务的信息不能满足消费者的预期需求,特别是某些预期的功能不能达到完善的效果,消费者就会感到不满意㊂(五)基于消费者需求和期望的信息4C理论主张以消费者是否满意放在第一位㊂令消费者满意的不仅有企业提供的产品,也包括企业推送的信息㊂网络的出现使消费者在获取信息时不再受地域和时间的局限,极大地便利了消费者获取信息的方式,使消费者愿意主动搜寻信息㊂企业大数据精准营销对消费者进行的精准信息推送亦是如此㊂消费者获取的信息是否基于其需求和期望,在很大程度上影响其对信息的接受程度㊂而基于消费者需求和期望的信息只有具备了信息质量才能令消费者接受㊂因此,信息质量的高低在很大程度上影响着消费者对信息的接受程度㊂大数据时代,消费者每时每刻都在接收着大量的信息,但消费者经常收到虚假信息㊁扭曲事实的信息㊁垃圾信息,这些信息皆不是基于消费者需求和期望的㊂马斯洛需求层次理论指出了产品的可得性㊁产品的质量和价格㊁产品的易得性和服务㊁个性化[48]是人对物质产品的四个层次需求㊂在电子商务时代,消费者获取的产品既有实物形态的,又有虚拟形态的,其中,信息作为消费者在电子商务时代搜寻的虚拟产品,在人们获得的同时,其质量就是消费者关注的焦点㊂有质量的信息不仅是基于消费者的需求和期望,同时也是影响消费者心理和精准营销沟通效果的重要因素㊂[49]信息质量是一个复杂的多维变量㊂Lambert通过实证研究,将网站信息质量分为信息的完整性㊁准确性㊁适当性㊁清晰性㊁易用性和引导性㊂[50]张竞予从信息准确度㊁适当性和可读性这几方面来衡量信息质量㊂[51]王宁从信息的准确性㊁生动性和密集性三个维度来衡量信息质量㊂[52]结合学者们的研究,本文认为,只有准确的信息㊁适当的信息才是基于消费者需求和期望的有质量的信息㊂1.信息准确性76第1期施 芬:企业大数据精准营销的接受意愿影响因素分析。
