品牌跨界联合效应评价的影响因素研究

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1、品牌跨界联合效应评价的影响因素研究[摘要]跨界已经成为当前国际上新的潮流和发展趋势,同时也是一个企业或者品牌长久发展的必然要求。数十年来随着品牌跨界联合理论不断深入发展,如今从一线品牌到平价商品,运用品牌跨界联合策略的现象已经比比皆是。新时期,在“互联网+”的推动下,品牌跨界联合策略又有了新的发展,其中互联网约租车平台进行跨界营销早已屡见不鲜,以滴滴出行为首。这些在企业或者品牌运用品牌跨界联合策略时,也面临着盲目选择跨界合作品牌等问题。因此,文章在借鉴品牌联合理论的基础上,提出了品牌跨界联合效应评价模型

2、,并最终得到了:①消费者的预先态度以及联合匹配度正向影响品牌跨界联合效应评价,其中联合匹配度在消费者的预先态度以及品牌跨界联合效应评价起中介作用;②消费者感知到的市场匹配度正向影响品牌匹配度等结论,对互联网约租车平台在实施品牌跨界联合策略时提供了一定的参考依据。[关键词]品牌跨界联合;品牌跨界联合效应评价;市场匹配度[DOI]1013939/jcnkizgsc2018010931理论背景、假设与研究模型品牌跨界联合与品牌联合在所属行业类别等方面并不完全一致,但品牌跨界联合依然属于品牌联合的范畴之内(赵秀

3、苹,2016)。文章认为二者既有区别又有联系,品牌跨界联合作为一种特殊的品牌联合策略,本文在品牌联合的基础上对品牌跨界联合策略进行深入研究。11品牌跨界联合效应评价的基本内涵以及影响因素根据态度的三元模型,态度由三部分组成,即情感成分、认知成分以及行为成分。本文在以往学者的研究成果基础上进行拓展,将品牌跨界联合效应评价维度确定为态度偏好(AP)、质量感知(QP)以及购买意愿(PI)三个维度。与消费者行为学中态度内部一致性一致,构成品牌联合评价的消费者态度也具有内部一致性。此外,本文以品牌联合理论为基础,

4、在已有的研究基础上提出品牌跨界联合效应评价的主要影响因素有:消费者的预先态度、品牌资产以及联合匹配度。12消费者的预先态度与品牌跨界联合效应评价Simonin和Ruth(1998)在品牌联合评价模型(S&R模型)中提出并证实,消费者对联合品牌的先前态度与品牌跨界联合评价呈正相关性;这一结论也得到了Lafferty,Goldsmith和Hult(2004)的进一步证实;此外,陆娟和边晓静(2009)在对S&R模型进行拓展时,还提出了消费者的预先态度对品牌联合匹配性感知也产生了影响。因此,本文提出如下假设:

5、H1a:消费者对跨界合作品牌A的先前态度(PCA)正向影响品牌跨界?合效应评价。H1b:消费者对跨界合作品牌B的先前态度(PCB)正向影响品牌跨界联合效应评价。13联合匹配度与品牌跨界联合效应评价以往大量的研究(AakerandKeller,1990;SimoninandRuth,1998等)表明,联合匹配度与消费者评价呈正向影响关系,其中联合匹配度是消费者层面的感知联合匹配度。对于联合匹配性的构成维度尚没有定论,以往学者主要从产品层面以及品牌层面的匹配度进行研究。Lanseng和Olsen(2012)

6、则认为除了品牌等层面的匹配度,其他层面的匹配度也可能会对品牌联合中的消费者评价产生影响;赵秀苹(2016)在研究品牌跨界联合时,则引入了市场匹配度作为其影响因素。此外,温宏兰(2010)认为,目标市场的不匹配可能会导致消费者感知到的品牌匹配度不高,从而可能导致消费者对品牌联合的评价不高。因此本文提出如下假设:H2a:消费者预先态度会通过品牌匹配度(BF)的中介作用影响品牌跨界联合效应评价。H2b:消费者先前态度会通过市场匹配度(MF)的中介作用影响品牌跨界联合效应评价。H3:消费者的市场匹配度感知正向影

7、响其对品牌匹配度的感知。基于以上各假设,本文提出如下的研究模型:2研究方法本文首先采用情景模拟的方法进行预调研,将两个实际存在的真实品牌进行虚拟跨界联合,并且在问卷中对跨界合作产物进行描述;通过结构方程模型、SPSS对收集到的数据进行统计分析,分析该问卷结构、内容的合理性,在此基础上进行修正,形成正式问卷用以正式调研从而进行假设检验。21实验品牌的选择本文主要依据SimoninandRuth(1998)提出的标准进行刺激物的选取,选择标准主要有两个:一是消费者对该品类的产品较为熟悉;二是该产品进行过品牌

8、联合。作为分享经济中交通分享领域的互联网约租车平台发展起步于2010年,随着2015年滴滴和快的宣布战略合并、2016年8月滴滴宣布和Uber合并,如今滴滴出行已经成为了互联网约租车领域中的第一平台,因此本文选取具有代表性的、消费者熟悉的滴滴出行作为跨界合作品牌之一。此外,根据《2015年中国大学生消费行为与品牌认知报告之最喜爱品牌》中显示,联想在大学生最喜爱的(411%)和使用最普遍的(387%)电脑品牌中均为排名第一,并且联想近年来也曾

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