消费行为与媒介态度模型在广告投放中的应用

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1、媒介广告态度与消费行为模型在广告投放中的应用赵冬云摘要：本研究以“使用和满足”信息传播思想为理论基础，建立了联系消费者对媒介广告的态度与消费行为关系的计量模型指导广告投放。在采用计量模型准确进行态度分析的前提下，使得广告投放即能够得到受众的高度关注，又能够保证广告投放覆盖的受众与产品推广的目标消费者相一致，为得到高效的广告投放回报率提供有力的支持。关键词：媒介投放，使用和满足理论，信息传播，结构方程模型，消费者生活形态和价值观Abstract:BasedontheUsesAndGratificationtheory,weestablish

2、edtheEconometricModelontheRelationshipbetweentheAttitudetowardMediaAdvertisementandConsumptionBehavior.ByapplyingtheeconometricmodeltoanalysistheattitudetowardAdvertisementmoreapproximate,theresultcaninsuretheadvertisementattractinghighattentiondegreeeffectivelyandpromoti

3、ngconsumptionbehaviorsimultaneously.Keywords:MediaPlanning,UsesAndGratificationtheory，Communication,StructuralEquationModeling，LifestyleandValue一位叫做约翰·华纳梅克的美国费城商人曾说过，“我知道我的广告费有一半都浪费了,但我不知道到底是哪一半。”这是全世界所有进行过广告投入的企业普遍面临的问题，它反映了传统营销模式中ROI（ReturnonInvestment－“投资回报率”）普遍过低的现状。广

4、告ROI指的是单位广告花费所得到的回报，简单来说就是广告中每一块钱的投入所取得的广告效果。一直以来，企业在进行广告投入的过程中都绕不开那个浪费的黑洞。如何减少广告投入中浪费的资金？正是本研究针对该问题展开，并得到了高效的解决方法。1观点的提出：1.1问题的提出：(1)基于对受众媒介接触行为得到的媒介投放（比如，对印刷媒体，以询问“最近阅读过”得到阅读率，来衡量媒体受众的媒介接触状况），不能判断受众对投放于该媒介的广告的态度，如何能够尽量避免投放的广告被“听而不闻、视而不见”呢？(2)通过对中国快速消费品市场的研究我们发现：中国消费者的消费

5、行为确实存在着符合帕累托原则的重度消费现象，快速消费品市场存在着严重的重度消费状况，所以，对重度消费者的把握和影响对于提高广告投放效果促进消费具有决定性意义。另一方面，我们也不能因为现有的消费行为而简单的仅锁定重度消费者为广告投放目标，因为为数众多的轻度消费者和现在还未消费该产品的消费者均有可能成为未来潜在的重度消费者。如何能够根据不同的广告投放目的，即能够使广告投放被高价值的重度消费者高度接受，又能够得到适当的媒介组合方案兼顾到轻度消费者，实现广告的广泛覆盖面与高关注度两者兼得呢？(3)以往对于价值观和态度的因果关系分析，往往采用一般线

6、形回归完成，在传统的统计学范畴下的回归模型，虽然容许因变量含测量误差，但假设自变量是没有误差的。像态度、行为等变量的测量，往往含有误差。比如，通过生活形态语句测量受访者态度及价值观时，虽然我们采用量表进行测量，但并不像衡量身高、体重的厘米或公斤有统一的度量衡，不同的受访者对“完全同意”、“比较同意”等态度倾向语句的判断和理解是不同的，因而测量不可避免的会产生不可忽视的误差，但是传统统计分析认为自变量是没有误差的，因此对价值观和态度的因果关系以及更高阶分析已经超出了传统统计学范畴，若依然采用传统回归等方法进行定量分析，会由于结果可靠性无法保

7、障，而导致研究失效。因此，对价值观的定量分析不能采用传统的统计方法。1.2问题的解决：(1)从20世纪80年代Windahl等人就提出了“使用和满足”理论指导信息传播。但是，对态度进行准确衡量的计算技术是随着计量经济学的发展逐步得到改进和提高的。第1页共27页20世纪90年代后，结构方程等现代计量分析方法日臻成熟，（WilliamH.Greene，2003），为实现对价值观及态度的准确衡量提供了可靠的分析工具，同时也推动了针对价值观和态度的研究理论在应用层面的发展。在为了保证定量分析结果的有效性和可靠性，我们应用结构方程模型(SEM,St

8、ructuralEquationModeling)，进行消费者广告态度和消费行为关系的分析。采用结构方程计量模型允许自变量中包含误差，并对误差项进行衡量从而降低分析误差，得到可靠的分析结果。(