虚拟名人特征如何驱动购买意愿：基于刺激-有机体-反应框架的结构方程模型检验

摘要

在虚拟名人体验的背景下，内容质量对满意度的影响最为显著；而满意度又通过忠诚度间接提升购买意愿。via 个性化增强了满意度与忠诚度之间的关联，因此企业应优先打造激发情感、叙事一致的虚拟名人内容，并实施个性化的忠诚度计划。

摘要

近年来，企业开始引入虚拟名人，通过各类媒体渠道推广其产品和品牌。本研究采用刺激-机体-反应（SOR）框架，实证探讨虚拟名人的吸引力因素（如外貌、声音和内容质量）如何影响消费者满意度、忠诚度及购买意愿。基于249名曾体验过虚拟名人用户的样本，采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）对假设进行检验。研究结果表明，内容质量是用户满意度最强的预测因子，且满意度通过忠诚度间接影响购买意愿。此外，个性化调节了满意度与忠诚度之间的关系，表明个性化体验有助于增强虚拟名人与粉丝之间的互动。研究结果提示，企业在策划虚拟名人营销活动时，应更注重激发情感、叙事连贯的内容，而非视觉上的真实感。此外，还需投入资源建设忠诚度培养计划和个性化互动方案，以将消费者满意度转化为持续性行为。

引言

名人代言仍然被广泛使用，且企业正越来越多地在数字媒体渠道中采用虚拟名人¹。人工智能及相关技术的进步，丰富了虚拟名人的表现形式，并提升了其可扩展性与互动性²。

虚拟名人是虚拟角色与传统名人的结合体³，本文将其定义为通过基于叙事的持续互动而获得公众认知和情感依附的数字化人物^3,4。本研究聚焦于面向消费者的数字营销中的音视频虚拟名人。尽管企业日益依赖虚拟名人影响消费者行为⁵，但学术研究对其体验如何转化为满意度、忠诚度及购买意愿的关注仍较为有限。

以往的研究探讨了行为、认知和情感视角⁴，强调可信度与真实性^6,7、感知真实性⁸、身份披露⁹、信息质量¹⁰以及情感反应¹¹。研究还....

方案

根据机构规定的最低风险指南，本研究符合免除全面伦理审查的条件，因其仅涉及一项匿名在线调查，且未收集任何可识别个人身份的信息。在调查开始时，会向参与者展示一份知情同意书，说明研究目的、自愿参与原则、匿名性及数据使用方式；只有签署同意书的参与者才会继续参与调查。

1. 样本量确定

最终样本量（N = 249）根据偏最小二乘结构方程模型（PLS–SEM）的统计检验力要求确定。单个内生构念的最大预测变量数为六个（三个虚拟名人特征和三个满意度的控制变量；满意度、交互项和忠诚度的控制变量）。功效分析表明，在α = 0.05、检验力为0.80的条件下，检测中等效应量（f² = 0.15）至少需要约97个观测值。实际样本量超过该阈值，确保了对结构模型、中介效应和调节效应分析具有足够的统计检验力。

2. 受试者招募与筛选

受试者被招募 通过 采用目的性非概率抽样方法招募在线研究小组，以确保参与者具有虚拟名人的使用经验。仅限18岁及以上个体参与。研究包含筛选问题和注意力检测题项，并排除无效作答。当达到目标样本量时，数据收集结束。

3. 标准....

结果

表2总结了最终样本（N = 249）的人口统计学特征，包括性别、年龄、教育水平以及与虚拟名人的互动频率。样本的性别分布较为均衡（女性占52.6%），主要由年轻至中年成年人组成，且教育程度相对较高。互动频率主要集中于每周至每月一次的范围，每日使用的用户较少。当将其作为控制变量纳入分析时，使用频率对因变量或核心关系均无显著影响，表明其对主要结果不具有实质性影响。

表2：样本的人口统计学特征与参与频率。 受访者特征的描述性统计，包括性别、年龄、教育水平以及自报的虚拟名人参与频率。请点击此处下载该表格。

采用 Cronbach’s α、组合信度（CR）和平均方差提取量（AVE）评估构念的信度与效度。如表3所示，所有指标均达到推荐阈值（α = 0.798–0.8.......

讨论

本研究基于SOR框架，探讨虚拟名人的特征如何影响满意度、忠诚度和购买意愿，并以个性化程度作为调节变量。研究得出三个关键发现：内容质量相较于外貌和声音，是驱动满意度的最强因素；满意度仅通过忠诚度间接影响购买意愿（即仅存在间接中介效应）；个性化程度能够增强满意度与忠诚度之间的关系，但对购买意愿无直接作用。

内容质量的重要性凸显了虚拟名人吸引力概念化方式的转变。尽管以往的代言研究强调视觉真实性和表层线索，但研究结果表明，叙事连贯性、情感共鸣以及体验丰富性在塑造评价反应中起着更为核心的作用。内容质量构建了重复互动和意义积累的过程，使其成为关系结果的基础，而不仅仅是一种信息输入。

一个核心贡献在于证明了在虚拟名人情境中，满意度本身并不直接产生购买意愿。尽管先前的研究报告了满意度对购买或重复购买意愿的直接影响¹⁰⁰，但在虚拟代言情境中的研究结果仍存在分歧^{82,101.......}

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
Qualtrics 版本：N/A	Qualtrics, LLC	N/A	问卷编码，https://www.qualtrics.com/
Prolific 版本：N/A	Prolific	N/A	在线问卷平台服务商，https://www.prolific.com/
SmartPLS 版本：4.0.1	SmartPLS GmbH	N/A	偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）分析，https://www.smartpls.com/
ChatGPT 版本：5.2	OpenAI	N/A	提升文本可读性与语法检查，https://www.chatgpt.com/