Статья: Роль лидеров мнений в эффективности маркетинга влияния и продвижения бренда (на примере косметического ритейла)

Для анализа разработанной теоретической модели авторами было применено моделирование структурными уравнениями методом частных наименьших квадратов (регрессии МЧНК), обладающее уникальными характеристиками. Регрессия МЧНК приобрела популярность вследствие её акцента на анализе дисперсии в отличие от ковариационных методов, которые ограничиваются решением узкоспециализированных задач [11]. Данный тип моделирования является эффективным в ситуациях, в которых требуется работать с множественными теоретическими конструктами, и основывается на принципе достаточности для верификации научных гипотез. При этом данная модель демонстрирует устойчивость к отсутствию строгих требований к нормальному распределению данных. Кроме того, она позволяет оценивать различные альтернативные модели для определения оптимальной корреляции между скрытыми переменными, особенно в исследованиях с большими выборками. Также регрессия МЧНК подходит для выявления важных экзогенных переменных в исследовательской модели.

В качестве зависимых переменных регрессионной модели выступили лояльность к бренду, намерение рекомендовать продукт и намерение совершить покупку.

К независимым переменным были отнесены участие потребителя, параметры лидеров мнений, составляющие конструкты имиджа бренда, а также модерирующие переменные (соответствие брендовой продукции лидеру мнений и качество транслируемого лидером мнений контента). Общее уравнение, характеризующее регрессию МЧНК, выглядит следующим образом (формула 1):

где ЭМВ^у -- эффективность маркетинга влияния; ПЛМ^ -- параметры лидеров мнений; ЛМП -- взаимодействие лидеров мнений и потребителей; в -- коэффициенты, определяющие влияние общих независимых переменных на эффективность маркетинга влияния; СДц -- контрольные переменные (социально-демографические характеристики респондентов); Si -- случайные ошибки модели.

Далее каждая из составляющих общей модели регрессии МЧНК дополнительно раскрывалась в соответствии с теоретической моделью исследования, т. е. зависимая переменная проверялась на соответствие каждому теоретическому конструкту в цепочке причинно-следственных связей, заданных теоретической моделью. Соответственно, была разработана система уравнений, раскрывающих влияние конструктов (формулы 2-6):

где ПЛМ^у -- параметры лидера мнений; ЧЛМ^ -- честность лидера мнений; КЛМ^ -- креативность лидера мнений; ВЛМ^ -- привлекательность (внешний вид) лидера мнений; УЛМ^ -- уникальность (самобытность) лидера мнений.

Эмпирическое исследование в общем виде было разделено на три этапа: предварительный, основной и заключительный. Вначале был разработан опросник для онлайн-опроса, содержащий 40 вопросов, основанных на данных научной литературы: вопросы были адаптированы из работ зарубежных ученых для исследовательских целей. Структура анкеты представлена в таблице 1. Для оценки ответов использовалась стандартная пятибалльная шкала Ликерта, где 1 означает наименьшую степень согласия, а 5 -- наибольшую. Следует отметить, что в качестве уточняющих вопросов использовались критерии возраста (респондент должен быть совершеннолетним), проживания респондента в Москве, частоты использования платформы YouTube для мониторинга косметических трендов, а также частоты просмотров блогеров, специализирующихся на косметике.

Таблица 1

Структура авторской анкеты исследования

Составлено авторами

Во время основного этапа осуществлялся сбор эмпирических данных, при этом из анализа исключались нерелевантные ответы. Исследование проходило в августе 2023 г., сбор данных продолжался две недели, в течение которых на вопрос анкеты ответили 682 московских совершеннолетних жителя, являющихся пользователями платформы YouTube.

В процессе анализа анкет на соответствие требованиям выборки и адекватность заполнения было отбраковано 44 % анкет, в частности, в некоторых ответах наблюдались сильные выбросы. В конечном итоге осталось 382 надлежащим образом заполненные анкеты, удовлетворяющие условиям выборки.

Далее целесообразно изложить основные выводы исследования, выполненные с использованием методологии анализа регрессии МЧНК. Следует отметить, что для анализа эмпирической модели использовался специализированный пакет «plssem» в программной среде Stata.

При этом основные выводы исследования целесообразно изложить в соответствии с выдвинутыми гипотезами.

Гипотеза 1. Участие потребителя способствует формированию имиджа бренда.

Итоги факторного анализа, исследующего взаимосвязь между участием потребителя и ключевыми аспектами имиджа бренда, соответствующие гипотезам 1.1, 1.2 и 1.3, представлены в таблице 2.

Таблица 2

Результаты регрессии МЧНК -- имидж бренда

Примечания: звёздочка (*) используется для указания степени корреляции. Значения * p < 0,1, ** p < 0,05 и *** p < 0,01 обозначают уровни статистической значимости; «-->» обозначает вектор влияния переменных. Составлено авторами по результатам анализа регрессии МЧНК

Анализ полученных результатов демонстрирует, что все дополнительные гипотезы, связанные с воздействием участия потребителя на различные аспекты имиджа бренда, подтверждают основное предположение. Однако влияние на каждый из этих аспектов имиджа бренда различается по степени значимости, причем наиболее значительной оказывается связь между участием потребителя и самоидентификацией бренда (значение коэффициента -- 0,334).

Гипотеза 2. Позитивно сформированный имидж бренда способствует его эффективности.

Итоги факторного анализа, исследующего взаимосвязь между имиджем бренда и ключевыми аспектами эффективности бренда, соответствующие гипотезам 2.1, 2.2 и 2.3, представлены в таблице 3.

Результаты исследования демонстрируют, что все дополнительные гипотезы, опосредующие воздействие имиджа бренда на его эффективность, оказываются подтвержденными. Наиболее выраженное влияние было обнаружено на уровне однопроцентной значимости в отношении конкретных взаимосвязей, а именно: между самоидентификацией бренда и как отношением к бренду, так и намерением совершить покупку; между воспринимаемой ценностью бренда и как намерением совершить покупку, так и намерением рекомендовать продукт.

Таблица 3

Результаты регрессии МЧНК -- эффективность бренда

Примечания: звёздочка (*) используется для указания степени корреляции. Значения * p < 0,1, ** p < 0,05 и *** p < 0,01 обозначают уровни статистической значимости; «-->» обозначает вектор влияния переменных. Составлено авторами по результатам анализа регрессии МЧНК

Гипотезы 3-6. Параметры лидеров мнений влияют на участие потребителей.

Итоги факторного анализа, исследующего взаимосвязи между параметрами лидеров мнений, и соответственно, потребительским участием, соответствующие гипотезам 3, 4, 5 и 6, представлены в таблице 4.

Таблица 4

Результаты регрессии МЧНК -- участие потребителей

Примечания: звёздочка (*) используется для указания степени корреляции. Значения * p < 0,1, ** p < 0,05 и *** p < 0,01 обозначают уровни статистической значимости; «-->» обозначает вектор влияния переменных. Составлено авторами по результатам анализа регрессии МЧНК

Исходя из результатов исследования, можно заключить, что гипотеза 3 подтверждена, так как влияние этого параметра положительно коррелирует с участием потребителя на уровне однопроцентной значимости. Гипотеза 4 также подтверждена, поскольку влияние рассматриваемого параметра положительно связано с участием потребителя на уровне пятипроцентной значимости. Гипотеза 5 также является подтверждённой, так как её параметр показывает положительную корреляцию с участием потребителя на пятипроцентном уровне значимости.

Однако гипотеза 6 не находит подтверждения, поскольку анализ не выявил связи между исследуемым параметром и участием потребителя на любом уровне значимости. Следовательно, креативность лидера мнений не оказывает значимого влияния на вовлеченность потребителя во взаимодействие с лидером мнений. Возможное объяснение этому -- тесная связь между креативностью и самобытностью лидера мнений. Далее целесообразно показать, как включение модераторов, таких как качество контента и соответствие брендовой продукции лидеру мнений, изменит уровень значимости связи между характеристиками (параметрами) лидера мнений и участием потребителя. Это изменение описывается в рамках двух гипотез.

Гипотеза 7. Качество контента усиливает взаимодействие потребителя с лидером мнений.

Итоги факторного анализа, исследующего влияние модерирующей переменной «качества контента», представлены ниже (табл. 5).

Таблица 5

Результаты регрессии МЧНК -- качество контента (модератор)