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网络营销中潜在成功人士的结构方程建模

摘要

这项研究开发了一种结构方程模型，用以解释网络营销中潜在成功人士的属性。研究人员收集了来自10家公司的400名网络营销商的数据，这些公司经营了至少2年。结果表明，在网络营销中潜在成功人士表现出四个潜在变量：1）未得到满足的重要的终生渴望价值差异2）职业选择对弥补未满足的差异无效3）Phalanuphap - 感动人的力量，以及4）当其他重要人物成为障碍时的魄力。这些潜在变量与网络营销的成功之间存在因果关系，本研究开发的网络营销中潜在成功人士的结构方程模型与经验数据非常吻合。

关键词：网络营销；Phalanuphap；结构方程建模；成功人士

1.引言

在泰国，网络营销是一种涉及许多人的重要业务。2002年，直销业务（包括单级和多级直销）的总市值达到277.6亿泰铢，到2012年增至687亿泰铢（Chunhachatcharachai，2013年）。2012年，泰国直销市场涉及的人数高达10,900,000（包括消费者和企业），在亚太地区是最高的（世界直销协会联合会，2012）。

尽管规模大且增长率高，但是在网络营销中只有少数能成功。Taylor（2011）发现，238名分销商中只有1家可以从网络营销中受益。网络营销分销商的平均故障率和损失率是99.6％，高于只有61％的开办小企业的故障率。

网络营销失败的发行商浪费了金钱和时间，失去了信心。机构和现有经销商浪费时间和金钱来培训新的分销商，因此无法持续扩展业务。

网络营销人员的失败率如何降低？本文研究了解决该问题的一种方法。在回顾文献和采访专家的基础上，开发结构方程模型（SEM）来解释网络营销中潜在的成功人士，可以帮助网络营销人员将更多潜在的成功人士招募到他们的网络中，并降低比率业务失败的原因。

2.文献综述与研究框架

从相关文献中，研究人员观察到以下差距。首先，没有研究仅关注与“加入”网络营销之前的人有关的因素。其次，关于变量与网络业务成功之间因果关系的研究很少。第三，可以基于许多理论概念（包括领导力和动机）来衡量先前研究中探索的因素。但是，这些理论概念可能不适用于网络市场环境中的研究。

在回顾了文献并采访了成功的网络营销人员之后，开发了一个研究框架。有许多因素影响网络营销的成功。在本研究中，仅研究了与加入网络营销“之前”的个人相关的因素。

网络营销中潜在成功人士的组成部分

珍贵的终生渴望价值差异（DESIRE）

根据先前关于加入网络市场的动机的研究，Adagbon（2007）和Changbangjong（2012）提出了一系列动机，但没有概念性框架。 Wannakulpong（2010）使用了McClelland的“获得的需求”，而Tan（2003）使用了Vroom的预期理论。

这有多种动机理论。从对两个非常成功的网络营销人员的采访中发现，这两个人加入了网络营销，因为他们对终生渴望的价值不满意。这与认知失调理论特别相关，认知失调理论表明差异加剧了导致思想，态度和行为发生变化的不满（Mehay，2012年）。该理论非常适合网络营销环境，因为招募人员参加网络营销取决于激励和改变信念，态度和行为。

职业选择对弥补未满足的差异无效（INEFFE）

布朗（2004）（如Sumalee，n.d.所引用）解释的关于是否加入网络业务的决策取决于每个人的合理性，它基于两个组成部分。

首先是对实现目标的替代方案效率的评估。在网络营销的背景下，一个有理智的人将评估所有可能的选择，以查看他们是否可以消除差异。如果该人认为他们目前的工作和所有可能的替代方案都无法有效地实现目标（也就是说，有更多的钱并且有足够的时间来做所需的事情），当听到网络营销的机会时，与那些可用的替代品能够减少或消除现有差异的人相比，该人更有可能被激发进入网络营销。

其次，这些行为是出于自身利益的刺激。此部分具有与未满足的重要的终生渴望价值差异相似的特征。

因此，模型中仅包括理性选择理论的第一部分。

Phalanuphap - 感动人的力量（PHALA）

有关网络营销的现有研究已使用多种理论来解释领导力。 Kitkamhang（2010）使用特质方法强调领导者的素质和技能。 Veerachivin（2004）和Wongklud（2008）使用行为学校领导理论来研究在网络营销方面取得成功的领导者。此外，考虑领导者和追随者的理论也被用于与成功的网络营销者相关的研究中，特别是变革型领导理论（Somboonma，2008； Wannakulpong，2010）。

与网络营销环境中的特质和行为方法相比，变革型领导理论也许能够更好地解释领导者与追随者之间的关系。但是，它仍然不能解释领导者如何在各个部分上感动追随者的方式，例如，它不能解释领导者如何迫使其他人跟随。但是，还有另一种理论——Phalanuphap theory（Chareonwongsak，2014）能够更全面地解释这种关系。

Chareonwongsak（2014）解释说，一个允许他人在一定程度上驱使他人做某事或不做某事的人的属性被称为Phalanuphap，它包括四个要素：1）权力（“强迫”他人的能力，即使他们不想这样做也要遵循）； 2）影响力（“说服”他人同意和遵循的能力）； 3）如对佛经般的或敬仰的信任（之所以能够效法他人，是因为他们相信，信任并信任自己的领导者），并且4）如对佛牌的或如同典范的尊重（人们愿意效法，因为他们尊重他人的善行，一个人一生都在奉献，并以此为灵感）。

重要的是，Chareonwongsak（2014）还解释说，Phalanuphap的基础包括30个因素，该因素也包含在模型中。它们是：1）金钱，2）声誉，3）在组织/社会中的身份，4）知识，5）角色，6）教育，7）职位或头衔，8）奖励，9）联系，10）经验，11）家庭背景，12）遗产（ta-nun-dorn），13）吸引力，14）品牌，15）个性，16）专业知识，17）表演，18）言辞，19）远见，20）第一步，21）赞助，22）构想，23）信息，24）文化，25）传统，26）技能，27）美德，28）偏爱，29）受欢迎程度和30）易损性。了解Phalanuphap的基础将有助于开发网络营销中潜在成功人士的结构方程模型，因为大多数领导力理论并未解释如何确定领导力。

在重要的其他人成为障碍时表现出魄力（ASSERT）

Swanson，Daniels和Tokar（1996）研究了与职业相关的障碍，并制定了职业障碍清单（CBI）和CBI修订版（CBI-R），该清单由13个部分组成，共70项。网络营销中潜在成功人士的主要障碍是对父母，伴侣，亲密朋友或亲戚等其他重要人士的不赞成。 Lent，Brown和Hackett（2000年，第38页）指出，家庭参与是影响职业选择的重要因素。

成功开展网络业务

根据网络营销成功要素的综合和Delgado（2000），Tan（2003），Veerachivin（2004），Taweepongsatorn（2005），Somboonma（2008），Kitkamhang（2010），Wannakulpong（2010）的研究，以及Sapsuwan（2013），在过去的研究中，使用18个变量成功衡量网络业务的成功程度。因此，用于衡量网络营销人员成功与否的任何变量都应考虑如下。首先，它必须是一个变量，可以清楚地区分在网络业务中成功与否的人。其次，它必须反映网络营销人员的实际能力。根据上述标准，本研究然后使用四个变量来衡量成功与否：组织中的当前职位，通过网络业务赚取的平均收入，财务自由以及以成功的团队成员数量衡量的绩效。

3.研究方法和发现

根据研究框架开发了问卷。问卷分为五个部分，以测量五个潜在变量。第一部分收集了有关受访者的一般数据，并评估了开展网络业务的成功率。第二部分改编自Michalos（1985）（Brown，Kasser，Ryan，Linley和Orzech，2009年引用）和Solberg，Diener，Wirtz，Lucas和Oishi（2002）的数据，以收集关于未满足的有价值的终生渴望价值差异的数据。研究人员开发了第三部分和第五部分，分别收集了关于选择无效的数据，以弥补差异和Phalanuphap之间的差距。最后，第四部分改编自Swanson等人（1996）收集有关当其他重要人物成为障碍时要有魄力的数据。

内容有效性由五位专家进行了检验，并计算了项目-目标一致性（IOC）。结果发现，每个问题的IOC都高于标准水平0.5（Vanichbuncha，2009）。然后，收集了30个人的样本进行了初步研究，并使用Cronbachs alpha系数（该数值高于标准水平0.6（Nunnally，1978年））计算了问卷的可靠性，如表3所示。

使用多阶段抽样对400名网络营销人员进行了抽样，这些营销人员至少在网络业务方面拥有2年经验。在第一阶段，使用简单的随机抽样从400个多层次营销公司中抽取10个。然后，在第二阶段，使用有目的的抽样从每个公司中抽取40个网络营销人员。之后，检查缺失的数据，单变量和多元离群值以及数据的正态性，结果留出390个样本进行分析。

在这项研究中，检验了四个假设：

H1.加入网络业务之前的一段时期内，未满足的，重要的终生渴望价值差异与网络业务的成功有着显著的正相关关系。

H2.加入网络业务之前无法有效地缩小差异的选择与网络业务的成功有着显著的积极关系。

H3.加入网络业务之前的这段时间里，Phalanuphap与网络业务的成功有着显著的积极关系。

H4.在加入网络业务之前的一段时间内，当重要的其他人成为障碍时要有主见，这与网络业务的成功有着明显的积极关系。

评估测量模型

该模型是根据理论，先前研究的经验结果和明智的判断相结合指定的。在模型规格中有三种可能的选择（表1）。对模型1、2和3进行了测试，与模型1和2相比，模型3显示了最佳拟合。表2说明了最终测量模型中包含的变量。