1 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 互联网普及率高
由中国互联网络信息中心（CNNIC）统计调查显示，截至到 2016 年 6 月，中国网民规模达到 7.10 亿，互联网普及率高达 51.7%。如下图 1.1 所示。中国网民数 2016 年较 2012 年增长 1.7 亿，互联网普及率从 2012 年的 39.9%增长到2016 年的 51.7%提高了 11.8%,互联网普及率增长稳健。我国网民数正在保持一种高速增长的状态已经成为一个不争的事实。
2016 年 4 月，习近平总书记在网络安全和信息化工作座谈会上提出“要推动我国网信事业发展，让互联网更好造福人民”，中国将在互联网领域大力推动与拓展经济发展。
1.1.2 网络购物增长速度快
伴随中国互联网的普及以及中国网民的增长，网络购物逐渐成为潮流趋势，其也正以较为快速的增长率成为经济发展中的重要一支主力军。根据 2016 年第38 次中国互联网络发展状况统计报告，截至 2016 年 6 月，我国网络购物用户规模达 4.48 亿，增长率为 8.3%。其中手机用户也正以 6.2%的增速增长。
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1.2 研究问题的提出
2016 年 1 月 11 日，美丽说和蘑菇街的合并，说明淘宝一类购物平台社交及导购政策的收紧，淘宝平台在这前后也不断引导用户参与他们的网络虚拟微社区互动，说明平台自身社交化的趋势及重要性。
不仅如此，调查发现，不同领域的 B2C 电商平台现已经大多在社区发力，如主打美妆的聚美优品、主打折扣品牌的唯品会、主打书籍的当当网（现已发展为全品类）以及主打家电的京东商城（现已发展为全品类）。特别是现在网络购物直播的发展更为 B2C 电子商务平台建立的网络社区培养了大批网络红人，这些红人多为某个领域的知识输出者，容易吸引大批粉丝，从而形成粉丝对该购物平台的粘性。从而形成一个良性循环。此类平台网络社区在引导用户进行信息交流、娱乐互动、分享心得的同时，在某种程度上我们发现这些活动使得用户对平台的使用率、回购率以及留存率有所提升。
因此，为验证猜想，探索这一现象的具体成因，甚至是探索发展路径，本研究选择 B2C 平台的网络社区视角进行研究，以期研究成果能够促进网络平台及用户对该类网络社区的了解，使网络社区进一步发挥其商业作用。
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2 相关文章综述
2.1 B2C 购物平台的概念与分类
姜红波、韩洁平等以参与交易的对象为分类依据，提出电子商务主要可以有以下几种类型：B2B 即 Business to Business 企业对企业，B2C 即 Business toConsumer 企业对消费者，C2C 即 Consumer to Consumer 消费者对消费者三大类。[3]对于 B2C 电子商务的概念，中国电子商务研究中心在《2011 年度中国 B2C 电子商务市场调查报告》中给出定义：按电子商务交易的主体不同，B2C 电子商务可以解释为 Business to customer，一般是指企业与消费者之间的电子商务模式。其一般意义上指以网络零售业为主，主要借助于 Internet 开展销售活动的一种经济形势。学者马刚等指出 B2C 的电子商务模式是在以互联网为主要手段的前提下，由网上商家或企业通过互联网站向消费者提供商品或者服务的一种商务交易模式。
《2011 年度中国 B2C 电子商务市场调查报告》对 B2C 电子商务相关概念做了如下界定：
1.综合型 B2C：如传统商城，拥有强大的购物群体、稳定的网站平台、完备的支付体系。综合型 B2C 主要发挥自身品牌影响力，积极寻找新的利润点。主要代表有京东商城和亚马逊中国等。
2.垂直型 B2C：这类网站主要满足某一群人或者是满足某一需要，比如家电、服装等。这类网站主要在其核心领域深度挖掘，积极与知名品牌生产商沟通合作，化解线下渠道商利益冲突，扩大产品线与产品系列，完善售前与售后服务，并提供多样化支付手段。比较典型的垂直 B2C 网站有乐淘网、红孩子等。
3.第三方交易平台型 B2C 网站：中小企业在资金、人力、物力有限的情况下可以通过第三方交易平台来拓宽网络销售渠道。
4.传统零售商网络营销 B2C：即传统的零售商自建网站，将其自身丰富的零售经验与电子商务有效结合，通过外包解决电子商务网站所需的技术方面问题，比如苏宁等。
本文研究的 B2C 电子商务平台主要指综合型 B2C，不进行过于细致的划分，即电商领域，拥有强大的购物群体、稳定的网站平台、完备的支付体系，借助互联网进行销售并与用户互动的网络零售业。主要包括通过统一采购在网站进行零售的及部分自营产品的 B2C 购物平台，如京东商城、天猫、聚美优品、唯品会、当当网等。后文所述 B2C 购物平台默认为此类，并将在此基础上展开实证调研。
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2.2 网络社区的理论研究
2.2.1 网络社区定义及性质
王欢认为网络社区是一种共同体，主要由互联网上相邻或相互关联的多个社会群体和社会组织构成。俞晔在博士论文中界定网络社区是一个基于信息技术支持的虚拟空间的人际关系团体，既肯定了遗忘学者对于网络社区人际关系与传播的特性，也给予这个团体以共同爱好和志趣以为继的属性；同时提出其是一群利用知识、经验转化成网络人际关系的团体。
总结发现，学者对于网络社区的界定都基于互联网，并且都是一种基于分享互动的虚拟团体，本文主要研究 B2C 购物平台上的网络社区，因此对该类网络社区的界定为：B2C 购物平台上，用户基于自己的知识和经验进行信息交流和娱乐互动的网络虚拟聚集地。
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3 模型构建.................20
3.1 模型构建思路...............20
3.2 各变量的定义及理论来源.....................21
4 数据分析与假设检验..................40
4.1 样本描述............40
4.1.1 样本构成及特征...............40
4.1.2 被调查对象经常访问的电子商务平台的网络社区情况 ...........41
5 研究结论与营销启示.................68
5.1 研究结果讨论..........68
5.2 营销启示...............70
4 数据分析与假设检验
4.1 样本描述
本次共发放问卷400份，回收有效问卷349份，回收有效率为87.25%。被试的基本情况如表4-1所示。本次研究的样本基本信息包含两部分，一部分为被调查者的人口统计基本信息，一类为被调查者的社区偏好信息。
4.1.1 样本构成及特征
统计数据一般基本的要求是能进行描述和统计。本文描述性统计将对收集到的问卷数据样本构成和特征进行分析。本研究调查的人群为随机抽取的网上用户及线下用户，背景数据主要包括两部分：一部分为用户基本信息包括性别、年龄段、教育程度、月收入；另一部分为经常逛的网络社区统计。本部分由SPSS软件得出频数和百分比等简单数据，了解被调查者的基本情况。
针对有效问卷进行分析，由表4-1可以看出，本次调查有效问卷349份中，男女比例为45.0：55.0，比例相差不大，同时网购群体中女性一般来说比男性具有较高的兴趣，具有较高的比例，所以符合调查预期。根据中国互联网网络中心调查显示近年来中国网民男女比例近趋平衡，在本次调研的样本中，年龄和教育程度分别集中在19-35岁（94.0%）和本科及以上（89.1%），符合目前网上的主要购物群体即学生和工作不久的人士。在收入方面，由于学生群体无固定收入，所以存在部分（33.2%）群体收入少于3000元，及部分（34.4%）收入集中在3000-7000元间。所以本次调查样本基本符合调研人群。
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5 研究结论与营销启示
5.1 研究结果讨论
本文根据细分变量假设的分析和论证来阐述总变量之间的关系。根据上文理论文献的梳理以及实证分析，可知模型假设存在部分成立与部分否定的情况。在此，联系文献研究章节，总结上文实证分析可有以下结论，修正模型如下：
由表 4.44 假设检验汇总表可以看出模型假设中，检验结果不成立的主要分为两大类，一类为平台社区因素中的社区活跃度，一类为社区用户因素的社区用户自我实现需要。假设中，其各自与中介变量信任、满意和持续使用意图以及用户粘性的关系影响并不显著，推翻模型初始假设。可知，原模型中对平台社区因素与社区用户因素的提取并不完全契合研究对象和目前的市场发展状况。并且，由于本文的平台社区因素的提取是基于以往学者对网络社区内部因素的互相作用的探讨而提取，所以存在一定的偏差，因此该类变量对本文的适用性并不突出。而又由于变量在模型中的对中介变量存在一定的影响，因此不能将其直接从模型中去掉，所以本文在模型修正中，将平台社区活跃度及用户自我实现价值设置为虚线，指出其对模型的作用并不显著。
