当前， 数字营销正在逐渐取代传统营销， 各类数字技术带来的虚拟生存是其产生的重要时代背景。数字营销之所以成为企业首选的强大联系方式之一， 原因便在于它能够快速接触到用户、 易于收回投资， 并且通过该渠道能够实现用户留存、 消费者认知和用户转化的有效性。借助社交网络、 电商平台以及广告媒体等媒介， 数字营销能够针对消费者的独特需求提供定制化服务， 从而改变消费者的购买习惯。同时， 网络信息的高速增长， 推动了数字营销的社会化进程， 促使数字营销研究的视角从“供应商”逐渐转向“消费者”， 开始更多地关注消费者行为以及消费者行为的影响因素
［1］。
技术的不断进步， 促进了更加丰富的数字交流， 营销人员在数字营销传播中越来越多地使用复杂的视觉设计要素。这种类型的沟通涵盖动画元素， 如GIF（即连续显示的图像帧， 给人以动画的效果）， 以及象形文字， 如EMOJI（即传达想法、 行动或情绪的小图标或符号）。为了在拥挤的数字环境中脱颖而出， 营销人员往往倾向于在数字营销信息中融入多种视觉要素。虽然有一些视觉设计要素在营销文献中受到关注， 但在数字商业交流中使用视觉要素的意义并未得到充分研究。对于消费者来说， 同时处理这些要素需要使用不同的认知资源， 过度消耗处理能力， 这种复杂的视觉展示对营销活动尤其不利
［2］。故本研究就动图和表情符号两种要素对消费者购买意愿的影响展开分析。
以往相关研究都是单独分析表情符号单一要素的影响， 对动图的使用没有过多分析。借鉴视觉处理研究， 本文建立了一个框架， 解释在数字营销传播中单独或联合使用视觉设计元素如何影响消费者的购买意愿， 其中对于复杂性感知的探讨也是一种新的尝试， 补充了视觉设计要素对消费者购买意愿影响的相关路径机制。通过操纵动图和表情符号在电子邮件中的存在， 以量化单独或联合使用这些要素的影响。研究表明， 单独使用动图或表情符号会对消费者的购买意愿产生有利影响， 而同时使用它们则会减少甚至消除这些好处。该研究结果能够对数字营销传播文献有所贡献。因为在商业传播中广泛使用设计要素有可能抵消它们的好处， 这与营销人员传统坚持的“多多益善”理念相矛盾。此外， 数字通信中视觉设计要素的影响十分强大， 甚至可以转移到产品或服务的实际使用上， 而这在以往是经常被忽视的。故本研究可以丰富数字营销传播策略的相关理论， 为数字营销实践提供启示。
1 文献综述
1.1 数字营销传播中的视觉设计要素
视觉设计作为极有价值的工具， 营销人员可以利用它来吸引消费者的注意力并影响其消费行为， 此外， 视觉设计要素也在广告
［3］、 社会营销和直接营销等领域发挥着重要的沟通作用。国内学者主要从文字、 图片和颜色等要素对视觉设计的应用加以研究， 如张桂煊等从形状、 色彩、 纹理、 文字、 具象图案五个维度对视觉设计要素进行智能识别
［4］。张婧提出从视觉要素和信息要素两个维度对电商直播中的视觉营销加以测度
［5］。国外学者则主要分析表情符号、 动图等要素在营销中的作用， 如Joanne等认为表情符号在数字环境中充当情感的代表， 并为目的地营销中的新认识论观点铺平道路
［6］， 但某些符号未能得到同等的关注。Irene等认为社交媒体营销中的视觉元素必须经过战略性设计和利用， 从而引起观众的兴趣、 欲望和行动
［7］。Hewage等指出品牌在通过社交媒体和电子邮件等数字渠道进行沟通时， 会使用表情符号等符号性语言， 因为这些视觉刺激具有极强的吸引人们视觉和注意力的能力。此外， 面部表情符号往往出现在与人类特征或表情有关的数字通信和营销活动中
［8］。同时， Highfield等指出动图包含简短的循环运动序列， 已经在线上交流中流行起来， 并且越来越多地被用于市场营销， 以增强文本信息和视觉表达情感
［9］。Jochen等的研究发现人工智能生成的营销图像在质量、 真实感和美感等方面能够超越人造图像， 帮助广告商更快捷、 更便宜地获得视觉营销内容， 这对公司和消费者都具有重要影响
［10］。
1.2 消费者购买意愿
通过整理已有研究， 可将消费者购买意愿的影响因素大致划分为三种类型， 即消费者的个性特点、 产品因素和消费情境。首先， 针对消费者的个性特点， Matti通过实证研究， 探讨了在当前的电商环境中， 用户的价值感知对他们的购买意愿产生了积极的影响
［11］。其次， 针对产品因素， 张洁梅等研究发现， 视觉营销中产品的视觉要素和信息要素能够通过增强观众的控制感、 专注度、 好奇心和愉悦感， 从而积极影响观众的购买意愿
［12］。最后， 针对消费情境， Das等指出与不使用表情符号的广告相比， 使用积极表情符号的广告激发了消费者的积极情绪， 进而提高了购买意愿
［13］。叶丽红等的研究指出网络表情符号的谈话策略、 实现娱乐、 追求效率对消费者购买意愿有着不同程度的显著正向影响， 传递信息对消费者购买意愿影响并不显著
［14］。
综上所述， 尽管动图和表情符号已被广泛使用， 有关这两种要素使用所产生的影响尚处于探索阶段， 数字营销领域的文献并未对其给予过多关注， 其中有关不同类型视觉设计要素组合使用的研究更是缺乏， 而这在营销实践中经常发生。为了进一步理解视觉设计要素在数字营销传播中的应用和影响， 由于动图和表情符号是数字营销中两个使用广泛的视觉设计元素， 本研究专注于通过动图和表情符号补充书面语言的设计要素， 挖掘其在营销活动中的实际作用机制。
2 理论分析与研究假设
由于在线下交流时， 人们可以感知到对方的动作、 表情等， 这些非语言线索能够在信息交流中作为辅助， 而视觉设计要素也具备相同的作用， 能够弥补线上交流时非语言元素的不足。研究表明， 在电子信息中使用视频会引发接收者的产品兴趣， 同时使用笑脸表情符号则会提高关系强度以及消费者购买意愿， 而动图可以展示新的功能或产品， 为沟通渠道提供新的好处。此外， 在电子邮件、 社交网站等传播途径中， 用户利用多种情感线索以适应交流情境， 表情符号和其他非语言线索可增强感知丰富性， 并提高信息解释的准确性。已有学者从产品包装和广告两个方面， 证明了积极表情符号的使用对消费者购买意愿的积极影响
［15］， 相比于单一的语言符号， 非语言符号的应用确实有助于促进消费者的购买。同时， 在社交媒体广告中使用不同情感强度的面部表情符号能起到传递情绪的作用， 从而促进顾客购买意愿的提升。因此， 当营销人员在电子邮件等数字传播渠道使用动图或表情符号时， 能够更好地传达积极的情绪和感知， 从而使消费者产生更高的购买意向。基于上述理论提出以下假设：
假设1： 相较于不使用视觉设计要素， 使用动图会提高消费者的购买意愿。
假设2： 相较于不使用视觉设计要素， 使用表情符号会提高消费者的购买意愿。
营销传播的目标最终是改变消费者对品牌的认知并促成购买行为， 主要衡量作用于消费者个体层面的心理或行为上的效果
［16］。消费者的复杂性感知可以分为丰富感知和杂乱感知两种类型。其中丰富感知是指视觉要素让信息引入了新的特征或传达了新的意义， 而杂乱感知是接收者对于信息处理是否被打断的一种评估。作为两种类型的视觉设计要素， 动图和表情符号在解码时会激活消费者不同的认知机制。具体来说， 由于人们对动态输入比静态输入有更强的反应， 故动图能较好地提高接收者的注意力， 为信息增添新奇感， 从而提升消费者的丰富感知； 但使用动图也需要比阅读文本具备更多的处理能力， 这便可能导致消费者出现感知上的杂乱。相比之下， 表情符号作为“副语言”， 对消费者感知的影响并不是通过运动来实现的， 而是通过传递情绪和态度等非语言概念来丰富个体对表情符号使用者特征的感知
［17］； 然而， 对表情符号含义的解读也会打断接收者对信息的处理， 从而干扰其对文本或其他输入的阅读。因此， 动图和表情符号都会以独特的方式引发消费者的丰富感知或杂乱感知。
作为在线图片的一种形式， 从信息处理视角来看， 当动图内产品和谐地呈现， 会使消费者感知到更多的信息量， 或是有效地减少感知风险， 从而提高购买意愿。因此， 合理的动图呈现可以让消费者拥有更加丰富的感知， 降低只能线上体验带来的风险， 对其购买倾向产生积极影响， 相反， 不合理的动图呈现使消费者感知到杂乱， 会对其购买倾向产生消极影响。同时， 像表情符号这样的文本副语言可以影响营销活动中消费者的认知和行为
［18］。表情符号能够在注意力阶段吸引消费者， 并促使他们将广告中出现的亮点和情感转移到产品或服务上， 拥有更强的心理感知， 进而提升其购买意愿。基于上述理论提出以下假设：
假设3： 通过使用动图或表情符号提高消费者的丰富感知从而提升其购买意愿。
假设4： 通过使用动图或表情符号提高消费者的杂乱感知从而降低其购买意愿。
鉴于认知资源的有限性， 人们往往难以同时处理多个任务， 这便导致了性能下降。Simola等人的眼球追踪研究表明， 广告中动态和静态视觉要素的组合比单独使用动态或静态要素更容易分散注意力
［19］。当消费者需要同时处理多种要素， 如动图和表情符号， 便可能会出现效果的差异巨大， 对其处理能力造成伤害， 导致数字营销传播中的视觉设计无法实现预期目标。由于处理动画和表情符号需要不同的认知过程， 同时处理这些元素还会增加知觉负荷。因此， 动图和表情符号的使用效果并不是简单的相加， 因为两者之间也可能产生相互作用， 从而破坏它们的积极效应。换句话说， 动图和表情符号的联合呈现可能会削弱这些视觉设计要素所产生的积极的丰富效果， 同时增强消极的杂乱效果， 进而主导消费者的判断， 影响数字营销的有效性。
视觉设计要素之间的相互作用不仅会影响消费者点击或退订营销内容等信息方面的结果， 还会对消费者的购买意向等行为结果产生影响。如Sahni等证明数字营销中使用电子邮件可以唤起持久的营销效果， 并能够在消费者具体的购买行为中得以实现
［20］。电子邮件中的优惠可能比折扣期本身的影响更长久， 即使消费者没有点击内嵌链接， 电子邮件也被发现会对购买行为产生影响。因此， 当联合使用动图和表情符号时， 两种要素的相互作用给消费者带来的杂乱感知将强于丰富感知， 对传播效果产生负面的抵消作用， 从而影响消费者的购买意愿。基于上述理论提出以下假设：
假设5： 相较于单独使用视觉设计要素， 联合使用动图和表情符号会对消费者的购买意愿产生消极影响。
3 研究基础与模型
S-O-R（Stimulus-Organism-Response）模型源自20世纪初的行为主义心理学， 是对传统S-R模型的拓展。传统S-R模型仅视行为为外部刺激的直接结果， 忽略了内部过程的作用， 因此在解析复杂人类行为， 尤其是消费者行为时显得局限。20世纪50年代至70年代间， 学者开始重视个体内部认知过程及其对外部刺激反应的调节作用。1974年， Mehrabian和Russell正式提出S-O-R模型， 强调个体对环境刺激的反应是包含情绪状态、 态度及认知评估等多维度的复杂过程
［21］。其中， 外界刺激（Stimulus）涵盖个体与环境交互中的各类因素， 如商店布局、 产品展示或网站体验等。机体反应（Organism）分为情感与认知两部分， 情感反应指由环境刺激引发的情感评价， 认知反应则涉及与刺激互动中的思维过程。行为反应（Response）则包括接近与规避两类， 前者主要指购买意向、 持续行为等积极反应， 后者则相反。因此， S-O-R模型构建了一个从外部刺激（S）到个体内部心理状态（O）， 再到行为反应（R）的完整链条。此后， 该模型广泛应用于消费者行为研究， 为理解并预测消费者对市场营销策略的反应提供了坚实的理论基础。
本研究将S-O-R模型作为分析消费者购买行为的理论框架， 具体来说， 外在的刺激是原因， 行为的反应是结果， 情绪的变化是机制。动图和表情符号凭借其形象性和生动性， 能快速直接地吸引消费者的注意。因此， 本研究将动图和表情符号看作一种视觉刺激（S）， 检验其对消费者丰富感知和杂乱感知这两个内部状态（O）以及购买意愿这一行为反应（R）的影响， 进一步研究消费者情感变化黑箱。综上， 本研究针对数字营销传播中视觉设计要素影响消费者购买意愿构建了研究模型， 如
图 1 所示。
4 研究方法
4.1 量表设计
本研究中所有变量的测量均参考现有研究中的成熟量表。其中， 丰富感知和杂乱感知的测量借鉴Yashar等
［22］、 Mai等
［23］设计的量表， 分别有3个题项。购买意愿的测量借鉴了Schlosser等
［24］设计的量表， 共有3个题项。
通过对65份预调研问卷的分析发现， 所有变量及其相关成分的载荷系数均大于0.5， 每个变量的Cronbach’s alpha值都在0.7以上， 表明问卷结构及内容基本符合要求， 然后进一步改进具体题型的表述， 形成最终问卷。问卷选项以Likert7级量表的形式来设计， 题项选择包括非常不同意、 不同意、 有点不同意、 无法确定、 有点同意、 同意和非常同意， 并按1到7的顺序赋值。
4.2 样本选取和数据收集
本调研于2023年7月-10月依托问卷星展开， 基于微信、 QQ等通讯手段发放在线问卷。主要调研对象为数字营销传播环境下的主流网购群体， 以随机抽样的方式进行研究。调研共收回问卷400份， 经检查删去所有选项相同、 作答时间过短、 未通过筛选题等情况的问卷后， 最终获得323份有效样本数据， 问卷有效回收率为81%。调查对象中， 64%为女性， 36%为男性， 84%的被调查者年龄为18~40岁， 12%被调查者为41~60岁， 72%受访者学历为本科及以下， 27%为硕士及以上。
5 数据分析与研究结果
5.1 问卷设计
基于研究内容， 本调查共设计了四组问卷， 被调查者会被随机分配到其中一种问卷， 然后需根据邮件内容对丰富感知、 杂乱感知和购买意愿进行评分。在对动图和表情符号进行控制时， 电子邮件内容中要么包含要么不包含存在于正文中的动图或表情符号。为避免其他无关因素的影响， 除了操纵的两个因素外， 电子邮件的其他内容如发件人和文本等都保持不变。具体问卷设计如
图 2~
图 5 所示。
5.2 信度和效度分析
信度是确定量表是否能够可靠测量所研究变量的基础， 它的数值愈大， 误差愈小。本研究使用计量软件SPSS26.0和AMOS分析得到， 丰富感知、 杂乱感知和购买意愿的Cronbach’s alpha值分别为0.883、 0.728和0.931， 表明各变量的量表可靠性较高。另外， 组合信度（CR）能够反映每个变量中所有题目是否对该变量进行了一致的解释， 根据Kline提出的指标判断标准， CR值需大于0.7
［25］， 本研究中三个变量的CR值分别为0.867、 0.835和0.924， 均大于可接受值。
效度反映了量表所做的推理、 解释或活动所能达成的正确性， 效度越高， 量表测量的精度就越高。聚合效度检验是指通过潜变量的平均抽取方差（AVE）来考察潜变量能否被不同观测变量同时度量的一种方法， 根据Kline提出的指标判断标准， AVE值需大于0.5
［25］， 本研究丰富感知、 杂乱感知和购买意愿的AVE值分别为0.687、 0.630和0.801， 均超过可接受值， 表明量表聚合效度良好。判别效度检验通过对各变量间相关关系的比较， 能够验证各变量间是否有明显的差异。本研究各变量AVE值的平方根均大于变量间的相关系数， 说明量表具有良好的判别效度， 详见
表 2。
5.3 主效应分析
由于本研究中视觉设计要素的使用分为没有使用动图和表情符号、 只使用表情符号、 只使用动图以及同时使用动图和表情符号四种情形， 因此， 可以采用独立样本T检验的方法， 考察不同视觉设计要素对消费者购买意愿的影响。具体结果如
表 3所示。
根据独立样本T检验统计结果可知， 相较于不使用视觉设计要素（M=2.132）， 单独使用动图（M=4.346， t=-11.022， p<0.001）或使用表情符号（M=3.982， t=-9.631， p<0.001）时， 消费者的购买意愿都显著提高， 因此假设1和假设2成立。另外， 相比于不使用视觉设计要素， 同时使用动图和表情符号时（M=2.787， t=-3.701， p<0.001）， 消费者的购买意愿也显著提高。而对于动图和表情符号这两种不同的视觉设计要素， 结果表明， 使用表情符号组的消费者购买意愿的均值更高， 但这种差异并不明显， 也就是说两种要素对于消费者购买意愿的影响没有显著差异。最后， 相较于联合使用动图和表情符号， 单独使用动图或表情符号一种要素时消费者购买意愿更高， 故假设5成立。
5.4 中介效应分析
中介效应检验是将丰富感知和杂乱感知加入到基本模型中， 对视觉设计要素与消费者购买意愿的影响路径进行检验， 其分析结果见
表4和
表5。在SPSS26.0中使用Bootstrap法进行中介作用的检验， 选择模型4， 置信区间为95%， 将丰富感知和杂乱感知同时放入中介变量。在以丰富感知为中介变量的情况下， 选择没有使用动图和表情符号的受访者作为对照组， 以控制组为参照， 同时使用动图和表情符号组通过丰富感知影响购买意愿的中介效应值为1.017， 95% CI为0.751~1.321， 不包括“0”， 表明该中介效应是显著的； 使用表情符号组通过丰富感知影响购买意愿的中介效应值为1.169， 95% CI为0.880~1.488， 表明中介效应达到显著水平； 使用动图组通过丰富感知影响购买意愿的中介效应值为1.147， 95%CI为0.855~1.469， 表明中介效应达到显著水平， 根据以上分析可知， 假设3成立。
同样， 在以杂乱感知为中介变量时， 以控制组为参照， 同时使用动图和表情符号组通过丰富感知影响购买意愿的中介效应值为-0.353， 95% CI为-0.600~-0.116， 不包括“0”， 表明该中介效应是显著的； 使用表情符号组通过丰富感知影响购买意愿的中介效应值为-0.153， 95%CI为-0.298~-0.045， 表明中介效应达到显著水平； 使用动图组通过丰富感知影响购买意愿的中介效应值为-0.121， 95% CI为-0.234~-0.032， 表明中介效应达到显著水平， 根据以上分析可知， 假设4成立。上述结果表明， 相较于不使用视觉设计要素， 使用动图或表情符号等要素能够明显提高消费者的购买意愿， 并且视觉设计要素是通过增强消费者的丰富感知进而提升其购买意愿， 以及通过增加消费者的杂乱感知从而降低其购买意愿。
5.5 控制变量分析
考虑到性别（P＞0.1）、 收入（P＞0.1）等控制变量对购买意愿的影响， 统计检验结果表明性别、 收入对消费者购买意愿的作用并不显著。因此， 这些变量对本文的研究结果影响不大。
6 补充调查： 不同类型的表情符号
由于营销信息中包括不同类型的表情符号， McShane等
［26］研究表明这些类型会产生不同的效果。为了测试这种潜在的混淆， 本调查使用了两种不同的表情符号， 即重复性表情符号（在信息中重复前面的词的意义）和添加性表情符号（在前面的词的意义上增加新输入的表情符号）。该研究在问卷中采用了3种不同的表情符号设计（不使用表情符号、 使用重复性表情符号、 使用添加性表情符号）， 向被调查者随机发放其中一种， 然后要求被调查者完成感知和购买意愿评分。具体来说， 为了对不同的表情符号类型进行操纵， 本调查修改了三份问卷中的电子邮件内容。不使用表情符号问卷设计同
图 2， 使用表情符号的两份问卷有同样数量的表情符号， 在正文中处于相同的位置。在重复条件下， 所使用的表情符号直接重复它们前面的词， 例如“地球仪”表情符号跟在“全球范围”后面， “电子邮件”表情符号跟在“提醒邮件”后面， 如
图 4 所示； 而在添加条件下， 所使用的表情符号传达了由前面的词所引起的情绪， 如“得意”表情符号跟在“骄傲”后面， “难过”表情符号跟在“过期”后面， 如
图 6 所示。本调查向154名消费者发放问卷， 为研究提供了可用的数据。
将不使用表情符号、 重复性表情符号与添加性表情符号三种分类作为自变量， 购买意愿作为因变量， 在SPSS中进行单变量方差分析可知， 相比于不使用表情符号， 使用重复性（
p<0.001）或添加性表情符号（
p<0.001）对提高消费者购买意愿具有显著影响， 而使用重复性表情符号与添加性表情符号并无显著差异（
p>0.05）， 结果见
表 6。
同样， 当因变量为丰富感知或杂乱感知时， 以上结果仍然成立， 因此， 对于不同类型的表情符号来说， 主研究的相关结论依然稳健， 重复性表情符号和添加性表情符号既能丰富消费者感知， 也能引起杂乱感知， 相较于不使用视觉设计要素， 使用这两种要素有助于提升购买意愿。
7 研究总结与讨论
7.1 研究总结
在数字营销环境中， 大多数研究都集中在用户-信息反应或用户-产品反应上。本研究的重点是目前在数字营销传播中使用视觉设计要素的趋势， 主要探讨了动图和表情符号的使用对消费者购买意愿的影响。研究结果表明， 在数字营销传播中， 相较于不使用视觉设计要素， 单独使用动图或表情符号会显著提高消费者的购买意愿， 且动图和表情符号两种要素之间并没有显著差异， 但联合使用动图和表情符号则会显著降低消费者购买意愿。因此在实际数字营销传播中， 营销人员可以选择动图或表情符号任意一种视觉设计要素。另外， 丰富感知和杂乱感知中介了动图和表情符号这两种视觉设计要素对消费者购买意愿的影响， 消费者在接收营销信息时会受到视觉感知的影响， 如果消费者的丰富感知越高， 其购买意愿也会越强， 而杂乱感知越高， 其购买意愿则会越弱。最后， 重复性表情符号和添加性表情符号既能丰富消费者感知， 也能引起杂乱感知， 但是两种类型的表情符号对购买意愿的影响并无显著差异。
7.2 研究启示
在数字营销背景下， 企业应大力发展与升级营销传播模式， 积极运用动图和表情符号等视觉设计要素， 以丰富消费者感知， 但为了减轻消费者的杂乱感知， 企业营销人员需谨慎同时使用多种设计要素。对营销者来说， 在消费者能够表达自我以及与其沟通的地方恰当地添加视觉设计要素， 不管是电商平台、 社交媒体还是其他网络平台， 更有利于提升消费者对于营销内容的丰富感知， 从而增强消费者购买意愿， 实现企业营销目标。因此， 企业营销者应正确认识视觉设计要素的功能， 根据企业的品牌形象和文化， 设计独特的动图和表情符号， 使其更具辨识度和记忆点， 推出不同主题的元素， 如节日、 季节、 热门事件等， 以适应不同场景的需求。此外， 确保所有的动图和表情符号符合品牌的视觉识别系统， 包括色彩、 字体、 形状等。最后， 鼓励消费者将其应用于网上信息的发布中， 这不仅有助于品牌形象的传播， 也有利于提高在线信息的感知丰富性。
7.3 研究局限与展望
本研究主要分析了数字营销传播中动图和表情符号两种视觉设计要素对消费者购买意愿的影响， 通过改变动图和表情符号在电子邮件中是否存在等方式， 验证了研究假设是否成立。但在研究设计中， 仍存在一些未考虑到的因素， 在今后的研究中需进一步探讨。首先， 本文以情景模拟的问卷调查形式， 让受试者参与虚拟营销场景， 而不是实际购买场景， 这可能会阻止受试者完全沉浸在购买场景中而影响研究结果， 未来研究可以利用实验法， 以获得更可靠的研究数据和结论。其次， 需要深入分析消费者的特征， 如消费者的年龄以及心理因素等， 本文的研究对象主要是年轻消费者群体， 他们的购买习惯和对视觉设计要素的感知会与中老年人等消费群体不同， 因此， 未来可以分析对于不同群体， 视觉设计要素的使用会对消费者的购买意愿产生怎样的影响。最后， 为了提高数字营销的投资回报率， 可以对其他设计特征进行深入分析， 如考虑营销邮件属性（主题词长度和邮件大小）、 发送时间（早上、 中午和晚上）、 内容（销售、 促销和信息）等， 从而提供更深入的洞察。
京公网安备11010202008535号
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