不对称品牌联盟对弱势品牌稀释研究：“攀龙附凤”还是“引火烧身”？，本文主要内容关键词为：攀龙附凤论文,引火烧身论文,品牌论文,弱势论文,不对称论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F270 文献标识码：A 文章编号：1002-9753(2010)02-0132-11
一、问题的提出
品牌联盟是两个或以上的品牌、产品和／或其他特别资产的短期或长期的联合或合作[1,2]，它可以帮助企业取得所需技术、调节资产、减少产品上市成本、延伸品牌至相关品类及增加收益[3]。在当今的市场，品牌联盟非常普遍[4]，如航空领域有Star Allialice、高技术领域有Sony Ericsson手机和汽车领域有Mercedes与Bridgestone的联合。尽管品牌联盟能带来巨大潜在的商业竞争优势，而且表面上看对联盟双方是双赢战略[5]，但该战略也会带来诸多不利，其中就包括品牌资产的稀释风险[3]。
所谓品牌稀释，是指由于在品牌联盟中一方品牌由于与强势品牌联盟，而造成的弱势品牌积极的态度或评价的下降。在品牌联盟中，弱势品牌经常被认为扮演着“搭便车”和“贡献小而获利多”角色[2]，几乎没有研究提及品牌联盟对弱势品牌的负面影响（稀释或遮盖）。然而，在Dahlén & Lange[6]的联合广告研究中却表明，在与强势品牌联合广告中，弱势品牌的品牌态度和购买意愿将会比单独弱势品牌广告中的要低。而且，产品在同比它更没吸引力的产品同时陈列时，可以显示出其吸引力，反之亦然[7,8]。从以上研究可以看出，较低吸引力的弱势品牌并不总是有普遍认为的“瑰丽”未来，而可能会受到品牌不对称（一强一弱）带来的稀释作用。
本研究中，强和弱势品牌指的是都具有高市场渗透性且对于消费者来说都很熟悉的品牌，但二者在市场地位和欢迎程度却有显著不同[9]。其中，强势品牌指Interbrand全球最佳品牌(Best Global Brands)中具有高品牌价值的国际品牌，而弱势品牌则来自Interbrand中国最佳品牌中(Best China Brands)。
我们之所以选择国际品牌和中国国内品牌的品牌联盟作为研究主体，是因为当前在中国日益流行的品牌联盟的趋势，即国内品牌都急于与国际知名品牌联盟，以快速提高其品牌资产和价值，如IBM和Lenovo、一汽—大众和东风—本田，但同时，中国的品牌决策者和管理者都没有意识到，这种“捷径”也有可能带来负面影响，即被强势品牌稀释或弱势品牌只能活在强势品牌阴影之下。因此，这一研究对于品牌战略决策者，特别是对于品牌相对弱势的中国品牌来说非常重要，因为这可以让他们认识到这种品牌稀释作用的存在，并知道如何预防和减轻该负面影响。
本研究的目的在于通过实证分析，考察品牌联盟非对称性对其中相对弱势品牌的稀释影响，我们提出两个重要的研究问题：(1)当弱势品牌与强势品牌联盟时，它会受到这一非对称性的稀释影响吗？(2)如果(1)属实，那么该采取何种措施减轻这种稀释风险呢？
二、理论背景
本研究以最小均方联结主义模型（Least Mean Squares Connectionist Model，以下简称LMS）作为解释弱势品牌所受稀释影响和缓解措施的消费者心理的理论基础。由于品牌稀释涉及消费者的回忆和评价过程，同时，品牌联盟又涉及消费者学习和回忆时对两种信息的平行处理，而过去几十年中，有一系列模型广泛地正是用来解释人们怎样学习、回忆和刺激反应[9]，并应用到品牌联盟研究中如Janiszewski and Osselaer[9]。这些适应性学习模型经常被称为平行分布处理(PDP)模型[10]、中性或适应性网络模型[11]和联结模型[5]—Keller的CCBE模型的理论基础（扩展—激活模型）。该理论体系有三个重要假设（如图2）：首先，与品牌联想的文献一致[12]，在适应学习模型中的联想经常是非对称的[5]，也就是说，从一个节点到另一个间联结强度不一定是等于相反方向的联结；其次，适应性学习模型认为人们会利用反馈来更新线索和输出间的强度；第三，很多适应性学习模型还认为线索会相互竞争来预测输出，且最后一点也是本研究进行理论分析和假设演绎的主要基础之一。
如图2所示，这种模型反映出该模型的“学习和评价”过程：一些感知线索被激活后直接传递给输出单位，而这些输出单位反过来又嵌入到反应中。输入单位接收外部信号，然后输出单位经过系统处理后产生结果。每个单位和线索间相互影响，并且竞争激活资源[10]。每个反应后，反馈被作为一系列线索刺激后的实际产出。然后，系统会调整感知线索和输出单位间的联结权重，这样可以减少在感知线索刺激后期望产出和实际产出间差异。在很多次尝试后，感知单位与输出单位间联结权重会调节，以达到期望和实际产出间的最小可能差异。因此，期望和实际产出间的差异越小，则信息处理得越快[5]。权重是根据更新法则或“学习准则”来调节的。
另外，LMS模型也揭示了镶嵌联合品牌(ingredient branding)战略有时可以防止品牌被稀释，但有时会促进品牌稀释[9]。在品牌联盟中，两个品牌名字同时出现在一个产品上，因此根据LMS模型，品牌联盟中强势品牌会获得更多的预测式评价，并且消费者会对弱势品牌产生较低评价。而且，根据Janiszewski and Osselaer[9]的研究发现，LMS模型不仅能描述学习去回忆，而且能更好得解释学习去评价，而这正是该模型能被用来分析品牌稀释的另一重要方面。
在有关品牌联盟的该模型的理论应用研究方面，Janiszewski and Osselaer[9]设计了五个模型来测量品牌名称—质量间联想，而且所有五个品牌组合研究都支持了最小均方联结主义模型，并揭示了当产品以两个或以上品牌标示时，品牌名称对品牌联盟的预测式评价的竞争。
因此，综上所述，LMS模型可以作为本研究的理论基础，帮助我们从理论上描述和解释非对称品牌联盟中强势品牌对弱势品牌的潜在稀释风险。
三、模型和假设
首先我们提出，消费者接触到品牌联盟产品，有几个因素会影响到他们的喜好态度，这些因素包括品牌联盟的非对称性水平、品牌联盟中弱势品牌的互补性以及其业务多元化。图1展示了各个因素的关系。尽管我们会同时评价该模型的合理性和关系系统[2]，但首先阐述各种关系假设的理论支持。
（一）品牌联盟的非对称性对弱势品牌的影响
由于品牌联盟代表着对双方品牌的新评价和想法，对非对称性品牌联盟的态度就能影响对品牌联盟中双方品牌的评价[2]。例如，当Intel与一些计算机厂商进行嵌入联盟(ingredient branding)时，这些PC厂商会关注其品牌所可能会受到的负面影响[13]。
同样，在不对称品牌联盟中，弱势品牌所受的稀释也得到产品联合展示理论(Joint Presentation)的支持：相同产品在与较不吸引人的产品共同展示时会显得更吸引人[7,8]。吸引效果文献(Attraction Effect)[14,15]也表明，一个产品的吸引力能通过与较差产品共同展示而提高吸引力[1,16]，当占主导产品的感知质量很高，这种效果会更强[17]。当两个产品共同展示时，消费者基于它们共同的特征来评价它们（即有吸引力的比没吸引力的将获得消费者更多的注意）。如果一个产品主导另一个，这个主导产品会被认为更有吸引力[9]。
图1 研究框架
至于品牌稀释，以前研究指出，不成功的品牌延伸一定程度上稀释了核心产品[18]。同时，品牌联盟中弱势比强势品牌更易受到溢出的影响（提升或稀释）[2]。按照LMS模型，在高不对称品牌联盟背景下，由于强势品牌的线索更强，以致会在与弱势品牌的线索竞争中覆盖或埋没原本属于弱势品牌的线索，从而获得更多的预测资源，所以，相似的潜在风险同样存在于弱势品牌，并且会更加降低对其的评价和态度（如图2）。例如，就如上面提及的Compaq，Dell与更为强大的Intel联合，由于在与Intel的线索竞争激活资源时，它得到更少的激活资源从而失去它本身该有的品牌联想并被强者所覆盖。因此，我们假设：
H1：在品牌联盟的品牌资产不对称性会降低对弱势品牌的评价或态度，即，品牌联盟越不对称，则其对弱势品牌的稀释就越大。
当然，这个假设并不意味着品牌联盟总是会伤害弱势品牌，我们也不否认其益处：这只是指出品牌联盟中弱势品牌不仅得到诸多益处，而且还受到其潜在负面影响。
（二）业务多元化和品牌互补性对弱势品牌所受稀释影响的调节作用
如果一家公司在一个以上行业进行运营，那它就被认为具有高业务多元化，反过来，如果只在一个行业则是具有低业务多元化。有研究指出，提高业务的多元化水平有助于弱势品牌获得不与强势品牌相关且不发生竞争的线索，以获得更多来自其他业务带来的激活资源或预测态度。例如，Leuthesser,Kohli and Suri[19]指出，PC厂商选择与Intel建立品牌联盟，是因为PC厂商的顾客都对Intel处理器的性能和可靠性给予很高的评价，这种情形下，顾客的评价都好，但是经常是对Intel的评价比PC厂商的评价更高。这就意味着一种风险：即PC厂商如果没有自己的强项，一旦没有Intel的支持，联合品牌战略对它来说将没有持久的特别优势。所以，成功的PC厂商，如Dell，在其他与Intel无关联的领域中表现出色，如行业领先的服务和顾客满意，这就降低了上述风险[19]。
图2 强势和弱势品牌在品牌联合前的LMS模型
图3 弱势品牌受到强势品牌的稀释作用
（强势和弱势品牌组成的非对称性品牌联盟的LMS模型）
按照LMS模型，较高的业务多元化可以增加一条新的但同时不会与强势品牌的线索发生竞争的线索，从而增加线索的激活资源，进而提高弱势品牌线索的预测评价，反之亦然（见图4）。所以，我们假设：
H2：弱势品牌如果具有越高的（越低的）的业务多元化，那么在非对称品牌联盟中受到的品牌稀释会越小（越大）。
Keller and Lehmann[4]总结Simonin and Ruth[2]的研究后指出，消费者对待品牌联盟的态度会影响每个成员品牌以后的印象（即溢出效果的存在），但是这种效果会依赖于其他调节因素，如产品“契合度”、品牌“契合度”、形象一致性以及互补性。
在本研究中，品牌互补性指弱势品牌拥有强势品牌所没有或不是其专长但又非常需要的优势。按照LMS模型解释，可以看出，为了在与强势品牌的线索竞争中获得更多的预测评价，弱势品牌除了通过业务多样化，增加一条额外的且不与强势品牌线索发生竞争的线索来防止激活资源的线索减少外，还可以有另一种方法，即增强自身已有线索的反掩盖或反稀释能力（图5）。
因此，弱势品牌的互补性（一些强势品牌不具备或不擅长以至于不能覆盖或遮掩弱势品牌的线索）就可以提高弱势品牌的这种能力，进而提升其品牌评价或态度。例如，Lenovo就可以通过提高IBM需要的但又没有的专利数量，以提高其互补性，这样就可以让消费者拥有关于其联合品牌Thinkpad上更多Lenovo的品牌联想和给予更为积极的评价。因此，本研究假设：
H3：弱势品牌如果具有越高的（越低的）的品牌互补性，那么在非对称品牌联盟中受到的品牌稀释会越小（越大）。
四、研究设计
为了测试所提出的模型，我们首先要确定品牌资产在组间实验中是变化的。而且，本研究采用真实的而不是虚构的品牌，因为真实品牌的感情和联想能被品牌联盟激活。同时，多个品牌是必要的，这样可以更加不依赖于所选择的品牌，从而增加外部效度。
图4 弱势品牌的商业多样化对其受到强势品牌的稀释作用的调节
（一）预测试
预测试是用来确定实验条件是否满足国际品牌和中国本土品牌组成的联盟的要求。本研究选择两个非常成熟的品牌（一个强势和一个弱势品牌）作为刺激，而且二者已在市场上超过十年以上，在中国都是知名品牌。选择该品牌联盟情景是因为，在中国这种联合品牌活动非常盛行，而且中国一些知名品牌都急于想通过与国际品牌联合来提高自身品牌价值和拓展海外市场，但根本没有意识和认识到这种来自强势品牌的潜在稀释风险的存在，因此，本研究选择中国PC品牌与国际PC品牌的联盟(IBM-Lenovo)的广告和情景作为实验刺激。而且，国际PC品牌的品牌资产或价值相对较高，而中国国内PC品牌则较低。另外，预测试也确保对来自品牌延伸和联盟的主要构念的测量。
图5 弱势品牌的互补性对其受到强势品牌的稀释作用的调节
预测试对象(n=150)主要是在一所大学招聘而来，并且随机分配到六个中国当地非常有名但拥有较低品牌资产的PC品牌Lenovo和国际知名PC品牌IBM的联盟情景设计中。填充广告包括两个品牌联盟，如Dell-Compaq和Sony-Dell。目标刺激是几个展示两个品牌logo的品牌联盟情景，并且该情景描述了品牌联盟对弱势品牌利弊。
首先，被试者要回答几个关于品牌资产和对于将在品牌联盟前各品牌的态度，也包括用来掩盖研究目的的填充品牌（Sony-Dell和Dell-Compaq）。然后，让他们阅读和观看试验刺激后，对品牌联盟做出评价。结果显示，对于IBM的品牌资产相对一致的高（MIBM=6.43，七分量表，SDIBM=0.23），Lenovo如期望的一样，其品牌资产相对一致的低(MLevovo=3.42,SDLenovo=0.13)。因此，IBM和Lenovo分别是强、弱势品牌的典型代表。此品牌联盟情景可以考察强势与弱势品牌联盟的效果。
（二）主实验设计和程序
预测试后，一个品牌联盟会以打印的情景广告出示给被试者。广告中展示了强势（高品牌资产或价值）和弱势（低品牌资产或价值）品牌的联合，情景则描述了弱势品牌在联合后的改变。本研究确定在Interbrand 2007中全球最佳品牌排名第三、品牌价值为570.91亿的IBM作为强势品牌，同时把在Interbrand 2007中全球最佳品牌排名第三十三、品牌价值为110.37亿的Apple和中国最佳品牌排名第十一、品牌价值为97亿的Lenovo作为弱势品牌。本研究把IBM-Apple和IBM-Lenovo分别作为品牌联盟低和高非对称性的代表。
被试者是通过校园海报招聘来的工作人员和学生，他们被(n=400)随机分配到12个品牌联盟情景中。表1展示了实验设计的过程。首先，要测量每个被试者对弱势品牌(Lenovo)的原始态度或评价和都赞成本研究对商业多样化(M Business Diversification=5.63,SD Business Diversification=0.34)和品牌互补性(M Brand Complementarity=5.01,SD Brand Complementarity=0.24)的定义。被试者首先回答关于一系列品牌的品牌资产和态度的测量问项，包括填充品牌（Dell、Compaq和Sony）。然后，被试者阅读一些无关的填充材料后（长约15分钟），才接触到能引发消费者内心深处最真实想法的试验刺激（十个品牌联盟情景），并回答品牌态度或评价的相关问题。
（三）测量
所有测量都是通过七点李克特量表，包括每个构成品牌和品牌联盟的态度测量（负面／正面、非常低／非常高、不喜欢／喜欢、强烈不同意／强烈同意）[20]以及品牌互补性（有／没有互补性、一致／不一致）[21]。品牌联盟非对称性通过四个问项测量，强强品牌联合(IBM-Apple)和强弱品牌联合(IBM-Lenovo)的Cronbach's alpha系数分别是0.85 and 0.93。与预测试一致的是，IBM-Lenovo和IBM-Apple的品牌联盟非对称性分别是高和低(MIBM-Lenovo=6.12,SD=0.77;MIBM-Apple=2.46,SD=0.61)。
五、实验结果与讨论
（一）研究1：品牌联盟非对称性对组成的弱势品牌的稀释作用
把前测和后测态度间的差异作为因变量（对弱势品牌的稀释作用），进行ANOVA分析。业务多元化和品牌互补性对因变量没有产生显著主要影响（两个F＜1）。然而，品牌联盟的非对称性有显著主效应(F=16.23,p＜.01)。对于假设所提影响，品牌联盟非对称性X业务多元化的交互对因变量有显著影响(F=7.12,p＜.05)；品牌联盟非对称性×品牌互补性的交互对因变量有显著影响(F=10.22,p＜.01)；但业务多元化×品牌互补性的交互对因变量没有显著影响(F＜1)；同时，品牌联盟非对称性×业务多元化×品牌互补性的交互对因变量有显著影响(F=14.31,p＜.01)。接下来，将分别验证每个假设。
我们通过前测和后测态度（两者都是弱势品牌的态度）间差异的组间均值比较t检验来验证H1。
首先，在组内进行前测与后测态度的均值比较的t检验已确定稀释效果。在高品牌不对称性(IBM-Lenovo)，前测和后测态度(Lenovo)分别是4.29和3.78，而且差异显著(p＜.05)，这说明在高品牌不对称性时，弱势品牌受到了稀释。在低品牌不对称性时(IBM-Apple)，前测和后测态度(Apple)分别是5.24和5.12，而且差异显著(p＜.05)，这说明在低品牌不对称性时，弱势品牌受到了稀释。
接着，进行在高／低品牌不对称性下两种品牌稀释（前测与后测态度间差异）的均值比较t检验，高／低品牌不对称性下稀释作用分别为0.51和0.12，且差异显著p＜.01。结果如表2所示，这就支持了H1成立。
（二）研究2：业务多元化的调节作用
我们通过在高和低业务多样化下，前测和后测态度（两者都是弱势品牌的态度）间差异的组间均值比较t检验来验证H2，结果如表3所示。
首先，在组内进行前测与后测态度的均值比较的t检验已确定稀释效果。在高品牌不对称性(IBM-Lenovo)，在告知被试者弱势品牌具有高业务多元化后，其前测和后测态度(Lenovo)分别是4.27和4.14，而且差异显著(p＜.05)，这说明在高品牌不对称性时，高业务多样化的弱势品牌受到了稀释。在告知被试者弱势品牌具有低业务多元化后，其前测和后测态度(Lenovo)分别是3.98和3.75，而且差异显著(p＜.05)，这说明在高品牌不对称性时，低业务多样化的弱势品牌也受到了稀释。然后，对两个稀释效果（0.13和0.23）进行均值比较t检验，差异显著(p＜.05)。换句话说，高品牌不对称下，业务多样化确实能够调节稀释效果，高业务多样化能够降低稀释效果。
接着，在组内进行前测与后测态度的均值比较的t检验已确定稀释效果。在低品牌不对称性(IBM-Apple)，在告知被试者弱势品牌具有高业务多元化后，其前测和后测态度(Apple)分别是5.25和5.18，而且差异显著(p＜.05)，这说明在低品牌不对称性时，高业务多样化的弱势品牌受到了稀释。在告知被试者弱势品牌具有低业务多元化后，其前测和后测态度(Apple)分别是5.13和5.01，而且差异显著(p＜.05)，这说明在低品牌不对称性时，低业务多样化的弱势品牌也受到了稀释。然后，对两个稀释效果（0.07和0.12）进行均值比较t检验，差异显著(p＜.05)。换句话说，低不对称品牌下，业务多样化确实能够调节稀释效果，高业务多样化也能降低稀释效果。
综上所述，业务多样化确实能调节品牌不对称性对弱势品牌的稀释作用。从而证明了H2。
（三）研究3：品牌互补性的调节作用
我们通过在高和低品牌互补性下前测和后测态度（两者都是弱势品牌的态度）间差异的组间均值比较t检验来验证H3，结果如表4所示。
首先，在组内进行前测与后测态度的均值比较的t检验已确定稀释效果。在高品牌不对称性(IBM-Lenovo)，在告知被试者弱势品牌具有高业务多元化后，其前测和后测态度(Lenovo)分别是4.58和4.44，而且差异显著(p＜.05)，这说明在高品牌不对称性时，高品牌互补性的弱势品牌受到了稀释。在告知被试者弱势品牌具有低业务多元化后，其前测和后测态度(Lenovo)分别是4.11和3.90，而且差异显著(p＜.05)，这说明在高品牌不对称性时，低品牌互补性的弱势品牌也受到了稀释。然后，对两个稀释效果（0.13和0.21）进行均值比较t检验，差异显著(p＜.05)。换句话说，高不对称品牌下，品牌互补性确实能够调节稀释效果，高品牌互补性能够降低稀释效果。
接着，在组内进行前测与后测态度的均值比较的t检验已确定稀释效果。在低品牌不对称性(IBM-Apple)，在告知被试者弱势品牌具有高业务多元化后，其前测和后测态度(Apple)分别是5.25和5.18，而且差异显著(p＜.05)，这说明在低品牌不对称性时，高品牌互补性的弱势品牌受到了稀释。在告知被试者弱势品牌具有低业务多元化后，其前测和后测态度(Apple)分别是5.13和4.95，而且差异显著(p＜.05)，这说明在低品牌不对称性时，低品牌互补性的弱势品牌也受到了稀释。然后，对两个稀释效果（0.07和0.18）进行均值比较t检验，差异显著(p＜.05)。换句话说，低不对称品牌下，品牌互补性确实能够调节稀释效果，高品牌互补性也能降低稀释效果。
综上所述，品牌互补性确实能调节品牌不对称性对弱势品牌的稀释作用。从而证明了H3。
六、结论
本研究实验数据一致显示，在品牌联盟中，品牌不对称性能潜在的减低对弱势品牌的评价或态度。这种关系的存在确实非常重要，因为它在现有品牌联盟的研究中未被发现和重视。在研究1、2、3得出的稀释作用的负面效果说明了，不对称品牌联盟中，品牌联盟不总是“帮助”弱者，也有可能被强势品牌遮盖或稀释而“伤害”它们。这种稀释作用与以往的大多数品牌延伸或品牌联盟研究有显著不同：以往的品牌延伸和品牌联盟研究只侧重于研究弱势品牌会稀释强势品牌，而几乎没有探究过品牌联盟中强势品牌对弱势品牌稀释效果。然后，从方法论上，本研究中品牌联盟线索不像那些品牌延伸研究中的虚构品牌带来的“冷”信息[18]，它们提供了有丰富品牌联想的“真实”品牌带来的“真实的”心理反应。
而且，研究2也指出，业务多样化对理解弱势品牌在不对称性品牌联盟中真实地位非常重要。与LMS模型分析解释一致，拥有更多不与强势品牌紧密相关的业务领域的弱势品牌，会通过增加一条不与强势品牌的线索不发生竞争的线索来减轻来自强势品牌的稀释作用。这一结论与Leuthesser,Kohli and Suri[18]指出的PC厂商与Intel建立品牌联盟的潜在危险是一致的。
除了业务多元化能影响来自不对称性品牌联盟的稀释作用，品牌互补性也能调节这一稀释作用。当弱势品牌对于强势品牌是具有高度的互补性时，会减轻对弱势品牌的稀释，这与LMS模型预测解释的一致，通过加强弱势品牌现有线索的反遮盖或反稀释能力来减少稀释或遮盖效果。
总之，上述结论与Simonin & Ruth[2]等认为的弱势品牌在不对称性品牌联盟中扮演的“搭便车”和“得利多而贡献少”的角色显著不同。本研究分析解释了在不对称性品牌联盟中，弱势品牌受到的稀释作用这一潜在的危险，从而使许多研究所认为的弱势品牌与强势品牌联合的“瑰丽”前景破灭。当然，这一风险并非不可避免，我们的研究同样指明，该潜在风险可由两个因素，即业务多元化与品牌互补性来降低或减轻。
七、未来研究方向
本研究重点探讨了在两个知名的品牌间的联盟关系。不知名和知名的品牌联盟未纳入本研究，尽管这种情况在心理层面可以进一步研究，但在战略上该品牌联盟是很特殊或者对公司没有吸引力。
同时，尽管本研究考察了不对称性品牌联盟的代表类型和背景，并且发现在三个研究中一致的结论，但该模型应该在不同种类的品牌联盟中研究。比如在超过2个成员的品牌联盟或者联合促销应该可以进一步研究，因为这种稀释作用或许在这种情况不存在或对弱势品牌不是一致影响。这些品牌联盟包括捆绑产品或同一品牌不同部门的联合等，代表着某一边缘情况下的变化。
与品牌联盟和稀释的研究一致，品牌联盟的“干扰”作用可以构成未来丰富的研究。但要指出的是，有些重要问题仍未解答：“除了品牌不对称性，是否还有其他因素造成弱势品牌所受稀释作用，例如来源国形象或文化差异？”同时，进一步研究应该考察除了商业多样性和品牌互补性以外的其他可能的调节变量，例如试验刺激重复性和产品知识[22]。
这种稀释作用尤其应该受到中国品牌管理者和营销者重视。在目前中国，品牌联盟日益盛行，如汽车产业的一汽—大众和东风—本田、服务业中中国银行和VISA的联合等。我们的研究结论可以提醒他们，在热切地寻求与那些国际知名品牌进行品牌联盟时，应该在惊喜于能“攀龙附凤”之际，更应该认识到，要通过业务多元化和增强自身优势以保持自我品牌的独立性，以免被强势品牌稀释或遮盖，以不至于惹得“引火烧身”。
收稿日期：2009-07-21修回日期：2010-02-01