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    在线评论对消费者购买决策的影响力研究

    2018-10-07 21:11 来源:快乐十分怎样容易中奖 www.ndkp.net 发布:现代商业 阅读:次

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    摘要:在线评论的有用性基于发布评论内容的真实有效性、中差评、上传图片、视频以及卖家回复的信息质量。本文基于淘宝网平台利用集搜客爬虫工具搜集海量数据构建相关模型,研究表明,真实有效的评论内容、中差评以及上传图片、视频会极大程度上影响买家的购买决策行为。卖家的回复起到了中介作用,与评论的有用性正相关。产品分为搜索型和体验型,在线评论内容的有用性直接影响体验型产品的购买决策,对于搜索型产品的影响相对较小。

    关键词:信息采纳模型;评论有用性;决策行为

    美国的电子商务公司Amazon和Ebay等网购平台创立时间早于我国的电商平台,其在最初创立平台之后陆续创立并完善了在线评价机制。该评价机制直接或间接影响了其他消费者的购买决策行为。我国的淘宝网、天猫、京东、唯品会、大众点评、滴滴等众多平台把在线评价机制延伸至各个领域,各种商业模式中。买家对于在线评论的重视度也让众多的卖家意识到在线评论在刺激消费者购买行为中所产生的关键作用。有些卖家针对中差评会及时的基于回复,随时监测买家的评论状况。物极必反,有些卖家雇佣水军刷好评,误导消费者。同时还有卖家伪装成消费者去恶意的攻击竞争对手,故在线评论的质量良莠不齐,哪些才是真正对消费者有用,刺激消费者购买行为的产生显得至关重要。在此情况下,本文在前人研究基础上利用信息采纳模型深挖在线评论的有用性。

    一、文献综述与假设

    (一)信息采纳模型

    20世纪80年代,由佩蒂、卡西窝波和休曼建立的精细加工可能性模型(ELM),该模型理论把态度改变归纳为两个基本的路径:中枢的和边缘的。中枢说服路径把态度改变看成是消费者认真考虑和综合信息的结果。边缘说服路径的看法与中枢的相反,认为消费者对客体的态度改变不在于考虑对像本身的特性或证据,而是将该对像同诸多线索联系起来。这线索可能是肯定的,也可能是否定的。著名的专家学者SUSSMANELM基础上构建出信息采纳模型(information adoption model,IAM),该模型运用在在线信息传播与沟通的研究中。如图1所示,信息本身的内容质量作为中心路径,直接影响了信息的有用性,进而促使信息得到采纳。信息本身的质量包括信息的真实性、完整性和一致性。而信息源的可信度则是边缘路径,信息源的可信度来源于信息发布者的专业性和可靠性。中心路径发挥的作用持续性要大于边缘路径,同时中心路径对于决策行为的预测性也要强于边缘路径。

    图1 IAM模型

    1 IAM模型

    (二)信息源可信度与信息质量

    信息源可信度从评论阅读者自身出发,是评论阅读者对于信息来源的可靠性、值得信任性的权衡。信息源可信度和信息本身的内容没有任何关联,仅仅考虑的是信息来源是否值得信赖、是否对评论阅读者的决策起到一定的作用。信息来源的可信度认知可划分三类:专业性、可靠性以及吸引力。本研究对于信息源可信度的判断主要依靠于信息发布者的信用等级——专业性和可靠性,以此来帮助评论阅读者采纳信息,判定信息的有效性,进而影响购买决策行为的产生。

        信息质量指的是发布的信息内容本身。信息质量包含了两个方面的内容:信息内容质量和信息效用质量。信息内容质量指的是信息的真实性、准确性、及时性以及完整性。信息内容对于信息使用者是极为重要的,可直接影响信息使用者对于信息的采纳程度。信息效用质量指的是信息的需求符合性和适用性。需要符合性针对的对象是信息的使用者,如该条信息的内容是符合信息使用者的需求的,恰恰是信息使用者正密切关注的焦点,同时,信息使用者阅读完信息后对于他本身的购买行为起到了一定的借鉴作用,那么该条信息的效用质量很好。

    (三)在线评论的信息采纳机制

    影响个人信息采纳的因素有三个方面:主体因素、客体因素以及社会影响因素。在线评论是否会对消费者最终的购买决策产生影响力取决于在线评论的有用性。消费者一般会根据众多的评论进行筛选、过滤,最后挑选出对自己决策有帮助的信息。本研究借助于IAM模型,引入边缘路径和中心路径,构建在线评论的信息采纳模型。边缘路径指的是信息源的可信度,需要根据评论者的信用等级来区分,在模型中作为控制变量;中心路径指的是信息质量,根据评论的长度、上传的图片、视频、中差评来衡量。(见图2)。

     图2 在线评论有用性模型

    2 在线评论有用性模型

    (四)在线评论的信息源可信度

      在网络购物环境中,由于无法知晓评论者的外表特征、综合素质、个人修养、性格品行等,故判定信息源的可信度存在一定的难度。同时,评论者除了上述所讲特征无法知晓外,评论者的真实年龄、收入、性别、职业、居住地等等再网络中也无法准确掌握。对于信息源的可信度的辨识,只能通过其他的方式。在互联网中,笔者认为只能采用评论者的信用等级来判定信息源的可信度。同时,在网络中信用等级具有较高的参考价值。信用等级是根据消费者以往的消费记录,在线评论等信息建立起来。各个在线平台都有自己的在线评价体系,且重视在线评价系统的建设,消费者在消费时也会着重看评论信息,故在线评论的信息源可信度主要依靠评论者的信用等级来判定。

    (五)在线评论的信息质量

    根据消费者对于信息获取能力不同,把产品分为搜索型产品和体验型产品。体验型产品注重的是消费者个体主观体验,使用后的感受?;逼?、护肤品、个人护理类产品都属于体验型产品。而像3C等电子产品,说明书或产品介绍中会详细列出产品参数、具有的功能等,这类产品属于搜索型产品。根据图2的在线评论有用性模型,根据有效评论的数量、中差评、上传的图片、视频以及卖家的回复评论来分析评论信息的有用性。再此,假设如下:

    假设a 有效评论的数量与评论的有用性正相关,会直接影响购买者的决策行为。

    假设b 中差评的数量与评论有用性正相关,会影响购买者的决策行为。
        假设c 上传图片、视频的数量与评论有用性正相关,会影响购买者的决策行为 。

    假设d 有效评论、中差评以及图片、视频数量越多,回复越多,评论的有用性就越强,影响购买者的决策行为。

    假设e 相较于搜索型产品而言,有效评论、中差评以及图片、视频会影响体验型产品的购买决策。

    二、数据说明

    (一)变量测量

    本研究模型的变量分成三个类别,分别是因变量、控制变量以及自变量。模型一共包括八个变量,其中因变量有评论有用性??刂票淞坑心炅?、性别和信用等级。自变量包含有效评论数、中差评、上传图片、视频和卖家回复。具体变量所设计的测度详见表1。

    1 模型变量与测度指标

    表1 模型变量与测度指标

    由于淘宝网本身的评价机制,导致了淘宝网中卖家的好评率极高,甚至达到98%左右。淘宝网规定如果交易一方做出了好评,需要另一方回复好评,该好评才生效??扇绻灰坠?span lang="EN-US">15天后,另一方如还未做出好评,则系统默认代理被评价方对评价方做出好评。 这种机制本身有些问题,因为有的客户觉得产品有质量问题但是觉得麻烦不想退货,就先凑合使用。后续来不及做评价,或者不想评价等等,按照平台的评价机制最终变成了好评,但实际情况是买家不满意该产品。除了好评系统默认设置外,还有其他的规定。如买方评价为中评或差评,则交易15天后还有48小时的协商处理时间,而这期间中评和差评只显示给买方双方查看,如买方拒不撤销中差评,则48小时以后在网站上显示给所有用户查看。如遇到恶意差评,则卖方可向平台投诉,平台在处理恶心差评投诉期间,该差评也不显示,当平台撤销投诉,投诉失败后,该评价才会显示在网站。综上所述,淘宝网平台的中差评很低。

    (二)数据收集

    本研究采集了淘宝网201841日至303C产品与化妆品的评论信息。3C产品包括家用大电器、手机等通讯类电子产品、电脑等?;逼钒ǜ鋈嘶し舨?、彩妆产品及护理类产品等。本次共采集了1114500条评论数据,该评论数据包括了买方与卖方所发表的评论信息。同时,评论信息中还包括卖方双方各自的信息、产品的信息等。

    通过描述性分析发现,性别和年龄均有异常值,比如有的年龄超过60岁或低于18岁均属于异常值。有的评论性别取值为-1,均为异常值,对于这样的样本均以剔除处理。最终获得有效样本401221个。其中体验型产品样本为290014个,分成三个大类别,分别是美容护肤/美体/精油,个人护理/保健/按摩器材,彩妆/香水/美妆工具。搜索型产品样本为111207个,分成四个大类别,分别是影音电器、厨房电器、生活电器、大家电。每一类别的样本数及其百分比如表2所示。为了使获取的数据更为平稳,避免出现异常波动情况,对于评论的有用数、有效评论数、中差评数、上传图片及视频数斗取对数值。

    2 样本描述、数量及比例(N=401221

    表2 样本描述、数量及比例(N=401221)

    三、结果分析

    各变量间的相关系数和描述性分析见表3。信用等级和性别的相关系数达0.861,但事实上,这两个变量在具体含义上并无相关性,故都作为控制变量放入模型中。该模型的回归分析结果见表4。

    3 相关系数及描述性分析(N=401221

    表3 相关系数及描述性分析(N=401221)

    4 回归分析(N=401221

    表4 回归分析(N=401221)

    由表43列所示,中差评对在线评论有用性存在显著的正向作用,与第2列不考虑调节作用时的结果一致。对于消费者来说,为了更迅速的获取有用的信息,会刻意的去看中评或差评,以此节约甄别信息的时间,提高中差评的信息有用性。

        本研究中产品分别体验型产品和搜索型产品,产品的类型对于中差评与在线评论有用性之间的关系具有相应的调节作用。对于体验型产品而言,消费者更愿意看到中差评,可以从中差评中看出评论者真实的使用效果和体验感受。企业在做产品广告时,为了提高销量,促成交易,在做宣传推广时广告词可能会存在夸大产品的功效。对于具有相同产品功效需求的消费者而言,中差评的评论内容会比广告词来的更为直观,可以帮助消费者更迅速的获取有用信息,从而增强中差评信息的有用性。对于搜索型产品,企业在宣传推广时会量化产品的数据,给出详细的性能指标,而数据和指标可以快速被消费者所掌握。同时,搜索型产品的所有信息,尤其是有缺陷的信息会在相应的论坛里被披漏。此时消费者不在需要依靠极端的评论描述来判定信息的有用性,是否会产生购买的行为等。

    根据研究结果表明,有效评论的数字达到10字以上的评论对于其他阅读者具有一定的借鉴意义,会影响购买者的决策行为。有效评论中如有中差评,对于其他阅读者同样具有借鉴意义,会影响购买者的决策行为。有效评论中如上传了图片或视频,而图片或视频可以更加清晰的展示使用者的购物体验,也会影响购买者的决策行为。笔者把产品分为搜索型产品和体验型产品,对于搜索型产品的评论而言,体验型产品的评论更加吸引其他阅读者的关注,体验型产品的评论详细的展示了评论者本人的实际使用体验以及效果,对于购买者的决策行为产生一定的影响。同时,卖家对于评论的回复起到了中介的作用,有效评论的数量越多,卖家回复的数量越多对于购买者的影响就越大。说明卖家更注重自身店铺的信誉度,卖家在购买者心中的信用值就越高,对于购买者决策行为的产生影响就越大。

    四、研究启示与展望

    (一)研究贡献

    本研究依据信息采纳理论,构建了在线评论有用性模型。由边缘路径和中心路径两方面来评价信息的有用性,从而评判信息的是否具有被消费者采纳的意义。再此研究基础上,本研究扩展了中心路径——信息质量对信息采纳行为的作用。根据在线评论信息的要素构成特征,分别从信息有效评论数、中差评以及图片或视频等三个方面细化了在线评论信息的质量,这一研究模型的构建体现了电商平台在线评论信息内容新的特征,同时扩展了传统的理论模型在互联网经济中新的应用。

    (二)对实践的启示

    1.能够帮助消费者有效识别评论信息

    评论内容可影响消费者的决策行为。对于搜索类型的产品,本身产品详情里面会有详细的介绍,笔者建议消费者可以更多关注评论里的图片、视频。而对于体验型产品,消费者除了关注图片以外,应更关注中差评的内容详情,便于发现一些产品未批露的信息,以此来决定是否购买。

    2.将促进卖家对评论信息做出有效回复

    根据研究结果,卖家回复对于消费者购买决策具有一定的影响力。卖家应注重消费者的在线评论,及时给予回复评论,进一步提升买卖双方的信息实践能力。平台应提高追加评论和回复评论的次数,让买卖双方可以进行多次沟通交流,甚至进行热烈的讨论,讨论的程度越热烈,反而对于买家的购买决策影响力越大。

    3.将有助于电商平台进一步完善在线评论系统

    买家的评论以及卖家的回复都会影响消费者的购买行为,因此,平台应为买卖双方的评论搭建更好的桥梁。平台应规定评论的字数大于10字,便于消费者的评论更加真实、可靠、可信。对于15天之内没有评论的产品应取消自动好评的设置,可以永保评论的权限,让真实的好评具有真实的参考价值。如有评论者后续想变更评论的等级(原有的中差评),应在新评论下方注明真实的原因,且用不同颜色进行标注,同时对原有好评率不产生任何影响,以此来充分发挥出评论对于消费者购买决策力的影响力度。

    (三)研究局限与展望

    由于本研究中所采集的数据均来源于淘宝网,所采集的数据选自本年度41日至30日,没有选择去年的数据进行对比分析。当时主要基于4月的销售相对来说比较平稳,避开了双11,双12,国庆、圣诞等节假日所带来的销售异常波动情况,而不同时段的数据对于实证研究结果定会产生影响。本次研究的结果能否扩展到全年还有待进一步的分析和论证。

    目前除了淘宝网之外,具有在线评价系统的平台还有京东商城、当当网、天猫、亚马逊等等,而这些平台都可以作为研究的对象,但跨平台进行数据采集和匹配会有一定的难度。如将各个平台的数据进行横线对比分析,不仅可以分析产品的评论信息,还可以对比各个不同平台的在线评价体系,这将具有更大的实践意义。

    参考文献:

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    [3]陶晓波,宋卓昭,张欣瑞,.网络负面口碑对消费者态度影响的实证研究——兼论企业的应对策略[J].管理评论,2013,25(3):101-110.

    [4]廖俊云,黄敏学.基于酒店销售的在线产品评论、品牌与产品销量实证研究[J].管理学报,2016,13(1):120-130.

    [5]李杰,张向前,陈维军,.C2C电子商务服装产品客户评论要素及其对满意度的影响[J].管理学报,2017,11(2):12-18.

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