在线评论（共8篇）
在线评论 篇1
1946年2月14日, 在美国宾夕法尼亚大学, 第一台计算机的成功诞生, 预示着我们的生活即将发生天翻地覆的变化。如预想那般, 随着社会的进步与科技的发展, 我们进入了一个崭新的21世纪——网络科技时代。网络不仅使我们原本枯燥乏味的生活变得丰富多彩, 还为我们的生活提供了便利, 使得我们可以通过一部小小的手机满足几乎所有的需求, 除了打电话、发短信、听音乐、录音等基本需求, 还可以查询乘车路线、网上订车、订酒店, 甚至包括网上购物。
1 网上购物的优点和不足
1.1 网上购物的优点
说起网上购物, 因其方便快捷的特点以及低价格的绝对优势, 迅速捕获人心, “逛”京东、淘宝、当当现在已经成为很多人日常生活的一部分。网络购物的确存在很多实体店所不能抗衡的优点: (1) 足不出户就可以买到所有需要的东西, 大到房子、汽车、家电;小到锅碗瓢盆、柴米油盐, 应有尽有, 种类繁多。 (2) 时间方面更加灵活, 不用受营业时间的限制, 随时随地根据需要购买商品。 (3) 减少大量的时间消费与车马劳顿的辛苦, 再也不用为了货比三家在拥挤的北京城内四处奔波, 只要轻轻动动手指即可。不仅如此, 强大的物流可以将我们买完的商品在几天内送到家里或工作单位, 甚至任何一个你觉得方便的地方。
1.2 网上购物存在的问题
纵使网上购物有很多的优点, 可随着时间的推移, 一些问题与不足也渐渐显露出来。虽然很多人选择网上购物, 但还是有一部分人不愿意通过网络购物。经过调查研究表明, 不愿意利用网络购物的最主要原因是担心商品质量难以保证, 而这种担忧来自于监管不力和部分商家信誉度的欠缺。其次, 在网上购物, 消费者只能通过图片、文字和视频来分析产品, 完全触碰不到真实的商品, 而且有些商品的描述语言模棱两可, 实物与照片差距过大, 很多消费者在拿到商品后, 多会发现与自己预想的尺寸、样式不一致。不仅如此, 很多商家会过度美化自己销售的商品, 甚至存在以次充好的现象, 严重影响商家的信誉度与消费者的再次购买。
2 在线评论对网上购物的影响
为了弥补这一严重缺陷, 一个强大的功能被设计了出来, 并得到了大家的认可与推崇——在线评论。在线评论作为重要的网络口碑传播方式之一, 是为了让消费者能更好的获取产品的实际信息。通过在线评论这个平台, 使在网上的虚拟货物变得实体化, 从已购买的消费者的评论中, 给更多的消费者提供了大量的、相对可靠可信的商品信息, 包括对商品的外在与实际应用的了解。这样的产品消费体验, 不仅是为消费者的最终购买决策提供充足信息, 也通过这样一个平台, 使得商家对自家产品能有更多的一些了解, 获取商品需要改进或者需要改变的一些信息, 来更好地满足消费者。在这需要说明一点, 虽然在线评论会带着消费者个体的主观意见, 但与单纯的虚拟商家为产品做的广告相比, 还是能更多地从消费者角度来反映商品的价值, 减少潜在消费者在购买该产品时的不确定性。并且通过在线评论, 可以更加全面地了解商品, 因为每个个体消费者对商品的各个特征属性, 是存在着自己的看法与评价的, 而且个体消费者, 因为自己看事物的角度不同, 从而对商品也有着自己特别的角度与态度, 大众总结在一起的在线评论, 便可以完善这个产品的实际特征, 甚至潜在的消费者可以感受消费者的购后情绪, 增强或削弱其他欲购买消费者的意愿, 从而辅助决策。
互联网技术可以轻易将自己的观点、看法、信息传递给他人, 从而加大口碑传播的影响力和影响范围, 且远远大于传统口碑传播。在线评论对购买决策的影响有以下两方面作用:一方面, 作为信息传递的方式之一, 在线评论的内容往往站在消费者的立场, 可以为潜在消费者提供较为可靠可信的产品与质量的信息;另一方面, 在线评论能够反映某种产品或服务受大众欢迎的程度, 激起潜在消费者了解或尝试的欲望, 从而影响购买决策。不仅如此, 在线评论包含了大众的各自观点与看法, 既存在正面评价, 也存在负面评价, 也因此可以进一步增加评论信息的可信性。
总而言之, 互联网技术应用的普及使得消费者开始习惯于在做出购买决策之前, 利用互联网从多个渠道获取产品的多方面信息, 包括企业的宣传介绍以及已购买者的使用经验和产品评论。通过综合比较这些信息, 判断商品是否与图片相符, 是否存在质量问题等。并且也使更多的消费者在购买完商品后, 有意愿地去表达对实际商品的体验与看法;如果收到的商品达到预期或者与预期差别不大, 消费者会觉得很欣喜, 自然愿意给这个诚实守信的商家评个好评, 并将自己的体验分享给大家;同样, 如果收到的商品与图片不符, 甚至有严重的质量问题存在, 消费者往往会觉得很气愤, 为了避免其他消费者再次上当受骗, 就在商品信息下方给予差评。近年来, 越来越多的网络平台观察到这一特点, 并逐步开始为消费者提供评论的功能, 使得消费者能够获得多方面的产品评论信息, 这些评论信息对消费者的购买决策产生深刻的影响。
对于网上评论会对购买决策产生深刻影响这一点, 笔者就很是感同身受。面对网上众多同类产品, 价格、促销力度却不尽相同这一现象, 网上评论成为考核、比较的唯一标准与参考因素。如果一件商品, 大家的用户体验与评价都很好, 那么即使价格稍贵, 笔者也会毫不犹豫地选择购买;相反, 如果出现差评, 有消费者反映产品质量问题或是与图片不符, 即使价格相对较低, 也会影响笔者最终的购买决策。笔者针对这一问题对身边同学做过调查:绝大多数人表示只要商品下方的评论中出现差评, 即使只有一个消费者表示不好, 也不会选择购买该商品, 可见在线评论对购买决策的影响力度。
在信息过载的时代, 消费者面对海量的评论信息, 此时, 评论信息对购买决策的有用性就显得极为重要, 有价值的评论可以帮助消费者减少购买的不确定性。可由于在线商品评论通常具有较强的主观性, 消费者不得不揣测每条评论中的观点是否合理, 还要综合权衡多方观点——有时甚至是相互冲突的观点。更甚者, 有的商家为了提高销售量吸引消费者, 花钱雇人在自己的商店内购买物品并给予好评, 俗称“刷单”。这一现象是真实存在的, 而不是夸大其词。去年在笔者的学校里面就曾经流行过这样一个兼职:帮淘宝商户刷单, 每单两元钱。因为其简单, 赚钱快, 工作地点和时间可以自由选择等特点, 很多学生接下了这个兼职, 并因此挣了数额不小的“外快”。相信这样的兼职不会只出现在笔者学校。可见, 在类似淘宝这样的网上商城中, 即使商家的好评率与销量很高, 也并不能证明商品的高质量。
消费者在购买产品之前, 利用互联网搜索其他已采纳者对该产品的评价信息, 其主要目的在于:获取产品质量信息、减少产品不确定性、做出最后购买决策。可面对如此繁多又带有主观色彩, 甚至虚假的在线评论信息, 消费者真的可以正确比较并选出满意的商品吗?答案必然是否定的。因此, 这就要求消费者在购买前需要对繁多的在线评论信息进行加工、区分、处理, 从中获取有用的、可信的在线评论信息, 以便做出正确的决策信息。
同理, 对于一项新的产品或服务, 人们并不熟悉其功能、效果等一系列产品参数, 但如果身边的同事、朋友甚至家人都在推荐, 向你描述这个新产品或者这项新服务的好处、便利之处, 那么人们自然会对这项新产品或服务产生兴趣甚至购买的欲望, 愿意去接触、了解这项新产品或服务, 并最终做出购买决策。可见, 口碑传播对新产品或新服务的扩散也产生了不可低估的影响。
根据上述分析, 我们可以得出以下结论: (1) 在线评论实际上对商家进行产品的创新及改进方向的影响并不明显, 但如果在线评论中, 评分高是对一个新产品的推广及扩散, 有着极大的影响作用。 (2) 评论中对产品的好评、有用性程度高、评论数量比较多等这些正面的评价, 是对一个新产品的推广及扩散有着极为显著的正向影响, 即评论有用性越高或者评论数量越多, 新产品扩散速度就能越快。
3 企业如何利用在线评论进行营销策划
对于企业商家来说, 在线评论的传播范围广、扩散速度快、信息传递量大、影响作用时间长的这些特点, 是能够对消费者的购买决策产生重要的影响, 从而也能对新产品的扩散产生关键的影响。因此, 针对在线评论对消费者购买决策的影响作用, 企业可以制定相关的营销策略, 采取更多的市场营销措施, 甚至可以利用在线评论促进产品的销售。
但是, 企业在制定实际的营销过程中, 如何能够有效利用在线评论来促进新产品或服务的扩散, 仍然是一个很难的问题。一些商家或是企业采取聘请专业评论员对企业的产品或服务进行较高评价的这种方式, 使得该产品或服务获得的总体评价非常高, 从而是可以达到吸引潜在消费者并且成为影响其消费决策的一个条件。但是, 采取该策略所获得的利益能否像之前预期所想的那样?较高的在线评分和在线评论能否促进产品或服务的成功扩散?这些问题还是得需要依据实际的情况, 也会因情况的不同而产生不相同的答案。
企业和商家现在面临的问题是不确定在线评论的哪些因素会影响新产品的扩散及推广, 因为骇于在线评论的影响力, 以至于很多企业和商家盲目采取营销策略, 导致最终效果反而与预期效果背道而驰, 产生负面影响。就像之前所提到的有的商家为了提高销售量来吸引消费者, 花钱雇人在自己的商店内购买物品并给予好评, 但当真实的消费者去购买, 却发现与评论的商品不符, 就会带给其他消费者真正的信息, 也因此产生了对商家的负面影响, 最终可能会导致没有消费者愿意购买, 丢失了市场。还有一个例子是某书评网站中, 出版商聘请评论员为新出版的图书撰写许多非常好的在线评论, 却由于图书真实质量与撰写的在线评论相差甚远, 引来其他在线用户的反感和差评, 反而阻碍了该图书的销售。
因此, 企业与商家必须要弄清楚在线评论的哪些因素对新产品扩散会产生有利或者不利的影响, 如何根据在线评论影响新产品扩散的机制而制定有效的营销策略, 这些是当前企业迫切需要解决的问题。
参考文献
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在线评论 篇2
贾小月（1988-）女，河南周口人，河南财经政法大学研究生。研究方向：资本场财务与会计、公司金融，河南财经政法大学会计学院研究生。
朱欢（1988-）女，河南焦作人，河南财经政法大学研究生。研究方向：金融发展理论与实践、制度经济学。河南财经政法大学金融学院。
摘要：本文分别从评论者属性和评论自身属性两个角度展开实证研究，引入产品类型作为调节变量，深入探讨在线评论有用性的主要影响因素和影响作用，以及在不同类型产品中的影响效应差异。并通过京东商城上的两种类型的产品评论来对模型中的各变量进行操作化定义，使用SPSS等统计软件进行变量的相关性分析和多元线性回归分析。发现，来自发评者和评论自身的诸多属性对在线评论有用性水平具有显著的影响作用，并且在不同类型产品中存在显著差异。
关键词：评论有用性；评论自身属性；评论者属性；产品类型；消费者购买决策
引言
在线评论是获取商品信息的重要来源之一，是对商品说明、专家评论和系统自动生成的个性化推荐建议的补充。从消费者网络购物行为的相关研究可见，在线客户评论是消费者网络购买决策的重要依据。中国互联网信息中心（CNNIC）发布的《2013年中国网络购物市场研究报告》显示顾客在购买产品时，用户评价在现阶段的网络购物决策中占主导地位。在购买不熟悉的产品时，37.5%的网购用户在决策时主要考虑因素为用户评价，在购买熟悉的产品时，用户评价则占据25.0%。
三、结语
本文借助于实证研究方法，探讨了我国电子商务环境下在线商品评论有用性的影响因素以及各因素之间的作用机制。结果表明，评论内容的质量和评论者的可信度对消费者购买决策起到积极的作用，评论的效价反向影响评论的有用性，而评论时间与在线评论有用性之间并没有显著的关系。当然，本文还有一些不足，论文无法全面分析在线评论对消费者购买决策的影响，只能从局部的几点出发，具有一定的片面性，用在线评论内容的总字数来衡量评论质量也不够精确。为此，在后续研究中将引入文本挖掘方法，用文本的特征等属性来度量其深度，从而更全面更深入地研究影响评论有用性的因素。（作者单位：河南财经政法大学）
参考文献：
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在线评论有用性研究综述 篇3
近些年, 由于电子商务与Web2.0的快速发展, 互联网用户创作的网络口碑 (online word-of-mouth, 包括社区、博客、微博和社交网站等形式) 已经成为消费者在选择、购买商品或服务时的重要信息源 (Duan, et al., 2008) 。在线评论 (online review) 是网络口碑的一种重要形式, 一般指潜在或实际消费者在电子商务或第三方评论等网站上发表商品或服务的正面或负面观点 (Chen&Xie, 2008) 。在线评论是消费者网络购买决策的重要依据, 根据国际著名市场研究公司Jupiter Research的调查, 超过75%的消费者在线购买商品之前, 会参考在线评论信息。特别是在当今信息过载的环境下, 有价值的在线评论可以帮助消费者减少购买的不确定性, 做出更好的购买决策, 提高消费者对在线评论网站的感知有用性和粘性, 因此, 对在线评论有用性的研究有非常重要的理论与实践意义。
Mudambi将在线评论有用性定义为在线评论在消费者决策过程的感知价值 (Mudambi&Schuff, 2010) , 即消费者对其他互联网用户提交的评论对自己购买决策是否有帮助的一种主观感知。目前已有许多文献对什么样的评论是有用评论做了研究, 并给出了一些影响在线评论有用性的特征, 本文将对这些研究进行梳理, 分析其中存在的问题并给出未来的研究方向。
2 在线评论有用性研究现状分析
本文对现有研究中所选择的影响评论有用性的特征进行了分析, 发现这些特征可以分为3类:评论特征、评论者特征和评论阅读者即消费者特征。
2.1 评论特征
评论特征包括评论长度、评论星级、评论的语义特征、评论可读性、评论的写作风格和评论及时性等, 其中, 评论长度和评论星级是使用的最多的两个特征。
评论长度通常以评论包含的字数来度量, 评论越长, 评论中包含的有关商品或服务的信息越多, 则阅读该评论时, 越能降低消费者对于商品或服务的不确定性, 因此评论越有用, 而大多数的研究也证明了这一点 (Mudambi&Schuff, 2010;郝媛媛等, 2010;Ghose&Ipeirotis, 2011;Pan&Zhang, 2011;彭岚等, 2011;Korfiatis, et al., 2012;殷国鹏等, 2012;王平&代宝, 2012;严建援等, 2012;Siering&Muntermann, 2013;廖成林等, 2013) , 且对搜索型商品而言, 评论长度的作用更明显 (Mudambi&Schuff, 2010;Pan&Zhang, 2011;王平&代宝, 2012;Siering&Muntermann, 2013) 。但Baek等 (2013) 的研究表明虽然评论字数越多, 评论有用性越高, 但这一效应的边际值在下降。而Racherl和Friske (2012) 的研究则不支持评论长度与评论有用性间的正相关关系, 他将这一结果解释为当消费者面对大量在线评论带来的信息过载问题时, 他们不愿意去阅读那些长评论, 而更喜欢那些短小切题的评论。殷国鹏 (2012) 和Gan等 (2012) 从认知负荷理论出发, 提出当消费者阅读在线评论时, 由于工作记忆的容量有限, 尽管在一定范围内, 丰富的评论信息会有助于消费者的决策, 但是, 一旦评论信息的处理需求达到工作记忆的上限, 那么就会造成消费者的认知超载从而使得人们难以较好地进行决策, 因而, 当在线评论长度超过一定范围时, 与消费者对其有用性评价之间是负相关关系。Schindler和Bickart (2012) 的实验研究也得出了相同的结论。
评论星级是评论者在提交评论时, 以星级形式给予商品或服务的一个总体评价, 它是评论极性的一种表现。一星 (极低等级) 反映对商品或服务极端负面的评价, 五星 (极高等级) 反映极端正面的评价, 三星则反映了中立的态度。目前的研究对于评论星级对评论有用性的影响方向的观点不一, 但总体有3种观点。 (1) 确认倾向会使得消费者去寻找证据来确认其对商品或服务的初始态度, 即买或者不买, 所以极端评论比中性评论更有用 (Forman, et al., 2008;Cao, et al., 2011;Ghose&Ipeirotis, 2011) 。因为很多消费者是想要购买商品才去阅读评论的, 对商品抱有一种正向的倾向, 所以星级高的评论比星级低的评论更有用, 特别是对体验商品而言 (Pan&Zhang, 2011;Korfiatis, et al., 2012) 。 (2) 消费者存在一种负向倾向, 特别是在面对大量的正面信息的情况下。而在线评论中正向评论的数量要大于中性和负向评论的数量, 所以在这种情况下, 星级低的评论更有用 (Racherla&Friske, 2012;廖成林等, 2013) 。 (3) 中立评价和双边信息会提高信息来源的可信性。对于体验商品, 由于个人经验和品味在评价中起到了很大的作用, 极端评价的可信性会受到质疑, 所以中性评论相对于极端评论更有用 (Mudambi&Schuff, 2010;殷国鹏等, 2012;Siering&Muntermann, 2013) 。殷国鹏 (2012) 和Baek等 (2013) 研究了单条评论的星级和产品平均星级间的差异与评论有用性间的关系, 由于消费者从众心理的存在, 所以这一差异越大, 评论有用性越低。评论的语义特征包括评论中正/负向的情感, 主/客观表述以及商品信息等, 这些特征的提取需要借助人工标注、内容分析法和文本挖掘等方法。郝媛媛等 (2010) 利用文本分类的方法标注评论中的正负情感和主客观特征, 研究表明评论的平均正向情感倾向、正负情感混杂度、评论客观表达的倾向和评论中主/客观混杂度对评论有用性存在正向影响。Baek等 (2013) 认为评论中包含的负向词汇数越多, 则评论有用性越低。Ghose和Ipeirotis (2011) 认为评论的主观性越强, 有用性越低, 主/客观混杂度越高, 有用性越高。严建援等 (2012) 的研究表明评论的客观性越强, 则评论越有用。王平和代宝 (2012) 区分了不同商品类型对评论主客观性的调节作用, 认为对于体验型商品, 主观性评论更有用, 而对于搜索型商品, 客观性评论更有用。Schindler和Bickart (2012) 认为评论中正向情感倾向会对评论有用性产生正向的影响, 但如果太多, 会使消费者质疑评论者的动机, 进而降低有用性;评论中包含的商品描述信息越多, 则有用性越高。Connors等 (2011) 和Schlosser (2011) 的研究表明包含正负双面信息的评论比单面信息的评论更有用。Li等 (2011) 通过实验研究认为包含商品属性等具体内容的评论比包含主观感受的抽象评论更有用。Siering和Muntermann (2013) 使用自动内容分析方法, 标识出评论中有关商品质量、评论情感和评论不确定性的语义信息, 结果表明评论中有关商品质量的信息越多, 正向情感越多, 评论不确定性越低, 则评论越有用。Cao等 (2011) 使用隐语义分析方法从评论文本中提取出表征评论语义的隐因子, 研究表明评论的语义特征对评论有用性有影响。
评论的可读性越高, 消费者就越容易理解评论中的内容, 因而评论的有用性就越高。Korfiatis等 (2012) 以及Ghose和Ipeirotis (2011) 使用了The Automated Readability Index、The Gunning–Fog index、The Coleman–Liau index和The Flesch–Kincaid Grade Level等指标来表征评论的可读性, 并且证明了评论的可读性与评论有用性间存在正向关系。评论的写作风格, 即在撰写评论时对词语的选择、句子的长度、拼写和语法错误等会影响评论的可读性, 进而也会对评论的有用性产生影响。Kim等 (2006) 和Liu等 (2008) 研究了评论中包含的各种词性的词汇数量, 如名词数、动词数和形容词数等对评论有用性的影响。Cao等 (2011) 对评论中句子的数量和平均长度、各种长度的词汇数量、以及标题、摘要、优点、缺点中包含的词汇数量等特征进行了研究, 结果表明:评论中包含的由4个字母组成的词汇数和缺点中包含的词汇数与评论有用性呈正相关的关系, 而标题中包含的词汇数与评论有用性呈负相关的关系。郝媛媛等 (2010) 的研究表明句子的平均长度也会对评论有用性存在影响。Schindler和Bickart (2012) 通过实验表明评论中包含方言、俗语、重复、拼写和语法错误等问题会对评论的有用性带来负面的影响。
从信息质量角度出发, 及时性是评论信息质量的重要维度, 进而会对评论有用性产生影响, 因而许多研究将评论发表天数作为控制变量加入到研究模型中 (Pan&Zhang, 2011;Racherla&Friske, 2012;严建援等, 2012;殷国鹏, 2012;殷国鹏等, 2012) 。还有一些文献直接研究了评论发表天数和评论有用性间的关系, Liu等 (2008) 和Cao等 (2011) 的研究表明评论发表天数与评论有用性呈负向关系, 即越及时的评论越有用, 但郝媛媛等 (2010) 的研究却得出了相反的结论, 因而对于评论及时性与评论有用性之间的关系还需要进一步证实。
2.2 评论者特征
评论者特征包括:个人身份信息的披露、名声可信度和专业知识或经验等。一些学者的研究认为评论者的真名、昵称、照片、所处的地理位置和兴趣爱好等个人信息的披露会使消费者更加了解信息源特征, 从而提高评论的可信度和感知有用性 (Forman, et al., 2008;Ghose&Ipeirotis, 2011;Schindler&Bickart, 2012) , 但Racherla和Friske (2012) 以及Baek等 (2013) 的研究却表明个人信息的披露对评论的有用性并没有显著的影响。名声可信度是指信息来源具有社会地位或专家形象, 评论者的名声可信度越高, 则相应的在线评论的可信度或有用性越高。一些研究使用评论者在网站中的排名作为名声可信度的度量 (Ghose&Ipeirotis, 2011;王平&代宝, 2012;Baek, et al., 2013;廖成林等, 2013) , 而另一些研究使用评论者的中心度, 即链接到评论者的用户数量来度量评论者的名声可信度 (Racherla&Friske, 2012;殷国鹏, 2012;殷国鹏等, 2012) 。这些研究均证明了评论者的名声可信度对评论的有用性有正向的影响。评论者的历史评论数或收到消费者有用投票的评论数会影响消费者对于评论者专业知识水平的判断, 专业知识水平高的评论者发表的评论更易于被消费者接受, 并给出较高的有用性评价 (Liu, et al.2008;彭岚等, 2011;Ghose&Ipeirotis, 2011;Racherla&Friske, 2012;殷国鹏等, 2012) 。Connors等 (2011) 通过实验研究的方法证明评论文本中包含有评论者对自身专业知识水平的描述会提高评论的有用性。王平和代宝 (2012) 以及廖成林等 (2013) 的研究表明评论者是否购买过该商品是影响评论有用性的一个重要因素。殷国鹏等 (2012) 从在线评论网站的社会化特征出发, 认为评论者的社会性因素会影响评论的有用性, 并用评论者参与的群组数量作为对其社会性的度量。Pan和Zhang (2011) 认为评论者的创新性会使其成为社区中的意见领袖, 因而他们的评论会被消费者认为是有用评论, 但创新性过高的评论者会因其与普通消费者的异嗜性而降低其评论的有用性。
2.3 评论阅读者特征
评论阅读者, 即消费者, 有关商品的先验知识水平会影响其搜索信息、评估信息和进行决策的过程, 因而知识水平或经验不同的消费者其感知的评论有用性水平也不同 (Connors, et al., 2011;彭岚等, 2011) 。Connors等 (2011) 的研究认为知识水平高的消费者会认为包含有较多商品信息的评论更为有用。
3 存在的问题与研究展望
通过对国内外研究现状进行分析, 我们发现当前对在线评论有用性的研究仍然存在一些问题。
(1) 目前绝大多数相关研究都采用了二手数据法, 从在线评论网站上抓取评论数据并将网站上提供的评论有用投票数占评论总投票数的百分比作为对评论有用性的度量, 但这种度量是有偏差的。 (1) 网站中的很多在线评论都没有获得任何投票, 特别是一些较新的评论, 而过去的研究都只选择了累计投票数达到一定数量以上的评论作为样本, 这就使得样本数据仅仅代表了投票的消费者的意见, 而忽略了那些阅读了评论但没有投票的消费者的意见, 样本的选取存在偏差。 (2) Hu等 (2009) 通过抓取40 000条来自Amazon的在线评论表明, 每条评论被认为有用的概率在70%~74%之间, 也就是说有用性这一因变量本身就是服从一个有偏分布的。这两方面的偏差都会使得最终的研究结果存在偏差。因此, 未来的研究应该采用包括实验研究、问卷调查等在内的更多样的研究方法, 且可以把多种研究方法相结合, 如先利用实验研究或问卷调查的方法进行探索性的研究, 然后再利用二手数据进行验证。
(2) 现有的研究基本上都选择了商品作为研究对象, 而仅有Racherla和Friske (2012) 的研究选择了服务作为研究对象, 因此, 未来需要对有关服务的在线评论的有用性做进一步深入的研究。
(3) 现有的研究很少考虑评论阅读者也就是消费者的特征对评论有用性的影响。除了消费者所拥有的先验知识外, 消费者的涉入度也会影响其对在线评论有用性的感知。在制定购买决策时, 消费者的涉入度不同, 其决策行为和处理信息的方式是不同的, 高涉入度商品的购买决策要比低涉入度商品更为负责。因此, 未来应研究消费者的涉入度对评论有用性的调节作用。
4 结语
对在线评论的有用性进行研究是电子商务领域中一个重要的研究问题, 有着十分重要的理论和实践意义。本文对现有的该领域内的研究进行了综述, 分析了研究中存在的问题, 并给出了未来的研究方向, 希望能够为今后对在线评论有用性的研究提供一些参考。
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在线评论 篇4
在线评论也叫在线口碑、网络口碑,指以网络为媒介,通过社会化网络平台、社区、在线论坛、第三方评论网站等形式进行的口碑传播。为了规避网上购物中的不确定性,消费者在购物时通常会参考别人的购物体验,而购物体验往往是通过在线评论得知。在线评论作为网络环境下口碑与虚拟社区交流的重要形式,其价值已经得到在线零售商与消费者的高度认可[1]。根据香奈儿顾问 ( Channel advisor) 的调查,91% 的用户在购买前会参考在线评论。而且购买不同类型的商品,在线评论对消费者的购买行为也不同,根据里格 纳 ( Riegner) 、叶强以及 卢向华[2,3,4]等人的研究发现,在线评论对消费者购买高价格的电子科技产品以及体验型商品如餐厅、旅馆的影响最大,而对服装、家电等零售产品购买决策的影响较小,对于旅行、理财服务,人们则更倾向于选择搜索引擎和家人朋友的推荐。由于在线评论对销量具有很大的影响,因此,了解消费者在线评论行为的影响因素非常重要,本文旨在探究消费者在线评论行为的影响因素,主要回答“消费者在什么情况下会参与在线评论”这一问题,并提出了消费者在线评论行为的影响因素模型。企业在了解消费者在线评论的影响因素之后,能够从正面采取行动去引导消费者的在线评论行为,从而提高销量。
2 文献回顾及相关理论基础
2. 1 文献回顾
现有的研究主要针对在线评论有用性的影响因素以及在线评论对销量的影响,很少有学者关注在线评论形成的影响因素。邵兵家对消费者参与评论意向的影响因素进行研究,认为影响因素主要有帮助其他消费者所获得的愉悦感、影响企业所获得的愉悦感以及执行成本,而自我提升、经济回报、认知成本等因素没有直接影响[5]。赵占波从社会交换理论以及动机拥挤理论出发,研究结果表明影响卖家获得的愉悦、提升自我形象、利他主义以及帮助商品对消费者参与在线交易评价具有显著正向影响,而执行成本对其具有显著负向影响[6]。李兆飞认为消费者发表在线产品评论的动机主要分为三大块即: 与个人相关、与购物相关以及利益驱动。其中与个人相关主要包括情感分享和娱乐放松,与购物相关的有信任平台、支持或惩罚商家,利益驱动主要有信息回报、经济回报和提升消费质量。并且他认为对在线评论的感知有用性起到调节作用[7]。陈悦棠认为消费体验对消费者在线评论行为具有很大的影响,其中消费体验包括感观体验、情感体验、关联体验、思考体验以及行动体验[8]。
2. 2 相关理论基础
动机是指由特定需要引起的,欲满足各种需要的特殊心理状态和意愿。心理学中的动机理论认为人们为他人提供或向他人收集信息和建议能够满足自身的一些需求。消费者不会无缘无故地参与在线评论,也不会无缘无故地接受在线评论。在线评论的产生肯定受到各方面影响因素的作用。
2. 2. 1 互惠心理
互惠是社会互动的一种基本规范,它是指人们会对收到的礼物、好处和让步给以回报[9]。互惠又可以分为正互惠和负互惠,正互惠是指人们对于友善的行为给予正面的回报,而负互惠是指对于不友善的行为给予负面的回报[10]。互惠强度是指互惠心理的强烈程度,互惠强度越高的人,越会在接受了好处或受到了伤害之后做出回应。中国自古以来就有讲求知恩图报、礼尚往来的美德,如“滴水之恩,当涌泉相报”“投之以桃,报之以李”“来而不往非礼也”等。互惠已经成为了一种社会的道德规范,对于那些知恩不图报甚至忘恩负义的人,人们都避而远之,甚至被会社会所淘汰。著名的社会学家贝克尔很早就意识到,社会是互惠的社会,人是互惠中的人。齐美尔更进一步表明,如果没有“服务和回报之间的互惠”,社会的均衡和凝聚力就不可能存在[11]。当人们在接受别人给予的好处时,就导致产生内疚或感激的心理,如果不作出相关回应的行为,就会由于感觉违反了社会规范而产生不安的情绪。
2. 2. 2 利他行为
利他行为在社会心理学中的定义有广义和狭义之分,广义的利他行为是指提供资源、时间或能量以帮助他人的行为。狭义的利他行为是指帮助他人而不求任何回报。在网络中,利他行为具有了更加广泛的内涵,既包括帮助自己的亲朋好友,也包括帮助网络上的陌生人; 既包括帮助某个个体的消费者,也包括帮助某个特定的群体,甚至还包括帮助企业[12]。
2. 2. 3 信任
信任是一个多维度、多学科的概念,不同学科领域对信任具有不同的定义。在社会科学中,信任被认为是一种依赖关系。相互依赖表示双方之间存在着交换关系,无论交换内容如何,都表示双方至少有某种程度的利害关系,己方利益必须靠对方才能实现。在心理学中,信任是社会影响概念中不可或缺的一环: 因为影响或说服一个信任你的人是容易的。卢梭 ( Rousseau) ,斯特金 ( Sitkin) ,伯特 ( Burt) 和卡默勒 ( Camerer) 的交叉学科观点对信任的定义为: 信任是一种基于对他人行为的积极期望的心理状态,这种心理状态组成了接受自己处于易受伤害的弱势的意向[13]。赖丁斯 ( Ridings)[14]认为在虚拟世界中,信任同样重要。因为在虚拟世界中缺少可操作的规则来使人们相信其他人的行为。
3 理论模型与假设
在线评论行为是指消费者通过社会化网络平台、社区、在线论坛、第三方评论网站等在线评论系统,将自己的购物体验通过文字表达出来的一种行为方式。然而,国内学者对消费者在线评论行为的影响因素的研究不多,而且并没有形成一致的理论模型,本文结合互惠心理、利他行为、信任等理论形成了如下在线评论行为影响因素模型( 如下图所示) 。
3. 1 消费者满意程度与在线评论行为
消费者满意,是消费者消费后根据其期望和需要的满足程度而产生的一种心理反应,未能满足期望或需求的产品和服务将会导致不满意。消费者购后评价行为的基础是消费者满意,满意的消费者会对企业的产品给予良好的评价,而不满意的消费者则可能会负面口传对企业不利的信息[13]。布洛赫 ( Bloch)[15]等人研究发现,满意是导致消费者进行在线评论的重要驱动因素。安德森 ( Anderson)认为需要对满意的程度进行分类,那些非常满意和非常不满意的顾客比那些中等满意水平的顾客更可能进行在线评论[16]。但也有研究发现,满意程度并不一定导致在线评论行为,这还受到个人因素的影响。本文将互惠心理作为调节变量,认为该因素会在一定程度上影响满意或不满意的消费者进行在线评论的行为。因此,本文做出如下假设:
假设H1消费者满意程度对在线评论行为具有显著影响。
3. 2 经济利益与在线评论行为
自古以来,经济利益就是人类赖以生存和发展的基础。现在许多在线购物网站会给予参与在线评论的消费者一定的经济报酬,例如许多淘宝商家采用让利赚好评的方式来促使消费者给予好评,如“给好评立减5元”等,罗伯茨 ( Roberts)[17]认为经济回报是提高人们参与水平与执行水平的一个重要的外部动机。威尔茨 ( Wirtz) 和丘( Chew) 认为,满意只是产生正面评论的必要条件而非充分条件,满意的消费者不一定会进行在线评论,而当这些满意的消费者受到一定的激励条件时,才会促成正面口碑的形成[18]。因此,本文做出如下假设:
假设H2经济利益对在线评论行为具有显著影响。
3. 3 对在线评论真实性的信任程度与在线评论行为
随着互联网的普及,越来越多的消费者选择进行网上购物。据中国互联网信息中心发布的相关数据显示,截至2013年12月,我国网络购物用户规模达到3. 02亿,较上年增加5987万,增长率为24. 7% ,使用率从42. 9% 提升至48. 9% 。然而网络购物充满了不确定性和不安全性。有些不法商家为了吸引消费者,会请网托发布虚假信息,虚假评论。亚马逊网站就发生过这样的事情,有些作者和网托利用在线评论作为推销或批评一本图书的工具,有的作者甚至利用假名把自己的书,评为亚马逊网站上五星级的几个最著名的作家之一的作品。事件被曝光之后,许多消费者质疑在线评论的真实性,对于这样的评判机制失去信心,打击了消费者参与在线评论的积极性。因此,本文做出如下假设:
假设H3对在线评论真实性的信任程度对在线评论行为具有显著影响。
3. 4 利他行为与在线评论行为
随着互联网的发展,网络利他行为也越来越受到学者的关注。王小璐、风笑天[19]认为,网络利他行为是指在网络环境中,所实施的将使他人受益而自身会有物质损失,又没有明显自私动机的自觉自愿行为。其中“物质损失”是指他人在帮助其他人的过程中,损失的时间,精力以及虚拟货币等。而“没有明显自私动机”是指他人在帮助其他人的过程中并没有期望被帮助的人会给予回报,而且被帮助的人是不明确的。网络利他行为主要表现为以互联网为媒介,以电子化信息为媒介的信息交流和知识分享行为[20]。郑显亮在结合前人研究的基础上提出,网络利他行为主要包括网络支持、网络指导、网络分享和网络提醒。网络支持、网络指导、网络分享是以知识交流为基础的; 而网络提醒主要是指消费者将自己不愉快的购物经历通过在线负面评论告知其他消费者,避免他们重蹈自己的覆辙。在网络购物上,信息交流和知识分享主要是通过在线评论或社区论坛等方式进行的。因此,本文做出如下假设:
假设H4利他行为对在线评论行为具有显著影响。
3. 5 感知成本与在线评论行为
每个人都有惰性。消费者在进行在线评论时,需将对产品的认知组织成语言,并且输入到在线反馈系统中。在这个过程中,将花费他们大量的时间。对于那些输入文字比较慢的消费者,这个过程将是烦琐且费力的。有些消费者就会由于输入缓慢以及要写的东西太多,太浪费时间而放弃。奥利考斯基 ( Orlikowski)[21]的研究表明当知识贡献过程需要耗费大量的时间时,人们共享知识的意愿将被削弱。消费者在进行在线评论之前,会对所需的时间、精力等成本进行评估,如果成本太高,就会放弃此行为。因此,本文做出如下假设:
假设H5感知成本对在线评论行为具有显著影响。
3. 6 互惠心理与在线评论行为
互惠心理分为正互惠心理和负互惠心理。正互惠是指人们对于友善的行为给予正面的回报,表现在商业世界就是,当企业以消费者为中心,处处为消费者着想,提供给消费者超出其预期的产品与服务时,消费者就会想方设法回报企业,比如经常购买企业的产品,成为企业的忠实粉丝,帮助企业做宣传,将其产品或服务推荐给其他消费者,等等。在网上购物中,就体现为,通过网络口碑的形式 ( 更多是通过在线评论) ,支持商家。商家需要做的就是使消费者在网上购物体验中感到满意,在满意的情况下,互惠强度较高的消费者就会通过正面评论等方式回报商家。
负互惠表现在商业世界就是,当企业给予消费者达不到其预期的或使其不满意的产品或服务时,消费者就会产生负面情绪,就会通过差评来发泄其不满。芮金 ( Richins)[22]等学者认为,不满意的消费者会比满意的消费者进行更多的在线评论。然而不满意的消费者并不一定会进行负面评论,因为他们不想在其他人脑海中留下一个抱怨者的形象,但是对于那些负互惠强度较高的消费者,他们进行负面评论报复店家的可能性就比较大。因此,本文认为互惠心理是消费者满意程度与在线评论行为之间的一个调节变量。假设如下:
假设H6互惠心理对消费者满意程度与在线评论行为之间的关系起调节作用。
4 研究方法与假设检验
4. 1 问卷编制
本文选取在线评论行为作为因变量,选取经济利益、对在线评论真实性的信任程度、利他行为、感知成本、正互惠、负互惠作为自变量以及调节变量,用李克特5级量表进行测量。为了与已有研究做比较,以及保持研究的一致性与连续性,本研究对各种变量的测量主要参考现有的量表,并结合专家意见形成初始问卷。最后,选取三十人对初始问卷进行了预测试,然后根据预测试结果对初始问卷进行信效度检验,进一步净化题项,形成最终问卷。
4. 2 数据收集
根据《2014年中国网络购物市场研究报告》显示,我国网购用户呈现低龄化特点,多为在校学生和年轻白领,因此,主要向这两个人群发放问卷。问卷的发放采用电子和纸质 问卷两种 途径。在网站 问卷星 ( http: / /www. sojump. com / ) 上发布问卷; 针对云南财经大学在校学生发放纸质问卷。共发放180份,回收180份,其中有效问卷140份,有效回收率77. 78% 。
5 实证分析
5. 1 测量模型检验
量表信度检验采用α系数和组合信度 ( CR) 两个指标,其中α系数要求大于0. 7,组合信度 ( CR) 要求大于0. 6。由于在线评论行为是单指标,故不必做其信效度检验。结果如表1所示,所有变量的α系数和组合信度( CR) 都满足要求,说明问卷具有良好的信度。效度检验包括收敛效度和区分效度检验。收敛效度通过验证性因子分析 ( CAF) 检验,结果如表2所示,所有题项的标准因子载荷都在0. 5以上,说明模型具有良好的收敛效度。
平均方差抽取量 ( AVE) 能够反映量表的区分效度,其中要求AVE值大于0. 5,而且平方根要大于与其他变量的相关系数。表3是变量间的相关系数矩阵,对角线上是各变量AVE的平方根。表3中AVE的平方根都大于0. 7;所有变量的AVE的平方根都大于与其他变量的相关系数,说明模型具有良好的区分效度。
5. 2 回归方程检验
5. 2. 1 影响因素与在线评论行为的关系验证
本研究使用线性回归验证模型,回归方程验证结果见表4。
从表4可得到以在线评论行为为因变量,消费者满意程度、经济利益、对在线评论真实性的信任程度、利他行为为自变量的回归方程:
在线评论行为 = 0. 136*经济利益 + 0. 196*对在线评论真实性的信任程度 + 0. 342*利他行为 + 0. 043*消费者满意程度 - 0. 146*感知成本
其中,对在线评论真实性的信任程度和利他行为的Sig. 值分别为0. 015和0. 000,这表示这两个变量对在线评论行为具有显著的正相关关系,而消费者满意程度、感知成本以及经济利益的Sig. 值分别为0. 603、0. 057和0. 082,表示这三个变量对在线评论行为的影响并不显著。消费者满意程度不成立的验证结果进一步说明了,满意程度并不是导致在线评论行为产生的最终原因。而经济利益假设不成立的原因可能是由于卖家给出的利益不够大,对消费者不形成诱惑,或者消费者不认为卖家会兑现承诺。感知成本假设不成立的原因可能是有的消费者认为进行在线评论所获得心理愉悦感或其他收获远大于所付出的成本。因此不管感知成本高或低的消费者都会进行在线评论。
因此,假设3和假设4成立,而假设1、假设2和假设5不成立。
5. 2. 2 互惠心理的调节效应验证
采用多次回归分析的方法,将消费者满意程度、正互惠和负互惠 ( 调节变量) 以及正负互惠同消费者满意程度交差项进行回归分析,得到表5。结果显示,消费者满意程度作为 单变量对 因变量的 影响不显 著,Sig. 为0. 975,当加入正负互惠作为调节变量,消费者满意程度对回归方程就存在显著影响,由此可知互惠心理对消费者满意程度有显著的调节作用。
R = 0. 931, R2= 0. 866, 调整后 R2= 0. 862, F 改变值 的显著性 Sig.= 0. 000。
由上述分析可得假设验证结果见表6所示:
6 结论及建议
人们在进行网络购物前往往会参考在线评论,根据有关学者研究表明,在线评论对企业的产品销量具有显著影响,因此,消费者在线评论行为成为近几年消费者行为学领域的研究重点,然而大多数学者关注的重点大都集中在在线评论对产品销量的影响,只有少数几个学者关注消费者参与在线评论的影响因素,本文结合互惠心理、利他行为、信任等理论,以实证的方法,从系统上深入剖析了消费者在线评论行为的影响因素。研究结果表明: 对在线评论真实性的信任程度、利他行为对消费者在线评论行为具有显著影响,互惠心理对消费者满意程度与在线评论行为之间的调节效应显著。而经济利益以及感知成本对在线评论行为的影响并不显著。
在线评论 篇5
关键词：大学生,网络购物,在线评论
一、引言
在线评论是指消费者在购物网站或者其他评论网站、论坛根据自己的亲身体验或他人的经历对某种产品或服务发表的正面或负面的看法。这些信息在购物网站或相关平台呈现、“口耳相传”, 成为消费者购买决策的重要信息来源并产生了一定的影响。消费者产生相关需求认知后, 就会收集相关的信息, 进而做出购买决策。由于自身过去储存在记忆中的相关产品、服务和购买信息等总是有限的, 消费者在面临购买决策时, 必然要去搜集相关的外部信息。网络购物环境下, 在线评论就成为消费者决策时重要的外部来源。
随着电子商务的蓬勃发展, 在校大学生成为网络购物的主流群体之一。由于网络购物的虚拟性、不可触摸性等特征, 大学生在网络购物的时会更加注重信息收集, 会通过浏览他人的在线评论, 知晓人们对商品、服务等优劣评价, 辅助和优化自身的购物决策。一方面由于在校大学生经济上尚未自给自足, 支付能力相对有限等因素, 网络购买行为决策会更加谨慎, 收集更多的信息来支持决策行为;另一方面休闲时间富余, 使得其有更多的精力投入信息收集环节。因此, 在线评论与大学生网络购物决策存在更为密切的关系。
本文通过问卷调查和统计技术对在线评论的影响作用展开实证分析, 挖掘在线评论不同要素对大学生网络购物决策的影响, 进而提出相关的对策和建议。
二、相关理论基础
“消费者购买决策”是指消费者谨慎地评价某一产品、品牌或服务的属性并进行选择、购买能满足某一特定需要的产品的过程。
S-O-R- (Stimulus-Organism-Response, 刺激-机体-反应) 模型首先由Mehrabian和Russel提出, 该模型指出环境刺激能够影响个体的情感状态, 进而影响个体做出相关反应。因此研究人员也将S-O-R模型应用在网络购物情境下, Hsuan-Yu Hsu&Hung Tai Tsou引入S-O-R模型, 研究网络购物行为反应模式, 如图所示。
三、研究设计和数据收集
本次研究通过问卷调查收集相应数据。问卷包括三个部分:消费者的基本资料;第二部分是在线评论的一般性调查, 主要了解消费者网购行为、决策特征等;第三部分是变量测量, 测量卖家信誉等级、宝贝评价数量、在线评论情感强度、在线评论内容和在线评论的时效性等变量对购买决策的影响程度, 均采用Likert5级量表形式, 1分~5分表示同意程度, “1”表示强烈不同意, “5”表示强烈同意。本文以在校大学生为主要调查对象, 一共发放200份问卷, 有效回收183份。本文主要采用SPSS19.0对问卷调查所得的数据进行分析。
四、数据分析与结果讨论
首先, 数据统计结果显示, 调查对象中约有95%大学生在网络购物决策还价中都会关注相应的在线评论, 通过这一方式来收集更多的关于产品质量、品质、功能、售后服务等信息, 从而支持自身的购物决策。可见, 在线评论是大学生网络购物决策是的重要信息来源。
其次, 对大学生网络购物决策过程中在线评论不同属性变量的作用和影响展开进一步分析。在线评论不同属性变量相关系数矩阵如下表1所示, 并通过利用普通最小二乘法来寻找和验证在线评论影响因素与消费者购买意愿之间的关系, 回归分析结果如下表2。
根据回归分析, 可以获得以下结论。
(1) 卖家信誉等级对消费者购买意愿没有显著性影响, 卖家信誉等级不是消费者购买决策的重要影响因素。
(2) 在线评论数量对消费者购买意愿有显著性影响, 在线评论数量是影响消费者购物决策的重要影响因素。
(3) 在线评论情感强度对购买意愿有显著性影响, 可见在线评论情感强度是影响消费者购物决策的重要影响因素。
(4) 在线评论内容对消费者购买意愿没有显著性影响, 可见在线评论内容并不是影响消费者购物决策的重要因素。
(5) 在线评论时效性对购买意愿有显著性影响, 可见在线评论时效性是影响消费者购物决策的重要影响因素。
五、结论与建议
1. 结论
(1) 产品在线评价数量越多, 对消费者的购买意愿的影响越大, 两者之间是显著正相关
产品在线评论数量增加, 消费者的购买意愿也会加强。根据从众心理, 一个产品的在线评论多说明这个产品受到的关注也大, 产品评论能够带给消费者的相关信息, 帮助消费者了解到一些卖家在产品详情介绍中所没有提到的信息。较多数量的在线评论, 更能够帮助消费者了解真实的购物信息, 为自己的购物决策增加筹码。
(2) 在线评论情感强度越强, 对消费者的购买意愿影响越大
网络购物平台中, 各类产品的在线评轮数不甚数, 但是带有强烈情感气息的在线评论往往越容易感染消费者, 能够影响消费者购买意愿。尤其是深刻的正面评论更能够促使消费者下定购物决心, 而负面评论则会影响甚至削弱消费者的购买意愿, 一般的评价则不会对消费者产生影响。
(3) 在线评论时效性越明显, 对消费者的购物决策的影响越大
网络购物平台中, 消费者往往都会看比较靠前的在线评论, 一般只看前几页, 所获得的在线评论信息也不一定全面, 因此能让消费者如何快速找到具有价值的在线评论是非常重要的, 能够帮助消费者节约更多的时间来迅速定位有价值的在线评论, 为消费者提供便利。越是能够让消费者迅速定位到有用价值的在线评论, 越能够帮助消费者下定购物决策。
(4) 在线评论的负面评论越多, 对消费者的购物决策的影响越大
在线评论的负面评论是非常常见的一个问题, 往往一个负面评论会影响到一件宝贝的整体印象。负面评论不能及时得到处理导致一个恶性循环, 从而不断的影响消费者的购物决策。
2. 建议
(1) 创建网络店铺的在线口碑
在线口碑的好坏直接影响消费者的购物决策, 而网络店铺的在线口碑很大程度上会受到在线评论的影响。因此网络卖家应该重视消费者的在线评论, 适时总结在线评论, 挖掘在线评论中的积极、正面评价, 不断累积和提高网络店铺的在线口碑。
(2) 重视在线评论价值和作用
在线客户评论的数量、强度和情感倾向这些属性对消费者的购买意愿都有明显的影响。网络卖家应该重视在线评论的作用, 更好发挥在线评论的价值。网络卖家可以通过开展相关活动来引导并激励消费者发表评论将自己的购物体验告诉他人。例如, 消费者收货后评价好评并且留言评论返现XX元等措施来鼓励消费者评价。
在线评论情感强度对消费者也有很大的影响。网络卖家应该对情感较强的在线评论给予足够的重视, 适当放弃那些毫无情感色彩的评论, 并开展活动来激励那些积极的正面评论, 网络卖家应该及时回复并处理差评、中评者, 以避免类似的更多评论的出现以影响后来的消费者。例如, ①网店店主可以开展优秀买家评论评选活动, 通过对买家的在线评论进行筛选评分得出优秀买家评论奖等, 并且设置一定的活动奖品激励消费者的参加。②网店店主可以设置相关促销活动, 只要消费者评论达到相应字数, 就能享受返现优惠。③网店店主可以通过设置买家秀评奖活动, 来激励消费者展示自己所购买的产品, 更直观的视觉影响消费者的购物决策。
(3) 正确对待负面在线评论
由于消费者个体的差异, 任何产品和服务都不可能获得百分之百的满意, 因为负面在线评论也是不可避免的。因此网络卖家要正确认识负面在线评论, 及时采取服务补救的措施, 挽回顾客损失, 促使顾客满意。同时通过采取相应的激励措施和手段, 促使消费者对原有的负面评论做出新的反馈, 可以在一定程度上消除负面在线评论的影响。
(4) 加强在线评论的互动和反馈
在线评论发布平台是开放式, 可以自由的给消费者评论、留言等, 但是大多数时候都是单向的信息传递, 没有产生信息互动和沟通交流, 这将不利于在线评论信息的价值体现, 因此通过强化网络平台、卖家与消费者之间的互动、交流, 有助于网络卖家更好的了解消费者的意愿, 综合改善在线评论平台的建设和在线评论体制的完善。
(5) 保证在线评论信息的真实性
电子商务和传统购物有很大区别, 其中一方面就是买卖方信息不对称, 也就是说买家接收到的信息与卖家所提供的宝贝的真实信息是有所差距的, 再加上网络虚假评论等的风险, 导致了消费者在线购物具有一定的感知风险。一些网络卖家通过要求买家修改评论的方式来隐瞒宝贝的真实信息, 这反而导致更严重后果。因此, 网络购物平台的管理者应该设置相应的监督机制和惩罚措施, 保证在线评论的真实性。只有让消费者看到真正的真实的评论信息, 才能让消费者有一定的判断意识, 才能提高客户满意度。
参考文献
[1]尹英姿.基于TAM的酒店在线评论参与行为研究[D].青岛:中国海洋大学管理学院, 2012.
[2]Hsuan-Yu Hsu and Hung Tai Tsou.The effect of website quality on consumer emotional states and repurchases intention[J].African Journal of Business Management, 2011, 8 (4) :6195-6200.
[3]严建援.电子商务中在线评论内容对评论有用性影响的实证研究[J].情报科学, 2012, (5) :713-716.
[4]王洪伟, 郑丽娟, 尹裴, 等.在线评论的情感极性分类研究综述[J].情报科学, 2012, 08:1263-1271.
在线评论 篇6
随着现代网络技术的快速发展, 使口碑传播的方式突破了空间和时间的限制迅速扩大。基于互联网所具有的高度互动性、匿名性、便利性和个性化等特征, 越来越多的网络买家愿意在微信、微博、购物网站等网络空间发布有关商品的评价信息。
在线客户评论, 是用户自己基于对商品的使用经验, 进而对商品做出的评论。而由于互联网强大的搜索和存储功能, 又使在线客户评论反映的商品信息更加全面和客观, 其可信度和影响力要远远高于企业发布信息的影响力。因此, 越来越多的网络消费者更倾向于依赖在线客户评论来评估商品, 从而作出最终的购买决策。
目前, 虽然有众多的服装企业和商家已经制定了一系列关于网络口碑营销的方案与计划, 但其中大多数的营销方案和计划实施起来并没有达到预期的理想效果。其根本原因在于, 这些服装企业对于在线客户评论究竟如何影响消费者的购买决策缺乏深入的认知。因此, 笔者希望借助于本文的理论分析和实证研究的结论, 帮助服装企业识别影响在线客户评论影响力的因素, 以及各个影响因素的重要程度, 以便在实施口碑营销战略时能够产生更好的营销效果。
研究方法
笔者在问卷的设计上主要参考Sproles和Kendall编制的CSI量表, 编制《在线客户评论对网络服装消费者购买决策的影响研究问卷》;采用Likert5点等级量表记分:“1—非常不同意”、“2—不同意”、“3—不确定”、“4—同意”、“5—非常同意”。
本研究的对象, 是有过网上服装购买经历的高校大学生和参加工作的年轻一代, 选择网络调查和浙江杭州下沙高教园区作为施测地点, 共发放问卷200份, 收回186份, 有效问卷186份。所收集的数据用SPSSl6.0进行因子分析和可靠性分析, 得到样本的KMO系数值为0.786, Bartlett球形检验显著性水平Sig.=0.000, 适合进行因子分析。然后, 根据因子分析所得的结果进行方差分析, 探讨在线客户评论对网络服装消费者购买决策的影响因素。
研究结果
1.在线客户评论对网络服装消费者购买决策的影响研究纬度的构建
本研究使用主成分法提取因子 (如表1所示) 。在线客户评论对网络服装消费者购买决策的影响研究主要有5个纬度, 分别是:消费者专业知识、评论的全面性、在线评论的影响力、发布者的可信性、发布者的专业性。这5个因子的累计贡献率为65.048%, 各因子的信度均达到了0.6以上标准, 各变量的负荷值从0.506~0.779, 表明其与公因素之间的关系很密切。使用这些成分已对绝大多数数据给出了充分的概括。
2.人群聚类及其特点分析
消费者的特质不同会导致其购买决策不同。笔者采用快速聚类法 (K-Means Cluster) , 对186份样本进行聚类分析 (如表2所示) 。按购买决策的均值差异, 将样本分为四类。
3.在线客户评论对网络服装消费者购买决策的影响研究的差异分析
自变量为, 性别、年龄、学历、职业、每次可支配收入、过去一年您在网上购物的次数、您每次在淘宝网购买服装的平均花费、您选择网络购买服装的最主要原因;因变量为, 消费者专业知识、评论的全面性、在线评论的影响力、发布者的可信性、发布者的专业性。
分析结果 (如表3所示) :年龄、学历、职业、您选择网络购买服装最主要的原因5个自变量在各决策纬度上差异不显著;性别、每月可支配收入、过去一年您在网上购物的次数、您每次在淘宝购买服装的平均花费4个自变量上存在差异。
摘要：如何利用网络进行口碑营销, 逐渐成为营销人员和研究学者关注的热点话题。笔者在总结国内外有关消费者购买决策研究的基础上, 以有过网上服装购买经历的高校大学生和参加工作的年轻一代为研究对象, 通过编制《在线客户评论对网络服装消费者购买决策的影响研究问卷》, 探讨在线客户评论如何最终影响消费者的购买决策。
关键词：在线口碑,在线客户评论,消费者购买决策,淘宝网
参考文献
[1]王遵智.网络口碑中个人专业与个人强度对购买决策的影响——以电子邮件为例[D].台湾台北:台湾科技大学 (硕士学位论文) , 2004.
[2]章晶晶.2007.网络环境下口碑再传播意愿的影响因素研究[D].杭州:浙江大学 (硕士学位论文) , 2007.
在线评论 篇7
一、假设的提出
假设一:评论客观性
H1:在线评论的主观性倾向对评论有用性存在影响。
H1-1:在线评论中各语句的平均主观表达倾向对评论有用性有正向影响。
H1-2:在线评论中各语句的主观表达倾向标准差对评论有用性有负向影响。
H1-3:评论标题的平均主观表达倾向对评论有用性存在正向影响。
假设二:评论的正负情感
H2-1:评论的正向情感倾向对评论有用性存在正向影响。
H2-2:评论的正向情感倾向标准差 (反应正向句和负向句的混杂程度) 对评论有用性存在正向影响。
H2-3:标题的平均正向情感倾向对评论有用性存在正向影响。
假设三:评论的偏差
H3:评论与平均商品评价的偏差对评论有用性存在负向影响。
假设四:其他因素
H4:评论发表的时间对评论有用性存在负向影响。
H5:评论可读性对评论有用性存在正向影响。
二、在线评论有用性影响因素模型
基于以上假设, 本文采用多元线性回归模型, 建立各个文本特征因素与评论有用性之间的线性关系 (见模型1) 。
下标kr代表第k本图书第r条评论, 各变量的解释见下表1。
三、研究数据
本文从www.amazon.cn上选择小说、文学、艺术、传记等12种体验享乐类图书, 使用Java程序分别抓取每类排行前20图书的全部评论页面。然后, 通过网页解析提取出每个页面的全部评论的数据, 提取的评论信息包括:评论标题、评论评分、评论文本、评论的有用性投票和评论发表时间。由于卓越网上有用性投票存在质量不高的情况, 如:评论有用性投票为0/0、1/1, 评论有用性=认为有用的票数/总投票数, 投票总数太少无法充分体现有用性的大小。所以本文剔除有用性投票总数小于5的评论, 最终筛选剩余评论1911条。
有些评论特征可以直接从评论数据中提取。评论的正向情感倾向反应评论者对产品认可的程度, 本文拟采用评论评分作为情感倾向的替代指标, 因为这是消费者给出的最原始的数据, 最能真实的反应消费者的态度。评论与平均商品评价的偏差Rating Diff, 通过评论评分与平均商品评分的差表示, 差值越大代表评论者越脱离公众的平均看法。
而有些评论特征无法直接获取, 本文使用文本挖掘工具Ling Pipe的Sentiment Analysis功能识别文本特征。其过程是:新建一个分类器, 用已经人工标注好类别的文本训练这个分类器, 然后使用测试样本对分类器的分类效果进行评估, 接下来就可以用训练好的分类器来对其余未知类别的文本进行分类和情感分析。本文采用的训练样本和测试样本是从评论数据中随机抽取400条, 然后人工标注每条评论中每个句子的主观表达倾向和正负情感倾向。客观句的训练样本和测试样本是从图书介绍中随机抽取的1000个句子。基于以上训练样本和测试样本, 训练主客观分类器和正负情感倾向分类器, 最终得到的主客观分类器的准确率为88.6%, 正负情感倾向分类器的准确率为76.3%, 说明分类器的分类效果良好。
使用上述分类器计算评论的平均主观表达倾向概率、主观表达倾向概率的标准差和正向情感倾向的标准差。计算公式如下:
Sub Pro (i) 是评论内容中第i句的主观表达倾向, Pos Pro (i) 是评论内容中第i句的正向情感倾向, n是评论内容句子的数目。
四、模型回归结果分析
评论评分Rating和评论标题的平均正向情感倾向Title Avg Pos都可以反映评论内容的情感倾向, 两个变量的意思相近。通过相关性分析发现这两个变量存在正相关性, 相关系数为0.411, 将这两个变量同时放到模型中会造成多重共线性, 其中一个变量的系数将会不显著, 所以任选其中一个变量放入模型分别进行回归。使用SPSS对数据进行回归, 得到的模型拟合结果是:
注:“-”代表回归系数不显著
模型的估计结果对前面假设的支持情况见下表2:
注:Y表示假设显著成立, N表示假设不成立, 包括假设关系相反或者不显著
评论的平均句长对评论有用性没有显著影响, 这与Ghose和中国学者郝媛媛的研究成果都不相同。Ghose等针对视听播放器和数码相机的研究结果认为, 平均句长对评论的有用性存在负向影响, 理由是平均句子长度越短, 阅读起来越方便、越容易理解。郝媛媛针对电影评论的研究结果认为, 平均句长对评论的有用性存在正向影响, 因为句子越长包含的信息就越丰富。综合以上两位学者的结论, 平均句子长度的长、短, 各有各的优点, 所以对评论的有用性没有显著的影响。
本文以图书评论为研究对象, 将在线评论有用性的研究拓展到图书领域。本文除了借鉴其他相关研究中正负情感倾向、主客观表达倾向、评论发表时长因素外, 还考察了“评论观点与大众对商品平均评价的偏差”这一文本特征对评论有用性的影响, 并通过实验证明了这一负向影响关系。
通过建立在线评论的有用性影响因素模型, 根据模型预测评论的用户的感知有用性具有重要的作用。可以彻底摆脱评论有用性投票需要长时间积累这一弊端, 做到即时筛选有效的、有价值的评论信息, 有助于提高消费者决策制定的效率。本文得到的重要结论包括:1、在线评论越趋于正向有用性越高;2、在线评论采用主观的表达方式, 可以提高评论的有用性;3、评论的观点过于偏离平均商品评价, 评论的有用性将会降低;4、新发表的评论的有用性相对较大。
从模型的回归结果可以看出, F值显著, 说明模型的线性关系显著成立。R2和R2调整的分别为0.14和0.136, 与Ghose的研究成果 (针对音频和数码相机的模型R2分别为0.07、0.1) 相比, 模型的拟合度仍有所提高。假设H1-1, H1-3得到支持, 即:评论内容越主观, 评论的感知有用性越大, 这一结论与Ghose和Ipeirotis研究结果一致。[3]商家提供的产品介绍信息可以使消费者了解产品的客观信息, 消除消费者一些不确定性, 所以客观的产品评论提供给消费者的信息量被减少, 客观评论的感知有用性被降低。相反, 主观评论中包含消费者体验产品后的个人看法, 为消费者提供了产品客观信息之外的个人经验, 信息量相对较多, 所以主观评论的感知有用性大于客观评论。
正面评论的有用性高于负面评论, 这与情感一致性理论一致, 正面评论更符合消费者的心理预期, 更容易被消费者关注, 在消费者心中的权重相对较大。本文针对小说、文学、艺术、旅游等12类图书进行研究, 这些类图书偏向于体验享乐型。而对于体验型商品, 负面信息的影响会被削弱。综合这两方面原因, 评论越趋于正向, 越被认为有用。
评论与平均商品评价的偏差对评论有用性存在显著负向影响。即评论中的观点越脱离公众对商品的平均评价, 评论的有用性越小。消费者阅读评论是为了能够正确理解客观事实, 从而听从或参考他人的意见, [4]这是一种从众的行为。评论观点与大众的平均观点偏差越大, 越脱离公众的看法, 评论的内容可能过于偏激或者是不理性, 其说服力和可信性就会受到质疑, 评论的有用性会受到负面影响。
评论发表的时间对评论有用性存在显著正向影响, 这与假设H4刚好相反, 虽然说评论发表的越晚, 被关注和被投票的可能性会降低。但是同时也说明评论的内容很新, 新发表的评论反应的是最新的产品信息, 而早发表的评论时效性较差。因此评论发表的时间越晚, 评论内容越具有参考价值, 评论的有用性会越大。
摘要：面对互联网上海量的商品评论, 如何快速的挑选、识别有价值的信息, 已经成为人们所关注的问题。本文以网上图书评论数据为研究对象, 运用文本挖掘、情感分析、统计学方法, 从评论的文本特征出发, 构建在线评论有用性影响因素模型。基于此模型, 可以预测商品评论的有用性, 帮助消费者筛选有价值的评论, 提高消费者信息搜索的效率。
关键词：图书领域,在线评论,网络口碑,有用性,文本特征
参考文献
[1]Anderson E W.Customer satisfaction and word of mouth[J].Journal of Service Research, 1998, 1 (1) :5-17.
[1]Hu, N., Pavlou, P.A., and Zhang, J.Can online reviews reveala product's true quality?Empirical findings and analyticalmodeling of online word-of-mouth communication.InProceedings of the 7th ACM conference on Electroniccommerce (EC'06) (2006) , pp.324-330.
[1]李敏乐, 在线评论对消费者从众行为的影响机制研究_神经科学视角[D].浙江:浙江大学, 2009.
在线评论 篇8
关键词：网络新闻,品牌,“宛新平”
中国互联网络信息中心(CNNIC)最新发布的第38次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2016年6月,中国网民规模达7.10亿,互联网普及率达到51.7%,超过全球平均水平3.1个百分点。如此巨量的公众空间,也意味着对信息的高密度需求。网络是海量信息集散地和发布场,其以前所未有的开放性和交互性,为公众提供了一个更为广阔的信息空间和公众话语平台。同时也成为新闻舆论工作的主阵地。网络世界,众语喧哗,各种信息杂烩,多元观点交锋,如何以正确思想引领舆论,占据先机,显得尤其重要。网络新闻评论,作为舆论阵地战的主攻手,在这里将发挥愈来愈重要的作用。
1. 网络新闻评论的兴起
网络新闻评论有广义、狭义之说。狭义的网络新闻评论,顾名思义是指网络媒体就当前新闻事件或事态发表评价性意见。广义而言,网络新闻评论既可以是代表网站观点的网站评论,也可以是专家评论,还可以表现为网友评论、网络论坛。它们的表现形式,用更网络化的语言来描述,包括“吐槽”“拍砖”“点赞”“盖楼”“灌水”“踩”等等。
网络新闻评论与传统新闻评论相比,既有相似之处,也有不同特点。从载体角度分析,网络作为承载网络新闻评论的平台,已不仅仅是发布媒介不同,更多的是因为这样的媒介而带来的思维方式、表达形式的颠覆性变化。
作为党和政府舆论宣传的重要阵地,主流网络媒体早已关注到网络新闻评论在舆论场中的引领作用。随着媒体市场化步伐加快,网络新闻竞争不仅仅表现为传播信息量的多寡、获取信息的快慢,其更多表现为——动态新闻朝着“有观点”的新闻发展,而“观点的自由市场”又呼唤着意见领袖的出现。
由此,各大主流网络媒体纷纷在网络新闻评论这一阵地施展拳脚。人民网自2001年3月起,推出新栏目“人民时评”后,每天刊出一篇新闻性评论文章,受众甚多,声誉鹊起。在已经发表的大量评论中,75%以上篇目进入了人民网当天新闻阅读量排行榜前10名。此外,东方网的“今日眉批”、新华网的“新华视点”、千龙网的“千龙时评”等,都是具有一定影响力的网络新闻评论品牌栏目。中安在线网站作为安徽新媒体集团旗下的主流网络媒体,也适应这一趋势,开设过“中安时评”专栏,而后又在此基础上开办了升级版的“宛新平”专栏。“宛”,即安徽简称“皖”的谐音,“新平”,即“新媒体集团评论”的谐音。
2. 网络新闻评论的品牌构建
有人说,新闻评论是一门艺术。在网络语境下,新闻评论则是一门更加强调“对话”沟通的思想交流艺术。随着大众话语权意识的提升和表达欲望的增强,单向灌输式的新闻评论注定日渐式微。尤其是对于依附于网络而存在的网络新闻评论来说,怎样掌握这门说话的“艺术”,显得更为关键。在这一点上,我认为打造网络新闻评论的品牌是一条必行之路。而要想打造出一个有影响力、有点击率的网络新闻评论品牌,需要从以下几个维度着手。
首先需要精准定位。内容为王,是新闻传播的内在逻辑,同样也是网络新闻评论必须遵循的法则。不管是作为党和政府喉舌的官方主流网络媒体,还是商业门户网站,要想让自己的网络新闻评论能够立得住、走得远,都必须对传播内容进行精准定位。中安在线“宛新平”专栏发表的文章,以“宛新平”统一署名,大多围绕当地发生的新闻发声,强调“皖味”,力求接地气。
“宛新平”栏目文章的选题从不凭空而来、闭门造车、无的放矢,所有文章都有其新闻源。归结起来,其选题主要集中在以下几个方面。其一、为安徽政府及民间的改革创新之举点赞。如《这样的乡村“敬老会”多多益善》《“道德信贷”为道德充值让好人增值》《聘请法律顾问,安徽带了个好头》等文章。其二、为进一步做好各项工作建言。如《立法治霾,这个紧箍咒早戴早好》《需要补上的“破窗”不止一个公款旅游》《基层反腐要改变“专职不专”》等篇。其三、瞄准发生在安徽的社会热点新闻、突发事件,敢发声、早发声、发准声。如《媒体莫做网络情绪的助燃剂》《有人鼓掌的强拆说明什么》等篇。
其次需要精致表达。网络新闻评论的语言风格,要适应网络时代受众(用户)的阅读需求、审美趣味。
与报章发表的言论文章相比,宛新平栏目文章不讲究行文的“字正腔圆”、内容的“高大上”,而是言语轻松,“网味”浓郁。比如在标题格式上,以大白话为主,说理直白,情绪饱满。如《打造流动的安徽好人馆,好!》《文化下基层,满满的正能量》。再比如在评论的切入角度上,《宣传部长短信贺生的示范意义》《政府就该追这样的星》《让诚信成为网购的第二个风口》《答好依法治“闹”这个考题》等文章,没有太多官方顾忌,较多民间视角,读来发人深省,甚至振聋发聩。
另外,反映在文章的篇章结构上,“宛新平”文章既有言论的严肃,又有散文的委婉。如《卖山货的婆媳啥时能参加互联网大会》《小商品何以能传递核心价值观》《高考神树难结小苹果》《汪国真的去世与读书人的愧对》等文章,寓说理于叙事之中,娓娓道来,引人入胜。
最后需要精确到达。没有传播出去的内容,就没有价值。适应网络时代传播的特点,为增强“宛新平”文章的抵达率,中安在线进行了一些传播技术处理。
一是固定专栏位置,强化栏目的品牌效应。中安在线将“宛新平”专栏放置在首页导航区,与网站4个阅读量大、原创性强的栏目并列。此举既方便了网民的阅读点击,也养成了受众的阅读习惯,满足其阅读心理期待。
二是打通各传播端口,形成传播叠合效应。中安在线目前除PC端外,近年还大力发展了手机传播终端,形成了中安在线网、中安在线手机站、中安新闻客户端、中安在线微博微信的传播矩阵。“宛新平”栏目发表的每篇文章,都能在这些端口同步传播,大大增加了文章的传播到达率。
三是设置“一键分享”,方便受众社交化传播。宛新平每篇文章的底级页面上,都设置了“一键分享”按纽,方便读者将文章导流到人人网、豆瓣网、有道云笔记、新浪微博、腾讯微信、QQ空间等社交平台,满足人们随时随地阅读需求。
3. 网络新闻评论品牌提升
适应新闻传播格局再造,充分发挥网络交互性强特色,精心打造网络评论栏目,是各级各类网络传媒的当务之急。中安在线打造“宛新平”评论栏目是适时之举,务实之举,也是创新之举。下一步我们将进一步加强对栏目的管理,拓展传播平台,务求多出精品力作,为有效引领网络舆论创造新业绩。
3.1对栏目进行改版,丰富内容的呈现形式,在“内容可视化”上进行创新
目前已探索视频版的“宛新平”。另外,也尝试将“宛新平”内容制作成适合手机传播的H5页面。改版后的评论栏目,更加注重用户体验,将网站、论坛、客户端三方打通,在其中一方注册后的用户,在另外两个平台上无需注册即可评论、跟帖、发帖。对于活跃度高、贡献度大的用户,给予积分奖励,积分累计到一定程度,给予实物奖励。另外,我们还将开通手机站“微社区”,通过手机QQ、微博、微信直接授权登录,与QQ、微信等形成联动,迅速占领移动终端。
3.2建立专兼结合的评论写作队伍
评论人才匮乏是当下网络新闻评论面临棘手的难题。上海东方网为突出“今日眉批”的原创性,由总编辑直接主持,约请社会知名之士,组成了特约评论员、专家评论员、社科院评论员、市级机关评论员、共青团评论员等上百人的评论员队伍。“宛新平”栏目名下,同样汇聚了一批“草根”作者。他们原属中安在线网站(中安论坛)活跃度较高的注册会员,地域遍布全省,职业各有所属,年龄阅历参差。他们写作的评论也体现出视角的多维度、写作风格的多样性,从而进一步丰富了网络评论生态。
3.3注重品牌建设,力求精品力作
中安在线打造“宛新平”栏目时,虽然在作者的选择上不拘一格,但在文章的要求上,力求导向正确、言之有据、言之有物。经过适当“过滤”后成功入选宛新平的文章,与过去论坛上随时即兴发表的网文相比,有几点不同。其一、有意为之。议论什么?如何议论?不再是作者的自由发声,而是有针对性地议论。其二、避免偏激。文章表达的观点不能是作者本人的一腔私情、一己私言,而是为社会民生代言,为广大群众说话。其三、言语干净。由于宛新平文章具有较高的转载率、传播率,代表中安在线的编辑水平,因此刊载的文章由不得作者“信马由缰”、下笔千言。而是篇章结构井然,行文张弛有度,遣词造句干净,理性平和中肯。
3.4开辟新的传播渠道,实现定向精准推送
目前,“宛新平”编辑组正在开发评论栏目的APP,开设微信公众号,开通个性化评论服务,形成传播媒介群。
参考文献
[1]殷瑜.占领网络媒体舆论导向的制高点——浅论网络新闻评论的舆论导向性[J].新闻大学,2005:118-119.
[2]丁法章.漫谈网络新闻评论[J].新闻大学,2008(04).