曹麗 李丹丹 李純青

摘 要：本文通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)了顧客滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦進(jìn)而對(duì)新客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)決策的影響，模型中同時(shí)考慮了產(chǎn)品涉入度和情感承諾的調(diào)節(jié)作用以及顧客交流特征(口碑傳播者的專(zhuān)業(yè)性、關(guān)系強(qiáng)度、感知風(fēng)險(xiǎn))對(duì)新客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)決策的影響。結(jié)果表明：顧客滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦有顯著的正向影響；口碑推薦對(duì)新客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)決策有顯著的正向影響；產(chǎn)品涉入度在顧客滿(mǎn)意度和口碑推薦的關(guān)系中起著顯著的正向調(diào)節(jié)作用，但情感承諾的調(diào)節(jié)作用不明顯；口碑傳播者的專(zhuān)業(yè)性以及關(guān)系強(qiáng)度對(duì)新客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)決策有顯著的正向影響，感知風(fēng)險(xiǎn)的影響不顯著。同時(shí)本文通過(guò)計(jì)算口碑推薦數(shù)量和口碑轉(zhuǎn)換概率從而預(yù)測(cè)出基于口碑推薦方式獲取新顧客數(shù)量。

關(guān)鍵詞：口碑推薦；顧客滿(mǎn)意度；新顧客購(gòu)買(mǎi)決策； ZIP模型；Logistic回歸模型

中圖分類(lèi)號(hào)：F713.50 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-5192(2012)04-0015-07

The Linkage between Customer Satisfaction, Word-of-mouth Referrals and New

Customer Purchasing Decision Based on ZIP Model and Logistic Model

CAO Li1,2, LI Dan-dan2, LI Chun-qing2

(1.Business Management College, Xian University of Technology, Xian 710048, China; 2.School of Economics & Management, Xian Technological University, Xian 710032, China)

Abstract:Based on the questionnaire, the paper analyzes the functional linkage between customer satisfaction, word-of-mouth referrals and new customer purchasing decision, in which product involvement and affective commitment are the moderators of the effects of satisfaction on word-of-mouth referrals and communicator characteristics (senders expertise, tie strength and perceived risk) influence new customer purchasing decision. The result shows that, firstly, customer satisfaction are significantly positive correlated with word-of-mouth referrals. Secondly, word-of-mouth referrals have a significantly positive effect on new customer purchasing decisions. Thirdly, product involvement has a positive moderating effect on the relationship between customer satisfaction and word-of-mouth referrals, but affective commitment is not. Finally, senders expertise and tie strength have significantly positive effect on new customer purchasing decisions, but the effect of perceived risk is not significant. The paper also predicts the number of new customers acquired based on word-of-mouth referrals by calculating the number and the conversion rate of word-of-mouth referrals.

Key words:word-of-mouth referrals; customer satisfaction; new customer purchasing decisions; ZIP model; Logistic model

1 引言

口碑推薦(Word-of-Mouth Referrals)是促進(jìn)產(chǎn)品或服務(wù)銷(xiāo)售的一種營(yíng)銷(xiāo)方式，是關(guān)于產(chǎn)品或服務(wù)口頭的、人際的、非商業(yè)性目的的交流活動(dòng)［1］。越來(lái)越多的企業(yè)運(yùn)用口碑推薦這一營(yíng)銷(xiāo)手段來(lái)推廣自己的產(chǎn)品。從金融服務(wù)業(yè)到汽車(chē)銷(xiāo)售業(yè)，從餐飲業(yè)到旅游業(yè)，口碑營(yíng)銷(xiāo)這一方式在企業(yè)界變得越來(lái)越流行

［2,3］。有很多學(xué)者研究了口碑推薦對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為的影響。通過(guò)口碑推薦傳遞的顧客體驗(yàn)可以降低顧客購(gòu)買(mǎi)決策的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，從而影響口碑信息接收者的購(gòu)買(mǎi)決策［4,5］。同時(shí)，Reichheld等的研究表明正面口碑可以有效地吸引新客戶(hù)、增加銷(xiāo)售收入［6］。Villanueva等對(duì)傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)溝通投入和口碑推薦對(duì)顧客資產(chǎn)的影響進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)投入比口碑推薦可以增加更多的短期顧客價(jià)值，但是口碑推薦增加的長(zhǎng)期顧客價(jià)值卻是前者的兩倍［7］。以往的研究認(rèn)為口碑推薦既是服務(wù)質(zhì)量/顧客滿(mǎn)意度的結(jié)果，又是由于新客戶(hù)獲取而為企業(yè)帶來(lái)收入和利潤(rùn)的前因變量［8］。然而這個(gè)效果很難被量化，因此在談及量化質(zhì)量/滿(mǎn)意度的經(jīng)濟(jì)性回報(bào)時(shí)，口碑傳播的效果經(jīng)常被忽視［9,10］。企業(yè)有多少收益是通過(guò)口碑推薦從已保持的客戶(hù)那里得到的是企業(yè)實(shí)踐者所關(guān)心的問(wèn)題，同樣也是學(xué)術(shù)界的研究重點(diǎn)。本文利用顧客對(duì)筆記本電腦產(chǎn)品進(jìn)行口碑推薦的調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)了顧客滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦進(jìn)而對(duì)新顧客購(gòu)買(mǎi)決策影響，同時(shí)檢驗(yàn)了顧客的產(chǎn)品涉入度和情感承諾對(duì)顧客滿(mǎn)意度與口碑推薦之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用以及在接收到口碑信息后顧客交流特征(口碑傳播者的專(zhuān)業(yè)性、關(guān)系強(qiáng)度、感知風(fēng)險(xiǎn))對(duì)新顧客購(gòu)買(mǎi)決策的影響。文中分別運(yùn)用ZIP模型來(lái)驗(yàn)證顧客滿(mǎn)意度和口碑推薦之間的假設(shè)關(guān)系并預(yù)測(cè)口碑推薦的數(shù)量，運(yùn)用Logistic回歸模型驗(yàn)證口碑推薦與新顧客購(gòu)買(mǎi)決策之間的假設(shè)關(guān)系并預(yù)測(cè)口碑推薦轉(zhuǎn)換的概率，從而對(duì)基于口碑推薦的新顧客獲取數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2 理論模型及假設(shè)

2.1 顧客滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦的影響

顧客滿(mǎn)意度的概念是在1965年由Cardozo引進(jìn)營(yíng)銷(xiāo)學(xué)領(lǐng)域。顧客滿(mǎn)意度是指一種心理狀態(tài)，是由預(yù)期感知不一致產(chǎn)生的情緒和顧客購(gòu)買(mǎi)前的感受結(jié)合在一起的結(jié)果［11］。顧客滿(mǎn)意度水平對(duì)購(gòu)買(mǎi)意向和口碑這兩方面有影響［11,12］。一方面，產(chǎn)品或服務(wù)超過(guò)顧客期望的程度可能會(huì)激發(fā)顧客將其正面經(jīng)驗(yàn)告訴他人。另一方面，顧客期望沒(méi)有得到滿(mǎn)足時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生顧客后悔經(jīng)驗(yàn)，顧客會(huì)把口碑推薦行為作為一種重要形式來(lái)發(fā)泄負(fù)面感情(如憤怒、挫敗、減少焦慮、提醒他人或?qū)で髨?bào)復(fù))［13,14］。因此顧客的口碑推薦行為會(huì)依賴(lài)于他們的滿(mǎn)意度水平。滿(mǎn)意度是口碑推薦的關(guān)鍵前因變量，滿(mǎn)意度越高的顧客越有可能產(chǎn)生正面口碑推薦［13,15～18］。因此，本文提出以下假設(shè)：

H1a 顧客滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦的可能性和口碑推薦數(shù)量有正向影響。

H1b 顧客滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦的可能性和口碑推薦數(shù)量隨著滿(mǎn)意度的增加而增加。

但在不同調(diào)節(jié)變量的調(diào)節(jié)作用下，滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦的影響效果不同。本文以產(chǎn)品涉入度和情感承諾作為兩個(gè)主要調(diào)節(jié)變量來(lái)研究。

美國(guó)學(xué)者Sherif和Cantril于1947年提出的“自我涉入”的概念是最早有關(guān)涉入理論(Involve Theory)的研究。Zaichkowsky認(rèn)為產(chǎn)品涉入度就是基于自身的需求、價(jià)值、興趣，使個(gè)人的知覺(jué)與物體相連［19］。涉入程度不同會(huì)影響消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的認(rèn)知決策模式。當(dāng)面對(duì)高涉入產(chǎn)品時(shí)，消費(fèi)者會(huì)積極搜尋產(chǎn)品相關(guān)的信息、認(rèn)識(shí)不同品牌、考慮各種產(chǎn)品屬性；但是在面對(duì)低涉入產(chǎn)品時(shí)，消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)決策僅僅是基于對(duì)該產(chǎn)品的一般性印象。因此，本文提出以下假設(shè)：

H2a 產(chǎn)品涉入度高的顧客其滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦可能性的正向影響更強(qiáng)。

H2b 產(chǎn)品涉入度正向影響顧客的口碑推薦數(shù)量。

承諾是保持一種有價(jià)值關(guān)系的持久愿望［20］。在營(yíng)銷(xiāo)研究中，對(duì)于承諾的維度劃分并不統(tǒng)一。有些學(xué)者將承諾分為“情感”(感知的情感聯(lián)系)承諾、“持續(xù)”(與離開(kāi)組織相關(guān)的感知成本)承諾和“標(biāo)準(zhǔn)”(對(duì)組織所感知的道德責(zé)任)承諾三個(gè)維度。有些學(xué)者只考慮“情感”承諾和“高放棄”承諾兩個(gè)維度。Harrison-Walker分別對(duì)顧客的情感承諾和高放棄承諾與口碑推薦之間的關(guān)系進(jìn)行了討論，其研究發(fā)現(xiàn)顧客的情感承諾與口碑推薦有明顯的相關(guān)關(guān)系，而高放棄承諾與口碑推薦沒(méi)有明顯的關(guān)系［21］。Brown等通過(guò)縱貫數(shù)據(jù)證明對(duì)于較高承諾的客戶(hù)來(lái)說(shuō)，正面的口碑推薦行為較少地依賴(lài)于滿(mǎn)意度水平。原因是高承諾客戶(hù)正面談?wù)撈髽I(yè)時(shí)與他們的滿(mǎn)意度水平無(wú)關(guān)，而低承諾客戶(hù)則只有他們滿(mǎn)意程度較高時(shí)才會(huì)產(chǎn)生正面推薦［17］。這個(gè)發(fā)現(xiàn)也與其他認(rèn)為承諾對(duì)口碑推薦產(chǎn)生正向影響的研究結(jié)果一致［22］。因此，本文提出以下假設(shè)：

H3a 情感承諾較低的顧客其滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦可能性的正向影響更強(qiáng)。

H3b 情感承諾正向影響顧客的口碑推薦數(shù)量。

2.2 口碑推薦對(duì)新顧客購(gòu)買(mǎi)決策的影響

口碑推薦的結(jié)果之一體現(xiàn)在處于購(gòu)前階段的消費(fèi)者會(huì)受到口碑信息的影響產(chǎn)生一定的購(gòu)買(mǎi)行為［1］，即新顧客購(gòu)買(mǎi)決策受到口碑推薦的影響。在目前的營(yíng)銷(xiāo)研究中，口碑推薦對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)決策的影響因素很多。Gilly等在其研究中發(fā)現(xiàn)影響口碑信息對(duì)口碑接收者購(gòu)買(mǎi)決策的因素有意見(jiàn)領(lǐng)袖、口碑發(fā)送者專(zhuān)業(yè)性、口碑傳播者和接收者之間的同質(zhì)性、口碑接收者專(zhuān)業(yè)性、口碑偏好等［23］。Bansal和Voyer提出了以下影響口碑傳播效果的因素：口碑接收者專(zhuān)業(yè)性、感知風(fēng)險(xiǎn)、搜尋程度、發(fā)送者專(zhuān)業(yè)性和關(guān)系強(qiáng)度［5］。

口碑傳播者專(zhuān)業(yè)性是指信息接收者所感受到的信息傳播者提供正確信息的能力，這種能力建立在雙方的相對(duì)認(rèn)知上?？诒畔⑺阉髡邥?huì)傾向詢(xún)問(wèn)對(duì)標(biāo)的商品了解較深的專(zhuān)業(yè)人員，并且這些人員的專(zhuān)業(yè)程度越高，其口碑推薦越有可能被接受，口碑推薦越可能對(duì)接收者的購(gòu)買(mǎi)決策產(chǎn)生更大影響。Bauer認(rèn)為消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為都會(huì)有無(wú)法預(yù)期的情況產(chǎn)生，可能造成消費(fèi)者不愉快，所以消費(fèi)者行為是一種風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為。消費(fèi)者在做購(gòu)買(mǎi)決策的過(guò)程中會(huì)受到感知風(fēng)險(xiǎn)的影響，而且感知風(fēng)險(xiǎn)越高則消費(fèi)者越會(huì)從口碑推薦中去獲得更多的信息［24］。關(guān)系強(qiáng)度是指信息接收者所感受到的與信息發(fā)送者之間關(guān)系緊密的程度。Bansal和Voyer研究發(fā)現(xiàn)關(guān)系強(qiáng)度較高者的口碑推薦對(duì)接收者購(gòu)買(mǎi)決策的影響力明顯大于關(guān)系強(qiáng)度較弱者［5］。本研究?jī)H關(guān)注口碑推薦對(duì)接收到口碑信息的新顧客購(gòu)買(mǎi)決策的影響。

綜上所述，本文提出以下假設(shè)：

H4 口碑傳播者的專(zhuān)業(yè)性越強(qiáng)則越有可能正向影響新客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)決策。

H5 口碑接收者購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品所感知的風(fēng)險(xiǎn)越高則越有可能正向影響新顧客購(gòu)買(mǎi)決策。

H6 口碑傳播者與接收者關(guān)系強(qiáng)度越強(qiáng)則越有可能正向影響新顧客購(gòu)買(mǎi)決策。

H7 口碑推薦對(duì)新顧客購(gòu)買(mǎi)決策有明顯的正向影響。

2.3 研究模型

基于以前的研究成果和本文的分析，為了刻畫(huà)顧客滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦進(jìn)而對(duì)新客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)決策的影響并同時(shí)考慮了產(chǎn)品涉入度和情感承諾的調(diào)節(jié)作用以及顧客交流特征(口碑傳播者的專(zhuān)業(yè)性、關(guān)系強(qiáng)度、感知風(fēng)險(xiǎn))對(duì)新客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)決策的影響，本文提出如圖1所示的研究模型，用來(lái)描述提出的研究假設(shè)。

3 研究方法

3.1 數(shù)據(jù)的收集與樣本特征

本文以使用筆記本電腦的消費(fèi)者作為研究對(duì)象。通過(guò)紙質(zhì)問(wèn)卷、QQ、電子郵件等傳統(tǒng)方式與網(wǎng)絡(luò)傳播工具相結(jié)合進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，共發(fā)放問(wèn)卷330份，收回265份。剔除答案不完整以及答案前后明顯矛盾等不規(guī)范問(wèn)卷41份，最后收集到有效問(wèn)卷224份，有效問(wèn)卷率為67.9%。

被調(diào)查者中男性135人，女性89人；其中21歲到25歲110人；大專(zhuān)及以下學(xué)歷者30人，本科學(xué)歷者150人，碩士及以上學(xué)歷者44人；收入或支出在500元到3000元的人數(shù)為150人。

3.2 變量的描述及可靠性分析

本研究依據(jù)其他學(xué)者的研究成果對(duì)變量測(cè)量題項(xiàng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)，共有6個(gè)測(cè)量變量、32個(gè)問(wèn)題。量表問(wèn)項(xiàng)全部采用Likert 7級(jí)量表。一般而言，可靠性系數(shù)(Cronbachs α)大于0.7時(shí)，表明數(shù)據(jù)具有良好的可靠性。本文所有變量的測(cè)量量表可靠性系數(shù)都超過(guò)了0.8(如表1所示)，表明設(shè)計(jì)的測(cè)量題項(xiàng)是合適的，數(shù)據(jù)可以進(jìn)入下一階段的分析。

4 實(shí)證研究

4.1 顧客滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦的影響假設(shè)檢驗(yàn)及口碑推薦數(shù)量預(yù)測(cè)

在驗(yàn)證顧客滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦的影響及預(yù)測(cè)口碑推薦數(shù)量過(guò)程中包含了兩個(gè)重要的問(wèn)題：(1)滿(mǎn)意的顧客是否進(jìn)行了口碑推薦？(2)如果進(jìn)行了推薦，那么推薦的數(shù)量是多少？零膨脹泊松模型(the Zero-Inflated Poisson Model，ZIP)主要是在泊松分布的基礎(chǔ)上加入了二進(jìn)制模型(邏輯分布和概率分布)，可以同時(shí)解決以上兩個(gè)問(wèn)題，即口碑推薦與否和口碑推薦的數(shù)量。因此，本文采用ZIP模型來(lái)驗(yàn)證顧客滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦的影響和預(yù)測(cè)口碑推薦數(shù)量。

預(yù)測(cè)口碑推薦數(shù)量時(shí)在調(diào)查問(wèn)卷中設(shè)置了以下兩個(gè)問(wèn)題：“在過(guò)去一年中，您是否向其他人推薦過(guò)所購(gòu)買(mǎi)的筆記本電腦”，“如果推薦了，那么您推薦給了多少人”。首先利用R軟件對(duì)口碑推薦的頻次進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)整理，其結(jié)果如圖2所示。

通過(guò)整理所收集的樣本數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)口碑推薦數(shù)量大于5的相對(duì)較少，因此將口碑推薦數(shù)量大于5小于9的統(tǒng)一為“8”，推薦數(shù)量大于9的統(tǒng)一為“12”，這兩個(gè)值都接近各自范圍內(nèi)的均值。對(duì)口碑推薦數(shù)量過(guò)高的樣本進(jìn)行以上處理是為了減少反饋的偏差，這也是處理計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的一般方法。

將所收集的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行ZIP模型參數(shù)估計(jì)，即可得到如表2所示的口碑推薦數(shù)量的ZIP參數(shù)估計(jì)值。

從表2所顯示的結(jié)果可以看出，ZIP模型參數(shù)估計(jì)顯示滿(mǎn)意度、產(chǎn)品涉入度以及滿(mǎn)意度和產(chǎn)品涉入度之間的交互作用有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，表明顧客滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦的可能性和口碑推薦數(shù)量有正向影響，顧客滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦的可能性和口碑推薦數(shù)量隨著滿(mǎn)意度的增加而增加，即假設(shè)H1a和H1b成立；在滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦可能性的正向影響中，產(chǎn)品涉入度有正向調(diào)節(jié)作用，尤其是產(chǎn)品涉入度高的顧客滿(mǎn)意度比涉入度低的顧客滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦可能性的影響更強(qiáng)，產(chǎn)品涉入度正向影響顧客的口碑推薦數(shù)量，即假設(shè)H2a和H2b成立。ZIP模型參數(shù)估計(jì)也顯示情感承諾以及滿(mǎn)意度和情感承諾之間的交互作用并不顯著性，表明在滿(mǎn)意度對(duì)口碑推薦可能性的正向影響中，低情感承諾顧客的正調(diào)節(jié)作用比高情感承諾顧客的正調(diào)節(jié)作用更強(qiáng)沒(méi)有得到驗(yàn)證，以及情感承諾正向影響顧客的口碑推薦數(shù)量的作用不顯著，即假設(shè)H3a和H3b不成立。

根據(jù)ZIP模型參數(shù)估計(jì)值(見(jiàn)表2)及口碑推薦數(shù)量的期望值公式(由ZIP模型的期望推導(dǎo)出)預(yù)測(cè)出口碑推薦數(shù)量的理論值。

5 結(jié)論與管理啟示

通過(guò)數(shù)據(jù)分析證實(shí)了顧客滿(mǎn)意度越高，顧客越有可能進(jìn)行正面口碑傳播，并且口碑傳播的數(shù)量也會(huì)越多。這個(gè)結(jié)論可以表明，提高顧客滿(mǎn)意度能形成更多的正面口碑，同時(shí)也證明了一旦消費(fèi)后感到滿(mǎn)意時(shí)產(chǎn)品涉入度高的顧客比涉入度低的顧客更有可能進(jìn)行正面的口碑推薦活動(dòng)，并且推薦的數(shù)量也會(huì)更多；而高情感承諾的顧客和低情感承諾的顧客在消費(fèi)滿(mǎn)意后進(jìn)行口碑傳播行為上沒(méi)有像預(yù)期那樣有顯著區(qū)別?？诒扑]正向顯著影響新顧客購(gòu)買(mǎi)決策；在接收到口碑推薦信息后，口碑傳播者的專(zhuān)業(yè)性越強(qiáng)則越有可能影響新顧客購(gòu)買(mǎi)決策，即新顧客購(gòu)買(mǎi)決策感受到傳播者所擁有的專(zhuān)業(yè)能力與經(jīng)驗(yàn)成為影響口碑溝通效果的重要因素；口碑傳播者和新顧客的關(guān)系強(qiáng)度越強(qiáng)，則口碑推薦信息對(duì)新顧客購(gòu)買(mǎi)決策的影響也就越大；感知風(fēng)險(xiǎn)沒(méi)有顯著影響新顧客購(gòu)買(mǎi)決策，不管是感知風(fēng)險(xiǎn)高的顧客還是感知風(fēng)險(xiǎn)低的顧客在接收到口碑推薦信息后做出購(gòu)買(mǎi)決策方面沒(méi)有任何區(qū)別。滿(mǎn)意的顧客會(huì)增加正面口碑推薦的可能性進(jìn)而顯著正向影響新顧客購(gòu)買(mǎi)決策，并預(yù)測(cè)滿(mǎn)意的顧客基于口碑推薦的方式增加新顧客的數(shù)量。

從以上結(jié)論可以看出顧客滿(mǎn)意度影響客戶(hù)口碑推薦，并且正面的口碑推薦會(huì)增加新顧客購(gòu)買(mǎi)相關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)的可能性并推薦產(chǎn)生新客戶(hù)。因此，企業(yè)應(yīng)采取一些措施來(lái)影響消費(fèi)者的口碑推薦行為，防止對(duì)企業(yè)不利的負(fù)面口碑產(chǎn)生，積極促進(jìn)顧客進(jìn)行正面口碑傳播。本文對(duì)企業(yè)提供了幾點(diǎn)重要的管理啟示。第一，鼓勵(lì)顧客主動(dòng)去傳播正面的口碑信息給其他人。企業(yè)需要采取一些外在激勵(lì)措施(如推薦獎(jiǎng)勵(lì))和內(nèi)在激勵(lì)措施(如提高滿(mǎn)意度)去鼓勵(lì)顧客傳播口碑信息。例如對(duì)一些老顧客應(yīng)該給予物質(zhì)或精神方面的獎(jiǎng)勵(lì)，使其推薦相關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)給其他人，從而為企業(yè)帶來(lái)新的顧客。第二，鼓勵(lì)那些具有較強(qiáng)專(zhuān)業(yè)知識(shí)的顧客去傳播口碑。企業(yè)應(yīng)該區(qū)分出這一部分群體，從而鼓勵(lì)其推薦產(chǎn)品、傳播正面的口碑信息。第三，有效控制口碑的負(fù)面效應(yīng)。顧客的投訴可以使企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)并修正產(chǎn)品或服務(wù)的失誤，并獲取創(chuàng)新的信息，是企業(yè)建立良好形象的信息源之一。企業(yè)應(yīng)該建立完整的顧客檔案系統(tǒng)和有效反饋機(jī)制，讓顧客與企業(yè)的溝通能更有效，從而能很好地控制負(fù)面口碑傳播。

當(dāng)然，本文提出的模型是用消費(fèi)者對(duì)筆記本電腦產(chǎn)品口碑推薦的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)的，對(duì)其他行業(yè)或產(chǎn)品是否可行，還需要進(jìn)一步研究；此外，在顧客滿(mǎn)意度和口碑推薦之間及口碑推薦和新顧客購(gòu)買(mǎi)決策之間起調(diào)節(jié)作用的還有其他一些因素，本研究無(wú)法包含所有的影響因素，因此可以選擇不同的調(diào)節(jié)因素進(jìn)行實(shí)證分析，以確認(rèn)口碑推薦在不同影響因素作用下的效力，這同樣值得未來(lái)進(jìn)一步研究。

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