楊金鑫

安徽汽車職業(yè)技術(shù)學(xué)院汽車工程系，合肥,230601

1 理論背景和相關(guān)研究

CNNIC(中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心)于2016年11月公開發(fā)布了《2016中國網(wǎng)購用戶調(diào)查報告》。結(jié)果顯示，2016年網(wǎng)購用戶線上消費(fèi)的78%是對傳統(tǒng)線下消費(fèi)的替代，接近一半的線上消費(fèi)者在網(wǎng)絡(luò)購物時會將網(wǎng)絡(luò)評價作為最終購買決策的依據(jù)，超過80%以上的消費(fèi)者在網(wǎng)上瀏覽商品時，會同時參考其他消費(fèi)者發(fā)布的產(chǎn)品概況、物流效率、服務(wù)體驗(yàn)以及性價比等評論，并將參考結(jié)論納入自己的購買行為決策中[1]。

2017年，中國網(wǎng)絡(luò)購物市場的交易活躍度進(jìn)一步提升，與2016年相比全年交易總次數(shù)以及人均交易次數(shù)均大幅度提升，一躍成為世界之最，究其原因：一方面，隨著用戶體驗(yàn)的逐漸提升,通過網(wǎng)站表達(dá)對商品情感喜好成為消費(fèi)者購物之后習(xí)慣性行為；另一方面，手機(jī)購物用戶增長迅速，手機(jī)上網(wǎng)更加快捷，接入了消費(fèi)者與網(wǎng)站之間的端口，拓展了信息渠道，為消費(fèi)者頻繁閱讀在線評論提供了場景，也為購買行為提供了信息增量。

在此背景下，網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者的購買行為非常值得挖掘。Chattei在2001年首次提出在線評論這一概念，提出把消費(fèi)者與公告牌緊密相結(jié)合，從而通過公告平臺方式完成消費(fèi)者與商家的信息反饋[2]。Henning等在2004年提出消費(fèi)者與商家的互動方式主要以文本的形式進(jìn)行，所進(jìn)行的渠道以互聯(lián)網(wǎng)為主[3]。Park等于2009年提出在線評論是消費(fèi)者通過使用自己的購物體驗(yàn)之后，在購物網(wǎng)站上發(fā)表的帶有正面和負(fù)面的情感評價的陳述[4]。郝媛媛在2010年提出在線評論是消費(fèi)者通過在購物網(wǎng)站上分享購買后對產(chǎn)品或服務(wù)的體驗(yàn)感的情感評價，該評價包含正面、負(fù)面或中性評價，從而幫助消費(fèi)者完成購買決策[5]。寧連舉在2014年提出在線負(fù)面評論的模型，該模型包含了在線負(fù)面評論程度、在線負(fù)面評論數(shù)量、在線負(fù)面評論內(nèi)容相關(guān)性和在線負(fù)面評論專業(yè)性，四者構(gòu)成了感知風(fēng)險以及購買意愿[6]。王長征于2014年提出追加在線評論是對同一消費(fèi)者不同時間段的再次評價，參考價值對其他消費(fèi)者更加有效[7]。

以上研究表明，國內(nèi)外學(xué)者多數(shù)從在線評論對客戶信用等級、在線評論的效用和在線評論的時效性等不同角度進(jìn)行研究， 而以上這些研究僅僅局限于不同消費(fèi)者的短時一次性在線評論研究，尚未對評論者初次在線評論之后的再次追加在線評論研究[8]。本文在前人研究基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究追加在線評論對消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購買行為的影響。

2 理論模型與研究假設(shè)

2.1 理論模型

通過消費(fèi)者追加在線網(wǎng)絡(luò)評論對消費(fèi)行為感知有用性以及網(wǎng)絡(luò)購買意愿和消費(fèi)者購買行為等文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，發(fā)現(xiàn)前人在研究追加在線評論時通常對測量維度進(jìn)行界定和提出研究假設(shè)，本文借鑒國內(nèi)外學(xué)者對追加在線評論研究的多重假設(shè)，從追加在線評論的可讀性、深度、情感傾向四個維度探討追加在線評論對消費(fèi)者感知有用性的影響。由此構(gòu)建追加在線評論對消費(fèi)者購買行為的影響模型，如圖1所示。

圖1 追加在線評論對消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購買行為影響模型

2.2 假設(shè)研究

2.2.1 追加在線評論的可讀性

追加在線評論的可讀性測量維度對消費(fèi)者感知有用性有實(shí)際觀測意義。本文從追加在線評論數(shù)量、質(zhì)量和時間間隔三個方面討論對消費(fèi)者感知有用性的影響。因此，作出如下假設(shè)：

H1：追加在線評論的可讀性對消費(fèi)者感知有用性產(chǎn)生正向影響。

牛更楓研究發(fā)現(xiàn)，在線評論的質(zhì)量和數(shù)量受到認(rèn)知意愿的調(diào)節(jié)，能夠影響消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)購買意愿，而高低認(rèn)知不同，對在線評論質(zhì)量和在線評論數(shù)量均有影響[9]。因此，作出如下假設(shè)：

H1a：追加在線評論的數(shù)量越多，對消費(fèi)者有用的價值信息就越多。

H1b：追加在線評論的質(zhì)量越高，對消費(fèi)者有用的價值信息就越多。

汪濤研究發(fā)現(xiàn)，針對體驗(yàn)型產(chǎn)品與物質(zhì)型產(chǎn)品兩種不同商品，在線評論的時間間隔遠(yuǎn)近對消費(fèi)者有用性的感知增強(qiáng)或降低[10]。因此，作出如下假設(shè)：

H1c：追加在線評論的時間間隔越長，對消費(fèi)者感知力的影響越大。

2.2.2 追加在線評論的深度

對追加在線評論深度的探討，國內(nèi)外學(xué)者多數(shù)從評論標(biāo)題的吸引力、評論正文的信息量以及評論曬圖的直觀性上等維度展開測量，探討其對消費(fèi)者感知有用性產(chǎn)生的影響。因此，作出如下假設(shè)：

H2：追加在線評論的深度對消費(fèi)者感知有用性產(chǎn)生正向影響。

回顧國內(nèi)外大多數(shù)學(xué)者對在線評論以及消費(fèi)者購買行為的研究發(fā)現(xiàn)，對于追加在線評論的深度多數(shù)從商品評論區(qū)文本的角度進(jìn)行挖掘，而對評論曬圖的研究為空白。評論曬圖恰恰能直觀反映消費(fèi)者感知力，并且間接反映與商家所展現(xiàn)產(chǎn)品信息的一致性。因此，作出如下假設(shè)：

H2a：追加在線評論的標(biāo)題越長，消費(fèi)者對該商品好奇心越強(qiáng)。

H2b：追加在線評論的正文內(nèi)容越豐富，消費(fèi)者對該商品感知力越強(qiáng)。

H2c：追加在線評論的曬圖越多，消費(fèi)者獲得的有效信息越豐富。

2.2.3 追加在線評論的情感傾向

由于消費(fèi)者受到自身知識水平、消費(fèi)觀的局限性，對所購買商品的感知力差異性較大，對商品的評論以及追加評論影響較大，因此，作出如下假設(shè)：

H3：追加在線評論的情感傾向?qū)οM(fèi)者感知有用性產(chǎn)生正向影響。

國內(nèi)外學(xué)者通過追加在線評論內(nèi)容的維度進(jìn)行測量，對消費(fèi)者自身的狀況尚未考慮，而在線評論者自身的信譽(yù)和資信度對消費(fèi)者感知有用性造成很大影響。張小娟研究發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者的感知價值以及有用性受到在線評論效價以及自身矛盾性的影響[11]。因此，本文作出如下假設(shè)：

H3a：追加在線評論的效價越有力，越能推動消費(fèi)者購買決策。

H3b：追加在線評論的前后矛盾性越大，對消費(fèi)者的刺激越大。

2.2.4 消費(fèi)者購買意愿

鐘凱通過感知產(chǎn)品質(zhì)量、感知網(wǎng)站服務(wù)質(zhì)量探索對消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購買意愿的影響，但對感知風(fēng)險以及購買成本對消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購買意愿卻沒有詳細(xì)說明[12]。因此，作出如下假設(shè)：

H4：消費(fèi)者感知有用性對消費(fèi)者購買意愿產(chǎn)生正向影響。

2.2.5 消費(fèi)者購買行為

張蓓等在研究營銷刺激對消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購買意愿以及網(wǎng)絡(luò)購買行為的影響時，將網(wǎng)絡(luò)意愿等同于網(wǎng)絡(luò)購買行為，卻未進(jìn)一步探討網(wǎng)絡(luò)意愿對網(wǎng)絡(luò)購買行為所產(chǎn)生的影響[13]。因此，需要進(jìn)一步論證。

H5：消費(fèi)者購買意愿對消費(fèi)者購買行為產(chǎn)生正向影響。

3 研究統(tǒng)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)收集

在對國內(nèi)外學(xué)者文獻(xiàn)綜述的基礎(chǔ)上，梳理在線評論的相關(guān)變量，如消費(fèi)者感知有用性以及網(wǎng)絡(luò)購買行為等因素，結(jié)合追加在線評論的問題特點(diǎn)，設(shè)置了調(diào)查問卷的選項(xiàng)。調(diào)查問卷分為兩個部分，第一部分調(diào)查消費(fèi)者的基本信息，包括年齡、收入、學(xué)歷、性別、近三個月之內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)購買次數(shù)等。第二部分調(diào)查設(shè)置了變量信息，包括3個追加在線評論可讀性變量、3個追加在線評論深度的變量、2個評論情感傾向的變量、1個消費(fèi)者感知有用性的變量，1個消費(fèi)者購買意愿的變量以及1個消費(fèi)者購買行為的變量，共11個變量，33個問題，采用Likert五級評分方式，1～5代表完全不同意到完全同意，消費(fèi)者根據(jù)自身購物體驗(yàn)進(jìn)行評分。問卷調(diào)研時間段從2017年10月1日到2017年11月31日，共計(jì)發(fā)放250份，分別投放在擁有大量網(wǎng)絡(luò)瀏覽經(jīng)驗(yàn)的消費(fèi)者手中，投放平臺包括問卷星、百度調(diào)研、we chat、高校學(xué)子等，回收問卷239份，問卷回收率95.6%，其中有效問卷224份。

3.2 各變量描述性統(tǒng)計(jì)

本文通過SPSS 22.0統(tǒng)計(jì)分析各個變量、各個項(xiàng)目的均值、項(xiàng)目的標(biāo)準(zhǔn)差、變量均值以及變量標(biāo)準(zhǔn)差，具體變量描述性統(tǒng)計(jì)如表1。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

問卷共有11個變量、33個測量題項(xiàng)組成，從表1中可以看出，所有題項(xiàng)均值為3.29～3.77，每個變量均值為3.43～3.77，從標(biāo)準(zhǔn)差分析結(jié)果來看，每個項(xiàng)目的標(biāo)準(zhǔn)差為0.835～1.045，這表示調(diào)查者態(tài)度較為端正，數(shù)據(jù)可信度較高。

3.3 信度分析

信度分析通常用于檢測量表問題的合理性，通過SPSS 22.0統(tǒng)計(jì)軟件檢測各個變量的合理性，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

表2 變量的信度分析

從表2中可以看出，追加在線評論數(shù)量、追加在線評論曬圖的Cronbach’sα系數(shù)都高于0.8，說明這兩個變量具有較高的可信度。其余9個變量的Cronbach’sα系數(shù)也高于0.7，說明該量表具有相當(dāng)?shù)目尚哦取?/p>

3.4 效度分析

效度分析通常分為結(jié)構(gòu)效度分析以及內(nèi)容效度分析。效度檢測通常是對所測定的對象能被測定內(nèi)容的準(zhǔn)確度，通過SPSS 22.0軟件可以檢測其內(nèi)容的有效度。檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

由表3可知，追加在線評論數(shù)量、追加在線評論質(zhì)量、追加在線評論時間間隔這3個變量的KMO值分別為0.710、0.709、0.701，均大于0.7，追加在線評論標(biāo)題、追加在線評論正文、追加在線評論曬圖、追加在線評論效價、追加在線評論情感矛盾性、消費(fèi)者感知有用性、消費(fèi)者購買意愿、消費(fèi)者購買行為這8個變量均大于0.6，Bartlett球檢驗(yàn)sig.值均為0.000,小于默認(rèn)的sig.值0.05，則數(shù)據(jù)呈球形分布。

表3 追加在線評論各變量的KMO和Bartlett球形度檢驗(yàn)

3.5 回歸分析

本文采用Person相關(guān)性來分析研究各個變量之間的相關(guān)關(guān)系，如表4所示。

從表4中可以看出,追加在線評論數(shù)量與追加在線評論質(zhì)量、追加在線評論時間間隔、追加在線評論標(biāo)題、追加在線評論正文、追加在線評論效價、追加在線評論情感矛盾性、消費(fèi)者感知有用性、消費(fèi)者購買意愿、消費(fèi)者購買行為存在強(qiáng)相關(guān)。進(jìn)一步觀察發(fā)現(xiàn)，追加在線評論質(zhì)量、追加在線評論時間間隔與追加在線評論標(biāo)題的相關(guān)性數(shù)值特別接近，進(jìn)一步通過共線性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，評論質(zhì)量、評論時間間隔和評論標(biāo)題的允差分別為0.009、0.010、0.003，均小于0.1，VIF的值分別為107.037、98.596、325.492，均大于10，從而得出評論質(zhì)量、評論時間間隔與評論標(biāo)題三者之間存在共線性問題。

表4 各個變量之間的相關(guān)性分析

注：**相關(guān)性在0.01層上顯著(雙尾),*相關(guān)性在0.05層上顯著(雙尾)。

為考慮共線性帶來的影響，使用多元回歸線性分析方法，回歸模型如下：

Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+eii=1,2,…,n

其中,X1代表追加在線評論數(shù)量，X2代表追加在線評論質(zhì)量，X3代表追加在線評論時間間隔，X4代表追加在線評論標(biāo)題，X5代表追加在線評論正文，X6代表追加在線評論曬圖，X7代表追加在線評論效價，X8代表追加在線評論情感矛盾性，Y1代表消費(fèi)者感知有用性，Y2代表消費(fèi)者購買意愿，Y3代表消費(fèi)者購買行為，e表示回歸方程的隨機(jī)誤差項(xiàng)?；貧w結(jié)果如表5所示。

表5 回歸分析結(jié)果

a.預(yù)測值：(常數(shù))，消費(fèi)者感知有用性;b-f逐步加入追加在線評論效價、追加在線評論正文、追加在線評論數(shù)量。

根據(jù)表5逐步回歸分析結(jié)果，將追加在線評論時間間隔、追加在線評論曬圖、追加在線評論情感矛盾性、追加在線評論標(biāo)題、追加在線評論質(zhì)量逐步刪除，并逐步加入追加在線評論效價、追加在線評論正文、追加在線評論數(shù)量，得到逐步回歸分析結(jié)果1，如表6所示。

表6 逐步回歸分析結(jié)果1

注:因變量為消費(fèi)者感知有用性。

由表6可知,追加在線評論數(shù)量、追加在線評論正文和追加在線評論效價三者共線性不顯著，sig.值小于0.01，說明追加在線評論數(shù)量、追加在線評論正文和追加在線評論效價三者對消費(fèi)者感知有用性有顯著正向影響。因此假設(shè)H1a、H2b、H3a得到驗(yàn)證，則評論數(shù)量、評論正文與評論效價與消費(fèi)者感知有用性之間的回歸方程為：

Y1=0.556+0.231x1+0.303x5+0.309x7+e

為了分析消費(fèi)者感知有用性對消費(fèi)者購買意愿的影響，引入逐步回歸分析結(jié)果2，如表7所示。

由表7可知,消費(fèi)者感知有用性與消費(fèi)者購買意愿共線性不顯著，且sig.值小于0.01，說明消費(fèi)者感知有用性對消費(fèi)者購買意愿有顯著正向影響，因此假設(shè)H4得到驗(yàn)證，則消費(fèi)者感知有用性與消費(fèi)者購買意愿的回歸方程為：

表7 逐步回歸分析結(jié)果2

注:因變量為消費(fèi)者購買意愿。

Y2=1.505+0.551Y1+e

為了分析消費(fèi)者購買意愿對消費(fèi)者購買行為的影響，引入逐步回歸分析結(jié)果3，如表8所示。

表8 逐步回歸分析結(jié)果3

注:因變量為消費(fèi)者購買行為。

由表8可知,消費(fèi)者購買意愿對消費(fèi)者購買行為有顯著正向影響，因此假設(shè)H5得到驗(yàn)證，則消費(fèi)者購買意愿與消費(fèi)者購買行為的回歸方程為：

Y3=1.132+0.693Y2+e

實(shí)證結(jié)果如表9所示。

表9 假設(shè)驗(yàn)證結(jié)論匯總

注:資料來源于本文數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)整理。

4 結(jié)論與建議

本文通過追加在線評論對消費(fèi)者購買行為展開實(shí)證分析，得出追加在線評論數(shù)量、追加在線評論內(nèi)容、追加在線評論的效價與消費(fèi)者感知有用性存在顯著的相關(guān)性，消費(fèi)者感知有用性對消費(fèi)者購買意愿產(chǎn)生正向影響，消費(fèi)者購買意愿對消費(fèi)者購買行為產(chǎn)生正向影響。而追加在線評論的質(zhì)量、追加在線評論的時間間隔、追加在線評論的標(biāo)題、追加在線評論的曬圖、追加在線評論的情感矛盾性不能對消費(fèi)者購買行為產(chǎn)生顯著正向性影響。

4.1 鼓勵消費(fèi)者積極參與

由于絕大多數(shù)消費(fèi)者對在線商品切身體驗(yàn)相當(dāng)陌生，對產(chǎn)品的了解局限于商家的描述以及廣告效果，不熟悉產(chǎn)品的功能及特點(diǎn)導(dǎo)致消費(fèi)者不能作出購買行為。而在線評論能夠提高消費(fèi)者對商品的感知度，有利于消費(fèi)者根據(jù)評論的信息作出購買決策。追加在線評論的數(shù)量越多，對消費(fèi)者提供的參考信息量就越大。

4.2 完善售后服務(wù)體系

企業(yè)應(yīng)該重視消費(fèi)者的反饋，積極參與建設(shè)消費(fèi)者的評價體系，完善消費(fèi)者——商家評價體系，鼓勵消費(fèi)者積極參與對商品質(zhì)量和商家服務(wù)的在線反饋，吸引消費(fèi)者，將追加評論成為固化消費(fèi)圈層的利器。圍繞消費(fèi)者對產(chǎn)品的痛點(diǎn)，添加售后服務(wù)層面的解決之道，提高消費(fèi)者對商家的忠誠度。消費(fèi)者第一次在線評價之后，能及時反饋消費(fèi)者對產(chǎn)品或服務(wù)的意見，對負(fù)面評價積極采取補(bǔ)救措施，加強(qiáng)售后渠道的監(jiān)管，有利于消費(fèi)者通過追加在線評論扭轉(zhuǎn)第一次評論的態(tài)度，也有利于商家口碑傳播與形象建立。

4.3 重視優(yōu)質(zhì)顧客培養(yǎng)

消費(fèi)者的感知有用性對購買意愿有著重要影響，企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)對消費(fèi)者感知有用性的培養(yǎng)，對于優(yōu)質(zhì)的在線評論者給予店鋪禮物贈送、積分獎勵，加強(qiáng)與消費(fèi)者之間的聯(lián)系，并建立消費(fèi)者圈層，利用優(yōu)質(zhì)在線評論者的口碑效應(yīng)側(cè)面宣傳產(chǎn)品或服務(wù)，對老顧客形成刺激效應(yīng)，進(jìn)而擴(kuò)大銷售量的同時提高客戶滿意度。