蔡哲遠(yuǎn)

（天津理工大學(xué)管理學(xué)院，天津 300384）

一、引言

線上消費(fèi)平臺(tái)不僅給予了消費(fèi)者多元的消費(fèi)選擇，而且提供了其發(fā)表關(guān)于企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)評(píng)論的渠道。由于外賣商家在互聯(lián)網(wǎng)出售的產(chǎn)品或服務(wù)具有虛擬性，潛在的后續(xù)消費(fèi)者主要通過平臺(tái)提供的產(chǎn)品信息、消費(fèi)者在線評(píng)論以及外賣商家對(duì)評(píng)論的回復(fù)來了解外賣商家的產(chǎn)品或服務(wù)質(zhì)量。在線負(fù)面評(píng)論在某種程度上會(huì)影響潛在消費(fèi)者對(duì)選擇其他產(chǎn)品或服務(wù)的判斷，進(jìn)而對(duì)外賣商家的形象產(chǎn)生一定的消極作用。因此，如何應(yīng)對(duì)消費(fèi)者的在線負(fù)面評(píng)論以及修復(fù)受損的店面形象，成為不少外賣商家面臨的新挑戰(zhàn)。而在商家應(yīng)對(duì)負(fù)面影響的策略中，有效回復(fù)是至關(guān)重要的一環(huán)。

印象管理是指人們?cè)噲D管理和控制他人對(duì)自己所形成的印象的過程，而負(fù)面評(píng)論因?yàn)槠淇赡軒淼膿p失使得組織更有動(dòng)力進(jìn)行印象管理。因此，本研究旨在從印象管理的視角出發(fā)，以商家應(yīng)如何回復(fù)負(fù)面評(píng)論為切入點(diǎn)，運(yùn)用問卷調(diào)查法和扎根理論方法，采用Python 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，將負(fù)面評(píng)論與商家回復(fù)結(jié)合起來進(jìn)行系統(tǒng)性歸類，并通過量化分析外賣商家對(duì)負(fù)面評(píng)論回復(fù)的效果，從而幫助其有效經(jīng)營(yíng)評(píng)論區(qū)，促進(jìn)買賣雙方有序溝通，消除負(fù)面評(píng)論導(dǎo)致的消極影響。

二、文獻(xiàn)綜述

回顧網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)負(fù)面評(píng)論及其商家回復(fù)的有關(guān)文獻(xiàn)時(shí)我們發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究主要分為三個(gè)層次：一是對(duì)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)在線負(fù)面評(píng)論的細(xì)化研究；二是對(duì)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)在線負(fù)面評(píng)論及其商家回復(fù)的二維度研究；三是通過分析商家對(duì)負(fù)面評(píng)論的回復(fù)進(jìn)行扭轉(zhuǎn)負(fù)面口碑的策略研究。

在第一層次的消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)負(fù)面評(píng)論研究方面，已有研究主要論證了負(fù)面評(píng)論對(duì)消費(fèi)者購買意愿的影響。李宏（2012）提出負(fù)面在線評(píng)論質(zhì)量的高低對(duì)顧客的購買意愿具有顯著影響，同時(shí)證明了負(fù)面網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的數(shù)量、質(zhì)量、所占比例會(huì)影響消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)購買決策。寧連舉和孫韓（2014）對(duì)在線負(fù)面評(píng)論進(jìn)行歸類研究，得出在線負(fù)面評(píng)論的負(fù)面程度、數(shù)量、內(nèi)容相關(guān)性和專業(yè)性，正影響網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者瀏覽網(wǎng)站時(shí)的感知，進(jìn)而影響其購買意愿。張金鑫和胡海（2016）從消費(fèi)者品牌認(rèn)知的角度切入，進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)在線負(fù)面評(píng)論數(shù)量、內(nèi)容質(zhì)量、評(píng)論者資信度以及評(píng)論強(qiáng)度對(duì)網(wǎng)絡(luò)購買行為有顯著的負(fù)向影響。杜學(xué)美等（2021）則利用歸因理論作了更加細(xì)化的分類：負(fù)面在線評(píng)論比例和失誤嚴(yán)重性都對(duì)潛在顧客購買意愿有顯著的負(fù)向影響，且兩者都通過影響失誤的歸屬性歸因、可控性歸因、穩(wěn)定性歸因和感知信任影響潛在顧客購買意愿。

在第二層次的商家回復(fù)方面，鄧召惠（2017）提出商家回復(fù)對(duì)在線負(fù)面評(píng)論與消費(fèi)者購買決策之間的關(guān)系存在顯著的調(diào)節(jié)作用，并得出可通過加強(qiáng)在線負(fù)面評(píng)論信息管理與服務(wù)補(bǔ)救、鼓勵(lì)消費(fèi)者與商家互動(dòng)地追加評(píng)論和依托政府監(jiān)管提升商家聲譽(yù)等方式促成消費(fèi)者的負(fù)向影響向正面網(wǎng)絡(luò)口碑的轉(zhuǎn)化。鄭春東等（2015）則創(chuàng)新性地提出了商家針對(duì)高質(zhì)量負(fù)面網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者評(píng)論的有效回復(fù)可以取代負(fù)面評(píng)論而成為主導(dǎo)信息，降低消費(fèi)者的品牌歸因水平，進(jìn)而提升購買意愿。

對(duì)于第三層次的商家回復(fù)策略，李愛國等（2016）從商家回復(fù)的時(shí)間和質(zhì)量?jī)蓚€(gè)角度進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)商家回復(fù)及時(shí)程度和商家回復(fù)質(zhì)量對(duì)負(fù)面評(píng)論內(nèi)容評(píng)分與體驗(yàn)型產(chǎn)品銷量關(guān)系存在顯著調(diào)節(jié)作用，其中商家即時(shí)回復(fù)、敷衍型回復(fù)對(duì)負(fù)面評(píng)論內(nèi)容評(píng)分與體驗(yàn)型產(chǎn)品銷量關(guān)系的調(diào)節(jié)作用比延遲回復(fù)、針對(duì)型回復(fù)更為顯著。姚歡書（2019）通過控制變量法，將負(fù)面評(píng)論和商家回復(fù)作為變量，得出不同類型的商家回復(fù)補(bǔ)救方式能夠調(diào)節(jié)消費(fèi)者的感知信任和購買意愿：在不考慮負(fù)面在線評(píng)論類型的前提下，歸因補(bǔ)償補(bǔ)救的效果最好；采取同一種方式的補(bǔ)救措施對(duì)不同類型的負(fù)面在線評(píng)論會(huì)產(chǎn)生不同的效果：面對(duì)結(jié)果失誤的負(fù)面在線評(píng)論，不歸因道歉補(bǔ)償補(bǔ)救的效果最好；而對(duì)于過程失誤的負(fù)面在線評(píng)論，歸因道歉補(bǔ)償補(bǔ)救的效果最好。

因此，據(jù)上述研究可知，回復(fù)負(fù)面評(píng)論是網(wǎng)絡(luò)商家減輕負(fù)面口碑帶來不利影響的有力手段。然而，現(xiàn)有研究仍存在一定的局限性：一是國內(nèi)研究者大多認(rèn)為回復(fù)負(fù)面評(píng)論是傳統(tǒng)服務(wù)補(bǔ)救的一種延伸，且著重探討其對(duì)已交易的消費(fèi)者的作用，缺乏將科學(xué)的管理策略有效嵌入；二是目前大部分研究仍局限于對(duì)負(fù)面評(píng)論和負(fù)面評(píng)論回復(fù)樣本進(jìn)行大體化的概述，未使用更為科學(xué)的歸納性數(shù)據(jù)分析；三是多數(shù)研究目前仍停留在提出與分析問題階段，缺乏在科學(xué)的管理理論下對(duì)負(fù)面評(píng)論回復(fù)進(jìn)行深入的有效性反饋研究。

鑒于現(xiàn)有研究缺口，本研究將立足于印象管理視角，以外賣平臺(tái)的負(fù)面評(píng)論數(shù)據(jù)作為切入點(diǎn)，系統(tǒng)地研究外賣商家對(duì)負(fù)面評(píng)論回復(fù)的有效性：利用扎根理論與印象管理策略科學(xué)界定負(fù)面評(píng)論及其回復(fù)的種類，構(gòu)建負(fù)面評(píng)論回復(fù)的量化分析模型，總結(jié)出高有效性的負(fù)面評(píng)論回復(fù)策略。

三、外賣負(fù)面評(píng)論及其商家回復(fù)的歸納性研究

（一）數(shù)據(jù)收集

本研究以美團(tuán)外賣APP 評(píng)論區(qū)的負(fù)面評(píng)論作為具體的數(shù)據(jù)收集來源。數(shù)據(jù)收集時(shí)間是2022 年5月5 日，通過使用Python 語言的Selenium 庫方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)爬蟲，爬取上述平臺(tái)2022 年1 月至2022 年4 月的所有負(fù)面評(píng)論和商家的相關(guān)回復(fù)數(shù)據(jù)，共獲取4 879 條負(fù)面評(píng)論及其回復(fù)。接下來，基于數(shù)據(jù)處理最簡(jiǎn)化準(zhǔn)則，本研究將惡意刷差評(píng)的負(fù)面評(píng)論界定為無意義文本，并運(yùn)用Python 軟件對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了初步清洗和篩選，剔除了重復(fù)、無意義的帖子及評(píng)論。

（二）歸納性數(shù)據(jù)分析

本研究遵照Strauss 和Corbin 關(guān)于扎根理論方法的規(guī)范性編碼步驟，分四步進(jìn)行數(shù)據(jù)分析：第一步，開放式編碼：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行同義的編碼轉(zhuǎn)化，使原始數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的初始范疇得以自然涌現(xiàn)；第二步，主軸編碼：發(fā)現(xiàn)概念之間的潛在邏輯關(guān)系，按照同一性原則整合概念，識(shí)別負(fù)面評(píng)論及其回復(fù)的主范疇；第三步，選擇性編碼：對(duì)主范疇進(jìn)行理論抽象，結(jié)合印象管理策略生成更具概括性的核心范疇；第四步，理論飽和性檢驗(yàn)。

1.開放式編碼

本研究將原始數(shù)據(jù)標(biāo)簽化，提煉出價(jià)值概念。以意思相同或相近為原則，本課題組成員分成兩組，分別獨(dú)立將4 879 條數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，通過整理合并，最終歸納成140 條具有代表意義的初始范疇。

2.主軸編碼

在140 條初始范疇的基礎(chǔ)上，本組成員繼續(xù)進(jìn)行篩選、剖析、合并和分類，識(shí)別其中蘊(yùn)含的主范疇。經(jīng)過反復(fù)推敲，針對(duì)外賣負(fù)面評(píng)論所反映的內(nèi)容提煉出8 個(gè)主范疇（難吃、食材不新鮮、身體不適、質(zhì)量與期望不符、衛(wèi)生問題、配送慢、包裝問題、配菜失誤），而針對(duì)商家回復(fù)內(nèi)容總結(jié)出9 個(gè)主范疇（格式化道歉、詼諧型道歉、承諾型道歉、補(bǔ)償型道歉、責(zé)任轉(zhuǎn)移、置之不理、歸因、反問、防守反擊），（詳見表1）。

表1 負(fù)面評(píng)論的編碼結(jié)果

表2 商家回復(fù)的編碼結(jié)果

3.選擇性編碼

選擇性編碼是在主軸編碼所發(fā)現(xiàn)的主范疇中經(jīng)過系統(tǒng)分析選擇一個(gè)核心范疇，核心范疇要求具備統(tǒng)領(lǐng)性，能夠?qū)⒋蠖鄶?shù)范疇囊括在一個(gè)比較寬泛的理論范圍之內(nèi)。在負(fù)面評(píng)論的二階編碼方面，依據(jù)專家總結(jié)和本研究組成員討論分析后將9 個(gè)主范疇理論抽象為兩大類二階主題：產(chǎn)品方面與服務(wù)方面。而在商家回復(fù)的二階編碼方面，同樣依據(jù)討論分析后將本研究8 個(gè)主范疇理論抽象為四大類二階主題：道歉、置身事外、解釋和其他。

4.理論飽和性檢驗(yàn)

在2022 年5 月至9 月，本研究對(duì)新收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行同樣的清洗、編碼和分析，結(jié)果與上述一致，核心范疇、主范疇和初始范疇均未增減變化。

同時(shí)，通過研究現(xiàn)有文獻(xiàn)并邀請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域的專家對(duì)負(fù)面評(píng)論及其回復(fù)進(jìn)行劃分與界定：根據(jù)印象管理策略，企業(yè)積極回復(fù)方式的策略有“降級(jí)防御策略、促進(jìn)提升策略”等，共包含有七種不同的細(xì)化策略（解釋、道歉、置身事外、爭(zhēng)取名分、宣揚(yáng)、揭示困難、聯(lián)合）。而降級(jí)防御策略應(yīng)用于消極事件的使用環(huán)境，與本項(xiàng)目研究負(fù)面評(píng)論的思路相吻合，而促進(jìn)提升策略適用在積極事件的應(yīng)對(duì)環(huán)境中，與本研究的主旨不符。因此，降級(jí)防御策略應(yīng)用于對(duì)商家回復(fù)一階維度的抽象表達(dá)，對(duì)應(yīng)本研究對(duì)商家回復(fù)的二階分類維度為：解釋、道歉、置身事外、其他。

由此，負(fù)面評(píng)論與商家回復(fù)的維度達(dá)到理論飽和，可以形成以印象管理策略為視角的負(fù)面評(píng)論及其商家回復(fù)完整分類（詳見表1）。

四、外賣負(fù)面評(píng)論回復(fù)的效果研究

（一）問卷調(diào)查

在完成對(duì)外賣負(fù)面評(píng)論與對(duì)商家回復(fù)的編碼進(jìn)程之后，本研究采用問卷調(diào)查的方法進(jìn)行模型構(gòu)建和有效性分析。

1.問卷調(diào)查設(shè)計(jì)

調(diào)查問卷以天津理工大學(xué)本科學(xué)生為對(duì)象來進(jìn)行設(shè)計(jì)與分析。為提高問卷調(diào)查以及后續(xù)統(tǒng)計(jì)分析工作的效率，以矩陣單選題為主設(shè)置題目。問卷采用了李克特五級(jí)量表法，對(duì)每個(gè)選項(xiàng)指標(biāo)賦予權(quán)重，要求被調(diào)查對(duì)象在1-5 分之間進(jìn)行打分。其中，“1”代表很不認(rèn)可，“5”代表非常認(rèn)可，分值越高，代表該指標(biāo)越重要。

2.問卷調(diào)查樣本

問卷調(diào)查以在天津理工大學(xué)校內(nèi)住宿且充分參與外賣售后評(píng)價(jià)的學(xué)生為樣本，通過“問卷星”平臺(tái)發(fā)布問卷調(diào)查，共收回487 份有效問卷。其中大一學(xué)生占比29.23%，大二學(xué)生占比28.7%，大三學(xué)生占比22.1%，大四學(xué)生占比19.96%。在問卷發(fā)出后3 小時(shí)內(nèi)提交365 份，占比75%。能夠在相對(duì)較短的時(shí)間內(nèi)得到比較積極的響應(yīng)，一定程度上反映了受訪者對(duì)外賣負(fù)面評(píng)論商家回復(fù)有效性的普遍關(guān)注。

3.題型設(shè)置

為了讓受試人能夠較為直觀地理解本問卷的情境，本問卷根據(jù)研究二所得出的外賣負(fù)面評(píng)論及其商家回復(fù)的編碼結(jié)果，在每道問卷問題的題干中闡明了不同類別的外賣負(fù)面評(píng)論情景，以供受試人能夠設(shè)身處地思考自身的直觀反映。調(diào)查問卷共設(shè)置8 個(gè)矩陣型選擇題，縱向的小標(biāo)題呈現(xiàn)了根據(jù)以上研究所歸納得出的負(fù)面評(píng)論回復(fù)一階維度編碼。

（二）數(shù)據(jù)歸納與分析

1.數(shù)據(jù)歸納與總結(jié)

在問卷調(diào)查的過程中，我們注意到大部分外賣負(fù)面評(píng)論類型可對(duì)應(yīng)地與商家回復(fù)組成一套評(píng)論組合。且在問卷調(diào)查完成之后，本研究利用Python 語言的Selenium 庫中的檢索功能驗(yàn)證了各種評(píng)論組合的存在性，并剔除了其中并不存在的評(píng)論組合。

根據(jù)問卷調(diào)查的結(jié)果，每一種評(píng)論組合可以得到一項(xiàng)消費(fèi)者接受度的評(píng)分，因此，本研究將負(fù)面評(píng)論的分類作為行標(biāo)題、商家回復(fù)的分類作為列標(biāo)題建立外賣商家負(fù)面評(píng)論有效性量化表，其中商家回復(fù)一列體現(xiàn)研究二的二次歸類結(jié)果。另外，由于本研究主要集中于商家回復(fù)方面的分析，因而在得到每一種評(píng)論組合的量化數(shù)據(jù)之后，針對(duì)每一種不同的商家回復(fù)類型做了均值的計(jì)算并記錄。

綜合上述研究手段和問卷的系統(tǒng)分析結(jié)果，可總結(jié)歸納出表3。

表3 外賣評(píng)論商家負(fù)面評(píng)論回復(fù)的有效性分析量化表

2.數(shù)據(jù)檢驗(yàn)與分析

對(duì)上述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)利用SPSS 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以對(duì)負(fù)面評(píng)論的九種商家回復(fù)策略作為變量，對(duì)這九組數(shù)據(jù)進(jìn)行組間與組內(nèi)方差分析，描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表4，方差分析見表5。

表4 描述性統(tǒng)計(jì)分析

表5 組間與組內(nèi)方差分析

從檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)表格中，可得到組間方差的顯著性P 遠(yuǎn)小于0.001，小于顯著性水平0.05，因此，可以認(rèn)為八組評(píng)分擁有顯著的差異，因此，本表格所表示的問卷調(diào)查結(jié)果數(shù)據(jù)有效性成立。

（三）對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果的討論與研究

根據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析表1，本研究發(fā)現(xiàn)在基于印象管理的外賣負(fù)面評(píng)論商家回復(fù)策略中，其量化評(píng)分均值主要分布在三個(gè)分?jǐn)?shù)段上，可總結(jié)歸納為：有效度＞3、有效度處于（2，3）區(qū)間、有效度小于2。由于各回復(fù)策略的有效度均值大體符合金字塔式分布，因此，根據(jù)指標(biāo)設(shè)置的李克特量級(jí)辦法，本研究將有效度大于3 的回復(fù)策略定義為十分有效，有效度處于（2，3）區(qū)間的回復(fù)策略定義為較為有效，低于2 的回復(fù)策略則定義為不有效及完全不有效。

據(jù)表3 可以發(fā)現(xiàn)，道歉策略下的詼諧型道歉、承諾型道歉和補(bǔ)償型道歉以及解釋策略下的歸因等回復(fù)手段的量化評(píng)分明顯相對(duì)較高，可以推斷出消費(fèi)者能夠接受以上四種負(fù)面評(píng)論回復(fù)；而其余回復(fù)手段的量化評(píng)分均值均較低，說明消費(fèi)者對(duì)以上幾種回復(fù)策略并不滿意。

1.補(bǔ)償型道歉回復(fù)策略

補(bǔ)償型道歉回復(fù)策略在應(yīng)對(duì)負(fù)面評(píng)論時(shí)的有效性最為顯著，但是需要付出資金成本。從表3 中數(shù)據(jù)可以直觀地看出，所有負(fù)評(píng)場(chǎng)景下的補(bǔ)償型回復(fù)量化評(píng)分均大于3，甚至在“難吃”和配送服務(wù)方面的場(chǎng)景下評(píng)分超過4 分。雖然補(bǔ)償型回復(fù)擁有顯著高于其他策略的有效性，但是它需要商家付出直接的經(jīng)濟(jì)成本，在利益返還的前提下才能被消費(fèi)者所廣泛接受。因此，在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，商家不應(yīng)頻繁地使用補(bǔ)償型回復(fù)策略。

2.歸因型、詼諧型和承諾型道歉回復(fù)策略

歸因型、詼諧型和承諾型道歉回復(fù)方式具有有效性，但對(duì)于一些特殊的負(fù)評(píng)產(chǎn)生背景，其有效性會(huì)產(chǎn)生波動(dòng)。從表3 中數(shù)據(jù)可知?dú)w因型、詼諧型和承諾型回復(fù)這三種回復(fù)策略的量化評(píng)分處于2-3分之間，根據(jù)表中的均值數(shù)據(jù)可將其總體有效度進(jìn)行排序：承諾型＞詼諧型＞歸因型。對(duì)于一些特殊的負(fù)評(píng)場(chǎng)景，以這三種回復(fù)策略為研究樣本，縱向比較其在同種特殊負(fù)評(píng)場(chǎng)景下的有效度表現(xiàn)，可以得到：在“食用后身體出現(xiàn)不適”這一負(fù)評(píng)背景中，承諾型以及詼諧型回復(fù)策略有效度評(píng)分出現(xiàn)了較大的波動(dòng)，反而低于歸因型回復(fù)，因此，此種情況下商家選擇歸因回復(fù)較為合適。同時(shí)對(duì)歸因型回復(fù)進(jìn)行具體分析，可以發(fā)現(xiàn)其在“難吃”“質(zhì)量與期望不符”兩種場(chǎng)景中，有效度橫向比較表現(xiàn)較為顯著，在這兩種場(chǎng)景中可為商家提供策略選擇。

3.責(zé)任轉(zhuǎn)移型回復(fù)策略

責(zé)任轉(zhuǎn)移型回復(fù)總體不有效，在特定場(chǎng)景具有一定有效性。據(jù)表3 得出，責(zé)任轉(zhuǎn)移型回復(fù)總體有效度低于2，因此，總體不推薦作為回復(fù)策略。然而在“質(zhì)量與期望不符”“配送速度”等方面出現(xiàn)問題時(shí)，其有效度大于2，因此，可以作為有效的商家回復(fù)策略。

4.反問、防守反擊、置之不理及格式化回復(fù)策略

反問、防守反擊、置之不理及格式化回復(fù)不具有有效性。反問、防守反擊、置之不理型回復(fù)策略的有效度評(píng)分均處于底部，可被視為完全不有效。置之不理型回復(fù)雖然在均值比較上有效度高于責(zé)任轉(zhuǎn)移型回復(fù)，然而前者回復(fù)組內(nèi)方差經(jīng)過計(jì)算小于后者，直觀表現(xiàn)為前者不存在有效度高于2 的場(chǎng)景表現(xiàn)。因此，置之不理型回復(fù)同樣可被視為完全不有效的回復(fù)策略。

五、結(jié)束語

根據(jù)揚(yáng)長(zhǎng)避短的管理原則，在外賣負(fù)面評(píng)論商家回復(fù)的情境中，商家可以使用印象管理策略中的降級(jí)防御策略來指導(dǎo)其回復(fù)，細(xì)化策略為本研究所得出的道歉策略以及解釋策略。商家在回復(fù)進(jìn)程中，推薦使用道歉策略下的詼諧型道歉、承諾型道歉以及解釋策略下的歸因型等回復(fù)策略，但需要注意在特殊情境下審慎選擇這些較為復(fù)雜的回復(fù)策略。對(duì)于補(bǔ)償型道歉這一回復(fù)策略，商家在愿意付出金錢成本的前提下可以使用，其效果也會(huì)在經(jīng)濟(jì)因素的加持下高于其余策略。同時(shí)，商家應(yīng)盡量避免使用如格式化道歉、置之不理回復(fù)策略以及其他態(tài)度惡劣的回復(fù)手段。