周燕 商平平

內(nèi)容摘要：本文通過文獻(xiàn)回顧了在線口碑、在線客戶評(píng)價(jià)以及在線口碑如何影響消費(fèi)者購(gòu)買決策的相關(guān)研究，在此基礎(chǔ)上結(jié)合最新實(shí)際情況得出了B2C網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)在線客戶評(píng)價(jià)的影響因素。繼而以消費(fèi)者購(gòu)買決策為因變量，以評(píng)論的形式、數(shù)量等六個(gè)影響要素作為自變量，并引入中介變量——消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)，得出相應(yīng)結(jié)論。

關(guān)鍵詞：B2C網(wǎng)絡(luò)平臺(tái) 在線消費(fèi)者評(píng)論 消費(fèi)者購(gòu)買決策 感知風(fēng)險(xiǎn)

口碑在傳播過程中效率高、影響力大，然而傳統(tǒng)口碑也有局限性。傳統(tǒng)口碑傳播有一定的偶然性，消費(fèi)者能否遇見一位有過相同購(gòu)物經(jīng)驗(yàn)的朋友存在不確定性；而以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的口碑傳播很好的改善了這個(gè)問題。通過對(duì)文獻(xiàn)的整理發(fā)現(xiàn)：國(guó)外學(xué)者研究口碑已有近40年，國(guó)內(nèi)對(duì)口碑的研究還處在初期，實(shí)證研究不足?？诒膫鞑ズ徒邮芘c地方文化有關(guān)，和人群的生活習(xí)性也有關(guān)，不能單純地將國(guó)外的研究成果拿來用，需要從中國(guó)的實(shí)際情況出發(fā)，以適用于研究中國(guó)消費(fèi)者的購(gòu)買行為；以往研究對(duì)傳統(tǒng)口碑的影響力研究較為透徹，這幾年也有很多人嘗試研究網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策的影響。但是根據(jù)我國(guó)電子商務(wù)的發(fā)展現(xiàn)狀，在線消費(fèi)者評(píng)論的形式越來越普遍，其重要性已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了其他網(wǎng)絡(luò)口碑形式，因此研究在線消費(fèi)者評(píng)論的影響比研究網(wǎng)絡(luò)口碑的影響更有意義。

近年來隨著阿里巴巴、京東的不斷成熟，唯品會(huì)、一號(hào)店、聚美優(yōu)品等各具特色的B2C商城的不斷發(fā)展，我國(guó)B2C購(gòu)物環(huán)境日趨成熟。文章研究B2C平臺(tái)的消費(fèi)者評(píng)論是否對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策有影響以及如何有利于企業(yè)重視對(duì)平臺(tái)、產(chǎn)品的改進(jìn)，同時(shí)也有利于消費(fèi)者更好地通過參考在線評(píng)論做出正確的購(gòu)買決策。

網(wǎng)絡(luò)口碑的內(nèi)涵。Stephen（2011）提出網(wǎng)絡(luò)口碑是人們通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)分享的關(guān)于產(chǎn)品和服務(wù)的使用體驗(yàn)或供應(yīng)商的信息。這一定義也體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)口碑的強(qiáng)交互性；張紅宇等（2014）從網(wǎng)絡(luò)口碑包含的內(nèi)容角度出發(fā)認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)口碑可由數(shù)量、效價(jià)、強(qiáng)度、方差、負(fù)面點(diǎn)評(píng)等指標(biāo)來反映。同樣從網(wǎng)絡(luò)口碑的內(nèi)容出發(fā)進(jìn)行研究的還有國(guó)內(nèi)學(xué)者周珍等（2015）。他們對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下影響消費(fèi)者口碑再傳播的因素進(jìn)行了研究，研究結(jié)論得出網(wǎng)絡(luò)口碑的四個(gè)維度，分別是數(shù)量、方向、趣味性和時(shí)效性。綜上所述，網(wǎng)絡(luò)口碑是消費(fèi)者通過任何網(wǎng)絡(luò)溝通渠道進(jìn)行的關(guān)于產(chǎn)品或服務(wù)的使用體驗(yàn)和供應(yīng)商的各種信息的所有正面和負(fù)面的網(wǎng)絡(luò)交流信息。

在線消費(fèi)者評(píng)論的相關(guān)研究。Bickart和Schindler（2001）認(rèn)為在線消費(fèi)者評(píng)論是網(wǎng)絡(luò)口碑傳播途徑之一，在網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者的購(gòu)買決策中越來越重要。國(guó)內(nèi)研究主要從實(shí)證出發(fā)研究在線消費(fèi)者評(píng)論。郝媛媛（2010）基于行為導(dǎo)向理論，用定向與定量的方法從消費(fèi)者感知和購(gòu)買決策兩個(gè)方面研究了在線評(píng)價(jià)對(duì)購(gòu)買行為的影響，通過實(shí)證方法對(duì)在線評(píng)價(jià)如何影響消費(fèi)者的感知有用性和購(gòu)買行為進(jìn)行了研究。

根據(jù)前人的研究，本文對(duì)在線消費(fèi)者評(píng)論的定義如下：消費(fèi)者購(gòu)物后在購(gòu)物平臺(tái)上完成的通過打分、文字描述、圖片展示的方式展示商品本身屬性以及網(wǎng)站滿意度、商家服務(wù)等方面的評(píng)論信息。其特點(diǎn)是評(píng)論信息分類清晰，可以被消費(fèi)者快速獲得。

消費(fèi)者購(gòu)買決策的相關(guān)研究。消費(fèi)者購(gòu)買決策五階段模型是研究者為了更好地了解消費(fèi)者行為而廣泛使用的工具（Kotler和 Kelle， 2006）。該模型將消費(fèi)者購(gòu)買決策按照時(shí)間的先后順序劃分為五階段，如圖1所示。

研究假設(shè)

張?jiān)碌龋?014）在對(duì)微博輿論傳播情況的研究中提到，博文的內(nèi)容通過博文內(nèi)的視頻和鏈接得到了極大的拓展，是信息形式的革新，它激發(fā)了信息形式上的視覺線索，促進(jìn)了閱讀者對(duì)信息的感知和記憶，對(duì)閱讀者參與、轉(zhuǎn)發(fā)、共享評(píng)論具有促進(jìn)作用。信息形式越多樣豐富，越能促進(jìn)接收者對(duì)信息的關(guān)注和認(rèn)可。本文認(rèn)為B2C在線消費(fèi)者評(píng)論的信息形式對(duì)信息傳播效果具有同樣的影響，評(píng)論信息的多樣性有利于消費(fèi)者獲取更多的信息，并且有利于提高消費(fèi)者對(duì)評(píng)論本身的信任度。據(jù)此提出假設(shè)H1：

H1：在線消費(fèi)者評(píng)論的多樣性正向影響消費(fèi)者購(gòu)買決策。

對(duì)于發(fā)生從眾行為較少的消費(fèi)者，更多的評(píng)論信息能夠增加他獲取有用信息的概率。據(jù)此提出假設(shè)H2：

H2：在線消費(fèi)者評(píng)論的數(shù)量正向影響消費(fèi)者購(gòu)買決策。

信息質(zhì)量通過接收者大腦對(duì)評(píng)論信息的吸收效果來衡量，決定這個(gè)吸收效果的指標(biāo)包括易懂程度、相關(guān)程度和信用程度等。Park等（2007）對(duì)信息質(zhì)量的研究中強(qiáng)調(diào)了高質(zhì)量的信息具有真實(shí)、客觀、可靠等特征。據(jù)此提出假設(shè)H3：

H3：在線消費(fèi)者評(píng)論的質(zhì)量正向影響消費(fèi)者購(gòu)買決策。

Forman等 （2008）在研究中發(fā)現(xiàn)對(duì)消費(fèi)者影響最小的是中立的評(píng)論，正面評(píng)論和負(fù)面評(píng)論的影響顯著高于中立評(píng)論。據(jù)此提出假設(shè)H4：

H4：在線消費(fèi)者評(píng)論的效價(jià)正向影響消費(fèi)者購(gòu)買決策。

在B2C網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中，潛在消費(fèi)者無法在評(píng)論信息中辨別評(píng)論者資信度的高低，只能看到評(píng)論者的會(huì)員等級(jí)。會(huì)員等級(jí)高的評(píng)論者說明他們有過更多的該平臺(tái)購(gòu)物經(jīng)驗(yàn)，他們的購(gòu)買決策和購(gòu)買心得更值得借鑒。因此本文提出假設(shè)H5：

H5：評(píng)論者的會(huì)員等級(jí)正向影響消費(fèi)者購(gòu)買決策。

由于網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物無法直接接觸真實(shí)的商品或服務(wù)，導(dǎo)致消費(fèi)者無法確定購(gòu)買風(fēng)險(xiǎn)。而專業(yè)能力強(qiáng)的消費(fèi)者在進(jìn)行購(gòu)買決策時(shí)主要依靠自身能力，其參考在線消費(fèi)者評(píng)論更少，因此他們的決策結(jié)果受到在線消費(fèi)者評(píng)論的影響小，反之亦然。因此本文提出假設(shè)H6：

H6：接收者專業(yè)能力反向影響消費(fèi)者購(gòu)買決策。

口碑對(duì)潛在消費(fèi)者的感知風(fēng)險(xiǎn)具有重要作用。人們關(guān)于某產(chǎn)品進(jìn)行信息交流就是為了降低感知風(fēng)險(xiǎn)。因此，消費(fèi)者做出購(gòu)買決策的過程也就是探索和降低感知風(fēng)險(xiǎn)的過程，在線消費(fèi)者評(píng)論通過影響消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)來影響消費(fèi)者購(gòu)買決策。因此，本文提出假設(shè)H7：

H7：消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)在消費(fèi)者評(píng)論對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策的影響過程中起中介作用。

消費(fèi)者在購(gòu)買決策過程的不同階段，感知到的風(fēng)險(xiǎn)水平不同。潛在消費(fèi)者在搜尋商品信息時(shí)，感知風(fēng)險(xiǎn)較大，隨著評(píng)論信息的搜集和分析，消費(fèi)者感知到的風(fēng)險(xiǎn)慢慢降低，從而有利于做出購(gòu)買決策。因此，本文提出假設(shè)H8：

H8：消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)反向影響消費(fèi)者購(gòu)買決策。

根據(jù)以上假設(shè)設(shè)計(jì)出本研究的理論模型如圖2所示。

研究方法

變量的測(cè)量。本文所采用的測(cè)量量表共有8個(gè)部分共26個(gè)測(cè)項(xiàng)。其中評(píng)論的形式參考了張?jiān)?、孫霄凌、浦正寧（2014）的量表；評(píng)論的數(shù)量以及消費(fèi)者購(gòu)買決策的測(cè)項(xiàng)參考了曹云峰（2014）的量表；評(píng)論的質(zhì)量以及消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)項(xiàng)參考了鄭小平（2008）的量表，評(píng)論的質(zhì)量參考了周晶晶（2010）的量表；接受者的專業(yè)能力采用了戴蘭玲（2014）的量表；評(píng)論者的會(huì)員等級(jí)的測(cè)項(xiàng)由小規(guī)模訪談得出。

樣本的選擇與收集。根據(jù)我國(guó)網(wǎng)民和網(wǎng)購(gòu)用戶的結(jié)構(gòu)特征，本研究樣本主要選取在校大學(xué)生（包括大專、本科和研究生）及企事業(yè)單位職員。此次問卷發(fā)放歷時(shí)將近兩個(gè)月，共收集到網(wǎng)絡(luò)調(diào)查問卷275份，其中有效問卷234份，有效回收率85.1%。

實(shí)證檢驗(yàn)

描述性統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)獲得的234組有效樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)如下：性別方面，女性占比56%，男性占比46%；年齡方面，44.9%在24-28歲；學(xué)歷方面，本科、研究生分別占比41.9%、44%，共占比約83.9%；工資方面，2000-4000元的被調(diào)研者比例為29.9%，月收入小于2000元的被調(diào)研者約占29.1%；每周上網(wǎng)時(shí)間方面，76.9%的用戶每周上網(wǎng)時(shí)間為7天；每月購(gòu)物次數(shù)在1-2次用戶約占42.7%，每月網(wǎng)購(gòu)次數(shù)在3-5次用戶約占34.2%。

信度分析。本文通過測(cè)量總量表和分量表的Cronbachs Alpha系數(shù)來對(duì)問卷的信度進(jìn)行檢驗(yàn)。通過數(shù)據(jù)分析得出總量表的α系數(shù)為0.938，分量表的α系數(shù)均大于0.6，在結(jié)合問卷前測(cè)的基礎(chǔ)上，可確認(rèn)問卷采用的量表信度較好。

效度分析。本文運(yùn)用SPSS19.0進(jìn)行探索性因子分析來判斷問卷的效度是否良好。首先本文進(jìn)行了KMO和Bartletts 球形檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明KMO=0.903；Bartletts球形檢驗(yàn)sig.=0.000<0.05。因此，變量間相關(guān)性較高，適合因子分析。

相關(guān)性分析。從表1可以看出，評(píng)論的形式（A）、數(shù)量（B）、質(zhì)量（C）、效價(jià)（D）、評(píng)論者的會(huì)員等級(jí)（E）和接收者專業(yè)能力（F）與消費(fèi)者購(gòu)買決策（H）呈正相關(guān)，即這六個(gè)自變量均正向影響消費(fèi)者購(gòu)買決策；消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)（G）與消費(fèi)者購(gòu)買決策（H）呈顯著負(fù)相關(guān)，即消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)反向影響消費(fèi)者購(gòu)買決策。相關(guān)性分析的結(jié)果如表1所示，初步證實(shí)了假設(shè)H1-H6及H8成立。

消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)。據(jù)照溫忠麟的觀點(diǎn)，中介效應(yīng)的存在是以自變量對(duì)因變量具有顯著影響為前提。分層回歸結(jié)果如表2所示：A（β=0.135，P<0.05）、B（β=0.155， P<0.05）、C（β=0.210， P<0.05）、D（β=0.473， P<0.05）與H顯著正相關(guān)即H1-H4成立；E（β=0.099， P>0.05）、F（β=-0.010， P>0.05）與H不相關(guān)即H5-H6不成立。G對(duì)H顯著負(fù)相關(guān)（β=-0.737， P<0.05）；即H8成立。B（β=-0.195，P<0.05）、C（β=-0.152，P<0.05）、D（β=-0.383，P<0.05）與G顯著相關(guān)，加入中介變量后，G與H顯著相關(guān)（β=-0.449，P<0.05）且B對(duì) H影響下降且不顯著（β=0.067，P>0.05）可知G在B和H之間具有完全中介作用；G與H顯著相關(guān)（β=-0.449，P<0.05）且C對(duì)H影響下降（β=0.142，P=0.016）可知G在C和H之間具有部分中介作用。由此H7成立。

對(duì)策建議

針對(duì)B2C網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商的建議：第一，重視網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)系統(tǒng)可信度的建立。隨著網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物平臺(tái)的興起，企業(yè)逐漸重視網(wǎng)絡(luò)評(píng)論，因此部分商家甚至對(duì)在線消費(fèi)者評(píng)論進(jìn)行不當(dāng)管理。例如商家刪除商品下的差評(píng)，或者通過雇專人刷單，進(jìn)行虛假交易來換取好評(píng)等。但上述不正當(dāng)?shù)脑u(píng)論信息管理方式隨著第三方平臺(tái)技術(shù)手段的改進(jìn)和消費(fèi)者的曝光而予以揭穿，因此，商家應(yīng)該通過自身產(chǎn)品和服務(wù)的提供上來提高消費(fèi)者對(duì)可信度的建立，非通過網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的造假來虛擬增長(zhǎng)自身盈利；第二，加強(qiáng)在線消費(fèi)者評(píng)價(jià)管理。通過分析發(fā)現(xiàn)，評(píng)論的形式、數(shù)量、質(zhì)量和效價(jià)對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策具有顯著影響。評(píng)價(jià)的形式越多樣，越有利于消費(fèi)者進(jìn)行判斷，企業(yè)可以通過評(píng)論送積分、曬圖送積分等形式來促進(jìn)消費(fèi)者發(fā)表更多樣的評(píng)論。評(píng)論的數(shù)量反映了商品的銷量，是商品人氣的直觀反映，因此企業(yè)應(yīng)盡量鼓勵(lì)每一位進(jìn)行購(gòu)物的消費(fèi)者都發(fā)表評(píng)論；第三，關(guān)注負(fù)面評(píng)價(jià)。維護(hù)在線消費(fèi)者評(píng)論的過程中，對(duì)于主要觀點(diǎn)偏差較大的評(píng)論信息有必要特別關(guān)注，當(dāng)評(píng)論的整體傾向于正面時(shí)，對(duì)其中的少數(shù)負(fù)面評(píng)論要尤其關(guān)注，因?yàn)檫@些少數(shù)的負(fù)面評(píng)論依然會(huì)讓部分保守型消費(fèi)者放棄購(gòu)買。對(duì)于這一類評(píng)論者應(yīng)該單獨(dú)進(jìn)行維護(hù)，了解消費(fèi)者負(fù)面評(píng)論的原因，解決消費(fèi)者的不滿；第四，加強(qiáng)服務(wù)體驗(yàn)。顧客口碑的獲取源于商品質(zhì)量和服務(wù)，優(yōu)質(zhì)的商品和服務(wù)才能換來良好口碑。商家可以通過監(jiān)控產(chǎn)品的采購(gòu)環(huán)節(jié)、快遞的及時(shí)投遞、產(chǎn)品的精美包裝等提高消費(fèi)者的服務(wù)體驗(yàn)。

針對(duì)消費(fèi)者的建議：第一，選取賣家。消費(fèi)者在進(jìn)行線上購(gòu)物時(shí)，首先需選擇商品賣家。一般而言，這些網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)都同時(shí)有多家店鋪售賣相同商品，消費(fèi)者可通過商品銷量和消費(fèi)者評(píng)論的數(shù)量初步確定三家左右店鋪；第二，分析評(píng)論信息。消費(fèi)者確定三家左右店鋪之后，可以通過閱讀分析這些店鋪中對(duì)應(yīng)的商品評(píng)論信息從而做出最終選擇。在閱讀商品評(píng)論時(shí)，主要參考評(píng)論的形式、質(zhì)量、效價(jià)和評(píng)論者的會(huì)員等級(jí)。盡可能搜尋評(píng)論形式多樣的信息，這有利于消費(fèi)者更直觀的了解商品。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，很多消費(fèi)者不太關(guān)注評(píng)論者的會(huì)員等級(jí)，其實(shí)會(huì)員等級(jí)高的評(píng)論者說明其分享的信息對(duì)于消費(fèi)者來說往往更有價(jià)值。

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