郝家政 劉相伯 韓孜

[摘?要]作為分享消費者購物體驗的重要網(wǎng)絡(luò)交流媒介，在線評論承擔(dān)著為前端消費者購后提供評價信息載體與為后端消費者購前提供參考建議的重要作用。此作用的受體包括銷售方與購買方兩面，但目前大多數(shù)研究成果皆在討論在線評論對消費者層面的重要影響，對于銷售方行為影響的研究有所欠缺。依據(jù)國內(nèi)外對在線評論領(lǐng)域的相關(guān)權(quán)威研究文獻(xiàn)，對在線評論的課題背景、研究現(xiàn)狀及兩方面作用受體的相關(guān)影響進(jìn)行歸納梳理，能夠為在線評論領(lǐng)域在售、買兩方面的影響研究作相關(guān)參考。

[關(guān)鍵詞]在線評論;評論閱讀者;消費者

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2019.26.012

1?導(dǎo)?語

在線評論一般指消費者根據(jù)自身或他人親身經(jīng)歷或網(wǎng)絡(luò)購物消費，在特定網(wǎng)站、論壇發(fā)表對購買商品的質(zhì)量、商家的服務(wù)態(tài)度、物流運(yùn)送效率等科目正、負(fù)、中不同性質(zhì)的評價，具有易獲取性、即時性、相對客觀性等顯著特點，目前已成為網(wǎng)絡(luò)消費者進(jìn)行購買決策時極具影響力的信息來源之一。

亞馬遜于1995年首次創(chuàng)立了網(wǎng)絡(luò)在線產(chǎn)品服務(wù)評論平臺，為消費者提供售后體驗反饋與為其他消費者購買進(jìn)行決策參考，之后Chatterjee在2001年首次提出了在線評論的概念，在其他學(xué)者的研究下又將其內(nèi)涵逐漸豐富起來。據(jù)2018年《第42次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》，截至2018年上半年，我國的網(wǎng)購用戶已經(jīng)達(dá)到5.69億人，相較于2017年年末就增長了6.7%，占據(jù)全體網(wǎng)民總數(shù)的71%。在體量巨大、增長迅速的網(wǎng)購規(guī)模發(fā)展下，在線評論數(shù)量繁多、屬性不一，對在線評論在交易發(fā)生中于各方面的作用成為近年來國內(nèi)外學(xué)者的又一研究熱點。

時至今日，對在線評論的研究已經(jīng)拓展到消費者、購買意愿、評論有用性、實證研究、情感分析、情感傾向、網(wǎng)絡(luò)口碑等近40個研究主題。在大量閱讀篩選后，本文則以論文研究方向為分類標(biāo)準(zhǔn)對現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行綜述，通過梳理近年來關(guān)于在線評論的相關(guān)研究，聚焦在線評論對不同閱讀主體的影響，具有一定的理論價值。

2在線評論對兩方面影響研究

關(guān)于在線評論對不同主體的影響研究，目前理論界主要集中在在線評論對后端消費者及銷售商影響的研究上。對于消費者層面而言，后端消費者的購買決策會大程度參考前端消費者的購后評論，依此對購買的產(chǎn)品種類、買入數(shù)量、物流選擇、價格接受度進(jìn)行決策，不同性質(zhì)的評論對決策行為會有差異影響;反之，不同性質(zhì)的在線評論也會對商家的銷售決策等行為產(chǎn)生一定的參考作用，進(jìn)而影響商家的營銷方式、物流效率、定價機(jī)制等現(xiàn)實因素。在線評論不僅作為消費者購后體驗的信息載體，同時是商家做出改進(jìn)和優(yōu)化的指導(dǎo)性意見，更是其他消費者進(jìn)行購買決策的參考憑證。

2.1?消費者層次

2.1.1?評論的屬性

李宏等人（2011）認(rèn)為在線評論可以分成正向與負(fù)向兩種不同的性質(zhì)。他們對大學(xué)生購買手表進(jìn)行了調(diào)查研究，采用實驗法論證，得出了以下結(jié)論：高質(zhì)量的負(fù)向在線評論會對消費者的選購過程和對于商品的滿意程度造成更加明顯的影響。而其他因素對消費者的購買決策總體來說不存在影響。

閆強(qiáng)、孟躍（2013）兩位學(xué)者基于在線影評的角度進(jìn)行實證分析，力圖回答：消費者對在線評論的信息接收程度會受到哪些因素的影響。他們在豆瓣網(wǎng)收集了上萬條真實的線上評論，建立出一個在線評論—影響因素的模型進(jìn)行實證分析。結(jié)果顯示，當(dāng)在線評論的字?jǐn)?shù)較多或者情感較為突出、豐富時，會對消費者的接收帶來正面影響。然而評論的其他性質(zhì)對于消費者在感知在線評論所造成的影響則不是十分顯著。

黃盼盼（2016）從評論的不一致性出發(fā)，探究了不同數(shù)量的正負(fù)評論對消費意愿的影響。實驗結(jié)果顯示，當(dāng)正面評論的數(shù)量較多的時候，消費意愿要強(qiáng)于負(fù)面評論較多的情況。

成潤寒（2017）以理性行為學(xué)為基礎(chǔ)，通過問卷收集，實證研究了照片形式的在線評論會對消費者造成怎樣的影響。其研究結(jié)果表明，照片形式的在線評論可以強(qiáng)化產(chǎn)品的屬性信念。進(jìn)一步來說能夠改變消費者的認(rèn)知，直至改變消費者的購買決策。

楊雪（2018）旨在研究負(fù)面評論所造成的影響。實驗結(jié)果表明，高質(zhì)量的負(fù)面評論相對于低質(zhì)量的負(fù)面評論來說，會造成更大的影響。當(dāng)消費者對品牌比較熟知時，評論質(zhì)量越高，影響效果越顯著。這提供給管理者一條重要啟示：商家可以有引導(dǎo)性地幫助消費者對商品不同屬性做出不同的評論，以此有效降低負(fù)面評論的內(nèi)容質(zhì)量。

賀璟雪（2018）分類討論不同商品的在線評論對消費者購買意愿的不同影響。當(dāng)購買實用品時，文字描述對購買意愿的影響明顯強(qiáng)于圖片評論。享樂品的評論的正負(fù)對結(jié)果幾乎不產(chǎn)生影響。這提示管理者可以增加對實用品的文字描述，并設(shè)置激勵機(jī)制，鼓勵消費者多進(jìn)行文字評論;相反，適度增加享樂品的圖片展示，可以讓更多的消費者注意到該商品，以此來提升經(jīng)營管理的效用。

2.1.2?情感與心理極性

郝媛媛（2010）從消費者的感知與購買行為進(jìn)行實證分析，研究電影上映及影評，探討了在線評論對消費者的消費決策的影響。她認(rèn)為在線評論的數(shù)量和正負(fù)性對消費者購買決策的影響處在動態(tài)當(dāng)中。時間較長的極性評論會對消費者造成影響更加顯著。

譚倩霞（2013）采用2×2的被試問因子實驗設(shè)計方法以大學(xué)生作為實驗對象，引入了心理學(xué)精細(xì)加工可能性模型（ELM Model），研究了各種在線評論信息對消費者購買意愿產(chǎn)生的影響。研究消費者的購買意愿受到在線評論的影響，認(rèn)為與產(chǎn)品屬性有關(guān)的客觀信息對信息處理動機(jī)和能力較強(qiáng)的消費者有更大的影響， 反之則流行度具有更強(qiáng)的說服力。

于麗萍等人（2014）從在校和畢業(yè)大學(xué)生為實驗對象的研究中了解到，消費者購買意愿的眾多影響因素中，網(wǎng)絡(luò)關(guān)系尤為重要。消費者對某網(wǎng)站或者某個App的熟悉度以及親密度會改變消費者受到在線評論影響的程度，而在線評論的專業(yè)度則對購買意愿造成的影響微乎其微。

黃盼盼（2016）在不同性質(zhì)的品論的基礎(chǔ)上，引入了消費者的混合情緒這一概念，正向情緒主導(dǎo)的混合情緒對消費者購買意愿產(chǎn)生的正向影響極為顯著，而負(fù)向情緒主導(dǎo)的混合情緒對消費者在進(jìn)行購買決策時有顯著負(fù)向影響。

2.2?管理者層次

首先，Jiang Huimin提出了一種基于在線客戶評論的產(chǎn)品特征未來重要性權(quán)重預(yù)測方法，主要包括意見挖掘、模糊推理方法和模糊時間序列方法。采用意見攫取分析在線評論，提取產(chǎn)品特點。使用模糊推理方法來確定產(chǎn)品特征的重要性權(quán)重，使用從意見攫取獲得的頻率和情感分?jǐn)?shù)。使用模糊時間序列方法估計產(chǎn)品特征的重要性。這項研究充分揭示了在互聯(lián)網(wǎng)越來越普及的時代，在線產(chǎn)品評論將對企業(yè)的決策有著不可忽視的作用。基于此，很多學(xué)者對在線評論于管理者的決策行為影響做出相關(guān)探究。

2.2.1?情感極性

評論對產(chǎn)品銷售有重大影響。Fan Zhiping提出了一種結(jié)合Bass / Norton模型和情感分析，結(jié)合歷史銷售數(shù)據(jù)和在線評論數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品銷售預(yù)測的新方法。采取樸素貝葉斯算法的情感分析方法從每個在線評論的內(nèi)容中提取情感指標(biāo)，并將其融入Bass/ Norton模型的模擬系數(shù)中，使預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確。

對于商家的定價決策，Hu Nan（2017）通過實證研究獲得偏見和低報偏見是如何源于消費者的購買和審查決定，以及這些決定如何塑造隨著時間的推移在線產(chǎn)品評論的分布并影響公司的產(chǎn)品定價策略。

郝媛媛（2010）則認(rèn)為由于評論特性和消費者差異等因素對于進(jìn)行購買的影響，管理者應(yīng)對不同在線評論的數(shù)量、不同的情感極性的商品做出差異化管理的策略，對評論進(jìn)行層次分析，從而制定銷售和營銷的方向。

周梅華等人（2015）通過心理學(xué)對消費者的購買意愿進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)在線評論所引發(fā)的消費者心理共鳴會拉近與消費者心理上的距離，使消費者對在線評論信任度有所提高，并以此做出相應(yīng)的購買判斷。在此基礎(chǔ)上，認(rèn)為管理者在發(fā)布商品信息的時候，應(yīng)當(dāng)準(zhǔn)確如實，有助于建立良好的口碑，也可以為企業(yè)獲取真實的客戶反饋提供幫助。

杜美學(xué)等人（2016）在眾多研究的基礎(chǔ)上，加入對消費者心理、在線評論的價值，構(gòu)建了在線評論—購買意愿的模型。杜美學(xué)等人發(fā)現(xiàn)消費意愿與消費者對風(fēng)險的評估有關(guān)。高風(fēng)險的評估結(jié)果意味著更低的購買意愿，即使消費者具有較高的專業(yè)能力也不例外。這提示著管理者加大對消費者所反饋的信息的關(guān)注度，并且更加誠實客觀地宣傳產(chǎn)品，以提供一個優(yōu)良的平臺與消費者進(jìn)行溝通。

2.2.2?評論屬性

Antioco提出了對于管理者誤讀負(fù)面在線評論的理解。并發(fā)現(xiàn)，消費者在他們的評論中使用更多認(rèn)知語言標(biāo)記時，管理者傾向于更好地解讀負(fù)面評論，形式為洞察力和差異性詞語以及更多的第三人稱代詞（即未定義的社會指稱）。存在使用因果關(guān)系詞和將來時態(tài)（即行為意圖）的相反關(guān)系，因為管理者傾向于低估在這些條件下情況的嚴(yán)重性。正面和負(fù)面情緒在評論中的表達(dá)并不顯著影響管理者對負(fù)面評論的閱讀。此外，有經(jīng)驗的管理人員和女性管理人員更擅長識別負(fù)面評價，而長時間的消費者評價使管理人員更難以正確識別負(fù)面評價。這一研究使管理者做出更好的決策。

Geng Shidao（2017）根據(jù)一定的市場反應(yīng)參數(shù)，建立利潤最大化模型，計算出最優(yōu)定價策略，并從保險公司的角度解決在線產(chǎn)品評論的合理溢價和補(bǔ)償。Muralidharan，Sidharth探究了正負(fù)評論對于消費者進(jìn)行購買決策的影響，使得企業(yè)能夠更好地避免自己的品牌受損。

楊金鑫（2018）通過實證分析發(fā)現(xiàn)了追加在線評論的數(shù)量、內(nèi)容可以為消費者進(jìn)行購買決策從正面產(chǎn)生影響，而追加在線評論的時間間隔、質(zhì)量幾乎不會影響到消費者的購買意愿。楊金鑫認(rèn)為商家可以通過鼓勵消費者積極參與在線評論，以完善企業(yè)的售后服務(wù)體系。

3?建?議

通過對在線評論對于網(wǎng)絡(luò)購物決策影響的研究文獻(xiàn)的分析總結(jié)，發(fā)現(xiàn)在線評論其實質(zhì)是購物前瞻和售后反饋的互動模式問題。針對這一問題，我們主要從規(guī)范評論和提升購買兩個方向入手進(jìn)行研究，并主要有以下建議。

3.1?規(guī)范評論而言

3.1.1?完善評論體系，減少惡意刷差評和購買好差評現(xiàn)象

研究結(jié)果顯示，消費者決策行為的重要影響因素涵括評論的數(shù)量和正負(fù)取向。目前的網(wǎng)絡(luò)購物市場，存在著大量的“水軍”群體，這些群體或受雇用或基于某些惡意原因組織而形成，他們在平臺的在線評論區(qū)有組織且瘋狂地進(jìn)行大多沒有參考價值的評論，對消費者的決策行為和消費者售后意向的客觀反映都產(chǎn)生了負(fù)面影響。因而要求平臺方和相關(guān)監(jiān)管負(fù)責(zé)部門完善評論的自我顯示和處理體系、減少這一類評論對消費者的影響是維護(hù)在線評論正常發(fā)揮其作用的必要措施。

3.1.2?遴選字?jǐn)?shù)較多有深度的評論顯示于頁面前端，提高評論的參考價值

在研究中我們發(fā)現(xiàn)評論的質(zhì)量的正負(fù)對消費者所產(chǎn)生的導(dǎo)向作用，在前述的問題下，大量的不實或夸大的評論對消費的購物決策不僅不能起到正向的作用，反而容易擾亂市場環(huán)境，甚至淪為商家或者其他相關(guān)人員打擊異己和牟利的工具，讓消費者產(chǎn)生厭惡情緒。有意識地將用心有深度反映消費者的售后意向放在整個評論區(qū)的顯眼位置，不但維護(hù)了意向消費者的知情權(quán)，而且對整個評論區(qū)和市場秩序也起到了正確引導(dǎo)的作用。

3.1.3?提高完善評論分類功能，幫助消費者獲取有用信息

持觀望態(tài)度的消費者總是希望能夠從售后的評論中得到他們關(guān)注的信息，到每位消費者的關(guān)注點都不盡相同，消費者一時間可能很難從簡單排列出的諸多評論中得到自己想要的消息。而通過建立搜索關(guān)鍵字詞和核心向分類的方式對評論進(jìn)行處理，則能夠更好地幫助消費者獲取重點關(guān)注信息，為消費者提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，同時能夠降低不良評論對消費者的誤導(dǎo)作用。

3.2?提升購買而言

3.2.1?利用大數(shù)據(jù)對產(chǎn)品評論進(jìn)行細(xì)致化、模塊化分析，據(jù)此制定企業(yè)運(yùn)行和銷售的目標(biāo)

目前，對于評論的理解運(yùn)用大部分仍停留在把評論單純作為一種宣傳手段使用，而忽視掉評論數(shù)據(jù)對消費者的購買意向的反映。通過消費者的評論的大數(shù)據(jù)分析，可以幫助商家把握大部分消費者的消費意向以及消費者的差異化需求，這些信息都有助于生產(chǎn)銷售、提升購買量和升級發(fā)展。

3.2.2?商家參與到評論之中，與消費者互動

此前的評論大多是消費者的單向表達(dá)，產(chǎn)品提供方可以打破這一單向模式，參與其中及時為消費者宣傳答疑，同時也可以以此為模式進(jìn)行宣傳營銷，打造商家形象，塑造商家魅力，增加企業(yè)形象分，擴(kuò)大現(xiàn)有或潛在的市場。

除上述提及的建議之外，仍有一些零散的建議、意見可供參考。例如，利用鼓勵方式促進(jìn)消費者盡可能多地寫長評論，增加有用評論的絕對數(shù)量;建立投票機(jī)制，讓前端消費者對已有評論進(jìn)行投票，以投票數(shù)為參考指標(biāo)挑選出更具代表性和有價值的評論為后端消費者參考，促進(jìn)消費決策，也有利于建立起消費者同商家之間的信賴關(guān)系，進(jìn)一步提升企業(yè)品牌價值。

4?研究展望

信息化水平越漸發(fā)達(dá)的今天，網(wǎng)購必將帶動新一輪購物方式的改革。大多數(shù)研究局限于對購買者的單一研究，而忽視掉在線評論對銷售方銷售決策及經(jīng)營改善產(chǎn)生的巨大影響作用，沒有引起現(xiàn)有學(xué)者在評論對網(wǎng)商管理者的管理參考的足夠重視。供給側(cè)改革的宏觀趨勢下，應(yīng)該探究銷售方在交易行為中的行為影響，并對其銷售決策詳細(xì)分類，挖掘出銷售方在網(wǎng)絡(luò)交易中各方面影響的細(xì)微信息，在各個維度中對其營銷手段與銷售方式做出評價指導(dǎo)，但現(xiàn)有文獻(xiàn)中幾乎沒有任何關(guān)于評論對于管理者影響的研究;于購買者角度而言，則應(yīng)該發(fā)掘新的研究主題，對在線評論在消費者層次的研究進(jìn)行更為深入地探討，在不同學(xué)術(shù)角度進(jìn)行差異看待，于消費者領(lǐng)域的單調(diào)研究主題仍值得廣大學(xué)者進(jìn)行充實和全面。

參考文獻(xiàn)：

[1]楊雪.在線評論對消費者品牌信任的影響研究[D].徐州：中國礦業(yè)大學(xué)， 2017.

[2]郝媛媛，鄒鵬，李一軍，等.基于電影面板數(shù)據(jù)的在線評論情感傾向?qū)︿N售收入影響的實證研究[J]. 管理評論， 2009，21（10）：95-103.

[3]楊雅秀.在線評論對創(chuàng)新擴(kuò)散影響的實證研究[D].杭州：浙江大學(xué)，2012.

[4]郝媛媛.在線評論對消費者感知與購買行為影響的實證研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)， 2010.

[5]賀璟雪.在線評論形式對消費者購買意愿的影響研究——基于不同商品類型和正負(fù)效價[J].中國物價，2018（12）.

[6]周梅華，李佩镅，牟宇鵬.在線評論對消費者購買意愿的影響——心理距離的中介作用[J]. 軟科學(xué)，2015（1）：101-104.

[7]李宏，喻葵，夏景波.負(fù)面在線評論對消費者網(wǎng)絡(luò)購買決策的影響：一個實驗研究[J].情報雜志，2011，30（5）：202-206.

[8]杜學(xué)美，丁璟妤，謝志鴻，等.在線評論對消費者購買意愿的影響研究[J].管理評論， 2016（3）.

[9]于麗萍，夏志杰， 王冰冰.在線評論對消費者網(wǎng)絡(luò)購買意愿影響的研究[J].現(xiàn)代情報， 2014， 34（11）：34-38.

[10]潘明暘.不同來源在線評論對消費者行為影響研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)， 2011.

[11]?譚倩霞.?在線評論對消費者購買意愿的影響研究[D].長沙：湖南大學(xué)， 2013.

[12]?閆強(qiáng)，孟躍.在線評論的感知有用性影響因素——基于在線影評的實證研究[J].中國管理科學(xué)，2013，21（S1）：126-131.

[13]黃盼盼.在線評論不一致對混合情緒和消費者購買意愿旳影響研究[D].大連：東北財經(jīng)大學(xué)，2016.

[14]成潤寒.線上圖片評論對消費者態(tài)度和購買意圖的影響[D].合肥：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2017.

[15]HU NAN，PAVL PAVLOU，JENNIFER ZHANG.Overcoming self-selection biases in online product reviews[J].MIS Quarterly，2017，41 （2）：449.

[16]QIANQIAN BEN LIU，ELENA KARAHANNA[J].MIS Quarterly，2017，41（2）：427.

[17]GENG SHIDAO，LI WENLI，QU XIAOFEI，et al.Design for the pricing strategy of return-freight insurance based on online product reviews[J].Electronic Commerce Research and Applications，2017（25）：16-28.

[18]LIU YANG，BI JIAN-WU，F(xiàn)AN ZHI-PING.A method for ranking products through online reviews based on sentiment classification and interval-valued intuitionistic fuzzy TOPSIS[J].International Journal of Information Technology & Decision Making，2017， 16（6）：1497-1522.

[19]CANDI MARINA，JAE HAERAN，MAKAREM SUZANNE，et al.Consumer responses to functional， aesthetic and symbolic product design in online reviews[J].Journal of Business Research，2017（81）：31-39.