龔姝穎, 李成蹊, 孫 琦

(上海財經(jīng)大學 商學院, 上海 200433)

0 引言

產(chǎn)品線作為企業(yè)營銷的重要決策因素和企業(yè)間競爭的重要手段,代表著企業(yè)對消費者需求的覆蓋程度。 對企業(yè)而言,其在市場中的品牌或產(chǎn)品個數(shù)代表著產(chǎn)品線的長度[1]。合理的產(chǎn)品線長度設(shè)計,會使企業(yè)產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng),降低生產(chǎn)成本并提高生產(chǎn)效率,進而不斷實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級和完善產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量[2]。 現(xiàn)今的產(chǎn)品線設(shè)計實例中,既有可口可樂在中國市場提供了16 個子品牌的50 種不同口味飲料,汽車市場的福特企業(yè)生產(chǎn)19 款汽車供消費者選擇;也有日本外賣企業(yè)玉子屋,堅持每天只生產(chǎn)一種便當?shù)膶Ｒ换漠a(chǎn)品線策略,使其僅在東京地區(qū)日銷量就高達13 萬。 由此,產(chǎn)品線的定位與設(shè)計已成為多品牌、多市場結(jié)構(gòu)下企業(yè)的主要競爭策略[3]。 同樣,產(chǎn)品線長度的重要性在學界引起了廣泛的重視,大量研究集中探討了產(chǎn)品線與企業(yè)傳統(tǒng)績效相關(guān)指標之間的關(guān)系,如白讓讓[1]、Lancaster[4]、Wan 等[5]研究了產(chǎn)品線對企業(yè)銷量、 利潤和市場占有率的影響; Kekre 和Srinivasan[6]、Moreno 和Terwiesch[7]探討了產(chǎn)品線與資源匹配成本的關(guān)系;曾伏娥等[2]則探討了產(chǎn)品多樣化對企業(yè)服務(wù)質(zhì)量的影響;而Quelch 和Kenny[8]、Johnson 和Sohi[9]以銷售人員為例,研究了銷售人員所持產(chǎn)品線長度與消費者互動程度、銷售人員的績效、角色壓力和工作滿意度的關(guān)系。 表1梳理了近年來產(chǎn)品線延伸相關(guān)實證研究,由上述梳理發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有產(chǎn)品線長度的實證研究大多集中探討對企業(yè)傳統(tǒng)績效和戰(zhàn)略層面的影響,卻鮮少有研究考慮產(chǎn)品線長度對消費者行為層面的影響。 事實上,隨著數(shù)字化時代的到來和平臺經(jīng)濟的興起,影響企業(yè)高效并可持續(xù)發(fā)展的因素不再局限于這些傳統(tǒng)的決策工具,企業(yè)和商家也開始逐漸重視與消費者之間的互動等一系列消費者的行為活動,并積極采取措施推進數(shù)字化營銷變革,例如追蹤、管理消費者在線評論和用戶社群等[10-11]。 在線評論是消費者對產(chǎn)品使用和服務(wù)體驗后的評價,是數(shù)字化時代企業(yè)最常用的營銷工具之一,也是消費者在進行購買決策時重要的參考依據(jù)[12]。 隨著電商平臺與社交媒體的爆炸式增長,在線評論也被稱為是現(xiàn)有消費者與潛在消費者之間以互聯(lián)網(wǎng)為媒介的書面交流方式[13]。 正因如此,企業(yè)營銷人員逐漸意識到在線評論的重要性,對評論的興趣與日俱增,同時擴大對生成和管理在線評論的各方面投入[11]。 現(xiàn)有研究多從在線評論的數(shù)量、在線評論的效價和在線評論的差異三個維度對消費者在線評論進行衡量[14]。 其中,在線評論的數(shù)量衡量了評論信息傳播的廣度,在線評論的效價展示了消費者對產(chǎn)品反饋的平均水平,而在線評論差異主要衡量了消費者對產(chǎn)品評論之間的異質(zhì)性。結(jié)合本文研究情境,在參考現(xiàn)有文獻的基礎(chǔ)上[14-15],本文選擇在線評論的效價和在線評論的差異衡量在線評論。 具體而言,在線評論的效價亦稱為消費者口碑效價(online wordof-mouth valence),代表著消費者對產(chǎn)品質(zhì)量或服務(wù)體驗的積極或消極態(tài)度。 通常情況下,在線評論的效價利用該產(chǎn)品獲得的所有評分的均值進行衡量,均值越高,則代表在線評論的效價越高,進而更容易說服消費者產(chǎn)生購買行為。 反之,均值越低,則代表產(chǎn)品在線評論的效價越低,進而更有可能避免消費者產(chǎn)生購買行為[16-17]。 類似的,在線評論的差異亦稱為消費者口碑的方差(online word-of-mouth variance),代表著消費者對產(chǎn)品質(zhì)量或服務(wù)體驗評價的異質(zhì)性[14,16]和褒貶不一的差異化態(tài)度。 通常采用產(chǎn)品獲得的所有評分的方差進行度量,方差越大,則代表在線評論的差異越大,在線評論的離散程度越高;反之,方差越小,則代表在線評論的差異越小,消費者在線評論越趨于一致。

表1 產(chǎn)品線延伸影響的實證研究Table 1 The literature review of product line length

基于現(xiàn)有文獻的研究基礎(chǔ),并結(jié)合現(xiàn)實情境,本文探討了產(chǎn)品線長度變動對消費者在線評論(包括評論效價和評論差異)的影響及其內(nèi)在解釋機制,并驗證了企業(yè)廣告投入的調(diào)節(jié)作用,旨在揭示企業(yè)不同營銷決策工具的關(guān)系,以試圖完善研究框架并豐富現(xiàn)有研究。 本文主要圍繞以下兩個問題展開討論：第一,產(chǎn)品線長度如何影響消費者在線評論?具體而言,產(chǎn)品線長度如何影響在線評論效價和在線評論差異? 第二,給定產(chǎn)品線長度,企業(yè)的廣告投入如何調(diào)節(jié)產(chǎn)品線長度對于消費者在線評論的影響? 本文基于“可獲得性-診斷性理論”與“產(chǎn)品線錯配成本”效應(yīng),利用2012—2021 年間50 款車型的汽車市場數(shù)據(jù)進行實證分析。 研究結(jié)果表明,產(chǎn)品線長度的增加對于消費者評論效價具有顯著的負向影響,同時對于消費者評論差異有顯著的正向影響。 而企業(yè)廣告投入強度對于產(chǎn)品線長度的影響具有調(diào)節(jié)作用,具體而言,企業(yè)廣告投入強度越高,產(chǎn)品線長度對于評論效價的負向影響(的絕對值)越小。 而企業(yè)廣告投入強度越高,對評論差異的正向影響也會減小。

本文的貢獻在于：第一,提供了產(chǎn)品線長度與消費者行為相關(guān)關(guān)系的新視角。 現(xiàn)有關(guān)于產(chǎn)品線長度的研究,大多數(shù)集中于探索產(chǎn)品線長度與企業(yè)傳統(tǒng)績效相關(guān)指標之間的關(guān)系,如企業(yè)銷量與績效、企業(yè)服務(wù)質(zhì)量、銷售人員工作滿意度以及資源匹配成本等[2-9],鮮少有文獻探究產(chǎn)品線長度對消費者行為的影響。 本文著眼于消費者在線評論,對產(chǎn)品線長度與消費者行為相關(guān)理論文獻進行了延伸。

第二,本文基于可獲得性-診斷性理論與產(chǎn)品線錯配成本效應(yīng),也發(fā)現(xiàn)并實證驗證了影響企業(yè)在線評論的一種新的機制,即產(chǎn)品線長度。 通過梳理文獻發(fā)現(xiàn),目前基于在線評論的實證研究主要從以下兩方面展開：一是探討評論信息和評論行為對企業(yè)銷量(績效)和消費者的影響,例如基于電視行業(yè)、電影票房、電子游戲影響力、圖書銷量等為研究背景,探究在線評論的動態(tài)衡量方式、解釋力強度、影響模式及特征、小眾市場的獨特性、對消費者行為的動態(tài)影響等[14,18-21]。二是探討消費者發(fā)表和傳播在線評論的個體與環(huán)境因素,個體因素包含消費者購物經(jīng)歷[22]、消費者滿意程度[23]、自我提升需求[24]、獨特性需求[25]等;而環(huán)境因素包含如過去的評論[26]、線下企業(yè)聚集程度[11]、關(guān)系強度與關(guān)系距離[12]等。本文也在理論上填補并豐富了營銷領(lǐng)域與運營管理領(lǐng)域產(chǎn)品線長度與在線評論的研究成果(見表1)。

最后,本文通過進一步的研究發(fā)現(xiàn),錯配成本在產(chǎn)品線長度與在線評論效價和在線評論差異之間發(fā)揮了顯著的中介效應(yīng)。 即企業(yè)可以通過避免設(shè)計過長的產(chǎn)品線來降低錯配成本,以提高在線評論的效價并縮小在線評論的差異。 此外,給定產(chǎn)品線長度,廣告投入強度具有一定的調(diào)節(jié)作用。這既豐富了產(chǎn)品線長度與不同營銷策略間的研究,也為實踐中一些產(chǎn)品線長度較大的企業(yè)提供了相應(yīng)的理論指導。

1 理論基礎(chǔ)

產(chǎn)品線長度是企業(yè)在營銷過程中重要的決策要素,會對企業(yè)績效和銷量產(chǎn)生直接或間接的影響。 而對于一些多產(chǎn)品企業(yè)主導例如汽車市場中,產(chǎn)品線的開發(fā)與設(shè)計也已成為企業(yè)之間主要的競爭策略[39]。 汽車市場除了技術(shù)層面競爭因素,類似于油耗、動力、容積等,更多倚重于產(chǎn)品線競爭及其相應(yīng)的競爭策略。 此外,在線評論是社交媒體普及與消費者在線參與的產(chǎn)物,也是消費者在進行購買決策減少不確定性時重要的參考依據(jù)。 本文試圖研究產(chǎn)品線長度對評論效價與評論差異兩類表現(xiàn)形式的影響,并探究其邊界條件。

1.1 可獲得性—診斷性理論

可獲得性—診斷性理論(information accessibilitydiagnosticity theory)中,可獲得性指針對現(xiàn)有信息,對記憶中已有知識信息迅速提取的容易程度,而信息本身的一些特征如生動性,動態(tài)性等會影響其可獲得性[40-41]。 可診斷性為信息接收者能否清晰地對信息進行分類進而促進決策的進行[42],即基于已有信息的推斷做出決策的容易程度[40]。 在此基礎(chǔ)上,該理論提出,信息接收者將參考信息的可獲得性(accessibility)與可診斷性(diagnosticity)作為認知評價與決策判斷的依據(jù),信息的可獲得性是可診斷性的前提[43]。 高可獲得性能夠幫助信息接收者迅速提取記憶中已有的知識信息。 高診斷性能夠幫助信息接收者清晰地將信息劃歸至相應(yīng)的認知類別,同時進行排他性的解釋,使得決策個體能夠利用信息更清晰的進行決策[44];相反,低可獲得性的信息接收者難以迅速提取記憶中已有的知識信息;低診斷性會使信息接收方對信息感到模棱兩可且被劃歸至不同的分類[45],從而使得信息接收者做出決策的可能性降低。 由上述分析可知,可獲得性-診斷性理論展現(xiàn)了信息接收者接觸和處理相關(guān)信息并進行決策的過程與容易程度。

鑒于可獲得性-診斷性理論模型的適用范圍,現(xiàn)有文獻基于此框架大多從兩方面進行探討,一是企業(yè)決策的影響如品牌延伸[46],另一方面是消費者對信息獲取如在線評論的接收和處理過程[17,47-49]。 Ahluwalia 和Gurhan-Canli[46]以品牌延伸同母品牌關(guān)系為例討論,發(fā)現(xiàn)當品牌的延伸信息可診斷性較低時,積極的延伸信息更有可能使得遠距離的擴展效果增強;消極的延伸信息更有可能使得近距離的擴展效果稀釋。 而在線評論視角,Chen 等[47]對比了在線評論和觀察性學習兩種更新學習方式對銷量,生命周期及其相互作用的影響。 Filieri[48]在可獲得性—診斷性框架下探究了在線評論獲得消費者信任的原因。 廖俊云和黃敏學[49]在此框架下發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品評分分布偏差負向影響銷量,而品牌效應(yīng)起到調(diào)節(jié)作用。 謝光明等[17]發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)口碑離散程度動態(tài)影響產(chǎn)品銷量,產(chǎn)品質(zhì)量信號與口碑發(fā)送者特征會調(diào)節(jié)主效應(yīng)。 綜上可發(fā)現(xiàn),產(chǎn)品線長度作為企業(yè)決策因素之一,其變動影響著信息接收方即消費者對信息的感知與處理模式,進而影響其在線評論。 基于此,本文認為運用可獲得性—診斷性理論框架能較好地解釋產(chǎn)品線長度與在線評論之間的關(guān)系。

1.2 產(chǎn)品線錯配成本

產(chǎn)品線的錯配成本是相對于企業(yè)供給與消費者需求有效匹配狀態(tài)的偏離,即由于企業(yè)生產(chǎn)與市場需求的不匹配進而產(chǎn)生的成本[50],通常情況下,企業(yè)提供的選擇越多,不確定性增大,產(chǎn)生錯配成本的可能性便越高。 在此框架下,學者們聚焦于產(chǎn)品線與產(chǎn)品策略,分別從數(shù)學、運營管理與戰(zhàn)略管理等不同領(lǐng)域驗證了產(chǎn)品線(供應(yīng)鏈或產(chǎn)品種類)擴張的錯配成本效應(yīng)。 具體而言,產(chǎn)品線或產(chǎn)品種類越豐富,會增加消費者對產(chǎn)品需求的變動性及預(yù)測誤差,進而增加錯配成本。 在運營管理與市場營銷領(lǐng)域文獻中,學者們將產(chǎn)品線的錯配成本效應(yīng)作為重要的理論框架,拓展且豐富了企業(yè)的戰(zhàn)略決策。 例如,Sun[14]著眼于利基市場,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品屬于利基市場時,其產(chǎn)生的錯配成本相對非利基市場產(chǎn)品更高。Moreno 和Terwiesch[51]在此框架下探究產(chǎn)品線擴張對該產(chǎn)品折扣和庫存的影響。 此外,Moreno 和Terwiesch[7]亦發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品線延伸對錯配成本有顯著正向影響。 綜上,在已有文獻的基礎(chǔ)上,本文認為隨著產(chǎn)品線長度的擴張,過度復雜的產(chǎn)品線延伸投資帶來的不確定性,一定程度上使企業(yè)供給與消費者需求之間產(chǎn)生錯配成本,增大企業(yè)供給與消費者選擇間錯配的可能性,進而降低消費者滿意程度。

2 研究假設(shè)

2.1 產(chǎn)品線長度與在線評論

產(chǎn)品線長度作為企業(yè)營銷的重要決策因素和企業(yè)間競爭的重要手段,其代表著企業(yè)對消費者需求的覆蓋程度。 結(jié)合本文的研究情境,一方面,隨著產(chǎn)品線長度的增大,對于信息接收方的消費者而言,會由于接收現(xiàn)有信息過載導致信息變得復雜模糊,對記憶中已有知識信息迅速提取的容易程度降低,此時消費者的信息可獲得性降低[32]。 同時,當產(chǎn)品線長度增大時,消費者面臨選擇范圍擴大,較大的選擇范圍使其對信息感到模棱兩可,信息易被劃歸至不同的分類[45],消費者不確定性提高,從而提升迅速做出決策的難度,由此可診斷性降低。 較低的信息可獲得性與可診斷性需要消費者耗費更多的認知資源對用于產(chǎn)品信息處理并做出決策,繼而易使消費者陷入焦慮與迷茫情緒,進而降低對購物過程的整體評價[52-53];另一方面,隨著選擇集的增大,各選擇間的差異逐漸縮小,在此情境下消費者更易面臨不確定性增大的困境。 現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn),在消費者面臨多種可替代選項的選擇時,他們通常會利用以情緒或直覺的啟發(fā)式信息加工模式對信息進行判斷和處理,換言之,消費者會偏好選擇集中的一部分子集(例如擁有先驗經(jīng)驗或易于判斷的選擇)進行信息處理并做出決策[54-55],這一定程度上增大了產(chǎn)生錯配成本的可能性,導致消費者對產(chǎn)品或品牌的總體評價降低。

在線評論即網(wǎng)絡(luò)口碑信息,是消費者或潛在消費者對產(chǎn)品服務(wù),和使用體驗等一系列產(chǎn)品維度進行的正負面評價的體現(xiàn)[56]。 此外也是消費者推測產(chǎn)品質(zhì)量與降低決策風險的重要參考依據(jù)[17],能較好的反映消費者對產(chǎn)品質(zhì)量信息或企業(yè)決策等的認知和評價態(tài)度。 延用相關(guān)研究的測量方式[14],本文采用在線評論的效價與在線評論差異兩個維度衡量。 具體理論邏輯為：當產(chǎn)品線長度增加,消費者會面臨由于信息過載導致信息可獲得性變得復雜模糊,對已有信息提取的容易程度下降,并且難以將接收的復雜信息劃歸至相應(yīng)類別,并進行排他性解釋。 消費者對產(chǎn)品或品牌信息的可獲得性和可診斷性降低;同時,產(chǎn)品線長度增加豐富了消費者選擇同時,也增加不確定性風險。 由此需要耗費更多的認知資源對用于產(chǎn)品信息處理并做出決策,繼而易使消費者陷入焦慮與迷茫情緒,降低對消費過程的整體評價。 進一步而言,此時他們通常會利用以情緒或直覺的啟發(fā)式信息加工模式對信息進行判斷和處理,采取具有先驗經(jīng)驗或易于判斷的決策[54-55],從而也使得企業(yè)供給與消費者需求之間出現(xiàn)錯配的可能性與程度增加,負向影響著消費者對產(chǎn)品和品牌的總體在線評價。

上述理論邏輯推導在現(xiàn)實生活中,亦得以驗證。 例如,通過瀏覽汽車之家官網(wǎng),本文發(fā)現(xiàn),在消費者論壇有諸多消費者提到：“選擇太多了,一個機場路都讓我挑花眼了,一個多月了,真心不知道該選哪款,比上班還累!”而在在線評論“最不滿意的原因”①資料來源：汽車之家網(wǎng)。中也有消費者提到：“購車體驗比我買的任何車體驗都差,希望廣大網(wǎng)友以我為鑒吧,別看車便宜,但相比買東西的感受,我覺得是不存在性價比的?！贝送?在大眾點評網(wǎng)站的評價中也經(jīng)?？吹较M者諸如此類的“控訴”：“對選擇困難癥人群非常不友好,糾結(jié)了好久才選出來;選了很久,終于選擇了萬歲,但是有點失望②資料來源：大眾點評網(wǎng)?！?。 基于上述現(xiàn)象及理論推導,本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1相較于產(chǎn)品線長度較小的品牌,產(chǎn)品線長度越大的品牌,其獲得的在線評論效價越低。

類似的,在線評論差異作為在線評論的一種衡量方式,旨在展現(xiàn)評論信息中的差異化程度[14]。 評論的方差越大,代表著評論信息展現(xiàn)的差異化程度越大,覆蓋的消費者異質(zhì)性范圍越廣,也進一步呈現(xiàn)出消費者在決策時的不確定性上升的趨勢。

根據(jù)可獲得性—診斷性理論與產(chǎn)品線錯配成本效應(yīng),由前述分析可知：首先,隨著產(chǎn)品線長度的增大,消費者覆蓋范圍增大,異質(zhì)性范圍也越廣,評論分布的差異化將增大[17],且由于產(chǎn)品信息的可獲得性和診斷性降低導致的消費者的總體評價降低,會進一步促使在線評論的多元化態(tài)勢。 第二,較長的產(chǎn)品線吸引更多消費者的同時,消費者在決策和購買時也會面臨不確定性提高,感知風險增大。 此時他們需要耗費更多的認知資源對用于產(chǎn)品信息處理并做出決策,為避免過度陷入焦慮與迷茫情緒,他們會啟動并利用以情緒或直覺的啟發(fā)式信息加工模式對信息進行判斷和處理,采取具有先驗經(jīng)驗或易于判斷的決策[54-55],這使得企業(yè)供給與消費者需求之間產(chǎn)生產(chǎn)品線錯配成本的可能性增加。 綜上可知,更豐富的消費者進入以及更大可能的產(chǎn)品線供需雙方錯配,無疑增大了在線評論的差異。 基于此,本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)2相較于產(chǎn)品線長度較小的品牌,產(chǎn)品線長度越大的品牌,其獲得的在線評論分布差異越大。

2.2 廣告投入的調(diào)節(jié)作用

廣告作為企業(yè)內(nèi)在的決策因素和企業(yè)最青睞的營銷溝通方式之一,在消費者進行購買決策的行為中扮演著至關(guān)重要的作用。 現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)：在消費者面臨購買前的不確定性時,他們會借助營銷工具進行決策,而此時廣告成為他們的主要依據(jù)之一[57]。 現(xiàn)有研究主要從以下兩個不同的角度探究了廣告投入的積極效應(yīng)：首先,廣告有利于引發(fā)消費者注意并提升產(chǎn)品知曉的程度[58],進而塑造形成消費者對產(chǎn)品、企業(yè)積極的情感態(tài)度[59]。 隨著產(chǎn)品線長度的擴張,一定程度的廣告投入有利于提升消費者對新產(chǎn)品線的知曉程度,使信息接收方較為充分了解新產(chǎn)品與現(xiàn)有產(chǎn)品間共性與差異性,降低因產(chǎn)品線延伸導致的信息復雜化所產(chǎn)生的不確定性;其次,Goh 等[60]認為廣告具有信息效應(yīng),能為消費者提供產(chǎn)品和品牌屬性、使用情景與體驗、及產(chǎn)品后市場服務(wù)等,面對產(chǎn)品線長度的擴張,廣告的信息效應(yīng)能夠幫助消費者更迅速的獲取腦海中的信息,進行排他性解釋并做出相應(yīng)的決策,進而調(diào)節(jié)產(chǎn)品線長度擴張對在線評論帶來的影響。 因此,相對于廣告投入較少或沒有進行廣告投入的企業(yè),廣告投入強度越大的企業(yè)會使消費者對產(chǎn)品和品牌信息接收更豐富更正面,從而正向調(diào)節(jié)產(chǎn)品線長度與在線評論間的關(guān)系。

由上可知,在可獲得性-診斷性和產(chǎn)品線錯配成本效應(yīng)框架下,隨著產(chǎn)品線長度的擴大,信息接收方消費者會面臨由于信息過載導致信息可獲得性變得復雜模糊,增加不確定性風險,從而使得消費者難以迅速進行決策,對產(chǎn)品信息的感知可獲得性和診斷性降低,使消費者陷入焦慮與迷茫情緒,隨后啟動并利用以情緒或直覺的啟發(fā)式信息加工模式對信息進行判斷和處理,采取具有先驗經(jīng)驗或易于判斷的決策,并增大了企業(yè)供給與消費者需求間錯配成本,進而導致消費者對產(chǎn)品的總體評價(評論的效價)降低。 而廣告具有知曉效應(yīng)[58-59]和信息效應(yīng)[60-61],企業(yè)廣告投入一定程度上可以降低消費者與產(chǎn)品的信息不對稱性,減少消費者對產(chǎn)品和品牌信息的認知成本[17],較為充分了解新延伸產(chǎn)品線與現(xiàn)有產(chǎn)品線間的共性,從而使消費者降低不確定性,對記憶中已有知識迅速提取的容易程度上升,同時獲取的產(chǎn)品信息能被清晰地劃歸至確定的分類以降低迅速做出決策的難度,提高信息的可獲得性與可診斷性,減少錯配的成本,進而提升消費者對產(chǎn)品的評價。 因此,廣告投入會改善消費者因產(chǎn)品線長度提升而降低信息可獲得性與可診斷性現(xiàn)象,正向調(diào)節(jié)(緩和)產(chǎn)品線長度與在線評論效價的負向關(guān)系。 換言之,對于廣告投入強度越高的企業(yè),盡管隨著產(chǎn)品線長度的擴大會導致消費者對產(chǎn)品信息的可獲得性與可診斷性降低,企業(yè)供給與消費者需求之間產(chǎn)生錯配成本效應(yīng)可能性增大,但廣告的投入會豐富特定產(chǎn)品的相關(guān)信息,減少信息不對稱,改善產(chǎn)品信息的可獲得性與可診斷性,進而調(diào)節(jié)產(chǎn)生錯配成本的程度,正向調(diào)節(jié)消費者對產(chǎn)品或品牌的評價。 基于以上分析,本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)3企業(yè)廣告投入強度越高,產(chǎn)品線長度對于在線評論效價的負向影響(的絕對值)越小。

企業(yè)廣告投入同樣會影響產(chǎn)品線長度與在線評論差異間主效應(yīng)。 具體而言,首先,產(chǎn)品線長度的增大也覆蓋了更大范圍的消費者,并提供了更大的選擇集,不同的消費群體間存在異質(zhì)性,顯著的差異化使得在線評論差異增大。 其次,在可獲得性—診斷性與產(chǎn)品線錯配成本效應(yīng)框架下,當產(chǎn)品線長度擴大時,消費者對產(chǎn)品信息的不確定性增加,感知信息的可獲得性與可診斷性降低,與企業(yè)產(chǎn)品信息不對稱,從而導致消費者對產(chǎn)品的總體評價下降。 而企業(yè)投放的廣告的知曉效應(yīng)[58-59]和信息效應(yīng)[60-61]會減少消費者與產(chǎn)品和品牌之間信息不對稱,降低消費者對于企業(yè)產(chǎn)品線長度擴大決策的不確定性,進一步降低感知風險,并逐漸提升產(chǎn)品信息的可獲得性與可診斷性,有效實現(xiàn)消費者需求與企業(yè)供給間的匹配。 因此,對于廣告投入強度越高的企業(yè),一方面更有機會彌補產(chǎn)品線長度擴張帶來的信息可獲得與可診斷性降低,從而在提升并豐富消費者對產(chǎn)品信息可獲得性與可診斷性時提升消費者的整體評價。 另一方面,降低消費者的不確定性與企業(yè)供給和消費者需求之間產(chǎn)生錯配成本的可能性,以減小在線評論分布的異質(zhì)性,進而負向調(diào)節(jié)(抑制)產(chǎn)品線長度與在線評論差異的正向關(guān)系。 基于以上分析,本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)4企業(yè)廣告投入強度越高,產(chǎn)品線長度對于在線評論差異的正向影響越小。

3 數(shù)據(jù)描述、變量定義和模型設(shè)定

3.1 數(shù)據(jù)來源

針對本文的研究問題,即產(chǎn)品線長度對在線評論的影響,選用汽車市場作為研究對象,首先汽車市場是較為經(jīng)典的研究背景[7],同時產(chǎn)品線策略的競爭也是汽車企業(yè)之間主要的競爭手段[39]。 汽車市場除了技術(shù)層面競爭因素,類似于油耗、動力、容積等,更多倚重于產(chǎn)品線競爭及其相應(yīng)的競爭策略。 而中國汽車市場更能夠提供有說服力的依據(jù),在短短20 年間,它從起步階段到逐漸成長為全世界最大的汽車市場[62],2014 年中國汽車市場生產(chǎn)和銷售了2300 萬輛車,而美國為1650 萬輛[63]。 此外,相較于成熟的市場,就新興市場而言,研究產(chǎn)品線長度等企業(yè)決策因素,及其影響機制有更高的理論價值、可信度與實踐意義。

本研究使用的數(shù)據(jù)由兩部分構(gòu)成：車型產(chǎn)品線長度及在線評論數(shù)據(jù),以及車型的廣告投入數(shù)據(jù)。 其中,車型的產(chǎn)品線長度、在線評論及自身的特征變量數(shù)據(jù)來自全國最大汽車平臺——汽車之家。 該平臺成立于2005 年,旨在為消費者提供選車,買車,用車,換車等所有環(huán)節(jié)的全面準確快捷的一站式服務(wù)。 本文的主要數(shù)據(jù)包含從2012 年10 月到2021 年6 月在中國銷售的50 款汽車車型共5250 條數(shù)據(jù)。 具體而言,主要包含月度銷售額、上市時間、此款車所屬品牌的產(chǎn)品線長度、以及它們的特征變量包括容積、動力、油耗等。 而車型的廣告投入數(shù)據(jù)來源于中國領(lǐng)先的市場研究公司——央視市場研究股份有限公司,該公司是中國國際電視總公司和Kantar集團合資的股份制企業(yè)。 該公司調(diào)研監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)覆蓋中國700個城市,擁有400 萬+自有及云樣本,42 萬+可監(jiān)測在線行為的PC 和移動高粘性樣本。 本文從該公司獲取了不同車型的月度廣告投入數(shù)據(jù)。 具體來說,這些數(shù)據(jù)是車型(如豐田凱美瑞)每月的電視廣告支出。 這50 款車覆蓋了高、中、低檔車,及進口、自主、合資三種類型,旨在增強研究結(jié)論的普適性。

3.2 變量定義

3.2.1 因變量

本文的因變量為消費者在線評論。 具體而言,在參照現(xiàn)有研究[14,19]的基礎(chǔ)上,本文采用評論效價與評論差異兩個維度刻畫因變量：評論效價旨在展現(xiàn)評論信息的正(負)面程度及評價高低,運用2012 年10 月到2021 年6 月總體評論的均值衡量在線評論效價,總體在線評論包含消費者對空間、動力、操控、油耗、舒適性、外觀、性價比等多因素的評價,消費者可以在1～5 分范圍內(nèi)對不同的因素進行評價;在線評論差異旨在刻畫評論評價信息的差異化和異質(zhì)性特征,類似的,運用2012 年10 月到2021 年6 月消費者間在線評論的方差衡量評論差異。 在樣本中,評論效價的變動范圍為3.62～4.67 分,評論差異的變動范圍為0.2～1.32。

3.2.2 自變量

本文的自變量為車型的產(chǎn)品線長度。 目前學術(shù)界對產(chǎn)品線長度較為統(tǒng)一且經(jīng)典的界定方法為Draganska 和Jain[28],該文采用品牌里同一款酸奶的不同口味衡量該款酸奶的產(chǎn)品線長度,這種衡量方式有利于控制母品牌效應(yīng)。 結(jié)合研究情境,本文參照上述文獻做法,以該車型的款式數(shù)目衡量,車型下的款式數(shù)量越多,代表產(chǎn)品線越長;車型下的款式數(shù)量越少,則產(chǎn)品線長度越小。 值得強調(diào)的是,本文采用的是汽車公司其中一個車型(例如奧迪A4)下面的款式數(shù)量(例如奧迪A4 35 TFSI、40 TFSI、45 TFSI quattro 等)衡量產(chǎn)品線長度。 而不是汽車公司(例如奧迪)的車型數(shù)量(例如奧迪A4、A6、A8 等)。 這是因為在產(chǎn)品層面進行產(chǎn)品線長度的測量,相較于在廠商層面進行產(chǎn)品線長度的測量能更好的控制廠商層面的不可觀測因素。 此外,產(chǎn)品線長度層面也有更豐富的差異性。 在樣本中,車型產(chǎn)品線長度的變動范圍為1～32。

3.2.3 調(diào)節(jié)變量

本文的調(diào)節(jié)變量為廣告金額投入。 具體而言,運用當月該車型在電視廣告投入金額衡量調(diào)節(jié)變量廣告投入,電視作為大眾獲取新聞信息及娛樂傳媒的主要來源,其展示的廣告投放具有較好的代表性,同時進行了加一后取自然對數(shù)的線性變換,一方面可以緩解異方差性,另一方面也控制了異常值的影響[64]。

3.2.4 控制變量

為更好的驗證研究假設(shè),在參照以往研究的基礎(chǔ)上[62],本文主要設(shè)置如下控制變量(1)汽車的容積即長、寬、高;(2)汽車的綜合油耗年均值;(3)汽車的最大功率年均值;(4)汽車的年均價;(5)汽車的銷量,對此本文用當月該車型上牌照數(shù)量進行衡量。 類似的,對價格與銷量進行了取自然對數(shù)的線性變換。 此外,由于不同的品牌,車型的質(zhì)量差異和季節(jié)性特征等對汽車在線評論同樣會產(chǎn)生影響,因此本文還控制了車型的固定效應(yīng)和時間效應(yīng)。 變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果,具體情況請參見表2。

表2 描述性統(tǒng)計Table 2 Descriptive analysis

3.3 模型設(shè)定

3.3.1 主效應(yīng)模型

為驗證假設(shè)1 產(chǎn)品線長度與在線評論效價間的關(guān)系,本文首先構(gòu)造如下主效應(yīng)模型(1)：

其中,因變量WOM_valenceit代表車型i在t時獲得的在線評論效價,具體包含消費者對汽車空間、動力、操控、油耗、舒適性、外觀、性價比等不同類別的評價;自變量PLLit為汽車i所屬車型在t時的產(chǎn)品線長度;Xit為控制變量,包含汽車的功率、油耗、容積等特征變量;εit為殘差項。

類似的,為驗證假設(shè)2 產(chǎn)品線長度與在線評論差異的關(guān)系,構(gòu)造主效應(yīng)模型(2)：

其中,WOM_varianceit代表車型i在t時獲得的評論差異,其余變量含義與具體包含的類別與上述一致。

3.3.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)模型

為了檢驗假設(shè)3 企業(yè)廣告投入強度在產(chǎn)品線長度與評論效價之間的調(diào)節(jié)效應(yīng),本文引入廣告投入與包含產(chǎn)品線長度與廣告投入強度的交互項,構(gòu)建了以下檢驗?zāi)Ｐ停?/p>

其中,ADit是車型i在t時的廣告投入金額,為緩解異方差并控制異常值的影響,進行加一后取對數(shù)的線性變換;此外在控制汽車特征變量基礎(chǔ)上,該模型還控制了車型所屬的品牌效應(yīng)與時間效應(yīng)。

類似的,為了檢驗假設(shè)4 廣告投入強度在產(chǎn)品線長度與在線評論差異之間的調(diào)節(jié)效應(yīng),本文在引入交互項的同時,構(gòu)建了調(diào)節(jié)效應(yīng)模型如下：

3.4 相關(guān)性分析結(jié)果

表3是主要變量間的相關(guān)性分析結(jié)果,具體而言,在線評論差異與產(chǎn)品線長度,廣告投入以及功率、油耗、容積特征變量顯著負相關(guān),同時與汽車價格和銷量也為顯著負相關(guān);而在線評論效價與產(chǎn)品線長度,廣告投入,汽車的功率、油耗、容積、價格和銷量均呈顯著正相關(guān);此外,產(chǎn)品線長度與廣告投入、價格、銷量呈顯著正相關(guān);廣告投入與汽車價格和銷量也分別為顯著正相關(guān)。 值得注意的是,產(chǎn)品線長度與其他解釋變量廣告投入和控制變量如功率、油耗、容積等的相關(guān)性都較低,這樣更有利于模型參數(shù)的識別和估計。

表3 主要變量相關(guān)性分析Table 3 Correlation analysis of main variables

4 實證結(jié)果

4.1 基本結(jié)果

結(jié)果如表4 中的模型(1)所示,首先匯報了主效應(yīng)產(chǎn)品線長度與在線評論效價相關(guān)關(guān)系的結(jié)果。 其中,在未控制品牌和時間的固定效應(yīng)時,產(chǎn)品線長度與在線評論效價顯著負相關(guān)(β1= -0.0021,p ＜0.05)。 而對于假設(shè)2 產(chǎn)品線長度與在線評論差異相關(guān)關(guān)系的結(jié)果具體為表5 模型(1) 所示,在未控制品牌和時間的固定效應(yīng)時,產(chǎn)品線長度與在線評論差異正向顯著(γ1=0.002,p ＜0.01)。 進一步的,在加入調(diào)節(jié)變量廣告投入強度時,結(jié)果依然保持一致：產(chǎn)品線長度與在線評論效價負向顯著(β1= -0.0023,p ＜0.01),與在線評論差異正向顯著(γ1=0.0017,p ＜0.05)。 以上結(jié)果說明,產(chǎn)品線長度與在線評論效價有顯著的負向影響,與在線評論差異有顯著的正向影響。 假設(shè)1 與假設(shè)2 得到支持。因此在實踐時,就汽車市場而言,在進行產(chǎn)品線長度決策的過程中,并非產(chǎn)品線長度越大越有利,相反隨著產(chǎn)品線長度的不斷增加,會使得消費者面臨選擇不確定性升高,信息可獲得性與可診斷性變低,風險感知增強,企業(yè)供給與消費者需求之間錯配成本增大,從而產(chǎn)生在線評論效價降低,差異增大這樣的負向評價。 這也要求企業(yè)避免“泛濫化”,有針對性和策略性地進行決策活動。

表4 產(chǎn)品線長度對在線評論效價的影響Table 4 The results of product line length on word-of-mouth valence

表5 產(chǎn)品線長度對在線評論差異的影響Table 5 The results of product line length on word-of-mouth variance

4.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗

表4和表5 中的模型(3)和(4)分別匯報了廣告投入強度的調(diào)節(jié)作用。 如表4 中的模型(3)(4),首先未控制品牌固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)時,產(chǎn)品線長度與廣告投入的交互項系數(shù)為正向顯著(α3=0.0009,p ＜0.001),驗證了企業(yè)廣告投入強度越高,產(chǎn)品線長度對于在線評論效價的負向影響(的絕對值) 越小。 同樣,在控制品牌固定效應(yīng)與時間固定效應(yīng)后,產(chǎn)品線長度與廣告投入的交互項系數(shù)同樣為正向顯著(α3=0.0009,p ＜0.001),意味著廣告投入強度對產(chǎn)品線長度與在線評論效價關(guān)系具有顯著正向調(diào)節(jié)效應(yīng)的結(jié)論具有穩(wěn)健性。 因此,假設(shè)3 得以支持。 類似的,模型(4) 的結(jié)果匯報如表5 第3 列和第4 列所示,在未控制品牌固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)時,產(chǎn)品線長度與廣告投入的交互項系數(shù)為負向顯著(δ3= -0.0011,p ＜0.001),這表明企業(yè)廣告投入強度越高,產(chǎn)品線長度對于在線評論差異的正向影響越小。而在控制品牌固定效應(yīng)與時間固定效應(yīng)后,交互項系數(shù)依舊保持負向顯著(δ3= -0.0011,p ＜0.001),再次驗證了廣告投入強度顯著的抑制了產(chǎn)品線長度對于在線評論差異的正向影響,假設(shè)4 得以支持。 結(jié)果表明,廣告投入強度能夠幫助企業(yè)分擔產(chǎn)品線長度擴張對企業(yè)在線評論帶來的風險。

4.3 穩(wěn)健性檢驗

4.3.1 考慮產(chǎn)品線長度的內(nèi)生性

產(chǎn)品線長度的設(shè)計不是完全隨機的,一定程度代表著企業(yè)的“決策能力”等不可觀測因素,從而可能間接的影響在線評論的效價與在線評論差異。 此外,對于產(chǎn)品線長度越精煉、合理的車型,其本身獲得的在線評價也會相對更好(效價更高,差異更小)。 由此可見,產(chǎn)品線長度與評論效價和評論差異之間可能存在內(nèi)生性的影響。 本文進一步利用工具變量法處理內(nèi)生性問題并對結(jié)果的穩(wěn)健性進行檢驗。 對于工具變量的選擇具體而言,首先依據(jù)車所屬類型進行分類,具體類別包含：微型車、小型車、緊湊型車、中型車、中大型車、小型SUV、緊湊型SUV、中型SUV、MPV 共九類。 將同一類型車下,除自身外所有車型的特征變量(包括汽車容量、最大功率和綜合油耗)的均值作為產(chǎn)品線長度的工具變量[62]。 本文選取這三個變量作為工具變量的理由如下：首先,在同一類型車中,除自身外所有車型的容量、最大功率和綜合油耗均值代表整體行業(yè)的均值,應(yīng)與企業(yè)設(shè)計的產(chǎn)品線長度高度相關(guān);其次,除自身外所有車型的特征變量均值也屬于外生變量,不會通過與誤差項中難以觀測的因素相關(guān)影響該車型的評論效價與評論差異,可進一步保證外生性的成立。

引入工具變量后的回歸結(jié)果可見表6 和表7 的第1 列。可以發(fā)現(xiàn),在引入廣告投入強度與產(chǎn)品線長度交互項后,廣告投入對產(chǎn)品線長度與評論效價主效應(yīng)起顯著的正向調(diào)節(jié)作用(α3=0.0016,p ＜0.001);對產(chǎn)品線長度與評論差異關(guān)系起顯著的負向調(diào)節(jié)作用(δ3= -0.0017,p ＜0.001)。 這也驗證了本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

表6 穩(wěn)健性檢驗Table 6 Robustness tests

表7 穩(wěn)健性檢驗Table 7 Robustness tests

4.3.2 更換產(chǎn)品線長度的測量方法

為避免對自變量產(chǎn)品線長度衡量方式的差異影響實證結(jié)果,本文使用“同一車型(例如奧迪A4)產(chǎn)品線內(nèi),最高價與最低價子車型的價格之差”衡量產(chǎn)品線長度。 即車型內(nèi)最高價與最低價款式之差越大,產(chǎn)品線長度越大;車型內(nèi)最高價與最低價款式之差越小,產(chǎn)品線長度越小。 這種衡量方式的可行性在于：中國汽車市場競爭是以車型為主導的,以產(chǎn)品線長度擴張與收縮為主要形式,同樣產(chǎn)品線長度也是決定市場競爭程度和價格變化的基礎(chǔ)性因素并與之緊密相連[3]。 使用更換自變量衡量方法后的回歸結(jié)果可見表6 和表7 第2 列。 可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品線長度與評論效價間為負向顯著(α1= -0.0139,p ＜0.01),與評論差異之間為正向顯著(δ1=0.0152,p ＜0.01),再次驗證了假設(shè)1 與假設(shè)2。 同時,廣告投入強度顯著的正向調(diào)節(jié)了產(chǎn)品線長度與評論效價間的主效應(yīng)(α3=0.0007,p ＜0.001),顯著的負向調(diào)節(jié)(抑制) 了產(chǎn)品線長度與評論差異間主效應(yīng)(δ3= -0.0010,p ＜0.001),從而驗證了假設(shè)3 與假設(shè)4,再次證明了本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

4.3.3 考慮廣告的滯后效應(yīng)

此外,由于企業(yè)的廣告投入是相對長期的過程,可能存在滯后作用,汽車市場的評論效價與評論差異不僅受當期廣告投入強度的影響,更有可能是受多期廣告投入而對主效應(yīng)和產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用從而影響消費者的在線評論,為反映這一過程,本文考慮廣告投入的滯后效應(yīng)檢驗。 具體而言,在參考現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上[65],通過獲取在第t期,t-1 期,和t-2 期的廣告金額投入以此來刻畫廣告的累計效應(yīng)。 同時,為了刻畫隨著時間推移,潛在的廣告收益遞減的現(xiàn)象,本文使用指數(shù)衰減模型在時間上折現(xiàn)廣告投入,在時間t - k(k =0,1,2)的折現(xiàn)數(shù)為e-k。 因此,現(xiàn)在t時的廣告金額投入通過累積方式衡量為表6 和表7 的第3 列結(jié)果顯示,通過考慮廣告的滯后效應(yīng),結(jié)果與現(xiàn)有結(jié)果一致：產(chǎn)品線長度顯著的負向影響評論效價(α1= -0.0128,p ＜0.001),顯著的正向影響評論的差異(δ1=0.0170,p ＜0.001)。 且隨著廣告投入的增加,會使得產(chǎn)品線長度對于在線評論效價的負向影響(的絕對值) 減小(α3=0.0009,p ＜0.001);而會使得產(chǎn)品線長度對在線評論差異的正向影響減小(δ3=-0.0012,p ＜0.001)。 從而進一步證明了結(jié)論的穩(wěn)健性。

4.3.4 考慮擴大車型樣本及多樣化的廣告類型

此外,隨著數(shù)字化時代的發(fā)展和新媒體的應(yīng)運而生,為避免因樣本數(shù)據(jù)選取導致結(jié)果偏誤。 本文在汽車之家等平臺搜集了2015—2021 年相應(yīng)車型的數(shù)據(jù)進行穩(wěn)健性檢驗。同時,考慮到數(shù)字化時代的發(fā)展導致新的研究情境不斷涌現(xiàn),本文在該部分選取百度指數(shù)作為廣告投入的代理變量,驗證主效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)。 百度指數(shù)是用于揭示某個關(guān)鍵詞在百度的搜索及資訊規(guī)模,一段時間內(nèi)的漲跌態(tài)勢以及相關(guān)的新聞輿論變化。 旨在反應(yīng)用戶與媒體關(guān)注度,跟蹤新聞事件,預(yù)知媒體廣告熱點,并掌握商機。 使用百度指數(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)電視廣告作為衡量廣告投入的優(yōu)勢為：第一,隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展,傳統(tǒng)電視廣告已經(jīng)不再作為大眾獲取新聞信息及娛樂傳媒的最主要來源,數(shù)字化媒介展現(xiàn)出較大的優(yōu)勢與吸引力,因此運用百度指數(shù)作為代理變量對未來廣告的投放途徑有較好的現(xiàn)實指導意義。 第二,Kim 和Hanssens[66]研究發(fā)現(xiàn)對于新產(chǎn)品而言,其上市前網(wǎng)頁的信息發(fā)布(如博客)能夠比傳統(tǒng)廣告對消費者產(chǎn)生更長久的影響。 綜上所述,本文認為運用百度指數(shù)同樣具有較好的代表性。 類似的,本文對百度指數(shù)進行了加一后取自然對數(shù)的線性變換,一方面可以緩解異方差性,另一方面也控制了異常值的影響。 通過搜集并分析2012 年10 月至2021 年6 月的50 款汽車數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn),穩(wěn)健的檢驗結(jié)果如表6 和表7 第4 列所示,隨著廣告投入的增加,會對產(chǎn)品線長度與在線評論效價的主效應(yīng)產(chǎn)生正向的調(diào)節(jié)效應(yīng)(α3=0.0005,p ＜0.05);而會使得產(chǎn)品線長度對在線評論差異的正向影響減小(δ3= -0.0012,p ＜0.01),本文在實證部分的結(jié)論得以驗證。

5 進一步的機制分析

產(chǎn)品線長度是企業(yè)重要的決策要素,特別是對于汽車市場而言,產(chǎn)品線競爭更是企業(yè)間競爭的重要手段。 本研究在上述基礎(chǔ)模型部分發(fā)現(xiàn)并驗證了產(chǎn)品線長度延伸會顯著負向的影響在線評論的效價,同時顯著正向的影響在線評論的差異。 究其內(nèi)在解釋機制：隨著產(chǎn)品線長度的增大,一方面,消費者會面臨選擇增加導致信息過載,由此需要耗費更多的認知資源和時間成本用于產(chǎn)品信息處理并做出決策,此時消費者為選擇與自己偏好相匹配的產(chǎn)品而容易陷入焦慮與迷茫情緒,進而會降低對購物決策過程的整體評價[32,52-53];另一方面,當產(chǎn)品線長度增大時,隨著選擇集的增大,各選擇間的差異逐漸縮小[32]。 在消費者面臨多種可替代選項的選擇時,他們通常會利用以情緒或直覺的啟發(fā)式信息加工模式對信息進行判斷和處理,即消費者對選擇集中產(chǎn)品的偏好可能會更集中(例如擁有先驗經(jīng)驗或經(jīng)典、易于判斷的選擇)[54-55],這一定程度上增大了供需雙方產(chǎn)生錯配成本的可能性,導致消費者對產(chǎn)品或品牌的總體評價降低。

產(chǎn)品線錯配成本效應(yīng)提出,錯配成本是指企業(yè)供給與消費者需求相較于有效匹配狀態(tài)的偏離,即由于企業(yè)生產(chǎn)與市場需求的不匹配而產(chǎn)生的[7]。 由上述分析本文認為,錯配成本在產(chǎn)品線長度延伸對在線評論效價和在線評論差異模型中存在顯著的中介效應(yīng)。 產(chǎn)品線種類的延伸會導致的供需雙方錯配成本增大,這在現(xiàn)有研究中亦得以驗證：Moreno 和Terwiesch[7]以汽車市場為例發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品線的延伸會顯著的增大企業(yè)的錯配成本;類似的,Tan 等[32]以電影租賃市場為研究對象,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品線長度越大,消費者的需求反而會更加集中,這在一定程度上導致企業(yè)和消費者供需雙方間產(chǎn)生錯配。 本文進一步認為,當消費者面臨企業(yè)供給與自身需求錯配時,首先,消費者為尋找并選擇自己偏好相匹配的產(chǎn)品時更易耗費更多的認知資源和時間成本,進而陷入焦慮與迷茫的情緒,降低對決策和消費過程的評價[32];此外,研究發(fā)現(xiàn),消費者此時更有可能模糊化自己對產(chǎn)品的心理態(tài)度、情感認同和使用期待,最終降低對產(chǎn)品的滿意度[67]。 最后,當企業(yè)供給與消費者需求產(chǎn)生錯配時,更多消費者選擇與自身異質(zhì)性需求不完全匹配的產(chǎn)品,可能會使得在線評論更加多元化,進而增大在線評論的差異。 綜上可知,產(chǎn)品線長度延伸可能會使得企業(yè)與消費者供需雙方間產(chǎn)生錯配成本,而錯配成本的增大最終會導致消費者滿意度降低,進而降低在線評論的效價,增大在線評論的差異。

基于此,本文欲驗證“錯配成本”是否在產(chǎn)品線長度延伸影響在線評論效價與在線評論差異模型中存在顯著的中介作用。 對于變量“錯配成本”的界定,本文借鑒Dasgupta等[68]和Moreno 和Terwiesch[7]衡量方式,依據(jù)車型i在上市一年后的折扣衡量錯配成本。 具體而言,本文從汽車之家平臺獲取2012 年10 月至2021 年6 月期間,50 款車型上市一年后的折扣值共5250 條數(shù)據(jù),作為錯配成本的代理變量。采用折扣衡量錯配成本的可行性在于：首先,已有研究發(fā)現(xiàn)并驗證產(chǎn)品的折扣與供需之間錯配成本具有高度相關(guān)性[69],產(chǎn)品當期的折扣促銷力度一定程度上可展現(xiàn)該產(chǎn)品產(chǎn)生錯配成本的程度[70];其次,在汽車市場,汽車制造商通常在了解市場需求之前進行定價,因此相應(yīng)的他們也更偏好使用價格策略例如折扣,來緩解供需不匹配產(chǎn)生的錯配成本[7]。 即車型的折扣力度越大,則代表產(chǎn)生錯配成本越高;相反,則代表產(chǎn)生錯配成本越低。

借鑒溫忠麟和葉寶娟[71]及何瑛等[72]的做法,采用Sobel法和Bootstrap 法檢驗錯配成本在產(chǎn)品線長度與在線評論效價和在線評論差異的中介效應(yīng)。 檢驗結(jié)果顯示,錯配成本中介效應(yīng)存在于產(chǎn)品線長度增加影響在線評論效價關(guān)系中,Bootstrap 檢驗的置信區(qū)間為(0.0002,0.0010),不包含0,說明中介效應(yīng)顯著;類似的,錯配成本中介效應(yīng)也存在于產(chǎn)品線長度增加影響在線評論差異關(guān)系中,Bootstrap 檢驗的置信區(qū)間為(0.00001, 0.0007),不包含0,說明中介效應(yīng)顯著;此外,表8 還進一步報告了Sobel 檢驗的結(jié)果,Sobel Z 值均顯著為正,證明部分中介效應(yīng)結(jié)果成立。 即產(chǎn)品線長度的延伸會通過影響錯配成本進一步影響在線評論的效價以及在線評論的差異。

表8 錯配成本的中介效應(yīng)Table 8 The mediation effect of mismatch cost

6 結(jié)束語

6.1 研究結(jié)論

本文基于可獲得性—診斷性理論與產(chǎn)品線錯配成本效應(yīng)理論視角,運用汽車市場的真實數(shù)據(jù),提出并驗證了產(chǎn)品線長度會對產(chǎn)品的在線評論產(chǎn)生顯著的影響：產(chǎn)品線長度的增加會顯著的負向影響在線評論的效價;顯著的正向影響在線評論的差異。 而企業(yè)的廣告投入強度對上述主效應(yīng)均有一定的調(diào)節(jié)作用,具體而言,企業(yè)廣告投入強度越高,產(chǎn)品線長度對于評論效價的負向影響(的絕對值)越小;同時,對評論差異的正向影響也會減小。 進一步研究發(fā)現(xiàn),錯配成本在主效應(yīng)中存在著顯著的中介作用,即廠商可以通過避免過度延伸產(chǎn)品線長度來減少錯配成本,以此提升在線評論的效價并縮減在線評論的差異。 此外,研究結(jié)果表明,企業(yè)產(chǎn)品線長度設(shè)計與廣告投入強度之間也存在一定的權(quán)衡作用。

6.2 理論貢獻與實踐貢獻

與以往研究相比,本研究主要有以下貢獻：

首先,拓展了對汽車市場產(chǎn)品線長度的認知,即產(chǎn)品線長度會影響消費者對車型款式的在線評價。 產(chǎn)品線長度是企業(yè)生存發(fā)展重要的決策因素,也是企業(yè)間競爭的主要手段,關(guān)乎著企業(yè)乃至整個行業(yè)在新常態(tài)下的經(jīng)濟轉(zhuǎn)型與可持續(xù)發(fā)展,然而現(xiàn)有關(guān)產(chǎn)品線長度的研究大多著眼于產(chǎn)品線長度與企業(yè)相關(guān)傳統(tǒng)績效指標之間關(guān)系進行探討。 例如,企業(yè)銷量與績效、企業(yè)服務(wù)質(zhì)量、銷售人員工作滿意度以及資源匹配成本等[2-9],而對數(shù)字化情境下,消費者行為層面的影響關(guān)注較少。 因此,本文由以往的企業(yè)傳統(tǒng)績效向消費者行為層面進行了拓展,以汽車市場為例,實證檢驗發(fā)現(xiàn)了專一化的產(chǎn)品線戰(zhàn)略,例如相對簡潔的車型款式數(shù)量設(shè)計更有利于企業(yè)形成并維系積極的在線評論生態(tài)系統(tǒng),從而豐富了相關(guān)理論研究。

第二,本文更全面地探討了產(chǎn)品線長度的影響,使得產(chǎn)品線相關(guān)的研究框架更加完善。 以往的產(chǎn)品線長度實證研究,還是以其正向影響或先增后減的倒U 型非線性影響為主,本文探討并驗證了產(chǎn)品線長度的一種負向影響,這有助于學術(shù)界和汽車市場企業(yè)管理者在產(chǎn)品線設(shè)計時可以更全面的考慮產(chǎn)品線長度的作用。 而究其背后邏輯與內(nèi)在解釋機制,這與汽車市場的相關(guān)特征密不可分：首先,汽車消費在一定程度上還是具有享樂和炫耀特征,消費者在選擇過程中較為看重購車體驗過程,高效與專業(yè)化的購車過程會提高消費者滿意度,而相反則會降低消費者的滿意度。 其次,不同的品牌與車型款式之間價格、成本與功能存在一定的異質(zhì)性,這需要消費者更新相應(yīng)的專業(yè)知識進行決策,但過載的專業(yè)知識學習和時間成本也勢必會損耗消費者的滿意度。因此,汽車廠商在進行產(chǎn)品線長度決策時,并非產(chǎn)品線長度越長越有利,相反,也應(yīng)當將其延伸過長導致的負面影響納入考慮,以此進行合理的決策。 此外,本文得出的研究結(jié)論,對于電子產(chǎn)業(yè),例如手機市場和計算機市場,也具有一定的理論價值和戰(zhàn)略意義。

第三,豐富了對在線評論影響因素的認識,產(chǎn)品線長度會影響其相應(yīng)產(chǎn)品的在線評分。 即相對于較長的產(chǎn)品線,專一化的產(chǎn)品線戰(zhàn)略更有利于企業(yè)形成并維護積極的口碑形象。 一方面,對于企業(yè)和產(chǎn)品如何形成并維系良好的口碑,以往的研究主要關(guān)注評分產(chǎn)品、評分者特征、評分者社會關(guān)系以及評分者所處場景等[73],本文從企業(yè)決策層面出發(fā)考慮產(chǎn)品線長度的作用。 相較于評分者特征、評分者社會關(guān)系以及評分者所處場景等因素,產(chǎn)品線設(shè)計是企業(yè)更可控的因素,尤其是將產(chǎn)品線競爭作為企業(yè)之間主要的競爭手段的汽車市場[39]。 另一方面,眾所周知,隨著移動互聯(lián)網(wǎng)與平臺經(jīng)濟的深度發(fā)展,傳統(tǒng)廣告的比重與有效性逐漸降低[74],而在線評論的重要性是不言而喻的。 在實踐中,企業(yè)決策者也逐漸十分認同并開始重視在線評論的重要作用,采取相關(guān)措施努力促進和維護在線評論[11]。 而隨著平臺經(jīng)濟與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,一些公司甚至開展了在線評論的營銷活動,即依靠消費者之間互動產(chǎn)生更有利和更具有影響力的口碑[11]。 本文的研究結(jié)果表明,除了上述營銷策略之外,企業(yè)也應(yīng)該關(guān)注例如產(chǎn)品線長度這樣的傳統(tǒng)決策因素。 因為這些也是影響產(chǎn)品在線評論的重要因素,同時相較于企業(yè)研發(fā)核心技術(shù)以提升產(chǎn)品質(zhì)量或?qū)嵤昂迷u返現(xiàn)”等策略優(yōu)化在線評論,合理地設(shè)計產(chǎn)品線長度也可以為企業(yè)節(jié)約開支提高效率,從而為企業(yè)高效可持續(xù)發(fā)展和競爭優(yōu)勢提供更有力的支持。

最后,本文發(fā)現(xiàn)了企業(yè)廣告投入強度的調(diào)節(jié)作用。 具體來說,廣告投入強度會正向調(diào)節(jié)產(chǎn)品線長度與在線評論效價負相關(guān)的主效應(yīng),負向調(diào)節(jié)產(chǎn)品線長度與在線評論差異之間顯著的正向關(guān)系。 相比之下,以往關(guān)于產(chǎn)品線長度與營銷策略間的研究,更多的集中在產(chǎn)品線長度如何影響企業(yè)的定價決策,而與廣告投入交互關(guān)系的研究較為鮮見。 本文結(jié)論也表明,盡管產(chǎn)品線長度對在線評論有負向影響,但不代表產(chǎn)品線長度永不擴張才能實現(xiàn)良好的口碑,相反,伴隨著產(chǎn)品線長度的增大輔之以相匹配和精準的廣告投入,便能減少信息的不對稱與消費者的感知不確定性,進而收獲較積極的在線評論。 本研究基于產(chǎn)品線長度與在線評論的主效應(yīng),廣告投入強度為調(diào)節(jié)效應(yīng)進行研究,豐富了產(chǎn)品線長度和在線評論的影響因素的相關(guān)研究,及可獲得性—診斷性和產(chǎn)品線錯配成本效應(yīng)的相關(guān)理論框架。

6.3 研究局限與未來展望

當然本文研究也存在一些局限：首先,本文使用二手數(shù)據(jù)進行研究有較強的外部有效性,未來還可以進一步運用實驗室研究來獲得更好的內(nèi)部一致性;其次,本文聚焦于產(chǎn)品線產(chǎn)品層面的擴張即產(chǎn)品線長度對在線評論的影響,后續(xù)研究還可考慮產(chǎn)品品牌層面對在線評論影響,以進行更完整和全面的探索。