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    在線評論對消費(fèi)者購買意圖的影響研究

    2016-04-25 10:03:58唐婧媚
    2016年10期
    關(guān)鍵詞:在線評論

    唐婧媚

    摘 要:現(xiàn)在正處在互聯(lián)網(wǎng)大經(jīng)濟(jì)時代,隨著電子商務(wù)的不斷發(fā)展,全民網(wǎng)絡(luò)購物已經(jīng)成為了潮流。在線評論是互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)下的新興的評論方式。關(guān)于在線評論的研究很多,本文基于人際吸引理論,從評論者背景相似出發(fā),探討其對在線評論與顧客購買意圖的關(guān)系。

    關(guān)鍵詞:在線評論;購買意圖;評論者背景相似

    一、引言

    根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心2013年1月發(fā)布的消息稱,截止2012年12月,中國的網(wǎng)名人數(shù)有5.6億,互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到了40%以上。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和消費(fèi)升級,網(wǎng)絡(luò)購物成不斷增長的趨勢。隨著用戶購買力的提升,網(wǎng)絡(luò)零售市場的不斷發(fā)展,電子商務(wù)不斷激發(fā)了全民網(wǎng)購。在線評論已成為當(dāng)代消費(fèi)者獲得產(chǎn)品信息的重要來源[1]。很多學(xué)者探討了在線評論對顧客購買意圖的影響關(guān)系,并取得了一定的研究成果。關(guān)于在線評論內(nèi)容,極性、數(shù)量等研究是熱點(diǎn),但是很少有人關(guān)注評論者本身的特征和背景等。本文基于人際吸引理論,探討評論者背景特征對在線評論和顧客購買意愿之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

    二、文獻(xiàn)回顧和假設(shè)

    根據(jù)文獻(xiàn)回顧,已有學(xué)者研究了在線評論內(nèi)容特征的重要性,并得出評論內(nèi)容顯著影響消費(fèi)者的購買意愿[2-3]。關(guān)于在線評論對消費(fèi)者購買意圖的影響因素主要集中在是在線評論內(nèi)容特征、消費(fèi)者自身特征和產(chǎn)品類型三個方面[4]。很少有學(xué)者關(guān)注評論者特征和深入研究它對消費(fèi)者購買心理的影響。評論者的信息是一個很重要的參考對于消費(fèi)者購買決策。已有學(xué)者研究人際吸引對網(wǎng)絡(luò)口碑和消費(fèi)者購買關(guān)系的影響[5]。評論者背景相似性也來源于人際吸引理論,故此提出研究假設(shè)模型,見下圖1.1.

    (一)在線評論與購買意圖

    在線評論又被稱作在線消費(fèi)者評論,是消費(fèi)者發(fā)布在網(wǎng)絡(luò)上編輯關(guān)于對產(chǎn)品和購買的服務(wù)體驗(yàn)好的或者壞的評價,同時也包含了評論者的情緒。其他的購買者可以通過評論網(wǎng)站免費(fèi)閱讀和分享這些評論。 學(xué)者Jupiter調(diào)查的數(shù)據(jù)顯示有超過60%的消費(fèi)者會在購物之前上網(wǎng)查看其他用戶的在線評論,而其他用戶的推薦信息會強(qiáng)于其他的信息渠道對消費(fèi)者購買意圖的影響[6]。也有很多學(xué)者論證了在線評論會對顧客的購買意愿產(chǎn)生直接的影響,關(guān)于商品或者服務(wù)正向或者贊美的在線評論會增強(qiáng)顧客的購買欲,而負(fù)面消極的評論會降低顧客的購買意圖。

    因此,提出假設(shè):

    H1:在線評論顯著影響顧客購買意圖。正面的在線評論會增強(qiáng)顧客購買意圖;負(fù)面的在線評論會降低顧客購買意愿。

    (二)不同評論者背景調(diào)節(jié)下,評論內(nèi)容對消費(fèi)者購買意愿的影響

    基于人際吸引理論,相似的人能對方的信念、價值觀、人格品質(zhì),因此,起著正強(qiáng)化的作用。在實(shí)際體驗(yàn)中,消費(fèi)者對與自己有相同背景的人會產(chǎn)生信任感。物以類聚,人以群分,這說明了我們都喜歡和同類,同層次的人交朋友并產(chǎn)生依賴感。評論者特征包括評論者身份信息、評論者等級(鉆石、金牌、銀牌)和所屬地理位置等。在網(wǎng)絡(luò)購物過程中,消費(fèi)者和商家都是線上交流而并不能實(shí)質(zhì)性面對面溝通,所以很多信息會被隱匿。消費(fèi)者決策過程,評論者本身的信息是商品信息的一個補(bǔ)充和說明。有學(xué)者引入了關(guān)系強(qiáng)度這個概念,徐琳研究顯示消費(fèi)者和評論者的關(guān)系強(qiáng)度對于網(wǎng)絡(luò)信息的信任度呈正相關(guān)[7],而感知信任又會對購買意愿有促進(jìn)作用[8]。感知相似性,學(xué)者Racherla等解釋為評論內(nèi)容中所影射出來的評論者特征信息與閱讀者類似的程度。殷國鵬提到了評論者特征影響評論有用性評價[9]。

    因此,提出假設(shè):

    H2:不同評論者背景在在線評論對消費(fèi)者購買意愿中起到調(diào)節(jié)作用。評論者與消費(fèi)者感知背景越相似,在線評論正向影響消費(fèi)者購買意愿;評論者與消費(fèi)者感知背景越不相似,在線評論負(fù)面向影響消費(fèi)者購買意愿。

    三、研究局限和啟示

    本文以在線評論內(nèi)容為背景討論了其與消費(fèi)者購買意圖的關(guān)系,與之前研究相比本研究的創(chuàng)新點(diǎn)在于,提出了評論者背景相似性概念,延伸了人際吸引理論的應(yīng)用。由于缺乏相關(guān)數(shù)據(jù)本文只進(jìn)行了理論推導(dǎo),局限性有: ①有學(xué)者探討了性別差異對于在線評論的感知不一致,未來研究可以對此展開研究。②考慮到顧客忠誠度、文化層次的不同,評論對銷售的影響不同。

    在線評論對消費(fèi)者購買意圖、銷售績效的有影響,企業(yè)逐漸重視消費(fèi)者反饋商品或者服務(wù)的信息。有學(xué)者也開始在不斷研究如何利用這些評論信息去提高企業(yè)的競爭能力和制定好的營銷策略。本文探討了有關(guān)評論者背景信息與消費(fèi)者購買意圖的調(diào)節(jié)作用,基于此,提出幾點(diǎn)管理啟示:①在線商家適當(dāng)公開評論者顯性信息。在天貓或者淘寶網(wǎng)站買衣服,購買者常有這樣的困惑,因?yàn)椴荒苡H自試穿衣服而在想要購買時拿不準(zhǔn)大小尺碼。若公開評論者身高、體重等信息,就有一個參照的標(biāo)準(zhǔn)去購買;出外旅行網(wǎng)上定酒店這種體驗(yàn)服務(wù)時,比如booking網(wǎng),??梢钥吹接慰头窒眢w驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)。顧客可以參照對方的身份背景,旅行目的等信息挑選適合自己的酒店住宿。②網(wǎng)上商家可以通過評論者背景來歸類相似評論,進(jìn)行合理化營銷管理,細(xì)分評論者群體,盡可能拉近消費(fèi)者對評論者的相似感知。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 在線評論對消費(fèi)者購買意愿的影響研究[D]譚倩霞. 湖南大學(xué) 2013

    [2] Cui G, Lui H K, Guo X. The effect of online consumer reviews on new product sales[J].International Journal of Electronic Commerce, 2012, 17(1): 39-58.

    [3] Kumar N, Benbasat I. Research note: the influence of recommendations and consumer reviews on evaluations of websites[J]. Information Systems Research, 2006, 17(4): 425-439.

    [4] Godes D, Mayzlin D. Using online conversations to study word-of-mouth communication[J]. Marketing science, 2004, 23(4): 545-560.

    [5] 馬艷麗, 胡正明. 2006r2011 年在線評論研究: 主題分析和趨勢展望[J]. 經(jīng)濟(jì)管理研究, 2012(6).

    [6] 王瑞琳. 人際吸引力對服務(wù)場景中顧客互動之影響[D]. 撰者, 2007.

    [7] 徐琳. 網(wǎng)絡(luò)口碑可信度影響因素的實(shí)證研究[J]. 財(cái)貿(mào)研究, 2007(5): 113-117.

    [8] 潘可心. 基于 TAM 的網(wǎng)絡(luò)口碑與消費(fèi)者購買意愿實(shí)證研究[D]. 哈爾濱工業(yè)大學(xué), 2013.

    [9] 殷國鵬. 消費(fèi)者認(rèn)為怎樣的在線評論更有用?——社會性因素的影響效應(yīng)[J]. 管理世界, 2012(12): 115-124.

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