周燕 商平平
內容摘要:本文通過文獻回顧了在線口碑、在線客戶評價以及在線口碑如何影響消費者購買決策的相關研究,在此基礎上結合最新實際情況得出了B2C網絡平臺在線客戶評價的影響因素。繼而以消費者購買決策為因變量,以評論的形式、數量等六個影響要素作為自變量,并引入中介變量——消費者感知風險,得出相應結論。
關鍵詞:B2C網絡平臺 在線消費者評論 消費者購買決策 感知風險
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,消費者能否遇見一位有過相同購物經驗的朋友存在不確定性;而以互聯網為基礎的口碑傳播很好的改善了這個問題。通過對文獻的整理發(fā)現:國外學者研究口碑已有近40年,國內對口碑的研究還處在初期,實證研究不足??诒膫鞑ズ徒邮芘c地方文化有關,和人群的生活習性也有關,不能單純地將國外的研究成果拿來用,需要從中國的實際情況出發(fā),以適用于研究中國消費者的購買行為;以往研究對傳統(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絡口碑對消費者購買決策的影響。但是根據我國電子商務的發(fā)展現狀,在線消費者評論的形式越來越普遍,其重要性已經遠遠超過了其他網絡口碑形式,因此研究在線消費者評論的影響比研究網絡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、一號店、聚美優(yōu)品等各具特色的B2C商城的不斷發(fā)展,我國B2C購物環(huán)境日趨成熟。文章研究B2C平臺的消費者評論是否對消費者購買決策有影響以及如何有利于企業(yè)重視對平臺、產品的改進,同時也有利于消費者更好地通過參考在線評論做出正確的購買決策。
網絡口碑的內涵。Stephen(2011)提出網絡口碑是人們通過互聯網技術分享的關于產品和服務的使用體驗或供應商的信息。這一定義也體現了網絡口碑的強交互性;張紅宇等(2014)從網絡口碑包含的內容角度出發(fā)認為網絡口碑可由數量、效價、強度、方差、負面點評等指標來反映。同樣從網絡口碑的內容出發(fā)進行研究的還有國內學者周珍等(2015)。他們對網絡環(huán)境下影響消費者口碑再傳播的因素進行了研究,研究結論得出網絡口碑的四個維度,分別是數量、方向、趣味性和時效性。綜上所述,網絡口碑是消費者通過任何網絡溝通渠道進行的關于產品或服務的使用體驗和供應商的各種信息的所有正面和負面的網絡交流信息。
在線消費者評論的相關研究。Bickart和Schindler(2001)認為在線消費者評論是網絡口碑傳播途徑之一,在網絡消費者的購買決策中越來越重要。國內研究主要從實證出發(fā)研究在線消費者評論。郝媛媛(2010)基于行為導向理論,用定向與定量的方法從消費者感知和購買決策兩個方面研究了在線評價對購買行為的影響,通過實證方法對在線評價如何影響消費者的感知有用性和購買行為進行了研究。
根據前人的研究,本文對在線消費者評論的定義如下:消費者購物后在購物平臺上完成的通過打分、文字描述、圖片展示的方式展示商品本身屬性以及網站滿意度、商家服務等方面的評論信息。其特點是評論信息分類清晰,可以被消費者快速獲得。
消費者購買決策的相關研究。消費者購買決策五階段模型是研究者為了更好地了解消費者行為而廣泛使用的工具(Kotler和 Kelle, 2006)。該模型將消費者購買決策按照時間的先后順序劃分為五階段,如圖1所示。
研究假設
張月等(2014)在對微博輿論傳播情況的研究中提到,博文的內容通過博文內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,促進了閱讀者對信息的感知和記憶,對閱讀者參與、轉發(fā)、共享評論具有促進作用。信息形式越多樣豐富,越能促進接收者對信息的關注和認可。本文認為B2C在線消費者評論的信息形式對信息傳播效果具有同樣的影響,評論信息的多樣性有利于消費者獲取更多的信息,并且有利于提高消費者對評論本身的信任度。據此提出假設H1:
H1:在線消費者評論的多樣性正向影響消費者購買決策。
對于發(fā)生從眾行為較少的消費者,更多的評論信息能夠增加他獲取有用信息的概率。據此提出假設H2:
H2:在線消費者評論的數量正向影響消費者購買決策。
信息質量通過接收者大腦對評論信息的吸收效果來衡量,決定這個吸收效果的指標包括易懂程度、相關程度和信用程度等。Park等(2007)對信息質量的研究中強調了高質量的信息具有真實、客觀、可靠等特征。據此提出假設H3:
H3:在線消費者評論的質量正向影響消費者購買決策。
Forman等 (2008)在研究中發(fā)現對消費者影響最小的是中立的評論,正面評論和負面評論的影響顯著高于中立評論。據此提出假設H4:
H4:在線消費者評論的效價正向影響消費者購買決策。
在B2C網絡平臺中,潛在消費者無法在評論信息中辨別評論者資信度的高低,只能看到評論者的會員等級。會員等級高的評論者說明他們有過更多的該平臺購物經驗,他們的購買決策和購買心得更值得借鑒。因此本文提出假設H5:
H5:評論者的會員等級正向影響消費者購買決策。
由于網絡購物無法直接接觸真實的商品或服務,導致消費者無法確定購買風險。而專業(yè)能力強的消費者在進行購買決策時主要依靠自身能力,其參考在線消費者評論更少,因此他們的決策結果受到在線消費者評論的影響小,反之亦然。因此本文提出假設H6:
H6:接收者專業(yè)能力反向影響消費者購買決策。
口碑對潛在消費者的感知風險具有重要作用。人們關于某產品進行信息交流就是為了降低感知風險。因此,消費者做出購買決策的過程也就是探索和降低感知風險的過程,在線消費者評論通過影響消費者感知風險來影響消費者購買決策。因此,本文提出假設H7:
H7:消費者感知風險在消費者評論對消費者購買決策的影響過程中起中介作用。
消費者在購買決策過程的不同階段,感知到的風險水平不同。潛在消費者在搜尋商品信息時,感知風險較大,隨著評論信息的搜集和分析,消費者感知到的風險慢慢降低,從而有利于做出購買決策。因此,本文提出假設H8:
H8:消費者感知風險反向影響消費者購買決策。
根據以上假設設計出本研究的理論模型如圖2所示。
研究方法
變量的測量。本文所采用的測量量表共有8個部分共26個測項。其中評論的形式參考了張月、孫霄凌、浦正寧(2014)的量表;評論的數量以及消費者購買決策的測項參考了曹云峰(2014)的量表;評論的質量以及消費者感知風險的測項參考了鄭小平(2008)的量表,評論的質量參考了周晶晶(2010)的量表;接受者的專業(yè)能力采用了戴蘭玲(2014)的量表;評論者的會員等級的測項由小規(guī)模訪談得出。
樣本的選擇與收集。根據我國網民和網購用戶的結構特征,本研究樣本主要選取在校大學生(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)放歷時將近兩個月,共收集到網絡調查問卷275份,其中有效問卷234份,有效回收率85.1%。
實證檢驗
描述性統(tǒng)計分析。對獲得的234組有效樣本數據的描述性統(tǒng)計如下: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元的被調研者比例為29.9%,月收入小于2000元的被調研者約占29.1%;每周上網時間方面,76.9%的用戶每周上網時間為7天;每月購物次數在1-2次用戶約占42.7%,每月網購次數在3-5次用戶約占34.2%。
信度分析。本文通過測量總量表和分量表的Cronbachs Alpha系數來對問卷的信度進行檢驗。通過數據分析得出總量表的α系數為0.938,分量表的α系數均大于0.6,在結合問卷前測的基礎上,可確認問卷采用的量表信度較好。
效度分析。本文運用SPSS19.0進行探索性因子分析來判斷問卷的效度是否良好。首先本文進行了KMO和Bartletts 球形檢驗。檢驗結果表明KMO=0.903;Bartletts球形檢驗sig.=0.000<0.05。因此,變量間相關性較高,適合因子分析。
相關性分析。從表1可以看出,評論的形式(A)、數量(B)、質量(C)、效價(D)、評論者的會員等級(E)和接收者專業(yè)能力(F)與消費者購買決策(H)呈正相關,即這六個自變量均正向影響消費者購買決策;消費者感知風險(G)與消費者購買決策(H)呈顯著負相關,即消費者感知風險反向影響消費者購買決策。相關性分析的結果如表1所示,初步證實了假設H1-H6及H8成立。
消費者感知風險的中介效應檢驗。據照溫忠麟的觀點,中介效應的存在是以自變量對因變量具有顯著影響為前提。分層回歸結果如表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顯著正相關即H1-H4成立;E(β=0.099, P>0.05)、F(β=-0.010, P>0.05)與H不相關即H5-H6不成立。G對H顯著負相關(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,加入中介變量后,G與H顯著相關(β=-0.449,P<0.05)且B對 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(β=-0.449,P<0.05)且C對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。
對策建議
針對B2C網絡平臺運營商的建議:第一,重視網絡評價系統(tǒng)可信度的建立。隨著網絡購物平臺的興起,企業(yè)逐漸重視網絡評論,因此部分商家甚至對在線消費者評論進行不當管理。例如商家刪除商品下的差評,或者通過雇專人刷單,進行虛假交易來換取好評等。但上述不正當的評論信息管理方式隨著第三方平臺技術手段的改進和消費者的曝光而予以揭穿,因此,商家應該通過自身產品和服務的提供上來提高消費者對可信度的建立,非通過網絡評價系統(tǒng)的造假來虛擬增長自身盈利;第二,加強在線消費者評價管理。通過分析發(fā)現,評論的形式、數量、質量和效價對消費者購買決策具有顯著影響。評價的形式越多樣,越有利于消費者進行判斷,企業(yè)可以通過評論送積分、曬圖送積分等形式來促進消費者發(fā)表更多樣的評論。評論的數量反映了商品的銷量,是商品人氣的直觀反映,因此企業(yè)應盡量鼓勵每一位進行購物的消費者都發(fā)表評論;第三,關注負面評價。維護在線消費者評論的過程中,對于主要觀點偏差較大的評論信息有必要特別關注,當評論的整體傾向于正面時,對其中的少數負面評論要尤其關注,因為這些少數的負面評論依然會讓部分保守型消費者放棄購買。對于這一類評論者應該單獨進行維護,了解消費者負面評論的原因,解決消費者的不滿;第四,加強服務體驗。顧客口碑的獲取源于商品質量和服務,優(yōu)質的商品和服務才能換來良好口碑。商家可以通過監(jiān)控產品的采購環(huán)節(jié)、快遞的及時投遞、產品的精美包裝等提高消費者的服務體驗。
針對消費者的建議:第一,選取賣家。消費者在進行線上購物時,首先需選擇商品賣家。一般而言,這些網絡平臺都同時有多家店鋪售賣相同商品,消費者可通過商品銷量和消費者評論的數量初步確定三家左右店鋪;第二,分析評論信息。消費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應的商品評論信息從而做出最終選擇。在閱讀商品評論時,主要參考評論的形式、質量、效價和評論者的會員等級。盡可能搜尋評論形式多樣的信息,這有利于消費者更直觀的了解商品。調研發(fā)現,很多消費者不太關注評論者的會員等級,其實會員等級高的評論者說明其分享的信息對于消費者來說往往更有價值。
參考文獻:
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