在線評(píng)論情感傾向?qū)οM(fèi)者沖動(dòng)消費(fèi)意愿的影響研究

楊帥

(西部機(jī)場(chǎng)集團(tuán)有限公司 陜西西安 710000)

隨著Web2.0概念的興起，社交平臺(tái)中基于UGC模式的信息生成和分享越來(lái)越受追捧，特別是在各類購(gòu)物網(wǎng)站和導(dǎo)購(gòu)社區(qū)，購(gòu)后評(píng)論對(duì)消費(fèi)者的沖動(dòng)購(gòu)買意愿有很強(qiáng)的影響力；反觀國(guó)內(nèi)電商企業(yè)的互動(dòng)平臺(tái)，大量無(wú)效信息和負(fù)面評(píng)論充斥著互動(dòng)平臺(tái)，而電商企業(yè)對(duì)這種現(xiàn)象或視而不見或力不從心，因此本文認(rèn)為如何管理在線評(píng)論是刺激消費(fèi)者在線消費(fèi)的主要問(wèn)題。

1 研究模型與假設(shè)

從組織行為學(xué)角度來(lái)講，在線評(píng)論情感傾向?qū)W(wǎng)上消費(fèi)意愿的影響機(jī)制是認(rèn)知—態(tài)度—行為的過(guò)程，即網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物者對(duì)商品的在線評(píng)論信息進(jìn)行理解和加工后，形成對(duì)該商品積極或消極的態(tài)度，進(jìn)而影響消費(fèi)者的購(gòu)買意愿或行為。具體到本文，本文借鑒Fishbein和Ajzen(1975)的理性行為模型，引入消費(fèi)者與虛擬社區(qū)的關(guān)系強(qiáng)度作為調(diào)節(jié)變量，形成在線評(píng)論情感傾向?qū)_動(dòng)消費(fèi)意愿的影響機(jī)制研究模型(見圖1)。

圖1 在線評(píng)論情感傾向?qū)_動(dòng)消費(fèi)意愿的影響研究模型

在線評(píng)論的共識(shí)性是消費(fèi)者進(jìn)行商品體驗(yàn)后發(fā)表評(píng)論的一致性或?qū)ι唐返钠骄?。結(jié)合國(guó)內(nèi)外學(xué)者的相關(guān)研究，一般來(lái)講，當(dāng)面對(duì)一致性的評(píng)論或該商品的整體平均分很高時(shí)，消費(fèi)者可能迫于群體壓力傾向改變自己原來(lái)的態(tài)度，從而與群體意見保持一致。因此，本文提出以下假設(shè)：

H1：在線評(píng)論的共識(shí)性與消費(fèi)者對(duì)在線評(píng)論的信任呈正相關(guān)；

H2a：在線評(píng)論的共識(shí)性與消費(fèi)者的沖動(dòng)消費(fèi)意愿呈正相關(guān)。

評(píng)論的情感傾向是在線評(píng)論最重要的維度，不同性質(zhì)的在線評(píng)論(正向/負(fù)向)對(duì)潛在消費(fèi)者起到完全不同的勸說(shuō)效果。正、負(fù)向評(píng)論影響效應(yīng)的差異一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究關(guān)注的重點(diǎn)，由于負(fù)面在線評(píng)論能夠提供商品質(zhì)量、服務(wù)各種可能有效的信息，其在消費(fèi)決策中更具可診斷性，消費(fèi)者對(duì)負(fù)面評(píng)論的依賴程度明顯高于正向評(píng)論。因此，本文提出以下假設(shè)：

H2b：負(fù)面在線評(píng)論對(duì)沖動(dòng)消費(fèi)意愿的影響效應(yīng)大于正面在線評(píng)論。

按照理性行為理論，當(dāng)個(gè)體對(duì)某件事物的態(tài)度越正向，個(gè)體會(huì)傾向從事與態(tài)度相符合的行為方式，因此當(dāng)消費(fèi)者對(duì)評(píng)論的信任程度比較高時(shí)，就會(huì)傾向認(rèn)同對(duì)商品的評(píng)價(jià)而采取消費(fèi)行為。因此，本文提出以下假設(shè)：

H3：消費(fèi)者對(duì)評(píng)論的信任與其沖動(dòng)消費(fèi)意愿呈正相關(guān)。

消費(fèi)者與虛擬社區(qū)的關(guān)系強(qiáng)度越高，表明消費(fèi)者對(duì)評(píng)論社區(qū)的熟悉度越高，消費(fèi)者對(duì)評(píng)論提供者的信任程度也越高，從而在線評(píng)論對(duì)消費(fèi)者的影響效應(yīng)也越大。因此，本文提出以下假設(shè)：

H4：消費(fèi)者—虛擬社區(qū)關(guān)系強(qiáng)度在假設(shè)H1、H2a中產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用；

H4a：強(qiáng)關(guān)系下評(píng)論共識(shí)性與信任的相關(guān)性比弱關(guān)系下的相關(guān)性顯著；

H4b：強(qiáng)關(guān)系下評(píng)論共識(shí)性與沖動(dòng)消費(fèi)意愿的相關(guān)性比弱關(guān)系下的相關(guān)性顯著。

2 研究方法及數(shù)據(jù)收集

本文采用問(wèn)卷調(diào)查法，為保證問(wèn)卷數(shù)據(jù)的科學(xué)性，本次調(diào)查分為網(wǎng)上調(diào)查和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查。問(wèn)卷發(fā)放數(shù)共計(jì)225份，其中網(wǎng)上問(wèn)卷數(shù)為114份，現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)卷數(shù)為111份，刪除不合格問(wèn)卷后，本文共回收問(wèn)卷數(shù)為197份。

根據(jù)圖1及相關(guān)假設(shè)，本文所涉及變量包括在線評(píng)論共識(shí)性、消費(fèi)者對(duì)評(píng)論的信任、沖動(dòng)消費(fèi)意愿、消費(fèi)者—虛擬社區(qū)關(guān)系強(qiáng)度、口碑影響力。為了對(duì)上述變量進(jìn)行測(cè)量，本文在參考國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，為每個(gè)變量設(shè)計(jì)2～3個(gè)題項(xiàng)，采用李克特5分量表進(jìn)行測(cè)量。

為測(cè)量正、負(fù)評(píng)論對(duì)沖動(dòng)消費(fèi)意愿的影響效應(yīng)差異，本文設(shè)計(jì)如下實(shí)驗(yàn)：在淘寶/天貓商城搜集到一些有關(guān)洗面奶的在線評(píng)論，通過(guò)對(duì)收集到的評(píng)論進(jìn)行整理，將其分為正向和負(fù)向評(píng)論，進(jìn)而將分組后的評(píng)論供調(diào)查者參考，再測(cè)量調(diào)查者看到評(píng)論后的因變量分值。在因變量選擇中，本文沒(méi)有將沖動(dòng)消費(fèi)意愿作為因變量，而是采用口碑影響力作為因變量，主要是因?yàn)樵趯?shí)驗(yàn)環(huán)境下在線評(píng)論對(duì)沖動(dòng)消費(fèi)意愿的影響有很大偏差，而口碑影響力能夠直接受在線評(píng)論的影響。

3 數(shù)據(jù)分析及假設(shè)檢驗(yàn)

3.1 信效度分析

本文運(yùn)用SPSS19.0分析得出量表內(nèi)部信度和效度檢驗(yàn)。一般情況，總量表的Cronbach α系數(shù)在0.8以上，分量表的Cronbach α系數(shù)在0.7以上，則表示該量表的內(nèi)部一致性較好，信度較高。本文中總量表的α系數(shù)為0.833，評(píng)論共識(shí)性、消費(fèi)者對(duì)評(píng)論的信任等變量的α系數(shù)均在0.7以上，表明模型內(nèi)部和各變量的內(nèi)部一致性較好，該量表的信度符合要求。同時(shí)，探索性因子的累積方差貢獻(xiàn)率為82.25%，大于60%；各測(cè)量題項(xiàng)的因子載荷系數(shù)均大于0.6；在KMO和Bartlett的檢驗(yàn)中，該量表的KMO檢驗(yàn)值為0.746，P值小于0.005，說(shuō)明量表具有良好的效度水平。

3.2 相關(guān)分析

表1是采用Pearson積差相關(guān)系數(shù)進(jìn)行的變量間相關(guān)關(guān)系分析。由表1可知，本文涉及的評(píng)論共識(shí)性、消費(fèi)者對(duì)評(píng)論的信任等5個(gè)變量間的相關(guān)系數(shù)均在0.7以下。一般情況下，變量間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.8就有可能存在嚴(yán)重共線性的標(biāo)準(zhǔn)，因此上述變量不存在嚴(yán)重共線性，本文適合回歸分析。

表1 Pearson相關(guān)系數(shù)分析

3.3 回歸分析

本文運(yùn)用SPSS19.0對(duì)評(píng)論共識(shí)性與消費(fèi)者對(duì)評(píng)論的信任、沖動(dòng)消費(fèi)意愿的相關(guān)性，評(píng)論信任與沖動(dòng)消費(fèi)意愿的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行多元回歸分析，具體分析結(jié)果如表2、表3所示。

表2 評(píng)論共識(shí)性與信任、沖動(dòng)消費(fèi)意愿的回歸分析結(jié)果

表3 信任與沖動(dòng)消費(fèi)意愿的回歸分析結(jié)果

表2、表3的結(jié)果驗(yàn)證了評(píng)論共識(shí)性與消費(fèi)者對(duì)評(píng)論的信任有正向作用，評(píng)論共識(shí)性對(duì)沖動(dòng)消費(fèi)意愿有正向作用，評(píng)論的信任對(duì)沖動(dòng)消費(fèi)意愿有正向作用，因此原假設(shè)H1、H2a、H3成立。

3.4 消費(fèi)者—虛擬社區(qū)關(guān)系強(qiáng)度的調(diào)節(jié)作用

在對(duì)關(guān)系強(qiáng)度的調(diào)節(jié)作用進(jìn)行驗(yàn)證時(shí)，本文以評(píng)論共識(shí)性、關(guān)系強(qiáng)度、評(píng)論共識(shí)性與關(guān)系強(qiáng)度的乘積為自變量，以評(píng)論的信任、沖動(dòng)消費(fèi)意愿為因變量，分別進(jìn)行回歸分析，具體結(jié)果如表4所示。

表4 關(guān)系強(qiáng)度在評(píng)論共識(shí)性與信任、沖動(dòng)消費(fèi)意愿關(guān)系中的調(diào)節(jié)效應(yīng)

通過(guò)對(duì)表4進(jìn)行分析，加入關(guān)系強(qiáng)度的調(diào)節(jié)因素后，評(píng)論共識(shí)性與消費(fèi)者對(duì)評(píng)論的信任關(guān)系模型中的復(fù)相關(guān)系數(shù)R有顯著變化(0.015)，且其顯著性小于0.05，表明關(guān)系強(qiáng)度在評(píng)論共識(shí)性與信任的關(guān)系中有明顯的調(diào)節(jié)作用；在加入關(guān)系強(qiáng)度的調(diào)節(jié)因素后，評(píng)論共識(shí)性與沖動(dòng)消費(fèi)意愿關(guān)系中的復(fù)相關(guān)系數(shù)R有顯著的變化(0.016)，且顯著性水平小于0.05，表明關(guān)系強(qiáng)度對(duì)評(píng)論共識(shí)性與沖動(dòng)消費(fèi)意愿有顯著的調(diào)節(jié)作用，因此原假設(shè)H4a、H4b成立。

3.5 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)分析

本文采用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)驗(yàn)證不同情感極性評(píng)論對(duì)沖動(dòng)消費(fèi)意愿的影響效應(yīng)是否有差異，具體正負(fù)情感傾向評(píng)論的獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)分析結(jié)果如表5、表6所示。

表5 不同情感極性的在線評(píng)論口碑效應(yīng)描述性統(tǒng)計(jì)

通過(guò)表5、表6結(jié)果發(fā)現(xiàn)，正向在線評(píng)論的口碑效應(yīng)均值為3.0132，負(fù)向在線評(píng)論的口碑效應(yīng)為3.7530，同時(shí)T檢驗(yàn)中T=-6.368，顯著性水平小于0.05，表明負(fù)面在線評(píng)論的口碑效應(yīng)大于正向在線評(píng)論，因此原假設(shè)H2b成立。

表6 不同情感極性的在線評(píng)論口碑效應(yīng)獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)

4 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)實(shí)證分析，本文驗(yàn)證了在線評(píng)論共識(shí)性對(duì)消費(fèi)者的評(píng)論信任、沖動(dòng)消費(fèi)意愿有一個(gè)正向作用。因此，本文認(rèn)為企業(yè)應(yīng)重視在線評(píng)論的口碑效應(yīng)，通過(guò)各種激勵(lì)措施鼓勵(lì)消費(fèi)者積極參與商品的評(píng)論環(huán)節(jié)。具體來(lái)講，企業(yè)應(yīng)不斷完善官方網(wǎng)站或網(wǎng)絡(luò)店鋪的評(píng)論系統(tǒng)，設(shè)置好評(píng)、差評(píng)等不同功能和購(gòu)物體驗(yàn)分享的智能輸入功能，為消費(fèi)者創(chuàng)造良好的在線評(píng)論和分享體驗(yàn)。通過(guò)現(xiàn)金返利、有獎(jiǎng)轉(zhuǎn)發(fā)、精神獎(jiǎng)勵(lì)各種措施鼓勵(lì)消費(fèi)者發(fā)表正面評(píng)論和有效評(píng)論，同時(shí)鼓勵(lì)消費(fèi)者在第三方社交網(wǎng)站或評(píng)論社區(qū)進(jìn)行鏈接推廣。

通過(guò)對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)的獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)分析發(fā)現(xiàn)，雖然負(fù)面評(píng)論的數(shù)量小于正面評(píng)論，但是負(fù)面評(píng)論的口碑效應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于正面在線評(píng)論，因此本文建議企業(yè)重視負(fù)面評(píng)論對(duì)企業(yè)形象和消費(fèi)行為的影響，加強(qiáng)對(duì)負(fù)面評(píng)論的有效應(yīng)對(duì)和危機(jī)公關(guān)管理。具體來(lái)講，企業(yè)應(yīng)該積極引導(dǎo)消費(fèi)者對(duì)商品進(jìn)行正面、多角度詳細(xì)點(diǎn)評(píng)，鼓勵(lì)消費(fèi)者通過(guò)文字、圖片和視頻等形式參與到評(píng)論環(huán)節(jié)，對(duì)商品的評(píng)論應(yīng)該從質(zhì)量、售后服務(wù)、賣家態(tài)度等全方位進(jìn)行積極點(diǎn)評(píng)，從而提高評(píng)論對(duì)消費(fèi)者的被依賴力度和影響力度。面對(duì)消費(fèi)者的負(fù)面評(píng)論，企業(yè)應(yīng)該及時(shí)給予有效地反饋和誠(chéng)懇道歉，并對(duì)負(fù)面評(píng)論中提到的問(wèn)題積極解決，同時(shí)給消費(fèi)者造成的損失應(yīng)該進(jìn)行善后賠償或退貨，從而將負(fù)面評(píng)論轉(zhuǎn)為正面評(píng)論。對(duì)于消費(fèi)者在負(fù)面評(píng)論中對(duì)企業(yè)或商品的誤解，企業(yè)應(yīng)積極與評(píng)論者溝通，有效、及時(shí)地消除誤解，從而將負(fù)面信息對(duì)企業(yè)的損失降低到最小。