追加在线评论对消费者购买行为的影响

杨金鑫

安徽汽车职业技术学院汽车工程系，合肥,230601

1 理论背景和相关研究

CNNIC(中国互联网信息中心)于2016年11月公开发布了《2016中国网购用户调查报告》。结果显示，2016年网购用户线上消费的78%是对传统线下消费的替代，接近一半的线上消费者在网络购物时会将网络评价作为最终购买决策的依据，超过80%以上的消费者在网上浏览商品时，会同时参考其他消费者发布的产品概况、物流效率、服务体验以及性价比等评论，并将参考结论纳入自己的购买行为决策中[1]。

2017年，中国网络购物市场的交易活跃度进一步提升，与2016年相比全年交易总次数以及人均交易次数均大幅度提升，一跃成为世界之最，究其原因：一方面，随着用户体验的逐渐提升,通过网站表达对商品情感喜好成为消费者购物之后习惯性行为；另一方面，手机购物用户增长迅速，手机上网更加快捷，接入了消费者与网站之间的端口，拓展了信息渠道，为消费者频繁阅读在线评论提供了场景，也为购买行为提供了信息增量。

在此背景下，网络消费者的购买行为非常值得挖掘。Chattei在2001年首次提出在线评论这一概念，提出把消费者与公告牌紧密相结合，从而通过公告平台方式完成消费者与商家的信息反馈[2]。Henning等在2004年提出消费者与商家的互动方式主要以文本的形式进行，所进行的渠道以互联网为主[3]。Park等于2009年提出在线评论是消费者通过使用自己的购物体验之后，在购物网站上发表的带有正面和负面的情感评价的陈述[4]。郝媛媛在2010年提出在线评论是消费者通过在购物网站上分享购买后对产品或服务的体验感的情感评价，该评价包含正面、负面或中性评价，从而帮助消费者完成购买决策[5]。宁连举在2014年提出在线负面评论的模型，该模型包含了在线负面评论程度、在线负面评论数量、在线负面评论内容相关性和在线负面评论专业性，四者构成了感知风险以及购买意愿[6]。王长征于2014年提出追加在线评论是对同一消费者不同时间段的再次评价，参考价值对其他消费者更加有效[7]。

以上研究表明，国内外学者多数从在线评论对客户信用等级、在线评论的效用和在线评论的时效性等不同角度进行研究， 而以上这些研究仅仅局限于不同消费者的短时一次性在线评论研究，尚未对评论者初次在线评论之后的再次追加在线评论研究[8]。本文在前人研究基础上，进一步研究追加在线评论对消费者网络购买行为的影响。

2 理论模型与研究假设

2.1 理论模型

通过消费者追加在线网络评论对消费行为感知有用性以及网络购买意愿和消费者购买行为等文献进行梳理，发现前人在研究追加在线评论时通常对测量维度进行界定和提出研究假设，本文借鉴国内外学者对追加在线评论研究的多重假设，从追加在线评论的可读性、深度、情感倾向四个维度探讨追加在线评论对消费者感知有用性的影响。由此构建追加在线评论对消费者购买行为的影响模型，如图1所示。

图1 追加在线评论对消费者网络购买行为影响模型

2.2 假设研究

2.2.1 追加在线评论的可读性

追加在线评论的可读性测量维度对消费者感知有用性有实际观测意义。本文从追加在线评论数量、质量和时间间隔三个方面讨论对消费者感知有用性的影响。因此，作出如下假设：

H1：追加在线评论的可读性对消费者感知有用性产生正向影响。

牛更枫研究发现，在线评论的质量和数量受到认知意愿的调节，能够影响消费者的网络购买意愿，而高低认知不同，对在线评论质量和在线评论数量均有影响[9]。因此，作出如下假设：

H1a：追加在线评论的数量越多，对消费者有用的价值信息就越多。

H1b：追加在线评论的质量越高，对消费者有用的价值信息就越多。

汪涛研究发现，针对体验型产品与物质型产品两种不同商品，在线评论的时间间隔远近对消费者有用性的感知增强或降低[10]。因此，作出如下假设：

H1c：追加在线评论的时间间隔越长，对消费者感知力的影响越大。

2.2.2 追加在线评论的深度

对追加在线评论深度的探讨，国内外学者多数从评论标题的吸引力、评论正文的信息量以及评论晒图的直观性上等维度展开测量，探讨其对消费者感知有用性产生的影响。因此，作出如下假设：

H2：追加在线评论的深度对消费者感知有用性产生正向影响。

回顾国内外大多数学者对在线评论以及消费者购买行为的研究发现，对于追加在线评论的深度多数从商品评论区文本的角度进行挖掘，而对评论晒图的研究为空白。评论晒图恰恰能直观反映消费者感知力，并且间接反映与商家所展现产品信息的一致性。因此，作出如下假设：

H2a：追加在线评论的标题越长，消费者对该商品好奇心越强。

H2b：追加在线评论的正文内容越丰富，消费者对该商品感知力越强。

H2c：追加在线评论的晒图越多，消费者获得的有效信息越丰富。

2.2.3 追加在线评论的情感倾向

由于消费者受到自身知识水平、消费观的局限性，对所购买商品的感知力差异性较大，对商品的评论以及追加评论影响较大，因此，作出如下假设：

H3：追加在线评论的情感倾向对消费者感知有用性产生正向影响。

国内外学者通过追加在线评论内容的维度进行测量，对消费者自身的状况尚未考虑，而在线评论者自身的信誉和资信度对消费者感知有用性造成很大影响。张小娟研究发现，消费者的感知价值以及有用性受到在线评论效价以及自身矛盾性的影响[11]。因此，本文作出如下假设：

H3a：追加在线评论的效价越有力，越能推动消费者购买决策。

H3b：追加在线评论的前后矛盾性越大，对消费者的刺激越大。

2.2.4 消费者购买意愿

钟凯通过感知产品质量、感知网站服务质量探索对消费者网络购买意愿的影响，但对感知风险以及购买成本对消费者网络购买意愿却没有详细说明[12]。因此，作出如下假设：

H4：消费者感知有用性对消费者购买意愿产生正向影响。

2.2.5 消费者购买行为

张蓓等在研究营销刺激对消费者网络购买意愿以及网络购买行为的影响时，将网络意愿等同于网络购买行为，却未进一步探讨网络意愿对网络购买行为所产生的影响[13]。因此，需要进一步论证。

H5：消费者购买意愿对消费者购买行为产生正向影响。

3 研究统计

3.1 数据收集

在对国内外学者文献综述的基础上，梳理在线评论的相关变量，如消费者感知有用性以及网络购买行为等因素，结合追加在线评论的问题特点，设置了调查问卷的选项。调查问卷分为两个部分，第一部分调查消费者的基本信息，包括年龄、收入、学历、性别、近三个月之内的网络购买次数等。第二部分调查设置了变量信息，包括3个追加在线评论可读性变量、3个追加在线评论深度的变量、2个评论情感倾向的变量、1个消费者感知有用性的变量，1个消费者购买意愿的变量以及1个消费者购买行为的变量，共11个变量，33个问题，采用Likert五级评分方式，1～5代表完全不同意到完全同意，消费者根据自身购物体验进行评分。问卷调研时间段从2017年10月1日到2017年11月31日，共计发放250份，分别投放在拥有大量网络浏览经验的消费者手中，投放平台包括问卷星、百度调研、we chat、高校学子等，回收问卷239份，问卷回收率95.6%，其中有效问卷224份。

3.2 各变量描述性统计

本文通过SPSS 22.0统计分析各个变量、各个项目的均值、项目的标准差、变量均值以及变量标准差，具体变量描述性统计如表1。

表1 变量描述性统计

问卷共有11个变量、33个测量题项组成，从表1中可以看出，所有题项均值为3.29～3.77，每个变量均值为3.43～3.77，从标准差分析结果来看，每个项目的标准差为0.835～1.045，这表示调查者态度较为端正，数据可信度较高。

3.3 信度分析

信度分析通常用于检测量表问题的合理性，通过SPSS 22.0统计软件检测各个变量的合理性，检验结果见表2。

表2 变量的信度分析

从表2中可以看出，追加在线评论数量、追加在线评论晒图的Cronbach’sα系数都高于0.8，说明这两个变量具有较高的可信度。其余9个变量的Cronbach’sα系数也高于0.7，说明该量表具有相当的可信度。

3.4 效度分析

效度分析通常分为结构效度分析以及内容效度分析。效度检测通常是对所测定的对象能被测定内容的准确度，通过SPSS 22.0软件可以检测其内容的有效度。检验结果见表3。

由表3可知，追加在线评论数量、追加在线评论质量、追加在线评论时间间隔这3个变量的KMO值分别为0.710、0.709、0.701，均大于0.7，追加在线评论标题、追加在线评论正文、追加在线评论晒图、追加在线评论效价、追加在线评论情感矛盾性、消费者感知有用性、消费者购买意愿、消费者购买行为这8个变量均大于0.6，Bartlett球检验sig.值均为0.000,小于默认的sig.值0.05，则数据呈球形分布。

表3 追加在线评论各变量的KMO和Bartlett球形度检验

3.5 回归分析

本文采用Person相关性来分析研究各个变量之间的相关关系，如表4所示。

从表4中可以看出,追加在线评论数量与追加在线评论质量、追加在线评论时间间隔、追加在线评论标题、追加在线评论正文、追加在线评论效价、追加在线评论情感矛盾性、消费者感知有用性、消费者购买意愿、消费者购买行为存在强相关。进一步观察发现，追加在线评论质量、追加在线评论时间间隔与追加在线评论标题的相关性数值特别接近，进一步通过共线性检验发现，评论质量、评论时间间隔和评论标题的允差分别为0.009、0.010、0.003，均小于0.1，VIF的值分别为107.037、98.596、325.492，均大于10，从而得出评论质量、评论时间间隔与评论标题三者之间存在共线性问题。

表4 各个变量之间的相关性分析

注：**相关性在0.01层上显著(双尾),*相关性在0.05层上显著(双尾)。

为考虑共线性带来的影响，使用多元回归线性分析方法，回归模型如下：

Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+eii=1,2,…,n

其中,X1代表追加在线评论数量，X2代表追加在线评论质量，X3代表追加在线评论时间间隔，X4代表追加在线评论标题，X5代表追加在线评论正文，X6代表追加在线评论晒图，X7代表追加在线评论效价，X8代表追加在线评论情感矛盾性，Y1代表消费者感知有用性，Y2代表消费者购买意愿，Y3代表消费者购买行为，e表示回归方程的随机误差项。回归结果如表5所示。

表5 回归分析结果

a.预测值：(常数)，消费者感知有用性;b-f逐步加入追加在线评论效价、追加在线评论正文、追加在线评论数量。

根据表5逐步回归分析结果，将追加在线评论时间间隔、追加在线评论晒图、追加在线评论情感矛盾性、追加在线评论标题、追加在线评论质量逐步删除，并逐步加入追加在线评论效价、追加在线评论正文、追加在线评论数量，得到逐步回归分析结果1，如表6所示。

表6 逐步回归分析结果1

注:因变量为消费者感知有用性。

由表6可知,追加在线评论数量、追加在线评论正文和追加在线评论效价三者共线性不显著，sig.值小于0.01，说明追加在线评论数量、追加在线评论正文和追加在线评论效价三者对消费者感知有用性有显著正向影响。因此假设H1a、H2b、H3a得到验证，则评论数量、评论正文与评论效价与消费者感知有用性之间的回归方程为：

Y1=0.556+0.231x1+0.303x5+0.309x7+e

为了分析消费者感知有用性对消费者购买意愿的影响，引入逐步回归分析结果2，如表7所示。

由表7可知,消费者感知有用性与消费者购买意愿共线性不显著，且sig.值小于0.01，说明消费者感知有用性对消费者购买意愿有显著正向影响，因此假设H4得到验证，则消费者感知有用性与消费者购买意愿的回归方程为：

表7 逐步回归分析结果2

注:因变量为消费者购买意愿。

Y2=1.505+0.551Y1+e

为了分析消费者购买意愿对消费者购买行为的影响，引入逐步回归分析结果3，如表8所示。

表8 逐步回归分析结果3

注:因变量为消费者购买行为。

由表8可知,消费者购买意愿对消费者购买行为有显著正向影响，因此假设H5得到验证，则消费者购买意愿与消费者购买行为的回归方程为：

Y3=1.132+0.693Y2+e

实证结果如表9所示。

表9 假设验证结论汇总

注:资料来源于本文数据分析统计整理。

4 结论与建议

本文通过追加在线评论对消费者购买行为展开实证分析，得出追加在线评论数量、追加在线评论内容、追加在线评论的效价与消费者感知有用性存在显著的相关性，消费者感知有用性对消费者购买意愿产生正向影响，消费者购买意愿对消费者购买行为产生正向影响。而追加在线评论的质量、追加在线评论的时间间隔、追加在线评论的标题、追加在线评论的晒图、追加在线评论的情感矛盾性不能对消费者购买行为产生显著正向性影响。

4.1 鼓励消费者积极参与

由于绝大多数消费者对在线商品切身体验相当陌生，对产品的了解局限于商家的描述以及广告效果，不熟悉产品的功能及特点导致消费者不能作出购买行为。而在线评论能够提高消费者对商品的感知度，有利于消费者根据评论的信息作出购买决策。追加在线评论的数量越多，对消费者提供的参考信息量就越大。

4.2 完善售后服务体系

企业应该重视消费者的反馈，积极参与建设消费者的评价体系，完善消费者——商家评价体系，鼓励消费者积极参与对商品质量和商家服务的在线反馈，吸引消费者，将追加评论成为固化消费圈层的利器。围绕消费者对产品的痛点，添加售后服务层面的解决之道，提高消费者对商家的忠诚度。消费者第一次在线评价之后，能及时反馈消费者对产品或服务的意见，对负面评价积极采取补救措施，加强售后渠道的监管，有利于消费者通过追加在线评论扭转第一次评论的态度，也有利于商家口碑传播与形象建立。

4.3 重视优质顾客培养

消费者的感知有用性对购买意愿有着重要影响，企业应加强对消费者感知有用性的培养，对于优质的在线评论者给予店铺礼物赠送、积分奖励，加强与消费者之间的联系，并建立消费者圈层，利用优质在线评论者的口碑效应侧面宣传产品或服务，对老顾客形成刺激效应，进而扩大销售量的同时提高客户满意度。