在线评论对购买决策影响实证研究

摘要：随着电子商务的不断发展，越来越多的消费者选择网络购物，然而由于网络商品的虚拟性，用户对网购商品无法实际体验，如何辨识商品质量成为消费者网络购买成败的关键，在线评论给消费者提供了一个辨识商品质量的途径。通过设计问卷调查发现：在线评论中差评和追加评论是影响消费者购买决策的主要因素，因此商家应该做好差评管理，提高服务质量，可以通过奖励优惠券的方式鼓励消费者进行追加评论，以此向消费者传递商品质量信息，提高消费者的购买信心。

关键词：电子商务；在线评论；购买决策

中图分类号：F27

文献标识码：A

文章编号：16723198（2015）12006902

随着电子商务的不断发展，我国网民的互联网应用商务化程度迅速提高，中国互联网络信息中心（CNNIC）第35次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2014年年底，我国网民规模达到6.49亿，手机网民规模超过5.57亿，电子商务市场规模达到12.3万亿，如淘宝天猫2014年“双十一”一天就成交571亿元。网络购买逐渐成为一种消费新趋势，而当消费者在购买决策前首先会到网络上浏览已购买者对产品的使用经验和评论，同时也会在收到产品后对商品发表自己的评论和看法。在线评论成为消费者了解产品特征的一个主要渠道，是影响消费者购买决策重要因素之一。

电子商务的火爆使得学术界也逐渐关注消费者购买行为的影响因素。一些学者就从网站视觉吸引力（SanJos-Cabezudo et al.，2009）、价格（Kim & Benbasat，2009）、第三方认证标（Huetal，2010）、在线商店评论（Utz et al.，2011）、产品呈现方式（Mavlanova & Benbunan-Fich，2010）、网店声誉（San-Martin& Camarero，2012）等外部线索研究这些因素对消费者在线购物行为的影响，国内学者也从个人信任倾向、顾客的感知价值、第三方认证和感知风险等方面进行研究（易法敏，范高峰（2010）；肖阿妮，韩玉伟（2011）），在线评论对购买决策的影响也逐渐引起学者的重视。郝媛媛，叶强，李一军（2010）讨论了在线影评对消费者观看电影决策的影响。张燕萍，周朋程（2013）分析了在线顾客评论的质量、效价及数量对大学生购买决策的影响，指出评论质量和效价对消费者购买决策有显著正相关影响。贾建忠，戴兰玲（2014）构建了在线评论对购买决策的影响模型。从现有的研究文献可以看到，一些学者的研究发现在线评论对消费者的购买决策有重要影响，并构建了理论模型来分析，但是没有具体分析在线评论如何影响购买决策，因此本文将具体分析在线评论对购买决策的影响机理，并通过问卷调查进行实证研究。

1 模型假设

随着支付手段的便捷，物流快递的快速发展，越来越多的消费者选择网络购买，然而由于网络商品的虚拟性，用户对网购商品无法实际体验，因此网络商品质量的好坏，使用性能等就完全依赖于已购客户的在线评论来了解，因此在线评论将对消费者的购买决策起重要影响。

当一商品的好评数量越多时，消费者对该商品的质量性能等越认可，从而能更加影响其他消费者的购买决策。因此提出假设：

H1：好评数量与购买决策行为正相关。

当商品的差评特别是有关商品质量方面的差评容易引起其他消费者的反感，因此提出假设：

H2：差评与购买决策负相关。

我国电子商务中一般要求消费者在购买商品成功后一定时间内必须对商品进行评价，而且这个时间要求比较短，因此消费者很难在短期内对商品做出正确评价，从而导致评价出现片面性，有时候可能会误导购买决策，而追加评论则是在商品使用一段时间后才对商品性能、质量等进一步进行评价，此时消费者非常了解商品性能了，因而评价将更加有说服力。提出假设：

H3：追加评论与购买决策正相关。

2 模型构建与数据收集

2.1 消费者购买信心指数

消费者在购买决策时主要通过其对产品的质量、价格以及店家的服务、物流，用户的评价等各个方面综合考虑决定，因此我们在讨论消费者购买决策时引入购买信心指数来表示，信心指数高则购买的可能性高，信心指数低，购买的可能性也低。购买信心指数的构建依据美国密歇根大学消费者信心指数的算法。将消费者对产品的质量、价格、售后服务以及店家的信誉、服务、物流和第三方认证等进行评分，评分采用李斯特5级量表表示，分数越高，则表示该用户对该项目的认可程度越高，最后消费者购买信心指数按照公式（1）计算。

消费者购买信心指数=1.0*CA%+0.5*A%-0.5*S%-1.0*DS%（1）

其中，CA表示完全同意，A表示同意，S表示不同意，DS表示完全不同意，因此CA%就表示对问卷中的每一道题目完全认同比例。例如问卷共有在线购物相关问题10个，其中某消费者对其中的问题回答是7个完全同意，2个同意和一个完全不同意，则CA%=0.7，A%=0.2，DS%=0.1，因此该消费者购买信心指数为：1.0*0.7+0.5*0.2-0.5*0-1*0.1=170%。

消费者购买信心指数值越大，说明消费者对该商品越有信心，从而越有可能做出购买的决策。该数值大小反映了消费者对在线购买的信心大小，因而可以用来反映消费者的购买行为决策。

2.2 消费者购买决策模型

通过前面的分析，可以看出消费者做出购买决策时综合考虑了产品质量、价格、服务、物流等多种因素的结果，因此我们构建购买决策模型：

index=β0+β1×Praise+β2*Bad-review+β3*Add-comment+β4*Credit+β5*Service+β6*Logistic+ε（2）

其中：index表示消费者购买信心指数，Praise表示好评，Bad-review表示差评，Add-comment表示追加评论，Credit表示信用度，Service表示服务态度，Lodistic表示物流。

2.3 数据收集与效度检验

为研究消费者网络购买决策的影响因素，我们设计了《消费者购买决策影响因素调查问卷》，并对农大校园内及校园周围的学生、居民进行发放，问卷总共设计了17个问题，涉及到信用度、商家服务态度、物流以及在线评论中好评、差评和追加评论等问题，问卷采用李斯特五分法。问卷共发放312份，正式调查完成后，回收了278份问卷，其中删除了30份无效问卷，有效样本数为248份，有效回收率为92.6%。数据收集完毕后，所有数据均被输入到SPSS软件中进行分析。

参与本次调查中的男性占29%，女性占71%，而且他们大多数都有过网购经历，其中有59.3%的人有有10次以上的网购经历，另有37.1%的参与者有1到10次网购经历。学历分布为本科占86.2%、硕士占10.7%、其他7.1%，这与调查在校园内及周边进行有关，也与中国互联网络热点调查报告中高教育程度的消费者比较容易接受网上购物的结论吻合。在这些调查中可以发现消费者在进行网络购买时，有76.8%的消费者会经常浏览商品的在线评论，并根据评论情况进行购买决策。而只有0.8%的消费者购买商品时没有浏览在线评论。

问卷信度是指问卷所获得的数据与其平均值的差异程度。一般常用的信度指标有内部一致性（internal consistency），它表示观测项目（问卷的问题项）之间的内部一致性或同质性，常用克隆巴赫一致性系数（Cronbachα）来测量，Cronbachα的值一般是介于0和1之间，越接近于1，说明信度越高。在本次问卷中各因素的Cronbachα值为0.79，表明该量表信度较好（见表1）。

3 实证分析

首先对问卷进行KMO检验和Bartlett球形检验，KMO检验系数为0.779，大于0.5，而且Bartlett的球形检验表明：Bartlett值为883.321，P

采用主成分因子分析对问卷进行因子分析，以特征根大于或者等于1为因子萃取原则，得到6个特征根大于1的因子，累计解释方差达到63.495%。由旋转因子载荷矩阵（表3）可以提取出相应6个主成分：差评数量、追加评论、好评数、评论内容、服务与物流、信息渠道。

通过对差评、追加好评、好评数、在线评论内容、店家服务、物流等因素对购买决策进行相关分析，结果如表4。

相关系数结果显示差评、好评数、追加评论、在线评论内容、物流快递、店家服务态度正相关，因此商家在实际经营过程中应该重视这些方面的管理，特别是对购买决策影响比较大的差评、追加评论方面的管理，采取措施来促进消费者的购买决定。

4 结论与建议

通过对在线评论中差评追加评论等的实证研究发现：差评、追加差评与消费者负相关，而好评数、追加好评、在线评论内容则与购买决策正相关，在这些影响因素中，追加评论和差评对购买决策的影响最大。

对于差评的影响，商家应该通过提高服务水平来减少服务方面引起的差评，从而提高好评度来吸引顾客的注意，从而进一步增加消费者的购买决策。

而针对追加评论的影响，商家可以采取一些措施来鼓励消费者多给出积极正面的追加评论，比如可以对有一定实质内容的追加评论进行优惠券奖励，吸引更多顾客发表对商品进行使用以后的用后体验报告，特别是正面的评价，以此向消费者传达商品质量信息，提高消费者的购买信心。

参考文献

[1]Chen，Y.Herd behavior in purchasing books online[J].Computers in Human Behavior，2008，24（5）：19771992.

[2]Kim，D. & I. Benbasat.TrustAssuring Arguments in B2C Ecommerce； Impact of Content，Source， and Price on Trust[J].Journal of Management Information Systems， 2009，26（3）：175206.

[3]Mavlanova，T. & BenbunanFich，R.Counterfeit Products on the Internet：The Role of SellerLevel and ProductLevel Information[J].International Journal of Electronic Commerce，2010，15（2）：79104.

[4]Utz， S.，Kerkhof，R，& van den Bos，J.Consumers rule： How consumer reviews influence perceived trustworthiness of online stores[J].Electronic Commerce Research and Applications，2011：210.

[5]SanMartin， S. & Camarero，C. A CrossNational Study on Online Consumer Perceptions， Trust， and Loyalty[J].Journal of Organizational Computing & Electronic Commerce，2012，22（1）：6486.

[6]易法敏，范高峰.消费者购买意愿对网上购物行为影响的实证研究[J].海南大学学报，2010，（10）.

[7]肖阿妮，韩玉伟.C2C电子商务中消费者网络信任影响因素的实证分析[J].广西财经学院学报，2011，（06）.

[8]郝媛媛，叶强，李一军.基于影评数据的在线评论有用性影响因素研究[J].管理科学学报，2010，13（8）：7888.

[9]张燕萍，周朋程.在线顾客评价对网购决策的影响分析[J].北方经贸，2013，（03）.

[10]贾建忠，戴兰玲.在线客户评论对消费者购买决策的影响研究[J].价值工程，2014，（12）：169170.