網(wǎng)絡評價對網(wǎng)絡消費者購買決策的影響研究

王琳

摘要：論文從實證的角度出發(fā)，主要研論證在線評價的對網(wǎng)絡消費者購買決策的影響。以淘寶為例，提出了研究假設和模型，通過對調(diào)查問卷所獲得的數(shù)據(jù)進行分析，檢驗了研究假設。最后根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結果，提出了相關的意見。

消費者網(wǎng)絡購物的過程其實質(zhì)上是在信息不完全對稱的環(huán)境下進行的，由于信息的不完全對稱，當消費者在購買商品的時候，或多或少都會感知到一定的風險。此時，消費者就會擴大信息的搜尋范圍以搜集更多有效信息以降低購買決策所帶來的風險。消費者在進行信息搜尋時也就會涉及本文將要進行著重研究的在線交易評價。因此，對在線交易評價以及其對于消費者購買決策影響機制的深入研究，不僅有助于企業(yè)更好的把握消費者，并且采取有效的營銷手段以獲取最大收益，同時使我們消費者得到最優(yōu)質(zhì)的服務和商品。

關鍵詞：網(wǎng)絡評價； 購買決策；二元選項模型

第一章、前言

1.1研究背景。網(wǎng)絡購物的發(fā)展使得人們更加方便地傳遞和交流信息！電子商務環(huán)境下網(wǎng)絡購物，既可以節(jié)省人們的時間，同時也方便了人們的生活！消費者利用門戶網(wǎng)站以及各大論壇來發(fā)表對具體形式的產(chǎn)品或服務的評價和自己的消費體驗，企業(yè)通過分析消費評價中包含的消費者傾向，來分析消費者的購買需求，從而提高消費者滿意度！據(jù)CNNIC近期進行的一項網(wǎng)絡消費者購買行為與評價的關系，截至2013年6月底， 我國網(wǎng)民規(guī)模達5.91億，半年共計新增網(wǎng)民2656萬人?；ヂ?lián)網(wǎng)普及率為44.1% ，其中大部分人認為前消費者的網(wǎng)絡在線評論是其進行購買決策前最優(yōu)先考慮的因素之一！[1]

圖1.1中國網(wǎng)民規(guī)模

1.2國內(nèi)外文獻綜述

1.2.1國內(nèi)文獻綜述。對于以淘寶為首的基本以C2C和B2C的電商研究者來說，大部分是以網(wǎng)絡口碑對消費者行為的影響作為切入點。學者李?。?009）[2]將網(wǎng)絡口碑理論引入網(wǎng)上店鋪消費者對店鋪信任的研究中，豐富了消費者信任研究，為企業(yè)通過改善網(wǎng)上店鋪的網(wǎng)絡口碑從而提升消費者信任提供新的依據(jù)。

學者陳忠民在消費者網(wǎng)絡信任影響因素的實證分析（2004）[3]—文中指出：電子商務問世以來在獲得很大發(fā)展的同時也遇到了很多問題，其中缺乏消費者信任就是主要問題之一?？梢钥闯觯瑢W者從宏觀的角度對消費者信任的建設進行了描述，但是并沒有從微觀的角度，細化到企業(yè)自身而對消費者信任的建設進行探討。

從現(xiàn)有的有關在線評論對消費者購買決策影響研究的成果來看，大多數(shù)的學者均對評價數(shù)量與消費者購買決策影響關系進行了實證研究并得到了驗證，如畢繼東（2010）[4]指出，口碑數(shù)量對消費者感知風險和信任有顯著影響，進而會顯著影響消費者購買的意愿翟麗孔（2011）在其論文中也指出，在線評論數(shù)量越多，對消費者購買意愿影響越大。

國內(nèi)學者張夢，張廣宇等（2011）[5]則是研究在線信息對網(wǎng)上酒店預定情況的影響，并以攜程網(wǎng)為例。他們認為在網(wǎng)絡的購物方式下，信息在消費者購買決策過程中起著重要作用，因為消費者不僅搜索產(chǎn)品特征信息，還十分關注其他消費者的購后評論信息心。

1.2.2國外文獻綜述。國外學者彼德森和莫里諾（Peterson&Merino.2003）[6]在研究消費者在互聯(lián)網(wǎng)上的信息搜尋行為時，發(fā)現(xiàn)在線評價信息可以影響消費者的購買行為，進而對產(chǎn)品的銷量產(chǎn)生影響。而在對圖書網(wǎng)上銷售的研究當中，學者陳等（Chen，etal，2004）[7]同樣得出在線推薦信息可以顯著影響圖書的銷售量的結論；錢瓦里和梅茲林（Chevalier&Mayzlin，2004）[8]在析圖書特征和在線評論的基礎上得出跟其他學者類似的結論可見，在線信息評價的內(nèi)容和數(shù)量顯著影響著消費對消費者信任影響的模型，并通過理論和實證兩個方面進行研究論證，這為網(wǎng)上營銷信任機制的建立提供了一定的參考。但是該研宄將網(wǎng)絡口碑定義為整個店鋪對消費者信任影響的各種因素，包括店主評價，商鋪評價與消費者評價。在一定程度上泛化了網(wǎng)絡口碑的范圍，對實際的網(wǎng)絡口碑對或者說更直接的消費者評價對潛在消費者購買決策的影響是不完全準確。

第二章、消費者購買決策的研究設計和假設提出

2.1研究內(nèi)容。根據(jù)前文文獻的討論，本研究提出消費者網(wǎng)上購物決策的影響因素模型。

網(wǎng)上其他消費者相關評價內(nèi)容的質(zhì)量、數(shù)量、在線交易評價的效價和接收者自身專業(yè)能力決定了該消費者的對于風險的感知程度，從而影響其購買的決策。引入消費者感知風險作為在線交易評價的相關特征與消費者購買決策影響之間的中介變量。

2.1.1評論內(nèi)容的質(zhì)量對消費者購買決策過程的影響。評論質(zhì)量指評論內(nèi)容的真實性、可靠性與其所評價的產(chǎn)品的相關性是否一致，為后續(xù)購買者提供了大量有用的信息。但是由于網(wǎng)絡環(huán)境的特殊性，也產(chǎn)生了一些問題：一方面賣家可能會注冊其他用戶名，冒充買家對產(chǎn)品發(fā)表虛假的評論。另一方面，評論者受自身因素的影響，他們對產(chǎn)品的了解程度不同，不同質(zhì)量的評論對于后續(xù)購買者的影響程度也是不一樣的。除此之外，Liu Jingjing[9]等人通過回歸分析，總結出評論內(nèi)容表現(xiàn)形式的豐富性、趣味性對消費者決策也產(chǎn)生重要影響。這在一定程度上補充了評論質(zhì)量的內(nèi)涵。周晶晶（2010）[10]趙冬（2012）[11]都認為評論的質(zhì)量對于產(chǎn)品銷售量有重大影響。因此，本文提出假設一，評論內(nèi)容的質(zhì)量對消費者的購買決策將產(chǎn)生正向影響。

H1：評價內(nèi)容的質(zhì)量越高，在線交易評價對消費者購買決策的影響越大。

2.1.2評論的數(shù)量對消費者購買決策過程的影響。目前許多購物網(wǎng)站如淘寶，消費者可以根據(jù)產(chǎn)品受到的關注熱烈程度檢索商品，這意味著受到的關注關注程度越高的商品有更高的幾率被其它購買者看到。同樣，在淘寶網(wǎng)上消費者也可以查看各產(chǎn)品收到的評論數(shù)量，評論數(shù)量越多，消費者從中獲取相關有用信息的幾率越大，越有利于了解產(chǎn)品。因此，我們提出假設二，評論的數(shù)量會對消費者的購買決策產(chǎn)生正向影響。

H2： 評價的數(shù)量越多，在線交易評價對消費者購買決策的影響越大。

2.1.3評論的效價對購買決策的影響。在線交易評價的效價是指在線交易評價整體的正負傾向，其實質(zhì)上是一種總體情感的傾向。如果大多數(shù)為正面的評價，則認為該產(chǎn)品的總體評價效價為正，反之則為負。當在線交易評價的效價為正時，消費者對于產(chǎn)品的信心將會增加，感知風險將會有所降低；當在線評價的效價為負時，消費者通常會選擇放棄對該產(chǎn)品的選購。國內(nèi)學者金立?。?007）[12]通過研究發(fā)現(xiàn)，負面評價更容易引起人們的注意，因為負面評價更能刺激消費者，從而觸發(fā)相關心理及行為的發(fā)生。我們通常認為，在進行購買決策時，負面評價往往會提供給我們更多的有用信息，因為如果都是正面評價，往往消費者會認為不可靠。

根據(jù)以上分析，我們提出假設三：

H3：評價的效價越高，在線交易評價對消費者購買決策的影響越大。

2.1.4接收者的專業(yè)能力的調(diào)節(jié)作用。接受者專業(yè)能力同樣會對消費者購買行為產(chǎn)生影響。評論數(shù)量對消費者購買意愿的影響是新手比較大，而專家比較?。≒ark&Kim，2008）[13]。因為專業(yè)能力高的消費者認為自己已經(jīng)具有足夠的知識做出正確的購買決策，所以他們很少努力去獲取另外的產(chǎn)品信息或者根據(jù)別人的意見評價一個產(chǎn)品。消費者在進行產(chǎn)品或服務的購買時往往需要經(jīng)歷大量的信息收集、全面的風險評估等一系列過程。HarvirS. Bansal and Peter A. Voyer （2000）[14]在研究中指出，消費者在進行信息的收集時易受到自身專業(yè)力能力的限制，同時，購買決策的感知風險也跟消費者自身的專業(yè)能力相關，專業(yè)知識和能力較高的消費者往往會根據(jù)自身的相關經(jīng)驗來做出決策，會更相信自己的判斷。而專業(yè)能力相對較低的消費者由于自身缺乏相關知識，他們會積極尋求相關的信息，如在線交易評價、在線口碑等來幫助自己做出正確的決策以減少風險。根據(jù)以上分析，我們提出假設4：

H4：接收者的專業(yè)能力越高，在線交易評價對消費者購買決策的影響越小。

2.1.5消費者感知風險對購買決策的中介作用。感知風險（PR）實際上就是在產(chǎn)品購買過程中，消費者購物決策所預期的結果及結果不確定性的程度。[15]

國內(nèi)外研究均表明風險是阻礙消費者網(wǎng)絡購物的首要因素。Swaminathan[16]等人對網(wǎng)民使用電子交易行為的研究表明：當使用者感知的交易安全越低時，在網(wǎng)絡上交易的意向就越低。Jarvenpaa，Tractinsky，vitale[17]認為，消費者選擇網(wǎng)上購買的主要原因：一是對網(wǎng)上購物的態(tài)度，二是對該網(wǎng)站知覺到的風險，并且對風險的認知決定了消費者的態(tài)度和意圖。因此，我們提出以下假設：

H5：消費者感知風險越大，在線交易評價對消費者購買決策影響越大。

H6：消費者感知風險在評價內(nèi)容的質(zhì)量與消費者購買決策影響中起中介作用。

H7：消費者感知風險在評價的數(shù)量與消費者購買決策影響中起中介作用。

H8：消費者感知風險在評價的效價與消費者購買決策影響中起中介作用。

H9：消費者感知風險在評價接收者的專業(yè)能力與消費者購買決策影響中起中介作用。

第三章、問卷設計與數(shù)據(jù)收集

3.1問卷設計

3.1.1變量的定義。本節(jié)根據(jù)以往的文獻以及本研究的需要，對概念模型中涉及的變量進行了定義，包括評論內(nèi)容的質(zhì)量、評論的數(shù)量、評論的效價、消費者專業(yè)能力。

3.1.2變量設定。本文采用的主要實證分析方法為排序選擇模型方法。排序選擇模型（orderedchoice model） 是多元選擇模型（multiple choice model） 的一種，它是用可觀測的有序反應數(shù)據(jù)建立模型來研究不可觀測的潛變量（latent variable） 變化規(guī)律的方法。根據(jù)分布函數(shù)的不同可以有3種常見的模型： Probit 模型、Logit 模型和 Extreme value模型。本文主要采用的是模型Logit中的定性變量賦值方法，對調(diào)研中的各種定性問題進行定量化，即將變量賦值，然后進行分析。變量賦值又包括無序變量賦值和有序變量賦值。無序變量賦值是指變量不反映各類數(shù)據(jù)指標的優(yōu)劣、量的大小，各類變量間是并列、而且互相不兼容，測量結果可以賦值0或1。如性別、學科、是否購買等等。有序變量賦值是指變量各類水平是等距離或者是近似等距離，測量結果可以賦值1、2、3、4、5等。定性變量賦值法需要合理的賦值，以保證變量賦值與變量背后含義的對應關系，在樣本有限的情況下，定性變量賦值是一個合理近似模擬，而且在文獻中很常見。如李濤等人的研究。本文結合以前的研究和與老師的討論，認為同一種商品各個消費者的偏好和受影響程度是不同的，故將消費者最終購買該產(chǎn)品賦值為1，不購買賦值為0。所以，定性描述的變量將其定量化：非常不同意，不同意，比較不同意賦值為0；一般賦值為1 比較同意，同意，非常同意賦值為2。如果在線交易評價對該消費者的影響總分>3，則認為該消費購買該產(chǎn)品。符合二元選擇模型的使用條件。

3.1.3問卷設計。對于前面總結的學者們提出的需要注意的問題，筆者在問卷設計的過程中都進行了仔細考慮和處理。筆者先對調(diào)查問卷的初稿進行了排查，找出不足，及時修改，目的是保證測量的各個變量的有效性。筆者經(jīng)過多次修改，并對各個變量的有效性和可靠性多次分析之后，最終確定正式的調(diào)研問卷。問卷說明主要是關于本次調(diào)查目的以及在線交易評價定義及相關事項的說明。

3.2數(shù)據(jù)的收集

3.2.1樣本的選取。中國互聯(lián)網(wǎng)信息網(wǎng)絡中心2013年1月最新發(fā)布了《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況報告》[1]，網(wǎng)民特征可以看出，網(wǎng)民大部分是女性，網(wǎng)民職業(yè)結構來看，學生占的比例仍為最大。該群體的職業(yè)結構主要集中在大專以上。根據(jù)以上特征本研究主要選取年齡在20-25歲，教育程度大專以上，并且以學生為主。之所以選擇內(nèi)蒙古呼和浩特大學城各大學的大學生為研究對象：首先、大學生群體整體素質(zhì)較高，能夠迅速的捕捉到目標信息；其次、中國網(wǎng)民的主體最早就是由學生發(fā)展而來，學生群體對網(wǎng)絡的新技術、新事物能很快的接受并使用， 這一部分群體具有熟悉網(wǎng)絡購物環(huán)境，網(wǎng)購經(jīng)驗豐富的特點，所得的調(diào)查結果更具有說服力！最后，研究內(nèi)蒙古地區(qū)的大學生的網(wǎng)上購物傾向的研究比較少，所以本文的研究更具有針對性。

3.2.2數(shù)據(jù)回收。收集到的問卷數(shù)量會直接影響到數(shù)據(jù)分析的結果是否準確。一般來說，收集到的問卷數(shù)量應該是問卷中的問題數(shù)量的五倍到十倍[17]，少于這個數(shù)量，會影響到研究的結果。本此研究的問卷一共有18個問題，如果按照最低五倍的問卷數(shù)量，收集

到的問卷至少需要90份，本此數(shù)據(jù)收集一共是108份問卷，滿足要求。本人隨機將選取內(nèi)蒙古大學城的大學生作為調(diào)查對象，以紙質(zhì)的問卷形式回答。在筆者的全稱操作之下完成。此次問卷收集過程中共收集到調(diào)查問卷130份，有效問卷108份，問卷的有效回收率是83%。

第四章、數(shù)據(jù)分析與假設檢驗

4.1描述性統(tǒng)計分析。本文按照性別、年齡、學歷、月收入、職業(yè)、一般每周上網(wǎng)的天數(shù)、一般每天上網(wǎng)的時間等七個層面進行統(tǒng)計。被調(diào)查的人群主要是19到23歲，學歷為本科的大學生，在監(jiān)測的108份有效樣本中：性別方面，以女性居多，約占62.9%；月收入主要集中在2000以下元；大約有70%的人每周上網(wǎng)時間超過6天；超過70%的人每天上網(wǎng)時間在兩個小時以上。

4.2模型估計與假設檢驗分析

4.2.1總體模型估計

實證結果分析：根據(jù)表4. 2結果顯示，評價的質(zhì)量、評價的數(shù)量、評價的效價與在線交易評價對消費者購買決策的影響之間的系數(shù)為正，且均達到0. 05顯著水平，接收者的專業(yè)能力與在線交易評價對消費者購買決策的影響之間的系數(shù)為負，且也達到0.05顯著水平。

4.2.2檢驗感知風險是中介變量。根據(jù)溫忠麟[18]的建議，假設Y對X的相關顯著，意味著回歸系數(shù)C顯著，在這個前提下考慮中介變量M是否真正起到中介變量的作用，傳統(tǒng)的做法是依次檢驗回歸系數(shù)。

1、將評價內(nèi)容的質(zhì)量作為自變量 ，將消費者購買決策作為因變量，進行回歸分析 ，回歸系數(shù)顯著。

然后將評價內(nèi)容的質(zhì)量作為自變量，將感知風險作為因變量，進行回歸分析，結果回歸系數(shù)不顯著，因此，終止中介分析，感知風險在評價內(nèi)容的質(zhì)量對消費者購買決策的影響上沒有起到中介作用，假設H6沒有通過。

2、將評價的數(shù)量作為自變量，將消費者購買決策作為因變量，進行回歸分析，結果，回歸系數(shù)顯著。

然后將評價的數(shù)量作為自變量，將感知風險作為因變量，進行回歸分析，結果，回歸系數(shù)顯著。

最后，將感知風險和評價的數(shù)量作為自變量，將消費者購買決策作為因變量，進行回歸分析。分析表明感知風險對消費者購買決策影響顯著（p5=0. 000<0. 05 ），評價的數(shù)量對消費者購買決策的影響也顯（p2=0. 0002<0. 05）?；貧w系數(shù)=0.219，回歸系數(shù)顯著，這說明感知風險在評價的數(shù)量對消費者購買決策的影響上起到了中介作用，假設H7獲得支持。

3、將評價的效價作為自變量，將消費者購買決策作為因變量，進行回歸分析，結果如表（ 回歸系數(shù)=0.26， p=0. 000<0. 05），回歸系數(shù)顯著。最后，將感知風險和評價的效價作為自變量，將消費者購買決策作為因變量，進行回歸分析。分析表明感知風險對消費者購買決策影響顯著（P5=0. 000〈0. 05 ），評價的效價對消費者購買決策的影響也顯著（p3=0. 02<0. 05），回歸系數(shù)=0.23。這說明感知風險在評價效價對消費者購買決策的影響上起到了中介作用，假設H8獲得支持。

4、將評價接收者的專業(yè)能力作為自變量，將消費者購買決策作為因變量，進行回歸析，（ 回歸系數(shù) =0.277； p=0. 0004〈0.05），回歸顯著。

然后將評價接收者的專業(yè)能力作為自變量，將感知風險作為因變量，進行回歸分析， （ 回歸系數(shù)=1.51 p=0. 0027<0. 05），回歸顯著。

最后，將感知風險和接受者專業(yè)能力作為自變量，將消費者購買決策作為因變量，進行回歸分析。分析表明感知風險對消費者購買決策影響顯著（P5=0. 000〈0. 05 ），接受者的專業(yè)能力對消費者購買決策的影響不顯著（p4=0. 0546>0. 05）。因此 ，感知風險在評價接收者的專業(yè)能力對消費者購買決策的影響上沒有起到中介作用，假設H9沒有獲得通過。

第五章、研究結論與局限性

5.1研究結論

5.1.1在線交易評價影響因素的討論

（1）評價內(nèi)容的質(zhì)量。從本研究的相關分析與回歸分析結果來看，在線交易評價內(nèi)容的質(zhì)量對網(wǎng)絡消費者購買決策影響較為明顯；通過分析發(fā)現(xiàn)，如果評價質(zhì)量比較高，這樣的評價對于消費者的購買決策的影響越大。因此評價越客觀、相關、中立和可靠對消費者購買決策的影響越大。

（2）評價的數(shù)量。在線交易評價的數(shù)量通過感知風險對消費者購買決策產(chǎn)生影響，并正向影響消費者購買決策。同時，在線交易評價的數(shù)量往往意味著較大的口碑效應，對某產(chǎn)品或服務的評價越多，消費者對產(chǎn)品了解也就更全面更深入，也更能滿足消費者對有用信息的搜集。隨著產(chǎn)品信息的搜集與豐富，消費者感知風險將逐漸降低，從而促使在線交易評價對消費者購買決策產(chǎn)生影響。

（3）評價的效價。在線交易評價的效價通過感知風險對消費者購買決策產(chǎn)生影響，并正向影響消費者購買決策。在線交易評價的效價正向影響在線交易評價對消費者購買決策的影響，通過分析我們得到了驗證。正面的評價通常能夠強化產(chǎn)品或服務在消費者心中的正面形象，負面評價將對消費者購買決策產(chǎn)生負面影響。在網(wǎng)絡購買的過程中，由于感知風險的存在，負面評價往往會損害產(chǎn)品或服務的形象，從而讓消費者感知風險發(fā)生急劇的變化。而正面評價對消費者感知風險的作用相對而言并不那么明顯。因此，在線交易評價的效價通過感知風險對消費者購買決策產(chǎn)生影響并正向影響消費者購買決策。

（4）評價接收者的專業(yè)能力。通過相關分析，我們發(fā)現(xiàn)消費者的專業(yè)能力會對購買決策的產(chǎn)生負面的影響。消費者搜集信息、以及風險評估的成果一定程度上取決于消費者自身的專業(yè)能力，專業(yè)能力較高的消費者往往能夠較快的選出有效信息，而專業(yè)能力較低的消費者，他們通常通過在線交易評價、在線口碑等來減少風險以做出決策，所以它們是負相關的關系。

5.1.2感知風險的中介作用。當消費者進行網(wǎng)上購物時，由于面對著諸多的不確定性，會引發(fā)消費者產(chǎn)生感知風險，而感知風險又會對消費者購買決策產(chǎn)生重要影響。研究在評價與消費者感知風險的相關關系對網(wǎng)絡購物的持續(xù)發(fā)展起著重要作用。通過分析驗證了評價的數(shù)量和評價的效價均通過感知風險對消費者購買決策產(chǎn)生影響。也就是說，少數(shù)在線交易評價的因素是通過消費者感知風險對消費者購買決策產(chǎn)生影響。

5.1.3管理建議。根據(jù)研究結果，可以量化的感知消費者網(wǎng)絡購物評價對消費者購物決策的作業(yè)機制。在消費者評價體系的建設當中，商家可以重點從消費者的客觀內(nèi)容上去誘導消費者的評價內(nèi)容，如，在評價的填寫方框中，引導消費去填關于商品特性的客觀描述內(nèi)容，同時以主觀情感為輔，如多多詢問消費者是否對商品感到滿意。因為這樣的語言更能夠影響其他潛在消費者的購買決策。另外根據(jù)網(wǎng)絡購物經(jīng)驗的研究，商家應該多多關注老顧客或者是網(wǎng)購經(jīng)驗等級較高的顧客，因為這類顧客更容易產(chǎn)生購買意向也可能會推薦給其他潛在消費者。通過實證研究結果表明：在線交易評價內(nèi)容的質(zhì)量、在線交易評價的數(shù)量、在線交易評價的效價這三大因素對消費者購買決策產(chǎn)生重要的影響。企業(yè)可以對其加以控制，使其為企業(yè)服務。

5.2研究的局限。本次研究所調(diào)查對象為的內(nèi)蒙古大學城在校大學生，具有地區(qū)、年齡上的局限性。論文模型主要是筆者經(jīng)過閱讀大量文獻和通過驗證得出，可靠缺乏實踐的檢驗，可靠性有待提高。針對本研究上述不足之處，筆者提出今后進一步研究的建議主要有以下幾個方面：

（1）對不同地區(qū)，不同職業(yè)，不同年齡的網(wǎng)絡消費者購買決策進行研究，提高研究結論的可靠性。

（2）多學科、多角度聯(lián)合對該問題進行一個比較精確地研究分析，爭取得到一個全面而又確切的認識，比如從心理學、經(jīng)濟管理學、數(shù)學、計算機科學等多種學科方法的綜合應用。（作者單位：內(nèi)蒙古財經(jīng)大學）

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