電子商務(wù)網(wǎng)站在線評論對手機(jī)銷量影響的實(shí)證研究

王文君，張靜中

(河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇南京　210098)

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電子商務(wù)網(wǎng)站在線評論對手機(jī)銷量影響的實(shí)證研究

王文君，張靜中

(河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇南京210098)

摘要：采用數(shù)據(jù)抓取方法獲取京東商城在線評論數(shù)據(jù)，使用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸，通過評論數(shù)量、負(fù)面評論、評論長度和評論時(shí)效性4個(gè)維度，研究了在線評論對電子商務(wù)網(wǎng)站產(chǎn)品銷量的影響，并按照品牌的熱門程度將產(chǎn)品分類，進(jìn)一步分析了品牌對負(fù)面評論和評論時(shí)效性是否具有調(diào)節(jié)作用。研究發(fā)現(xiàn)，評論長度、評論時(shí)效性對銷量具有顯著的正向影響，而評論數(shù)量、負(fù)面評論和產(chǎn)品價(jià)格對銷量具有顯著的負(fù)向影響。在品牌的調(diào)節(jié)作用下，評論時(shí)效性的影響力減弱，而負(fù)面評論對銷量的影響則增強(qiáng)。根據(jù)研究結(jié)果，提出改善電子商務(wù)網(wǎng)站在線評論機(jī)制的針對性建議。

關(guān)鍵詞：信息經(jīng)濟(jì)學(xué)；在線評論；電子商務(wù)；產(chǎn)品銷量；口碑采納；營銷

隨著Web2.0時(shí)代的到來，用戶生成內(nèi)容在網(wǎng)絡(luò)上迅速增長。在線評論是一種重要的網(wǎng)絡(luò)口碑形式，是用戶生成內(nèi)容的一種，指的是網(wǎng)絡(luò)用戶以文本的形式描述與評價(jià)商品的使用經(jīng)歷[1]。消費(fèi)者可通過查閱已有評論來了解產(chǎn)品的好壞，其廣泛存在于博客、評論論壇、電子商務(wù)網(wǎng)站等網(wǎng)絡(luò)平臺。由于買賣雙方具有獲取信息方面的不對稱性，因此為了減少購物的風(fēng)險(xiǎn)，越來越多的消費(fèi)者在購物之前選擇參考已有的商品評論[2]。從客戶角度研究消費(fèi)者在作出購買決策時(shí)關(guān)注的是在線評論的哪些屬性，對于提高市場資源的有效配置至關(guān)重要。

本文以搜索型商品——手機(jī)的在線評論為研究對象，從在線評論的視角出發(fā)展開實(shí)證研究，同時(shí)為電子商務(wù)網(wǎng)站在線評論機(jī)制的改進(jìn)提出建議，提高其競爭優(yōu)勢。

1文獻(xiàn)回顧

在線評論是指存在于產(chǎn)品網(wǎng)站、個(gè)人主頁或者商業(yè)銷售網(wǎng)站，由消費(fèi)者發(fā)表的有關(guān)產(chǎn)品、服務(wù)等的正面或負(fù)面觀點(diǎn)，能夠被大眾群體看到，方便用戶與商家進(jìn)行在線互動與信息交流[3]。信息經(jīng)濟(jì)學(xué)理論指出，基于充分的完全信息，消費(fèi)者能做出有利于自身利益最大化的決策，市場資源能得到有效的配置[4]。因此，在線評論受到了消費(fèi)者和商家的重視。

鑒于在線評論對消費(fèi)者購物行為具有重要影響，在市場營銷領(lǐng)域，眾多學(xué)者針對在線評論對產(chǎn)品銷量的影響進(jìn)行了大量的研究。其中較多學(xué)者從評論星級、評論數(shù)量、評論長度等方面展開研究，如表1所示。

表1　在線評論對產(chǎn)品銷量影響的相關(guān)研究總結(jié)

CHEVALIER等[5]以Amazon和Banes Noble 網(wǎng)站的書評為研究對象，得出消費(fèi)者對于書籍的評分值越高，有關(guān)書籍的銷量越大的結(jié)論；GHOSE等[6]研究發(fā)現(xiàn)eBay和Amazon上的消費(fèi)者評論對于網(wǎng)站產(chǎn)品和服務(wù)銷售量的增長影響顯著；YE等[7]通過對攜程網(wǎng)的在線評論進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)僅有評論星級對酒店的預(yù)定具有正面的影響。SEN等[8-9]以網(wǎng)絡(luò)銷售的數(shù)碼產(chǎn)品為研究對象，通過問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn)負(fù)面評論更易受到消費(fèi)者的關(guān)注。盧向華等[10]對餐飲行業(yè)的研究則發(fā)現(xiàn)評論數(shù)量、評論星級和負(fù)面評論對銷量影響重大，其中評分等級越高、評論數(shù)量多的餐館，銷售收入也高，負(fù)面評論對收入的作用不顯著。LIU[11]對中國電影網(wǎng)站的研究也證實(shí)了評論數(shù)量對于票房具有正向的貢獻(xiàn)。而TSAO等[12]在文章中指出，不僅評論數(shù)量與電影票房之間為正向關(guān)系，評分高的電影也更易受到消費(fèi)者的喜愛。然而，現(xiàn)有的研究雖然從不同的維度對在線評論影響銷量的原因進(jìn)行了探索，所得結(jié)論卻不盡相同。對于產(chǎn)生結(jié)論不同的原因，CHEN等[13]認(rèn)為研究結(jié)論與樣本數(shù)量大小有關(guān)系。

已有研究多采用訪談、問卷調(diào)查等方法收集數(shù)據(jù)，如SUSSMAN等[14]在對103個(gè)網(wǎng)購人員進(jìn)行訪談后，獲取數(shù)據(jù)。DOH等[15]基于消費(fèi)者實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)正面評論在80%時(shí)，在線評論的可信度最高。武鵬飛等[16]基于問卷調(diào)查收集研究數(shù)據(jù)，ZHANG等[1]通過對大眾點(diǎn)評網(wǎng)購用戶進(jìn)行問卷調(diào)查。上述研究方法收集到的數(shù)據(jù)存在樣本小、主觀性強(qiáng)的問題，為了彌補(bǔ)上述不足，本文通過對京東商城網(wǎng)頁進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取，共獲得64 022條在線評論信息，通過篩選剔除不合格信息展開研究。

國內(nèi)的研究主要以旅游網(wǎng)站、網(wǎng)上書店、電影網(wǎng)的在線評論為研究對象，很少涉及數(shù)碼產(chǎn)品。而在線評論對于搜索型產(chǎn)品的影響最大，半數(shù)以上的該類產(chǎn)品會受到在線評論的影響[17]。由于科技類產(chǎn)品具有價(jià)格高、功能較復(fù)雜的特點(diǎn)，因而消費(fèi)者在購買該類產(chǎn)品時(shí)，搜尋的時(shí)間也長，會更多考慮已存在的產(chǎn)品評價(jià)。手機(jī)是高科技產(chǎn)品中價(jià)格較高的產(chǎn)品，消費(fèi)者在購買前會參考網(wǎng)上已有的產(chǎn)品評價(jià)，是典型的搜索型商品。

2研究假設(shè)

本研究以手機(jī)為研究對象，從評論數(shù)量、負(fù)面評論、評論時(shí)效性和評論長度4個(gè)維度出發(fā)，研究在線評論對電子商務(wù)網(wǎng)站產(chǎn)品銷量的影響。

2.1評論數(shù)量

評論數(shù)量是消費(fèi)者購買商品后做出的累計(jì)評論數(shù)。由于買賣雙方信息不對稱，加上消費(fèi)者無法感受或者體驗(yàn)到商品、服務(wù)，他們需要更多的外部信息來幫助其作出購買決策。因此，通過閱讀其他消費(fèi)者對產(chǎn)品或者服務(wù)的體驗(yàn)，可以減少消費(fèi)者的不確定性。在線評論的數(shù)量會影響消費(fèi)者的購買決策[18]，當(dāng)消費(fèi)者讀到大量的有關(guān)商品的評論時(shí)，會因其他消費(fèi)者也購買了這件商品的事實(shí)而更加堅(jiān)定或者改變他們原先的決定和態(tài)度，這促使購物行為變得理性?；谏鲜龇治?，提出假設(shè)H1。

假設(shè)H1：評論數(shù)量對商品銷量具有正向影響。

2.2負(fù)面評論

顧客可對自己已消費(fèi)的商品進(jìn)行打分，1顆星表示不推薦，5顆星表示顧客對商品很滿意，推薦再次購買。較高的評分被認(rèn)為是由消費(fèi)者滿意體驗(yàn)所產(chǎn)生的正面情感，而較低的評分則被認(rèn)為是消費(fèi)者抱怨的一種負(fù)面評價(jià)。有關(guān)評論星級的研究結(jié)論存在分歧，王君珺等[17]在對京東商城的實(shí)證數(shù)據(jù)分析結(jié)論中表明，在線評論星級得分與銷售關(guān)系不顯著。在線評論星級是否對商品銷量起作用取決于顧客對在線評論星級的信任程度。通過對體驗(yàn)型商品的研究發(fā)現(xiàn)，正面評論相比于負(fù)面評論影響力更大 。TSAO[19]認(rèn)為由于在線評論是在虛擬環(huán)境中產(chǎn)生的，評論者可以選擇是否匿名，因此發(fā)表在線評論的消費(fèi)者會更樂意表達(dá)他們的購物體驗(yàn)和觀點(diǎn)，同時(shí)由于不用考慮他人的感受，所以相比于傳統(tǒng)的面對面交流，消極評論會產(chǎn)生更大的影響。FISKE[20]指出在社會環(huán)境中，負(fù)面的評價(jià)往往被認(rèn)為是異常的，因此,負(fù)面評論的出現(xiàn)更會吸引顧客的注意。負(fù)面評論對銷量有負(fù)向的影響。AHLUWALIA等[21]通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，基于負(fù)面信息具有較多的診斷價(jià)值，消費(fèi)者會更多參考負(fù)面評論來輔助其作出購買決策。

在對某一對象進(jìn)行評價(jià)的過程中，對于正、負(fù)面信息，人們的反應(yīng)強(qiáng)度不同，負(fù)面信息給人們的心理喚醒、情緒、社會行為等反應(yīng)造成更強(qiáng)的刺激。此外，相比于一般品牌，熱門品牌的商品更受到消費(fèi)者的關(guān)注，負(fù)面評論對消費(fèi)者的決策產(chǎn)生更大影響?；谏鲜龇治?，提出假設(shè)H2a和假設(shè)H2b。

假設(shè)H2a：負(fù)面評論對產(chǎn)品的銷量有負(fù)向影響。

假設(shè)H2b：熱門品牌的負(fù)面評論對商品銷量的影響大于一般品牌。

2.3評論長度

評論長度是指消費(fèi)者購買商品后作出評論的字?jǐn)?shù)。CHEVALIER等[5]認(rèn)為評論的長度取決于評論者的熱情，但過長的評論對銷量影響不大。網(wǎng)上評論內(nèi)容多種多樣，一些評論中只包含了簡單的個(gè)人喜好，而一些評論中則包含了產(chǎn)品信息以及消費(fèi)者對產(chǎn)品及其特征的看法和體驗(yàn)。評論閱讀者易受到較長評論的刺激，閱讀較長的在線評論會改變或者加深消費(fèi)者的原有認(rèn)知，減少購物的不確定性。CHERN等[22]指出有更多產(chǎn)品細(xì)節(jié)的評論影響更大，它們也比短的評論更有影響力。因此，評論的字?jǐn)?shù)對銷量有顯著影響?；谏鲜龇治?，提出假設(shè)H3。

假設(shè)H3：在線評論的長度對產(chǎn)品銷量具有正向影響。

2.4評論時(shí)效性

評論時(shí)效性是指評論發(fā)表的時(shí)間與評論查閱者翻閱評論的時(shí)間間隔。銷售數(shù)據(jù)是時(shí)間的函數(shù)，由于在線評論在相當(dāng)長一段時(shí)間內(nèi)都會存在于商品所在的網(wǎng)頁中，因此，當(dāng)期的評論不僅會影響現(xiàn)在的銷量，也會對之后一定時(shí)期內(nèi)的銷量產(chǎn)生影響。一方面，絕大多數(shù)的商品生命周期有限，廠商會不斷地進(jìn)行更新?lián)Q代，因此，消費(fèi)者通常會選擇最近的在線評論作為參考。另一方面，隨著時(shí)間的推移，新的評論會不斷被釋放出來，潛在的顧客將可能轉(zhuǎn)向更近的評論來尋找信息。所以，評論對銷量的影響會隨著時(shí)間的推移而降低。此外，由于熱門品牌產(chǎn)品在市場上擁有大量的顧客人群，潛在購買者可以通過更多的信息渠道獲得與商品有關(guān)的信息。因而，相對于一般品牌商品，消費(fèi)者不會特別關(guān)注熱門品牌商品在線評論的時(shí)效性?；谏鲜龇治觯岢黾僭O(shè)H4a和假設(shè)H4b。

假設(shè)H4a：評論時(shí)效性對銷量的影響存在負(fù)向影響。

假設(shè)H4b：熱門品牌的評論時(shí)效性對產(chǎn)品銷量的影響弱于一般商品。

2.5價(jià)格因素

根據(jù)需求定理，商品的價(jià)格與供求量之間成反向關(guān)系。但是隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們收入水平不斷提高，價(jià)格對于人們的消費(fèi)決策不再起決定性作用,消費(fèi)者在購買商品時(shí)更多關(guān)注的是它們的品牌、質(zhì)量等?；谏鲜龇治觯岢黾僭O(shè)H5。

假設(shè)H5：商品的價(jià)格對商品銷售量沒有顯著影響。

3研究數(shù)據(jù)及變量

3.1數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理

在線評論對于搜索型產(chǎn)品的影響最大，半數(shù)以上的該類產(chǎn)品會受到在線評論的影響[23]。本研究以搜索型商品——手機(jī)為研究對象。研究的樣本源于京東商城，京東商城作為國內(nèi)領(lǐng)先的B2C電子商務(wù)網(wǎng)站，擁有豐富的產(chǎn)品種類和大量的用戶群，為本研究提供了可靠和豐富的數(shù)據(jù)樣本，適合作為本文的研究對象。數(shù)據(jù)抓取時(shí)間范圍為2015-03-08日至2015-04-08日。筆者抓取了銷量較好的18款手機(jī)的64 022條在線評論信息。為了保證研究的有效性，剔除了沒有打分或者沒有評論內(nèi)容的無效樣本，同時(shí)為了避免人為刷單、惡意差評現(xiàn)象，確保評論的準(zhǔn)確性，通過逐條篩選評論的方法，去除含有廣告的評論、文本內(nèi)容重復(fù)率較高的評論以及由于買家使用方法不當(dāng)或者同行惡意競爭產(chǎn)生的評論，最后剩下數(shù)據(jù)62 132條。采集的數(shù)據(jù)包括銷量排名、評論長度、評論數(shù)量、差評數(shù)、評論時(shí)效以及產(chǎn)品價(jià)格。

3.2變量的測量

由于京東商城沒有公開其產(chǎn)品的具體銷量，無法直接獲取其銷量數(shù)據(jù)，故產(chǎn)品銷量的衡量采用銷量排名代替，近期不少學(xué)者的研究也選用銷量排名來衡量產(chǎn)品的銷量，且取得了很好的擬合效果。

關(guān)于自變量，評論數(shù)量用商品的累計(jì)評論數(shù)量進(jìn)行衡量。評論長度用評論的字符數(shù)來衡量。評論時(shí)效性采用評論發(fā)表之日至數(shù)據(jù)采集之日歷經(jīng)的天數(shù)來衡量。消費(fèi)者在對商品進(jìn)行評論時(shí)，可以對曾購買的產(chǎn)品進(jìn)行星級打分。采用1星評論數(shù)占評論總數(shù)的比例即差評率來衡量負(fù)面評論。為了衡量品牌對于評論時(shí)效性和負(fù)面評論是否具有調(diào)節(jié)作用，文章引入品牌作為調(diào)節(jié)變量，根據(jù)中關(guān)村在線網(wǎng)公布的手機(jī)品牌市場占有率將產(chǎn)品劃分為熱門品牌和一般品牌2類，研究中將熱門品牌取值為“1”，一般品牌取值為“0”。

4數(shù)據(jù)分析

4.1初步統(tǒng)計(jì)分析

模型中的變量為連續(xù)變量，對收集的樣本進(jìn)行了具體的描述性統(tǒng)計(jì)，信息詳見表2。從表2中可知，銷量排名最小值為1，最大值為263，樣本具有較強(qiáng)的代表性。評論長度、評論數(shù)量、差評數(shù)、評論時(shí)效性和產(chǎn)品價(jià)格的均值依次為26，3557，31，14.6和1 867，數(shù)值處于中等水平。其中評論數(shù)量最小值和最大值分別為356和18 306，遠(yuǎn)大于差評數(shù)2和124，這反映了消費(fèi)者在線評論情感的分布呈現(xiàn)偏態(tài)結(jié)構(gòu)[19]。同時(shí)也初步判斷差評率對產(chǎn)品銷量具有較強(qiáng)的影響效應(yīng)。

表2　變量的描述性統(tǒng)計(jì)信息

4.2回歸結(jié)果分析

為了檢驗(yàn)假設(shè)，筆者采取回歸分析的方法對所收集的數(shù)據(jù)展開研究，為了壓縮變量的量綱，控制住潛在的離群值，分析前先對因變量和部分自變量進(jìn)行雙對數(shù)化處理。對于評論差評率，由于其本身是百分比，不需要再進(jìn)行對數(shù)變換。為了對假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，筆者構(gòu)建2個(gè)模型，首先以銷量排名對數(shù)為因變量，以評論長度、評論數(shù)量、差評率、評論時(shí)效性和產(chǎn)品價(jià)格為自變量構(gòu)建回歸模型1，然后在模型1的基礎(chǔ)上引入品牌作為調(diào)節(jié)變量構(gòu)建回歸模型2。為了確?；貧w結(jié)果的準(zhǔn)確性，筆者先對變量進(jìn)行了多重共線性診斷，診斷結(jié)果如表3所示。由表3可知，VIF值均小于5，所以變量之間不存在共線性，可以進(jìn)行回歸分析。

從模型1的回歸結(jié)果可知，評論長度和評論時(shí)效性的系數(shù)為正，這表明評論長度、評論時(shí)效性與商品的銷量顯著正相關(guān)，因此假設(shè)H3成立，假設(shè)H4a不成立。評論時(shí)效性對產(chǎn)品銷量存在正向影響，對于這一現(xiàn)象，筆者認(rèn)為在產(chǎn)品上市初期，一些出于獵奇心理的消費(fèi)者購買商品，他們會對已購商品做出評價(jià)因而產(chǎn)生在線評論，而隨著時(shí)間的推移，后期的顧客更加的理性，會參考已存在的評論，評論的時(shí)效性越大，評論越被認(rèn)為有用。評論數(shù)量和產(chǎn)品價(jià)格以及差評率的系數(shù)為負(fù)，說明這3個(gè)變量和銷量之間存在負(fù)相關(guān)性，所以，假設(shè)H1與假設(shè)H5不成立，假設(shè)H2a成立。其中差評率的系數(shù)最大，表明消費(fèi)者在購物時(shí)的決策更易受到負(fù)面評論的影響，而價(jià)格也是當(dāng)前消費(fèi)者購物時(shí)十分重視的一個(gè)方面。在模型2的回歸結(jié)果中，評論長度和評論時(shí)效性的系數(shù)仍為正值，但評論時(shí)效性的系數(shù)減小，這支持了模型1的回歸結(jié)果，假設(shè)H3成立，假設(shè)H4a不成 立,同時(shí)也表明假設(shè)H4b成立。

表3　回歸結(jié)果

注：*,**,***分別表示系數(shù)估計(jì)值在0.1，0.05，0.01水平上顯著。

評論數(shù)量、產(chǎn)品價(jià)格和差評率與銷量的相關(guān)系數(shù)為負(fù)數(shù)，說明它們與因變量之間是負(fù)相關(guān)關(guān)系。其中評論數(shù)量和產(chǎn)品銷量之間是負(fù)相關(guān)，假設(shè)1不成立。從社會心理學(xué)角度分析，網(wǎng)絡(luò)電子產(chǎn)品的消費(fèi)者多為青年人，出于獵奇心理的消費(fèi)者嘗試購買剛上市即評論數(shù)量較少的產(chǎn)品并通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)表使用產(chǎn)品的感受。因此評論數(shù)量與產(chǎn)品銷量之間呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)。同時(shí)，產(chǎn)品價(jià)格的系數(shù)也為負(fù)數(shù)，這表明價(jià)格和需求之間是負(fù)向的關(guān)系，消費(fèi)者在購買產(chǎn)品時(shí)會考慮產(chǎn)品的價(jià)格，價(jià)格較高的產(chǎn)品，其銷量會相對少些。在品牌的調(diào)節(jié)作用下，差評率與產(chǎn)品銷量之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系更強(qiáng)，由模型1中的-26.606變至-32.907，假設(shè)2a和假設(shè)2b成立,實(shí)證結(jié)果總結(jié)如表4所示。

表4　實(shí)證結(jié)果總結(jié)

5結(jié)語

本文以搜索型商品——手機(jī)為研究對象展開在線評論對商品銷量影響的實(shí)證研究 ，得出以下結(jié)論：評論長度和評論時(shí)效性對產(chǎn)品銷量具有正向影響，評論數(shù)量、產(chǎn)品價(jià)格和差評率對銷量具有負(fù)向影響，在將品牌作為調(diào)節(jié)變量加入研究后，在品牌的調(diào)節(jié)作用下，評論時(shí)效性和產(chǎn)品銷量之間的正相關(guān)關(guān)系變?nèi)?，而差評率與產(chǎn)品銷量之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系則增強(qiáng)。

為了更好地促進(jìn)中國電子商務(wù)網(wǎng)站的發(fā)展，根據(jù)本研究成果，提出以下建議。

1)對于正負(fù)面評論采取不同的管理辦法

電子商務(wù)網(wǎng)站，如京東商城等應(yīng)該有效管理和引導(dǎo)在線評論的發(fā)表，從而提高商品的銷量。對于手機(jī)這類搜索性商品來說，在線零售商可以通過對作出優(yōu)秀在線評論的消費(fèi)者給予適當(dāng)?shù)莫?jiǎng)勵(lì)來引導(dǎo)他們在購物后作出客觀評價(jià)。其次，在網(wǎng)絡(luò)口碑營銷過程中，企業(yè)應(yīng)重視差評率這一關(guān)鍵指標(biāo)。沒有一個(gè)品牌的商品能夠讓所有的消費(fèi)者都滿意，因此，電子商務(wù)網(wǎng)站應(yīng)該正視負(fù)面評價(jià)的存在，并盡力解決客戶的不滿意。對于品牌商品，網(wǎng)站應(yīng)該更加注重它們的差評率，完善自身的諸如退貨等售后服務(wù)，努力使消費(fèi)者滿意，減少差評率。

2)通過激勵(lì)措施促使消費(fèi)者發(fā)表評論

評論的時(shí)效性、評論的長度和評論數(shù)量對于產(chǎn)品的積極影響顯著，因而電子商務(wù)網(wǎng)站可在消費(fèi)者購買產(chǎn)品后，積極引導(dǎo)買方對已購產(chǎn)品做出評價(jià)，字?jǐn)?shù)越多、曬出圖片多的評論可給予返現(xiàn)獎(jiǎng)勵(lì)或者積分優(yōu)惠。在采取了一定激勵(lì)措施后，及時(shí)增加購物網(wǎng)站的在線評論數(shù)量和評論長度，這種方法在短時(shí)間內(nèi)需要一定的成本支持，但是從長遠(yuǎn)來看給購物網(wǎng)站增加了更多的瀏覽量和銷量，通過消費(fèi)者的在線評論來為自己的產(chǎn)品做營銷，可靠性、可信性均可得以增強(qiáng)。

3)根據(jù)不同產(chǎn)品制定差異化營銷策略

在品牌的調(diào)節(jié)作用下，評論時(shí)效性和產(chǎn)品銷量之間的正相關(guān)關(guān)系變?nèi)?，而差評率與產(chǎn)品銷量之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系增強(qiáng)。對于搜索熱門程度不高的產(chǎn)品，其評論的時(shí)效性對產(chǎn)品銷量的影響沒有熱門程度高的產(chǎn)品高，因此電子商務(wù)網(wǎng)站應(yīng)該將更大的財(cái)力、物力投放在前者，而對后者的營銷更多地投放在評論長度、評論數(shù)量方面。差評率是消費(fèi)者在購買熱門程度低的產(chǎn)品時(shí)主要會考慮的因素，在消費(fèi)者做出差評后，鑒于這些產(chǎn)品的評論數(shù)量不多，建議電子商務(wù)網(wǎng)站可以采用電話回訪的形式弄清楚消費(fèi)者做出差評的原因，避免由于消費(fèi)者使用方法不當(dāng)?shù)仍虍a(chǎn)生的錯(cuò)誤差評現(xiàn)象的出現(xiàn)。

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An empirical study of the impact of online reviews on mobile phone sales in E-commerce

WANG Wenjun， ZHANG Jingzhong

(Business School， Hohai University， Nanjing， Jiangsu 210098, China)

Abstract:Online reviews data from Jingdong Mall is captured, and SPSS software is used to carry on the empirical analysis. The effect of online comments on sales is analyzed from four aspects: the comment quantity, negative reviews, the length of comment, and timeliness. Then the products are classified on the basis of the brand's popularity, and it is analyzed that whether the brand adjusts negative reviews and timeliness. The study reveals that comment length and timeliness have significant positive impact on sales, while the comment quantity, the negative reviews, and the product price have significant negative impact on sales. Under the influence of brand adjustment, the influence of the timeliness decreases, while the influence of negative reviews increases. On the basis of study, suggestions to improve the online comments mechanism of e-commerce sites are provided.

Keywords:information economics；online reviews; E-commerce；product sales；word-of-mouth adoption；marketing

文章編號：1008-1534(2016)03-0188-06

收稿日期：2016-01-11;修回日期：2016-03-22；責(zé)任編輯：張軍

基金項(xiàng)目：中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)項(xiàng)目(2015B40914)；江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃資助項(xiàng)目(KYLX15_0520)

作者簡介：王文君(1993—)，女，安徽宿州人，碩士研究生，主要從事電子商務(wù)方面的研究。通訊作者：張靜中教授。E-mail:zhangjz@hhu.edu.cn

中圖分類號：F713.36

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

doi:10.7535/hbgykj.2016yx03002

王文君 ，張靜中.電子商務(wù)網(wǎng)站在線評論對手機(jī)銷量影響的實(shí)證研究[J].河北工業(yè)科技,2016,33(3):188-193.

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