在線評論對消費者購買行為的影響

張佳琦　孫克琳　袁夢　李梅芳

摘 要：選取當當網(wǎng)圖書小說榜的前500本作為研究對象，用等距抽樣的方法從中選取50本進行信息收集，利用當當網(wǎng)2017年12月—2018年1月的數(shù)據(jù)，在總結(jié)前人研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建商品評論特征和在線評論特征對產(chǎn)品銷量的影響模型。根據(jù)數(shù)據(jù)調(diào)查結(jié)果利用線性回歸來研究在線評論數(shù)量和在線評論特征（好中差）等評論信息與產(chǎn)品銷量之間的相關(guān)關(guān)系。

關(guān)鍵詞：在線評論；當當網(wǎng)；小說；銷量；線性回歸

中圖分類號：F713.55 文獻標識碼：A 文章編號：1008-4428（2018）06-0062-02

一、 研究背景及意義

與依靠口口相傳模式傳播的傳統(tǒng)口碑相比，在線評論存在很多與之不同的特點，如主要以非結(jié)構(gòu)化的文本形式呈現(xiàn)，可長久保存；海量信息；發(fā)布和搜索的主動性；可跟蹤監(jiān)測；發(fā)布的匿名性；受眾廣泛；形式多樣化；多對多網(wǎng)絡(luò)式傳播；信息分布集中等。這些特點使得在線評論在傳播速度、廣度以及傳播威力方面均大大超過了傳統(tǒng)口碑。而目前對如何更好地利用在線評論的優(yōu)勢以提高消費者決策的效率和效果、推動商家贏利的相關(guān)研究還很不充分，一些新問題亟待解決。本文將主要研究在線評論特征變量對小說這種圖書的實證研究，通過對模型的驗證，確定在線評論特征變量對某期銷量影響的最優(yōu)模型。通過本文的研究，挖掘出在線評論特征對產(chǎn)品銷量的具體影響，這樣能夠幫助商家確定具體的在線評論特征變量對消費者產(chǎn)生的影響，引導消費者更好地對產(chǎn)品進行評價。

在線評論對消費者購買行為的影響主要體現(xiàn)在體驗型商品上，圖書作為一種典型的體驗型商品十分具有研究意義，因此本文選取主營圖書的當當網(wǎng)作為研究對象。在圖書類別中，小說類圖書在整個文學圖書市場中占著相當?shù)氖袌龇蓊~，不管是碼洋比重還是品種比重都占了文學市場的半壁江山，小說類圖書是一個不可小覷的市場。在近六年的時間里，小說類圖書在文學市場中的碼洋比重雖然有輕微的起伏，但相對還是比較平穩(wěn)地維持在 60%左右，品種比重基本維持在 40%以上的較高數(shù)值，而且呈逐年上漲的趨勢。通過對圖書整體市場及小說類圖書的分析之后，發(fā)現(xiàn)在圖書整體市場呈現(xiàn)低增速的情況下，文學類圖書的同比增長速度遠高于圖書整體市場，而且相比其他類別的圖書，其碼洋比重和動銷品種比重都在逐年增加，出版效率相對于其他類別的逐年下降而言，更是呈現(xiàn)了平緩上升的趨勢。從市場規(guī)模、市場構(gòu)成及增長性分析，不難發(fā)現(xiàn)小說類圖書是近年來值得深挖和發(fā)展的一個類別。

二、 研究方法及數(shù)據(jù)來源

（一）研究方法

文章采用理論研究和實證分析相結(jié)合的方法，通過對文獻進行匯總分析，確定本文的研究模型、研究假設(shè)和數(shù)據(jù)收集方法。根據(jù)數(shù)據(jù)調(diào)查結(jié)果進行數(shù)據(jù)分析，得出研究結(jié)論，文章的研究方法主要有以下兩種：

文獻研究法。通過閱讀國內(nèi)外文獻，對影響評分的因素進行分類，將主觀因素進行定量分析，并總結(jié)在線評論和網(wǎng)上書店的相關(guān)研究，在借鑒其他研究學者的研究模型的基礎(chǔ)上，提出文章的研究模型。

實證分析法。文章采用 SPSS18.0 數(shù)據(jù)分析工具對收集的數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析、相關(guān)分析以及回歸分析，對研究模型和假設(shè)進行驗證，得出研究結(jié)論。

（二）數(shù)據(jù)來源

當當網(wǎng)每7天會有一次圖書排名更新。本文在數(shù)據(jù)收集開始選取當當網(wǎng)圖書小說榜的前500本作為研究對象，用等距抽樣的方法從中選取50本進行信息收集，每隔七天進行一次圖書基本信息的統(tǒng)計，統(tǒng)計進行了八次，共有50×8=400本書，除去下架、合并、改版等情況，有效的共有44×8=352本。有些書一周新增銷量達不到10本，并且在只考慮有效圖書的情況下，共收集評論3129條。相關(guān)數(shù)據(jù)主要有：

銷量數(shù)據(jù)。當當網(wǎng)沒有公開的銷量數(shù)據(jù)，但是每銷售一本書當當網(wǎng)都會要求購買者有相應(yīng)的評論打分。當購買者沒有對所選圖書進行評價時，系統(tǒng)默認好評；當購買者刪除訂單但已經(jīng)購買了該書籍時，系統(tǒng)不會刪除評論，所以本文將每本圖書的評論數(shù)量作為銷量進行研究。

在線評論數(shù)據(jù)。調(diào)研初期我們進行了預(yù)調(diào)研和分析，根據(jù)多條評論內(nèi)容我們將影響評分的因素分為了七個指標：圖書內(nèi)容、圖書質(zhì)量、物流服務(wù)、作者偏好、價格活動、他人評價、圖片評論。每項指標設(shè)置為滿分100分，根據(jù)每條評論內(nèi)容的側(cè)重點對七項指標進行打分，最后每條指標得分總和為100分。

三、 實證分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

據(jù)3129條數(shù)據(jù)顯示，好評數(shù)量占評論總數(shù)量的比重最大，所以文章又對影響好評的各項指標進行分析，統(tǒng)計結(jié)果顯示，圖書內(nèi)容、圖書質(zhì)量分別占比為53%、21%，物流服務(wù)、作者偏好、價格活動、他人評價、圖片評論分別占比7%、12%、6%、1%，總占比僅為26%。

（二）回歸分析

回歸分析側(cè)重考查變量之間的數(shù)量變化規(guī)律，不僅能夠反映不同變量對因變量的影響程度，也能通過建立的模型對因變量進行預(yù)測，更好地研究變量之間的關(guān)系。本文借助 SPSS18.0 軟件進行回歸，探討上期好評對下期好評的影響以及對滯后一期好評的影響。由描述性統(tǒng)計分析可知，好中差評數(shù)在總評論數(shù)中占比懸殊，新增銷量數(shù)和新增好評數(shù)幾乎相等。因此在回歸分析中，把在線評論定義為好評，研究好評對銷量的影響。

1. 上期好評對當期銷量的影響情況

我們首先對上期好評對于當期銷量的影響進行研究。

2. 上期好評對滯后一期銷量的影響情況

通過觀察我們發(fā)現(xiàn)7組數(shù)據(jù)中有3組模型解釋能力不太好，鑒于購買者每次購買書籍所瀏覽的評論數(shù)量可能會大于上期增加的評論，我們決定對上期好評對于滯后一期好評的影響進行研究。

四、 反思與結(jié)論

（一）模型反思與總結(jié)

1. 對模型Y56、Y78分析可得：模型Y56的數(shù)據(jù)搜集時間在2018年1月4日，當當網(wǎng)圖書在元旦即2018年1月1日左右有促銷活動，這一時期當當網(wǎng)圖書的銷量變化較大，屬于非日常情況，造成了R方較小，模型擬合程度不高的情況。模型Y78的數(shù)據(jù)搜集時間在2018年1月19號至1月25號，這一時期多數(shù)高校在進行期末考試或者處在期末復習階段，公司也進入年末總結(jié)階段，大多數(shù)人沒有空閑的時間去購買小說類的圖書，這種情況造成了當當網(wǎng)圖書銷量大量減少，同樣屬于非日常情況，造成模型的擬合程度不高。

2. 對模型M57進行分析可得：第五期數(shù)據(jù)收集和第七期數(shù)據(jù)搜集同處于非日常時期，兩次數(shù)據(jù)搜集的圖書銷量較日常波動較大，所以模型M57的擬合度較低。

3. 綜上可知，除特殊時間段（當當網(wǎng)進行促銷活動以及年末活動對圖書銷量的客觀性影響）外，下期評論與上期好評有關(guān)、滯后一期評論與上期好評有關(guān)，當當網(wǎng)小說類圖書在日常情況下的銷量與好評存在著規(guī)律性的聯(lián)系。本文發(fā)現(xiàn)4.3.2中模型擬合優(yōu)度高于4.3.1中模型擬合優(yōu)度，因此上期好評對滯后一期銷量的影響存在更加規(guī)律的影響。

（二）研究結(jié)論

1. 評論分數(shù)對圖書銷量影響不顯著。雖然評論分數(shù)代表了消費者對產(chǎn)品的總體評價，但是消費者在瀏覽評論信息時，主要是看評論的具體內(nèi)容而不是評論得分，并且有的消費者給出較高的分數(shù)的同時評論內(nèi)容偏負面。

2. 正面評論對產(chǎn)品銷量的影響大于負面評論對產(chǎn)品銷量的影響。雖然負面評論的傳播效應(yīng)更強，但是消費者在網(wǎng)上發(fā)布的在線評論多以正面評價為主，無論是從評論數(shù)量還是評論對產(chǎn)品銷量影響作用大小來看，正面評論對產(chǎn)品銷量的影響作用遠大于負面評論的影響作用，且正面評論對銷量的影響存在滯后效應(yīng)。

3. 在圖書生命周期的初期，在線評論某些方面的影響相對更大，在這個特定時段對在線評論的相應(yīng)維度進行重點管理會取得更好的效果。因此，當當網(wǎng)對在線評論的管理應(yīng)注意時間性。

4. 通過對當當網(wǎng)小說數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，精彩評論是影響消費者購買行為的重要信息，其勸說作用十分顯著。因此，當當網(wǎng)可以基于商品的不同生命階段，在不同圖書推廣方式中選擇更經(jīng)濟和有效的信息媒體來推動銷售增長。

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作者簡介：

張佳琦，女，山東人，中國農(nóng)業(yè)大學市場營銷專業(yè)在讀；

孫克琳，女，山東人，中國農(nóng)業(yè)大學市場營銷專業(yè)在讀；

袁夢，女，山東人，中國農(nóng)業(yè)大學市場營銷專業(yè)在讀；

通訊作者：李梅芳，女，山東人，中國農(nóng)業(yè)大學副教授。