消費(fèi)者在線評論對O2O外賣餐飲行業(yè)的影響研究

何悅 葉夢京

摘 要：互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使傳統(tǒng)的餐飲行業(yè)被O2O模式以風(fēng)暴速度席卷，很多消費(fèi)者開始在網(wǎng)絡(luò)平臺發(fā)表產(chǎn)品或服務(wù)的評價(jià)，由于產(chǎn)品和服務(wù)存在質(zhì)量的差異，消費(fèi)者逐漸依賴在線評論來消除自身的疑惑。文章探討在線評論對O2O外賣餐飲行業(yè)的影響，對比分析在線評論的三種特征，即在線評論的數(shù)量、形式、正負(fù)面，并以社會臨場感、感知信任度作為中介變量，研究在線評論特征與消費(fèi)者購買意愿的影響關(guān)系，為O2O外賣餐飲行業(yè)提出相關(guān)的建議。

關(guān)鍵詞：在線評論;O2O模式;社會臨場感;感知信任度

一、導(dǎo)言

1.研究背景

隨著Web2.0的開始，消費(fèi)者開始傾向于在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)表自己對產(chǎn)品和服務(wù)的看法。在線評論是分享體驗(yàn)的交流媒介之一，起到為前后端消費(fèi)者提供建議的重要作用。餐飲業(yè)O2O模式使商家的服務(wù)、商品等信息也被消費(fèi)者所獲知。對于消費(fèi)者來說，由于消費(fèi)者在消費(fèi)過程中無法接觸實(shí)物，使得消費(fèi)者會對商品產(chǎn)生疑惑，在線評論解決了在線購物的時(shí)候不能直接接觸或體驗(yàn)產(chǎn)品本身的困擾。對于商家來說，在線評論成為了解客戶，和客戶進(jìn)行溝通的重要通道，也是提高產(chǎn)品銷量和服務(wù)的有力途徑，發(fā)現(xiàn)潛在消費(fèi)者了解產(chǎn)品和服務(wù)的重要渠道。

2.研究目的

本文通過對在線評論的數(shù)量、形式以及正反面評論的特征進(jìn)行多維度的分析研究，結(jié)合國內(nèi)外的現(xiàn)狀和餐飲行業(yè)特征進(jìn)行分析，基于消費(fèi)者行為學(xué)的相關(guān)研究理論，以餐飲行業(yè)為例，了解消費(fèi)者對在線評論的關(guān)注，從而探究其對餐飲行業(yè)存在的影響，有針對性地提出一些相關(guān)建議與策略，提高餐飲行業(yè)運(yùn)營水平。

3.研究意義

文章將在線評論與餐飲行業(yè)相結(jié)合，根據(jù)現(xiàn)有的國內(nèi)外的研究理論成果，結(jié)合消費(fèi)者行為學(xué)的相關(guān)理論，為現(xiàn)有的在線評論對O2O餐飲行業(yè)的研究提供補(bǔ)充。根據(jù)文章研究成果，讓餐飲行業(yè)在能夠進(jìn)一步了解到在線評論與消費(fèi)者的消費(fèi)行為之間的關(guān)系，能夠較好地發(fā)現(xiàn)在線評論的價(jià)值，使餐飲行業(yè)能夠更加完善在線評論的管理系統(tǒng)，使在線評論更好地融入到運(yùn)營管理之中，并且能夠有針對性地提高和改善產(chǎn)品以及服務(wù)。

二、相關(guān)概念

1.在線評論

Bickart（2001年）認(rèn)為在線評論點(diǎn)評網(wǎng)站的出現(xiàn)，讓消費(fèi)者有了能夠發(fā)表個(gè)人意見的平臺，使消費(fèi)者能夠在網(wǎng)絡(luò)上對自己所使用過的產(chǎn)品和服務(wù)加以點(diǎn)評;Do-Hyung Park和Jumin Lee（2008年）將在線評論定義為消費(fèi)者對產(chǎn)品或服務(wù)的正負(fù)面的評價(jià)。綜合不同學(xué)者的觀點(diǎn)，在線評論是指消費(fèi)者根據(jù)自身的體驗(yàn)在網(wǎng)絡(luò)平臺上對使用過的產(chǎn)品和服務(wù)表達(dá)的一些評價(jià)或看法，這些信息隨著網(wǎng)絡(luò)廣泛傳播。

2.在線評論的特征

（1）在線評論數(shù)量

文章研究在線評論數(shù)量，即在線評論的字?jǐn)?shù)和在線評論的條數(shù)。現(xiàn)如今在線評論越多，表明了該產(chǎn)品或服務(wù)的知名度越高。在線評論字?jǐn)?shù)數(shù)量代表著消費(fèi)者對某一產(chǎn)品或服務(wù)評論的感受深度。

（2）在線評論形式

在線評論以形式來劃分，主要有文字在線評論和圖片在線評論這兩種形式。文字評論是一種常見的在線評論方式，包含了消費(fèi)者對產(chǎn)品服務(wù)的偏好、語言風(fēng)格類型等，從文字評論中能夠挖掘到其中蘊(yùn)藏的價(jià)值信息。圖片是網(wǎng)絡(luò)信息傳播方式的一種媒介，是一種可視化信息，采用視覺化的形式將信息表達(dá)出來，方便信息接收者更加直接明了地理解產(chǎn)品。

（3）在線評論正負(fù)面

以在線評論效價(jià)劃分，國內(nèi)外學(xué)者將在線評論分為積極和消極，即在線評論的正負(fù)面。在線評論的正面會鼓勵(lì)消費(fèi)者去體驗(yàn)產(chǎn)品或服務(wù)，而消極的在線評論抑制消費(fèi)者去體驗(yàn)。

3.社會臨場感

社會臨場感又稱社會存在，指的是在利用媒體進(jìn)行交流的過程中，在與他人在跨時(shí)空交互下，對他人的真實(shí)度以及聯(lián)系度的感知。于婷婷（2014年）研究指出社會臨場感受到個(gè)人內(nèi)在因素影響，同時(shí)還會受到網(wǎng)絡(luò)上在線評論的影響，最終決定了消費(fèi)者的購買意愿。趙宏霞（2015年）指出消費(fèi)者之間的互動能增加消費(fèi)者的社會臨場感，會增加消費(fèi)者的購買意愿。毛春蕾和袁勤儉（2018年）研究表明社會臨場感會對消費(fèi)者的意圖產(chǎn)生積極影響，且對這種行為意圖的產(chǎn)生有著重要作用。

4.感知信任度

感知信任度是指信息接收者對信息內(nèi)容的相信程度，通過信息可依賴性、專業(yè)性、清晰性以及客觀性這四個(gè)指標(biāo)進(jìn)行判斷。胡其亮等（2018年）研究指出在“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”的背景下，感知信任度受到多種因素的影響，從而也會導(dǎo)致消費(fèi)者購買意愿的行為。

三、研究方法

1.研究模型

SOR模型，即刺激機(jī)體反應(yīng)模型被運(yùn)用到各個(gè)市場領(lǐng)域的研究，不論在傳統(tǒng)或是網(wǎng)絡(luò)購物的環(huán)境下，都會形成“周圍環(huán)境-消費(fèi)者情緒-消費(fèi)者行為”這種模式形態(tài)。ImHyunjoo（2012年）將SOR模型運(yùn)用到網(wǎng)絡(luò)口碑領(lǐng)域，對消費(fèi)者的滿意度以及購買意愿進(jìn)行探究分析。文章以SOR模型來建立本文的研究模型，如下圖所示。

2.研究假設(shè)

（1）在線評論與消費(fèi)者購買意向的關(guān)系

在研究在線評論學(xué)者們的基礎(chǔ)上，從在線評論的屬性上選擇了三種屬性作為研究自變量，本文假設(shè)如表1所示。

（2）中介變量與消費(fèi)者購買意向的關(guān)系

（3）中介變量的作用假設(shè)

3.問卷設(shè)計(jì)

本論文問卷形式主要采用簡單的基本信息和李克特量表方式進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。問卷分為“基本信息”、“消費(fèi)習(xí)慣”、“在線評論特征”、“在線評論影響程度”四個(gè)部分，一共16個(gè)問題，主要是基于在線評論對O2O外賣餐飲行業(yè)的影響構(gòu)建的研究模型來提出對應(yīng)的問題。

4.數(shù)據(jù)收集

從考慮問卷覆蓋率的全面性，文章研究采用互聯(lián)網(wǎng)問卷的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，于2020年4月22日通過微信等社交媒體途徑進(jìn)行問卷發(fā)放，共回收問卷310份?？紤]到問卷的有效性、真實(shí)性，本文刪除了同一ID號重復(fù)答題的問卷。經(jīng)過篩選，最終得到有效問卷共305份，有效回收率98.38%。

四、數(shù)據(jù)分析

文章使用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件對問卷進(jìn)行分析處理。

1.描述性分析

從描述性統(tǒng)計(jì)可以看出，樣本的性別、年齡、網(wǎng)上餐飲平臺消費(fèi)次數(shù)、查看在線評論習(xí)慣的比例分配均符合本次調(diào)查要求。

2.信度與效度分析

（1）信度分析

問卷采用最常見的克朗巴哈系數(shù)進(jìn)行信度檢測，檢測了16個(gè)數(shù)據(jù)，整體問卷系數(shù)值為0.992，大于所定義的值，說明問卷數(shù)據(jù)符合信度要求。各分量表的信度平均值都在0.9以上，說明信度分量表也具有良好的信度。綜合上述結(jié)果可得，問卷調(diào)查有著相對高的可信度。

（2）效度分析

利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件中的KMO和Bartlett球形度值檢驗(yàn)進(jìn)行效度測量，檢驗(yàn)各個(gè)因素之間的相關(guān)性程度。KMO值為0.973，大于0.5，而Bartlett的球形度檢驗(yàn)的sig.值為0.00，近似卡方值大于1000，表明了變量之間存在著較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。通過上述三種數(shù)據(jù)，表明問卷通過檢驗(yàn)，適合做因子分析。

（3）因子分析

在原始數(shù)據(jù)中有6個(gè)大指標(biāo)，16個(gè)小指標(biāo)。在對數(shù)據(jù)6個(gè)指標(biāo)進(jìn)行歸類之后，可以看出Q6-Q11題中，由原始數(shù)據(jù)的100%，提取后數(shù)據(jù)丟失了3%-13%范圍內(nèi)的信息，但由于數(shù)據(jù)提取后丟失數(shù)據(jù)率小于40%，因此因子分析效果較好。從累計(jì)方差貢獻(xiàn)率可以看出為88.827%，大于85%，意味著問卷數(shù)據(jù)丟失少。

3.相關(guān)性分析

本文采用Pearson相關(guān)系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析。

（1）總變量的相關(guān)性分析

在線評論的數(shù)量、形式、正負(fù)面評論與社會臨場感呈極度顯著正向相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0.409、0.282與0.163;在線評論正負(fù)面與感知信任度呈極度顯著正向相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.337;在線評論的數(shù)量與感知信任度呈顯著正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.136;而在線評論形式與感知信任度沒有顯著的相關(guān)關(guān)系;在線評論的數(shù)量、形式與正負(fù)面與購買意愿呈極度顯著正向相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0.287、0.263和0.166。社會臨場感、感知信任度與購買意愿呈現(xiàn)極度顯著的正向相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.337、0.343。

（2）細(xì)分變量的相關(guān)分析

由數(shù)據(jù)分析可知，在社會臨場感中，在線評論數(shù)量多少和字?jǐn)?shù)多少都呈極度顯著正相關(guān)關(guān)系;在感知信任度中，評論字?jǐn)?shù)呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系，而評論數(shù)量的多少沒有顯著的相關(guān)關(guān)系;在購買意愿中，與社會臨場感一樣，都為極度顯著正相關(guān)關(guān)系。在社會臨場感中，在線評論的圖片形式和文字形式都呈極度顯著正相關(guān)關(guān)系，但兩者與感知信任度都沒有顯著的相關(guān)關(guān)系。在線評論的圖片形式、文字形式與購買意愿都呈極度顯著正相關(guān)關(guān)系。在線評論的正負(fù)面與社會臨場感呈極度顯著正相關(guān)關(guān)系;與感知信任度的相關(guān)關(guān)系中，兩者都沒有顯著的相關(guān)關(guān)系;而在購買意愿中，正面在線評論呈極度顯著正相關(guān)關(guān)系，負(fù)面在線評論呈極度顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。

4.回歸分析

文章研究中采用線性回歸的方法來研究回歸性分析。

（1）總自變量與中介變量的回歸分析

在社會臨場感中，R方的范圍在18.1%，說明回歸模型擬合效果較低。方差分析的顯著性都低于0.01，在線評論的數(shù)量、形式以及正負(fù)面與社會臨場感存在顯著的線性關(guān)系。

在感知信任度中，R方以及調(diào)整后的R方的范圍在2%，說明本次回歸模型擬合效果較低。方差分析的顯著性都大于0.01，說明在線評論的數(shù)量、形式以及正負(fù)面與感知信任度不存在顯著的線性關(guān)系。

（2）中介變量之間的回歸分析

R方的范圍在19.8%，說明回歸模型擬合效果較低。方差分析的顯著性都低于0.01，說明在分析中社會臨場感、感知信任度與購買意愿存在顯著的線性關(guān)系。

（3）細(xì)分自變量與中介變量的回歸分析

①在線評論與社會臨場感

在線評論數(shù)量與社會臨場感中，R方的范圍在17.6%，方差分析的顯著性都低于0.01，說明在線評論的數(shù)量的多少、在線評論字?jǐn)?shù)多少與社會臨場感存在顯著的線性關(guān)系。在線評論形式與社會臨場感中，R方的范圍在8%，方差分析的顯著性都低于0.01，在線評論圖片形式、文字形式與社會臨場感存在顯著的線性關(guān)系。在線評論正負(fù)面與社會臨場感中，R方的范圍在4.3%，方差分析顯著性都小于0.01，說明分析中在線評論正、負(fù)面與社會臨場感存在顯著的線性關(guān)系。

②在線評論與感知信任度

在線評論數(shù)量與感知信任度中，R方以及調(diào)整后的R方的范圍在2%，方差分析的顯著性都大于0.01，說明在本次分析中在線評論的數(shù)量的多少、在線評論字?jǐn)?shù)多少與感知信任度不存在顯著的線性關(guān)系。在線評論形式與感知信任度中，R方的范圍在0.3%，方差分析的顯著性都大于0.01，說明在本次分析中在線評論圖片形式、文字形式與感知信任度不存在顯著的線性關(guān)系。在線評論正負(fù)面與感知信任度中，R方的范圍在0.9%，方差分析的顯著性都大于0.01，說明分析中在線評論正、負(fù)面與感知信任度不存在顯著的線性關(guān)系。

③在線評論與購買意愿

在線評論數(shù)量與購買意愿中，R方的范圍在9.6%，方差分析的顯著性都低于0.01，說明在本次分析中在線評論的數(shù)量的多少、在線評論字?jǐn)?shù)多少與購買意愿存在顯著的線性關(guān)系。在線評論形式與購買意愿中，R方的范圍在7.1%，方差分析的顯著性都低于0.01，在線評論圖片形式、文字形式與購買意愿存在顯著的線性關(guān)系。在線評論正負(fù)面與購買意愿中，R方的范圍為8.2%，方差分析的顯著性都低于0.01，在線評論正、負(fù)面與購買意愿存在顯著的線性關(guān)系。

（4）中介效應(yīng)分析

社會臨場感的中介作用，加入社會臨場感中介變量后，在線評論數(shù)量的回歸系數(shù)由0.287變?yōu)榱?.264，有著明顯的降低，由此可以證明社會臨場感中介作用的存在。感知信任度中，加入感知信任度中介變量后，在線評論數(shù)量的回歸系數(shù)由0.287變?yōu)榱?.309，有著明顯的升高，由此可以證明感知信任度中介作用不存在。

5.研究結(jié)果

通過以上數(shù)據(jù)分析，本文研究假設(shè)的驗(yàn)證情況為：H1、H2、H3、H4、H5、H6、H7、H8、H10、H11、H12均成立，H9、H13不成立。

五、建議

1.注重在線評論的影響，保證老客戶，吸引新客戶

從上述研究中，得出在線評論的三種屬性對消費(fèi)者購買意愿都存在影響，因此在O2O外賣餐飲行業(yè)中，需要積極應(yīng)對評論區(qū)中的在線評論，在與消費(fèi)者的互動溝通中，既能增加老的消費(fèi)者的回頭率，提高消費(fèi)者對商家的情感，也能從新的消費(fèi)者中獲取到更多的消費(fèi)信息，增加消費(fèi)信任程度。

2.從在線評論信息中，不斷完善自身產(chǎn)品或服務(wù)，提高在線評論信任度

從上述研究結(jié)果中，得出了負(fù)面在線評論對消費(fèi)者購買意愿呈負(fù)面影響，會降低感知信任度以及社會臨場感，導(dǎo)致消費(fèi)意愿的降低。O2O外賣餐飲行業(yè)的商家可以對負(fù)面的在線評論多多關(guān)注，從在線評論中提取信息，回應(yīng)在線評論中的不足，總結(jié)商品或服務(wù)存在的問題，然后進(jìn)行不斷完善，提高消費(fèi)者的滿意度，減少消費(fèi)者的疑惑。

3.提高在線評論專業(yè)化，制定在線評論戰(zhàn)略化管理

從上述研究中得出，社會臨場感和感知信任度在一定程度上起到中介作用，而在線評論是消費(fèi)者的信息來源，也是商家的信息來源。消費(fèi)者在消費(fèi)過程中往往比較謹(jǐn)慎，O2O外賣餐飲行業(yè)的商家可以針對消費(fèi)者的心理，制定相關(guān)的在線評論策略，充分利用在線評論進(jìn)行營銷，增加消費(fèi)者的社會臨場感和感知信任度，促使消費(fèi)意愿的提升。

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作者簡介：何悅（1993- ），女，漢族，廣東茂名人，廣東東軟學(xué)院信息管理與工程學(xué)院電子商務(wù)系，助教