張睿　高長元　Tiong+Goh　陳可義

摘要：在線評論成為影響消費(fèi)者購買決策的重要方面，已經(jīng)引起國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。為了探討在線評論重要的構(gòu)成因素，設(shè)計(jì)了在線評論模型，并對模型進(jìn)行測試。同時(shí)對消費(fèi)者進(jìn)行調(diào)研以及數(shù)據(jù)采集，且根據(jù)調(diào)查結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。研究發(fā)現(xiàn)：使用在線評論的消費(fèi)者可以分為四類：產(chǎn)品偏好型、網(wǎng)站信任型、多目標(biāo)型和評論者非偏好型。本研究意義在于，深入了解在線評論消費(fèi)者的特征；指導(dǎo)企業(yè)和評論者正確發(fā)布在線評論的內(nèi)容。

關(guān)鍵詞：在線評論；消費(fèi)者行為；行為目標(biāo)

中圖分類號：F49 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

傳統(tǒng)的口口相傳對于消費(fèi)者的購買決策起著重要作用。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，在線評論的作用越來越重要，因?yàn)樵诰€評論經(jīng)常在陌生人與評論人之間傳播，而這些人是匿名的，彼此并不認(rèn)識。這種匿名性使得消費(fèi)者更加愿意分享他們的觀點(diǎn)，而不用擔(dān)心身份被識破。然而，大量的在線評論被發(fā)布，人們就很難識別在線評論的質(zhì)量和可信性。對于哪些在線評論因素可以影響到消費(fèi)者的購買決策？這個(gè)問題并無深入研究?；诖?，本研究深入探索在線評論的作用，研究在線評論的哪些因素可以影響消費(fèi)者的購買動(dòng)機(jī)？為了分析這個(gè)問題，本研究做了如下工作。首先，針對在線評論理論進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述；其次，設(shè)計(jì)了在線評論調(diào)查問卷，調(diào)查了中國的消費(fèi)者；再次，通過調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行測試分析，對消費(fèi)者進(jìn)行了細(xì)分；最后，對在線評論研究結(jié)果進(jìn)行了討論，指明今后的發(fā)展方向。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 模型分析

Schindler使用動(dòng)機(jī)理論，從產(chǎn)品角度構(gòu)建了在線評論模型，討論了互聯(lián)網(wǎng)論壇對消費(fèi)者信息的影響，認(rèn)為期望的費(fèi)用、產(chǎn)品知識、產(chǎn)品態(tài)度和產(chǎn)品興趣影響消費(fèi)者的購買。Cheung采用信息和規(guī)范模型進(jìn)行分析，認(rèn)為信息因素、規(guī)范因素，在線評論預(yù)測，在線評論評論是影響在線評論的主要因素。Lee同樣采用此模型對在線評論的評論類型、評論數(shù)量和質(zhì)量進(jìn)行了分析。Hu等從交易成本和不確定性理論的角度測試了在線評論的影響。Steffes等從捆綁強(qiáng)度，同質(zhì)性和決策方面進(jìn)行了在線評論的研究。J Lee等測試消費(fèi)者如何受產(chǎn)品信息（包括質(zhì)量、偏好和購買行為）的影響。Cheung等綜述了在線評論通信的4個(gè)因素（評論者，激勵(lì)信息，接收者，反應(yīng)）和關(guān)系。Zhang等從積極評論和消極評論兩個(gè)方面來評價(jià)在線評論的說服力。可以看出不同的學(xué)者從不同的角度，構(gòu)建了在線評論模型且進(jìn)行了分析但是這些模型只談?wù)摿擞绊懴M(fèi)者決策信息的一個(gè)或者兩個(gè)方面，如評論者或者信息。他們并沒有討論這些因素如何影響消費(fèi)者行為。因此，這是本研究的基本目標(biāo)之一。

通過目前的文獻(xiàn)分析，發(fā)現(xiàn)在線評論的影響因素主要由以下4個(gè)因素構(gòu)成：評論作者，評論網(wǎng)站，信息內(nèi)容，產(chǎn)品信息。當(dāng)消費(fèi)者難以判斷在線評論的質(zhì)量和可信度時(shí)，更易于接受不同的因素，共同做決策。因此，建立研究結(jié)構(gòu)模型，如圖1所示。

1.2 在線評論的影響因素分析

1.2.1 評論網(wǎng)站

評論網(wǎng)站對消費(fèi)者有著不同的影響。例如，根據(jù)Bickart等對在線組織如何影響消費(fèi)者行為的結(jié)論，在線論壇對增進(jìn)消費(fèi)者對產(chǎn)品的興趣，有著顯著作用。隨著博客的發(fā)展，個(gè)人博客的在線評論對消費(fèi)者決策同樣有影響。然而，Xue等卻發(fā)現(xiàn)在線評論平臺（獨(dú)立的在線論壇）對消費(fèi)者品牌的觀點(diǎn)沒有影響。Lee等也發(fā)現(xiàn)，在品牌網(wǎng)站和獨(dú)立的產(chǎn)品網(wǎng)站，評論者的觀點(diǎn)和產(chǎn)品判斷對消費(fèi)者沒有任何不同的影響。

1.2.2 信息內(nèi)容

網(wǎng)站上在線評論的信息內(nèi)容對消費(fèi)者的行為有影響。關(guān)于這個(gè)主題，有2個(gè)方面被討論。Chatteriee調(diào)查了是否消極的在線評論信息或者在線零售商的評論會影響消費(fèi)者的對產(chǎn)品的評價(jià)和關(guān)注，他們發(fā)現(xiàn)消極的評論對消費(fèi)者的影響依靠消費(fèi)者對零售商的熟悉程度而調(diào)節(jié)。相反，積極的評論內(nèi)容比消極的評論內(nèi)容更有影響。高質(zhì)量的消極在線評論比低質(zhì)量的消極在線評論更能影響消費(fèi)者的觀點(diǎn)16]。因?yàn)橄M(fèi)者會懷疑在線評論的可信度，所以，如果所有信息都是積極的，消極的信息可以更有效地促進(jìn)在線評論信息的可信度。

1.2.3 評論作者

評論作者是指寫評論信息的人。消費(fèi)者還注意評論者的信息，如評論者的級別和評論者暴露的身份。作者發(fā)現(xiàn)，如果評論被高級別的評論者所寫，消費(fèi)者對在線評論的支持程度不同，而如果評論被低級別的評論者所寫，消費(fèi)者對在線評論的支持程度相同。消費(fèi)者根據(jù)評論者身份暴露的程度，也有不同的反應(yīng)。Forman等發(fā)現(xiàn)評論者的身份被詳細(xì)暴露具有更積極的作用，與評論者來自同一區(qū)域的產(chǎn)品，銷售情況更好。研究也發(fā)現(xiàn)匿名與產(chǎn)品沒有任何關(guān)系的評論者比那些與產(chǎn)品具有強(qiáng)或者弱關(guān)系的更重要。

1.2.4 產(chǎn)品信息

Hu等發(fā)現(xiàn)在線評論的產(chǎn)品信息并不能真實(shí)的揭示產(chǎn)品的真實(shí)質(zhì)量，甚至?xí)峁┱`導(dǎo)建議。產(chǎn)品質(zhì)量的信息與偏好會影響消費(fèi)者的購買目標(biāo)。研究者發(fā)現(xiàn)：對于促進(jìn)消費(fèi)目標(biāo)而言，積極的產(chǎn)品評論比消極的產(chǎn)品評論更有說服力。相反，對于阻止消費(fèi)目標(biāo)而言，消極的產(chǎn)品評論比積極的產(chǎn)品評論更有說服力。

可見，以上4個(gè)方面的影響因素都對消費(fèi)者的決策有一定的影響，但是這些文獻(xiàn)都是分別進(jìn)行討論的，但是，消費(fèi)者的決策應(yīng)該是多方面的，影響綜合作用的結(jié)果。因此，本研究將這些影響因素綜合進(jìn)行分析。

2 調(diào)查方法

根據(jù)文獻(xiàn)綜述，本研究提出了影響消費(fèi)者購買決策的4個(gè)方面因素：評論網(wǎng)站，信息內(nèi)容，評論作者，產(chǎn)品信息。鑒于此，44個(gè)調(diào)查問題被設(shè)計(jì)，我們分別邀請了中國的專家和消費(fèi)者進(jìn)行試測。結(jié)果表明，在問卷的理解上，沒有主要問題，沒有重要的結(jié)構(gòu)錯(cuò)誤。為了與研究目標(biāo)相一致，我們對5個(gè)問題進(jìn)行了小的修訂。問卷采用7分制李克特量表進(jìn)行測試，7代表強(qiáng)烈同意，1代表強(qiáng)烈不同意，分?jǐn)?shù)越高代表具有越強(qiáng)的同意動(dòng)機(jī)。在中國的調(diào)查網(wǎng)站上展開調(diào)查。調(diào)查包括兩部分：第一部分調(diào)查是人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息，如性別，年齡，職業(yè)，以探究不同消費(fèi)族群與消費(fèi)者特征之間的關(guān)系。第二部分是研究在線評論影響模型的調(diào)查問題。調(diào)查問卷的完成時(shí)間是20分鐘左右。一共有150個(gè)人參加了調(diào)查，136個(gè)數(shù)據(jù)滿足要求，樣本的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息，如表1所示。

3 結(jié)果分析

3.1 模型的結(jié)構(gòu)分析

本研究采用SmartPLS軟件測試模型，因?yàn)镻LS方法是最基本的模型預(yù)測分析方法。如表2和表3所示，包括因素載荷和alpha的值。可靠性同時(shí)也通過主成分分析法被測試。20個(gè)影響決策的問題被選?。ㄔ斠姼郊?，4個(gè)影響因素顯示了很強(qiáng)的可信性（Alpha>0.60）。同時(shí)，使用驗(yàn)證性因子分析的方法，穩(wěn)定性和區(qū)分效度被測試。所有模型結(jié)構(gòu)被測試，值均高于0.46。然后，使用Fronell和Larcker的方法評價(jià)區(qū)別效度，如表4所示，所有因素均滿足條件。

3.2 模型討論

消費(fèi)者因?yàn)樗麄儾煌乃季S方式，以及對在線評論的了解程度不同，而有不同類型的消費(fèi)者。為了找出在線評論的決定因素，預(yù)測消費(fèi)者決策行為，將消費(fèi)者分成不同的組。

本研究采用SPSS18分析這個(gè)問題，研究表明，迭代分割法優(yōu)于層次分析法，所以，采用層次聚類分析方法。4個(gè)影響因素作為輸入變量：信息內(nèi)容，評論產(chǎn)品信息，評論網(wǎng)站，評論作者。每個(gè)影響因素又包括不同的要素，如表3所示。聚類分析方法采用離差平方和方法，此方法用來識別不同動(dòng)機(jī)的聚類，是層次分析法中最好的方法。聚類組的數(shù)量，設(shè)置從2到4，分別進(jìn)行測試比較，案例的距離使用歐氏距離平方。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，有4個(gè)組產(chǎn)生，如表5所示。分析具有優(yōu)勢的前兩個(gè)因素以更好地理解不同組之間的區(qū)別。

第一組是產(chǎn)品偏好型。他們是最不了解在線評論的消費(fèi)者，重點(diǎn)關(guān)注的是產(chǎn)品信息，該因素的值明顯高于其他因素。這與他們的經(jīng)驗(yàn)有關(guān)，因?yàn)樗麄儾皇呛芰私庠诰€評論，所以他們不是很關(guān)心評論網(wǎng)站、信息內(nèi)容和評論作者。對于他們來講，產(chǎn)品信息才是最重要的。

第二組是網(wǎng)站偏好型。他們的大多數(shù)是學(xué)生。他們認(rèn)為評論網(wǎng)站的影響是最大的。由于學(xué)生經(jīng)常使用互聯(lián)網(wǎng)，他們更了解網(wǎng)站。根據(jù)CNNIC的互聯(lián)網(wǎng)研究報(bào)告，學(xué)生是網(wǎng)民的主力軍，高達(dá)29.9。所以，這類消費(fèi)者知道哪些網(wǎng)站信譽(yù)好，更可靠，從而經(jīng)常瀏覽或者推薦這些網(wǎng)站給朋友，屬于網(wǎng)站依賴型。

相比之下，第三組屬于多目標(biāo)型消費(fèi)者，因?yàn)樗械挠绊懸蛩刂刀际亲罡叩?。這組用戶有意思的是男性多于女性。很顯然，男性進(jìn)行購買決策時(shí)希望獲得所有信息，而女性屬于購買沖動(dòng)型，經(jīng)常僅僅是靠感覺來做決策。

第四組是評論者非偏好型。他們最了解在線評論的，他們同樣認(rèn)為產(chǎn)品信息的重要性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他。但與第一組相反的是，他們認(rèn)為評論作者的值是最低的。他們更加客觀，不會受評論作者、評論的積極或者消極因素和評論網(wǎng)站的影響，而僅僅是靠著客觀的產(chǎn)品詳細(xì)信息做決策。

4 結(jié)論

電子商務(wù)的飛速發(fā)展，使得在線評論成為影響消費(fèi)者決策的決定因素。通過研究發(fā)現(xiàn)，越是了解在線評論的消費(fèi)者越是容易受到影響。根據(jù)此研究，消費(fèi)者可以首先對自己進(jìn)行定位，從而有針對的閱讀在線評論，加速其決策過程。同時(shí)，企業(yè)也明確了消費(fèi)者閱讀在線評論的偏好，更有目的性的發(fā)布在線評論的內(nèi)容。今后的研究可以進(jìn)一步擴(kuò)展到更多的產(chǎn)品類型與國家，從而分析在線評論對不同的產(chǎn)品類型與不同的文化背景的消費(fèi)者有何影響。[編輯：徐狀]