网络购物中在线评论对消费者购买决策的影响研究Word下载.docx
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引言………………………………………………………………………………………1
一、相关理论基础………………………………………………………………………2
（一）在线评论研究的相关文献…………………………………………………2
（二）消费者网络购物决策行为的相关研究文献………………………………3
（三）在线评论对消费者购买行为与意愿相关研究文献………………………4
二、理论模型与假设……………………………………………………………………5
（一）在线评论影费者购买决策的理论模型构建………………………………5
（二）研究假设的提出与变量定义………………………………………………5
三、在线评论影响消费者购买决策的数据收集………………………………………7
（一）小规模访谈…………………………………………………………………7
（二）问卷设计……………………………………………………………………7
（三）收集整理……………………………………………………………………8
四、在线评论影响消费者购买决策的数据分析………………………………………8
（一）样本分析……………………………………………………………………8
（二）回归分析……………………………………………………………………11
五、在线评论影响消费者购买决策的研究结论及建议………………………………14
（一）研究结论……………………………………………………………………14
（二）建议…………………………………………………………………………14
（三）研究限制……………………………………………………………………15
结论………………………………………………………………………………………15
致谢语……………………………………………………………………………………16
参考文献…………………………………………………………………………………17
附录………………………………………………………………………………………19
引言
互联网是一个全球性的传播媒介，越来越多地被用于全世界作为营销产品和服务创新的工具。
2010年底，中国互联网用户就已经达到了420百万。
随着互联网的高速发展，人们的消费方式从传统的人工交易及有限的交易时间发展到如今的随时随地的网购购物，网络购物逐渐成为人们生活中很重要的一部分，而且由于网络互联网所具有的相对高度互动性、匿名性、便利性和个性化等特征，使得越来越多的消费者在网络购物之后会通过在线评论的平台发表自己对商品、商家等的意见或建议。
在2005的美国消费者的网上调查，在接受调查的参与者KRC研究相结合，以了解他们如何使用评论作出购买决定，以及对销售的在线产品评论的影响。
随着消费者在线搜索，了解产品，并评估不同的选择，他们很可能会遇到和考虑到网上的评论与其他消费者产品[1]。
根据CNNIC在2009年针对在线商品评论对网络消费者购买行为的研究调查结果显示，大约43.3%的消费者表示在线商品评论是购买决策前最重要的信息来源之一[2]。
同时，根据市场调研公司尼尔森最近的一份报告（2012），70%的消费者表示他们信任的在线产品评论。
此外，2012年的中国网络零售市场监测数据显示，大约有93600起电子商务的投诉，而网络购物的投诉事件就占了55.4%[3]。
由此可见在线评论对消费者网购起着很大的作用。
消费者可以通过关注在线评论的内容尽量降低网络购物的风险，并且在线评论会有可能会影响消费者原来的消费行为，因此研究网络购物中消费者在线评论是顺应时代的必然之举。
在线评论不管是正面的还是负面的，都尤其值得去识别是否会影响网上购物的因素，所以为了帮助消费者在网络购物时规避风险，很多学者都对在线评论做出了一些研究，但是他们基本是从在线评论信息员的可靠性、评论接受者的态度等方面做出的研究，仅仅是针对在线评论的信息内容方面做出的研究相对而言很少见了。
本文首先在阅读了大量中外文献之后，简单阐述了网络购物中在线评论、消费者购买决策以及在线评论对消费者购买行为与意愿研究现状的相关文献资料。
继而提出相关理论模型与假设，通过对问卷调查所获得的样本数据进行统计分析，探索分析出网络购物中在线评论信息内容的特征，并且分析出不同在线评论对销售数量的影响，探讨在线评论对消费者消费态度和行为的影响。
以及此后产生的消费者购买决策行为，然后提出关于改善在线评论现状的建议。
通过本论文的撰写，希望能够达到以下目的：
（1）在目前所能了解的理论基础之上，从在线评论的信息本身出发，研究出在线评论对网购消费者购买决策的影响。
（2）希望能够引起各个网络企业对在线评论的重视，提供一个更加良好的网络购物环境。
让消费者能够拥有一个更和谐更优质的“云端”（网络）购物享受，使得消费者权益得到更大的保障。
一、相关理论基础
在网络购物中，各个因素影响着消费者在线评论，同时消费者在线评论也影响着消费者的态度和行为。
本论文通过查阅丰富的相关文献资料，另外通过XX等搜索引擎了解第一手资料，对消费者行为以及在线评论有一定的理论了解，重点研究在线评论对消费者行为的影响。
（一）在线评论研究的相关文献
与传统口碑比较，在线评论可能被消费者认为有如下的差别：
（1）一个更强大、更有效的通信设备，因为它可以通过互联网访问的任何地方的消费者；
（2）更为平衡、无偏见的，因为它允许不同的意见存在于同时在同一网站的不同消费者；
（3）更容易破解，因为在线评论数量和在线反馈机制的质量发表书面形式；
（4）通过零售商更可控，可以设计信息系统：
通过调节介导的在线反馈交流的人参与，什么类型的信息请求，信息是如何聚合，和什么类型的信息是可用的来源。
鉴于这些有趣的特点，单纯依靠传统的口碑的现有知识可能不足以充分理解一个特定的网络口碑机制，如在线产品评论。
传统口碑和在线评论之间的这些差异似乎总是被零售商在很大程度上忽视了，他们只是急切地整合在线产品评论为营销策略，假定它会显著影响消费者的购买决策，并最终提高他们能够获得的利润。
网络口碑（Internetwordofmouth，简称IWOM）在西方也称社会化媒体（socialmedia），公司或消费者（合称网民）通过论坛（BBS）、博客和视频分享等网络渠道和其他网民共同分享的关于公司、产品或服务的文字及各类多媒体信息。
这些讨论相应的传播也会影响到这个品牌、产品、及服务的信誉度，也就是网络口碑，从而也会在某些方面对商家的生意造成一定程度上的影响[4]。
更准确的说，网络购物中的在线评论其实就是网络在线口碑的进一步细化与发展，随着电子商务的快速蓬勃发展，在线客户评论逐渐成为影响消费者网络购买决策的比较重要的因素，成为了学术界以及各个企业的广泛关注的焦点[5]。
在最近的一项研究中5000的顾客在五个国家被要求表明他们使用的信息的三个最重要的来源使购买的决定。
在线零售商网站的评级和评论（52%）被列入三大信息来源最经常在朋友和家人的意见调查成员（49%）和商店员工的指引建议（12%）。
这些研究结果是一致的显示了在线评论被评为“重要”或“非常重要”的一半的购买决策的影响因素。
Dellarocas等人表明，在线产品评论添加度量基准模型，包括预发行市场，其的可用性以及专业的评论大大增加了在线销售预测的准确性[6]。
易趣网反馈的支持部件之间的—文件显示，正面和负面的评级总体数量有对消费者的决策影响最大，其次是数量最近发布的负面评论。
苏联经济学家帕夫洛夫进一步检查的详细反馈文本的作用—分别结合建立买家信任数值评级在卖方。
他们分析了沿两个维度的信任：
（信任）和信誉（能力和可靠性）。
他们的结果表明，溢价与非同寻常的证据—为过去的卖方的行为的详细反馈的文字描述评论。
他们的假设是，买家有时间和耐心探究文本注释的细节，结果表明网络口碑影响在线销售和销售预测，并且一般来说，口碑影响是不对称的。
更加具体地来说，负面口碑信息在消费者的决策过程中发挥着越来越重要的作用，比其正面口碑信息影响力度更大[7]。
（二）消费者网络购物决策行为的相关研究文献
消费者行为反映了由人类决策制定单位对事件制定的关于获取、消费和处置商品、服务、活动、体验、人员和观点的全部消费者决策。
消费者购买决策行为是最具普遍性的消费者行为的一部分，消费者行为是为执行和完成消费者购买决策而进行的实际行动，消费者购买决策行为是消费心理的一种外在表现形式[8]。
消费决策制定包括以下四个阶段：
问题识别、信息搜索、决策制定、购后评估。
当做高努力决策时，心理核心再一次被激活，消费者有很强的动机去投入大量的时间、心理及情感精力从而接触大量的信息，仔细思考和分析这些信息，形成相关的态度，导致最后的购买与否的行为。
但是对于地努力决策制定时，消费者很少花费大量时间去精心对比了。
消费者购买产品的心理过程：
对产品的认识过程、对产品的情绪过程、对产品的意志过程。
这三个过程是相辅相成的，最终激起消费者的消费行为[8]。
现在每年差不多有30000多种新产品上市，消费者为了能够找到适合于自己的产品，他们往往会通过查看互联网上的关于该商品的具体信息、评论以及排名。
由美国汽车协会（AAA）和《消费者报告》主办的权威网站上的专业商品评论和排名为消费者提供了相对客观的信息。
但是对于消费者来说，在线购物网站中提供的保函详细产品信息、买家向导还有价格对比等信息的买家评论，对消费者而言貌似具有更大的吸引力[9]。
由此可见，购物网站中的在线评论对消费者意义非比寻常。
陈毅文、马继伟在2012年的研究中表明，消费者特征是影响消费者在网络购物中购买决策的一个重要影响因素；
网上购买的动机越强，网络购买决策也就越积极；
计算机和网络使用经验越多，人们知道的风险水平也相应越低，购买行为也越强[10]。
消费者购买行为还发现，在网上购物的背景下，商店环境的创造间接影响购物的乐趣，影响消费者对购物的渴望。
（三）在线评论影响消费者购买行为与意愿相关研究文献
由于网络时代的飞速发展，网络购物的消费比重也越来越大，越来越多的研究上已经出现了在线产品评论和他们引起的结果对网上零售商的影响了。
郭国庆、何飞等人（2010）就在《消费者在线评论可信度的影响因素研究》中提出在网络环境中，口碑的接受者和传播者多为陌生人，传播者可以使用网名、昵称等来发布口碑信息，而不用将自己的真实身份暴露出来，使得传统口碑的高信源可信性收到了挑战。
因此，依靠网站的积分机制、或其他网友对其投票所形成的的评论者资信度评估，都成为了考察信源可信度的重要依据。
在线评论内容的质量对感知可信度的影响是正向的，即接受者在看到一则评论之后，对其可信度的感知判断，主要还是基于评论内容本身所传达的信息。
评论内容的质量越高，接受者感知可信度越高，对消费者购买决策的影响就相应越高[11]。
郝媛媛（2010）在其学位论文中将定性分析和定量分析相结合对消费者感知与购买行为影响进行研究，正文情感趋于正面的评价可能会缺乏有用性的投票，对评论有用性存在影响，继而会影响消费者的购买决策[12]。
王孟萍（2014）研究指出含有感情线索的在线评论对信息受众的购买意愿更大，情感线索会让网民产生更加强烈的移情反应，并且信息受众的移情反应又显著地影响信息受众的消费意愿，从而导致不同的购买决策行为[13]。
梁剑寒（2014）也在近期的学位论文中指出负面评论反馈会影响消费者的购买决策，针对负面评论商家进行内部归因或者是外部归因，导致顾客的购买意愿大于商家有反馈但没有归因时的购买意愿，不同的归因类型导致的顾客感知度也不一样，顾客的感知又会影响到他以后是否会购买的行为[14]。
二、理论模型与假设
（一）在线评论影响消费者购买决策的理论模型构建
通过阅览大量中外文献，能够了解到在线评论者的资信度、评论内容的情感倾向、评论内容的质量、评论的时效性、评论的数量、评论受众的专业性等都对消费者购买决策产生一定程度的影响，本文主要针对在线评论信息本身做出研究，具体包括评论内容的质量、评论内容的情感倾向、评论的时效性、评论的数量。
由此构建了在线评论对消费者购买决策影响的研究模型，如下图：
图1：
研究模型
（二）研究假设的提出与变量定义
在中外文献研究的基础上，结合相关模型的分析，本论文将从以下几个方面去分析网络购物中在线评论对消费者购买决策的影响，提出以下研究假设：
1.在线评论的质量对消费者购买决策的影响
目前国内外的一些比较知名的购物网站都设有在线评论系统，其形式不尽相同，消费者可以通过评论系统对所购买的产品进行评论，评论的内容会这几很多方面，比如：
商品质量、价格高低、商家的服务态度、物流的快慢、支付过程是否繁琐等方面。
消费者在购买之前也会浏览评论内容的。
Pei-yuChen（2007）的研究认为，在网络购物中在线评论的质量对消费者购买决策影响很大，因而对产品的销售量有很大的影响[15]；
曹云峰（2014）提出，不同评论者发表的评论内容千差万别，在其他条件都相同的情况下，在线评论的评论质量越高，消费者越是容易购买该产品[5]。
根据以上的分析，提出以下假设：
H1：
在线评论内容的质量越高，其对消费者购买决策的影响越大。
2.在线评论的情感倾向对消费者购买决策的影响
消费者消费过程不仅仅是一个认知过程，而且也是一个情绪体验过程。
由于不同消费者对产品、服务等的要求不同，导致他们的情绪也不同，在在线评论时他们所表达的情感倾向也不同。
不同的情感倾向对信息受众所产生的影响自然也不同。
赵丽娅（2014）通过实证研究证明正面的评论能增强信息受众的认同，但负面的评论影响更大，越多的负面评论越是容易使消费者放弃购买决策[16]；
王孟萍（2014）也提出在网络购物中，信息受众对负向在线评论的可信度感知高于正向在线评论[13]。
因此，本文提出如下假设：
H2：
在线评论的情感倾向对消费者购买决策起反向作用。
3.在线评论的时效性对消费者购买决策的影响
在众多的研究中在线评论的时效性对消费者购买决策的影响其实并不多见，不过根据现有研究文献的了解和小规模的访谈情况表现出评论的时效性对消费购买决策还是有一定程度的影响的。
郑小平（2008）也通过通过总结研究前人的成果进而提出自己的假设，并进行数据分析处理，研究了在线评论的时效性对消费者购买决策的影响[17]；
田雨（2013）的学位论文研究中总结网络口碑的时效性对刚刚进入电子商务的企业是具有很重要的意义的，因为此时的企业网络口碑相对而言比较少，如果有及时的网络评论对消费者决策还是很有帮助的[18]。
因此，我们提出如下假设：
H3：
在线评论的时效性越强，对消费者购买决策的影响越大。
4.在线评论的数量对消费者购买决策的影响
一般情况下而言，消费者购买之前会从评论信息中了解产品的大体情况，从而降低购买风险并作出正确的购买决策，网店中产品的销量越高，一般其评论的数量也越多，代表其产品收的关注度也比较高，因此，其对消费者购买决策所产生的影响也越大。
Chevalier（2006）针对网络书店的销量提出在线评论的数量显著影响消费者的购买行为[19]；
瞿丽孔（2011）的学位论文中通过具体数据分析得出如下结论：
在线评论的数量越多，对消费者购买意愿的影响越是强烈[20]。
根据以上分析，我们提出如下假设：
H4：
在线评论的评论数量越多，其对消费者购买决策的影响也越大。
5.变量定义
本文中的自变量是在线评论的质量、在线评论的情感倾向、在线评论的时效性、在线评论的数量，因变量是在线评论对消费者购买决策的影响效果。
现在我们对以上各变量进行具体的定义：
（1）在线评论的质量：
评论内容的真实性、可靠性、客观性、相关性，以及是否为消费者提供了足够有用的信息。
（2）在线评论的情感倾向：
评论者根据自己对消费的产品或服务的喜好或厌恶做出的评论，简单来讲就是评论内容的正面性和反面性。
（3）在线评论的时效性：
在线评论所包含的评论信息的新旧程度、是否反映了最新产品的相关信息。
（4）在线评论的数量：
关于某个产品或者服务在线评论的总数量。
（5）在线评论对消费者购买决策的影响效果：
在线评论对信息受众所产生的购买决策的影响效果。
三、在线评论影响消费者购买决策的数据收集
（一）小规模访谈
小规模的访谈是在正式发放调查问卷之前针对问卷的内容进行小规模的面对面访谈，主要目的是对问卷内容进行有效的调整，对问题措辞的不足之处作出修改和补充。
本研究的小规模访谈的对象包括15名不同专业的本科同学以及6名不同职业的上班族人员。
（二）问卷设计
本研究的调查问卷主要以大学生群体以及上班族人群为研究对象，选择这两个群体的主要原因是：
一、大学生来自全国各地，样本内容丰富；
二、上班族和学生收入水平不同、消费水平也不同，考察范围就更大了；
三、网络消费群体中的主力军就是大学生和上班族；
四、样本收集比较方便。
问卷的调查形式以网上发放问卷进行调查为主，网上问卷调查比较方便发送和回收，基本不会造成问卷遗漏或是问题遗漏的情况。
本研究调查问卷主要分为两个部分：
第一、接受调查对象的个人基本情况，包括年龄、性别、职业、网购状况等；
第二、采用李克特五级测量量表，从“非常不同意”到“非常同意”，研究在线评论对消费者购买决策的影响，包括在线评论的质量对其购买决策的影响、在线评论的数量对其购买决策的影响、在线评论情感倾向对其购买决策的影响、在线评论时效性对其购买决策的影响等一共49个小问题。
（三）收集整理
本研究的问卷发放和收集时间分别是2014年10月30日和2014年11月3日，采用滚雪球抽样的形式，通过QQ、微信、邮件等交流工具发送给亲朋好友填写，并请他们发动自己的身边的同学、朋友等来填写。
本研究共回收了120份问卷，在进行数据统计前对问卷进行了筛选，剔除那些随意填写的问卷，有效回收率大概是83.3%。
四、在线评论影响消费者购买决策的数据分析
在相关文献的协助之下，本研究采用问卷调查的方法来获取研究数据，继而采用SPSS对样本数据进行处理，主要的分析有样本分析以及回归分析。
（一）样本分析
1.调查样本的基本统计特征分析如下：
表1.被调查者基本信息
小计
比例
性别
男
46
45.54%
女
55
54.46%
年龄
18岁以下
1
0.99%
18-28岁
95
95.05%
29-39岁
4
3.96%
职业
学生
81
80.2%
专业人员
3
2.97%
公司职员
教育者
5
4.95%
工人
其他
7
6.93%
填写有效人次
101
100%
从上表中可以看出，本研究的调查对象有如下特征：
（1）性别：
男女比例是45.54%:
54.46%，中国人口比例中虽然男性比例大于女性比例，但网购中女性偏多一些，所以这个比例比较恰当。
（2）年龄：
年龄在18-28岁之间占绝大多数，18岁以下和29岁以上相对而言较少。
由于本人的人际范围有限，但是一般选择网购的都是年轻人，18-28岁这个年龄段还是具有很强的代表性的。
（3）职业：
学生族占80.2%，其他各领域的工作人员占19.8%。
2.网络购物及在线评论的基本状况统计
表2.网购及在线评论情况统计表
一月网购次数
一次以下
15
14.85%
1-9次
80
79.21%
10-19次
20次以上
每次消费金额
50元以下
10
9.9%
50-200
85
84.16%
200-500
500-800
0%
800以上
网购前后查看评论的频率
20%以下
11
10.89%
20%-45%
8
7.92%
45%-60%
60%-85%
21
20.79%
85%-100%
53
52.48%
收货后填写商品评论的频率
26
25.74%
16
15.84%
17
16.83%
27
26.73%
（1）每月网购次数：
一次以下占14.85%，1-9次占7
升级会员 