■ 安 靜 博士 陳 杰 副教授 李紀(jì)月(常州工學(xué)院 江蘇常州 213022)
據(jù)CNIT-Research公布的中國2014年第2季度網(wǎng)購市場的研究報告顯示,我國上網(wǎng)的人數(shù)已經(jīng)超過了3.32億,市場交易規(guī)模達(dá)到了7534.2億元,環(huán)比增長16.29%,同比增長76.21%。可以看出,中國網(wǎng)絡(luò)購物市場發(fā)展前景良好,潛力巨大。國際著名市場研究公司Jupiter Research調(diào)查分析顯示:超過75%的消費者在線購買商品之前,會參考互聯(lián)網(wǎng)用戶所寫的產(chǎn)品評論信息;超過90%的大企業(yè)相信,用戶推薦和評論意見在影響消費者購買決策的決定性因素中占據(jù)重要位置。由于網(wǎng)絡(luò)的虛擬性,消費者不能直觀地體驗想要購買產(chǎn)品的外觀、質(zhì)感等,因此在網(wǎng)購時消費者常常會把在線評價作為重要參考,這為消費者了解產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)等提供了便捷,因此網(wǎng)上評論成為了消費者購買決策過程中一個重要的影響因素。在線評論是指消費者將自己的購買行為以及使用經(jīng)歷通過互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)表評論的方式(包括消費者的使用經(jīng)歷、評價和意見)告訴其他購買者的行為。研究發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上評論對消費者購買行為、產(chǎn)品銷量存在顯著影響。而且,作為一種電子口碑,網(wǎng)上評論與商品銷售在某種程度上是相互作用、相互影響的關(guān)系,這就衍生出了一種新型的網(wǎng)絡(luò)營銷手段—好評返現(xiàn)。所謂“好評返現(xiàn)”,就是指消費者只要在收貨后,在規(guī)定的時間內(nèi)給出好評,商家就會給消費者一定的返利。許多賣家為了升鉆沖冠會采用此策略,大多數(shù)消費者會根據(jù)實物給出切實的評價,也有買家為了貪圖小便宜,有時甚至做出不切實際的評價,因此會對潛在消費者帶來一定程度的誤導(dǎo)。因而,分析好評返現(xiàn)對各類消費者購買行為的影響具有重要的學(xué)術(shù)價值和現(xiàn)實意義。
傳統(tǒng)購物與網(wǎng)絡(luò)購物存在很多差異,差別在于網(wǎng)上購物模式、交易環(huán)境和價格等,網(wǎng)店信譽度越高,越能促使消費者購買。影響消費者網(wǎng)上購物的因素包括產(chǎn)品感知性、購物經(jīng)驗、客戶服務(wù)以及預(yù)知風(fēng)險性,信息滿意度和相關(guān)的利益,主觀規(guī)范、態(tài)度和信念,消費者沖動性、產(chǎn)品的品牌、質(zhì)量以及網(wǎng)上信任和以往購物經(jīng)驗,此外不恰當(dāng)?shù)臓I銷行為會對消費者購買行為產(chǎn)生不利影響。
發(fā)表在線評論的消費者起到了雙重作用:信息提供者和推薦者。一方面,它給其他用戶起到了導(dǎo)向信息的作用;另一方面,它的在線評論能夠使以前的消費者向當(dāng)前消費者提供建議。在線評論內(nèi)容會正向影響消費者網(wǎng)購行為,消費者關(guān)注網(wǎng)絡(luò)購物平臺中有關(guān)產(chǎn)品經(jīng)濟(jì)因素的在線評論,所有涉及產(chǎn)品經(jīng)濟(jì)因素的相關(guān)在線評論對網(wǎng)購行為的影響最大,其次包裝設(shè)計和售后服務(wù)的相關(guān)在線評論也對消費者網(wǎng)購行為有一定的影響。負(fù)面評價對消費者購買行為也有影響,且這種影響不是簡單的線性關(guān)系,差評的數(shù)量和負(fù)面評論文本內(nèi)容質(zhì)量對消費者購買行為均有負(fù)向影響。此外,當(dāng)消費者與評論者的相似性較高時,他會更容易進(jìn)入負(fù)面的情景當(dāng)中,想象到自己可能會承受的后果,在感同身受之下,此時負(fù)面在線評論對消費者購買行為影響加大。

圖1 好評返現(xiàn)對消費者購買行為影響的概念模型

表1 描述性統(tǒng)計分析

表2 各變量的信度分析

表3 相關(guān)性分析

表4 好評返現(xiàn)對復(fù)雜購買行為影響的回歸分析結(jié)果
網(wǎng)絡(luò)消費者是指在網(wǎng)絡(luò)上購買且使用商家提供的商品或者接受商家提供的服務(wù)的單位和個人。消費者購買行為是指消費者基于滿足其個人或家庭以及其他需求而發(fā)出的一種購買決策行為。基于消費者行為理論,根據(jù)購買行為的復(fù)雜程度,本文將消費者購買行為分為復(fù)雜的購買行為、尋求多樣化的購買行為、習(xí)慣性的購買行為和尋求低價的購買行為四種類型,由此建立研究概念模型,如圖1所示。
復(fù)雜的購買行為類型的消費者在網(wǎng)購時會進(jìn)行大量地比較,例如在店鋪之間進(jìn)行比較、在品牌之間進(jìn)行比較、在產(chǎn)品之間進(jìn)行比較等,對于寶貝詳情,他們會認(rèn)真瀏覽,盡量挑到最適合他們心意的商品;尋求多樣化的購買行為的消費者在網(wǎng)購時具有很大的隨意性,他們并不固定在某一家店或者某一個品牌購買,而是隨意挑選,看中就買;習(xí)慣性購買的消費者在網(wǎng)購時往往出于習(xí)慣,只會在熟悉的品牌、熟悉的店鋪購買,并不是他們對該產(chǎn)品或者商家有較高的忠誠度,只是因為習(xí)慣,不想做出改變;尋求低價購買的消費者網(wǎng)購的最終目的是購買到低價的商品,相比較于產(chǎn)品的品牌或者質(zhì)量等,他們更在意產(chǎn)品的價格,哪個產(chǎn)品價格更低就買哪個。基于以上分析,提出假設(shè):
H1:好評返現(xiàn)對消費者復(fù)雜的購買行為有顯著正向影響;
H2:好評返現(xiàn)對消費者尋求多樣化的購買行為有顯著正向影響;
H3:好評返現(xiàn)對消費者習(xí)慣性的購買行為有顯著正向影響;
H4:好評返現(xiàn)對消費者尋求低價的購買行為有顯著正向影響。
本文問卷分為三個部分:第一部分是消費群體的基本信息調(diào)查,主要是關(guān)于消費者的年齡、性別、職業(yè)、網(wǎng)購情況等;第二部分是關(guān)于消費者對好評返現(xiàn)態(tài)度的調(diào)查;第三部分則是好評返現(xiàn)影響各類消費者購買行為量表。共發(fā)放問卷300份,其中線上(包括微信、人人、微博等)為200份,線下為100份,最終回收有效問卷200份。
調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,69%的消費者經(jīng)常網(wǎng)購,主要在淘寶天貓購買的消費者占比74%,有42%的消費者網(wǎng)購時關(guān)注買家評論,53.5%的消費者認(rèn)為好評返現(xiàn)有點吸引力,可能會購買相關(guān)產(chǎn)品,63%的消費者表示參與好評返現(xiàn)活動時會如實評價,如果商家沒有按照約定返現(xiàn)66.5%的消費者表示無所謂。
數(shù)據(jù)處理主要借助SPSS 21.0軟件。為了方便分析,將變量進(jìn)行了標(biāo)示:Q1表示復(fù)雜的購買行為,Q2表示多樣性的購買行為,Q3表示習(xí)慣性的購買行為,Q4表示尋求低價的購買行為。
所有變量中均值最大的是Q1,為3.09;其次是Q2,為3.04;Q3、Q4的均值分別是2.88、2.76,所有均值集中在2.76-3.09之間,標(biāo)準(zhǔn)差在1.14-1.34之間,如表1所示,樣本數(shù)據(jù)分布滿足正態(tài)分布。
一般情況下認(rèn)為α值<0.35時信度水平比較低,0.35≤α<0.70時信度尚可,α值≥0.7時屬于高信度。從表2可以看出,Q1、Q2、Q3、Q4各變量的Cronbach`s α系數(shù)均集中在0.9左右,大于0.7,因此量表可信度較高。
Q1、Q2、Q3、Q4任兩個變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)集中在0.934-0.959之間,對相關(guān)系數(shù)的檢驗雙側(cè)的P值均小于0.01,如表3所示,各項指標(biāo)間的Pearson相關(guān)系數(shù)均在0.1-1之間,說明好評返現(xiàn)與各項指標(biāo)之間的相關(guān)均具有統(tǒng)計學(xué)顯著性,且均為正相關(guān)。其中Q2與Q3的相關(guān)系數(shù)最大,為0.959,對相關(guān)系數(shù)的檢驗雙側(cè)的P值小于0.01,所以認(rèn)為消費者多樣性的購買行為與習(xí)慣性的購買行為兩者之間具有非常密切的正相關(guān)關(guān)系。
好評返現(xiàn)對消費者復(fù)雜的購買行為影響的回歸分析結(jié)果如表4所示。常數(shù)項系數(shù)為-2.651,回歸系數(shù)為0.857,回歸系數(shù)T檢驗的t統(tǒng)計量觀察值為65.483,T檢驗的概率p值(即Sig值)為0.000,小于0.05,所以可以認(rèn)為回歸系數(shù)有顯著意義。R2越大,說明y與x之間的線性相關(guān)程度越高,也就說明模型的擬合優(yōu)度較好。這里R2值為0.956,說明模型的擬合優(yōu)度很好。由此可得線性回歸方程為:y=-2.651+0.857x。這表明好評返現(xiàn)每增加一個單位,消費者復(fù)雜的購買行為會增加0.857個單位。可見,好評返現(xiàn)活動力度越大,對消費者復(fù)雜的購買行為影響越大,因此假設(shè)H1成立。
好評返現(xiàn)對消費者尋求多樣化的購買行為影響的回歸分析結(jié)果如表5所示。常數(shù)項系數(shù)為-2.479,回歸系數(shù)為0.449,回歸系數(shù)T檢驗的t統(tǒng)計量觀察值為14.915,T檢驗的概率p值(即Sig值)為0.000,小于0.05,所以可以認(rèn)為回歸系數(shù)有顯著意義。這里R2值為0.982,說明模型的擬合優(yōu)度很好。由此可得線性回歸方程為:y=-2.479+0.449x。這表明好評返現(xiàn)每增加一個單位,消費者尋求多樣化的購買行為會增加0.449個單位。可見,好評返現(xiàn)活動力度越大,對消費者尋求多樣化的購買行為影響越大,因此假設(shè)H2成立。

表5 好評返現(xiàn)對尋求多樣性購買行為影響的回歸分析結(jié)果

表6 好評返現(xiàn)對習(xí)慣性購買行為影響的回歸分析結(jié)果

表7 好評返現(xiàn)對尋求低價購買行為影響的回歸分析結(jié)果
好評返現(xiàn)對習(xí)慣性購買行為影響的回歸分析結(jié)果如表6所示。常數(shù)項系數(shù)為-2.391,回歸系數(shù)為0.394,回歸系數(shù)T檢驗的t統(tǒng)計量觀察值為17.970,T檢驗的概率p值(即Sig值)為0.000,小于0.05,所以可以認(rèn)為回歸系數(shù)有顯著意義。這里R2值為0.985,說明模型的擬合優(yōu)度很好。由此可得線性回歸方程為:y=-2.391+0.394x。這表明好評返現(xiàn)每增加一個單位,消費者習(xí)慣性的購買行為會增加0.394個單位。可見,好評返現(xiàn)活動力度越大,對消費者習(xí)慣性的購買行為影響越大,因此假設(shè)H3成立。
好評返現(xiàn)對消費者尋求低價的購買行為影響的回歸分析結(jié)果如表7所示。常數(shù)項系數(shù)為-1.999,回歸系數(shù)為0.724,回歸系數(shù)T檢驗的t統(tǒng)計量觀察值為58.311,T檢驗的概率p值(即Sig值)為0.000,小于0.05,所以可以認(rèn)為回歸系數(shù)有顯著意義。這里R2值為0.945,說明模型的擬合優(yōu)度很好。由此可得線性回歸方程為:y=-1.999+0.724x。這表明好評返現(xiàn)每增加一個單位,消費者尋求低價的購買行為會增加0.724個單位。可見,好評返現(xiàn)活動力度越大,對消費者尋求低價的購買行為影響越大,因此假設(shè)H4成立。
通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)無論男性消費者或女性消費者,網(wǎng)購都是時下主要的購物方式,且主要為中青年群體,網(wǎng)絡(luò)購物給他們帶來了很大的便利性,淘寶天貓是他們的購物首選。大多數(shù)消費者在網(wǎng)購時關(guān)注產(chǎn)品的買家評論,其次是店鋪信譽、價格和寶貝詳情,53.5%的消費者認(rèn)為好評返現(xiàn)有點吸引力,可能會購買相關(guān)產(chǎn)品。調(diào)查結(jié)果表明,在介入好評返現(xiàn)活動后,在參與好評返現(xiàn)活動時63%的消費者會如實評價,賣家若無依照商定返現(xiàn),絕大多數(shù)消費者不在乎賣家到底是否返現(xiàn),他們會直接忽視賣家的這一行為。
通過回歸模型分析,發(fā)現(xiàn)各變量的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)均大于等于0.499,顯著性水平Sig.=0.000<0.05,論證了之前提出的假設(shè)H1、H2、H3和H4,即好評返現(xiàn)對消費者復(fù)雜的購買行為、尋求多樣化的購買行為、習(xí)慣性的購買行為、尋求低價的購買行為均呈正相關(guān)的關(guān)系。R2越大,說明y與x之間的線性相關(guān)程度越高,也就說明模型的擬合優(yōu)度較好。通過上面的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),好評返現(xiàn)對消費者習(xí)慣性購買行為以及尋求多樣化的購買行為之間線性相關(guān)程度較高,其次是復(fù)雜性購買行為,相關(guān)程度最小的是尋求低價的購買行為。
1.殷國鵬.消費者認(rèn)為怎樣的在線評論更有用?—社會性因素的影響效應(yīng)[J].管理世界,2012(12)
2.Beales H,Mazis M B,Salop S C,et al.Consumer Search and Public Policy[J].Journal of Consumer Research.1981,8(1)
3.郝媛媛,鄒鵬,李一軍等.基于電影面板數(shù)據(jù)的在線評論情感傾向?qū)︿N售收入影響的實證研究[J].管理評論,2009,21(10)
4.李琪,阮燕雅.有用性無差異的在線產(chǎn)品質(zhì)量評論和服務(wù)水平評論對消費者網(wǎng)上購買意愿的不同影響研究[J].經(jīng)濟(jì)問題探索,2015(1)
5.李宏,喻葵,夏景波.負(fù)面在線評論對消費者網(wǎng)絡(luò)購買決策的影響:一個實驗研究[J].情報雜志,2011,30(5)
6.馬艷麗.沖突的在線評論對消費態(tài)度的影響[J].經(jīng)濟(jì)問題,2014(3)
7.鄧之宏.我國消費者網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購參與動機實證研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究,2015(16)
8.孫永波,劉曉敏.電商新趨勢下影響網(wǎng)絡(luò)消費者購買行為因素研究[J].北京工商大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2014,29(4)
9.Sirrka L J,Peter A T.Consumer Reactions to Electronic Shopping on the World Wide Web[J].International Journal of Electronic Commerce,2012,1(2)
10.Chung-Hoon Park,Young-Gul Kim.Identifying Key Factors Affecting Consumer Purchase Behavior in an Online Shopping Context[J].International Journal of Retail&Distribution Management,2003(31)
11.Moez L,Mohamed K,Anissa F.What Makes Consumers Buy from Internet?[J].IEEE Transactions On Systems,2000,30(4)
12.Kwek Choon Ling,Lau Teck Chai,Tan Hoi Piew.The Effects of Shopping Orientations,Online Trust and Prior Online Purchase Experience toward Customers’Online Pur-Chase Intention[J].International Business Research,2010(3)
13.Hanan Iftekhar,Arslan Ayub,Adeel Razzaq,et al.Detrimental Effects of Marketing Practices on Consumers`Buying Behaviors[J].Business Management Dynamics,2013,2(10)
14.Park D H,Lee J,Han I.The effect of online consumer reviews on consumer purchasing intention:E moderating role of involvement[J].International Journal of Electronic Commerce,2007,11(4)
15.劉旭.B2C平臺在線評論與網(wǎng)購行為的關(guān)系研究[D].西安科技大學(xué),2013
16.陸海霞,吳小丁,蘇立勛等.差評真的那么可怕嗎?—負(fù)面線上評論對消費者購買行為的影響研究[J].北京社會科學(xué),2014(5)
17.劉麗.負(fù)面在線評論對消費者購買意愿的影響研究—以體驗型產(chǎn)品為例[D].重慶工商大學(xué),2014