負面在線評論內容對服裝銷量的影響研究

喻亦爽

摘要：以淘寶網服裝產品為研究對象，抽選108家店鋪消費者購買服裝的負面在線評論數據，并將負面在線評論劃分為客服、物流、質量、色差及尺碼五類內容，通過實證分析其評論量及總評論量對服裝銷量的影響，結果表明：總評論量對服裝銷量有顯著的正向影響，負面在線評論總量對銷量呈負向顯著影響；客服、物流和質量對服裝銷量的影響顯著，色差及尺碼對銷量的影響不顯著。

關鍵詞：負面在線評論；服裝銷量；評論數量

中圖分類號：F7246文獻標識碼：A文章編號：2095-3283（2016）03-0124-03

一、引言

隨著互聯網的迅速發展，網上購物因其獨有的便捷特點成為年輕人的主流選擇，在線評論更是成為消費者了解商品的重要信息來源。為了更加精確地把握購買商品的性能，消費者往往比較關注負面在線評論。近年來，由負面在線評論引起的網絡店鋪賣主和買主之間的矛盾沖突越來越嚴重，賣主威脅買主刪除負面評論所采取的過激行為也屢見不鮮?？梢娯撁嬖诰€評論對商家造成了一定的不良影響。張耕和郭寧（2012）通過回歸分析處理所得數據揭示產品暢銷度在負面在線評論對產品銷量影響中的作用大小。胡志海等（2015）將樣本數據進行線性回歸得到各變量的相關性，分析了在線評論的數量及差評率對產品銷量的影響。從現有的研究文獻看，大部分對負面在線評論的實證研究都集中在負面評論數量對銷量的影響上，對于負面在線評論內容沒有進行深入探討，而負面在線評論內容對產品銷量的影響尤其是對服裝商品銷量的影響至關重要。本文以淘寶網服裝產品為研究對象，通過收集、分析消費者購買服裝的負面在線評論數據，根據負面在線評論內容將其分類，找出對服裝銷量有顯著影響的那一類或幾類負面評論，試圖從負面在線評論內容方面分析影響服裝銷量的主要因素，并針對這些影響因素向商家提出合理建議。

二、模型假設

本文旨在探討負面在線評論內容對服裝銷量的影響，因此構建的兩個模型均以服裝銷量作為因變量，解釋變量有負面在線評論數量、總評論量、根據負面在線評論內容分類后各類別下的評論數量，兩模型由于研究的不同，因此具有不同的解釋變量。

在模型1中，以負面在線評論數量和總評論量為解釋變量，用以說明負面在線評論總量對服裝銷量的影響。在模型2中，本文根據負面在線評論內容對負面評論進行分類：消費者對服裝做出的諸如衣服質量不好的評論歸為質量一類，諸如收到的衣服的顏色與在網上看到的顏色不一致的評論歸為色差一類，諸如衣服的尺碼與網上描述的尺寸不符的評論歸為尺碼一類，諸如物流速度太慢、快遞服務不好的評論歸為物流一類，諸如賣家態度惡劣，售后服務差的評論歸為客服一類。以質量、色差、尺碼、物流、客服這五類下的評論數量及總評論量為解釋變量，用以指出對服裝銷量有顯著影響的那一類或幾類負面評論。

（一）負面在線評論量對服裝銷量的影響

由于消費者在進行網絡購物時對產品評論有極高的依賴性且對于產品的負面評論十分敏感，因此在同批次產品中，消費者更愿意選擇負面評論較少的產品以降低買到次貨的風險?，F有文獻都表明，負面在線評論數量對產品銷售量有顯著的負面影響。據此，本文提出假設h1。

h1：負面在線評論數量越多，服裝銷量越少。

（二）在線總評論量對服裝銷量的影響

一般說來在線總評論量是產品銷量的客觀反映。胡志海等（2015）通過在淘寶上收集、整理護膚品的銷量等數據，發現新增銷量與評論數量相關，評論數量對護膚品新增銷量的影響極為顯著，護膚品的評論數量越多則銷量越高。因此本文提出假設h2。

h2：在線總評論量越多，服裝銷量越多。

（三）關于客服一類的負面在線評論數量對服裝銷量的影響

商家的服務態度對消費者的購買行為會產生直接或間接的影響。商品相近或同質的兩家店鋪，消費者更愿意選擇服務態度好的商家。在消費者咨詢產品的相關信息時，商家表現出來的服務態度在很大程度上會決定消費者的最終購買行為，即服務態度越惡劣的商家，消費者越容易放棄購買產品。因此，本文提出假設h3。

h3：關于客服一類的負面在線評論數量對服裝銷量有顯著影響，并且評論數量越多，服裝銷量越少。

（四）關于物流一類的負面在線評論數量對服裝銷量的影響

根據時間偏好理論，人們常常展現出正時間偏好率的特征，這意味著人們認為當下某種物品所具有的價值比未來同樣的這個物品具有的價值高。因此，消費者更樂意購買能夠快速拿到手中的產品，并且物流越慢就越加重消費者對購買商品的擔心，產品在運送途中承擔的風險也越大。據此，本文提出假設h4。

h4：關于物流一類的負面在線評論數量對服裝銷量有顯著影響，并且評論數量越多，服裝銷量越少。

（五）關于質量一類的負面在線評論數量對服裝銷量的影響

雖然產品的款式、顏色會對消費者的購買行為產生影響，但是消費者最終決定是否購買某產品與產品質量有著重要關系。負面在線評論中，消費者對產品質量一類的評論十分關注，產品質量的好壞直接決定了這項產品是否值得消費者購買。因此，本文提出假設h5。

h5：關于質量一類的負面在線評論數量對服裝銷量有顯著影響，并且評論數量越多，服裝銷量越少。

（六）關于色差、尺碼類的負面在線評論數量對服裝銷量的影響

消費者在選擇產品時還會注意到產品有無色差、尺碼方面的問題。由于色差和尺碼問題是消費者的主觀反應，因此關于這兩類的負面評論幾乎不影響消費者的購買決定。況且商家因拍攝光線等外在因素導致的網絡圖片顏色與實際產品顏色不符是不可控的，而消費者認為的尺碼問題大部分可以通過告訴客服形體大小由客服推薦尺碼這種途徑得以解決。據此，本文提出假設h6和h7。

h6：關于色差一類的負面在線評論數量對服裝銷量沒有顯著影響。

h7：關于尺碼一類的負面在線評論數量對服裝銷量沒有顯著影響。

三、實證分析

（一）數據描述

本研究所用的數據是隨機從淘寶網中的服裝店鋪收集而來，記錄時間為2015年12月7日至2016年1月7日，抽選的店鋪有108家。為避免季節因素對服裝銷量的影響，本文特地以冬季女性羽絨服作為研究對象收集相關數據，記錄下選取店鋪中特定服裝的這一個月的銷量、總評論量、負面在線評論數量，以及根據負面在線評論內容進行分類后得到各類別下的評論量。為確保數據的準確度，防止其他變量對數據的不可控影響，需要對上述得到的數據進行處理：在選取的店鋪中記錄下信譽等級相近的服裝店鋪的相關數據，并且在選定的服裝店鋪中留下價格相同或相近（價格上下波動不超過1元）的羽絨服銷量等數據，剔除其他價位的羽絨服銷量等數據以消除價格對銷量的影響。經過處理后得到可用數據37組。

（二）基本結果

表1兩變量對服裝銷量的回歸結果coefficientt-Statisticprobc3825（689）00000Log（tc）05082728**（694）00000Log（tnc）-0232-2032*（-471）00000R209345調整R209306注：（1）tc、tnc分別表示總評論量和負面在線評論量；（2）*，**分別表示通過顯著水平為005，001的統計檢驗。

為檢驗前面所提假設的正確性，對這37組數據采用最小二乘法進行回歸分析，在模型1、2中均使用Eviews80分析相關數據。通過模型1得到負面在線評論總量與服裝銷量的關系，通過模型2找到對服裝銷量有顯著影響的一類或幾類負面評論。為較容易地分析解釋變量和因變量間的關系，本文對兩模型中的數據均采用對數形式。表1和表2分別是模型1和模型2的回歸結果，表3則是在表2的回歸結果上剔除對服裝銷量無顯著影響的解釋變量后并對回歸結果做異方差、序列相關性等檢驗及修正得到的最終結果。根據表1可知：負面在線評論量和總評論量均通過顯著性檢驗，且總評論量對月銷量有顯著正向影響，負面在線評論量對月銷量有顯著負向影響，即有關負面在線評論量、總評論量對銷量影響的假設h1和h2成立。據表2可知：由于|-015|<|-1688|，故接受解釋變量尺碼對被解釋變量銷量沒有影響的原假設，同理知色差對銷量也沒有影響，即在五類評論中，客服、物流和質量三者對服裝銷量有顯著影響，而色差和尺碼對服裝銷量無顯著影響。這意味著上述關于色差、尺碼的假設h6和h7成立。根據表3，總評論量對服裝銷量有著顯著的正向影響，客服、物流和質量對服裝銷量有顯著的負向影響，因此假設h3、h4和h5均成立。

四、結論與建議

（一）結論

從上述實證分析中不難發現負面在線評論數量會影響到服裝的銷量，且兩者之間存在負向關系，這說明消費者在網絡購物時出于規避風險的考慮，會慎重選擇那些負面評論較多的產品。在根據負面在線評論內容進行分類后得到各類別下的評論量中，關于客服、物流和質量類的評論對服裝銷量會產生影響，而關于色差和尺碼類的評論對服裝銷量沒有顯著影響。由于對色差及尺碼的評論涉及到消費者的主觀判斷，因此這兩項對服裝的銷量沒有決定性作用。

（二）建議

一是重視負面在線評論。負面在線評論量對服裝銷量有顯著負向影響，但商家不應采取過激行為消除負面評論，否則將得不償失，況且總評論量越多，服裝銷量也會增加；二是商家應區別對待負面在線評論的內容。負面評論中有關客服、物流、質量類的評論對服裝銷量的影響較大，這幾項評論量越多服裝銷量會越少。商家應改進客服態度并提高物流速度，對于產品的質量問題，商家在發貨前應仔細檢查產品確保服裝沒有缺損沒有弄臟等，商家甚至可以更換進貨商以盡可能減少質量問題的出現；三是商家應充分利用消費者的評論提高產品的知名度，避免與消費者發生沖突損壞店鋪的名譽。

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Abstract：With Taobao clothing products as studying object，this dissertation collect and select the negative online review data of 108 stores and then analyze these datas. According to the content，the negative online reviews were divided into five categories：customer service，logistics，quality，color difference and size.Through empirical analyzing the influence of these five types of comments and the total amount of comments on apparel sales. The results of the research show that：the total amount of comments has a significant positive impact on apparel sale and negative online reviews has a significant negative impact on apparel sale，in the comments of five categories，customer service，logistics and quality has significant impact on apparel sales，the effect of color difference and size on apparel sales is not significant.

Key words：negative online reviews； apparel sales； reviews volume

（責任編輯：郭麗春）