網絡口碑對化妝品消費者購買意愿的影響分析

周夢佳，程 春

（仰恩大學 管理學院，福建 泉州362014）

一、化妝品行業的發展現狀

隨著互聯網的發展，傳統的化妝品銷售渠道已不能滿足消費者日益增長的需要?；瘖y品企業開始轉型進入電商平臺，至今已有十多年的時間。這個期間共分為兩個階段：淘品牌時期和“社交+電商”模式時期。從2008 年開始，化妝品企業通過借助電商渠道的紅利，出現了很多的淘品牌公司，如目前仍在一線活躍的百雀羚、膜法世家、相宜本草等企業。而自2014 年以來以微博、小紅書為首的“社交+電商”模式成為電商渠道發展的新趨勢。如百雀羚憑借其在社交平臺的良好口碑連續三年在淘寶“雙11”促銷中獲得美妝類銷量冠軍，2019 年其“雙11”銷售額更是高達8.56 億元。

二、相關理論概述

（一）網絡口碑

20 世紀90 年代，隨著互聯網的發展，消費者不再局限于線下面對面的交流方式，而是可以通過微博、小紅書等網絡平臺來搜尋各種產品的口碑信息，并將自己消費經歷傳播給他人，因此有關網絡口碑的研究就誕生了。Henning（2004）指出網絡口碑是消費者通過網絡渠道與其他消費者分享其消費產品或服務的自身經驗、意見及相關知識。[1]通過查閱資料可知已有很多國內外學者從不同的角度采用不同的研究方法對網絡口碑進行了相關研究。他們的研究主要是通過以網絡口碑形成的原因、呈現方式、傳播渠道以及網絡口碑的幾大特點作為研究對象，從而構建相應的理論模型。本文在綜合國內外學者的研究基礎上認為網絡口碑是指消費者在購買產品后通過借助網絡傳播平臺進行分享有關產品、服務和品牌等信息的非面對面的溝通，是消費者之間互相交流消費經歷的一種形式，主要以文字、圖片和視頻等方式呈現。

（二）購買意愿

20 世紀90 年代以來，影響消費者購買意愿的新因素層出不窮，購買意愿作為消費者對產品的一種心理偏好，隨著網絡的發展和文化價值的改變，企業也努力運用各種方式以求抓住消費者偏好的胃口，以提高消費者的購買意愿。誰掌握了影響消費者購買意愿的因素，誰就能更好制定營銷策略并以此獲取更大收益。Fishbebin 等（1975）對購買意愿進行界定，認為消費者在日常生活中購買產品或服務過程中反映出來的購買欲望的大小就是消費者購買意愿。[2]Fishbein 和Manfredo(1992)通過研究發現，在消費者產生實際購買行為表現出來之前的決定才是消費者購買意愿。[3]本文通過總結上述學者的觀點認為購買意愿就是指消費者在產生實際購買行為之前所愿意進行購買或選擇某種商品概率的大小。

三、模型的構建及假設的提出

（一）構建模型

本文依據楊攀（2013）的正面網絡口碑信息如何對消費者行為意愿產生影響模型，[4]并對已有相關理論研究進行梳理分析，結合化妝品行業的發展現狀，構建“網絡口碑—購買意愿”研究模型，以網絡口碑作為自變量，從質量、數量、得分以及專業性四個方面分析對消費者購買意愿的影響。

（二）提出假設

1.網絡口碑的質量與購買意愿

消費者在使用化妝品后是否對產品表示贊賞并給出令人信服的理由，這會對其他消費者是否愿意去相信評價信息產生重大影響。如果沒有中肯的理由消費者對評價信息的真實性就會產生懷疑。所以本文提出以下假設：

H1:網絡口碑的質量對消費者購買意愿產生顯著正向影響。

2.網絡口碑的數量與購買意愿

Park 和Lee（2007）認為對某種特定產品信息的相信程度及購買意愿會隨著網絡口碑數量的增加而提高。[5]這會使消費者更愿意相信網絡口碑提供的信息，對購買意愿產生影響。同時，網絡口碑的數量越多，則相關產品信息有用性的機率就會增大，就會提高消費者深入了解產品的概率，在一定程度上加深了消費者對產品的印象，有利于促進消費者購買行為。因此本文提出以下假設：

H2:網絡口碑的數量對購買意愿產生顯著正向影響。

3.網絡口碑的得分與購買意愿

網絡口碑的得分一般是從1 分到5 分，分數越接近1 就意味著消費者對產品給出的評價越低，分數越靠近5 就代表消費者給出的評價越高。也就是說網絡口碑的評分越高則表示該產品或服務越受大眾的喜歡和肯定，這可以降低消費者對不確定因素帶來的風險顧慮，提高消費者的信任，從而影響其購買決策。因此本文提出如下假設：

H3:網絡口碑的得分對購買意愿具有顯著正向影響。

4.網絡口碑的專業性與購買意愿

一般情況下由專家或社會信譽良好的人發出的信息更容易令人相信。他們對大眾具有顯而易見的威信，就像社會的風向標，其一舉一動都會被大眾所模仿。若由其代言產品就會引發其他消費者的好奇心，從而使更多消費者產生購買意愿。因此本文提出以下假設：

H4:網絡口碑的專業性對購買意愿產生顯著正向影響。

四、研究設計

（一）問卷設計

本文通過對消費者在網絡渠道購買化妝品的購買意愿進行問卷調查，對網絡口碑的質量、數量、得分以及專業性如何影響消費者購買意愿進行探討。問卷采用匿名的方式進行，以保證數據的可靠性。問卷設計分為兩個部分：第一部分為基本情況，包括性別、年齡、學歷、職業以及月消費水平；另一部分為主體部分，運用李克特量表對網絡口碑質量、數量、得分、專業性和消費者的購買意愿設計題項。

（二）變量測量

本研究主要有五個變量，包括網絡口碑質量、數量、得分、專業性和消費者購買意愿。通過閱讀相關文獻，探討化妝品消費者購買意愿的影響因素，對變量題項進行設計。對于網絡口碑的質量，本文設置了“該產品的評價是真實的”，“該產品的評價為后續購買者提供了有價值的信息”等5 個題項；對于網絡口碑的數量，本文設置了“該產品有很多評論”，“該產品有很多消費者的留言”等5 個題項；對于網絡口碑的得分，本文設置了“該產品的高分數傾向是正面的”等3 個題項；對于網絡口碑的專業性，本文設置了“產品評論者是該領域的專家”，“產品評論者擁有豐富使用經驗”等4 個題項；對于購買意愿，本文設置了“購買產品時我會參考這些網絡口碑信息”，“網絡口碑信息影響著我對該產品的最終購買決策”等4 個選項，最終形成化妝品消費者購買意愿測量量表。

五、數據分析

本次調查通過問卷星對近兩月在網絡購物平臺購買過化妝品的消費者發放，回收287 份問卷，有效問卷為250 份，問卷有效率為87.11%。

（一）信度分析

網絡口碑的質量、數量、得分以及專業性的Cronbach’s Alpha 系數分別為0.872、0.856、0.801 及0.873，購買意愿的Cronbach’s Alpha 系數也達到了0.845。本文所有變量的Cronbach’s Alpha 系數都在0.7 以上，說明量表信度較好。

（二）效度分析

本文采用因子分析對效度進行檢驗，因子分析的第一步就是對原始變量進行KMO 和Bartlett 的檢驗，而KMO 值的大小則直接決定能否進行因子分析。本文運用SPSS 19.0 進行分析，研究變量的KMO 值為0.925，大于0.7，Sig 的值為0，可以進行因子分析。其旋轉成分矩陣如表1 所示。

表1 旋轉成分矩陣

因子分析采用主成份分析法共提取3 個成份，8.268、1.654 和1.105 是3 個因子的特征值，其解釋總方差達到了64.862%。從表1 可以看出，題項的分布情況良好，因子載荷均在0.5 以上。結果顯示問卷的測量量表具有較好的效度。

（三）描述性統計分析

描述性統計分析主要是通過調查對象的性別、年齡、學歷、職業以及月消費水平等變量來進行描述，結果表明：

第一，從性別來看，調查對象女生居多，比例為64.8%，而男性比例為35.2%。

第二，對年齡層進行分析，發現有著最多樣本數的是18～25 歲的年齡層，所占比例高達71.2%；26～35 歲和18 歲以下的樣本排名第二和第三，所占總體比例分別為16.4%和8.8%；而36～50 歲和50歲及以上年齡層的樣本最少，僅僅只占總體比例的2.4%和1.2%。

第三，從學歷來看，本科、高中、大專學歷位列樣本前三名，本科的比例占到總體比例的68.8%，高中和大專的比例差距甚小，分別為13.2%以及11.6%；而初中及以下和碩士及以上的樣本比例最小，只有3.6%和2.8%。

第四，從職業分布情況來看，65.2%的樣本集中在學生；其次是企業人員、自由職業者、政府或事業單位以及其他人員，分別占總體比例的16.0%、7.6%、6.8%和4.4%。

第五，對于月消費水平而言，每月消費在1000～3000 元的樣本居多，所占比例為61.6%；1000 元以下和3000～5000 元的樣本數所占比例分別為17.6%和14.8%，但對于所占比例不足10%的5000 元以上的樣本來說是非?？捎^的。

從總體來看，樣本集中分布在18～25 歲，月消費水平在1000～3000 元，學歷在高中及以上的女學生當中，恰好這一群體與互聯網和化妝品的聯系最為密切，因此能夠在一定程度上保證此次研究的質量。

（四）相關分析

本文對網絡口碑的質量、數量、得分、專業性以及購買意愿五個變量的相關性進行分析，結果如表2 所示。

表2 相關分析

從表2 可知：網絡口碑的質量、數量和專業性與購買意愿之間的相關系數分別為0.422、0.460 和0.404，均顯著，說明網絡口碑的四個因素與購買意愿具有顯著的相關性，為后續分析提供了基礎。

（五）回歸分析

本文通過回歸分析對假設進行檢驗。F 值為115.757，P 值為0.000，R2 為0.383。為避免變量間的共線關系，以容差和VIF 作為參考依據。結果如表3 所示。網絡口碑的質量、數量、得分以及專業性的容差值分別為0.723、0.685、0.693 和0.698，VIF的值分別為1.383、1.460、1.443 和1.433，自變量適合回歸分析。由表3 可知，網絡口碑的質量、數量、得分及專業性的回歸系數分別為0.157，0.220，0.313，0.076，均顯著。

表3 回歸和顯著性分析

（六）研究結果

從上述的分析結果可以看出，網絡口碑的質量對購買意愿有顯著的正向影響（β=0.157，sig＜0.01），假設H1 成立；網絡口碑的數量對購買意愿有顯著的正向影響（β=0.220，sig＜0.01），假設H2 成立；網絡口碑的得分對購買意愿有顯著的正向影響（β=0.313，sig＜0.01），假設H3 成立；網絡口碑的專業性對購買意愿有顯著的正向影響（β=0.076，sig＜0.05），假設H4 成立。

六、提高化妝品消費者購買意愿的建議

根據上述分析可知網絡口碑的質量、數量、得分以及專業性都能正向顯著影響網購化妝品的消費者購買意愿。即若化妝品網絡口碑的質量高、數量多、得分高、專業性強，就越有利于激發消費者的購買意愿，消費者就會偏向于這個化妝品品牌，產生購買行為。故本文提出以下建議。

（一）鼓勵消費者多發布質量高的口碑信息

企業需對發布的網絡口碑信息加以審核，如發布的網絡信息是否與本產品相符合，是否存在惡意造假，是否真實可靠的等等，除此之外，企業要鼓勵消費者多發表高質量、真實可靠、形式多樣的網絡口碑信息，這對于潛在的消費者更有說服力，可以降低甚至消除消費者心中的顧慮，從而增加購買意愿。當然企業要采取措施對發表高質量網絡口碑的消費者提供獎勵，如對于那些高質量評論達到一定次數的消費者給予一定的折扣，或者將其列為本店的VIP 客戶，享有一定的優惠特權，也可以贈送一些小禮品以表心意等，以此來與消費者建立互惠互利的合作關系，激勵更多的消費者發布又多又好的口碑信息。

（二）建立網絡口碑得分管理機制

俗話說：“好事不出門，壞事傳千里”，負面口碑信息的影響力往往比正面更大，受關注度更高，傳播的速度更快，同時也會影響著企業的得分。因此，當發現負面口碑信息時，企業要第一時間派人聯系發布者詢問情況，若是企業自身的問題，就要及時與消費者進行調解，賠禮道歉，化解矛盾；若發布者是惡意攻擊，就要及時澄清事實，恢復企業聲譽，必要時拿起法律的武器捍衛自身的權益，同時借助這次機會向消費者發布正面的產品信息，維護企業的形象，從而提高企業的得分。

（三）增加專業人士發布的網絡口碑信息

企業要重視網絡口碑的專業性，如網絡口碑的信息發布者是否是專業人士，是否具有良好的社會信譽，是否擁有豐富的使用經驗等等。具有良好社會信譽的人和專家的意見對消費者來說更容易產生較強信任感，若是這些人能夠代言相關產品或者能和消費者分享他們使用產品后的效用，那么這將會大幅度促進消費者的購買意愿，從而提高企業的營銷效果。