在线商品评论信息内容影响因素的实证研究

在线商品评论作为在线口碑的一种重要形式,是电子商务交易活动中的一类关键信息资源。研究和识别影响评论信息内容的因素,对于消费者做出正确有效的购买决策和促进电子商务平台完善自身建设等具有重要作用。该文从用户、商家/平台、在线商品这三个层面出发,采用问卷调查和统计分析法,对评论用户群体进行在线商品评论信息内容影响因素实证分析。研究发现:用户的情感分享、专业程度、与商家/平台的关系强度正向影响在线商品评论信息内容;商家/平台的态度负向影响在线商品评论信息内容。     

基于在线评级和评论的评价者效用机制研究

互联网中对产品和服务的评价越来越受到重视,因为评价能够消除消费者的不确定性,辅助其做出购买决策。大多数在线购物网站中用户的评价包括评级和评论。现有的评价反馈系统和评价研究往往只单独关注评价者之间的评级或评论,而忽略了两者之间的有机统一。评价者的评级并不一定反映评价者的真实评价,很多评价者更倾向于选择评论文本来表达自己的真实情感。本文以从淘宝网抓取的852071条评价数据为基础,通过分析评价者评级和评论之间的不一致性,结合RFM模型,考虑评级和评论两种信息形成的评价效用,提出了RFMA模型来计算评价者的总体评价效用。并据此对好的与不好的评价者进行区分,进一步为消费者的购买决策提供支持。通过对评价者的总体分析可以得出,本文提出的机制更加具有可用性和有效性。     

在线客户评论对消费者购买决策的实证研究

从实证角度出发,在已有文献的基础上，构建了在线客户评论对消费者购买决策的影响模型。研究结果表明：消费者——网站关系、评论者资信度、评论的效价、评论的数量以及评论的质量对消费者购买决策的影响显著正相关：接收者的专业能力对消费者购买决策的影响显著负相关。根据研究结论为企业提出了相应的管理建议及对策。     

基于社会学习理论的在线评论信息对购买决策的影响研究

消费者在线商品评论对电商企业提高销售业绩,消费者制定购买决策等都有重要作用。本文基于社会学习理论,运用贝叶斯和高斯更新公式构建社会学习模型,分析消费者通过社会学习评论数量和等级对其购买决策的差异性影响,并深入探析评论数量和等级的内在关系,运用数值试验和电子商务网站获取的真实数据,验证了模型和结论的有效性。结果表明评论等级与评论数量存在负相关关系,评论等级随销售量和评论数量增加而下降; 但当评论数量达到某值后,评论等级受评论数量影响不大,评论等级对销售量有积极作用,评论数量对高质量产品销售量有积极作用,对低质量产品销售量没有积极影响。本文结果说明评论数量和等级在不同销售期对不同产品的购买决策有差异性影响,从而有利于电商企业在不同销售期制定相应的营销策略。     

卖家反馈能否引发高质量的在线评论信息？——基于淘宝网的实证分析

高质量的评论为店铺带来良好的网络口碑。网络卖家如何通过回复评论来提高消费者发布评论的积极性,并提高评论内容的质量水平？本文利用评论长度和评论图片数量来衡量在线评论质量,构建卖家在线回复、店铺特征以及在线评论质量对消费者购买决策影响的理论模型。通过收集淘宝网交易数据,对假设进行了验证。发现卖家回复正向影响评论长度与图片评论数,店铺星级水平和店铺服务能力在其中具有调节作用。高质量的在线评论会促进消费者的购买决策。本文结论将为电子商务平台和卖家提升经营绩效提供建议。     

在线客户评论对网络服装消费者购买决策的影响

如何利用网络进行口碑营销,逐渐成为营销人员和研究学者关注的热点话题。笔者在总结国内外有关消费者购买决策研究的基础上,以有过网上服装购买经历的高校大学生和参加工作的年轻一代为研究对象,通过编制《在线客户评论对网络服装消费者购买决策的影响研究问卷》,探讨在线客户评论如何最终影响消费者的购买决策。     

在线商品虚假评论发布动机及形成机理研究

在线商品虚假评论不仅给消费者做出合理购买决策制造了巨大障碍,也降低了电商平台的商誉并损害了平台上大部分商家的利益。本文基于动机理论研究在线虚假评论的发布动机和形成机理,一方面通过问卷调查和文献调研考察消费者和商家发布虚假评论的潜在动机,另一方面结合结构方程模型和数据分析探究虚假评论的形成机理。本文从消费者相关型动机和商家相关型动机两个维度提炼出五种在线商品虚假评论的发布动机,并构建结构方程模型对虚假评论的形成机理进行实证检验。研究结果表明：情感宣泄、奖励机制、雇佣“水军”是发布虚假评论的直接动机;雇佣“水军”通过商品推销/诋毁和支持/诋毁商家这两个中介变量,对发布虚假评论行为具有间接影响;“水军”是通过推销或诋毁商家商品,在电子商务竞争中吹嘘自己并诋毁竞争对手的方式来发布虚假评论。本文研究结论对于有效提升在线商品虚假评论的治理与防范提供了切实可行的管理实践洞察。     

基于多任务委托代理的业主与承包商激励模型

在线评论是近几年学者们非常关注的问题，已有研究多是针对消费者在收到产品之后第一次进行的评论，随着网络购物机制的完善，各大网上购物平台为消费者提供追加评论的机会，即在使用产品一段时间后再次进行评论。 将在线评论分为在线初次评论和在线追加评论，基于不同产品类型(搜索型产品和体验型产品)和产品价格，探讨评论数量、评论长度、评论时间间隔和评论情感强度之间的差异。从在线零售网站天猫商城上获取真实的在线评论作为实验数据，采用回归分析、多因素方差分析、独立样本t检验、配对样本t检验等方法，利用SPSS 20进行数据分析。 研究结果表明，①评论数量受到评论类型和产品价格的影响，评论类型对评论数量的影响最大，初次评论数量明显多于追加评论数量，产品价格对评论数量有负向影响，而产品类型对评论数量无显著影响；②体验型产品的评论长度和评论时间间隔均大于搜索型产品，产品价格正向影响评论长度和评论时间间隔；③初次评论和追加评论的情感强度差异受情感倾向的影响，如果初次评论和追加评论的情感倾向均为负向，则追加评论的情感强度大于初次评论的情感强度；如果初次评论和追加评论的情感倾向均为正向，则追加评论的情感强度小于初次评论的情感强度。 研究结果表明初次评论和追加评论在一些基本特征方面存在差异，一方面是对已有在线追加评论研究的补充，为后续比较研究初次评论和追加评论对消费者影响提供理论基础；另一方面，企业可针对不同类型和不同价格的产品采取不同措施，使评论长度、时间间隔和情感强度保持在优良水平，充分利用在线评论对消费者购买决策的影响。     

商品类型对消费者评论认知的影响：基于眼动实验

在线评论是消费者在线购买产品或服务的重要信息来源。近年来，许多商家鼓励消费者在发表文字评论的同时上传买家秀图片，表明多数商家认为含有图片的评论更有助于消费者完成购买任务。已有在线评论有用性的相关研究广泛探讨了纯文字评论对消费者决策的影响，缺少消费者对纯文字评论与含有图片评论认知差异的研究。 在此背景下，基于模式一致性理论提出不同商品类型情景下消费者对纯文字和含有图片两类评论认知行为的研究假设，从认知心理学视角系统地研究商品类型对消费者评论认知行为的影响机理；通过眼动实验收集数据，采用独立样本t检验和双因素方差分析检验研究假设；同时检验性别在商品类型与评论认知关系中的调节作用，从理论上证明商品类型对消费者评论认知的影响，为验证商品类型、评论形式和性别因素间的内在机制提供实证支持。 研究结果表明，商品类型显著影响消费者在线评论认知行为。眼动实验证实消费者在购买搜索型商品时更依赖纯文字评论做出决策。对于体验型商品，女生组眼动数据支持所有研究假设，当女性消费者购买体验型商品时，对网页中含有图片评论的关注度更高；当她们购买搜索型商品时，对网页中纯文字评论的关注度更高。性别在商品类型影响评论认知的关系中起调节作用，并给出多因素间更为复杂的交互关系。 研究结论表明消费者对两种评论形式存在认知差异，揭示了消费者在线评论认知行为规律，对于商家及社交商务平台展开有针对性的促销策略都具有实际指导意义，同时眼动实验方法的应用为消费者行为研究提供了新的视角。     

O2O模式下消费者购买决策影响因素社群关系研究

O2O是对传统电子商务的颠覆和创新，近年来发展迅速，但缺乏理论支持。为此，以消费者购买评价为视角，通过对O2O模式下影响消费者购买意愿因素的实证分析，论文提出了影响消费者购买决策的多构面要素体系。然后，采用社会网络分析法，构建了O2O模式下消费者购买决策影响因素社群关系模型。通过对社群关系模型的挖掘与提炼，提取了构面要素社群关系的子图与O2O模式下消费者决策行为模式。研究表明，与其他变量相比，电商知名度、感知商品质量、商品品牌在影响消费者购买决策的构面要素体系中处于支配地位，消费者在购买决策时，既协同考虑电商知名度与感知商品质量、商品品牌与感知商品质量、商品线上价格与感知商品质量，又统筹权衡电商知名度与商品品牌、商品品牌与商品线上价格。最后，依据研究结果，论文为电商O2O模式营销策略提出了建议。     

基于消费者评论的网络预售定价策略研究

在线消费者评论成为影响消费者购买行为的重要因素。本文构建两阶段销售模型（预售期、正常销售期），通过刻画预售期消费者评论对正常销售期需求的影响，探究消费者评论如何影响商家定价策略以及商家如何利用消费者评论调节竞争。结果表明，无论在垄断或竞争市场情形下，若忠实消费者选择等待至正常销售期购买产品，商家均会采取折价预售策略，即通过降低预售期价格提升消费者评论，刺激正常销售期的产品需求。在竞争市场情形下，若普通消费者的产品偏好成本非常低且预售期购买量较小，商家的折价预售策略能通过提升消费者评论以阻止竞争者进入市场；随着普通消费者产品偏好成本增大，商家会将重心转向忠实消费者，进而缓解商家之间的竞争。     

基于好评返现和差评偏好的体验型产品两阶段定价决策研究

假定产品存在发布试销期与正式销售期,在销售商不采取好评返现与采取好评返现两种情形下分别建立考虑消费者差评偏好的两阶段定价决策模型,用KT方法得到相应的最优决策和利润,给出了销售商实施好评返现的条件。基于导函数分析方法与数值仿真技术,分析了好评返现与差评偏好对产品定价、销售商利润和消费者效用的影响,证实了好评返现下消费者重视差评信息的合理性,并针对消费者、平台和销售商提出了对策。研究表明:只有产品质量中等的销售商才会采取好评返现策略,其利润随产品质量的提升而先递增后递减;好评返现提高了销售商第二阶段的市场份额和售价,导致消费者效用损失;消费者越重视差评信息,实施好评返现的高(低)质量产品销售商越多(少),且销售商利润将下降;好评返现扭曲了评价信息的真实性,降低了消费者对在线评价系统的信任度。     

O2O电商平台在线点评有用性影响因素的识别研究——以餐饮行业O2O模式为例

为了识别O2O电商平台在线点评有用性的影响因素,本文构建了基于IAM模型的双路径分析理论模型。以大众点评网上6家餐厅的2372条用户点评数据为样本,通过Tobit回归方法对理论模型进行了实证检验。研究结果显示,核心路径中的信息丰富性、信息可读性及点评负面性等三个变量对在线点评有用性有显著正向影响,其中信息可读性的观测变量点评段落数与在线点评有用性之间呈倒"U"型关系,品牌价值对点评负面性与点评有用性之间的关系具有调节作用,高的品牌价值会降低点评负面性对点评有用性的积极作用。边缘路径中的消费者回应及点评者经验对在线点评有用性具有显著正向影响。旧的评论比新的评论对在线点评有用性的影响更大。     

基于消费者主权的生鲜电商消费体验设置

针对消费者对国内生鲜农产品质量安全的"信任危机"，本文构建了植入消费体验的生鲜电商C2B2B2C模型，让碎片化的消费者通过互联网就近聚合为社群化的食物社区，生产者通过合作社聚合为规模化生产基地，食物社区与生产基地借助电商平台进行产销对接、以销定产和消费体验。研究表明，在传统B2C模式下消费者只能依据供应商提供的信息进行Stackelberg博弈和有限消费体验，购买需求较少。当植入充分的消费体验后，生产者与消费者融合为prosumer，购买需求随消费者对生产者的信任度增加而增加。实证揭示，农耕生产、质量追溯、物流配送、网购操作、产品呈现和售后服务都会显著影响消费体验，电商平台要实现商业可持续性发展必须为消费者设置这些全面而丰富的体验场景。     

Trade-offs in Online Purchase Decisions:: Two Empirical Studies in Europe

The Internet offers firms a new way to market their products and services and to interact with their end-consumers. While many firms have developed websites, very little is known about the trade-offs consumers are willing to make when making online purchases. With millions of websites competing for attention, online firms need to know in what way consumers make purchase decisions online. Consumers mainly evaluate websites on the basis of choice and convenience. In this paper, we present the results of two European studies that examine what consumers actually value in an online environment. In study 1, we assess choice-related trade-offs in terms of number of product categories, variety of products within a given category and product-related information. Conjoint analysis revealed that product-related information represents an important decision-making variable. In study 2, we assess convenience-related trade-offs in terms of logistics, fulfilment and security. Conjoint analysis revealed that fulfilment is the most important variable related to online handling. Finally, our study clearly indicates that firms have to distinguish different consumer segments on the basis of their preferences. This knowledge enables online firms to use their resources more effectively.     

Consumer preference analysis: A data-driven multiple criteria approach integrating online information

Multiple criteria approaches can assist the product manager to know the consumer preferences in the context of e-commerce. Consumer preference analysis explains what aspects of a product affect and how they affect a consumer’s purchasing decision. This issue plays an important role in e-commerce platforms from its relevance in marketing decisions such as advertisements, recommendations and promotions. In this regard, we propose a data-driven multiple criteria decision aiding (MCDA) approach to integrate online information, such as explicit (e.g., reviews and ratings) and implicit (e.g., clicks and purchases) feedback from consumers. However, MCDA approaches present a critical challenge that even an experienced product manager could find it difficult to pre-define the criteria on which a product is evaluated. To address this issue, our proposed approach first utilizes text-mining techniques to assist the product manager identify the criteria, and then determines and collects the relative importance of the criteria and their values. Given the criteria information, we use a sampling process to provide two indices, the consumer preference index and rank acceptability index. The first index helps in prioritizing the pairwise comparisons of products, while the second one helps in deriving a default ranking list for first-time-registered consumers. We record the products viewed by consumers and generate their preference information in the form of pairwise comparisons for analyses within an aggregation-disaggregation paradigm. We also provide a representative value function to help the product manager gain insight into the preferences. Finally, we describe how a real-world application including the product manager and consumers exploits the proposed approach on an e-commerce platform to take a large step toward aiding more realistic and data-driven multiple criteria decision making.     

评分不一致性对在线评论有用性的影响——归因理论的视角

哪些因素会影响在线评论的有用性一直是理论界和实践界都十分关心的问题，但现有研究对在线评论的星级评分是如何影响评论有用性这一问题仍未形成统一的结论。基于此，本文以归因理论为分析框架，构建了在线评论的星级评分与产品的平均星级间的不一致性对评论有用性的影响的研究模型，并重点探讨产品的评论总量以及评论的星级评分和平均星级间差异的方向对这一影响的调节作用。本文以携程网上832233条酒店评论为样本，采用零膨胀负二项回归方法对理论模型进行了实证检验，研究结果表明，评分不一致性对评论的有用性有显著的负向影响，而某种产品的评论总量以及星级评分和平均星级间差异的方向对评分不一致性和评论有用性间的关系起到调节作用。当产品的评论总量越高或评论的星级评分与产品的平均星级间的差异为正向差异时，评分不一致性对评论有用性的负向影响越强。本文的研究成果既为理解在线评论有用性提供了理论贡献，也有助于电子商务或第三方评论网站管理和应用在线评论。     

电商平台自营和制造商直销的多渠道竞争策略研究

近年来电商平台自营产品和制造商开辟直销渠道已非常普遍。电商平台的自营行为，必然会产生与制造商销售渠道（通过平台销售的渠道或直销渠道）的竞争问题；制造商的直销行为，必然会产生与电商平台自营渠道的竞争问题。这种全新的渠道竞争行为非常值得研究，也是本文的研究核心。因此，运用博弈论的相关原理，本文得出并分析了不同情况下电商平台和制造商的博弈均衡策略。研究表明，当直销成本较低时，最终博弈均衡策略为：电商平台自营，制造商同时经营两条渠道；此时如果制造商的两条销售渠道竞争力都强，双方陷入囚徒困境，否则，电商平台利润改善，制造商利润降低。当直销成本适中时，最终博弈均衡策略为：电商平台自营，制造商只直销；此时，如果制造商的两条销售渠道竞争力都强、或平台渠道竞争力适中且直销渠道竞争力强，双方陷入囚徒困境，否则，电商平台利润改善，制造商利润降低。当直销成本较高时，若直销渠道竞争力强，双方将陷入斗鸡博弈。否则，最终博弈均衡策略为：电商平台自营，制造商不直销；此时，电商平台利润会改善，制造商利润会下降。     

消费者对电子商务企业信任保持过程中体验的影响研究

消费者对企业的信任不足是我国电子商务发展的一个重要障碍。本文以认知发生理论、自我知觉理论和技术接受模型为基础,结合我国社会信任建立特点,提出了消费者对电子商务企业信任维持过程中体验的作用机制概念模型及研究假设。现场收集调查数据,并通过结构方程模型检验模型及假设。结果表明,信息搜索满意度与网络购物满意度均通过感知的企业网站的易用性、安全性和有用性影响消费者对电子商务企业的信任。这反映了体验的满意度在消费者维持对电子商务企业的信任过程中具有积极意义,企业可以藉改善体验的满意度来维持消费者对本企业的信任。     

消费者展厅行为和参考质量效应对O2O供应链动态运营策略的影响

本文研究消费者展厅行为和参考质量效应对O2O供应链动态运营策略的影响问题。分析了集中决策、分散决策和制造商分担实体店服务成本决策3种模式下的制造商产品质量策略、实体店和电商平台的服务竞争策略，以及品牌商誉变化和企业利润等问题。并进行了价格、实体店访问比例和展厅行为强度对企业绩效的影响。研究发现：展厅行为会挫伤实体店提供服务的积极性，降低品牌商誉，从而损害制造商和实体店的利润水平；而消费者的这种搭便车行为会提高电商平台利润，但由于参考质量效应的存在，其提升空间有限。综合而言，展厅行为对供应链总体绩效不利。应对展厅行为的长期战略有：1)加强上下游的纵向合作，制造商分担实体店服务成本契约，能实现供应链总体绩效的帕累托改进。2)从受展厅行为影响最大的实体店角度，保持线下产品高定价、高服务水平，提升消费者支付意愿，全面提升实体店的品牌溢价能力，获取长久生存之道。