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。     

默认评论对消费者评论数量与评论长度的影响

揭示电商网站默认评论对后续消费者评论数量与评论长度的影响，提供电商平台评论系统管理思路。本研究通过爬取阿里巴巴消费者评论形成面板数据，构建固定效应模型对默认评论如何影响消费者评论数量和评论长度进行分析。结果表明，随着默认评论数量的增加，消费者评论数量减少，评论长度减短。此外，使用实验法对默认评论影响消费者评价意愿的心理机制进行中介效应分析，结果发现，默认评论数量的增加会降低消费者评论意愿，原因在于默认评论增强了消费者从众心理，导致消费者不提供用户评论。     

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。     

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。     

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。     

在线评论对电商平台定价与消费者渠道选择的影响

本研究针对在线评论对电商平台定价决策以及消费者行为的影响问题,构建有无在线评论情形下电商平台与制造商之间的博弈模型,比较分析在线评论对系统均衡和消费者行为的影响。研究结果表明：电商平台的定价策略会受到在线评论的影响,当制造商直销渠道与电商平台自营渠道的竞争程度足够大,或者渠道竞争程度较小但在线评论有效性水平足够低时,电商平台才会实施低价策略;在线评论会导致利润在各企业间的重新分配,当渠道竞争程度适中时,在线评论对电商平台有利,对制造商的影响不确定。其次,在线评论的存在会影响消费者选择购买渠道,尤其是部分消费者放弃直销渠道而选择自营渠道购买产品;然而,如果在线评论有效性水平满足一定条件,则消费者参考在线评论可能会放弃购买产品,由此导致产品需求降低。此外,本文还拓展了原始模型,进一步考察电商渠道竞争问题。     

在线商品评论的效用分析研究

大多数电子商务网站为消费者提供相互交流的平台来发表其针对某件商品的评论.但是,随着在线商品评论的数量不断增加,潜在消费者越来越难从中发现有助于制定购买决策的信息.因此,如何从众多的评论中识别有用的评论,分析在线评论的效用成为关注的热点.本文对在线商品评论效用分析的最新研究进行评述,认为该领域的研究需要充分关注消费者的购买决策过程,进而设计新的数据挖掘方法更好地辅助消费者的购买决策,同时为电子商务网站的运营商调整营销沟通策略提供决策支持.     

网络口碑决定产品命运吗——对线上图书评论的实证分析

网络口碑通过什么机制来影响体验型产品的销售?它主要通过知晓效应还是说服效应来影响消费者的决策?网络口碑的内生性在其中又起到了什么样的影响?本文运用真实的线上消费者评论数据来研究网络口碑对图书销量的影响。我们发现,内生性对于分析结果有显著影响。在考虑内生性后,网络口碑中评论分数对销量的影响消失了,而其影响主要来自于评论数量。这说明网络口碑主要通过让更多消费者知晓产品来促进销量,而说服消费者购买的作用并不显著。     

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。     

融合特征情感和产品参数的客户感知偏好模型

在线评论作为一种公开、可获取的信息资源，蕴含了关于产品质量的各种有价值的信息，对这些信息的分析与挖掘有助于企业了解客户的需求和偏好。目前，基于在线评论的客户偏好模型考虑了特征观点和评论数量，忽视了产品参数对消费者购买决策的影响。因此，本文提出了一种融合特征情感和产品参数的客户感知偏好模型。首先，利用在线评论提取客户讨论的产品特征，并识别产品特征的情感极性，从而进一步计算特征正负面情感得分，生成产品的特征情感。然后，结合企业定义的产品参数，构建特征情感和产品参数融合作用对产品销量影响的计量经济模型，分析客户对产品的感知偏好。最后，为验证模型的有效性，获取了汽车之家网站的39款汽车产品（SUV车型）的评论文本，并持续8个月的销量跟踪。研究结果显示本文提出的模型比信息增益和TF-IDF方法能够更加准确地获取客户的感知偏好。此外，研究结果解释了特征情感和产品参数与产品销量的关联关系，为企业的市场营销和产品设计决策提供了理论基础。     

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。     

在线评论与产品介入对虚拟购物车选择决策的影响研究——基于消费者介入理论

了解购物车放弃等"非购买"行为能丰富消费者决策行为理论,帮助电商制定个性化营销策略。消费者介入理论认为,产品介入取决于所耗的信息成本,目前研究对介入度过于定性与模糊。本文基于单品层级细分三种产品介入度：时间介入度,注意力介入度,关注介入度;考虑产品介入的时序依赖效应,在线评论对于购物车放弃的影响。本文以离散选择模型对购物车决策进行建模,结合京东商城点击流数据分析表明（1）时间介入度正向显著地影响购物车放弃和购买行为,但对后者效应更强。（2）对产品的注意力介入度越高,在购物车中放弃的可能性越低;但也会降低购买意愿。（3）产品的关注介入度与消费者放弃购物车行为的存在负向关系。此外,本文结合差评率的交叉弹性仿真,发现（4）高关注介入度的产品更易受差评率影响而放弃购物车;时间介入度和差评率两者正向平稳地影响放弃购物车可能性。本研究为个性化推荐系统和社交电商的在线评论管理实践提供了理论依据。     

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。     

“负面偏见”对平台认证型评论感知有用性的影响

从第三方评论平台对评论信息操控的角度，将评论分为平台认证型评论和一般评论。以平台认证型评论为研究对象，采用两阶段情境试验法，基于归因理论，探讨了"负面偏见"对在线评论感知有用性的影响，及评论者等级和"负面偏见"两者的交互作用对平台认证型评论的感知有用性影响差异与内在机制。研究结果表明：①对于平台认证型评论，负面评论感知有用性高于正面评论，即"负面偏见"效应依然显著；②评论者等级会调节"负面偏见"对评论感知有用性的影响，平台认证型正面评论的评论者等级越高，评论感知有用性越高；但这种影响差异对负面评论不显著；③在"负面偏见"和评论者等级的交互作用对评论感知有用性的影响中，评论归因发挥中介效应，评论者等级高（vs.评论者等级低）能够显著激发消费者对正面评论的产品归因倾向，从而增强对评论的有用性感知；但对于负面评论，评论者等级高和低对评论归因倾向带来的影响差异不显著，导致无论评论者等级高和低，平台认证型负面评论感知有用性差异不显著。本研究不仅完善了在线评论的研究框架，对在线评论有用性影响因素的研究进行了一定的补充，而且拓展和丰富了归因理论的应用和解释范围，最后根据研究结论为企业管理和利用在线评论提供了有针对性的对策建议。     

在线B2C顾客物流服务感知及相关因素的实证研究

物流服务已成为B2C电子商务的重要组成部分,关注顾客的物流服务感知也日渐成为网络零售企业管理面临的新问题.本文分析了B2C电子商务环境下顾客物流服务感知以及与之相关的产品价值感知、商流过程感知和企业形象感知等因素及其这些因素与顾客满意度,顾客忠诚之间的相互关系,并在理论与文献研究的基础上建立了在线B2C顾客物流服务感知相关因素的假设模型.通过某中国大型在线零售商顾客的实际调研并结合结构方程模型的分析,实际数据验证了"在线B2C顾客企业形象感知对其物流服务感知具有显著的正面影响","在线B2C顾客物流服务感知对其网购满意度具有显著的正面影响"等假设.据此,本文分析认为网络零售商可选择两种实施路径以提升顾客满意度:其一,凭借其良好的企业形象将渠道控制能力自然延伸到物流服务领域,其二,参与供应商的产品质量管理甚至产品研发与上游供应商协作.     

考虑在线评论的双渠道供应链定价与服务决策

在集中与分散决策情形下,分别构建不考虑和考虑在线评论的双渠道供应链博弈模型,探讨在线评论背景下供应链的定价和服务投入决策,并分析在线评论对供应链最优决策和利润的影响。研究表明:在线评论会激励零售商提高服务投入水平;当评论有效性水平足够高时,其对制造商有利,当评论正向作用较强且精度足够高时,其对零售商有利;与集中决策相比,分散决策下评论精度提高对供应链系统更加不利;此外,当评论有效性水平足够高时,零售商服务投入可有效消除供应链双重边际效应。     

中文网络客户评论的产品特征挖掘方法研究

随着互联网的广泛应用,在Blog、BBS、Wiki等网络站点中出现了大量的针对商品或服务的客户评论,这些客户评论中所包含的丰富信息,对企业管理具有重要的价值.通过数据挖掘算法对客户针对某一产品的大量评论进行分析,可以挖掘出这些产品的主要特征,并有望进一步发现客户对这些特征的意见和态度.在英文世界中已经有学者开始对这一研究进行探索,然而由于语言结构等方面的差异,英文的研究成果尚无法直接应用于中文客户评论的挖掘中.本研究针对中文的特点,提出了面向中文的客户评论挖掘方法.该方法基于改进关联规则算法实现了针对中文产品评论的产品特征信息挖掘.本研究采用通过互联网获得的针对手机、数码相机、书籍等5种产品的评论语料,对该方法进行了数据实验,实验结果初步验证了该方法有效性.     

基于在线评论的区域需求偏好识别方法

用户需求存在着区域差异，识别区域需求偏好是企业区域化经营策略的决策基础。为此，本文提出了一种基于在线评论的区域需求偏好识别框架。首先，从在线评论中提取产品特征，并判定产品特征的情感极性；然后，基于特征情感计算客户的产品满意度；最后，利用假设检验的方法识别特征情感极性和产品满意度的区域差异。为了验证框架的有效性，本文利用汽车之家网站上的汽车产品评论数据进行分析。实验结果表明，油耗、空间、外观和内饰等特征的情感极性以及产品满意度受区域因素的影响十分显著。研究结果建立起产品特征情感极性和产品满意度与区域特征的关联联系，为企业的区域化产品设计与营销策略提供理论支撑。     

基于在线评论数据的产品需求趋势挖掘

随着经济水平的提高和物质生活的丰富，消费者的需求变化也越来越快。能否迎合市场需求的变化是企业产品成功的关键。随着社交媒体的发展，消费者为了分享购物体验发表了许多在线评论信息，其中蕴含着消费者的需求变化。本文在产品特征提取和属性情感分析的基础上，构建了垃圾评论识别模型。然后，利用时间序列分析模型预测下阶段的产品属性关注度和情感计算。最后结合历史数据的变化趋势，分析产品属性的重要性和市场满意情况。利用汽车论坛上的汽车评论数据对本文提出的研究模型进行了验证。研究结果可以为企业制定营销策略以及产品改进与创新提供决策支持。