留、传、搜、用：消费者行为视角下的电子口碑研究综述与展望

罗 彪，丛日飞

(中国科学技术大学 管理学院，安徽 合肥 230000)



留、传、搜、用：消费者行为视角下的电子口碑研究综述与展望

罗 彪，丛日飞

(中国科学技术大学 管理学院，安徽 合肥 230000)

在电子口碑研究中，早期学者们多关注电子口碑产生的前因与后果。然而，随着消费者利用电子口碑进行评价和决策成为常态，近期学者们更加关注电子口碑的使用过程。本文通过对近期电子口碑相关文献的分类整理，将电子口碑的使用方式归纳为评价分享和决策参考两种，并借助消费者行为的AISAS模型和网络传播理论进一步将电子口碑的使用细分为留、传、搜、用四个阶段，进而基于这四个阶段对近期的研究成果进行了综述，并对未来研究方向进行了展望。

电子口碑；消费者行为；消费评价；消费决策

一、引 言

口碑(word of mouth,WOM)是一种评价信息，口碑信息的传播经常发生在强关系人群的人际交流中；口碑也是一种参考信息，它对消费者的购买决策具有重大影响(Arndt,1967)。在传统媒体时代，消费者利用口碑打破信息不对称，因此口碑被认为是最具说服力的信息(Day,1971)。随着互联网的普及和社交媒体的发展，人们的信息创造与获取方式发生了重大变化，现代消费者可以通过电子媒介更加便捷地进行有关产品和品牌的信息交流。在网络时代，口碑频繁出现在线上，演化成电子口碑(electronic word of mouth,eWOM)，显示出更大的影响力(Dellarocas,2003)。有研究发现，电子口碑的数量仅增加10%，就会导致酒店的预订数量增加4.4%，电影营业额增加6.3%(Duan等,2008;Ye等,2009)。如今，电子口碑已成为现代消费者的最优决策参考信息，学者们的注意力也由口碑转向了电子口碑(Chevalier和Mayzlin,2006;Godes和Mayzlin,2005和2009;Blazevic等,2013)。

2005年，Nyilasy在对传统口碑研究的综述中，将口碑研究总结为前因与后果两个方面，即消费者为什么留下口碑，这些口碑又是怎样影响其他消费者的。Nyilasy的经典框架不仅总结了传统口碑研究，而且指导了之后近10年的电子口碑研究(Anderson和Simester,2014)。一直到2014年，King等学者对电子口碑研究的综述仍在沿用“前因与后果”框架。然而，本文通过对电子口碑相关文献的长期跟踪，发现传统“前因与后果”框架在现阶段的解释力有所下降。“前因与后果”框架适用于网络时代早期，那时电子口碑以布告展示的形式存在于论坛和购物网站上，评论者将自己关于产品的评价进行简单的分享，而其他消费者可以便捷地获取此类评价信息以辅助消费决策(Sen和Lerman,2007;Cheung等,2009)。而如今，互联网的深度衍化带来了消费者行为的变化，一方面，自媒体平台大量涌现，导致信息传播方式的多元化，带来了海量信息的快速传播(Jensen,2012)；另一方面，过载的信息使得消费者决策越发困难，消费者决策行为越发复杂(Mudambi和Schuff,2010)。消费者行为的变化从根本上导致用户时代的来临，学者们不再只关注消费者的交易行为，而是更加关注用户复杂的关联性行为(Kozinets等,2010)。如今，电子口碑的研究者逐渐突破“前因与后果”研究范式，更加关注电子口碑的使用过程，讨论用户怎样借助电子口碑这一载体，通过复杂的行为过程，为企业的产品和品牌创造价值(Prasad和Ratchford,2012;Andy,2014;Hu和Du,2014;Thompson,2013和2014)。

图1 电子口碑研究框架

本文希望突破传统电子口碑研究“前因与后果”框架的局限，从过程的角度为电子口碑的近期研究建立系统的框架(参见图1)。本文借鉴Dentsu(2004)提出的AISAS模型[attention(引起注意)、interest(产生兴趣)、search(主动搜索)、action(促成行动)、share(信息分享)]和网络传播理论(Jensen,2012)，将电子口碑使用行为归纳为评价分享和决策参考两个方面，并细分成留、传、搜、用四个阶段，就用户从信息创造到信息消费的整个过程进行综述，并对未来的研究进行展望。

二、eWOM运行过程

WEB 2.0引发了信息创造和获取方式的变革，给用户带来了更大的信息权利，具体表现为信息创造上更大的话语权以及信息获取上更大的选择权(Labrecque等,2013)。用户信息权利的增加导致其消费行为方式的改变，传统的AIDMA模式(Lewis,1898)演化为AISAS模式(Dentsu,2004)。与AIDMA模式相比，AISAS模式对心理变化过程[attention(引起注意)、interest(产生兴趣)、desire(唤起欲望)、memory(加深记忆)]进行了归纳整合，同时扩展了行为变化过程[search(主动搜索)、action(促成行动)、share(信息分享)]。在AISAS模式中，电子口碑的使用发生在从搜索(search)到行动(action)再到分享(share)的过程中(Chen和Huang,2012)。因此，本文将搜索、行动、分享从AISAS模式中剥离出来，进而将电子口碑的运行过程归纳为“搜、用、留”。

但是，对于产品和品牌来说，其电子口碑的运行过程是一个循环的系统，并非起于“搜”而止于“留”。用户留下的电子口碑必须要经过网络传播才能被其他用户接收，因此“传”是连接“留”与“搜”的桥梁。Berger(2013)指出，缺乏可传播性的信息会在网络传播过程中沉没，用户评价信息的可传播性是其能被其他消费者获得的前提。虽然信息传播属于传播学范畴，但它是由用户行为引起的，因此信息传播研究本质上是用户行为研究(Kozinets等,2010)。在网络传播中，“传”包含了传送(transmission)与散布(dissemination)两层含义，传送是个体行为，指用户个体发布电子口碑的过程；而散布是群体行为，指用户群体通过复杂的交互使信息得以扩散的过程(Jensen,2012)。与“留”相比，“传”更强调传播者的个体行为通过大规模参与者交互向集体行为演化的过程。简单来讲，“传”是流行产生的过程。

图2 电子口碑运行过程

“留、传、搜、用”对于产品和品牌来说是一个整体，但对于单一用户来说则是分离的行为，实施不同行为的用户在电子口碑的运行过程中扮演不同的角色。评论者通过“留”在发布平台上留下个人评价信息，传播者通过“传”实现产品和品牌信息的扩散，接收者通过“搜”来寻找决策参考信息，消费者通过“用”将决策参考信息转化为购买决策。电子口碑作为用户行为的痕迹，承载了所有与产品和品牌相关的行为，而用户创造的价值也蕴含在电子口碑的整个运行过程中(Shyam,2014)。

总之，本文借助消费者行为的AISAS模式(Dentsu,2004)，提炼出电子口碑的“留、搜、用”三种行为，并借助网络传播理论(Jensen,2012)，将“传”作为上述三种行为的扩展。此外，本文从电子口碑的行为对象(产品和品牌)和行为主体(用户)角度，对电子口碑的研究体系进行了梳理，并建立了电子口碑运行过程框架(参见图2)。

三、评价分享机制

图3 电子口碑的评价分享机制

为了将用户的评价分享行为与该领域的研究主题相结合，本文建立了评价分享机制研究框架(参见图3)。在“留”的过程中，区别于只看不评的“潜伏者”(luker)，评论者具有强烈的评论倾向，他们对其观点进行编辑，并通过发布平台进行传播。因此，“留”的研究涉及评论者为什么评论(评论的动因)以及评论什么(评论的内容)的问题。在“传”的过程中，发布平台作为信息传播的入口，聚合了大量的评论信息以及评论者，形成了复杂的平台情境，对评论者的个体评论行为产生影响。在这一阶段，评论者会调整其原本的观点，成为受传播环境影响的传播者。众多传播者的个体行为通过大规模的线上交互演化为集体行为，而海量零散的个人评论信息也在网络传播过程中演化为可传播的信息。因此，“传”的研究涉及评论环境如何影响传播者个体行为(平台情境的影响)以及什么样的内容会被传播(eWOM的演化)的问题。

(一)“留”的研究

1.评论的动因。电子口碑参与是一种社交行为，因此该领域的研究与社会心理学的研究有很多交叉。社会交换理论(social exchange theory,SET)是电子口碑动因研究的理论基础，具体表现为：用户在评论之前，会对该社交活动的报酬和代价进行分析，并希望通过该行为给自己带来最大的报酬。然而现代消费者精力有限，发表电子口碑会耗费他们的很多精力成本，这导致很多消费者只愿看评论而不愿发表评论(Thompson和Loveland,2014)，从而产生漏报偏差(under-reporting bias)(Hu等,2009)。Nielsen(2006)的报告显示，在网上社区和论坛中，90%甚至更多的人是潜伏者。从潜伏者到评论者的角色转变，需要消费者感知价值的保证，而价值来自于产品和评论行为本身。

用户价值思维使得现代商业的竞争重新回归于产品，能为用户创造价值的产品会引发大量口碑。Dellarocas和Narayan(2006)研究发现，消费者对产品的满意度和口碑传播呈U形关系，即消费者在高度满意和高度不满意时口碑传播意愿最强。现代消费者越来越挑剔，满意已经不足以使“懒惰的”消费者成为口碑传播者(Brynjolfsson等,2011)。美国传播营销协会(Evangelist Marketing Institude)CEO亚历克斯·戈德费恩(2014)将科技产品分为一般商品、特殊商品和卓越商品，并指出卓越商品是超出消费者预期的个性化商品，卓越商品能给消费者带来兴奋、激动和惊喜；卓越商品会通过口碑传播吸引新消费者的全部注意力，并促使新的消费者成为新的口碑传播者。世界口碑营销协会(Word of Mouth Marketing Association)CEO安迪·塞诺维兹(2014)同样指出，产品能够带来惊喜是消费者谈论产品的重要原因。总之，越是能让用户感知到价值的产品越能成为“爆品”，从而形成口碑。

消费者也可以通过动机的实现从评论行为本身感知到价值，相关动机可以归纳为印象管理(impression management)、情绪调控(emotion regulation)和社交联结(social bonding)。印象管理动机指评论者希望通过电子口碑交流使受众对自己产生良好的印象(Escalas和Bettman,2003)，印象管理可以通过自我提升(self-enhancement)和身份信号(identity-signaling)两种方式实现。自我提升动机会促使评论者在评论过程中表现得更独特(Rime,2009)、更专业(Chung和Darke,2006)，进而获得更高的声望(Angelis等，2011)；身份信号动机指消费者愿意在其所擅长的领域进行评论，从而让受众将自己视为该领域的专家(Packard和Wooten,2013)。另外，消费者可以利用电子口碑交流，通过情感发泄(Wetzer等,2007)、报复商家(Gregoire和Fisher,2008)、获得社会支持(Buecher和Berger,2012)等方式，将自己的情绪和购买经历与他人分享，进而实现情绪调控动机(Rime,2009)。此外，评论者还可以通过与他人的交流找到共识，建立社会联结，以缩短社会距离(Lakin等,2008)、减轻孤立感(Wang等,2012)、获得归属感(Cheung等,2012)。

2.评论的内容。电子口碑可以按照信息类别分为总结性口碑(评分)和解释性口碑(文本)(He和Bond,2013)。由于口碑效价容易观测，因此总结性口碑经常被按照效价分为积极口碑和消极口碑(Godes和Mayzlin,2004)。受信息挖掘和文本分析技术的限制，研究者很难对电子口碑的内容进行细致的分类。在现有的分类方式中，解释性口碑可分为认知性口碑与情感性口碑(Chiu等,2007;Ireland和Pennebaker,2010)。认知性口碑主要是对产品或服务客观特征的描述；情感性口碑则来自于消费者的消费体验，包含消费者的大量主观表述。

在评论动机影响评论效价的研究中，存在两种相反的观点。一种观点认为发布积极的电子口碑可以为评论者带来两方面的收益，一是通过描述自己成功的购买经历来显示自己的专业水平(Wojnicki和Godes,2011)，二是通过积极的评论使自己显得乐观开朗(Berger和Milkman,2012)，因此评论者更愿意发布积极的电子口碑(Chevalier和Mayzlin,2006;East等,2007)。而另一种观点则认为，发布消极的电子口碑可以让评论者显得更有智慧和更专业，而且评论者可以通过负面评论来发泄消极情绪，因此评论者进行负面评论的动机更强(Schlosser,2005)。Lovett和Shachar(2012)对两方的矛盾进行了解释，指出评论者在谈论自己的购买经历时更愿意发布积极的评论，而在谈论别人的购买经历时更愿意传递消极的评论。

在口碑文本内容上，印象管理动机与情绪调控动机是主要的影响因素。认知性口碑的发出源自评论者对其评论有用性的诉求(Berger和Milkman,2012)，客观公正、逻辑性强、内容详实的认知性口碑会使评论者看起来聪明和理性，因此印象管理动机会促使评论者发出认知性口碑(Sen和Lerman,2007;Chiu等,2007；Moore等,2012)。在情感性口碑研究中，Rime(2009)发现，人们90%的情感体验会与他人分享。快乐、兴奋、生气、担忧等情绪都会唤醒评论者的情绪调控动机，进而促使评论者通过发布情感性内容来使情绪得到缓解(Walker等,2007;Berger和Milkman,2012)。

(二)“传”的研究

1.平台情境的影响。由于电子口碑传播是大众传播与人际传播的融合，因此传播者的个体传播行为会受到情境因素的影响(Kaplan和Haenlein,2010;Burmann,2010)。Smith和Fischer(2012)研究发现，在YouTube、Facebook和Twitter上，参与者的评论行为是不同的，表现为传播内容的显著差异。那么，平台情境因素究竟是如何影响传播者的个体行为，并最终演化为集体行为的呢？学者们多借助社会影响理论(social influence theory,SIT)来解释这一问题。根据现有研究，平台情境因素的影响可以归纳为三类，分别是平台特征的影响、已有电子口碑内容的影响，以及接收者反馈的影响。

现有研究主要考察了关系强度、参与人数、层级地位、是否实名制等平台特征对电子口碑传播的影响。在关系强度方面，传播者在弱关系受众中进行印象管理的意愿更强，即人们更愿意在不了解自己的人心中塑造良好的形象(Dubois等,2013)；此外，Rime(2009)发现，人们更愿意选择强关系渠道来对自己的负面情绪进行排解。在参与人数方面，传播者会选择参与人数众多的平台来进行印象管理(Barasch,2014)、寻求社会支持或报复不良商家(Buechel,2012)。在层级地位方面，人们会更加努力地维系自己与高社会层级受众的关系，因此面对这样的受众，不会轻易发布情感性信息，而是会更多地分享积极信息(Plessis等,2014)。在是否实名制方面，Chen(2013)发现，人们不愿意在实名制平台上谈论有争议的话题；此外，匿名性会导致网络信息的低质与虚假，而在实名制平台上，人们愿意花更多的精力发布真实有用的信息(Packard和Wooten,2013)。

传播者在传达个人观点时，都会先观察别人怎么说(电子口碑内容)，并预期别人对自己要说的内容会怎么看(接收者反馈)。在已有电子口碑内容的影响方面，Moe和Schweidel(2012)分析了美国用户点评网站Bazaarvoice中的电子口碑数据，发现不经常评论的人更愿意在群体观点一致的评论环境中发表评论；而经常评论的人更愿意在群体观点不一致的环境中参与讨论。Yoo和Moon(2013)获得了相似的研究成果，他们发现专业性较高的评论者更愿意在分歧较大的讨论中提出自己观点，并明确指出已有评论的效价会影响评论动机。此外，Hu和Li(2011)发现了评论数量对评论动机的正向影响，即具有大量口碑的产品能够吸引更多的消费者进行评论，即“富者更富效应”(rich get richer effect)。在接收者反馈的影响方面，学者们得出了一致的结论，即接收者的正向反馈(如点赞、关注、标记为有用等)会显著提升评论者的评论动机和评论努力水平(Chen,2010; Cheung和Lee,2012;Racherla和Friske,2012;Toubia和Stephen,2013)。

2.电子口碑的演化。电子口碑的演化是平台情境影响的结果，传播者的个体行为最终演化为集体行为，并对传播结果产生影响，表现为电子口碑在信息扩散的过程中会发生演化，有些内容广为流传，而有些内容则迅速沉没。对于电子口碑的演化问题，学者们主要关注了信息的可传播性。在效价方面，负面口碑比正面口碑更具可传播性，即“好事不出门，坏事传千里”(Lee和Song,2010)。很多学者发现，在较长的评论周期中，中庸的评论者会越发沉默，而极端的评论者会越发活跃，因此产品评论的效价随着时间的变化呈现明显的下行趋势(Li和Hitt,2008;Godes和Silva,2012;Moe和Schweidel,2012)。在文本内容方面，情感性口碑比认知性口碑更具可传播性，情感性口碑具有更强的情绪感染力，其情绪化程度能够显著影响受众的再传播意愿(Mcmillan,2004;Barlas和Huang,2009;Cheung和Thadani,2012)。

电子口碑可传播性研究可以较好地解释口碑如何形成潮流，但口碑起源于产品，因此什么样的产品能获得更多的消费者评论同样是传播问题研究的重点。在产品类别上，象征性产品比实用性产品获得的评论要多(Chung和Darke,2006;Packard和Wooten,2013)。在产品特性上，有趣的、独创的产品比平凡的产品更具可传播性(Moldovan,2012;Iyengar,2013)。在产品的曝光度上，更多地在广告中曝光的产品会获得更多的电子口碑(Onishi和Manchanda,2012)。

四、决策参考机制

图4 电子口碑的决策参考机制

本文将用户参考电子口碑的决策行为与该领域的研究主题相结合，建立了决策参考机制研究框架(参见图4)。在“搜”的过程中，口碑接收者借助搜索平台从海量信息中寻找能够辅助其决策的信息，并对搜索到的信息进行收集。因此，“搜”的研究回答了用户为什么搜索(搜索的动因)以及如何筛选搜索到的信息(注意力的分配)的问题。在“用”的过程中，接收者会对上一环节收集到的信息进行质量评估，高质量的信息会使得接收者成为相关产品和品牌的潜在消费者。此外，高质量的信息会通过说服作用改变潜在消费者的态度，并最终促使其产生购买行为。因此，“用”的研究涉及消费者如何处理信息内容(电子口碑认知过程)以及信息内容如何通过说服作用改变决策行为(电子口碑说服过程)的问题。

(一)“搜”的研究

1.搜索的动因。消费者所需要的信息分布在离散的网络平台上，淹没在海量的信息流中，搜索作为信息获取的入口成为消费者定位所需信息的重要手段。近年来相关研究发现，搜索行为在消费者整个决策过程中的作用越发显著，消费者搜索量以及搜索所带来的点击量直接对产品的销量产生影响(Hu和Du,2014;Jerath等,2014)。因此，研究者应重新回归到搜索行为的前端，探讨什么因素促使消费者发起搜索。

现有的研究多借助信息搜索理论(Bettman和Park,1980;Petty和Cacioppo,1986)，将搜索行为产生的阶段划分为购前和购后两个阶段。在购前阶段，消费者通过电子口碑搜索获得购买知识(Bailey,2005;Zhao和Xie,2011)、节省信息搜索与产品评估时间(Dabholkar,2006;Goldsmith和Horovitz,2006)、降低感知风险(Sweeney等,2008;Kim等,2011)。在购后阶段，消费者通过搜索解决购后问题(Hennig-Thurau等,2004)、寻找支持或证明自己决策正确性的证据(Vilpponen等,2006)。

此外，电子口碑搜索行为并不一定发生在购买阶段。有趣的广告、朋友的推荐、舆论氛围的刺激都会引发消费者的注意进而使消费者产生搜索行为，此时的搜索行为是偶发且无目标的(Goldsmith和Horovitz,2006)。Steyer和Quester(2006)发现，处于社交网络中心位置的消费者具有更强的搜索动机，这类消费者希望获得更多的电子口碑以丰富自己的认知资源，进而凭借其丰富的知识获得社会资源。Hung和Li(2007)同样发现，获得社会资本是消费者电子口碑搜索的重要动机。

2.注意力的分配。虽然消费者会通过搜索将所需的信息从海量信息中剥离出来，但由于消费者的注意力资源极为有限，剥离出的信息对于消费者来说仍然是过载的。时间、精力相对有限的消费者无法承担“全面阅读”的负担，因此他们需要通过注意力分配来对信息进行二次筛选。早期认知心理学研究者通过眼动实验发现，用户对搜索结果项的关注度呈现“倒三角”现象，即排名位置靠前的搜索结果会获得更多的关注(Hotchkiss,2005;Sherman,2005)。在搜索排名对用户点击行为影响的研究中，Animesh(2011)借助搜索行为理论发现，消费者一般只会对排在搜索列表前端的信息进行点击和预览。在口碑研究中，Purnawirawan等(2012)同样发现了电子口碑的排列顺序对其感知有用性的影响，并验证了电子口碑同样存在的近因效应。

后面几个字起了作用，花五奇这些年作为德公公贴身护卫，早已习惯眉高眼低看人，老太医往往品级不低，且能与后宫说上话，轻易不能得罪，于是他暂时放下兵器，不耐烦地问道：“老太医？什么老太医？”

除排列顺序外，消费者自身的偏好同样会对其信息获取行为产生影响。在信息搜索过程中，消费者会将从外部获取的信息与脑海中已有的信息进行比照，当内部信息与外部信息不一致时，消费者就会产生认知不协调。认知不协调会带来不适感，从而使消费者对支持自己现有观点信息的注意程度高于对有悖自己观点信息的注意程度，即发生选择性注意(selective attention)，并最终导致验证性偏见(Zhang等,2010)和消极偏见(O’Reilly和Marx,2011)。总之，消费者在电子口碑搜索过程中存在有限关注，表现为有限理性。

(二)“用”的研究

1.电子口碑认知过程。在这一阶段，消费者要对搜索到的信息进行价值评估，进而筛选出对决策有用的信息，这一筛选过程即信息认知过程。学者们借助认知信息加工理论，在口碑研究领域提出了感知有用性构念，并将其定义为消费者在决策过程中对口碑信息的价值感知(Sen和Lerman,2007;Mudambi和Schuff,2010)。电子口碑有用性越高，说服效果就越好，对购买决策的影响也就越大(Chen等,2009;Pan和Zhang,2011;Stephen和Lehmann,2012)。此外，随着虚假信息以及商家操纵行为的增多，电子口碑越发真假难辨，因此信任成为有用性的前提(Chen等,2011)。

电子口碑内容特征对感知有用性的影响来自两个方面：一是效价的影响，二是文本内容的影响。在口碑效价认知上，学者们的观点出现了分歧。一部分学者借助归因理论和前景理论发现，消费者在评估电子口碑的过程中可能会产生消极偏见，导致负面口碑的感知有用性显著高于正面口碑(Sen和Lerman,2007;Park和Kim,2008;Chen和Lurie,2013)。还有学者从信任的角度研究发现，口碑越是正面，消费者越会怀疑其真实性，从而使其有用性降低(Pan和Chiou,2011;Van和Willemsen,2011;Zhao和Yang,2013)。然而，另一部分学者持相反的观点。Kim和Gupta(2012)发现，负面口碑中存在的负面情绪会被接收者认为是不理性的，因此负面口碑缺乏信息价值。Mudambi和Schuff(2010)发现，中庸的口碑可以提供大量的客观信息，因此更具有用性。更有意思的是，Qiu和Pang(2012)通过行为实验发现，口碑效价的分歧程度越大，口碑的可信度和有用性就越低，即无论是正面的还是负面的，效价一致的口碑都更有用。综上来看，效价并不能作为消费者衡量口碑有用性的唯一指标，口碑有用性的衡量还需参考其他变量。

虽然效价能够直观地反映产品的好坏，但文本内容能够清晰地表达产品间的差别。Chevalier和Mayzlin(2006)利用双重差分的方法，首次证明了评论长度对销量的影响，也间接证明了消费者对口碑文本内容存在认知过程。受文本内容分析(textual content analysis)技术的限制，电子口碑文本内容认知研究近几年才发展起来，且多在讨论文本内容与评分哪个更重要。Archak(2011)将文本内容的有用性划分为深度和易读性两个维度，并指出文本内容比评分更有用，因为文本可以全面地提供客观和主观两种信息，而丰富的信息有助于消费者进行决策。He和Bond(2013)将偏好相似性(preference similarity)作为调节变量，指出对于偏好相似性高的产品(如台灯、机械等)，评分更有用；而对于偏好相似性低的产品(如油画、餐厅等)，文本内容更有用。

除口碑内容外，评论者特征也能影响消费者对评论信息有用性的判断。Weiss和Lurie(2008)发现，评论者前期的评论行为以及回答提问的速度会对其评论内容的可信度和有用性产生影响。Libai和Muller(2013)指出，在社交网络中居于高位势的评论者以及在某领域具有专家身份的评论者，他们发出的信息更具有用性和影响力。还有学者从感知相似性(perceived similarity)的角度指出，消费者对评论者的感知相似性越高，评论者发出的信息对消费者决策的影响力就越大(Gerard和David,2010;Thompson和Malaviya,2013)。

消费者在被信息说服后会产生新的态度，并运用这一态度来指导行为。态度对行为的影响在社会心理学中是一个相对成熟的研究领域，相关的理论模型较多，其中技术接受模型(techno-logy acceptance model,TAM)和计划行为理论(theory of planned behavior,TPB)被广泛应用于电子口碑研究。由于行为是难以观测的，因此现有研究较少探讨电子口碑对消费者决策行为的影响(Allen等,2014)。学者们多借助企业经营数据的变化来衡量电子口碑的说服效果，相关研究表明电子口碑对产品销量(Liu,2006;Sonnier等,2011)、企业收入(Chevalier和Mayzlin,2006)、公司股价(Tirunillai和Tellis,2012;Xiong和Bharadwaj,2014)具有显著影响。

五、未来研究展望

2003年，Dellarocas在MangementScience上发表了第一篇电子口碑研究论文，阐述了口碑随着互联网的发展向电子口碑演化的趋势，并探讨了未来可能的研究方向。2004年以后，随着电子商务和社交媒体的快速发展，电子口碑成为消费者决策参考的最优信息，带来了消费者决策方式和企业营销方式的改变，受到了学者们的广泛关注。但是，随着互联网的深度衍化，电子口碑本身也在快速变化。本文认为，电子口碑研究尚有未解释的问题，同时也有新出现的问题，未来的研究可以从以下几个方面展开：

第一，电子口碑对消费者决策过程的影响。通过已有研究我们认识到电子口碑能够显著影响消费者的决策制定，并最终引发购买行为，但我们并不清楚电子口碑是如何影响决策过程的不同阶段的。已有研究往往把决策过程简单地划分为购前和购后两个阶段，讨论电子口碑在这两个阶段所起的作用。Court(2011)在HarvardBusinessReview中提出了动态循环的消费者决策历程(consumer decision journey,CDJ)概念，阐述了消费者决策历程与传统漏斗模型的差异，并指出消费者在不同的决策阶段处理信息的方式是不同的。随着消费者决策历程概念被学者们广泛接受，电子口碑研究者应该考虑如何将电子口碑的使用纳入消费者动态决策过程。Prasad和Ratchford(2012)发现，相对于选择阶段，消费者在考虑阶段会更多地使用电子口碑。总之，未来的研究不仅要关注电子口碑的影响结果，而且要关注电子口碑对消费者决策的影响过程，同时可以引入产品类型和消费者个人特征来进行研究。

第二，企业如何提高用户参与度。在这方面，现有研究主要是从社会心理学角度讨论电子口碑的产生机理，而电子口碑管理实践方面的研究尚未成熟。而对于企业来说，电子口碑不仅能够影响消费者购买决策，而且能够影响评论者的品牌忠诚度；此外，消费者通过电子口碑交流来解决产品使用中的困惑，提出意见或不满，这为企业服务成本的节约和产品创新带来了巨大的好处。但是，漏报偏差和认知性信息沉没问题一直存在，电子口碑信息的质量难以得到保证。因此，如何提高消费者参与度，促使消费者提供更有价值的信息，并且将有价值的信息传播开来，是企业最为关注的问题。在目前的管理实践中，eBay的声望机制以及Wiki的等级机制都是企业用来提高用户参与度的手段；此外，还有一些商家通过经济刺激(如五分好评给奖励)和让消费者感知到压力(如经常弹出让消费者评论的提醒)的手段来增强消费者评论倾向。然而，哪种机制更有效，其关键成功因素是什么，还需要学者们在未来的研究中加以探讨。

第三，电子口碑文本内容研究。受制于文本分析技术，早期的研究只是从电子口碑统计特征(如数量、长度、效价)的角度讨论电子口碑的有用性。近年来，随着大数据、文本挖掘、自然语言处理等方法的成熟以及文本分析程序(如LIWC和ANEW)易用性的增强，学者们开始对电子口碑的文本内容进行研究。近期的研究表明，电子口碑的逻辑结构(Ludwig等,2013)、写作方式(Archak等,2011)、修辞手法(Kazinets,2010)都会对口碑有用性产生影响。另外，在口碑发布方面，Thompson等(2014)利用主题差异分析(thematic discrepancy analysis,TDA)的方法，首次通过文本分析挖掘出不评论者的“评论”，发现了潜伏者与评论者意见上的差异。在网络中，90%的消费者是潜伏者(Nielsen,2006)，而现有的电子口碑研究成果仅仅来自于剩余10%的评论者，可见对潜伏者意见的挖掘具有非凡的意义。因此，未来的电子口碑文本内容研究，不仅要关注评论者的电子口碑，也要关注潜伏者的电子口碑。

第四，电子口碑新形式的研究。互联网的发展带来了平台的多元化，电子口碑的形式也随之发生着变化。智能手机和移动互联网的发展带来了多元化的应用程序(APP)，随之出现了移动端电子口碑。在对此类电子口碑的研究中，Lurie等(2013)发现，由于评论成本的增加(如智能手机屏幕小，打字困难)，消费者评论的动机受到抑制，评论的长度大大缩短。此外，随着视频和图片传播技术的成熟，可视化的口碑也开始出现，电子口碑的研究开始从文字情境向可视化情境转化。总的来说，相对于传统形式，新形式的电子口碑在评价分享机制和决策参考机制上都会存在不同，对新形式电子口碑的研究会成为未来的一个方向。

[1]Anderson E T and Simester D I.Reviews without a purchase: Low ratings,loyal customers,and deception[J].Journal of Marketing Research,2014,51(3):249-269.

[2]Angelis M D,et al.On braggarts and gossips: A self-enhancement account of word-of-mouth generation and transmission[J].Journal of Marketing Research,2011,49(4):1-13.

[3]Arndt J.Role of product-related conversations in the diffusion of a new product[J].Journal of Marketing Research,1967,4(8): 291-295.

[4]Barasch A and Berger J.Broadcasting and narrowcasting: How audience size impacts what people share[J].Journal of Marketing Research,2014,51(3): 286-299.

[5]Berger J.Beyond viral: Interpersonal communication in the internet age[J].Psychological Inquiry,2014,24(4):293-296.

[6]Blazevic V,et al.Beyond traditional word-of-mouth: An expanded model of customer influence[J].Journal of Service Ma-nagement,2013,24(3): 294-313.

[7]Chevalier J A and Mayzlin D.The effect of word of mouth on sales: Online book reviews[J].Journal of Marketing Research,2006,43(3): 345-354.

[8]Dellarocas C.The digitization of word of mouth: Promise and challenges of online feedback mechanisms[J].Management Science,2003,49(10): 1407-1424.

[9]Godes D and Mayzlin D.Firm-created word-of-mouth communication: Evidence from a field test[J].Marketing Science,2009,28(4): 721-739.

[10]Godes D and Silva J C.Sequential and temporal dynamics of online opinion[J].Marketing Science,2012,31(3): 448-473.

[11]He S X and Bond S D.Word-of-mouth and the forecasting of consumption enjoyment[J].Journal of Consumer Psycho-logy,2013,23(4): 464-482.

[12]Hennig-Thurau T,et al.Electronic word-of-mouth via consumer-opinion platforms: What motivates consumers to articulate themselves on the Internet?[J].Journal of Interactive Marketing,2004,18(1): 38-52.

[13]Hu Y and Du R Y.Decomposing the impact of advertising: Augmenting sales with online search data[J].Journal of Marketing,2014,51(3): 300-319.

[14]Jerath K,et al.Consumer click behavior at a search engine: The role of keyword popularity[J].Journal of Marketing Research,2014,51(4): 480-486.

[15]Jensen K B.Media convergence: The three degrees of network,mass and interpersonal communication[M].Abingdon: Routledge,2012.

[16]King R A,et al.What we know and don’t know about online word-of-mouth: A review and synthesis of the literature[J].Journal of Interactive Marketing,2014,28(3): 167-183.

[17]Labrecque L I,et al.Consumer power: Evolution in the digital age[J].Journal of Interactive Marketing,2013,27(4): 257-269.

[18]Ludwig S,et al.More than words: The influence of affective content and linguistic style matches in online reviews on conversion rates[J].Journal of Marketing,2013,77(1):87-103.

[19]McQuail D,et al.On the mediatization of war[J].The International Communication Gazette,2006,68(3):107-118.

[20]Moe W W,et al.Online product opinions: Incidence,evaluation and evolution[J].Marketing Science,2012,31(3):372-386.

[21]Mudambi S M and Schuff D.What makes a helpful online review? A study of customer reviews on amazon.com[J].MIS Quarterly,2010,34(1):185-200.

[22]Packard G and Wooten D B.Compensatory knowledge signaling in consumer word-of-mouth[J].Journal of Consumer Psychology,2013,23(4): 434-450.

[23]Prasad A and Ratchford B T.How consumers use product reviews in the purchase decision process[J].Marketing Letters,2012,23(3):825-838.

[24]Purnawirawan N,et al.Balance and sequence in online reviews: The wrap effect[J].International Journal of Electronic Commerce,2012,17(2):71-98.

[25]Smith A N and Fischer E.How does brand-related user-generated content differ across YouTube,Facebook,and Twitter?[J].Journal of Interactive Marketing,2012,26(2): 102-113.

[26]Sonnier G P,et al.A dynamic model of the effect of online communications on firm sales[J].Marketing Science,2011,30(4): 702-721.

[27]Thompson D V and Malaviya P.Consumer-generated ads: Does awareness of advertising co-creation help or hurt persuasion?[J].Journal of Marketing,2013,77(3):33-47.

[28]Thompson S A and Loveland J M.Thematic discrepancy analysis:A method to gain insights into lurkers and test for non-response bias[J].Journal of Interactive Marketing,2014,28(1): 55-67.

[29]Zhao M and Xie J H.Effects of social and temporal distance on consumers’ responses to peer recommendations[J].Journal of Marketing Research,2011,48(3):486-496.

[30]Zhao Y and Yang S.Modeling consumer learning from online product reviews[J].Marketing Science,2013,32(1): 153-169.

(责任编辑：苏 宁)

Share,Spread,Search,Action:A Literature Review of Electronic Word of Mouth and Prospects from the Perspective of Consumer Behavior

Luo Biao,Cong Rifei

(SchoolofManagement,UniversityofScienceandTechnologyofChina,Hefei230000,China)

In electronic word of mouth (eWOM) research,early scholars have focused on the antecedents and consequences of eWOM.However,as consumers frequently use online reviews in the purchase decision process,the use process of eWOM has attracted more attention from researchers in recent years.Based on systematic review of recent eWOM studies,this paper sums up the use modes of eWOM in evaluation share and decision reference,and divides eWOM into four stages,namely share,spread,search and action,based on AISAS model of consumer behavior and online communication theory.Then it reviews recent studies and points out the directions in future research.

electronic word of mouth; consumer behavior; consumer review; consumer decision

2015-03-11

国家自然科学基金项目(71272064)；国家自然科学基金委创新研究群体项目(71121061)；安徽省优秀青年科技基金项目(1308085JGD07)

罗 彪(1978-)，男，中国科学技术大学管理学院副教授，硕士生导师； 丛日飞(1991-)，男，中国科学技术大学管理学院硕士研究生。

F270

1001-4950(2015)08-0054-11