电子商务网站在线评论对手机销量影响的实证研究

王文君，张静中

(河海大学商学院，江苏南京　210098)



电子商务网站在线评论对手机销量影响的实证研究

王文君，张静中

(河海大学商学院，江苏南京210098)

摘要：采用数据抓取方法获取京东商城在线评论数据，使用SPSS软件对数据进行多元回归，通过评论数量、负面评论、评论长度和评论时效性4个维度，研究了在线评论对电子商务网站产品销量的影响，并按照品牌的热门程度将产品分类，进一步分析了品牌对负面评论和评论时效性是否具有调节作用。研究发现，评论长度、评论时效性对销量具有显著的正向影响，而评论数量、负面评论和产品价格对销量具有显著的负向影响。在品牌的调节作用下，评论时效性的影响力减弱，而负面评论对销量的影响则增强。根据研究结果，提出改善电子商务网站在线评论机制的针对性建议。

关键词：信息经济学；在线评论；电子商务；产品销量；口碑采纳；营销

随着Web2.0时代的到来，用户生成内容在网络上迅速增长。在线评论是一种重要的网络口碑形式，是用户生成内容的一种，指的是网络用户以文本的形式描述与评价商品的使用经历[1]。消费者可通过查阅已有评论来了解产品的好坏，其广泛存在于博客、评论论坛、电子商务网站等网络平台。由于买卖双方具有获取信息方面的不对称性，因此为了减少购物的风险，越来越多的消费者在购物之前选择参考已有的商品评论[2]。从客户角度研究消费者在作出购买决策时关注的是在线评论的哪些属性，对于提高市场资源的有效配置至关重要。

本文以搜索型商品——手机的在线评论为研究对象，从在线评论的视角出发展开实证研究，同时为电子商务网站在线评论机制的改进提出建议，提高其竞争优势。

1文献回顾

在线评论是指存在于产品网站、个人主页或者商业销售网站，由消费者发表的有关产品、服务等的正面或负面观点，能够被大众群体看到，方便用户与商家进行在线互动与信息交流[3]。信息经济学理论指出，基于充分的完全信息，消费者能做出有利于自身利益最大化的决策，市场资源能得到有效的配置[4]。因此，在线评论受到了消费者和商家的重视。

鉴于在线评论对消费者购物行为具有重要影响，在市场营销领域，众多学者针对在线评论对产品销量的影响进行了大量的研究。其中较多学者从评论星级、评论数量、评论长度等方面展开研究，如表1所示。

表1　在线评论对产品销量影响的相关研究总结

CHEVALIER等[5]以Amazon和Banes Noble 网站的书评为研究对象，得出消费者对于书籍的评分值越高，有关书籍的销量越大的结论；GHOSE等[6]研究发现eBay和Amazon上的消费者评论对于网站产品和服务销售量的增长影响显著；YE等[7]通过对携程网的在线评论进行分析发现仅有评论星级对酒店的预定具有正面的影响。SEN等[8-9]以网络销售的数码产品为研究对象，通过问卷调查发现负面评论更易受到消费者的关注。卢向华等[10]对餐饮行业的研究则发现评论数量、评论星级和负面评论对销量影响重大，其中评分等级越高、评论数量多的餐馆，销售收入也高，负面评论对收入的作用不显著。LIU[11]对中国电影网站的研究也证实了评论数量对于票房具有正向的贡献。而TSAO等[12]在文章中指出，不仅评论数量与电影票房之间为正向关系，评分高的电影也更易受到消费者的喜爱。然而，现有的研究虽然从不同的维度对在线评论影响销量的原因进行了探索，所得结论却不尽相同。对于产生结论不同的原因，CHEN等[13]认为研究结论与样本数量大小有关系。

已有研究多采用访谈、问卷调查等方法收集数据，如SUSSMAN等[14]在对103个网购人员进行访谈后，获取数据。DOH等[15]基于消费者实验发现正面评论在80%时，在线评论的可信度最高。武鹏飞等[16]基于问卷调查收集研究数据，ZHANG等[1]通过对大众点评网购用户进行问卷调查。上述研究方法收集到的数据存在样本小、主观性强的问题，为了弥补上述不足，本文通过对京东商城网页进行数据抓取，共获得64 022条在线评论信息，通过筛选剔除不合格信息展开研究。

国内的研究主要以旅游网站、网上书店、电影网的在线评论为研究对象，很少涉及数码产品。而在线评论对于搜索型产品的影响最大，半数以上的该类产品会受到在线评论的影响[17]。由于科技类产品具有价格高、功能较复杂的特点，因而消费者在购买该类产品时，搜寻的时间也长，会更多考虑已存在的产品评价。手机是高科技产品中价格较高的产品，消费者在购买前会参考网上已有的产品评价，是典型的搜索型商品。

2研究假设

本研究以手机为研究对象，从评论数量、负面评论、评论时效性和评论长度4个维度出发，研究在线评论对电子商务网站产品销量的影响。

2.1评论数量

评论数量是消费者购买商品后做出的累计评论数。由于买卖双方信息不对称，加上消费者无法感受或者体验到商品、服务，他们需要更多的外部信息来帮助其作出购买决策。因此，通过阅读其他消费者对产品或者服务的体验，可以减少消费者的不确定性。在线评论的数量会影响消费者的购买决策[18]，当消费者读到大量的有关商品的评论时，会因其他消费者也购买了这件商品的事实而更加坚定或者改变他们原先的决定和态度，这促使购物行为变得理性。基于上述分析，提出假设H1。

假设H1：评论数量对商品销量具有正向影响。

2.2负面评论

顾客可对自己已消费的商品进行打分，1颗星表示不推荐，5颗星表示顾客对商品很满意，推荐再次购买。较高的评分被认为是由消费者满意体验所产生的正面情感，而较低的评分则被认为是消费者抱怨的一种负面评价。有关评论星级的研究结论存在分歧，王君珺等[17]在对京东商城的实证数据分析结论中表明，在线评论星级得分与销售关系不显著。在线评论星级是否对商品销量起作用取决于顾客对在线评论星级的信任程度。通过对体验型商品的研究发现，正面评论相比于负面评论影响力更大 。TSAO[19]认为由于在线评论是在虚拟环境中产生的，评论者可以选择是否匿名，因此发表在线评论的消费者会更乐意表达他们的购物体验和观点，同时由于不用考虑他人的感受，所以相比于传统的面对面交流，消极评论会产生更大的影响。FISKE[20]指出在社会环境中，负面的评价往往被认为是异常的，因此,负面评论的出现更会吸引顾客的注意。负面评论对销量有负向的影响。AHLUWALIA等[21]通过实证研究发现，基于负面信息具有较多的诊断价值，消费者会更多参考负面评论来辅助其作出购买决策。

在对某一对象进行评价的过程中，对于正、负面信息，人们的反应强度不同，负面信息给人们的心理唤醒、情绪、社会行为等反应造成更强的刺激。此外，相比于一般品牌，热门品牌的商品更受到消费者的关注，负面评论对消费者的决策产生更大影响。基于上述分析，提出假设H2a和假设H2b。

假设H2a：负面评论对产品的销量有负向影响。

假设H2b：热门品牌的负面评论对商品销量的影响大于一般品牌。

2.3评论长度

评论长度是指消费者购买商品后作出评论的字数。CHEVALIER等[5]认为评论的长度取决于评论者的热情，但过长的评论对销量影响不大。网上评论内容多种多样，一些评论中只包含了简单的个人喜好，而一些评论中则包含了产品信息以及消费者对产品及其特征的看法和体验。评论阅读者易受到较长评论的刺激，阅读较长的在线评论会改变或者加深消费者的原有认知，减少购物的不确定性。CHERN等[22]指出有更多产品细节的评论影响更大，它们也比短的评论更有影响力。因此，评论的字数对销量有显著影响。基于上述分析，提出假设H3。

假设H3：在线评论的长度对产品销量具有正向影响。

2.4评论时效性

评论时效性是指评论发表的时间与评论查阅者翻阅评论的时间间隔。销售数据是时间的函数，由于在线评论在相当长一段时间内都会存在于商品所在的网页中，因此，当期的评论不仅会影响现在的销量，也会对之后一定时期内的销量产生影响。一方面，绝大多数的商品生命周期有限，厂商会不断地进行更新换代，因此，消费者通常会选择最近的在线评论作为参考。另一方面，随着时间的推移，新的评论会不断被释放出来，潜在的顾客将可能转向更近的评论来寻找信息。所以，评论对销量的影响会随着时间的推移而降低。此外，由于热门品牌产品在市场上拥有大量的顾客人群，潜在购买者可以通过更多的信息渠道获得与商品有关的信息。因而，相对于一般品牌商品，消费者不会特别关注热门品牌商品在线评论的时效性。基于上述分析，提出假设H4a和假设H4b。

假设H4a：评论时效性对销量的影响存在负向影响。

假设H4b：热门品牌的评论时效性对产品销量的影响弱于一般商品。

2.5价格因素

根据需求定理，商品的价格与供求量之间成反向关系。但是随着经济的发展，人们收入水平不断提高，价格对于人们的消费决策不再起决定性作用,消费者在购买商品时更多关注的是它们的品牌、质量等。基于上述分析，提出假设H5。

假设H5：商品的价格对商品销售量没有显著影响。

3研究数据及变量

3.1数据收集和预处理

在线评论对于搜索型产品的影响最大，半数以上的该类产品会受到在线评论的影响[23]。本研究以搜索型商品——手机为研究对象。研究的样本源于京东商城，京东商城作为国内领先的B2C电子商务网站，拥有丰富的产品种类和大量的用户群，为本研究提供了可靠和丰富的数据样本，适合作为本文的研究对象。数据抓取时间范围为2015-03-08日至2015-04-08日。笔者抓取了销量较好的18款手机的64 022条在线评论信息。为了保证研究的有效性，剔除了没有打分或者没有评论内容的无效样本，同时为了避免人为刷单、恶意差评现象，确保评论的准确性，通过逐条筛选评论的方法，去除含有广告的评论、文本内容重复率较高的评论以及由于买家使用方法不当或者同行恶意竞争产生的评论，最后剩下数据62 132条。采集的数据包括销量排名、评论长度、评论数量、差评数、评论时效以及产品价格。

3.2变量的测量

由于京东商城没有公开其产品的具体销量，无法直接获取其销量数据，故产品销量的衡量采用销量排名代替，近期不少学者的研究也选用销量排名来衡量产品的销量，且取得了很好的拟合效果。

关于自变量，评论数量用商品的累计评论数量进行衡量。评论长度用评论的字符数来衡量。评论时效性采用评论发表之日至数据采集之日历经的天数来衡量。消费者在对商品进行评论时，可以对曾购买的产品进行星级打分。采用1星评论数占评论总数的比例即差评率来衡量负面评论。为了衡量品牌对于评论时效性和负面评论是否具有调节作用，文章引入品牌作为调节变量，根据中关村在线网公布的手机品牌市场占有率将产品划分为热门品牌和一般品牌2类，研究中将热门品牌取值为“1”，一般品牌取值为“0”。

4数据分析

4.1初步统计分析

模型中的变量为连续变量，对收集的样本进行了具体的描述性统计，信息详见表2。从表2中可知，销量排名最小值为1，最大值为263，样本具有较强的代表性。评论长度、评论数量、差评数、评论时效性和产品价格的均值依次为26，3557，31，14.6和1 867，数值处于中等水平。其中评论数量最小值和最大值分别为356和18 306，远大于差评数2和124，这反映了消费者在线评论情感的分布呈现偏态结构[19]。同时也初步判断差评率对产品销量具有较强的影响效应。

表2　变量的描述性统计信息

4.2回归结果分析

为了检验假设，笔者采取回归分析的方法对所收集的数据展开研究，为了压缩变量的量纲，控制住潜在的离群值，分析前先对因变量和部分自变量进行双对数化处理。对于评论差评率，由于其本身是百分比，不需要再进行对数变换。为了对假设进行检验，笔者构建2个模型，首先以销量排名对数为因变量，以评论长度、评论数量、差评率、评论时效性和产品价格为自变量构建回归模型1，然后在模型1的基础上引入品牌作为调节变量构建回归模型2。为了确保回归结果的准确性，笔者先对变量进行了多重共线性诊断，诊断结果如表3所示。由表3可知，VIF值均小于5，所以变量之间不存在共线性，可以进行回归分析。

从模型1的回归结果可知，评论长度和评论时效性的系数为正，这表明评论长度、评论时效性与商品的销量显著正相关，因此假设H3成立，假设H4a不成立。评论时效性对产品销量存在正向影响，对于这一现象，笔者认为在产品上市初期，一些出于猎奇心理的消费者购买商品，他们会对已购商品做出评价因而产生在线评论，而随着时间的推移，后期的顾客更加的理性，会参考已存在的评论，评论的时效性越大，评论越被认为有用。评论数量和产品价格以及差评率的系数为负，说明这3个变量和销量之间存在负相关性，所以，假设H1与假设H5不成立，假设H2a成立。其中差评率的系数最大，表明消费者在购物时的决策更易受到负面评论的影响，而价格也是当前消费者购物时十分重视的一个方面。在模型2的回归结果中，评论长度和评论时效性的系数仍为正值，但评论时效性的系数减小，这支持了模型1的回归结果，假设H3成立，假设H4a不成 立,同时也表明假设H4b成立。

表3　回归结果

注：*,**,***分别表示系数估计值在0.1，0.05，0.01水平上显著。

评论数量、产品价格和差评率与销量的相关系数为负数，说明它们与因变量之间是负相关关系。其中评论数量和产品销量之间是负相关，假设1不成立。从社会心理学角度分析，网络电子产品的消费者多为青年人，出于猎奇心理的消费者尝试购买刚上市即评论数量较少的产品并通过网络发表使用产品的感受。因此评论数量与产品销量之间呈现出负相关。同时，产品价格的系数也为负数，这表明价格和需求之间是负向的关系，消费者在购买产品时会考虑产品的价格，价格较高的产品，其销量会相对少些。在品牌的调节作用下，差评率与产品销量之间的负相关关系更强，由模型1中的-26.606变至-32.907，假设2a和假设2b成立,实证结果总结如表4所示。

表4　实证结果总结

5结语

本文以搜索型商品——手机为研究对象展开在线评论对商品销量影响的实证研究 ，得出以下结论：评论长度和评论时效性对产品销量具有正向影响，评论数量、产品价格和差评率对销量具有负向影响，在将品牌作为调节变量加入研究后，在品牌的调节作用下，评论时效性和产品销量之间的正相关关系变弱，而差评率与产品销量之间的负相关关系则增强。

为了更好地促进中国电子商务网站的发展，根据本研究成果，提出以下建议。

1)对于正负面评论采取不同的管理办法

电子商务网站，如京东商城等应该有效管理和引导在线评论的发表，从而提高商品的销量。对于手机这类搜索性商品来说，在线零售商可以通过对作出优秀在线评论的消费者给予适当的奖励来引导他们在购物后作出客观评价。其次，在网络口碑营销过程中，企业应重视差评率这一关键指标。没有一个品牌的商品能够让所有的消费者都满意，因此，电子商务网站应该正视负面评价的存在，并尽力解决客户的不满意。对于品牌商品，网站应该更加注重它们的差评率，完善自身的诸如退货等售后服务，努力使消费者满意，减少差评率。

2)通过激励措施促使消费者发表评论

评论的时效性、评论的长度和评论数量对于产品的积极影响显著，因而电子商务网站可在消费者购买产品后，积极引导买方对已购产品做出评价，字数越多、晒出图片多的评论可给予返现奖励或者积分优惠。在采取了一定激励措施后，及时增加购物网站的在线评论数量和评论长度，这种方法在短时间内需要一定的成本支持，但是从长远来看给购物网站增加了更多的浏览量和销量，通过消费者的在线评论来为自己的产品做营销，可靠性、可信性均可得以增强。

3)根据不同产品制定差异化营销策略

在品牌的调节作用下，评论时效性和产品销量之间的正相关关系变弱，而差评率与产品销量之间的负相关关系增强。对于搜索热门程度不高的产品，其评论的时效性对产品销量的影响没有热门程度高的产品高，因此电子商务网站应该将更大的财力、物力投放在前者，而对后者的营销更多地投放在评论长度、评论数量方面。差评率是消费者在购买热门程度低的产品时主要会考虑的因素，在消费者做出差评后，鉴于这些产品的评论数量不多，建议电子商务网站可以采用电话回访的形式弄清楚消费者做出差评的原因，避免由于消费者使用方法不当等原因产生的错误差评现象的出现。

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An empirical study of the impact of online reviews on mobile phone sales in E-commerce

WANG Wenjun， ZHANG Jingzhong

(Business School， Hohai University， Nanjing， Jiangsu 210098, China)

Abstract:Online reviews data from Jingdong Mall is captured, and SPSS software is used to carry on the empirical analysis. The effect of online comments on sales is analyzed from four aspects: the comment quantity, negative reviews, the length of comment, and timeliness. Then the products are classified on the basis of the brand's popularity, and it is analyzed that whether the brand adjusts negative reviews and timeliness. The study reveals that comment length and timeliness have significant positive impact on sales, while the comment quantity, the negative reviews, and the product price have significant negative impact on sales. Under the influence of brand adjustment, the influence of the timeliness decreases, while the influence of negative reviews increases. On the basis of study, suggestions to improve the online comments mechanism of e-commerce sites are provided.

Keywords:information economics；online reviews; E-commerce；product sales；word-of-mouth adoption；marketing

文章编号：1008-1534(2016)03-0188-06

收稿日期：2016-01-11;修回日期：2016-03-22；责任编辑：张军

基金项目：中央高校基本科研业务项目(2015B40914)；江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(KYLX15_0520)

作者简介：王文君(1993—)，女，安徽宿州人，硕士研究生，主要从事电子商务方面的研究。通讯作者：张静中教授。E-mail:zhangjz@hhu.edu.cn

中图分类号：F713.36

文献标志码：A

doi:10.7535/hbgykj.2016yx03002

王文君 ，张静中.电子商务网站在线评论对手机销量影响的实证研究[J].河北工业科技,2016,33(3):188-193.

WANG Wenjun，ZHANG Jingzhong.An empirical study of the impact of online reviews on mobile phone sales in E-commerce[J].Hebei Journal of Industrial Science and Technology,2016,33(3):188-193.