负面在线评论及商家回复内容对潜在消费者的影响研究

贺小娟

(上海外国语大学 国际工商管理学院，上海 201620)

0 引言

在线评论是具有相关产品购买经历的顾客通过各类网络平台向其他消费者传递的对产品、服务或商家的评价信息(Hennig等，2010)，通常可分为正面和负面评论两类。负面评论是消费者不满与抱怨的体现，是对产品质量等存在问题的描述。相关研究表明，与正面评价相比较，负面在线评论信息更具有说服力、可诊断性，对消费者影响更大(Park & Nicolau, 2015)。目前已有众多研究从评论的负面强度、数量以及情感倾向等角度来研究负面的产品评价内容对个人消费的影响。同时，在线评论又分为属性型和情感型，然而少有学者关注负面的属性、情感型评论信息会对在线消费产生怎样的影响。

此外，商家对负面评论的回复信息也是个人网购时的重要参考。商家回复负面评论是服务补救的体现，不但会影响评论发布者的宽恕意愿、重购意愿，也会影响潜在顾客对产品质量及服务水平等的判断，并最终影响购买意愿。因此，在研究负面评论对在线消费影响的同时，有必要探究商家回复内容的调节作用，而现有研究多关注个人性格特质、商品类型等因素的调节作用。

综上，本文拟研究属性型和情感型负面评论如何影响个人的在线消费，以及这种影响是否存在明显差异，同时探究商家回复内容的调节作用。

1 理论背景与研究假设

1.1 负面在线评论与消费者感知风险、购买意愿的关系

属性型负面评论是对产品或服务负面的属性特征进行具体的、客观的以及更理性的描述，而情感型评论的内容描述相对更模糊，主观和感性的成分较多。首先，从信息质量的角度来说，属性型评论的质量更高。而且，研究表明负面评论的内容质量、内容相关性会正向影响消费者感知风险(张亚明等，2020)，并且也会负向影响对产品的消费意愿(张金鑫、胡海，2016)。

此外，根据感知风险理论，风险涉及个人对购物损失可能发生的心理预期，感知损失的概率越大，也就说明感知风险越大(Stone & Gronhaug，1993)。负面评论信息中对产品或服务的负面特征描述越具体、越客观，信息的说服力就越强(Park & Nicolau, 2015)，消费者感知到可能遭受损失的可能性就会越大。

综上，本文提出以下假设：

H1：相较于情感型负面评论，浏览属性型负面评论时，消费者感知风险更大，购买意愿更低。

1.2 感知风险的中介作用

感知风险是个体对结果不确定性以及可能遭受损失的一种心理层面的感知，已被众多学者引入市场营销及消费者相关的研究中。大量研究表明，购物时产生的经济、心理等风险与个人对商品的态度、购买意愿等是负相关的关系。任俊玲等(2019)发现，顾客所感知的财务、功能等风险越低，会带来越高的产品消费意愿。相反地，当消费者感知到消费某产品存在较大的风险时，其购买意愿会相应降低(赵冬梅和纪淑娴，2010)。

此外，根据“刺激—机体—反应”理论，外部刺激因素会影响个体认知反应，进而影响行为倾向。在网络购物时，负面评论信息以及相应的商家回复内容即一种外部刺激因素，会让个体产生心理层面的不确定性、损失感知等反应，并最终影响对产品的消费。

综上，本文提出以下假设：

H2：感知风险在负面评论与购买意愿间起中介作用。

1.3 商家回复内容的调节作用

根据信号传递理论，商家对负面评论进行回应是传递产品质量、商家态度等的一种方式，同负面在线评论一样，均有助于潜在顾客进行购买决策。

对于属性型负面评论，由于内容描述更具体、客观，其信息质量更高。研究表明，负面评论的质量越高，消费者越倾向于将问题的责任归于商家(郑春东等，2015)。此时，若商家不予回应，顾客对商家的责任归因则会导致感知风险的增加，并难以建立对商家的信任，最终会降低购买意愿；若商家采取对问题进行外部归因、转移问题的责任或否认问题存在的防御型回复，在一定程度上可降低顾客对商家的归因；若商家采取主动、承诺改进或补偿的适应型回复，消费者会感知到商家的诚恳，进而增加信任，并且主动道歉承担责任也会降低对商家的归因(Li等，2018)。同时，根据感知风险理论，降低产品或服务失败的可能性以及减少发生失败可能带来的经济损失是降低感知风险的有效途径(Roselius, 1971)。而适应型回复中商家表示会对问题进行改进或提供补偿，能够在一定程度上降低购买者的感知风险并增加其购买意愿。

情感型负面评论，其内容描述较主观且缺乏具体的事实支撑，信息质量较低。潜在消费者浏览这类评论时，不能清晰准确地了解产品或服务存在的具体问题，对问题的责任归因也不明确。此时，若商家不回复，消费者仍然会感知到不确定性，感知风险仍存在；若商家采取主动道歉、承诺改进的适应回复，潜在顾客就可能将问题的责任归于商家。同时，因为负面评论并未对产品属性相关的具体问题进行描述，若商家承诺改进会缺乏针对性，反而会让消费者认为商家是一种敷衍的态度，不利于建立对商家的信任，也就不会降低感知风险。但是，若商家采取防御回复，充分描述服务或产品不存在问题或进行外部归因，则有助于消费者减少对商家的归因，进而增加购买意愿。

综上，本文提出以下假设：

H3：商家回复内容调节负面评论对感知风险、购买意愿的影响。

H3a：对于属性型负面评论，相较于不回复，适应或防御回复均能降低消费者的感知风险，并增加其购买意愿。

H3b：对于属性型负面评论，相较于防御回复，适应回复更能降低消费者的感知风险，并增加其购买意愿。

H3c：对于情感型负面评论，相较于适应回复和不回复，防御回复更能降低消费者的感知风险，并增加其购买意愿。

H3d：对于情感型负面评论，商家适应回复或不回复对消费者感知风险、购买意愿的影响无显著差别。

根据以上研究假设，并结合感知风险理论、SOR模型，本文构建了如图1所示的研究模型：

图1 负面在线评论对潜在消费者购买意愿影响的研究模型

2 研究设计

2.1 实验设计

以在线预订酒店为实验情景，设计了2(负面评论类型：属性型和情感型)×3(商家回复内容：适应型、防御型、不回复)的双因素组间实验，共形成了6套问卷，被试会随机作答一种实验问卷。

实验材料主要选取携程旅行上真实的顾客负面评论及商家回复信息来进行改写。同时，研究表明，酒店的服务和卫生问题是顾客最关心的问题(Rose等，2016；Liu等，2018)。因此，本研究中评论材料主要涉及酒店服务态度和卫生方面的问题，字数均保持在75字左右，表示严重性的词语也尽量保持一致。材料编写完成后，特邀请了6名在线预订酒店经验丰富的同学对材料内容进行修改和完善。

实验被试为有过在线预订酒店经验、浏览过用户点评以及酒店回复内容的群体。

2.2 变量测量

变量的测量均参考其他学者开发的比较完备、成熟的量表，并采用李克特7分量表计分，得分越靠近7即表示越同意量表中各指标题项的描述，反之则表示不同意。负面评论类型的测量依据Park和Lee(2008)的量表进行适当修改，共3个题项(“该评论对酒店卫生、服务等相关问题的描述是具体的、详细的”“评论内容的描述是客观的”“评论内容的描述是理性的”)。商家回复内容的测量参考Li等(2018)的方法，共1个题项(“您认为商家的回复倾向于防御型还是适应型”)。感知风险的测量根据Stone & Gronhaug(1993)的量表进行适当修改，共 4个题项(如“我担心该酒店的员工服务、清洁卫生等很可能存在问题，不能达到我的期望”等)。购买意愿借鉴Cheng等(2014)的量表，共3个题项(如“我会考虑预订该酒店”等)。

2.3 预实验

预实验主要对实验材料进行操控检验，商家不回复的情况无须检验，共4套问卷。问卷通过微信、QQ等网络渠道向有过在线预订酒店经验的群体发放，共回收了40份有效问卷，每组10份。

根据预实验结果，两类评论得分均值差异显著(M属性型=4.983，M情感型=1.833，t=32.590，p<0.001)。同时，防御型回复得分均值显著低于适应型回复(M防御=2.2，M适应=5.1，t=21.367，p<0.001)。综上，实验材料操控是成功的。

2.4 正式实验

正式实验共6套问卷，被试随机作答任一种实验问卷。问卷第一部分为筛选被试的题目，即被试是需要有过在线预订酒店经历、看过酒店客户点评及酒店回复信息的，否则不能填写问卷；第二部分为问卷主体，被试在阅读实验情景、评论材料和商家回复信息后，需要回答材料操控以及感知风险、购买意愿的相关题项；最后为个人基本信息填写。

问卷通过微信、微博等线上渠道分发给被试，一共发放400份问卷，最终回收了有效问卷360份，每种实验情景60份。

3 数据分析

本研究通过SPSS 22.0对360份有效数据进行统计分析。

3.1 信效度检验

信度方面，负面评论类型、感知风险及购买意愿的Cronbach’s α系数分别为0.902、0.832及0.831，均大于0.7，即量表的信度较高。

效度方面，负面评论类型、感知风险及购买意愿的KMO值分别为0.744、0.803、0.704，且Bartlett球状检验p值均<0.01。同时，通过主成分分析提取公因子解释了大于60%的变量，且各题项的因子载荷均大于0.6，即量表具有较好的效度。

3.2 变量操控检验

根据t检验结果，属性型和情感型负面评论的均值存在显著差异(M属性型=5.024，M情感型=1.678，t=87.733，p<0.001)，即负面评论材料是操控成功的。同时，商家防御型回复的均值显著低于适应型回复(M防御=2.067，M适应=5.033，t=46.024，p<0.001)，说明商家回复内容的操控也是成功的。

3.3 假设检验

3.3.1主效应检验

根据表1的t检验结果可知：浏览属性型负面评论时，被试的感知风险显著高于情感型(M属性型=5.835，M情感型=5.036，t=14.912，p<0.001)；同时，浏览属性型负面评论时，被试的购买意愿显著低于情感型(M属性型=2.874，M情感型=3.828，t=-15.547，p<0.001)。综上，假设H1成立。

表1 负面评论类型t检验结果

3.3.2中介效应检验

利用SPSS宏程序Process的Model 4，采用bootstrap抽样法，来检验感知风险的中介作用，检验结果见表2。

表2 感知风险的中介效应

由表2可知，感知风险的间接效应值为-0.4454，且95%置信区间未包含零，即中介作用是存在的，且占到了46.7%。同时，负面评论类型的直接效应值为-0.5083，且95%置信区间内也未包含零，即感知风险具有部分中介作用。综上，假设H2成立。

3.3.3调节效应检验

(1)交互作用分析。本研究中，自变量负评类型分为2种(属性型和情感型)、调节变量商家回复内容分为3种(适应型、防御型、不回复)，两者都为分类变量的形式。因此，双因素方差分析法被用于调节效应的检验，相应的分析结果见表3。

根据表3可知：负面评论类型及回复内容的交互项对感知风险的作用是显著的(F=72.158，p<0.001)；二者的交互项对购买意愿的作用也是显著的(F=87.478，p<0.001)。综上，商家回复内容存在调节作用，即假设H3成立。

(2)简单效应分析。通过多重比较分析法进一步探究商家不同的回复内容如何发挥调节作用。

表3 负面评论类型、商家回复内容的双因素方差分析结果

第一，感知风险为因变量时，分析结果显示(图2)：浏览属性型负评时，商家防御或适应回复，被试的感知风险均低于不回复的情况(M不回复=6.458，M适应型=5.425，M防御型=5.621，p<0.001)；而商家适应回复时，被试的感知风险要显著低于防御型回复(M适应型=5.425，M防御型=5.621，p<0.01)。浏览情感型负评时，商家防御回复时，被试的感知风险比适应回复和不回复的情况更低(M不回复=5.237，M适应=5.229，M防御=4.642，p<0.001)；而适应型回复与不回复对感知风险的影响无显著差异(M不回复=5.237，M适应=5.229，p>0.05)。

图2 负面评论×商家回复内容对潜在

第二，购买意愿为因变量时，分析结果显示(图3)：浏览属性型负面评论，商家适应或防御回复时，被试的购买意愿要显著高于不回复的情况(M不回复=2.322，M适应型=3.383，M防御型=2.917，p<0.001)；且适应型回复时，购买意愿要显著高于防御回复(M适应型=3.383，M防御型=2.917，p<0.001)。对于情感型负面评论，商家防御回复时，被试的购买意愿显著高于适应和不回复的情况(M不回复=3.489，M适应=3.578，M防御=4.417，p<0.001)；而商家适应型回复和不回复对购买意愿的影响无显著差异(M不回复=3.489，M适应=3.578，p>0.05)。综上，假设H3a～H3d成立。

图3 负面评论×商家回复内容对潜在

4 结论与启示

4.1 研究结论

(1)当消费者阅读类型不同的负面评论时，心理感知风险、购买意愿均是存在显著差异的。相较于情感型负面评论，属性型评论会增加个人的感知风险，并降低其购买意愿。由于属性型评论通常对问题的描述更具体、更客观，消费者能清晰地了解产品或服务存在的问题，感知到的损失、不确定性与担忧会更明显。相反地，情感类负评描述较主观、模糊，消费者难以清晰识别产品相关的问题，对购物可能遭受失败或带来损失的感知就不明确。

(2)感知风险在负面评论与购买意愿间起中介作用。属性型、情感型负评会部分通过感知风险的作用来刺激顾客对产品的消费。换言之，相关的负面评论信息作为消费者网购时的外部刺激因素，会影响个人心理层面的损失、担忧感知，并最终作用于之后的购买倾向及行为。

(3)商家回复内容调节负面评论对消费者购买意愿的影响。对于属性型负面评论，适应型回复反馈最有助于降低个人的感知风险，并增加其购买意愿。商家主动道歉、承诺改进或补偿可以降低消费者遭受损失的可能性，而商家不回复对个人产品消费的影响是最负面的；对于情感型负面评论，相较于不回复和适应型回复，商家防御型回复是最优的。浏览情感型负评时，消费者很难进行责任归因，防御回复在一定程度上可以降低对商家的归因，进而降低顾客的损失风险，并增加其购买意愿，而商家采取适应回复或不回复对潜在顾客的影响无显著差异。

4.2 管理启示

(1)重视相关的负评内容对潜在顾客的影响。一般来说，产品相关的差评信息会增加购买者的感知风险，尤其是属性类评论。一方面，负评信息会增加消费者的不确性；另一方面，因为负面评论反映的问题可能会再次发生，因而消费者感知到可能遭受损失的概率会增大。因此，商家需要意识到负面评论对消费者的影响，并在此基础上采取管理措施。

(2)针对不同类型的负面评论采取有针对性的、高匹配度的回复策略。若商家对所有的负面评论信息均采用相似或相同的回复内容，消费者一方面很难获取有用的信息，另一方面甚至会产生对商家的怀疑及不信任，最终降低购买意愿。根据本文的研究，针对质量高、描述客观具体的属性型差评，商家应该采取主动道歉承担责任、承诺改进或补偿的适应型回复；而对于问题描述不具体、偏感性的情感型负面评论，商家可以向消费者传递关于产品的正面信息，采取外部归因或辩解的防御型回复，以降低购物时的感知风险，并增加其购买意愿。