在线评论情感倾向对消费者冲动消费意愿的影响研究

杨帅

(西部机场集团有限公司 陕西西安 710000)

随着Web2.0概念的兴起，社交平台中基于UGC模式的信息生成和分享越来越受追捧，特别是在各类购物网站和导购社区，购后评论对消费者的冲动购买意愿有很强的影响力；反观国内电商企业的互动平台，大量无效信息和负面评论充斥着互动平台，而电商企业对这种现象或视而不见或力不从心，因此本文认为如何管理在线评论是刺激消费者在线消费的主要问题。

1 研究模型与假设

从组织行为学角度来讲，在线评论情感倾向对网上消费意愿的影响机制是认知—态度—行为的过程，即网络购物者对商品的在线评论信息进行理解和加工后，形成对该商品积极或消极的态度，进而影响消费者的购买意愿或行为。具体到本文，本文借鉴Fishbein和Ajzen(1975)的理性行为模型，引入消费者与虚拟社区的关系强度作为调节变量，形成在线评论情感倾向对冲动消费意愿的影响机制研究模型(见图1)。

图1 在线评论情感倾向对冲动消费意愿的影响研究模型

在线评论的共识性是消费者进行商品体验后发表评论的一致性或对商品的平均分。结合国内外学者的相关研究，一般来讲，当面对一致性的评论或该商品的整体平均分很高时，消费者可能迫于群体压力倾向改变自己原来的态度，从而与群体意见保持一致。因此，本文提出以下假设：

H1：在线评论的共识性与消费者对在线评论的信任呈正相关；

H2a：在线评论的共识性与消费者的冲动消费意愿呈正相关。

评论的情感倾向是在线评论最重要的维度，不同性质的在线评论(正向/负向)对潜在消费者起到完全不同的劝说效果。正、负向评论影响效应的差异一直是国内外学者研究关注的重点，由于负面在线评论能够提供商品质量、服务各种可能有效的信息，其在消费决策中更具可诊断性，消费者对负面评论的依赖程度明显高于正向评论。因此，本文提出以下假设：

H2b：负面在线评论对冲动消费意愿的影响效应大于正面在线评论。

按照理性行为理论，当个体对某件事物的态度越正向，个体会倾向从事与态度相符合的行为方式，因此当消费者对评论的信任程度比较高时，就会倾向认同对商品的评价而采取消费行为。因此，本文提出以下假设：

H3：消费者对评论的信任与其冲动消费意愿呈正相关。

消费者与虚拟社区的关系强度越高，表明消费者对评论社区的熟悉度越高，消费者对评论提供者的信任程度也越高，从而在线评论对消费者的影响效应也越大。因此，本文提出以下假设：

H4：消费者—虚拟社区关系强度在假设H1、H2a中产生调节作用；

H4a：强关系下评论共识性与信任的相关性比弱关系下的相关性显著；

H4b：强关系下评论共识性与冲动消费意愿的相关性比弱关系下的相关性显著。

2 研究方法及数据收集

本文采用问卷调查法，为保证问卷数据的科学性，本次调查分为网上调查和现场调查。问卷发放数共计225份，其中网上问卷数为114份，现场问卷数为111份，删除不合格问卷后，本文共回收问卷数为197份。

根据图1及相关假设，本文所涉及变量包括在线评论共识性、消费者对评论的信任、冲动消费意愿、消费者—虚拟社区关系强度、口碑影响力。为了对上述变量进行测量，本文在参考国内外相关文献的基础上，为每个变量设计2～3个题项，采用李克特5分量表进行测量。

为测量正、负评论对冲动消费意愿的影响效应差异，本文设计如下实验：在淘宝/天猫商城搜集到一些有关洗面奶的在线评论，通过对收集到的评论进行整理，将其分为正向和负向评论，进而将分组后的评论供调查者参考，再测量调查者看到评论后的因变量分值。在因变量选择中，本文没有将冲动消费意愿作为因变量，而是采用口碑影响力作为因变量，主要是因为在实验环境下在线评论对冲动消费意愿的影响有很大偏差，而口碑影响力能够直接受在线评论的影响。

3 数据分析及假设检验

3.1 信效度分析

本文运用SPSS19.0分析得出量表内部信度和效度检验。一般情况，总量表的Cronbach α系数在0.8以上，分量表的Cronbach α系数在0.7以上，则表示该量表的内部一致性较好，信度较高。本文中总量表的α系数为0.833，评论共识性、消费者对评论的信任等变量的α系数均在0.7以上，表明模型内部和各变量的内部一致性较好，该量表的信度符合要求。同时，探索性因子的累积方差贡献率为82.25%，大于60%；各测量题项的因子载荷系数均大于0.6；在KMO和Bartlett的检验中，该量表的KMO检验值为0.746，P值小于0.005，说明量表具有良好的效度水平。

3.2 相关分析

表1是采用Pearson积差相关系数进行的变量间相关关系分析。由表1可知，本文涉及的评论共识性、消费者对评论的信任等5个变量间的相关系数均在0.7以下。一般情况下，变量间的相关系数达到0.8就有可能存在严重共线性的标准，因此上述变量不存在严重共线性，本文适合回归分析。

表1 Pearson相关系数分析

3.3 回归分析

本文运用SPSS19.0对评论共识性与消费者对评论的信任、冲动消费意愿的相关性，评论信任与冲动消费意愿的相关关系进行多元回归分析，具体分析结果如表2、表3所示。

表2 评论共识性与信任、冲动消费意愿的回归分析结果

表3 信任与冲动消费意愿的回归分析结果

表2、表3的结果验证了评论共识性与消费者对评论的信任有正向作用，评论共识性对冲动消费意愿有正向作用，评论的信任对冲动消费意愿有正向作用，因此原假设H1、H2a、H3成立。

3.4 消费者—虚拟社区关系强度的调节作用

在对关系强度的调节作用进行验证时，本文以评论共识性、关系强度、评论共识性与关系强度的乘积为自变量，以评论的信任、冲动消费意愿为因变量，分别进行回归分析，具体结果如表4所示。

表4 关系强度在评论共识性与信任、冲动消费意愿关系中的调节效应

通过对表4进行分析，加入关系强度的调节因素后，评论共识性与消费者对评论的信任关系模型中的复相关系数R有显著变化(0.015)，且其显著性小于0.05，表明关系强度在评论共识性与信任的关系中有明显的调节作用；在加入关系强度的调节因素后，评论共识性与冲动消费意愿关系中的复相关系数R有显著的变化(0.016)，且显著性水平小于0.05，表明关系强度对评论共识性与冲动消费意愿有显著的调节作用，因此原假设H4a、H4b成立。

3.5 独立样本T检验分析

本文采用独立样本T检验验证不同情感极性评论对冲动消费意愿的影响效应是否有差异，具体正负情感倾向评论的独立样本T检验分析结果如表5、表6所示。

表5 不同情感极性的在线评论口碑效应描述性统计

通过表5、表6结果发现，正向在线评论的口碑效应均值为3.0132，负向在线评论的口碑效应为3.7530，同时T检验中T=-6.368，显著性水平小于0.05，表明负面在线评论的口碑效应大于正向在线评论，因此原假设H2b成立。

表6 不同情感极性的在线评论口碑效应独立样本T检验

4 结语

通过实证分析，本文验证了在线评论共识性对消费者的评论信任、冲动消费意愿有一个正向作用。因此，本文认为企业应重视在线评论的口碑效应，通过各种激励措施鼓励消费者积极参与商品的评论环节。具体来讲，企业应不断完善官方网站或网络店铺的评论系统，设置好评、差评等不同功能和购物体验分享的智能输入功能，为消费者创造良好的在线评论和分享体验。通过现金返利、有奖转发、精神奖励各种措施鼓励消费者发表正面评论和有效评论，同时鼓励消费者在第三方社交网站或评论社区进行链接推广。

通过对问卷数据的独立样本T检验分析发现，虽然负面评论的数量小于正面评论，但是负面评论的口碑效应远远大于正面在线评论，因此本文建议企业重视负面评论对企业形象和消费行为的影响，加强对负面评论的有效应对和危机公关管理。具体来讲，企业应该积极引导消费者对商品进行正面、多角度详细点评，鼓励消费者通过文字、图片和视频等形式参与到评论环节，对商品的评论应该从质量、售后服务、卖家态度等全方位进行积极点评，从而提高评论对消费者的被依赖力度和影响力度。面对消费者的负面评论，企业应该及时给予有效地反馈和诚恳道歉，并对负面评论中提到的问题积极解决，同时给消费者造成的损失应该进行善后赔偿或退货，从而将负面评论转为正面评论。对于消费者在负面评论中对企业或商品的误解，企业应积极与评论者沟通，有效、及时地消除误解，从而将负面信息对企业的损失降低到最小。