| 标题 | 电子口碑对消费者行为影响的研究述评 |
| 范文 | 摘要：文章首先从理论框架和实证研究等两方面重点梳理电子口碑对消费者行为影响的相关研究，发现以往文献主要利用HSM和ELM模型解释电子口碑对消费者的影响，并在实证结论上取得了丰硕的研究成果。其次，文章就现有研究的贡献、不足及未来可能的拓展方向进行了简要的述评。 关键词：电子口碑；消费者行为；研究综述 近年来，我国的电子商务发展迅速。据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第39次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截止至2016年12月，我国网民规模已达7.31亿，互联网普及率达到53.2%。随着网络用户规模的快速增长及网络购物的便利性提高，我国网络零售交易规模增长快速。据商务部统计，2016年中国网络零售交易额达5.16万亿元，同比增长26.2%。网络购物的虚拟性使得消费者在网购时面对较大的不确定性，消费者主要依靠产品的电子口碑降低决策风险。据CNNIC的报告显示，2015年影响我国网购消费者决策的最主要因素是产品的网络口碑，高达77.5%的用户选择网络口碑作为网购决策的考虑因素（见图1）。电子口碑作为消费者收集产品和服务信息的重要渠道之一，在消费者的购买决策过程中具有重要的作用。 口碑作为一种发生于人们交流产品或服务的信息流动，将对消费者的选择产生不可忽略的影响。自Arndt（1967）采取田野实验研究口碑对产品接受度的研究开始，已有大量的管理学家、市场营销学家和社会学家开始关注口碑对消费者意识、期望、知觉、态度、信任、行为意图和行为的影响（Arndt，1967；Herr et al.，1991；Buttle，1998；Allsop et al.，2007；Sweeney et al.，2008）。随着计算机及网络技术的普及使用，消费者可在互联网上方便地与他人交流自己的消费经验和感受，并使用网络搜寻到自己需要的信息。不同于传统口碑仅在有限的时间和地域限制的人际之间传播，电子口碑允许消费者以文本内容形式在互联网平台上发表和沟通消费者的看法评论，突破了传统的有限社会边界传播，对更大范围的消费群体决策产生巨大的影响（Slack，1999；Dellarocas，2003）。 鉴于电子口碑正逐渐成为现代消费者决策行为中重要的决策依据，本文将从理论框架及实证研究等两方面重点梳理电子口碑对消费者行为影响的相关研究，并就现有研究的贡献、不足以及未来可能拓展的方向做简要的述评。 一、 理论框架 传统口碑经典的研究框架由Nyilasy（2006）提出，他在对传统口碑的综述中总结出了“前因与后果”框架，即消费者为什么留下口碑以及留下的口碑如何影响其他消费者。但这样的研究框架适用于早期的口碑，对于后来电子口碑侧重于关注使用过程的研究则不太适合，且该框架无法纳入消费者对口碑的传播行为以及消费者对口碑的主动搜寻行为（罗彪和丛日飞，2015；赖胜强和朱敏，2009）。罗彪和丛日飞（2015）借鉴AISAS模型[A-attention，I-interest，S-search，A-action，S-share]，从心理变化过程（Attention-Interest-Desire-Memory）和行为变化过程（Search-Action-Share）以及网络传播理论（Jensen，2010）将电子口碑的消费者行为归结为“留、传、搜、用”。在此，本文重点关注电子口碑“用”的消费行为。 在电子口碑“用”的消费行为研究框架上，大多数的研究将电子口碑视为一种信息。研究者主要关注信息的认知过程（信息是否被接受者采纳）以及信息的说服效果（采纳之后如何改變接受者的态度或行为）。在信息的认知过程研究中，研究者构建出诸如感知有用性、在线评论有用性等概念，并主要关注感知有用性或在线评论有用性的影响因素及其对信息的说服效果或购买决策的影响（Sen & Lerman，2007；Pan & Chiou，2011；Mudambi & Schuff，2010；Pan & Zhang，2011；Zhao et al.，2013）。在信息的说服效果研究中，研究者主要借鉴的经典模型为启发-系统式模型（Heuristic-Systematic Model，HSM）和精细加工可能性模型（Elaboration Likelihood Model，ELM）（Angst & Agarwal，2009；Cheung et al.，2009；郭国庆等，2007；王晓玉和晁钢令，2008；宋晓兵等，2011；陶晓波等，2013）。HSM的系统式处理和ELM的中心路径说明了接受者会仔细系统化地分析是否接受信息的观点，进而改变其态度，而HSM的启发式处理和ELM的边缘路径则表明个体根据信息的某些情境线索，并基于简单决策规则形成判断，进而决定是否接受信息。HSM和ELM模型在机制层面上较好地解释了信息如何改变接受者的态度或行为，因而被大多数研究者广泛采用，并作为指导后续实证研究的主要理论框架。 二、 实证研究 以下将就电子口碑的测度、因变量的选择以及电子口碑对消费者行为影响的实证结论等方面对已有的相关实证研究进行综述。 1. 电子口碑的测量。以往大多数的实证研究对电子口碑信息特征的测度主要包括口碑数量（Volume）、口碑效价（Valence/polarity）及口碑离散度（Dispersion/Variance）等数量化特征（Metrics）和文本内容。 口碑数量用于衡量消费者对产品或服务评价的总数量，是目前用于测度口碑最主要的指标之一。由于电子口碑数量可以很好地刻画网上购物的消费者对于产品或服务的使用信息及流行度的数量信息，因而较多的电子口碑数量意味着该产品或服务被更为广泛的消费群体所关注和讨论。根据社会从众效应理论，无论评论的内容如何，消费者总是受到来自其他消费者评论或看法的影响。消费者在有限的可得信息情况下，借助于评论数量的多寡做出选择可以更好地通过趋从于其他消费者的行为而降低信息不对称所带来的风险（Liu，2006；Chen et al.，2011；Chintagunta et al.2010）。此外，当消费者对一个产品讨论的越多，重复的信息将吸引更多的关注度，这意味着，其他消费者关注到该产品的机会也越高（Dellarocas et al.，2007）。 口碑效价即指电子口碑正向、负向或中性的评分等级，也常被作为测度口碑的客观指标之一。口碑的效价越高，意味着其他消费者对产品或服务的评价更为积极，相应的口碑也就更容易说服其他消费者改变其对产品或服务的态度，进而接受该产品或服务（Godes & Mayzlin，2009；Rui et al.，2013）。理论上，口碑数量和口碑效价可以合成一个新的口碑测度指标，即正向评价（负向评价/中性评价）的数量，亦可以用于计算正向评价（负向评价/中性评价）的比例。 口碑的离散度主要用口碑评分情况的方差来表示，用于捕获消费者评论的异质性，测度口碑的一致程度。较低方差的电子口碑意味着消费者对产品或服务的评价无较大的差异性，而较高的方差的电子口碑则意味着消费者对产品或服务存在较大的差异。受限于文本分析技术，早期的研究较少关注文本内容的分析。近年来随着文本挖掘以及文本分析技术的发展，已有一些研究者开始挖掘电子口碑的文本内容的逻辑结构、写作方式、潜伏者与评论者的意见差异信息以及属性评价内容（Ludwig et al.，2013；Archak et al.，2011；Nielsen，2006；黄敏学等，2015）。对于消费偏好异质性强的产品而言，研究口碑的离散度和挖掘消费者对属性偏好差异的文本内容对于指导产品的市场定位和细分消费的营销实践具有重要的意义。与口碑的数量和效价的成熟研究相比，口碑的离散度以及口碑文本内容的挖掘仍有待进一步的研究。 2. 因变量的选择。因HSM和ELM能较好地解释电子口碑对态度的影响，在电子口碑对消费者行为的说服效果研究中，大多数研究对因变量的选择主要是消费者对产品的态度（East，2008；郭国庆等，2007；卢向华和冯越，2009）。少量的研究借鉴态度——行为的研究框架延伸到购买意向（Maxham，2001；Reza & Samiei，2012）。为弥补HSM和ELM的解释力不够，开始出现部分研究借助感知有用性（zhang et al.，2010；殷国鹏，2012）和属性水平的评价（He & Bond，2015；黄敏学等，2015）等中间变量用于解释影响效果。大部分的微观消费者行为研究对因变量的选择主要基于个体层面（Individual-level），但由于行为在消费者微观层面的数据难以观测，因而也有大批的研究从加总层面（Aggregate-level）上研究电子口碑对产品销量的影响（Liu，2006；Duan，2008；Chevalier & Mayzlin，2006；Sonnier et al.，2011；Amblee & Bui，2011）。 3. 实证结论。研究者通过采取诸如在线网站数据、问卷调查和实验法等多种数据收集方式对不同的产品进行实证研究，其主要的实证结论如下： 第一，不同的电子口碑的特征对消费者的影响效果存在差异。 虽然大部分的实证研究在电子口碑的数量与消费者的行为和产品销量存在显著的关联（Chevalier & Mayzlin，2006；Duan et al.，2008；龚诗阳等，2012）、负向口碑比正向口碑的影响效应更大（Chatterjee，2001；Dellarocas，2003；Senecal & Nantel，2004；Chevalier & Mayzlin，2006；Duan et al.，2008；邱凌云，2008；卢向华和冯越，2009）等方面达成共识，但就影响大小上则存在争议。譬如，Liu（2006）通过研究Yahoo Movie上电影上映前后在線口碑活动时发现放映前几周的票房影响，口碑的数量相较于口碑的效价影响更大，而Duan等（2008）通过研究发现在线点评的评分对票房不产生影响，而在线点评的数量能够显著地影响电影的票房。 第二，电子口碑对消费者的影响效果受到其他变量的调节作用。 研究者在实证时发现电子口碑的影响效果会受到接受者个体特征、评论者特征以及产品类型等一系列因素的调节作用。接受者对信息的信任程度、专业知识以及感知风险等个体特征会对电子口碑的信息说服效果产生调节作用。当消费者对信息的信任度不高的情况下，电子网络信息并不一定能对消费者的态度改变产生显著的影响（陶晓波等，2013）。接受者的专业知识反映出接受者对产品或服务态度的信心，当消费者对自己的评价因缺乏专业知识而缺乏信息时，消费者则会更加依赖口碑，进而使得口碑对消费者的影响力增大（郭国庆等，2009）。此外，感知风险较高的消费者会更加主动地搜寻口碑信息，进而使得口碑的说服效果增大（Arndt，1967）。除消费者的个体特征自身之外，研究者还发现包括评论者的专业知识和信息发送者和接受者的特征相似性也会对口碑的影响效果产生影响（Libai et al.，2013；Thompson & Malaviya，2013）。Babi？等（2016）通过对96篇关于40个发送平台和26中产品类型的Meta分析中发现，电子口碑与销量正相关，其有效性受到发送平台和产品类型的调节作用。 三、 简要的述评 通过对相关文献的综述，以下将从现有研究的贡献、不足以及未来可能拓展的方向等入手做简要的述评。 1. 现有研究的贡献。研究者基于信息认知加工理论，分别从信息的认知过程和信息的说服过程展开对电子口碑“用”的消费行为研究。现有文献基于HSM和ELM模型解释电子口碑对消费者的影响，并主要聚焦在信息如何影响产品态度、购买意图和产品销量等主题的研究。研究者发现了“电子口碑的数量与消费者的行为和产品销量存在显著的关联”、“负向口碑比正向口碑的影响效应更大”以及“电子口碑的影响效果受到其他包括个体特征、评论者特征以及产品类型等一系列因素的调节作用”等方面的实证结论，取得了丰硕的研究成果。 2. 不足及未来可能的拓展方向。 （1）理论框架方面有待开辟新的研究视角。HSM和ELM模型融合了心理学和管理学的视角，遵循认知——态度--行为的模式很好地考察了消费者的信息认知过程及信息如何改变接受者的态度或行为，但难以就消费者为何依赖电子口碑做出决策的原因进行解释，未来须开辟新的研究视角对此进行研究。 （2）与口碑的数量和效价的成熟研究相比，口碑的离散度以及口碑文本内容的挖掘仍有待进一步的研究。电子口碑的离散度特征和文本内容信息对于挖掘消费者对产品偏好的异质性具有重要的研究意义，为进一步加深电子口碑信息对具有偏好异质性消费者行为的影响，未来可往该方面进行深入系统的研究。 （3）应加深对电子口碑信息效果受其他变量调节机制的深入研究，继续修改和完善理论，以提高理论的解释力。调节机制的存在，从另一方面正是说明了现有理论的解释度有待进一步的完善。虽然现有研究已经关注并开始实证发现了电子口碑信息效果受其他变量的调节作用，但仍须在构建解释度更高的理论机制上展开深入的研究。 参考文献： [1] 王晓玉，晁钢令.产品危机中口碑方向对消费者态度的影响[J].营销科学学报，2008，4（4）：1-12. [2] 邱凌云.网上口碑的信息效价与情感线索对说服效果的影响机制研究[J].营销科学学报，2008，4（4）：32-44. [3] 罗彪，丛日飞.留，传，搜，用：消费者行为视角下的电子口碑研究综述与展望[J].外国经济与管理， 2015，37（8）：54-64. [4] He S X， Bond S D.Why is the crowd divided？ Attribution for dispersion in online word of mouth[J].Journal of Consumer Research，2015，41（6）：1509-1527. [5] King R A， Racherla P， Bush V D.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. [6] Ludwig S， De Ruyter K， Friedman M， 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. [7] Sonnier G P， McAlister L， Rutz O J. A dynamic model of the effect of online communications on firm sales[J].Marketing Science，2011，30（4）：702-716. [8] 龚诗阳，刘霞，刘洋，等.网络口碑决定产品命运吗——对线上图书评论的实证分析[J].南开管理评论，2012，（4）：118-128. [9] 郭国庆，杨学成，张杨.口碑传播对消费者态度的影响：一个理论模型[J].管理评论，2007，19（3）：20-26. [10] 黄敏学，王贝贝，廖俊云.消费者评论中偏好差异性对销量的影响机制研究[J].营销科学学报，2015，11（3）：1-17. 基金项目：国家社科基金重点项目“经济全球化和网状经济时代商业模式创新发展与应用研究”（项目号： 10AGL005）。 作者簡介：郑明赋（1990-）男，汉族，福建省安溪县人，北京大学光华管理学院博士后，研究方向为消费者行为、商业模式创新。 收稿日期：2017-09-21。 |
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