在线评论对大学生图书购买决策的影响

发布时间:2019-11-10 12:36

  摘 要:随着互联网与移动通讯工具的快速发展,人们越加习惯于使用手机来进行网络购物,网络购物的平台与商品范围不断扩大,使用人数也不断增多。截止至2018年6月,我国的网民数量已经达到了8.02亿,使用手机进行网络购物的网民数量也已经达到了5.57亿。但由于网络购物不同于传统购物,消费者无法实际接触到卖家的商品,消费者对于商品的疑虑就会提升。因此,大部分消费者在进行网络购物时,会有意识的对在线评论进行筛选,并希望通过其他消费者对该商品的使用经验或评价来降低自己购物时的风险。大学生群体由于自身特殊的属性已经随着现代国民经济水平的上升逐渐发展成为一种特殊的群体,在未来也会成为消费主体之一。根据统计数据显示,在中国的网民群体中,学生群体的比例为24.8%,是网民群体中数量最多的一个部分。作为消费群体的重要组成部分,大学生对潮流的追求使得大学生的消费行为没有固定的模式和方向充满着不确定性,而网络商品店铺中的在线评论则能够作为影响所有消费者购买意愿的重要因素,因此研究在线评论对大学生消费者的影响就显得十分的重要。图书是一种以学生作为主要消费人群的商品,也是研究在线评论对消费者影响的良好对象。通过分析图书在线评论对大学生消费者的影响,可以使商家明确具体的在线评论特征变量对大学生购买意愿产生的影响,以便管理评论并引导消费者更好的对商品做出评价。

  关键词:大学生;在线评论;购买意向;

  第一章 绪 论

  1.1研究背景及意义

  互联网自从19世纪被发明后其技术瓶颈不断被突破,如今已成功普及全球使人类进入便捷的信息时代。例如移动互联网将人类社会生活中的各个方面更好地联系起来,电子商务也在此次“浪潮”中得到了蓬勃发展。相较于传统的商务模式,电子商务对企业效率的提高十分显著,也能够极高的降低企业成本,这就使得网络购物热潮开始快速蔓延。但在网络购物快速普及发展的同时,网络店铺的良莠不齐,网上店铺商品的真假难辨也成为了大多数消费者极为担忧的因素之一。为了对这些不确定因素加以辨别,获取网店及商品的真实的口碑,消费者们往往通过在线评论(Online comments,OCs)来对商品各个方面的信息进行了解,以及对产品的其他购买者进行咨询,从而极大的减少购买到假货的忧虑。

  截止2018年6月,中国互联网络信息中心(CNNIC)发布一则报告,称中国互联网用户主要群体为学生群体且数量已经达到1.99亿占比总数24.8%。中国网民中有71.0%具有网络购物经历,这一数量比2017年底增加了5.69亿人次,增长了6.7%。调查显示有55.7千万人通过手机网络进行购物,与2017年底相比,增长了10.2%。仅上半年,中国网络在线零售交易量达到40810亿元,同比增长了30.1%,增长势头猛进且稳定。

  在网络购物快速发展的今天,大学生作为一个特别的群体,在现在的消费者中占据很大的一部分,因为大学生热衷于追求潮流的性格而使得他们的消费行为具有不确定性。而OCs作为一个消费者们购买决策的重要依据,越来越多的消费者通过阅读在现评论来决定是否要做出购买行为。因此,研究OCs对大学生消费者的影响就显得十分的重要。对于卖家来说,本文可以使商家了解哪类OCs对消费者的影响程度更高,哪类评论会促进消费者做出购买决策,哪类评论又会抑制消费者的购买意向。卖家在找准哪些评论对自己有利之后,可以通过管理OCs来促进消费者的购买。同时,买家通过参考对比筛选出自己认为有价值高质量的优质评论来避免自己受骗,降低购物风险。

  1.2国内外研究现状

  在现在这个网络购物盛行的时代,OCs已经成为了消费者们了解商品的一个重要途径。OCs可以使消费者快速直观的了解商品的真实情况,是消费者在购买决策时信息收集的重要来源。国内外学者对于这一现象进行过很多研究,因此在本部分中总结了关于OCs与消费者购买决策之间关系的研究结果。

  1.2.1 国外研究现状

  Buttle(1998)通过研究发现,消费者常常具有从众心理,认为OCs的数量越多,自己做出的购买决策就越正确。消费者都有趋避风险的意识,消费者获取的信息越多,就能够越好的判断产品是否符合自己的需求,同时也能够规避其中的风险。Petty和Cacioppo(1984)认为虚假的信息会损害消费者的利益,并且对于消费者来说,高质量的信息比低质量的信息更具有说服力。一些消费者认为OCs的参考价值与其出现的时间有关系,过早时间发表的OCs参考价值要比其后来发表的低。在2000年Bansal研究发现,消费者的购买决策与其自身判断的能力有关。认为自己判断能力高的消费者,就越少去收集相关的信息,因为他们认为自己的能力足够自己做出判断以及购买决策。而自身能力较低的消费者则倾向于参考OCs,并通过分析总结OCs中的信息来降低购买到劣质产品的风险[1]。

  1.2.2 国内研究现状

  2012-2014年,王真真、曾欢和戴兰玲等人总结出了可以影响网络消费者购买决策的OCs的特征,其中三人总结的共同点均包括内容质量、数量和评论者自身[2]。曾欢增加提出OCs者的资信度、发表OCs的网站可靠度[3]。戴兰玲在曾欢及王真真的基础上增加了OCs的效价以及消费者自身的专业能力[4]。

  1.3 研究内容和研究方法

  本文将对OCs对大学生图书购买决策的影响进行探究,主要是通过贴吧、微信、微博等多个应用进行问卷的线上传播。

  (1)文献研究法。筛选关键词并在中国知网、读秀和维普数据库中进行搜索。即“在线评论”、“购买决策”、“网络消费者”等关键词来寻找相关的文献。在阅读和总结后,使用关键文献中部分理论或方法作为后续“对大学生图书购买决策的影响”的研究中提供的依据。

  (2)问卷调查法。建立假设,针对具有网上图书购买经验的大学生人群作为调查对象,以问卷调查形式获得该调查对象的相应的数据,最后使用可靠的方法筛选出有效数据再进行后续的分析。

  (3)实证分析法。对有效数据进行四种分析,即信度分析、效度分析、相关分析与回归分析,最后根据结果得出结论。

  第二章 相关理论及研究

  2.1 在线评论的相关理论及研究

  2.1.1 在线评论的概念

  OCs的定义具有与时俱进的性质,存在时间上的演变。Kim(2003)将OCs定义为能够通过为互联网被广为传播的消费者对于产品的正向或者是负向的看法及评价,这些消费者可能是潜在的或者是实际的也可能是前度的。Godes和Mayzlin在2004年发表的文献中,认为OCs一般是由文本形式传播,且由消费者在平台上发布的内容。这些内容一般是关于他们购买的产品或服务的评论,并且拥有正向和负向两种倾向。Park 和 Lee在2009年时发表的文献中写到,OCs是网络消费者在网上商店中发布的关于商品的言论,通常具有正面及负面两种倾向。高诚在2009年发布的论文中提到,OCs是自己或他人在网上平台中表述的关于商品的言论及看法[5]。Mudambi 和 Schuff在2010年中发表的文献中提到,OCs是由消费者发布的,并且发表在网上平台的,是有关于产品或服务的评价[6]。尹英姿在2012年中发表的论文提到,OCs是自己或他人的亲身对产品的使用体验,并且常常发表在购物或评论网站中的具有正面或负面倾向的看法[5]。

  对国内外的学者们对OCs的不同定义总结可知,大部分学者认为OC是消费者发表在互联网平台上的对自身亲身体验的购物经历或是他人的购物经历,亦或是对本次购物经历的看法。

  2.1.2 在线评论对消费者购买意向的影响研究

  Chevalier 和Mayzlin等人在2006年时发表的文献中提到,图书的销量会因为OCs的内容与打分而受到影响。Park.D在2007年发表的文献中提到,大量的网络OCs和优质的评论内容对于吸引消费者而言都具备绝对的优势。同年,黎小林在其文章中阐述了产品质量、商家信誉和商品购买过程中的服务会对网络消费者的购买意愿产生显著影响。郑小平在2008年发表的论文中提到,网络消费者在网络上做出购买决策时会受到商品的OCs的影响,作者经过整合分析发现,商品的OCs具体影响形式包括OCs者的资信度、OCs的数量及时效性[11]。周晶晶和王远怀分别在2009年和2013年的论文中认为有两个方面会左右消费者消费商品的购买意向,即OCs内容的性质及OCs发布者本身的性质,具体为优质的OCs内容、大量的OCs内容、OCs发布者的资信度及OCs的效价会使消费者的意向产生动摇[5]。

  综上多位学者的观点,总结出以下三个方面:

  (1)OCs的发布者。高信度的网站通常是消费者在做出购买决策时的首要选择平台网站,这些网站是消费者感到有熟悉感,因此更倾向于参考可信度高的网站上的OCs。同样的道理,OCs者的资信度也是影响消费者购买意愿的因素之一。本文主要选择OCs者的资信度来进行探究,研究分析这个因素对大学生图书购买意愿的影响。

  (2)OCs。OCs的内容质量、OCs的数量、OCs的时效性、OCs的效价方面已经被前辈们集中研究过。由于互联网的特殊性,信息会不限时间与范围的进行传播。因此,OCs的发布的时间顺序也会影响消费者的购买意向。体验型商品一直是“OCs对消费者购买行为的影响”的相关研究中很好的研究对象,图书正是一种典型的体验型商品,因此有着极高的研究意义。本文主要选取前人研究中的三个方面的因素,即OCs的数量、OCs的内容质量、OCs的效价及上述的OCs发布者的资信度这四个方面对OCs对大学生图书购买决策的影响进行研究。

  (3)OCs的接收者,即消费者。由于网络购物的特殊性,消费者常常无法直接了解产品的真实情况,因此在购物的过程中就具有了不确定性与风险性。本文的观点是当消费者感知的风险越小时,消费者购买的欲望就越强烈。因此,在本文中,主要通过研究感知风险来探究OCs对大学生图书购买意愿的影响。

  2.2 感知风险理论

  在国内已经大量的学者就感知风险对消费者购买意愿的影响进行了研究。孙源等人在2009年发表的论文中,将感知风险分为四个属性,分别是经济、隐私、社会和服务这四种风险。吴婷艳等人在2011年发表的论文中,将这四种风险通过大量论述归纳总结的结果为产品风险、零售商相关服务风险、安全交易风险和网络消费者购物伴随风险。而后赵青等人在2013年提出消费者在消费时对商品的感知风险应分为经济、产品、隐私和交付这四个属性。丁紫萌在2016年发表的论文中,将感知风险分为四个属性,分别是经济、功能、隐私和社会这四种风险[5]。根据以上几个观点,感知风险应具备济、隐私、产品、社会和服务五个属性。

  关于“感知风险对消费者购买意愿的影响”的研究,此概念自1960年首次被提出后一直吸引了很多经济领域的学者们探索研究,经过50多年的摸索,学者们总结出了感知风险与消费者购买意愿间的关系总体是呈负相关的。在这当中的原因是由于网络的不可接触与体验的特点,消费者所购买的物品可能会不尽人意。因此,消费者在做出决策前,常常会搜集信息,并根据已知的信息进行对风险的预测。如果预测的风险越大,消费者的购买意愿就会逐渐减小,甚至会失去购买的欲望;如果预测的风险越小,消费者的购买意愿就会越强烈。

  2.3 本章小结

  综上所述,通过总结前人的文献,本文对影响消费者购买意愿的OC的资信度、效价、内容质量、数量这四个维度进行研究。通过阅读感知风险的相关文献,并对其他学者的研究成果进行总结,本文将感知风险作为研究变量探究OC的四个维度对大学生图书购买决策的影响。

  第三章 研究假设与问卷设计

  3.1研究假设

  本文通过阅读其他学者的文献,对OCs及感知风险的概念及理论进行了总结,同时还对OCs对消费者的购买意向的影响的相关研究进行了分析,选取了其中部分的理论研究来帮助本文探究OCs对大学生图书购买决策的影响。

  大学生是一个特殊的消费群体,本文以图书作为商品,选取了OCs的内容质量、数量、效价及OCs者的资信度这四个维度来进行分析。同时将感知风险作为研究OCs对大学生图书购买决策的影响的变量,研究这四个维度如何影响大学生的感知到风险,并干扰其购书的意愿。

  3.1.1 在线评论者的资信度与购买意向之间的关系

  OCs发布者的资信度的评判标准主要为四个方面,具体为其言论是否准确,网购经验是否充足,专业知识是否相关,以及信誉是否良好。在现在这个网络购物极为普及的时代,许多商家已经认识到了OCs的重要性,虚假评论、改评论、刷单等手段层出不穷,为消费者辨别商品的真实信息更增加了许多难度。

  通过查阅资料可以发现OCs发布者的资信度与消费者的购买意向呈正相关。郭潇在2010年发表的论文中提到,一个有威望的OCs者对旅游的经历做出评价,那么这个威望的大小会在某种程度上影响消费者对这个旅游的预定决定。根据研究OCs发布者的威望值与消费者预定旅游的购买决策是正向相关的关系[7]。肖玲在2012年发表的论文中提到,OCs发布者是否具有资深的资格是很受消费者重视的。资信度越高的评论者所做出的OCs,就越能够降低消费者感知到的风险[8]。石朝辉在2016年发表的文献中提到,网络消费者的购买意愿会受到OCs发布者的影响。如果评论发布者能够更让人信任,那么他所发表的言论的被参考价值也就越大,对消费者产生的影响也越大[9]。

  综上所述,结合本文研究课题,对于OCs发布者的资信度与网络消费者的购买意向之间我们可以提出假设:网络书店中的OCs发布者的资信度与大学生在该店购书意向呈正向相关的关系。

  3.1.2 在线评论的内容质量与购买意向之间的关系

  OCs的内容质量的评判标准一般是以表述的清晰程度,信息的有用程度,以及整个评论的客观程度来作为的。我国学者对OCs的内容质量这一维度也有研究,许多学者都认为,如果OCs的内容十分丰富,质量极高,那么消费者的购买意向也会更受到这个评论的影响也就越大。郭潇在2010年发表的论文中提到,一个OCs的内容越丰富,所描述的经历越真实,那么这个OCs会在某种程度上影响消费者对这个旅游的预定决定。根据研究OCs的内容质量与消费者预定旅游的购买决策是正向相关的关系[7]。肖玲在2012年发表的论文中提到,OCs的内容是否足够丰富,描述是否足够真实,这些都是很受消费者重视的。内容越丰富和真实的OCs,就越能够降低消费者感知到的风险[8]。戴兰玲在2014年发表的论文中提到,客户会受到OCs的影响。如果一个OCs描述十分真实,内容十分丰满,那么这个OCs会在某种程度上影响客户做出购买决策[4]。武芳在2014年发布的论文中表示,OCs的内容是否精彩,是否具有很高的真实性,这都会影响着消费者的购买决策。优质的OCs内容质量能够引导更多的消费者的购买意向[10]。石朝辉在2016年发表的论文中,一个消费群体做出购买决策前,往往要参考OCs。那么,OCs的内容是否丰富就会很大程度的影响网络消费群体的购买意向[9]。

  综上所述,结合本文研究课题,对于OCs发布者的内容质量与网络消费者的购买意向之间的关系我们可以提出假设:网络书店中的OCs发布者的内容质量与大学生在该店购书意向呈正向相关的关系。

  3.1.3 在线评论的数量与购买意向之间的关系

  OCs的数量有时与OCs发布者的数量对应,其评判标准是以该商品所具有的OCs的总数、是否同时具有正面和负面的OCs、以及是否有较多人对该商品进行了评论。通过查阅文献,大部分学者认为OCs的数量越多,消费者的购买意向就会越高。郭潇在2010年发表的论文中提到,一个OCs的数量越多,那么这些OCs会在某种程度上影响消费者对这个旅游的预定决定。根据研究OCs的数量与消费者预定旅游的购买决策是正向相关的关系[7]。肖玲在2012年发表的论文中提到,OCs的数量是否足够多,这是很受消费者重视的。数量越多的OCs,消费者在这其中能够获得的信息就越多,就越能够降低消费者感知到的风险[8]。赵冬在2012年发表的论文中提到,消费者的购买决策受到的影响随着在线客户评论的数量而变多[12]。戴兰玲在2014年发表的论文中提到,客户会受到OCs的影响。如果一个商品的OCs数量非常多,那么这个OCs会在某种程度上影响客户做出购买决策[4]。武芳在2014年发布的论文中表示,增加OCs的数量也会促进消费者的购买意向[10]。周兴海在2014年中指出,消费者具有从众心理,对于OCs的数量多的网络商品更具有购买意向[13]。石朝辉在2016年发表的论文中,一个消费群体做出购买决策前,往往要参考OCs。那么,OCs的数量是否足够多就会很大程度的影响网络消费群体的购买意向[9]。石景燕在2016年发布的论文中指出,OCs的数量越多,消费者的购买意愿会受到其影响而更加地强烈。

  综上所述,结合本文研究课题,对于OCs的数量与网络消费者购买意向之间的关系我们可以提出假设:网络书店中的OCs的数量与大学生在该店购书意向呈正向相关的关系。

  3.1.4 在线评论的效价与购买意向之间的关系

  OCs的效价由网络商品的所有OCs评价的总体倾向决定。通过阅读相关的文献,可以了解到学者们对OCs的效价这一维度的观点是,当OCs的效价为正时,会刺激消费;效价为负时,就会抑制消费。郭潇在2010年发表的论文中提到,一个OCs的总体的偏向,会在某种程度上影响消费者对这个旅游的预定决定。根据研究OCs的偏向与消费者预定旅游的购买决策是正向相关的关系[7]。肖玲在2012年发表的论文中提到,OCs总体的偏向是很受消费者重视的。偏向越正面的OCs,消费者在这其中能够获得的信心就越多,就越能够降低消费者感知到的风险[8]。赵冬在2012年发表的论文中提到,在线客户的评论的偏向消费者做出购买决策。在线客户评论的偏向越正面,那么消费者在做出购买决策时就会更倾向于购买[12]。戴兰玲在2014年发表的论文中提到,客户会受到OCs的影响。如果一个商品的OCs的偏向更偏向于正面,那么这个OCs会在某种程度上促进客户做出购买该商品的行为[4]。武芳在2014年发布的论文中表示,OCs的偏向会引导消费者购买意向的倾向[10]。石朝辉在2016年发表的论文中,一个消费群体做出购买决策前,往往要参考OCs。那么,OCs的偏向是如何就会很大程度的影响网络消费群体的购买意向[9]。石景燕在2016年发布的论文中指出OCs的倾向会左右网上消费者的购买意向。比如总体评价偏向正面的OCs会引导更多的消费者产生购买意向;反之则引导消费者产生更少的消费意向[14]。

  综上所述,结合本文研究课题,对于OCs的效价与网络消费者的购买意向之间的关系我们可以提出假设:网络书店中的OCs的效价与大学生在该店购书意向呈正向相关的关系。

  3.1.5 感知风险与在线评价四个维度之间的关系

  由于网络购物的特殊性,许多网上消费者在购买商品的过程中会选择尽量的收集商品的相关信息,以降低自己购物的风险。同时还会借鉴他人的购物经验,从而降低自己购买商品时的不确定性,使得自己购买到假冒伪劣产品的可能性大大降低。因此,结合本文研究课题,对于消费者在网络平台购买商品时受到的感知风险与在线评价的四个维度之间的关系均为负相关关系。

  3.2 问卷设计

  为了使本次研究得到的结果更加真实,本文主要通过调查问卷的方式进行数据的搜集,选择对象为有过网上购买图书经验的大学生。问卷内容的设计采取并参考了多篇相关文献中的问题,这样做是为了尽可能地避免在问卷设计中出现的专业性研究的漏洞。在通过调查研究得到问卷数据后,对问卷数据进行筛选整合分析,来验证前文中关于OCs与购买意愿之间关系的猜想假设。本次问卷回收的样本共有136份,在剔除了无效问卷后,有效的问卷数量为113份。

  由于实际调研时的需求,本次问卷会将整个问卷的问题分为三个部分。第一部分是筛选出被调查者中的一些不符合本文调研目标的人群,即没有在网上购买过图书的大学生。这部分被调查者填写的问卷将会作为无效问卷,其中的数据则为无效。第二部分是收集被调查者的性别、年级以及最后一次在网上购买图书的时间等基本信息。

  第三部分将会对本文的主要研究内容进行调研。其中包含了OCs的四个维度的测量问题,以及感知风险和购买意向的测量问题。通过调研大学生图书消费者对这些问题的认同程度,可以分析出消费者们对这些测量问题的态度,同时也能够对这些数据进行分析。本次调研的问题将采用李克特量表,该量表是一种改进过的量表,由1932年美国的社会心理学家李克特制成。被调查者对测量问题态度的强弱将采用计分制方法中分数的总和来体现,每个测试问题的回答中均设有5种选项,分别为非常不同意(1分)、不同意(2分)、一般(3分)、同意(4分)、非常同意(5分)这五种不同等级的回答。

  3.2.1 在线评论者的资信度

  本文通过借鉴郭潇、肖玲、武芳的三篇论文,分别从中选取了适合本文问卷设计的一些测量题项,测量题项表如表3-1所示。

  表3-1 OC者的资信度的测量题项表

  测量维度测量题项资料来源

  T1评论者具有良好的信誉记录很重要[7]。郭潇(2010)

  T2评论者的专业水平越高,发表的评论越可靠[8]。肖玲(2012)

  T3评论者的购物经验越丰富,发表的评论越可靠[10]。武芳(2014)

  3.2.2 在线评论的内容质量

  本文通过借鉴肖玲硕士的文章,我们结合本文问卷设计从中选取了关于OCs的内容方面的测量题如表3-2所示。

  表3-2 OCs的内容质量的测量题项表

  测量维度测量题项资料来源

  T1在线评论的内容与产品的密切度越高,越有助于消费者对购买此产品做出判断[8]。

  肖玲(2012)

  T2在线评论关于商品的属性和附加功能服务越完整详细,越有助于我对购买此商品做出判断。

  T3在线评论的内容越真实、可靠,越有助于消费者做出判断。

  T4在线评论的内容越清晰、易于理解,越能帮助消费者迅速做出判断。

  3.2.3 在线评论的数量

  本文通过阅读郑小平的文章,我们结合本文问卷设计从中选取了关于OCs的数量方面的测量题如下表3-3。

  表3-3 OCs的数量的测量题项表

  测量维度测量题项资料来源

  T1很多人都对商品发表了评论,商品很受欢迎,消费者更愿意购买此商品[11]。

  郑小平(2008)

  T2在线评论的数量越多,关于商品的内容越全面,越能帮助消费者对购买商品做出判断。

  T3关于商品的评论正负都有,消费者越相信评论的真实性。

  3.2.4 在线评论的效价

  本文通过借鉴肖玲硕士的文章,我们结合本文问卷设计从中选取了关于OCs的效价方面的测量题如下表3-4。

  表3-4 OCs的效价的测量题项表

  测量维度测量题项资料来源

  T1在线评论的总体倾向是正向的,就会使消费者更加愿意购买该商品[8]。

  肖玲(2012)

  T2在线评论的负面评论会使消费者对商品的性能产生很大疑虑,抑制消费者购买。

  T3在线评论的总体倾向比较中立时,会给消费者的购买判断造成很大的困难。

  3.2.5 感知风险

  本文通过借鉴肖玲硕士的文章,我们结合本文问卷设计从中选取了关于感知风险方面的测量题如下表3-5。

  表3-5 感知风险的测量题项表

  测量维度测量题项资料来源

  T1根据在线评论描述的商品的外观、质量、颜色可能与收到的商品存在差异[8]。

  肖玲(2012)

  T2根据在线评论提供的信息购买的商品可能达不到消费者预期的效果。

  T3根据在线评论买到的商品可能发生退换货时与在线客服的沟通的不顺畅,可能会抑制消费者的购买意向。

  3.2.6 购买意向

  本文通过借鉴李曼丽的相关文献,我们结合本文问卷设计从中选取了关于购买意向方面的测量题如下表3-6。

  表3-6 购买意向的测量题项表

  测量维度测量题项资料来源

  T1在线评论的信息对消费者的购买决策提供了相关信息[5]。

  李曼丽(2016)

  T2在线评论的信息影响我是否选择购买商品。

  T3在线评论的信息对我最终选择购买商品有很大影响。

  第四章 在线评论对大学生图书购买意愿的影响分析

  4.1 问卷调查结果分析

  4.1.1 描述性统计分析

  通过对关于OCs对大学生网购书意向影响的调查问卷后收集到的数据进行整合归纳分析,并对其中的大学生基础信息部分进行描述性统计,如表4-1。

  根据表4-1中的信息可知:(1)根据调查结果,男性在被调查者中占比为41.59%,女性的占比为58.41%。因此,可以看出,在被调查者中女性居多。(2)根据调查结果,大四的学生在被调查中占据了绝大多数。其中,大一学生的数量仅为5.31%,所占比例最少。大二学生数量其次,为19.47%。大三学生数量为21.24%,与大二学生数量相似。大四的学生占比最多,达到了53.98%。(3)从被调查者上次网上购书的时间来看,在一周内网上购书的有7.08%,在一个月内网上购书的有19.47%,在半年内购书的有42.48%,在一年内购书的有30.97%,可见大部分人都是在半年内购书的。

  4.1.2 信度分析

  人们通常用信度分析来检测问卷数据的有效性,用分析得出的系数来衡量问卷量表是否可靠。一般的,如果问卷中量表具有较高的有效性,那么问卷得到的数据结果应该有较高的相关性。调查问卷结果的可靠性通常用克朗巴哈a系数来衡量。此系数通常大于0小于1并有两个分界点,即0.5和0.7;若在这两个值之间,则表明此量表所得的结果的可靠性为一般;若低于0.5,则表明此量表所得的结果的可靠性低,可能无法达到调研的预期效果。如果克朗巴哈a系数高于0.7,那么这个量表的信度较高,得到的数据也比较可信。因此,为了检测本文问卷的量表是否可靠,表4-2中归纳整理了本次调查问卷的数据的信度分析结果。

  从表4-2可以看出:各个变量的克朗巴哈a系数都大于 0.7,即这些量表的信度都很高,调研问卷得到的数据的可靠性较强。

  4.1.3 效度分析

  在采用效度分析方法之前,先对原始问卷中筛选后的数据进行KMO值和 Bartlett 的球形度检验分析。因为只有当满足条件KMO值>0.7且Bartlett 的球形度检验的显著性水平<0.01时,效度分析方法中的因子分析方法才能够被使用[5]。因此本文对于OCs的四个维度,即OCs发布者的资信度和OCs的内容质量、数量、效价和感知风险的相关测量问题进行了KMO值和 Bartlett 的球形度检验。表4-3展示了计算结果。

  表4-3 变量的 KMO 和 Bartlett 的球形度检验的结果

  取样足够的Kaiser-Meyer-Olkin度量.936

  Bartlett的球形度检验

  近似卡方1808.826

  df171

  Sig..000

  根据表4-3的数据可以得知,OCs的内容质量、数量、效价和OC者的资信度与感知风险的KMO值的计算结果为0.936> 0.700,满足其中一项条件。与此同时, Bartlett 的球形度检验的结果如表4-3所示, Bartlett 检验的显著性为 0.000,意为极显著。因此,效度分析中的因子分析法可以被用于本文的问卷数据的分析方法。

  因子分析法即将许多因素或指标间的关系用少数的几个因子去表述。通过使用这种分析方法可以有效的解释问卷量表中不同的测量指标之间的关系,可以更好的探究OCs的四个维度与购买意愿间的关系、OCs的四个维度与感知风险间的关系、感知风险与购买意愿间的关系。

  本文对OCs的四个维度、感知风险及购买意愿进行了公因子方差分析。公因子方差能够很好的测量各个变量对公因子的依赖程度。当公因子方差大于0.5时,该测量问题就能够很好的对被测变量进行解释。因此根据上述要求通过公因子方差分析方法得出了下表4-4的结果。

  根据表 4-4 中的数据可以知道,问卷中所有测量问题的公因子方差都大于 0.5,这说明这些问题能够很好的解释被测变量,对被测变量的影响也十分显著。

  4.2 相关分析

  相关分析方法通常用于探究某模型中多变量之间的是否存在相关性。例如设某模型中的两个变量分别为 X1 和 X2,当 X1 随着 X2 变化而发生同样趋势地变化时,即当X2增加时X1也发生增加的现象, X2 减少时X1也发生减少的现象, X2与X1之间的关系就是正相关关系。同样的,当X1 随着X2 的变化而反向趋势地变化时就是负相关关系。相关系数则可以量化两变量间相关性的程度,其值位于[-1,1]之间。数字的正负则分别代表两变量为正负相关。同时相关系数的绝对值大小,代表两个变量之间的相关性强弱。因此为了验证本文的研究假设,本文对在线评论对大学生网购书的意向影响的调查问卷数据中的自/因变量分别进行相关分析。

  4.2.1 在线评论的四个维度与感知风险之间的相关性分析

  表4-5中体现了网络书店中OCs的四个维度与大学生网购书的感知风险的相关性。

  表4-5 OCs的四个维度与感知风险的相关性

  Correlations

  在线评论发布者的资信度在线评论的内容质量在线评论的数量在线评论的效价感知风险

  在线评论发布者的资信度Pearson Correlation1.746**.832**.744**.690**

  Sig. (2-tailed) .000.000.000.000

  N113113113113113

  在线评论的内容质量Pearson Correlation.746**1.859**.789**.806**

  Sig. (2-tailed).000 .000.000.000

  N113113113113113

  在线评论的数量Pearson Correlation.832**.859**1.837**.825**

  Sig. (2-tailed).000.000 .000.000

  N113113113113113

  在线评论的效价Pearson Correlation.744**.789**.837**1.821**

  Sig. (2-tailed).000.000.000 .000

  N113113113113113

  感知风险Pearson Correlation.690**.806**.825**.821**1

  Sig. (2-tailed).000.000.000.000

  N113113113113113

  **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

  由表 4-5 中数据可得,感知风险与其它四个维度之间的Pearson相关系数均小于0,相关性显著,其关系也因此得以证明。同时验证了3.1.5中对两者之间关系的假设,结合本文具体的研究内容,即大学生消费者在网络平台购买书时受到的感知风险与其在该商品的在线评价的四个维度之间的关系均为负相关关系。

  4.2.2 在线评论的四个维度与购买意向之间的相关性分析

  表4-6中体现了网络书店中OCs的四个维度与大学生网购书的购买意向的相关性。

  表4-6 OCs的四个维度与购买意向的相关性

  Correlations

  在线评论发布者的资信度在线评论的内容质量在线评论的数量在线评论的效价购买意愿

  在线评论者的资信度Pearson Correlation1.746**.832**.744**.669**

  Sig. (2-tailed) .000.000.000.000

  N113113113113113

  在线评论的内容质量Pearson Correlation.746**1.859**.789**.823**

  Sig. (2-tailed).000 .000.000.000

  N113113113113113

  在线评论的数量Pearson Correlation.832**.859**1.837**.837**

  Sig. (2-tailed).000.000 .000.000

  N113113113113113

  在线评论的效价Pearson Correlation.744**.789**.837**1.781**

  Sig. (2-tailed).000.000.000 .000

  N113113113113113

  购买意愿Pearson Correlation.669**.823**.837**.781**1

  Sig. (2-tailed).000.000.000.000

  N113113113113113

  **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

  由表 4-6 中的数据可得,大学生消费者在网购书时的购买意向与该商品的OCs发布者的资信度、OCs的内容质量、数量、效价之间的关系表现为相关,同时表中的 Pearson 相关系数均大于0,表明了此结果的相关性相当显著,并且说明了OCs的这几个维度能够引导消费者的购买意向,影响其决策。因此结合本文具体的研究内容得出了前文中假设两者之间关系的结果:

  (1)经过分析验证得出的结论为网络书店中的OCs发布者的资信度与大学生网购该书时的购买意向呈现正相关的关系,因此上述的假设判定为成立。

  (2)经过分析验证得出的结论为网络书店中的OCs的内容质量与大学生网购该书时的购买意向呈现正相关的关系,因此上述的假设判定为成立。

  (3)经过分析验证得出的结论为网络书店中的OCs的数量与大学生网购该书时的购买意向呈现正相关的关系,因此上述的假设判定为成立。

  (4)经过分析验证得出的结论为网络书店中的OCs的效价与大学生网购该书时的购买意向呈现正相关的关系,因此上述的假设判定为成立。

  4.2.3 感知风险与购买意向的关系分析

  对感知风险和购买意向进行相关分析可以得到表4-7,如下所示。

  表4-7 感知风险与购买意向的相关性

  Correlations

  感知风险购买意愿

  感知风险Pearson Correlation1.867**

  Sig. (2-tailed) .000

  N113113

  购买意向Pearson Correlation.867**1

  Sig. (2-tailed).000

  N113113

  **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

  感知风险与购买意向之间的相关关系在表4-7中得以证明,表中的 Pearson 相关系数小于0,表明两者相关性显著。同时该结果说明了它们之间呈现出负相关的关系,因此也验证了前文中对感知风险与购买意向之间关系的假设。

  4.3 回归分析

  4.3.1 在线评论的四个维度与购买意愿之间的回归分析

  (1)OCs发布者的资信度与购买意愿之间的回归分析

  表4-8表明了OCs发布者的资信度与购买意向分别地作为自变量和因变量时的回归分析结果。

  表4-8 OCs发布者的资信度与购买意愿之间的模型汇总

  Model Summary

  ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate

  1.669a.447.442.65033

  a. Predictors: (Constant),在线评论发布者的资信度

  由R2为44.7%可知,即OCs发布者的资信度与购买意愿之间的拟合度为44.7%。由表4-9中数据得出,显著性概率为 0 < 0.01,该结果表明了网络书店中的OCs发布者的资信度与大学生消费者对该书的购买意愿之间的相互依赖效果显著。

  表4-9 OCs发布者的资信度与购买意愿之间的系数

  Coefficientsa

  ModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.

  BStd. ErrorBeta

  1(Constant)1.169.258 4.529.000

  在线评论发布者的资信度.676.071.6699.474.000

  a. Dependent Variable: 购买意愿

  (2)OCs的内容质量与购买意愿之间的回归分析

  表4-10表明了OCs的内容质量与购买意向分别地作为自变量和因变量时的回归分析结果。

  表4-10 OCs的内容质量与购买意愿之间的模型汇总

  Model Summary

  ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate

  1.823a.677.674.49734

  a. Predictors: (Constant),在线评论的内容质量

  由R2为67.7%可知,即OCs的内容质量与购买意愿之间的拟合度为67.7%。由表4-11中数据得出,显著性概率为 0 < 0.01,该结果表明了网络书店中的OCs的内容质量与大学生消费者对该书的购买意愿之间的相互依赖效果显著。

  表4-11 OCs的内容质量与购买意愿之间的系数

  Coefficientsa

  ModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.

  BStd. ErrorBeta

  1(Constant).647.196 3.304.001

  在线评论的内容质量.817.054.82315.240.000

  a. Dependent Variable: 购买意愿

  (3)OCs的数量与购买意愿之间的回归分析

  表4-12表明了OCs的数量与购买意向分别地作为自变量和因变量时的回归分析结果。

  表4-12 OCs的数量与购买意愿之间的模型汇总

  Model Summary

  ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate

  1.837a.701.698.47813

  a. Predictors: (Constant),在线评论的数量

  由R2为70.1%可知,即OCs的数量与购买意愿之间的拟合度为70.1%。由表4-13中数据得出,显著性概率为 0 < 0.01,该结果表明了网络书店中的OCs的数量与大学生消费者的购买意愿之间的相互依赖效果显著。

  表4-13 OCs的数量与购买意愿之间的系数

  Coefficientsa

  ModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.

  BStd. ErrorBeta

  1(Constant).693.182 3.802.000

  OC的数量.800.050.83716.136.000

  a. Dependent Variable: 购买意愿

  (4)OCs的效价与购买意愿之间的回归分析

  表4-14表明了OCs的效价与购买意向分别地作为自变量和因变量时的回归分析结果。

  表4-14 OCs的效价与购买意愿之间的模型汇总

  Model Summary

  ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate

  1.781a.610.606.54636

  a. Predictors: (Constant),在线评论的效价

  由R2为61.0%可知,即OCs的效价与购买意愿之间的拟合度为61.0%。由表4-15中数据得出,显著性概率为 0 < 0.01,该结果表明了网络书店中的OCs的效价与大学生消费者的购买意愿之间的相互依赖效果显著。

  表4-15 OCs的效价与购买意愿之间的系数

  Coefficientsa

  ModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.

  BStd. ErrorBeta

  1(Constant).819.213 3.842.000

  OC的效价.782.059.78113.169.000

  a. Dependent Variable: 购买意愿

  4.3.2 在线评论的四个维度与感知风险之间的回归分析

  (1)OCs发布者的资信度与感知风险之间的回归分析

  表4-16表明了OCs发布者的资信度与感知风险分别地当作自变量和因变量时的回归分析结果。

  表4-16 OCs发布者的资信度与感知风险之间的模型汇总

  Model Summary

  ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate

  1.690a.476.471.63113

  a. Predictors: (Constant), 在线评论发布者的资信度

  由R2为47.6%可知,即OCs发布者的资信度与感知风险之间的拟合度为47.6%。由表4-17中数据得出,显著性概率为0 < 0.01,该结果表明了网络书店中的OCs发布者的资信度与大学生消费者的感知风险之间的相互依赖效果显著。

  表4-17 OCs发布者的资信度与感知风险之间的系数

  Coefficientsa

  ModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.

  BStd. ErrorBeta

  1(Constant)1.111.251 4.433.000

  在线评论发布者的资信度.695.069.69010.039.000

  a. Dependent Variable: 感知风险

  (2)OCs的内容质量与感知风险之间的回归分析

  表4-18表明了OCs的内容质量与感知风险分别地当作自变量和因变量时的回归分析结果。

  表4-18 OCs的内容质量与感知风险之间的模型汇总

  Model Summary

  ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate

  1.806a.650.647.51593

  a. Predictors: (Constant), 在线评论的内容质量

  由R2为65.0%可知,即OC的内容质量与感知风险之间的拟合度为65.0%。由表4-19中数据得出,显著性概率为0 < 0.01,该结果表明了网络书店中的OCs的内容质量与大学生消费者的感知风险之间的相互依赖效果显著。

  表4-19 OCs的内容质量与感知风险之间的系数

  Coefficientsa

  ModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.

  BStd. ErrorBeta

  1(Constant).723.203 3.560.001

  OC的内容质量.798.056.80614.350.000

  a. Dependent Variable: 感知风险

  (3)OCs的数量与感知风险之间的回归分析

  表4-20表明了OCs的数量与感知风险分别地当作自变量和因变量时的回归分析结果。

  表4-20 OCs的数量与感知风险之间的模型汇总

  Model Summary

  ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate

  1.825a.680.678.49282

  a. Predictors: (Constant), 在线评论的数量

  由R2为68.0%可知,即OCs的数量与感知风险之间的拟合度为68.0%。由表4-21中数据得出,显著性概率为 0 < 0.01,这说明网络书店中的OCs的数量与大学生消费者的感知风险之间的相互依赖效果显著。

  表4-21 OCs的数量与感知风险之间的系数

  Coefficientsa

  ModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.

  BStd. ErrorBeta

  1(Constant).754.188 4.009.000

  OC的数量.786.051.82515.373.000

  a. Dependent Variable: 感知风险

  (4)OCs的效价与感知风险之间的回归分析

  由R2为67.4%可知,即OC的效价与感知风险之间的拟合度为67.4%。由表4-23中数据得出,显著性概率为 0,即小于 0.01,该结果表明了网络书店中的OCs的效价与大学生消费者的感知风险之间的相互依赖效果显著。

  由R2为75.1%可知,即感知风险与购买意愿之间的拟合度为75.1%。由表5-25中数据得出,显著性概率为 0,即小于 0.01,该结果表明了大学生消费者在网购书时的感知风险与其购买意愿之间的相互依赖效果显著。

  5.1 研究结果分析

  (1)网络书店中的OCs发布者的资信度与大学生消费者网购书时的购买意向呈正相关关系。在现实生活中,OCs发布者的资信度通常是根据评论者的购买次数、在平台中的等级等方面体现出来的,并且能够客观的评价所购买的商品,同时将自己的亲身体验准确的反馈到平台上。这种评论能够减少消费者对于是否购买该商品的犹豫不决,快速的做出是否购买的决定。

  (2)网络书店中的OCs的内容质量与大学生消费者网购书时的购买意向呈正相关关系。OCs的内容质量是根据评论的内容来进行衡量的,其中包括与该商品的相关程度、内容描述是否清晰、评论对现实使用的反馈是否真实。这种评论能够使消费者从中获得更多的相关信息,对于他想要购买的商品就能够更加了解。如果这种OCs的数量较多,那消费者也会受到影响,快速决定是否要购买。

  (3)网络书店中的OCs的数量与大学生消费者网购书时的购买意向呈正相关关系。如果一个商品具有大量的OCs,那么想要购买类似商品的消费者就会被吸引。因为OCs的数量多,则说明OCs的基数大,那么其中有有用的评论的可能性就会增多。人们对OCs的数量越重视,做出购买决策时也会受到影响。当消费者在这众多的OCs中获得的信息越全面,就会更快的做出是否购买该商品的决定。

  (4)网络书店中的OCs的效价与大学生消费者网购书时的购买意向呈正相关关系。大学生消费者在网购书时的购买意向受该书的OCs的正负倾向影响非常明显。一个商品的负面评价会使消费者产生犹豫,就会直接影响其购买决策。因此在通常情况下,当该商品大量的负面评论被消费者看到时,消费者就会更倾向于做出不购买该商品的决定。同理,当消费者看到一个关于商品的正面评价时,就会更加想要购买该商品。而消费者看到了大量关于该商品的正面评论时,就会更倾向于做出购买该商品的决定。

  5.2 对商家的建议

  通过本次研究发现大学生消费者对于书店商家的OCs发布者的资信度、OCs的内容质量、OCs的数量、OCs的效价都会对其购买意愿产生影响,若使其产生有风险的感受可能会失去交易的机会。因此,对网上零售商们提出以下几点建议:

  (1)要重视OCs对于口碑营销的价值。与受到地域限制的传统评论不同的是,由于互联网的特殊性,OCs传播范围广且易于易于扩大传播范围。随着社会的发展,网络购物已经随着互联网的普及走进了千家万户中,网络购物已经成为了人们日常生活中的一种常态。OCs对于消费者的购买意愿有着非常显著的影响,因此商家们一定要重视OCs对店家口碑的影响,在平时的网络营销中不能忽视OC的管理。

  (2)发表OCs的人如果资历老,那么他的评论对其他消费者的影响就更高,更能使消费者做出购买商品的决定,也能够抑制消费者的购买冲动,对于商家来说是一把双刃剑。因为消费者更相信资信度高的OCs发布者所发出的评论,所以当该评论的内容是负面的时候,就会对商家产生不好的影响。因此,商家要减少负面评论的产生,抑制负面评论的扩散。

  (3)鼓励消费者发表高质量的OCs。为了促进消费者做出更多的优质评论,商家可以采取一定的鼓励措施,如高于一定量字数的评论将会获得返现、评论中包含图片的将会获得现金的奖励、在销售出去的商品中附上小礼品等方式。消费者常常会受到OCs内容质量的影响,质量越高的评论,对消费者的购买意愿的影响就越高。因此,多多促进消费者做出高质量评论是很有必要的。

  (4)消费者对于OCs的数量也足够关心,能够影响其购买意向。OCs的数量越多,对商品的质量或服务的描述就越全面,消费者对该商品的了解也就越深。消费者收集的商品信息越多,就越能够做出购买决策。但如果这些大量的OC只是大部分毫无意义的评论的堆积,那么消费者可能会因为要在这些评论中筛选出有效评论所耗费的时间而选择放弃购买。因此,商家们应该对OCs进行排序,尤其是将那些质量高且偏向正面的评论的排名提前,这样就能够减少消费者在筛选时所耗费的时间。

  (5)OCs的正负倾向对消费者来说很重要。OCs越偏向正面,对消费的做出购买决策的影响也就偏向正面。与之相对的是,负面的OCs会一直顾客的消费,所以商家应当加强对负面评论的管理,尽量减少负面评论的产生。对于已经发表的负面评论,应当尽量抑制其传播,同时找出这种评论产生的原因,并作出改进。

  结论

  本文以购买过图书的大学生作为研究对象,以图书作为研究商品,研究OCs对消费者购买意向的影响。通过建立了假设模型并进行描述分析、可靠性分析、有效性分析和关联性分析去研究其中的内在关系。得出了以下几个结论:(1)网络书店中的OCs发布者的资信度与大学生消费者网购书时的购买意向呈正相关关系。(2)网络书店中的OCs的内容质量与大学生消费者网购书时的购买意向呈正相关关系。(3)网络书店中的OCs的数量与大学生消费者网购书时的购买意向呈正相关关系。(4)网络书店中的OCs的效价与大学生消费者网购书时的购买意向呈正相关关系。

  本文研究结果表明,对于在网购平台进行销售的商家来来说,应当重视起OCs,加强对OCs的管理与控制。增加更多的正面评论,减少负面评论,同时对已有的OCs进行筛选与排序,将描述更全面、浏览量更多、内容积极正面的评论排在前面,将不好的评论,没有什么实际内容的评论排在后面,以便增加消费者对商品的兴趣与信任。

  本文的调查人群限制在了大学生中,这正是本次研究的瑕疵所在。本文的缺陷之一正是问卷数据的数量过少,调研的目标人群也十分狭窄。如果要对本文做出改进,应当会扩大目标人群,力求获得更多的数据,以便得到更精确的结果。同时,问卷中的测量问题,本文仅仅参考了其他学者进行调研时使用的描述,应当在正式调研前进行一次预调研,以便改进问卷中的不足之处,使得问卷的内容更加客观而具体。

毕业论文:http://www.3lunwen.com/jy/jyzd/4866.html

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