網購客戶評價與銷量之間的關系分析

李海杰 段婷婷

【摘要】隨著互聯網的發展，網上購物已經成為人們生活的一部分，使得電子商務的競爭越來越激烈。本文選取部分天貓數據進行實證分析買家在選擇商品時是否會依賴其他買家的評價。數據分析表明月銷量與款式很好、賣家服務和外觀相符存在顯著關系，為賣家提高銷量提供決策依據。

【關鍵詞】客戶評價 多元線性回歸 SPSS19.0

一、引言

電子商務技術的應用改變著人們傳統的購物習慣，網上購物有效的彌補了傳統購物的不足，買家可以通過手機和電腦選擇自己喜歡的商品。網絡購物給買家提供了諸多方便，但買家對商品進行“貨比三家”的選擇，使得賣家之間的競爭激烈，需要了解買家選擇購買商品優先考慮的因素是什么？買家網上購買商品可以對賣家進行評價，新的買家進行商品選擇時會參考以前買家對賣家的評價，本文主要分析買家評價會影響賣家的銷量嗎？

隨著網上購物的過程完整性不斷完善，買家可以對所購商品與賣家進行信息反饋，通常體現為網購評價。不同的研究人員對于用戶評價對商品銷量的影響有不同的研究分析方法。Sergio Roma？n（2010）研究表明商家的欺騙行為對客戶滿意度和忠誠度有非常強的消極影響[1]。Zhenqin Wang等（2010）從客戶視角研究網購感知風險的影響因素，究得出朋友推薦和網購經驗與財務風險和整體風險顯著負相關，客戶對風險的態度與所有風險呈現正相關[2]。龔詩陽等（2013）構建指標體系實證研究當當網圖書評論的大樣本面板數據，發現評論數量和評論效價對銷量有顯著正向影響，而評論差異對銷量有顯著的負向影響[3]。任曉麗等（2013）研究C2C環境下賣家為了弱化價格差異而采取的差異化策略，結果表明被搜索成本、信用、上個月銷量對本月的銷量有顯著影響，但是提供的服務和收到的評分沒有顯著影響[4]。綜合以前對于客戶評價與銷量之間的關系，不同研究人員在不同的角度進行分析，沒有統一的標準規范，本文基于之前的研究，考慮賣家、買家和商品三個層次，構建五個次級指標，利用多元回歸進行數據分析。

二、實例分析

（一）數據收集

天貓于2008年4月創立，致力提供優質的網購體驗，現已發展成為的中國消費者選購優質品牌產品的目的地之一。本文根據季節性的原因，年輕女性網購比較頻繁等特點，選取女士上裝毛呢外套的天貓數據進行分析。最終獲得有效樣本為100個。

（二）構建指標

由于選取不同賣家的評價數據，賣家的評價標準存在著不同的側重，本文主要研究月銷量與評價指標之間的關系。評價指標為：買家感受、賣家服務、外觀相符、整體不錯、款式很好五個指標。買家感受主要指衣服厚實、穿上好看和舒適；賣家服務指賣家態度和物流；外觀相符指色差及衣服尺碼；整體不錯指質量還可以；款式很好指款式新穎和版式新。

（三）數據分析

本文對樣本數據利用SPSS軟件進行處理，置信區間為95%，對建立的多元線性回歸方程進行擬合優度檢驗，結果顯示調整前判定系數大于0.7，表明擬合結果較好。調整后判定系數大于0.5，擬合結果一般，說明回歸方程不能解釋全部解釋變量對被解釋變量的影響。

所以本文采用多元線性回歸方法中的向后篩選策略，首先將全部解釋變量引入方程，對回歸方程進行檢驗，將回歸系數檢驗不顯著的變量剔除，再重新建立回歸方程對回歸系數進行檢驗，直到剩余回歸系數都顯著時，停止篩選。向后篩選結果如表2.1所示：

表2.1 向后篩選——最終回歸方程

模型中第一次篩選將買家感受變量剔除，第二次篩選將整體不錯剔除，在第三個模型中款式很好、賣家服務、外觀相符三個變量的顯著水平小于α，與被解釋變量存在顯著關系。最終回歸方程為：

y=644.787+6.417f2+6.429f3+1.668f5。

三、結論

通過建立月銷量與網購三個層次變量之間的多元線性回歸方程，通過對回歸方程顯著性檢驗，建立多元回歸方程的是恰當的，最終回歸方程的回歸系數小于顯著性水平α，符合顯著性檢驗。得到結論：（1）外觀相符說明商品碼數、色差等相符合賣家的描述，給買家以商品是正品的感受，是物有所值的商品。（2）賣家服務對銷量的有顯著影響，賣家應該增加在客服方面的投入，這樣給買家一種被重視的感受。（3）款式很好對銷量有顯著性影響，由于所選商品為女士上裝，網購多為年輕的消費者，注重新潮的服飾。賣家可以根據買家的偏好提供樣式新穎，與眾不同的服飾來吸引買家。

本文還存在一些局限性，如數據選取具有單一性，將來可以研究不同商品種類之間是不是會不同？進一步研究可以分為不同價格、銷量、評價的商品。

參考文獻

[1]Sergio Roma？n.Relational Consequences of Perceived[J].Journal of Business Ethics，2010（95）：373–391.

[2]Zhenqin Wang，Weicai Wang，Li Dong.Research on Influencing Factors of Perceived Risk in Oline Shopping by Consumers[J].International Conference on E-Business and E-Governmen，2010.

[3]龔詩陽，劉霞，趙平.線上消費者評論如何影響產品銷量—基于在線圖書評論的實證研究[J].軟科學研究成果與動態，2013（6）： 171-183.

[4]任曉麗，劉魯，呂成功.C2C環境下賣家差異化策略對銷量的影響—基于兩階段決策的買家購物決策分析[J].電子商=商務與信息管理，2013（2）：88-97.