范柯嬋 張聰群



摘要:消費者網絡評價在電子商務中引導消費者的網購行為,而消費者特征、商家因素和物流因素在不同程度上影響消費者網絡評價結果。具體分析了11個因素,構建了消費者網絡評價影響因素的理論模型,結合195份調查問卷,通過Logistic回歸檢驗了11個因素對消費者網絡評價的影響。研究結果表明:消費者寬恕傾向、經驗特征、商品質量、售后服務質量和配送速度對消費者網絡評價有正向影響,交付態度和交付方式對消費者網絡評價有負向影響,而商品一致性、價格、商家聲譽和商品完好性對消費者網絡評價沒有顯著影響。其中,質量是核心影響因素。此外,研究發現高收入和高學歷群體越來越注重網絡購物的整體體驗,對電商的期望更高。
關鍵詞:電子商務;網絡評價;網購
DOI:10.16315/j.stm.2015.02.007
中圖分類號:F724.6 文獻標志碼:A
近幾年,我國網絡購物市場不斷發展,截至2013年底,網絡購物用戶規模達到3.02億,實現交易額1.85萬億元。據《2013年中國網絡購物市場研究報告》指出:37.5%的網購消費者把用戶評價作為購物決策的主要考慮因素,其比重遠高于其他因素,穩居第一位。消費者網絡評價是電子商務環境下消費者的交易后行為,是消費者購物體驗的一種評價方式,也是一種新的口碑傳播方式。與傳統口碑相比,網絡評價借助互聯網技術和平臺在消費者之間進行傳播具有傳播速度快、覆蓋面廣、影響力大的特點,且相比于廣告等其他信息來源,消費者會更加認可同消費個體的他人推薦(Peer Recommendations)。網絡評價能夠彌補交易前消費者的信息不對稱,降低其風險感知,同時響應消費者的從眾心理,正負面評價的比例會左右消費者的購買決策,并且間接影響網絡商家的銷售業績、品牌形象等,甚至在一定程度上影響著電子商務的發展。由此可見,在電子商務不斷發展的今天,網絡評價的作用和價值越來越重大,然而在現有的研究中,眾多學者都將焦點聚集在網上交易前或交易中階段的消費者行為,很少關注網購消費者的交易后行為,而網絡評價作為一種口碑傳播方式,是一種消費者后續行為,更鮮有學者探究其自身的影響因素。基于此,本文以中國最大的C2C電子商務平臺——淘寶網的網絡評價記錄為依據,通過問卷調查、Logistic回歸等方法研究網絡評價的影響因素,以期幫助網絡商家掌握消費者不滿意的原因等,從而對癥下藥,采取措施以提高好評率,進而提高其信譽度和美譽度。
1.文獻回顧
消費者網絡評價是一種電子口碑。電子口碑(EWOM)是消費者在網絡上發布的關于企業、產品或服務的正面評價或負面評價,進而實現與其他消費者的經驗、信息交換和分享,它直接影響潛在消費者的質量認知、品牌態度和購買行為,從而影響商家的銷售業績等。而網絡評價是電子口碑的主要表現方式,《2013年中國網絡購物市場研究報告》指出:消費者在購買熟悉或不熟悉的產品時,用戶評價始終在購物決策中占據主導地位。
在網絡交易中,消費者會根據自身的網購經驗、特定需求以及商家的品牌聲譽對購物網站的整體服務質量產生預期,而時空分離以及虛擬性等特點使得信息不對稱現象普遍存在,交易前階段商家擁有信息優勢,消費者只能通過二手信息(如用戶評價)來感知商家服務和產品質量,從而容易產生交易后消費者不愉快的購物體驗;換句話講,消費者實際購買到的產品或享受的服務質量與其預期相違背,從而產生不滿意或抱怨的心理和行為,給予商家負面評價,即負面的口碑傳播。而絕大多數對于交易滿意的顧客就會對商家的產品和服務給予肯定的評價,產生正面的口碑傳播,但是負面的口碑傳播所造成的影響比正面的口碑傳播更強,且消費者偏好負面評價;因此,本研究重點關注負面評價的影響因素研究。
消費者給予商家負面評價(包括中評和差評)屬于網購消費者交易后抱怨(不滿意)行為的一種,中評和差評的區別只在于消費者抱怨或不滿意的程度不同。Singh指出顧客抱怨是指顧客受到在購買或消費商品和服務時的不滿驅使而采取的一系列行為或非行為反應。研究指出影響消費者網絡評價的因素較多,具體分析如下。
1.1消費者特征與網絡評價
消費者特征是影響網絡評價的主要因素,包括寬恕傾向和經驗特征,它們是消費者本身具備、且不容易發生變化的,因此對網絡交易的整個過程都會產生影響。寬恕傾向是一種穩定的人格特質,表示受害者在受到傷害后放棄作出報復性或傷害性反擊的傾向,其中報復和疏遠對方的動機降低、和解和善意的動機增加。在網絡交易中,寬恕傾向越高的消費者,就越能包容由于信息不對稱而產生的交易糾紛,從而給予商家正面評價,反之,給予商家負面評價的幾率就會提升。經驗特征包括消費者過去交易所積累的知識、經驗和熟悉感。交易經驗豐富程度不同的消費者處理網絡評價的態度和能力不同,且擁有較多愉快經驗的消費者很可能傾向于正面評價,而擁有較多不愉快經驗的消費者則傾向于負面評價。Dongyoung等研究指出消費者購買經驗的增加與其網絡口碑行為呈正相關,且關于某領域知識豐富的消費者更樂于傳播該領域產品和服務的正面口碑,反之對該領域了解不多的消費者則更多地傳播負面口碑。
1.2商家因素與網絡評價
商家產品和服務的質量是影響消費者評價的關鍵因素。據2013年CNNIC發布的網購報告顯示:產品質量和售后服務問題是給消費者帶來不愉快經歷的主要原因,邵家兵等指出商品問題和售后問題是影響交易評價結果的主要因素。其中商品問題包括質量、價格以及一致性,一致性主要表現為消費者實收商品與網上圖片、文字描述是否相符以及與消費者實際訂單要求是否相符。鑒于電子商務正在由“價格驅動”轉向“服務驅動”,服務質量也是消費者網上交易后影響其評價等級的關鍵因素之一,周濤指出網絡交易后階段商家發貨的及時性、準確性以及售后服務的有效性都可以用服務質量來表示,根據SERVQUAL模型,網上交易的售后服務質量包括可靠性、響應性、保證性和移情性4個維度,其中前3個維度合起來稱之為“服務水平”。此外,彭賡等指出商家的歷史信譽度是消費者預期該商家未來交易行為的一個依據,網絡商家的信譽度越高,消費者對其期望越大,則若發生產品或服務問題而帶來的不滿意程度就越強,給予商家負面評價的概率也就越高。綜上所述,商家因素主要包括商品問題、售后服務質量以及商家信譽度。
1.3物流因素與網絡評價
物流環節與消費者直接接觸,其服務質量(配送速度、商品完好性、交付方式、物流人員態度等)直接影響消費者的購物體驗。在網絡交易后階段,網上商品需要通過物流配送將商品送達消費者手中,由于物流而帶來的商品損壞、收貨時間長等問題,消費者無法向第三方物流要求賠償,因而總是將這些責任轉移到商家身上,其中快遞速度慢是網購用戶擁有不愉快經歷的主要原因之一。此外,Mentzer等認為物流服務包括物流實體配送服務和客戶營銷服務(物流人員的服務態度等),并提出貨物可得性、時間性和完好性是衡量物流服務質量的3項指標。在美國Tennessee大學關于物流服務質量維度的研究報告中,其維度也包含了貨品完好程度、時間性以及物流人員素質。而商品的交付方式——消費者自行取貨或者物流人員送貨上門,這無疑會影響消費者的購物體驗。由此可見,物流服務質量是網購消費者對商家進行評價的重要依據,比如消費者網購的商品在運送途中遇到損壞會提高消費者給予負面評價的可能性。事實上,淘寶網店的用戶評價中由于物流因素產生的中差評不在少數,據邵家兵等調查得出至少有8.8%的負面評價源于物流。
2.模型構建
2.1研究模型
基于以上文獻回顧以及對淘寶網眾多用戶評價的整理分析,本文構建了以下消費者網絡評價影響因素的理論模型,如圖1所示。
2.2變量設定和測量
顧客滿意度(pleasurable fulfillment)是一種消費后結果的測量維度,無論是線上或線下的商店,消費者滿意度都產生于消費行為的結束階段,是消費者交易后認知與交易前期望進行比較之后的一種整體情緒反應,且對于交易的滿意或不滿意是導致正面評價和負面評價的直接原因。因此,本文用顧客滿意度的高低來表示消費者評價等級的高低。
結合上文影響因素的分析,本研究問卷借鑒李克特5點量表,對每一變量的測量問題設計了5個等級。消費者特征包含寬恕傾向和經驗特征兩個維度,本文分別借鑒Brown和Khalifa等的相關研究用3個題項進行測量。商家因素包含商品問題、售后服務質量和商家信譽度,其中,商品問題又分為質量、價格和一致性3個維度,根據邵家兵等以及Koufaris等的研究分別用4個、5個、3個題項來測量;售后服務質量參照Sheng等的研究用5個題項測量;商家信譽度參照馮煒的研究用3個題項測量。物流因素通過配送速度、商品完好性、交付態度和交付方式來衡量,前三者在黃斐等和鄭兵等相關研究的基礎上用3個題項測量,交付態度則有4個測量題項。消費者滿意度作為因變量是借鑒了查金祥等的研究,有9個測量題項。
3.實證研究
3.1數據收集
本研究所使用的數據均來自于作者的調查。本文以擁有網購經驗的群體為調查對象,歷時2個月(2014年7~8月),通過網絡發放以及線下紙質發放2種途徑向多個城市(包括杭州、寧波、紹興)的消費群體進行調研,共發放問卷273份,回收208份,其中有效問卷195份,回收率和有效率分別達到76.2%和93.7%。樣本基本情況,如表1所示。其中,19~29歲的消費群體占了91.8%,作為網絡購物市場的主力軍,該群體的意見極具代表性。
3.2信度和效度分析
3.2.1信度分析
為確保研究結果的科學性,本文在進行回歸之前運用Cronbachs a系數來衡量調查數據的信度,如果測量條款的a系數大于0.7,則表明該量表的信度較佳,此外,在凈化測量條款前后,如果刪除某個測量條款能使a系數明顯增大,則表示可考慮刪除該條款。基于此,本文通過運行SPSS軟件得到以下結果,如表2所示。各個變量的a系數均大于0.7,說明本研究量表的內部一致性較好,所調查得到的數據可信度較高。
3.2.2效度分析
本研究所設計的量表借鑒了眾多相關領域學者所認可和廣泛使用的較成熟量表,這些量表經過大量實證研究的檢驗,基本上涵蓋了它所要測量的某個因素的主要項目,在此基礎上,筆者結合本文的研究背景和目的,通過專家咨詢等方式對部分條款進行增減和改編,因此本文所使用的量表具有較好的內容信度。
3.3因子分析
通過因子分析可以精煉數據,消除原始數據之間的相關性,以保證數據適合進行logistic回歸,并且能夠提高模型分析的準確性。本研究先對所有自變量進行因子分析,得到Bartlett球體檢驗值為3384.322,顯著性水平為0.000,KMO值為0.787,由此可知,本研究的變量數據適合做因子分析。通過采用主成分分析提取法,按照特征值大于1的原則,共抽取了11個因子,總共解釋72.402%的方差,最終因子載荷矩陣結果,如表3所示。表中記錄了對該因子起主要貢獻作用的變量數據,從中可以看到這11個因子分別是交付方式、商品完好性、配送速度、寬恕傾向、一致性、經驗特征、質量、價格、交付態度、售后服務質量和商家信譽度。
3.4Logistic回歸分析
本文除了以上提到的11個因子,還有6個人口特征變量,分別是性別(x1)、年齡(x2)、教育程度(x3)、收入(x4)、網購經驗(x5)和網評次數(x6)。為了優化模型,本文將分別采用以下3種形式做二元logistic回歸分析:①將所有人口特征變量作為虛擬變量;②將所有人口特征變量作為分類變量;③只將性別、年齡和網評次數作為虛擬變量,其余人口特征變量作為分類變量,具體回歸結果,如表4所示。
從表中可以看出,模型1中的年齡和網評次數通過了顯著性檢驗,其余人口特征變量沒有通過顯著性檢驗,而模型2中所有的人口特征變量都沒有通過顯著性檢驗。因此,從模型擇優角度出發,為減少自變量以節省自由度,本文只將年齡和網評次數作為虛擬變量,其余人口特征變量采用分類變量形式,而性別只有兩個選項,因而也采用虛擬變量形式,得到回歸結果,即模型3。經檢驗,模型3的卡方檢驗值為42.986,sig值為0.003;模型的似然比檢驗值-2LogL為225.857,該值屬于比較理想的范圍,且Hosmer-Lemeshow檢驗的顯著性水平為0.349,該值遠大于0.05,說明模型系數的顯著性情況良好,且具有較好的擬合優度。此外,模型的總預測準確率達到88.2%,表明模型3的預測效果比較理想。
3.5統計結果分析
通過數據分析發現,交付方式、配送速度和交付態度(物流因素)、寬恕傾向和經驗特征(消費者特征)、售后服務質量(商家因素)通過了0.1顯著性水平的檢驗,商品質量(商家因素)通過了0.05顯著性水平的檢驗。其中,交付方式和交付態度的回歸系數為負,表明在其他因素不變的情況下,消費者受這兩個因素影響的程度越高,其給予商家正面評價的可能性就會降低;而其他5個因素的回歸系數為正,表明在其他因素不變的情況下,消費者受這些因素影響的程度越高,其給予商家正面評價的可能性就會提高。商家信譽度、商品完好性、一致性和價格對消費者網絡評價沒有顯著影響。
對于人口特征變量,作為分類變量的消費者收入和教育程度分別在0.1和0.05水平上通過顯著性檢驗,回歸系數均為負,表明在其他因素不變的情況下,消費者的收入和教育程度每提高一個檔次,其給予商家正面評價的可能性就會降低,說明高收入和高學歷群體對電商的期望更高。
4.結論
本研究在理論分析的基礎上,對195份調查數據進行了信度、效度檢驗、因子分析,最后通過Logistic回歸檢驗了消費者寬恕傾向、經驗特征、商品質量、價格、商品一致性、售后服務質量、商家聲譽、配送速度、商品完好性、交付態度和交付方式對消費者網絡評價的影響。
分析得出:①消費者特征的2個因子,寬恕傾向和經驗特征對消費者網絡評價有顯著影響。寬恕傾向越高,消費者就越能理解和體諒在網購時發生的糾紛,其給與商家正面評價的可能性也越高;而網購經驗越豐富,在一定程度上意味著消費者對于網絡購物總體上是比較滿意的,從而給予正面評價的可能性也會提高。②商家因素中商品質量和售后服務質量顯著影響消費者網絡評價。商品是消費者的最終目的,它的好壞嚴重影響著消費者的滿意度;而售后服務是消費者網購時的全程感受,必定會影響消費者的購物體驗,從而影響網絡評價。③物流因素包括配送速度、交付態度和交付方式也對消費者網絡評價有顯著影響。消費者在短時間內收到商品,得到物流人員的良好服務,能夠增強消費者愉快的購物體驗,從而提高給予正面評價的可能性。④綜合以上因素,商品質量是目前影響消費者網絡評價的核心因素,而與其他因素相比,售后服務質量的影響作用比較有限。這可能是因為服務質量屬于消費者需求層次中的較高層次,目前絕大部分的消費者還局限于較低層次需求的滿足。⑤消費者的收入和教育程度在一定程度上與網絡評價結論負相關。隨著收入和教育程度的提高,消費者越來越注重網絡購物的整體體驗,不僅對商品質量,更是對服務質量等各方面提出高要求,且情感信任的成分越來越少。
隨著網絡購物市場繼續快速發展,以及用戶評價對網絡購物決策的影響,本研究直接關注消費者網絡評價自身的影響因素,尤其是引入了消費者寬恕傾向、交付方式2個因素,相對于其他眾多學者將研究的焦點放在網絡評價這種電子口碑產生后的影響力而言,具有一定開創意義。但本文也存在不足之處:一是量表的設計。直接翻譯國外學者的調查題項會存在翻譯和語境偏差,并且在其他學者的基礎上進行改編也會產生不合理之處。二是樣本量的限制。本文的樣本數量沒有超過200個,雖符合Logistic回歸分析對樣本量的要求,但樣本量越大越有利于得出科學的結論。在未來的研究中可以進一步擴大樣本量,完善量表設計,將消費者網絡評價的產生機制、影響因素、影響效應以及市場應用等整體結合起來進行研究,進一步完善消費者網絡評價的理論模型。