電子商務中在線評論對商品銷售的影響

孫克琳 張心悅 林浡夏 李梅芳

摘要：本文采用實證分析法，從B2C代表網站——當當網，選取不同種類圖書，進行數據收集；分析新增銷量率與在線評論的好評率、差評率，在同一類型、不同種類商品間的關系；并針對影響因素較多的種類，進行問卷調查。通過研究我們發現：好評率對新增銷量率有正向影響，差評率無顯著影響，并且不同種類影響程度不同；在眾多影響消費者購買的因素中，在線評論起到重要作用，消費者除了在銷售頁面瀏覽評論外，還會通過第三方平臺收集信息。

關鍵詞：在線評論；電子商務；商品銷售

引言

隨著互聯網技術的快速發展，網購消費額占日常支出比例顯著增加。中國網絡購物市場研究報告發布的數據顯示，購買前會參考這些評論的用戶則占到80%[1]，預計中國網絡購物B2C交易額到2017年將超過C2C[2]。本次研究選擇B2C網站的代表當當網，基于其占據了線上市場份額的50%以上的圖書業務，進行數據采集與研究分析。

圖書作為體驗型商品，商品屬性在購買前通過商家介紹等信息不能夠準確獲知[3]，主要影響因素有評論數量、評論效價和評論差異。評論數量對銷售具有顯著的正向影響[4、6]；評論效價在用評論得分代表的情況下，有較為顯著的正向影響[4]；而評論差異因其研究類別不同結果不同，圖書等有顯著的負向影響[6]，護膚品、MP3等影響不顯著[4]。總結以上文獻，我們發現學者對在線評論的研究已十分豐富，但對于同種體驗型商品各個種類之間影響是否存在差異的研究較少。因此，我們將采用實證分析法，從當當網選取五類代表圖書收集數據，分析并建立線性回歸模型；針對影響因素較多，無法建立模型的種類，進行問卷調查，探尋消費者所關注的內容；最后，對研究內容總結，并提出相對應的管理啟示。

1、研究數據及方法

1.1 記錄的相關數據

因當當網不對外公布銷售情況，所以不能直接得到銷售數量。但有對注冊且購買收到圖書的用戶，在收貨交易成功后15天日內自主評論，否則15天后默認好評的要求。因此，當記錄數據間隔時間較長時，評論數量可以反映商品銷售的實際情況，以總評論數代表“總銷量”。評價機制為好評、中評和差評，由消費者根據情況進行選擇。中差評，尤其是差評審核時間較長，需要買方充分說明情況，這也就減少了虛假差評的存在，保證數據的質量。

1.2 數據的收集

本次研究選擇圖書這一類別，挑選當當網自營店中總銷量較多、彼此特點差異較大、具有代表性的經濟類、科普讀物、成功勵志類、童書、小說五大種類的紙質版圖書。

為避免開學季、年中大促等的影響，在3月第三周采用等距抽樣法，從“7日銷量排行榜”中，每類選擇50本圖書，分別記錄評論數量、榜單排名、好評數量、差評數量和促銷活動。兩個月后即5月第三周，再次采集選擇圖書的數據。剔除其中在2個月的時間內已下架、改版或者改套餐銷售的樣本，得到了246個樣本的研究數據。

1.3 研究方法

采用線性回歸分析法與問卷調查法，分別研究五類不同圖書之間的差異與其中一類影響因素較多的圖書情況。在做相關性及回歸分析時，為確保因變量、自變量都為數值型變量，故采用新增銷量率、好評率、差評率來進行研究，并將其引入模型：新增銷量率=新增評論數÷總評論數；好評率=好評數÷總評論數；差評率=差評數÷總評論數；新增銷量率=b1×好評率+b2×差評率。

通過對模型進行線性回歸，來探索好評率、差評率對產品銷售的影響。

2、相關性及回歸分析

2.1 相關性分析

當回歸模型中有兩個或兩個以上的自變量彼此相關時，回歸模型將出現多重共線性，得出錯誤結論，影響研究結果，因此，先進行相關性檢驗。

由檢驗數據可知：成功勵志類圖書與小說，新增銷量與好評率、差評率之間存在多重共線性，無法建立線性回歸模型；經濟類圖書的新增銷量與好評率之間相關系數為0.461，兩者之間不相關概率小于1%，好評率與差評率之間相關系數為-0.363，有輕微多重共線性，可建立模型；科普讀物的新增銷量與好評率間相關系數為0.394，兩者之間不相關概率小于1%，而好評率與差評率的相關系數為-0.451，存在多重共線性，可嘗試建立模型；童書的好評率與差評率的相關系數為-0.616，有較強多重共線性，不適合建立模型。

2.2 回歸分析

針對經濟類圖書和科普讀物，運用SPSS Statistics 17.0軟件，以新增銷量率為因變量，好評率、差評率為自變量，采用逐步回歸的方法，建立線性回歸方程。輸出結果與模型如下：

經濟類圖書估計的線性回歸方程：

新增銷量率= -26.792+27.196*好評率

判定系數R2為0.213，說明新增銷量率取值的變差中，能被估計的回歸方程所解釋的比例為21.3%，擬合程度一般；檢驗線性關系的F檢驗觀察值12.707、回歸系數的t檢驗觀察值3.565都小于臨界值，表明自變量好評率是影響因變量新增銷量率的一個顯著因素；D.W檢驗值為2.064，不存在殘差自相關。綜上，經濟類圖書好評率是正向影響新增銷量率的一個關鍵因素。

科普讀物估計的線性回歸方程：

新增銷量率= -19.551+19.908*好評率

雖然，經過F檢驗、t檢驗，證明新增銷量率與好評率之間存在顯著的線性關系；D.W值為2.362，不存在殘差自相關；但是，判定系數R2為0.155，說明新增銷量率取值的變差中，能被估計的回歸方程所解釋的比例為15.5%，擬合程度較差。所以，只能說明好評率是正向影響科普讀物新增銷量率的一個因素。

由以上數據可知，體驗型商品圖書的好評率對新增銷量率有正向影響，但不同種類影響程度不同，影響程度從強到弱為經濟類圖書、科普讀物、童書、成功勵志類圖書、小說。這個發現對以后研究電子商務中，在線評論對某類商品銷售影響的樣本選取，有重要意義。

3、小說種類的問卷調查

選擇本次研究，受好評率影響程度最小的種類——小說，進行更深一步的研究，采用問卷調查法，探尋影響商品銷售的因素。

本次研究在線上問卷星、線下人流量較大的地方發放自行設計的問卷，共收回有效問卷83份。其中，網購紙質版小說的人數有71人，占總人數的85.54%，購買前參考他人評價的調查者占78.69%。

評價的最主要來源為網店已購者的評論或提問，說明在線評論對商品銷售有很大影響；其他來源為第三方的評價或推薦，如：微信公眾號、微博、知乎等。通過對6個影響購買決策的因素進行排序，運用選項評價綜合得分的方法得出排名：評論內容（4.48分）、好評率差評率（4.25分）、在線評論數（3.32分）、圖書榜單排名（2.90分）、折扣等活動（2.83分）、其他（0.44分）。計算公式為：

選項平均綜合得分=（∑頻數*權數）?本題填寫人次

說明評論內容與好評率差評率影響較大，其中在意的評論內容包括：小說情節內容占85.42%，印刷、紙質占66.67%，物流、配送占58.33%，客服、售后僅占16.67%。說明與輔助服務相比，消費者看重的更多還是小說文章本身。而對在線評論有很大需求的消費者，在購買收貨后全面詳細評價或看書后追評的只占9.84%，簡單評價圖書紙質、印刷、物流等的占70.49%，還有19.67%的不評價。

由此可以得出，影響銷售的原因較多，但在線評論無疑是一重要因素。網購紙質版小說的消費者，依靠第三方平臺的推薦，會在銷售網站上查找圖書，參考網店已購者的評價或提問的內容，進行最后的購買決策，但完成交易后詳細評論者較少，無法提供更多有效的在線評論。

4、結論與啟示

本文使用當當網數據，采用實證分析法，檢查新增銷量率與好評率、差評率之間的相關性，適當建立線性回歸模型；并對相關性最小的種類，通過問卷調查，尋找在線評論的影響因素。豐富了電子商務中，在線評論對商品銷售影響領域的相關論述。

當當網作為一家國內較早自營銷售圖書的網站，現在銷售、評論、物流系統較為成熟，其提供的信息較為有效可靠。通過本次研究可以看出，圖書作為一種體驗型商品，不同種類的銷售量，受在線評論的影響程度不同。因此，在研究相關問題時，應注意樣本的選取，以獲得更有效的結論。

結合本次的數據分析與調查問卷，我們可以為當當網及其他銷售平臺提出以下可行性建議：

（1）好評率是在線評論影響產品銷售的重要因素。因此，應在銷售頁面，讓消費者較容易發現并參考質量較高、內容有效的好評，如：默認評論以評論質量排序、消費者優先看到精彩評論、設置詳細評論分區等。

（2）現階段消費者們詳細評價或用后追評人數較少。因此，采取措施提高好評率的同時，要增加高質量的好評數，可采用一些激勵政策，如：超過要求字數上傳圖片或詳細追評者贈送可兌換購物券的積分、舉辦活動給予優秀評論者獎勵等。

（3）第三方評論也成為影響銷售的重要因素。消費者會從微信公眾號、微博、知乎等能獲取商品信息的網站，搜索產品評論，查找適合自己的商品，產生購買欲望，尋找渠道進行購買。因此在一些介紹或推薦商品的評論中，適度植入銷售鏈接，方便消費者購買，控制宣傳成本，將能在一定程度上提高銷量獲得收益。

參考文獻

[1] CNNI C.2012年中國網絡購物市場研究報告[EB/OL]2012.

http：∥www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/dzswbg/

201304/t20130417_39290.htm

[2] 中國電子商務研究中心.2017年中國網絡零售B2C交易額預計

超過C2C[EB/OL]，2014.http：//b2b.toocle.com/detail-- 6215101.html

[3] Nelson P. Information and consumer behavior[J]. Journal of Political Economy，1970，78（2）：311-329

[4] 胡志海.在線評論對商品銷售影響的實證研究[J].重慶工商大學學報（自然科學版），2015，32（12）：52-55

[5] 陳在飛. 不同來源在線評論對網絡零售商產品銷量的影響研究[D].南開大學：管理科學與工程，2014.49-50

[6] 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].中國軟科學，2013，6：171-183

作者簡介：

孫克琳，中國農業大學煙臺研究院，在校生，市場營銷專業；

張心悅，中國農業大學煙臺研究院，在校生，市場營銷專業；

林浡夏，中國農業大學煙臺研究院，在校生，市場營銷專業；

導師簡介：

李梅芳，中國農業大學煙臺研究院，副教授，研究方向：公司理財。