互聯網平臺在線評論對顧客滿意度的影響研究
——信息有效性的調節效應

陳文冬，任宇光，覃宇晴

(1. 廣州商學院，廣東 廣州 511363；2. 澳門科技大學，澳門 999078)

一、 引言

隨著現代通信技術的迅速發展，互聯網已經是人們必不可少的生活工具。 據中國互聯網信息中心(CNNIC)報道，截止到2022 年6 月，我國網民規模為10.51 億人，較2021 年12 月新增網民1919 萬人；互聯網普及率達74.4%，較2021 年12 月提升1.4 個百分點，全國的數字經濟市場已達到了35.8 億元。在網購人群數量逐年上漲的同時，網上的互動交流也越來越多。 在線評論作為互動交流的重要部分，其影響力也越來越大。 在線評論是用戶做出購買行為的參考，同時也可以直觀表現出人們對商品的滿意度。 因此互聯網平臺如何吸引用戶，并且讓用戶對此產生較高的滿意度是本次研究的重點。

本文選取了互聯網購物平臺作為代表性研究對象，探究提升顧客滿意度的機制；研討在用戶參與的條件下，在線評論與用戶滿意度之間的關系會發生何種改變；分析信息有效性是否在在線評論與顧客滿意度之間具有調節作用。 通過實證研究在線評論對顧客滿意度的影響，了解互聯網平臺在線評論的相關信息，幫助互聯網平臺在顧客滿意度方面有針對性地進行改進，同時對其他的互聯網平臺的營銷優化提供一定的借鑒意見。

二、 文獻回顧與假設研究

(一)在線評論

Chatterjee[1]認為在線評論是一種不同于現實世界的信息傳播方式，一般體現在消費者購買產品后在線上平臺或者社區上分享和交流。 楊東紅[2]認為在線評論是電商及第三方網站的用戶發布生成的內容，是網站的重要組成部分，人們往往會依據這些內容做出自己的決策。 張振華[3]指出在線評論具有獲取成本低且不受時間和空間限制等特點，這能夠為消費者產生購買行為提供參考，同時幫助其節省信息搜索的時間，避免購買決策的不確定風險。尹雋[4]認為評論質量決定了評論價值。 祝琳琳等[5]提出在線評論信息質量又影響著用戶的感知，而在線評論一般由信息的媒介、信息的內容以及信息的來源這三個維度構成。 李昂和趙志杰[6]發現評論者背景信息和評論的回復對信息有效性有正向的調節作用。

(二)顧客滿意度

用戶滿意度也被稱作顧客滿意度，一般來說是用戶在購買產品或者服務后的一種心理狀態，最早是由Cardozo[7]提出的。 徐哲等[8]通過對比顧客滿意評價研究成果發現，顧客滿意度最基本的層面就是物質層面的滿意度，這里包含了對產品質量、形態和性能等的考慮維度。 王帆[9]通過結構方程證實了在網絡購物中的滿意度感知的滿意度模型。

通過回顧文獻發現:互聯網平臺中在線評論與顧客滿意之間關系的研究不夠充分，同時，很少有學者研究信息有效性對顧客滿意度的調節作用，基于此，本文做如下假設:

H1:在線評論對顧客滿意度有正向影響；

H1a:評論信息媒介對顧客滿意度有正向影響；

H1b:評論信息內容對顧客滿意度有正向影響；

H1c:評論信息情感強度對顧客滿意度有正向影響。

H2:信息有效性正向調節了在線評論對顧客滿意度的影響；

H2a:信息有效性正向調節了評論信息媒介對顧客滿意度的影響；

H2b:信息有效性正向調節了評論信息內容對顧客滿意度的影響；

H2c:信息有效性正向調節了評論信息情感強度對顧客滿意度的影響。

三、 問卷設計與變量檢驗

(一)問卷設計

參考社會調查法的相關要求，依據田野調查方式來獲取第一手資料。 采用SPSS23.0 統計軟件，對數據進行有效分析，并根據相關分析結果，證實前文假設的準確性。 本次問卷自變量選取了評論信息媒介、評論信息內容、評論信息情感強度這3 個維度，調節變量則選取了信息有效性。 其中評論信息媒介從3 個維度開展了測量，主要題項有“多于15 字的正向評論文字會讓我認為該商品的評論更好”“超過10 秒的正向評論視頻會讓我認為該商品的評論更好”等。 評論信息內容主要從8 個維度展開測量，主要題項有“對商品口味的正向描述我會認為食物評論更好”“對商品賣相的正向描述我會認為食物評論更好”等。 評論信息情感強度從8 個維度展開測量，主要題項有“有形容詞的描述商品口味我會認為食物評論更好”“有形容詞的描述商品賣相我會認為食物評論更好”等。 調節變量信息有效性主要從5 個角度開展測量，主要題項有“正向評論來源于該網站會員我會認為評論更有用”“正向評論有商家的回復我會認為評論更有用”等。

抽樣對象采用隨機抽樣法，以總體對象的年齡分布來確定抽樣標準，每個變量采用李克特五點尺度來衡量。 每個問題均用五個不同的級別作為界定，分別是:非常不同意、比較不同意、一般、比較同意、非常同意，對應分值為1 ～5 分。 問卷設置了兩大部分，第一部分是對調研對象的基本資料收集，第二部分是對研究變量因素的問卷測量。

本次調查是從2022 年3 月1 日開始，到2022年3 月14 日結束，運用問卷星方式進行收集，收集到350 份問卷，剔除掉重復IP 以及填寫時間過短的問卷，最后取得有效問卷309 份，有效率達88.3%。整體調查過程可信度較高。

(二)變量信度與效度檢驗

本次問卷變量信度效度檢驗主要依據SPSS23.0軟件完成。 依據調查結果收集的數據，此次問卷的Cronbach’sα分別為評論信息媒介(0.818)、評論信息內容(0.894)、評論信息情感強度(0.918)、信息有效性(0.898)、顧客滿意度(0.857)，每個變量的Cronbach’sα值均滿足了測量可信度的標準，數據質量相對較好，本次結果能夠接受，滿足實證分析的要求。

效度檢驗通常采用KMO 檢驗統計量的方法。通常情況下KMO 值越接近1，就代表變量之間的相關性越高，越適合進行因子分析。 同時也要滿足Bartlett 統計值的顯著性。 此次問卷的研究變量的KMO 值有如下結果:評論信息媒介(0.712)、評論信息內容(0.915)、評論信息情感強度(0.937)、信息有效性(0.899)、顧客滿意度(0.878)。 每個變量的KMO 值均符合接受的要求，且Bartlett 球形檢驗亦均達標，變量效度檢驗通過。

因子載荷分析中發現，各測量項目因子負荷均在0.80 以上，公因子方差均在0.70 以上，所有問題選項均可保留。

四、 假設檢驗

相關性分析檢測變量之間是否存在相關關系，通過檢驗發現，所有變量之間在0.01 水平上均呈現了顯著正相關關系。

運行SPSS23.0 進行線性回歸分析檢驗發現:變量VIF 全部小于5，兩個自變量之間不存在多重共線性。F＝56.999，p＜0.001，表達回歸方程顯著，意味著自變量中至少有一個可以顯著影響因變量重復購買。 評論信息媒介(β＝ 0.347＞0，p＝0.000＜0.05)能顯著影響顧客滿意度；評論信息內容(β＝0.264＞0，p＝0.01＜0.05)能顯著影響顧客滿意度；評論信息情感強度(β＝0.211＞0，p＝0.007＜0.05)能顯著影響顧客滿意度。 最后變量之間得出如下回歸方程:顧客滿意度＝0.886＋0.347×評論信息媒介＋0.264×評論信息內容＋0.160×評論信息情感強度。

通過假設檢驗發現，評論信息媒介與顧客滿意度呈現顯著正相關關系(β＝ 0.364 ＞0；p＝ 0.000 ＜0.05)；評論信息內容與顧客滿意度呈現顯著正相關關系(β＝0.238＞0；p＝0.000＜0.05)；評論信息情感強度與顧客滿意度呈現顯著正相關關系(β＝0.167＞0；p＝0.002＜0.05)。 故 H1a、H1b、H1c 假設檢驗成立。

在調節變量的驗證中，評論信息媒介對顧客滿意度的影響關系中，信息有效性起顯著的調節關系，并且呈現出顯著正向的調節影響(β＝0.143＞0；p＝0.003＜0.05)；評論信息內容對顧客滿意度的影響關系中，信息有效性起顯著的調節關系，并且呈現出顯著正向的調節影響(β＝0.174＞0；p＝0.000＜0.05)；評論信息情感對顧客滿意度的影響關系中，信息有效性呈現出不顯著的影響關系(β＝ 0.085＞0；p＝ 0.093＞0.05)。 故 H2a、H2b 假設檢驗均成立，H2c 假設檢驗不成立。

五、 討論與管理啟示

(一)討論

評論信息媒介、評論信息內容、評論信息情感強度都會對顧客滿意度帶來一定的影響，這說明，用戶在互聯網平臺購物前，都會參考評論的圖片、視頻、文本內容進行購買，而且這方面的信息越詳細，越能給用戶提供參考。 特別是文本的內容和文本的情感強度，表現得更加突出。

本文同時還利用信息有效性作為調節變量，去調節評論信息媒介、評論信息內容和評論信息情感強度對顧客滿意度的影響。 結果表明，信息有效性在一定程度上能起到充分的調節作用。 無論是前后信息的一致性，還是信息來源的精準性，對信息的有效性均有一定的貢獻。 增強評論一致性與精準性是提高評論有效性的方法，評論內容如果符合評論前后信息的一致性與信息來源的精準性，那么評論信息有效性對顧客滿意度的正面影響程度就會更高。

(二)管理啟示

1. 基于現有評論媒介，創新媒介表現形式

媒介中圖片和文字是主流評價方式，圖片和文字在達到一定的數量時有助于增長滿意度和可信度。 商家可以引導用戶增加評論的字數和圖片，同時推薦用戶以視頻形式展現。 當用戶發表圖片及視頻時，要提示商家進行回復。 如果用戶是該商家的會員，可以將此類評論放置于前排，使得評論的參考性更強。 媒介方面，還可以用雷達圖展現評論的內容，使得評論更加直觀，進而促使用戶能更有效地獲得評論信息。

2. 利用在線評論，發現用戶購買特征

在互聯網和大數據時代，信息往往有著無限的相關性。 互聯網平臺可以對這些信息數據進行深入挖掘，識別目標用戶的喜好。 用戶在完成消費體驗后，可以將自己對商品的感知體驗通過不同形式的方式傳到平臺，以求對其他用戶有所幫助。 同時，平臺還可以將用戶的消費習慣進行記錄與分析，尋找與用戶匹配的商家和商品。 平臺可同時增加篩選功能，對評論的內容提取出核心部分，歸類成維度選項，便于用戶尋找符合要求的商品。

3. 提供信息數據，提升商戶服務水平

互聯網平臺作為第三方平臺，應該引導經營者重視用戶的在線評論，對顧客的建議和意見要積極地回復。 平臺可以按一定的時間維度歸整評論內容，商家可根據評論的幾個維度獲取該時段的商品評論，進而有針對性地提升服務水平。 平臺應促進商家提升對用戶評論的關注度，使得雙方的互動活躍度提升。 同時不限制商家回復和追加評論的次數，使得雙方進行更加順暢的溝通。 評論的討論熱度應作為推薦排名的算法之一，討論度越高、排名越靠前，越可以增加互聯網平臺的活躍性，也對提高顧客滿意度有積極的作用。

六、 結束語

本文的研究彌補了目前在線評價影響顧客滿意度的研究空白，并從實踐的角度分析了影響顧客滿意度的相關因素。 但在研究過程中也存在著一定的不足，例如:用戶對平臺的滿意度受不同因素的影響，本次研究沒有考慮到信息的來源等因素，使得研究具有局限性，寬度和深度都有所欠缺。 問卷調查層次集中在年齡為青年和教育程度為本科的人群中，后續的研究希望能擴大范圍，有更好的突破。