體驗型商品在線評論有用性影響因素研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)的興起與發(fā)展改變了人們的生活方式，B2C、C2C、O2O等各類電子商務營銷模式不斷興起，打破了傳統(tǒng)的購物模式，網(wǎng)絡購物群體占據(jù)的比重越來越大，我們已然進入了網(wǎng)絡營銷時代。網(wǎng)絡購物給我們帶來了方便和快捷的消費體驗，但也加重了商家與消費者之間信息不對稱的影響。消費者通過網(wǎng)頁上的描述、圖片這些二手信息的加工只能對商品形成淺層次的印象，其感觀的深刻程度遠不如傳統(tǒng)線下購買方式對商品的直接接觸。而在線評論能夠有效解決這種信息不對稱的問題，通過

2、讀取已購買者對商品的真實體驗，消費者可以加深對商品質(zhì)量的了解，降低對風險的感知。
　　然而，在這個信息爆炸的時代在線評論的數(shù)量也在爆發(fā)式地增長，不斷增多的評論已經(jīng)超出了人們能夠處理的范圍，消費者無法閱讀所有評論，出現(xiàn)了信息過載現(xiàn)象。所以有必要研究哪些評論是有用的，哪些評論不具有參考價值，這就需要去探索影響在線評論有用性的因素有哪些以及它們的作用機理，以便系統(tǒng)可以將評論按照有用性自動排序，把那些有用性高的評論推薦給消費者優(yōu)先閱讀，縮

3、短信息篩選時間。
　　本文在大量閱讀國內(nèi)外相關(guān)文獻后，以信息可獲得性理論和診斷性理論、雙重加工理論、歸因理論、感知風險理論等作為理論基礎(chǔ)，以信息接受模型為模型構(gòu)建基礎(chǔ)，從評論內(nèi)容和評論者兩個維度建立了本研究的在線評論有用性影響因素模型，引入一些以往沒有研究過的指標，研究了評論長度、評論可讀性、評論一致性、評論包含商品屬性數(shù)量、評論者等級、評論者影響力、評論者活躍度等因素對評論有用性的影響。針對現(xiàn)存的相關(guān)研究大多以搜索型商品為研究對

4、象的問題，本文選取了TripAdvisor網(wǎng)站上的酒店評論作為樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)理論對每個指標因素做出可能性假設，應用SPSS統(tǒng)計分析軟件對數(shù)據(jù)進行描述性分析、相關(guān)性分析、多元線性回歸分析、方差分析等來檢驗假設。
　　通過本文的研究結(jié)論，一方面可以給在線評論的載體——網(wǎng)絡平臺提供更好的評論排序和系統(tǒng)設置建議，吸引消費者購買商品;另一方面可以幫助消費者快速篩選出有用性較高的評論，降低閱讀成本，高效地做出購買決策;同時，也為評論發(fā)布者提供