市场营销论文网络口碑对在线销售的影响实证分析
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【摘要】 随着网络的普及和电子商务的发展，网络口碑对人们的网络消费影响也日益显著。在梳理相关文献的基础上，本文实证分析好评、差评、中评、图片数量、星级(评分)、浏览量对在线销售数量的影响。结果表明，好评数量对在线销售数量没有显著影响。中评数量显著影响在线销售数量，中评越多，在线销售数量越多;差评数量显著负向影响在线销售数量，差评数量越多，在线销售数量越少。
【关键词】 网络口碑,在线销售,网络口碑数量
网络口碑更多的来自于陌生的网络购物者，他们通过发布在线评论，谈自身使用产品或服务的经历，对产品或服务质量的认识和评价等信息传递给众多潜在消费者，同样那些潜在消费者也可以通过阅读其他消费者发布的评论，了解产品或服务信息，修正自身对于产品或服务的认识，并在整个购买过程中辅助自己的购买决策，因此对网络口碑的研究对企业和消费者都有深远的意义。目前国内对网络口碑的研究依然不足，大部分研究仅仅停留在理论和框架模型的建立上，而实证性的文章相对较少。本文以淘宝为例，通过实证的方法，分析了影响网络口碑对消费者实际消费行为的影响，最后给出了相应的分析和建议。
一、文献回顾
1、网络口碑相关概念
(1)网络口碑。网络口碑是指消费者借助网络媒体发布的个人看法，消费者发送的电子邮件，在网络虚拟社区发表的帖子或者回帖，在博客上面发表的个人看法，借助即时的通讯工具的互动交流等都看作是具体的网络口碑。随着互联网与信息技术的发展以及消费平台和社交网络的普及，口碑的传播模式发生了极大的变化。消费者可以在个人博客bbs，电子商务网站等平台上发布对于产品服务或网络零售商的评论。
(2)网络口碑测量。消费者在网上发表相关评论可以迅速地在网上传播，很容易被搜集到，网络口碑容易度量。目前关于网络口碑的测量主要从网评数量、网评分数、评论的离散程度及强度、持续时间等，这些指标反映了网络口碑的知晓效应和说服效应。
2、网络口碑对在线销售的影响
现有大量文献研究网络口碑对在线销售的影响，特别体现在关于体验性产品的研究上。消费者评论产品的次数越多，其他消费者知道这个产品的可能性就越大，就更有可能有更多的销量。通过分析美国亚马逊网站上的网络口碑与图书销量的关系，Chevaliar和Mayzlin发现网络口碑的数量与评价好坏都对图书销量有显著的影响;Liu研究发现电影点评数量而非评价的好坏对下周电影票房会产生正面影响。好评较高的网站，必定具有较高的网络口碑和良好的品牌形象，并且在其所在的领域中具有较高的影响力，得到用户和消费者的普遍认同。因此，本文提出假设：
h1：好评对销量有正影响力，好评数量越多，购买量越高。
Chevalier&Mayzlin用方差分析法分析所调查的横截面数据，发现95%的消费者评论分数是积极的，一星排名比五星排名影响要大，消费者更愿意阅读评论内容而不是概括性的统计数据，网络书评数量增加促使销售额增加。据此我们提出假设：
h2：星级对销量有正影响力，星级越高，购买量越高。
Park&Lee认为负面口碑比正面口碑、有声誉的网站比没声誉的网站、体验性产品比搜索性产品对口碑的影响要大。因而我们提出：
h3：差评对销量有反向影响力，差评量越多，购买量越低。
3、回归分析模型
在研究线上评论与销量关系时，很可能会产生遗漏相关变量的问题。在回归模型中，遗漏重要的相关变量是导致内生性的主要原因。影响产品销量的可能并非是网络口碑效应，而是其它一些因素，如质量等。Duan等在控制内生性后，发现仅有评论数量显著影响电影票房收入，而评论效价的影响并不显著。
基于上述考虑，本文将采用面板数据，通过固定效应模型进行分析，以此来控制由遗漏变量而产生的内生性影响。具体的回归模型设定如下：
lnit=α0+α1lnposit+α2lnmodit+α3lnnegit+α4lnaddit+
α5lnimait+α6vieit+α7scoit+?滋i+?着it
下标i=1，…N代表，t=1，…N代表时间。?滋i为以 为单位的固定效应，用于控制“质量”等非观测效应的影响。lnpos为好评数量;lnmod为中评数量;lnneg为差评数量;lnadd为追评数量;lnima为用图片表示的评论数量;lnvie 为浏览量;lnsco 为评分。我们对上述的因变量和自变量均进行了对数变换。除了因为排名取自然对数后与销量线性相关以外，这样做还有两点好处。一是数据的对数化压缩了变量的量纲，控制了离群值的影响。在我们的样本中，有的有上万条消费者评论，所以有必要对其进行对数变换。二是将潜在的非线性关系变为线性关系，使得回归模型的结果更加稳健。经过对数变换后，回归系数的估计值为弹性，即自变量的变化率对因变量变化率的影响。
二、数据收集与分析
1、数据收集
本文采用淘宝网数据，以2014年4月15日到2014年5月5日期间消费者在鞋类和服装类产品的消费评价记录做为网络口碑对在线销售影响的研究样本，找出了影响网络口碑的变量，如：好评、中评、差评、追评、图片、交易数量、游览量主星级等数据，共有250条评论数据。
2、回归分析
由于在模型中假设非观测效应?滋i与多个线上评论变量相关，所以采用固定效应模型而非随机效应模型来进行回归分析。考虑到线上评论的影响与消费者的购买行为在时间上可能存在一定的先后顺序，用同期的因变量和自变量进行回归，以检验回归结果的稳健性。
首先从表1可以看出，F值为84.778，较大，且其对应的显著概率远远小于0.05，因此可以推断回归方程成立。然后根据表2所示，在0.05显著水平条件下，追评和好评没有通过检验，假设1不成立，表明追评和好评对销量没有显著影响。中评、图片、浏览量与评分的系数是正向显著的，说明假设2和假设3都成立，其中中评的系数最大，再依次是浏览量、评分、图片;差评的系数为负数，说明差评数量与销售量之间呈反方向变动，差评量越多，销售量就越小。它们的关系如下面的模型框架回归方程所示： lnit=-406.655+0.595lnmodit-0.508lnnegit+0.173lnimait+
0.334vieit+0.197scoit+?滋i+?着it
三、结论与营销建议
1、结论
以淘宝网评论的大样本面板数据，通过建立计量模型，对线上评论信息与销量的关系进行了实证分析，研究发现中评数量、图片数量、浏览量与评分分数对销量有显著的正向影响，差评分数会负向影响产品销量。
2、营销建议
本研究可为网络零售商乃至零售商提供有益的借鉴作用，首先网络口碑对网络销售量有重大影响，网络零售商应该引起足够的重视，在不断改进产品质量和服务的同时，应积极引导消费者在网络平台上发布和分享相关信息，让更多的潜在消费者了解产品，从而有利于提升产品销量，建立自己的竞争优势。
其次，中评数量对销量影响最大，网络零售商在管理和引导网络口碑时，应鼓励消费者发表针对产品和服务提出的意见，此时网络零售商应及时互动，积极地倾听并快速有效地把问题解决，让消费者满意。
最后网络零售商应重视负面口碑对网络销售的影响，负面口碑往往是网络零售商的问题所在，也是网络零售商改进管理的重要依据，企业应切实做好售后工作，良好的售后服务不仅是企业经营管理水平和职业道德水平的体现，而且能提高其产品在消费者中的美誉度。消费者自身的对产品的重购率提升的同时，通过他的口碑推荐，为企业赢得更多的客户。完善的售后还可以解决产品方面出现的问题，降低负面口碑的蔓延。
【参考文献】
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