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互联网 经济 中的 在线 评价 及其 影响 北京地区 外卖 平台 评论
9 6 当代中国价值观研究2 0 2 3年第3期(总第4 5期)互联网经济中的“在线评价”及其影响 以北京地区外卖平台在线评论为例*郑 伟 郭恬辰【摘 要】网站商品“在线评价”有评分、图片、视频等多种形式,内嵌着社会公共价值观层面的“社会评价”,它们在不同维度上对互联网平台商家销量产生着重要影响。本调查以北京地区美团外卖平台7 2家快食简餐类商家为对象,从评论数量、评论效价、晒图率、评论长度四个角度进行实证分析。调查结果表明,好评率、评论数量对销量有显著的正向影响。“在线评价”背后的“社会评价”,反映着社会主义核心价值观在微观经济领域内的迅速普及,并对网络经营提出了新要求。【关键词】互联网经济;在线评价;社会评价【中图分类号】F 4 9 【文献标识码】A【文章编号】2 0 9 6-1 7 2 3(2 0 2 3)0 3-0 0 9 6-1 0【作者简介】郑伟,北京师范大学价值与文化研究中心、哲学学院、社会主义核心价值观协同创新中心副教授;郭恬辰,北京师范大学哲学学院研究生改革开放以来,随着社会主义市场经济的发展,“利益、效益、竞争、理性、个人、主体性、三个有利于 等一系列新的理念、价值观,开始推动着社会生活中的变革”,尤其是2 0世纪9 0年代关于评价问题的研究,促 使 学 界 进 一 步 增 强 了 对 评 价 主 体 和 评 价 机 制 的 重 视。随着互联网消费的迅速普及,评价问题也和经济转型紧密融为一体,出现了“在线评价”这一新形态。“在线评价”新形态的出现,也为价值观领域的研究提出了新命题:如何与社会学、经济学等视角相结合,深刻认识、分析和评价这一形态对社会生产生活的重大影响?为此,本文抓取北京地区美团外卖快食简餐类商家在线评价数据,通过检验在线评价中评论数量、评论效价、评论长度、晒图率等相关因素对销量影响的方式,力图呈现“在线评价”的相关构成因素、相互关系及其影响。*本文 系 教 育 部 人 文 社 会 科 学 重 点 研 究 基 地 重 大 项 目“价 值 观 基 础 理 论 研 究”(1 9 J J D 7 1 0 0 0 1)的阶段性成果。吴向东:中国价值哲学四十年,当代中国价值观研究2 0 1 8年第6期。郑 伟 郭恬辰 互联网经济中的“在线评价”及其影响 以北京地区外卖平台在线评论为例9 7 一、互联网经济“在线评价”研究的兴起及相关进展“在线评价”是从“消费评价”演变而来的,反映着“消费评价”在现代经济发展中的新形态。1 9 6 7年,美国哥伦比亚大学学者阿尔恩特(A r n d t)第一次明确提出了“消费评价”(他称其为“口碑”)的观点。他认为,口碑是影响消费者决策的重要因素,将其定义为“接收者与传播者之间关于产品、服务、厂商、品牌信息或观点的口头交流行为”,并指出消费评价通常有着区域限制,一般在小范围内进行传播,其影响将随着时间推移而逐渐减弱,不应具有商业目的。2 0世纪前后,随着全球范围内互联网时代的到来,出现了更高层面上的经济一体化趋势,局部区域的传统实体经济形式一家独大的局面发生了迅速改变。相较于实体商家的经营模式,网络经济面临的最大挑战是如何使消费者群体在“看不见实物”的情况下对商家和商品产生信任并进行购买。在这种情况下,某种商品已经产生的消费评价,就成为建立信任的重要基石。正因如此,所有网络商家都会大规模保存和展示已有消费者的“在线评价”。我们甚至可以这样认为,“在线评价”是营建消费者群体“信任”态度的一个前提条件。也正是由于这一原因,“在线评价”成为所有网络商家的“重要资产”。学界已有的关于“在线评价”的研究,多为经济学和社会学领域,相关视角一般强调“沟通”或“交流”。2 0 0 1年,美国罗格斯大学的查特吉(C h a t t e r j e e)首次提出了“在线评价”的概念,并逐渐获得了学界认可。德国学者斯陶斯(S t a u s s)开始将消费评价研究拓展至互联网消费领域,将其定义为“消费者的互联网交流”。国内有学者将其定义为:“在互联网上具有强关系的消费者之间,以文本为媒介进行的双向互动的、非商业性的沟通”,认为互联网消费评价具备一定效价,其内容与消费者行为相关。在此过程中,国内外学者们分别从渠道、主体、内容、要素和目的等多方面进行了探讨,总体上可以分为三大视角:感觉、情感和判断。从对商品使用感受的角度来看,“在线评价”主要包括满意和抱怨两种形式。从消费者情感的角度来看,“在线评价”是将商品使用感受与消费者情感结构进一步结合起来的方式。从整体认知的角度来看,“在线评价”被定义为“关于商品、服务以及购物网站的整体看法”,包括打分、文字、图片等形式,以揭示具体形式与整体认知的关系。总体上看,学者们对“在线评价”的结构和商业性质进行了各具特色的定位。这其中的一个重要问题是:“在线评价”是不是“商业性沟通”,或者说,它和“商业性沟通”是一种什么样的关系?对此问题的回答,需要从目前整个互联网经济的商业价值框架的层面进行分析。单纯从“在线评价”的内容及形式来看,它的确不是“商业性沟通”,因为它是网络消费者对所购买商品及其附属服务的直观感受,是“人和物”之间的关系。但从更深层的关系来看,“在线评价”这种“人和物”之间的关系,在网络空间中是如何具有“商业价值”并成为“商业资产”的呢?从网络经济J o h a n A r n d t,“R o l e o f P r o d u c t-R e l a t e d C o n v e r s a t i o n s i n t h e D i f f u s i o n o f a N e w P r o d u c t,”J o u r n a l o f M a r k e t i n g R e s e a r c h,v o l.4,n o.3,1 9 6 7,p p.2 9 1-2 9 5.P a t r a l i C h a t t e r j e e,“O n l i n e R e v i e w s:D o C o n s u m e r s U s e T h e m?”A d v a n c e s i n C o n s u m e r R e s e a r c h,v o l.2 8,n o.1,2 0 0 1,p p.1 2 9-1 3 3.B e r n d S t a u s s,“G l o b a l W o r d o f M o u t h:S e r v i c e B a s h i n g o n t h e I n t e r n e t i s a T h o r n y I s s u e,”M a r k e t i n g M a n a g e m e n t,v o l.6,n o.3,1 9 9 7,p p.2 8-3 0.董大海、刘琰:口碑、网络口碑与鼠碑辨析,管理学报2 0 1 2年第3期。周燕、商平平:B 2 C网络平台在线评论对消费者购买决策的影响,商业经济研究2 0 1 8年第2 2期。9 8 当代中国价值观研究2 0 2 3年第3期(总第4 5期)的框架来看,价值观视野下的“在线评价”研究,能够在经济学和社会学已有研究成果的基础上,进行“在线评价”背后的价值动机、价值关系、价值结构和价值目标等维度的分析。“在线评价”中“人对物及其附属服务的评价”,其背后的支撑逻辑实际上是“消费者与社会经济结构的关系”,反映的是空间隔阂情况下消费者与网络商业逻辑之间的新兴“认同模式”。因此,消费者购买行为的最终达成,不仅取决于消费者本身的客观需求,其他消费者的“在线评价”其实也起到了一定的“决策渗透”的作用。它既包括“使用感觉的表达”,也包括带有情感偏好和倾向的评价,更包含着对购物平台、商品、服务等的综合评价。在这种情况下,“在线评价”就不仅仅是“人和物的关系”。商业性的资本经营主体将“在线评价”作为一种商业工具,同时面向两种对象施加影响:对于消费者群体而言,它起到了提供参照、帮助决策、最终达成购买行为的作用;对于商品生产厂家而言,它起到了“设计修正”的作用,很大程度上节省了传统市场调研的费用。“在线评价”是和“企业社会形象评价”紧密结合在一起的。企业某个具体产品质量的社会曝光,在社会公共评价方面形成了比具体产品本身更大的“认同/不认同效果”,如涉及企业的“社会责任心”的高度。因此,如何将社会层面上的“在线评价”与具体商家层面上的“在线评价”结合起来并进行整体性的分析,就成为一个重要研究领域。特别需要指出的是,目前的经济学和社会学关于“在线评价”的研究成果主要体现为在线评价对商品销量的影响研究、在线评价对购买决策影响的模式分析、在线评价对购买决策影响的“说服效应”研究、在线评价的“感知风险”研究四大领域。在“在线评价”研究中,如何将这四大领域的相关研究成果进行整体性分析解读,也成为数据采集和研究后的一个必要步骤。二、“在线评价”的研究假设及依据美团研究院及中国饭店协会外卖专业委员会发布的2 0 1 9年及2 0 2 0年上半年中国外卖产业发展报告 显示,2 0 1 52 0 1 9年,我国外卖产业规模平均增长率为1 5 9%,2 0 1 9年我国外卖产业规模达到6 5 3 6亿元。2 0 2 0年,疫情的发生进一步推动了线上餐饮的发展,外卖成为商家重要的营收渠道。美团2 0 2 0年2月的外卖商户问卷调查显示,受访的8 6.8%的外卖商户认为外卖服务增加了营业收入,且1 0.3%的商家收入增势显著,达到5 0%。在此大背景下,本调查选取评论数量、晒图率、评论效价、评论长度作为自变量,商家销量作为因变量,并将地区作为控制变量,研究在线评价对外卖商品销量的影响,提出如下研究假设:研究假设一:评论数量对销量有正向影响。评论数量是指某个时间段商品在线评价的总数,能够反映网络口碑的规模大小。有学者在对大众点评网在线评价的研究中发现,对于低价位店家,评论数量对销量有显著影响,但随着价位上升,点评数量对销量的边际作用递减,尤其对于高价位店家而言,过多的评论数量对销量会产生负面影响。也有学者研究发现,手机商品页面前三页的评论数量对销量有显著的正向影响。外卖商品的评价主观性较强,评论数量越多、评价人群更加多元、信息来源更加广泛,消费者能够从中获取的信息越郭国庆、陈凯、何飞:消费者在线评论可信度的影响因素研究,当代经济管理2 0 1 0年第1 0期。卢向华、冯越:网络口碑的价值 基于在线餐馆点评的实证研究,管理世界2 0 0 9年第7期。李健:在线商品评论对产品销量影响研究,现代情报2 0 1 2年第1期。郑 伟 郭恬辰 互联网经济中的“在线评价”及其影响 以北京地区外卖平台在线评论为例9 9 多。此外,购买过该商品的人数越多,可能作出评论的消费者基数越大,评论数量能在一定程度上反映商品的历史销量,出于从众心理,消费者更有可能选择评论数量更多的商品。研究假设二:晒图率对销量有正向影响。晒图数是评论者针对某个商品进行文本评论时附带的关于商品信息的图片,晒图率是累计图片数除以评论数的比例,图片能够更加直观地呈现商品内容。有学者对淘宝网在线评价的研究中发现,有图片的评论数量对消费者决策有正向影响,也有学者通过对淘宝商品面板数据的研究中发现,晒图数正向影响销量,且对于搜索型商品和体验型商品,晒图数对销量的影响不同。对外卖餐饮而言,评论附带的图片更能展现食物成品的状态,提高评论的真实性和可信度,从而影响消费者决策。研究假设三:评论评分和好评率对销量有正向影响。评论效价是指消费者对某个商品评价的态度倾向,评价的态度可能是正面、负面或者中立的。评论的态度可以通过评分直接显示,也可以从文本的表达中判断评论者的情感倾向。在已有的对评论效价的研究中,主要包括评论评分、好评数、好评率等角度。评论评分能够直接反映购买者对商品的评价,评分越高,商品被认可程度越高,越能产生说服效应。有学者在对大众点评网的研究中发现,高价位餐厅评分对销量的影响更为显著。在外卖平台上,会直接显示商家的评论综合评分,消费者更青睐高评分的商家,但在实际情况中也可能存在商家评分差距较小的情况,使得评分对销量的影响不显著。具有不同情感倾向的评论对销量的影响也不同。尤其对于体验型商品而言,大量的评论信息能够间接反映不同消费者的体验感受,其中一般好评数量对销量有正向影响,中立评价数量对销量的影响较小。研究假设四:评论长度对销量有正向影响。评论长度是指消费者购买商品后在网络平台上发表评论的字数。有学者对手机评论进行研究,发现评论长度对销量有显著的正向影响,且对不同热度品牌影响不同。对消费者而言,评论的内容越多,能够获知的信息越全面,尤其是对于体验性产品而言,消费者在消费体验后才能作出判断,评价信息大多源于消费者自身的主观感受,信息量过少可能会使得消费者对于商品的认知产生偏差,需要更多元化的信息帮助消费者作出正确的决策,以降低购买风险。就外卖行业而言,不同人群由于口味和偏好不同,对于外卖商品的评价可能有较大差异,评论篇幅越长,对于商品本身的描述越多,更能帮助消费者作出准确的判断。不过,根据认知负荷理论,消费者在一定时间内处理信息的规模有限,过长的评论可能会造成认知超载,消费者难以在短时间内对商品作出评估,不利于消费者快速作出决策。三、“在线评价”相关假设的数据验证本调查以占据国内外卖市场份额较大的美团作为研究对象,选择北京地区的学院区域(北京师范大学)、商业区域(三里屯)、工业区域(丰田科技园)的外卖商家为数据抓取对莫赞、李燕飞:在线评论对消费者购买行为的影响研究 消费者学习视角,现代情报2 0 1 5年第9期。兰桂铖、单娅军、黄健青:在线评价与产品销量之间的动态交互影响 基于淘宝网商品面板数据的实证研究,文献与数据学报2 0 2 0年第3期。卢向华、冯越:网络口碑的价值 基于在线餐馆点评的实证研究,管理世界2 0 0 9年第7期。王君珺、闫强:不同热度搜索型产品的在线评价对销量影响的实证研究,中国管理科学2 0 1 3年第S 2期。1 0 0 当代中国价值观研究2 0 2 3年第3期(总第4 5期)象,每地各选取人均价格2 0-3 0元、距离为5公里内、销量排行靠前的2 5个快食简餐类商家,收集2 0 2 1年2月2 5日到3月2 5日期间的在线评价数据。为了确保研究的有效性,剔除了5个字以下、重复、与外卖商品无关的评论,得到评论6 1 1 9条。由于3个商家销量数据无法准确得出,剔除这3个样本,得到评论5 2 1 2条。其中,外卖商家月销量和评分可以在平台上直接得出,平台显示的月销量是累计销量,能够真实反映收集数据对销量的影响;评论数量、晒图数通过抓取评论后分别进行统计,将晒图数除以评论数量得到晒图率;对于情感倾向性,借鉴李健对手机评论情感倾向的数据采集方法,通过人工标注将外卖评论分为好评、中立评论、差评,并将好评数除以评论总数得到各商家好评率;评论长度在抓取评论后对评论字数进行统计,求和后除以评论数量得到各商家的平均评论长度。此外,设置虚拟变量Z1、Z2作为控制变量,当商家位于学院区域时,Z1等于1,Z2等于0;当商家位于商业区域时,Z1等于0,Z2等于1。第一,数据描述。描述性统计主要针对研究对象相关数据进行统计性描述,包括对数据的个案数、均值、离散程度等进行分析。由表1可知,统计的7 2个商家平均销量约为4 4 4 8,标准差达2 2 6 8,商家销量从1 4 0到9 5 8 7,跨度范围较大。商家评论数量均值约为7 2条,最大差距为4 6 0条,不同销量商家的评论数量差距较大,有利于样本的研究。样本评论的好评率平均值为0.6 4,好评率最高的外卖商家为0.8 8,大部分消费者对外卖商家的产品体验满意。此外,评论的晒图率为0.6 6,评论的评分均值约为4.7,商家评分均值较高,且商家之间评分差异较小,可能与国内点评网站普遍高分的情况有关。商家评论的平均评论长度均值约为1 9,这与美团平台自身的机制有关,平台对评论字数1 5个字以上的用户有金豆奖励,金豆可用于兑换平台红包,使得平台用户的评论普遍较长,消费者也会用更长篇幅对满意度高的商家和产品进行描述,其中评论长度最长约为6 9。表1 数据处理前的各变量描述性统计分析变量有效个案数最小值最大值平均值标准差评论数量7 24.0 04 6 4.0 07 2.3 8 8 97 0.2 2 4 3 0评论评分7 24.0 05.0 04.6 9 4 40.1 7 1 0 7评论好评率7 20.2 90.8 80.6 4 0 00.1 2 3 0 5评论晒图率7 20.2 91.2 60.6 6 2 80.2 4 0 8 0评论长度7 21 9.4 26 8.5 82 9.3 0 0 17.9 1 5 9 3商家销量7 21 4 0.0 09 5 8 7.0 04 4 4 8.0 8 3 32 2 6 8.3 4 7 2 6由上可见,各变量的量纲差距较大。为了压缩量纲并增强模型的稳健性,有些学者会在研究中对变量进行对数变换,如龚诗阳、刘霞等和杨扬对在线评价的研究中,都对自变李健:在线商品评论对产品销量影响研究,现代情报2 0 1 2年第1期。龚诗阳、刘霞、刘洋、赵平:网络口碑决定产品命运吗 对线上图书评论的实证分析,南开管理评论2 0 1 2年第4期。杨扬:网络口碑对体验型产品在线销量的影响 基于电影在线评价面板数据的实证研究,中国流通经济2 0 1 5年第5期。郑 伟 郭恬辰 互联网经济中的“在线评价”及其影响 以北京地区外卖平台在线评论为例1 0 1 量中的连续型变量和因变量进行对数变换。本调查借鉴该方法,对销量、评论数量、评论评分、评论长度这三个连续型变量进行对数变换,对晒图率和好评率这两个比例型变量不作对数变换,对数变换后的描述性统计分析如表2所示。表2 数据处理后的各变量描述性统计分析变量有效个案数最小值最大值平均值标准差评论数量7 20.6 02.6 71.6 9 8 50.3 9 4 9 8评论评分7 20.6 00.7 00.6 7 1 30.0 1 6 2 1评论好评率7 20.2 90.8 80.6 4 0 00.1 2 3 0 5评论晒图率7 20.2 91.2 60.6 6 2 80.2 4 0 8 0评论长度7 21.2 91.8 41.4 5 3 90.1 0 3 4 0商家销量7 22.1 53.9 83.5 4 4 70.3 7 2 0 6第二,数据相关性分析。本调查对各变量之间的相关性进行分析,其中评论数量、评论评分、好评率与商家销量的相关性显著,p值都在0.0 5以下。如表3所示,在相关性分析中,好评率和销量的相关性最强,相关系数为0.7 8 4;其次为晒图率,晒图率与销量的相关系数为0.7 4 6;评论数量与销量的相关系数为0.6 6 5;评论评分与销量之间的相关系数为0.2 6 7,相关性较弱。评论长度与销量之间的相关系数为-0.1 6 5,但p值在0.0 5以上,对销量的影响不明显,这些变量对销量的具体影响需要通过多元回归分析进行进一步检验。表3 相关性统计分析结果变量商家销量评论数量评论评分评论长度评论晒图率评论好评率商家销量1评论数量.6 6 5*1评论评分.2 6 7*0.2 2 61评论长度-0.1 6 50.1 1 90.0 4 51评论晒图率.7 4 6*.5 3 4*.2 4 5*0.0 8 71评论好评率.7 8 4*.6 8 0*.4 4 5*0.0 3 4.8 0 2*1 注:*.在 0.0 1 级别(双尾),相关性显著。*.在 0.0 5 级别(双尾),相关性显著。对截面数据的研究易出现异方差的问题,有的学者在研究中为了避免异方差问题,或者使得解释变量与因变量之间的分布更符合正态分布,会对因变量进行B o x-c o x变换,本调查对取值为0.1,运用以下公式对因变量进行变换:y()=(y-1)/,0(3-1)对各变量进行共线性检验,可以发现V I F值都小于5,多重共线性问题不明显,如表4所示。为了提高研究的有效性,将对变量进行逐步回归分析。1 0 2 当代中国价值观研究2 0 2 3年第3期(总第4 5期)表4 共线性检验模型共线性统计容差V I F1q u a n t i t y0.5 1 71.9 3 4s c o r e0.7 3 11.3 6 7s a t i s f a c t i o n0.2 1 24.7 1 5p i c t u r e0.2 5 73.8 9 2l e n g t h0.8 8 71.1 2 7z 10.4 6 52.1 5 2z 20.4 0 92.4 4 8第三,逐步回归分析。本调查采用逐步回归分析方法进行回归分析,建立以下计量模型:s a l e si=1q u a n t i t yi+2l e n g t hi+3s c o r ei+4s a t i s f a c t i o n r a t ei+5p i c t u r e r a t ei+Z1+Z2+C+e r r o ri(3-2)其中,i=1,2,3,1到5为变量q u a n t i t y到p i c t u r e r a t e的系数,Z1、Z2为虚拟变量,C为常数,e r r o ri为误差,模型的回归结果如表5所示。表5 模型摘要 模型RR方调整后R方标准估算的误差德宾-沃森1.7 5 7a0.5 7 30.5 6 10.0 8 7 5 22.8 7 5b0.7 6 60.7 5 60.0 6 5 3 13.8 9 6c0.8 0 20.7 9 10.0 6 0 4 64.9 0 8d0.8 2 50.8 1 20.0 5 7 3 21.8 9 1 注:a.预测变量:(常量),Z 2,Z 1b.预测变量:(常量),Z 2,Z 1,评论好评率c.预测变量:(常量),Z 2,Z 1,评率好评率,评论数量d.预测变量:(常量),Z 2,Z 1,评论好评率,评论数量,评论长度e.因变量:商家销量模型4的拟合效果最好,根据表6,R2为0.8 2 5,调整后的R2为0.8 1 2,整体模型拟合程度较好。F检验值为6 2.2 3 8,且p值明显低于0.0 5,说明线性回归结果比较显著。DW检验值为1.8 9 1,经过查表,d w高于d l,即变量不存在自相关。表6 自变量对商品销量的影响分析结果模型未标准化系数标准化系数B标准误差B e t at显著性4(常量)1.1 4 50.1 0 31 1.1 7 50.0 0 0Z 10.1 3 00.0 1 90.4 5 76.9 4 50.0 0 0Z 20.1 1 50.0 1 90.4 1 65.9 0 50.0 0 0评论好评率0.3 7 90.0 8 30.3 5 34.5 4 60.0 0 0评论数量0.0 9 60.0 2 40.2 8 84.0 5 80.0 0 0评论长度-0.1 9 90.0 6 8-0.1 5 5-2.9 2 40.0 0 5 注:a.因变量:商家销量郑 伟 郭恬辰 互联网经济中的“在线评价”及其影响 以北京地区外卖平台在线评论为例1 0 3 t检验是检验各解释变量对因变量的影响,根据逐步回归分析结果显示,评论数量、好评率、评论长度的p值都小于0.0 5,对销量影响较为显著。晒图率、评论评分在逐步回归分析中被剔除,可能是这两个变量和其他解释变量存在一定的相关性,或者这两个变量对销量的影响不显著。好评率的回归系数为0.3 7 9,好评率正向影响商家销量,好评率越高,意味着在购买过该商品的人中,持正面建议人数的比例越高,出于从众心理以及降低自身购买风险的考虑,消费者更趋向于作出与多数人一致的决策。此外,大量的好评内容能对消费者产生较强的说服效应,提高消费者对商品的总体评价,促使消费者购买好评率更高的商品。评论长度的回归系数为-0.1 9 9,评论长度负向影响商家销量,即平均评论长度每增加5个字符,商家销量约减少1单,评论长度越长,商家销量越低。在本调查研究中,评论长度普遍较长,这与美团自身的奖励机制有关,平台设置了评论关键词标签,并规定1 5个字以上的评论可以获得平台的奖励。评论内容越多,消费者能够从中提取的文本信息越多,但是评论文本过长,消费者需花费更多时间提取其中的有效信息,过多的信息可能导致消费认知负荷,不利于消费者进行购买决策,反而对销量产生负向影响。例如,殷国鹏对豆瓣网影评的研究发现,评论超过一定范围,对销量产生负面影响。此外,消费者更有可能对不满意的商品做出更长篇幅的描述,评论长度越长,可能意味着包含的负面评价越多,其具体的影响机制有待进一步研究。评论数量的回归系数为0.0 9 6,评论数量正向影响销量,即评论数量每增加1 0条,商家销量约增加1单。一般情况下,购买过该类商品的人数基数决定了评论数量的上限,评论数量可以反映已经购买商品的人数。评论数量越多,意味着商品更易受到群体的认可,在多数人意见的影响下,消费者选择该商品的可能性更大。而且,评论数量的提高能够增加评论人群的类型,减少个体偏见带来的影响,给潜在消费者提供更加广阔的视角。同时,评论数量能够提高产品的知晓度,扩大商品的社群传播范围,吸引潜在消费者。在本调查研究中,商家评分普遍较高,商家之间的评分差异较小,仅从商家评分角度,消费者很难对不同商家商品的销量进行评估,而且外卖商品作为体验类商品,评分的主观性较高,消费者需要搜集更多信息对商品质量作出判断。在已有的研究结果中,评论评分对销量的影响并非一定显著,如一项对雅虎网影评的研究指出影评评分与电影票房的关系不明显。评论图片更能直接展现商品内容,对于食品类商品,图片更能吸引消费者的注意力,成为消费决策的重要参考依据。但是,如果商家图片与买家图片差异过大,或者消费者上传有严重食品卫生问题的图片,会极大程度上降低消费者的购买意愿,对销量产生负向影响。在本调查对样本的研究中,晒图率对外卖商家销量并不显著,可能需要进一步从评论图片的质量、异质性等方面进行判断。这里需要说明的是:首先,本调查对外卖商家的研究仅限于快食简餐类商家,该类商家殷国鹏:消费者认为怎样的在线评价更有用 社会性因素的影响效应,管理世界2 0 1 2年第1 2期。Y.L i u,“W o r d o f M o u t h f o r M o v i e s:I t s D y n a m i c s a n d I m p a c t o n B o x O f f i c e R e v e n u e,”J o u r n a l o f M a r k e t i n g,v o l.7 0,n o.3,2 0 0 6,p p.7 4-8 9.1 0 4 当代中国价值观研究2 0 2 3年第3期(总第4 5期)的特点是方便快捷、受众广泛,但商品的类型较为单一,研究结果不适用于有独特受众群体或产品多元化的商家。本调查选取的样本为北京市的7 2个商家,研究范围限定在北京地区,研究样本相对单一,如应用于其他地域,需要进一步扩大研究范围和数量,提高结论的普遍性;其次,本调查并未考虑内生性的影响,可以在引入内生性的基础上研究在线评价各要素与销量之间的关系;再次,本调查对评论图片的研究仅从晒图率这一个指标进行研究,未涉及评论图片对销量的影响机制,商家图片对消费者决策以及销量的影响可能涉及图片的质量、异质性、极端差图等因素,这些因素对销量的影响有待进一步研究验证;最后,本调查对评论长度的研究也仅从平均长度的角度进行分析,并未考虑评论长度在不同范围内对销量的影响结果。四、结论与展望本调查的直接结论是:好评率对商家销量有显著的正向影响,评论长度对销量有显著的负向影响,评论数量、评论评分、晒图率对销量的影响反而不明显。在此基础上,我们将结合对美团平台快食简餐类商家在线评论的研究结果,从商家视角出发,为外卖平台商家提出一些建议。第一,对于外卖商家而言,好评率是影响销量的重要因素,因此,商家应该尽量减少因为餐食包装、错送、少送导致的差评,同时在消费者进行差评评价后及时处理,了解消费者的差评理由。第二,对于餐饮类商家,评论数量可以丰富信息来源,增强知晓效应和说服效应,而且商家应积极回复消费者评论,与消费者进行互动,鼓励消费者主动评论,并利用“晒图集单”“晒单有礼”等商家活动鼓励消费者真实评论晒图,提高消费者评论的积极性。第三,过长的评论信息可能源于商家虚假宣传的现象,而且冗杂的信息不利于消费者进行信息提取,使得消费者难以在短时间内快速选择并下单。所以,商家应当诚实守信,保持信息来源的真实性,避免进行雇人评论的刷单或带有商业贿赂嫌疑的“买好评”行为,同时注意在设置评论常用标签时控制字数,提炼最具有代表性的标签,帮助消费者进行有效评论。第四,虽然在本调查研究中,晒图率对于销量的影响并不明显,但是对于餐饮类商家,食品图片可能是吸引消费者进行购买的重要因素,店家应注意维护商家声誉,通过合法手段减少消费者晒差图的情形。第五,选择快餐的消费者通常比较注重食品的性价比,商家在维持价格的同时应注意食品健康,尤其是近年来社会对食品卫生的关注度日益提高,想要提高销量,食材的选择、制作以及后厨的卫生是商家需要关注的重点。好评率之所以处于最重要的地位,实际上反映着消费者领域的肯定性价值共识的增强,反映了“诚信”作为一种商业价值观的重要性。虽然在现实操作中,个别商家会出现“刷好评”的违规现象,但这种行为的效果并不会持久。一是这种操作本身会耗费相当的经营成本。二是如果产品质量达不到消费者的预期,接下来的每一笔订单同时也意味着一个消费者的流失。这就再次对网络商家提出了“诚信”经营的问题。对于食品领域而言,晒图率之所以对销量影响不明显,其中的一个重要原因在于,消费者群体对食品安全和食品质量的重视要远远高于对食品外观的要求。这同时也就意味着,消费者对食品领域的商家网络图片效果存在着郑 伟 郭恬辰 互联网经济中的“在线评价”及其影响 以北京地区外卖平台在线评论为例1 0 5 较高的容忍度,秉持着一种实事求是的认知心态。实际上,这也反映着近年来整个社会公众对食品安全的强烈要求。好评率高的商品更容易受到消费者信赖这一现象,也反映出了整个社会的信任度在不断提升的客观现实。正是在这种情况下,无论是商家还是消费者,都开始高度重视外卖平台上的“在线评价”。这正是社会主义诚信观在微观经济生活中快速落地的典型反映。责任编辑:胡 浩“O n l i n e E v a l u a t i o n”i n t h e I n t e r n e t E c o n o m y a n d I t s I m p a c t:T a k i n g O n l i n e R e v i e w s o f T a k e a w a y P l a t f o r m i n B e i j i n g a s a n E x a m p l eZ HE NG W e i;GUO T i a n c h e n(R e s e a r c h C e n t e r f o r V a l u e a n d C u l t u r e,S c h o o l o f P h i l o s o p h y,C o l l a b o r a t i v e I n n o v a t i o n C e n t e r f o rC o r e S o c i a l i s t V a l u e s,B e i j i n g N o r m a l U n i v e r s i t y)A b s t r a c t:T h e“o n l i n e e v a l u a t i o n”o f g o o d s o n t h e w e b s i t e h a s s c o r e s,p i c t u r e s,v i d e o s a n d o t h e r f a c t o r s,w h i c h a r e e m b e d d e d w i t h t h e“s o c i a l e v a l u a t i o n”a t t h e l e v e l o f s o c i a l p u b l i 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c o n o m y,a n d p u t s f o r w a r d n e w r e q u i r e m e n t s f o r n e t w o r k m a n a g e m e n t.K e y w o r d s:I n t e r n e t e c o n o m y,o n l i n e r e p u t a t i o n,s o c i a l e v a l u a t i o n

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