在线点评对消费者行为选择的影响机制分析(2)

　　2.2 实验变量的操纵及其描述

　　（1）产品卷入度的操纵

　　从“京东商城”的手机和数码产品销售栏中我们选取了10项大学生经常使用并且熟悉的电子产品（手机、耳机、MP3、U盘、鼠标、移动电源、读卡器、存储卡、充电器、数据线），通过焦点小组的访谈和讨论，经过一系列的参考、斟酌、比较，最终本文选取了被测试的两种电子产品：

　　手机和U盘。本文借鉴Zaichkowsky（1994）的“个人卷入度量表”对被测产品进行预调研。共计发放问卷60份，有效问卷45份。被测产品中手机的均值（5.40）最高，而U盘的均值（2.91）最低，通过产品卷入度操纵独立样本T检验我们发现两组电子产品在卷入度上具有显着差异（t=13.427,p<0.001）。因此，本文将选用此两种电子产品作为产品卷入度实验变量的两个代表用于正式实验的测试中。

　　（2）在线点评传播方向的操纵

　　在 Jumin Lee（2007）关于负面在线点评对消费者产品态度影响的研究中认为8条评论是比较适中的评论数量，为了实验测量结果的准确性，本研究尝试借鉴上述研究将在主实验中的正面和负面在线点评的数量定为8条。

　　（3）在线点评类型的操纵

　　在线点评类型的操纵本文采用焦点小组的方式来筛选两种类型的评价信息。焦点小组共8人，两种产品的评价信息各类型均10条，评价信息取自电子商务网站“京东商城”.每条评价信息包括评价内容、评论者网名、评论时间以模拟网络点评的真实环境。且每条评论的篇幅控制在3行以内从而消除不同篇幅对评论信息质量和数量的影响。通过对40条信息的判断（充分性、客观性、相关性、可信性），两种类型的点评信息中客观事实型和主观评价型均为5条。

　　（4）控制变量的操纵

　　为了避免其他变量如“品牌偏好”、“品牌效应”、以及“个人对在线评论来源的态度”对实验产生干扰，我们使用多种方法（隐藏产品品牌名称、统一评价信息来源、虚拟了在线点评信息发布者的网络名称和发布日期等）来改善实验的内部效度。

　　2.3 变量测量

　　本研究以在线点评的传播方向和在线点评的类型为自变量，产品卷入度作为调节变量，消费者行为意向为因变量，借鉴国内外学者比较成熟的量表（如表1所示），得到本文各个变量的测量问项。

　　在线点评的方向性采用单问项来测量；在线点评类型的测量借鉴Park（2007）的成熟量表，包括4个问项；产品卷入度的测量本文综合借鉴了Zaichkowsky PII（1994）和金立印（2007）的研究量表而确定了4个问项；消费者行为意向借鉴使用Park（2008）的测量量表，包括2个题项。

　　2.4 数据收集与统计

　　本次主实验的测试对象是南京高校的在校大学生，主要集中于南京邮电大学。具体的实验步骤如下：8个实验组（2×2×2）分布于8个不同的教室（大于40人）分批次进行实验，每个实验组之间的实验情景均不同，每个实验变量均得到了控制，而每个实验组内的实验条件和问卷内容是一致的。

　　问卷共为A4纸两页，第一页为实验介绍和实验产品的8条相关评论（评论内容、评论者网名、发布时间），第二页为调查问卷（共7题）。实验开始之前会向被试说明此次实验的过程和注意事项。为了保证问卷的质量，对本次实验的时间不做限定，统一填写完毕后回收问卷（事实上每个实验组的实验时间不超过10分钟）。共计发放问卷320份，回收问卷318份，有效问卷284份。其中，男性140名，占比49.34%;女性144名，占比50.66%.且经过独立样本T检验发现，所有测量项的分值不存在性别差异。

　　3 实验数据分析

　　3.1 信度检验

　　为删除不符合数据分析的题项，以保障量表的信度，我们首先对量表采用纠正题项的总相关系数净化。量表的效度分析采用KMO和巴特尔球氏检验来测量，信度、效度检验结果如表2所示，效度检验如表3所示。

　　在信度方面，由本研究所使用的各量表的克隆巴赫α系数均达到了最低要求（大于等于0.7）；在效度方面，各量表均通过KMO和巴特尔球氏检验，结果良好。

　　3.2 变量操纵检验

　　在假设检验之前需要对实验变量的操纵进行检验，本文使用独立样本T检验的方法分别验证操纵变量传播方向、点评类型、产品卷入度的操纵效果。操纵结果如表4所示。通过以下对各个变量进行的独立T检验分析结果可知，在线点评方向、在线点评类型及产品卷入度这三个实验变量均得到了很好的操纵。

　　3.3 假设检验

　　3.3.1 主效应检验

　　首先我们将利用单因素方差分析分析方法分别检验在线点评传播方向、在线点评类型、产品卷入度对消费者行为意向的影响。结果如表5、6、7所示。

　　由上述表格可以分析得出：第一，在线点评方向对消费者行为意向的主效应是显着的（F=118.374,P=0.000），这说明负面在线点评对消费者行为意向的影响强于正面在线点评。因此，研究假设 H1成立；第二，在线点评类型对消费者行为意向的主效应是显着的（F=71.462,P=0.000），这说明主观评价型在线点评信息对消费者行为意向的影响强于客观事实型在线点评信息。因此，研究假设 H2成立；第三，产品卷入度对消费者行为意向的主效应是显着的（F=282.046,P=0.000），这说明在高产品卷入度情境下在线点评对消费者行为意向的影响强于低产品卷入度。因此，研究假设 H4成立。

　　3.3.2 交互效应检验

　　我们利用双因素方差分析（Tow-Way ANOVA）检测在线点评方向、在线点评类型和产品卷入度对消费者行为意向的交互影响，自变量之间的交互作用检验结果如图2所示。

　　由双因素方差分析可以得出：第一，在线点评方向和在线点评类型对消费者行为意向具有显着的交互作用（F=14.770,P=0.000），正面在线点评和负面在线点评对消费者行为意向的影响因其类型而定，主观评价型对消费者行为意向的影响强于客观事实型。因此，研究假设H3成立；第二，在线点评方向和产品卷入度对消费者行为意向具有显着的交互作用（F=1.828,P=0.000），正面在线点评和负面在线点评对消费者行为意向的影响视产品卷入度的高低而定，高产品卷入度情况下的影响大于低产品卷入度下的影响。因此，研究假设H5成立；第三，在线点评类型和产品卷入度对消费者行为意向具有显着的交互作用（F=2.139,P=0.000），主观评价型在线点评和客观事实型在线点评对费者行为意向的影响视产品卷入度的高低而定，高产品卷入度情况下的影响大于低产品卷入度下的影响。因此，研究假设H6成立。

　　4 结论

　　本文采用实验分析可知，在线点评传播方向和类型均对消费者的行为意向有显着影响，产品卷入度在其中起到调节作用。本研究结果对于商家利用在线评论开展在线产品营销具有重要的启示：（1）点评信息的直接管理者应重视负面在线点评的不利影响，对产品点评内容进行特定格式的引导，并对负面点评信息给予及时反馈。（2）商家对不同卷入度的产品的点评信息应采取不同的管理方法，消费者关注于低卷入度的产品的总体得分，因此商家应该在网页中着重显示商品的总评分和总数量；同时，消费者对于高卷入度产品的负面、主观评价信息会更加关注，商家对这类信息要着重管理（比如事先设计好消费者评论的内容的框架信息），降低主观评价型负面点评信息的不利影响，限制高质量的负面信息的肆意传播；（3）要及时与负面信息的评论者沟通，态度诚恳，并正面回应、解决产品存在的问题，降低负面信息带来的不利影响。（4）要强化网络社区的经营管理。设置专门负责管理产品点评的人员和机构，或外包给第三方，及时对负面点评进行反馈和改进，降低负面点评不利影响，提高产品品牌美誉度。

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