在线评论对产品销量影响的研究——以汽车雨刮器为例

吴小平

湖南汽车工程职业学院 湖南省株洲市 412000

1 引言

据中国互联网络信息中心第41次中国互联网络发展统计报告，截至2017年12月，我国网民规模达7.72亿，普及率达到55.8%，超过全球平均水平（51.7%）4.1个百分点，超过亚洲平均水平（46.7%）9.1个百分点。我国网民规模继续保持平稳增长，互联网模式不断创新、线上线下服务融合加速以及公共服务线上化步伐加快，成为网民规模增长推动力。根据艾瑞咨询最近的一份调查报告显示，2017年在线网络购物市场交易规模超过10万亿，其中B2C市场交易规模为5.5万亿元，增速为5.6%；C2C市场交易规模为4.5万亿元，增速为10.4%。

随着这几年在线购物的蓬勃发展，市场培育出了很多大型在线购物平台，比如淘宝、京东、天猫、拼多多、唯品会等等。这些平台通过创建在线评分及打分系统，消费者可以在平台上发布与分享其购物体验、购物心得。此外，消费者还可以对商家服务进行打分。近期发布的一项报告显示，超过80%的网络购物消费者在网络购物前都会先去看在线评论，甚至有很大一部分比例的消费者会关注负面评论。可以看出，在线评论对网络购物的发展有着很大的影响。也正因为如此，越来越多的商家重视网络口碑，在线评论对产品销量的影响也受到了很多专家、学者们的重视。

2 在线评论对产品销量的影响研究

2.1 在线评论的内涵

针对在线评论，不同的学者根据不同的理解，有不同的定义。本文将在线评论定义为：在线评论（Online Cousumer Review），通常指的是消费者在线上购买商品并收到商品后，针对商品的质量、服务等因素做出的综合性公开评价。在线评论属于网络口碑的一种很重要的形式。

基于网络购物的虚拟性，网络购物平台中的在线评论对消费者购买行为有着重要的参考价值。大部分研究认为，在线评论数量、评分、评论文字长度对产品销量都可能有一定影响，其中又以评论数量、评论的影响最为关键。

2.2 评论数量与评论评分

评论数量是指产品或服务的在线用户评论的总量。评论数量，反映了该种产品或服务的受欢迎程度。评论评分，就是根据用户评论的情感倾向由在线评论系统对产品的质量、服务、物流进行打分。评分越低的话，消费者在主观上就对该产品做出了“质量较低”的评价，基于规避风险的考虑，一般就不会做出购买决策。星级评分，消费者评价产品共分为五个等级，1星级到5星级，其中5星级为最高评分，1星级为最低评分。星级评论，与店铺信誉、店铺排名进行相关，因此会间接影响到产品销量。

2.3 研究设计

本研究将建构理论模型，被解释变量选取产品销量。同时考虑到数据的可获取性以及变量之间的关联度，选取在线评论数量、负向评论内容评分、星级评分作为解释变量。考虑到商业机密的缘故，通常无法获取直接准确的产品销量数据，而评论数量又是网络消费者在完成购物后作出评价的累计，可以反映出消费者的消费倾向，因此用在线评论数量代替产品销量。本研究认为：产品好评度越高，评分越高，正向评论越多，负向评论越少，产品销量越大。

因此，本研究提出下列几个假设：

假设1：评论数量对产品销量存在正向影响

假设2：负向评论内容评分对产品销量存在负向影响

假设3：星级评分对产品销量存在正向影响

2.4 研究方法选择

相关分析可以研究不同变量之间的线性关系程度，可以用相关系数表示。通过相关系数，可以判断两个变量之间是否存在显著性关系。回归分析主要是确定一个或多个变量的变化对另一个变量的影响程度。由上面的论述可知，本研究主要是研究自变量（在线评论）的数量变化引起因变量（产品销量）的变化，所以这里我们采用相关分析和回归分析方法分析两变量之间的显著性。

2.5 研究数据搜集

本文基于网络数据挖掘方法——gooseeker网络爬虫工具，随机选取了2017年11月份天猫商城销量排名前50名的汽车雨刮器作为研究对象，总共搜集了50种汽车雨刮器3万左右条评论信息。本文基于研究的有效性需要，剔除了一些与研究无关的评论，最后进行数据分析的样本为120。

3 研究结论

本文基于所搜集到的数据，运用SPSS 19.0数据分析软件进行相关分析、回归分析验证研究假设。具体结果受篇幅限制，这里省略。分析验证后，得到的结论如下所示：

3.1 用户在线评论数量与产品销量存在正相关关系

通过分析，我们发现，评论数量与产品销量两者之间存在正相关（P＜0.05），假设1得到验证。与此同时，相关系数越大，说明产品销量受在线评论数量的影响越大。参考其他研究结果发现，该结论基本与其他学者的研究结论相符。该结论表明：在线评论作为网络口碑的一种表现形式，具有很强的口碑传播效应，评论量越多，消费者更了解产品，更愿意作出购买决策。

3.2 负向评论内容评分与产品销量存在正相关关系

通过相关分析及回归分析，我们发现，负向评论内容评分在模型中的系数为200.311，P值为0.003，说明负向评论内容评分与产品销量之间呈现着正向显著性关系，因此假设2得到验证。

3.3 星级评分与产品销量不存在正向影响

通过相关分析，星级评论P值=0.310＞0.05，没能通过假设，表明星级评分总体上而言对产品销量影响不显著。其原因可能是，星级评分作为一个消费者对某次购物的整体评价，并不能真正反映消费者对购物各个环节的个体评价，因此也就难以对产品销量产生直接影响。该结论与王君 和闫强等学者的研究结论保持一致。

4 研究建议

本文以汽车雨刮器的在线评论为研究对象，从在线评论数量、负向评论内容评分、星级评分三个层面分析了在线评论对产品销量的影响。实证研究表明：（1）用户在线评论数量与产品销量存在正相关关系；（2）负向评论内容评分与产品销量存在正相关关系；（3）星级评分与产品销量不存在正向影响。根据本文的实证研究，下面提出几点建议：

第一，卖家要鼓励消费者积极评论。根据研究，评论数量越多，产品销量也就越好。因此，卖家可以通过各种方式，比如送积分、赠送小礼品、返现、提升买家等级等形式吸引消费者主动评论。消费者的评论数量越多，产品在消费者心中就越真实，消费者几句越容易作出购买决策，进而增加产品销量。

第二，卖家要重视在线评论内容管理。要及时与消费者进行互动和沟通，将产品信息解释得更清楚，让消费者相信产品的品质，并感受到卖家真诚服务的态度，从而影响消费者的购买决策。此外，要加强负面评论管理。要通过负面评论，及时收集消费者意见，不断改进商品和服务，吸引潜在消费者。对于负面评论，不能不管不问，要及时采取补救措施，最大限度减小负面评论对产品销量的影响，耐心详细地与用户解释，表明卖家改进服务的诚意，提升用户对卖家服务的满意度，以留住现有消费者用户，吸引潜在消费用户，进而影响产品销量。