商品质量、商家服务的口碑对消费者再购买意愿的影响

吴旭辉

（甘肃省社会科学院杂志社，甘肃兰州，730000）

引言

自党的十八大以来，我国农村地区网络普及率在逐年上升,促进了农村地区电商的发展，其不仅为不同地区农产品的销售增加了渠道，而且让消费者的购物模式变得更加灵活。近年来，阿里、京东等电商平台加大了扶贫力度，这些平台汇聚了全国消费者的海量需求，对接贫困地区农产品，实现了贫困户增收致富。不同的商家在销售农产品时，通常会通过展示不同产品的照片来吸引消费者，但是商家展示的照片真假有待商榷。也即消费者与电商之间信息是非对称的，消费者在参考商家提供的信息时，有时也会通过商家的销量、商品的收藏数、评论信息等决定自己的购买意愿，尤其是评论信息，其更能决定消费者的购买意愿。在线评论中包含的口碑信息是多样的，通常包括商品质量、商家服务以及消费者自身的再购买意愿等。消费者通过评论会明确说明自身对商品质量和服务的满意程度。消费者对这些信息的满意程度不仅决定着他的再购买意愿，也会影响其余消费者的购买行为。对商家而言，不仅要吸引较多的新顾客，而留住现有的老顾客也是他们追寻的目标，并且充分利用现有的老顾客对吸引新顾客有极大帮助。从评论文本中挖掘出消费者的需求成为当下的研究趋势。随着自然语言处理技术的不断发展，深度学习模型在自然语言处理中得到了广泛应用，这为评论文本的分析提供了新思路。从评论文本中挖掘商品质量、商家服务口碑信息如何影响消费者的再购买行为，对农产品电商产业的发展具有很强的现实意义，也是本文研究的重点。

一、研究述评

商家声誉水平会影响消费者对商品的购买意愿[1]，而商家的商品质量和服务的口碑信息能够反映出商家的声誉状况。现有研究表明，网络口碑对消费者的购买意愿有重要影响，并且消费者所传播的口碑信息更可靠、更值得信赖。[2-3]相对非体验性产品而言，体验性产品的网络口碑会产生更强的消费者鼓舞与购买意愿。[4]

通常消费者的再次购买行为是在第一次的认知基础上进行的，第一次的交易满意度决定着消费者对商家的信任度，也即第一次认知状况直接影响着消费者的再次购买意愿。现研究表明，消费者的购买行为是受消费者态度决定的，其是提高回购意愿的关键因素。[5]得出的结论主要有：消费者的满意状况对消费者再次购买意愿有正向影响。[6]这说明消费者越满意当前的购物体验，越会针对商家的各个方面传播正向的口碑，这种正向的口碑会再次促进消费者的购买行为。此外，消费者不满意情绪对再购买意愿是有影响的，消费者的不满意主要集中在网站信息和服务等方面，消费者的负面情绪对消费者的购买意愿有破坏作用。[7-8]物流状况也反映了商家的服务情况，其对消费者的再次购买意愿有正向影响。[9]

在现有研究中，针对消费者的再购买意愿进行了较多研究，但是只通过评论信息，动态研究商品质量和商家服务的口碑信息对消费者再购买意愿的影响较少，而消费者通过评论传达的口碑信息更可靠，因此，本文通过消费者给出的评论信息来研究消费者传达的口碑信息对其再购买意愿的影响，具有较强的现实意义。

二、研究设计

（一）样本及数据搜集

本文用到的数据是从淘宝网上抓取的关于新疆特色农产品大枣、葡萄干、巴旦木的线上交易数据。新疆特色农产品较多，之所以抓取这几类农产品，是因为这几类农产品在全国有较大的知名度。所抓取数据的时间跨度是2020 年4月6 日至2020 年10 月27 日，重点抽取53 家店铺，194 个商品，评论数据有284719 条，样本数据为不平衡的面板数据。

（二）评论文本口碑分类和口碑词确定

消费者给出的评论内容包含了商品质量、商家服务以及消费者再购买意愿等口碑信息。消费者给出的商品质量包含的对象类主题词主要有外观、日期、味道、质量、价格，商家服务包含的对象类主题词主要有物流、服务、包装，消费者再购买意愿包含的对象类主题词主要有复购、回购、再购买等。通常修饰各类主题词的口碑词是有差别的，根据所确定的对象类主题词和修饰各类主题词的口碑词可以把每条评论分为这三个维度。基于TF-IDF 算法提取商品质量、商家服务、消费者再购买意愿的口碑词，结果见表1。

表1 口碑词提取结果

（三）模型构建

本文所收集的数据是面板数据，在面板数据中为了能够得到商品质量、商家服务、消费者再购买意愿之间的相互影响随时间变化的趋势，选用了PVAR模型。PVAR（p）模型设定如下：为3 维列向量，n和t 为样本的产品和抓取数据的时间，h 为PVAR（p）的方程，p 是滞后阶数, x′nt=为包含了所有内生变量滞后项的3p 维列向量，bh为3p 维系数向量，δhn和Zht分别为个体效应(商品)和时间效应(抓取数据 的时间)，ϑhnt为扰动项，且假定

在估计PVAR 模型过程中为了避免个体效应和回归元素相关而造成的系数估计偏差，对所用数据进行了前向均值差分处理。然后利用GMM 对模型进行估计,并采用脉冲相应分析三者之间的动态关系。

三、实证结果及分析

李磊和吴旭辉等[10]利用构建的神经网络模型，在酒店评论数据集上取得了较好的分类效果，并且此模型比现有模型分类效果更好。因此本文使用该模型，对抓取的未标注的新疆特色农产品线上交易的评论口碑进行预测。在得到未标注评论文本的口碑极性之前，首先用此模型通过五折交叉验证方法在标记的7000条新疆特色农产品的评论文本（有5064 条好评，1434条差评，502条中评）上进行训练和测试，最后得到的精确率、召回率、F1 值分别为92.91%、92.93%、92.92%。通过训练得到了最优的参数，之后用训练得到的分类器，对未标注的评论文本分别从商品质量、商家服务、消费者再购买意愿三个维度计算每条评论的口碑情况。本文所计算口碑信息在0 到1 之间，商品质量和商家服务口碑得分越接近1 说明消费者在该方面得到的满足感越强，越接近0说明消费者在该方面得到的不满足感越强；消费者再购买意愿口碑得分越接近1说明消费者再购买意愿越强，越接近0 说明消费者再购买意愿越弱。在分析过程中，如果消费者没有给某个维度给出评价，将其归为中评，也即口碑值设定为0.5。

（一）单位根检验

本文所用的数据是面板数据，采用PVAR模型实证分析商品质量口碑得分（cp）、商家服务口碑得分（fw）与消费者再购买意愿口碑得分（zg）之间的关系及动态效应。搜集的面板数据属于短面板，平稳性检验采用IPS面板单位根检验方法。表2 给出了基于IPS 方法对旗舰店数据的单位根检验结果。可以看出，商品质量口碑得分（cp）、商家服务口碑得分（fw）、消费者再购买意愿口碑得分（zg）在1%、5%的显著性水平下T-bar 检验值均小于相应临界值，因而引入PVAR（p）模型中的三个变量都是平稳的，经检验淘宝店中商品质量口碑得分、商家服务口碑得分、消费者再购买意愿口碑得分这三个变量也为平稳数据。

表2 IPS 单位根检验结果

（二）消费者购买意愿影响程度分析

采用GMM 方法估计PVAR（p）模型时需要确定滞后阶数p，滞后阶数的选择标准为同时使无约束PVAR 的AIC 值、BIC 值和HQIC 值最小。通过检验可知，所得到的AIC、BIC 和HQIC 值都取最小值，因而最优滞后阶数设为1，经检验后淘宝店数据最优滞后阶数也为1。

表3 给出了商品质量口碑得分（cp）、商家服务口碑得分（fw）与消费者再购买意愿口碑得分（zg）的PVAR（1）模型的GMM 估计结果。从最终的回归结果中可以得出，不管是旗舰店还是淘宝店，当消费者的再购买意愿口碑得分（zg)作为被解释变量时，商品质量口碑得分（cp）、商家服务口碑得分（fw）与消费者再购买意愿口碑得分（zg）的一阶滞后项系数均在显著性为0.1 时显著不为零，并且这三个因素的滞后一阶对当期消费者再购买意愿口碑得分（zg)存在显著的正向影响，这意味着商家提供高质量的产品和优质的服务都会促进消费者的再购买意愿。

表3 PVAR（1）模型GMM 估计结果

为了更直观地得出商品质量口碑得分（cp）和商家服务口碑得分（fw）与消费者再购买意愿口碑得分（zg）之间的动态效应，对PVAR（1）模型进行脉冲响应分析。其中，IRF 为使用蒙特卡洛模拟1000 次得到的冲击响应函数，影响时期设为10期，置信区间为95%。

从最终结果可以得出，对商品质量口碑信息（cp）一个标准差的正向冲击，消费者再购买意愿口碑信息（zg）在第一期出现同向响应并达到最高点（约0.5），随后逐渐递减，在第8期左右趋于0。这表明，商品质量口碑信息（cp）会促进消费者再购买意愿口碑信息（zg）的增长，影响周期约为8个时间长度，其中主要的显著正向影响发生在冲击后的第一个时间段。商家服务口碑信息（fw）对消费者再购买意愿口碑信息（zg）的响应路径与商品质量口碑信息（cp）对消费者再购买意愿口碑信息（zg）冲击的响应路径相似，其中最大的冲击达到0.1。

给消费者再购买意愿口碑信息（zg）一个标准差的正向冲击，对商品质量口碑信息（cp）和服务口碑信息（fw）的响应路径一直处于递减状态，影响周期为8个时间长度。

给商家服务口碑信息（fw）一个标准差的正向冲击，对商品质量口碑信息（cp）的冲击为零，说明商家服务口碑信息（fw）对商品质量口碑信息（cp）不会产生任何影响。但是，给商品质量口碑信息（cp）一个标准差的正向冲击，对商家服务口碑信息（fw）有正向冲击并处于递减状态，这表明，商品质量口碑信息（cp）会促进服务口碑信息，这与GMM估计结果的结论相一致。

四、结论和建议

通过研究得出的结论有：第一，利用PVAR模型分析得出，商品质量、商家服务、消费者再购买意愿的口碑信息滞后一期都会对当前的消费者再购买意愿产生正向影响，并且商品质量口碑信息、商家服务口碑信息与消费者再购买意愿是相互影响的。此外，商品质量口碑信息会对商家服务口碑信息产生影响。第二，通过脉冲效应分析发现，商品质量口碑信息和商家服务口碑信息对消费者再购买意愿的影响周期为8，并且在第一个周期的影响最大，分别达到0.5 和0.1 的冲击，说明商品质量口碑信息对消费者的再购买行为影响较大。

根据本文研究结论提出以下两点相关建议。第一，加强对农民的专业技术培训，支撑农产品质量稳步提升，有利于促进乡村振兴。只有提供优质的产品，才能促进农村电商产业的良性发展。因此，为了能够不断提高农产品的质量，利用专业的人才加强对农民专业技术的培训是必需的。农业种植者老龄化比较严重，在农业形成规模化的同时，应该不断输入年轻的血液。虽然在不同的地区有不同的特色农产品，但是在部分地区，农民种植农产品的技术仍比较落后，农产品产量低，导致部分农产品难以满足消费者的需求。此外，消费者在线上购物过程中，由于消费者与商家掌握的信息是非对称的，并且商家在宣传产品时，向消费者展示的是产品最优质的特征，若消费者收到的产品质量与描述不符时，会极大地增加消费者的不满意感，使消费者的再购买意愿减弱，这对商家而言，失去的不仅仅是老顾客，更会对商家挖掘潜在用户产生严重影响，进而使商家和农民的收入水平降低，不利于乡村振兴。因此，为了能够推进乡村振兴，为消费者提供无公害的农产品是必需的。第二，加强监管，不断提升电商平台商家和物流的服务质量。商家的服务态度和物流的服务水平会对消费者的再购买意愿产生影响，即商家的服务水平和物流状况直接影响消费者的购买行为，这会对电商产业的发展产生影响。消费者在线上购物过程中，商家的服务水平主要体现在商家与消费者的沟通能力和商家的营销能力。消费者通过与商家交流，最想得到的是待购商品的质量信息，如果商家回复不及时或是虚报商品质量，这不仅会影响商家的信誉水平，更会影响消费者对商家乃至产品的信任度。因此，相关平台应该加强对商家销售行为的监管，让商家在推销产品时，客观真实地反映商品的质量信息。在线消费者所购买的特色农产品，具有时效性，如果物流处理不及时，很可能会使商品的质量遭到损害，而对于大多数消费者来说，如果产品的质量在物流过程中受到损坏，不会选择退换，影响的是他们的再购买行为。商家在发货时，不仅要注意商品的包装，更要注意物流，在发货过程中，要与物流进行沟通，并对物流信息进行监管。