《软科学））２０１４年２月．第２８卷．第２期（总第１７０期） 在线评论对新技术产品消费者 采用意愿的影响研究 基于ＥＬＭ视角 龚艳萍，梁树霖 （中南大学商学院，长沙４１００８３） 摘要：基于ＥＬＭ构建了消费者处理在线评论的双重路径模型，探讨了在线评论的属性对新技术产品消费者采用意 愿的影响机理。实证结果显示：对于新技术产品，在线评论对消费者的影响只通过中枢路径发挥作用。评论的内 容质量、客观事实型的评论形式和正向评论显著影响消费者感知产品有用进而形成产品态度，最终产生采用意愿。 而外围路径并未对消费者发挥作用。 关键词：在线评论；新技术产品；采用意愿 中图分类号：Ｆ７１３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００１—８４０９（２０１４）ｏ２—００９６一ｏ４ Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｈｅ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ Ｏｎｌｉｎｅ Ｒｅｖｉｅｗｓ ｏｎ Ｃｏｎｓｕｍｅｒｓ Ｗｉｌｌｉｎｇｎｅｓｓ ｔｏ Ａｄｏｐｔ ｔｈｅ Ｎｅｗ ＴｅｃｈｎｏＩｏｇｊｃａＩ Ｐｒｏｄｕｃｔｓ ——Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＥＬＭ Ｖｉｅｗ ＧＯＮＧ Ｙａｎ—ｐｉｎｇ，ＬＩＡＮＧ Ｓｈｕ—ｌｉｎ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＢ￣ｉｎｅｓｓ，Ｃｅｎｔｒａｌ Ｓｏｕｔｈ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ ４１００８３） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓ ｄｕａｌ ｐａｔｈ ｍｏｄｅｌ ａｂｏｕｔ ｃｏｎｓｕｍｅｒ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｏｎｌｉｎｅ ｒｅｖｉｅｗｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＥＬＭ ｖｉｅｗ，ｉｔ ｅｘｐｌｏｒｅｓ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ｏｎｌｉｎｅ ｒｅｖｉｅｗｓ’ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｏｎ ｃｏｎｓｕｍｅｒｓ ｗｉｌｌｉｎｇｎｅｓｓ ｔｏ ａｄｏｐｔ ｔｈｅ ｎｅｗ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｏｄｕｃｔｓ．Ｔｈｅ ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｒｅｓｎｈｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｆｏｒ ｔｈｅ ｎｅｗ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｏｄｕｃｔｓ，ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｏｎｌｉｎｅ ｒｅｖｉｅｗｓ ｏｎ ｃｏｎｓｕｍｅｒｓ ｐｌａｙｓ ａ ｒｏｌｅ ｏｎｌｙ ｔｈｒｏｕｇｈ ｃｅｎｔｒａｌ ｐａｔｈ．Ｃｏｎｔｅｎｔ ｑｕａｌｉｔｙ，ｒｅｖｉｅｗ ｆｏｒｍ ｏｆ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｆａｃｔ ａｎｄ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｒｅｖｉｅｗｓ ｈａｖｅ ａ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｎ ｃｏｎ— ｓｕｍｅｒ ｐｅｒｃｅｉｖｉｎｇ ｕｓｅｆｕｌｎｅｓｓ ｏｆ ｐｒｏｄｕｃｔ ｔｈｅｎ ｆｏｒｍ ａｔｔｉｔｕｄｅ，ｆｉｎａｌｌｙ ｐｒｏｄｕｃｅ ａｄｏｐｔｉｏｎ ｗｉｌｌｉｎｇｎｅｓｓ．Ｂｕｔ ｔｈｅ ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｐａｔｈ ｃａｎ’ｔ ｐｌａｙ ａ ｒｏｌｅ ｏｎ ｃｏｎｓｕｍｅｒ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｏｎｌｉｎｅ ｒｅｖｉｅｗ；ｎｅｗ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｏｄｕｃｔ；ａｄｏｐｔｉｏｎ ｗｉｌｌｉｎｇｎｅｓｓ １ 引言 价 Ｊ。对潜在消费者而言，这些信息能增强对产品的全 面了解和消除购买的不确定，比企业自身发布的信息更具 价值。研究表明，在线评论对消费者购买高价格的科技类 信息技术的发展使得新技术产品在人们日常生活中 开始广泛应用。但由于新技术产品具有技术性强、复杂度 高、价格不菲等特点，消费者在没有外界信息的辅助下，很 难完全了解产品的主要功能和对产品产生兴趣。而社会 化媒体的兴起为消费者提供了了解新技术产品知识的信 息平台。互联网将孤立的个体聚集成一股不可忽视的力 量，被网络连接的消费者突破了时间和空间的，进行 产品影响最大，因为科技类产品一般价格较高、功能复杂， 因而消费者对该类产品的搜寻比较时间也长，对以往购买 者对该类产品评价的考虑也会越多。超过半数的该类产 品受到在线评论信息的影响。 但在线评论的哪些属性会影响消费者采用新技术产 品，在线评论对消费者有哪些方面的影响，影响机理是什 么？目前鲜有研究。因此，本文基于ＥＬＭ视角，构建在线 评论对新技术产品消费者采用意愿的双重路径模型，深入 着更为方便和快捷的交流，消费者的意见和体验对其他潜 在消费者的影响与日俱增。在线评论是一种新兴的信息 媒介，指网络用户用文本形式对商品使用经历的描述与评 收稿日期：２０１２—１２—３ｌ 基金项目：国家自然科学基金项目（７１２７２０６６）；教育部人文社会科学规划项目（１１ＹＪＡ６３００２１） 作者简介：龚艳萍（１９６３一），女，湖南长沙人，教授、博士生导师，研究方向为网络营销；梁树霖（１９８３一），女，湖北十堰人，博士 研究生，研究方向为网络营销。 ・９６・ 《软科学）２０１４年２月．第２８卷．第２期（总第１７０期） 研究在线评论对消费者新技术产品采用意愿的影响机理， 从而对我国创新技术型企业使用在线评论开展新技术产 品的推广具有指导意义。 ２文献回顾 ２．１精细加工可能性模型（ＥＬＭ） ＥＬＭ是关于态度如何形成与改变的理论模型，它强 调有两条路径来改变态度，一条是中枢路径，受众注重论 据质量，对目标的信息认真思考，仔细分析整合，最终导致 态度的形成或改变；另一条是外围路径，个体依赖情感迁 移、直观推断或其他自动的信息加工形成或改变态度。更 多的时候，两条路径一起对消费者的态度发生影响。随着 社会化媒体的崛起，少数学者在ＥＬＭ视角下探讨用户网 上信任的形成 。而在网络购物过程中，信息技术的发 展使消费者能够在互联网上自由地表述对已购买产品的 体验，以及对产品价格、性能等特质的评定。因此，在线评 论作为一种口碑信息，通过认知作用或说服作用影响着潜 在消费者的心理和行为，但至今尚无学者深入探讨在线评 论如何通过不同的路径影响消费者态度和采用意愿Ｏ ２．２技术接受模型（ＴＡＭ） Ｄａｖｉｓ的技术接受模型解释了人们的计算机使用行 为。ＴＡＭ有两个重要的影响态度的因素，即感知有用和 感知易用。感知有用是指个体感知到的使用一个具体的 系统能够提升他的工作绩效的程度；感知易用指个体感知 到使用一个具体的系统不费周折的程度。在ＴＡＭ中，感 知有用和态度是行为意愿的重要前因，感知有用和感知易 用是影响用户态度的重要前因，而感知易用会影响用户的 感知有用，同时，感知有用和感知易用受外部变量影响。 通过对以往相关文献的分析发现，在ＴＡＭ的两个重要维 度中，感知有用是一个很重要的变量，而感知易用的作用 并不稳定。ＴＡＭ作为一个基础模型，揭示了用户接受各 种信息技术的基本规律。众多学者的研究多是根据探讨 内容的不同，借鉴ＴＡＭ中的部分变量，并对其他变量作为 调整，运用信任、感知风险等变量拓展了ＴＡＭ的应用范 围。正如学者Ｋｉｎｇ等所指出的：ＴＡＭ是个有用的模型，但 在具体应用的过程中还需加入其他的变量。 ２．３在线评论 在线评论的研究处于探索阶段，其定义国内外尚未统 一，本文借鉴前人的经验，结合本文的研究，将其定义为： 大众通过互联网获得的，先前的消费者主要以文本形式分 享的，对商品质量、性能、使用体验等的评价信息，包括评 论者信息、评论内容和评论时间等组成部分。目前，国内 外关于在线评论的研究主要集中在三个方面：评论的有用 性、在线评论对消费者行为的影响以及在线评论对销售的 影响。综上所述，在线评论有几个重要的维度（评论的数 量、评论的形式、评论的倾向等）被学者深入探讨，这些维 度之所以被广泛关注，是因为评论的数量起到了知晓的作 用，越多的人探讨某件商品，其他人知晓该商品的可能性 就越大。评论的倾向、评论的形式等起到了劝说的作用， 文本信息中包含的内容使阅读者能选择采纳或放弃商品。 尽管众多学者深入挖掘了在线评论的维度，但现有研究仅 仅局限于探讨各个维度对消费者意愿或者决策行为的直 接影响，而对消费者的心理作用机制尚未深入探讨。 ３研究模型及假设 ３．１ 消费者处理在线评论的双重路径 评论的内容质量指评论内容的真实性、可靠性、与所 评价产品的相关性以及是否为消费者提供了大量有用的 信息。评论的形式是指根据评论文本的表达方式（包括 评价暗示内容、语调和措词）将评论内容划分为客观和主 观两类。评论的倾向指对产品体验正向或者负向的评 价 。上述变量均是从信息特征出发，包含了产品属性 及相关内容的详细信息，消费者可以从这些文本信息中了 解并综合分析产品是否有用。因此，在通过中枢路径对消 费者态度形成方面，本文采用评论的内容质量、评论的形 式和评论的倾向３个因素。 评论的数量表现了产品的流行程度，因为它与产品的 销售量相联系。评论的效价指在线评论的整体正负程度， 是一种总体的口碑效价，即在所有在线评论中，当多数为 正向评论时，总体评论效价为正，反之为负。评论者的资 信度包括专业能力和可靠性两个维度 。上述变量反映 了他人对产品的立场，消费者容易受他人的影响选择采纳 或者放弃产品。因此，通过外围路径对消费者态度形成方 面，本文采用评论的数量、评论的效价和评论者的资信度 ３个因素。 ３．２在线评论对消费者采用意愿影响的作用机理模型 国内外学者基于理性行为理论、计划行为理论、技术 接受模型从不同的产品领域研究新技术产品的消费者采 用。Ｄａｖｉｓ开发的技术接受模型最初是用来研究信息技 术，但是之后的众多实证研究证明，它在解释和预测其他 新技术产品的接受上是同样有效的。Ｓａｎｇ—Ｈｏｏｎ Ｋｉｍ等 调查了社会对消费者创新采用的影响，基于ＴＡＭ以社会 规范、推荐者的影响力、推荐人的数量等社会因素构建了 消费者的持续采用模型 。因此，本文基于技术接受模 型，以在线评论的各个维度为外部刺激变量，构建网络购 物情境下新技术产品消费者采用意愿形成的模型。 高质量的评论内容与产品相关性强，消费者基于亲身 体验公正描述了产品的具体特征和服务、物流等的具体情 况，其提供的实际信息逻辑性更强，更具说服力。而说服 力越强的评论对消费者的正向影响越大 。根据Ｇｈｏｓｅ 的研究，在主、客观两类文本对数码相机等搜索型商品在 线评论感知有用性的影响中，观点评价的内容越多，评论 的感知有用性越低。由于新技术产品属于搜索型产品，因 此，客观事实型的评价更能给潜在消费者提供有价值的参 考信息，使其能深入了解产品的有用性。Ｄｅｌｌａｒｏｃａｓ等指 出，人们更倾向于发表或关注极端评论而不是中间评论， 但正向评论会给潜在消费者心目中树立和强化产品的正 面形象，提高潜在消费者对该产品的认知和评价。因此， 正向评论中包含的信息会使潜在消费者更加了解产品而 接纳产品。基于上述讨论，本文提出如下假设： 假设１：评论的内容质量正向影响感知有用。 假设２：客观事实型的评论形式正向影响感知有用。 假设３：正向评论正向影响感知有用。 从众是指消费者在接受到他人的产品评价、购买意愿 ．９７・ 或购买行为的信息后，改变了自己的产品评价、购买意愿 或购买行为，努力地与他人保持一致。Ｂｕｒｎｋｒａｎｔ等提出 人们将群体成员对产品的评价和选择作为自己购买选择 产品的信息来源。Ｈｕａｎｇ等认为消费者网上购物时的从 众心理非常明显。因此，消费者在网上购物时，会受到在 线评论中他人的影响从而产生从众心理。 在线评论的数量与产品的销售量相联系，它反映了产 品的流行程度。而消费者常常选择流行的产品，因为他们 认为流行度代表了更好的质量。研究表明，消费者在网上 购书时会选择销售量大的书籍” 。因此，消费者根据在 线评论选择产品时强烈地受到其他消费者行为的影响。 评论的效价反映了评论的整体正负程度。个人在购物时 会迎合群体的态度与价值要求，即使此群体是个人与之接 触不多的参照群体。因此，潜在消费者会跟随大多数人的 行为从而降低自身的不确定性。消费者的心理不仅会受 大多数人的影响，也会受少数人的影响。研究表明，对于 论坛等级高、信誉高的评论者，消费者认为其更具专业水 平，更能提供正确的信息，所以信任程度较高，更容易受到 影响，并且更愿意主动搜寻相关信息作为参考。基于上述 讨论，本文提出如下假设： 假设４：评论的数量正向影响从众心理。 假设５：评论的效价正向影响从众心理。 假设６：评论者的资信度正向影响从众心理。 在大量解释和预测用户接受信息技术影响因素的研 究中，不同程度地证明了ＴＡＭ的实用性和有效性。结合 圈禽 本文的研究，在线评论传递的不仅仅是一条条的信息，而 且提供了作为整体的信息，如评论数量、评论效价等，这些 整体的信息特征反映了大多数人的认知和行为，从而引发 了消费者的从众心理，进而降低了消费者对新技术产品采 用的复杂性和不确定性。同时，大量的研究表明从众心理 会增加消费者的购买意愿。因此，结合ＴＡＭ和从众心理， 提出如下假设： 假设７：感知有用性正向影响态度。 假设８：感知有用性正向影响采用意愿。 假设９：从众心理正向影响态度。 假设１０：态度正向影响采用意愿。 ３．３概念模型 由以上假设及分析，形成了在线评论对新技术产品消 费者采用意愿的概念模型，如图１所示。 ４研究方法 ４．１ 问卷设计 本研究参考了以往文献中的成熟量表，评论的内容质 量采用Ｄｈａｎａｓｏｂｈｏｎ等的五条目量表来测量。客观事实 型评论借鉴Ａｐｐｌｂａｕｍ等的测量量表，由三个条目组成。 正向评论选择Ｃｈａｎ的三条目量表来测量。评论的数量根 据Ｓｃｈｕｂｅ￣的测量量表修正而来，由四个条目组成。评论 的效价根据Ｃｈａｎ的测量量表修正而来，由三个条目组 成。评论者的资信度借鉴了Ｃｈｅｎｔ等的三条目量表来测 量 。感知有用根据Ｅｒｉｋｓｓｏｎ的测量量表修正而来，由三 个条目组成 。从众心理根据Ｌａｓｃｕ等的测量量表修正 而来，由三个条目组成。态度根据Ｍｏｏｎ等的测量量表修 ・９８・ 《软科学￣２０１４年２月．第２８卷．第２期（总第１７０期） 外嗣路径 １．．．．．．．～．．—．．．．—． ＪＩ．． ．．．．．．．．．．．．． １ １ １ 图１ ＥＬＭ视角下在线评论对新技术产品消费者 采用意愿影响的作用机理模型 正而来，由三个条目组成。采用意愿根据Ｃｈｅｏｎｇ等的测 量量表修正而来，由三个条目组成“…。同时，邀请几位 营销专家和网购达人进行小规模的访谈，听取意见修改形 成本研究的调查问卷。通过预调研，删除不合适的问项， 形成本研究的最终测量问卷。本研究中，所有的测量都是 采用李克特七点量表的形式进行的，其中１表示完全不同 意，７表示完全同意。 数据采集 新技术产品主要是针对追求时尚与创新、有一定经济 能力的年轻人设计，而年龄段在３０岁左右的网络用户受 产品评论信息的影响最大。因此，本研究以高校研究生群 体为调查对象，不仅包括学生群体，还包括有工作经历的 ＭＢＡ、博士等人群，经济收入适当。问卷在课堂上发放回 收，共发放问卷３５０份，回收问卷３０６份，有效问卷２７４ 份，有效率７８．３％。其中，男性占４５％，女性占５５％；２４ 岁及以下者占８％，２５～３５岁占９０％，３６岁及以上占２％； 本科及以下占１１％，硕士及以上占８９％；高校学生占 企事业等上班族占５４％；月可支配收入１０００元及以 下占９％，１００１～３０００元占３４％，３００１～５０００元占４５％， ５００１元及以上占１２％。样本特征符合本文对研究对象的 要求。 ５数据分析 ５．１信度和效度检验 信度用 系数和ＣＲ来评估。ＳＰＳＳ１７．０计算出评论 的内容质量、客观事实型评论、正向评论、评论的数量、评 论的效价、评论者的资信度、感知有用、从众心理、态度和 采用意愿的 系数分别为０．８６２、０．６２５、０．６８１、０．７６６、 ０．６３０、０．７２２、０．７７１、０．７２２、０．８６３和０．７６０，达到０．６０的 可接受水平，而各潜变量的ＣＲ值分别为０．８６７、０．７５１、 ０．７４９、０．８０２、０．７７８、０．８２０、０．７５４、０．７８５、０．８７０和０．７４７． 都高于０．７０，表明量表具有较强的组合信度。因此，量表 具有较好的信度。 效度的评估包括构建效度和内容效度。构建效度用 聚合效度和区分效度衡量。数据分析结果显示各项指标 ４．２４６％，《软科学￣２０１４年２月．第２８卷．第２期（总第１７０期） 的因子载荷介于０．５０～０．９０之间，且各潜变量的ＡＶＥ值 分别为０．５６９、０．５０２、０．５０２、０．５０５、０．５３９、０．６０４、０．５０６、 ５．２模型分析与假设检验 在验证了各变量的信度和效度之后，使用ＬＩ— ＳＥＲＬ８．７０对结构方程进行路径关系分析。运行后根据Ｔ 检验值和修正指数ＭＩ值对初始设定模型进行优化，分析 结果显示结构方程模型对样本数据的拟合指标为：ｘ ／ｄｆ ＝０．５５９、０．６９２和０．５０２，都高于０．５，表明各潜变量具有较 好的聚合效度，同时，用ＳＰＰＳＳ１７．０计算出相关系数矩阵， 由于各变量的ＡＶＥ值的平方根都高于其和其他变量的相 关系数，表明各潜变量具有较好的区分效度。因此，量表 具有较好的构建效度。另外，从内容效度上看，变量的量 ２．１７０，ＲＭＲ＝０．１１，ＧＦＩ＝０．８１，ＡＧＦＩ＝０．７８，ＮＦＩ＝ ０．９１，ＮＮＦＩ＝０．９４，ＣＦＩ＝０．９５，ＲＭＳＥＡ＝０．０６６，ＩＦＩ＝ 表是在借鉴前人研究的量表的基础上，结合本文的研究主 题整理而来，且通过深入访谈、专家咨询等方式进一步修 改，在正式调研前也进行了预调研。所以，量表的内容效 ０．９５，ＰＧＦＩ＝０．６８，说明模型的整体拟合情况比较理想， 各条路径通过了Ｔ值检验，模型修正后的相关数据见表 １。最终结论模型如图２所示。除假设４、假设９未得到证 度可以保证。因此，综合而言，量表具有较好的效度。 实外，其他假设均得到验证。 表１ 标准路径分析及假设检验结果 中枢路径 术接受模型的假设７、假设８和假设ｌ０均得到了证实，但假 设２呈负向影响，这表明客观事实型的评论虽然能让消费者 获取信息，但由于客观事实型的评论接近商家的产品描述， 可能使消费者怀疑产品的可信性，且有可能认为通过商家的 官方产品描述能获取更有效的信息从而感知产品有用。 第三，在外围路径中，评论效价、评论者的资信度对从 众心理有显著影响，但评论数量对从众心理产生影响的假 设４没有得到验证。这可能是因为消费者考虑部分商家 只允许购买过该产品的客户发表产品评论，部分商家设置 站内所有的会员都有资格发表评论。所以，受网站类型的 调节作用，该路径不显著。 ６．２管理启示与研究展望 在线评论作为消费者对产品、服务、物流等方面的反 外围路径 馈信息，其销售助理的作用逐渐被企业重视，充分利用这 圈２模型分析结果 些有价值的信息，制定合理的营销策略，能更好地满足消 费者的需求，为企业创造更大的价值。因此，结合本文的 ６结论与启示 结论提出以下建议： ６．１研究结论 第一，产品策略。将在线评论作为一个新的营销沟通 通过实证分析，本文主要结论如下： 组合要素。企业在内部成立一个专职的网络互动部，该部 第一，本文的实证分析结果显示假设９未被证实，说 门的成员应由产品部、研发部、售后部和物流部等各部门 明在线评论对消费者的影响只通过中枢路径，可能的原因 派一至两名员工组成，职责是关注在线评论，搜集用户对 是由于新技术产品本身具有定价高、功能复杂等特点，所 产品及服务的正负向意见，研究用户的反馈与建议，为明 以消费者的购买趋于理性，通过在线评论的文本信息来深 确产品属性和属性维度、预测销售、升级产品等提供依据。 入了解产品。即使在线评论的社会影响层面能使消费者 第二，激励策略。高质量的、带主观情感因素的和正 产生从众心理，但涉及到新技术产品，消费者因感知风险 面评论内容都能影响消费者对新技术产品的采用，因此， 从而慎重考虑，受的影响购买产品的可能性较小。 可以通过增加文字提示、优化积分奖励规则等方式鼓励消 第二，在中枢路径中，评论的内容质量、客观事实型评 费者发表更为全面深入的评论，另外，也可以将单一的文 论、正向评论对消费者感知产品有用均产生影响，基于技 本输入框细分为多个输入框，如一致性（下转第１０５页） ・９９・ 消费者样本数量。 参考文献： ［１］张黎．网民传统的网下购物习惯与其网上购物行为的关联性及 其实践意义［Ｊ］．管理科学，２００６，１９（２）：１３—２１． ［２］中国互联网络信息中心．第３０次中国互联网络发展状况统计 报告［ＥＢ／ＯＬ］．（２０１２—７—２３）［２０１３—１—１７］ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ． ｃｎｎｉｃ． ｎｅｔ． ｃｎ／ｈｌｗｆｚｙｊ／ｈｌｗｘｚｂｇ／ｈｌｗｔｊｂｇ／２０１２０７／ｔ２０１２０７２３— ３２４９７．ｈｔｍ． Ｖｉｌａｒｅｓ Ｍａｎｕｅｌ Ｊｏｓｅ，Ｃｏｅｌｈｏ Ｐｅｄｒｏ Ｓｉｍｏｅｓ．Ｔｈｅ Ｅｍｐｌｏｙｅｅ—Ｃｕｓ． ｔｏｍｅｒ Ｓａｔｉｓｆａｎｔｉｏｎ Ｃｈａｉｎ ｉｎ ｔｈｅ ＥＣＳＩ Ｍｏｄｅｌ［Ｊ］．Ｅｕｒｏｐｅｎ Ｊｏｕｒｎｌａ ｏｆ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ，２００３，３７（１１／１２）． ［１２］ 国家质检总局质量管理司．清华大学中国企业研究中心．中国 顾客满意指数指南［Ｍ］．北京：中国标准出版社，２００３． Ｌｅｅ Ｍ Ｋ ０．Ａ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｍｏｄｅｌ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ｓａｔｉｓｆａｃ— ［１３］ ｔｉｏｎ［Ｒ］．Ｃｉｔｙ Ｕｎｉｖｅｍｉｔｙ ｏｆ Ｈａｎｇ Ｋｏｎｇ。１９９９． Ｋｉｍ Ｓ Ｙ，Ｌｉｍ Ｙ Ｊ．Ｃｏｎｓｕｍｅｒｓ Ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ０ｆ ａｎｄ Ｓａｔｉｓ— ［１４］ ［３］Ｃａｒｄｏｚｏ Ｒ Ｍ．Ａｎ Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ｅｆｆｏｒｔ，Ｅｘｐｅｅｔａ－ ｔｉｏｎ ａｎｄ Ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，１９６５，２ （３）：２４＿４—２４９． ｆａｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｓｈｏｐｐｉｎｇ［Ｊ］，Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｍａｒｋｅｔｓ，２００１。Ｉ１ （３）：１４８～１５４． ［１５］ Ｎａｍｊａｅ Ｃｈｏ，Ｓａｎｇｈｙｕｋ Ｐａｒｋ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍ． ｍｅｒｃｅ Ｕｓｅｒ—ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ（ＥＣＵＳＩ）ｆｏｒ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ［４］杨健．网络购物感知服务质量与顾客满意及行为意向关系的实 证研究［Ｄ］．长春：吉林大学，２００６：１４—１５． Ｓｈｏｐｐｉｎｇ［Ｊ］．Ｉｎｄｕｓｔｉｒｌａ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ＆Ｄａｔａ Ｓｙｓｔｅｍｓ．２００１．１０１ （８／９）：４００—４０５． ｍ Ｈｙｅ—Ｒａｎ．Ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ａｎ Ｉｎｄｅｘ ｏｆ Ｏｎｌｉｎｅ Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｓａｔｉｓｆａｃ． ［１６］ Ｋｉ［５］Ｈｏｗａｒｄ Ｊｏｈｎ Ａ，Ｊａｄｉｓｈ Ｎ Ｓｈｅｔｈ．Ｔｈｅ Ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ Ｂｕｙｅｒ Ｂｅｈａｖｉｏｒ［Ｊ］． Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ，ＮＹ：Ｗｉｌｅｙ，１９６９：２２５—２３２． 『６］Ｚｅｉｔｈａｍｌ Ｖ Ａ，Ｂｅｒｒｙ Ｌ Ｌ，Ｐａｒａｓｕｒａｍａｎ Ａ．Ｔｈｅ Ｎａｔｕｒｅ ａｎｄ Ｄｅｔｅｒ． ｍｉｎａｎｔｓ ｏｆ Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｅｘｐｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｅｖｉｃｅ『Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ａｃａｄｅ． ｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｉｌａ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ，２００５，１０（１）： ４９—６４． ｍｙ ｏｆ Ｍａｋｅｔｉｎｇ Ｓｃｉｅｎｃｅ，１９９３（２１）：１—１２． ［１７］ 刘宏，黄小刚，刘振涛，乔彦东．Ｂ２Ｃ模式下网络消费者满意的 ［７］Ｗｏｏｄｒｕｆ Ｒ Ｂ，Ｃａｄｏｔｔｅ Ｅ Ｒ，Ｊｅｎｋｉｎｓ Ｒ Ｌ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ｓａｔ— ｉｓｆａｃｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ Ｕｓｉｎｇ Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ—Ｂａｓｅｄ Ｎｏｒｍｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，１９８３，２０（３）：２９６—３０４． 研究［Ｊ］．商业研究，２００４，（３０２）：１４３—１４４，１２９． ［１８］ 查金祥，王立生．网络购物顾客满意度影响因素的实证研究 ［Ｊ］．管理科学，２００６，１９（１）５Ｏ一５８． ［１９］ 康大庆，张旭梅．产品顾客满意度评价指标体系和方法研究 ［Ｊ］．计算机集成制造系统一ＣＩＭＳ，２００３，９（５）：４０７—４１１． ［２Ｏ］ 赵富强．基于ＰＬＳ路径模型的顾客满意度测评研究［Ｄ］．天 津，天津大学，２０１０，４６—４７． ［２１］ Ｇｉｌｌｙ Ｍ Ｃ，Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎ Ｗ Ｂ，Ｙａｌｅ Ｌ Ｊ．Ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ Ｃｏｍｐｌａｉｎｔ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊ Ｃｏｎｓｕｍ Ａｆｔ １９９１，２５（Ｗｉｎｔｅｒ）：２９５—３２２． ［８］ＷｏｏｄｓｉｄｅＡＧ，Ｆｒｅｙ Ｌ Ｌ，ＤａｌｙＲＴ．Ｌｉｎｋｉｎｇ ＳｅｒｖｉｃｅＱｕａｌｉｔｙ，Ｃｕｓ－ ｔｏｍｅｒ Ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ Ｉｎｔｅｎｔｉｏｎ『Ｊ １．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ Ｃａｒｅ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ，１９８９（９）：５—１７． ［９］Ｆｏｒｎｅｌｌ Ｃｌａｅｓ．Ａ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ Ｂａｒｏｍｅｔｅｒ：Ｔｈｅ Ｓｗｅｄｉｓｈ Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ，１９９２，５６（１）：６— ２１． ［１０］Ｆｏｍｅｌｌ Ｃｌａｅｓ，Ｍｉｃｈａｅｌ Ｄ，Ｊｏｈｎｓｏｎ，Ｅｕｇｅｎｅ Ｗ，Ａｎｄｅｒｓｏｎ，ｅｔ１ａ．Ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ：Ｎａｔｕｒｅ，Ｐｕｒｐｏｓｅ ａｎｄ Ｆｉｎｄ— （责任编辑：唐杰） ｉｎｇｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ，１９９６，６０：７—１８． （上接第９９页）描述、物流速度等方式，以促使买家的评 论在无形中更加全面透彻。 第三，互动策略。在线评论对消费者的影响只通过中 枢路径，但评论效价和评论者的资信度仍然会对消费者的 从众心理有影响。因此，对于消费者不赞誉或者意见领袖 不看好的产品，一方面，商家要及时与用户建立良好互动 关系，找出原因客观分析，主动回复评论表示道歉和承诺 改进，以免负面信息的扩散，从而实现双方互惠。另一方 面，可以邀请部分资信度较高的用户进行面对面交流，提 Ａｎ Ｅｌａｂｏｒａｔｉｏｎ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｄ Ｐｅｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｓｒ ｉｎ Ｈｕｍａｎ Ｂｅｈａｖｉｏｒ，２０１２，２８（４）：１５１８—１５２５． ［３］Ｃ Ｄｅｌｌａｒｏｅａｓ，Ｘ Ｑ Ｚｈａｎｇ，Ｎ Ａｗａｄ．Ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ ｔｈｅ Ｖａｌｕｅ ｏｆ Ｏｎｌｉｎｅ Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｒｅｖｉｅｗｓ ｉｎ Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ Ｓａｌｅｓ：Ｔｈｅ Ｃａｓｅ ｏｆ Ｍｏｔｉｏｎ Ｐｉｃｔｕｒｅｓ ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ，２００７，２１（４）：２３—４５． 『４］Ｏｈａｎｉａｎ Ｒ．Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｏｆ ａ Ｓｃａｌｅ ｔｏ Ｍｅａｓｕｒｅ Ｃｅ— ｌｅｂｒｉｔｙ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，１９９０，１９（３）：３９—５２． ［５］Ｓａｎｇ—Ｈｏｏｎ Ｋｉｍ，Ｋｕｎ—Ｈｕａｎｇ Ｈｕａｒｎｇ．Ｗｉｎｎｉｎｇ Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｆｏｒ Ｉｎ－ ｎｏｖａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｈｉｇｈ—ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｐｒｏｄｕｃｔｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ２０１１，６４：１１４７—１１５０． 供建议，企业积极听取建议并改进产品功能。 基于本文的结论，未来研究可以从以下方面展开：一 方面，对于新技术产品，消费者更加关注文本信息，可以考 虑文本挖掘的方法深入探讨在线评论中产品特征对消费 者心理和行为的影响；另一方面，本文研究的是新技术产 ［６］ＰａｒｋＤＨ，ｅｅＬ Ｊ，ＨａｎＩ．ＴｈｅＥｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｏｎ—ｌｉｎｇ ＣｏｎｓｕｍｅｒＲｅｖｉｅｗｓ ｏｎ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ｐｕｒｃｈａｓｉｎｇ Ｉｎｔｅｎｔｉｏｎ：Ｔｈｅ Ｍｏｄｅｒａｔｉｎｇ Ｒｏｌｅ ｏｆ Ｉｎｖｏｌｖｅ— ｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｉｎｔｅｎａｒｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ，２００７，１ １ （４）：１２５—１４８． ［７］Ｃｈｅｎ Ｙ．Ｈｅｒｄ Ｂｅｈａｖｉｏｒ ｉｎ Ｐｕｒｃｈａｓｉｎｇ Ｂｏｏｋｓ Ｏｎｌｉｎｅ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ ｉｎ Ｈｕｍａｎ Ｂｅｈａｖｉｏｒ，２００８，２４：１９７７—１９９２． 品，可能受产品类型的影响，消费者处理信息时只通过中 枢路径形成产品态度，未来研究可以考虑将产品类型导 入。 ［８］ＣｈｅｎｔＹ Ｂ，Ｘｉｅ ＪＨ．Ｏｎｌｉｎｅ ＣｏｎｓｕｍｅｒＲｅｖｉｅｗ：Ｗｏｒｄ—ｏｆ—ｍｏｕｔｈ ａｓ ａ Ｎｅｗｓ Ｅｌｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｍｉｘ［Ｊ］．Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００８，５４（３）：４７７—４９１． 参考文献： ［１］Ｈｅｎｎｉｇ—Ｔｈｕｒａｕ Ｔ，Ｗａｌｓｈ Ｇ Ｅ．Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｗｏｒｄ—ｏｆ—ｍｏｕｔｈ：Ｍｏ－ ｔｉｖｅｓ ｆｏｒ ｎｄ Ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｃｅｓａ ｏｆ Ｒｅａｄｉｎｇ Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ａｒｔｉｃｕｌａｔｉｏｎｓ ｏｎ ｔｈｅ ［９］Ｅｒｉｋｓｓｏｎ Ｋ，Ｎｉｌｓｓｏｎ Ｄ．Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃｏｎｔｉｎｕｅｄ Ｕｓｅ ｏｆ Ｓｅｌｆ— ｓｅｖｒｉｃｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ：Ｔｈｅ Ｃａｓｅ ｏｆ Ｉｎｔｅｎｒｅｔ Ｂａｎｋｉｎｇ［Ｊ］．Ｔｅｃｈｎｏｖａ— ｔｉｏｎ，２００７，２７（４）：１５９—１６７． Ｉｎｔｅｒｎｅｔ［Ｊ］．Ｉｎｔｅｎａｒｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ，２００３，８ （２）：５１—７４． 『２ １ Ｚｈｏｕ Ｔａｏ．Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ Ｕｓｅｒｓ’Ｉｎｉｔｉａｌ Ｔｒｕｓｔ ｉｎ Ｍｏｂｉｌｅ Ｂａｎｋｉｎｇ： ［１０］Ｃｈｅｏｎｇ ＪｅＨｏ，Ｐａｒｋ Ｍ Ｃ．Ｍｏｂｉｌｅ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ａｃｃｅｐｔｎｃａｅ ｉｎ Ｋｏｅｒａ［Ｊ］． Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，２００５，１５（２）：１２５—１４０． （责任编辑：何・彬） １０５・
