導(dǎo)語(yǔ)：電商品牌營(yíng)銷與消費(fèi)者在線體驗(yàn)的關(guān)系一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

內(nèi)容摘要：在線評(píng)論是電商消費(fèi)中非專業(yè)性和低涉入度消費(fèi)者的重要信息來(lái)源。本文構(gòu)建電商品牌營(yíng)銷效益、成本與在線評(píng)論的互動(dòng)關(guān)系理論分析框架，并以京東商城某品牌家電廚衛(wèi)產(chǎn)品的消費(fèi)者在線評(píng)論數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，實(shí)證分析電商品牌營(yíng)銷與消費(fèi)者在線體驗(yàn)互動(dòng)關(guān)系。基于實(shí)證結(jié)論，本文提出相關(guān)對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞：品牌營(yíng)銷；在線評(píng)論；有用性；互動(dòng)關(guān)系

相關(guān)文獻(xiàn)綜述

目前圍繞消費(fèi)者在線評(píng)論影響電商品牌營(yíng)銷的相關(guān)研究主要集中在網(wǎng)絡(luò)評(píng)論對(duì)消費(fèi)者福利的影響，以及電商品牌營(yíng)銷中的非真實(shí)消費(fèi)者在線評(píng)論識(shí)別等方面。孟美任和丁晟春（2013）基于電商品牌營(yíng)銷中的消費(fèi)者匿名在線評(píng)論進(jìn)行了研究，認(rèn)為關(guān)于品牌效應(yīng)的真實(shí)消費(fèi)者互動(dòng)反饋能夠產(chǎn)生顯著的品牌差別效應(yīng)，并提升忠誠(chéng)消費(fèi)者對(duì)負(fù)面在線評(píng)論內(nèi)容的耐受度。鄭春東等（2015）通過(guò)構(gòu)建中介效應(yīng)模型，實(shí)證檢驗(yàn)了網(wǎng)絡(luò)水軍在線評(píng)論對(duì)電商營(yíng)銷中的消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為的影響，研究發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)水軍的在線評(píng)論在數(shù)量上能夠?qū)﹄娚唐放菩?yīng)產(chǎn)生顯著影響，這也是眾多電商在品牌推廣初期雇傭網(wǎng)絡(luò)水軍進(jìn)行評(píng)論宣傳的主要?jiǎng)右?。韓心瑜和張向達(dá)（2018）重點(diǎn)研究了電商品牌營(yíng)銷與消費(fèi)者在線體驗(yàn)的互動(dòng)關(guān)系，通過(guò)對(duì)電商品牌營(yíng)銷中的消費(fèi)情感互動(dòng)分析發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者的品牌信任度是基于其感知的易用性，同時(shí)易用性與有用性增強(qiáng)了消費(fèi)者與品牌營(yíng)銷的重復(fù)互動(dòng)關(guān)系，最終形成忠實(shí)的消費(fèi)者購(gòu)物行為?？梢钥闯觯M(fèi)者在線評(píng)論影響電商品牌營(yíng)銷已經(jīng)成為廣大學(xué)者研究的共識(shí)，但目前鮮有文獻(xiàn)通過(guò)實(shí)證方法檢驗(yàn)電商品牌營(yíng)銷中在線評(píng)論信息的感知有用性問(wèn)題。有鑒于此，本文以京東商城家電產(chǎn)品的在線評(píng)論數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，實(shí)證分析電商品牌營(yíng)銷與消費(fèi)者的在線體驗(yàn)互動(dòng)關(guān)系。

模型構(gòu)建與變量選擇

（一）理論分析框架

Zhang等（2006）基于在線消費(fèi)行為以及網(wǎng)絡(luò)反饋機(jī)制構(gòu)建了消費(fèi)者在線評(píng)價(jià)影響消費(fèi)行為的異質(zhì)性理論分析框架；Sun（2012）在此基礎(chǔ)上完善了網(wǎng)絡(luò)評(píng)論方差較大產(chǎn)品的品牌營(yíng)銷中介模型。本文沿用該思路并對(duì)我國(guó)電商交易市場(chǎng)規(guī)模較大的京東商城家電產(chǎn)品消費(fèi)者在線評(píng)論內(nèi)容進(jìn)行數(shù)理化處理，深入考察消費(fèi)者在線評(píng)論感知有用性因素。具體理論分析框架如下：假設(shè)消費(fèi)者在線消費(fèi)的同質(zhì)品牌產(chǎn)品只有兩種，分別是x和y，并由廠商X和Y進(jìn)行供貨。其中，x產(chǎn)品在生產(chǎn)中存在一定的非合意產(chǎn)出z，而Y廠商在生產(chǎn)y產(chǎn)品上不存在非合意產(chǎn)出。消費(fèi)者的消費(fèi)價(jià)格以y產(chǎn)品為基準(zhǔn)計(jì)價(jià)物，則消費(fèi)價(jià)格為：Py=1，Px=P。在x和y產(chǎn)品的在線評(píng)價(jià)中存在G的好評(píng)反饋和B的差評(píng)反饋，設(shè)定廠商X和Y在生產(chǎn)同質(zhì)產(chǎn)品中存在的市場(chǎng)報(bào)酬分別為r和w，存在的要素報(bào)酬分別為G_和B_，則消費(fèi)者在線評(píng)價(jià)對(duì)品牌營(yíng)銷產(chǎn)生的技術(shù)影響為：F(g,b)=gδχbχ1-δ，z=x=F(gχ，bχ)，y=H(gy，by)=gβyby1-β在消費(fèi)市場(chǎng)規(guī)模報(bào)酬不變的條件下，X和Y廠商的品牌營(yíng)銷是投入要素的單調(diào)遞增凹函數(shù)?；诜呛弦猱a(chǎn)出在不同廠商間存在差異，因此X廠商在品牌營(yíng)銷的非合意產(chǎn)出方案應(yīng)控制技術(shù)影響中θ的比例，即增加x產(chǎn)品的在線好評(píng)，據(jù)此可以推斷出X廠商的合意營(yíng)銷與非合意營(yíng)銷中的綜合性技術(shù)影響框架模型為：x(gx,bx)=F((1-θ)gχ，(1-θ)bχ)=(1-θ)F(gχ,bχ)=(1-θ)gδχbχ1-δ，z=φ(θ)F(gχ,bχ)上式中，φ(θ)為消費(fèi)者在線好評(píng)G轉(zhuǎn)換成的品牌營(yíng)銷效果，φ(θ)=(1-θ)1/α，0<α<1。與此同時(shí)，X廠商在生產(chǎn)中的非合意產(chǎn)出z存在的非在線評(píng)論品牌營(yíng)銷影響為：z=φ(θ)F(gχ,bχ)=(1-θ)1/αF(gχ,bχ)=(1-θ)1/αgδχbχ1-δ電商X對(duì)產(chǎn)品x的凈營(yíng)銷函數(shù)為：χ=zαF1-α=zα[gδχbχ1-δ]1-α根據(jù)企業(yè)生產(chǎn)成本最小化和利益最大化原則，在消費(fèi)者在線評(píng)價(jià)約束下的X和Y需要控制θ中g(shù)和b投入產(chǎn)出的最優(yōu)，即在消費(fèi)者在線評(píng)論g和b中滿足以下約束條件：電商X在實(shí)際營(yíng)銷中的非期望產(chǎn)出z必然面對(duì)消費(fèi)者在線評(píng)論中一定比例的差評(píng)內(nèi)容，消費(fèi)者在線差評(píng)與品牌營(yíng)銷成本存在正比例關(guān)系，即電商X在產(chǎn)品x的凈營(yíng)銷函數(shù)中需要投入更多的要素來(lái)彌補(bǔ)營(yíng)銷效果的下滑。假設(shè)λ為非合意產(chǎn)出z在線差評(píng)的單位糾正成本，則x產(chǎn)品的新成本函數(shù)為：在滿足電商交易市場(chǎng)自由進(jìn)出的零利潤(rùn)條件下，通過(guò)求導(dǎo)成本函數(shù)可以得出x產(chǎn)品的消費(fèi)者在線差評(píng)糾正密度函數(shù)為：e=z/χ=αp/γ≤1。

（二）研究變量設(shè)計(jì)

消費(fèi)者的電商消費(fèi)在線評(píng)論內(nèi)容十分豐富，其中既包括了對(duì)產(chǎn)品使用的概括性差評(píng)與好評(píng)，也包括了評(píng)論長(zhǎng)度、有用性投票等能夠有效反映消費(fèi)者感知與滿意度的情感評(píng)論。本文借鑒趙鍇等（2018）和楊東紅等（2019）對(duì)消費(fèi)者在線評(píng)論的量化研究方法，選擇京東商城消費(fèi)者在線評(píng)論中的評(píng)論長(zhǎng)度、有用性投票及評(píng)論回復(fù)數(shù)為本文實(shí)證檢驗(yàn)的三類消費(fèi)者在線評(píng)論指標(biāo)。具體如下：評(píng)論長(zhǎng)度：主要指消費(fèi)者在兩個(gè)電商平臺(tái)各品牌消費(fèi)后在線評(píng)論內(nèi)容的字?jǐn)?shù)。唐曉波（2014）、朱娟（2017）和曲佳彬（2018）等眾多學(xué)者的研究表明，電商消費(fèi)的用戶評(píng)論內(nèi)容包含了對(duì)購(gòu)買(mǎi)相關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)的豐富程度，而評(píng)論字?jǐn)?shù)的數(shù)量能夠有效體現(xiàn)消費(fèi)者對(duì)電商品牌營(yíng)銷的情感接受或反饋態(tài)度。因此，本文把消費(fèi)者在線評(píng)論的評(píng)論長(zhǎng)度作為實(shí)證檢驗(yàn)的核心解釋變量之一。有用性投票：主要指京東商城針對(duì)電商品牌營(yíng)銷設(shè)置的用戶有用性投票數(shù)據(jù)。楊東紅等（2019）研究消費(fèi)者在線評(píng)論的有用性投票時(shí)發(fā)現(xiàn)，該指標(biāo)能夠讓電商品牌營(yíng)銷商更好地對(duì)市場(chǎng)消費(fèi)者進(jìn)行忠誠(chéng)度的篩選；Mudambi S.M.等（2014）研究也發(fā)現(xiàn)有用性投票對(duì)電商體驗(yàn)類產(chǎn)品的品牌營(yíng)銷能夠提供客觀有效的決策依據(jù)。基于此，本文把電商品牌營(yíng)銷有用性投票作為另一核心解釋變量。評(píng)論回復(fù)數(shù)：主要指消費(fèi)者在京東商城進(jìn)行電商品牌產(chǎn)品消費(fèi)發(fā)表評(píng)論后引發(fā)的其他同類產(chǎn)品消費(fèi)者或潛在消費(fèi)者的互動(dòng)回應(yīng)個(gè)數(shù)。李中梅等（2017）和曲佳彬（2018）等學(xué)者在研究消費(fèi)者在線評(píng)論的評(píng)論回復(fù)有效性中發(fā)現(xiàn)，電商消費(fèi)后產(chǎn)生的消費(fèi)者在線好評(píng)對(duì)產(chǎn)品銷售影響一般，而附帶圖片的中評(píng)或差評(píng)能夠引起更多其他消費(fèi)者的互動(dòng)回復(fù)，并向潛在消費(fèi)者傳遞明顯的消費(fèi)決策信號(hào)。因此，本文把電商品牌營(yíng)銷中消費(fèi)者在線評(píng)論后的回復(fù)數(shù)作為又一核心解釋變量。

（三）數(shù)據(jù)抓取與處理

在數(shù)據(jù)獲取與處理方面：本文使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)軟件，以2018年京東商城中某品牌家庭廚衛(wèi)類產(chǎn)品的消費(fèi)者在線評(píng)論為研究對(duì)象，分別抓取平臺(tái)品牌類家電消費(fèi)評(píng)論內(nèi)容中的好評(píng)、中評(píng)和差評(píng)。由于消費(fèi)者在線評(píng)論中的形式和內(nèi)容復(fù)雜多樣，且存在大量的無(wú)效評(píng)論，為提高研究的準(zhǔn)確性，本文采取的處理方法如下：刪除操作：對(duì)評(píng)論內(nèi)容毫無(wú)意義，如“無(wú)”等以及“此用戶未進(jìn)行評(píng)論”的在線評(píng)論進(jìn)行刪除；篩選操作：對(duì)評(píng)論內(nèi)容多，且明顯重復(fù)或者為廣告的在線評(píng)論進(jìn)行篩選；分箱處理：根據(jù)MDLP熵分組分箱法把消費(fèi)者在線評(píng)論中的非連續(xù)自變量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，進(jìn)行MDLP 熵分組。其中，消費(fèi)者在線評(píng)論的信息增益為前后的信息熵之差，且信息增益越大則分組更有效。實(shí)現(xiàn)分組有效的信息增益條件如下：Gains(X,T,S)>log2(N-1)/N+(X,T,S)/N經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)的抓取和處理，最終得到本文實(shí)證檢驗(yàn)的關(guān)于電商品牌營(yíng)銷產(chǎn)品消費(fèi)者在線評(píng)論118842條，其中好評(píng)數(shù)量為87944條，中評(píng)數(shù)量為10695條，差評(píng)數(shù)量為20203條。

電商營(yíng)銷中消費(fèi)者在線評(píng)論信息感知有用性實(shí)證檢驗(yàn)

（一）基準(zhǔn)回歸

本文以處理后的在線評(píng)論數(shù)據(jù)為解釋變量，以該品牌的銷量為被解釋變量，采用穩(wěn)健的OLS 模型對(duì)消費(fèi)者在線評(píng)論信息感知有用性進(jìn)行分類基準(zhǔn)回歸，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。根據(jù)表1回歸結(jié)果，模型（1）顯示消費(fèi)者總體的在線評(píng)論及方差對(duì)京東商城家電產(chǎn)品的品牌營(yíng)銷產(chǎn)生顯著影響，說(shuō)明了在線評(píng)論中的評(píng)論長(zhǎng)度、有用性投票和評(píng)論回復(fù)數(shù)與電商品牌營(yíng)銷之間可能存在異質(zhì)性影響，不能從整體層面進(jìn)行消費(fèi)者在線評(píng)論信息感知有用性對(duì)電商品牌營(yíng)銷影響的測(cè)度。根據(jù)模型（2）的檢驗(yàn)結(jié)果，評(píng)論長(zhǎng)度信息感知有用性系數(shù)為0.205，且通過(guò)了1%置信水平下的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明了有20.5%比例的消費(fèi)者傾向于在線評(píng)論中的評(píng)論長(zhǎng)度，即該比例的消費(fèi)者對(duì)電商品牌營(yíng)銷中的在線評(píng)論字?jǐn)?shù)表現(xiàn)為積極態(tài)度。根據(jù)模型（3）的檢驗(yàn)結(jié)果，有用性投票信息感知有用性系數(shù)為0.114，但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明了消費(fèi)者對(duì)目前京東商城設(shè)置的品牌產(chǎn)品有用性投票尚未表現(xiàn)出明顯的接受態(tài)度，其原因可能是電商平臺(tái)的有效性投票大多是針對(duì)體驗(yàn)類產(chǎn)品進(jìn)行的設(shè)置，而具體的搜索類產(chǎn)品很少發(fā)起該類模式的投票。根據(jù)模型（4）的檢驗(yàn)結(jié)果，評(píng)論回復(fù)數(shù)信息感知有用性系數(shù)為0.392，且通過(guò)了5%置信水平下的顯著性檢驗(yàn)，有效說(shuō)明了有39.2%比例的消費(fèi)者傾向于在線評(píng)論中的回復(fù)數(shù)量，即該比例的消費(fèi)者對(duì)電商品牌營(yíng)銷中的在線評(píng)論回復(fù)內(nèi)容更表現(xiàn)為積極的接受態(tài)度，尤其是包含產(chǎn)品圖片等信息的回復(fù)內(nèi)容。

（二）雙維固定效應(yīng)檢驗(yàn)

本文對(duì)電商品牌營(yíng)銷中的消費(fèi)者在線評(píng)論信息感知有用性中介效應(yīng)分析采取雙維檢驗(yàn)方法，并在檢驗(yàn)中依據(jù)穩(wěn)健Hausman檢驗(yàn)結(jié)果確定為固定效應(yīng)模型。具體檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。根據(jù)表2可以看出：第一，第一列的估計(jì)系數(shù)反映了電商品牌營(yíng)銷中的消費(fèi)者在線評(píng)論信息感知有用性總體中介效應(yīng)呈“U”型，且估計(jì)結(jié)果通過(guò)了1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)。消費(fèi)者在線評(píng)論意味著消費(fèi)者對(duì)電商品牌營(yíng)銷的感知和反饋程度，該結(jié)果說(shuō)明了在線評(píng)論信息總量與電商品牌營(yíng)銷成正比關(guān)系。第二，根據(jù)第二列估計(jì)結(jié)果，消費(fèi)者在線評(píng)論中的評(píng)論長(zhǎng)度信息感知有用性對(duì)電商品牌營(yíng)銷的中介影響效果明顯，且通過(guò)了5%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明在其他因素不變的條件下，評(píng)論長(zhǎng)度總量每增加1%，能夠促進(jìn)電商品牌營(yíng)銷提高0.26%。該結(jié)果說(shuō)明電商品牌營(yíng)銷在與消費(fèi)者“流量”互動(dòng)中受消費(fèi)者在線評(píng)論長(zhǎng)度的影響明顯。第三，根據(jù)第三列估計(jì)結(jié)果，消費(fèi)者在線評(píng)論中的有用性投票信息感知有用性對(duì)電商品牌營(yíng)銷的中介影響微弱，且通過(guò)了5%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明在其他因素不變的條件下，有用性投票總量每增加1%，能夠促進(jìn)電商品牌營(yíng)銷提高0.05%。該結(jié)果說(shuō)明電商品牌營(yíng)銷在與消費(fèi)者“流量”互動(dòng)中受消費(fèi)者在線評(píng)論有用性投票的影響不太明顯。第四，根據(jù)第四列估計(jì)結(jié)果，消費(fèi)者在線評(píng)論中的評(píng)論回復(fù)數(shù)信息感知有用性對(duì)電商品牌營(yíng)銷的中介影響效果明顯，且通過(guò)了1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明在其他因素不變的條件下，評(píng)論回復(fù)總量每增加1%，能夠促進(jìn)電商品牌營(yíng)銷提高0.55%。該結(jié)果說(shuō)明電商品牌營(yíng)銷在與消費(fèi)者“流量”互動(dòng)中受消費(fèi)者在線評(píng)論回復(fù)的影響十分明顯。對(duì)策建議一方面，電商企業(yè)在進(jìn)行品牌營(yíng)銷中無(wú)須刻意通過(guò)額外的成本去消除中評(píng)和差評(píng)，應(yīng)該將企業(yè)的營(yíng)銷注意力集中于消費(fèi)者在線評(píng)論中的評(píng)論回復(fù)和評(píng)論內(nèi)容上，并重視相關(guān)體驗(yàn)品的用戶有效性投票數(shù)據(jù)，綜合利用好品牌營(yíng)銷產(chǎn)生的好評(píng)、中評(píng)和差評(píng)，掌握消費(fèi)者的產(chǎn)品態(tài)度，管理產(chǎn)品質(zhì)量，與客戶進(jìn)行有效溝通。另一方面，電商企業(yè)在品牌營(yíng)銷推廣中應(yīng)采取一定的激勵(lì)措施鼓勵(lì)消費(fèi)者增加評(píng)論內(nèi)容和回復(fù)內(nèi)容，并通過(guò)大數(shù)據(jù)甄別技術(shù)將評(píng)論長(zhǎng)度較長(zhǎng)和評(píng)論回復(fù)數(shù)量較多的評(píng)論進(jìn)行智能前置排序，而并非一味地將點(diǎn)贊數(shù)高的評(píng)論放在前面，這樣既能方便消費(fèi)者更加客觀和直接地獲取品牌產(chǎn)品的消費(fèi)信息，又能利于企業(yè)充分重視評(píng)論內(nèi)容較多和評(píng)論回復(fù)較多的相關(guān)中評(píng)和差評(píng)信息，從而在與消費(fèi)者“流量”互動(dòng)中挖掘更多商業(yè)價(jià)值。

作者：袁麗紅 單位：成都銀杏酒店管理學(xué)院