互联网平台在线评论对顾客满意度的影响研究——信息有效性的调节效应

陈文冬，任宇光，覃宇晴

(1. 广州商学院，广东 广州 511363；2. 澳门科技大学，澳门 999078)

一、 引言

随着现代通信技术的迅速发展，互联网已经是人们必不可少的生活工具。 据中国互联网信息中心(CNNIC)报道，截止到2022 年6 月，我国网民规模为10.51 亿人，较2021 年12 月新增网民1919 万人；互联网普及率达74.4%，较2021 年12 月提升1.4 个百分点，全国的数字经济市场已达到了35.8 亿元。在网购人群数量逐年上涨的同时，网上的互动交流也越来越多。 在线评论作为互动交流的重要部分，其影响力也越来越大。 在线评论是用户做出购买行为的参考，同时也可以直观表现出人们对商品的满意度。 因此互联网平台如何吸引用户，并且让用户对此产生较高的满意度是本次研究的重点。

本文选取了互联网购物平台作为代表性研究对象，探究提升顾客满意度的机制；研讨在用户参与的条件下，在线评论与用户满意度之间的关系会发生何种改变；分析信息有效性是否在在线评论与顾客满意度之间具有调节作用。 通过实证研究在线评论对顾客满意度的影响，了解互联网平台在线评论的相关信息，帮助互联网平台在顾客满意度方面有针对性地进行改进，同时对其他的互联网平台的营销优化提供一定的借鉴意见。

二、 文献回顾与假设研究

(一)在线评论

Chatterjee[1]认为在线评论是一种不同于现实世界的信息传播方式，一般体现在消费者购买产品后在线上平台或者社区上分享和交流。 杨东红[2]认为在线评论是电商及第三方网站的用户发布生成的内容，是网站的重要组成部分，人们往往会依据这些内容做出自己的决策。 张振华[3]指出在线评论具有获取成本低且不受时间和空间限制等特点，这能够为消费者产生购买行为提供参考，同时帮助其节省信息搜索的时间，避免购买决策的不确定风险。尹隽[4]认为评论质量决定了评论价值。 祝琳琳等[5]提出在线评论信息质量又影响着用户的感知，而在线评论一般由信息的媒介、信息的内容以及信息的来源这三个维度构成。 李昂和赵志杰[6]发现评论者背景信息和评论的回复对信息有效性有正向的调节作用。

(二)顾客满意度

用户满意度也被称作顾客满意度，一般来说是用户在购买产品或者服务后的一种心理状态，最早是由Cardozo[7]提出的。 徐哲等[8]通过对比顾客满意评价研究成果发现，顾客满意度最基本的层面就是物质层面的满意度，这里包含了对产品质量、形态和性能等的考虑维度。 王帆[9]通过结构方程证实了在网络购物中的满意度感知的满意度模型。

通过回顾文献发现:互联网平台中在线评论与顾客满意之间关系的研究不够充分，同时，很少有学者研究信息有效性对顾客满意度的调节作用，基于此，本文做如下假设:

H1:在线评论对顾客满意度有正向影响；

H1a:评论信息媒介对顾客满意度有正向影响；

H1b:评论信息内容对顾客满意度有正向影响；

H1c:评论信息情感强度对顾客满意度有正向影响。

H2:信息有效性正向调节了在线评论对顾客满意度的影响；

H2a:信息有效性正向调节了评论信息媒介对顾客满意度的影响；

H2b:信息有效性正向调节了评论信息内容对顾客满意度的影响；

H2c:信息有效性正向调节了评论信息情感强度对顾客满意度的影响。

三、 问卷设计与变量检验

(一)问卷设计

参考社会调查法的相关要求，依据田野调查方式来获取第一手资料。 采用SPSS23.0 统计软件，对数据进行有效分析，并根据相关分析结果，证实前文假设的准确性。 本次问卷自变量选取了评论信息媒介、评论信息内容、评论信息情感强度这3 个维度，调节变量则选取了信息有效性。 其中评论信息媒介从3 个维度开展了测量，主要题项有“多于15 字的正向评论文字会让我认为该商品的评论更好”“超过10 秒的正向评论视频会让我认为该商品的评论更好”等。 评论信息内容主要从8 个维度展开测量，主要题项有“对商品口味的正向描述我会认为食物评论更好”“对商品卖相的正向描述我会认为食物评论更好”等。 评论信息情感强度从8 个维度展开测量，主要题项有“有形容词的描述商品口味我会认为食物评论更好”“有形容词的描述商品卖相我会认为食物评论更好”等。 调节变量信息有效性主要从5 个角度开展测量，主要题项有“正向评论来源于该网站会员我会认为评论更有用”“正向评论有商家的回复我会认为评论更有用”等。

抽样对象采用随机抽样法，以总体对象的年龄分布来确定抽样标准，每个变量采用李克特五点尺度来衡量。 每个问题均用五个不同的级别作为界定，分别是:非常不同意、比较不同意、一般、比较同意、非常同意，对应分值为1 ～5 分。 问卷设置了两大部分，第一部分是对调研对象的基本资料收集，第二部分是对研究变量因素的问卷测量。

本次调查是从2022 年3 月1 日开始，到2022年3 月14 日结束，运用问卷星方式进行收集，收集到350 份问卷，剔除掉重复IP 以及填写时间过短的问卷，最后取得有效问卷309 份，有效率达88.3%。整体调查过程可信度较高。

(二)变量信度与效度检验

本次问卷变量信度效度检验主要依据SPSS23.0软件完成。 依据调查结果收集的数据，此次问卷的Cronbach’sα分别为评论信息媒介(0.818)、评论信息内容(0.894)、评论信息情感强度(0.918)、信息有效性(0.898)、顾客满意度(0.857)，每个变量的Cronbach’sα值均满足了测量可信度的标准，数据质量相对较好，本次结果能够接受，满足实证分析的要求。

效度检验通常采用KMO 检验统计量的方法。通常情况下KMO 值越接近1，就代表变量之间的相关性越高，越适合进行因子分析。 同时也要满足Bartlett 统计值的显著性。 此次问卷的研究变量的KMO 值有如下结果:评论信息媒介(0.712)、评论信息内容(0.915)、评论信息情感强度(0.937)、信息有效性(0.899)、顾客满意度(0.878)。 每个变量的KMO 值均符合接受的要求，且Bartlett 球形检验亦均达标，变量效度检验通过。

因子载荷分析中发现，各测量项目因子负荷均在0.80 以上，公因子方差均在0.70 以上，所有问题选项均可保留。

四、 假设检验

相关性分析检测变量之间是否存在相关关系，通过检验发现，所有变量之间在0.01 水平上均呈现了显著正相关关系。

运行SPSS23.0 进行线性回归分析检验发现:变量VIF 全部小于5，两个自变量之间不存在多重共线性。F＝56.999，p＜0.001，表达回归方程显著，意味着自变量中至少有一个可以显著影响因变量重复购买。 评论信息媒介(β＝ 0.347＞0，p＝0.000＜0.05)能显著影响顾客满意度；评论信息内容(β＝0.264＞0，p＝0.01＜0.05)能显著影响顾客满意度；评论信息情感强度(β＝0.211＞0，p＝0.007＜0.05)能显著影响顾客满意度。 最后变量之间得出如下回归方程:顾客满意度＝0.886＋0.347×评论信息媒介＋0.264×评论信息内容＋0.160×评论信息情感强度。

通过假设检验发现，评论信息媒介与顾客满意度呈现显著正相关关系(β＝ 0.364 ＞0；p＝ 0.000 ＜0.05)；评论信息内容与顾客满意度呈现显著正相关关系(β＝0.238＞0；p＝0.000＜0.05)；评论信息情感强度与顾客满意度呈现显著正相关关系(β＝0.167＞0；p＝0.002＜0.05)。 故 H1a、H1b、H1c 假设检验成立。

在调节变量的验证中，评论信息媒介对顾客满意度的影响关系中，信息有效性起显著的调节关系，并且呈现出显著正向的调节影响(β＝0.143＞0；p＝0.003＜0.05)；评论信息内容对顾客满意度的影响关系中，信息有效性起显著的调节关系，并且呈现出显著正向的调节影响(β＝0.174＞0；p＝0.000＜0.05)；评论信息情感对顾客满意度的影响关系中，信息有效性呈现出不显著的影响关系(β＝ 0.085＞0；p＝ 0.093＞0.05)。 故 H2a、H2b 假设检验均成立，H2c 假设检验不成立。

五、 讨论与管理启示

(一)讨论

评论信息媒介、评论信息内容、评论信息情感强度都会对顾客满意度带来一定的影响，这说明，用户在互联网平台购物前，都会参考评论的图片、视频、文本内容进行购买，而且这方面的信息越详细，越能给用户提供参考。 特别是文本的内容和文本的情感强度，表现得更加突出。

本文同时还利用信息有效性作为调节变量，去调节评论信息媒介、评论信息内容和评论信息情感强度对顾客满意度的影响。 结果表明，信息有效性在一定程度上能起到充分的调节作用。 无论是前后信息的一致性，还是信息来源的精准性，对信息的有效性均有一定的贡献。 增强评论一致性与精准性是提高评论有效性的方法，评论内容如果符合评论前后信息的一致性与信息来源的精准性，那么评论信息有效性对顾客满意度的正面影响程度就会更高。

(二)管理启示

1. 基于现有评论媒介，创新媒介表现形式

媒介中图片和文字是主流评价方式，图片和文字在达到一定的数量时有助于增长满意度和可信度。 商家可以引导用户增加评论的字数和图片，同时推荐用户以视频形式展现。 当用户发表图片及视频时，要提示商家进行回复。 如果用户是该商家的会员，可以将此类评论放置于前排，使得评论的参考性更强。 媒介方面，还可以用雷达图展现评论的内容，使得评论更加直观，进而促使用户能更有效地获得评论信息。

2. 利用在线评论，发现用户购买特征

在互联网和大数据时代，信息往往有着无限的相关性。 互联网平台可以对这些信息数据进行深入挖掘，识别目标用户的喜好。 用户在完成消费体验后，可以将自己对商品的感知体验通过不同形式的方式传到平台，以求对其他用户有所帮助。 同时，平台还可以将用户的消费习惯进行记录与分析，寻找与用户匹配的商家和商品。 平台可同时增加筛选功能，对评论的内容提取出核心部分，归类成维度选项，便于用户寻找符合要求的商品。

3. 提供信息数据，提升商户服务水平

互联网平台作为第三方平台，应该引导经营者重视用户的在线评论，对顾客的建议和意见要积极地回复。 平台可以按一定的时间维度归整评论内容，商家可根据评论的几个维度获取该时段的商品评论，进而有针对性地提升服务水平。 平台应促进商家提升对用户评论的关注度，使得双方的互动活跃度提升。 同时不限制商家回复和追加评论的次数，使得双方进行更加顺畅的沟通。 评论的讨论热度应作为推荐排名的算法之一，讨论度越高、排名越靠前，越可以增加互联网平台的活跃性，也对提高顾客满意度有积极的作用。

六、 结束语

本文的研究弥补了目前在线评价影响顾客满意度的研究空白，并从实践的角度分析了影响顾客满意度的相关因素。 但在研究过程中也存在着一定的不足，例如:用户对平台的满意度受不同因素的影响，本次研究没有考虑到信息的来源等因素，使得研究具有局限性，宽度和深度都有所欠缺。 问卷调查层次集中在年龄为青年和教育程度为本科的人群中，后续的研究希望能扩大范围，有更好的突破。