电子商务中在线评论对商品销售的影响以当当网自营图书为例,该文是电子商务类有关学术论文怎么写和当当网和电子商务和自营类专科毕业论文范文.
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摘 要：本文采用实证分析法,从B2C代表网站——当当网,选取不同种类图书,进行数据收集；分析新增销量率与在线评论的好评率、差评率,在同一类型、不同种类商品间的关系；并针对影响因素较多的种类,进行问卷调查.通过研究我们发现：好评率对新增销量率有正向影响,差评率无显著影响,并且不同种类影响程度不同；在众多影响消费者购买的因素中,在线评论起到重要作用,消费者除了在销售页面浏览评论外,还会通过第三方平台收集信息.
关键词：在线评论；电子商务；商品销售
引言
随着互联网技术的快速发展,网购消费额占日常支出比例显著增加.中国网络购物市场研究报告发布的数据显示,购买前会参考这些评论的用户则占到80%[1],预计中国网络购物B2C交易额到2017年将超过C2C[2].本次研究选择B2C网站的代表当当网,基于其占据了线上市场份额的50%以上的图书业务,进行数据采集与研究分析.
图书作为体验型商品,商品属性在购买前通过商家介绍等信息不能够准确获知[3],主要影响因素有评论数量、评论效价和评论差异.评论数量对销售具有显著的正向影响[4、6]；评论效价在用评论得分代表的情况下,有较为显著的正向影响[4]；而评论差异因其研究类别不同结果不同,图书等有显著的负向影响[6],护肤品、MP3等影响不显著[4].总结以上文献,我们发现学者对在线评论的研究已十分丰富,但对于同种体验型商品各个种类之间影响是否存在差异的研究较少.因此,我们将采用实证分析法,从当当网选取五类代表图书收集数据,分析并建立线性回归模型；针对影响因素较多,无法建立模型的种类,进行问卷调查,探寻消费者所关注的内容；最后,对研究内容总结,并提出相对应的管理启示.
1、研究数据及方法
1.1 记录的相关数据
因当当网不对外公布销售情况,所以不能直接得到销售数量.但有对注册且购买收到图书的用户,在收货交易成功后15天日内自主评论,否则15天后默认好评的要求.因此,当记录数据间隔时间较长时,评论数量可以反映商品销售的实际情况,以总评论数代表“总销量”.评价机制为好评、中评和差评,由消费者根据情况进行选择.中差评,尤其是差评审核时间较长,需要买方充分说明情况,这也就减少了虚假差评的存在,保证数据的质量.
1.2 数据的收集
本次研究选择图书这一类别,挑选当当网自营店中总销量较多、彼此特点差异较大、具有代表性的经济类、科普读物、成功励志类、童书、小说五大种类的纸质版图书.
为避免开学季、年中大促等的影响,在3月第三周采用等距抽样法,从“7日销量排行榜”中,每类选择50本图书,分别记录评论数量、榜单排名、好评数量、差评数量和促销活动.两个月后即5月第三周,再次采集选择图书的数据.剔除其中在2个月的时间内已下架、改版或者改套餐销售的样本,得到了246个样本的研究数据.
1.3 研究方法
采用线性回归分析法与问卷调查法,分别研究五类不同图书之间的差异与其中一类影响因素较多的图书情况.在做相关性及回归分析时,为确保因变量、自变量都为数值型变量,故采用新增销量率、好评率、差评率来进行研究,并将其引入模型：新增销量率＝新增评论数÷总评论数；好评率＝好评数÷总评论数；差评率＝差评数÷总评论数；新增销量率＝b1×好评率+b2×差评率.
通过对模型进行线性回归,来探索好评率、差评率对产品销售的影响.
2、相关性及回归分析
2.1 相关性分析
当回归模型中有两个或两个以上的自变量彼此相关时,回归模型将出现多重共线性,得出错误结论,影响研究结果,因此,先进行相关性检验.
由检验数据可知：成功励志类图书与小说,新增销量与好评率、差评率之间存在多重共线性,无法建立线性回归模型；经济类图书的新增销量与好评率之间相关系数为0.461,两者之间不相关概率小于1%,好评率与差评率之间相关系数为-0.363,有轻微多重共线性,可建立模型；科普读物的新增销量与好评率间相关系数为0.394,两者之间不相关概率小于1%,而好评率与差评率的相关系数为-0.451,存在多重共线性,可尝试建立模型；童书的好评率与差评率的相关系数为-0.616,有较强多重共线性,不适合建立模型.
2.2 回归分析
针对经济类图书和科普读物,运用SPSS Statistics 17.0软件,以新增销量率为因变量,好评率、差评率为自变量,采用逐步回归的方法,建立线性回归方程.输出结果与模型如下：
经济类图书估计的线性回归方程：
新增销量率等于 -26.792＋27.196*好评率
判定系数R2为0.213,说明新增销量率取值的变差中,能被估计的回归方程所解释的比例为21.3%,拟合程度一般；检验线性关系的F检验观察值12.707、回归系数的t检验观察值3.565都小于临界值,表明自变量好评率是影响因变量新增销量率的一个显著因素；D.W检验值为2.064,不存在残差自相关.综上,经济类图书好评率是正向影响新增销量率的一个关键因素.科普读物估计的线性回归方程：
新增销量率等于 -19.551+19.908*好评率
虽然,经过F检验、t检验,证明新增销量率与好评率之间存在显著的线性关系；D.W值为2.362,不存在残差自相关；但是,判定系数R2为0.155,说明新增销量率取值的变差中,能被估计的回归方程所解释的比例为15.5%,拟合程度较差.所以,只能说明好评率是正向影响科普读物新增销量率的一个因素.
由以上数据可知,体验型商品图书的好评率对新增销量率有正向影响,但不同种类影响程度不同,影响程度从强到弱为经济类图书、科普读物、童书、成功励志类图书、小说.这个发现对以后研究电子商务中,在线评论对某类商品销售影响的样本选取,有重要意义.
3、小说种类的问卷调查
选择本次研究,受好评率影响程度最小的种类——小说,进行更深一步的研究,采用问卷调查法,探寻影响商品销售的因素.
本次研究在线上问卷星、线下人流量较大的地方发放自行设计的问卷,共收回有效问卷83份.其中,网购纸质版小说的人数有71人,占总人数的85.54%,购买前参考他人评价的调查者占78.69%.
评价的最主要来源为网店已购者的评论或提问,说明在线评论对商品销售有很大影响；其他来源为第三方的评价或推荐,如：微信公众号、微博、知乎等.通过对6个影响购买决策的因素进行排序,运用选项评价综合得分的方法得出排名：评论内容（4.48分）、好评率差评率（4.25分）、在线评论数（3.32分）、图书榜单排名（2.90分）、折扣等活动（2.83分）、其他（0.44分）.计算公式为：
选项平均综合得分等于(Σ频数*权数)?本题填写人次
说明评论内容与好评率差评率影响较大,其中在意的评论内容包括：小说情节内容占85.42%,印刷、纸质占66.67%,物流、配送占58.33%,、售后仅占16.67%.说明与辅助服务相比,消费者看重的更多还是小说文章本身.而对在线评论有很大需求的消费者,在购买收货后全面详细评价或看书后追评的只占9.84%,简单评价图书纸质、印刷、物流等的占70.49%,还有19.67%的不评价.
由此可以得出,影响销售的原因较多,但在线评论无疑是一重要因素.网购纸质版小说的消费者,依靠第三方平台的推荐,会在销售网站上查找图书,参考网店已购者的评价或提问的内容,进行最后的购买决策,但完成交易后详细评论者较少,无法提供更多有效的在线评论.
4、结论与启示
本文使用当当网数据,采用实证分析法,检查新增销量率与好评率、差评率之间的相关性,适当建立线性回归模型；并对相关性最小的种类,通过问卷调查,寻找在线评论的影响因素.丰富了电子商务中,在线评论对商品销售影响领域的相关论述.
当当网作为一家国内较早自营销售图书的网站,现在销售、评论、物流系统较为成熟,其提供的信息较为有效可靠.通过本次研究可以看出,图书作为一种体验型商品,不同种类的销售量,受在线评论的影响程度不同.因此,在研究相关问题时,应注意样本的选取,以获得更有效的结论.
结合本次的数据分析与调查问卷,我们可以为当当网及其他销售平台提出以下可行性建议：
（1）好评率是在线评论影响产品销售的重要因素.因此,应在销售页面,让消费者较容易发现并参考质量较高、内容有效的好评,如：默认评论以评论质量排序、消费者优先看到精彩评论、设置详细评论分区等.
（2）现阶段消费者们详细评价或用后追评人数较少.因此,采取措施提高好评率的同时,要增加高质量的好评数,可采用一些激励政策,如：超过要求字数上传图片或详细追评者赠送可兑换购物券的积分、举办活动给予优秀评论者奖励等.
（3）第三方评论也成为影响销售的重要因素.消费者会从微信公众号、微博、知乎等能获取商品信息的网站,搜索产品评论,查找适合自己的商品,产生购买,寻找渠道进行购买.因此在一些介绍或推荐商品的评论中,适度植入销售链接,方便消费者购买,控制宣传成本,将能在一定程度上提高销量获得收益.
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