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负面在线评论内容对服装销量的影响研究 摘要：以淘宝网服装产品为研究对象，抽选108家店铺消费者购买服装的负面在线评论数据，并将负面在线评论划分为客服、物流、质量、色差及尺码五类内容，通过实证分析其评论量及总评论量对服装销量的影响，结果表明：总评论量对服装销量有显著的正向影响，负面在线评论总量对销量呈负向显著影响；客服、物流和质量对服装销量的影响显著，色差及尺码对销量的影响不显著。 下载 关键词：负面在线评论；服装销量；评论数量 中图分类号：F7246文献标识码：A文章编号：2095-3283（2016）03-0124-03 一、引言 随着互联网的迅速发展，网上购物因其独有的便捷特点成为年轻人的主流选择，在线评论更是成为消费者了解商品的重要信息来源。为了更加精确地把握购买商品的性能，消费者往往比较关注负面在线评论。近年来，由负面在线评论引起的网络店铺卖主和买主之间的矛盾冲突越来越严重，卖主威胁买主删除负面评论所采取的过激行为也屡见不鲜。可见负面在线评论对商家造成了一定的不良影响。张耕和郭宁（2012）通过回归分析处理所得数据揭示产品畅销度在负面在线评论对产品销量影响中的作用大小。胡志海等（2015）将样本数据进行线性回归得到各变量的相关性，分析了在线评论的数量及差评率对产品销量的影响。从现有的研究文献看，大部分对负面在线评论的实证研究都集中在负面评论数量对销量的影响上，对于负面在线评论内容没有进行深入探讨，而负面在线评论内容对产品销量的影响尤其是对服装商品销量的影响至关重要。本文以淘宝网服装产品为研究对象，通过收集、分析消费者购买服装的负面在线评论数据，根据负面在线评论内容将其分类，找出对服装销量有显著影响的那一类或几类负面评论，试图从负面在线评论内容方面分析影响服装销量的主要因素，并针对这些影响因素向商家提出合理建议。 二、模型假设 本文旨在探讨负面在线评论内容对服装销量的影响，因此构建的两个模型均以服装销量作为因变量，解释变量有负面在线评论数量、总评论量、根据负面在线评论内容分类后各类别下的评论数量，两模型由于研究的不同，因此具有不同的解释变量。 在模型1中，以负面在线评论数量和总评论量为解释变量，用以说明负面在线评论总量对服装销量的影响。在模型2中，本文根据负面在线评论内容对负面评论进行分类：消费者对服装做出的诸如衣服质量不好的评论归为质量一类，诸如收到的衣服的颜色与在网上看到的颜色不一致的评论归为色差一类，诸如衣服的尺码与网上描述的尺寸不符的评论归为尺码一类，诸如物流速度太慢、快递服务不好的评论归为物流一类，诸如卖家态度恶劣，售后服务差的评论归为客服一类。以质量、色差、尺码、物流、客服这五类下的评论数量及总评论量为解释变量，用以指出对服装销量有显著影响的那一类或几类负面评论。 （一）负面在线评论量对服装销量的影响 由于消费者在进行网络购物时对产品评论有极高的依赖性且对于产品的负面评论十分敏感，因此在同批次产品中，消费者更愿意选择负面评论较少的产品以降低买到次货的风险。现有文献都表明，负面在线评论数量对产品销售量有显著的负面影响。据此，本文提出假设h1。 h1：负面在线评论数量越多，服装销量越少。 （二）在线总评论量对服装销量的影响 一般说来在线总评论量是产品销量的客观反映。胡志海等（2015）通过在淘宝上收集、整理护肤品的销量等数据，发现新增销量与评论数量相关，评论数量对护肤品新增销量的影响极为显著，护肤品的评论数量越多则销量越高。因此本文提出假设h2。 h2：在线总评论量越多，服装销量越多。 （三）关于客服一类的负面在线评论数量对服装销量的影响 商家的服务态度对消费者的购买行为会产生直接或间接的影响。商品相近或同质的两家店铺，消费者更愿意选择服务态度好的商家。在消费者咨询产品的相关信息时，商家表现出来的服务态度在很大程度上会决定消费者的最终购买行为，即服务态度越恶劣的商家，消费者越容易放弃购买产品。因此，本文提出假设h3。 h3：关于客服一类的负面在线评论数量对服装销量有显著影响，并且评论数量越多，服装销量越少。 （四）关于物流一类的负面在线评论数量对服装销量的影响 根据时间偏好理论，人们常常展现出正时间偏好率的特征，这意味着人们认为当下某种物品所具有的价值比未来同样的这个物品具有的价值高。因此，消费者更乐意购买能够快速拿到手中的产品，并且物流越慢就越加重消费者对购买商品的担心，产品在运送途中承担的风险也越大。据此，本文提出假设h4。 h4：关于物流一类的负面在线评论数量对服装销量有显著影响，并且评论数量越多，服装销量越少。 （五）关于质量一类的负面在线评论数量对服装销量的影响 虽然产品的款式、颜色会对消费者的购买行为产生影响，但是消费者最终决定是否购买某产品与产品质量有着重要关系。负面在线评论中，消费者对产品质量一类的评论十分关注，产品质量的好坏直接决定了这项产品是否值得消费者购买。因此，本文提出假设h5。 h5：关于质量一类的负面在线评论数量对服装销量有显著影响，并且评论数量越多，服装销量越少。 （六）关于色差、尺码类的负面在线评论数量对服装销量的影响 消费者在选择产品时还会注意到产品有无色差、尺码方面的问题。由于色差和尺码问题是消费者的主观反应，因此关于这两类的负面评论几乎不影响消费者的购买决定。况且商家因拍摄光线等外在因素导致的网络图片颜色与实际产品颜色不符是不可控的，而消费者认为的尺码问题大部分可以通过告诉客服形体大小由客服推荐尺码这种途径得以解决。据此，本文提出假设h6和h7。 h6：关于色差一类的负面在线评论数量对服装销量没有显著影响。 h7：关于尺码一类的负面在线评论数量对服装销量没有显著影响。 三、实证分析 （一）数据描述 本研究所用的数据是随机从淘宝网中的服装店铺收集而来，记录时间为2015年12月7日至2016年1月7日，抽选的店铺有108家。为避免季节因素对服装销量的影响，本文特地以冬季女性羽绒服作为研究对象收集相关数据，记录下选取店铺中特定服装的这一个月的销量、总评论量、负面在线评论数量，以及根据负面在线评论内容进行分类后得到各类别下的评论量。为确保数据的准确度，防止其他变量对数据的不可控影响，需要对上述得到的数据进行处理：在选取的店铺中记录下信誉等级相近的服装店铺的相关数据，并且在选定的服装店铺中留下价格相同或相近（价格上下波动不超过1元）的羽绒服销量等数据，剔除其他价位的羽绒服销量等数据以消除价格对销量的影响。经过处理后得到可用数据37组。 （二）基本结果 表1两变量对服装销量的回归结果coefficientt-Statisticprobc3825（689）00000Log（tc）05082728*（694）00000Log（tnc）-0232-2032*（-471）00000R209345调整R209306注：（1）tc、tnc分别表示总评论量和负面在线评论量；（2）*，*分别表示通过显著水平为005，001的统计检验。 为检验前面所提假设的正确性，对这37组数据采用最小二乘法进行回归分析，在模型1、2中均使用Eviews80分析相关数据。通过模型1得到负面在线评论总量与服装销量的关系，通过模型2找到对服装销量有显著影响的一类或几类负面评论。为较容易地分析解释变量和因变量间的关系，本文对两模型中的数据均采用对数形式。表1和表2分别是模型1和模型2的回归结果，表3则是在表2的回归结果上剔除对服装销量无显著影响的解释变量后并对回归结果做异方差、序列相关性等检验及修正得到的最终结果。根据表1可知：负面在线评论量和总评论量均通过显著性检验，且总评论量对月销量有显著正向影响，负面在线评论量对月销量有显著负向影响，即有关负面在线评论量、总评论量对销量影响的假设h1和h2成立。据表2可知：由于|-015|-1688|，故接受解释变量尺码对被解释变量销量没有影响的原假设，同理知色差对销量也没有影响，即在五类评论中，客服、物流和质量三者对服装销量有显著影响，而色差和尺码对服装销量无显著影响。这意味着上述关于色差、尺码的假设h6和h7成立。根据表3，总评论量对服装销量有着显著的正向影响，客服、物流和质量对服装销量有显著的负向影响，因此假设h3、h4和h5均成立。 四、结论与建议 （一）结论 从上述实证分析中不难发现负面在线评论数量会影响到服装的销量，且两者之间存在负向关系，这说明消费者在网络购物时出于规避风险的考虑，会慎重选择那些负面评论较多的产品。在根据负面在线评论内容进行分类后得到各类别下的评论量中，关于客服、物流和质量类的评论对服装销量会产生影响，而关于色差和尺码类的评论对服装销量没有显著影响。由于对色差及尺码的评论涉及到消费者的主观判断，因此这两项对服装的销量没有决定性作用。 （二）建议 一是重视负面在线评论。负面在线评论量对服装销量有显著负向影响，但商家不应采取过激行为消除负面评论，否则将得不偿失，况且总评论量越多，服装销量也会增加；二是商家应区别对待负面在线评论的内容。负面评论中有关客服、物流、质量类的评论对服装销量的影响较大，这几项评论量越多服装销量会越少。商家应改进客服态度并提高物流速度，对于产品的质量问题，商家在发货前应仔细检查产品确保服装没有缺损没有弄脏等，商家甚至可以更换进货商以尽可能减少质量问题的出现；三是商家应充分利用消费者的评论提高产品的知名度，避免与消费者发生冲突损坏店铺的名誉。 参考文献 胡志海，赵丹丹，张义在线评论对商品销售影响的实证研究J重庆工商大学学报：自然科学版，2015（12）：52-55 张耕，郭宁负面在线评论对产品销售的影响：基于淘宝网的实证研究J消费经济，2012（6）：86-89 陆海霞，吴小丁，苏立勋差评真的那么可怕吗？负面线上评论对消费者购买行为的影响研究J北京社会科学，2014（5）：102-109 陈鹏网络口碑对在线销售的影响实证分析基于淘宝网J当代经济，2015（2）：30-31 郑春东，郭伟倩，王寒负面网络消费者评论及商家回复对潜在消费者的影响J北京工商大学学报：社会科学版，2015（1）：86-92 Abstract：With Taobao clothing products as studying object，this dissertation collect and select the negative online review data of 108 stores and then analyze these daere divided into five categories：customer service，logistics，quality，color difference and s types of comments and the total amount of comments on apparel sa of comments has a significant positive impact on apparel sale and negative online reviews has a significant ne