负面口碑对购买意愿的影响分析——基于传统口碑与网络口碑的对比

宋亚非，王秀芹

(东北财经大学 工商管理学院，辽宁 大连 116025)

Sundaram等指出满意的消费者会进行正面的口碑传播;不满意的消费者则会用负面口碑来表达他们的不满［1］。根据前景理论的基本观点，获得和损失同等数量的情况下，人们对损失比获得更敏感，因此，负面口碑往往被认为更具有价值。

口碑对消费者的影响分决策前和决策后两个阶段的影响，决策前影响购买意愿，决策后影响购后评价。口碑对消费者的决策前的影响也属于产品外部线索，顾客可以借鉴口碑信息来获得产品信息，判断产品品质和降低购物风险。

一、研究设计

(一)研究模型

本文把影响消费者购买意愿的口碑信息的相关因素划分为三类:口碑信息特征、传播者和接收者特征。以负面口碑数量、负面程度、传播者的专业能力以及关系强度作为自变量，以产品涉入程度(高/低)作为中介变量。

(二)研究假设

1.口碑数量

Dellarocas指出当给出评价或口碑的人数多时，就无形中增加了该口碑的可信度。评价越多，就有越大的机会引起其他消费者对该产品的关注，这其实是增加了产品知晓度的机会［2］。本文提出假设1——H1:负面口碑的数量越多，对消费者的购买意愿影响越大。

2.口碑的负面程度

负面程度较强的信息对消费者购买产品的概率的影响要大于负面程度弱的信息的影响。当消费者相信某正面口碑时，会更倾向于信任该商家;反之，负面的信息则会消极影响消费者对商家的信任。因此提出假设2——H2:口碑的负面程度越强，对消费者的购买意愿影响越大。

3.传播者的专业能力

郗河等认为口碑信息中传播者的特征会对接收者的心理和行为产生重要影响，接收者会因感受到发送者的专业性而减少根据自己的意见采取购买行为的可能性［3］。Blochctal研究发现，具有较高专业程度的消费者，能够凭借其丰富的专业知识做出正确的决策和购后评价，也因此成为其他顾客购前信息的重要来源。本文提出假设3——H3:负面口碑信息传播者的专业性越强，对消费者的购买意愿影响越大。

4.关系强度

关系强度是指口碑信息发送者与接收者之间的亲密程度，分为强联结与弱联结。来自强联结关系的口碑信息能够充分考虑接收者的自身特点，从而使信息符合接收者的个人偏好;来自弱联结的信息则能够突破接收者的社会网络限制，从而使接受者能够获得更加客观、专业的信息数量更多，形式也更加多样化。综上，本文提出假设4——H4:发送者与接收者的关系强度越强(强联结)，对消费者购买意愿影响越大

5.产品涉入度

当消费者认为某一项产品对自己很重要，就会处于高涉入状态，这时消费者会积极主动地搜寻产品相关讯息，从而做出最符合自己需要的决策，随后也会更倾向于向别人继续传播口碑信息。基于此，我们提出以下假设:H5:负面口碑的数量越多，对产品涉入度影响越大。H6:口碑的负面程度越强烈，对产品涉入度影响越大。H7:发送者与接收者的关系越强，对产品涉入度影响越大。H8:发送者的专业性越高，对产品涉入度影响越大。H9:消费者的产品涉入度越高，对购买意愿影响越大。H10:产品涉入度在负面口碑数量与购买意愿的影响中起中介作用。H11:产品涉入度在口碑的负面程度对购买意愿的影响中起中介作用。H12:产品涉入度在负面口碑发送者与接收者的关系强度与购买意愿的影响中起中介作用。H13:产品涉入度在发送者的专业性对购买意愿的影响中起中介作用。

(三)变量测量

对口碑数量的测量采用Schubertt和Selz提出的由回复数量、E－mail数量以及聊天时间长度和频率等来衡量［4］，同时结合毕继东指出的负面网络口碑数量可以由不同社区该口碑的出现频率、留言支持者、被复制到多个网页次数、类似信息数量和搜索次数等进行测量［5］。

对负面口碑的负面程度的测量主要结合Chan和黎小林提出的量表。Chan对口碑语调的测量用明确不要购买/购买、本质上是负面的/实质上是正面的、非常积极的/非常负面的三个问题。黎小林以语气坚定性、印象深刻性、感情强烈性、态度认真性、具有说服力五点来测量口碑的负面程度［6］。

对于信息传播者与接收者关系强度的衡量，本研究采用Frenzen和Davis所提出的量表，运用其四个指标:亲密性、支持性、熟悉性以及结交，并加入Gilly等 (1998)提出的相似性维度来测量两者之间的关系强度。

对专业能力的测量采用 Gilly和 Weier与Mowen对于“专业”的衡量尺度。涉及有能力、有见识、训练过、专家内行和有经验5个方面。

在涉入领域被广泛使用的量表是Zaichkowsky(1985)给出的包括20个测量项目的“个人涉入量表”。本研究同时结合Kaurent和Kapfere提出的被研究者们广泛接受的涉入程度的量表，最终包含五个变量:产品感知重要性、感知风险可能性、感知风险重要性、符号价值和感知享乐价值来测量产品涉入度。

购买意愿的测量采用Gilly给出的测量影响搜寻者购买决策的10个问项，并结合Dodds、Monroe和Grewal以及Grewal和Krishman等人提出的包含购买可能性高、值得购买、有购买计划、向别人推荐和愿意购买五个问项的量表。

(四)数据收集

为了能使调查内容真实、有效，本文采用随机抽样法。主要以东北财经大学和烟台大学的学生以及大连和烟台共五家商场为主。本研究将上述群体分为两个群组——传统口碑与网络口碑，各发送150份问卷，其中传统口碑群组回收132份，有效问卷110份;网络群组回收148份，有效问卷131份。

二、实证分析

(一)描述性统计分析

在利用样本数据进行实证分析之前，本文首先对传统口碑研究样本进行描述性统计分析。得到样本特征如下所示:第一，性别比例上男女比例基本均衡。第二，从年龄的分布看，20—29岁之间的人数最多;从文化程度的分布看，拥有本科文化程度的人最多，占到65.50%，所以样本的高学历现象严重，一方面是因为以两所大学为样本发放范围，另一方面高学历群体更容易接受问卷的题项的设置。第三，网络口碑样本中，男女比例有所差别，女性比例较高，说明网购用户中女生更多。上网的年限和上网时长所占比例最高的分别为3—5年和每天1—3小时，比例分别为39.70%和54.20%。

(二)效度与信度分析

效度是指量表能够测量所研究变量的程度，数据分析结果直接受效度与信度水平的影响。

传统口碑中 KMO值为0.82＞0.70，Bartlett球体检验的 χ2统计值的显著性概率是0.00＜0.01，说明数据的相关系数非单位矩阵，适合做因子分析。网络口碑的KMO值为0.81＞0.70，Bartlett球体检验的χ2统计值的显著性概率是0.00＜0.01，也同样适合。

对样本数据进行探索性因子分析，运用主成分分析法，提取特征根大于1的因子，经过Varimax旋转后，删去不符合标准的题项，两种类型的口碑各得到6个因子。其中，传统口碑中6个因子累计解释方差67.13%，网络口碑为68.92%，将因子内各题项相加得到相应的测量指标。

Cronbach－α的值均大于0.7，代表量表具有良好的稳定性和一致性。

(三)相关分析

对模型中的各变量进行相关分析的具体结果如表1和表2所示。

表1 传统口碑——口碑数量、负面程度、关系强度、专业性、产品涉入与购买意愿的相关分析

表2 网络口碑——口碑数量、负面程度、关系强度、专业性、产品涉入与购买意愿的相关分析

从表1和表2中的结果可以看出:负面传统口碑中，除口碑数量外，负面口碑的其余三个因子和产品涉入对购买意愿在0.01的显著性水平上正相关，即负面传统口碑的负面程度、传播者和接收者的关系强度、传播者者的专业性和产品涉入度确实对顾客的购买意愿有显著正向影响。负面网络口碑中，关系强度不显著，口碑数量、负面程度、专业性和产品涉入均在0.01水平上对购买意愿正相关。

所以，传统口碑模型中假设 H1不成立，H2、H3、H4得到初步验证;而网络口碑模型中假设 H3不成立，H1、H2、H4得到初步验证。模型中各变量之间的具体因果关系则需要通过回归分析进行具体研究。

(四)回归分析

1.负面口碑信息与购买意愿的回归

传统口碑模型中调整后的判定系数 (R2)为0.28，F值为14.97，F统计值的显著性概率为0.00;负面网络口碑模型中R2=0.46，F值=38.30，显著性概率为0.00，两个模型的总体回归效果均显著。

由表3可知，传统口碑模型中负面程度、关系强度和专业性的显著性概率均小于0.05，均对购买意愿的回归效果显著，关系强度和专业性在0.01的水平下显著，负面程度在0.05水平下显著，并且回归系数都为正。所以，负面程度、关系强度和专业性都正向显著影响消费者的购买意愿。

表4网络模型中，三个自变量的显著性概率均小于0.05，对购买意愿的回归都在0.01的水平下显著，且回归系数为正值，故均正向影响购买意愿。

两个模型中DW值均接近2，不存在序列相关;容忍度均接近1且VIF＜10，模型不存在多重共线性，表明上述回归分析结果无偏、有效。

故传统口碑模型中假设H2、H3、H4得到验证，网络口碑模型中H1、H2、H4得到验证。

2.负面口碑信息与产品涉入度的回归

以产品涉入度作为因变量，传统和网络口碑模型中分别以负面程度、关系强度、专业能力、口碑数量和传播者专业性作为自变量进行回归分析。传统口碑回归模型中，调整后的判定系数R2为0.26，表明模型中负面传统口碑各因素已解释产品涉入度的25.90%，且F值为13.68，F统计值的显著性概率为0.00，总体回归效果显著。网络口碑模型中，调整后的R2=0.38，F值为27.27，显著性概率为0.00，总体回归效果同样显著。

表3 负面传统口碑的购买意愿回归矩阵

表4 负面网络口碑的购买意愿回归矩阵

表5 负面传统口碑的产品涉入度回归矩阵

表6 负面网络口碑的产品涉入度回归矩阵

由表5可知，负面传统口碑中负面程度、关系强度和传播者专业性的显著性概率均小于0.05，均对产品涉入度的回归效果显著，专业性在0.01的水平下显著，负面程度和关系强度在0.05水平下显著，并且回归系数都为正，所以负面程度、关系强度和传播者专业性都正向显著影响消费者的产品涉入度。

表6网络模型中，口碑数量的显著性概率小于0.05，对产品涉入度的回归在0.05的水平下显著;负面程度和专业性在0.01的水平下显著，回归系数都大于0，所以口碑数量、负面程度和传播者的专业性都与产品涉入度正向相关。

传统口碑模型DW值=1.72，网络口碑中DW值=2.16，均接近2，不存在序列相关;容忍度均接近1且VIF＜10，所以模型不存在多重共线性，表明两个模型回归分析结果无偏、有效。故负面传统口碑模型中假设H6、H7、H8得到了验证;负面网络口碑中H5、H6、H8得到了验证。

3.产品涉入度在负面口碑信息与购买意愿之间的中介作用

如果自变量通过变量M对因变量起作用，则变量M被称为中介变量。很多学者对产品涉入度的研究大多把其作为调节变量，但随着理性购买行为的增加，当接触到负面口碑信息后，会逐步加深对产品的了解，产品涉入度在购买意愿模型中的影响越来越显著，所起的作用也越来越大，因此，本文研究中把它作为中介变量。

表7传统口碑模型中，产品涉入度在0.01的水平上与购买意愿显著相关，负面程度与专业性在加入产品涉入度这一中介变量后对购买意愿的影响从显著变为不显著，说明产品涉入具有完全中介效应;关系强度虽然在0.05的水平上依然显著，但其回归系数由0.27变为0.17，说明中介变量对其存在部分中介效应。

同样，表8负面网络口碑模型中，产品涉入度在0.01的水平上与购买意愿显著相关。口碑数量与传播者专业性在加入产品涉入度这一中介变量后对购买意愿的影响从显著变为不显著，说明产品涉入具有完全中介效应;负面程度虽然在0.05的水平上依然显著，但其回归系数由0.47变为0.36，说明中介变量对其存在部分中介效应。

综上，两个模型假设H9均成立。传统口碑模型中假设H10不成立，H11、H13完全成立，H12部分成立;网络口碑模型中H12不成立，H10、H13完全成立，H11部分成立。

表7 负面传统口碑和产品涉入总体对购买意愿的回归分析

表8 负面网络口碑和产品涉入总体对购买意愿的回归分析

四、研究结论与管理建议

(一)研究结论

1.负面口碑数量和关系强度对购买意愿的影响

在网络环境中，信息发送者可以利用虚拟身份更直接地发表自己的负面意见;同时，网络环境下信息保存持久、数量越来越多，对购买意愿的影响也越来越大。

在传统环境下，潜在的消费者可能更愿意相信亲密的朋友或家人的建议，而非陌生人给予的信息;负面口碑信息的影响更多的是基于关系强度，而非数量多少，关系越亲密，对购买意愿的影响越大。

网络环境中，关系强度对购买意愿的影响假设则不成立。随着网络信息的海量化发展，消费者搜索到口碑信息大多是来自陌生人，这种基于弱联结的口碑信息数量更多更加客观与专业，也更容易对网络环境下的购买意愿产生影响。

2.口碑的负面程度和发送者的专业性对购买意愿的影响

两种口碑下，负面程度对购买意愿都具有显著的正向影响，负面程度越强烈，越容易留下深刻印象，就越有可能成为消费者最终是否购买的决策准则之一。负面程度在网络环境下的影响比在传统环境下更强烈。一方面是因为网络媒介的匿名性与非面对面的特点使消费者可以更加直接、方便的方式告诉其他人使用后的感受，另一方面没有了熟人交流的情感因素在其中，内容更加客观、可信。

3.产品涉入的中介作用

(1)口碑信息的相关内容对产品涉入的影响。当口碑的负面程度和专业性较高时，购买决策一般比较慎重，而口碑信息中所能给予的建议是有限的，所以消费者接触到潜在购买商品口碑信息时，会搜寻更多的相关信息，提高对产品的涉入程度。(2)产品涉入度对购买意愿的影响。Goldsmith(2006)研究指出，高涉入状态下为做出最符合需要的决策，消费者会积极地搜寻相关信息，从而做出最有利的决策。本研究结果H9成立，也证实了上述结论。(3)产品涉入度的中介作用。随着理性购买行为的增加，产品涉入度对负面口碑信息和购买意愿的关系具有中介作用。网络环境中，产品涉入度在口碑数量和发送者的专业性对购买意愿的影响中起完全中介效用，对口碑的负面程度与购买意愿之间的关系有部分中介效用。传统环境中，其对负面程度和发送者专业性对购买意愿的影响具有完全中介效应，而对发送者与接受者的关系强度对因变量的影响具有部分中介效应。说明消费者的购买行为越来越理性，购买行为之前对商品的了解也越来越深入。

(二)管理建议

1.重视负面口碑，尤其是负面网络口碑

当网络中的各类负面口碑达到一定数量或负面程度很强时就会极大地损害品牌形象，减少潜在顾客，降低品牌顾客的忠诚度。当口碑经过数次传播后，在匿名这一保护伞下也会造成夸大、不真实。所以企业应该重视“口碑舆论”，并积极的投入有效资源，利用网络的力量进行合理的口碑营销。

2.采取有效的营销策略，降低负面口碑的数量与负面程度

企业要想成功应用口碑营销就要抓住口碑营销的真正价值。传统环境下对购买意愿的影响最大的是关系强度，而网络环境下是负面程度。针对两种环境企业应采取不同营销策略来降低负面口碑的影响。传统环境中企业应利用主流媒体和言论引导口碑信息朝向正面的、有利于品牌发展的方向。网络环境中由于信息保存持久，没有时空上的限制，企业应实时关注各类负面口碑信息，及时有效地给予正面的解释，控制传播速度和数量，同时应鼓励目标消费群体在可信度高的平台上发布正面的消费评论，引导和推动网络上“沉默的大多数”对品牌的认可，产生购买意愿。

3.提高产品涉入度

相对于低涉入度的状态时，负面口碑在高涉入度状态下对购买意愿的影响更显著。在具有购买意愿之前，消费者会产生对品牌或产品的先期印象，可能来源于消费经验、口碑和企业宣传等。其会影响消费者对负面口碑信息的接受程度。当涉入度高时，则对信息的鉴别能力强，也会采取更为理性客观的判断，不会盲目遵从口碑信息。因此，企业应注重加强对品牌印象的管理，树立正向的品牌形象，引导消费者多了解产品知识，提高产品涉入度，理性消费。

［1］Sundaram，D.S.，Mitra，K.，Webster，C.Word－ of－Mouth Communication:A Motivational Analysis［J］.Advances in Consumer Research，1998，(25).

［2］Dellarocas，C.The Digitization of word － of－ Mouth:Promise and Challenges of Online Feedback Mechanisms［J］.Management Seience，2003，49(10).

［3］郗河，徐金发，罗时鑫，黄国群.网络口碑与传统口碑对消费者购买决策影响的比较研究［J］.财贸经济，2008，(2):98－128.

［4］Schubert，P.，Selz，D.Webassessment－Measuring the Effectiveness of ElectronicCommerceSitesGoing beyond Traditional Marketing Paradigms ［C］.Proeeedings of the 32nd Hawaii lntemational Conference on System Seiences，Hawaii，1999.

［5］毕继东.负面网络口碑对消费者行为意愿的影响研究［D］.山东大学博士学位论文，2010.

［6］黎小林.负面口碑对顾客购买意愿的影响［J］.科技经济市场，2007，(4):325－326.