网购客户评价与销量之间的关系分析

李海杰 段婷婷

【摘要】随着互联网的发展，网上购物已经成为人们生活的一部分，使得电子商务的竞争越来越激烈。本文选取部分天猫数据进行实证分析买家在选择商品时是否会依赖其他买家的评价。数据分析表明月销量与款式很好、卖家服务和外观相符存在显著关系，为卖家提高销量提供决策依据。

【关键词】客户评价 多元线性回归 SPSS19.0

一、引言

电子商务技术的应用改变着人们传统的购物习惯，网上购物有效的弥补了传统购物的不足，买家可以通过手机和电脑选择自己喜欢的商品。网络购物给买家提供了诸多方便，但买家对商品进行“货比三家”的选择，使得卖家之间的竞争激烈，需要了解买家选择购买商品优先考虑的因素是什么？买家网上购买商品可以对卖家进行评价，新的买家进行商品选择时会参考以前买家对卖家的评价，本文主要分析买家评价会影响卖家的销量吗？

随着网上购物的过程完整性不断完善，买家可以对所购商品与卖家进行信息反馈，通常体现为网购评价。不同的研究人员对于用户评价对商品销量的影响有不同的研究分析方法。Sergio Roma？n（2010）研究表明商家的欺骗行为对客户满意度和忠诚度有非常强的消极影响[1]。Zhenqin Wang等（2010）从客户视角研究网购感知风险的影响因素，究得出朋友推荐和网购经验与财务风险和整体风险显著负相关，客户对风险的态度与所有风险呈现正相关[2]。龚诗阳等（2013）构建指标体系实证研究当当网图书评论的大样本面板数据，发现评论数量和评论效价对销量有显著正向影响，而评论差异对销量有显著的负向影响[3]。任晓丽等（2013）研究C2C环境下卖家为了弱化价格差异而采取的差异化策略，结果表明被搜索成本、信用、上个月销量对本月的销量有显著影响，但是提供的服务和收到的评分没有显著影响[4]。综合以前对于客户评价与销量之间的关系，不同研究人员在不同的角度进行分析，没有统一的标准规范，本文基于之前的研究，考虑卖家、买家和商品三个层次，构建五个次级指标，利用多元回归进行数据分析。

二、实例分析

（一）数据收集

天猫于2008年4月创立，致力提供优质的网购体验，现已发展成为的中国消费者选购优质品牌产品的目的地之一。本文根据季节性的原因，年轻女性网购比较频繁等特点，选取女士上装毛呢外套的天猫数据进行分析。最终获得有效样本为100个。

（二）构建指标

由于选取不同卖家的评价数据，卖家的评价标准存在着不同的侧重，本文主要研究月销量与评价指标之间的关系。评价指标为：买家感受、卖家服务、外观相符、整体不错、款式很好五个指标。买家感受主要指衣服厚实、穿上好看和舒适；卖家服务指卖家态度和物流；外观相符指色差及衣服尺码；整体不错指质量还可以；款式很好指款式新颖和版式新。

（三）数据分析

本文对样本数据利用SPSS软件进行处理，置信区间为95%，对建立的多元线性回归方程进行拟合优度检验，结果显示调整前判定系数大于0.7，表明拟合结果较好。调整后判定系数大于0.5，拟合结果一般，说明回归方程不能解释全部解释变量对被解释变量的影响。

所以本文采用多元线性回归方法中的向后筛选策略，首先将全部解释变量引入方程，对回归方程进行检验，将回归系数检验不显著的变量剔除，再重新建立回归方程对回归系数进行检验，直到剩余回归系数都显著时，停止筛选。向后筛选结果如表2.1所示：

表2.1 向后筛选——最终回归方程

模型中第一次筛选将买家感受变量剔除，第二次筛选将整体不错剔除，在第三个模型中款式很好、卖家服务、外观相符三个变量的显著水平小于α，与被解释变量存在显著关系。最终回归方程为：

y=644.787+6.417f2+6.429f3+1.668f5。

三、结论

通过建立月销量与网购三个层次变量之间的多元线性回归方程，通过对回归方程显著性检验，建立多元回归方程的是恰当的，最终回归方程的回归系数小于显著性水平α，符合显著性检验。得到结论：（1）外观相符说明商品码数、色差等相符合卖家的描述，给买家以商品是正品的感受，是物有所值的商品。（2）卖家服务对销量的有显著影响，卖家应该增加在客服方面的投入，这样给买家一种被重视的感受。（3）款式很好对销量有显著性影响，由于所选商品为女士上装，网购多为年轻的消费者，注重新潮的服饰。卖家可以根据买家的偏好提供样式新颖，与众不同的服饰来吸引买家。

本文还存在一些局限性，如数据选取具有单一性，将来可以研究不同商品种类之间是不是会不同？进一步研究可以分为不同价格、销量、评价的商品。

参考文献

[1]Sergio Roma？n.Relational Consequences of Perceived[J].Journal of Business Ethics，2010（95）：373–391.

[2]Zhenqin Wang，Weicai Wang，Li Dong.Research on Influencing Factors of Perceived Risk in Oline Shopping by Consumers[J].International Conference on E-Business and E-Governmen，2010.

[3]龚诗阳，刘霞，赵平.线上消费者评论如何影响产品销量—基于在线图书评论的实证研究[J].软科学研究成果与动态，2013（6）： 171-183.

[4]任晓丽，刘鲁，吕成功.C2C环境下卖家差异化策略对销量的影响—基于两阶段决策的买家购物决策分析[J].电子商=商务与信息管理，2013（2）：88-97.