电商推荐商品的网络线索对消费者购买意愿的影响研究

姚琦　崔常琪

摘 要 依据消费者网页浏览数据向消费者推荐近似产品已经成为电商提高销售绩效的重要手段。实证研究发现：电商推荐商品所处的网页位置和网络口碑方向均显著正向影响消费者的购买意愿，而推荐商品的网络口碑数量对消费者购买意愿的影响弱显著；产品涉入度在电商平台推荐商品所处的网页位置、网络口碑数量及网络口碑方向对消费者购买意愿的影响中均起到了调节作用。研究结论对电商平台利用大数据对消费者开展有针对性的网络营销具有重要的借鉴意义，电商平台在向消费者推荐产品时，应将优质产品置于网页靠前位置，加强对网络口碑方向和数量的监管，并针对不同产品涉入度设计营销策略。

关键词 电商推荐商品；网络线索；购买意愿

[中图分类号]F731.5 [文献标识码] A [文章编号]1673-0461（2017）11-0022-09

一、引 言

在电商平台大数据环境形成的今天，利用消费者网站浏览大数据开展营销已经成为满足网络消费者个性化需求和提升营销绩效的重要手段。数据科学家维克托于2013年提出：“企业利用大规模数据进行深度挖掘分析的手段，来获取极具潜在价值的产品和服务信息，已然成为企业未来发展的一种趋势。”[1]為促进精准营销，推进产品与服务的创新，进而提高网络消费者的购买意愿和满意度，各大电商平台纷纷对大数据资源进行深度挖掘，以消费者网页浏览和产品搜索等数据信息为基础，从而分析推断顾客的购物喜好和独特的购买趣向，来促进企业有针对性的展开商品推送。从现有文献来看，针对大数据背景下电商平台推荐商品的网络线索对消费者购买意愿影响的研究还显得比较零散，且研究结论还不尽一致。本文试图基于线索利用理论，运用实证研究的方式来探讨在网购过程中推荐商品所处的网页位置、网络口碑数量、网络口碑方向，以及消费者产品涉入度等变量是如何影响购买意愿的，以使电子商务企业及网络购物网站更加注重对消费者数据的挖掘与分析，科学合理地运用推荐商品网络特征提高销售绩效。

二、 文献回顾

（一）电商推荐商品的网络线索

依据信息处理的精细可能性模型理论，消费者的购买主要依赖理性线索进行决策，而影响消费者购买决策的重要前置变量是消费者感知的产品质量。根据线索利用理论，将产品看成是由一系列能被消费者感知的线索组成，消费者利用这些线索作为工具来判断产品属性以及感知产品质量（杨德峰、王新新，2007）[2]。本文依据线索利用理论，结合实际情境，将电商推荐商品的网络线索分为：商品所处网页位置、网络口碑数量、网络口碑方向。

1. 商品所处网页位置

现代网络购物相比较传统购物而言有着极大的区别，消费者在网络购物中所面临的信息复杂且产品种类繁多，受认知习惯的影响在进行商品信息检索时对商品推荐的信息形成了固有的偏好，商品所处位置在信息浏览过程中起着举足轻重的作用。消费者在使用电子目录时更倾向关注所在位置靠前的信息条目（Lohse，1999）[3]，从而，所处位置靠前的商品往往受到消费者更多的关注（姜旭平，王鑫，2012）[4]。消费者不仅更为关注所处位置靠前的商品信息，而且认为所处位置更靠前的商家往往具有更好的信誉与更高的品牌知名度（Guang，2007）[5]。因此，消费者在对不熟悉的商品进行搜索时，会倾向性的点击查询那些位置相对靠前的商品链接信息，位置靠前的商品信息更有利于形成顾客对产品质量的良好感知（黄鹂强，2012）[6]。

2. 网络口碑数量

口碑数量是学者研究口碑建设中的一个重要前置变量（Duan Wenjing ，Gu Bin，2008）[7]。在网购情景中口碑数量扮演一种信息的角色，提高了消费者的认知水平以及市场上获得信息的消费者数量（Liu，2006）[8]。消费者参与产品在线评论量越多，产品讨论越激烈，该产品就有更大的机率吸引其他消费者的注意（Dellarocas et al.，2004）[9]。在学界对网络口碑数量的重要性有充分认知之后，学界将网络口碑数量定义为“某商品在线评论的数量”（龚诗阳、刘霞、刘洋，2012）[10]。

3.网络口碑方向

网络口碑方向按评价性质的不同分为积极口碑和消极口碑（Birster，1991）[11]，它是消费者对其所接受的产品或服务所作出的正面回应（Tax，1993）[12]。其中积极口碑也称正面口碑，它是指消费者对产品或服务表示肯定态度的评论信息，对企业来说它有助于正面形象的塑造和美誉度的提升，对消费者来说它能够提高产品认同感和潜在购买动力，而消极口碑亦称负面口碑，它是指消费者在购买某种产品后表示不满的评论信息，将自身使用不好的产品体验和经历表达出来，深刻影响到了其他购买者的购买行为。网络口碑方向作为消费者获取产品和服务的一种信息，与产品感知质量具有显著的关系（Huang、Chen，2006）[13]。在大数据背景下，顾客对于商品的评价将以数值的形式表示出来，每款商品都会显示出好评度，从而成为消费者对于产品评价的重要依据。

（二）产品涉入度

产品涉入度（Product Involvement）是指个人所感知的产品属性与自身需求、价值观念和兴趣的相关程度（Zaichkowsky，1985）[14]，即为购买所付出的努力程度。根据消费者对于产品所付出的时间和精力的不同，学者们将产品划分为低涉入度产品和高涉入度产品（Richins，1986）[15]，当消费者面对较高涉入度的产品时，消费者对购买决策失误表现出较高的风险感知，往往采取更加理性的精细可能性信息处理模式，越会关注口碑数量、口碑方向等一系列线索（金立印，2007）[16]。相反，面对较低涉入度的产品时，其购买决策考虑的因素较少且过程变得简单，甚至会简化决策过程而直接发生购买行为。产品涉入度越高，消费者越会更加积极的搜索有关线索（王正方、杜碧升、屈佳英，2016）[17]，从而越容易形成对产品的质量感知。endprint

（三）产品感知质量

学者对产品感知质量最早的界定为“对产品质量的评价”（Olson、Jacoby，1972）[18]，这种评价是建立在产品价格、产品客观质量、产品价值基础之上的主观判断（Zeithaml，1988）[19]。消費者在选择产品和品牌时，会通过信息处理的外周路径和中心路径对产品质量形成总体评价。中心路径主要处理与产品功能属性直接相关的信息，是感知产品质量形成的主要依据，外周路径是中心路径的补充，主要在消费者不能依据中心路径形成最终购买决策时启动，外周路径主要处理产品功能属性意外的其他外在信息，当消费者产品知识丰富时，消费者可能主要依据中心路径判断和评价产品的质量，但大多数情况下，消费者都是缺乏产品知识的新手，就需要依赖于其他外部线索来形成产品质量感知（Mitra、Golder，2006）[20]。通常来讲，产品感知质量可以通过易用性、多用性、耐用性、服务性、使用性能和产品声誉来衡量（Brucks、Zeithaml、Naylor，2000）[21]。施娟等运用同心圆构成理论对消费者整体产品质量的感知属性进行了近一步细化和归纳，表示成产品的品质、服务以及品牌形象等三个维度构成。结合本次研究目的与环境，本文将采用施娟和李晓佳提出的三个维度来衡量消费者的产品感知质量。（施娟、李晓佳，2010）[22]。结合本次研究目的与环境，本文将采用施娟和李晓佳提出的三个维度来衡量消费者的产品感知质量。

（四）消费者购买意愿

购买意愿是消费者选择特定产品或品牌时内心所产生的主观倾向性（Mullet G M，1985）[23]，除了受到自身对产品或品牌的特定态度的影响外，还受到外在因素的作用。消费者的这种主观倾向不仅体现了其对于产品或品牌的满意程度，也显示了其购买特定产品或品牌的可能性（Dodds，1991）[24]。产品感知质量是影响消费者购买意愿最直接与最主要的因素（冯健英，2006）[25]。产品感知质量对消费者购买意愿影响的中介作用比较显著（张广玲、付伟祥，2010）[26]，当消费者感知到的产品质量越高时，其感知的购买风险会降低，从而会导致更高的购买意愿（张太海、吴茂光，2012）[27]。综上可知，购买意愿是消费者选择特定产品或品牌的主观倾向及购买可能性的大小，而产品感知质量是影响这种购买可能性大小的重要因素。

三、 研究假设与模型

（一）推荐商品所处网页位置对产品感知质量的影响

网页上信息的呈现方式纷繁复杂，人们主要靠眼睛获取视觉信息来完成网页搜索过程。学者黄鹂强于2012年运用 Morae软件，通过有声思维实验法，对参与实验的对象面对不同位置的网络信息的行为进行视频捕捉，得出消费者在进行产品信息搜索时，会选择性的点击条目比较靠前的搜索结果进行查看。一般而言，如果商家位于搜索结果页面中的靠前位置，消费者在一定程度上会认为，该商家是杰出的或是值得信任的（Thurow，2006）[28]，消费者往往认为所处位置靠前的商家具有较高的任务相关性，同时也具有较高的感知质量以及较好的商誉（Guang，2007）[5]。根据简单曝光效应，在购物搜索结果页面中，所处位置靠前的商家链接享有天然的位置优势，可以率先吸引消费者的关注。同时，由于自上而下的搜索浏览行为已成为消费者固有的习惯，所以推荐商品所处的位置对点击行为的影响非常显著。所处位置越靠前的推荐商品越容易获得顾客的信任，越容易形成产品感知质量。由此，提出假设：

H1：电商平台推荐商品所处网页位置正向影响消费者的产品感知质量。

（二）推荐商品网络口碑数量对产品感知质量的影响

在网购情境中，由于产品信息不对称使得消费者较难掌握卖方产品的全部质量信息，从而导致消费者对产品存在着较高的感知风险以及信任缺乏等顾虑问题。消费者可以通过网络口碑数量信息有效的降低自己的购买顾虑，同时还可以利用线上信息交流来决定自己的购买决策（Henning，2004）[29]。网络商品的口碑数量越多，使消费者越相信自己做出的购买决策是合理的（Buttle，1998）[30]消费者购买的意愿也会越强烈（Park，2009）[31]。随着商品口碑的评论数量增多，消费者所了解和掌握的产品信息会不断完善，最终对产品质量的形成深刻的认知。由此，提出假设：

H2：电商平台推荐商品的网络口碑数量正向影响消费者产品感知质量。

（三）推荐商品网络口碑方向对产品感知质量的影响

口碑传播方向在消费者购物过程中具有极大的参考价值（Ahluwalia，2000）[32]。不同口碑传播方向会导致消费者的质量感知存在着显著的差异（金立印，2007）[16]。若网络评论中正面口碑所占的比率越高，相关的商品或者服务便会激发消费者的兴趣，越容易进一步形成对产品感知质量，使消费者产生强烈的购买意图；反之，负面口碑过多，消费者便会对产品形成一种负面形象和排斥心理，对所掌握的信息也不会进一步做出评价，最终放弃购买相关商品。作为消费者商品选择时重要的参考依据之一，网络口碑传播方向对消费者造成的影响是不容忽视的。由此，提出假设：

H3：网络推荐商品口碑传播方向正向影响消费者购买意图。

（四）产品涉入度的调节作用

高产品涉入度的消费者在进行产品购买决策时会积极主动地花费较多的时间和精力去收集与产品有关的信息，在对产品进行充分比较和价值评估的基础上做出购买选择；反之，则花费的时间精力较少，对产品也没有很高的兴趣（Hawkins、Roger、Kenneth，1998）[33]。网上购物伴随着一定的购物风险，消费者不能通过切身体验来感知产品质量的优劣。根据线索论可以得知，当消费者产品涉入程度越高时，越倾向于依据商品所处位置、网络口碑数量、网络口碑传播方向等一系列外部线索来了解产品的功能、服务以及商家的品牌形象，从而形成产品感知质量以降低购买风险。由此，提出假设：endprint

H4：产品涉入度对网络推荐商品所处的位置对消费者购买意愿的影响有调节作用。

H5：产品涉入度对网络推荐商品口碑数量对消费者购买意图的影响具有调节作用。

H6：产品涉入度对网络推荐商品口碑方向對消费者购买意图的影响具有调节作用。

（五）产品感知质量对消费者购买意愿的影响

由于市场双方在交易过程中存在着信息不对称的问题，消费者往往依靠不完整的的有限信息结合以往购买体验和公众口碑形成主观的产品质量感知，从而对消费者识别产品的品质和购买风险产生影响，进而影响顾客购买意愿（王丽芳，2005）[34]。产品自身所展现的优越特性是引起消费者购买意向最主要的动因，对产品感知质量的评价是影响消费者产生购买意愿的最关键和直接的因素（冯建英，2006）[23]。购买意愿是购买决策产生的前因，消费者的产品感知质量是预测其购买意愿的重要指标。由此，提出假设：

H7：产品感知质量正向影响消费者购买意愿。

（六）研究模型

本项目研究的基本模型如图1所示。

四、 研究方法与量表编制

本研究主要采用问卷调查法收集数据用以检验假设，变量的测量主要包括电商推荐商品所处网页位置、网络口碑数量、网络口碑方向、产品涉入度、产品感知质量及消费者购买意愿的测量。测量量表均根据国内外文献的经典量表结合本次研究目的改编而成。各变量测项及参考出处见表1所示。

五、 数据收集与分析

（一）样本的描述性统计分析

本研究主要通过网络调查平台发放并回收调查问卷，期间共收回255份问卷。经过对回收的255份问卷认真筛选，删除不符合要求的问卷43份，最终得到有效问卷212份，有效率达到83.14%。其中不符合要求的问卷包括明显填答不认真的问卷，在“我经常浏览购物网站中推荐的商品中”题项中，选择“完全不同意”的问卷。样本人口统计特征如表2所示。

在回收到的 212 份有效问卷中，男性和女性的人数分别为 98 人、114 人，其所占比重分别为53.8%、 46.2%，其年龄主要集中分布在 20～29 岁之间；被调查者受教育状况良好，其中70.3%的人具有本科学历，9.9%的人具有硕士及以上学历；被调查者中，学生与政府事业单位工作者所占比重最高，分别为 36.8%与 21.7%；月收入 1 001 到 3 000 元的人数最多占比 37.7%，网购频次多集中在2～5次。从以上样本统计特征来看，本研究的被调查者符合研究要求并且具有良好的代表性。

（二）信度及效度检验

1.信度检验

对量表的信度分析最常采用Cronbachs Alpha信度系数（α信度系数法），α系数取值在0～1之间，其取值越接近于1，则说明问卷信度越高，问卷的内部一致性越高。通常情况下，如果系数值在0.6～0.9之间时，则表示问卷信度比较好，问卷量表的越符合要求。运用软件SPSS19.0对量表数据进行信度分析，得到问卷的信度检验结果如表3所示。

从表3中我们可以看出，各变量的Cronbach's Alpha值分别为：0.673、0.658、0.673、0.629、0.817、0.842均大于0.6，说明正式问卷的内部一致性较好。

2.效度检验

效度分析即有效性分析，效度分析主要用于判断测量量表所得到结果与预期期望结果的匹配程度，匹配程度越高表明运用相关的统计分析评价方法获得的结果越有效，反之，评价结果不可取。将量表运用软件SPSS19.0进行效度检验后，其变量检验结果如表4所示。

从表4可知，各变量的KMO值分别为：0.664、0.528、0.661、0.781、0.682，均大于0.5。通过Bartlett球体检验得出各变量显著性水平Sig.均为0.000，因此本研究的各变量适合进行因子分析。

（三）相关分析

根据本文的分析模型和基本假设，可知变量之间的关系是线性的，所以采用Pearson简单相关系数来判别变量之间的相关性。Pearson简单相关系数适用于连续变量或是等间距测度的变量间的相关性分析，且要求相关系数不能大于0.8，否则变量间会出现多重共线性问题。此外，判断相关关系需要综合考虑相关系数和显著性水平，只有在相关系数大于0且显著性水平P<0.05的情况下才能说明变量之间是相关的。运用软件SPSS19.0对数据进行相关分析，选择双变量的相关分析方法得到结果如表5所示。

由表5可知，商品所处的网页位置、网络口碑数量、网络口碑方向，以及消费者对产品的涉入度和感知质量均呈显著相关，相关系数分别为0.376、0.049、0.322以及0.560。与此同时，产品感知质量与购买意愿亦呈现显著相关，相关系数为0.672，且显著性水平P<0.05，因此，各变量之间的关系得到初步证实。

（四）假设检验

1. 电商推荐商品所处网页位置对产品感知质量的影响

以推荐商品所处网页位置为自变量，产品感知质量为因变量，将样本数据放入软件SPSS19.0中，并选择进入回归法，得到结果如表6所示：非标准化系数β=0.253>0，显著性概率P=0.017<0.05。数据表明，电商平台推荐商品所处位置显著正向影响产品感知质量，故假设 H1 验证成立。

2. 电商推荐商品的网络口碑数量对产品感知质量的影响

以推荐商品的网络口碑数量为自变量，产品感知质量为因变量，将样本数据放入软件SPSS19.0中，利用回归分析得到结果如表7所示：非标准化系数β=0.346>0，显著性概率 P=0.051>0.05 且<0.1，为弱显著。数据表明，假设 H2验证成立。

3. 电商平台推荐商品的网络口碑方向对产品感知质量的影响endprint

以推荐商品的网络口碑方向为自变量，产品感知质量为因变量，将样本数据放入软件SPSS19.0中，利用回归分析得到结果如表8所示：非标准化系数β=0.191>0，显著性概率P=0.043<0.05。数据表明，假设H3验证成立。

4.产品涉入度调节效应的检验

本研究利用回归分析检验产品涉入度是否起到了调节效应。首先对商品所处位置、网络口碑数量、网络口碑方向及产品感知质量等变量进行中心化处理，然后计算出各变量与调节变量即产品涉入度的交互项，即交互的商品所处位置与涉入度、交互的网络口碑数量与涉入度、交互的网络口碑方向与涉入度。

在软件SPSS19.0中选择逐步回归法，第一步分别以推荐商品所处位置、网络口碑数量、网络口碑方向为自变量，产品感知质量为因变量；第二步则在第一步的基础上，在自变量中加入调节变量产品涉入度与各自变量的交互项，得到结果如表9、10、11所示：3个交互项均达到了显著水平，分别为0.012、0.001、0.015。由此得出结论，在电商推荐商品所处网页位置、网络口碑数量及网络口碑方向对消费者产品感知质量的影响中，调节变量产品涉入度均起到了调节效果，故假设H4、H5、H6成立（见表9、表10、表11）。

5. 产品感知质量对消费者购买意愿的作用

以消费者的产品感知质量为自变量，其购买意愿为因变量，将样本数据放入软件SPSS19.0中，利用回归系数法得到结果如表12所示：回归分析中，得到非标准化系数回归系数β =0.808>0，t检验显著性概率P=0.000<0.05，数据表明假设 H7 成立。

六、 研究结论与启示

（一）研究结论

综合以上数据分析可知，电商推荐商品所处的位置、网络口碑传播方向均对消费者在网购过程中感知产品质量存在显著正向影响，而产品网络口碑数量呈弱显著正向影响消费者的感知质量。消费者对产品的涉入度在电商推荐商品所处的位置、网络口碑数量及方向等因素对产品感知质量的影响中起正向的调节作用；消费者形对产品的感知质量显著正向影响着其购买该产品的意愿。

（二）管理启示

1.电商平台在向消费者推荐产品时，应将性价比高、销售量大、可提供优质配送和支付服务等特点的商品放在网页靠前的位置

研究表明：电商产品位置越靠前给消费者的感知是产品质量越高，从而商品链接獲得的曝光率、点击率和转化率也越高。因此，电商平台应将性价比高、销售量大的商品处于靠前的网页位置将会给消费者带来先入为主的印象，有利于消费者形成较好的产品感知质量，进而诱发消费者购买意愿，提升企业销售业绩。

2.电商平台应注重对推荐商品网络口碑方向的管理

通过研究发现：网络口碑方向越积极正面，消费者越容易形成较好的产品感知质量，反之便会大大降低消费者对该产品的购买兴趣。因此电商平台应提供优质的产品与服务以建立正面的网络口碑，促使消费者对其形成正面产品感知质量，从而下定购买决心；同时还应对消费者购买商品后出现的问题进行及时的跟踪处理，避免形成负面的网络口碑，一旦出现，应立刻采取相应举措消除其负面影响。

3.电商平台应从技术与非技术两个方面对商品的网络口碑数量进行监管

一方面，应加大技术投入，防止为消费者推荐不良商家靠刷单等恶意手段增加网络口碑数量的商品；同时采用一些相配合的非技术手段，例如加强网络口碑数量的诚信建设，不断完善口碑建设的信用机制，让诚信成为引导口碑数量的方向标，加大对刷单等现象的惩罚力度，防止卖方的网络操纵，提倡和鼓励买方认真的参与评价并给出建议，促使网络口碑健康运行等。

4.电商平台应关注产品涉入度的潜在影响

针对不同产品涉入度，采取不同的营销策略对涉入度较低的产品，电商平台可通过发送短信、微信、电子邮件等形式邀请新老顾客免费试用新产品，让消费者对产品有切身的感知，从而增强消费者对企业的信任以及提高企业信誉；对涉入度较高的产品，电商平台应在消费人群中建立良好的口碑，提供消费者所需产品的完备信息，同时可以实时在线解答消费者的疑虑，降低其购买过程中未知风险，从而促使消费者放心购买该商品。

[1] （英）维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼斯·库克耶.大数据时代[M].盛杨燕，周涛 ，译.杭州：浙江人民出版社，2013.

[2] 杨德锋，王新新. 梯队零售商自有品牌与商店忠诚 [ C ] .2007J M S ，中国营销科学学术年会及博士生论坛论文集， 上海 ，2007：800 -813.

[3] Gerald L Lohse. Designing interfaces for electronic commerce： Predicting how information search costs influence consumer choice[J]. Journal of Marketing，1999，36（3）：387-394.

[4] 姜旭平，王鑫. 影响搜索引擎营销效果的关键因素分析[J].管理科学学报，2011（9）：37-48.

[5] Zhiwei Guang， What are you looking for？ An eye-tracking study of information usage in Web search[Z].ACM，2007： 1-10.

[6] 黄鹂强，王刊良.搜索引擎用户对商品搜索结果的点击行为研究[J].管理科学，2012（25）：76-84.

[7] Duan Wenjing ，Gu Bin，Whinston A B.Do Onlion Reviews Matter？——An Empirical Investigation Panel Date[J].Decision Support Systems，2008，43：1007-1016.endprint

[8] Liu Y. Word of Mouth for Movies： Its Dynamics and Impact on Box Office Revenue[J]. Journal of Marketing， 2006， 70（3）： 74-89.

[9] Dellarocas C.， Awad N.， Zhang X. M.. Using Online Reviews as a Proxy of Word-of-mouth for Motion Picture Revenue Forecasting[EB/OL]. http：//ssrn.com/abstract=620821， 2004-05-10.

[10] 龚诗阳，刘霞，刘洋.网络口碑决定产品命运吗——对线上图书评论的实证分析[J].南开管理评论，2012（15）：18-128.

[11] Brister J . M .Word of Mouth Communication and Their Effects in Consumer Network [J] . Advances in Consumer Research， 1991， 18 ： 155-16 9 .

[12] Tax.S.S The role of Perceived justice in com Pliant resolutions： Implication for services and relationship marketing[M]. Arizona State University，1993.

[13] Huang J.H.， Chen， Y.F. Herding in Online Product Choice[J]. Psychology and Marketing， 2006， 23（5）： 413-428.

[14] Zaichkowsky J.L. Measuring the Involvement Construct [J]. Journal of Consumer Research， 1985（12） ； 341-352.

[15] Richins， M.L. Negative Word-of-Mouth by Dissatisfied Consumers： A Pilot Study[J]. Journal of Marketing， 1983， 47（1）： 68-78.

[16] 金立印.网络口碑信息对消费者购买决策的影响：一个实验研究[J].经济管理，2007（22）：36-42.

[17] 王正方，杜碧升，屈佳英. 基于感知价值的消费者网络购物渠道选择研究——产品涉入度的调节作用[J]. 消费经济，2016（4）：91-97.

[18] Olson，Jerry C.and Jacoby，J.Cue Utilization in the Quality Perception Process[J].Associationfor Consumer Research，1972.

[19] Zeithaml，Valarie A.Consumer Perceptions of Price， Quality， and Value： A Means-End Model and Synthesis of Evidence[J]. Journal of Marketing， 1988， 52（3）：2-22.

[20] Debanjan Mitra， Peter N. Golder. How does objective quality affect perceived quality？ short-term effects， long-term effects， and asymmetries[J].Marketing Science，2006，25（3）：230-247.

[21] Brucks， Merrie， Zeithaml， Valarie A.， and Naylor， Gillian. Price and Brand Name as Indicators of Quality Dimensions for Consumer Durables[J]. Academy of Marketing Science， 2000， 28（3）：359-374

[22] 施娟，李曉佳.整体产品质量对品牌——顾客关系质量的影响[J].商业研究，2010（10）：184-186.

[23] Mullet，Gary M.， Karson， Marvin J. Analysis of Purchase Intent Scales Weighted by Probability of Actual Purchase[J]. Journal of Marketing Research，1985，22（1）： 93-96.

[24] Dodds，Grewal，Monroe，Effect of Price brand and store information on buyers，product evaluation[J]. Journal of marketing research 1991，28： 307-319.

[25] 冯建英.消费者的购买意愿研究综述[J].现代管理科学，2006（11）：7-9.

[26] 张广玲，付祥伟，熊啸.企业社会责任对消费者购买意愿的影响机制研究[J].武汉大学学报（哲学社会科学版），2010（2）：244-248.

[27] 张太海，吴茂光. 企业社会责任对消费者购买意愿的影响[J]. 商业研究，2012（12）：33-39.endprint

[28] Thurow.S.Analyzing Search Behaviour for SEO[M/OL].http：//www.clickz.com/showPage，2006.

[29] Hennig-Thurau， T.，Walsh，G.Electronic Word-of-Mouth： Motives for and Consequences of Reading Customer Articulations on the Internet[J]. International Journal of Electronic Commerce，2003， 8（2）： 51-74.

[30] Mullet， Gary M.，Karson，Marvin J. Analysis of Purchase Intent Scales Weighted by Probability of Actual Purchase[J]. Journal of Marketing Research，1985，22（1）： 93-96.

[31] Park，C.Lee，T.M.Information Direction，Website Reputation And Ewom Effect： AModerating Role Of Product Type [J]. Journal of Business Research，2009，62（1）：61-67.

[32] Ahluwalia Rohini ， Robert E. Bumkrant ， and H . Rao Unnava . Consumer Response to Negagiv e publicity ： The Moderating Role of Commitment [J]. Journal of Marketing Research ， 2000， 37（May）：97-108.

[33] Hawkins D .J.，Rojer J.B.，and Kenneth A . C . Consumer Behavior ： Building Marketing Strategy，7th [M]. NY ：McGra w-Hill ，1998.

[34] 王麗芳.信息不对称下产品外部线索对消费者购买意愿的影响[J].消费经济，2005（1）：41-43.endprint