基于网络口碑的消费者重购行为影响因素及其机制研究

陈赛花

内容摘要：随着“互联网+”时代的到来，影响消费者重购行为的因素日趋复杂。文章以网络口碑为研究视角，通过分析网络口碑的信息内容、信息表达形式以及消费者个性特征等微观影响因素，并综合考虑了区域经济、文化环境以及市场消费环境等影响消费者行为的宏观因素，最后提出了网络口碑对消费者重购行为的影响机制并进行了验证。

关键词：消费者重购行为   网络口碑   影响因素

引言及文献综述

据《第42次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2018年6月，我国网络购物用户已达5.69 亿，占网民总数的71.0%，其中手機网络购物用户达5.57亿;我国网上外卖用户达3.64亿，其中手机网上外卖用户达3.44 亿。对于网络商户而言，把握重购消费者市场是其生产经营的根本，也是其做强做大的前提。有研究认为，消费者重购行为的形成是基于消费者首次购买的感官满意度，但这种观点未能全面的认识到消费者的购买心理。Hsu等（2006）发现消费者满意度并不是决定其重购行为的唯一因素;Zboja等（2006）研究表明消费者与商家间的信任可以对消费者重购行为产生积极影响;Ou等（2014）研究表明，平台商品展示以及售后评价系统可以增加消费者对商家的信任，并使消费者产生重购意向;吴旭明（2008）经过实证发现，存在消费者即使经历了不满意的购买体验却仍然产生重购行为的现象。由此可见，网络口碑在消费者重购行为决策过程中起着重要的影响作用。

基本概念与研究现状

Khalifa&Liu（2007）认为，由于消费者一般有着一个以上重复购买的选择，而重复购买行为则是消费者意志行为的一种具体表现。对于网络消费者而言，消费者重购行为表现为消费者重复通过固定的电商平台在特定商家购买特定商品或服务的意向。所谓网络口碑，即指消费者通过分享和传播其自身某一次购买体验，从而使这一体验在其他消费者心中产生的印象。网络口碑在本质上与传统口碑并无区别，但随着网络社交平台的无边界拓展，网络口碑的优势逐渐凸显。正面积极的口碑是网络商家保证其市场占有率及拓展市场的关键因素。反之，负面消极的口碑则会阻碍网络商家的经营发展。以往对消费者重购行为的研究主要集中在两个方面，其一是购物体验满意度对消费者重购行为的影响，其二是网络口碑对消费者行为的影响。以往研究对于网络口碑对消费者重购行为影响的研究较少，特别是就网络口碑在传播过程中对消费者行为环节的影响机制更是未见。基于此，本文在前人研究的基础上，基于网络口碑视角，对消费者重购行为影响因素及其机制进行研究。

研究假设与概念模型

网络口碑对消费者重购意愿影响涉及两个主体，其分别为网络口碑信息源和消费者个性特征。其中，网络口碑信息源又包括口碑信息内容及口碑信息表达形式。网络口碑信息源主要是针对其可信度而言，Jarvenpaa等（2000）认为网络口碑内容的可信度可以增加线上消费。需明确的是，此可信度并非网络商家或者商品的可信度，其是消费者对网络口碑信息的个体感知。据此提出假设1。

H1：网络口碑内容可信度越高，消费者重购行为意愿就越强。

对于网络口碑信息表达形式而言，Chen&Rodgers（2006）研究表明，消费者更容易接受有趣味性的表达方式。因此提出假设2。

H2：网络口碑表达形式越有趣味性，消费者的重购行为意愿就越强。

消费者行为是消费者个性的体现，在消费者重购行为决策中，消费者对商品的认知、心理反应、体验无疑具有影响效应。据此提出假设3。

H3：网络口碑受众个性特征越明显，其消费者重购行为意愿就越强。

另外还需注意的是，消费者所处的区域经济环境对消费者的消费行为也存在影响。如每年“双十一”购物节，消费额排名前列的总是江苏、广东、浙江、北京、上海等地，这与消费者所在区域经的济发展水平呈正相关。并且，消费者行为往往是其价值观的外在体现，如中西方价值观不同，其消费者的消费观念也不相同。另外，市场环境也会影响消费者的消费行为，这一点在消费者重购行为中的体现尤为明显。即使在网络构成的虚拟社区中，消费者的网络消费依然离不开客观的经济环境、文化环境和市场环境。据此，结合所提出的假设，本文根据网络口碑信任度、网络口碑表现形式与消费者个性特征这三个自变量，以及因变量消费者重购意向，选择区域经济环境、文化环境与消费市场环境作为中介变量，从而得出概念模型如图 1所示。

量表设计与数据采集

各个维度测量项的设计主要根据国内外既有文献以及当前我国网购消费者现状，在征询相关专家意见后本文制定初始量表，初始量表首先对所获样本数据进行检测，剔除不达标题项，最终确定具体测量项如表1所示。

首先，综合既有相关研究成果，网络口碑在客观性、可靠性、专业性等方面对受众信任有着显著影响。客观性指受众对信息公正、公开的不带偏向的评论;可靠性指口碑信息内容的可接受度与信任度;专业性指口碑信息体现的专业能力，如商品数值信息、使用体验等。因此自变量网络口碑信息内容选择客观性、可靠性、专业性三个具体测量项。

其次，根据Chen&Rodgers（2006）的研究，可将网络口碑表达的兴趣性概括为充满活力、令人兴奋以及引人入胜。充满活力指网络口碑表达呈现方式体现动态感和互动性;令人兴奋则指网络口碑表达具有幽默感、令人激动或发笑;引人入胜即指网络口碑表达方式直观并体现出友好性。

再次，消费者重购行为特征，按照Sundaram等（1998）的观点，一般可分为性格特征和个体动机，其中个体动机可分为利己与利他动机。利己动机主要是个体为满足自身需求而产生的购买行为。利他动机则是个体愿意与人分享商品的使用体验，代他人购买，并在此过程得到他人肯定，最终在情感方面得到满足。

最后，根据Ye.Law&Gu（2009）的相关网络口碑影响消费者行为的测量维度，本文在排除“购买满意度”之外，从五个题项来测量网络口碑影响消费者重购意愿：1.如果买家信用评分高，我可能再次购买;2.如果卖家销量好而且卖家评分高，我可能再次购买;3.如果好友推荐，我可能再次购买;4.如果与此商品相关的讨论区对商家评价高，我可能再次购买;5.如果有相关权威专家或者专业人士推荐，我可能再次购买。

數据采集通过线上线下两种形式相结合的方式进行。线下调查在桂林展开，共发放问卷160份，回收有效问卷126份，有效率达78.75%;线上问卷主要通过问卷星平台进行在线调查，线上共发放问卷291份，有效回收235份，有效率达80.75%。

信度检验与数据分析

首先，利用SPSS20.0对所设计的各项目变量的缺失值进行分析，而后对所有的变量进行相关性分析，表2为所设置各个自变量、因变量以及中介变量的均值、标准差和彼此间的Pearson相关系数（Pearson correlation coefficient）。其次，将变量问项的数据进行因子分析（见表1），使用KMO取样适合性检定（Kaiser-Meyer-Olkin），其值为0.845，各测量项信度及因子载荷均在0.7以上。最后，回归分析得到检验结果（见表 3），结果表明所设的假设均成立。网络口碑信任度与消费者重购意愿正相关（t值为11.863，P值为0.000）;网络口碑表现形式与消费者重购意愿正相关（t值为2.880，P值为0.023）;消费者个性特征与消费者重购意愿正相关（t值为3.928，P值为0.021）。

研究结论

经研究，本文得出以下结论：第一，对消费者重购行为的研究不仅要重视消费者首次购买的满意度，网络口碑在网络消费者重购行为决策中也有着重要影响;第二，消费者重购行为的产生是各种因素共同作用的结果，而非单个影响元素所能实现;第三，网络口碑信任度、网络口碑表现形式、消费者个性特征与消费者重购意愿呈正相关;第四，网络口碑的表现形式对消费者重购行为的影响十分明显。对此商家在口碑塑造方面，一定要注意直观元素的应用，消费者对于口碑信息的接收更倾向于趣味幽默的表达方式，同时动态与互动的方式也是网络口碑表达形式的发展趋势。

本研究还存在一些不足，由于区域间的经济、文化及市场环境方面存在差异，而本文选择的样本主要集中在桂林一地，尽管本文通过网络平台等进行了数据收集，但所收集的数据仍然存在缺陷以至影响了研究的全面性与深度。另外在网络构成的虚拟空间，口碑的传播过程复杂，而本研究选择的测量项有限，从而难以全面体现其中的细节。因此，对于该领域以后的研究，不仅需要扩大选择样本的区域范围，还需要扩大受调查消费群体的层次。同时，在对影响维度分析及维度测量项方面也应进行多视角选择，从而探究更为全面与细致的影响机理。这都是今后该领域研究的趋势。

参考文献：

1.Khalifa，M.&Liu，V.Online consumer retention： contingent effects of online shopping habit and online shopping experience[J].European Journal of Information Systems，2007（6）

2.Ou，C，X.Pavlou，P.A.&Davisong，R.M.Swift GUAGXI in online marketplaces： The role of computer-mediated communication technologies[J].MIS Quarterly，2014（1）

3.梅蕾，张景.网络口碑对消费者购买决策行为的影响研究[J].商业经济研究，2016（1）

4.张驰.网络口碑可信度及其影响消费者购买决策的机制研究[J].商业经济研究，2017（6）

5.钱敏，肖燕华.网络口碑中追评对消费者感知可信度的影响研究——基于网络口碑传播动机理论[J].商业经济研究，2017（22）

6.Hsu，Y.J.Lin K.J.Chang，T.H.C.J.Huang，H.S.&Jih，W.R.Parameter learning of personalized trust models in broker-based distributed trust management[J].Information Systems Frontiers，2006（4）

7.吴旭明.消费者个体差异对品牌资产的影响研究——基于可辩解型产品伤害危机[J].中国流通经济，2008（10）

8.Jarvenpaa S.L，Traetinsky L，Saarinen &Vitale M.Consumer trust in an Internet store：Across-cutural validation[J].Journal of Computer-Mediated Cline，1999（2）

9.Q.Chen & S. Rodgers.Development of an Instrument to Measure Web Site Personality[J].Journal of Interactive Advertising，2006（1）