网络口碑对矛盾性消费者态度和行为意向的影响研究

发布时间：2020-05-14 20:38

【摘要】：随着社会化网络的发展,消费者越来越倾向于网络购物这种既节省资金,又方便快捷的购物方式。但在网络购物中由于不能接触到真实的商品,人们需要搜寻更多的有关商品的信息,以在线产品评论为代表的网络口碑成为了消费者主要的信息来源。网络口碑是指由已购买产品或服务的消费者在网络上发布的,以文本形式为主要载体,对产品和服务做出的积极或者消极的评价。网络口碑日益充当着“销售助理”的角色,对人们的决策和行为有着重要的影响作用。然而,网络口碑也存在着质量参差不齐和口碑信息之间相互冲突的情形,这些问题会造成消费者决策上的困境。最新的态度理论认为,人们对于事物的态度不是一维的,而是正面态度和负面态度同时并存。当人们对同一个态度对象的积极评价和消极评价都达到一定程度时,就产生了矛盾态度。那么,消费者矛盾态度的强度受到哪些因素的影响?不同效价(包括正面和负面)的网络口碑对矛盾性消费者的态度和行为具有何种作用?消费者矛盾态度如何影响网络口碑的作用机制?对这些问题的探讨有助于明确消费者矛盾态度的客观存在性和作用机制,有助于扩展和丰富网络口碑以及消费者行为的理论研究,也有助于企业在与消费者的沟通过程中,采取正确有效的营销手段,增强消费者的购物信心和购物意愿,以便提高产品的销量和企业的效益。本文的研究主要解决四个关键性问题:问题一,消费者矛盾态度是如何产生的?哪些因素会对消费者矛盾态度的形成具有影响作用?问题二,正面口碑的评论质量和评论数量如何影响消费者的矛盾态度?在正面网络口碑的作用下,不同矛盾程度的消费者态度的变化路径是怎样的?问题三,负面网络口碑对矛盾性消费者购买意愿具有何种影响?企业或者商家采用补救措施后消费者购买意愿又有什么变化?其背后原因是什么?问题四,在具有预期消费的情境中,消费者情绪客观矛盾性对其主观矛盾性的影响作用如何?消费者客观矛盾态度在冲突性的网络口碑信息和消费者的行为意向之间是否具有中介作用?消费者态度和行为意向之间的关系是否受到消费者矛盾态度调节作用的影响?本文在研究中采用了多种研究方法,包括:①文献研究方法,在第二章中通过文献研究,梳理了国内外的相关文献,奠定了研究的理论基础;②实验研究方法,第三、四、五、六章均是通过设置实验场景收集了关于消费者态度、矛盾态度和购买意愿等数据,为定量分析提供了一手的数据资料;③神经网络方法,第三章在进行数据分析时使用了神经网络方法,定量分析了消费者矛盾态度的影响因素;④统计分析方法,第四、五、六章在处理数据时,采用了传统的统计分析方法,包括配对样本T检验,方差分析、回归分析以及层次回归等。此外,在第六章中还用到了文本分析工具进行词频统计。本文的主要创新点在于:第一,从消费者矛盾态度的视角探讨了网络口碑的影响作用,拓展了网络口碑的研究思路和研究范围。第二,将反向传播(BP)神经网络方法应用到消费者矛盾态度影响因素的研究中,构建了消费者矛盾态度影响因素预测模型。第三,将精细加工可能性模型理论(ELM)和预期理论应用到网络口碑的研究中,分别探讨了网络口碑对矛盾性消费者信息处理路径的影响以及预期消费情境下消费者情绪客观矛盾态度的调节和中介双重作用。通过本文的研究得出了以下几点结论:结论一,通过实证研究发现消费者的产品知识、产品涉入度、价格敏感性、与参照群体的冲突以及信息差异性等对消费者矛盾态度的产生具有显著的影响作用。其中产品知识、产品涉入度以及价格敏感性是消费者的个人内在因素,而与参照群体的冲突和信息差异性是外在环境因素。研究中发现网络口碑信息的差异性对消费者矛盾态度的影响作用最强。结论二,正面网络口碑的评论质量和评论数量对消费者态度具有显著的正向影响作用。消费者态度的矛盾性程度稳健地调节着消费者对外界信息的处理。高矛盾消费者受评论质量的影响较为显著,即高矛盾者主要沿着中心路径改变态度;低矛盾消费者受评论数量的影响较为显著,即低矛盾者主要沿着边缘路径改变态度。结论三,负面网络口碑及商家补救措施对不同矛盾强度的消费者产生不同的影响。当负面网络口碑质量较高时,消费者的购买意愿显著降低,但高矛盾者的变化程度大于低矛盾者。当负面网络口碑质量较低时,只对低矛盾者的购买意愿有显著影响。当商家采取补救措施后,高矛盾消费者购买意愿的提升要显著高于低矛盾消费者。同时,研究中也揭示了产生这种差异的主要原因在于高、低矛盾性消费者的矛盾态度存在着不同程度上的变化。结论四,考虑到预期消费的情境下,预支情绪对消费者的影响作用要大于预期情绪,消费者的预支情绪客观矛盾性对其主观矛盾性有较大的影响作用。此外在由产品属性之间的评论不一致导致的冲突性网络口碑的作用下,消费者的客观矛盾态度是网络口碑和消费者行为意向之间的中介变量,同时客观矛盾态度在消费者态度和行为意向之间也起着调节作用。最后,根据本文的研究结论,提出了企业管理上的启示和建议。针对在研究中的不足指出了未来进一步的研究方向。
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【学位授予单位】：天津财经大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F713.55;F274;F724.6


本文编号：2663903