本文關鍵詞：不同產(chǎn)品類型下在線評論對銷量的影響研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著電子商務的迅速發(fā)展以及web2.0技術的逐漸成熟,網(wǎng)絡購物已經(jīng)成為了人們的一種生活方式,網(wǎng)絡購物市場的快速增長無疑成為了近些年經(jīng)濟的熱點。由于網(wǎng)絡購物的虛擬性,消費者不能像傳統(tǒng)渠道那樣看到商品實體,無法感受商品的質(zhì)量,存在購買風險。這個時候在線評論在消費者的購買決策中就起到非常重要的作用。實踐的變化和發(fā)展給理論研究帶來了新的課題。國內(nèi)外學者的研究方向主要集中在在線評論的數(shù)據(jù)挖掘,在線評論的有用性以及在線評論對消費者購買意愿和購買決策的影響上,涉及對銷售量的實證研究較少,并且集中在電影,圖書,旅游預訂等領域。通過對文獻的梳理總結,本文的主要研究內(nèi)容如下：本文研究的是在線評論對產(chǎn)品銷量的影響,對這方面主要有兩個方向,消費者整體層面和消費者個人層面。而本文的選擇是從消費者整體層面來做的研究。將產(chǎn)品銷量作為被解釋變量,在線評論的一些要素作為解釋變量,并且選擇了兩種產(chǎn)品類型做對比分析。通過搜集京東商城上產(chǎn)品的真實數(shù)據(jù),建立截面數(shù)據(jù)模型,采用了相關分析和回歸分析方法,來研究在線評論對產(chǎn)品銷量的影響。本文選取的解釋變量是曬單量、好評數(shù)量、累計評論量、曬單率、價格。選擇的產(chǎn)品類型分類是搜索型和體驗型。研究結果顯示曬單量、好評數(shù)量、累計評論量對兩種類型的產(chǎn)品銷量都有正向顯著影響。并且這些變量對搜索型產(chǎn)品的影向要大于對體驗型產(chǎn)品的影響。針對產(chǎn)品類型的差異企業(yè)應該采用不同的營銷策略。首先不管是搜索型還是體驗型都要鼓勵消費者發(fā)表評論,尤其鼓勵消費者發(fā)表帶有圖片的評論,因為在線評論的幾個維度中曬單對銷量的影響是最大的。發(fā)現(xiàn)價格對兩種產(chǎn)品類型都有顯著影響,但是影響的結果是相反的。價格對搜索型產(chǎn)品是顯著負向影響,對體驗型是正相關顯著。這與前人的研究結果不同,之前學者李健對電影行業(yè)的在線評論進行實證研究發(fā)現(xiàn)體驗型產(chǎn)品的價格對銷量的影響不顯著。通過對研究結果的分析,給企業(yè)提供一些可行有效的營銷策略。
【關鍵詞】：在線評論 搜索型 體驗型 曬單量 產(chǎn)品銷量
【學位授予單位】：廣西師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F724.6;F274
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 一、研究背景及意義8-11
• (一) 研究背景8-9
• (二) 研究意義9-11
• 1. 理論意義9-10
• 2. 實踐意義10-11
• 二、理論基礎及文獻綜述11-21
• (一) 在線評論的定義及特征11-13
• 1. 口碑的定義和特征11
• 2. 口碑的特征11-12
• 3. 在線口碑的相關研究12
• 4. 在線評論的定義及特征12
• 5. 在線評論的構成要素12-13
• (二) 有關在線評論的理論基礎13-14
• 1. 消費者購買決策理論13
• 2. 信息診斷性理論13-14
• 3. 馬太效應14
• 4. 木桶原理14
• (三) 文獻綜述14-21
• 1. 有關在線評論國外文獻綜述14-17
• 2. 有關在線評論的國內(nèi)文獻綜述17-21
• 三、理論模型的提出21-28
• (一) 在線評論變量的選擇21-23
• 1. 銷量及其替代變量21
• 2. 在線評論數(shù)量21-22
• 3. 曬單率、好評率和差評率22-23
• 4. 產(chǎn)品類型23
• (二) 電器網(wǎng)絡銷售的介紹23-24
• (三) 在線評論對產(chǎn)品銷量的影響研究模型24-27
• 1. 理論模型的探討24-25
• 2. 理論模型的設計25
• 3. 研究假設25-27
• (四) 研究方法的選擇27-28
• 四、實證分析28-40
• (一) 模型設定與數(shù)據(jù)來源28-29
• 1. 計量模型設定28
• 2. 數(shù)據(jù)來源的介紹28-29
• (二) 描述性統(tǒng)計分析29-31
• 1. 網(wǎng)絡電視和冰箱的描述性統(tǒng)計29
• 2. 在線評論和商品的描述性統(tǒng)計分析29-31
• (三) 數(shù)據(jù)的相關分析31-35
• 1. 累計評論總量32-33
• 2. 好評數(shù)量33
• 3. 曬單量和曬單的比率33-34
• 4. 產(chǎn)品價格34-35
• (四) 模型的回歸分析35-40
• 1. 在線評論對產(chǎn)品銷量的影響研究37-38
• 2. 在線評論對不同類型產(chǎn)品銷量的影響差異研究38-40
• 五、研究結論與展望40-45
• (一)主要結論40-41
• (二) 管理啟示41-43
• (三) 研究的創(chuàng)新點43
• (四) 研究的不足43
• (五) 未來研究方向43-45
• 參考文獻45-50
• 致謝50-51

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本文編號：435009