本文關鍵詞：酒店先期在線評論對后續(xù)評論影響的調節(jié)變量研究

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【摘要】：近年來,隨著信息技術的進步與互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,電子商務應運而生,并不斷改變人們的經(jīng)濟生活。在這種背景下,電商網(wǎng)站開始漸露頭角并在短時間內發(fā)展得如火如荼。正如我們所見,人們開始頻繁地通過各種電商平臺去購買產(chǎn)品與服務,諸如日常用品、酒店及車票等,并在購買與使用后發(fā)表在線評論來分享對產(chǎn)品與服務的感受體驗。這種基于在線信譽系統(tǒng)的在線評論機制反饋了消費者態(tài)度,并且可以在一定程度上激勵評論瀏覽者的購買行為,這對商家與消費者來說都具有重要意義。酒店由于其傳統(tǒng)訂購方式的昂貴性與不便性,正逐漸成為受歡迎的網(wǎng)購對象,而且由于酒店偏向于體驗型產(chǎn)品,所以其使用感受與體驗則尤其重要,其在線評論可以影響到后續(xù)消費者的購買行為與評論行為,研究意義不言而喻。因此本文從酒店的在線評論入手,去探究電子商務背景下先期在線評論對后續(xù)評論影響過程中的調節(jié)變量。本文以“去哪兒網(wǎng)”上北京市錦江之星酒店的在線評論為研究對象,以詳盡可能性模型、解釋水平理論以及情景的相關理論為基礎,構建了先期在線評論影響后續(xù)評論過程中調節(jié)變量的影響模型,探討了評論者特征、評論特征以及使用情景三類因素所發(fā)揮的調節(jié)作用。研究結果表明,酒店先期的在線評論對后續(xù)評論有正向影響作用;對于調節(jié)變量來說,評論者經(jīng)驗性、評論者地理靈活性、評論長度、使用情景負向調節(jié)了先期評論對后續(xù)評論的影響過程,評論滯后時間正向調節(jié)了此過程。另外,評論時間間隔并不具有調節(jié)作用,這與我們做出的原假設不符。因此,商家企業(yè)以及電商網(wǎng)站出于盈利目的,應當重視在線評論在消費者行為中發(fā)揮的重要作用,針對不同類型用戶調整營銷策略,并從細節(jié)處改進完善在線評論機制,提升用戶與網(wǎng)站的交互體驗。
【關鍵詞】：先期評論 后續(xù)評論 評論者特征 評論特征 使用情景
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F724.6;F719.2
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-20
• 1.1 研究背景8
• 1.2 研究目的及意義8-10
• 1.2.1 研究目的8-9
• 1.2.2 研究意義9-10
• 1.3 國內外文獻綜述10-16
• 1.3.1 先期評論的相關研究10-11
• 1.3.2 后續(xù)評論的相關研究11-13
• 1.3.3 先期評論影響后續(xù)評論的相關研究13-14
• 1.3.4 調節(jié)變量的相關研究14-15
• 1.3.5 研究現(xiàn)狀評價15-16
• 1.4 研究內容與研究思路16-20
• 1.4.1 研究內容16-17
• 1.4.2 研究思路17-18
• 1.4.3 技術路線18-20
• 第2章 理論基礎和研究模型構建20-31
• 2.1 理論分析20-25
• 2.1.1 詳盡可能性模型20-22
• 2.1.2 解釋水平理論22-23
• 2.1.3 情景的相關理論23-25
• 2.2 研究假設25-29
• 2.3 模型構建29-30
• 2.4 本章小結30-31
• 第3章 實證研究設計與檢驗31-43
• 3.1 樣本選取與數(shù)據(jù)篩選31-32
• 3.2 變量選擇與定義描述32-35
• 3.3 描述性統(tǒng)計35-36
• 3.4 相關性分析36-37
• 3.5 多元回歸分析37-42
• 3.5.1 主效應回歸分析37-38
• 3.5.2 評論者特征的層次回歸分析38-39
• 3.5.3 評論特征的層次回歸分析39-41
• 3.5.4 使用情景的分組回歸分析41-42
• 3.6 本章小結42-43
• 第4章 結果討論與建議43-53
• 4.1 結果討論43-48
• 4.1.1 先期評論對后續(xù)評論的影響43-44
• 4.1.2 評論者特征的調節(jié)作用44-45
• 4.1.3 評論特征的調節(jié)作用45-47
• 4.1.4 使用情景的調節(jié)作用47-48
• 4.2 建議48-52
• 4.2.1 商家企業(yè)針對不同用戶調整營銷策略48-50
• 4.2.2 在線評論機制的改進50-51
• 4.2.3 電子商務網(wǎng)站改進交互方式51-52
• 4.3 本章小結52-53
• 結論53-55
• 參考文獻55-65
• 致謝65-66

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