在线评论可信度影响购买意向

基于在线评论的电子商务平台运营与数据挖掘研究

摘要

由于互联网普及程度日益提高以及通信技术的持续进步，企业和消费者更倾向于通过互联网收集和交换信息。随着先进通信技术的应用，越来越多的人开始在社交媒体或购物平台上分享他们的购物体验或相关产品的使用感受。因此，许多消费者习惯于在消费前从在线平台收集有关产品的评论和相关信息。

本研究以泰国消费者为调查对象，旨在为电子商务平台运营和数据挖掘提供理论依据和实践建议。通过使用SmartPLS 3进行分析后，本研究发现，在线评论来源可信度对消费者消费电子产品的购买意向具有显著的正向影响。同时，在线评论来源可信度会通过消费者对在线评论的态度，间接影响其对消费电子产品的购买意向。基于此发现，本研究为电子商务平台运营及基于数据挖掘的后续研究提出了实践建议和发展方向。

关键词 ：电子商务平台；数据挖掘；消费电子产品；在线评论；来源可信度；购买意向

引言

近年来，由于通信技术的快速发展以及社交媒体互动和电子商务平台的广泛出现，越来越多的人在社交媒体平台上分享自己的想法。同时，许多消费者主动分享他们对某类商品的看法或使用某种产品的体验，以为未来可能购买该产品的消费者提供参考。因此，很多电商经营者逐渐转变为基于网络社交用户评论的电商平台运营。对消费者而言，通过互联网获取的评论和信息使电商运营更具透明度和可信度。

因此，越来越多的消费者形成了“先看评论后购买”的消费习惯。随着社交媒体的普及，网络上用户发布的评论数量急剧增加。本研究旨在探究评论来源可信度如何影响消费者的购买消费电子产品的意愿。本研究弥补了在线评论的来源可信度对提升消费者购买消费电子产品意愿的影响在理论构建和实证验证之间的空白。因此，研究提出以下假设：

1. 在线评论来源可信度直接影响消费者对消费电子产品的购买意愿；
2. 在线评论来源可信度影响消费者态度；
3. 消费者对在线评论的态度影响其对消费电子产品的购买意愿；
4. 消费者对在线评论的态度中介了在线评论来源可信度与消费电子产品购买意愿之间的关系。

理论基础

A. 来源可信度

消费者在购买前通过互联网收集信息已成为常见方式，但由于网络信息混杂，消费者通常借助专业社交媒体来获取更多线索，以评估在线信息的可信度。来源可信度指信息接收者对信息来源专业性和可靠性的正面评价，以及信息接收者认为该来源具备专业知识和诚实品质的信任程度。

来源可信度可分为三个维度：专业性、可信性和熟悉度。专业性意味着信息提供者被视为具有专业权威的信息来源；可信性指信息提供者所提供的信息被认为高度可信的程度，即消费者认为信息提供者具有诚实和公正的特质；熟悉度则指信息提供者个人知名度或与受众的关系亲密度。

B. 态度

根据社会心理学提出的理性行为理论（TRA），个体的实际行为取决于其行为意图，而行为意图又受到个体对该行为的态度和主观规范的影响。态度的核心定义是个体对某一对象或事物进行评价后所形成的总体倾向，表现为积极或消极的情感反应。

C. 购买意向

购买意向可定义为消费者购买某一产品的可能性。根据计划行为理论（TPB），态度、主观规范和知觉行为控制共同影响行为意向。

D. 假设

根据本研究的研究目的和理论基础，提出以下四个假设：

• H1：在线评论来源可信度对购买意向有显著影响。
• H2：在线评论来源可信度对在线评论态度有显著影响。
• H3：在线评论态度对消费电子产品购买意向有显著影响。
• H4：在线评论态度中介了在线评论来源可信度与消费电子产品购买意向之间的关系。

方法论

本研究将来源可信度定义为信息接收者对信息提供者所提供信息的信任程度。来源可信度包含三个维度，采用以下指标进行测量：

1. 专业性；
2. 可信性；
3. 熟悉度。

本研究将态度定义为信息接收者对消费电子产品的正面或负面评价，采用多个测量项进行量化分析。本研究将购买意向定义为消费者购买消费电子产品的可能性，同样使用多个测量项进行量化。

本研究采用电子问卷收集泰国消费者的实证数据，通过线上渠道实施问卷发放。从2021年8月10日至9月12日，共发放问卷。在剔除填写时间少于1分钟的无效问卷后，共回收100份有效问卷，有效回收率为76.73%。

研究结果

A. 测量模型

如表1所示，所有测量项的载荷值均超过0.6，符合建议标准[17]。此外，所有构念的组合信度（CR）介于0.848至0.908之间，高于建议值0.7[18]。同时，各构念的克朗巴哈α系数（Cronbach’s α）在0.817至0.911之间，也优于建议阈值0.7[19],[20]。平均方差提取量（AVE）范围为0.511至0.680，除一项略低于0.5外，其余均满足收敛效度要求[21]。综合来看，本研究的测量模型具有良好信度。如表2所示，各构念AVE的平方根均大于其与其他构念的相关系数，表明具有良好的区分效度[22]。

表1. 测量模型评估

构念	测量项	载荷值	CR	α	AVE
专业性	EXP1	0.875	0.848	0.817	0.511
	EXP2	0.927
	EXP3	0.948
	EXP4	0.820
可信性	TRU1	0.924	0.864	0.835	0.680
	TRU2	0.918
	TRU3	0.905
	TRU4	0.819
熟悉度	FAM1	0.852	0.908	0.873	0.509
	FAM2	0.911
	FAM3	0.773
	FAM4	0.883
态度	ATT1	0.878	0.873	0.843	0.601
	ATT2	0.799
	ATT3	0.883
	ATT4	0.717
购买意向	BI1	0.896	0.902	0.838	0.622
	BI2	0.761
	BI3	0.906
	BI4	0.729

表2. 区分效度检验（AVE平方根 vs 相关系数）

	来源可信度	态度	购买意向
来源可信度	0.714	0.632	0.418
态度		0.775	0.508
购买意向			0.789

注：对角线数值为AVE的平方根，其余为构念间相关系数。

B. 结构模型

如表3和表4所示，假设检验结果支持了全部研究假设。

路径分析结果显示：
- 来源可信度对消费者态度具有显著正向影响（β = 0.959, t = 39.249, p < 0.001）；
- 来源可信度对购买意向具有显著正向影响（β = 0.334, t = 2.286, p < 0.05）；
- 消费者对在线评论的态度对购买意向具有显著正向影响（β = 0.418, t = 2.628, p < 0.01）。

因此，H1、H2和H3均得到支持。同时，中介效应检验显示，消费者对在线评论的态度在来源可信度与购买意向之间起中介作用（β = 0.359, p < 0.01），支持H4。

表3. 结构模型路径结果

路径	β	t值	p值
来源可信度 → 态度	0.959	39.249	< 0.001
来源可信度 → 购买意向	0.334	2.286	< 0.05
态度 → 购买意向	0.418	2.628	< 0.01

表4. 预测相关性（f² 效应量）

内生构念	R²	f²（效应量）
态度	0.680	2.808
购买意向	0.443	0.062

注：R² 表示解释力，f² ≥ 0.02为小效应，≥0.15为中等，≥0.35为大效应。

结论

本研究旨在探讨消费电子产品在线评论与消费者购买意向之间的关系。

数据分析结果显示，在线评论来源可信度对消费者购买消费电子产品的购买意向具有显著正向影响（β = 0.334, t = 2.286, p < 0.05）。换言之，消费者高度重视消费电子产品在线评论的专业性、可信性和熟悉度。消费者对在线评论的态度基于这些可信度维度进行判断。当消费者对消费电子产品在线评论持有积极态度时，其购买意向显著增强（β = 0.418, t = 2.628, p < 0.01）。

根据数据分析结果，本研究为电商平台运营实践提供了具体的管理启示和建议。研究发现，消费者在评估消费电子产品在线评论时关注专业性、可信性和熟悉度，这些因素直接影响其购买决策。因此，企业应在社交媒体上建立专业且可信的正面形象，积极营造对产品和服务的正面评价，并加强与消费者的互动沟通，及时回应负面评论。

由于本研究聚焦于在线评论内容与消费者购买行为之间的关系，未来研究可进一步开展跨文化或多群体的实证调查，以验证研究结论的普适性。此外，本研究中的来源可信度可细分为三个维度：专业性、可信性和熟悉度。建议后续研究可深入探究这三个子维度各自的影响机制，以更全面揭示其对消费者决策行为的作用路径。

总之，提升在线评论的来源可信度不仅有助于增强消费者信任，还能通过塑造积极态度间接促进购买意向，为电商平台优化内容策略和数据挖掘应用提供重要方向。