电子口碑对购买意愿的影响

电子口碑对消费者品牌态度和购买意愿的影响：一项关于消费电子产品的横断面研究

Chetna Kudeshia* 和 Arun Mittal
印度北方邦诺伊达A‐7区1号 sector，梅斯拉比尔拉理工学院诺伊达扩展中心
电子邮件：ckudeshia@yahoo.com 电子邮件：arunmittal1985@gmail.com * 通讯作者

摘要

脸书和推特作为面向消费者的有趣社交媒体网络服务，其日益增长的接受度使其成为商业领域增值的营销渠道。这些平台在电子口碑（eWOM）传播中发挥着重要作用，因而需要新的知识来理解其对消费者行为的影响。鉴于脸书和推特在社交媒体用户中的重要性和受欢迎程度，本文旨在探讨社交网站上关于消费电子产品的用户生成的正面电子口碑、品牌态度与购买意愿之间的关系。本研究通过一项基于调查的实证研究，考察了正面电子口碑对品牌态度和消费电子产品购买意愿的影响。利用从315名受访者（均为脸书和推特用户）收集的数据，采用结构方程模型（SEM）进行分析。研究证实，社交网站（脸书和推特）上的用户生成的正面电子口碑显著影响消费电子产品的品牌态度和购买意愿。

关键词 ：电子口碑；口碑；购买意愿；品牌态度；消费者行为；社交网络；印度；脸书；推特。

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1 引言

说社交媒体正在重构当代传播领域的动态，这毫不夸张。如今，传播与媒体的重新评估已获得不可阻挡的势头。对社交媒体网络的评估改变了传播过程，使得反馈几乎变得即时。正如亨宁‐图劳等人（2004年）所述，任何潜在、实际或以往客户通过互联网向大量人群和机构发布的关于某一产品或公司的正面或负面言论，均可被定义为电子口碑（eWOM）。口碑（WOM）是一种广告商早已熟悉的传播工具。社交媒体网络已将这种面对面的交流转变为计算机中介的口碑（eWOM）传播（郑和具，2015）。印度的网页访问量占全球16%，拥有超过2.43亿互联网用户（TNN，2013年）。尼尔森（2014年）的最新报告显示，脸书上的印度用户接近1亿，使其成为社交网站中第二大用户群体。推特在印度约有3300万用户，而领英则有1800万用户。在线社交渠道上的电子口碑显著影响了购物者的购买行为（弗洛等人，2013年）。在线调查与评估在消费者购买消费电子产品（57%）、软件（50%）或汽车（47%）时至关重要（尼尔森，2010年）。

电子口碑是一种由买家驱动的信息传播渠道，其中发送者对相关商业没有直接或间接的利益（布朗等人，2007年）。口碑传播通常被认为在影响和塑造消费者态度及行为模式方面起着重要作用。研究普遍发现，人际来源比非个人或商业来源更具影响力（朱和金，2011年）。

事实上，电子口碑（eWOM）已将传统购买漏斗划分为两个不同的部分——市场生成的eWOM和用户生成的电子口碑（埃文斯，2008年）。从认知阶段到购买后的讨论，不同社交媒体渠道上的电子口碑在整个购买周期中都发挥着非常重要的作用。这包括问题识别、信息搜索、替代方案评估、购买决策以及购买后评估的过程（吴，2013年）。如果我们扩展购买漏斗并纳入购买后体验，就会发现社交媒体有效地将这些体验重新与购买过程连接起来（图1）。在购买前阶段，消费者在决策和购买之前（处于信息搜索和替代方案评估阶段）倾向于寻求产品信息以最大化他们的资金价值。在购买后评估中，消费者会与他人分享他们的体验（吴，2013年）。因此，电子口碑同时扮演了信息提供者和推荐者的角色（朴等人，2007年）。

随着用户生成内容（UGC）成为一种重要的信息来源，21世纪营销人员理解电子口碑对品牌的影响已变得至关重要。因此，支持、推动并影响消费者社交网络中的正面电子口碑，已成为营销人员建立并维持与购买者紧密联系的优先商业策略。

口碑营销吸引了营销领域的学者和从业者，以研究口碑传播如何影响产品、品牌、企业以及线上线下的购买行为（布朗等人，2007年）。以往关于传统的口碑研究表明，与正式的营销传播相比，口碑对产品判断、对产品的态度以及决策过程具有显著影响（布朗等人，2007年）。

随着技术的发展以及口碑传播范围和能力的不断提升，关于电子口碑的研究日益增多。消费者在各种社交媒体渠道上产生的信息数量逐渐增加，促使研究人员深入探讨电子口碑对消费者决策的影响。早期研究主要集中在探讨消费者参与电子口碑的动机（亨宁‐图劳等人，2004；戈德史密斯和霍罗威茨，2006）。在过去几年中，许多研究开始关注影响电子口碑的因素（孙等人，2012；洛佩兹和西利亚，2014）。还有大量研究深入探讨了与电子口碑密切相关的消费者属性、数据特征、传播渠道属性以及产品特征（陈等人，2014；徐，2014；朴和李，2009）。

但很少有研究关注电子口碑对品牌态度及后续购买行为的影响。这构成了本研究拟填补的研究空白。本研究旨在考察用户生成的正面口碑对消费电子产品品牌态度和购买意愿的影响。由于搜寻品的特性，消费者在购买电子产品时倾向于依赖在线评论，因此适合用于衡量消费者的信息行为（郑和金，2012）。本文还探讨了品牌态度在购买意愿中的中介作用。

本文首先对以往关于电子口碑的研究进行了详细分析。基于现有的理论研究，提出了探讨电子口碑、品牌态度和购买意愿之间关系的假设。接着，研究考察了品牌态度在社交媒体平台上影响被评论产品购买意愿中的中介作用。随后的部分解释了研究方法的细节并展示了统计结果。最后，本文总结了研究发现，并讨论了对未来研究和实践的意义。

2 文献综述

社交媒体工具的发展和普及扩展了消费者获取产品信息的选择，同时也为消费者提供了通过参与电子口碑（Yaylı 和 Bayram，2012）来分享自身消费相关建议的机会。电子口碑显著影响消费者的购买行为，进而也会影响其他消费者的产品选择（Yaylı 和 Bayram，2012）。然而，这种对决策的影响还取决于产品类型以及产品用户的特点。一项基于视频游戏消费者的研究（朱和张，2010）发现，电子口碑的影响取决于产品和消费者双方的特征。该研究表明，电子口碑显著影响那些不太受欢迎的视频游戏，以及玩家在网络中活跃度较高的游戏。

胡等人（2014）观察到，人们会根据不同类型的产品选择传统口碑或电子口碑。当需要获取有关在线购物的信息时，他们更依赖传统口碑而非电子口碑。许多以往研究表明，评论的效价也会影响消费者的购买决策。评论的效价指的是评论的评价方向，可以是正面、中性或负面（李和杨，2009）。只有当用户信任评论者时，才会依据在线评论进行决策（徐，2014）。在电子口碑平台上，相比负面评论的产品，具有正面评论的产品更可能被推荐给朋友（李和杨，2009）。

一项关于在线购物的研究发现，正面电子口碑不仅增强了消费者情感信任与购买意愿之间的关系，还提升了消费者的感知诚信和态度（张等人，2009）。在比较正面和负面评论对消费者酒店选择的影响时，弗尔梅伦和塞杰斯（2009）强调，关于酒店的负面评论会导致消费者产生负面态度转变；相反，正面评论则能改善消费者对酒店的态度。该研究进一步发现，正面和负面评论都有助于提升酒店的认知度。

阿巴西等人（2013）在考察评论对消费者决策影响时发现，朋友的负面口碑比正面意见更具影响力。在线评论不仅通过降低认知负担使消费者的决策过程更加容易，同时也助于提高销量（叶等人，2011）。在电影行业背景下，金（2014）表明，电子口碑数量与票房表现/家庭视频销售之间存在显著且正向的关系。该研究还观察到，如果购买决策涉及的成本较低且风险较小，消费者对在线意见的态度会较为随意。乌尔里希和布鲁纳（2015）在探讨其他意见来源对负面评论影响力的影响时发现，只有通过其他客户提供的正面评论才能减弱负面评论对购买决策的影响，因此品牌应致力于引入来自可信来源的有影响力的正面评论，以对销售和品牌推广产生积极的促进作用。

3 文献中的观察

许多关注传统口碑的研究探讨了其对消费者行为的显著影响，尤其是在信息搜索、评估以及态度形成方面的后续决策（布朗和赖根，1987；莫尼等，1998；赫尔等人，1991年）。随着社交网络工具的发展，传播环境发生了变化，口碑的概念被重新定义。现有文献关于电子口碑的研究表明，各种在线评论的不同特征如何影响消费者对产品的评估标准（陈等人，2014；徐，2014；朴和李，2009），以及影响电子口碑的因素（孙等人，2012；洛佩兹和西利亚，2014）。研究还探讨了负面电子口碑对产品/服务选择的影响，并调查了不同应对方式如何抵消负面消费者评论（李等人，2008；乌尔里希和布鲁纳，2015）。过去的研究也集中于理解电子口碑对品牌形象、品牌权益以及由此产生的购买意愿之间关系的影响（舒克拉，2011；贾利万德和萨米耶，2012a）。

但用户生成的电子口碑在各类社交媒体平台上的传播如何影响消费者对品牌的评价及决策，仍有待探讨。因此，本研究基于以往关于电子环境中口碑的研究，考察了各类社交媒体网站上的用户生成正面口碑如何影响消费电子产品领域的品牌态度和购买意愿。由于搜寻品的特性，消费者倾向于依赖在线评论来购买电子产品，因此适合用于衡量消费者的信息行为（郑和金，2012）。本文还探讨了品牌态度在购买意愿中的中介作用。

4 概念框架和假设

本研究的概念框架如图2所示。在考虑以往研究的基础上，该框架建立在关于电子口碑（Bambauer‐Sachse 和 Mangold，2011；贾利万德和萨米耶，2012a）、品牌态度（希维尼斯基和达布罗夫斯基，2014；唐等，2011）以及购买意愿（希维尼斯基和达布罗夫斯基，2014；尤等，2000；舒克拉，2011）的主流观点之上。该模型描述了电子口碑、品牌态度与最终的品牌购买之间的关系（图2）。

4.1 电子口碑与品牌态度

品牌态度可以定义为“消费者对品牌的总体评估”（奥尔森和米切尔，2000）。它是围绕对品牌相关刺激或信念的正面或负面反应所形成的评估（墨菲和扎荣茨，1993）。品牌态度在基于客户的品牌资产中起着最关键的作用（莱恩和雅各布森，1995；摩根和亨特，1994）。多年来，品牌态度一直是营销领域研究的重要课题。态度是稳定且持久的行为倾向（奥尔森和米切尔，2000）。因此，营销人员将其视为消费者对产品或服务行为的最重要预测变量（奥尔森和米切尔，2000）。对品牌的正面态度源于对该品牌的评估，不仅会导致消费者持续偏好这些品牌（吴和王，2011），而且对购买意愿也有积极影响（阿克和凯勒，1990）。

在线评论在影响产品评估方面可能非常具有说服力（洪和朴，2012年）。电子口碑作为了解品牌的最流行方式，无疑在影响消费者对产品的评估方面具有重要作用（谢瓦利埃和马伊兹林，2006年）。因此，具有说服力的在线评论显著影响消费者对品牌的态度（郑和具，2015年）。比较负面统计评论和负面叙述评论与正面统计评论和正面叙述评论的影响（洪和朴，2012年）发现，正面统计评论和正面叙述评论对产品态度有积极影响。然而，负面统计评论被认为比负面叙述评论更具可信度。来源可信度较高的正面电子口碑信息比来源可信度较低的电子口碑信息展现出更积极的品牌态度（吴和王，2011年）。比较消费者生成和营销者生成品牌社区网站上的客观信息与主观信息（郑和具，2015年）发现，如果负面在线评论是客观的，则在消费者生成的网站上更有用。但无论是客观还是主观，正面评论都会影响对被评论产品的情感态度和购买意愿。

Schivinski和Dabrowski（2014年）通过对60种不同产品的研究发现，企业生成传播会影响产品品牌态度，而用户生成内容（UGC）则显著影响被评论产品的品牌权益和购买意愿。基于上述讨论，本研究提出以下假设：

假设1 ：正面电子口碑与品牌态度之间存在显著的正面关系。

4.2 电子口碑与购买意愿

尼尔森的一项调查显示，在线消费者评论是品牌信息和宣传的第二大最可信来源（尼尔森，2012）。消费者一直认为人际互动比商业信息更具可信度和说服力（洛佩兹和西利亚，2014）。随着电子媒体的发展成为一种强大且可靠的信息来源（舒克拉，2011），人际互动（电子口碑）对购买决策的影响显著增强（洛佩兹和西利亚，2014）。在线评论作为强有力的信息提供者和推荐者，显著影响消费者的购买意愿和实际购买行为（朴等人，2007年）。在参考各种社交媒体渠道上的口碑时，影响消费者购买决策的不仅是电子口碑的质量，还有其数量（林等人，2013）。李等人（2011）研究发现，潜在消费者对在线消费者评论感知可信度越强，其购买意愿越高。该研究还表明，基于对线上零售商信任的在线消费者评论对购买意愿有积极影响。许等人（2013）发现，博主推荐的感知有用性与博客用户线上购物意愿之间存在显著的正向关系。

考察大学生参与电子口碑的动机（滕巴和穆拉拉，2013）发现，学生通过参与电子口碑来寻求意见，这最终对其购买决策产生积极影响。贾利尔万德和萨米埃（2012b）发现，在线评论显著影响旅行者的旅游目的地选择。许多研究聚焦于电子口碑对在线购买决策的影响。亚于和拜拉姆（2012）发现，阅读评论不仅对买家的购买决策产生积极影响，还影响其购买频率。此外，朴等人（2007）发现，社交媒体平台上发布的评论的质量和数量均对在线购买意愿产生正面影响。伊斯等人（2008）发现，正面口碑对品牌购买概率的积极影响大于负面口碑。基于上述讨论并结合以往研究，提出以下假设：

假设2 ：电子口碑与购买意愿之间存在显著的正面关系。

4.3 品牌态度和购买意愿

根据米尼亚德等人（1983）的观点，“购买意愿是态度与实际行为之间的一个中介心理变量”。研究表明，如果消费者对某一品牌持有正面态度，则会显著影响其购买目标以及支付溢价的意愿（凯勒和莱曼，2006）。品牌态度被认为是行为意图的标志（吴和王，2011）。消费者对品牌的态度对其购买意愿具有显著影响，因为品牌态度是购买意愿最重要的决定因素（阿扎里等人，2014）。吴和罗（2009）研究发现，品牌认知、核心品牌态度和消费者感知等因素会直接或间接影响消费者对延伸产品的购买意愿。萨莫斯等人（2006）表明，受访者对行为的态度与其购买意愿之间存在显著关系。该研究进一步表明，如果受访者对行为的态度是积极的，则其购买意愿较高（萨莫斯等人，2006）。唐等人（2011）研究发现，对购买定制台式机的态度正向影响行为意向。正面电子口碑可能导致对品牌的正面评价，从而促使对该品牌的“再次试用”（Machleit et al., 1990）。基于以上讨论，提出以下假设：

假设3 ：品牌态度与购买意愿之间存在显著的正面关系。

5 研究方法

为了检验电子口碑对品牌态度和购买意愿的影响，采用横截面调查方法来测试研究模型。研究工具、抽样和数据收集方法将在以下各节中详细说明。

5.1 样本与数据收集

数据是根据文献综述的结果，通过亲自发放问卷的方式从受访者中收集的。本研究的目标受访者为访问各类社交媒体网站的个体。由于缺乏抽样框，因此采用了非概率抽样（判断抽样）方法。这种抽样方法在口碑、意见领袖、网络和病毒式营销等研究中被认为是合适的（凯勒和贝里，2003；郑和具，2015）。脸书和推特是印度最受欢迎的社交网站（尼尔森，2014年），因此问卷链接通过在脸书和推特上的多个帖子发布，并由朋友间广泛传播。

首先询问受访者在过去六个月内是否使用过社交媒体，对于使用过的受访者则要求其完成问卷。受访者被要求回答一系列关于他们在这些网站上参与品牌相关意见寻求行为的陈述，例如：“当我考虑产品时，我会采纳脸书等各类社交网站上朋友的建议（2）我查看各类社交媒体网站上的评价（3）我浏览品牌页面上发布、转发或分享的内容”。通过该程序，本研究共收集到311份有效且完整的回复。

选择了三种与消费电子产品相关的品类，以考察正面电子口碑对购买意愿及消费者品牌态度的影响。这些产品品类包括iPhone、iPad和数码相机。考虑到社交媒体工具在年轻人中的流行程度，以及在线评论和评估在消费电子产品选择中的重要性，这些品类被选为研究的工具产品（尼尔森全球在线购物报告，2010年）。

所有参与者均被告知，本研究基于自愿原则进行，所提供的信息将予以保密。为了确保本研究具有足够的可信度，目标样本量为300名受访者。共收集到325份问卷，剔除无效和不完整的问卷后，最终获得311份有效问卷。

5.2 人口统计学数据

本研究的参与者为18至55岁的成年人。然而，大多数受访者为年轻人：71%的受访者年龄在18‐25岁之间，超过21%的受访者年龄在25‐35岁之间，其余受访者年龄在35至55岁之间。受访者的性别比例为55%男性和45%女性。56%的受访者为专业人士，约12%来自商业领域，13%为学生。仅有4%的受访者为家庭主妇。受访者的描述性特征见表A1。

5.3 量表开发与预测试

本研究中使用的所有项目均采用五点李克特量表（1=非常不同意到5=非常同意）进行评估。研究所用项目根据相关文献并经过必要修改后调整而来。调查涵盖四个领域，即电子口碑、品牌态度、购买意愿和人口统计学特征。测量电子口碑的项目改编自 Bambauer‐Sachse 和 Mangold（2011年）、Jalilvand 和 Samiei（2012a），而测量品牌态度的项目则取自Schivinski 和 Dabrowski（2014年）以及唐等人（2011）。购买意愿的测量项目来源于Schivinski 和 Dabrowski（2014年）、Yoo 等人（2000年）以及舒克拉（2011年）（参见附录，表A2）。关于受访者背景信息（包括性别、年龄和职业）的项目由研究人员自行设计，如附录中所示（表A1）。

问卷经过预测试，以确保其清晰易懂。受访者被要求评估措辞的清晰度，指出任何模糊的词语或短语，并对整个调查的说明清晰度进行评价，以尽量减少歧义和沟通错误。根据收集到的反馈，使用AMOS进行了验证性因子分析（CFA）和路径分析（SEM）。

6 结果与讨论

采用Anderson和Gerbing（1988）提出的两阶段方法，使用AMOS 7.0版通过结构建模技术对研究模型进行检验。该方法非常适合高度复杂的预测模型（Hair等，2012年）。因此，首先建立测量模型，并进行一系列效度检验。这些测量模型效度评估包括拟合指数、收敛效度、区分效度以及构念信度检验。其次，在确认模型拟合后，估计每个结构参数的显著性、方向和大小。

6.1 α系数与信度

每个构念的克朗巴哈系数值如表1所示。每个构念的α值均远高于推荐值0.70，这在基础研究中被认为是可接受的（Nunnally, 1967）。

构念	CR	AVE	MSV	ASV	eWOM	BA	PI
eWOM	0.818	0.529	0.294	0.268	0.727
BA	0.782	0.573	0.412	0.353		0.688
PI	0.798	0.554	0.412	0.328			0.642

来源：加金斯顿统计工具包输出

6.2 收敛效度

收敛效度是指测量某个变量的多种方法在多大程度上提供相同结果的程度（奥利里‐凯利和沃库尔卡，1998）。收敛效度可以通过基于克朗巴哈系数和平均方差解释量（AVE）的构念信度（CR）来建立。为确保收敛效度，必须满足以下标准：CR > 0.7，CR > AVE，以及 AVE > 0.5（黑尔等人，2010）。所有三个构念的α值均高于0.7。所有单个构念的 AVE均大于0.5。此外，对于所有三个单个构念，其CR（α）统计值均显著大于各自的AVE统计值（表1）。因此，所有单个构念均满足收敛效度的全部先决条件。

6.3 区分效度

区分效度是指不同潜在变量的测量之间的差异程度。如果某个测项与其本应不同的其他测项之间不具有很高的相关性，则表明具备区分效度（奥利里‐凯利和沃库尔卡，1998）。区分效度的建立基于平均方差提取量（AVE）和最大共享方差（MSV）。确保区分效度的标准是MSV < AVE且ASV < AVE（黑尔等人，2010年）。在本研究中，已确定三个独立构念各自的MSV和ASV。因此，测量模型在区分效度方面总体上是有效的，因为这三个独立构念的MSV和ASV均低于其对应的AVE估计值（表1）。各个构念的区分效度统计量是通过加金斯顿教授开发的基于Microsoft Excel的效度问题工具包计算得出的。

6.4 模型拟合估计 – 测量模型

在发现各个构念及整体测量模型的信度和效度均令人满意后，本研究进一步根据 AMOS生成的模型拟合指数来确定整体测量模型的模型拟合情况。

模型拟合基于卡方自由度比、p值、比较拟合指数（CFI）、拟合优度指数（GFI）、调整后的拟合优度指数（AGFI）、近似误差均方根（RMSEA）和P接近进行评估。已计算出所有独立构念的模型拟合指数，结果见表2。三个构念（即电子口碑、品牌态度和购买意愿）在所有指定指数上均表现出良好结果，因此被认为拟合良好（表2）。

指标	推荐值	模型拟合指数
GFI	≥ 0.95	0.95
p‐值	≥ 0.05	0.14
CFI	≥ 0.95	0.95
卡方自由度比	< 3	2.47
AGFI	≥ 0.80	0.93
近似误差均方根	≤ 0.05	0.05
P 接近	≥ 0.05	0.22

来源: AMOS输出

6.5 结构模型

图5展示了整体解释力、标准化路径回归系数（表示预测变量对被预测的潜在构念的直接影响）以及研究模型各路径的显著性值。结构模型的模型拟合指数及其拟合指数的临界值见表3。拟合优度统计量表明，该结构模型与数据的拟合程度较好。尽管卡方检验在p < 0.05水平上显著，但其他所有统计指标均处于可接受范围内，表明模型拟合良好。表3列出了变量间关系的显著性检验结果。这三种关系在 α=0.05水平上均显著。电子口碑对品牌态度具有显著的正面影响（β= 0.523，p = 0.000），表明消费者的电子口碑传播是品牌态度的重要前因。电子口碑对购买意愿也有强烈的正面影响（β= 0.463，p = 0.000）。最后，品牌态度对购买意愿的影响也显著（β= 0.426，p = 0.000），表明品牌态度是购买意愿的前因。品牌态度和电子口碑共同显著解释了购买意愿。研究结果表明，品牌态度在电子口碑对购买意愿的影响中起中介作用。

我们进行了另一项测试，以确定其在模型中具有部分还是完全中介作用。我们在模型中添加了从电子口碑到品牌态度的直接关系，然后再进一步到购买意愿（图5）。在测试新模型时，发现所有新的关系均具有显著性，且模型拟合得到改善（表4）。这意味着品牌态度在电子口碑对购买意愿的影响中起到部分中介作用。

估计	S.E.	C.R.	P
品牌态度_ ← eWOM	0.523	0.043	12.264 ***
购买意愿_ ←品牌态度_	0.426	0.085	5.178 ***
购买意愿_ ← eWOM	0.463	0.065	8.134 ***

来源：AMOS输出；*** 在99%水平上显著。

假设	电子口碑 → 购买意愿	电子口碑 → 品牌态度，品牌态度 → 购买意愿，电子口碑、购买意愿 → 品牌态度 → Pur_Int	结果
电子口碑 → 品牌态度 → 购买意愿	Sig (0.675)	Sig (0.633)	Sig (0.765) Sig (0.607) 部分中介作用

来源：AMOS输出

7 讨论与结论

顾客意见对于组织了解消费者对其产品的反应至关重要，同时也利于改进产品供应并增强销售活动。企业必须确保电子口碑对消费者行为产生积极影响，因此应了解如何考虑、促进和管理电子口碑活动。

大量研究探讨了电子口碑信息的多种特征（效价、数量和质量）及其对购买提议的影响（张和李，2012；郑和具，2015）。以往研究还考察了电子口碑对品牌形象和旅游目的地选择的影响（林等人，2013；贾利万德和萨米耶，2012a）。但关于电子口碑、品牌态度与消费电子产品购买意愿之间关系的研究仍较少。

本研究旨在填补这一研究空白。在以往研究的基础上，我们考察了在社交网站、公司网站、评论网站和品牌页面等各种社交媒体平台上发布的用户生成的电子口碑对消费电子产品品牌态度以及最终对其购买意愿的影响。我们开发了一个模型，并对其进行了验证、支持和检验。因此，本研究将以往关于口碑的研究扩展到了电子口碑环境，得出结论：即使在电子口碑环境中，推荐和评论通常来自未知来源，但用户生成的正面电子口碑对消费电子产品的品牌态度和购买意愿具有显著影响，且消费者认为其比企业生成内容更可信。研究结果表明，电子口碑对消费者态度及品牌购买意愿的影响与非电子口碑环境并无不同（布朗和赖根，1987；莫尼等，1998；赫尔等人，1991年）。因此，该研究得出结论：电子口碑不仅是消费者获取产品性能信息的最可信平台，也是了解购买决策所带来的社会和心理影响的最可信平台（考克斯，1963年）。组织可以通过利用社交媒体作为正面电子口碑的传播渠道，显著影响消费者的品牌态度并作用于其购买意愿。

8 理论与管理启示

8.1 理论意义

随着Web 2.0的发展，电子口碑已成为学术界最热门的研究主题。由于这一研究方向持续上升，且相关观察性研究较少，本分析旨在探索最主要的未知领域，即电子口碑、品牌态度与购买预期之间的关系。本文是同类研究中的首例，明确指出了个体在线交流如何影响消费者在形成购买选择以及对所研究消费电子产品品牌态度方面的行为。本文为电子口碑文献提供了一系列基于理论的贡献。从研究角度来看，研究表明，在不同社交媒体网站上发生的积极的人际交流不仅单独影响品牌态度，同时也影响消费电子产品的消费者购买行为。本研究发现，正面电子口碑、品牌态度与购买意图之间存在显著的正面关系。然而，品牌态度在消费电子产品的购买意愿中起到部分中介作用。研究结果将有助于学术界更深入地理解线上口头交流，提供新的见解，并为学术界进一步探索电子口碑及相关未被发现的变量提供新的思路。

8.2 管理启示

社交媒体极大地改变了购买决策过程（布朗等人，2007年）。来自各地的买家利用这些平台来了解更多关于产品的信息，以及在做出购买决策之前了解其他消费者与产品相关的体验。这一新现象促使研究人员呼吁探索未被发现的变量，以增进对虚拟社区中消费者行为的理解，更重要的是，组织如何利用这些知识获得优势（拉罗什等人，2013年）。本研究试图解释用户生成的正面电子口碑如何影响消费者对消费电子品牌的态度，以及如何影响其购买意愿。研究发现，电子口碑与品牌态度之间存在显著关系。此外，研究还发现，用户生成的正面电子口碑也会影响消费者的购买意愿。

本研究的显著结果与之前在非电子口碑环境下的研究一致（郭庆等人，2007年）以及（布朗和赖根，1987；莫尼等，1998；赫尔等人，1991年），这些研究指出口碑对消费者态度及其购买行为具有影响。此前，营销人员很难观察到口碑对话，但在社交媒体网络时代，营销人员不仅可以分析和观察这些交流，还能通过提供平台来展示有关品牌的有用且正面的谈论，从而获得诸多更好地管理这些对话的机会。本研究具有多项实践意义。主要结果强调应在不同的社交媒体平台上妥善管理和鼓励用户生成的正面口碑。研究结果还使管理者能够采纳“消费者倡导”的理念，即企业应努力向消费者提供有用且完整的信息，以赢得他们的支持和最终购买行为（朱和张，2010）。

在线评论不仅充当提供产品信息的信息提供者，还充当分享消费者体验的推荐者（朴和金，2008）。强势影响者的评论在将潜在客户转化为目标顾客方面可发挥重要作用。因此，本文强调营销人员不仅应关注管理负面评论，还应鼓励对品牌表现满意的消费者传播关于品牌的正面口碑（李等人，2008）。建议管理者利用谷歌提醒、Sysomos等工具识别出哪些消费者属于“影响者”，并建立其数据库。这些在社交网站上的“社交影响者”或“市场行家”之后可被鼓励传播正面的产品信息（朱和金，2011年）。为了激励并帮助评论者发布高质量的评论，营销人员也可在其网站上提供评论模板（林等人，2013）。

营销人员应专注于通过“社交关怀”来解决消费者的疑问，企业应利用专门的社交媒体渠道（如脸书、推特、博客等）抓住一切机会提供客户支持（Telus国际，2011）。企业越能通过这些工具解决消费者的问题，就越能与消费者互动，从而产生正面口碑。大多数公司目前仍处于社交关怀的初级阶段（Telus国际，2011）。

由于本研究的受访者主要来自年轻群体，即35岁以下以及专业人士，研究结果也建议管理者应重视在这一年龄段中流行的社交媒体平台。印度最近的一项调查发现，作为最受欢迎的社交网站的脸书，其近90%的用户年龄在35岁以下（塞西，2015）。因此，在脸书上创建粉丝页面可以成为一个有效的在线交流平台，用以评估电子口碑行为，同时调整各种广告策略以建立牢固的消费者‐品牌关系（朱和金，2011）。

9 研究的局限性与未来方向

本研究存在一些局限性，为进一步的未来探索提供了空间。首先，由于本研究聚焦于正面电子口碑对消费电子产品购买意愿的影响，这限制了研究结果向其他产品的推广。选取其他一些电子口碑在购买决策中起重要作用的产品或服务类别，例如电影或汽车，可能会为该研究领域带来新的见解。研究发现，在线社交并不总是品牌与用户互动的理想环境（Fournier和Avery，2011年）。其次，社交媒体网络为用户不仅表达对品牌的正面情绪提供了平台，也成为传播负面评价的有效媒介。消费者正变得比以往更具影响力，而组织在应对新环境中关于自身可获取信息方面的控制力却在减弱（卡普兰和海恩莱因，2010年）。因此，本研究可用于进一步探讨负面电子口碑对不同产品或服务（如金融）的品牌态度和购买意愿的影响。第三，本研究采用了判断抽样，受访者来自社交网站，即脸书。尽管这些受访者代表了那些参考在线评论的消费者群体，但可能并未涵盖那些不在社交网站上但仍从其他社交媒体平台获取评论的用户。未来研究可从线下平台选取受访者，了解他们在线上和线下购物中如何使用在线评论，这也为后续研究提供了机会。

过去的研究已通过计划行为理论方法探讨了电子口碑对消费者行为的影响（贾利万德和萨米耶，2012a；郑和金，2012）。由于社交媒体网络在年轻人中非常流行（塞西，2015），采用TPB方法研究电子口碑对千禧一代投票态度的影响也能提供有趣的研究机会。该研究还可通过其他购买过程步骤和子集（如霍华德和谢思）以及态度（如信任与忠诚度）及其与电子口碑的关系进行复制和拓展。