第一章 绪论

第一节 研究背景与意义

一 研究背景

随着互联网的迅猛发展，互联网与传统产业相结合已经成为新的产业趋势，其中在零售、电子商务等领域，过去这几年都可以看到和互联网的结合。2014年，中国网民数量达6.49亿，网站400多万家，电子商务交易额超过13万亿元人民币参见深圳特区报，http://sztqb.sznews.com/html/2015-02/10/content3147000.htm。。在全球网络企业前10强排名中，有4家企业在中国，互联网经济成为中国经济的重要增长点。《2014 我国网络购物交易市场规模数据分析》参见艾瑞咨询，http://news.iresearch.cn/zt/246308.shtml。指出，2014年中国网络购物市场数据显示，2014年中国网络购物市场增长迅猛，其交易规模达到2.8万亿元人民币，增长了48.7%。根据国家统计局2014年全年社会消费品零售总额数据，2014年网络购物交易额大致相当于社会消费品零售总额的10.7%，年度线上渗透率首次突破10%。中国网络购物持续增长，2011—2018年中国网络购物市场交易规模如图1-1所示。

图1-1 2011—2018年中国网络购物市场交易规模

据《2014我国网络购物交易市场规模数据分析》，2014年B2C交易规模在中国网络购物市场中达到了12882亿元，在整体网络购物市场交易规模的比重达到45.8%，比2013年增长了5.4%。2014年B2C市场增长了68.7%，而C2C市场增长了35.2%，从增速上来看，B2C市场远高于C2C市场，B2C将继续推动网络购物行业的发展。从B2C发展的前景来看，伴随着网络购物用户日趋理性的购物行为和购物意识，影响消费者购物决策的主要因素将是产品品质和企业的服务水平。

从网络购物市场看，B2C市场在网络购物整体中的占比将持续提升。增长趋势如图1-2所示。

图1-2 2011—2018年中国网络购物市场交易规模结构

虽然网络购物需求旺盛，使得京东、当当等电商平台发展迅猛，但是电商业绩高速增长的背后也隐藏着巨大的危机，电商企业面临困境。

1.严重流失的网络购物用户

电商企业面临越来越严重的网络购物用户流失困境，最领先的电商网站的用户流失率接近10%，而长尾电商则面临流失更多用户的困境。图1-3显示了2012年主要购物网站用户流失率。

图1-3 2012年主要购物网站用户流失率
资料来源：CNNIC：《2012年中国网络购物市场研究报告》，2013年3月。

网络购物网站日趋丰富，再加上各网站之间的价格战等竞争方式，使得消费者可选择的余地越来越多，也导致消费者只在单一网站购物的概率减少，消费者在各电商平台之间的转换成本较低。据统计，2012年用户只使用一个购物网站的比例仅为51.1%。如图1-4所示。

图1-4 2009—2012年用户只使用一个购物网站的比例
资料来源：CNNIC：《2012年中国网络购物市场研究报告》，2013年3月。

2.普遍偏低的转化率

网络购物消费者浏览产品页面的平均时间普遍减少，但并未提高电商企业的转化率，对于领先的电商企业来说，从产品浏览页面到真正付款购买页面的转化率也仅仅只有1%。主要B2C网站转化率如表1-1所示。

表1-1 主要B2C网站转化率

续表

3.日益增加的新用户转化成本

中国电商企业数量逐年增加，从数据上来看，2012年比2011年增加了20%，但网络购物用户却并未增长太多，2012年网络购物用户比2011年仅增加了24%。

因此，电子商务行业的竞争也随之加大。2009年获得一个新用户的成本是20元左右，但到了2012年，获得新用户的成本增加到100元以上，涨幅增长迅速。

获取新用户的成本越来越高，而领先的电商企业又吸引了大量的新增网络购物用户，因此竞争越来越激烈。

4.网络购物忠诚度逐渐下降

随着电商企业的逐渐增加，消费者的选择增多，消费者在多家电商平台之间频繁转换，消费者对一家电商企业的忠诚度在逐渐下降，大部分电商网站的重复购买率逐渐减少，用户的流失率逐渐增加。

那么，在高速增长的电子商务行业，如何增加新用户，留住老用户，提高重复购买率就成为急需解决的问题。

二 研究问题

随着电子商务的迅速发展，在线评论已成为当代消费者获得产品信息的重要来源，在线评论信息往往能反映出商品或服务的质量（Gao G.，Greenwood B.N.，Agarwal R.，et al.，2015），有研究指出61.7%的消费者在购买商品时会首先参考商品在线评论（宋晓兵，2011）。消费者一旦遭遇了服务失误，就会产生失落、不信任、不满意等负面情绪，进而会引发负面评论的传播（Baumeister，Dhavale & Tice，2003），Chatterjee和Patrali（2001）研究证明，消费者在进行网络购物时更重视负面评论，并且认为负面评论真实性更高，更具有参考价值。但是有学者研究指出，如果企业进行有效的服务补救则可以获得一次消除消费者负面情绪的机会，转变消费者的态度，进而重新获得消费者的信任（Gronroos，1988b）。多项研究指出，有效的服务补救能够减少消费者的不满，甚至能够比之前更加满意，进而成为忠诚顾客，引起重复购买意愿（Hart，Sasser & Heskett，1990；Berry，1995；Smith & Bolton，1998；张圣亮，2009），甚至有些学者研究发现，对于遭遇服务失误的消费者，如果企业能做好服务补救工作，可以消除消费者的不满，甚至会比没有遭遇过服务失误的消费者对企业的服务更加满意，对企业更加忠诚，进而引发正面的口碑传播，这种现象称为服务补救悖论（Hart，Heskett & Sasser，1990；McColloug & Bharadwaj，1992）。另外，因为针对负面评论的补救也显示在商品网站上，因此有效的服务补救对潜在消费者也有很重要的影响，可以让潜在消费者获得更多关于商品的信息，弥补负面评论带来的不信任感，减少潜在消费者的风险感知，增加初始信任，进而促进首次购买意愿，使潜在消费者转化为网站顾客。但现有研究中鲜有针对服务补救对潜在消费者购买意愿影响的研究。

服务补救研究一直是学术界研究的热点，以往对服务补救的研究主要涉及服务补救的内涵、服务补救的措施和维度以及服务补救的效果等，服务补救的主体（即实施服务补救的企业或个人）都默认为服务提供方，例如，若是服务失误发生在饭店，则服务补救的主体即为饭店的管理人员或者服务员；若是在网络购物环境，则服务补救主体即为网络商店客服人员。但随着网络购物环境的发展和变化，已经出现了一些新兴的现象，例如，在B2C网站上对负面评论进行反馈的主体不仅有传统的零售商（网站客服代表），还有制造商（商品厂家代表），如图1-5所示，但鲜有针对此现象的相关研究。

图1-5 B2C网站两种服务补救主体
资料来源：京东网站，2015年6月。

而且，以往研究中基本上只针对一种商品类型进行了研究，对搜索型和体验型两类商品同时进行的研究鲜有发现。

因此，本书针对已有研究中需要进一步探讨的内容，主要研究了以下问题：

其一，商品在线评论的哪些因素会影响潜在消费者？潜在消费者是否真的很重视负面评论？

以往针对在线评论影响消费者的感知有用性因素研究中，研究者基本仅采用传统的线性回归模型进行分析，但这些影响因素和消费者的感知有用性之间不一定都是线性关系，而神经网络模型比线性回归模型能更好地处理数据之间的非线性关系，因此，本书利用传统线性回归模型和神经网络模型两种方法来深入研究在线评论对消费者的感知有用性，以得到准确结论。并且，开发一个模拟在线购物平台进行实验，研究消费者在在线购物时使用在线评论的行为偏好，用真实实验数据检验消费者是否真的很重视负面评论。

其二，针对负面评论的服务补救对潜在消费者和已购消费者分别有何影响？

以往的服务补救的研究对象都是针对已购买商品的消费者，研究其接受补救后的满意度、重复购买意愿等，少有针对购物网站潜在消费者的研究，而事实上，企业在B2C网站上对负面评论进行的补救不仅已购消费者可以看见，而且广大的潜在消费者也可以看见。这些补救信息对潜在消费者又有什么影响呢？本书将针对潜在消费者和已购消费者两个不同的群体进行研究。

其三，不同反馈主体的服务补救行为对消费者的影响是否会有不同？在特定的服务失误背景下，哪一种反馈主体实施的服务补救效果会更好？

传统的服务补救研究都默认实施服务补救的主体就是服务提供方，对于网络购物环境，服务补救主体即是网络零售商。但随着电子商务的发展，在B2C环境下，对负面评论进行补救的主体不仅有网络零售商，还有制造商。本书将采用模拟情境实验法，针对不同服务失误类型由不同的反馈主体实施的服务补救对消费者的购买意愿影响进行实证研究。

其四，不同的商品类型是否会对服务补救的效果产生不同的影响？

目前相关研究都采用Nelson（1970）对商品的分类，将商品分为搜索型和体验型商品，但在现有服务补救的实证研究中基本都是针对一种商品进行的，基本没有考虑对于不同类型的商品进行服务补救的措施和效果是否会有区别，因此，本书将分别对体验型和搜索型商品进行实证研究，探讨不同类型的商品在服务补救措施和效果方面的差别。

三 研究意义

1.理论意义

在服务补救研究领域中，学者们已经做了比较全面的研究，主要涉及服务补救的内涵、服务补救的措施和维度、服务补救的测量、服务补救的程序以及服务补救的效果等，证明和解释了服务补救与顾客满意、顾客忠诚、重复购买意愿之间的关系等。

以往服务补救研究中，都默认服务补救的主体为服务提供方，但随着电子商务的快速发展，在B2C环境下，对负面评论进行补救的主体不仅有网络零售商还有制造商，遗憾的是，现有研究鲜有针对采用不同反馈主体进行补救对消费者影响的差异的研究；另外，以往研究主要是针对已购消费者进行的，研究其接受补救后的满意度、重复购买意愿等，少有针对购物网站潜在消费者的研究，而事实上，企业在B2C网站上对负面评论进行的补救不仅对已购消费者有影响，对广大的潜在消费者也有影响，而这方面的研究却非常少见。因此，本书对这些缺陷进行了研究，弥补了现有服务补救的不足。主要研究贡献如下：

（1）研究了不同反馈主体对服务失误进行补救时对消费者购买意愿的影响，弥补了网络购物环境服务补救研究中单一补救主体的不足，扩展了网络购物环境中的服务补救研究。

（2）研究不同反馈主体进行的服务补救对消费者购买意愿的影响时，同时研究了对潜在消费者和已购消费者的购买意愿影响，对服务补救的影响研究更加全面，扩充了网络购物环境中的服务补救研究。

（3）现有网络购物服务补救实证研究中基本没有考虑不同商品类型的区别，本书则针对搜索型和体验型两类商品进行实证研究，弥补了现有研究的不足，对后续学者的研究提供参考。

（4）利用传统线性回归模型和神经网络模型两种方法深入研究在线评论对消费者的感知有用性影响，得到的结论更加准确。并且，开发了一个模拟在线购物平台进行实验，以真实实验数据研究消费者在在线购物时使用在线评论的行为偏好，对现有在线评论研究做了补充。

2.现实意义

在“互联网+”计划的指导下，电子商务将得到迅猛发展，其中B2C市场的增长最快，将继续推动网络购物行业的发展。但高速增长的背后也将泥沙俱下，竞争非常激烈。B2C企业面临用户流失严重、转化率普遍偏低、新用户转化成本逐年上升和用户重复购买率逐渐下降的困境。增加新用户，留住老用户是所有B2C企业努力的方向。

从B2C发展的前景来看，伴随着网络购物用户日趋理性的购物行为和购物意识，影响消费者购物决策的主要因素将是产品品质和企业的服务水平。

目前B2C网站上的在线评论已成为消费者获得产品信息的重要来源，有研究指出商品评论中的情感倾向对消费者有显著影响（Ghose & Ipeirotis，2007；Susan & David，2010；Pavlou & Dimoka，2006；郝媛媛，叶强和李一军，2010；赵丽娜，2015）。2010年全球著名的市场监测和数据分析公司尼尔森发布的一份调查报告指出，约有62%的中国网民表示，他们愿意分享与产品相关的负面评论，而全球网民的这一比例则为41%。也有一些学者通过实证研究指出，负面评论对消费者在制定购买决策时起到很关键的影响作用，认为负面评论容易影响商家的品牌形象，影响消费者的感知风险、对商家的信任和降低消费者的购买意愿（Hannon & McKerma-Harmon，1995；Sen S.& Lerman D.，2007；单初和鲁耀斌，2010），但如果企业能对负面评论进行有效的补救则能够消除消费者的负面情绪，重新获得消费者的信任（Gronroos，1988b），使其成为网站的忠诚顾客（Hart，Sasser & Heskett，1990；Berry，1995；Smith & Bolton，1998；张圣亮，2009），而且能给潜在消费者提供更多关于商品品质和服务的信息，有利于消除潜在消费者的感知风险，增加其对企业的初始信任进而引发首次购买意愿，成为网站的新顾客。

已有研究证实，获得新顾客的成本比保留现有顾客的成本要高出5—6倍，企业要付出约16倍的成本，才能从新顾客这里获得与原有顾客相等的利润（Tax & Brown，1998）。对于一个服务型企业，在特定的情况下，每有5%的保留顾客的增加就会使利润获得100%的增长（Reicheld & Sasser，1990）。

本书的研究成果可以应用到B2C企业对负面评论的补救中，指导企业根据不同的服务失误类型针对不同的主体进行补救，以帮助潜在消费者对商品信息更全面了解，减少其感知风险，增加初始信任进而促成首次购买意愿；并且可以增加已购消费者的公平等感知，增加对企业的持续信任和满意度，进而形成重复购买意愿。因此，本书的研究成果对B2C企业在增加新顾客、减少用户流失、增加重复购买意愿等现实问题有一定的指导作用，能够帮助B2C企业在激烈竞争中保持优势，实现更大盈利。因此，本书具有一定的现实意义。