發(fā)布時間：2018-04-02 05:08

  本文選題：在線評論　切入點(diǎn)：評論特征　出處：《哈爾濱理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)時代的到來,在線消費(fèi)作為一種流行的購物方式受到了廣大消費(fèi)者的青睞�；ヂ�(lián)網(wǎng)的高效便捷,一方面改變了傳統(tǒng)的線下消費(fèi)方式,轉(zhuǎn)變?yōu)榫�上消費(fèi);另一方面由于其虛擬性,導(dǎo)致消費(fèi)者與商家之間信息不對等,尤其是對產(chǎn)品不熟悉的消費(fèi)者,更需要產(chǎn)品信息的幫助。而在線評論提供了了解產(chǎn)品信息的渠道,從而為消費(fèi)者購買決策提供幫助,其重要性也逐漸受到重視。因此,研究在線評論特征對消費(fèi)者購買決策的影響不僅可以豐富在線評論的理論研究成果,而且可以為消費(fèi)者購買決策提供有力的指導(dǎo)。本研究以體驗型產(chǎn)品的在線評論特征作為研究對象,通過對相關(guān)文獻(xiàn)的整理借鑒,分析發(fā)送者可信度、評論形式、評論形式、評論數(shù)量、接收者卷入度和接收者專業(yè)性等評論特征,根據(jù)在線評論傳播過程、購買決策五階段模型、精細(xì)加工可能性模型和恩格爾模型,構(gòu)建基于在線評論特征消費(fèi)者購買決策模型。之后采用問卷設(shè)計量表,以線上和線下方式共同搜集問卷數(shù)據(jù),并對模型進(jìn)行信度、效度和路徑分析。實證部分,選取淘寶網(wǎng)乳液產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及預(yù)測,利用extreme gradient Boosting(xg Boost)算法及F值度量法,驗證評論特征對消費(fèi)者購買決策的影響。實證表明,發(fā)送者可信度、評論形式、評論效價、評論數(shù)量、接收者卷入度和接收者專業(yè)性等評論特征均影響消費(fèi)者購買決策。本研究一方面完善了在線評論特征研究,且構(gòu)建了基于在線評論特征消費(fèi)者購買決策模型;另一方面為消費(fèi)者提供了參考意見,如完善注冊制度,推薦給消費(fèi)者關(guān)于產(chǎn)品的真實評論;關(guān)注評論的情感傾向;豐富評論發(fā)布形式,加強(qiáng)消費(fèi)者間互動,提高消費(fèi)者參與評論的熱情等。
[Abstract]:With the advent of the network era, online consumption as a popular way of shopping has been favored by the vast number of consumers.The high efficiency and convenience of the Internet, on the one hand, have changed the traditional offline consumption mode and become online consumption; on the other hand, because of its virtual nature, the information between consumers and merchants is not equal, especially the consumers who are unfamiliar with the products.More in need of product information help.The importance of online reviews, which provides a way to understand product information and help consumers to make purchase decisions, is becoming more and more important.Therefore, studying the influence of online comment features on consumers' purchase decisions can not only enrich the theoretical research results of online reviews, but also provide powerful guidance for consumers' purchase decisions.This study takes the online comment features of experiential products as the research object, through the collation and reference to the relevant literature, analyzes the sender credibility, the form of comments, the form of comments, the number of comments.According to the online comment propagation process, the five-stage purchase decision model, the fine processing possibility model and the Engel model, the consumer purchase decision model based on the online comment feature is constructed.Then the questionnaire design scale was used to collect the questionnaire data online and offline, and the reliability, validity and path of the model were analyzed.In the empirical part, we select Taobao Emulsion Product data to analyze and predict, and use extreme gradient Boosting(xg boost algorithm and F-value measure method to verify the influence of comment features on consumers' purchase decision.The empirical results show that the reliability of the sender, the form of comments, the titer of comments, the number of comments, the degree of involvement of the receiver and the professionalism of the receiver all affect the consumer's purchasing decisions.On the one hand, this study improves the research of online comment features, and constructs a consumer purchase decision model based on online comment features; on the other hand, it provides consumers with reference opinions, such as improving the registration system.It is recommended to consumers for real comments on products; to pay attention to the emotional tendency of comments; to enrich the form of release of comments; to strengthen the interaction between consumers; to enhance the enthusiasm of consumers to participate in comments, etc.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F724.6;F713.55

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本文編號：1698903