国内电子商务网站在线评论的数量分布与呈现比较.docx

    国内电子商务网站评论的数量分布与呈现比较    Summary：通过对国内电子商务市场份额占前三位的B2C网站的755个产品的452158条评论、C2C网站的747家店铺半年内共5,697,077条评论进行详尽的内容分析，描述与比较了上述六家电子商务网站评论数量的分布情况，分析了B2C网站好评率低于C2C网站近15个百分点的原因，概括与比较了B2C与C2C电子商务网站评论呈现形式的特点与差异Keys：评论 呈现形式 数量分布 内容分析引言评论，即消费者发表在网络上的关于产品或服务的评价，是网络口碑最重要的形式之一[1]2010年8月，美国Channel Advisor公司的调研结果表明，在所有接受调查的美国网购用户中，有92%的用户阅读了产品的评论，且其中89%的用户认为评论信息影响了其购物决策[2]同年11月，中国互联网信息发展中心（CNNIC）的调查发现，中国网购网民阅读过评论的比例达到了82.1%，且有41.1%的网民表示“买每个商品之前都会看评论”[3]上述数据足以表明，评论已经成为了影响网购用户购买决策最关键的因素之一然而，当前我国电子商务网站评论数量的分布情况，评论发布、呈现与管理的现状究竟如何，却仍是一个值得去了解和探索的问题。

基于此，研究者从国内电子商务市场中选择了三家B2C企业和三家C2C企业，从上述每一家C2C企业选择至少200家店铺，从每一家B2C企业选择至少200个产品，对其近半年的评论开展内容分析，同时从浏览者的角度对上述六家企业的评论呈现路径与特点进行探索与整理，以期对国内主要电子商务网站评论数量分布与呈现的特点进行客观的整理与描述，从总体上认识与了解国内电子商务网站评论的管理现状1、电子商务网站评论数量分布与分析1.1 C2C网站评论数量分布情况表1 是对在国内3 家主要C 2 C 网站（淘宝、拍拍、易趣）平台上开展经营业务的各200家以上网络商店评论数量分布情况的汇总从表1中可以看出，本次所统计的总计743家以经营化妆品和数码产品、服饰为主的网络商店，近半年共收获了5,697,007条评论，而这些评论中好评率高达98.05%，中评率为1.08%，差评率仅为0.97%总体看来，基于国内C2C网站的评论统计数据与20世纪90年代末美国C2C电子商务网站ebay上的情况相差不大，ebay上当时99.1%的消费者评论都是正面的，负面评论占0.6%，中立评论占0.3%[4]具体来看，虽然C2C网站的好评率非常之高，但三个网站的评论数量分布情况又有些许差异。

其中，占据市场份额前两位的淘宝（99.06%）和拍拍（99.34%）的好评率更高于易趣（95.76%）1.2 B2C网站评论数量分布情况表2是国内B2C市场份额前三位的电子商务网站(京东商城、当当和卓越亚马逊)上的评论数量分布情况的汇总，通过对上述三家网站上各200个以上热销产品(电器、数码、化妆品、书等)的评论数量进行整理，我们发现，三家B2C网站上评论的平均好评率为84.46%，这一结果与Mulpur(2007)对亚马逊网站上评论的研究结果相差不大，Mulpur(2007)对亚马逊网站上的电子产品及家居园艺类产品中40 0 0多条消费者评论进行研究， 发现其中正面评论占到80%[5]然而，三家B2C网站好评率的差异非常明显，其中，京东商城是三大B2C网站中唯一一家好评率超过9 0 % 的企业，达到94 . 2 2%；而卓越亚马逊的好评率最低，仅为73.09%，比2007年Mulpur统计的80%的好评率还要低将近7个百分点造成三大B2C网站好评率差异较大的原因，主要有以下两个方面第一，三大B2C网站所经营的特色产品类型的差异在此次所研究的三家B2C网站中，当当是以经营书和音像制品为主打的网站，而书和音像制品属于典型的体验品，因此，不同的消费者对同一产品的体验比较容易出现差异，出现负面评论的概率相对而言较高；而京东商城是以经营标准化的3C产品起家的网站，3C产品属于典型的搜索品，在购买之前其特征和质量等方面的信息很容易被顾客搜索和知晓，因此相对于书等体验品而言，不同消费者对搜索品的体验差异较小，因此出现负面评论的概率相对会少一些。

第二，评论以及统计数据的真实性差异网络上有很多对京东和当当评价体系的批评，如某些负面评论不被允许发布，或发布之后很快就被删除等此外，在对当当的评论进行浏览时，研究者发现大量产品其评分体系中总分与各项小分的分数完全不符的情况1.3 B2C与C2C网站评论数量分布情况比较表3是对B2C与C2C网站评论数量分布情况的汇总比较，从表3可以看出，比起C2C网站超过98%的好评率，B2C网站的好评率明显要低于C2C网站具体看来，三大C 2 C网站的好评率为98.05%，而三大B2C网站的好评率仅为84.46%，相差了将近15个百分点除此以外，B2C与C2C网站评论的中评率也相差达将近12个百分点，差评率普遍较少，但也相差达2.35个百分点由此可见，相对于C2C网站好评率极高的现实，B2C 网站的好评率还有较大的提升与改善空间1.4 B2C网站好评率不及C2C网站的原因分析结合文献、网站内容分析以及对C2C卖家的访谈，研究者总结了以下造成B2C网站好评率不及C2C网站的主要原因，具体如下：第一，相对于B2C网站，C2C网站的卖家更在意负面评论可能产生的负面影响，因此， C2C网络零售商店卖家会利用各种渠道提醒买家不要轻易给出负面评论，或者说在给出负面评论之前事先与卖家取得联系，以便卖家及时采取补救措施（如退换货等）以弥补买家的不满。

而B2C网络商店则无任何与此相关的说明第二，当不满意的买家执意要给出C2C网站的卖家负面评论时，很多卖家会通过专门的修改负面评论的公司开展一系列行动“胁迫”买家修改所做出的负面评论，如骚扰、威胁、将买家的个人信息在互联网上公之于众，或借助“呼死你”系统等，在这种形势下，买家不得不将负面评论修改为好评相对而言，B2C网站并没有在此方面花费精力第三，C2C网站有大量评论极性与评论内容不相符的情况如在浏览网站的评论时，我们看到某条“好评”，其具体内容为：“这次又失算了质量真让我失望，买的蓝色，有色差粘上去的花朵都滑丝了还没有穿出家门的想法可能希望大，失望也就大吧”从内容上看，这评论毫无疑问应该是一条负面评论，但是评论极性显示的却都是好评第四，淘宝等C2C网站有一次允许买家修改评价的机会，这使得卖家可以在看到买家的负面评论之后有机会与买家沟通导致负面评论产生的原因并及时采取补救行为促使买家将负面评论修改为正面评论，大大减少了C2C网站负面评论出现的比率2、B2C与C2C网站评论呈现形式比较评论的呈现形式，指浏览者可以通过何种途径浏览到评论？呈现在浏览者面前的评论在单位、数量、极性、内容构成等方面具有什么特点？通过对上述六家网站的评论呈现形式与特点进行分析的过程中，研究者发现：第一，B2C与C2C网站的评论的呈现形式与特点具有较大差异。

第二，C2C网站呈现评论的形式更为统一，内容上也较单一；B2C网站呈现评论的形式更为丰富与多样化二者的差异详见下表4具体分析如下：第一，C2C网站的产品页面无法浏览到具体的关于某产品的评论，只能查看到店铺的所有产品评论B2C网站的评论则是以产品为单位呈现的第二，C2C网站产品页面下方所呈现的评论不提供极性信息，只显示评论内容；而B2C网站则在评论下方同时显示评论极性和评论内容第三，C2C网站对于所有评论都允许卖家回复，即对于买家所给出的所有评论，卖家都可以进行回复，而B2C网站则不提供此项服务，但是京东、当当和卓越亚马逊都允许买家对其他买家所发布的评论进行评论或回复第四，C2C网站的评论极性主要区分为好评、中评和差评三种，而B2C网站的评论主要以星级（从一星到五星）的形式呈现，对于究竟几星可当作好评，几星可当作差评，网站不提供参考意见，全凭浏览者自行决定第五，从评论的格式和内容来看，C2C网站的要求较低，仅要求评论者给出极性评价，评论内容及字数上则没有要求，而B2C网站一般在评论书写的格式与内容上有较细致的要求，除了要求评论者对所要撰写的评论归纳出标题，并要求评论者撰写尽可能详细的内容。

如京东商城，不仅要求撰写评论标题，且所有提交的评论都要按照“优点、不足和使用心得”三方面来撰写；当当则要求书评提供者提供心情指数和阅读场所等方面的信息第六，B2C网站注重评论阅读者对评论有用性的评价，C2C网站一般无此功能如当当和卓越亚马逊，都可以看到由评论阅读者对评论是否有用进行投票的结果第七，从产品页面下面的评论量来看，B2C网站一般为5条，即消费者如不点击“查看更多评论”则只能浏览到5条评论，相比较而言，C2C网站中产品页面下的评论数量更多，从10条到25条不等第八，B2C网站鼓励已购买过产品的用户发表评论如当当对第一个发表评论的用户给予积分奖励，京东对所有发表评论的用户都给予积分奖励，前五位评价用户可以获得更多积分等3、总结与展望通过上述分析，可以看出，当前我国B2C与C2C电子商务网站评论的数量分布情况存在着显著的差异，一方面，C2C网站的好评率大大高于B2C网站；另一方面，C2C与B2C网站评论的呈现形式与管理策略完全不同那么，究竟是数量占绝对是大多数的好评对潜在顾客购买意愿的影响大还是占极少部分的负面评论的影响大？不同的评论呈现形式对潜在的网络消费者购买心理和行为的影响是否有差异？因此，日后的研究有必要在本研究的基础上，站在网络零售商的角度，对究竟哪种类型的评论呈现形式有助于吸引与留住潜在顾客，提高网络顾客的购买意愿等问题开展一系列的实证研究。

Reference：[1] 艾瑞咨询，艾瑞视点：2010年8月用户产品评论促进46%美国网民的购买行为，[2] 中国互联网络信息中心，中国网络购物市场研究报告,2010.11[3] Resnick P, Zeckhauser R, Trust Among Strangers in Internet Transactions:Empirical Analysis of eBay’s Reputation System[A].Emerald Group PublishingLimited,2002:127-157[4] S. Mulpuru. How Damaging are Negative Customer Reviews? Forrester Research.January 10,2007.作者单位：东华大学管理学院  -全文完-。