负面网络口碑对消费者品牌转换行为的影响机制研究——基于虚拟社区涉入的视角，本文主要内容关键词为：虚拟社区论文,负面论文,视角论文,口碑论文,机制论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
修回日期：2013-11-05
中图分类号：G931.2 文献标识码：A 文章编号：1002-9753(2013)11-0112-11
一、引言
作为虚拟市场空间的核心要素之一，虚拟社区指的是具有共同兴趣或需要的人在网络上聚集而形成的群体，它的存在为人们在网络上提供了交流的空间，并通过网络创造价值(Hagel和Armstrong，1997)。其具体形式丰富多彩，包括用来进行产品和服务交易的交易社区，讨论共同话题的兴趣社区，以建立社会关系为目的的关系社区以及扮演新的角色的幻想社区等(Hagel和Armstrong，1997)。
据中国互联网络信息中心(CNNIC)第27次中国互联网络发展状况统计报告统计显示，2010年，社交网站的用户规模和渗透率均比上一年有较大提升。截至2010年12月，中国网络交友用户数2.35亿，较2009年年底增长5918万人，网民使用率为51.4％，比2009年增加5.6个百分点。随着网络社区技术及应用的普及成熟，互联网正逐步跨入社区时代，虚拟社区正成为互联网价值创造的重要元素。
虚拟社区的出现产生了一种新的社会模式和消费行为，并极大地影响了个体的网络消费行为，表现之一便是网络口碑的出现。口碑传播作为消费者对于产品和服务最为直接真实的反馈，广泛存在于人类生活的各项基本活动中。已有大量的研究表明，口碑传播以其无可比拟的优势和影响力，广泛作用于诸多消费领域。在中国，由于圈子文化的盛行以及环境差异所导致的信息不对称因素的普遍存在，作为非正式传播的口碑传播所产生的影响比西方更大[1]。与此同时，由于网络口碑传播具有受众广泛、匿名性强、形式丰富多彩以及传播迅速的特点和优势，越来越多的企业开始关注其传播和扩散的效果，并将其为企业营销服务[2]。
然而，网络口碑传播是一把典型的双刃剑，与愉快的经历相比，消费者更倾向于将自己不愉快的消费经历告知他人。有研究表明，满意的消费者会将他们的愉快经历告知三个人，而不满意的消费者则至少会将他们不愉快的消费经历告知十个人，而被告知者可能会将此消息传播给更多的人[3]。另一方面，由于网络环境的特殊性使得网络传播不受约束，加之网络意见发表的匿名性特点，使得消费者在发表意见时更加肆无忌惮，甚至滋生负面乃至是不合实际的虚假信息，这些负面的消息和谣言在未经证实的情况下被放大、反复转贴和进一步传播，会酿成公司的危机事件(Bordia，2004)[4]。因此，如何遏制负面网络口碑的传播并为网络口碑传播创造一个健康的传播环境是摆在学术界和企业界面前的一个重大课题。
中国消费者品牌忠诚度较低一直是困扰中国企业发展的一个问题，这一现象会因为网络负面口碑的影响而进一步加剧。据麦肯锡发布的《2009年度中国消费者调查报告》显示，在中国，单一品牌的忠诚度一直呈下降趋势，从2007年的31％下降到2009年的17％。消费者通常会考虑若干品牌，然后在购物时选择最好的选项。消费者品牌转换行为严重影响了企业的盈利能力和竞争力。有针对美国企业的统计资料显示，在美国企业中，客户背叛问题会导致公司利润下降25％-50％[5]；另有研究表明，争取一个新顾客的工作量是保持一个已有顾客的工作量的6-10倍，吸引一个新顾客的成本是保持一个老顾客成本的4-6倍，品牌忠诚者所带来的利润是品牌非忠诚者所带来利润的9倍[6]。有鉴于中国消费者品牌转换行为的现状以及品牌转换行为给企业带来的巨大损失，关注虚拟社区的负面网络口碑问题，深入研究负面网络口碑对消费者品牌转换行为的影响机制，减少消费者品牌转换行为的发生，对于企业的发展就具有重要的现实意义。
二、文献综述与研究假设
从本质上而言，消费者对于负面网路口碑的处理和品牌转换行为的发生是一个信息处理的过程。具体来说，信息接收者对于负面网络口碑感知会受到各种因素的影响，除去信息本身的特征之外，负面网络口碑的来源、接收者与口碑来源的关系，亦从外部影响信息接收者对口碑的评价和感知，这也是口碑传播所以产生效果的根源所在。具体到本研究而言，在虚拟社区内，社区成员对社区的依赖程度以及与社区虚拟关系的存在将会影响到其对于社区内存在的有关负面网络口碑的感知，进而对其品牌转换行为产生影响。在这一过程中，消费者自身的情境因素以及企业的相关反应会产生调节作用。本研究的相关假设如下：
(一)虚拟社区涉入对负面网络口碑强度影响的相关假设
传统的研究中，影响网络口碑乃至负面网络口碑可信度的要素集中于口碑发送者特征(专业性)、口碑内容特征(趣味性、价值性)、接收者的信任倾向等要素(Hovland，1953；Rieh，2002；Nisbett、Ross，2008；廖成林，2010)。随着研究的深入，学者们开始关注除口碑来源、内容特征之外的环境因素对网络口碑可信度以及影响力的作用。
在传统的口碑传播中，传播者与接收者的社会关系会影响到接收者对口碑信息的判断以及口碑的传播(Dichter，1966；Brown，1996；黄敏学等，2009)，最直接来说，信息接收者对自己从所熟悉的亲人或朋友处所获得信息接收度更高(Bansal和Voyer，2000)。延伸到网络和虚拟社区中，在影响负面网络口碑效果的诸要素中，社会关系及网络涉入仍旧是学者们关注的焦点，关系强度与网络涉入作为影响负面网络口碑效果和可信度的要素频频出现于学者们的研究中。Doh以及Hwang(2009)在其研究中证实，消费者网络涉入的程度会影响到其网络信息的鉴别能力从而影响网络口碑的传播效果[7]。在国内的学者中，章晶晶(2007)进一步探究了网络涉入在网络口碑再传播过程中的作用，她认为涉入程度对接收者的口碑扩散意愿有正向作用和影响。毕继东(2010)进一步认为网络涉入程度和关系强度会作用于网络口碑的传播效果以及消费者的行为意愿。林彦宏(2005)的研究将网络口碑的影响要素分为非人际关系力量和人际关系力量两类，其中人际关系力量中的关系强度对口碑说服效果有正向作用[8]。
这表明，尽管由于其虚拟性的特征，负面网络口碑传递双方关系变得虚化，但网络个体在虚拟社区中与社区成员之间的虚拟关系及其对虚拟社区的依赖度对负面网络口碑强度的影响仍旧存在。就虚拟关系而言，人们普遍倾向于从自己关系密切的环境中获取信息并对其产生较高的认可度(Flanagin和Metzger，2000)，因而口碑接收者与所在虚拟社区的关系影响到其可能接触到的负面网络口碑数量及其可信度，并对负面网络口碑的再传播意愿产生作用。从虚拟社区的依赖程度来说，已有研究表明，随着人们对媒介使用次数的增加，其对该媒介的信任程度亦会上升(Westley和Severin，1964；Greenberg，1966；Shaw，1973；Whitney，1986)，也就是说，人们倾向于相信他们喜欢的媒介。就网络虚拟社区而言，虚拟社区的使用与依赖会影响到人们对负面网络口碑的主动搜寻意识(艾青，2008；廖成林，2010)，进而对负面网络口碑强度产生影响。基于以上分析，本研究从虚拟关系和虚拟社区依赖度两个维度来衡量虚拟社区的涉入度，并提出以下假设：
H1：虚拟关系与负面网络口碑强度各维度之间存在正相关关系。
H1a：虚拟关系与负面网络口碑数量之间正相关。
H1b：虚拟关系与负面网络口碑可信度之间正相关。
H1c：虚拟关系与负面网络口碑再传播意愿正相关。
H2：虚拟社区依赖度与负面网络口碑强度各维度之间存在正相关关系。
H2a：虚拟社区依赖度与负面网络口碑数量之间正相关。
H2b：虚拟社区依赖度与负面网络口碑可信度之间正相关。
H2c：虚拟社区依赖度与负面网络口碑再传播意愿正相关。
(二)负面网络口碑强度对消费者品牌转换行为影响的相关假设
在长期以来的研究中，学者们对于影响消费者品牌转换行为因素的研究主要集中于消费者的主观感受，如消费者对于企业价格、服务失误的认知或者其他竞争者提供的更加具有吸引力的产品或服务[9]。然而除此类因素之外，作为客观环境要素的口碑亦会对消费者行为产生巨大影响，并且与正面口碑相比，学者们普遍认为负面口碑对消费者的影响力要更加巨大(Fiske，1980；Klein，1999)。随着互联网技术的发展，虚拟社区逐渐深入到消费者的信息获取和购物过程的各个环节。在此背景下，负面网络口碑对消费者的品牌态度和品牌行为将产生更大的影响，通过导致消费者品牌态度转变和品牌转换行为的发生，负面网络口碑会降低顾客忠诚度并损害公司的利润(Money，2004；张中科、王春和，2009)。
在影响消费者品牌转换行为的口碑要素中，负面网络口碑强度无疑是较为重要的因素。在其研究中，费平花(2010)证实了负面网络口碑信息越强烈，其对于消费者在品牌转换行为上的影响越大。杜慧(2010)则在其研究中认为负面网络口碑的信息强度将会影响信息接收者的认知信任和情感信任，进而影响消费者的购买决策和品牌转换行为[10]。与此同时，毕继东则证实了负面网络口碑强度对消费者购买决策乃至品牌行为的影响。具体到本研究而言，负面网络口碑的数量决定了信息接收者接触到负面信息的频次，从而影响到其对于信息的感知和评价，进而影响到其发生品牌行为的可能性[11]，也即是说，信息接收者所接触到的负面网络口碑数量，会影响消费者的品牌转换行为。口碑的可信度是影响其传播效果的决定性因素。对于负面网络口碑的传播而言，其可信度的高低，将决定信息接收者对口碑价值的感知程度，进而影响其对口碑的信任评价和后续的消费者行为[12]，即负面网络口碑的可信度影响消费者的品牌转换行为。信息接收者对负面口碑的再传播意愿是其对口碑信息评价的最直接证明，也是口碑传播效果和接收者态度转变的有效外显，个体更倾向于传播自己认为有价值和可信任的信息。态度的改变是消费者行为改变的有效前因变量，基于此，本研究提出以下假设：
H3：负面网络口碑强度各维度之间与消费者品牌转换行为存在正相关关系。
H3a：负面网络口碑数量与消费者品牌转换行为之间正相关。
H3b：负面网络口碑可信度与消费者品牌转换行为之间正相关。
H3c：负面网络口碑再传播意愿与消费者品牌转换行为正相关。
(三)转换成本与抱怨反应的调节作用
在负面网络口碑强度作用于消费者品牌转换行为的过程中，仍会受到其他主客观因素的影响，其中消费者自身的品牌转换成本与企业对于消费者负面口碑抱怨的相关反应是其中的代表因素。
所谓转换成本是指消费者从一个品牌转换到另外一个品牌所需要面对的障碍或付出的相关成本，包括损失先前时间、金钱和努力的成本(Heide，1995；Sharma和Patterson，2000)。因而所谓的转换成本，不仅要考虑有形的经济成本，亦要考虑无形的时间精力等因素(Jones等，2000)。以手机为例，有研究证实，转换成本对负面网络口碑强度、关系强度与消费者的品牌转换行为有显著的调节作用(费平花，2010)[13]。这表明，尽管负面网络口碑的强度会对消费者的品牌转换行为产生影响，然而消费者在真正决定进行品牌转换行为时，仍要考虑品牌转换行为带来的成本要素。
抱怨反应是指企业在面对负面网络口碑传播以及消费者由此产生的对企业的抱怨和负面评价时所采取的相关措施及行为。从负面网络口碑的形成来说，消费者的抱怨倾向会对其负面网路口碑传播意愿产生影响(黄敏学等，2010)。一般而言，不满意可能产生消费者抱怨，企业如果对这种抱怨反应迅速、处理及时，就可以有效地遏制负面口碑的产生与传播(Richins，1983)。在负面网络口碑强度影响消费者品牌转换行为的过程中，企业对抱怨的反应和处理就显得尤为重要。鉴于以上分析，本研究提出假设如下：
H4：转换成本的高低对负面网络口碑强度与消费者品牌转换行为的关系有调节作用。
H4a：转换成本的高低对负面网络口碑数量与消费者品牌转换行为之间的关系有调节作用。
H4b：转换成本的高低对负面网络口碑可信度与消费者品牌转换行为之间的关系有调节作用。
H4c：转换成本的高低对负面网络口碑再传播意愿与消费者品牌转换行为之间的关系有调节作用。
H5：企业抱怨反应的程度对负面网络口碑强度与消费者品牌转换行为的关系有调节作用。
H5a：企业抱怨反应程度对负面网络口碑数量与消费者品牌转换行为的关系有调节作用。
H5b：企业抱怨反应程度对负面网络口碑可信度与消费者品牌转换行为的关系有调节作用。
H5c：企业抱怨反应程度对负面网络口碑再传播意愿与消费者品牌转换行为的关系有调节作用。
(四)概念模型
综合以上论述，提出本研究的概念模型，以探究假设变量之间的相关关系。如图1所示：虚拟关系与虚拟社区依赖反映了个体与所在虚拟社区的涉入关系，消费者与所在虚拟社区的涉入程度会影响到其接收到的负面网络口碑的强度，负面网络口碑强度会对口碑接收者的品牌转换行为产生作用并受到口碑接收者转换成本以及企业对抱怨反应的调节。其中，负面网络口碑强度通过口碑接收者所感知到的负面网络口碑的数量、可信度以及对该负面口碑的再传播意愿三个变量来反应。基于研究的目的，本文对负面网络口碑强度的影响因素，剔除了口碑内容特征以及口碑传播者特征的因素以增强研究的针对性；出于同样的目的，本文将影响消费者品牌转换行为的因素也进行了修正，剔除了现有研究已较为完善的消费者主观感知因素，如对价格、服务的不满意以及对竞争者有吸引力的措施等。
三、研究方法
(一)研究对象
为保证研究的科学合理性，数据的采集对象集中在高校学生和大学毕业不久的职场新人，主要考虑该部分群体受教育程度较高、对网络比较熟悉。问卷发放900份，回收751份，提出不合格的问卷34份，共回收有效问卷717份，问卷回收率为79％。
(二)问卷设计
在图1所示研究模型中包含了虚拟社区涉入、负面网络口碑强依赖、负面网络口碑数量、口碑再传播意愿及消费者品牌转换行为意愿的概念，各概念的操作性变量及测量题项如表2所示。
四、数据分析与假设检验
(一)信效度分析
由表3可知，总量表的Cronbach α系数为0.864，体现虚拟社区涉入、负面网络口碑、行为意愿及调节变量各要素的Cronbach'α系数均达到0.70以上，表明量表各题项内部一致性较好，信度较高。
在量表的效度检验方面，各量表的KMO检验和Bartlett球体检验中，KMO均大于0.5(0.793\0.748\0.702\0.787)，适合做因子分析(Kaiser，1974)；在采用方差最大法进行正交旋转后，析出特征值大于1的因子作为公因子，要求提出公因子的累计方差贡献率均大于60％(61.847\64.282\61.341\66.018)，且各测量题项的因素负荷系数均大于0.50。
(二)相关分析
采用皮尔逊(Pearson)积差相关的方法进行变量间的相关关系分析，将效度分析中析出的公因子下各题项数据汇总形成新的变量进行相关分析，结果如表4所示。综合研究模型和假设可以看出，虚拟关系、行为意愿、转换成本、可信度之间没有直接关系，不会对进一步的回归分析造成影响，研究假设得到初步验证。
(三)回归分析
参照研究模型与假设，本研究需要进行三组变量的多元回归分析，分别是虚拟社区涉入与负面网络口碑强度、负面网络口碑强度与品牌转换行为、调节变量的调节作用。
1.虚拟社区涉入与负面网络口碑强度
采用逐步回归的方式，虚拟社区涉入要素与负面网络口碑强度要素的回归分析如表5、表6、表7所示。
结果显示，虚拟社区涉入两个刻画要素中，虚拟依赖与虚拟关系对负面网络口碑数量的正向作用得到支持，虚拟依赖对负面网络口碑可信度、负面网络口碑再传播意愿的正向作用得到支持。在检验中，虚拟关系未能进入负面网络口碑可信度、负面网络口碑再传播意愿的模型，因而其正向作用未得到支持。
假设H1(虚拟关系与负面网络口碑强度各维度之间存在正相关关系)部分成立：
H1a(虚拟关系与负面网络口碑数量之间正相关)成立；
H1b(虚拟关系与负面网络口碑可信度之间正相关)不成立；
H1c(虚拟关系与负面网络口碑再传播意愿正相关)不成立。
假设H2(虚拟社区依赖度与负面网络口碑强度各维度之间存在正相关关系)成立：
H2a(虚拟社区依赖度与负面网络口碑数量之间正相关)成立；
H2b(虚拟社区依赖度与负面网络口碑可信度之间正相关)成立；
H2c(虚拟社区依赖度与负面网络口碑再传播意愿正相关)成立。
2.负面网络口碑强度与品牌转换行为
采用逐步回归的方式，对负面网络口碑强度与消费者品牌转换行为的回归分析如表8所示。
由表8可知，在逐步回归方式下，负面网络口碑强度三个变量中仅有负面网络口碑数量、可信度进入模型且通过检验，负面网络口碑再传播意愿未进入模型。即：
假设H3(负面网络口碑强度各维度之间与消费者品牌转换行为存在正相关关系)基本成立：
H3a(负面网络口碑数量与消费者品牌转换行为之间正相关)成立；
H3b(负面网络口碑可信度与消费者品牌转换行为之间正相关)成立；
H3c(负面网络口碑再传播意愿与消费者品牌转换行为正相关)不成立。
3.转换成本与抱怨反应的调节作用
对于调节变量作用的衡量，主要通过多层线性回归来实现。分析转换成本的调节作用，其回归结果如表9、表10、表11所示。
(1)抱怨反应、转换成本对负面网络口碑数量与行为意愿的调节作用分析
以负面网络口碑数量、抱怨反应、转换成本、负面网络口碑数量与抱怨反应乘积(F1M2)、负面网络口碑数量与转换成本乘积(F1M1)为自变量，以品牌转换行为为因变量进行多层回归分析，结果如表9所示。
分析结果得知，在多层回归分析中，加入抱怨反应因素后，模型复相关系数R2有显著改变(0.013)，且其显著性为0.025，在＜0.05水平上显著，表明抱怨反应对负面网络口碑数量与品牌转换行为有较为明显的调节作用。在模型3中，加入转换成本要素后，模型复相关系数R2无显著改变(0.000)，且在＜0.05水平上不显著，表明转换成本对负面网络口碑数量与品牌转换行为无调节作用。
即：假设H4a未通过检验、假设H5a通过检验。
(2)抱怨反应、转换成本对负面网络口碑可信度与行为意愿的调节作用分析
以负面网络口碑可信度、抱怨反应、转换成本、负面网络口碑可信度与抱怨反应乘积(F2M2)、负面网络口碑可信度与转换成本乘积(F2M1)为自变量，以品牌转换行为为因变量进行多层回归分析，结果如表10所示。
分析结果的知，在多层回归分析中，加入抱怨反应因素后，模型复相关系数R2有显著改变(0.054)，且其显著性为0.000，在＜0.05水平上显著，表明抱怨反应对负面网络口碑可信度与品牌转换行为有较为明显的调节作用。在模型3中，加入转换成本要素后，模型复相关系数R2无显著改变(0.004)，且在＜0.05水平上不显著，表明转换成本对负面网络口碑可信度与品牌转换行为无调节作用。
即：假设H4b未通过检验，假设H5b通过检验。
(3)转换成本、抱怨反应对负面网络口碑再传播与品牌转换行为的调节作用分析
以负面网络口碑再传播、抱怨反应、转换成本、负面网络口碑再传播与抱怨反应乘积(F2M2)、负面网络口碑再传播与转换成本乘积(F2M1)为自变量，以品牌转换行为为因变量进行多层回归分析，结果如表11所示。
分析结果得知，在多层回归分析中，加入抱怨反应因素后，模型复相关系数R2有显著改变(0.013)，然而其显著性为0.105，在＜0.05水平上不显著，表明抱怨反应对负面网络口碑再传播与品牌转换行为无明显的调节作用。在模型3中，加入转换成本要素后，模型复相关系数R2无显著改变(0.001)，且在＜0.05水平上不显著，表明转换成本对负面网络口碑再传播与品牌转换行为无调节作用。
即：假设H4c未通过检验，假设H5c未通过检验。
(四)模型修正
根据实证结果分析对研究的模型进行修正，如图2所示：在负面网络口碑对消费者品牌转换行为的影响机制中，虚拟社区发挥着重要作用，虚拟关系会影响到负面口碑的数量、虚拟社区依赖则会影响到负面口碑强度的各方面因素。与此同时，以负面口碑数量、可信度为代表的负面口碑强度会影响到消费者的品牌转换行为。在这一过程中，企业对负面口碑中消费者抱怨的反应会起到调节作用。研究还发现，口碑接收者对虚拟社区的依赖对负面网络口碑的传播有显著的影响作用。
图2 修正后的研究模型
五、研究结论与对策建议
本研究既验证了虚拟社区涉入对口碑接收者感知的负面网络口碑强度的影响作用、负面网络口碑强度对消费者品牌转换行为的影响作用；同时又验证了企业对负面网络口碑抱怨反应的调节作用。因而本研究的建议分为对消费者、网络管理者和企业三部分。
(1)对消费者来说，对已经深入到当今信息社会乃至虚拟社区的个人而言，在网上虚拟社区获得信息和休闲娱乐的同时，要切实增强自己的信息鉴别能力。当今的信息时代，人们获取信息的渠道和能力得到极大提升，但在获得丰富信息量的同时，信息的质量却有可能出现良莠不齐的局面。因此对于信息质量的感知能力和对信息的鉴别能力就显得尤为重要。同时，本研究的实证检验发现，在虚拟社区涉入的情境下，信息接收者的虚拟社区关系和虚拟社区依赖将在很大程度上影响其对于负面网络口碑强度的感知，进而作用于其品牌转换行为(尤其是虚拟社区依赖会正向影响负面网络口碑的可信度)。这说明，除去信息本身的质量之外，消费者对自身所在的虚拟社区的依赖程度将在很大程度上左右消费者所接触到的口碑信息的可信度和再传播意愿，这就需要消费者加强对充斥在各大虚拟社区的负面网络口碑真实性的鉴别能力，以保证自己的生活质量与生活品味。
(2)对网络信息管理方来说，要加大对网络虚假信息的打击力度。一方面是因为上文中提及的在虚拟社区依赖影响下，消费者容易出现信息鉴别能力不足的现象；另一方面，在研究中发现，口碑接收者的负面网络口碑传播意愿受到虚拟社区依赖的影响，但其对接收者自身的品牌转换行为并没有显著影响，其信息传播行为对自身的理性消费没有显著影响。这从一个侧面反映出，与较为理性的品牌转换行为相比，口碑接收者本身信息的再传播行为很可能是下意识的非理性行为，这将进一步加剧非理性信息的传播。而由于负面口碑对企业和市场秩序具有极大的破坏作用，为避免不必要的资源破坏，维护市场环境的公平和良好的市场秩序，就需要网上信息的有效管理。
(3)对企业来说，在信息传播日益快速的时代，要加强对虚拟社区中出现的负面网络口碑的监控与应对工作，为消费者提供向企业抱怨的合理渠道。负面网络口碑对企业的破坏性作用已得到诸多学者论证，从本研究的实证结果来看，非理性的因素在口碑接收者对负面网络口碑可信度的感知和再传播意愿中占据重要作用，而负面口碑强度则对消费者品牌转换行为具有显著的影响。这说明，除去负面网络口碑信息的真实性之外，网络虚拟社区因素将在很大程度上影响到负面口碑的传播和企业的顾客忠诚。与此同时，本文的研究还发现，企业对负面网络口碑信息下顾客的抱怨反应对消费者最终的品牌转换行为有明显的调节作用。这说明，在努力提升企业产品和服务质量的同时，企业对负面网络口碑进行及时应对，为消费者提供一个合理宣泄的渠道也同样重要。另外，尽管转换成本的调节作用未能通过验证，经分析认为这应该与本研究对消费者品牌转换行为的刻画有关。在相关理论推演中，转换成本对品牌转换行为具有重要影响。企业应该努力通过自身产品的形象、品牌、服务，增加顾客品牌转换的心理成本，提高顾客忠诚度。