英语原文共 14 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

网络口碑和住宿：一个关于影响因素的分析

摘 要

在线评论(ORs)继续促进新一轮旅游行业的口碑传播。游客越来越多地通过在线评论来了解关于住宿和其他旅游相关的产品的信息。因此，理解在线评论所带来的影响愈发重要。在本文中，我们采用详尽可能性模型，找出在线评论中的信息是如何影响旅客们的决策的。我们测量中央路线中影响信息质量的六个维度，其中两个维度与说服的外围路线相关联。这项研究的结果显示，产品排名、信息准确性、信息增值、信息相关性和信息及时性是旅行者采用在线评论的住宿信息时所主要考虑的因素。这些结果暗示，高介入度的旅行者从在线评论中处理信息时，采取中央（信息质量）和外围（产品排名）路线。

关键词：网络口碑，在线评论，详尽可能性模型，信息质量维度，信息质量，产品排名

1 引言

博客、在线评论和社交网站让客户无形中相互影响、共享信息和意见、了解各种各样的商品、服务和品牌。Web 2.0应用程序在网上授权用户交互和协作，影响旅客如何创建、交换和使用信息(Orsquo;Connor 2008; Sigala， Christou， and Gretzel 2012).。这些应用程序是促进人口相传的传播网络（蠕虫），即网络口碑(Bronner and de Hoog 2011).。网络口碑被定义为”由潜在的、实际的或前客户，通过互联网，对产品或公司发表的任何积极或者消极的语句” (Hennig-Thurau et al. 2004， p. 39)。

在旅游行业，在线评论(ORs)可以被认为是电子版本的传统口碑，包括旅游者对旅游产品、服务和品牌体验的评论。旅行者写在线评论分享自己的经验与产品、服务描述，他们的满意度，帮助其他旅行者(Yoo and Gretzel 2008)。网络消费者意见门户(COPs; Burton and Khammash 2010)使旅行者评论假期的任何一个方面成为可能，包括住宿、餐厅、目的地和其他旅行社等旅游相关的产品。在线评论法发表在网站上，它们可供其他潜在游客阅读、根据这些信息进行后续决策(Sigala，Christou，Gretzel 2012)。在线评论的重要性也在电子旅行机构提供赞助的产品(e.g.，venere.com， e-booking.com，expedia.com，hotels.com)中日益凸显，鼓励游客在其网站发布产品评论(Mayzlin 2006)。在本文中，我们专注于在线评论对旅行者住宿决策的影响，即他们如何采用在线评论的信息。采用信息被定义为消费者在多大程度上根据在线评论的内容改变他们的行为(Sussman and Siegal 2003; Cheung， Lee， and Rabjhon 2008; Wu and Shaffer 1987).。例如，在阅读在线评论后，一个旅行者可能会选择根据在线评论信息做出决策，预定一个特定的酒店或选择呆在另一个更合适的位置。

在线评论的使用正在迅速增长。例如，Tripadvisor(www.tripadvisor.com)，一个最成功的在线评论网站，专注于旅游行业，让世界各地的旅行者写下关于住宿的评论、组成论坛(Buhalis and Law 2008).)。在2010年至2013年之间，Tripadvisor的访问量从2000万增加到每月 6000万游客，注册用户从1500万到2000万www.tripadvisor.com 2010， 2013)。媒体批评Tripadvisor可能为消费者提供欺诈性质的帖子(Morris 2012)，;然而，旅游相关在线评论网站的增长表明，网络口碑在旅客的购买决定中将继续担任越来越重要的角色。

如此增长，网络口碑和在线评论正成为一个在市场营销、电子商务、和电子旅游中越来越重要的研究领域，从业者和研究数量不断增长。学者的研究测定了在线评论对销售的电影、书籍、和游戏都产生影响(Godes and Mayzlin 2004; Liu 2006; Duan， Bin， and Whinston 2005; Chevalier and Mayzlin 2006; Dellarocas， Zhang， and Awad 2007; Zhu and Zhang 2010)。他同样研究在线评论和电子口碑对消费者行为的影响(Hennig-Thurau nd Walsh 2003; Senecal and Nantel 2004; Smith， Menon， nd Sivakumar 2005; Cheung， Lee， and Rabjhon 2008; Sher nd Lee 2009)。旅游行业的研究人员已经发现，在线评论影响酒店客房销售(Ye， Law，and Bin 2009; Vermeulen and Seegers 2009; Ye et al. 2011)，表明在线评论比其他的信息来源拥有更高的可信度(Gretzel and Yoo 2008;Akehurst 2009; Dickinger 2011; Fotis， Buhalis， and Rossides 2012)。研究还显示，正面评价会改变酒店的态度(Vermeulen and Seegers2009)，提高游客的信心，减少他们预定住宿时的风险(Gretzel， Yoo， and Purifoy 2007)。

通信线路和客户参与之间的关系和角色，目的地网站如何说服一个客户访问一个特定的 目的地，已经被Tang， Jang， 和Morrison探索(2012)。其他研究已经分析了旅游者发布评论的动机(Bronner and de Hoog 2011)，和调查电子排名等行为对酒店服务的影响(Del Chiappa and Dallrsquo;Aglio 2012)。一些研究人员探索在线评论频道的真实感(Yoo et al. 2009; Dickinger 2011)，而其他人则说明了旅游博客叙述可以用来识别使客户在旅游地点感到愉快的因素(Magnini， Crotts， and Zehrer 2011)。然而，还需要更多的研究，探讨网络口碑对旅游者行为的影响(Litvin， Goldsmith， and Pan 2008; Vermeulen and Seegers 2009)。

我们的研究旨在调查相关因素的影响，采用在线评论的信息， 使用Petty 和Caciopporsquo;s (1986)详尽可能性模型(ELM)，这是广泛应用于一般网络口碑研究的模型(Chan and Ngai 2011)。增加关于在线评论的信息如何影响旅游者决策过程的知识，可以帮助旅游营销人员了解不同信息维度的在线评论会对旅游者预定住宿的决策产生不同的影响。

在本文中，我们建立在现有文献和理论的基础上。许多现有的研究都是基于操作实验，集中在正面或负面评论对购买意图的影响(Park， Lee， and Han 2007; Park and Lee 2008; Gauri， Bhatnagar， and Rao 2008; Vermeulen and Seegers 2009; Lee and Lee 2009; Gupta and Harris 2010)。其他研究人员专注于旅游博客或在线日记，主要利用内容分析或叙事分析网络口碑(Banyai and Glover 2012)。相反，我们进行一次大规模的调查来探索信息采用的决定因素。此外，在这项研究中，我们引入整个产品排名的概念，这是对某一类别产品的一个综合评价，总结了其中积极、中性和负面评论的比例（一个类别，例如住宿）目的地）。此外，我们调查采用不同的信息质量维度对旅客的影响。尽管ELM已经用于更好地理解目的地网站的交流途径(Tang， Jang， and Morrison 2012)，但是据我们所知，这是唯一运用ELM理论探索影响旅客从在线评论采用信息的因素的研究。

2 概念模型

2.1 采用详尽可能性模型

在我们的论文中，我们使用Sussman和 Siegalrsquo;s (2003)的模型(IAM)，这是来源于理性行动理论（TRA; Fishbein and Ajzen 1975;Ajzen and Fishbein 1980)和它的推导技术接受模型(TAM; Davis 1989)。TRM/TAM假定人们采取一种技术或者一个行为时，会基于他们所采用的信息来评估后果。IAM最初是为了更好地理解人们如何采用知识构造出特定的主张、思想、行为或技术 (Sussman and Siegal 2003)。然而，它也可以用来调查人们如何采用 (Sussman and Siegal 2003)在线评论中包含的信息和建议(Cheung， Lee， andRabjhon 2008)。我们使用了与Sussman 和Siegal(2003)类似的方式，整合IAM和ELM，但是与关注组织内部的知识转移不同的是，我们探索旅客从在线评论采用的信息。

ELM模型的一个基本原则是“精化连续”，范围从低精化（低认为）到高精化（高认为）。在这个连续体，ELM区分影响消费者态度变化的两种途径:“中央路线”和“外围路线”(Petty， Cacioppo， and Schumann，1983)。人的动机或愿意处理信息中央路线，花更多的时间和提供一个理性的反应使用信息质量等标准(Petty， Cacioppo， and Schumann，1983)。相反，人得动力不足或不愿意或能够处理信息的外围路线和使用信息的捷径，如信息来源的可信度或体积的信息做出决定(Petty， Cacioppo， and Schumann 1983)。

ELM是研究网络口碑中最常用的理论框架(Chan and Ngai 2011)，用来解释网络口碑的说服力与不同层次的消费者购买参与(Park and Lee 2008; Lee， Park， and Han 2008; Sher and Lee 2009; Gupta and Harris 2010)。根据IAM和EAM，在这项研究中我们认为旅行者将从在线评论中采取的信息合并到他们的心智模式。他们将根据在线评论中的意见或建议采取行动。

购买住宿通常被认为是一个复杂的决定，它是一种无形产品，因为高水平的感知风险，所以需要广泛的信息搜索，它是无形的时候购买(Sirakaya and Woodside 2005; Major and McLeay 2013)。很少有研究人员调查消费者从住宿相关的在线评论中采取的信息(Cheung， Lee， and Rabjhon 2008)。Cheung， Lee， 和Rabjhonrsquo;s(2008)研究中国的食品和餐馆虚拟社区，发现信息有用性是影响在线评论信息被采用的最重要因素。得到类似结果的还有Sussman 和 Siegal (2003)，他们研究电子邮件在一个组织的电子邮件上下文中的建议是如何影响个体行为的。

本研究将调查中央路线和周边路线如何对旅客采取在线评论中住宿相关信息产生影响。

2.2 中央路线

ELM理论表明，高度参与的产品或服务的消费者更有可能使用中央路线对信息进行处理，关注质量的参数（Petty， Cacioppo， and Schumann，1983）。参数包含沟通信息的质量，将决定信息可能产生什么程度的影响(Petty and Cacioppo 1986)。先前的研究对电子口碑信息质量的调查，预测了消费者高介入情况下的购买意图(Park， Lee， and Han 2007; Park and Lee 2008)。然而，这些研究在信息质量时，将信息质量作为一个复合结构，因此无法辨别不同的信息质量维度在消费者采用电子口碑信息中的重要性。因此，除了信息质量维度，本文还将对信息完整性、及时性、准确性、相关性、可理解性和价值，进行进一步探索研究。

2.3 外围路线

ELM理论认为，个人缺少动机或能力时，或当他们购买低介入产品或服务时，需要通过外围路线考虑信息 (Petty and Cacioppo 1986)。因此，消费者用更少的认知努力，利用外围线索来评估一个消息。外围线索是简单的规则或捷径，如品牌形象和信息来源的吸引力，消费者使用评估建议而不是评估的质量参数作为参考(Petty and Cacioppo 1986)。先前的研究采用了信息数量(评论)作为电子口碑边缘线索信息处理(Park，Lee， and Han 2007; Park and Kim 2008; Gupta and Harris，2010)，还有研究发现，消费者将在线评论的数量与产品的受欢迎程度联系在一起(Chevalier and Mayzlin，2006)。此外，在这项研究中我们将介绍整个产品排名的概念。

产品的整体排名（如某一特定的类别、住宿在一个特定的目的地）是在线评论网站的一个共同特征。整个产品的排名是指一个总分，通常以图形的方式显示客户所提供的平均评级，星星的数量代表等级。住宿总结的相对比例的总体排名正数、负数、中性的评价。在精化较低情况下，消费者可能使用信息数量（每个产品评论的数量）和整体产品的排名作为决策参考，而不是阅读在线评论的全部内容。因此，这两个因素纳入我们的概念模型。总之，我们的概念模型，如图1所示，包括元素的中央（6信息质量维度）和外围（信息数量和产品排名）路线。包含这些变量将提高研究者对在线评论影响旅游者的决策的理解。

信息的及时性

信息的可理解性

信息的相关性

信息的准确率

信息的完整性

信息质量

产品排名

增值信息

信息采用

3 假设因素

ELM理论表明，在高度细化的上下文中，消费者可能认为信息质量是信息处理的一个中心先做。相反，在低细化的情况下，消费者可以使用外围线索，比如根据整体产品排名和信息数量做出决定，没有完全阅读在线评论。在下面的文章中，我们将描述这些信息处理线索和我们在这个研究中提出的假设

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[153378]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word