1.绪论
1.1 研究背景
随着旅游电子商务的发展，越来越多的旅游消费者购买在线旅游产品，从而促进了在线旅行社的蓬勃发展。旅游电子商务是以网络为载体，利用在线分销系统对旅游产品进行预定与出售的[1]。因其运营成本较低、顾客受众范围较大、产品易个性化等特点，受到越来越多的企业与旅游者的青睐[2]。据艾瑞数据显示：2017 年在线旅游用户规模已达到 3.25 亿，较去年相比增长了 25.1%。
但由于电子商务的局限性，使得消费者无法从网站上获得产品的全部信息；并且由于旅游产品自身具有无形性、生产与消费不同时性等特征。使消费者无法直观的了解所选购的旅游产品，进而增加了消费者的购买风险。而企业提供的在线评论功能是已购消费者在网站上发表的关于购物经历的评价[3]，是潜在消费者最容易获取和可用的产品全部信息之一，因此它往往决定了潜在消费者的购买意愿。而据学者 Raffaele 调查分析显示，超过 80%的潜在消费者会参考在线评论决定自身的购买意愿[4]。
虽然购物网站上会呈现出较多的正面评论以刺激消费者的购买意愿[5]，但由于旅游产品的服务性与无形性，难免会产生顾客抱怨产品或服务问题等的负面评论[6]。而 1 条负面评论的影响远远大于 10 条正面评论，因此商家往往会采取在线回复的方式挽回消费者的感知信任，从而促进潜在消费者的购买意愿[7]。但是，企业的回复通常仅仅局限于单一的道歉和物质补偿[8]。无针对性的回复导致了商家错失挽回消费者感知信任的机会，从而对旅游产品的销售量产生了负向影响。而现有研究主要以已购消费者为对象，通过将商家回复视为服务补救来分析其重购率。可是，负面在线评论更多影响到的是其他潜在消费者的购买意愿。此外，对商家回复时间、内容的单向研究已经无法满足现如今在线旅行社的需求。为使研究结论更符合实际应用，故本文将研究对象定为潜在消费者。以在线负面评论类型与商家回复策略的双向匹配强度对消费者感知信任和购买意愿的影响作为研究内容。
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1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
首先，丰富了在线负面评论回复策略的相关研究。以往将负面评论类型与商家回复策略相匹配作为自变量的研究较少，而本研究重点将两个自变量的交互效应作用于感知信任与购买意愿的影响研究，在一定程度上丰富了负面在线评论的研究理论。
其次，深化了说服理论的研究。本文归纳出商家可采取的回复除服务补救外还可采用说服理论的相关内容，而该理论普遍应用于广告领域，很少有学者将该理论应用于商家可采取的回复内容之一，因此对深化说服理论具有推广作用。
1.2.2 实践意义
为企业管理在线负面评论机制提供建议。本研究对在线负面评论的类别划分，商家可采取的回复策略的总结，以及二者之间的关系对消费者感知信任与购买意愿的影响研究，将有助于商家重视在线负面评论回复工作，加强管理在线评论的意识，并调整对负面在线评论回复的管理机制。
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2.文献综述
2.1 负面在线评论相关研究
在线评论最早出现在美国著名的电子商务亚马逊的网站上，并被视为是其成功的重要因素之一，是已购消费者对所选产品进行文字评价并发表在相关产品页面的内容。后通过学者的研究将其定为用户在线上商店或网络社区发表的关于购物经历的评价[9]。由于消费者在进行网络购物时，在线评论是消费者看到的最直接且最便捷的关于产品和服务的详细信息，因此对于消费者的购买意愿起到了重要的影响作用。而由于消费者的内在需求与产品卷入度等的不同，造成了对评论采纳程度的不同。但Ghose发现通常较长的评论会包含更详细的产品信息[14]，因此更容易被消费者所采纳[10]。这是由于评论类型的差异导致矛盾的产生，而评论类型主要包括产品或服务的具体特征以及有明确使用过程的属性型评论，和主观内容较多且未涉及产品特征的感性型评论[15]。除此之外，在线评论的正负效价也会对消费者的购买决策产生影响[5]。
但由于购物平台系统没有对消费者的在线评论进行约束[16]，已购消费者可以自由的表达对产品或服务的态度和看法。故研究学者按照多种方式对其进行划分，如一些评论是包含强烈的推荐产品信息的，另一些是描述对产品或服务的态度和使用状况的，这种按照影响路径的不同可将在线评论类型划分为推荐评论与经验评论[17]。同时，人们在表述自身的观点及态度时往往会带有不同的情感，这种情感差异将会影响到阅读者的感知有用性[18]。比如评论中经常会出现的“非常喜欢”和“有点喜欢”包含的情感强度明显不同，类似于“非常喜欢”这样的极端情感评论被定义为强情感评论，而像“一般喜欢”这样对产品情感表达往往不够鲜明的被定义为弱情感评论[19]。由于评论的弱情感体现不出已购消费者对产品的整体态度，因此无法向潜在消费者传递强烈的购买意愿，从而没有强情感评论对消费者的购买意愿影响大。另一类是将在线评论划分为属性型评论和感性型评论，属性型评论主要是对产品各属性信息的描述，而感性型评论是消费者主观的情感体验和对产品的整体评估[20]。已购消费者会对自己所选购的产品或服务进行相对客观的描述，如：“该行程中双体床的沙发是真皮制作的”，这样对产品特征、属性进行详细描述，有充分论据观点支撑的被称作属性型评论。由于，该观点所呈现的内容有客观的论据支持，可以使消费者产生更高的信赖感，从而促进了消费者的购买意愿[21]。而相反，一些消费者会说：“行程中的沙发坐起来真的超舒服！”这种相对主观、没有充分属性证据支持观点的，且主要表达自身喜好或情感的感性型负面评论，对消费者购买意愿的影响并不突出[22]。
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2.2商家回复相关研究
企业针对负面评论通常会采取回复的方式降低其负向影响，学者大多集中于对现有商家回复的内容类型与文本特征进行分析，研究商家回复对消费者购买意愿的影响。
首先，商家回复的及时性是促进消费者满意度的重要标志[28]，但与之相反的是商家回复的篇幅长短。虽然篇幅长短是判断商家诚意的重要指标，但部分商家的回复内容只是简单的道歉，有时甚至对消费者所反应的问题只字未提，而用大量的文字推荐新品。即使在篇幅长度上达到了吸引消费者的目的，但却更容易激发消费者的负面情绪[17]。其次，商家回复的主要内容可划分为物质补偿、精神补偿。但若商家不加以区分将所有负面评论都以某一种方式进行回复时，就会降低商家回复的效果。当负面评论所反应的问题是服务结果失败时，有形补偿的效果将更为明显，因为消费者损失的主要是功能与经济利益；而由于企业的态度与沟通等造成的服务过程失误时，消费者是在情感与精神利益上产生损失，因而心理补偿更为有效[29]。再次，据归因理论当潜在消费者阅读在线负面评论时，将产品或服务问题归咎于商家时，会对其购买意愿产生负向影响；相反将错误原因归于已购消费者时，会正向影响其购买意愿。最后，学者们也通过构建模型，探讨了消费者的态度在商家对负面评论回复与消费者的购买意愿当中的中介作用[30]。
2.2.1 服务补救理论
服务补救是企业为了弥补因企业的服务失误对顾客所造成的伤害所采取的补救策略[31]。即使企业力图给消费者提供最好的服务管理体制，但仍然存在许多不可避免的情况发生，因此无法直接彻底的消除服务失误[32]。 而良好的服务补救被视为企业修复顾客满意提高顾客感知信任，促进消费者购买意愿的关键因素。与传统购物环境相比，网络购物时顾客只能通过网站了解商品[33]，而由于缺乏面对面的交流，导致买卖双方因距离产生了信任的缺失，从而抑制了消费者的购买意愿。而由于网络环境的虚拟性，商家很难主动察觉到服务失误，所以很难及时采取服务补救。从而导致顾客通过在线评论的方式传播负面评论。因此，企业非常希望能够通过及时有效的采取服务补救措施，降低对其口碑与品牌的损害[34]。
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3.2 实验思路设计........................................ 17
3.3 研究变量的定义与测量..............................18
4.模拟实验研究.......................22
4.1 预实验.................................22
4.1.1 实验目的...................... 22
4.1.2 实验被试......................................... 22
5.结论与建议5.1 研究结论..................................... 32
5.2 在线评论管理建议................................ 33
5.3 研究局限与展望............................... 34
4.情景模拟实验研究
4.1 预实验
4.1.1 实验目的
2018年11月23日下午，位于湖南师范大学旅游学院107教室，进行预实验。预实验目的是为了检测正式实验的科学性和合理性，发现问卷中的问题并进行修正：第一，为了有效的操控实验中的各变量，排除不相关因素对实验进行干扰。第二，检验实验材料的语句表达是否合理、逻辑表达是否准确，所构建的实验情景是否符合要求。第三，为了检验问卷题项是否能够进行数据分析，需要对问卷进行信效度分析。
4.1.2 实验被试
本次研究选择大学生消费群体作为实验对象。首先，是因为根据CNNIC发布的《2017年中国网络购物研究报告》中指出，在线网购消费者的平均年龄在18—24岁的人占比超过50%，因此选择大学生作为研究对象具有一定的代表性。其次，该实验研究需要一个相对比较容易集中的群体作为分组对象，且实验环境需要保持相对独立与安静。因此考虑到操作的方便性以及对实验的可控制性，故选择在校大学生作为实验研究对象。
预实验共邀请60位学生参加，其中男生27名、女生33名，平均年龄在17—25岁之间，且92.5%的受试者在一周内进行过网购。将60名被试随机平均分配到各个实验组内，其中感性型负面评论、反驳说服回复策略组15人，感性型负面评论、功能补救回复策略组15人，属性型负面评论、反驳说服回复策略组15人，属性型负面评论、功能补救回复策略组15人。
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5. 结论与建议
5.1研究结论
参考文献（略）