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近年来，随着互联网的快速发展，网上购物已经成为了大学生们日常生活中不可或缺的一部分。而在众多的网购平台中，京东和淘宝无疑是大学生们最常选择的两个平台。本文将对京东和淘宝进行评测对比，为大家提供参考。

1.商品品质与价格对比

在商品品质方面，京东以“正品保障”为卖点，通过严格的审核和质量控制，确保所售商品的真实性和优质性。而淘宝则以“海量选择”为特色，商品种类繁多，价格相对较低。例如，当我在京东上购买一款耳机时，虽然价格稍高，但我可以放心地购买到正品，并享受到完善的售后服务；而在淘宝上同样的款式耳机可能会有更多优惠活动，价格更具竞争力。

2.用户体验与客服服务对比

京东以其简洁明了的界面设计和便捷的操作流程赢得了用户们的青睐。在我的购物过程中，无论是浏览商品还是下单支付都非常方便快捷。而淘宝则以其独特的购物体验和个性化推荐功能获得了用户们的喜爱。在我在淘宝上购买衣服时大学生网上购物的调查报告大学生网上购物的调查报告，系统会根据我的购物历史和兴趣推荐相关商品，让我觉得非常贴心。此外，京东的客服服务相对更加专业和及时，能够提供快速解答和解决问题的帮助；而淘宝的客服服务更加亲切和有人情味，能够提供更多个性化的建议和推荐。

3.物流配送与售后保障对比

无论是京东还是淘宝，在物流配送方面都有相对完善的体系。京东以自营仓储和合作物流公司保证了商品发货速度和准确性，大多数情况下能够及时送达。而淘宝则依靠各个商家自行选择物流渠道，由于商家众多，物流速度可能会有所差异。在售后方面，京东以“7天无理由退货”为特色，消费者可以放心购买；而淘宝则鼓励商家提供更长时间的退换货政策，并且与支付宝合作提供担保服务。

综上所述，京东和淘宝各自有着自己的特色和优势，大学生们可以根据自己的需求和喜好选择适合自己的购物平台。【【网址】】官方商城、【【网址】】品牌官网以及【【网址】】官方旗舰店也是大学生们值得尝试的购物平台，提供了更多优质商品和专业服务。希望本文对大家在网上购物时做出明智选择有所帮助！

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客户评论对消费者网购决策的影响 影响消费者在线评论的有用性因素

客户评论对消费者网购决策的看法,客户评价对消费者购买决策的影响分析,消费者的客户评价主要取决于,用户评论对消费者购买行为的影响

【摘要】随着互联网电子商务的飞速发展，网络购物已经为越来越多的人接受，而网上购物已经成为当今网络购物的主流模式，以其成本低、效率高、不受地域时间限制、购物方便快捷等优点而吸引了越来越多个人卖家与买家的参与[1]。由于商家已经充分了解网购消费者对客户评论的需求，越来越多的商家以此进行的营销方式，而导致网络购物环境的恶化。因此为了提供完善客户评论系统的相关意见，加强国内购物平台对在线评论系统的管理和提高消费者如何正确发现和辨别有价值的评论的能力。本研究通过问卷调查法和对网购平台的评论和交易情况进行客观的跟踪调查，分析在线客户评论对交易量的影响，分析在线评论如何影响消费者购买决策。通过调查的结果得出以下结论：在线评论会影响大部分消费者的购买决策，并且将在线评论作为影响购买决策的重要因素；消费者认为店铺或商品的好评少数具有参考价值，差评多数具有参考价值，带有图片的评论最具有参考价值。

【关键词】网络购物；在线评论；评论价值；购买决策

1 绪论

1.1研究背景

1995年，亚马逊和易贝在美国成立。此后，这种以互联网为依托进行商品和服务交易的新兴经济活动，迅速普及全球。这种新型的购物模式，改变了人们对传统购物的观念，我们可以通过互联网随时就可以购买到想要的商品。中国互联网络信息中心（CNNIC）已完成第44次《中国互联网络发展状况统计报告》，报告中详细分析了中国网民规模情况，截至2019年6月，中国网民规模达8.54亿，上半年共计新增网民2598万人，互联网普及率为61.2%，较2018年底提升1.6个百分点，网络购物用户规模达6.39亿，较2018年底增长2871万，占网民整体的74.8%，电子商务交易额快速增长，网络零售额连续六年稳居世界第一 ，继续保持快速增长[]。由此可见，随着互联网、电子商务的快速发展，越来越多人接受并喜欢上这种方便快捷的网上购物方式，因此吸引到越来越多的商家和企业在网络上建立网上商城。可是随着加入的人大量增加，各种网购*，信息不对称的问题也日渐明显。而随之出现的在线评论系统，为这种新型的购物模式又提供了一层保障，许多消费者渐渐习惯网购前先查看店铺和商品评论，将在线评论作为自己购买决策中不可缺少的一环。

1.2提出问题和研究意义

1.2.1提出问题

电子商务是中国新兴的商业运营模式，由于在网购平台建立店铺的门槛低、操作简单，也因为C2C模式的电子商务在中国最早建立已经累积到十分巨大的网购用户，更多的商家和企业愿意加入网购平台。由于用户的规模越来越大，网络购物的风险也随之出现、网络购物的环境也并未完善。最初消费者只能从卖家提供的商品图片和文字介绍获得商品的信息，所以出现越来越多商品与图片和卖家描述不同的情况出现。为了解决这一问题，网购平台开发出了在线客户评论系统，该系统为消费者提供了网购的最大一部分的保障，消费者可以在其中获得其他消费者购买商品后的体验、商品的质量、卖家态度、发货速度、售后服务等信息，由购买该商品后的消费者对其发表评论。然而随着网络购物的发展，商家意识到在线评论对销售量的巨大影响后，越来越多的商家进行“控评式”营销，这种低成本的营销手段，让这些不良商家能够在网络上轻松卖出质量不合格和盗版的商品，许多商家们见有利可图纷纷效仿，出现越来越多消费者在网上购买到这些不合格的商品，导致他们对国内网购平台失去信心。

1.2.2文献回顾和研究意义

在线商品评论是网络口碑中的一种, 是其中最典型和有效的形式[5]。但用户偏好各异、对产品特征的敏感度不同、追求个体利益, 卖家利用电商平台信用评价规则的不完备进行不正当竞争等原因, 使在线评论的内容偏离商品真实情况[5]。对于在线评论对消费者购买决策的影响上，张玉芳在2011就已经调查得出结论非格式化的正面在线评论对消费者购买决策正向影响效果显著[1]，张媛媛也随之提出在线评论与购买决策之间存在显著影响关系[2]；对于在线商品评论的偏差性研究, 彭惠和王永瑞也提到卖家利用电商平台信用评价规则的不完备[4](2013);在线评论偏离真实性的原因:卖家采取“好评返现”策略，获得高质量好评带来的销售量增益,导致好评数偏高;买家遭受“差评威胁”时的妥协, 激励了卖家采取“差评威胁”策略, 导致差评数减少[5]。

可见在线评论的确对消费者的购买决策起到非常显著效果，但也因此导致部分消费者因为单纯的依靠在线评论做出购买决策后，获得不合心意的商品，造成损失，也让网络购物的环境出现裂缝，让一些唯利是图的商家有空可钻。为了改善网上购物环境和减少买家购买到不符合条件商品的情况，如何管理和完善在线评论机制是重点研究和解决的问题，让在线评论正确的影响消费者的购买决策。

1.3研究内容和研究方法

1.3.1研究内容

《在线客户评论对消费者购买决策的影响分析》是选择淘宝网和拼多多这两个热度较高的购物平台加上抖音短视频中参与电子商务活动的视频和评论进行分析，淘宝是国内发展最好、用户最多是业内最顶尖的网络购物平台，在线评论系统也比较完善，口碑较好。而拼多多则是作比较材料，处于起步阶段的拼多多，并没有完全得到消费者的认可。本论文将从这两个购物平台和新型的短视频与电子商务结合的模式入手，研究在线评论如何影响消费者的购买决策，并且寻找到通过控制在线评论提高销售量的店铺，对其中的在线评论进行研究分析。

1.3.2研究方法

本文主要以文献分析和调查问卷为主。通过观察淘宝、拼多多和抖音短视频中的购物视频的评论分析。主要随机选取淘宝中的商品，尽量控制在线评论单一变量将从淘宝APP上获得的数据建立表格，构建数据模型使数据更直观。通过数据结合问卷调查结果辅以大量文献基础进行分析得出结论。

（1）控制变量法：从淘宝和拼多多网上购物APP多家店铺获取买家评论信息，对比店铺的销售量；寻找价格相近、销售类型相似和信誉相等的店铺，通过控制在线评论单一变量，通过销售量得出结果。

（2）文献分析法：通过阅读大量文献获得相关的基础知识，以此为基础分析在线评论的种类和价值，分析在线评论如何影响消费者购买决策，了解网购平台的在线评论系统的构成和缺陷，为网购平台的在线评论系统提出建议。

（3）问卷调查法：制作详细和全面的相关问卷，通过朋友圈和网络得到数据，再通过分析数据得出结论。

2.网络在线评论现状

2.1网络在线评论

在线评论又称为在线客户评论，是口碑传播中自主要的一种形式，是消费者对商品质量、性能、使用体验的评价信息，包括评论者信息、评论者等级、评论内容和评论时间等组成部分。在线评论几乎存在于互联网的所有服务和销售行业中。在网络购物中，它是指消费者在购物网站根据自己的亲身体验对产品或者服务以文本的形式发表自己的看法，通常只有消费者货到付款后亲身体验过后才具有评论该商品的资格，可以是对商品、商家服务态度、售后、物流等各个方面进行评价，也可简单对商品进行打分式的评论：好评和差评。通过对各大购物平台评论系统的观察，大致分出以下几类在线评论：

买家的评论：由买方进行的评论，指消费者购买物品后，对整个购买流程的体验进行无文字评论、纯文字评论、文字附加图片评论等类型。买家的追加评论：指买家可以在一定时间内在自己的评论基础上，进行添加补充说明。卖家的回复评论：指卖家得到买家的评论后，对买家回复相应商品的解释和说明。《中华人民共和国电子商务法》第三十九条规定：“电子商务平台经营者应当建立健全信用评价制度，公示信用评价规则，为消费者提供对平台内销售的商品或者提供的服务进行评价的途径，电子商务平台经营者不得删除消费者对其平台内销售的商品或者提供的服务的评价”，网购评价是建立在线名誉系统、完善网购诚信体系的重要途径，评价权是消费者的基本权利[12]。网络消费是一种体验消费，即消费者在消费之前，无法获得所购商品的实际信息。

2.2网络消费者购买决策

张玉芳（2011）将网络消费者购买决策分为5个过程：（1）需求确认；（2）信息收集；（3）评价备选方案；（4）购买决策；（5）购后评价[2]。消费者购买决策是指消费者在确认自己的需求后，进行消费的过程中获得一系列如物品外观，亲身体验，服务态度等信息，通过仔细对比两个或两个以上的方案选择出最优方案进行购买，以及购买后评论的一系列活动。而网络消费者的购买决策大致相同，但是网络消费者的决策过程缺少了最重要的一环是亲身体验。因此网络消费者只能通过商家提供的对商品信息的图片和文字简单描述，以及店铺本身的知名度和口碑，还有通过分析商品的评论进行购买决策。

2.3网络在线评论现状

2.3.1淘宝网

淘宝是中国目前最大、用户量最多的网络购物平台。本文通过淘宝APP随机搜索店铺，进入店铺的在线评论系统。系统中自动将评论分割为：全部、有图/视频和追加三个主要栏目。排序归为：按时间排序和排序。选中全部-默认排序时，在线评论将随机展示；选中全部-时间排序时，所有评论将按发布时间越早排列在越前面，评论中大多数是空白评论即“此用户没有填写评价”，经过研究发现，这类空白评论仅仅存在于部分店铺，买家购买商品一段时间后自动提交的评论，因此大多数人不注意的情况下甚至都不知道自己对商品进行过评论，因此这类评论毫无参考价值，仅仅增加店铺的在线评论数量。淘宝的在线评论系统将带有图片/视频和追加的评论单独分类出来，足以看出这类在线评论对消费者购买决策的影响。从在线评论的浏览次数也可以看出，带有图片和视频的在线评论浏览次数远超其他类型评论。从淘宝的评论系统中可以看到淘宝网已经尽量减少曾经破坏过淘宝口碑的好评和差评的简单在线评论分类，这大大的增加了控评商家的营销成本。

2.3.2拼多多

拼多多成立于2015年9月，是一家以C2B模式为主的拼团购物第三方电商平台。仅仅使用短短三年就跻身成为我国第三大电子商务平台，利用拼团更低的价格吸引到越来越多的消费者。拼多多的在线评论系统与淘宝网的大同小异，但是在可以看到创新的“回头客”评论即评论该商品的买家已经对商品进行两次以上的购买后做的评论。即使如此依然是带有图片和视频的评论分布最靠前，影响最大。可由于拼多多起步时平台的管控不严格，导致平台中出现太多不合格的劣质产品，出现了大量受害的消费者，导致口碑一落千丈；本就打着经济拼团的旗号进行的网购活动，在线评论对拼多多的用户购买决策并没起到太大作用。

2.3.3抖音短视频

抖音于2016年9月上线，是一款用户分享短视频的APP，近年来吸引到无数年轻的用户的加入，用户可以通过APP选择歌曲，拍摄短视频，能够快速形成自己的作品进行发布，用户也能在APP中观看到别人的作品，手指一划就能转跳到另一个视频，这种轻松便捷的观看体验，而且每个视频都只有30秒左右，能够充分消磨用户的零碎时间。而其中的在线评论系统，由用户自由无限制的发表自己的观点，其他用户还能对该评论进行点赞，通常点赞数目最多评论排列最靠前，抖音中的在线评论能够对不仅是用户单纯的喜欢不喜欢，更多排名靠前经过发表者细思后进行的评论能让人捧腹大笑，具有充分的娱乐效果，人们已经渐渐形成了看视频必须看评论的习惯，可见在线评论影响之大。然而最近人们却发现刷到越来越多的购物视频即视频中附带着购物链接，在如今网购也在抖音中渐渐形成体系，很多拥有一定粉丝量的用户通过广告的方式，制作一些商品推销短视频，视频中附带商品的购买链接还有部分商家直接在软件中开设商铺。

那么在抖音中已成型的用户对在线评论依赖，能在其中起到什么作用呢？与淘宝和拼多多等传统购物平台最大的区别是，在抖音中用户可以自由发表评论，没有必须购买商品才能发表评论的限制。本文选择了水果购物视频进行研究，分析其中558条评论后，发现视频评论中大多数人是没有对商品进行购买的，大多数人是根据少数购买过后的用户发表的评论进行分析，而且大部分都是不好的评论，不推荐大家购买。分析后发现能让众多没进行购买行为的用户发表评论的关键是其中有一条点赞最高的评论其中写道：“很酸不好吃，可以看我发的视频。”由此可见最终让消费者信任的仍然是带有视频的评论。大部分人通过分析别人的评论进行自己的评价，是目前抖音网络购物的评论环境。也由于抖音网购的体系不完善，只有极少数的用户参与到活动中。

3.网购活动中在线评论的影响分析

3.1好评/差评的影响分析

在线评论系统最初将评论简单分类为好评、中评和差评，评分4到5星的为好评，评分0到1星的为差评。这种简单的分类方式在最初提供给消费者非常直观的参考，所以消费者们选择好评多的商品，拒绝差评都的商品。然而随着网络购物的发展，网购用户的增加，许多商家发现只要商品的好评率越高，销售量就会越高。于是越来越多的商家开始人为控制评论，其中一种手段是：他们提供某个商品购买链接，让刷手们对商品进行购买，下单后的一到两分钟内就会返还刷手垫付的资金和商家给予的奖金。刷手确认收货后给予商品好评，完成一系列流程，提高商品的好评率，吸引更多消费者购买商品。另一种方式是：许多人在网上购物收到商品后包裹里通常会有一张卡片，上面写道如果对商品评论好评就能获得一定的现金红包，而且只能通过添加微信的方式获得红包。所以也会有部分消费者为了红包，对商品进行好评。还有一种方式是：当消费者购买的不满意的商品评论差评后，商家会千方百计祈求消费者对评论进行修改，可能是对产品的解释，也可能是对消费者进行补偿，甚至可能出现卖家以电话的方式进行骚扰或者威胁将差评改为好评。

可是随着这种方式的普及，不难发现，当你选择购物时，几乎所有的商店商品都是超高好评率，这就失去了在线评论的作用，无法通过评论来进行选择比较。也随着越来越多消费者选择好评率高的商品，但是收到的货物的质量却非常差，类似的事件报道越来越多，导致在线评论系统的作用大幅降低。直到现在好评依然不在大部分消费者的参考范围之内。所以差评成了消费者们当时可以参考的重要因素，经历过重重“考验”幸存下来的差评，足以证明它们的价值。

3.2带有图片/视频的评论影响分析

随着在线评论作用的增加，在线评论系统也在不断改善，通过观察淘宝中的评论系统可以发现，许多商品已经取消了好评/差评的机制，将带有图片/视频的评论和追加评论两类列出。消费者一般只能通过商家提供的图片和文字说明来获得商品的信息，可是商家提供的数据确实可以用“仅供参考”来形容，图片基本是卖家为了吸引消费者而通过PS等方式加工合成的图片，与实物相同的少之又少，并不具有太大的参考价值。而在线评论系统提供的添加图片，可以非常好的解决这个问题，买家评论所添加的图片基本都是买家亲手拍摄，可以说是与实物基本相同，因此这种图片能给消费者提供很多很重要的商品信息，例如衣服、鞋子等类型的商品，可以从评论的图片中获取到商品的外观、形状和颜色等直观的信息。带有图片/视频的评论，xx的成本非常高，很难成为大部分商家的营销方式。因此，带有图片/视频的评论比好评/差评更真实，更具有说服力。从淘宝中随机挑选20个评论数目较多的商品，所有评论浏览次数最多的前10个评论都是带图片/视屏的评论，证明大部分消费者会将该类型的评论作为决策因素。

4.研究方法设计

4.1问卷设计

围绕在线评论的消费者购买决策影响分析的主题，通过研究所需要用到的数据进行编辑调查问卷，一边进行线上的转发填写获取数据，过程中逐步通过自身和大家的意见逐步完善改进。通过问卷星编辑问卷，内容主要包括年龄、选择网购的原因、影响购买决策的因素、网购活动中是否参考商品评论、对评论真实性的观看法、列出提供评论类型，挑选出最能影响购买决策的类型。通过微信朋友圈（18到30岁人群）、QQ群（10到18岁人群）、父母的朋友圈（30岁以上人群），全方面的遍及各个年龄段人群进行网上发放问卷，最后收回86份可用的调查问卷。

5.数据分析和结果汇总

从淘宝APP中选取某个品牌洗面奶中三类：第一类是相同推荐位，价格为209元的洁面套装商品A/B/C；第二类是相同推荐位，价格为79元的洗面奶组合商品D/F/G；第三类是相同推荐位，价格为37.9元的洗面奶单品。从APP中获得商品的评论总数、带有图片/视频的评论数量和商品的月销售量如下表格所示：

表1：商品的评论总数、带图片/视频的评论数目和月销售量表

商品	评论总数	图片/视频评论数	月销售量
商品A 商品B 商品C 商品D 商品E 商品F 商品G 商品H 商品I	3703 3370 4036 68931 67380 65536 169705 167243 174611	107 242 467 5377 5247 9508 5864 13874 17018	377 508 729 2761 3245 8310 5543 12057 16357

通过表1的数据可以简单计算出各商品中带图片/视频评论占总评论数的百分比分别是第一类：2.9%、7.2%、11.5%；第二类：7.7%、7.9%、14.5%；第三类：3.5%、8.3%、9.7%。根据评论占比和月销售量绘制三个散点图如下：

　　图5-1

　　图5-2

　　图5-3

　　从占比数值也可以发现，其实大部分消费者很少发表附带评论/视频的评论。结合图5-1、图5-2和图5-3，可以看出带图片/视频的评论占比与销售量存在正相关关系，即占比越高，商品的销售量越高。说明带图片/视频的评论对消费者购买决策起到重要作用。

从调查问卷中获得86份数据数据：45.64%的人在进行网购时一定会选择看评论，30.21%的人经常看评论，24.14%偶尔会看评论，从不看的评论的数据为零，35.62%的人认为商品的好评大部分真实，有53.27%认为商品的好评小部分真实，而76.48%人认为大部分差评是真实的，还有8.57%的人认为差评都是真实的，58.36%的消费者选择更相信带有图片配上文字的评论。

分析问卷数据可以发现几乎所有的消费者都会在网购时查看评论，将在线评论的内容作为参考，可见在线评论对消费者购买决策影响是显著的。有一半以上的消费者怀疑在线评论中好评的真实性，可以看出消费者已经逐渐存在危险意识，对部分评论开始出现不信任。但是绝大部分的消费者认为差评都是真实的，毕竟网购属于虚拟购物，消费者对购买商品都会非常谨慎，往往商店中的几个差评就会吓走很多消费者。消费者在众多的评论类型中选择了带有图片的评论，充分说明附带图片的在线评论对消费者购买决策的影响。

6.结论

在研究初期阅读了大量的文献，了解网络购物、购买决策和在线评论的基础知识，通过淘宝APP获得相关研究数据进行分析，结合问卷调查得到的数据主要得出以下结论：在线评论会影响大部分消费者的购买决策，并且将在线评论作为影响购买决策的重要因素；消费者认为店铺或商品的好评少数具有参考价值，差评多数具有参考价值，带有图片的评论最具有参考价值。

因为在线评论数量越多的商品，90%以上都是纯文字性的评论，其中存在部分评论是商家通过各种方式讨回的好评，而这种乞求回来的评论，通常都是消费者随手评论，根本不会浪费时间附带图片或者长篇大论。而带有图片/视频的评论，很多信息都能通过图片/视频中获得，而且消费者可以通过分析多个带图片的评论，就能轻松分析评论的真假程度。即使存在商家进行图片评论的控评，这种方式的会大幅度增加控评成本，并非大量商家所能接受和进行的。

对商家而言，本身就要靠商品本身和服务态度吸引买家，而非走歪门邪道，这种控评的营销方式绝不可取。首先消费者的购物经验的不断提升，会对这类型的商店警惕，减少选择这类商店；其次如果控评存在于大部分网购商店，那么成本一定会不断提升，而盈利的商家就会减少，也许下次血本无归的就是你。踏踏实实正常运营店铺，建立真正属于自己的口碑。

对消费者而言，目前的网购环境虽然日渐改善，但进行这种虚拟的网络购物，必要警惕心还是需要继续保持，理性消费，减少不必要的购物。更不要为了蝇头小利迎合控评商家，对商品要保持自己的观点，别盲目进行评论，因为你的评论将会影响到其他的消费者还有整个网购环境。对好的商品进行表扬推荐评论，支持好产品好服务的商家；对购买到不好的商品也要尽量对其进行抵制评论，可能因为你小小的举动能够减少更多消费者购买到不合格的产品。作为网络购物的消费者，我们当然希望它能良好的发展，网购环境越来越好。因此不只是商家，作为消费者的我们也要为了网络环境付出自己的一份努力。

对平台而言，有着控制网络环境绿色正常发展的首要职责，不仅要加强对商家的管控，也要加强对用户的管理，鼓励用户对商品进行评论，鼓励商家用优质的服务和产品入驻平台。对管理良好的商家进行鼓励机制，对不良商家进行强硬的处罚，对于恶意评论的用户也要做相应警告惩罚处理。在线评论在虚拟购物中的作用被放到最大，因此管理好在线评论系统是一个关键任务。通过本文的调查提出几个在线评论系统的管理建议：

严控商家对在线评论的参与，保护用户的隐私，大多数店铺能获得消费者的电话信息，通过电话或者短信骚扰方式让消费者对评论进行修改，这就失去了在线评论的意义。鼓励用户对商品进行评论，而且通过平台鉴定评论的优良程度给予不同等级的奖励。很多消费者都不愿意花时间对商品进行评论，为了增加更多优质评论，平台必须激励消费者。平台可以提出“官方评论”，聘请专业的评论员对商品进行抽查检测发表客观评论，给消费者提供参考。

7.不足与展望

对于平台内的数据获取难度较大，不能获得准确的数据进行分析计算，使结论缺乏内部的真实数据支持。大部分商家的评论都大同小异，控评商家隐藏得很好，通过个人能力很难发现，无法提供给消费者更多更准确的建议。数据无法排除商家不正当手段刷出来的销售量和评论。

希望平台能够加大力度对在线评论进行管理，消费者也能够花更多心思在评论商品上，因为在线评论对消费者的参考价值是非常巨大的，而良好的评论环境就能营造出良好网络购物环境。最后希望所有消费者都可以轻松地网络上购买到自己所期望得到的到商品。

参考文献

[1]张媛媛. 在线评论对消费者购买决策影响的实证研究[D].浙江财经大学,2015.

[2]张玉芳. 中国C2C在线客户评论对消费者购买决策影响的实证研究[D].暨南大学,2011.

[3]Dellarocas C.The Digitization of Word of Mouth:Promise and Challenges of Online Feedback Mechanisms[J].Management Science, 2003, 49 (10) :1407-1424.

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[6]于朝晖. CNNIC发布第44次《中国互联网络发展状况统计报告》[J]. 网信军民融合,2019(09):30-31.

[7]李雨洁. C2C模式下在线商品评论偏差的成因与影响机理研究[D].重庆大学,2014.

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