網購用戶閱讀商品評論情況

無論是C2C網站還是B2C網站都有商品評論，商品評論給了用戶充分的話語權，加強了用戶與網站之間的互動，有助于用戶選擇商品，增加用戶粘性。目前超過一半的網購用戶表示買每種商品前都會看相關商品評論，已有近8成的網購網民買大多數商品前都會看看商品評論。CNNIC調查結果顯示，學歷較高、年齡在25至35歲之間的高價值用戶更為看重商品評論。此外，女性更易受商品評論影響。網站鼓勵和重視商品評論無疑是促進企業(yè)發(fā)展的重要策略。

網絡購物用戶閱讀商品評論情況

商品評論分布渠道

網民發(fā)表商品評論的主要渠道在購物網站上。90.2%的網民在原購物網站商品下方發(fā)表評論，有近10%的網民在原購物網站社區(qū)中發(fā)表評論，另有部分網民在其他網站上或自己的博客中發(fā)表商品評論。

購物網站的商品評論管理良好與否會成為影響網民購物的重要因素。目前已有部分購物網站非常重視商品評論，采取了各種措施鼓勵網民發(fā)表商品評論。隨著商品評論的增多，商品評論的管理也應成為關心的內容。如何排序能讓用戶看到最想看到的商品評論等，好評差評如何排列等，都是值得研究的問題。

表3.1

網購用戶發(fā)表商品評論的渠道

原購物網站商品下方

90.2%

原購物網站社區(qū)

9.8%

自己的博客/個人空間

0.8%

新浪

0.3%

其他

3.3%

意見領袖分布群體

意見領袖樂意在網上發(fā)表評論，利用自己的購物經驗影響他人。尋找到這部分意見領袖，了解他們的意見，就可以很容易抓住大眾群體的意見和影響大眾群體。

CNNIC研究發(fā)現， 18至30歲群體是發(fā)表評論活躍群體。大專及本科學歷是在網上較活躍的商品評論意見發(fā)表群體。此外，女性比男性更樂意在網上發(fā)表評論。

表3.2

在網上發(fā)表商品評論用戶的年齡分布

不到18歲

3.2%

18~24歲

40.8%

25~30歲

34.2%

31~35歲

13.1%

36~40歲

6.5%

40歲以上

2.2%

合計

100.0%

表3.3

在網上發(fā)表商品評論用戶的學歷分布

初中及以下

1.8%

高中

9.8%

大專

27.6%

大學本科

52.4%

碩士及以上

8.5%

合計

100.0%