龔姝穎, 李成蹊, 孫 琦

(上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 商學(xué)院, 上海 200433)

0 引言

產(chǎn)品線作為企業(yè)營(yíng)銷的重要決策因素和企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)的重要手段,代表著企業(yè)對(duì)消費(fèi)者需求的覆蓋程度。 對(duì)企業(yè)而言,其在市場(chǎng)中的品牌或產(chǎn)品個(gè)數(shù)代表著產(chǎn)品線的長(zhǎng)度[1]。合理的產(chǎn)品線長(zhǎng)度設(shè)計(jì),會(huì)使企業(yè)產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng),降低生產(chǎn)成本并提高生產(chǎn)效率,進(jìn)而不斷實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和完善產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量[2]。 現(xiàn)今的產(chǎn)品線設(shè)計(jì)實(shí)例中,既有可口可樂(lè)在中國(guó)市場(chǎng)提供了16 個(gè)子品牌的50 種不同口味飲料,汽車市場(chǎng)的福特企業(yè)生產(chǎn)19 款汽車供消費(fèi)者選擇;也有日本外賣企業(yè)玉子屋,堅(jiān)持每天只生產(chǎn)一種便當(dāng)?shù)膶Ｒ换漠a(chǎn)品線策略,使其僅在東京地區(qū)日銷量就高達(dá)13 萬(wàn)。 由此,產(chǎn)品線的定位與設(shè)計(jì)已成為多品牌、多市場(chǎng)結(jié)構(gòu)下企業(yè)的主要競(jìng)爭(zhēng)策略[3]。 同樣,產(chǎn)品線長(zhǎng)度的重要性在學(xué)界引起了廣泛的重視,大量研究集中探討了產(chǎn)品線與企業(yè)傳統(tǒng)績(jī)效相關(guān)指標(biāo)之間的關(guān)系,如白讓讓[1]、Lancaster[4]、Wan 等[5]研究了產(chǎn)品線對(duì)企業(yè)銷量、 利潤(rùn)和市場(chǎng)占有率的影響; Kekre 和Srinivasan[6]、Moreno 和Terwiesch[7]探討了產(chǎn)品線與資源匹配成本的關(guān)系;曾伏娥等[2]則探討了產(chǎn)品多樣化對(duì)企業(yè)服務(wù)質(zhì)量的影響;而Quelch 和Kenny[8]、Johnson 和Sohi[9]以銷售人員為例,研究了銷售人員所持產(chǎn)品線長(zhǎng)度與消費(fèi)者互動(dòng)程度、銷售人員的績(jī)效、角色壓力和工作滿意度的關(guān)系。 表1梳理了近年來(lái)產(chǎn)品線延伸相關(guān)實(shí)證研究,由上述梳理發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有產(chǎn)品線長(zhǎng)度的實(shí)證研究大多集中探討對(duì)企業(yè)傳統(tǒng)績(jī)效和戰(zhàn)略層面的影響,卻鮮少有研究考慮產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)消費(fèi)者行為層面的影響。 事實(shí)上,隨著數(shù)字化時(shí)代的到來(lái)和平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的興起,影響企業(yè)高效并可持續(xù)發(fā)展的因素不再局限于這些傳統(tǒng)的決策工具,企業(yè)和商家也開(kāi)始逐漸重視與消費(fèi)者之間的互動(dòng)等一系列消費(fèi)者的行為活動(dòng),并積極采取措施推進(jìn)數(shù)字化營(yíng)銷變革,例如追蹤、管理消費(fèi)者在線評(píng)論和用戶社群等[10-11]。 在線評(píng)論是消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品使用和服務(wù)體驗(yàn)后的評(píng)價(jià),是數(shù)字化時(shí)代企業(yè)最常用的營(yíng)銷工具之一,也是消費(fèi)者在進(jìn)行購(gòu)買決策時(shí)重要的參考依據(jù)[12]。 隨著電商平臺(tái)與社交媒體的爆炸式增長(zhǎng),在線評(píng)論也被稱為是現(xiàn)有消費(fèi)者與潛在消費(fèi)者之間以互聯(lián)網(wǎng)為媒介的書面交流方式[13]。 正因如此,企業(yè)營(yíng)銷人員逐漸意識(shí)到在線評(píng)論的重要性,對(duì)評(píng)論的興趣與日俱增,同時(shí)擴(kuò)大對(duì)生成和管理在線評(píng)論的各方面投入[11]。 現(xiàn)有研究多從在線評(píng)論的數(shù)量、在線評(píng)論的效價(jià)和在線評(píng)論的差異三個(gè)維度對(duì)消費(fèi)者在線評(píng)論進(jìn)行衡量[14]。 其中,在線評(píng)論的數(shù)量衡量了評(píng)論信息傳播的廣度,在線評(píng)論的效價(jià)展示了消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品反饋的平均水平,而在線評(píng)論差異主要衡量了消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品評(píng)論之間的異質(zhì)性。結(jié)合本文研究情境,在參考現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上[14-15],本文選擇在線評(píng)論的效價(jià)和在線評(píng)論的差異衡量在線評(píng)論。 具體而言,在線評(píng)論的效價(jià)亦稱為消費(fèi)者口碑效價(jià)(online wordof-mouth valence),代表著消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量或服務(wù)體驗(yàn)的積極或消極態(tài)度。 通常情況下,在線評(píng)論的效價(jià)利用該產(chǎn)品獲得的所有評(píng)分的均值進(jìn)行衡量,均值越高,則代表在線評(píng)論的效價(jià)越高,進(jìn)而更容易說(shuō)服消費(fèi)者產(chǎn)生購(gòu)買行為。 反之,均值越低,則代表產(chǎn)品在線評(píng)論的效價(jià)越低,進(jìn)而更有可能避免消費(fèi)者產(chǎn)生購(gòu)買行為[16-17]。 類似的,在線評(píng)論的差異亦稱為消費(fèi)者口碑的方差(online word-of-mouth variance),代表著消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量或服務(wù)體驗(yàn)評(píng)價(jià)的異質(zhì)性[14,16]和褒貶不一的差異化態(tài)度。 通常采用產(chǎn)品獲得的所有評(píng)分的方差進(jìn)行度量,方差越大,則代表在線評(píng)論的差異越大,在線評(píng)論的離散程度越高;反之,方差越小,則代表在線評(píng)論的差異越小,消費(fèi)者在線評(píng)論越趨于一致。

表1 產(chǎn)品線延伸影響的實(shí)證研究Table 1 The literature review of product line length

基于現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究基礎(chǔ),并結(jié)合現(xiàn)實(shí)情境,本文探討了產(chǎn)品線長(zhǎng)度變動(dòng)對(duì)消費(fèi)者在線評(píng)論(包括評(píng)論效價(jià)和評(píng)論差異)的影響及其內(nèi)在解釋機(jī)制,并驗(yàn)證了企業(yè)廣告投入的調(diào)節(jié)作用,旨在揭示企業(yè)不同營(yíng)銷決策工具的關(guān)系,以試圖完善研究框架并豐富現(xiàn)有研究。 本文主要圍繞以下兩個(gè)問(wèn)題展開(kāi)討論：第一,產(chǎn)品線長(zhǎng)度如何影響消費(fèi)者在線評(píng)論?具體而言,產(chǎn)品線長(zhǎng)度如何影響在線評(píng)論效價(jià)和在線評(píng)論差異? 第二,給定產(chǎn)品線長(zhǎng)度,企業(yè)的廣告投入如何調(diào)節(jié)產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)于消費(fèi)者在線評(píng)論的影響? 本文基于“可獲得性-診斷性理論”與“產(chǎn)品線錯(cuò)配成本”效應(yīng),利用2012—2021 年間50 款車型的汽車市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。 研究結(jié)果表明,產(chǎn)品線長(zhǎng)度的增加對(duì)于消費(fèi)者評(píng)論效價(jià)具有顯著的負(fù)向影響,同時(shí)對(duì)于消費(fèi)者評(píng)論差異有顯著的正向影響。 而企業(yè)廣告投入強(qiáng)度對(duì)于產(chǎn)品線長(zhǎng)度的影響具有調(diào)節(jié)作用,具體而言,企業(yè)廣告投入強(qiáng)度越高,產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)于評(píng)論效價(jià)的負(fù)向影響(的絕對(duì)值)越小。 而企業(yè)廣告投入強(qiáng)度越高,對(duì)評(píng)論差異的正向影響也會(huì)減小。

本文的貢獻(xiàn)在于：第一,提供了產(chǎn)品線長(zhǎng)度與消費(fèi)者行為相關(guān)關(guān)系的新視角。 現(xiàn)有關(guān)于產(chǎn)品線長(zhǎng)度的研究,大多數(shù)集中于探索產(chǎn)品線長(zhǎng)度與企業(yè)傳統(tǒng)績(jī)效相關(guān)指標(biāo)之間的關(guān)系,如企業(yè)銷量與績(jī)效、企業(yè)服務(wù)質(zhì)量、銷售人員工作滿意度以及資源匹配成本等[2-9],鮮少有文獻(xiàn)探究產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)消費(fèi)者行為的影響。 本文著眼于消費(fèi)者在線評(píng)論,對(duì)產(chǎn)品線長(zhǎng)度與消費(fèi)者行為相關(guān)理論文獻(xiàn)進(jìn)行了延伸。

第二,本文基于可獲得性-診斷性理論與產(chǎn)品線錯(cuò)配成本效應(yīng),也發(fā)現(xiàn)并實(shí)證驗(yàn)證了影響企業(yè)在線評(píng)論的一種新的機(jī)制,即產(chǎn)品線長(zhǎng)度。 通過(guò)梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),目前基于在線評(píng)論的實(shí)證研究主要從以下兩方面展開(kāi)：一是探討評(píng)論信息和評(píng)論行為對(duì)企業(yè)銷量(績(jī)效)和消費(fèi)者的影響,例如基于電視行業(yè)、電影票房、電子游戲影響力、圖書銷量等為研究背景,探究在線評(píng)論的動(dòng)態(tài)衡量方式、解釋力強(qiáng)度、影響模式及特征、小眾市場(chǎng)的獨(dú)特性、對(duì)消費(fèi)者行為的動(dòng)態(tài)影響等[14,18-21]。二是探討消費(fèi)者發(fā)表和傳播在線評(píng)論的個(gè)體與環(huán)境因素,個(gè)體因素包含消費(fèi)者購(gòu)物經(jīng)歷[22]、消費(fèi)者滿意程度[23]、自我提升需求[24]、獨(dú)特性需求[25]等;而環(huán)境因素包含如過(guò)去的評(píng)論[26]、線下企業(yè)聚集程度[11]、關(guān)系強(qiáng)度與關(guān)系距離[12]等。本文也在理論上填補(bǔ)并豐富了營(yíng)銷領(lǐng)域與運(yùn)營(yíng)管理領(lǐng)域產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論的研究成果(見(jiàn)表1)。

最后,本文通過(guò)進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn),錯(cuò)配成本在產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論效價(jià)和在線評(píng)論差異之間發(fā)揮了顯著的中介效應(yīng)。 即企業(yè)可以通過(guò)避免設(shè)計(jì)過(guò)長(zhǎng)的產(chǎn)品線來(lái)降低錯(cuò)配成本,以提高在線評(píng)論的效價(jià)并縮小在線評(píng)論的差異。 此外,給定產(chǎn)品線長(zhǎng)度,廣告投入強(qiáng)度具有一定的調(diào)節(jié)作用。這既豐富了產(chǎn)品線長(zhǎng)度與不同營(yíng)銷策略間的研究,也為實(shí)踐中一些產(chǎn)品線長(zhǎng)度較大的企業(yè)提供了相應(yīng)的理論指導(dǎo)。

1 理論基礎(chǔ)

產(chǎn)品線長(zhǎng)度是企業(yè)在營(yíng)銷過(guò)程中重要的決策要素,會(huì)對(duì)企業(yè)績(jī)效和銷量產(chǎn)生直接或間接的影響。 而對(duì)于一些多產(chǎn)品企業(yè)主導(dǎo)例如汽車市場(chǎng)中,產(chǎn)品線的開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)也已成為企業(yè)之間主要的競(jìng)爭(zhēng)策略[39]。 汽車市場(chǎng)除了技術(shù)層面競(jìng)爭(zhēng)因素,類似于油耗、動(dòng)力、容積等,更多倚重于產(chǎn)品線競(jìng)爭(zhēng)及其相應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)策略。 此外,在線評(píng)論是社交媒體普及與消費(fèi)者在線參與的產(chǎn)物,也是消費(fèi)者在進(jìn)行購(gòu)買決策減少不確定性時(shí)重要的參考依據(jù)。 本文試圖研究產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)評(píng)論效價(jià)與評(píng)論差異兩類表現(xiàn)形式的影響,并探究其邊界條件。

1.1 可獲得性—診斷性理論

可獲得性—診斷性理論(information accessibilitydiagnosticity theory)中,可獲得性指針對(duì)現(xiàn)有信息,對(duì)記憶中已有知識(shí)信息迅速提取的容易程度,而信息本身的一些特征如生動(dòng)性,動(dòng)態(tài)性等會(huì)影響其可獲得性[40-41]。 可診斷性為信息接收者能否清晰地對(duì)信息進(jìn)行分類進(jìn)而促進(jìn)決策的進(jìn)行[42],即基于已有信息的推斷做出決策的容易程度[40]。 在此基礎(chǔ)上,該理論提出,信息接收者將參考信息的可獲得性(accessibility)與可診斷性(diagnosticity)作為認(rèn)知評(píng)價(jià)與決策判斷的依據(jù),信息的可獲得性是可診斷性的前提[43]。 高可獲得性能夠幫助信息接收者迅速提取記憶中已有的知識(shí)信息。 高診斷性能夠幫助信息接收者清晰地將信息劃歸至相應(yīng)的認(rèn)知類別,同時(shí)進(jìn)行排他性的解釋,使得決策個(gè)體能夠利用信息更清晰的進(jìn)行決策[44];相反,低可獲得性的信息接收者難以迅速提取記憶中已有的知識(shí)信息;低診斷性會(huì)使信息接收方對(duì)信息感到模棱兩可且被劃歸至不同的分類[45],從而使得信息接收者做出決策的可能性降低。 由上述分析可知,可獲得性-診斷性理論展現(xiàn)了信息接收者接觸和處理相關(guān)信息并進(jìn)行決策的過(guò)程與容易程度。

鑒于可獲得性-診斷性理論模型的適用范圍,現(xiàn)有文獻(xiàn)基于此框架大多從兩方面進(jìn)行探討,一是企業(yè)決策的影響如品牌延伸[46],另一方面是消費(fèi)者對(duì)信息獲取如在線評(píng)論的接收和處理過(guò)程[17,47-49]。 Ahluwalia 和Gurhan-Canli[46]以品牌延伸同母品牌關(guān)系為例討論,發(fā)現(xiàn)當(dāng)品牌的延伸信息可診斷性較低時(shí),積極的延伸信息更有可能使得遠(yuǎn)距離的擴(kuò)展效果增強(qiáng);消極的延伸信息更有可能使得近距離的擴(kuò)展效果稀釋。 而在線評(píng)論視角,Chen 等[47]對(duì)比了在線評(píng)論和觀察性學(xué)習(xí)兩種更新學(xué)習(xí)方式對(duì)銷量,生命周期及其相互作用的影響。 Filieri[48]在可獲得性—診斷性框架下探究了在線評(píng)論獲得消費(fèi)者信任的原因。 廖俊云和黃敏學(xué)[49]在此框架下發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品評(píng)分分布偏差負(fù)向影響銷量,而品牌效應(yīng)起到調(diào)節(jié)作用。 謝光明等[17]發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)口碑離散程度動(dòng)態(tài)影響產(chǎn)品銷量,產(chǎn)品質(zhì)量信號(hào)與口碑發(fā)送者特征會(huì)調(diào)節(jié)主效應(yīng)。 綜上可發(fā)現(xiàn),產(chǎn)品線長(zhǎng)度作為企業(yè)決策因素之一,其變動(dòng)影響著信息接收方即消費(fèi)者對(duì)信息的感知與處理模式,進(jìn)而影響其在線評(píng)論。 基于此,本文認(rèn)為運(yùn)用可獲得性—診斷性理論框架能較好地解釋產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論之間的關(guān)系。

1.2 產(chǎn)品線錯(cuò)配成本

產(chǎn)品線的錯(cuò)配成本是相對(duì)于企業(yè)供給與消費(fèi)者需求有效匹配狀態(tài)的偏離,即由于企業(yè)生產(chǎn)與市場(chǎng)需求的不匹配進(jìn)而產(chǎn)生的成本[50],通常情況下,企業(yè)提供的選擇越多,不確定性增大,產(chǎn)生錯(cuò)配成本的可能性便越高。 在此框架下,學(xué)者們聚焦于產(chǎn)品線與產(chǎn)品策略,分別從數(shù)學(xué)、運(yùn)營(yíng)管理與戰(zhàn)略管理等不同領(lǐng)域驗(yàn)證了產(chǎn)品線(供應(yīng)鏈或產(chǎn)品種類)擴(kuò)張的錯(cuò)配成本效應(yīng)。 具體而言,產(chǎn)品線或產(chǎn)品種類越豐富,會(huì)增加消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品需求的變動(dòng)性及預(yù)測(cè)誤差,進(jìn)而增加錯(cuò)配成本。 在運(yùn)營(yíng)管理與市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域文獻(xiàn)中,學(xué)者們將產(chǎn)品線的錯(cuò)配成本效應(yīng)作為重要的理論框架,拓展且豐富了企業(yè)的戰(zhàn)略決策。 例如,Sun[14]著眼于利基市場(chǎng),發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品屬于利基市場(chǎng)時(shí),其產(chǎn)生的錯(cuò)配成本相對(duì)非利基市場(chǎng)產(chǎn)品更高。Moreno 和Terwiesch[51]在此框架下探究產(chǎn)品線擴(kuò)張對(duì)該產(chǎn)品折扣和庫(kù)存的影響。 此外,Moreno 和Terwiesch[7]亦發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品線延伸對(duì)錯(cuò)配成本有顯著正向影響。 綜上,在已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,本文認(rèn)為隨著產(chǎn)品線長(zhǎng)度的擴(kuò)張,過(guò)度復(fù)雜的產(chǎn)品線延伸投資帶來(lái)的不確定性,一定程度上使企業(yè)供給與消費(fèi)者需求之間產(chǎn)生錯(cuò)配成本,增大企業(yè)供給與消費(fèi)者選擇間錯(cuò)配的可能性,進(jìn)而降低消費(fèi)者滿意程度。

2 研究假設(shè)

2.1 產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論

產(chǎn)品線長(zhǎng)度作為企業(yè)營(yíng)銷的重要決策因素和企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)的重要手段,其代表著企業(yè)對(duì)消費(fèi)者需求的覆蓋程度。 結(jié)合本文的研究情境,一方面,隨著產(chǎn)品線長(zhǎng)度的增大,對(duì)于信息接收方的消費(fèi)者而言,會(huì)由于接收現(xiàn)有信息過(guò)載導(dǎo)致信息變得復(fù)雜模糊,對(duì)記憶中已有知識(shí)信息迅速提取的容易程度降低,此時(shí)消費(fèi)者的信息可獲得性降低[32]。 同時(shí),當(dāng)產(chǎn)品線長(zhǎng)度增大時(shí),消費(fèi)者面臨選擇范圍擴(kuò)大,較大的選擇范圍使其對(duì)信息感到模棱兩可,信息易被劃歸至不同的分類[45],消費(fèi)者不確定性提高,從而提升迅速做出決策的難度,由此可診斷性降低。 較低的信息可獲得性與可診斷性需要消費(fèi)者耗費(fèi)更多的認(rèn)知資源對(duì)用于產(chǎn)品信息處理并做出決策,繼而易使消費(fèi)者陷入焦慮與迷茫情緒,進(jìn)而降低對(duì)購(gòu)物過(guò)程的整體評(píng)價(jià)[52-53];另一方面,隨著選擇集的增大,各選擇間的差異逐漸縮小,在此情境下消費(fèi)者更易面臨不確定性增大的困境。 現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn),在消費(fèi)者面臨多種可替代選項(xiàng)的選擇時(shí),他們通常會(huì)利用以情緒或直覺(jué)的啟發(fā)式信息加工模式對(duì)信息進(jìn)行判斷和處理,換言之,消費(fèi)者會(huì)偏好選擇集中的一部分子集(例如擁有先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)或易于判斷的選擇)進(jìn)行信息處理并做出決策[54-55],這一定程度上增大了產(chǎn)生錯(cuò)配成本的可能性,導(dǎo)致消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品或品牌的總體評(píng)價(jià)降低。

在線評(píng)論即網(wǎng)絡(luò)口碑信息,是消費(fèi)者或潛在消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品服務(wù),和使用體驗(yàn)等一系列產(chǎn)品維度進(jìn)行的正負(fù)面評(píng)價(jià)的體現(xiàn)[56]。 此外也是消費(fèi)者推測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量與降低決策風(fēng)險(xiǎn)的重要參考依據(jù)[17],能較好的反映消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量信息或企業(yè)決策等的認(rèn)知和評(píng)價(jià)態(tài)度。 延用相關(guān)研究的測(cè)量方式[14],本文采用在線評(píng)論的效價(jià)與在線評(píng)論差異兩個(gè)維度衡量。 具體理論邏輯為：當(dāng)產(chǎn)品線長(zhǎng)度增加,消費(fèi)者會(huì)面臨由于信息過(guò)載導(dǎo)致信息可獲得性變得復(fù)雜模糊,對(duì)已有信息提取的容易程度下降,并且難以將接收的復(fù)雜信息劃歸至相應(yīng)類別,并進(jìn)行排他性解釋。 消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品或品牌信息的可獲得性和可診斷性降低;同時(shí),產(chǎn)品線長(zhǎng)度增加豐富了消費(fèi)者選擇同時(shí),也增加不確定性風(fēng)險(xiǎn)。 由此需要耗費(fèi)更多的認(rèn)知資源對(duì)用于產(chǎn)品信息處理并做出決策,繼而易使消費(fèi)者陷入焦慮與迷茫情緒,降低對(duì)消費(fèi)過(guò)程的整體評(píng)價(jià)。 進(jìn)一步而言,此時(shí)他們通常會(huì)利用以情緒或直覺(jué)的啟發(fā)式信息加工模式對(duì)信息進(jìn)行判斷和處理,采取具有先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)或易于判斷的決策[54-55],從而也使得企業(yè)供給與消費(fèi)者需求之間出現(xiàn)錯(cuò)配的可能性與程度增加,負(fù)向影響著消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品和品牌的總體在線評(píng)價(jià)。

上述理論邏輯推導(dǎo)在現(xiàn)實(shí)生活中,亦得以驗(yàn)證。 例如,通過(guò)瀏覽汽車之家官網(wǎng),本文發(fā)現(xiàn),在消費(fèi)者論壇有諸多消費(fèi)者提到：“選擇太多了,一個(gè)機(jī)場(chǎng)路都讓我挑花眼了,一個(gè)多月了,真心不知道該選哪款,比上班還累!”而在在線評(píng)論“最不滿意的原因”①資料來(lái)源：汽車之家網(wǎng)。中也有消費(fèi)者提到：“購(gòu)車體驗(yàn)比我買的任何車體驗(yàn)都差,希望廣大網(wǎng)友以我為鑒吧,別看車便宜,但相比買東西的感受,我覺(jué)得是不存在性價(jià)比的。”此外,在大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站的評(píng)價(jià)中也經(jīng)?？吹较M(fèi)者諸如此類的“控訴”：“對(duì)選擇困難癥人群非常不友好,糾結(jié)了好久才選出來(lái);選了很久,終于選擇了萬(wàn)歲,但是有點(diǎn)失望②資料來(lái)源：大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)?！?。 基于上述現(xiàn)象及理論推導(dǎo),本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1相較于產(chǎn)品線長(zhǎng)度較小的品牌,產(chǎn)品線長(zhǎng)度越大的品牌,其獲得的在線評(píng)論效價(jià)越低。

類似的,在線評(píng)論差異作為在線評(píng)論的一種衡量方式,旨在展現(xiàn)評(píng)論信息中的差異化程度[14]。 評(píng)論的方差越大,代表著評(píng)論信息展現(xiàn)的差異化程度越大,覆蓋的消費(fèi)者異質(zhì)性范圍越廣,也進(jìn)一步呈現(xiàn)出消費(fèi)者在決策時(shí)的不確定性上升的趨勢(shì)。

根據(jù)可獲得性—診斷性理論與產(chǎn)品線錯(cuò)配成本效應(yīng),由前述分析可知：首先,隨著產(chǎn)品線長(zhǎng)度的增大,消費(fèi)者覆蓋范圍增大,異質(zhì)性范圍也越廣,評(píng)論分布的差異化將增大[17],且由于產(chǎn)品信息的可獲得性和診斷性降低導(dǎo)致的消費(fèi)者的總體評(píng)價(jià)降低,會(huì)進(jìn)一步促使在線評(píng)論的多元化態(tài)勢(shì)。 第二,較長(zhǎng)的產(chǎn)品線吸引更多消費(fèi)者的同時(shí),消費(fèi)者在決策和購(gòu)買時(shí)也會(huì)面臨不確定性提高,感知風(fēng)險(xiǎn)增大。 此時(shí)他們需要耗費(fèi)更多的認(rèn)知資源對(duì)用于產(chǎn)品信息處理并做出決策,為避免過(guò)度陷入焦慮與迷茫情緒,他們會(huì)啟動(dòng)并利用以情緒或直覺(jué)的啟發(fā)式信息加工模式對(duì)信息進(jìn)行判斷和處理,采取具有先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)或易于判斷的決策[54-55],這使得企業(yè)供給與消費(fèi)者需求之間產(chǎn)生產(chǎn)品線錯(cuò)配成本的可能性增加。 綜上可知,更豐富的消費(fèi)者進(jìn)入以及更大可能的產(chǎn)品線供需雙方錯(cuò)配,無(wú)疑增大了在線評(píng)論的差異。 基于此,本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)2相較于產(chǎn)品線長(zhǎng)度較小的品牌,產(chǎn)品線長(zhǎng)度越大的品牌,其獲得的在線評(píng)論分布差異越大。

2.2 廣告投入的調(diào)節(jié)作用

廣告作為企業(yè)內(nèi)在的決策因素和企業(yè)最青睞的營(yíng)銷溝通方式之一,在消費(fèi)者進(jìn)行購(gòu)買決策的行為中扮演著至關(guān)重要的作用。 現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)：在消費(fèi)者面臨購(gòu)買前的不確定性時(shí),他們會(huì)借助營(yíng)銷工具進(jìn)行決策,而此時(shí)廣告成為他們的主要依據(jù)之一[57]。 現(xiàn)有研究主要從以下兩個(gè)不同的角度探究了廣告投入的積極效應(yīng)：首先,廣告有利于引發(fā)消費(fèi)者注意并提升產(chǎn)品知曉的程度[58],進(jìn)而塑造形成消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品、企業(yè)積極的情感態(tài)度[59]。 隨著產(chǎn)品線長(zhǎng)度的擴(kuò)張,一定程度的廣告投入有利于提升消費(fèi)者對(duì)新產(chǎn)品線的知曉程度,使信息接收方較為充分了解新產(chǎn)品與現(xiàn)有產(chǎn)品間共性與差異性,降低因產(chǎn)品線延伸導(dǎo)致的信息復(fù)雜化所產(chǎn)生的不確定性;其次,Goh 等[60]認(rèn)為廣告具有信息效應(yīng),能為消費(fèi)者提供產(chǎn)品和品牌屬性、使用情景與體驗(yàn)、及產(chǎn)品后市場(chǎng)服務(wù)等,面對(duì)產(chǎn)品線長(zhǎng)度的擴(kuò)張,廣告的信息效應(yīng)能夠幫助消費(fèi)者更迅速的獲取腦海中的信息,進(jìn)行排他性解釋并做出相應(yīng)的決策,進(jìn)而調(diào)節(jié)產(chǎn)品線長(zhǎng)度擴(kuò)張對(duì)在線評(píng)論帶來(lái)的影響。 因此,相對(duì)于廣告投入較少或沒(méi)有進(jìn)行廣告投入的企業(yè),廣告投入強(qiáng)度越大的企業(yè)會(huì)使消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品和品牌信息接收更豐富更正面,從而正向調(diào)節(jié)產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論間的關(guān)系。

由上可知,在可獲得性-診斷性和產(chǎn)品線錯(cuò)配成本效應(yīng)框架下,隨著產(chǎn)品線長(zhǎng)度的擴(kuò)大,信息接收方消費(fèi)者會(huì)面臨由于信息過(guò)載導(dǎo)致信息可獲得性變得復(fù)雜模糊,增加不確定性風(fēng)險(xiǎn),從而使得消費(fèi)者難以迅速進(jìn)行決策,對(duì)產(chǎn)品信息的感知可獲得性和診斷性降低,使消費(fèi)者陷入焦慮與迷茫情緒,隨后啟動(dòng)并利用以情緒或直覺(jué)的啟發(fā)式信息加工模式對(duì)信息進(jìn)行判斷和處理,采取具有先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)或易于判斷的決策,并增大了企業(yè)供給與消費(fèi)者需求間錯(cuò)配成本,進(jìn)而導(dǎo)致消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的總體評(píng)價(jià)(評(píng)論的效價(jià))降低。 而廣告具有知曉效應(yīng)[58-59]和信息效應(yīng)[60-61],企業(yè)廣告投入一定程度上可以降低消費(fèi)者與產(chǎn)品的信息不對(duì)稱性,減少消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品和品牌信息的認(rèn)知成本[17],較為充分了解新延伸產(chǎn)品線與現(xiàn)有產(chǎn)品線間的共性,從而使消費(fèi)者降低不確定性,對(duì)記憶中已有知識(shí)迅速提取的容易程度上升,同時(shí)獲取的產(chǎn)品信息能被清晰地劃歸至確定的分類以降低迅速做出決策的難度,提高信息的可獲得性與可診斷性,減少錯(cuò)配的成本,進(jìn)而提升消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的評(píng)價(jià)。 因此,廣告投入會(huì)改善消費(fèi)者因產(chǎn)品線長(zhǎng)度提升而降低信息可獲得性與可診斷性現(xiàn)象,正向調(diào)節(jié)(緩和)產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論效價(jià)的負(fù)向關(guān)系。 換言之,對(duì)于廣告投入強(qiáng)度越高的企業(yè),盡管隨著產(chǎn)品線長(zhǎng)度的擴(kuò)大會(huì)導(dǎo)致消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品信息的可獲得性與可診斷性降低,企業(yè)供給與消費(fèi)者需求之間產(chǎn)生錯(cuò)配成本效應(yīng)可能性增大,但廣告的投入會(huì)豐富特定產(chǎn)品的相關(guān)信息,減少信息不對(duì)稱,改善產(chǎn)品信息的可獲得性與可診斷性,進(jìn)而調(diào)節(jié)產(chǎn)生錯(cuò)配成本的程度,正向調(diào)節(jié)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品或品牌的評(píng)價(jià)。 基于以上分析,本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)3企業(yè)廣告投入強(qiáng)度越高,產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)于在線評(píng)論效價(jià)的負(fù)向影響(的絕對(duì)值)越小。

企業(yè)廣告投入同樣會(huì)影響產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論差異間主效應(yīng)。 具體而言,首先,產(chǎn)品線長(zhǎng)度的增大也覆蓋了更大范圍的消費(fèi)者,并提供了更大的選擇集,不同的消費(fèi)群體間存在異質(zhì)性,顯著的差異化使得在線評(píng)論差異增大。 其次,在可獲得性—診斷性與產(chǎn)品線錯(cuò)配成本效應(yīng)框架下,當(dāng)產(chǎn)品線長(zhǎng)度擴(kuò)大時(shí),消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品信息的不確定性增加,感知信息的可獲得性與可診斷性降低,與企業(yè)產(chǎn)品信息不對(duì)稱,從而導(dǎo)致消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的總體評(píng)價(jià)下降。 而企業(yè)投放的廣告的知曉效應(yīng)[58-59]和信息效應(yīng)[60-61]會(huì)減少消費(fèi)者與產(chǎn)品和品牌之間信息不對(duì)稱,降低消費(fèi)者對(duì)于企業(yè)產(chǎn)品線長(zhǎng)度擴(kuò)大決策的不確定性,進(jìn)一步降低感知風(fēng)險(xiǎn),并逐漸提升產(chǎn)品信息的可獲得性與可診斷性,有效實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者需求與企業(yè)供給間的匹配。 因此,對(duì)于廣告投入強(qiáng)度越高的企業(yè),一方面更有機(jī)會(huì)彌補(bǔ)產(chǎn)品線長(zhǎng)度擴(kuò)張帶來(lái)的信息可獲得與可診斷性降低,從而在提升并豐富消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品信息可獲得性與可診斷性時(shí)提升消費(fèi)者的整體評(píng)價(jià)。 另一方面,降低消費(fèi)者的不確定性與企業(yè)供給和消費(fèi)者需求之間產(chǎn)生錯(cuò)配成本的可能性,以減小在線評(píng)論分布的異質(zhì)性,進(jìn)而負(fù)向調(diào)節(jié)(抑制)產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論差異的正向關(guān)系。 基于以上分析,本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)4企業(yè)廣告投入強(qiáng)度越高,產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)于在線評(píng)論差異的正向影響越小。

3 數(shù)據(jù)描述、變量定義和模型設(shè)定

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

針對(duì)本文的研究問(wèn)題,即產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)在線評(píng)論的影響,選用汽車市場(chǎng)作為研究對(duì)象,首先汽車市場(chǎng)是較為經(jīng)典的研究背景[7],同時(shí)產(chǎn)品線策略的競(jìng)爭(zhēng)也是汽車企業(yè)之間主要的競(jìng)爭(zhēng)手段[39]。 汽車市場(chǎng)除了技術(shù)層面競(jìng)爭(zhēng)因素,類似于油耗、動(dòng)力、容積等,更多倚重于產(chǎn)品線競(jìng)爭(zhēng)及其相應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)策略。 而中國(guó)汽車市場(chǎng)更能夠提供有說(shuō)服力的依據(jù),在短短20 年間,它從起步階段到逐漸成長(zhǎng)為全世界最大的汽車市場(chǎng)[62],2014 年中國(guó)汽車市場(chǎng)生產(chǎn)和銷售了2300 萬(wàn)輛車,而美國(guó)為1650 萬(wàn)輛[63]。 此外,相較于成熟的市場(chǎng),就新興市場(chǎng)而言,研究產(chǎn)品線長(zhǎng)度等企業(yè)決策因素,及其影響機(jī)制有更高的理論價(jià)值、可信度與實(shí)踐意義。

本研究使用的數(shù)據(jù)由兩部分構(gòu)成：車型產(chǎn)品線長(zhǎng)度及在線評(píng)論數(shù)據(jù),以及車型的廣告投入數(shù)據(jù)。 其中,車型的產(chǎn)品線長(zhǎng)度、在線評(píng)論及自身的特征變量數(shù)據(jù)來(lái)自全國(guó)最大汽車平臺(tái)——汽車之家。 該平臺(tái)成立于2005 年,旨在為消費(fèi)者提供選車,買車,用車,換車等所有環(huán)節(jié)的全面準(zhǔn)確快捷的一站式服務(wù)。 本文的主要數(shù)據(jù)包含從2012 年10 月到2021 年6 月在中國(guó)銷售的50 款汽車車型共5250 條數(shù)據(jù)。 具體而言,主要包含月度銷售額、上市時(shí)間、此款車所屬品牌的產(chǎn)品線長(zhǎng)度、以及它們的特征變量包括容積、動(dòng)力、油耗等。 而車型的廣告投入數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)領(lǐng)先的市場(chǎng)研究公司——央視市場(chǎng)研究股份有限公司,該公司是中國(guó)國(guó)際電視總公司和Kantar集團(tuán)合資的股份制企業(yè)。 該公司調(diào)研監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)覆蓋中國(guó)700個(gè)城市,擁有400 萬(wàn)+自有及云樣本,42 萬(wàn)+可監(jiān)測(cè)在線行為的PC 和移動(dòng)高粘性樣本。 本文從該公司獲取了不同車型的月度廣告投入數(shù)據(jù)。 具體來(lái)說(shuō),這些數(shù)據(jù)是車型(如豐田凱美瑞)每月的電視廣告支出。 這50 款車覆蓋了高、中、低檔車,及進(jìn)口、自主、合資三種類型,旨在增強(qiáng)研究結(jié)論的普適性。

3.2 變量定義

3.2.1 因變量

本文的因變量為消費(fèi)者在線評(píng)論。 具體而言,在參照現(xiàn)有研究[14,19]的基礎(chǔ)上,本文采用評(píng)論效價(jià)與評(píng)論差異兩個(gè)維度刻畫因變量：評(píng)論效價(jià)旨在展現(xiàn)評(píng)論信息的正(負(fù))面程度及評(píng)價(jià)高低,運(yùn)用2012 年10 月到2021 年6 月總體評(píng)論的均值衡量在線評(píng)論效價(jià),總體在線評(píng)論包含消費(fèi)者對(duì)空間、動(dòng)力、操控、油耗、舒適性、外觀、性價(jià)比等多因素的評(píng)價(jià),消費(fèi)者可以在1～5 分范圍內(nèi)對(duì)不同的因素進(jìn)行評(píng)價(jià);在線評(píng)論差異旨在刻畫評(píng)論評(píng)價(jià)信息的差異化和異質(zhì)性特征,類似的,運(yùn)用2012 年10 月到2021 年6 月消費(fèi)者間在線評(píng)論的方差衡量評(píng)論差異。 在樣本中,評(píng)論效價(jià)的變動(dòng)范圍為3.62～4.67 分,評(píng)論差異的變動(dòng)范圍為0.2～1.32。

3.2.2 自變量

本文的自變量為車型的產(chǎn)品線長(zhǎng)度。 目前學(xué)術(shù)界對(duì)產(chǎn)品線長(zhǎng)度較為統(tǒng)一且經(jīng)典的界定方法為Draganska 和Jain[28],該文采用品牌里同一款酸奶的不同口味衡量該款酸奶的產(chǎn)品線長(zhǎng)度,這種衡量方式有利于控制母品牌效應(yīng)。 結(jié)合研究情境,本文參照上述文獻(xiàn)做法,以該車型的款式數(shù)目衡量,車型下的款式數(shù)量越多,代表產(chǎn)品線越長(zhǎng);車型下的款式數(shù)量越少,則產(chǎn)品線長(zhǎng)度越小。 值得強(qiáng)調(diào)的是,本文采用的是汽車公司其中一個(gè)車型(例如奧迪A4)下面的款式數(shù)量(例如奧迪A4 35 TFSI、40 TFSI、45 TFSI quattro 等)衡量產(chǎn)品線長(zhǎng)度。 而不是汽車公司(例如奧迪)的車型數(shù)量(例如奧迪A4、A6、A8 等)。 這是因?yàn)樵诋a(chǎn)品層面進(jìn)行產(chǎn)品線長(zhǎng)度的測(cè)量,相較于在廠商層面進(jìn)行產(chǎn)品線長(zhǎng)度的測(cè)量能更好的控制廠商層面的不可觀測(cè)因素。 此外,產(chǎn)品線長(zhǎng)度層面也有更豐富的差異性。 在樣本中,車型產(chǎn)品線長(zhǎng)度的變動(dòng)范圍為1～32。

3.2.3 調(diào)節(jié)變量

本文的調(diào)節(jié)變量為廣告金額投入。 具體而言,運(yùn)用當(dāng)月該車型在電視廣告投入金額衡量調(diào)節(jié)變量廣告投入,電視作為大眾獲取新聞信息及娛樂(lè)傳媒的主要來(lái)源,其展示的廣告投放具有較好的代表性,同時(shí)進(jìn)行了加一后取自然對(duì)數(shù)的線性變換,一方面可以緩解異方差性,另一方面也控制了異常值的影響[64]。

3.2.4 控制變量

為更好的驗(yàn)證研究假設(shè),在參照以往研究的基礎(chǔ)上[62],本文主要設(shè)置如下控制變量(1)汽車的容積即長(zhǎng)、寬、高;(2)汽車的綜合油耗年均值;(3)汽車的最大功率年均值;(4)汽車的年均價(jià);(5)汽車的銷量,對(duì)此本文用當(dāng)月該車型上牌照數(shù)量進(jìn)行衡量。 類似的,對(duì)價(jià)格與銷量進(jìn)行了取自然對(duì)數(shù)的線性變換。 此外,由于不同的品牌,車型的質(zhì)量差異和季節(jié)性特征等對(duì)汽車在線評(píng)論同樣會(huì)產(chǎn)生影響,因此本文還控制了車型的固定效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)。 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,具體情況請(qǐng)參見(jiàn)表2。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)Table 2 Descriptive analysis

3.3 模型設(shè)定

3.3.1 主效應(yīng)模型

為驗(yàn)證假設(shè)1 產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論效價(jià)間的關(guān)系,本文首先構(gòu)造如下主效應(yīng)模型(1)：

其中,因變量WOM_valenceit代表車型i在t時(shí)獲得的在線評(píng)論效價(jià),具體包含消費(fèi)者對(duì)汽車空間、動(dòng)力、操控、油耗、舒適性、外觀、性價(jià)比等不同類別的評(píng)價(jià);自變量PLLit為汽車i所屬車型在t時(shí)的產(chǎn)品線長(zhǎng)度;Xit為控制變量,包含汽車的功率、油耗、容積等特征變量;εit為殘差項(xiàng)。

類似的,為驗(yàn)證假設(shè)2 產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論差異的關(guān)系,構(gòu)造主效應(yīng)模型(2)：

其中,WOM_varianceit代表車型i在t時(shí)獲得的評(píng)論差異,其余變量含義與具體包含的類別與上述一致。

3.3.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)模型

為了檢驗(yàn)假設(shè)3 企業(yè)廣告投入強(qiáng)度在產(chǎn)品線長(zhǎng)度與評(píng)論效價(jià)之間的調(diào)節(jié)效應(yīng),本文引入廣告投入與包含產(chǎn)品線長(zhǎng)度與廣告投入強(qiáng)度的交互項(xiàng),構(gòu)建了以下檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

其中,ADit是車型i在t時(shí)的廣告投入金額,為緩解異方差并控制異常值的影響,進(jìn)行加一后取對(duì)數(shù)的線性變換;此外在控制汽車特征變量基礎(chǔ)上,該模型還控制了車型所屬的品牌效應(yīng)與時(shí)間效應(yīng)。

類似的,為了檢驗(yàn)假設(shè)4 廣告投入強(qiáng)度在產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論差異之間的調(diào)節(jié)效應(yīng),本文在引入交互項(xiàng)的同時(shí),構(gòu)建了調(diào)節(jié)效應(yīng)模型如下：

3.4 相關(guān)性分析結(jié)果

表3是主要變量間的相關(guān)性分析結(jié)果,具體而言,在線評(píng)論差異與產(chǎn)品線長(zhǎng)度,廣告投入以及功率、油耗、容積特征變量顯著負(fù)相關(guān),同時(shí)與汽車價(jià)格和銷量也為顯著負(fù)相關(guān);而在線評(píng)論效價(jià)與產(chǎn)品線長(zhǎng)度,廣告投入,汽車的功率、油耗、容積、價(jià)格和銷量均呈顯著正相關(guān);此外,產(chǎn)品線長(zhǎng)度與廣告投入、價(jià)格、銷量呈顯著正相關(guān);廣告投入與汽車價(jià)格和銷量也分別為顯著正相關(guān)。 值得注意的是,產(chǎn)品線長(zhǎng)度與其他解釋變量廣告投入和控制變量如功率、油耗、容積等的相關(guān)性都較低,這樣更有利于模型參數(shù)的識(shí)別和估計(jì)。

表3 主要變量相關(guān)性分析Table 3 Correlation analysis of main variables

4 實(shí)證結(jié)果

4.1 基本結(jié)果

結(jié)果如表4 中的模型(1)所示,首先匯報(bào)了主效應(yīng)產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論效價(jià)相關(guān)關(guān)系的結(jié)果。 其中,在未控制品牌和時(shí)間的固定效應(yīng)時(shí),產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論效價(jià)顯著負(fù)相關(guān)(β1= -0.0021,p ＜0.05)。 而對(duì)于假設(shè)2 產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論差異相關(guān)關(guān)系的結(jié)果具體為表5 模型(1) 所示,在未控制品牌和時(shí)間的固定效應(yīng)時(shí),產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論差異正向顯著(γ1=0.002,p ＜0.01)。 進(jìn)一步的,在加入調(diào)節(jié)變量廣告投入強(qiáng)度時(shí),結(jié)果依然保持一致：產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論效價(jià)負(fù)向顯著(β1= -0.0023,p ＜0.01),與在線評(píng)論差異正向顯著(γ1=0.0017,p ＜0.05)。 以上結(jié)果說(shuō)明,產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論效價(jià)有顯著的負(fù)向影響,與在線評(píng)論差異有顯著的正向影響。 假設(shè)1 與假設(shè)2 得到支持。因此在實(shí)踐時(shí),就汽車市場(chǎng)而言,在進(jìn)行產(chǎn)品線長(zhǎng)度決策的過(guò)程中,并非產(chǎn)品線長(zhǎng)度越大越有利,相反隨著產(chǎn)品線長(zhǎng)度的不斷增加,會(huì)使得消費(fèi)者面臨選擇不確定性升高,信息可獲得性與可診斷性變低,風(fēng)險(xiǎn)感知增強(qiáng),企業(yè)供給與消費(fèi)者需求之間錯(cuò)配成本增大,從而產(chǎn)生在線評(píng)論效價(jià)降低,差異增大這樣的負(fù)向評(píng)價(jià)。 這也要求企業(yè)避免“泛濫化”,有針對(duì)性和策略性地進(jìn)行決策活動(dòng)。

表4 產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)在線評(píng)論效價(jià)的影響Table 4 The results of product line length on word-of-mouth valence

表5 產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)在線評(píng)論差異的影響Table 5 The results of product line length on word-of-mouth variance

4.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)

表4和表5 中的模型(3)和(4)分別匯報(bào)了廣告投入強(qiáng)度的調(diào)節(jié)作用。 如表4 中的模型(3)(4),首先未控制品牌固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)時(shí),產(chǎn)品線長(zhǎng)度與廣告投入的交互項(xiàng)系數(shù)為正向顯著(α3=0.0009,p ＜0.001),驗(yàn)證了企業(yè)廣告投入強(qiáng)度越高,產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)于在線評(píng)論效價(jià)的負(fù)向影響(的絕對(duì)值) 越小。 同樣,在控制品牌固定效應(yīng)與時(shí)間固定效應(yīng)后,產(chǎn)品線長(zhǎng)度與廣告投入的交互項(xiàng)系數(shù)同樣為正向顯著(α3=0.0009,p ＜0.001),意味著廣告投入強(qiáng)度對(duì)產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論效價(jià)關(guān)系具有顯著正向調(diào)節(jié)效應(yīng)的結(jié)論具有穩(wěn)健性。 因此,假設(shè)3 得以支持。 類似的,模型(4) 的結(jié)果匯報(bào)如表5 第3 列和第4 列所示,在未控制品牌固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)時(shí),產(chǎn)品線長(zhǎng)度與廣告投入的交互項(xiàng)系數(shù)為負(fù)向顯著(δ3= -0.0011,p ＜0.001),這表明企業(yè)廣告投入強(qiáng)度越高,產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)于在線評(píng)論差異的正向影響越小。而在控制品牌固定效應(yīng)與時(shí)間固定效應(yīng)后,交互項(xiàng)系數(shù)依舊保持負(fù)向顯著(δ3= -0.0011,p ＜0.001),再次驗(yàn)證了廣告投入強(qiáng)度顯著的抑制了產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)于在線評(píng)論差異的正向影響,假設(shè)4 得以支持。 結(jié)果表明,廣告投入強(qiáng)度能夠幫助企業(yè)分擔(dān)產(chǎn)品線長(zhǎng)度擴(kuò)張對(duì)企業(yè)在線評(píng)論帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.3.1 考慮產(chǎn)品線長(zhǎng)度的內(nèi)生性

產(chǎn)品線長(zhǎng)度的設(shè)計(jì)不是完全隨機(jī)的,一定程度代表著企業(yè)的“決策能力”等不可觀測(cè)因素,從而可能間接的影響在線評(píng)論的效價(jià)與在線評(píng)論差異。 此外,對(duì)于產(chǎn)品線長(zhǎng)度越精煉、合理的車型,其本身獲得的在線評(píng)價(jià)也會(huì)相對(duì)更好(效價(jià)更高,差異更小)。 由此可見(jiàn),產(chǎn)品線長(zhǎng)度與評(píng)論效價(jià)和評(píng)論差異之間可能存在內(nèi)生性的影響。 本文進(jìn)一步利用工具變量法處理內(nèi)生性問(wèn)題并對(duì)結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)。 對(duì)于工具變量的選擇具體而言,首先依據(jù)車所屬類型進(jìn)行分類,具體類別包含：微型車、小型車、緊湊型車、中型車、中大型車、小型SUV、緊湊型SUV、中型SUV、MPV 共九類。 將同一類型車下,除自身外所有車型的特征變量(包括汽車容量、最大功率和綜合油耗)的均值作為產(chǎn)品線長(zhǎng)度的工具變量[62]。 本文選取這三個(gè)變量作為工具變量的理由如下：首先,在同一類型車中,除自身外所有車型的容量、最大功率和綜合油耗均值代表整體行業(yè)的均值,應(yīng)與企業(yè)設(shè)計(jì)的產(chǎn)品線長(zhǎng)度高度相關(guān);其次,除自身外所有車型的特征變量均值也屬于外生變量,不會(huì)通過(guò)與誤差項(xiàng)中難以觀測(cè)的因素相關(guān)影響該車型的評(píng)論效價(jià)與評(píng)論差異,可進(jìn)一步保證外生性的成立。

引入工具變量后的回歸結(jié)果可見(jiàn)表6 和表7 的第1 列。可以發(fā)現(xiàn),在引入廣告投入強(qiáng)度與產(chǎn)品線長(zhǎng)度交互項(xiàng)后,廣告投入對(duì)產(chǎn)品線長(zhǎng)度與評(píng)論效價(jià)主效應(yīng)起顯著的正向調(diào)節(jié)作用(α3=0.0016,p ＜0.001);對(duì)產(chǎn)品線長(zhǎng)度與評(píng)論差異關(guān)系起顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用(δ3= -0.0017,p ＜0.001)。 這也驗(yàn)證了本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)Table 6 Robustness tests

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)Table 7 Robustness tests

4.3.2 更換產(chǎn)品線長(zhǎng)度的測(cè)量方法

為避免對(duì)自變量產(chǎn)品線長(zhǎng)度衡量方式的差異影響實(shí)證結(jié)果,本文使用“同一車型(例如奧迪A4)產(chǎn)品線內(nèi),最高價(jià)與最低價(jià)子車型的價(jià)格之差”衡量產(chǎn)品線長(zhǎng)度。 即車型內(nèi)最高價(jià)與最低價(jià)款式之差越大,產(chǎn)品線長(zhǎng)度越大;車型內(nèi)最高價(jià)與最低價(jià)款式之差越小,產(chǎn)品線長(zhǎng)度越小。 這種衡量方式的可行性在于：中國(guó)汽車市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)是以車型為主導(dǎo)的,以產(chǎn)品線長(zhǎng)度擴(kuò)張與收縮為主要形式,同樣產(chǎn)品線長(zhǎng)度也是決定市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度和價(jià)格變化的基礎(chǔ)性因素并與之緊密相連[3]。 使用更換自變量衡量方法后的回歸結(jié)果可見(jiàn)表6 和表7 第2 列。 可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品線長(zhǎng)度與評(píng)論效價(jià)間為負(fù)向顯著(α1= -0.0139,p ＜0.01),與評(píng)論差異之間為正向顯著(δ1=0.0152,p ＜0.01),再次驗(yàn)證了假設(shè)1 與假設(shè)2。 同時(shí),廣告投入強(qiáng)度顯著的正向調(diào)節(jié)了產(chǎn)品線長(zhǎng)度與評(píng)論效價(jià)間的主效應(yīng)(α3=0.0007,p ＜0.001),顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)(抑制) 了產(chǎn)品線長(zhǎng)度與評(píng)論差異間主效應(yīng)(δ3= -0.0010,p ＜0.001),從而驗(yàn)證了假設(shè)3 與假設(shè)4,再次證明了本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

4.3.3 考慮廣告的滯后效應(yīng)

此外,由于企業(yè)的廣告投入是相對(duì)長(zhǎng)期的過(guò)程,可能存在滯后作用,汽車市場(chǎng)的評(píng)論效價(jià)與評(píng)論差異不僅受當(dāng)期廣告投入強(qiáng)度的影響,更有可能是受多期廣告投入而對(duì)主效應(yīng)和產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用從而影響消費(fèi)者的在線評(píng)論,為反映這一過(guò)程,本文考慮廣告投入的滯后效應(yīng)檢驗(yàn)。 具體而言,在參考現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上[65],通過(guò)獲取在第t期,t-1 期,和t-2 期的廣告金額投入以此來(lái)刻畫廣告的累計(jì)效應(yīng)。 同時(shí),為了刻畫隨著時(shí)間推移,潛在的廣告收益遞減的現(xiàn)象,本文使用指數(shù)衰減模型在時(shí)間上折現(xiàn)廣告投入,在時(shí)間t - k(k =0,1,2)的折現(xiàn)數(shù)為e-k。 因此,現(xiàn)在t時(shí)的廣告金額投入通過(guò)累積方式衡量為表6 和表7 的第3 列結(jié)果顯示,通過(guò)考慮廣告的滯后效應(yīng),結(jié)果與現(xiàn)有結(jié)果一致：產(chǎn)品線長(zhǎng)度顯著的負(fù)向影響評(píng)論效價(jià)(α1= -0.0128,p ＜0.001),顯著的正向影響評(píng)論的差異(δ1=0.0170,p ＜0.001)。 且隨著廣告投入的增加,會(huì)使得產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)于在線評(píng)論效價(jià)的負(fù)向影響(的絕對(duì)值) 減小(α3=0.0009,p ＜0.001);而會(huì)使得產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)在線評(píng)論差異的正向影響減小(δ3=-0.0012,p ＜0.001)。 從而進(jìn)一步證明了結(jié)論的穩(wěn)健性。

4.3.4 考慮擴(kuò)大車型樣本及多樣化的廣告類型

此外,隨著數(shù)字化時(shí)代的發(fā)展和新媒體的應(yīng)運(yùn)而生,為避免因樣本數(shù)據(jù)選取導(dǎo)致結(jié)果偏誤。 本文在汽車之家等平臺(tái)搜集了2015—2021 年相應(yīng)車型的數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。同時(shí),考慮到數(shù)字化時(shí)代的發(fā)展導(dǎo)致新的研究情境不斷涌現(xiàn),本文在該部分選取百度指數(shù)作為廣告投入的代理變量,驗(yàn)證主效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)。 百度指數(shù)是用于揭示某個(gè)關(guān)鍵詞在百度的搜索及資訊規(guī)模,一段時(shí)間內(nèi)的漲跌態(tài)勢(shì)以及相關(guān)的新聞?shì)浾撟兓?旨在反應(yīng)用戶與媒體關(guān)注度,跟蹤新聞事件,預(yù)知媒體廣告熱點(diǎn),并掌握商機(jī)。 使用百度指數(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)電視廣告作為衡量廣告投入的優(yōu)勢(shì)為：第一,隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,傳統(tǒng)電視廣告已經(jīng)不再作為大眾獲取新聞信息及娛樂(lè)傳媒的最主要來(lái)源,數(shù)字化媒介展現(xiàn)出較大的優(yōu)勢(shì)與吸引力,因此運(yùn)用百度指數(shù)作為代理變量對(duì)未來(lái)廣告的投放途徑有較好的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。 第二,Kim 和Hanssens[66]研究發(fā)現(xiàn)對(duì)于新產(chǎn)品而言,其上市前網(wǎng)頁(yè)的信息發(fā)布(如博客)能夠比傳統(tǒng)廣告對(duì)消費(fèi)者產(chǎn)生更長(zhǎng)久的影響。 綜上所述,本文認(rèn)為運(yùn)用百度指數(shù)同樣具有較好的代表性。 類似的,本文對(duì)百度指數(shù)進(jìn)行了加一后取自然對(duì)數(shù)的線性變換,一方面可以緩解異方差性,另一方面也控制了異常值的影響。 通過(guò)搜集并分析2012 年10 月至2021 年6 月的50 款汽車數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn),穩(wěn)健的檢驗(yàn)結(jié)果如表6 和表7 第4 列所示,隨著廣告投入的增加,會(huì)對(duì)產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論效價(jià)的主效應(yīng)產(chǎn)生正向的調(diào)節(jié)效應(yīng)(α3=0.0005,p ＜0.05);而會(huì)使得產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)在線評(píng)論差異的正向影響減小(δ3= -0.0012,p ＜0.01),本文在實(shí)證部分的結(jié)論得以驗(yàn)證。

5 進(jìn)一步的機(jī)制分析

產(chǎn)品線長(zhǎng)度是企業(yè)重要的決策要素,特別是對(duì)于汽車市場(chǎng)而言,產(chǎn)品線競(jìng)爭(zhēng)更是企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)的重要手段。 本研究在上述基礎(chǔ)模型部分發(fā)現(xiàn)并驗(yàn)證了產(chǎn)品線長(zhǎng)度延伸會(huì)顯著負(fù)向的影響在線評(píng)論的效價(jià),同時(shí)顯著正向的影響在線評(píng)論的差異。 究其內(nèi)在解釋機(jī)制：隨著產(chǎn)品線長(zhǎng)度的增大,一方面,消費(fèi)者會(huì)面臨選擇增加導(dǎo)致信息過(guò)載,由此需要耗費(fèi)更多的認(rèn)知資源和時(shí)間成本用于產(chǎn)品信息處理并做出決策,此時(shí)消費(fèi)者為選擇與自己偏好相匹配的產(chǎn)品而容易陷入焦慮與迷茫情緒,進(jìn)而會(huì)降低對(duì)購(gòu)物決策過(guò)程的整體評(píng)價(jià)[32,52-53];另一方面,當(dāng)產(chǎn)品線長(zhǎng)度增大時(shí),隨著選擇集的增大,各選擇間的差異逐漸縮小[32]。 在消費(fèi)者面臨多種可替代選項(xiàng)的選擇時(shí),他們通常會(huì)利用以情緒或直覺(jué)的啟發(fā)式信息加工模式對(duì)信息進(jìn)行判斷和處理,即消費(fèi)者對(duì)選擇集中產(chǎn)品的偏好可能會(huì)更集中(例如擁有先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)或經(jīng)典、易于判斷的選擇)[54-55],這一定程度上增大了供需雙方產(chǎn)生錯(cuò)配成本的可能性,導(dǎo)致消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品或品牌的總體評(píng)價(jià)降低。

產(chǎn)品線錯(cuò)配成本效應(yīng)提出,錯(cuò)配成本是指企業(yè)供給與消費(fèi)者需求相較于有效匹配狀態(tài)的偏離,即由于企業(yè)生產(chǎn)與市場(chǎng)需求的不匹配而產(chǎn)生的[7]。 由上述分析本文認(rèn)為,錯(cuò)配成本在產(chǎn)品線長(zhǎng)度延伸對(duì)在線評(píng)論效價(jià)和在線評(píng)論差異模型中存在顯著的中介效應(yīng)。 產(chǎn)品線種類的延伸會(huì)導(dǎo)致的供需雙方錯(cuò)配成本增大,這在現(xiàn)有研究中亦得以驗(yàn)證：Moreno 和Terwiesch[7]以汽車市場(chǎng)為例發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品線的延伸會(huì)顯著的增大企業(yè)的錯(cuò)配成本;類似的,Tan 等[32]以電影租賃市場(chǎng)為研究對(duì)象,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品線長(zhǎng)度越大,消費(fèi)者的需求反而會(huì)更加集中,這在一定程度上導(dǎo)致企業(yè)和消費(fèi)者供需雙方間產(chǎn)生錯(cuò)配。 本文進(jìn)一步認(rèn)為,當(dāng)消費(fèi)者面臨企業(yè)供給與自身需求錯(cuò)配時(shí),首先,消費(fèi)者為尋找并選擇自己偏好相匹配的產(chǎn)品時(shí)更易耗費(fèi)更多的認(rèn)知資源和時(shí)間成本,進(jìn)而陷入焦慮與迷茫的情緒,降低對(duì)決策和消費(fèi)過(guò)程的評(píng)價(jià)[32];此外,研究發(fā)現(xiàn),消費(fèi)者此時(shí)更有可能模糊化自己對(duì)產(chǎn)品的心理態(tài)度、情感認(rèn)同和使用期待,最終降低對(duì)產(chǎn)品的滿意度[67]。 最后,當(dāng)企業(yè)供給與消費(fèi)者需求產(chǎn)生錯(cuò)配時(shí),更多消費(fèi)者選擇與自身異質(zhì)性需求不完全匹配的產(chǎn)品,可能會(huì)使得在線評(píng)論更加多元化,進(jìn)而增大在線評(píng)論的差異。 綜上可知,產(chǎn)品線長(zhǎng)度延伸可能會(huì)使得企業(yè)與消費(fèi)者供需雙方間產(chǎn)生錯(cuò)配成本,而錯(cuò)配成本的增大最終會(huì)導(dǎo)致消費(fèi)者滿意度降低,進(jìn)而降低在線評(píng)論的效價(jià),增大在線評(píng)論的差異。

基于此,本文欲驗(yàn)證“錯(cuò)配成本”是否在產(chǎn)品線長(zhǎng)度延伸影響在線評(píng)論效價(jià)與在線評(píng)論差異模型中存在顯著的中介作用。 對(duì)于變量“錯(cuò)配成本”的界定,本文借鑒Dasgupta等[68]和Moreno 和Terwiesch[7]衡量方式,依據(jù)車型i在上市一年后的折扣衡量錯(cuò)配成本。 具體而言,本文從汽車之家平臺(tái)獲取2012 年10 月至2021 年6 月期間,50 款車型上市一年后的折扣值共5250 條數(shù)據(jù),作為錯(cuò)配成本的代理變量。采用折扣衡量錯(cuò)配成本的可行性在于：首先,已有研究發(fā)現(xiàn)并驗(yàn)證產(chǎn)品的折扣與供需之間錯(cuò)配成本具有高度相關(guān)性[69],產(chǎn)品當(dāng)期的折扣促銷力度一定程度上可展現(xiàn)該產(chǎn)品產(chǎn)生錯(cuò)配成本的程度[70];其次,在汽車市場(chǎng),汽車制造商通常在了解市場(chǎng)需求之前進(jìn)行定價(jià),因此相應(yīng)的他們也更偏好使用價(jià)格策略例如折扣,來(lái)緩解供需不匹配產(chǎn)生的錯(cuò)配成本[7]。 即車型的折扣力度越大,則代表產(chǎn)生錯(cuò)配成本越高;相反,則代表產(chǎn)生錯(cuò)配成本越低。

借鑒溫忠麟和葉寶娟[71]及何瑛等[72]的做法,采用Sobel法和Bootstrap 法檢驗(yàn)錯(cuò)配成本在產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論效價(jià)和在線評(píng)論差異的中介效應(yīng)。 檢驗(yàn)結(jié)果顯示,錯(cuò)配成本中介效應(yīng)存在于產(chǎn)品線長(zhǎng)度增加影響在線評(píng)論效價(jià)關(guān)系中,Bootstrap 檢驗(yàn)的置信區(qū)間為(0.0002,0.0010),不包含0,說(shuō)明中介效應(yīng)顯著;類似的,錯(cuò)配成本中介效應(yīng)也存在于產(chǎn)品線長(zhǎng)度增加影響在線評(píng)論差異關(guān)系中,Bootstrap 檢驗(yàn)的置信區(qū)間為(0.00001, 0.0007),不包含0,說(shuō)明中介效應(yīng)顯著;此外,表8 還進(jìn)一步報(bào)告了Sobel 檢驗(yàn)的結(jié)果,Sobel Z 值均顯著為正,證明部分中介效應(yīng)結(jié)果成立。 即產(chǎn)品線長(zhǎng)度的延伸會(huì)通過(guò)影響錯(cuò)配成本進(jìn)一步影響在線評(píng)論的效價(jià)以及在線評(píng)論的差異。

表8 錯(cuò)配成本的中介效應(yīng)Table 8 The mediation effect of mismatch cost

6 結(jié)束語(yǔ)

6.1 研究結(jié)論

本文基于可獲得性—診斷性理論與產(chǎn)品線錯(cuò)配成本效應(yīng)理論視角,運(yùn)用汽車市場(chǎng)的真實(shí)數(shù)據(jù),提出并驗(yàn)證了產(chǎn)品線長(zhǎng)度會(huì)對(duì)產(chǎn)品的在線評(píng)論產(chǎn)生顯著的影響：產(chǎn)品線長(zhǎng)度的增加會(huì)顯著的負(fù)向影響在線評(píng)論的效價(jià);顯著的正向影響在線評(píng)論的差異。 而企業(yè)的廣告投入強(qiáng)度對(duì)上述主效應(yīng)均有一定的調(diào)節(jié)作用,具體而言,企業(yè)廣告投入強(qiáng)度越高,產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)于評(píng)論效價(jià)的負(fù)向影響(的絕對(duì)值)越小;同時(shí),對(duì)評(píng)論差異的正向影響也會(huì)減小。 進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),錯(cuò)配成本在主效應(yīng)中存在著顯著的中介作用,即廠商可以通過(guò)避免過(guò)度延伸產(chǎn)品線長(zhǎng)度來(lái)減少錯(cuò)配成本,以此提升在線評(píng)論的效價(jià)并縮減在線評(píng)論的差異。 此外,研究結(jié)果表明,企業(yè)產(chǎn)品線長(zhǎng)度設(shè)計(jì)與廣告投入強(qiáng)度之間也存在一定的權(quán)衡作用。

6.2 理論貢獻(xiàn)與實(shí)踐貢獻(xiàn)

與以往研究相比,本研究主要有以下貢獻(xiàn)：

首先,拓展了對(duì)汽車市場(chǎng)產(chǎn)品線長(zhǎng)度的認(rèn)知,即產(chǎn)品線長(zhǎng)度會(huì)影響消費(fèi)者對(duì)車型款式的在線評(píng)價(jià)。 產(chǎn)品線長(zhǎng)度是企業(yè)生存發(fā)展重要的決策因素,也是企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)的主要手段,關(guān)乎著企業(yè)乃至整個(gè)行業(yè)在新常態(tài)下的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型與可持續(xù)發(fā)展,然而現(xiàn)有關(guān)產(chǎn)品線長(zhǎng)度的研究大多著眼于產(chǎn)品線長(zhǎng)度與企業(yè)相關(guān)傳統(tǒng)績(jī)效指標(biāo)之間關(guān)系進(jìn)行探討。 例如,企業(yè)銷量與績(jī)效、企業(yè)服務(wù)質(zhì)量、銷售人員工作滿意度以及資源匹配成本等[2-9],而對(duì)數(shù)字化情境下,消費(fèi)者行為層面的影響關(guān)注較少。 因此,本文由以往的企業(yè)傳統(tǒng)績(jī)效向消費(fèi)者行為層面進(jìn)行了拓展,以汽車市場(chǎng)為例,實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)了專一化的產(chǎn)品線戰(zhàn)略,例如相對(duì)簡(jiǎn)潔的車型款式數(shù)量設(shè)計(jì)更有利于企業(yè)形成并維系積極的在線評(píng)論生態(tài)系統(tǒng),從而豐富了相關(guān)理論研究。

第二,本文更全面地探討了產(chǎn)品線長(zhǎng)度的影響,使得產(chǎn)品線相關(guān)的研究框架更加完善。 以往的產(chǎn)品線長(zhǎng)度實(shí)證研究,還是以其正向影響或先增后減的倒U 型非線性影響為主,本文探討并驗(yàn)證了產(chǎn)品線長(zhǎng)度的一種負(fù)向影響,這有助于學(xué)術(shù)界和汽車市場(chǎng)企業(yè)管理者在產(chǎn)品線設(shè)計(jì)時(shí)可以更全面的考慮產(chǎn)品線長(zhǎng)度的作用。 而究其背后邏輯與內(nèi)在解釋機(jī)制,這與汽車市場(chǎng)的相關(guān)特征密不可分：首先,汽車消費(fèi)在一定程度上還是具有享樂(lè)和炫耀特征,消費(fèi)者在選擇過(guò)程中較為看重購(gòu)車體驗(yàn)過(guò)程,高效與專業(yè)化的購(gòu)車過(guò)程會(huì)提高消費(fèi)者滿意度,而相反則會(huì)降低消費(fèi)者的滿意度。 其次,不同的品牌與車型款式之間價(jià)格、成本與功能存在一定的異質(zhì)性,這需要消費(fèi)者更新相應(yīng)的專業(yè)知識(shí)進(jìn)行決策,但過(guò)載的專業(yè)知識(shí)學(xué)習(xí)和時(shí)間成本也勢(shì)必會(huì)損耗消費(fèi)者的滿意度。因此,汽車廠商在進(jìn)行產(chǎn)品線長(zhǎng)度決策時(shí),并非產(chǎn)品線長(zhǎng)度越長(zhǎng)越有利,相反,也應(yīng)當(dāng)將其延伸過(guò)長(zhǎng)導(dǎo)致的負(fù)面影響納入考慮,以此進(jìn)行合理的決策。 此外,本文得出的研究結(jié)論,對(duì)于電子產(chǎn)業(yè),例如手機(jī)市場(chǎng)和計(jì)算機(jī)市場(chǎng),也具有一定的理論價(jià)值和戰(zhàn)略意義。

第三,豐富了對(duì)在線評(píng)論影響因素的認(rèn)識(shí),產(chǎn)品線長(zhǎng)度會(huì)影響其相應(yīng)產(chǎn)品的在線評(píng)分。 即相對(duì)于較長(zhǎng)的產(chǎn)品線,專一化的產(chǎn)品線戰(zhàn)略更有利于企業(yè)形成并維護(hù)積極的口碑形象。 一方面,對(duì)于企業(yè)和產(chǎn)品如何形成并維系良好的口碑,以往的研究主要關(guān)注評(píng)分產(chǎn)品、評(píng)分者特征、評(píng)分者社會(huì)關(guān)系以及評(píng)分者所處場(chǎng)景等[73],本文從企業(yè)決策層面出發(fā)考慮產(chǎn)品線長(zhǎng)度的作用。 相較于評(píng)分者特征、評(píng)分者社會(huì)關(guān)系以及評(píng)分者所處場(chǎng)景等因素,產(chǎn)品線設(shè)計(jì)是企業(yè)更可控的因素,尤其是將產(chǎn)品線競(jìng)爭(zhēng)作為企業(yè)之間主要的競(jìng)爭(zhēng)手段的汽車市場(chǎng)[39]。 另一方面,眾所周知,隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的深度發(fā)展,傳統(tǒng)廣告的比重與有效性逐漸降低[74],而在線評(píng)論的重要性是不言而喻的。 在實(shí)踐中,企業(yè)決策者也逐漸十分認(rèn)同并開(kāi)始重視在線評(píng)論的重要作用,采取相關(guān)措施努力促進(jìn)和維護(hù)在線評(píng)論[11]。 而隨著平臺(tái)經(jīng)濟(jì)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,一些公司甚至開(kāi)展了在線評(píng)論的營(yíng)銷活動(dòng),即依靠消費(fèi)者之間互動(dòng)產(chǎn)生更有利和更具有影響力的口碑[11]。 本文的研究結(jié)果表明,除了上述營(yíng)銷策略之外,企業(yè)也應(yīng)該關(guān)注例如產(chǎn)品線長(zhǎng)度這樣的傳統(tǒng)決策因素。 因?yàn)檫@些也是影響產(chǎn)品在線評(píng)論的重要因素,同時(shí)相較于企業(yè)研發(fā)核心技術(shù)以提升產(chǎn)品質(zhì)量或?qū)嵤昂迷u(píng)返現(xiàn)”等策略優(yōu)化在線評(píng)論,合理地設(shè)計(jì)產(chǎn)品線長(zhǎng)度也可以為企業(yè)節(jié)約開(kāi)支提高效率,從而為企業(yè)高效可持續(xù)發(fā)展和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)提供更有力的支持。

最后,本文發(fā)現(xiàn)了企業(yè)廣告投入強(qiáng)度的調(diào)節(jié)作用。 具體來(lái)說(shuō),廣告投入強(qiáng)度會(huì)正向調(diào)節(jié)產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論效價(jià)負(fù)相關(guān)的主效應(yīng),負(fù)向調(diào)節(jié)產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論差異之間顯著的正向關(guān)系。 相比之下,以往關(guān)于產(chǎn)品線長(zhǎng)度與營(yíng)銷策略間的研究,更多的集中在產(chǎn)品線長(zhǎng)度如何影響企業(yè)的定價(jià)決策,而與廣告投入交互關(guān)系的研究較為鮮見(jiàn)。 本文結(jié)論也表明,盡管產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)在線評(píng)論有負(fù)向影響,但不代表產(chǎn)品線長(zhǎng)度永不擴(kuò)張才能實(shí)現(xiàn)良好的口碑,相反,伴隨著產(chǎn)品線長(zhǎng)度的增大輔之以相匹配和精準(zhǔn)的廣告投入,便能減少信息的不對(duì)稱與消費(fèi)者的感知不確定性,進(jìn)而收獲較積極的在線評(píng)論。 本研究基于產(chǎn)品線長(zhǎng)度與在線評(píng)論的主效應(yīng),廣告投入強(qiáng)度為調(diào)節(jié)效應(yīng)進(jìn)行研究,豐富了產(chǎn)品線長(zhǎng)度和在線評(píng)論的影響因素的相關(guān)研究,及可獲得性—診斷性和產(chǎn)品線錯(cuò)配成本效應(yīng)的相關(guān)理論框架。

6.3 研究局限與未來(lái)展望

當(dāng)然本文研究也存在一些局限：首先,本文使用二手?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行研究有較強(qiáng)的外部有效性,未來(lái)還可以進(jìn)一步運(yùn)用實(shí)驗(yàn)室研究來(lái)獲得更好的內(nèi)部一致性;其次,本文聚焦于產(chǎn)品線產(chǎn)品層面的擴(kuò)張即產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)在線評(píng)論的影響,后續(xù)研究還可考慮產(chǎn)品品牌層面對(duì)在線評(píng)論影響,以進(jìn)行更完整和全面的探索。