Warning: in_array() expects parameter 2 to be array, null given in /var/www/html/workspay.ru/include/main_function.php on line 483 Warning: in_array() expects parameter 2 to be array, null given in /var/www/html/workspay.ru/include/main_function.php on line 483 Warning: in_array() expects parameter 2 to be array, null given in /var/www/html/workspay.ru/include/main_function.php on line 483 Warning: in_array() expects parameter 2 to be array, null given in /var/www/html/workspay.ru/include/main_function.php on line 483 Warning: in_array() expects parameter 2 to be array, null given in /var/www/html/workspay.ru/include/main_function.php on line 483 Warning: in_array() expects parameter 2 to be array, null given in /var/www/html/workspay.ru/include/main_function.php on line 483 Warning: in_array() expects parameter 2 to be array, null given in /var/www/html/workspay.ru/include/main_function.php on line 483 Готовая ВКР на тему: ВЛИЯНИЕ ВОЗНАГРАЖДЕНИЯ НА СОЗДАНИЕ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОНЛАЙН-ОТЗЫВОВ ПОТРЕБИТЕЛЯМИ


🔍 Поиск готовых работ

🔍 Поиск работ

ВЛИЯНИЕ ВОЗНАГРАЖДЕНИЯ НА СОЗДАНИЕ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОНЛАЙН-ОТЗЫВОВ ПОТРЕБИТЕЛЯМИ

Работа №133484

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

маркетинг

Объем работы63
Год сдачи2021
Стоимость4235 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
55
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 4
Глава 1. Создание и использование онлайн-отзывов потребителями 8
1.1. Обзор рынка e-commerce 8
1.2. Использование онлайн-отзывов 9
1.3. Создание онлайн-отзывов 14
1.4. Взаимосвязь создания и использования онлайн-отзывов потребителями 18
Глава 2. Разработка модели влияния вознаграждения на создание и использование онлайн-отзывов потребителями 20
2.1. Вознаграждение как маркетинговая тактика 20
2.2. Влияние вознаграждения на поведение потребителей 21
2.3. Скептицизм потребителей к онлайн-отзывам 23
2.4. Описание концептуальной модели 25
2.5. Формулирование гипотез 27
Глава 3. Эмпирическое исследование влияния вознаграждения на создание и использование онлайн-отзывов потребителями 30
3.1. Методология исследования 30
3.2. Описание выборки 30
3.3. Результаты эмпирического исследования 32
3.4. Выводы 40
3.5. Рекомендации 42
Заключение 45
Список источников 47
Приложения 55
Приложение 1. Социально-демографические характеристики кластеров 55
Приложение 2. Регрессионный анализ 59


В современном мире люди по-разному подходят к выбору товаров и услуг в стремлении снизить риски, связанные с их приобретением. С этой точки зрения сарафанное радио (WOM) исторически принято считать одним из самых влиятельных способов передачи информации. Однако обычное межличностное общение эффективно только в ограниченных условиях социального взаимодействия и его влияние стремительно уменьшается с течением времени и увеличением расстояния . Так, развитие и достижения в области коммуникационных и информационных технологий, в особенности интернета, глубоко изменили способы передачи данных и превзошли традиционные ограничения устного взаимодействия: теперь потребители могут легко и свободно получать доступ к информации и обмениваться мнениями о компаниях, продуктах и услугах в беспрецедентном масштабе в режиме реального времени независимо от временных и географических ограничений.
С развитием интернета стремительно растет и рынок электронной коммерции: лишь за 2019-2020 год его объём увеличился на 24,1% .При этом потребители все больше доверяют онлайн-покупкам: по оценкам экспертов, к 2040 году около 95% всех покупок будет совершаться электронно. В связи с этим онлайн-отзывы становятся все более распространенным способом обмена информации о личном опыте использования продуктов и услуг между потребителями. Потенциальные покупатели полагаются на такую информацию, чтобы сделать вывод о качестве продукции и принять решение о покупке: согласно ранее проведенным исследованиям, 91% респондентов смотрят отзывы других покупателей, прежде чем совершить онлайн-покупку. При этом33% потребителей оставляют отзывы в интернете за редким исключением, а 13% из них – никогда этого не делали . Интересно и то, что с каждым годом повышается активность потребителей в отношении создания контента – они все чаще публикуют онлайн-отзывы, а их значительное большинство является положительным .
Хотя общее количество онлайн-отзывов о продуктах стремительно растет, не каждый отдельный продукт получает большое количество рецензий. Джиндал и Лю (2008) показали, что в данных, извлеченных с Amazon.com, существует большое количество продуктов с очень маленьким числом отзывов (например, 50% продуктов имеют только 1 отзыв). Дуан и др. (2008) обнаружили, что количество онлайн-отзывов положительно влияет на прибыльность компаний. Гхош и Ипейротис (2011) также продемонстрировали, что большее количество обзоров коррелирует с высокими продажами продукции. Таким образом, отсутствие отзывов о товаре может быть истолковано покупателями как сигнал о плохом качестве продукта. В то же время, если покупатели воздерживаются от покупки товара из-за отсутствия отзывов, это приводит к нехватке покупателей, которые могут написать эти отзывы. Чтобы решить проблему «холодного старта» и повысить вовлеченность потребителей в процесс создания и использования eWOM, компании начинают активно предоставлять клиентам различные стимулы, среди которых – вознаграждение.
При обсуждении платных отзывов первые слова, которые приходят в голову, – это «фальшивка», «предвзятость» и «бесполезность». Это действительно так, когда рецензенты публикуют либо положительные, либо отрицательные отзывы, которые отличаются от их реального мнения. Однако неуместно считать все оплачиваемые отзывы недостоверными. Платные обзоры существуют давно: многие известные журналы (например, Consumer Reports, Wine Spectator) предоставляют отзывы, написанные наемными сотрудниками и критиками. Кроме того, награды за отзывы уже активно используются такими компаниями, как Lamoda, ВкусВилл, OZON, Эльдорадо, СберМегаМаркет и многие другие: онлайн-платформы начисляют бонусные баллы за оставленный отзыв о недавно приобретенном товаре. Такая стратегия, согласно исследованию экспертов приложения «Кошелёк», помогает бизнесу собирать отзывы о новых продуктах в кратчайшие сроки .
Исследования расходятся во мнениях относительно того, приносит ли такая практика пользу. Хеннинг-Турау и др. (2004) предполагают, что как денежная, так и неденежная мотивация способствует созданию онлайн-отзывов. Ряд других исследований показывает, что денежные стимулы эффективны в указанных целях (Burtchetal., 2018; CabralandLi, 2015; Fradkinetal., 2015). Смит (2011) специально рассматривает предпочтения миллениалов, движущей силы онлайн-покупок, и обнаруживает, что при наличии скидок или вознаграждения, потребители более склонны к созданию онлайн-рецензий. Однако другие эксперты выявили побочные эффекты экономических стимулов: Фрей и Джеген (2001) указывают на «эффект вытеснения» денежного вознаграждения, поскольку люди могут сделать неблагоприятные выводы о мотивации рецензентов. Эту точку зрения поддерживают и Бенабу и Тироль (2006).
Несмотря на то, что область онлайн-отзывов и eWOM характеризуется значительным количеством разносторонних публикаций с конца 1990-х годов, работ, которые комплексно изучают влияние вознаграждения на поведение потребителей, по-прежнему мало. Кроме того, отсутствуют исследования, которые рассматривают использование и создание онлайн-отзывов в качестве единой стратегии. Поэтому многие вопросы остаются открытыми, в том числе: пишут ли отзывы люди, которые их читают? Почему процент пишущих меньше, чем процент читающих? Как на эти два типа поведения влияют финансовые стимулы? Данное исследование вносит вклад в восполнение существующего пробела.
Цель работы –определить, какое воздействие вознаграждение оказывает на готовность потребителей использовать и создавать онлайн-отзывы. Для достижения описанной цели ставятся следующие задачи:
• Определить особенности использования и создания онлайн-отзывов потребителями на основании обзора существующей литературы;
• Разработать концептуальную модель влияния вознаграждения на использование и создание онлайн-отзывов потребителями;
• Эмпирически протестировать модель с помощью исследований;
• Разработать практические рекомендации по применению результатов исследования для бизнеса.
Формат – исследовательская работа. Предполагается, что по итогам исследования будут:
1) Выявлены и протестированы закономерности влияния вознаграждения на использование и созданий онлайн-отзывов потребителями с учетом их индивидуальных характеристик;
2) Разработаны практические рекомендации по применению результатов концептуальной модели.
Основные источники информации: вторичные (литература и успешные практики в изучаемой области, данные исследования поведения потребителей в интернете за 2019-2020 год), первичные (онлайн-опрос потребителей для тестирования концептуальной модели и разработки практических рекомендаций).
Инструментарий исследовательской работы: контент-анализ научной и публицистической литературы, статистический анализ данных с помощью пакета SPSS.
Описанные подходы к достижению целей и задач исследования определили структуру и логику работы. Исследование состоит из трех глав, введения и заключения. Введение представляет собой краткий экскурс в проблематику и план по изучению предмета исследования. В первой главе кратко описываются тенденции и тренды на рынке e-commerce и eWOM, приводится анализ литературы по изучаемой теме для описания двух основных стратегий взаимодействия потребителей с онлайн-отзывами и их связи. Во второй главе формулируется концептуальная модель влияния вознаграждения на использование и создание онлайн-отзывов, формулируются и обосновываются гипотезы для ее тестирования, разработанные на основании существующих исследований. В третьей главе проводится эмпирический анализ данных для проверки выдвинутых ранее предположений. В этой же части формулируются выводы и предлагаются управленческие рекомендации по использованию результатов данного исследования.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
КУРСОВЫЕ СТАТЬИ ВКР

Исследования, посвященные изучению онлайн-отзывов и их влиянию на поведение потребителей, разнообразны и тесно связаны с контекстом анализа, в особенности с рассматриваемым набором факторов. Целью данной работы стало определение воздействия осведомленности потребителей о вознаграждении, предлагаемом компаниями за создание онлайн-отзывов, на готовность использовать и писать их.
По итогам теоретического анализа, проведенного в первой главе, были определены общие характеристики потребителей в отношении онлайн-покупок, выявлены особенности использования и создания онлайн-отзывов потребителями, а также изучены упоминания о связи этих типов поведения в научно-публицистической литературе. В результате обзора существующих исследований выяснилось, что, несмотря на активное и весьма глубокое изучение контекста онлайн-отзывов и их влияния на потребителя, отсутствуют работы, рассматривающие использование и создание онлайн-отзывов одновременно, с позиции одного человека.
На основании результатов первой главы было отмечено, что среди существующих мотивов взаимодействия с eWOM-контентом, наименее изученным и наиболее противоречивым является вознаграждение – фактор внешней мотивации потребителей. Вознаграждение используется многими известными компаниями (eBay, BestBuy, OZON, ВкусВилл, Эльдорадо и др.) для стимулирования написания онлайн-отзывов о продуктах или услугах. Ряд исследований доказывают, что финансовые стимулы положительно воздействуют на склонность потребителей создавать обзоры. Тем не менее, недавние работы опровергают эту точку зрения и приводят аргументы в пользу негативного влияния вознаграждения на мотивацию потребителей и качество онлайн-обзоров. Так, была сформулирована концептуальная модель влияния вознаграждения на использование и создание онлайн-отзывов потребителями. В целях объяснения противоречий в исследованиях относительно эффекта вознаграждения в модель была включена промежуточная переменная – скептицизм потребителей в отношении онлайн-отзывов.
В третьей главе для тестирования гипотез концептуальной модели был проведен анализ эмпирических данных, полученных Центром стратегического маркетинга и инноваций Высшей школы менеджмента СПбГУ в результате онлайн-опроса 561 респондентов, совершавших покупки с марта 2019 по март 2020 года. С помощью кластерного анализа опрошенные были разделены на 4 группы в зависимости от частоты создания и использования отзывов: «Искатели», «Безучастные», «Созерцатели» и «Аналитики-активисты». Поскольку каждая группа интернет-покупателей по-разному подходит к работе с отзывами и в разной степени осведомлена о финансовом стимулировании отзывов, то компаниям, работающим на рынке онлайн-торговли, необходимо тщательно планировать свою маркетинговую деятельность, разрабатывать для каждого сегмента соответствующую стратегию и креативно подходить к процессу вовлечения потребителей к eWOM.
 



1. Альгрен М. – Статистика электронной коммерции и факты онлайн-покупок для 2020. [Электронный ресурс]– Режим доступа: https://www.websitehostingrating.com/ru/ecommerce-statistics-facts/, свободный.
2. Интернет-торговля в России 2020 [Электронный ресурс] // DataInsight. — 2021. — Режим доступа: https://datainsight.ru/sites/default/files/DI_eCommerce2020.pdf, свободный.
3. Использование отзывов при онлайн-покупках [Электронный ресурс] // DataInsight совместно с AliExpress Россия. — 2021. — Режим доступа: https://datainsight.ru/sites/default/files/DI_Aliexpress_GuidedBuying.pdf, свободный.
4. Как ритейлеры мотивируют клиентов оставлять отзывы [Электронный ресурс] // Блог приложения «Кошелёк». — 2020. — Режим доступа: https://blog.cardsmobile.ru/kak-ritejlery-motiviruyut-klientov-ostavlyat-otzyvy, свободный.
5. Купрейченко, А. Б. Доверие к информации как фактор доверия к электронным масс-медиа. / А. Б. Купрейченко, Е. В. Шляховая // Психолого-педагогические исследования. — 2012. — №1. — С. 370–380.
6. 6 Tips For Getting Online Reviews and Building Trust [Электронный ресурс]. // Forbes. — 2019. —Режим доступа: https://www.forbes.com/sites/jiawertz/2019/07/16/6-tips-for-getting-online-reviews-and-building-customer-trust/?sh=3f017f0e7982, свободный.
7. 7 Trends That Will Shape the Future of eCommerce in 2021 [Электронный ресурс] // ChannelSight. — 2021. — Режим доступа: https://www.channelsight.com/blog/ecommerce-trends, свободный.
8. 10 Online Review Statistics You Need to Know [Электронный ресурс]. // OBERLO. — 2020. — Режим доступа: https://www.oberlo.com/blog/online-review-statistics, свободный.
9. Ait Oumeziane, B., Schryer-Praga, J., and Foti, D., Why Don’t They ‘like’ Me More: Comparing theTime Courses of Social and Monetary Reward Processing // Neuropsychologia. — 2017. — Vol. 107. — P. 48–59.
10. An, Q., Ma, Y., Du, Q., Xiang, Z., & Fan, W., Role of user-generated photos in online hotel reviews: An analytical approach. // Journal of Hospitality and Tourism Management. — 2020. — Vol. 45. — P. 633–640.
11. Anderson, E. T. and Simester, D. I., Reviews without a purchase: Low ratings, loyal customers and deception. // Journal of Marketing Research. — 2014. — Vol. 51. — P. 249–269.
12. Anderson, M., Study: 72% of consumers trust online reviews as much as personal recommendations. Search Engine Land. — 2012.
13. Badke, W., Information overload? maybe not. // Online 34.5: General Reference Center Gold. — 2010. — Vol. 34 (5). — P. 52–54.
14. Bénabou, R. & Tirole. J., Incentives and prosocial behavior // American economic review. — 2006. — Vol. 96 (5). — P. 1652–1678.
15. Black, H. D., and S. W. Kelley., A Storytelling Perspective on Online Customer Reviews Reporting Service Failure and Recovery. // Journal of Travel and Tourism Marketing. — 2009. — Vol. 26 (2). — P. 169–179.
16. Bonner, S. E., & Sprinkle, G. B., The effects of monetary incentives on effort and task performance: theories, evidence, and a framework for research // Accounting, organizations and society. — 2002. — Vol. 27 (4-5). — 303-345.
17. Bronner, F., & de Hoog, R., Vacationers and eWOM: Who postst, and why, where, and what? // Journal of Travel Research. — 2011. — Vol. 50 (1). — P. 15–26.
18. Burtch, G., Hong, Y., Bapna, R., & Griskevicius, V., Stimulating online reviews by combining financial incentives and social norms. // Management Science. — 2018. — Vol. 64 (5). — P. 2065–2082.
19. Burton, J., & Khammash, M., Why do people read reviews posted on consumer-opinion portals? // Journal of Marketing Management. — 2010. — Vol. 26 (3-4). — P. 230–255.
20. Cabral L, Li L., A dollar for your thoughts: Feedback conditional rebates on eBay. // Management Sci. — 2015. — Vol. 61(9). — P. 2052–2063.
21. Charts: How the coronavirus is changing ecommerce [Электронный ресурс] // Digital Commerce 360 estimates. — 2021. — Режим доступа: https://www.digitalcommerce360.com/2021/02/15/ecommerce-during-coronavirus-pandemic-in-charts/, свободный.
22. Chen, L., Li, W., Chen, H. & Geng, S., Detection of fake reviews: Analysis of sellers’ manipulation behavior. // Sustainability. — 2019. — Vol. 11 (17). — P. 4802.
23. Cheung, C. M. K., M. K. O. Lee, and N. Rabjohn, The Impact of Electronic Word-of-Mouth: The Adoption of Online Opinions in Online Customer Communities. // Internet Research. — 2008. — Vol.18 (3). — P. 229–247.
24. Cheung, C. M., & Lee, M. K., What drives consumers to spread electronic word of mouth in online consumer-opinion platforms. // Decision Support Systems. — 2012. — Vol. 53(1). — P. 218–225.
25. Cheung, C., Sia, C.-L, Kuan, K., Is This Review Believable? A Study of Factors Affecting the Credibility of Online Consumer Reviews from an ELM Perspective. // Journal of the Association for Information Systems. — 2012. — Vol. 13 (8). — P.618–635.
26. Cheung, M. Y., L. Chuan, L. S. Choon, & C. Huaping, Credibility of Electronic Word-of-Mouth: Informational and Normative Determinants of on-Line Consumer Recommendations. // International Journal of Electronic Commerce. — 2009. — Vol. 13 (4). — P. 9–38.
27. Chevalier, J.A. and Mayzlin, D., The effect of word of mouth on sales: online book reviews. // Journal of Marketing Research. — 2006. — Vol. 43 (3). — P. 345–354.
28. Christodoulides, G., Jevons, C., & Bonhomme, J., Memo to marketers: quantitative evidence for change - how user-generated content really affects brands. // Journal of advertising research. — 2012. — Vol. 52 (1). — P. 53–65.
29. Danescu-Niculescu-Mizil, C., G. Kossinets, J. Kleinberg and L. Lee.,How Opinions Are Received by Online Communities: A Case Study on Amazon.Com Helpfulness Votes. // In International Conference on the World Wide Web, New York. — 2009.
30. Doh, S. J., and J. S. Hwang, How Consumers Evaluate EWOM (Electronic Word-of-Mouth) Messages. // CyberPsychology & Behavior. — 2009. — Vol.12 (2). — P. 193–197.
31. Duan, W., Gu, B., and Whinston A. B., Do Online Reviews Matter? – An Empirical Investigation of Panel Data // Decision Support Systems. — 2008. — Vol. 45 (4). — P. 1007–1016.
32. Duan, Yongrui, Chen Chen, and Jiazhen Huo, The impact of monetary rewards for online reviews. // Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics. — 2019.
33. Ellison, G. and Fudenberg, D., Word-of-mouth communication and social learning. // The Quarterly Journal of Economics. — 1995. — Vol. 110 (1). — P. 93–125.
34. Evans, M., Jamal, A., & Foxall, G., Consumer behaviour. // Chichester, England: John Wiley. — 2006. — P. 4.
35. Fake Reviews Are a Real Problem: 8 Statistics That Show Why [Электронный ресурс] // BrightLocal. — 2019. —Режим доступа: https://www.brightlocal.com/learn/fake-reviews-are-a-real-problem-8-statistics-that-show-why/, свободный.
36. Flanagin, A. J., & Metzger, M. J., Trusting expert-versus user-generated ratings online: The role of information volume, valence, and consumer characteristics. // Computers in Human Behavior. — 2013. — Vol. 29. — P. 1626–1634.
37. Fradkin A, Grewal E, Holtz D, Pearson M, Bias and reciprocity in online reviews: Evidence from field experiments on Airbnb. // Proceeding Sixteenth ACM Conference on Economics and Computation (ACM, New York). — 2015. — P. 641–641.
38. Frey, B.S. and Jegen, R., Motivational interactions: effects on behaviour // Annales d’Economie et de Statistique. — 2001. — Vol. 63/64. — P. 131–153.
39. Fryer R.G., Financial incentives and student achievement: Evidence from randomized trials. // Quart. Journal of Economics. — 2011. — Vol. 126 (4). — P. 1755–1798.
40. Ghose, A., and Ipeirotis, P. G., Designing Novel Review Ranking Systems: Predicting Usefulness and Impact of Reviews // In Proceeding of the 9th International Conference on Electronic Commerce. — 2007. — P.303–310.
41. Gneezy,U.andRustichini,A., Pay enough or don’t pay at all // The Quarterly Journal of Economics. — 2000.—Vol.115 (3). — P.791–810.
42. Godes, D. and Mayzlin, D., Using online conversations to study word-of-mouth communication. // Marketing science. — 2004. — Vol. 23 (4). — P.545–560.
43. Granovetter, M.S., The strength of weak ties. // American journal of sociology. — 1973. — Vol. 78 (6). — P.1360–1380.
44. Gronhaug, K., Education and buyer behavior. // Acta Sociologica. — 1974. — Vol. 17 (2). — P.179–189.
45. Hennig-Thurau, T., & Walsh, G., Electronic word-of-mouth: Motives for and consequences of reading customer articulations on the Internet. // International Journal of Electronic Commerce. — 2003. — Vol. 8 (2). — P. 51–74.
46. Heyman, J. and Ariely, D., Effort for payment a tale of two markets. // Psychological Science. — 2004. —Vol. 15 (11). — P. 787–793.
47. Ho, J. Y., & Dempsey, M., Viral marketing: Motivations to forward online content. // Journal of Business Research. — 2010. — Vol. 63 (9-10). — P. 1000–1006.
48. Hu, N., L. Ling, & J. J. Zhang., Do Online Reviews Affect Product Sales? The Role of Reviewer Characteristics and Temporal Effects. // Information Technology and Management. — 2008. — Vol. 9 (3). — P. 201–214.
49. Huang, A. H., K. Chen, D. C. Yen, and T. P. Tran., A Study of Factors That Contribute to Online Review Helpfulness. // Computers in Human Behavior. — 2015. — Vol. 48. — P. 17–27.
50. Jacobsen, S., Why did I buy this? The effect of WOM and online reviews in post-purchase attribution for product outcomes. // Journal of Research in Interactive Marketing. — 2018. — Vol. 12 (3). — P. 370–396.
51. Jang, S. C., & Jeong, E. H., Restaurant experiences triggering positive electronic word-of-mouth (eWOM) motivations. // International Journal of Hospitality Management. — 2010. — Vol. 30 (2). — P. 356–366.
52. Jiménez, F. R., & Mendoza, N. A., Too Popular to Ignore: The Influence of Online Reviews on Purchase Intentions of Search and Experience Products. // Journal of Interactive Marketing. — 2013. — Vol. 27 (3). — P. 226–235.
53. Jindal, N., and Liu, B., Opinion Spam and Analysis. // In International Conference on Web Search and Web Data Mining. — 2008. — P. 219–230.
54. Berezina, K., Bilgihan, A., Cobanoglu, C. and Okumus, F., Understanding satisfied and dissatisfied hotel customers: text mining of online hotel reviews. // Journal of Hospital Marketing. — 2016. — Vol. 25 (1). — P. 1–24.
55. Khern-am-nuai W, Kannan K., Extrinsic versus intrinsic rewards to participate in a crowd context: An analysis of a review platform. // Working paper, Purdue University, West Lafayette. — 2016.
56. Kim, J. M., Jun, M., & Kim, C. K., The effects of culture on consumers' consumption and generation of online reviews. // Journal of Interactive Marketing. — 2018. — Vol. 43. — P. 134–150.
57. Kim, J. M., Kim, M., & Key, S., When profile photos matter: the roles of reviewer profile photos in the online review generation and consumption processes. // Journal of Research in Interactive Marketing. — 2020.
58. Kuan, K. K., Hui, K. L., Prasarnphanich, P., & Lai, H. Y., What makes a review voted? An empirical investigation of review voting in online review systems. // Journal of the Association for Information Systems. — 2015. — Vol. 16(1).
59. Kvaløy, O., Nieken, P. and Schöttner, A., Hidden benefits of reward: a field experiment on motivation and monetary incentives. // European Economic Review. — 2015. — Vol. 76. — P. 188-199.
60. Kwon, B.C., Kim, S.H., Duket, T., Catalán, A. and Yi, J.S., Do people really experience information overload while reading online reviews? // International Journal of Human-Computer Interaction. — 2015. — Vol. 31 (12). — P..959–973.
61. Latest Online Reviews Statistics in 2020. TheImpactonBusiness. [Электронный ресурс] // Review42. — 2021. — Режим доступа: https://review42.com/resources/online-reviews-statistics/, свободный.
62. Lazauskas, J. Study: Sponsored content has a trust problem [Электронныйресурс] // J. Lazauskas. — 2014. — Режимдоступа: http://contently.com/strategist/2014/07/09/study-sponsored-content-has-a-trust-problem-2/, свободный.
63. Lee, E. J., & Shin, S. Y., When do consumers buy online product reviews? Effects of review quality, product type, and reviewer’s photo. // Computers in Human Behavior. — 2014. — Vol. 31. — P. 356–366.
64. Lee, M., & Youn, S., Electronic word of mouth (eWOM). // International Journal of Advertising. — 2009. — Vol. 28 (3). — P. 473–499.
65. Lelis, S., & Howes, A., Informing decisions: how people use online rating information to make choices. // In Proceedings of the 2011 annual conference on human factors in computing systems. — 2011. — P. 2285–2294.
66. Lim, Y.-S., & Van Der Heide, B., Evaluating the wisdom of strangers: The perceived credibility of online consumer reviews on Yelp. // Journal of Computer-Mediated Communication. — 2015. — Vol. 20. — P. 67–82.
67. Liu, Z, & Sangwon, P., What makes a useful online review? Implication for travel product websites. // Tourism management. — 2015. — Vol. 47. — P. 140–151.
68. Marinescu, I., Nadav, K., Chamberlain, A. & Smart, M., Incentives can reduce bias in online reviews. // National Bureau of Economic Research. — 2018.
69. McKnight, D. Harrison, Vivek Choudhury, & Charles Kacmar, The impact of initial consumer trust on intentions to transact with a web site: a trust building model. // The journal of strategic information systems. — 2002. — Vol. 11 (3-4). — P. 297–323.
70. Modern Consumer Journey. Right Message at the Right Time [Электронныйресурс] // ChannelSight. — 2021. — Режимдоступа: https://www.channelsight.com/blog/modern-consumer-journey-right-message-at-the-right-time, свободный.
71. Mudambi, S. M., and D. Schuff, What Makes a Helpful Online Review? A Study of Customer Reviews on Amazon.Com. // MIS Quarterly. — 2010. — Vol. 31 (1). — P. 185–200.
72. Obermiller, C. and Spangenberg, E.R, Development of a scale to measure consumer skepticism toward advertising, // Journal of Consumer Psychology. — 1998. — Vol. 7 (2). — P. 159–186.
73. Online shopping and E-commerce [Электронныйресурс] // Pew Research Center. – 2016. – Режимдоступа: https://www.pewresearch.org/internet/2016/12/19/online-shopping-and-e-commerce/, свободный.
74. Ozakca, M., & Lim, Y.-K., A study of reviews and ratings on the internet. // In CHI ’06 extended abstracts on human factors in computing systems. — 2006. — P. 1181–1186.
75. Park, C., & Lee, T. M., Information direction, website reputation and eWOM effect: A moderating role of product type. // Journal of Business research. — 2009. — Vol. 62 (1). — P. 61–67.
76. Park, S. and Nicolau, J.L., Asymmetric effects of online consumer reviews. // Annals of Tourism Research. — 2015. — Vol. 50. — P. 67–83.
77. Punj, G., Income effects on relative importance of two online purchase goals: Saving time versus saving money? // Journal of Business Research. — 2012. — Vol. 65(5)7 — P.634–640.
78. Reimer, T. & Benkenstein, M., When good WOM hurts and bad WOM gains: The effect of untrustworthy online reviews. // Journal of Business Research. — 2016. — Vol. 69 (12). — P. 5993–6001.
79. Rensink, J.M., What Motivates People to Write Online Reviews and Which Role Does Personality Play? // Master's thesis, University of Twente. — 2013.
80. Schlosser, A. E., Can including pros and cons increase the helpfulness and persuasiveness of online reviews? The interactive effects of ratings and arguments. // Journal of Consumer Psychology. — 2011. —Vol. 21 (3). — P. 226–239.
81. Senecal, S., & Nantel, J., The influence of online product recommendations on consumers’ online choices. // Journal of Retailing. — 2014. — Vol. 80. — P.159–169
82. Sher, P. J., & Lee, S.-H., Consumer skepticism and online reviews: an elaboration likelihood model perspective. // Social Behavior & Personality: An International Journal. — 2009. — Vol. 37(1). — P. 137–143
83. The Future of Ecommerce Report 2021 [Электронныйресурс]. // Shopify Plus — 2021. — Режимдоступа: https://enterprise.plus.shopify.com/rs/932-KRM-548/images/Shopify_Future_of_Commerce.pdf, свободный.
84. The Secret Life of Search. [Электронный ресурс] // RedC. — 2018. — Режим доступа: https://www.redcmarketing.com/app/uploads/2018/10/The-Secret-Life-of-Search.pdf,
85. Volpp K.G, Troxel A.B, Pauly M.V., Glick H.A., Puig A., Asch D.A., Galvin R., et al., A randomized, controlled trial of financial incentives for smoking cessation. // New England J. Medicine. — 2009. — Vol. 360 (7). — P. 699–709.
86. Wang, C. & Hung-Yu C., Believe or skepticism? An empirical study on individuals’ attitude to blog product review. // International Journal of Innovation, Management and Technology. — 2012. — Vol. 3 (4) — P. 343–348.
87. Wang, D., Liu, T., and Shi, J., Development of monetary and social reward processes //Scientific reports. — 2017. — Vol. 7 (1). — P. 1–10.
88. Wang J, Ghose A, Ipeirotis P., Bonus, disclosure, and choice: What motivates the creation of high-quality paid reviews? // International Conference of Information Systems (ICIS 2012). — 2012.
89. Wang, X., & Sanders, G. L., For Money, and for Fun: Exploring the Effects of Gamification and Financial Incentives on Motivating Online Review Generation. // AMCIS 2019 Proceedings. — 2019.
90. Wang, Y., Wang, J. and Yao, T., What makes a helpful online review? A meta-analysis of review characteristics. // Electronic Commerce Research. — 2019. — Vol. 19 (2). — P. 257–284.
91. Wu, P. F., Heijden, H.V.D. & Korfiatis, N.T., The Influences of Negativity and Review Quality on the Helpfulness of Online Reviews. // In Thirty Second International Conference on Information Systems, Shanghai. — 2011.
92. X. Xu, Examining an asymmetric effect between online customer reviews emphasis and overall satisfaction determinants. // Journal of Business Research. — 2020. — Vol. 106. — P. 196–210.
93. Xiang, Z., Schwartz, Z., Gerdes Jr, J. H., & Uysal, M., What can big data and text analytics tell us about hotel guest experience and satisfaction? // International Journal of Hospitality Management. — 2015. — Vol. 44. —P. 120–130.
94. Zhao, Y., Xu, X., Wang, M., Predicting overall customer satisfaction: big data evidence from hotel online textual reviews // International Journal of Hospitality Management. — 2019. — Vol. 76. — P. 111–121.
95. Yap, K. B., Soetarto, B., & Sweeney, J. C.,The relationship between electronic wordof-mouth motivations and message characteristics: The sender’s perspective. // Australasian Marketing Journal. — 2013. — Vol. 21. — P. 66–74.
96. Yoo, C. W., Sanders, G. L., & Moon, J., Exploring the effect of e-WOM participation on e-Loyalty in e-commerce. // Decision Support Systems. — 2013. — Vol. 55 (3). — P. 669–678.
97. Yoo, K. H., & Gretzel, U., Influence of personality on travel-related consumer-generated media creation. // Computers in Human Behavior. — 2007. —Vol. 27 (2). — P. 609–621.
98. Zhu, F., & Zhang, X., Impact of online consumer reviews on sales: The moderating role of product and consumer characteristics. // Journal of marketing. — 2010. — Vol. 74 (2). —P. 133–148.

Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.