基于京東手機(jī)在線評(píng)論的客戶(hù)滿(mǎn)意度影響因素研究.pdf

1、電子商務(wù)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的當(dāng)今社會(huì)，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物規(guī)模及網(wǎng)購(gòu)人數(shù)都在逐漸擴(kuò)大，各電商平臺(tái)產(chǎn)生了海量的在線評(píng)論信息。如何從海量的半結(jié)構(gòu)化甚至非結(jié)構(gòu)化的評(píng)論中提取有用的信息已成為近來(lái)的研究熱點(diǎn)。因此基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電子商務(wù)在線評(píng)論信息挖掘?qū)ι碳壹捌脚_(tái)都十分重要。
　　本文以在線評(píng)論、客戶(hù)滿(mǎn)意度、數(shù)據(jù)挖掘等理論為基礎(chǔ)，選擇京東2016年銷(xiāo)量前5的手機(jī)作為研究對(duì)象。從商品、平臺(tái)、物流等因素分析電子商務(wù)客戶(hù)滿(mǎn)意度，對(duì)選擇的手機(jī)產(chǎn)品進(jìn)行歸類(lèi)和篩選，運(yùn)用

2、爬蟲(chóng)軟件抓取5款產(chǎn)品近5000個(gè)在線評(píng)論信息。通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、高頻詞提取計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)處理等，最終確定13個(gè)對(duì)客戶(hù)滿(mǎn)意度有一定影響的特征因素變量，建立了情感詞典及量化評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)并將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。將量化過(guò)的商品特征因素?cái)?shù)據(jù)導(dǎo)入到最新貝葉斯數(shù)據(jù)分析軟件Clementine中，建立各產(chǎn)品的滿(mǎn)意度貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)。計(jì)算各子節(jié)點(diǎn)在其父節(jié)點(diǎn)事件下的條件概率分布，輸出各特征因素對(duì)滿(mǎn)意度的重要性排序表。利用原數(shù)據(jù)建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)比分析貝葉斯

3、網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確性，比較分析對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。
　　結(jié)果顯示，選擇的5款手機(jī)中，消費(fèi)者對(duì)商品的外觀屬性、物流、性能屬性以及價(jià)格屬性最為關(guān)注。同時(shí)，顧客對(duì)于商品屬性的評(píng)價(jià)不僅限于該屬性，其相關(guān)節(jié)點(diǎn)特別是父節(jié)點(diǎn)屬性對(duì)子節(jié)點(diǎn)有較大的影響?？蛻?hù)對(duì)手機(jī)的屬性既有著相同的關(guān)注點(diǎn)，又有自己個(gè)性化的需求。研究結(jié)果表明，電商平臺(tái)手機(jī)銷(xiāo)售滿(mǎn)意度關(guān)鍵因素依次是外觀屬性、物流、性能屬性以及價(jià)格屬性。電商平臺(tái)及商家應(yīng)根據(jù)消費(fèi)者消費(fèi)偏好、商品屬性、功能及物流等關(guān)