在線評論對消費者滿意度及商品銷量的影響研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)逐漸成為消費者獲得產(chǎn)品和服務(wù)的重要渠道，網(wǎng)購也成為人們生活中常見的行為。隨著時間的推移，網(wǎng)絡(luò)評論數(shù)量飛速增長。消費者為做出可靠的購買決策，越來越習慣在網(wǎng)上瀏覽大量的在線評論，以此來了解產(chǎn)品的質(zhì)量和賣家的服務(wù)口碑。同時，企業(yè)也迫切地想從評論中獲知消費者滿意的關(guān)鍵因素，以此來制定企業(yè)營銷對策。
　　本文以在線評論為研究對象，采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具從淘寶網(wǎng)獲取在線評論文本，利用文本挖掘識別出在線評論影響消費者滿意度的

2、關(guān)鍵因素;接著抓取商品銷量信息，以精細加工可能性模型（Elaboration Likelihood Model，簡稱ELM）為基礎(chǔ)，分析在線評論對商品銷量造成影響的具體因素，同時探討商品類型對在線評論與商品銷量關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。
　　首先，本文采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具在淘寶網(wǎng)進行搜索型商品和體驗型商品的評論采集，通過內(nèi)容分析法識別出在線評論影響消費者滿意度的關(guān)鍵因素，并建立高頻特征詞矩陣。通過分析發(fā)現(xiàn)，商品質(zhì)量、體驗效果和服務(wù)水平三個因素最

3、能影響消費者滿意度;同時數(shù)據(jù)表明，首次未進行評價的消費者，對商品進行追加評論的行為并不受到商品類型的影響;最后，通過高頻特征詞矩陣發(fā)現(xiàn)，評論長度越長的評論，提及高頻詞的比例也越高，包含有用的信息也越多。
　　接著，本文在相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，提出在線評論對商品銷量影響的概念模型和研究假設(shè)?；贓LM模型創(chuàng)建了兩條影響路徑，即中樞路徑和邊緣路徑。然后，在淘寶網(wǎng)進行數(shù)據(jù)采集并預(yù)處理后，使用統(tǒng)計分析工具SPSS對數(shù)據(jù)進行分析，采用多元回歸分