基于京東手機在線評論的客戶滿意度影響因素研究.pdf

1、電子商務(wù)經(jīng)濟快速發(fā)展的當今社會，網(wǎng)絡(luò)購物規(guī)模及網(wǎng)購人數(shù)都在逐漸擴大，各電商平臺產(chǎn)生了海量的在線評論信息。如何從海量的半結(jié)構(gòu)化甚至非結(jié)構(gòu)化的評論中提取有用的信息已成為近來的研究熱點。因此基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電子商務(wù)在線評論信息挖掘?qū)ι碳壹捌脚_都十分重要。
　　本文以在線評論、客戶滿意度、數(shù)據(jù)挖掘等理論為基礎(chǔ)，選擇京東2016年銷量前5的手機作為研究對象。從商品、平臺、物流等因素分析電子商務(wù)客戶滿意度，對選擇的手機產(chǎn)品進行歸類和篩選，運用

2、爬蟲軟件抓取5款產(chǎn)品近5000個在線評論信息。通過數(shù)據(jù)清洗、高頻詞提取計數(shù)數(shù)據(jù)處理等，最終確定13個對客戶滿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分標準并將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。將量化過的商品特征因素數(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)品的滿意度貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)。計算各子節(jié)點在其父節(jié)點事件下的條件概率分布，輸出各特征因素對滿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，對比分析貝葉斯

3、網(wǎng)絡(luò)模型的準確性，比較分析對模型進行檢驗。
　　結(jié)果顯示，選擇的5款手機中，消費者對商品的外觀屬性、物流、性能屬性以及價格屬性最為關(guān)注。同時，顧客對于商品屬性的評價不僅限于該屬性，其相關(guān)節(jié)點特別是父節(jié)點屬性對子節(jié)點有較大的影響?？蛻魧κ謾C的屬性既有著相同的關(guān)注點，又有自己個性化的需求。研究結(jié)果表明，電商平臺手機銷售滿意度關(guān)鍵因素依次是外觀屬性、物流、性能屬性以及價格屬性。電商平臺及商家應(yīng)根據(jù)消費者消費偏好、商品屬性、功能及物流等關(guān)