消费者对电子商务平台销售生鲜产品满意度测算研究——基于京东生鲜在线评论的分析

生鲜食品是消费者日常生活的必需品,消费者对电子商务平台销售生鲜产品的满意度影响其重购意愿,对消费者满意的测度具有重大意义。本文运用python编程的方法爬取京东生鲜电商界面水果、蔬菜、海鲜、肉类四类生鲜产品的文本评论,通过词频统计得出物流、包装、服务、品质及价格为影响消费者生鲜产品满意度的关键要素。随后运用word2vec构建特征词表,结合TF-IDF方法计算特征权重,得出四类生鲜产品的总体满意度情况。结果显示:物流及品质是影响消费者对生鲜产品满意度的主要特征性因素,不同种类生鲜产品的特征指标存在显著差异;从总体上看,消费者对四类生鲜产品的服务及价格满意度相对较高,但对包装的满意度相对较低。     

基于患者评论的在线健康社区主题挖掘与情感倾向分析——以好大夫在线为例

[目的/意义]在线健康社区的评论文本是患者就诊体验感知的反馈,对在线数据的挖掘可以给平台、医生和潜在用户提供有价值的参考,有利于促进互联网医疗的发展。[方法]以好大夫在线平台部分疾病的患者评论文本为研究对象,综合运用R语言、VOS Viewer和ROST CM软件,使用词频、词云和主题图谱分析方法挖掘患者关注的重点,结合情感倾向计算方法对患者满意度进行分析。[结果/结论]在线健康社区患者评论主题按照关注程度依次是就医体验、医术水平、服务态度、解释清晰度和人文关怀,患者的总体满意度较高,好评数占78.54%。研究结果可为医生和在线健康社区平台的发展提供参考建议。     

基于在线商品评论的满意度指标体系的构建

本文针对消费者就某一在线商品评论,提出了一种新的消费者满意度研究方法。本文简要论述了满意度研究的几种模型,指出这些模型对满意度的研究都是建立在问卷调查基础上,同时指出其存在的局限性,并给出利用在线商品评论来测度满意度的方法。     

基于文本分类和情感识别的服务类电商满意度研究——以搬家服务为例

基于用户评论数据,本文对电商平台中搬家行业的用户满意度进行了研究。首先,对评论数据进行分词并词频统计,根据高频词汇和专家经验,确定用户关注的5个方面;其次,将评论数据分割成短句,采用细调后的分类模型对短句进行分类、计算情感分值,确保每个短句清晰地反映一个方面的情感;最后,根据各短句的分值计算出评论语句的所属方面和整体情感分值,最终得到用户满意度。该方法不仅有效地解决了评论文本中包含多个方面情感、混淆不清的问题,还采用了目前自然语言处理技术中最领先的方法,得到了更高精度的情感分值。研究发现了搬家行业中各方面存在的问题,并提出了改进的建议和策略,以期为搬家行业的健康发展和有序监管提供思路和借鉴。     

消费者接受淘宝在线评论的影响因素研究——以大学生为例

基于消费者心理学、霍夫兰德说服模型和大学生心理,通过文献研究法和调查问卷法,研究消费者在网购方面的涉入度、评论数量、评论内容和质量、评论者资信度、价格折扣以及消费者接受淘宝网在线评论程度与带来的影响,其结果显示:评论者资信度与因变量无显著相关性,其他自变量均对消费者接受淘宝网在线评论程度则具有显著正面影响。研究消费者接受淘宝在线评论的影响因素,有利于消费者对自己行为有更深了解,以己推人,在购买商品后,知道如何给出更有效的参考评论;而对商家而言,根据在线评论预测销售,可及时采取有效战略措施,加强虚拟网络中人与人之间的沟通,让消费者对商品有更全面的了解,从而适当削弱柠檬市场效应。     

基于在线评价的消费者购买生鲜产品满意度研究 ——以美团优选为例

本文以美团优选的评价数据为研究样本,运用ROST CM6文本内容分析软件并结合内容分析法对评价数据进行抓取,通过提取高频词、创建语义网络和情感分析功能,深入探索消费者的关注点,消费者购买生鲜产品的满意度及其主要影响因素.研究表明:影响消费者购买生鲜产品满意度的因素主要是:食品特性、物流运输、价格水平、平台服务.且消费者...     

在线评论对消费者购买力的影响研究综述

作为分享消费者购物体验的重要网络交流媒介,在线评论承担着为前端消费者购后提供评价信息载体与为后端消费者购前提供参考建议的重要作用。此作用的受体包括销售方与购买方两面,但目前大多数研究成果皆在讨论在线评论对消费者层面的重要影响,对于销售方行为影响的研究有所欠缺。依据国内外对在线评论领域的相关权威研究文献,对在线评论的课题背景、研究现状及两方面作用受体的相关影响进行归纳梳理,能够为在线评论领域在售、买两方面的影响研究作相关参考。     

基于BERT模型的餐饮电商在线评论情感挖掘

以本地美团网美食类店铺为例,爬取在线大量数据,按目标格式注入Google的BERT模型(Bidirectional Encoding Representations from Transformers.),并构建研究对象所适用的数据模型,对潜在评论情感极性能够准确预测,对正向情感评价最高可达98%准确率,98%召回率,F1-Score最高达0.98。特别地也分析了其负向F1-Score的成因,并提出利用F1-Score构建平台分流与展现推广付费的思路。     

在线评论情感倾向对消费者冲动消费意愿的影响研究

随着网络购物用户规模的逐渐扩大,虚拟社区中消费者之间的人际交流与沟通越来越受重视,同时有关购买推荐和产品体验的分享信息对网络消费行为有明显的影响。本文构建了理论研究模型,通过实证分析验证了评论共识对消费者信任、冲动消费意愿的正向作用,也对关系强度的调节作用进行验证,最后从企业角度提出了相关建议,以供参考。     

图书领域消费者在线评论的有用性影响因素研究

面对互联网上海量的商品评论,如何快速的挑选、识别有价值的信息,已经成为人们所关注的问题。本文以网上图书评论数据为研究对象,运用文本挖掘、情感分析、统计学方法,从评论的文本特征出发,构建在线评论有用性影响因素模型。基于此模型,可以预测商品评论的有用性,帮助消费者筛选有价值的评论,提高消费者信息搜索的效率。     

在线评论对消费者购买意愿的影响研究

随着网购平台的繁荣发展,网购行为发生时消费者与实物产品的空间割裂使得消费者在作出购买决策前极为依赖关于产品的在线评论。为了研究在线评论与消费者购买意愿的关系,利用实证研究,从在线评论特征以及评论的感知有用性出发,基于技术接受模型探讨在线评论对消费者购买意愿的影响,提出了影响消费者购买意愿的一些建设性意见。     

跨境电商海淘便捷性指标研究——基于在线客户评论

"海淘"是海外淘货的简称,是近年来跨境电子商务领域涌现出的一种新型的购物模式。以美国和日本的4家大型购物网站为对象,对购物网站的在线客户评论进行分析,提炼出对消费者在海淘过程中产生影响的主要因素。采用层次分析法对影响因素进行分解、排序与归纳,从而生成便捷性指标。     

产品属性和消费者互联网体验对在线评论效果的调节作用

随着电子商务的迅速发展,消费者开始习惯于在做出购买决策前到网络上浏览已购买者的使用经验和评论。同时,当消费者成功收到其在网站上购买的产品后,他们也习惯于在网络上发表自己对商品的看法和评论。在线评论评论已经成为消费者寻求产品质量一个重要的资源,在消费者购买决策中扮演着越来越重要的角色,本文着重分析了产品属性和消费者互联网体验对在线评论效果的调节作用。     

基于评论挖掘在线短租市场产品排序研究

结合在线短租市场固有的特点,分析信息质量对于消费者信息采纳和决策行为的作用机制。在研究方法上,选择了多属性决策模型对目标商品进行排序,确定产品总效用、产品特征-情感和权重,利用TOPSIS算法,对目标商品进行排序。结合在线短租市场特点基础上,对大量在线评论数据进行处理,多维度考虑评论信息对产品排序的影响。     

消费者对网购满意度的调查分析——以卓越亚马逊为例

随着互联网的迅速普及以及电子商务的飞速发展,网上购物已经成为很多消费者,尤其是新崛起的年轻一代消费群体所青睐的消费模式。本文以"卓越亚马逊"为例,通过问卷调查方式,分析了顾客对于其价格、质量、配送和售后服务的满意度,针对其提出一些可行性的措施,并从网络购物的整体层面上提出相关的建议。     

基于网络评论内容分析的生鲜电商消费者行为研究 ——以盒马鲜生为例

本文通过对大众点评网站北京地区盒马鲜生人气前三名的门店进行网络口碑抓取,利用ROST CM6对评论文本分词,通过分析分词后的文本词语词频,综合提取出影响消费者购买生鲜产品的重要因素,找出影响生鲜产品购买的主要因素和消费者购买生鲜商品的潜在需求,为生鲜平台制定准确的营销策略并提出可行建议,推动生鲜电商的快速健康发展。     

在线评论对大学生网络购物决策的影响研究

网络购物中,在线评论已经成为消费者收集信息的重要来源,对消费者购物行为产生较大影响。随着电子商务的蓬勃发展,在校大学生逐渐成为网络购物的主流群体之一。据调查,在校大学生在网络购物时会比较关注在线评论,通过收集相关信息来支持自身购物决策。鉴于此,本文通过问卷调查和统计技术对在线评论的影响作用展开实证分析,挖掘在线评论不同要素对大学生网络购物决策的影响,并提出相关的对策和建议。     

C2C电商平台顾客满意度调查研究——以华厦学院学生淘宝网网购为例

据中国电子商务研究中心调查显示,截止到2015年底,淘宝网交易额占据了国内网络零售的48.2%的市场份额。淘宝网代表了网络零售尤其是C2C电子商务模式的重要发展方向。大学生作为淘宝网的重要用户之一,其消费特点及网购满意度评价对C2C电商交易平台有着重要意义。为了了解当前大学生网络购物的感知体验及对常见C2C购物平台的满意度,本文依托顾客感知价值理论,采用网络调查法针对华厦学院学生展开调查,对调查数据采用描述性定量分析方法,分析了大学生的网购感知价值及对淘宝核心功能和附加功能的满意度。调查结果显示大学生对淘宝网购满意度一般,对淘宝网的各项功能评价不一,差距显著。据此调查数据,本文提出了针对C2C电商交易平台提高购物满意度的策略与方法。     

价格促销对消费者满意度的影响——基于在线评论的情感分析

消费者满意度是消费者对购买商品或服务的主观评价,通过研究满意度能够了解消费者需求、发现企业存在的问题,从而有针对性地改善产品和服务。基于在线评论的文本挖掘已成为研究消费者满意度的新兴方式,本文运用Python爬虫技术采集京东平台智能手机产品在线评论和历史价格,对原始数据进行清洗整理后使用SnowNLP对消费者满意度进行量化评分,整体分值为0.835,满意度相对较高。再使用SPSS软件进行回归分析,并将消费者满意度作为因变量,将价格折扣率作为自变量,自变量对因变量的解释百分比为4.8%,自变量β=-0.220,在P<0.001水平上显著,说明具有显著的统计学意义,当价格折扣变动幅度越大时,对消费者满意度的负面影响也越大。本研究仅供参考。     

消费者在线评论行为的影响因素研究

本文以消费者在线评论行为为研究对象,整合社会心理学中的互惠原理,利他行为理论以及信任理论,并结合前人的相关研究成果,建立研究模型进行实证研究。研究结果表明:对在线评论真实性的信任程度、利他行为对消费者在线评论行为具有显著影响,互惠心理对消费者满意程度与在线评论行为之间的调节效应显著。