在线顾客评论对产品销量的影响:品牌强度和产品成熟度的调节作用

在线顾客评论(OCRs)已经成为消费者购买决策过程中搜集商品信息、消除不确定性的重要途径之一。为了明确不同调节因素影响下在线顾客评论的有效性,本文围绕"在线顾客评论对产品销量的影响变化"这一核心问题,选择新型智能电视机和成熟普通电视机两种产品作为研究对象构建数理模型,探讨在线顾客评论对产品销量影响过程中品牌强度和产品成熟度的调节效应。研究表明:在线顾客评论对弱势品牌销量与品牌强度的影响均比强势品牌大;弱势品牌通过累积的在线顾客评论可以形成正反馈循环,强势品牌不具有该特性;负面在线顾客评论对品牌强度的影响弱于正面在线顾客评论;在一定的品牌强度下,高成熟度产品的负面评论具有更强的消极影响,低成熟度产品的正面评论具有更强的积极影响。本研究丰富了在线顾客评论有用性的相关理论,为企业制定差异化营销策略具有重要启示。

基于顾客在线评论的服务要素优化配置方法

服务方案设计是服务设计中的重要环节,其核心内容即服务要素的优化配置,如何利用顾客在线评论支持或辅助服务型企业有效地进行服务要素的优化配置是一个值得关注的重要研究课题。由此提出一种基于顾客在线评论的服务要素优化配置方法。在该方法中,首先爬取顾客在线评论信息并进行预处理;其次,基于顾客在线评论信息确定服务项、服务要素及服务项权重;然后,对顾客在线评论进行情感分析并计算顾客针对服务要素的情感强度;进一步通过建立和求解优化模型来确定服务要素配置方案。最后,以某温泉度假景区的温泉服务设计为例,说明了所提方法的可行性与有效性。

顾客网络购物满意度影响因素研究

本文采用内容分析法对淘宝网在线顾客评论内容进行了编码分析,并通过归纳评论内容要素、绘制网络购物顾客满意度影响因素总体框架结构图,提出材质、价格和尺码是顾客关注的三类要素,质量、社会价值、卖家服务、物流服务、尺码、顾客成本、产品描述和顾客期望是影响网络购物顾客满意度的影响因素。研究显示其中顾客期望对网络购物顾客满意度有显著负向影响,而其他7种因素对网络购物顾客满意度有显著正向影响。

基于文本挖掘的JD物流服务质量问题研究

文章基于JD电商平台五种商品类型的中差评评论数据作为研究对象,筛选出物流服务相关的评论语料进行数据分析,得到影响消费者满意的物流服务质量问题并提出改进意见,同时也为提高JD电商平台顾客满意度,增加企业竞争力提供了参考依据。文章首先对物流服务相关评论语料进行数据清洗、分词、去停用词等处理,绘制物流服务词云图;其次应用TF-IDF算法进行关键词识别和权重计算,最后结合社会网络分析识别出JD电商平台物流服务质量的突出问题。研究结果表明消费者最为关注的物流服务质量问题是包装完好程度、人员沟通质量、配送可靠性、企业整体形象以及售后服务五个方面,并以此为依据提出改进物流服务质量问题的建议。