突发公共卫生事件下考虑生鲜末端配送方式的路径优化研究
这是一篇关于优先级三层编码,感染风险,末端配送方式,消费者满意度的论文, 主要内容为突发公共卫生事件是指突然发生可能造成社会公众健康严重损害的重大事件。由于新冠疫情为最近、最严重的突发公共卫生事件,本文以新冠疫情为例,研究突发公共卫生事件下生鲜物资配送问题。在突发公共卫生事件下,考虑居民的生活基本保障即生鲜物资配送是重中之重。生鲜农产品与其他食品不同,配送时间过慢会影响生鲜食品的新鲜度,生鲜食品的口感和安全性都会受到影响。为此,生鲜电商企业必须确保有足够多的生鲜配送员能够在不被病毒感染的前提下持续的完成配送任务。本文站在生鲜电商平台的视角,研究了生鲜的末端配送场景,考虑突发公共卫生事件下生鲜配送员及消费者的感染风险,通过智能优化算法求解算例实验,验证模型及算法的有效性。以下三点是本文的研究内容:(1)本文介绍了当前社会生鲜食品的末端配送方式:送货到快递柜、送货到物业、送货上门方式,详细讲述了三种末端配送方式,分析了三种末端配送方式的优劣势。在突发公共卫生事件背景下,本文从生鲜电商企业视角出发,考虑生鲜电商企业的基本利益与社会责任,以物流总成本最小化与感染风险最小化为目标,以消费者满意度和生鲜货损率为约束条件建立生鲜配送模型,尽可能以较小的物流总成本、较小的感染风险将生鲜物资配送给消费者的同时,保持消费者满意度较高,增加消费者在生鲜电商app上再次购买的意愿。(2)由于生鲜配送是带时间窗的车辆路径问题,本文通过智能优化算法为企业提供合理的路径方案和末端配送方式选择方案。首先,本文对NSGA-II的染色体编码进行优化,设计了优先级三层编码方法,降低了模型的复杂度,提高模型的求解效率。其次,本文对NSGA-II算法增加了三种局部寻优算子,设计了三种基于邻域搜索的NSGA-II改进算法,扩大了算法的搜索空间,提高了算法局部寻优能力。通过算例实验证明,在算法的收敛性和多样性性能方面,插入邻域NSGA-II改进算法最优,交换邻域NSGA-II改进算法和NSGA-II原始算法次之,逆序邻域NSGA-II改进算法较差。但是三种改进算法相较于优先级三层编码的NSGA-II原始算法均可获得更好的帕累托解集。按获得帕累托非支配解集看,逆序邻域NSGA-II改进算法拥有最优的解集,插入邻域改进NSGA-II改进算法次之,交换邻域NSGA-II改进算法较差的解集。(3)本文在考虑物流总成本和感染风险的基础上,进一步探究了消费者满意度提高对物流总成本和感染风险的影响和感染人数增加对配送过程中感染风险的影响。算例实验证明在消费者满意度从0.5上升至0.6时,生鲜电商企业选择感染风险相对较高的方案,物流总成本上升3.01%;生鲜电商企业感染风险相对较低的方案,物流成本上升23.19%。在消费者满意度从0.6上升到0.7时,消费者满意度为0.7的最优方案中感染风险最小值为0.226119,高于消费者满意度为0.6时的感染风险最大值0.224336,此时物流总成本上升4.6%。此外,当感染人数增加时,配送过程中的感染风险呈线性增长,容易造成更多的人感染病毒,影响范围更广。本文的研究借鉴和发展了突发公共卫生事件下生鲜电商配送研究。生鲜电商企业可以根据配送地区的感染风险在生鲜最后一公里配送问题中选择合理的末端配送方式,在满足消费者满意度和生鲜物资货损率的基础上选择物流总成本较低和感染风险较低的物流配送方案。
社会媒体对消费者满意度的影响研究
这是一篇关于社会媒体,社会化商务,社会资本,消费者满意度的论文, 主要内容为中国电子商务行业呈现出高速发展的态势,交易总额连年实现突破。然而,随着网购消费者数量增长的放缓,电子商务平台和商家对现有消费者的竞争日益加剧,在消费者可以选择的购物渠道日趋增多的当下,提高消费者满意度对于电子商务服务提供者更具有现实意义。以往电子商务满意度的研究主要关注电商网站对于消费者决策过程的影响。伴随着Web 2.0的成熟和普及,电子商务平台正在尝试通过集成社会媒体引入人际社会网络来辅助消费者制定更准确的购买决策。学者将这种电子商务与社会媒体相结合的新兴电子商务模式称为社会化商务。在社会化商务模式下,传统电子商务网站和社会媒体对于消费者满意度均有重要影响,但是以往的研究尚未关注社会媒体及其所代表的社会因素对于消费者满意度的影响机制。本文基于社会资本理论和计算机媒介沟通的相关研究结论构建研究模型,探讨社会化商务模式下社会媒体媒介属性对消费者满意度的关键作用路径。社会媒体是一种兼具媒体性和社会性特点的计算机媒介沟通工具。通过社会媒体进行沟通,消费者可以感知到与“真人”进行社会互动(即互动性和社会临场感),有助于形成人际社会关系网络。无论在线和线下的社会网络中均蕴含着一种能够促进行动者社会行为的资源。这种存在于个人或社会单元之间人际关系网络中的实际和潜在的可获得资源的总和被称为社会资本。社会资本能够促进消费者主动分享产品知识和购买经验,帮助其他消费者更加了解产品、形成适当的购买预期、更好地满足自身需求,有助于增进满意度。蕴含于社会媒体的社会网络中的社会资本正是社会媒体影响消费者满意度的关键因素。因此,本文提出社会资本在社会媒体影响消费者满意度的关系中起到中介作用。为了验证上述路径关系,通过问卷调查的方法收集298份有效问卷数据,并利用基于PLS的结构方程模型方法,以及SmartPLS 2.0和SPSS工具进行假设验证。实证结果表明,社会临场感和互动性这两种社会媒体媒介属性通过共同愿景(认知资本)、信任和互惠规范(关系资本)正向影响消费者满意度；上述三个社会资本维度在社会临场感和互动性与消费者满意度的影响关系中起到完全中介作用。本研究还发现,产品价格是社会关系联结(结构资本)影响消费者满意度的调节变量。产品价格越高,社会关系联结对于消费者满意度影响越大；产品价格较低时,社会关系联结对于消费者满意度无显著影响。本文以社会媒体的媒介属性为切入点,从理论层面上解释了社会媒体在社会化商务模式下对消费者满意度的重要作用,即社会临场感和互动性通过影响社会资本的获取和塑造来增强消费者满意度。同时,本文揭示了三种不同类型的社会资本在满意度形成中的关键作用,即认知资本和关系资本对满意度的提升有直接的促进作用,而结构资本与满意度的关系则与产品价格有关。本研究通过关注社会媒体这一信息系统的“系统”层面意义,为其他IT行为和IT人工构件研究提供新的思路；同时拓展社会资本理论的应用范围,为消费者满意度研究提供新的视角。从实践层面上,电子商务平台运营者应该重视社会媒体在消费者整个购买过程中扮演的重要作用,尤其应充分利用社会媒体在促进消费者形成社会网络、获取社会资本方面的作用；在设计社会媒体平台或产品时,可以从社会临场感和互动性两方面入手,促进消费者之间进行社会交互。
基于贝叶斯网络的北京市火锅餐饮消费者满意度研究
这是一篇关于在线评论,情感分析,PLS-SEM模型,贝叶斯网络,消费者满意度的论文, 主要内容为近年来随着中国互联网行业的飞速发展,中国餐饮行业也发生了巨大的改变。传统餐饮行业的经营模式已不再满足时代发展的要求,餐饮行业与互联网相结合形成了全新的经济形式。火锅行业作为餐饮业第一大品类,其在发展中出现了不少的问题,其中服务态度、店内卫生、消费者满意度等方面尤其严重。在“互联网+”概念愈发被大众接受的当下,火锅行业应适应不断发展的消费需求,调整发展的策略,用大数据手段来推动火锅行业的持续发展。美团平台是我国最大的生活服务电商平台,其服务领域覆盖了餐饮、外卖等200多个品类。该平台拥有交互性强的评论渠道,食客作为浏览者与增值者,生成了海量文本资料、图片与视频内容,这些评论内容包含食客的餐品偏好、配送与服务评价等,数据信息真实与丰富。北京市作为我国的政治、经济、文化中心,外来人口较多,火锅类别也比较丰富,市场的体量也较大。因此本文选取美团平台上北京市火锅市场的在线评论数据作为数据来源比较有代表性。首先,本文利用Python软件采集了美团平台上北京市销量前300名的火锅店商家在线评论,通过数据去重、数据分词等文本处理方法对在线评论数据进行清洗。其次,运用TF-IDF算法进行文本特征权重的计算,在构建了特征情感分析指标体系之后以Snow NLP情感分析模型为基础计算特征情感得分,将在线评论数据转化为以火锅店为基本单位的结构化数据。再次,在特征情感得分的基础上建立了PLS-SEM结构模型,构造出潜变量,且模型显著有效。最后,建立了以消费者满意度为核心的贝叶斯网络模型,模型预测性能良好且有效,围绕消费者满意度进行了贝叶斯推理以及贝叶斯诊断分析。研究结果表明:消费者对于火锅店的服务、口味、环境、优惠套餐、菜品较为重视;消费者感知是影响消费者满意度的最重要的因素;最初对于火锅企业评价较高的消费者,消费者感知对消费者满意度的影响最大;最初对火锅企业评价一般与较差的消费者,火锅店形象对消费者满意度的影响最大。最后,根据实证研究结果,对全文进行了总结,并在创新菜品发展、加强对网络平台的运用、打造新型服务理念、优化火锅店形象等方面提出了相关建议。以往的关于消费者满意度的研究大多是以基于问卷调查的结果构建结构方程模型,该研究以在线评论数据为数据来源更具有客观性和时效性,同时该研究抓住了消费者在消费过程中的需求,为火锅类企业做决策提供相应的参考,从而达到提高消费者满意度,稳定火锅店客流,拓展火锅店新的消费者群体的目的,进一步促进了火锅企业的可持续发展。
农产品消费者满意度影响因素研究——以京东稻米评论为例
这是一篇关于文本挖掘,情感词典,PMI算法,情感分析,CCSI,消费者满意度的论文, 主要内容为在互联网+的信息时代,随着农产品电商平台的不断发展、交易量的迅猛增长,消费者对产品或服务的满意程度对商家、电商平台的发展起到至关重要的作用。由于当前基于评论的消费者满意度研究鲜有面向农产品的研究,学者们对于农产品消费者的满意度情况关注度较低。并且,多数研究中的分析方法和模型获取方式难以客观、有效地衡量消费者的真实情感态度。因此,合理量化消费者对产品特征的情感,是深入探究消费者满意度影响因素的有效手段。本文运用JAVA语言设计了爬虫程序以采集稻米在线评论数据;结合语义分析技术和情感分析手段量化产品特征的情感值;以消费者满意度理论、文本情感分析技术为基础构建了改进的CCSI消费者满意度指数模型;并应用多元回归分析法研究了产品特征与消费者整体满意度的关系,为产品商家及电商平台营销策略的制定与提升提供理论依据。论文主要从以下几个方面展开了创新性研究:(1)为有效利用评论文本数据,深入挖掘了消费者的满意度情况。首先,重构了知网、NTUSD及中文词汇本体库三种主流情感词典。其次,采用改进的PMI算法,结合人工标注候选情感词方法,构建了基础情感词典,为评论文本中的特征评价单元合理量化提供依据。(2)研究了抽取评价单元并计算情感值的方法。首先,基于LTP语言技术平台中分词、词性标注及语义分析功能模块识别评价单元,同时应用JAVA语言解析XML结果文档,抽取特征评价单元及情感评价单元。其次,结合评价单元的句法依存关系以及标注的词性,设计情感值计算规则,定量化评价单元承载的情感态度,将量化结果作为CSI模型中解释变量数据。(3)为研究传统CCSI模型中前置变量与消费者满意度的关系,构建了消费者满意度指数模型。同时,为压缩结果变量及解释变量量纲,运用min-max方法对模型数据进行标准化处理。(4)运用统计学方法研究评论文本中挖掘的产品特征对消费者整体满意度的影响。研究了各个特征在整体满意度中的影响权重,其中对稻米消费者满意度影响最显著的因素是口感和服务,其次是品牌、外观及物流,影响最小的因素是价格。
基于在线评论的家具产品消费者满意度研究
这是一篇关于网购家具,在线评论,消费者满意度,文本挖掘的论文, 主要内容为随着电子商务蓬勃发展,家具电子商务市场规模不断壮大。因家具选购的特殊性,网购家具过程中实物体验欠缺、物流配送困难等问题逐渐显现,降低了消费者满意度的同时也制约了家具电子商务发展。电商平台的在线评论内容能够有效反映消费者的购物体验和真实需求。因此,基于在线评论研究网购家具产品消费者满意度的影响因素及其影响机制,对家具电商企业提升消费者满意度和忠诚度,增加产品销量具有必要性和现实意义。本课题通过在线评论文本挖掘和实证分析结合的方法对网购家具产品消费者满意度进行研究。基于消费者评论视角,运用网络爬虫技术获取电商平台家具产品评论数据,利用TF-IDF算法、语义网络以及LDA算法等技术,挖掘影响消费者满意度的因素,结合挖掘结果和家具行业特点,基于ACSI模型构建网购家具产品消费者满意度理论模型。随后通过问卷法收集研究数据357份,运用方差分析研究消费者满意度差异性,并进一步通过相关性分析、回归分析以及中介作用分析等统计学方法,验证模型并分析检验结果,阐明影响网购家具产品消费者满意度的因素及其对满意度的影响机理。研究结果如下:(1)不同消费者特征对网购家具产品的满意度存在差异。(1)男性对网购家具产品的整体满意度显著高于女性;(2)教育水平对外观、环保、做工结构的满意度以及整体满意度存在显著差异,并与满意度呈负相关;(3)月收入对环保、安装服务、客服服务的满意度以及整体满意度具有显著差异,基本呈现月收入越高,满意度越低的现象;(4)地域对环保、物流配送、安装服务、客服服务的满意度以及整体满意度呈现显著差异,一二线等较发达地区相对于三四五线等次发达地区的满意度较低;(5)职业对用料的满意度呈现出显著差异;(6)年龄对任一因素的满意度均未呈现出显著差异。(2)网购家具产品外观、功能、环保、用料、做工结构、感知价值、物流配送、客服服务以及安装服务正向影响消费者满意度,包装保护不影响消费者满意度;按照对满意度的影响力大小排序依次为环保、客服服务、感知价值、外观、做工结构、功能、用料、物流配送、安装服务。(3)感知价值在部分变量对满意度的影响中起到中介作用。外观、环保、用料、做工结构、物流配送、安装服务对满意度产生直接影响的同时,还可以通过感知价值的中介作用对满意度产生间接影响,功能对满意度的影响不受感知价值的中介作用。综上所述,针对家具电商企业提出在线评论管理、产品质量提升、服务策略优化、感知价值提升、顾客精准化管理以及流量触达渠道拓展方面的经营建议。本课题结合探索性研究和验证性研究,为家具电商领域提供了新的研究视角,对家具电商企业提升消费者满意度具有一定实用价值。
基于UGC的消费者购前咨询行为研究
这是一篇关于UGC,购前咨询,消费者满意度,LDA主题模型的论文, 主要内容为随着Web2.0技术的快速发展,促进了用户在网上广泛参与,用户生成的内容越来越多,为企业带来了新的商业模式和收益。各大电商平台也纷纷引入用户生成内容(UGC)模式,为消费者购前咨询和购后讨论提供场景,引发消费者的共鸣和经验分享,帮助潜在消费者做出购买决策,同时为商家接近和了解消费者提供了机会。然而,现有研究大多在探讨在线评论等用户生成内容的影响,忽略了购前咨询的作用。本文基于京东商城“京东问答”模块的购前咨询信息,研究了消费者的购前咨询行为,具体地包括购前咨询的文本内容、驱动因素及其对销量的影响共三个方面。首先,本文选取京东商城上尼康相机类产品作为研究对象,利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型对其购前咨询内容进行主题提取。基于主题提取结果,本文发现消费者在购买前后关注点存在差异。此外,本文还发现消费者对不同类型的产品和不同类型的商家关注因素有差异。其次,本文从消费者满意度考虑,利用网上的真实消费数据,探讨消费者满意或不满意对客户回复行为的影响。本文发现消费者不满意对客户回复率有积极的显著影响,对客户回复文本长度没有显著影响。而消费者满意对客户回复率和客户回复文本长度均没有显著影响。另外,本文指出商家类型对消费者不满意和客户回复率的关系有显著调节作用。最后,针对于产品销量变化的研究,本文采用双向固定效应回归模型,研究发现潜在客户的咨询提问数对产品销量有显著的正向影响,而已购客户的回复数量对产品销量有显著的负向影响。本文的研究在理论上,有助于推进和完善消费者购前行为、UGC生成动因、UGC和销量关系等领域的研究。在实践上,有助于商家了解用户的真实需求和关注点,以便为用户提供更加优质的产品和服务,增强用户黏性。同时,有助于商家了解宣传短板,为网站页面设计、促销活动开展及运营方向也提供了有效参考。另外,对产品销量的预测有现实的指导意义。
生鲜农产品电商消费者满意度影响因素研究——以福州市为例
这是一篇关于消费者满意度,生鲜农产品,电商平台,用户体验的论文, 主要内容为近年来,我国经济持续蓬勃发展,并不断推进经济改革,随着人均可支配收入稳定增长,人们对生活品质的追求也在逐步上升。生鲜农产品电商随着电子商务的发展大趋势而发展,尤其在2020年爆发了新冠肺炎疫情后,大量用户涌入生鲜农产品电商平台使其销售量急剧增长,有效促进了生鲜农产品电商市场的快速发展。消费者对产品和服务的满意度对商家、电商平台至关重要,因此研究生鲜农产品电商消费者的满意度具有重要意义。本研究在参考相关文献的基础上对生鲜农产品、生鲜农产品电商、消费者满意度的概念进行界定,梳理了期望不一致理论、顾客让渡价值理论、服务质量等相关理论。根据福州市生鲜农产品电商行业实际情况构建了消费者满意度理论分析框架,并基于消费者的视角从购前、购中、购后全过程提出购前预期、产品价格、用户体验、营销策略、冷链物流、产品质量、风险保障等7个研究假设,通过参考相关的成熟量表,设计了福州市生鲜农产品电商消费者满意度调查问卷,并在预调研基础上对量表进行初测分析,得到调整后的最终调查问卷。在正式调研阶段,通过线上线下相结合的方式邀请福州市有生鲜农产品网购经历的消费者填写问卷,回收有效问卷332份。运用SPSS软件对消费者满意度的影响因素进行了相关分析和多元线性回归分析。根据实证分析的结果本研究得出如下结论:一、产品价格、用户体验、冷链物流、产品质量、风险保障对消费者满意度有显著的正向影响;购前预期水平对消费者满意度有显著的负向影响;二、营销策略对消费者满意度没有显著的影响。据此提出六点对策建议:(1)保障生鲜农产品质量,注重生鲜农产品安全、(2)合理降低生鲜农产品消费者购前预期水平、(3)发掘消费者需求,提升用户体验、(4)提高冷链物流配送能力,保障生鲜农产品新鲜度、(5)商品价格多样化合理定价、(6)提高服务质量,降低消费风险。
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