网购追加评论对体验型商品销售影响研究
这是一篇关于追加评论,体验型商品,网络口碑营销,文本挖掘的论文, 主要内容为随着互联网的广泛普及,网络购物日渐流行,网购市场得到繁荣发展。网络购物逐渐成为人们日常购物的首选方式,然而,网购过程中的信息不对称性使得消费者存在着一定的购买风险。为降低网购过程中的这种不确定性,消费者倾向于寻找一些有帮助的信息来辅助决策,网购评论便是一种重要的信息参考依据。网购评论是已购消费者对商品信息及自身使用感受的描述,会对其他消费者的购买行为及商品的销售产生强烈的影响。随着电商平台评论体系的不断完善,网购追加评论逐渐出现,它是对原有评论的一种补充和修正,具备更高的可信度,对商品销售的影响也更为深远。对于网购商家来说,如何利用这种新形式的网购评论来进行商品的口碑营销是一个值得探讨的话题。现有的研究大多集中在网购初次评论上,少有探讨这种二次追加的评论形式。本文以网购追加评论为切入点,立足于商家产品销售的视角,并选取体验型商品为研究对象,探讨追加评论对该类商品的销售影响机制。在对现有文献的回顾和探讨的基础上,从追加评论的自身特性、追加评论与初次评论的交互作用、商品因素三个方面提出了追加评论的感知有用性、追加评论的情感倾向、正(负)向情感一致性、正(负)向情感差异性、商品关注度等影响因素,并对各个变量的测量维度进行了探讨。之后,本文利用爬虫程序抓取淘宝网上服装商品相关信息及追加评论数据,并使用支持向量机(SVM)的文本分类算法及LibSVM工具包对评论文本的情感倾向和强度进行判别,实现了对非结构化文本数据的量化处理,获得了实证研究所需的数据资料。最后,本文借助AMOS软件构建了结构方程实证模型,对前文提出的研究假设进行了验证。通过对实证模型的结果分析,揭示了各个因素的影响机制及内在意义。研究发现,追加评论的感知有用性、情感倾向以及商品受关注度能够正向影响体验型商品的销售情况。此外,在初次评论和追加评论前后两种情感态度上,追加评论的情感态度能够对体验型商品的销售起到一个主导作用。在此研究结论的基础上,本文提出了基于追加评论的体验型商品网络口碑营销建议,为相关商家利用追加评论进行营销策略的制定提供了理论依据和切实指导。本文的研究在一定程度上丰富了网络口碑的研究内容。
考虑消费者在线评论的网络零售商销售策略研究
这是一篇关于网络零售商,动态定价,在线评论,追加评论,管理响应的论文, 主要内容为互联网的快速发展和电子商务的技术进步改变了企业的运营模式,越来越多零售商开始开辟线上渠道,向低成本、高效率的网络销售模式转型。但是,区别于实体零售,消费者只能通过商家提供的图片、文字等广告宣传来了解产品,不能亲身观察和实际体验。为此,电商平台开发出让消费者自由分享购物体验的在线评论,并且随着消费者对在线评论愈加重视和评论机制的日臻完善,陆续推出追加评论功能,弥补消费者在线购物的虚拟性,促进消费者购买决策。在线评论能够更好的帮助消费者评估产品,减少网络购物的不确定性。同时,网络零售商结合这些评论信息,既能为消费者提供满意的销售服务,增加消费者满意度,又有利于企业识别消费者需求,增加零售商和上游制造商的利润。因此,基于消费者在线评论研究网络零售商的管理问题受到学者的普遍关注。本文基于消费者在线评论,以某垄断网络零售商为研究背景,构建了一个考虑消费者行为的两阶段定价模型,考虑初次评论、追加评论对消费者购买决策的影响,在消费者效用和零售商利润最大化的基础上,探讨和分析在消费者在线评论对网络零售商的产品定价、销售策略的影响,为基于消费者在线评论的零售商运营管理提供依据。主要包括在线评论对消费者需求和产品价格的影响、对零售商销售策略的影响。最后,通过算例和敏感性分析,验证该两阶段定价模型的有效性和适用性。首先,构建只考虑消费者初次评论的两阶段网络零售商定价模型。在网络零售商对在线评论信息响应和不响应的两种情况下进行讨论,定义在线评论对于零售商产品定价的影响系数和零售商对在线评论的响应度系数,并带入两种情况下的网络零售商的定价决策模型。基于以上模型的比较结果,利用数值分析探讨了在线评论的影响系数和零售商对在线评论的响应度对网络零售商的最优决策的影响。研究结果表明:消费者需求不匹配度的感知对于网络零售商的产品定价和在线评论的管理响应产生至关重要的影响。零售商响应在线评论行为增加了消费者购买效用,当消费者感知到的产品需求不匹配度较小时,第一阶段设定较高的产品价格,当产品需求不匹配度增加时,第二阶段设定较高的产品价格。另外,当消费者感知到的产品需求不匹配度较小或较大时,零售商通过管理响应在线评论行为,增加了企业的成本,降低了零售商的利润。当消费者感知到的产品需求不匹配度处于中间阈值时,零售商的管理响应行为所带来的需求扩张效应大于成本增加效应,从而使两个阶段的利润增加。其次,设计同时考虑消费者初次评论和追加评论的两阶段网络零售商定价模型。在网络零售商提供售后服务和不提供售后服务两种情况下进行讨论,定义矛盾性追加评论和一致性追加评论对网络零售商的影响系数,带入两种情况下的零售商的定价决策模型。基于以上模型的比较结果,利用数值分析探讨了矛盾性追加评论和一致性追加评论零售商的影响系数和零售商的最优决策间的关系。研究结果表明:产品需求不匹配度和售后服务水平对网络零售商的利润起着重要作用。当产品需求不匹配度较小时,网络零售商通过提供售后服务,可以设定较高的产品价格,另一方面,积极的追加评论信息增多,刺激了潜在消费者购买决策的制定,扩大了产品的需求,因此增加了网络零售商的利润。但是,当消费者感知到的产品需求不匹配度较大时,零售商所提供的售后服务无法吸引低效用的初次评论消费者改变评论态度,因此零售商的利润降低。
基于文本挖掘的智能音箱在线评论研究
这是一篇关于智能音箱,情感分析,追加评论,用户满意度的论文, 主要内容为随着5G、人工智能、大数据等新兴技术的蓬勃发展,智能化、物联化的科技产品不断丰富、便捷着人们的生活,受到越来越多消费者的选购,智能音箱就是一款代表性智能产品。同时电商平台的迅猛发展,以及物流体系的不断成熟,消费者选择网购并进行在线评论,产生了大量的文本数据,因此从海量的信息中运用自然语言处理技术,挖掘出消费者对产品特征的关注度,进行情感分析以及品牌满意度分析具有切实的研究意义。本文运用python网络爬虫技术,选取天猫精灵、小度及小米三大品牌为研究对象,对无屏版智能音箱产品评论进行文本挖掘与分析,主要研究为:首先,对文本进行预处理,分品牌绘制词云图及基于LDA主题模型对好差评文本进行主题提取,实现文本特征分析。然后,采用SVM、NB、KNN近邻三种机器学习法,进行好差评文本情感分类。最后,一方面,基于文本特征分析结果确定产品特征词并利用word2vec进行扩充,进而构建满意度综合评价指标体系并利用层次分析法确定权重,另一方面提取短句,构建情感词典进行情感值计算,并基于初始评论和追加评论时间间隔,利用归一化法进行情感值修正,最终计算出满意度值,对三大品牌进行用户满意度对比分析。本文通过研究得到以下结论:1)物流、客服、音质、外观、价格、功能、智能、控制8大特征反映了用户关注点,作为评价指标;2)消费者对于外观、功能方面给予好评,客服、价格、控制方面给予差评;3)基于线性核函数的SVM分类器效果最好,可用于智能音箱好差评文本分类;4)综合满意度上,小米音箱满意度最高,多维度得分相对最高,其次是小度,外观、功能和智能维度上与小米得分较为接近,最后是天猫精灵,性价比高、功能齐全。最终提出以下建议:1)对于商家,要稳定价格、优化连接及语音交互、加强客服人员服务意识;2)对于品牌,天猫精灵要优化音效、语音交互、家居控制;小度要稳定连接、提升音效、优化百度及其他音乐APP会员限制;小米也要稳定连接、控制价格波动。
基于文本挖掘的智能音箱在线评论研究
这是一篇关于智能音箱,情感分析,追加评论,用户满意度的论文, 主要内容为随着5G、人工智能、大数据等新兴技术的蓬勃发展,智能化、物联化的科技产品不断丰富、便捷着人们的生活,受到越来越多消费者的选购,智能音箱就是一款代表性智能产品。同时电商平台的迅猛发展,以及物流体系的不断成熟,消费者选择网购并进行在线评论,产生了大量的文本数据,因此从海量的信息中运用自然语言处理技术,挖掘出消费者对产品特征的关注度,进行情感分析以及品牌满意度分析具有切实的研究意义。本文运用python网络爬虫技术,选取天猫精灵、小度及小米三大品牌为研究对象,对无屏版智能音箱产品评论进行文本挖掘与分析,主要研究为:首先,对文本进行预处理,分品牌绘制词云图及基于LDA主题模型对好差评文本进行主题提取,实现文本特征分析。然后,采用SVM、NB、KNN近邻三种机器学习法,进行好差评文本情感分类。最后,一方面,基于文本特征分析结果确定产品特征词并利用word2vec进行扩充,进而构建满意度综合评价指标体系并利用层次分析法确定权重,另一方面提取短句,构建情感词典进行情感值计算,并基于初始评论和追加评论时间间隔,利用归一化法进行情感值修正,最终计算出满意度值,对三大品牌进行用户满意度对比分析。本文通过研究得到以下结论:1)物流、客服、音质、外观、价格、功能、智能、控制8大特征反映了用户关注点,作为评价指标;2)消费者对于外观、功能方面给予好评,客服、价格、控制方面给予差评;3)基于线性核函数的SVM分类器效果最好,可用于智能音箱好差评文本分类;4)综合满意度上,小米音箱满意度最高,多维度得分相对最高,其次是小度,外观、功能和智能维度上与小米得分较为接近,最后是天猫精灵,性价比高、功能齐全。最终提出以下建议:1)对于商家,要稳定价格、优化连接及语音交互、加强客服人员服务意识;2)对于品牌,天猫精灵要优化音效、语音交互、家居控制;小度要稳定连接、提升音效、优化百度及其他音乐APP会员限制;小米也要稳定连接、控制价格波动。
基于追加评论的在线产品定价策略研究
这是一篇关于在线评论,追加评论,Hotelling模型的论文, 主要内容为互联网和电子商务的发展使得足不出户的购物成为现实,同时网络购物也以其方便性越来越成为人们喜爱的购物方式。然而,相较于实体购物,在线购物有着更大的不确定性。在线评论作为在线口碑的一种表现形式,对缓解在线购物的信息不对称问题、降低消费者的购买风险起了重要作用。然而随着许多商家雇佣水军、虚假交易,使得在线评论的可靠性降低,消费者希望有一种评论机制能够更加真实地反映商品的质量、售后情况和买家的使用感受。追加评论就是一种对初次评论的补充机制。本文假定追加评论能够反映商品质量稳定性,基于一个垄断市场模型和两个双寡头竞争市场模型,分别分析了追加评论对电商卖家的经营策略的影响。研究发现,垄断卖家的产品定价与消费者对追加评论的重视程度成负相关,与商品的远期质量下降也成负相关;销售高质量商品且质量较稳定的情形下,追加评论的影响会被屏蔽。竞争环境下,若两卖家分别销售高质量和低质量商品,则存在追加评论机制的条件下,两种商品的定价是否高于或低于不存在追加评论的情形,视模型参数的具体值而定。竞争环境下,对基于不确定信息的双寡头市场模型的研究发现,商品在第二阶段的期望质量高于对手越多,则第二阶段的均衡利润越高,然而该模型能否存在均衡须视模型的具体参数而定。本文具有一定的理论意义和现实意义。理论意义方面,本文基于博弈论的方法,建立若干两阶段模型,在两个销售阶段中引入追加评论作为创新点,并求出均衡解,填补了追加评论研究领域中较少采用博弈论方法的空白,丰富了在线评论和追加评论的研究视角。现实意义方面,对在线追加评论的研究可以更深入地理解追加评论的存在价值,理解为何电商平台需要在初次评论的基础上增加这一评论形式。
基于追加评论的在线产品定价策略研究
这是一篇关于在线评论,追加评论,Hotelling模型的论文, 主要内容为互联网和电子商务的发展使得足不出户的购物成为现实,同时网络购物也以其方便性越来越成为人们喜爱的购物方式。然而,相较于实体购物,在线购物有着更大的不确定性。在线评论作为在线口碑的一种表现形式,对缓解在线购物的信息不对称问题、降低消费者的购买风险起了重要作用。然而随着许多商家雇佣水军、虚假交易,使得在线评论的可靠性降低,消费者希望有一种评论机制能够更加真实地反映商品的质量、售后情况和买家的使用感受。追加评论就是一种对初次评论的补充机制。本文假定追加评论能够反映商品质量稳定性,基于一个垄断市场模型和两个双寡头竞争市场模型,分别分析了追加评论对电商卖家的经营策略的影响。研究发现,垄断卖家的产品定价与消费者对追加评论的重视程度成负相关,与商品的远期质量下降也成负相关;销售高质量商品且质量较稳定的情形下,追加评论的影响会被屏蔽。竞争环境下,若两卖家分别销售高质量和低质量商品,则存在追加评论机制的条件下,两种商品的定价是否高于或低于不存在追加评论的情形,视模型参数的具体值而定。竞争环境下,对基于不确定信息的双寡头市场模型的研究发现,商品在第二阶段的期望质量高于对手越多,则第二阶段的均衡利润越高,然而该模型能否存在均衡须视模型的具体参数而定。本文具有一定的理论意义和现实意义。理论意义方面,本文基于博弈论的方法,建立若干两阶段模型,在两个销售阶段中引入追加评论作为创新点,并求出均衡解,填补了追加评论研究领域中较少采用博弈论方法的空白,丰富了在线评论和追加评论的研究视角。现实意义方面,对在线追加评论的研究可以更深入地理解追加评论的存在价值,理解为何电商平台需要在初次评论的基础上增加这一评论形式。
基于文本挖掘的智能音箱在线评论研究
这是一篇关于智能音箱,情感分析,追加评论,用户满意度的论文, 主要内容为随着5G、人工智能、大数据等新兴技术的蓬勃发展,智能化、物联化的科技产品不断丰富、便捷着人们的生活,受到越来越多消费者的选购,智能音箱就是一款代表性智能产品。同时电商平台的迅猛发展,以及物流体系的不断成熟,消费者选择网购并进行在线评论,产生了大量的文本数据,因此从海量的信息中运用自然语言处理技术,挖掘出消费者对产品特征的关注度,进行情感分析以及品牌满意度分析具有切实的研究意义。本文运用python网络爬虫技术,选取天猫精灵、小度及小米三大品牌为研究对象,对无屏版智能音箱产品评论进行文本挖掘与分析,主要研究为:首先,对文本进行预处理,分品牌绘制词云图及基于LDA主题模型对好差评文本进行主题提取,实现文本特征分析。然后,采用SVM、NB、KNN近邻三种机器学习法,进行好差评文本情感分类。最后,一方面,基于文本特征分析结果确定产品特征词并利用word2vec进行扩充,进而构建满意度综合评价指标体系并利用层次分析法确定权重,另一方面提取短句,构建情感词典进行情感值计算,并基于初始评论和追加评论时间间隔,利用归一化法进行情感值修正,最终计算出满意度值,对三大品牌进行用户满意度对比分析。本文通过研究得到以下结论:1)物流、客服、音质、外观、价格、功能、智能、控制8大特征反映了用户关注点,作为评价指标;2)消费者对于外观、功能方面给予好评,客服、价格、控制方面给予差评;3)基于线性核函数的SVM分类器效果最好,可用于智能音箱好差评文本分类;4)综合满意度上,小米音箱满意度最高,多维度得分相对最高,其次是小度,外观、功能和智能维度上与小米得分较为接近,最后是天猫精灵,性价比高、功能齐全。最终提出以下建议:1)对于商家,要稳定价格、优化连接及语音交互、加强客服人员服务意识;2)对于品牌,天猫精灵要优化音效、语音交互、家居控制;小度要稳定连接、提升音效、优化百度及其他音乐APP会员限制;小米也要稳定连接、控制价格波动。
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