蔡春雨 楊雨薇

摘要：網(wǎng)絡(luò)購物已經(jīng)深入到我們生活的每個角落，在線評論也逐漸成為網(wǎng)購時對商品各方面做出判斷的重要因素之一。本篇文章以客戶滿意度、數(shù)據(jù)挖掘為理論基礎(chǔ)，選擇京東商城上華為P40的在線評論為研究對象。通過軟件對數(shù)據(jù)進行獲取，并對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，量化打分，將處理好的數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS Modeler構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并對兩個模型的準確性進行對比。最后結(jié)果顯示，消費者對手機關(guān)注點有相似的地方也有不同的地方，根據(jù)此結(jié)果來幫助廠家改進產(chǎn)品。

關(guān)鍵詞：在線評論;客戶滿意度;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

1引言

電子商務(wù)平臺的出現(xiàn)改變了傳統(tǒng)的購物模式，消費者足不出戶就可以買到自己想要的商品。但是由于網(wǎng)絡(luò)購物的弱連接性，消費者所接觸到的信息都是商家所展示出來的，商品信息的真實性無法辨別，另外消費者沒有辦法去面對面的體驗產(chǎn)品，這些不確定的因素就會增加消費的感知風(fēng)險進而影響消費者的購買意圖[1]。為了消除這種不確定性，大多數(shù)消費者都會參考商品的在線評論。

本文以京東商城手機產(chǎn)品評論為研究對象，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件和數(shù)據(jù)分析軟件對在線評論進行處理，從而分析出影響手機產(chǎn)品客戶滿意度的影響因素，幫助網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商更好地了解客戶的需求、有針對性地改進手機產(chǎn)品和提高自身的服務(wù)水平。

2 數(shù)據(jù)采集以及處理

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文所用到的數(shù)據(jù)來源于京東商城，京東是顧客購買電子產(chǎn)品的主要渠道，也是我國電子商務(wù)領(lǐng)域有重要影響的電商平臺。選取華為P40作為研究對象。本次研究抓取的數(shù)據(jù)主要有手機的銷售信息以及在線評論相關(guān)信息，包括：用戶ID、評論時間、會員等級、評論內(nèi)容，評論星級等。

2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

京東商城的評論中都會有消費者給出的五分制評分。五分制是目前最常用的打分標準。對于不同的產(chǎn)品或服務(wù)的特征因素，建立嚴格的評分規(guī)則，并按照此規(guī)則把相應(yīng)的特征因素量化打分。客戶滿意度的情感傾向以及評分準則如下：

（1）很、非常、大屏、分辨率高、很好看、特別實惠、很好聽、容量大、時間長、很清楚、一流、完美等為5分。（2）漂亮、好看、好用、便宜、不錯、夠用、可以、完好、實用、性能好等為4分。（3）還行，一般，適中，可以接受正常，還好，正常使用、滿足整體需求等為3分。（4）有點不、不合適、不太好、有點貴、有雜音、不夠用、不清楚、差、不行等為2分。（5）很不、非常不、完全不、太差、容量太小、太差、很不方便、非常差等為1分。

將所有的數(shù)據(jù)進行量化，在處理過程中嚴格按照打分規(guī)則，得到電子商務(wù)客戶滿意度的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

3 客戶滿意度影響因素模型

3.1 客戶滿意度影響因素模型構(gòu)建

用SPSS Modeler軟件，將量化過的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到軟件中，經(jīng)過數(shù)據(jù)過濾、類型篩選等步驟，構(gòu)建產(chǎn)品的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。最后用數(shù)據(jù)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分別對這兩個模型進行準確性評估，并比較兩個模型的準確性高低。

3.2客戶滿意度影響因素模型結(jié)果分析

3.2.1貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)果分析

對于華為P40來說，外觀與音質(zhì)、顏色、手感相關(guān)，屏幕與音質(zhì)相關(guān)，性能與電池和拍照以及音質(zhì)相關(guān)，手感與物理屬性和功能相關(guān)，價格和質(zhì)量以及物理屬性相關(guān)。

從華為P40滿意度各因素重要性排序可以看出，消費者對此商品最為關(guān)注的前3項是性能、質(zhì)量、物理屬性，接下來就是音質(zhì)、手感、拍照、外觀、屏幕以及顏色和價格。可以看出性能那個屬性對滿意度影響最大。

3.3模型準確性評估

將處理好的數(shù)據(jù)分別用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模，比較兩個模型的準確性。對兩個模型進行準確性分析，閾值選擇90%，改善準確性選擇2.0折疊。兩個模型輸出的結(jié)果：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的正確率是92.06%;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的正確率是88.59%。通過輸出的準確性結(jié)果來看，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準確性沒有貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的準確性高，這就說明了本文選擇的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測客戶滿意度是比較準確的，可行性高，更具有優(yōu)勢。

4研究結(jié)論

根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型來看，特征因素之間有相互的聯(lián)系，每個節(jié)點都有它的父節(jié)點，說明顧客在購買時不僅僅關(guān)注產(chǎn)品的一個屬性，所以商家在改進產(chǎn)品質(zhì)量以及服務(wù)的時候不應(yīng)該只關(guān)注產(chǎn)品的一方面，要挖掘其他屬性之間的聯(lián)系。最后通過特征因素重要性排名來看，華為P40滿意度影響因素排名最高的是性能、質(zhì)量、物理屬性，數(shù)值分別是0.1484、0.0961、0.0945，說明在購買華為P40的時顧客更偏向其性能、質(zhì)量、物理屬性。

參考文獻

[1]徐慧，顏實.在線評論對消費者網(wǎng)絡(luò)購買決策的影響綜述[J].時代金融，2018（32）：354-355.