本文關(guān)鍵詞：在線評(píng)論對(duì)消費(fèi)者滿意度及商品銷量的影響研究

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)逐漸成為消費(fèi)者獲得產(chǎn)品和服務(wù)的重要渠道,網(wǎng)購(gòu)也成為人們生活中常見的行為。隨著時(shí)間的推移,網(wǎng)絡(luò)評(píng)論數(shù)量飛速增長(zhǎng)。消費(fèi)者為做出可靠的購(gòu)買決策,越來越習(xí)慣在網(wǎng)上瀏覽大量的在線評(píng)論,以此來了解產(chǎn)品的質(zhì)量和賣家的服務(wù)口碑。同時(shí),企業(yè)也迫切地想從評(píng)論中獲知消費(fèi)者滿意的關(guān)鍵因素,以此來制定企業(yè)營(yíng)銷對(duì)策。本文以在線評(píng)論為研究對(duì)象,采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具從淘寶網(wǎng)獲取在線評(píng)論文本,利用文本挖掘識(shí)別出在線評(píng)論影響消費(fèi)者滿意度的關(guān)鍵因素；接著抓取商品銷量信息,以精細(xì)加工可能性模型(Elaboration Likelihood Model,簡(jiǎn)稱ELM)為基礎(chǔ),分析在線評(píng)論對(duì)商品銷量造成影響的具體因素,同時(shí)探討商品類型對(duì)在線評(píng)論與商品銷量關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。首先,本文采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具在淘寶網(wǎng)進(jìn)行搜索型商品和體驗(yàn)型商品的評(píng)論采集,通過內(nèi)容分析法識(shí)別出在線評(píng)論影響消費(fèi)者滿意度的關(guān)鍵因素,并建立高頻特征詞矩陣。通過分析發(fā)現(xiàn),商品質(zhì)量、體驗(yàn)效果和服務(wù)水平三個(gè)因素最能影響消費(fèi)者滿意度；同時(shí)數(shù)據(jù)表明,首次未進(jìn)行評(píng)價(jià)的消費(fèi)者,對(duì)商品進(jìn)行追加評(píng)論的行為并不受到商品類型的影響；最后,通過高頻特征詞矩陣發(fā)現(xiàn),評(píng)論長(zhǎng)度越長(zhǎng)的評(píng)論,提及高頻詞的比例也越高,包含有用的信息也越多。接著,本文在相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,提出在線評(píng)論對(duì)商品銷量影響的概念模型和研究假設(shè)。基于ELM模型創(chuàng)建了兩條影響路徑,即中樞路徑和邊緣路徑。然后,在淘寶網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集并預(yù)處理后,使用統(tǒng)計(jì)分析工具SPSS對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,采用多元回歸分析探討在線評(píng)論的哪些因素對(duì)商品銷量有影響,利用層次回歸分析探討商品類型的調(diào)節(jié)作用。最后,將結(jié)論總結(jié)如下：在中樞路徑中,好評(píng)數(shù)、中評(píng)數(shù)、店鋪信譽(yù)對(duì)商品銷量具有正向影響,差評(píng)數(shù)有負(fù)向影響；邊緣路徑中,收藏量、圖片評(píng)論數(shù)、追評(píng)數(shù)對(duì)商品銷量具有正向影響；相對(duì)于搜索型商品,好評(píng)數(shù)、中評(píng)數(shù)、差評(píng)數(shù)、收藏量、圖片評(píng)論數(shù)和追評(píng)數(shù)這六種影響因素對(duì)體驗(yàn)型商品的銷量影響更強(qiáng)；商品類型對(duì)店鋪信譽(yù)和商品銷量之間的關(guān)系不具有調(diào)節(jié)作用。
【關(guān)鍵詞】：在線評(píng)論 消費(fèi)者滿意度 消費(fèi)者決策 精細(xì)加工可能性模型
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F724.6;F713.55;F274
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 第一章 緒論12-17
• 1.1 研究背景及研究意義12-13
• 1.1.1 研究背景12-13
• 1.1.2 研究意義13
• 1.2 研究?jī)?nèi)容及論文結(jié)構(gòu)13-15
• 1.2.1 研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.2.2 論文結(jié)構(gòu)14-15
• 1.3 技術(shù)路線與創(chuàng)新點(diǎn)15-17
• 1.3.1 技術(shù)路線15-16
• 1.3.2 創(chuàng)新點(diǎn)16-17
• 第二章 文獻(xiàn)綜述17-32
• 2.1 在線評(píng)論的概述17-21
• 2.1.1 在線評(píng)論的概念及特點(diǎn)17-18
• 2.1.2 在線評(píng)論的測(cè)量維度18-20
• 2.1.3 在線評(píng)論與網(wǎng)絡(luò)口碑的關(guān)系20-21
• 2.2 消費(fèi)者購(gòu)買決策與社會(huì)心理學(xué)效應(yīng)基本理論21-26
• 2.2.1 消費(fèi)者購(gòu)買決策模型概述21-23
• 2.2.2 可及性診斷性理論23-24
• 2.2.3 前景理論24
• 2.2.4 精細(xì)加工可能性模型24-26
• 2.3 消費(fèi)者滿意度與商品銷量的相關(guān)研究26-31
• 2.3.1 商品類型26-27
• 2.3.2 消費(fèi)者滿意度27-29
• 2.3.3 商品銷量29-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第三章 在線評(píng)論影響消費(fèi)者滿意度的關(guān)鍵因素分析32-44
• 3.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲及采集流程介紹32-34
• 3.1.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲32
• 3.1.2 采集流程介紹32-34
• 3.2 評(píng)論文本挖掘總體架構(gòu)34
• 3.3 關(guān)鍵因素挖掘過程34-38
• 3.3.1 評(píng)論文本采集35
• 3.3.2 文本預(yù)處理35-36
• 3.3.3 文本分詞與詞性標(biāo)注36-38
• 3.4 研究結(jié)果與討論38-43
• 3.4.1 關(guān)鍵因素提取38-41
• 3.4.2 高頻特征詞矩陣41
• 3.4.3 結(jié)果討論41-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 第四章 基于ELM的在線評(píng)論對(duì)商品銷量的影響研究44-65
• 4.1 概念模型及研究假設(shè)44-52
• 4.1.1 概念模型44-45
• 4.1.2 研究假設(shè)45-52
• 4.1.3 數(shù)據(jù)收集52
• 4.2 數(shù)據(jù)分析52-61
• 4.2.1 描述性統(tǒng)計(jì)52-53
• 4.2.2 相關(guān)分析53
• 4.2.3 多元回歸分析53-56
• 4.2.4 調(diào)節(jié)作用檢驗(yàn)56-61
• 4.3 研究結(jié)果總結(jié)61-62
• 4.4 結(jié)果分析與討論62-64
• 4.4.1 主效應(yīng)討論62-63
• 4.4.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)討論63-64
• 4.5 本章小結(jié)64-65
• 結(jié)論65-66
• 參考文獻(xiàn)66-73
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文73-75
• 致謝75

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7 記者 李濤 郭敏;將開展31個(gè)城市食品放心工程消費(fèi)者滿意度網(wǎng)上調(diào)查[N];中國(guó)食品質(zhì)量報(bào);2006年

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5 李燕飛;在線評(píng)論對(duì)消費(fèi)者滿意度及商品銷量的影響研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2016年

6 徐瑾;餐飲團(tuán)購(gòu)環(huán)境下消費(fèi)者滿意度與忠誠(chéng)度關(guān)系研究[D];電子科技大學(xué);2016年

7 周靜;企業(yè)社會(huì)責(zé)任對(duì)消費(fèi)者滿意度的影響[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2010年

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