基于商品評(píng)論的網(wǎng)購顧客滿意度指標(biāo)體系的構(gòu)建與分析

【摘 要】本文提出一種基于商品評(píng)論的顧客滿意度指標(biāo)體系構(gòu)建方法，通過對(duì)網(wǎng)購顧客的評(píng)論文本的標(biāo)注和挖掘，抽取指稱關(guān)鍵詞和描述關(guān)鍵詞，將其提煉為網(wǎng)購顧客滿意度指標(biāo)體系，并利用中文信息處理相關(guān)技術(shù)，對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行了詞頻統(tǒng)計(jì)，分析了各指標(biāo)在顧客關(guān)注程度和使用方面的一些特點(diǎn)。本文的研究為電子商務(wù)運(yùn)營活動(dòng)提高產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平提供決策依據(jù)，也為商品評(píng)論特征、觀點(diǎn)和情感傾向等內(nèi)容挖掘研究提供基礎(chǔ)資源。

【關(guān)鍵詞】網(wǎng)絡(luò)購物；顧客滿意度；評(píng)價(jià)

1.引言

隨著電子商務(wù)發(fā)展的日益成熟，關(guān)于網(wǎng)上購物顧客滿意度的評(píng)價(jià)逐漸成為衡量產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平的一個(gè)重要途經(jīng)。無論是產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)、電子商務(wù)運(yùn)營商還是物流企業(yè)，都希望了解到顧客購物的真實(shí)感受，從而有的放矢地改善其生產(chǎn)方式及服務(wù)，以增強(qiáng)其市場競爭力。

筆者認(rèn)為顧客網(wǎng)購體驗(yàn)與其所購買的產(chǎn)品本身的屬性是密不可分的，要想全面、深入地反映其心理評(píng)價(jià)，商品評(píng)論是最能體現(xiàn)這一要求的。通過對(duì)網(wǎng)購顧客的評(píng)論文本的標(biāo)注和挖掘，構(gòu)建網(wǎng)購顧客滿意度指標(biāo)體系，分析各指標(biāo)在顧客關(guān)注程度和使用方面的一些特點(diǎn)，以更加全面、更加具體地反映顧客購物的心理體驗(yàn)。

2.基于商品評(píng)論的顧客滿意度指標(biāo)體系構(gòu)建

2.1 研究對(duì)象的選取

本文選取部分手機(jī)產(chǎn)品作為研究對(duì)象，所構(gòu)建的滿意度指標(biāo)體系既涵蓋適用于通用領(lǐng)域的屬性，也有針對(duì)手機(jī)產(chǎn)品的具體特征。

2.2 數(shù)據(jù)來源及處理

2.2.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于京東商城網(wǎng)站，選取部分手機(jī)類商品，收集其中的商品評(píng)論語句。京東商城的每一條評(píng)論信息均包含優(yōu)點(diǎn)、缺點(diǎn)和心得三部分，全部作為本文的數(shù)據(jù)收集對(duì)象。本文數(shù)據(jù)收集的起點(diǎn)是2013年1月31日，向前截取滿足一定數(shù)量的評(píng)論語句。使用C#語言編寫爬蟲軟件，共抓取評(píng)論數(shù)據(jù)60，600條，既包含部分銷量高的商品，又包含部分銷量居中的商品，以避免優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)描述的不平衡。

2.2.2 數(shù)據(jù)處理

本文通過采用部分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)購顧客的評(píng)論文本的標(biāo)注和挖掘，抽取出相應(yīng)的指稱關(guān)鍵詞和描述關(guān)鍵詞，將其提煉為網(wǎng)購顧客滿意度指標(biāo)體系。利用中文信息處理相關(guān)技術(shù)，針對(duì)大量數(shù)據(jù)對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，驗(yàn)證網(wǎng)購顧客滿意度指標(biāo)體系的準(zhǔn)確性，及分析各指標(biāo)在顧客關(guān)注程度和使用方面的一些特點(diǎn)。通過分析顧客對(duì)各指標(biāo)的關(guān)注程度，預(yù)測產(chǎn)品將來的技術(shù)攻關(guān)方向和競爭要素，以使企業(yè)準(zhǔn)確定位顧客關(guān)注焦點(diǎn)，推出深受顧客滿意的產(chǎn)品，進(jìn)而增強(qiáng)企業(yè)的競爭能力。本文數(shù)據(jù)來源中有600條采用人工分析，抽取出相關(guān)的特征及描述，構(gòu)建顧客滿意度指標(biāo)體系，另60，000條采用中文信息處理工具進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果用于對(duì)指標(biāo)體系的量化分析。具體所選的產(chǎn)品及評(píng)論條數(shù)見表1。

2.3 網(wǎng)購顧客滿意度指標(biāo)體系的構(gòu)建

2.3.1 商品評(píng)論特征抽取

筆者對(duì)600條手機(jī)商品評(píng)論進(jìn)行了人工標(biāo)注，標(biāo)注內(nèi)容包括指稱關(guān)鍵詞和描述關(guān)鍵詞，從這些關(guān)鍵詞中提煉出評(píng)價(jià)指標(biāo)。提煉的原則如下：

（1）剔除關(guān)于表示商品型號(hào)和商品品牌的名詞，如“N70”，“諾基亞”。

（2）剔除一些常見的口語化的名詞，如“機(jī)子”，“東西”。

（3）剔除一些常見的人稱名詞，如“朋友”，“老人”。

（4）合并同義詞和表示同一類所指對(duì)象的詞語。

據(jù)此得出所得評(píng)價(jià)指標(biāo)及其描述詞，受篇幅所限，這里僅列出部分，見表2。

圖1 網(wǎng)購顧客滿意度指標(biāo)層級(jí)體系

從手機(jī)商品評(píng)論抽取結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，指稱詞、描述詞集合與評(píng)價(jià)指標(biāo)并不是一一對(duì)應(yīng)的，存在一些詞語對(duì)應(yīng)多個(gè)指標(biāo)的情況，這是因?yàn)橛行┱Z義內(nèi)容并不是由詞一級(jí)語言單位表達(dá)的，而是由短語或句子整體表示的，需要結(jié)合上下文信息才能確定這些詞語的所指。

2.3.2 指標(biāo)體系的生成

筆者基于手機(jī)商品評(píng)論抽取結(jié)果的評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過整理、歸納，構(gòu)建網(wǎng)購顧客滿意度指標(biāo)層級(jí)體系。第一層為顧客網(wǎng)購滿意度；第二層分為網(wǎng)站滿意度、產(chǎn)品滿意度、物流滿意度、售后服務(wù)滿意度，同時(shí)，借鑒Lee（2001）[1]的研究成果，增加了交易安全滿意度指標(biāo)；第三層及以下是對(duì)這些指標(biāo)的細(xì)分類，共19個(gè)指標(biāo)，其中有17項(xiàng)是對(duì)各類商品通用的，另外兩項(xiàng)產(chǎn)品性能和產(chǎn)品外觀，其下層分類指標(biāo)是僅針對(duì)手機(jī)類商品的，見圖1。

2.4 商品評(píng)論詞頻分析

本文對(duì)自動(dòng)抓取的京東商城諾基亞（NOKIA）

N1280 GSM手機(jī)（黑）和華為U8860兩類手機(jī)的6萬條評(píng)論進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，對(duì)本文給出的顧客滿意度指標(biāo)體系進(jìn)行檢驗(yàn)和量化分析。詞頻分析采用山西大學(xué)開發(fā)的中文分詞工具FC2000[2]，共獲得24.4萬詞。首先對(duì)詞表進(jìn)行預(yù)處理，去掉語料中的句子“暫時(shí)沒有缺點(diǎn)”，因?yàn)樵摼涫蔷〇|網(wǎng)用戶評(píng)論撰寫頁面關(guān)于商品缺點(diǎn)部分給出的默認(rèn)評(píng)價(jià)，相當(dāng)多的用戶直接使用該句作為缺點(diǎn)評(píng)價(jià)的內(nèi)容，導(dǎo)致其頻率過高，而又不含有價(jià)值；其次，根據(jù)停用詞表[3]，去掉高頻詞中出現(xiàn)的停用詞；再去掉高頻詞中的動(dòng)詞，如“幫”，“說”，“算”，“看”等；去掉程度副詞，如“很”，“挺”，“非常”等；去掉常見的人稱名詞，如“朋友”，“老人”等；最后，截取詞頻超過100次的詞匯，共235個(gè)。將這些高頻詞與圖4中的指標(biāo)進(jìn)行匹配，對(duì)于一個(gè)詞對(duì)應(yīng)多個(gè)指標(biāo)的情況，如“滿意”對(duì)應(yīng)總體滿意度、網(wǎng)站滿意度和產(chǎn)品滿意度三個(gè)指標(biāo)，暫將其次數(shù)平均分配給各指標(biāo)；對(duì)于一個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)多個(gè)詞的情況，取每個(gè)詞次數(shù)的和，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3。

從表3中可以看出，本文給出的網(wǎng)購顧客滿意度指標(biāo)體系54個(gè)指標(biāo)中有43個(gè)指標(biāo)有相應(yīng)高頻詞與之對(duì)應(yīng)，占指標(biāo)總數(shù)的80%，證明這些指標(biāo)是顧客經(jīng)常評(píng)論的內(nèi)容，的確是顧客關(guān)心的問題。11個(gè)沒有相應(yīng)詞匯的指標(biāo)分別是頁面布局、頁面反應(yīng)速度、網(wǎng)站信息質(zhì)量、產(chǎn)品價(jià)格、物流滿意度、配送方式、交易安全滿意度（及下屬3個(gè)指標(biāo)）和個(gè)性化服務(wù)。其中，產(chǎn)品價(jià)格（二級(jí)指標(biāo)）和物流滿意度（一級(jí)指標(biāo)）是上層指標(biāo)，其下位指標(biāo)對(duì)應(yīng)有具體的詞匯，且詞頻較高，因此實(shí)際上用戶評(píng)論是涵蓋這方面信息的；網(wǎng)站信息質(zhì)量和配送方式兩個(gè)指標(biāo)屬于低頻詞匯對(duì)應(yīng)的指標(biāo)，在表3高頻詞匯中沒有出現(xiàn)；而個(gè)性化服務(wù)指標(biāo)在顧客評(píng)論中不是用詞表述的，是用短語或句子表達(dá)的，如“還附贈(zèng)了一次性的貼紙章，用來給保修卡蓋章的”，因此就詞匯層面的分析來說看不到這方面信息；頁面布局、頁面反應(yīng)速度及交易安全滿意度（及下屬3個(gè)指標(biāo)）指標(biāo)在顧客評(píng)論高頻詞中沒有出現(xiàn)，從一定程度上說明這些方面對(duì)于當(dāng)前電子商務(wù)的技術(shù)和服務(wù)發(fā)展水平來說，已經(jīng)能夠滿足用戶需求，不需要過多探討。

圖2 三級(jí)以上指標(biāo)詞頻排序圖

從圖2中可見，詞頻超過1萬次的指標(biāo)為顧客總體滿意度、產(chǎn)品滿意度、定價(jià)、產(chǎn)品信譽(yù)度、手感、（手機(jī)）實(shí)用性，說明了顧客在網(wǎng)購過程中最關(guān)注的仍然是產(chǎn)品本身的性能、質(zhì)量和價(jià)格因素。詞頻在5000到1萬之間的兩個(gè)指標(biāo)為易操作性和產(chǎn)品外觀，說明用戶對(duì)手機(jī)的這兩方面性能關(guān)注度較高。值得注意的是，表3中有兩個(gè)四級(jí)指標(biāo)詞頻超過9000次，即音效和待機(jī)時(shí)間。說明對(duì)于手機(jī)類產(chǎn)品來說，音效是首要引起用戶關(guān)注的問題之一，而待機(jī)時(shí)間短恰是當(dāng)前智能機(jī)普遍存在的缺陷，這兩個(gè)指標(biāo)的高頻出現(xiàn)，也給手機(jī)制造商以一定的啟示。三級(jí)指標(biāo)中排在后三位的是真?zhèn)?、硬件配置和重量。用戶?duì)于商品的真?zhèn)侮P(guān)注度比較低，說明目前網(wǎng)購顧客對(duì)京東商城這樣的大型B2C購物平臺(tái)的信賴程度較高。用戶對(duì)硬件配置和重量關(guān)注度低，說明對(duì)于當(dāng)前的手機(jī)類產(chǎn)品來說，硬件方面已經(jīng)不是主要的技術(shù)攻關(guān)方向和競爭要素，而與外觀設(shè)計(jì)、特色服務(wù)等有關(guān)的指標(biāo)則更重要一些。

3.結(jié)語

本文通過對(duì)網(wǎng)購顧客的評(píng)論文本的標(biāo)注和挖掘，構(gòu)建了網(wǎng)購顧客滿意度指標(biāo)體系，并通過詞頻統(tǒng)計(jì)，分析了各指標(biāo)在顧客關(guān)注程度和使用方面的一些特點(diǎn)。對(duì)比目前存在的一些網(wǎng)購顧客滿意度指標(biāo)體系，本文提出的指標(biāo)體系層級(jí)和指標(biāo)數(shù)量多，使得體系的語義深度大大加強(qiáng)，在反映顧客購物的心理體驗(yàn)方面更加全面和具體。由于本文在滿意度指標(biāo)體系的構(gòu)建方法上主要基于商品評(píng)論的關(guān)鍵詞抽取，使得每一個(gè)指標(biāo)有確定詞匯集合與之對(duì)應(yīng)，該成果可以為商品評(píng)論文本挖掘方面的研究提供基礎(chǔ)資源，利用詞表進(jìn)行特征、觀點(diǎn)抽取和情感傾向方面的研究，這也是本文下一步研究的方向。

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基金項(xiàng)目：本文系教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目“面向精確語言理解的中文介詞短語語義角色識(shí)別技術(shù)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：12YJA740095）的研究成果之一。