基于層次分析法的電子商務(wù)交易決策模型

李道全　吳興成　郭瑞敏

摘 要： C2C電子商務(wù)平臺中產(chǎn)品種類繁多、質(zhì)量參差不齊，如何準確地選擇交易對象、避免遭受惡意欺騙、買到稱心如意的商品已成為當前電子商務(wù)研究的熱點之一。在對之前學(xué)者的研究和討論的基礎(chǔ)上，提出一種基于層次分析法的電子商務(wù)交易決策模型，綜合商品屬性、服務(wù)態(tài)度、物流服務(wù)、安全系統(tǒng)等多個方面計算交易決策依據(jù)的具體量化值，為交易決策提供數(shù)據(jù)支持。首先對構(gòu)成決策問題的各因素建立遞階層次結(jié)構(gòu)模型，其次是構(gòu)造成對比較矩陣，第三是計算權(quán)重向量并做一致性校驗，最后是層次總排序及一致性校驗。實驗結(jié)果表明，該模型有效提高了電子商務(wù)交易決策的準確性和有效性，可幫助買家避免惡意交易。

關(guān)鍵詞： 電子商務(wù)； 交易決策； 層次分析法； 層次結(jié)構(gòu)模型

中圖分類號： TN99?34； TP391 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）10?0068?04

Abstract： There are various types of products on the C2C e?commerce platform， but their quality is uneven. Therefore， how to accurately choose transaction object， avoid malicious deception and buy wishful commodity has become one of the hotspots in the research of electronic commerce. On the basis of the study and discussion of the previous scholars， a kind of the electronic commerce transaction decision model based on hierarchical analysis method is proposed in this paper. In this model， commodity attributes， service attitude， logistics service， security system and so on are synthesized to calculate the specific quantitative value， which provides the data support for the trade decision. The hierarchical structure model considering the factors of affecting decision making is established. The pairwise comparison matrix is constructed. The weight vector is calculated and consistency check is done. The total sorting is carried out and consistency check is done. The results show that this model can effectively improve the accuracy and effectiveness of electronic commerce transaction decision making， and help buyers avoid malicious transactions.

Keywords： electronic commerce； trading decision； analytic hierarchy process； hierarchical structure model

0 引 言

在電子商務(wù)中，如何準確地抉擇交易對象、避免遭受惡意欺騙、買到稱心如意的商品已經(jīng)成為當前電子商務(wù)研究的熱點之一。衛(wèi)志城等人提出一種將主觀信任度與客觀風(fēng)險相結(jié)合得到可交易度的電子商務(wù)交易評估模型[1]。馮勇等人提出一種基于社會網(wǎng)絡(luò)分析改進的協(xié)同推薦方法[2]，該模型利用SNA技術(shù)分析用戶信任關(guān)系對用戶推薦的影響，并將用戶信任關(guān)系應(yīng)用于協(xié)同推薦算法中，有效提高了用戶選擇交易對象的正確性。王剛等人提出了一種基于本體內(nèi)容相似度的電子商務(wù)推薦信任模型[3]，該模型將推薦節(jié)點劃分為熟人節(jié)點和陌生節(jié)點，同時引入節(jié)點間交易內(nèi)容本體相似度，使得節(jié)點的推薦信息更加客觀和穩(wěn)定。黃辰林等人提出一種基于主觀邏輯的電子商務(wù)可信決策模型[4]，該模型將風(fēng)險和信任量化為風(fēng)險觀點和信任觀點，通過安全策略定義事務(wù)重要性和可信決策的相關(guān)參數(shù)，基于信任關(guān)系優(yōu)先準則進行可信決策。葉楓等人在傳統(tǒng)信任模型的基礎(chǔ)之上[5]，提出了5個梯度連續(xù)的評分尺度，并引入交易次數(shù)、多級評分反饋因子、懲罰因子等因素綜合計算信任度，再經(jīng)過一系列的策略過濾掉惡意的推薦節(jié)點；該模型有效提高了節(jié)點信任度的計算，有助于買家做出正確的交易決策。唐志敏等人提出一種基于群組的電子商務(wù)信任模型[6]，利用節(jié)點之間的熟悉度以及一些其他的因素綜合計算節(jié)點的信任值；該模型可為買家節(jié)點提供更為全面、更為準確的賣家信譽信息，有助于賣家做出交易決策。然而，上述模型研究都只是在節(jié)點綜合信任度的計算上，盡可能地考慮全面的影響因素；但是，在現(xiàn)實的電子商務(wù)環(huán)境下，每個買家對產(chǎn)品、服務(wù)、物流、安全的要求可能各不相同，僅僅考慮節(jié)點綜合信任度，是不足以為買家提供強有力的交易決策依據(jù)的。因此，本文在深入研究國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于電子商務(wù)交易決策模型的研究和討論的基礎(chǔ)之上，提出一種基于層次分析法的電子商務(wù)交易決策模型。

1 影響交易決策的因素

本文從商品屬性、服務(wù)態(tài)度、物流服務(wù)、安全系數(shù)等幾個方面進行評定。將上述4個指標劃分為一級指標，并且按照一級指標的含義劃分出12個二級指標。采用層次分析法對各指標進行綜合分析，最終得到客觀、公正的交易決策依據(jù)。

（1） 商品屬性。商品屬性是指買家對賣家商品描述相符程度、商品質(zhì)量和價格合理程度三個部分的滿意度評分。商品描述相符程度是指買家對賣家在平臺上以圖片和文字對商品描述的情況是否和商品實際情況相符的程度的評分；商品質(zhì)量指買家對商品是否為真品、是否存在以次充好的欺騙行為、是否缺斤少兩等進行的評分；價格合理度指買家對商品價格是否符合市場定價、是否在買家的承受范圍之內(nèi)的滿意度評分。

（2） 服務(wù)態(tài)度。服務(wù)態(tài)度是指買家對賣家的售前服務(wù)態(tài)度、發(fā)貨速度、售后服務(wù)態(tài)度三個部分的滿意度評分。售前服務(wù)態(tài)度指買家對賣家在交易前的服務(wù)態(tài)度的滿意程度的評分，賣家對買家的溝通是否耐心、暢通，信息回復(fù)是否及時等；發(fā)貨速度是指買家對賣家發(fā)貨是否及時的評分；售后服務(wù)態(tài)度是指買家在享受賣家售后服務(wù)過程中的滿意程度的評分，是否能退換貨物、處理結(jié)果是否滿意等。

（3） 物流服務(wù)。物流服務(wù)是指買家對賣家所選擇的物流服務(wù)商的送貨速度、服務(wù)態(tài)度以及物流包裝三個方面滿意度評分。貨物是否按期送達；送貨人員是否有好的服務(wù)態(tài)度；貨物包裝是否完好、商品在運輸過程中是否有損壞的現(xiàn)象等。

（4） 安全系數(shù)。安全系數(shù)包括賣家交易失敗比例、本次交易金額比例、交易次數(shù)三個部分。交易失敗比例是指賣家在歷史交易過程中交易失敗的次數(shù)與交易總次數(shù)的比值，交易失敗比例越大，安全系數(shù)越低；本次交易金額比例指買家本次交易金額與買家歷史交易總金額的比值，交易金額比越大，風(fēng)險越大，安全系數(shù)越低；惡意賣家可能通過多次小額交易來獲取買家信任，然后進行大額交易欺騙，所以交易次數(shù)越多、風(fēng)險越多、安全系數(shù)越低，反之安全系數(shù)越大。

2 基于層次分析法的交易決策模型

電子商務(wù)交易對象選擇是一個多目標、多因素、多層次的風(fēng)險決策問題，本文利用層次分析法可將決策者的經(jīng)驗及相關(guān)影響因素進行量化，并做定性與定量的分析，對決策對象的優(yōu)劣進行比較、篩選，最終得出最優(yōu)決策對象。具體步驟如下：

步驟1：根據(jù)決策的影響因素建立層次結(jié)構(gòu)體系結(jié)構(gòu)圖[7?8]，如圖1所示。通常情況下，買家在購買某件商品時，會瀏覽多個商家的商品，對其各個指標的評分做比較，每個商家產(chǎn)品的各項指標評分可能各有千秋，使得買家無法判斷哪個商家的產(chǎn)品更好，而且無法做出決策。在本模型中，買家可以選擇幾個賣家的產(chǎn)品加入本模型系統(tǒng)中，由模型計算出各賣家產(chǎn)品指標優(yōu)劣的綜合排序，從而為買家提供決策依據(jù)。對子準則層的各項指標評分進行綜合評價，得出其對應(yīng)上層的指標的綜合評分，對圖1的交易決策層次體系結(jié)構(gòu)圖進行簡化，可得如圖2所示的層次體系結(jié)構(gòu)圖。

步驟2：構(gòu)造判斷矩陣。建立層次結(jié)構(gòu)之后，就要對本層次各因素對上一層某一因素的重要性進行兩兩比較。在參考本領(lǐng)域?qū)＜?、電商達人等的意見以及相關(guān)文獻的基礎(chǔ)之上，根據(jù)1～9分比評定尺度構(gòu)建準則層判斷矩陣，如表1所示。

通過對淘寶商城某4家商家的同一商品的各項指標評分通過計算綜合評分，然后利用1～9分評價規(guī)則進行處理后，得到方案層各決策對象的各因素得分，如表2所示。

3 實驗分析

表2中所涉及的4家商家是這樣的：賣家A，B，C，D都是經(jīng)營服裝類業(yè)務(wù)的商家，賣家A注冊于2015年6月23日，完成交易42筆；賣家B注冊于2015年7月21日，完成交易40筆；賣家C注冊于2015年8月3日，完成交易37筆；賣家D注冊于2015年8月2日，完成交易38筆。

4位賣家的綜合評分均為6.3，好評率則分別為97.6%，97.6%，97.3%，97.3%，這不能說明4位賣家的信譽高低。

基于表2的數(shù)據(jù)，利用本文模型可計算得出4位賣家的評價權(quán)重總排序，結(jié)果如表9所示。

由表9可知，4位賣家的評價權(quán)重總排序結(jié)果為：A>B>D>C，即賣家A的綜合評價最好，高于賣家B，C，D，所以，賣家A應(yīng)該為最佳交易對象。事實上，通過實際的交易數(shù)據(jù)可以看出，賣家A的交易總額和平均交易額都顯著高于賣家B，C，D，較大的交易金額反映出賣家A比其他賣家更加重視誠信交易，并且賣家A沒有差評，只有一次中評。由此，在綜合評分和好評率相同或相差不大的情況下，賣家A提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)的可能性更大一些。本文模型的計算的結(jié)果很好地支持了這一結(jié)論。

4 結(jié) 論

在研究之前學(xué)者對電子商務(wù)交易模型研究的基礎(chǔ)之上，將層次分析法應(yīng)用于電子商務(wù)交易決策的計算之中，綜合影響交易決策的各個因素建立層次結(jié)構(gòu)模型，綜合計算各因素的影響權(quán)重，進而計算出最優(yōu)決策對象。通過實驗得出，本文模型能夠有效地提高交易決策的準確性和有效性，幫助節(jié)點做出正確的交易決策，避免惡意交易蒙受損失，提高交易滿意度。

參考文獻

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