B2C平臺中物流服務評論與顧客購買后行為的關(guān)聯(lián)性研究.pdf

1、在網(wǎng)絡購物平臺中，已購顧客的物流服務評論通常影響著新顧客購買決策行為。作為評論內(nèi)容的重要組成部分，物流服務評論如何影響顧客購買決策是電子商務企業(yè)十分關(guān)注的問題。根據(jù)中國電子商務投訴與維權(quán)公共服務平臺統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)物流快遞的投訴問題已經(jīng)成為制約B2C企業(yè)發(fā)展的重要因素，如何提升物流服務質(zhì)量，增加顧客滿意成為亟需解決的課題。為此，本文旨在通過抓取某電商女裝在線評論數(shù)據(jù)，提取出顧客最關(guān)注的物流服務要素以及常見的顧客購買后行為，找出兩者間的關(guān)聯(lián)關(guān)系

2、，為B2C企業(yè)優(yōu)化物流服務提供新的路徑以及改進物流服務質(zhì)量提供依據(jù)。
　　首先，利用樂思信息采集系統(tǒng)抓取京東商城女裝的在線評論信息。接著清理采集到的數(shù)據(jù)，刪除缺失值，運用PROC正則表達式過濾廣告、視頻等干擾數(shù)據(jù)。然后，在ICTCLAS分詞系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，添加用戶詞典，對采集到的數(shù)據(jù)進行分詞處理。根據(jù)得到的分詞結(jié)果，在現(xiàn)有的情感詞典本題庫基礎(chǔ)上，結(jié)合基于主題詞和情感詞的雙向迭代算法構(gòu)建候選詞集，構(gòu)建用戶情感詞典，利用微博情感計算系統(tǒng)

3、判斷每條在線評論的情感極性，同時，得出詞頻統(tǒng)計結(jié)果。依據(jù)詞頻統(tǒng)計的結(jié)果，結(jié)合中國電子商務投訴與維權(quán)公共服務平臺以及物流服務質(zhì)量相關(guān)文獻篩選出與物流服務質(zhì)量相關(guān)詞匯的詞頻結(jié)果，同時篩選出與顧客購買后行為相關(guān)詞匯的詞頻結(jié)果，整理得出顧客最關(guān)注的物流服務要素和常見的顧客購買后行為。最后，依據(jù)分詞結(jié)果，提取有效的關(guān)鍵詞，結(jié)合物流服務要素和顧客購買后行為的劃分，建立在線評論關(guān)聯(lián)矩陣，運用FP-growth算法挖掘物流服務要素與顧客購買后行為間的強

4、關(guān)聯(lián)規(guī)則。
　　通過內(nèi)容分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和分析，得到如下結(jié)論:
　　(1)在線評論中顧客最關(guān)注的物流服務要素依次為:包裝完整性、發(fā)貨速度、運送速度、送貨速度、快遞員服務態(tài)度、售后服務態(tài)度和退換貨速度;
　　(2)與顧客回購行為具有強關(guān)聯(lián)性物流服務要素有:發(fā)貨速度、運送速度、送貨速度、快遞員服務態(tài)度;
　　(3)與顧客推薦行為具有強關(guān)聯(lián)性物流服務要素有:包裝完整、發(fā)貨速度、運送速度、送貨速度。研究結(jié)果有助于B2C