淺議商品在線評論的商業(yè)價(jià)值研究

　　摘 要：本文以京東商品的在線評論為例，研究其中的商業(yè)價(jià)值，主要通過文本挖掘的方法，提取商品的真實(shí)性能，借助Excel、Python等工具進(jìn)行分類，識(shí)別每種類別商品消費(fèi)者重點(diǎn)關(guān)注的屬性，以期為消費(fèi)者乃至企業(yè)提供更具權(quán)威性的決策支持，淺議商品在線評論的商業(yè)價(jià)值研究。

　　本文源自商場現(xiàn)代化 2020年21期《商場現(xiàn)代化》雜志(原名：商業(yè)科技)主要探討國內(nèi)外現(xiàn)代商業(yè)管理經(jīng)驗(yàn)和介紹現(xiàn)代科技在商業(yè)營銷管理中的應(yīng)用，并且刊發(fā)精選的國內(nèi)外現(xiàn)代商業(yè)流通領(lǐng)域理論研究成果與現(xiàn)代貿(mào)易經(jīng)濟(jì)理論的科研論文。其嚴(yán)格化，標(biāo)準(zhǔn)化及性在業(yè)界均享有顯著的聲譽(yù)和地位。

　　關(guān)鍵詞：在線評論;商業(yè)價(jià)值;文本挖掘;京東

　　一、引言

　　中國網(wǎng)絡(luò)購物市場報(bào)告的調(diào)查顯示，在購買不熟悉的產(chǎn)品時(shí)，用戶評價(jià)在網(wǎng)絡(luò)購物決策中占據(jù)主導(dǎo)地位，三分之一以上的網(wǎng)購用戶主要考慮的因素為用戶評價(jià)，其次是網(wǎng)站知名度和口碑，比例為28%。隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展與滲透，現(xiàn)存的在線評價(jià)形式主要為：客戶在購買產(chǎn)品確認(rèn)收貨后，以傳送圖片、文字描述等形式將消費(fèi)體驗(yàn)和使用感受表達(dá)出來，并在商品頁面展示，為后續(xù)消費(fèi)者提供參考。

　　同時(shí)消費(fèi)者參評的積極性呈不斷提高的趨勢，商家需更加關(guān)注消費(fèi)者購買后評論的關(guān)注點(diǎn)，圍繞消費(fèi)者針對不同商品重點(diǎn)關(guān)注的焦點(diǎn)采取差別化的營銷策略，提高用戶的線上購買體驗(yàn)和線下使用滿意度，鼓勵(lì)消費(fèi)者更多地參與線上評論，對滿意度高的商家和商品品牌予以激勵(lì)，限制滿意度偏低的商家和商品品牌，有針對性地加大精品營銷、品牌營銷，提升誠信營銷和服務(wù)營銷，提高商品和服務(wù)的質(zhì)量及水平，促進(jìn)電子商務(wù)的持續(xù)健康有序發(fā)展。

　　二、商品在線評論的商業(yè)價(jià)值研究的意義

　　從“商品的在線評論是否會(huì)成為消費(fèi)者購買某一產(chǎn)品的決定因素”這一具體問題出發(fā)進(jìn)行研究，進(jìn)一步挖掘商品在線評論的商業(yè)價(jià)值。在線評論作為消費(fèi)者與消費(fèi)者、消費(fèi)者與賣家之間溝通的重要內(nèi)容，也是商品頁面的重要構(gòu)成模塊，從大量數(shù)據(jù)中提取出有用信息對總結(jié)消費(fèi)者評論內(nèi)容的規(guī)律和推動(dòng)電子商務(wù)的良性發(fā)展，都具有重要意義。

　　2016年6月中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)發(fā)布的《2015年中國網(wǎng)絡(luò)購物市場研究報(bào)告》中指出，在線評論成為網(wǎng)購用戶決策時(shí)最為關(guān)注的因素，關(guān)注度超過四分之三，而現(xiàn)有研究主要集中在在線評論的內(nèi)容上，針對在線評論傳遞的信息涉及哪些方面展開研究，對于在線評論價(jià)值的挖掘還不夠，還沒有充分發(fā)揮這一信息資源的重要商業(yè)價(jià)值。可以針對商品在線評論開發(fā)出一套新的比較方法，使消費(fèi)者能夠?qū)τ诰W(wǎng)上購買商品具有一定的標(biāo)準(zhǔn)和方法，構(gòu)成一個(gè)相對完整的評論價(jià)值提取系統(tǒng)。

　　三、以京東為例進(jìn)行商品在線評論的商業(yè)價(jià)值研究

　　結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)，《京東評價(jià)數(shù)據(jù)》和《京東詳細(xì)評價(jià)數(shù)據(jù)》共151451條記錄，涉及產(chǎn)品類型、平均得分、好評率、差評率與用戶昵稱、用戶等級(jí)、購買產(chǎn)品時(shí)間、評論間隔時(shí)間、寫評論時(shí)間、追評等元組，運(yùn)用Excel、LSTM情感分析方法、Python、Anaconda、Jupyter Notebook等工具，從在線評價(jià)中提煉出有較高辨識(shí)度與真實(shí)度的產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)，圍繞商品在線評論的商業(yè)價(jià)值開展研究。

　　《京東評價(jià)數(shù)據(jù)》10849條記錄中劃分有20余種產(chǎn)品類型，83.8%為圖書，廚具、服飾內(nèi)衣、家居日用、家具、禮品箱包、母嬰、手機(jī)、數(shù)字內(nèi)容、鞋靴、電腦、辦公、家紡、醫(yī)藥保健、運(yùn)動(dòng)戶外、珠寶首飾等類型產(chǎn)品占比較小，家庭清潔、紙品、家用電器、家裝建材、數(shù)碼、鐘表均不足0.1%。與好評率、差評率相對應(yīng)，其平均得分99.4%為5，有47條記錄為4占比0.4%，1、2、3的平均得分均不足0.1%。

　　《京東詳細(xì)評價(jià)數(shù)據(jù)》140602條記錄中每位用戶產(chǎn)品評價(jià)記錄從1條到1727條不等，個(gè)別用戶評論千余條，大部分用戶評論1條。93.3%購買產(chǎn)品時(shí)間和93.7%寫評論時(shí)間為近五年，相對符合現(xiàn)狀。51.4%評論間隔時(shí)間不超過一周，共115038條記錄顯示其評論間隔時(shí)間不超過一個(gè)月，同時(shí)1378條追評使得文本反映的消費(fèi)者的感知產(chǎn)品質(zhì)量更可靠。

　　運(yùn)用Excel進(jìn)行預(yù)處理，通過“產(chǎn)品編碼”將《京東詳細(xì)評價(jià)數(shù)據(jù)》與《京東評價(jià)數(shù)據(jù)》建立聯(lián)系，以整合為信息不重不漏的一個(gè)文檔，更好分析并獲取商品在線評論的商業(yè)價(jià)值。整合后的文檔中僅7.3%的產(chǎn)品類型信息為空值，進(jìn)行刪除含有缺失值的記錄等數(shù)據(jù)預(yù)處理操作后，觀察可得其好評率均高于0.95，差評率均低于0.03。

　　借助常用的鏡像，如豆瓣(http：//pypi.douban.com/simple/)、清華大學(xué)(https：//pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/)，解決pip安裝第三方類庫下載速度慢以及超時(shí)問題(timeout)，短時(shí)間內(nèi)成功安裝jieba、keras、tensorflow等數(shù)據(jù)包后，通過pandas分別讀入LSTM情感分類教程中包含積極和消極評價(jià)的兩個(gè)文檔的數(shù)據(jù)。

　　先后運(yùn)用concat、len、lambda、cut函數(shù)合并語料、計(jì)算語料數(shù)目、定義分詞函數(shù)。由max函數(shù)可得一條記錄最多的詞匯數(shù)為1804，為高效率高質(zhì)量分析數(shù)據(jù)，設(shè)置一個(gè)評論最多的詞匯數(shù)為1000，同時(shí)運(yùn)用實(shí)例化分詞器設(shè)置字典中最大詞匯數(shù)為30000，并傳入訓(xùn)練數(shù)據(jù)、建立詞典。為使框架相對客觀、便于量化，把詞轉(zhuǎn)換為編號(hào)，詞的編號(hào)根據(jù)其頻率設(shè)定，頻率越大，編號(hào)越小。同時(shí)注意細(xì)節(jié)，把序列設(shè)定為1000的長度，超過1000的部分舍棄，不到1000則補(bǔ)0。

　　由詞對應(yīng)編號(hào)的字典可得，除逗號(hào)、句號(hào)、感嘆號(hào)等標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，的、了、是、我等語義助詞，在線評論中“服務(wù)”、“本書內(nèi)容”、“價(jià)格”、“功能”等消費(fèi)者關(guān)注的重點(diǎn)屬性反復(fù)出現(xiàn)，“系統(tǒng)”、“屏幕”、“前臺(tái)”、“效果”、“質(zhì)量”、“電池”、“聲音”、“外觀”、“速度”、“驅(qū)動(dòng)”等體現(xiàn)消費(fèi)者的感知產(chǎn)品質(zhì)量、蘊(yùn)含對廠商和消費(fèi)者有影響的信息的詞匯頻率較高。

　　就珠寶首飾、廚具、禮品箱包、鞋靴和圖書等類型產(chǎn)品進(jìn)行進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，除部分顯示“此用戶未填寫評價(jià)的內(nèi)容”外，在線評論多圍繞“包裝”、“服務(wù)”、“感覺”、“價(jià)格”、“內(nèi)容”、“物流”、“質(zhì)量”等方面展開，“不錯(cuò)”、“方便”、“孩子”、“好”、“家”、“看”、“快”、“滿意”、“朋友”、“喜歡”、“值”等關(guān)鍵詞反復(fù)出現(xiàn)，其中“好”、“不錯(cuò)”、“質(zhì)量”、“看”、“快”、“喜歡”等詞頻較高。

　　以圖書為例，“好”、“不錯(cuò)”、“看”、“快”、“質(zhì)量”、“喜歡”、“內(nèi)容”、“京東”、“值”等在線評論關(guān)鍵詞詞頻較高，與其平均得分、好評率和差評率反映出的客戶感知價(jià)值基本一致。該類型產(chǎn)品好評率相對較高，在線評論相對積極，總體推薦購買。通過文本挖掘并對商品分類，提取其真實(shí)性能，識(shí)別消費(fèi)者關(guān)注的重點(diǎn)屬性，最后從評論內(nèi)容中提取消費(fèi)者的真實(shí)感知產(chǎn)品質(zhì)量，以達(dá)到為其購買決策提供堅(jiān)實(shí)理論依據(jù)的目的。

　　四、商品在線評論的商業(yè)價(jià)值研究的發(fā)展趨勢

　　自21世紀(jì)以來，電子商務(wù)隨互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的高速發(fā)展逐漸滲透，成為重要分銷渠道，而電子商務(wù)領(lǐng)域不可能沒有在線評論，未來在線評論也不可能脫離產(chǎn)品本身。學(xué)者們從不同的角度對在線商品評論進(jìn)行研究。虛擬的網(wǎng)絡(luò)購物環(huán)境中，商品的在線評論是消費(fèi)者獲取商品質(zhì)量信息、進(jìn)行口碑傳播的重要途徑，也是商家預(yù)測未來商品銷量的重要依據(jù)。

　　商品的質(zhì)量由感知商品質(zhì)量和客觀商品質(zhì)量兩部分構(gòu)成，在線評論成為獲取商品感知質(zhì)量的重要依據(jù)，極大程度影響著消費(fèi)者購買商品的決策時(shí)長與結(jié)果，故分析京東在線評論數(shù)據(jù)，探索在線評論的商業(yè)價(jià)值研究的發(fā)展趨勢有重要現(xiàn)實(shí)意義，消費(fèi)者在購買商品之前，從所獲取的產(chǎn)品有關(guān)信息中作出的對商品的主觀評價(jià)即為感知商品質(zhì)量。而客觀的產(chǎn)品質(zhì)量則是商品本身能夠滿足規(guī)定需要和潛在需要的特征的總和。

　　在企業(yè)逐步加大產(chǎn)品投放力度、消費(fèi)者愈加依賴網(wǎng)絡(luò)購物的雙重影響下，商品的在線評論與消費(fèi)者的最終決策結(jié)果、商品的銷售量結(jié)合逐漸深化，呈現(xiàn)出三點(diǎn)趨勢：(1)在線評論對商家影響將進(jìn)一步加大，商家應(yīng)激勵(lì)消費(fèi)者評論，準(zhǔn)確識(shí)別真實(shí)的好評與差評，評估消費(fèi)者偏好，及時(shí)調(diào)整策略。(2)消費(fèi)者將更加積極地參與在線評價(jià)，主動(dòng)評價(jià)可以降低“默認(rèn)好評”大數(shù)據(jù)時(shí)代精準(zhǔn)營銷時(shí)的負(fù)面影響，幫助其他消費(fèi)者獲取更加真實(shí)的商品信息。同時(shí)也可以通過差評為購買決策提供幫助。(3)電子商務(wù)平臺(tái)將加大對在線評價(jià)偏差的糾正力度，使評價(jià)數(shù)據(jù)盡可能客觀，配合商家鼓勵(lì)消費(fèi)者參與評價(jià)，營造公平的電子購物環(huán)境，對滿意度高的商家和商品品牌予以激勵(lì)，限制滿意度偏低的商家和商品品牌，有針對性地加大精品營銷、品牌營銷，提升誠信營銷和服務(wù)營銷，提高商品和服務(wù)的質(zhì)量及水平，促進(jìn)電子商務(wù)的持續(xù)健康有序發(fā)展。

　　五、總結(jié)

　　以京東為例，借助產(chǎn)品感知產(chǎn)品質(zhì)量(perceived product quality)的定義及構(gòu)成、評論內(nèi)容中提取的消費(fèi)者感知產(chǎn)品質(zhì)量，從在線評論中提煉出有較高辨識(shí)度與真實(shí)度的評價(jià)。比較感知產(chǎn)品質(zhì)量與客觀產(chǎn)品質(zhì)量(產(chǎn)品參數(shù))之間的差異，從而形成更加可靠的評價(jià)。

　　通過文本挖掘的方法，提取商品的真實(shí)性能：對商品分類，識(shí)別消費(fèi)者關(guān)注的重點(diǎn)屬性，收集不同產(chǎn)品評價(jià)，歸納總結(jié)消費(fèi)者在線評論的衡量標(biāo)準(zhǔn)，研究感知產(chǎn)品質(zhì)量的構(gòu)成。以商品的在線評論為對象，排除客觀因素的干擾后，提取消費(fèi)者的感知產(chǎn)品質(zhì)量，提取并篩選出“物流”、“質(zhì)量”等關(guān)鍵詞。研究商品客觀屬性與消費(fèi)者關(guān)注屬性，從在線評論中提煉出有較高辨識(shí)度與真實(shí)度的產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)。

　　目前商品在線評論的商業(yè)價(jià)值研究尚不充分不全面，由于自身知識(shí)水平和實(shí)踐力度等原因，本文僅以京東為例，淺議商品在線評論的商業(yè)價(jià)值研究。未來可進(jìn)一步研究消費(fèi)者之間、消費(fèi)者與商家之間的互動(dòng)或雙向的溝通，深度挖掘在線評論，充分發(fā)揮這一信息資源的重要商業(yè)價(jià)值。

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