融合特征情感和产品参数的客户感知偏好模型

在线评论作为一种公开、可获取的信息资源，蕴含了关于产品质量的各种有价值的信息，对这些信息的分析与挖掘有助于企业了解客户的需求和偏好。目前，基于在线评论的客户偏好模型考虑了特征观点和评论数量，忽视了产品参数对消费者购买决策的影响。因此，本文提出了一种融合特征情感和产品参数的客户感知偏好模型。首先，利用在线评论提取客户讨论的产品特征，并识别产品特征的情感极性，从而进一步计算特征正负面情感得分，生成产品的特征情感。然后，结合企业定义的产品参数，构建特征情感和产品参数融合作用对产品销量影响的计量经济模型，分析客户对产品的感知偏好。最后，为验证模型的有效性，获取了汽车之家网站的39款汽车产品（SUV车型）的评论文本，并持续8个月的销量跟踪。研究结果显示本文提出的模型比信息增益和TF-IDF方法能够更加准确地获取客户的感知偏好。此外，研究结果解释了特征情感和产品参数与产品销量的关联关系，为企业的市场营销和产品设计决策提供了理论基础。     

基于在线评论的区域需求偏好识别方法

用户需求存在着区域差异，识别区域需求偏好是企业区域化经营策略的决策基础。为此，本文提出了一种基于在线评论的区域需求偏好识别框架。首先，从在线评论中提取产品特征，并判定产品特征的情感极性；然后，基于特征情感计算客户的产品满意度；最后，利用假设检验的方法识别特征情感极性和产品满意度的区域差异。为了验证框架的有效性，本文利用汽车之家网站上的汽车产品评论数据进行分析。实验结果表明，油耗、空间、外观和内饰等特征的情感极性以及产品满意度受区域因素的影响十分显著。研究结果建立起产品特征情感极性和产品满意度与区域特征的关联联系，为企业的区域化产品设计与营销策略提供理论支撑。     

基于多任务委托代理的业主与承包商激励模型

在线评论是近几年学者们非常关注的问题，已有研究多是针对消费者在收到产品之后第一次进行的评论，随着网络购物机制的完善，各大网上购物平台为消费者提供追加评论的机会，即在使用产品一段时间后再次进行评论。 将在线评论分为在线初次评论和在线追加评论，基于不同产品类型(搜索型产品和体验型产品)和产品价格，探讨评论数量、评论长度、评论时间间隔和评论情感强度之间的差异。从在线零售网站天猫商城上获取真实的在线评论作为实验数据，采用回归分析、多因素方差分析、独立样本t检验、配对样本t检验等方法，利用SPSS 20进行数据分析。 研究结果表明，①评论数量受到评论类型和产品价格的影响，评论类型对评论数量的影响最大，初次评论数量明显多于追加评论数量，产品价格对评论数量有负向影响，而产品类型对评论数量无显著影响；②体验型产品的评论长度和评论时间间隔均大于搜索型产品，产品价格正向影响评论长度和评论时间间隔；③初次评论和追加评论的情感强度差异受情感倾向的影响，如果初次评论和追加评论的情感倾向均为负向，则追加评论的情感强度大于初次评论的情感强度；如果初次评论和追加评论的情感倾向均为正向，则追加评论的情感强度小于初次评论的情感强度。 研究结果表明初次评论和追加评论在一些基本特征方面存在差异，一方面是对已有在线追加评论研究的补充，为后续比较研究初次评论和追加评论对消费者影响提供理论基础；另一方面，企业可针对不同类型和不同价格的产品采取不同措施，使评论长度、时间间隔和情感强度保持在优良水平，充分利用在线评论对消费者购买决策的影响。     

基于消费者评论的网络预售定价策略研究

在线消费者评论成为影响消费者购买行为的重要因素。本文构建两阶段销售模型（预售期、正常销售期），通过刻画预售期消费者评论对正常销售期需求的影响，探究消费者评论如何影响商家定价策略以及商家如何利用消费者评论调节竞争。结果表明，无论在垄断或竞争市场情形下，若忠实消费者选择等待至正常销售期购买产品，商家均会采取折价预售策略，即通过降低预售期价格提升消费者评论，刺激正常销售期的产品需求。在竞争市场情形下，若普通消费者的产品偏好成本非常低且预售期购买量较小，商家的折价预售策略能通过提升消费者评论以阻止竞争者进入市场；随着普通消费者产品偏好成本增大，商家会将重心转向忠实消费者，进而缓解商家之间的竞争。     

消费者异质需求下企业环境创新行为演化模拟与分析

企业环境创新对于从根本上解决环境问题，实现可持续发展具有重要意义。随着环境问题的日益严峻，消费者对产品环境属性的异质偏好有可能成为企业环境创新的重要驱动力。本文基于消费者异质需求视角，运用计算实验方法，构建具有不同创新态度、创新偏好和可支配资金的异质企业主体，以及对产品价格、质量、环境属性具有不同偏好的异质消费者主体，模拟消费者产品选择及企业环境创新过程，并通过个体消费者异质需求的变化反映市场需求的动态演化及其对企业环境创新行为的影响，探索绿色需求对企业环境创新行为影响的内在机理及演化规律。实验结果表明，消费者对产品属性的异质偏好影响企业环境创新绩效；虽然短期内环境创新行为不利于企业提高经济绩效，但当绿色需求水平较高时，环境创新引起市场结构变化，环境创新企业通过先动优势实现环境绩效与经济绩效的"双赢"；由于企业环境创新风险与绿色需求水平显著相关，为推动企业环境创新，政府在采取必要的激励或补贴政策的同时，更应引导消费者重视产品环境属性，以推动企业持续的环境创新行为。以上研究对于揭示异质需求下企业环境创新行为的自组织演化规律具有重要的理论意义，可为政府系列政策措施的出台提供科学依据。     

基于在线评论的产品需求偏好判别与客户细分——以智能手机为例

在数据为王的时代背景下，在线评论因具有信息多样性和参与群体性的特征而备受国内外学者的关注。本文以京东和天猫网络购物平台上的4款智能手机为研究对象，获取有效的在线评论26489条。首先，采用BAE判定算法提取了手机产品的特征词，借助基于互信息和语义相似度的相关性分析对消费者的产品需求偏好进行了归类与判别。其次，基于情感倾向分析得出消费者的7个需求偏好维度的分值，形成了用于表征消费者的多维分值向量，并采用改进的两步聚类法对智能手机的消费者进行了群组划分，总结了各类消费者群组的特征，进而对4款智能手机的消费者群组的构成进行了分析和比较。最后，根据研究结果得出了相关管理启示。     

在线声誉水平对消费者关注度的影响：对大众点评的实证分析

在线声誉水平代表了消费者对产品的态度，体现了商家的经营绩效。在线声誉水平如何影响消费者的关注度，能否为商家有效吸引顾客？针对这些问题，本文利用大众点评网数据，以星级水平衡量商家的在线声誉水平，以点击量衡量消费者的关注度，构建研究模型，发现在线声誉水平与消费者关注度的影响呈倒U型关系。对于这种影响关系，本文用羊群效应分析了消费者的跟随行为，群体中的理性羊群效应占据主导后，声誉的持续提升对消费者关注度产生了抑制作用。同时，餐厅的产品属性和店铺属性在其中具有调节作用。该研究结论对于消费者和商家的决策都具有参考价值。     

表情符号多余吗?——表情符号对在线产品评论感知有用性的影响研究

本文探索了积极表情符号对在线产品评论感知有用性的影响。研究发现：(1)积极表情符号会提高评论的感知有用性；(2)感知温暖中介了积极表情符号对评论感知有用性的影响；(3)消费者的认知风格、产品类型与评论信息类型均调节了中介路径“表情符号→感知温暖→感知有用性”。在第三点中，研究发现对于视觉型认知风格的消费者中介路径显著，但对于言语型认知风格的消费者不显著；对于实用型产品中介路径显著，但对于享乐型产品不显著；对于客观事实型评论，中介路径在实用型产品的情境中显著，却在享乐型产品的情境中不显著，但对于主观评价型评论中介路径均不显著。这些研究结论对进一步厘清以往表情符号对消费者影响的矛盾结论，丰富表情符号营销、口碑等领域的研究，完善刻板印象内容模型与信息源可信度理论等具有重要的理论意义，而且对于企业与网络平台正确设计与引导消费者在口碑信息中使用表情符号以及企业从口碑信息中获取消费者对产品态度的准确信息具有重要的实践意义。     

基于社会学习理论的在线评论信息对购买决策的影响研究

消费者在线商品评论对电商企业提高销售业绩,消费者制定购买决策等都有重要作用。本文基于社会学习理论,运用贝叶斯和高斯更新公式构建社会学习模型,分析消费者通过社会学习评论数量和等级对其购买决策的差异性影响,并深入探析评论数量和等级的内在关系,运用数值试验和电子商务网站获取的真实数据,验证了模型和结论的有效性。结果表明评论等级与评论数量存在负相关关系,评论等级随销售量和评论数量增加而下降; 但当评论数量达到某值后,评论等级受评论数量影响不大,评论等级对销售量有积极作用,评论数量对高质量产品销售量有积极作用,对低质量产品销售量没有积极影响。本文结果说明评论数量和等级在不同销售期对不同产品的购买决策有差异性影响,从而有利于电商企业在不同销售期制定相应的营销策略。     

默认评论对消费者评论数量与评论长度的影响

揭示电商网站默认评论对后续消费者评论数量与评论长度的影响，提供电商平台评论系统管理思路。本研究通过爬取阿里巴巴消费者评论形成面板数据，构建固定效应模型对默认评论如何影响消费者评论数量和评论长度进行分析。结果表明，随着默认评论数量的增加，消费者评论数量减少，评论长度减短。此外，使用实验法对默认评论影响消费者评价意愿的心理机制进行中介效应分析，结果发现，默认评论数量的增加会降低消费者评论意愿，原因在于默认评论增强了消费者从众心理，导致消费者不提供用户评论。     

基于在线评论和随机占优准则的生鲜电商顾客满意度测评

生鲜电商被认为是电子商务领域的下一片蓝海，吸引着各类资本、平台竞相追逐，但目前生鲜电商仍处于发展探索阶段，如何及时准确地把握顾客需求和有效地提升顾客满意度是当前面临的重要问题。本文提出一种基于在线评论和随机占优准则的生鲜电商顾客满意度测评方法：首先，利用生鲜电商存在的大量在线评论数据信息，基于LDA模型提取出在线评论中的主题，作为顾客对生鲜电商满意度的影响因素；其次，构建生鲜电商顾客需求的情感词典，计算在线评论中顾客的情感倾向得分，作为判断顾客满意度的依据；最后，利用随机占优准则，构建不同商品类别中影响因素的随机占优程度矩阵，并应用PROMETHEE-Ⅱ方法给出不同商品类别中影响因素的排序结果。通过爬取天猫网站中不同类别的生鲜商品在线评论信息进行顾客满意度评估的案例分析，验证本文提出的方法的可行性和有效性。结果显示，不同生鲜商品类别中顾客满意度影响因素的重要度排序是不同的。值得注意的是，所提方法也为其他产品或服务的顾客满意度评估问题提供了参考和支撑。     

道歉承诺类管理反馈策略对顾客二次满意度的影响——基于顾客多样情绪调节效应

O2O模式下，众多学者和商家都关注何种在线管理反馈策略能提升顾客满意度，然而多数研究仅针对顾客负向情绪，忽略了顾客多样情绪对在线管理反馈策略影响的调节作用。实际上顾客在接受在线管理反馈时带有矛盾情绪，表现为多种情绪。因此本文针对消费者多样情绪，研究不同情绪调节下道歉承诺类管理反馈策略与顾客满意度之间的关系。通过梳理在线管理反馈策略、顾客满意度、顾客多样情绪等相关研究，提出代表顾客多样情绪的在线评论类型包括：积极评论、偏积极评论、消极评论、偏消极评论，研究不同类型评论（顾客多样情绪）对顾客满意度有不同影响；道歉承诺类管理反馈策略对顾客二次满意度有积极影响；不同类型在线评论（消费者多样情绪）对道歉承诺类管理反馈策略的积极影响有调节作用等假设。本文以国内某旅行网站99027名顾客二次入住酒店数据为样本，用机器学习的方法对顾客评论和管理反馈策略进行分类，通过多元线性回归模型进行实证分析，结果表明：（1）偏积极评论、偏消极评论、消极评论对顾客二次满意度有负向影响；（2）道歉承诺类管理反馈策略对顾客二次满意度有积极作用；（3）顾客偏消极、消极情绪能够加强道歉承诺类管理反馈策略对顾客二次满意度的正向影响，即道歉承诺在调节顾客的消极情绪方面具有一定的积极作用。研究结果丰富了在线管理反馈策略理论和方法，为服务商进行在线管理反馈时应采取的措施提供了一些参考，对服务商通过第三方平台加强顾客关系管理具有一定的指导意义。     

挖掘客户潜在需求确定指标重要程度的证据组合方法

在现实中,属性(例如产品的各种指标)的权重常常与特定客户的需求有关,因此这些客户的偏好信息对权重的确定非常重要.这种信息不一定就直接体现在对属性的重视程度上,而可能表现在对一组具体产品的偏好关系上.在对产品的指标评价时还会存在一些无知性.针对这些情况,本文给出一个基于证据理论和目标规划、挖掘客户潜在需求的指标权重估计方法,并结合一个计算示例,给出具体的计算过程.     

卖家反馈能否引发高质量的在线评论信息？——基于淘宝网的实证分析

高质量的评论为店铺带来良好的网络口碑。网络卖家如何通过回复评论来提高消费者发布评论的积极性,并提高评论内容的质量水平？本文利用评论长度和评论图片数量来衡量在线评论质量,构建卖家在线回复、店铺特征以及在线评论质量对消费者购买决策影响的理论模型。通过收集淘宝网交易数据,对假设进行了验证。发现卖家回复正向影响评论长度与图片评论数,店铺星级水平和店铺服务能力在其中具有调节作用。高质量的在线评论会促进消费者的购买决策。本文结论将为电子商务平台和卖家提升经营绩效提供建议。     

基于知识采纳模型和多层感知机神经网络的评论有用性识别研究

移动互联网、社交媒体平台及电子商务的迅速发展，产生了大量的用户评论，其商业价值凸显，如何有效识别用户评论的有用性成为重要研究主题。本文提出基于知识采纳模型(Knowledge Adoption Model，KAM)理论和多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)神经网络的分类算法对评论文本进行有用性识别。该算法根据知识采纳模型理论从评论质量和评论来源可信度两方面进行评论有用性识别的特征提取：利用先验领域知识词典构造领域词占比、停用词占比等评论质量方面的特征,有效解决了特定领域评论存在的领域知识壁垒问题；根据评论作者的粉丝数、作者获赞数等信息构建评论来源可信度方面的特征。为了验证本文所提方法的识别效果，本文采用知乎论坛中医相关评论数据进行实验；实验结果表明，本文提出的方法能有效提高在线评论有用性的分类效果，提高了可解释性。     

在线评论回报的动态声誉机制研究

当前学界研究主要集中于网络评论的声誉机制或虚假评论的识别策略，好评返现可以看作是声誉的交易(消费者给予好评，商家报以返现)，而对此类带有一定贿赂性质的、诱导性的评论的声誉机制研究不多。本文以某网络购物平台2016和2017年两次追踪调查数据为样本，实证研究了好评返现是如何作用于最终声誉评价的。实证结果发现，好评返现对店铺声誉累积的实际影响并不是完全正向的，而是以店铺初始声誉等级为阈值，对于信誉等级较高的店铺(品牌商家)不敏感，对于信誉等级较低的店铺(新进卖家)比较敏感；商家是否参与好评返现并非内生于店铺的初始信誉评价，而更多的是提升信誉评分或对冲部分负面评论；消费者是否参与好评返现与其行为意愿和态度不存在显著关联，匿名环境往往使消费者更易做出内心并不认同却能获益的行为。     

在线口碑传播的意见领袖识别方法研究

Web2.0技术应用的不断深化,使得越来越多的用户在网络上发布对产品、服务、品牌或企业的评价,这些在线口碑极大影响着消费者的购买决策和企业的声誉、利润,如何识别出在线口碑传播中的意见领袖对企业有着重要价值。本文结合RFM模型和情感词自动判别方法,考虑情感(S)这一个新的指标,提出了RFMS模型来测量在线口碑发布者的影响力,应用人工神经网络识别出意见领袖,以程度中心性来评估识别结果的有效性。本文采用网络上获取的大众点评网的美食评论语料,对所提出的方法进行了数据实验,实验结果表明,该方法能够精确识别出意见领袖。     

基于属性重要度的产品定制程度测量模型及定制策略

定制程度的高低反映了制造商对顾客个性化需求响应的程度。运用组合分析法建立基于效用的顾客属性定制偏好测量模型和基于属性重要度的产品定制程度测量模型;以笔记本电脑装配定制为研究对象,运用K-means聚类将样本分成5个不同的属性偏好群体,测量个体与5个属性偏好群体满意度,比较分析多样化生产方式与定制化生产方式下顾客满意度的差异,建立不同偏好群体定制程度与顾客满意度之间的回归模型。研究表明,按照定制属性重要度从大到小依次进行定制生产比细分市场的多样化生产能更有效地提高顾客满意度。