在线评论的情感倾向对不同类型产品销量的影响研究

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总第599期管理观察2015年12月第36期ManagementObserver下旬出版在线评论的情感倾向对不同类型产品销量的影响研究韩科伦，范英杰，郭昕，许研（北方工业大学经济管理学院，北京100144）摘要：随着中国经济和互联网的迅速发展，以及人们生活方式的改变，在线评论如今已经成为一种新兴的网络交流信息和平台，对商品销售产生了很大的影响。深入研究电子商务网站用户在线评论的情感倾向及其对不同类型商品销售产生的影响，将为电子商务网站更好地认识和利用在线评论奠定基础，有利于交易网站根据不同的产品有针对性地对在线评论进行处理或反应，也能够更好地为消费者提供服务。基于此，本文的研究以京东商城上的图书和手机作为研究对象，运用情感分析、产品特征挖掘技术，从在线评论的情感倾向出发研究其对不同类项产品销量的影响。结果分析得出对于体验型产品图书来说图书内容、印刷、质量对于其销量影响最大，对于搜索型产品手机来说服务、用户定位、外观对于其销售量的影响最大。关键词：在线评论情感倾向产品特征随着电子商务的不断发展，互联网对消费者行为模质量好坏的一种主观情感态度，主要是正向和负向两种；式产生了很大影响，越来越多的消费者习惯于网上购物。Nelson（1970）从信息经济学角度最早将产品界定为搜[2]同时和传统的买卖相比较，消费者很难准确的认识商品索型商品和体验型商品；李宗伟（2013）根据消费者的真实品质，他们习惯于在做出购买决策前到网络上搜是否能够在购买前获得产品质量的客观评估程度，可以[3]寻已经购买者的使用经验和评论。在线评论已经成为消将产品分为搜索型产品和体验型产品。不同的商品类费者寻求产品质量一个重要的资源，在网络消费中扮演型具有不同的属性，由于消费者对商品的偏爱程度和好着重要的角色。感不同，不同的商品适合于不同的爱好和兴趣的消费。目前有关商品在线评论情感倾向与购买行为影响关在线评论在消费者选择于不同类型的商品产生的影响不系的实证研究还很缺乏，国内相关研究主要集中于综述同。王平、代宝认为主观评论对体验型商品更有用；张在线口碑的研究现状，采用调查或实验的方法研究口碑磊发现负向评论对搜索型商品的有用；Park细致地研究与消费者个体购买动机的关系，直接利用网上实际用户了商品类型对在线评论情感倾向影响的调节作用，得出产生的在线评论信息，从消费者总体行为视角研究其与结论，正面评论对经验品和搜寻品的态度影响大致相同，销售绩效之间的关系则基本空白，而后者更有利于揭示而负面评论对经验品和搜寻品态度的影响差异较大且对商品在线评论的经济价值。针对以上出现的问题，本文经验品态度的影响显著大于对搜寻品态度的影响。拟通过情感分析、提取特征词的方法，帮助消费者从情尽管有诸多学者做了很多相关的研究但是仍存在以感倾向的角度去关注在线评论，从而筛选出有用性大的下的问题：关于在线评论的研究很多，但是具体讨论在评论。线评论情感倾向对产品销售量影响的研究却鲜有人尝试，并且目前已有的研究结果并不一致；仅仅研究了在线评一、研究的现状及分析论对某种产品销售量的研究。本研究只要探讨在线评论的情感倾向对不同类型商Chevalier认为情感分析的目的是判断给定的文本片品销量的影响，通过实例研究分析在线评论对与搜索型段中所体现的说话者的情感倾向，通常为正面、负面和和体验型商品的影响，同时根据在线评论预测商品的销[1]中性。俞明南提出评论的情感倾向是指评论者对商品售情况。注：本工作为北方工业大学大学生科技活动项目“用户评价感情倾向对不同类型产品网络销售的影响研究”的研究成果。·69· 产业与企业二、产品特征研究方法及数据处理分析可以定义指标得分公式为：s=i+j×k，其中，s为指标最终得分，i为属性词的初始值，默认为3分，j为副词（一）研究方法的极性得分，如果句子中没出现副词则默认为1分，k为根据已有的研究以及后续数据处理的方便,对于形容动词或形容词极性得分。词和动词分别按照褒义和贬义进行分类。同时对于褒义的（二）数据处理及分析赋值为1，对于贬义的赋值为-1.得到如下图情感词汇表1：在搜集在线评论原始数据的时候，使用了手机代表1情感词汇赋值表表搜索型产品、使用图书代表体验型产品。为了排除价词性词语举例分值格的影响因素我们选择了定价为399元的10个品牌的褒义动词喜欢、高兴、满意1手机和56元的10个品牌的是图书。为了排除品牌的影贬义动词骂、上当、反感-1响我们所选取的手机和图书均是不知名的品牌，为了排除促销等因素所选取的在线评论的周期均超过六个月。褒义形容词好、不错、快1对于评论的数量与消费者购买行为和市场产出的关系，贬义形容词差、糟糕、破-1很多实证分析的结果均支持两者之间的正相关关系。如一级副词好生、还、一点1Godes和MayzlinEol指出，对某商品讨论越多，就越有二级副词多、更加、进一步2可能受到更多的关注，由此可能引发更多的购买行为。三级副词颇为、实在、太3通过对获得的数据处理，得到图书特征词如表2四级副词充分、非常、十足4所示：在用户的评论中，既包含属性词，同时还包含对属表2图书特征词表性词进行描述的动词和形容词以及描述情感强度的副词，指标项属性词举例指标项属性词举例为了达到统一的评分标准，在进行量化前笔者根据上述质量正版、质量、味道物流时间、速度、物流属性词表对评价指标按照一定的得分规则进行赋值。通价格价格、性价比印刷画面、字体、纸张过语义分析可以看出，电子商务环境下用户大多数评论内容知识、儿歌、故事外观色彩、装帧、包装内容中的词语组合较为浅显易懂，搭配比较简单，因此图书评论调查结果如表3所示：表3图书评论调查结果表号销售量Y价格X1内容X2质量X3印刷X4物流X5外观X612843.083.343.122.993.083.0824253.043.363.123.003.023.21321903.033.313.133.033.063.0542443.033.403.183.163.003.09516453.113.413.303.073.023.07627003.073.253.243.043.003.0876253.033.343.163.043.003.2184923.043.303.073.023.043.04925003.043.413.103.003.103.08101013.053.383.203.003.003.07手机特征词如表4所示：三、实验过程及结果表4手机特征词表指标项属性词举例指标项属性词举例本研究选取了手机和图书两类产品作为研究对象，外观设计、款式、色彩定位老人机、女性使用同时选取每个商品一年之内的在线评论数量代替销售量性能通话、信号、运行价格低价、性价比作为因变量Y，在研究手机选取价格X1、对象X2、性配件屏幕、耳机、电池服务售后、店家、物流能X3、配件X4、服务X5、外观X6作为自变量。假设手机评论调查结果如表5所示：误差服从正态分布N(0，1)，建立Y与X1、X2、X3、·70· 产业与企业表5手机评论调查结果表号销售量Y价格X1对象X2性能X3配件X4服务X5外观X611843.003.013.173.003.003.1922313.233.003.293.003.003.1632873.003.253.193.043.003.1445613.133.003.103.013.003.09546793.143.203.303.113.093.1562223.143.113.342.983.023.0072973.243.003.353.083.033.05811053.003.283.293.193.123.1797813.053.033.133.033.073.05101483.143.133.173.073.003.06X4、X5、X6之间的线性回归方程。设Y与X1、X2、个因素：对象（0.174）、服务（0.044）、外观（0.052）。X3、X4、X5、X6的观测值之间满足关系。Y=β0+β1X1+β2X2+β3X2+β4X4+β5X5+β6X6+ε四、改进建议在研究图书时选取价格X1、内容X2、质量X3、印刷X4、物流X5、外观X6作为自变量。假设误差服从正本研究以图书和手机为例，对其在线评论与销售量态分布N(0，1)，建立的回归方程和手机所使用的回归方影响机制进行了研究。通过对在线评论进行内容分析进程一样，则图书数据线性回归结果如表6所示：而得出关于手机的六个产品属性：价格、对象、性能、表6图书回归系数配件、服务、外观。同时也得到关于图书的六个产品属性：模型标准系数tSig.价格、内容、质量、印刷、物流、外观。之后通过情感(常量)1.0070.388定义以及计算得出每个品牌每一个产品属性的情感得分，price-0.021-0.9800.042最后利用回归方程与销售量进行分析。根据实验的结果content0.1201.1000.039可以对企业提出以下建议：1quality0.0740.8250.066一是作为网商一定要重视在线评论，特别是当出现print0.0350.0410.050差评的时候一定要及时了解差评产生的原因，并尽快地解决问题；二是作为体验型商品的销售者由于消费者在delivery0.0250.8430.046购买商品之前对于商品的信息获取并不完全，因此为了appearance0.0170.2490.062让顾客在购买之前能够清楚、全面的了解产品的信息，根据以上数据可以得到对于图书销量影响最大的三要做到产品信息呈现正确、详细，以正确引导顾客，尽个因素：内容（0.12）、质量（0.074）、印刷（0.035）。可能的消除消费者的顾虑；三是作为搜索型商品的销售手机数据线性回归系数，如表7所示：者要更多地关注消费者对于产品的评论信息，及时处理表7手机回归系数消费者的问题和不满，尽可能地避免出现负面情绪的评模型标准系数tSig.论；四是作为消费者在进行网购之前根据选择商品的类(常量)0.2720.108型不同对于在线评论的关注点也要有所不同，因此来减price0.0290.5170.023少浏览评论花费的时间和提高消费质量。object0.1740.2380.0301performance0.0320.0010.039五、总结accessory0.0180.0040.045service0.0440.7300.018从本文研究结果可以看到对于体验型产品图书来说，appearance0.0520.2640.040在线评论中对于其销售量影响最大的三个因素是：内容、根据以上数据可以得到对于手机销量影响最大的三质量、印刷。Nelson指出这类商品的主要属性通常不易（下转第77页）·71· 产业与企业文化、重指令轻沟通、重业绩轻人性。成功的企业家在职业总经理运营管理类精力分配中的组织建设上都花费了大量的时间，得到了工作事项时间比例（%）备注员工的充分理解与认同与追随，从而提高了企业经营质重大投资5-20量，成就了一个又一个优秀的企业。商业机会15-30关于企业组织的探讨，前四章从关键名词的定义及赏人识人10-301.能力越强，参与投资决策越多；2.发在企业实际运营过程中的适应性做了说明，从人的基本现商业机会重要度高；3.组织建设精文化引领20-30力分配直接决定企业的未来；4.一般需求到企业中人的实际需要及在组织中的处境做了一个薪酬体系10-20运营管理精力投放要适度分析，目的是要说明一个道理：任何组织的运营，都是社会公关10-30建立在人的基础上，如果不了解人的真正思想与需求是运营管理>30什么，在企业运营中关注及合理满足员工多层次的需求，而只是一味追求目标、利益，那么企业组织一定是不稳定的，而因人员高流失率带来的隐性成本也是巨大的！分公司经理（部门经理）类本文后半部分重点强调了企业关键构成的5个要素、工作事项时间比例（%）备注6个特征以及优秀企业的8个张力，重点讲述了企业文重大投资<5化建设的重要性与实操方法，企业文化的成型与规范是商业机会20-30决定一个企业从青年到壮年成熟的关键动力与表征；同选人用人5-101、参与投资决策少；2、商业机会、公时也对不同层级管理者的时间精力分配做了一个建议性文化宣讲20-30关操作层级、规模低；3、文化贯彻的的表格，希望管理者们每天或一段时间拿出相对固定的执行者；4、选人意愿度高、决定权低；薪酬体系5比例用于组织软实力的建设。业务公关10-20运营管理>40参考文献：注：表中百分比只是建议参考值[1]彼得·德鲁克.管理的实践[M].机械工业出版社,2009(9).管理者时间的正确分配是企业运营过程中非常重要[2]彼得·德鲁克.卓有成效的管理者[M].机械工业出版社，的问题，企业常见的错误就是重战术轻战略、重业务轻2009(9).（上接第71页）判断，需要通过体验才能获知。因此消费者在购买体验即在线评论的情感倾向越高销售量越大。型商品之前会更对关注在线评论中对于商品本身的具体信息。参考文献：对于搜索型产品手机来说，在线评论中对其销量影[1]ChevalierJA,MayzlinDTheeffectofwordofmouthonsales:响最大的三个因素是：使用者定位、服务、外观。从决0n-linebookreviews[J].JournalofMarketingResearch，策过程角度出发的解释是，搜索型商品购买的主要目标2006,43(3)：345是效用最大化，而用于效用判断的商品属性标准都是明[2]NelsonP.Informationandconsumerbehavior[J].Journalof确、可感知、客观的。因此人们可以依赖网页上商家提PoliticalEconomy,1970,78(2);311-329.供的消息或者别的渠道反馈来了解商品的这些属性，所[3]李宗伟,张艳辉.体验型产品与搜索型产品在线评论的差以消费者会更加关注于在线评论中除了产品以外信息，异性分析[J].现代管理科学,2013，8(28):103.包括产品的适用人群和商家所提供的售前售后的服务以[4]俞明南,武芳,张明明.在线评论对顾客购买意愿的影响[4]及手机的外观。另外，无论对于什么类型的商品，在研究[J].市场周刊，2014,4(58):04.线评论的情感倾向对于商品的销量的影响都是正向的，·77·