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        淘寶賣家信用度影響因素分析

        2017-10-18 14:24:55曾瑋萱
        智富時代 2017年8期

        曾瑋萱

        【摘 要】隨著電子商務(wù)的越來越普及,其信用問題也越來越引人關(guān)注。賣家信用是消費者是否進行電子商務(wù)的重要考慮因素,本文將以淘寶商家信用評價體系為例分析影響電子商務(wù)信用的因素。

        【關(guān)鍵詞】電子商務(wù);信用評分;淘寶

        一、淘寶賣家信用評價體系現(xiàn)狀

        從淘寶網(wǎng)公開信息中可以總結(jié)出,淘寶網(wǎng)會員在完成每一筆交易后成功,雙方會互相對交易情況進行信用評價,采用累計計分方式。評價的好評、中評、差評分別對應(yīng)“+1、+0、-1”計算,不同的分數(shù)區(qū)間有其相應(yīng)的級別,而且分數(shù)和等級出現(xiàn)店鋪的頁面中。消費者對寶貝與描述相符、賣家的服務(wù)態(tài)度和賣家的發(fā)貨速度等三個方面進行評分,系統(tǒng)會通過收集的評分對店鋪進行評分,并在店鋪首頁中顯示將近半年數(shù)據(jù)。

        但是在實際操作中可以看出目前評分標準存在不足:賣家僅用好評、中評、差評來計算得分,只用賣家信用分這一項指標來區(qū)分淘寶商家的級別,有些單一;店鋪首頁涉及到許多評價指標,但沒有一個總的指標可以展示賣家的整體的好壞情況;評價體系只針對單次交易情況進行評分,忽略了商家的基本情況,比如商家規(guī)模的大小等。基于以上的不足,本文將對影響賣家信用的因素進行處理,設(shè)計更符合現(xiàn)實的評分模型。

        二、數(shù)據(jù)的收集與處理

        (一)數(shù)據(jù)收集

        通過淘寶對店鋪的基本信息的公示,收集了300個店鋪信息,選擇了以下幾個變量作為初始數(shù)據(jù):主營占比、買家信用、最近半年好評數(shù)、最近半年中評數(shù)、最近半年差評數(shù)、寶貝與描述相符、賣家服務(wù)態(tài)度、物流服務(wù)質(zhì)量、近30天售后速度、近30天售后率、近30天糾紛率、近30天處罰數(shù)、保證金額度、寶貝總數(shù)、月銷量、店鋪類別、賣家信用度。

        (二)數(shù)據(jù)處理

        在進行數(shù)據(jù)清理后得出,“主營占比”的缺失值有6個,“物流服務(wù)質(zhì)量”的缺失值有1個,“近30天售后率”的缺失值有1個,由于缺失值比較少,所以手動將缺失值用零值來代替。而后對因變量“賣家信用度”進行對數(shù)轉(zhuǎn)換,使其可以進行以下線性回歸分析操作。

        三、實證分析

        (一)回歸分析前的準備

        基于該評分模型以好評數(shù)的累積方法為主要原理。先使用線性模型,將賣家信用度和最近半年好評數(shù)進行擬合,得到該模型的F統(tǒng)計量為89.358比較大,而且P值小于0.05,可見模型顯著,所以只用好評數(shù)就可以很好模擬賣家信用度。因此,在分析數(shù)據(jù)時,先刪除“最近半年好評數(shù)”這個變量,再進行構(gòu)建模型。

        然后計算了所有變量的相關(guān)系數(shù)后,發(fā)現(xiàn)“賣家服務(wù)質(zhì)量”、“寶貝與描述相符”、“物流服務(wù)質(zhì)量”直接兩兩相關(guān)系數(shù)比較大,它們兩兩的相關(guān)系數(shù)分別為:0.932、0.823、0.856,剔除變量“賣家服務(wù)態(tài)度”。

        經(jīng)過梳理,最后剩下了16個變量,其中2個定性變量和14個定量變量。

        (二)回歸分析

        1.選取“進入”法進行初步分析

        將篩選后剩下賣家信用度對數(shù)值,進入模型。觀察初步的結(jié)果分析。

        “進入”法的回歸分析結(jié)果:= 0.412 說明賣家信用的變動中有 41.2% 可以由自變量解釋,調(diào)整 R 方為0.383,R = 0.642,說明賣家信用與自變量之間的相關(guān)程度為 64.2% 。標準估計的誤差為 0.78547699。在給定顯著性水平 α = 0. 05下,店鋪類別,淘字號,買家信用,最近半年的中評數(shù),最近半年的差評數(shù),物流服務(wù)質(zhì)量,近30天售后率,保證金額度,月銷量的 p 值都小于α,說明其對賣家信用的線性關(guān)系顯著。但同時,主營占比,寶貝與描述相符,近30天售后速度,近30天糾紛率,近30天處罰數(shù),寶貝總數(shù)的 p 值都大于 α,則這六項未通過t 檢驗,對賣家信用的線性關(guān)系不顯著。而 F =14.285,p = 0. 000。因為 p < α,所以回歸方程線性關(guān)系顯著。同時在結(jié)果輸出的系數(shù)表格中,顯示了容差和VIF。在表中幾乎所有的變量的容差< 0.2或VIF > 10,該模型是存在多重共線性的。

        綜上所述,我們需要對模型作進一步的調(diào)整。

        2.使用“逐步”法進行重新建模

        將篩選后得到的賣家信用度對數(shù)值,進入模型。

        “逐步”法的回歸分析結(jié)果:= 0.350 說明賣家信用的變動中有 35% 可以由自變量解釋,調(diào)整 R 方為0.336,R = 0.592,說明賣家信用與自變量之間的相關(guān)程度,為 59.2% 。標準估計的誤差為 0.81500802。在給定顯著性水平 α = 0. 05下,店鋪類別,淘字號,買家信用,物流服務(wù)質(zhì)量,近30天售后率,保證金額度,月銷量的 p 值都小于α,說明其對賣家信用的線性關(guān)系顯著。而F =24.180,p = 0. 000。因為 p < α,所以回歸方程線性關(guān)系顯著。

        3.變量的對數(shù)轉(zhuǎn)換再進入逐步回歸分析

        對該模型中的自變量與因變量同時取自然對數(shù),再觀察其回歸結(jié)果。

        最終回歸分析結(jié)果:=0 .725 說明賣家信用的變動中有 72.5% 可以由自變量解釋,調(diào)整 R 方為0.721,R = 0.852,說明賣家信用與自變量之間的相關(guān)程度,為 85.2% 。標準估計的誤差為 0.62908。在給定顯著性水平 α = 0. 05下,店鋪類別、買家信用、保證金額度、月銷量的 p 值都小于α,說明其對賣家信用的線性關(guān)系顯著;而F =172.217,p = 0. 000。因為 p < α,所以回歸方程線性關(guān)系顯著。

        回歸殘差服從正態(tài)分析,所以模型可以精簡為

        = -0.932+0.935* + 0.256* + 0.424* +0.106* + ε

        四、結(jié)果分析

        月銷量、買家信用、保證金額度以及店鋪類別的系數(shù)都為正,即在其他不變的情況下,隨著月銷量,買家信用,保證金額度以及店鋪類別這些變量中任意變量的增加,賣家信用也會相應(yīng)增加。其中,月銷量的系數(shù)最大,說明淘寶網(wǎng)店鋪的月銷量的情況對于賣家信用的影響最為顯著,所以銷量是保證賣家信用分高的一個基礎(chǔ)。賣家若要提高信用分就要擴大銷售量,要花大量的心思在店鋪建設(shè)中。而有一些店鋪即使有不少的差評,但由于銷售量大,還是有較高的信用分,所以存在著一定的弊端。會導(dǎo)致賣家專注于提高銷售量,而忽視了質(zhì)的提升;而保證金額度次之,若一家店鋪未繳納保證金,則買家對其產(chǎn)品質(zhì)量、售后保障等更易產(chǎn)生質(zhì)疑,而此店鋪如果繳納了保證金或者保證金額度有所增加,消費者的信心會顯著增加,賣家信用更會增加;買家信用對賣家信用的影響相對較小,而店鋪類別對賣家信用的影響最小。不同類型的商家的信用特性有些差異,其主要信用影響因素也略有不同。

        【參考文獻】

        [1]吳培紅.淘寶網(wǎng)賣家信譽影響因素研究.天津: 河北工業(yè)大學(xué),2011

        [2]劉博.淘寶網(wǎng)商的信用評價模型研究.北京: 對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué),2009endprint

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