王春芳 楊本環(huán) 河南職業(yè)技術(shù)學(xué)院

隨著移動(dòng)用戶規(guī)模、移動(dòng)網(wǎng)購(gòu)滲透率的持續(xù)擴(kuò)大及提高，再加上線上購(gòu)買(mǎi)生鮮觀念越來(lái)越普遍，消費(fèi)者對(duì)線上購(gòu)買(mǎi)生鮮的需求將不斷擴(kuò)大。從消費(fèi)者的視角看，生鮮電商的發(fā)展離不開(kāi)消費(fèi)者的信任，只有激發(fā)消費(fèi)者的購(gòu)物熱情，才能激發(fā)平臺(tái)活力。因此，研究消費(fèi)者對(duì)生鮮電商的滿意度，分析影響消費(fèi)者滿意度的重要因素，對(duì)我國(guó)生鮮電商行業(yè)的持續(xù)發(fā)展具有重要的參考價(jià)值。

一、概述

（一）定義及購(gòu)買(mǎi)行為特點(diǎn)

網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者通常指利用互聯(lián)網(wǎng)這一媒介在電子商務(wù)市場(chǎng)中產(chǎn)生購(gòu)買(mǎi)行為，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自身需要的消費(fèi)群體的統(tǒng)稱。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下，消費(fèi)者的消費(fèi)行為主要呈現(xiàn)以下特點(diǎn)。①便利化。在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)這個(gè)大環(huán)境下，消費(fèi)者可以利用移動(dòng)終端在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)上網(wǎng)，瀏覽自己喜歡的產(chǎn)品，也可以對(duì)多家網(wǎng)店的產(chǎn)品進(jìn)行不同方面的對(duì)比，最終選擇自己喜歡的產(chǎn)品。②智能化。隨著二維碼技術(shù)、人臉識(shí)別和語(yǔ)音搜索等人機(jī)交互技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，移動(dòng)電子商務(wù)可以幫助消費(fèi)者更快、更直接地找到自己需要的目標(biāo)商品。③“碎片化”。移動(dòng)購(gòu)物呈現(xiàn)“碎片化”的特征。基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，消費(fèi)者可以充分利用自己的“碎片化”時(shí)間，比如：上下班坐地鐵的路上、等公交時(shí)、入睡前等進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)。

（二）影響網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為的因素

通過(guò)國(guó)外相關(guān)學(xué)者的研究，Sirrka 和Peter 指出影響網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為的因素大體上包括產(chǎn)品感知、以往的購(gòu)物經(jīng)驗(yàn)、消費(fèi)者服務(wù)等方面。Park 和Kim 經(jīng)過(guò)研究得出，消費(fèi)者進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物時(shí)，比較注重店鋪的誠(chéng)信度。Kwek 等提出產(chǎn)品的品牌知名度、價(jià)格、質(zhì)量等因素影響消費(fèi)者的購(gòu)物選擇。而國(guó)內(nèi)相關(guān)學(xué)者在此方面的研究比國(guó)外學(xué)者晚一些。黎志成和劉枚蓮研究表明網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)是否有創(chuàng)意、網(wǎng)站是否安全等因素是消費(fèi)者在產(chǎn)生購(gòu)買(mǎi)行為過(guò)程中重點(diǎn)關(guān)注的因素。陳潔等指出網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容是否具有足夠的吸引力以及消費(fèi)者自身行為特征的不斷變化均會(huì)影響他們的購(gòu)買(mǎi)行為。

二、研究方法與結(jié)果

（一）研究方法

本研究采用網(wǎng)絡(luò)文本內(nèi)容分析法，從四個(gè)生鮮電商平臺(tái)各隨機(jī)抓取200 條評(píng)論，共計(jì)800 條評(píng)論，對(duì)評(píng)論文本進(jìn)行分詞、編碼，按照文獻(xiàn)研究中提煉出的因素，統(tǒng)計(jì)各個(gè)因素的發(fā)生頻率。

1.將評(píng)論分為負(fù)面、中性、正面三類(lèi)

四個(gè)生鮮電商平臺(tái)的評(píng)論是均是五級(jí)計(jì)分制（1 星至5 星）。本文將1 星、2 星評(píng)論編為負(fù)面評(píng)論，3 星為中性評(píng)論，4 星、5星為正面評(píng)論。不統(tǒng)計(jì)評(píng)論后面點(diǎn)贊，也就是說(shuō)，不管點(diǎn)贊數(shù)量多少，每條評(píng)論的權(quán)重是一樣的。

2.統(tǒng)計(jì)分析出滿意因素和不滿意因素

用jieba 中文分詞，合并相似詞，去除中性詞，統(tǒng)計(jì)詞頻，詞頻從高低排序。（統(tǒng)計(jì)分析工具環(huán)境為：python-3.6.4/jieba- 0.42.1/JupyterNotebook-5.4.0/Numpy1.12.0，下同）。

3.詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)合文獻(xiàn)研究，提取滿意因素和不滿意因素

如果一條評(píng)論里面有多個(gè)不滿意因素，則每個(gè)不滿意因素各統(tǒng)計(jì)1 次，同理，如果一條評(píng)論里面有多個(gè)滿意因素，則每個(gè)滿意因素各統(tǒng)計(jì)1 次。

負(fù)面評(píng)論（1 星和2 星）只統(tǒng)計(jì)不滿意因素，正面評(píng)論（4 星和5 星）只統(tǒng)計(jì)滿意因素，如果負(fù)面評(píng)論（1 星和2 星）里面有滿意因素，不計(jì)入滿意因素統(tǒng)計(jì)，同理，如果正面評(píng)論（4 星和5 星）里面有不滿意因素，不計(jì)入不滿意因素統(tǒng)計(jì)。

（二）研究結(jié)果

1.顧客滿意因素統(tǒng)計(jì)結(jié)果

文獻(xiàn)研究結(jié)合詞頻統(tǒng)計(jì)，將顧客不滿意因素編碼為10 類(lèi)，分別是便利性、宅配到家不用出門(mén)、宅配到小區(qū)、非常時(shí)期、快遞小哥辛苦、貨物齊全，選擇性多、送貨快、價(jià)格公道、退款方便。

2.顧客不滿意因素統(tǒng)計(jì)結(jié)果

文獻(xiàn)研究結(jié)合詞頻統(tǒng)計(jì)，將顧客不滿意因素編碼為五大類(lèi)。五大類(lèi)不滿意因素分別是配送時(shí)間與范圍問(wèn)題、配送人員問(wèn)題、產(chǎn)品問(wèn)題、價(jià)格問(wèn)題和客服問(wèn)題。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，配送時(shí)間與范圍問(wèn)題204 次，占36.62%，配送人員問(wèn)題153 次，占27.47%，產(chǎn)品問(wèn)題103 次，占18.49%，價(jià)格問(wèn)題61次，占10.95%，客戶服務(wù)問(wèn)題36 次，占6.46%，配送時(shí)間與范圍問(wèn)題與配送人員問(wèn)題都屬于末端配送問(wèn)題，配送問(wèn)題合起來(lái)共計(jì)占64.09%，可見(jiàn)，配送問(wèn)題是消費(fèi)者不滿意的主要因素。

三、生鮮電商平臺(tái)的營(yíng)銷(xiāo)建議

（一）完善支付體系，提高電商平臺(tái)交易的安全性

隨著互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)的應(yīng)用普及，移動(dòng)支付成為未來(lái)支付方式發(fā)展的重要方向，商家可為消費(fèi)者提供更多可供選擇的支付方式，甚至可以推出支持貨到付款的方式滿足消費(fèi)者的不同支付需求。此外，在未來(lái)，借助區(qū)塊鏈等新興技術(shù)，由第三方介入進(jìn)行安全把關(guān)，推進(jìn)平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)化管理，不僅可有效解決移動(dòng)支付的安全問(wèn)題，還能提高消費(fèi)者付款速度，有效改善用戶的消費(fèi)體驗(yàn)，為消費(fèi)者提供更加安全、高效便捷的支付環(huán)境。

（二）優(yōu)化平臺(tái)商家信譽(yù)評(píng)價(jià)體系

由于平臺(tái)以往的在線評(píng)論對(duì)潛在消費(fèi)者以及店鋪的績(jī)效具有較為顯著的影響，導(dǎo)致如今越來(lái)越多的商家把消費(fèi)者的在線評(píng)論系統(tǒng)看作一種全新的營(yíng)銷(xiāo)工具，商家不僅引導(dǎo)消費(fèi)者對(duì)其所購(gòu)買(mǎi)的商品進(jìn)行評(píng)論，還有效利用在線評(píng)論誘導(dǎo)其他潛在消費(fèi)者產(chǎn)生購(gòu)買(mǎi)行為。商家可以通過(guò)動(dòng)態(tài)定價(jià)策略提高消費(fèi)者的滿意度，進(jìn)而引導(dǎo)在線評(píng)論的方向；也可以利用論壇、行業(yè)網(wǎng)站等平臺(tái)傳播、引導(dǎo)正面評(píng)論，提高網(wǎng)絡(luò)口碑的可信度。

（三）配送優(yōu)化

針對(duì)人工制定配送策略費(fèi)時(shí)、費(fèi)時(shí)，并且僅憑人工經(jīng)驗(yàn)制定的配送策略存在不足的問(wèn)題，利用人工智能的啟發(fā)式算法進(jìn)行配送策略優(yōu)化，省時(shí)、省力、效率高，制定的策略更接近最優(yōu)，可以有效地降低車(chē)輛空載率、減小配送車(chē)輛數(shù)以及縮短配送路線，降低配送成本，提高客戶滿意度。

四、結(jié)語(yǔ)

本文采用了文本挖掘的方法，不但構(gòu)建了生鮮電商的總體顧客滿意度，還創(chuàng)新性地針對(duì)不同商品品類(lèi)做出了更細(xì)致的分析，以便對(duì)具有不同側(cè)重市場(chǎng)的生鮮電商進(jìn)行更公平的對(duì)比。根據(jù)本文構(gòu)建的顧客滿意度，商家可以更精確地得知消費(fèi)者在不同消費(fèi)品上的需求差異，并且有的放矢地制定營(yíng)銷(xiāo)廣告策略、優(yōu)化購(gòu)物體驗(yàn)。