王澤遠(yuǎn) 梁心語 王晨科 溫德成

摘 要：本文基于在線外賣平臺在線評論數(shù)據(jù)與商家回復(fù)數(shù)據(jù)的文本挖掘以及數(shù)據(jù)內(nèi)容的扎根分析，總結(jié)了商品質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量以及店家回復(fù)中可能影響負(fù)向顧客契合研究的因素以及常見負(fù)向契合行為類型。本文根據(jù)扎根理論編碼結(jié)果，確立了將商品新鮮度、味道、性價比以及配送服務(wù)作為自變量，將批評、詆毀、支持競爭對手、不再購買4種負(fù)向顧客契合行為作為因變量，并利用實證方法研究以上幾種影響因素與負(fù)向顧客契合的關(guān)系，探究商家不同態(tài)度類型的回復(fù)對不同類型負(fù)向顧客契合的影響作用，并根據(jù)實證結(jié)果給出抑制負(fù)向顧客契合的建議。

關(guān)鍵詞：“餓了么”平臺，外賣，負(fù)向顧客契合，回歸分析，抑制方法

DOI編碼：10.3969/j.issn.1674-5698.2023.08.015

0 引 言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速升級，外賣平臺競爭加劇，產(chǎn)品快速迭代，外賣平臺所面臨的競爭也越來越大。當(dāng)消費者感知到不滿意時，其可能在自媒體社交平臺宣泄不良情緒，發(fā)布相關(guān)負(fù)面評價信息。在當(dāng)今自媒體信息時代，此類信息具有廣泛的傳播性，一位消費者的負(fù)向契合行為可能會影響到眾多消費者，對于商家的負(fù)向顧客契合行為也可能會影響到平臺，進(jìn)而使企業(yè)丟失市場份額，在商業(yè)競爭中失去優(yōu)勢。

鑒于負(fù)向顧客契合對于在線外賣平臺的破壞力，對在線外賣平臺負(fù)向顧客契合的影響因素與抑制方法的研究顯得尤為重要。本文基于海量在線評論的數(shù)據(jù)挖掘及扎根理論分析，綜合凝練外賣產(chǎn)品負(fù)向顧客契合產(chǎn)生因素及常見負(fù)向契合行為類型，對商家回復(fù)類型進(jìn)行類屬劃分，利用實證方法研究多種影響因素與負(fù)向顧客契合的關(guān)系，探究商家不同態(tài)度類型的回復(fù)對不同類型負(fù)向顧客契合的影響作用，為外賣平臺和入駐商家抑制負(fù)向顧客契合提供借鑒。

1 文獻(xiàn)綜述

顧客契合并不是一個定量的衡量指標(biāo)，而是一種心理狀態(tài)，在一次或者多次的核心交易和互動中，通過創(chuàng)造顧客的體驗來產(chǎn)生契合，在不同的組織、環(huán)境、交互信息下，顧客契合所反應(yīng)出來的情感狀態(tài)存在差異。作為一種心理過程，顧客契合也會影響其他顧客，良好的購買體驗?zāi)軌蛱岣哳櫩偷闹艺\度和情感依賴度，也就形成了契合的基礎(chǔ)。顧客契合是需要驅(qū)動力來進(jìn)行驅(qū)動的，驅(qū)動的變量包括了顧客本身、企業(yè)發(fā)展和外部的商業(yè)環(huán)境，三者之間的相互作用將影響顧客形成的契合類型[1]。

1.1 負(fù)向顧客契合影響因素研究

在外部激勵的多重影響下，顧客所產(chǎn)生的契合類型也可能存在差異，既包含顧客非理性的獎勵評論，也包含非理性的惡意情感。這種惡意情感便是負(fù)向顧客契合。鄭紫薇認(rèn)為，外賣的商家或者在線的銷售商家需要重視顧客在在線社區(qū)中所給出的評論態(tài)度，根據(jù)評論的內(nèi)容來優(yōu)化服務(wù)，有效跟蹤顧客的信息并有針對性地做出銷售決策[2]。而面對非理性的購買行為，需要設(shè)計相應(yīng)的對策并進(jìn)行更正，從而進(jìn)行非理性行為量化，實證分析方法依然有著重要的作用。劉晗認(rèn)為促銷因素、在線的評論狀態(tài)以及最終的成交結(jié)果對于負(fù)向顧客契合都有一定的影響，提取對應(yīng)的數(shù)據(jù)也可以做出負(fù)向顧客契合因素的分析。并且積極情緒可以進(jìn)一步在關(guān)系中起到中介作用，中介因素包括促銷的因素、在線的評論價值、商品的具體成交記錄等一系列信息[3]。

1.2 外賣平臺銷售提升策略研究

外賣平臺的銷售和利潤提高是管理能力折射出來的結(jié)果，而其中的過程是值得被研究的。PeterDruker指出，如果企業(yè)只關(guān)注利潤，而不是關(guān)注過程，那么企業(yè)也不可能獲得可靠的利潤，讓顧客感到滿意應(yīng)當(dāng)是企業(yè)的第一要務(wù)。在外賣平臺中，環(huán)境契合、服務(wù)跟蹤、產(chǎn)品質(zhì)量跟蹤能夠提高用戶的感知價值[4]，提高產(chǎn)品的質(zhì)量、服務(wù)是提高外賣平臺銷售的根本原因[5]，而這些影響因素可通過大量評論來收集，因此，通過積累大量的外賣平臺中的評價來進(jìn)行策略提升是可行的[6]。

2 外賣平臺負(fù)向顧客契合影響因素與行為類型凝練

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文選擇用P y t h o n工具爬取所需的評論數(shù)據(jù)，爬取對象為“餓了么”App平臺2020年、2021年和2022年3年的評論數(shù)據(jù)。同時，為了限定研究范圍，只選擇IP地址為北京、上海、廣州和深圳等4個相對有代表性且“餓了么”公司營收最高的城市數(shù)據(jù)來進(jìn)行研究。

登錄https：//h5.ele.me/之后隨意點擊進(jìn)入任意一家店鋪，點擊評論查看該店鋪的評論信息，獲取用戶ID、用戶評分、評論日期、商品質(zhì)量、評論圖片，甚至還可以獲取商家回復(fù)等。評論可以按照全部分類進(jìn)行獲取，也可以針對性地獲取好評或者差評、有圖評論等，并可以只獲取有內(nèi)容的評價。本次針對默認(rèn)的全部分類和只看有內(nèi)容的評價方式進(jìn)行評論獲取。

2.2 基于扎根分析的特征編碼

對所搜集的全部有效爬蟲數(shù)據(jù)，按照扎根理論三級編碼過程，依次進(jìn)行扎根分析。

（1）開放性編碼（見表1）

（2）關(guān)聯(lián)性編碼（見表2）

（3）選擇性編碼

如圖1所示，選擇性編碼考慮用戶的感知價值，在本文中作為中介變量來進(jìn)行考慮。

2.3 變量提取

負(fù)向顧客契合可視為消費者選擇特定產(chǎn)品的主觀傾向，并被證實可做為預(yù)測消費行為的重要指標(biāo)，代表了用戶對于查看在線評論之后的負(fù)向顧客契合統(tǒng)計量，是本文研究的因變量輸出。結(jié)合行為理論、心理理論、扎根理論，所提取的負(fù)向契合行為變量主要包括批評、詆毀、支持競爭對手、不再購買（見表3）。

3 外賣平臺負(fù)向顧客契合影響因素實證檢驗

3.1 描述性統(tǒng)計分析

本文通過爬蟲所獲得的數(shù)據(jù)信息，得出的樣本構(gòu)見表4。為了進(jìn)一步對感知有用性進(jìn)行分析，利用用戶的信息來對感知有用性進(jìn)行信息提取。從表中的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可看出，有效樣本中被調(diào)查對象的男性樣本數(shù)量占總樣本量的28.9％，女性被調(diào)查對象的人數(shù)占總樣本量的71%。盡管從性別數(shù)量上來看存在一定的差異，但是作為外賣類產(chǎn)品，女性本身購買的服務(wù)和比重相對就比較多，因此調(diào)查結(jié)果不會存在由于性別所造成的主觀性。其次，在年齡結(jié)構(gòu)上，調(diào)查對象的主要年齡集中在19～30歲及30～40歲這兩個年齡段，分別占總樣本數(shù)的51.72%和42.15%，共占總數(shù)的約94%，該年齡段符合外賣產(chǎn)品的主要客戶群體的年齡范圍，因此具有一定代表性。大學(xué)學(xué)歷的顧客所占據(jù)的比重相對來說比較大，說明了本文所分析計算機爬蟲的受調(diào)查者的整體教育水平較高，也進(jìn)一步體現(xiàn)了本文所做的“餓了么”爬蟲的可靠性。從收入水平來看，處于2000～10，000每月收入水平的人群占據(jù)的比重最大，該收入?yún)^(qū)間內(nèi)的人群也是我國收入覆蓋的主要人員范圍，因此評論的客觀性可以得到保證。

3.2 回歸分析

前文完成了爬蟲數(shù)據(jù)的搜集和本文核心變量的構(gòu)建，下面基于SPSS軟件繼續(xù)對本文所搜集的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行深入實證研究，利用回歸分析方法完成對應(yīng)的計算和實證檢驗。選擇SPSS中的回歸分析功能，將自變量和因變量嚙合在同一個模型中進(jìn)行分析，獲得各變量和負(fù)向顧客契合之間的影響關(guān)系，并完成回歸檢驗，驗證回歸模型的可靠性。

將本文的輸出變量作為負(fù)向顧客契合因變量，將輸入變量設(shè)置為自變量和中介變量，代入模型進(jìn)行多元線性回歸，其檢驗結(jié)果見表5。針對負(fù)向顧客契合中的批評構(gòu)建不同內(nèi)容的回歸系數(shù)見表6 ～表9。由上述結(jié)果可知，商品的味道、新鮮度以及評論的復(fù)雜度對于個人是否會主動購買全部呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系，評論的內(nèi)容越多、形式越豐富，說明該商品所受到的關(guān)注也就越多。從包含視頻、圖片的商品質(zhì)量評論所提取的信息結(jié)合實證結(jié)果來看，增加商品的新鮮度、提升商品的味道，可以引導(dǎo)人們更多地進(jìn)行帶圖評論，進(jìn)一步可以增強其他人主動購買外賣的契合情感。同時，感知有用性作為中介變量能夠促進(jìn)客戶的負(fù)向顧客契合，由在線評論的內(nèi)容所傳遞的感知價值對于消費者來說具有重要的意義。該結(jié)論對外賣平臺對于用戶的評價引導(dǎo)存在重要的支撐作用，對某種營銷主推型商品，可引導(dǎo)用戶對其進(jìn)行評論來增加其關(guān)注度，從而促進(jìn)消費者對外賣平臺相應(yīng)商品的購買力。

表6給出批評類型負(fù)向顧客契合多元回歸檢驗的分析結(jié)果，可見t值較大，同時P值大于0.05，回歸方程系數(shù)結(jié)果顯著，因此，可能存在中介效應(yīng)，為了對中介變量進(jìn)行檢驗，下面將詆毀、支持競爭對手、不再購買作為輸出量進(jìn)行計算，分別得到表7、表8、表9回歸系數(shù)矩陣表，結(jié)果顯示，隨著商品自身品質(zhì)的提高以及商家回應(yīng)能力的提升，顧客對于平臺的滿意程度也進(jìn)一步提高，這意味著抑制了負(fù)向顧客契合情感的產(chǎn)生，讓顧客對于平臺的依賴程度進(jìn)一步增加。

3.3 結(jié)果分析

（1）商品質(zhì)量屬性及配送服務(wù)對批評行為有一定正向影響，但相對來說，消極回復(fù)與中性回復(fù)比商品味道、性價比、新鮮度更能影響批評行為，且商家的積極回復(fù)與負(fù)向顧客契合批評行為負(fù)相關(guān)。因此商家在處理批評類型的回復(fù)時，不應(yīng)以消極的強勢態(tài)度回復(fù)或中性的冷漠態(tài)度置之不理，而是應(yīng)以積極的態(tài)度大膽承認(rèn)自身問題，及時道歉。

（2）對于詆毀行為來說，商品新鮮度及配送服務(wù)對詆毀行為有一定正向影響，但相對而言，中性回復(fù)最能影響批評行為，且商家的積極回復(fù)與負(fù)向顧客契合詆毀行為負(fù)相關(guān)。因此，商家在處理詆毀類型的回復(fù)時，不應(yīng)以官方的標(biāo)準(zhǔn)文案統(tǒng)一答復(fù)，而是應(yīng)對顧客心情表示理解與肯定，并積極表示整改，保障食品新鮮度，配合平臺優(yōu)化配送服務(wù)。

（3）對于支持競爭對手行為來說，商品質(zhì)量屬性及配送服務(wù)對支持競爭對手行為有一定正向影響，且商家的消極回復(fù)對其影響最大。而積極回復(fù)與中性回復(fù)與負(fù)向顧客契合支持競爭對手行為并無正相關(guān)關(guān)系。意味著顧客對商家喪失信任，選擇競爭對手的行為是不可逆的。因此，商家應(yīng)在前期提升自身服務(wù)質(zhì)量，從源頭處抑制負(fù)向顧客契合，以免產(chǎn)生不可挽回的影響。

（4）針對不再購買行為來看，商品性價比及配送服務(wù)對不再購買行為有較大影響，且與商家的消極回復(fù)產(chǎn)生的影響差別不大。這意味著顧客對商品性價比或配送服務(wù)失望后，不再在乎商家的回復(fù)類型，會直接作出不再購買行為。因此，遇到此類評論，商家應(yīng)著重提升自身商品性價比，平臺應(yīng)優(yōu)化配送服務(wù)，以消除由此產(chǎn)生的負(fù)向契合。

（5）從影響負(fù)向顧客契合的因素來看，新鮮度不高，低性價比以及味道較差均會對負(fù)向顧客的契合有較顯著的影響。并且商品質(zhì)量的低劣對詆毀與不再購買兩種契合行為影響最為顯著，因此，新鮮度、味道等商品質(zhì)量的好壞會直接關(guān)乎商家的聲譽與營收，這也是平臺亟需進(jìn)行統(tǒng)一管理并進(jìn)行優(yōu)化的方面。同理，配送服務(wù)會影響顧客的滿意度，配送較慢、配送中出現(xiàn)撒漏、食品變冷等行為均會對負(fù)向顧客契合產(chǎn)生較顯著的影響。并且配送服務(wù)質(zhì)量的低下對批評契合行為影響最為顯著，因此，配送服務(wù)質(zhì)量的好壞關(guān)乎消費者對平臺的契合程度，應(yīng)是平臺減輕負(fù)向顧客契合的重要考慮方面。

4 結(jié) 論

本文以在線外賣平臺作為研究對象，對其負(fù)向顧客契合影響因素與抑制機制展開研究。通過對在線評論的數(shù)據(jù)挖掘以扎根分析，綜合凝練出商品質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量以及店家回復(fù)中可能影響負(fù)向顧客契合研究的因素以及常見負(fù)向契合行為類型，并利用實證方法研究以上幾種影響因素與負(fù)向顧客契合的關(guān)系，探究商家不同態(tài)度類型的回復(fù)對不同類型負(fù)向顧客契合的影響作用，并對應(yīng)實證分析的研究結(jié)果，提出了抑制負(fù)向顧客契合的方法，對商家和平臺未來的經(jīng)營策略提供了警示和參考。

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