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        價格促銷對消費者滿意度的影響
        ——基于在線評論的情感分析

        2024-03-24 06:46:30滕飛
        商展經濟 2024年5期
        關鍵詞:分值價格消費者

        滕飛

        (中國移動通信集團終端有限公司 北京 100053)

        價格促銷是一種具有代表性的銷售促進策略,通過向消費者傳遞獲利信息,臨時改變消費者對產品的認知,從而促進消費者的購買行為。消費者滿意度是消費者對所購商品或服務的主觀評價,通常分為產品、價格、服務等多個方面。滿意度的高低體現了消費者的品牌黏性,通過研究滿意度能夠了解消費者需求、發(fā)現企業(yè)存在的問題,從而有針對性地改善產品和服務。傳統消費者滿意度調研有問卷調查、消費者觀察、神秘訪客及設立留言投訴渠道等方法,數據可靠性受調研設計影響較大,而且容易受研究人員主觀因素影響。隨著電商購物的繁榮發(fā)展,消費者已經習慣于通過在線評論分享購物體驗和獲取商品信息,基于在線評論的文本挖掘已成為研究消費者行為的一種新興方式,應用于電子產品、旅游、生鮮產品等多個領域的多個層面。張琰等(2018)通過文本分析研究手機類產品屬性,挖掘不同手機型號的優(yōu)勢與劣勢。也有學者進一步對電子產品在線評論進行研究,通過情感檢索、情感分類和情感抽取,發(fā)現正向評論能夠幫助消費者篩選出自己喜歡的產品。KIM Y等(2022)運用情感分析研究酒店滿意度,并通過爬取評論數據進行回歸分析,研究影響消費者對酒店滿意程度的因素;汪秀潔(2019)將SnowNLP引入消費者滿意度研究中,計算在線評論包含的情感值,將情感值與滿意度掛鉤;馮坤等(2021)通過LDA模型構建情感詞典,進行主題分析,通過計算情感傾向得分判斷消費者滿意度。

        傳統的研究方法受到數據獲取時間、獲取數量等因素的限制,無法對價格的實時變動與滿意度的實時變動進行深入研究,大數據文本挖掘方法的應用一定程度上解決了這一問題。本研究以智能手機產品為例,抓取一定時間內電商平臺在線評論數據和歷史價格數據,引入SnowNLP研究消費者在線評論的情感得分,將在線評論數據情感分值與消費者滿意度關聯,通過回歸分析探索價格促銷對消費者滿意度的影響。

        1 研究方案設計

        1.1 研究對象

        京東是中國主要電商平臺之一,經營品類豐富,用戶群體廣泛,能夠體現大部分消費者的情況。智能手機是京東品牌主要經營品類之一,2023年上半年,京東總收入為5309億元,其中,智能手機上半年銷售額達1026億元,本文選擇智能手機品類作為研究對象,具有一定代表性。智能手機產品的銷售價格隨平臺活動節(jié)奏和產品自身活動節(jié)奏波動,為了更有效地研究價格促銷對消費者滿意度的影響,需持續(xù)采集一定時間段內的在線評論和商品價格作為基礎數據。

        1.2 研究方法設計

        本研究分為四個步驟:第一步,在線評論數據的獲取,使用Python編寫爬蟲程序,爬取5款不同品牌智能手機產品的京東商城在線評論數據,數據采集周期為2023年4—11月,將采集到的數據導出為CSV文件;第二步,數據處理,刪除無意義的空白評論、默認好評、重復評論等,導入哈爾濱工業(yè)大學停用詞庫,使用jieba對評論文本進行分詞,通過特征詞權重繪制詞云圖;第三步,使用SnowNLP庫計算每條評論數據的情感得分值,使用該分值量化消費者滿意度;第四步,回歸分析,使用SPSS軟件研究價格促銷與情感值之間的關系。

        2 數據處理

        2.1 數據獲取

        本文使用Python 3.10編寫爬蟲程序,采集京東商城5款不同品牌智能手機產品的消費者在線評論,采集周期為2023年4—11月,共獲取在線評論樣本數據4906條,采集字段包括商品明細、京東會員ID、評價星級、評論內容、評論時間、追評內容、追評時間等。再通過歷史價格查詢網站采集與評論時間對應的商品價格。采集到的評論數據示例如表1所示。

        表1 在線評論數據示例

        2.2 數據預處理

        采集的原始在線評論數據中通常存在默認好評、重復評論及無意義的符號、數字、字母等,這些信息難以分析識別,會影響文本挖掘的準確性。為提高數據質量,本文對原始數據進行預處理,刪除重復評論、默認好評及無意義的短評后,獲得有效數據3512條。在線評論一般為完整句子,通常包含“啊”“呢”“嘛”“呀”等語氣詞,以及“的”“得”等無意義詞匯或特殊符號等,這些字詞被稱作停用詞,會干擾文本分析的準確性,為提高文本挖掘效率和結果質量,本文使用jieba分詞,導入哈爾濱工業(yè)大學停用詞表處理停用詞,對評論數據進行分詞,將分詞后的文本寫入數據文件process列。

        使用IT-IDF計算分詞數據的特征詞權重,能夠初步建立特征指標體系,對數據進行初步觀察。根據計算結果繪制詞云圖如圖1所示。由詞云圖可知,在線評論中消費者整體態(tài)度傾向于滿意,認為“不錯”“喜歡”“滿意”,關注點集中在“屏幕”“速度”“外觀”“拍照”“運行”“性價比”等方面。

        圖1 特征詞詞云圖

        2.3 情感分析

        為了更直觀地了解消費者滿意度,筆者將消費者的情感傾向量化用于統計分析,本文使用Python的第三方SnowNLP庫對在線評論進行情感分析,通過對在線評論中的每個分詞進行情感得分賦值,綜合計算出每條評論的情感得分值,將計算后的分值寫入文件中sentiment列。SnowNLP情感得分的分值范圍為0分到1分,通常分值小于0.5分表示在線評論表達的情感是偏負面的,分值大于0.5分表示在線評論的情感是偏積極的。

        利用SPSS軟件對數據進行描述性統計,清洗完成后的3512條評論平均情感得分為0.835,高于0.5,說明評論整體情感傾向是偏積極的,與對詞云圖的初步觀察結論基本一致。消費者在京東平臺購物后書寫評論的同時,也會對產品和服務進行星級評價,如表2所示,隨著評價星級降低,情感得分也相應降低,評價星級與情感得分具有一致性,可見情感得分能夠一定程度上量化消費者滿意度。

        表2 各評價星級情感得分

        通過情感得分可以看到,不同品牌的消費者均較為滿意,但情感分值差異略大。根據采集到的數據中的商品信息抽取品牌信息進行匯總分析,得到各品牌(考慮對品牌影響,文中隱去具體品牌名稱)情感得分。如表3所示,品牌5得分為0.552,低于平均情感得分,通過對品牌5在線評論的高頻特征詞進行觀察發(fā)現,消費者的負面關鍵詞集中在產品和服務兩方面。在產品使用過程中,出現“發(fā)熱”“卡頓”等問題,影響使用體驗;在服務方面,消費者購買后商品出現大幅“降價”,品牌商家不能及時為消費者處理“價?!?,導致消費者滿意度下降。

        表3 各品牌情感得分

        2.4 回歸分析

        為研究價格促銷對消費者滿意度的影響,本文使用回歸分析的方法研究自變量對因變量的影響。將消費者滿意度(Customer Satisfaction,CS)作為因變量,情感得分作為消費者滿意度的分值??紤]到研究商品的零售價存在差異,價格促銷金額無法直接體現不同商品的促銷幅度,使用價格折扣率(DR)作為自變量。價格折扣率計算公式為:

        使用SPSS軟件進行回歸分析,得到線性回歸分析結果。如表4所示,自變量解釋的方差為4.8%(R2=0.048),估計值的標準誤差為0.309。自變量與因變量之間存在較低相關性,這是因為消費者滿意度受到產品與服務的多個維度的因素影響,本文僅針對價格折扣率這一單一因素進行分析,能夠解釋的因變量的變化百分比有限。

        表4 線性回歸模型摘要

        如表5所示,價格折扣率(DR, β= -0.220)在P<0.001水平上顯著,具有顯著的統計學意義,因變量消費者滿意度(CS)和自變量價格折扣率(DR)之間存在顯著的線性回歸關系?;貧w方程可表示為CS=0.911-0.006*DR。價格折扣率(DR)與消費者滿意度(CS)呈負相關,表明價格折扣變化越大對消費者滿意度的負面影響越大。根據對在線評論數據特征觀察發(fā)現,在線評論具有滯后性,消費者在購買商品之后發(fā)現商品大幅降價,而且商家不能為其提供滿意的價保服務或退貨服務時,將影響消費者的消費體驗,導致其滿意度降低,從而留下負面評論內容。

        表5 線性回歸分析結果

        3 結論與對策

        3.1 研究結論

        本文運用Python爬蟲程序采集在線評論數據和價格數據,對原始數據進行清洗整理后使用jieba進行分詞,再使用SnowNLP庫計算情感得分,將在線評論消費者滿意度進行量化,最后使用SPSS軟件進行回歸分析確定消費者滿意度與價格折扣率之間的關系。

        使用SnowNLP庫對消費者在線評論進行情感值評分,得出整體消費者滿意度為0.835,說明消費者的整體滿意度相對較高。將滿意度分值與評價星級進行比對,發(fā)現兩者具有一致性。本研究中不同品牌消費者滿意度存在差異,通過觀察情感得分較低品牌的評論高頻詞,可以發(fā)現負面評論主要涉及兩個方面,一是產品使用過程中,消費者遇到了“發(fā)熱”“卡頓”等問題;二是在售后服務方面,消費者購買后商品“降價”,但品牌商家未能及時為消費者處理“價?!?。

        為了確定自變量對因變量的解釋百分比,本文將消費者滿意度(CS)作為因變量,將價格折扣率(DR)作為自變量。通過回歸分析,得出自變量對因變量的解釋百分比為4.8%?;貧w方程為CS=0.911-0.006DR。價格折扣率(DR)與消費者滿意度(CS)呈負相關,這意味著當價格折扣變動越大時,對消費者滿意度的負面影響也越大。在線評論具有滯后性,消費者在收到產品后的一段時間內均可對商品進行評價,當消費者購買商品后發(fā)現所購商品的價格促銷幅度增大,而商家不能及時為其提供滿意的價保服務或退貨服務,將影響消費者的購買體驗,導致消費者的滿意度下降。

        3.2 對策建議

        3.2.1 優(yōu)化促銷活動,尋求新的營銷突破口

        價格促銷向消費者傳達立即購買能夠獲得的收益,促使消費者在時限要求內做出購買決策,是有效的銷售促銷手段。隨著電商蓬勃發(fā)展,以及直播帶貨等新興模式的出現,線上促銷活動越來越頻繁,頻繁的價格促銷打破了商品原有的價格體系,給消費者造成了商品價格虛高的印象,影響消費者對商品的整體評價。商家應優(yōu)化價格促銷的頻次和活動流程,豐富活動形式和內容,并使用創(chuàng)新的方法聚集流量,為商品營銷尋找突破口。

        3.2.2 提升售后服務,完善價格促銷相關的價保政策

        商家應關注價格促銷細則,尤其是大促前(618、雙十一等)購買商品的價保政策,避免出現消費者剛簽收就降價,還無法及時獲取價保服務的情況。針對促銷期間銷量增加,商家應制定標準的促銷相關問題解答模板,通過自助咨詢和自助申請價保的方式輔助售后服務人員解決消費者售后問題;對自助服務無法解決的售后問題,商家應做到一對一及時解決消費者問題,并對有問題的消費者進行回訪,將消費者滿意度納入售后服務人員績效考核。通過妥善的價保政策和及時的售后服務提升消費者滿意度,使消費者做出積極的消費評價。

        3.2.3 提升產品品質,從消費者的使用體驗出發(fā)

        產品品質是影響消費者滿意度的關鍵因素。在線評論中的高頻詞“屏幕”“速度”“外觀”“拍照”,負面評論中的“發(fā)熱”“卡頓”都是圍繞產品本身及使用體驗等方面展開的,足見消費者對產品品質本身的重視。商家應從消費者的使用體驗出發(fā),注重提高自身產品硬實力,強化消費者對產品品牌本身的信賴感,從而提升消費者滿意度,促使其做出更加積極的購買評價。

        4 結語

        本文對價格促銷與消費者滿意度關系的研究,僅針對京東平臺部分智能手機品牌展開,后續(xù)研究中可考慮擴大采集數據范圍、增加研究品類和研究平臺,以及通過延長數據采集周期來增加數據樣本量。本文通過量化消費者在線評論情感值研究消費者滿意度受價格促銷活動的影響,后續(xù)可繼續(xù)挖掘在線評論中蘊含的豐富信息,多角度多維度對消費者滿意度進行深入研究,不斷豐富研究成果。

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