摘 要：為推動(dòng)中國(guó)與俄羅斯的外貿(mào)服裝產(chǎn)業(yè)發(fā)展，并有效指導(dǎo)國(guó)內(nèi)企業(yè)進(jìn)入反向定制生產(chǎn)模式，以俄羅斯電商平臺(tái)Wildberries為數(shù)據(jù)來源，應(yīng)用文本挖掘技術(shù)對(duì)平臺(tái)上商品的在線評(píng)論內(nèi)容進(jìn)行情感分析，通過消費(fèi)者評(píng)價(jià)維度權(quán)重、情感積極率和待改進(jìn)度3項(xiàng)指標(biāo)獲得服裝消費(fèi)者的反饋信息。結(jié)果表明：一級(jí)維度中對(duì)消費(fèi)者整體情感傾向影響最大的是產(chǎn)品質(zhì)量，其次是產(chǎn)品外觀和服務(wù)質(zhì)量。在產(chǎn)品質(zhì)量中，保暖性雖然是羽絨服最重要的服裝特性，但在影響消費(fèi)者整體情感傾向程度的排名中僅第三；排名第一的為合身度，也是最需要改進(jìn)的。在其他二級(jí)維度中，對(duì)消費(fèi)者整體情感傾向影響最大的分別是顏色、客戶服務(wù)，兩者均需進(jìn)一步改進(jìn)。未來中國(guó)的外貿(mào)服裝企業(yè)在設(shè)計(jì)生產(chǎn)過程中不僅要增加相應(yīng)的尺碼，還要考慮到消費(fèi)者對(duì)顏色的偏好和保暖性需求，銷售方在服務(wù)提供過程中要注重提升客戶服務(wù)質(zhì)量，以提升消費(fèi)者滿意度，最終促進(jìn)國(guó)內(nèi)企業(yè)進(jìn)入反向定制生產(chǎn)模式，推進(jìn)雙方貿(mào)易發(fā)展。

關(guān)鍵詞：跨境電商；文本挖掘；在線評(píng)論；情感分析；消費(fèi)者需求

中圖分類號(hào)：TS941.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1009-265X（2024）08-0108-09

收稿日期：20231014

網(wǎng)絡(luò)出版日期：20240320

基金項(xiàng)目：新疆大學(xué)橫向項(xiàng)目（202010140003）

作者簡(jiǎn)介：康雷（1999—），男，黑龍江齊齊哈爾人，碩士研究生，主要從事服裝消費(fèi)者需求分析方面的研究。

通信作者：張瑜，E-mail：562759500@qq.com

俄羅斯是中國(guó)服裝的重要出口市場(chǎng)，服裝在雙邊貿(mào)易中一直占有很大體積質(zhì)量，對(duì)雙邊貿(mào)易持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展具有重要作用。目前，俄羅斯因棉毛原料匱乏、紡織加工工藝陳舊、設(shè)備落后、服裝及其他各類制成品生產(chǎn)能力不足等原因，導(dǎo)致俄羅斯內(nèi)的服裝市場(chǎng)無法滿足其消費(fèi)者購買需求^［1］。在此情形下，中國(guó)供貨企業(yè)需結(jié)合俄羅斯當(dāng)?shù)囟練夂颦h(huán)境等因素，為俄羅斯服裝市場(chǎng)提供更具針對(duì)性的高品質(zhì)冬季服裝，以推進(jìn)雙方服裝貿(mào)易發(fā)展。在消費(fèi)者需求研究領(lǐng)域中研究人員將文本挖掘技術(shù)應(yīng)用于蘊(yùn)含豐富消費(fèi)信息的電商在線評(píng)論中，結(jié)合各情感評(píng)價(jià)指標(biāo)情況對(duì)評(píng)論內(nèi)容進(jìn)行情感分析獲取消費(fèi)者的購買需求，并為企業(yè)設(shè)計(jì)與生產(chǎn)提供指導(dǎo)意見。

通過在中國(guó)知網(wǎng)上進(jìn)行關(guān)鍵詞和主題搜索“消費(fèi)者需求”發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)消費(fèi)者的消費(fèi)需求研究?jī)?nèi)容較多，國(guó)外的消費(fèi)需求研究較少，評(píng)價(jià)指標(biāo)不全面，這表明國(guó)內(nèi)企業(yè)在國(guó)際市場(chǎng)發(fā)展仍有較大提升空間。在此背景下，本文基于文本挖掘技術(shù)，獲取俄羅斯電商平臺(tái)Wildberries中冬季服裝商品的在線評(píng)論，從中提取高頻特征詞匯進(jìn)行聚類分析得到消費(fèi)者評(píng)價(jià)維度，以評(píng)價(jià)維度權(quán)重、情感積極率和待改進(jìn)度3項(xiàng)情感評(píng)價(jià)指標(biāo)為基礎(chǔ)，分析消費(fèi)者購買商品的需求偏好，探索服裝產(chǎn)品消費(fèi)者的真實(shí)需求，為從消費(fèi)能力轉(zhuǎn)化到設(shè)計(jì)生產(chǎn)能力再轉(zhuǎn)變服裝行業(yè)的生產(chǎn)模式提供助力，進(jìn)而推動(dòng)雙邊服裝貿(mào)易發(fā)展。

1 研究綜述

1.1 俄羅斯服裝市場(chǎng)現(xiàn)狀

俄羅斯輕工業(yè)發(fā)展不平衡，紡織工業(yè)和造紙工業(yè)在俄羅斯未受到太多關(guān)注。根據(jù)俄羅斯統(tǒng)計(jì)局不完全統(tǒng)計(jì)，在俄羅斯生活消費(fèi)用品中，紡織工業(yè)依賴進(jìn)口程度最大^［2］。據(jù)海關(guān)總署數(shù)據(jù)，2021年中國(guó)對(duì)俄羅斯紡織原料及制品和鞋帽類及其零件的出口金額為79.02億美元，同比增長(zhǎng)12.42%；2022年出口金額為79.91億美元，同比增長(zhǎng)1.13%。2022年相比較2021年同比增速下降了近11個(gè)百分點(diǎn)，但仍緩慢增長(zhǎng)。在購買服裝時(shí)，多數(shù)普通的俄羅斯消費(fèi)者認(rèn)為價(jià)格是影響購買決策的最重要因素，其次是款式、舒適度、質(zhì)量；少數(shù)高收入的消費(fèi)者有能力購買進(jìn)口的高檔服裝商品^［3］。

俄羅斯地處歐亞大陸北部，冬季時(shí)間較長(zhǎng)，且更加寒冷，對(duì)冬季服裝要求比其他季節(jié)更為重要。俄羅斯夏季，女性多數(shù)穿著連衣裙、裙套裝等；男性穿著襯衫、文化衫等。在冬季，女性喜歡穿較長(zhǎng)的羽絨服，下著毛呢大擺裙、較厚踏腳褲和長(zhǎng)筒靴；而男子多喜歡穿羽絨服、皮大衣、短風(fēng)衣、茄克衫和絨布格子軟領(lǐng)襯衫^［4］。

1.2 俄羅斯電商平臺(tái)市場(chǎng)現(xiàn)狀

2022年，在俄羅斯最受歡迎電商平臺(tái)排行前三的分別是Lamoda、Ozon、Wildberries ^［5］。Lamoda成立于2011年，是俄羅斯和周邊地區(qū)最大的在線時(shí)尚購物平臺(tái)之一，主要銷售男、女性服裝、兒童時(shí)裝、鞋履、包袋、配飾等商品；2022年，Lamoda營(yíng)業(yè)額達(dá)到613億盧布，在最受歡迎的電商平臺(tái)中排名第三。Ozon成立于1998年，是俄羅斯市場(chǎng)唯一的多品類綜合電商平臺(tái)，為客戶提供跨越俄羅斯11個(gè)時(shí)區(qū)最廣泛的商品選擇和送貨上門服務(wù)；2022年，Ozon的營(yíng)業(yè)額達(dá)到2770億盧布，在最受歡迎電商平臺(tái)中排名第二。Wildberries公司是一家主營(yíng)時(shí)裝、鞋子及配飾的大型網(wǎng)絡(luò)商店，公司直接與服裝生產(chǎn)商及官方經(jīng)銷商合作；2022年，Wildberries的營(yíng)業(yè)額達(dá)到1.669萬億盧布，占據(jù)了俄羅斯電商市場(chǎng)的領(lǐng)先地位。Wildberries和Ozon都是面向俄羅斯的電商平臺(tái)，兩平臺(tái)在受歡迎的程度上相差無幾。Варламова等^［6］對(duì)300人進(jìn)行問卷調(diào)查，發(fā)現(xiàn)56.7%受訪者更喜歡用Wildberries，43.3%受訪者則使用Ozon，但Wildberries平臺(tái)相比較于Ozon平臺(tái)能夠獲得更多有關(guān)商品的銷售信息。

1.3 在線評(píng)論研究現(xiàn)狀

隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展以及網(wǎng)絡(luò)購物行為的日益普及，在線評(píng)論已成為一個(gè)蘊(yùn)含豐富信息的重要數(shù)據(jù)源。在線評(píng)論挖掘研究通常包含維度提取和情感分析。維度提取方法主要包括基于詞頻統(tǒng)計(jì)的頻繁項(xiàng)提取、基于語法結(jié)構(gòu)的規(guī)則匹配和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。趙楊等^［7］結(jié)合頻繁項(xiàng)提取與無監(jiān)督學(xué)習(xí)從在線評(píng)論中提取了海淘APP屬性特征，確定用戶滿意度維度，運(yùn)用支持向量機(jī)算法得到各維度的用戶滿意度評(píng)分。情感分析方法包括情感詞典法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法以及基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法等。董婧等^［8］利用新型冠狀病毒期間收集的微博評(píng)論數(shù)據(jù)，基于SnowNLP中文情感詞匯本體庫，構(gòu)建情感分類詞典，對(duì)每日微博情感指數(shù)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間序列分析，獲取民眾在不同時(shí)間段內(nèi)情感變化的趨勢(shì)，探究新型冠狀病毒對(duì)民眾情感狀態(tài)的影響。柴源^［9］引入LSTM網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建情感分析模型對(duì)圖書評(píng)論進(jìn)行情感分析，并在相同訓(xùn)練集下與基于詞典、SVM和RNN模型進(jìn)行性能對(duì)比，為進(jìn)一步優(yōu)化模型提供指導(dǎo)。相比機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，情感詞典實(shí)現(xiàn)起來相對(duì)簡(jiǎn)單，且不依賴標(biāo)注好的訓(xùn)練集，因此在處理通用領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)文本時(shí)，能夠快速、有效地進(jìn)行情感分類。然而，基于情感詞典方法對(duì)詞典的質(zhì)量和覆蓋面要求較高，對(duì)于特定領(lǐng)域的文本，效果可能不如基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。因此，根據(jù)實(shí)際需求和應(yīng)用場(chǎng)景的不同，需選擇合適的情感分析方法。

隨著文本挖掘技術(shù)不斷出現(xiàn)和改進(jìn)，在線評(píng)論挖掘成功地應(yīng)用于消費(fèi)生產(chǎn)等領(lǐng)域當(dāng)中。然而，消費(fèi)者需求的研究對(duì)象多數(shù)為國(guó)內(nèi)消費(fèi)者，該方法未被充分運(yùn)用于國(guó)外消費(fèi)者需求研究當(dāng)中。

1.4 文本挖掘研究現(xiàn)狀

文本挖掘是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在大量文本集合上的應(yīng)用。通過分析文本數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)總結(jié)、分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析等知識(shí)發(fā)現(xiàn)功能。文本挖掘技術(shù)可以將一堆文本數(shù)據(jù)自動(dòng)分類成不同的主題或類型，從而幫助用戶更好地了解數(shù)據(jù)集合的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)^［10］。文本挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域包括輿情管理、生物醫(yī)學(xué)、金融管理、消費(fèi)生產(chǎn)等。

在輿情管理領(lǐng)域中李彤彤等^［11］以微博文本為基礎(chǔ)，采用支持向量機(jī)算法對(duì)微博文本進(jìn)行情感分析，探究新型冠狀病毒感染下大學(xué)生的情感狀態(tài)及其影響因素。Sastre等^［12］將文本挖掘技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，利用PyLucene搜索引擎和GrapeNLP語法引擎從大量科學(xué)出版物中提煉信息，確定溫濕度對(duì)COVID-19傳播有一定影響。劉壯等^［13］提出了一種基于BERT模型架構(gòu)的開源金融預(yù)訓(xùn)練語言模型F-BERT；該模型能夠自動(dòng)從金融大數(shù)據(jù)中提取信息并記憶在模型中，可直接用于各種金融領(lǐng)域任務(wù)，例如股票漲跌預(yù)測(cè)、金融情緒分類和智能客服。王克勤等^［14］運(yùn)用構(gòu)建情感詞典的方法來進(jìn)行情感分析，比較消費(fèi)者在智能手機(jī)更新?lián)Q代前后各個(gè)屬性特征的綜合評(píng)分，從產(chǎn)品設(shè)計(jì)改進(jìn)角度給出相應(yīng)建議。在消費(fèi)生產(chǎn)方面，研究者傾向于將文本挖掘技術(shù)應(yīng)用到電商平臺(tái)中，挖掘商品在線評(píng)論中潛在的信息。文本挖掘研究對(duì)技術(shù)有很強(qiáng)的依賴性，具體應(yīng)用領(lǐng)域研究需要使用到不同算法和技術(shù)，因此信息提取、自然語言處理及深度學(xué)習(xí)等技術(shù)依然是未來的研究熱點(diǎn)。

1.5 消費(fèi)者需求研究現(xiàn)狀

在服裝產(chǎn)品消費(fèi)者偏好與需求的研究中，傳統(tǒng)詢問調(diào)查法依靠模擬選擇將消費(fèi)意愿與實(shí)際產(chǎn)品相關(guān)聯(lián)，提取特定群體對(duì)特定類型服裝產(chǎn)品的需求特征，并量化其對(duì)需求的偏好程度。張冰潔等^［15］基于功能性滑雪內(nèi)衣的認(rèn)知情況、穿著感受、運(yùn)動(dòng)體驗(yàn)和功能需求4個(gè)維度設(shè)計(jì)調(diào)查問卷，應(yīng)用交叉分析和卡方檢驗(yàn)等方法對(duì)專業(yè)滑雪運(yùn)動(dòng)員與大眾滑雪愛好者的差異化需求進(jìn)行分析。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，越來越多消費(fèi)者習(xí)慣于網(wǎng)上購物，分析消費(fèi)者購物時(shí)留下的評(píng)論，能獲取數(shù)據(jù)中的潛在信息，解讀消費(fèi)者想法。劉娜娜等^［16］采用文本挖掘技術(shù)對(duì)在線評(píng)論進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)和情感分析，繪出情感分布圖，并通過SAS變量聚類法分類，建立消費(fèi)者需求模型，分析其購買需求。

傳統(tǒng)詢問調(diào)查法具有調(diào)查規(guī)模小、反饋周期長(zhǎng)等問題，隨著互聯(lián)網(wǎng)購物的流行，目前對(duì)消費(fèi)者需求的相關(guān)研究更傾向使用文本挖掘技術(shù)。

2 研究方法

本文研究框架包括：羽絨服類服裝產(chǎn)品消費(fèi)者在線評(píng)論收集、通過高頻詞匯提取和文本聚類對(duì)在線評(píng)論進(jìn)行維度提取、人工數(shù)據(jù)標(biāo)注、消費(fèi)者需求分析、為企業(yè)給出相應(yīng)指導(dǎo)建議。研究框架如圖1所示。

2.1 在線評(píng)論維度提取

本文采用Python語言編寫爬蟲程序，在最受俄羅斯人歡迎的Wildberries電商平臺(tái)上獲取羽絨服類商品的基本信息和評(píng)論內(nèi)容。獲取的評(píng)論內(nèi)容無法直接使用，需對(duì)評(píng)論文本內(nèi)容進(jìn)行預(yù)處理。采用TF-IDF算法進(jìn)行在線評(píng)論的評(píng)價(jià)維度表征詞匯提取，此算法能夠綜合詞匯在文本中出現(xiàn)的頻率與分布情況，可選取高頻詞作為評(píng)價(jià)維度表征詞匯。K-means++相較于傳統(tǒng)的K-means算法，在初始聚類中心的選擇上更加智能，能夠提高算法的收斂速度、改善聚類結(jié)果的質(zhì)量，并且對(duì)異常值具備一定抗干擾能力。將提取的評(píng)價(jià)維度表征詞匯作為輸入，對(duì)指定數(shù)目簇的評(píng)價(jià)維度表征詞匯進(jìn)行概括，得到服裝產(chǎn)品具體評(píng)價(jià)維度。Word2vec模型實(shí)現(xiàn)詞匯到詞向量間的轉(zhuǎn)換。

2.2 消費(fèi)者評(píng)論情感分析

本文以各個(gè)產(chǎn)品評(píng)價(jià)維度的權(quán)重、情感積極率和待改進(jìn)度為基礎(chǔ)，對(duì)在線評(píng)論進(jìn)行情感分析來獲得消費(fèi)者對(duì)羽絨服的消費(fèi)需求，進(jìn)而對(duì)該類服裝設(shè)計(jì)和生產(chǎn)提出優(yōu)化建議。根據(jù)各維度在評(píng)論集中被提及概率、每個(gè)評(píng)論中維度情感傾向和整體情感傾向的一致性來計(jì)算各維度對(duì)整體情感傾向影響的權(quán)重值，以此來衡量消費(fèi)者對(duì)各維度的關(guān)注情況^［17］。根據(jù)各維度正面傾向出現(xiàn)頻次計(jì)算得到的情感積極率來衡量消費(fèi)群體對(duì)于各維度的滿意程度。產(chǎn)品待改進(jìn)度由產(chǎn)品維度關(guān)注度和滿意程度決定，待改進(jìn)度越大，產(chǎn)品越需要改進(jìn)。

維度在評(píng)論中被提及的概率計(jì)算公式：

式中：a_x為第i條評(píng)論語料中存在的第x個(gè)維度，F(xiàn)_x為維度a_x在評(píng)論中被提及的概率，R為評(píng)論集的元素?cái)?shù)量，A為評(píng)論維度數(shù)量，在聚類分析過程中得到一級(jí)維度數(shù)量為3、二級(jí)維度數(shù)量是10。

維度情感與評(píng)論整體情感傾向的一致性計(jì)算公式：

式中：C_x表示維度情感傾向與評(píng)論整體情感的一致性，s_i^ax代表r_i在維度a_x上的情感，s_i代表評(píng)論r_i的整體情感，s_i^ax=s_i時(shí)代表兩者情感傾向一致，此時(shí)eq（s_i^ax， s_i）取值1，反之取值0。

維度權(quán)重的計(jì)算公式：

W_x=F_x×C_x（3）

式中：W_x為維度a_x的權(quán)重值。

維度情感積極率的計(jì)算公式：

式中：S_x為維度a_x的情感積極率，s_i^ax =5時(shí)代表r_i在維度a_x上的情感傾向?yàn)榉e極，此時(shí)pos（s_i^ax）取值1，反之取值0。

維度待改進(jìn)度計(jì)算公式：

P_x=F_x×S_x（5）

式中：P_x為維度a_x的待改進(jìn)度。

3 實(shí)驗(yàn)過程

3.1 數(shù)據(jù)收集

俄羅斯電商平臺(tái)Wildberries上的冬季服裝包括羊皮大衣、羽絨服、人造毛皮大衣、天然毛皮大衣、皮草大衣等，其中羽絨服商品總量較其他商品更多，并且在人氣銷量排行前一百排名中羽絨服占據(jù)了62%，綜上選取40件評(píng)論數(shù)量均在1000條以上的羽絨服商品作為本文的主要研究對(duì)象。通過爬蟲程序，共獲得了61701條商品的基本信息和在線評(píng)論。

3.2 評(píng)價(jià)維度提取

自然語言處理工具包（Natural language toolkit，NLTK），是在自然語言處理領(lǐng)域中較為常用的Python庫，使用NLTK對(duì)獲取的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行文本預(yù)處理，包括文本切分、去停用詞等。對(duì)評(píng)論內(nèi)容做預(yù)處理后，以詞匯為基本單位做TF-IDF高頻詞匯提取，在程序中設(shè)置詞頻從高到低排序，提取出詞頻排名前300的詞匯作為評(píng)價(jià)表征詞匯。將61701條評(píng)論送入Word2vec連續(xù)詞袋模型進(jìn)行訓(xùn)練，min_count設(shè)置為205，可過濾掉次數(shù)較少的詞匯減少模型大小和計(jì)算復(fù)雜度。表征詞匯對(duì)應(yīng)的詞向量經(jīng)過主成分分析（Principal component analysis，PCA）進(jìn)行向量降維，利于高維數(shù)據(jù)處理和聚類數(shù)據(jù)可視化。將低維向量作為K-means++算法輸入，當(dāng)k=3時(shí)，每簇表征詞匯對(duì)應(yīng)羽絨服裝產(chǎn)品的3大評(píng)價(jià)維度：產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)品外觀、服務(wù)質(zhì)量。聚類效果如圖2所示，橫縱坐標(biāo)對(duì)應(yīng)PCA降維后的詞匯向量在二維空間中第一主成分和第二主成分，主成分可視為數(shù)據(jù)集中的主要方向，數(shù)值越大表明與主要方向的相關(guān)性越強(qiáng)，相似的詞匯在二維空間中更接近；圖中紅色對(duì)應(yīng)每簇的中心點(diǎn)，黃色代表產(chǎn)品質(zhì)量，淺綠色代表產(chǎn)品外觀，紫色代表服務(wù)質(zhì)量。

根據(jù)每簇詞匯的具體內(nèi)容還可對(duì)評(píng)價(jià)維度進(jìn)一步細(xì)分作為二級(jí)評(píng)價(jià)維度。其中：產(chǎn)品質(zhì)量可細(xì)分為合身度、面料質(zhì)量、性價(jià)比、社會(huì)反饋以及保暖性；產(chǎn)品外觀可細(xì)分為顏色、款式、風(fēng)格；服務(wù)質(zhì)量可細(xì)分為物流服務(wù)和客戶服務(wù)。各級(jí)維度對(duì)應(yīng)的表征詞匯如表1所示。

3.3 人工數(shù)據(jù)標(biāo)注

將獲取的40件羽絨服產(chǎn)品以價(jià)格區(qū)間分3類，從每個(gè)價(jià)格區(qū)間中各選取兩件銷量和評(píng)論數(shù)量均較高的羽絨服案例產(chǎn)品。6件產(chǎn)品總共評(píng)論量為8222

條，對(duì)其進(jìn)行人工標(biāo)注，標(biāo)注規(guī)則為：維度情感傾向和評(píng)論整體情感傾向分為負(fù)面、中性、正面，分別用數(shù)字1、3、5來進(jìn)行對(duì)應(yīng)標(biāo)注，評(píng)論中未提及的維度不予標(biāo)注。選取的案例產(chǎn)品信息如表2所示。

4 消費(fèi)者需求分析

4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)分析

所選在線評(píng)論示例如表3所示，人工數(shù)據(jù)標(biāo)注結(jié)果示例如表4所示。根據(jù)人工數(shù)據(jù)標(biāo)注的結(jié)果，結(jié)合維度情感積極率的計(jì)算公式可得到產(chǎn)品各級(jí)維度的情感積極情況，具體如表5所示。

根據(jù)公式計(jì)算出各維度的權(quán)重值和各維度的待改進(jìn)度，具體數(shù)據(jù)如表6所示。權(quán)重值越大代表該維度對(duì)整體情感傾向的影響越大，由此可以得出各級(jí)維度中相對(duì)重要程度的排名情況。

通過表5、6的數(shù)據(jù)可直觀得到以下內(nèi)容：

在一級(jí)維度中，產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)品外觀、服務(wù)質(zhì)量的維度權(quán)重分別為0.8522、0.1178、0.0299。由此得知：在一級(jí)維度中對(duì)消費(fèi)者滿意情況影響最大的是產(chǎn)品質(zhì)量，其次是產(chǎn)品外觀和服務(wù)質(zhì)量；產(chǎn)品質(zhì)量的待改進(jìn)度要明顯大于其他兩維度；從情感積極率可看出消費(fèi)者對(duì)一級(jí)維度均較滿意，對(duì)產(chǎn)品外觀的滿意情況要略高于其他兩個(gè)。

產(chǎn)品質(zhì)量的二級(jí)維度中對(duì)消費(fèi)者滿意情況影響最大的是合身度，保暖性是羽絨服最重要的服裝特性，但在影響程度的排名僅占據(jù)第三，影響程度最小的是性價(jià)比；表5中各產(chǎn)品合身度的情感積極率和表 6合身度的綜合情感積極率以及待改進(jìn)度可以看出合身度未能很好地滿足消費(fèi)者的需求，需要進(jìn)一步改進(jìn)。

在產(chǎn)品外觀中對(duì)消費(fèi)者滿意情況的影響程度最大的是顏色，其次是風(fēng)格和款式；顏色的情感積極率要略低于其他維度，且待改進(jìn)度較高。

現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)與傳統(tǒng)消費(fèi)在服務(wù)質(zhì)量方面相比多了物流服務(wù)，但消費(fèi)者相比較于物流服務(wù)更重視客戶服務(wù)，并從表5、表6可看出客戶服務(wù)基本滿足消費(fèi)者需求，但物流服務(wù)未能滿足消費(fèi)者的需求。

針對(duì)上述對(duì)表中數(shù)據(jù)直觀得出的信息進(jìn)行分析，合身度未很好地滿足消費(fèi)者需求的原因有：商家提供尺碼的數(shù)量較少，消費(fèi)者未能找到適合自己尺碼的服裝；選擇到適合自己的尺碼，但在實(shí)際穿上后發(fā)現(xiàn)不合身，尺碼描述與實(shí)際不相符；客服人員在發(fā)貨的過程中發(fā)錯(cuò)尺碼，導(dǎo)致不合身。保暖性未在很大程度上影響消費(fèi)者滿意情況的原因：保暖性相對(duì)于其他服裝特性不夠突出，導(dǎo)致俄羅斯消費(fèi)者對(duì)其他方面的關(guān)注要高于保暖性。

造成顏色維度情感積極率較低和待改進(jìn)度較高的情況的主要原因有：產(chǎn)品顏色數(shù)量較少，找不到心儀顏色；圖片上服裝顏色與實(shí)際相差較大；實(shí)際穿著效果與理想預(yù)期差距較大。

物流服務(wù)和客戶服務(wù)待改進(jìn)度較高的原因有：送貨時(shí)間與平臺(tái)預(yù)計(jì)送達(dá)的時(shí)間不符；收到的快遞包裝不完整有破損等；客服人員的售前和售后服務(wù)未滿足消費(fèi)者的需求。

4.2 產(chǎn)品改進(jìn)建議

通過觀察案例產(chǎn)品信息中尺碼數(shù)量，再結(jié)合表5中各產(chǎn)品情感積極率，可發(fā)現(xiàn)尺碼數(shù)量少的產(chǎn)品合身度的滿意度較低。在接下來的服裝生產(chǎn)過程中，可以適當(dāng)增加尺碼的數(shù)量為消費(fèi)者提供更多選擇，另外商家應(yīng)提供更詳細(xì)的尺碼信息，從而改善消費(fèi)者的合身度體驗(yàn)。當(dāng)然，在保證合身度體驗(yàn)的同時(shí)，也要注重服裝的保暖性，發(fā)現(xiàn)并使用更優(yōu)質(zhì)的填充物，為消費(fèi)者提供良好的保暖性體驗(yàn)。

在產(chǎn)品外觀方面，通過觀察表2和表5中顏色部分?jǐn)?shù)據(jù)，可發(fā)現(xiàn)顏色數(shù)量在一定程度上影響著顏色維度的滿意度，顏色數(shù)量較多的兩件產(chǎn)品的滿意度明顯要高于其他產(chǎn)品。在服裝設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過程中可以嘗試對(duì)服裝的顏色進(jìn)行創(chuàng)新，豐富色彩設(shè)計(jì)增加可供選擇的顏色數(shù)量，同時(shí)也要減少產(chǎn)品色彩展示與實(shí)際的色差。

在服務(wù)質(zhì)量方面，物流服務(wù)的滿意度較低，應(yīng)嚴(yán)格規(guī)范貨物送達(dá)的時(shí)間，并且避免在過程中損壞貨物，提高物流服務(wù)的同時(shí)也應(yīng)注意客戶服務(wù)質(zhì)量，可以培養(yǎng)專業(yè)的客戶服務(wù)人員，為消費(fèi)者提供良好的線上購物體驗(yàn)。

5 結(jié)論

本文對(duì)Wildberries平臺(tái)中61701條羽絨服的在線評(píng)論進(jìn)行高頻詞匯提取，通過K-means++算法得到3個(gè)一級(jí)消費(fèi)者評(píng)價(jià)維度、10個(gè)二級(jí)評(píng)價(jià)維度，以維度權(quán)重、情感積極率和待改進(jìn)度為評(píng)價(jià)指標(biāo)來獲得消費(fèi)者對(duì)羽絨服的消費(fèi)需求。結(jié)果表明：在一級(jí)維度中對(duì)消費(fèi)者滿意情況影響最大和最需要改進(jìn)的為產(chǎn)品質(zhì)量，情感積極率較差的是服務(wù)質(zhì)量；在二級(jí)維度中對(duì)消費(fèi)者滿意情況影響最大的是分別是合身度、顏色、客戶服務(wù)，最需要改進(jìn)以及情感積極率差的分別是合身度、顏色、物流服務(wù)。通過分析評(píng)價(jià)維度未能滿足消費(fèi)需求的原因，為改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和生產(chǎn)提供改良建議，為從業(yè)者設(shè)計(jì)滿足不同消費(fèi)群體需求的產(chǎn)品提供依據(jù)。

在未來的研究中，為更詳細(xì)地了解羽絨服消費(fèi)者需求的全部特征，可以進(jìn)一步擴(kuò)充數(shù)據(jù)集并將其納入訓(xùn)練樣本中；為更有效地利用數(shù)據(jù)，可以采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)評(píng)論進(jìn)行分析，自動(dòng)提取關(guān)鍵詞和主題，快速識(shí)別消費(fèi)者的偏好和反饋。

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Consumer demand for down jackets in Russia based on cross-border e-commerce

KANG Lei， ZHANG Yu

（School of Textiles and Clothing， Xinjiang University， Urumqi 830046， China）

Abstract： "In the history of bilateral trade in China and Russia， Russia has always been an important export market in China. Because of the geographical location of Russia， its people have high demand for winter clothing products. In this context， Chinese suppliers provide more targeted high quality winter clothing for the Russian clothing market， which will further promote the development of bilateral clothing trade. However， in the field of domestic consumer demand research， most of the research targets are domestic consumers， and foreign consumers are in the minority.

To promote the development of the foreign trade clothing industry in China and Russia， and effectively guide domestic companies to enter the reverse custom production model， this article used the Russian e-commerce platform Wildberries as the source of data to obtain online comments from down jacket clothing products. After preprocessing online comments， the article used the high frequency vocabulary extraction and cluster algorithm to extract consumer evaluation dimensions from it， obtaining three primary evaluation dimensions， and ten secondary evaluation dimensions. During the analysis of consumer demand， sentiment analysis was conducted on the manually annotated online comment dataset through three indicators： consumer evaluation dimension weight， emotional positivity rate， and to-be-improved progress， ultimately obtaining feedback information from clothing consumers. The results indicate that product quality has the greatest impact on the overall emotional orientation of consumers in the primary dimension， followed by product appearance and service quality. In terms of product quality， although warmth retention is the most important clothing characteristic of down jackets， it ranks only third in the overall emotional tendency of consumers; fit ranks first and it is the one that needs to be improved the most. Among the other secondary dimensions， color and customer service have the greatest impact on the overall emotional orientation of consumers， and they both need to be further improved. In the future， China's foreign trade clothing enterprises should not only increase corresponding sizes in the design and production process， but also consider consumer preferences for colors and warmth needs. Sales parties should pay attention to improving customer service quality in the service provision process to enhance consumer satisfaction， so as to facilitate domestic enterprises to enter the reverse customization production mode and promote the development of bilateral trade.

In future research， in order to use data more effectively， deep learning technology can be used to automatically analyze online reviews， efficiently and accurately extract keywords and themes， and identify consumer preferences and feedback. In the meantime， it is necessary to expand the dataset and incorporate it into the training sample， so that we can better understand the all characteristics of the demand for down jacket consumers.

Keywords： cross-border e-commerce; text mining; online review; emotion analysis; consumer demand