网上商城借助SPSS Statistics进行商品在线评论管理

背景

随着消费者网上购物行为习惯的养成,消费者通过网络渠道购买产品后提交的在线评论已成为互联网环境下用户需求获取的重要数据资源。这种消费者生成的在线反馈信息,与商家精心设计的产品营销信息相比,更能客观描述事实,直观可靠地抒发消费者的使用感受。因此,对在线评论的管理得到了越来越多电子商务公司的重视。

XX网上商城是中国领先的网络电子商务公司,也是网络上最早开始经营电子商务的公司之一,其销售业务包括书籍、DVD、音乐光碟、电脑、软件、电视游戏、电子产品、服装、家具等等。意识到在线评论对于消费者购买决策、提升产品销量的重要性,该网上商城想要探索:影响消费者对在线评论感知有用性的影响因素是什么?也即,具备哪些属性的评论,在消费者看来更加有用、对其决策的影响力更大?

只有找到了这个问题的答案,才更能引导消费者生成更为有意义的评论,于是XX网上商城决定利用IBM SPSS Statistics进行商品评论有用性的影响因素分析,从而有针对性地采取措施,引导消费者撰写更为有用的商品评论,最终达到提升产品销量的目的。

解决方案

首先,分析人员列出了可能会影响评论有用性的多种属性,包括:评论等级(即1到5星级)、评论深度(评论字数的多少)、评论时间(评论被发表的时长)、品牌形象(高端品牌/中端品牌/低端品牌)、评论者等级排名、商品类型(书籍/DVD/ 电子产品/服装/家具等)。

利用IBM SPSS Statistics的一般线性回归模块,分析人员对不同形象品牌的各类商品的用户商品评论进行了数据的分析,每条数据观测均包含上述各项属性及其有用性得分。

spss onlineshopping

通过建立线性回归方程,分析人员对各个属性对评论有用性的影响进行了定量分析。部分结果形式如下图所示(由于保密的原因,数据分析结果已被人造数据替代)。

通过了解在线评论不同属性对在消费者眼中的有用性影响程度,XX网上商城就能够更为有效地引导消费者撰写更能影响潜在消费者决策的评论。如:评论星级以及评论文本字数的多少对于评论有用性影响显著,则应当鼓励消费者写好评、写更为详尽的评论。

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