互联网客户评论对在线销售及客户认知的影响研究

论文摘要

随着电子商务的普及,互联网客户评论对于人们购买决策的影响能力越来越大。其影响机制和测量方式成为人们关注的问题。本论文以国内外互联网客户评论文献和对于电子商网站的观察为基础,通过抓取携程网和卓越网等带评论机制的电子商务网站的数据,结合文本分类技术,来探讨互联网客户评论的各种特征对于在线销售和客户认知的影响。本文首先介绍了互联网客户评论的研究背景和现状,以及国内外研究的结论。随后论文提出了客户评论对于在线销售和用户认知影响机制的概念模型及相关的命题假设。接下来介绍了数据抓取和处理过程,最后使用多元线性回归对命题假设进行了检验,并得到以下结论:(1)评论的评级和文本中包含的情感倾向会影响产品的销售;(2)管理反馈会对产品的销售产生正面影响;(3)评论文本的主客观倾向和针对性会影响用户的认知。在假设检验得到的结论的基础上,本文对企业如何应对互联网客户评论提出了管理上的建议。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 研究现状及分析
• 1.2.1 关于在线评论的技术导向研究
• 1.2.2 关于在线评论的行为导向研究
• 1.2.3 关于在线评论的一些结论和研究方向分析
• 1.3 主要研究内容
• 1.4 论文框架
• 第2章 研究模型与命题假设
• 2.1 概念模型
• 2.1.1 评论对在线销售影响的计量经济学模型
• 2.1.2 评论对于客户认知影响的计量经济学模型
• 2.2 因变量——产品销售和评论的有用性
• 2.2.1 产品销售
• 2.2.2 评论的有用性
• 2.3 自变量——在线评论的各种特征
• 2.3.1 用户评级
• 2.3.2 评论文本的特征
• 2.3.3 管理者的反馈
• 2.4 调节变量——产品本身及电子商务网站的特征
• 2.4.1 产品价格
• 2.4.2 城市GDP排名
• 2.5 本章小结
• 第3章 研究方法与数据
• 3.1 文本分类
• 3.1.1 文本分类过程及模块
• 3.1.2 本研究使用的文本分类系统
• 3.2 酒店评论数据
• 3.2.1 数据收集和处理
• 3.2.2 因变量
• 3.2.3 自变量
• 3.2.4 调节变量
• 3.3 卓越网评论数据
• 3.3.1 数据搜集和处理
• 3.3.2 因变量
• 3.3.3 自变量
• 3.3.4 调节变量
• 3.4 统计过程和方法
• 3.5 本章小结
• 第4章 假设检验和讨论
• 4.1 评论特征对于销售影响的假设检验
• 4.1.1 用户评级对于销售的影响
• 4.1.2 用户情感倾向对于销售的影响
• 4.1.3 评论针对性对于销售的影响
• 4.1.4 管理者反馈对于销售的影响
• 4.2 评论特征对于用户认知影响的假设检验
• 4.3 实证结果讨论
• 4.3.1 评论对于销售的影响
• 4.3.2 评论对于用户认知的影响
• 4.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 附录一 携程旅行网部分数据
• 附录二 部分数据抓取和处理程序
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢
• 附件