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【摘 要】本文提出一种基于商品评论的顾客满意度指标体系构建方法,通过对网购顾客的评论文本的标注和挖掘,抽取指称关 键 词 和描述关 键 词 ,将其提炼为网购顾客满意度指标体系,并利用中文信息处理相关技术,对各指标进行了词频统计,分析了各指标在顾客关注程度和使用方面的一些特点.本文的研究为电子商务运营活动提高产品质量和服务水平提供决策依据,也为商品评论特征、观点和情感倾向等内容挖掘研究提供基础资源.
【关 键 词 】网络购物；顾客满意度；评价
1.引言
随着电子商务发展的日益成熟,关于网上购物顾客满意度的评价逐渐成为衡量产品质量和服务水平的一个重要途经.无论是产品生产企业、电子商务运营商还是物流企业,都希望了解到顾客购物的真实感受,从而有的放矢地改善其生产方式及服务,以增强其市场竞争力.
笔者认为顾客网购体验与其所购买的产品本身的属性是密不可分的,要想全面、深入地反映其心理评价,商品评论是最能体现这一要求的.通过对网购顾客的评论文本的标注和挖掘,构建网购顾客满意度指标体系,分析各指标在顾客关注程度和使用方面的一些特点,以更加全面、更加具体地反映顾客购物的心理体验.
2.基于商品评论的顾客满意度指标体系构建
2.1 研究对象的选取
本文选取部分手机产品作为研究对象,所构建的满意度指标体系既涵盖适用于通用领域的属性,也有针对手机产品的具体特征.
2.2 数据来源及处理
2.2.1 数据来源
本文数据来源于京东商城网站,选取部分手机类商品,收集其中的商品评论语句.京东商城的每一条评论信息均包含优点、缺点和心得三部分,全部作为本文的数据收集对象.本文数据收集的起点是2013年1月31日,向前截取满足一定数量的评论语句.使用C#语言编写爬虫软件,共抓取评论数据60,600条,既包含部分销量高的商品,又包含部分销量居中的商品,以避免优点和缺点描述的不平衡.
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2.2.2 数据处理
本文通过采用部分数据对网购顾客的评论文本的标注和挖掘,抽取出相应的指称关 键 词 和描述关 键 词 ,将其提炼为网购顾客满意度指标体系.利用中文信息处理相关技术,针对大量数据对各指标进行词频统计,验证网购顾客满意度指标体系的准确性,及分析各指标在顾客关注程度和使用方面的一些特点.通过分析顾客对各指标的关注程度,预测产品将来的技术攻关方向和竞争要素,以使企业准确定位顾客关注焦点,推出深受顾客满意的产品,进而增强企业的竞争能力.本文数据来源中有600条采用人工分析,抽取出相关的特征及描述,构建顾客满意度指标体系,另60,000条采用中文信息处理工具进行统计,将统计结果用于对指标体系的量化分析.具体所选的产品及评论条数见表1.
2.3 网购顾客满意度指标体系的构建
2.3.1 商品评论特征抽取
笔者对600条手机商品评论进行了人工标注,标注内容包括指称关 键 词 和描述关 键 词 ,从这些关 键 词 中提炼出评价指标.提炼的原则如下：
（1）剔除关于表示商品型号和商品品牌的名词,如“N70”,“诺基亚”.
（2）剔除一些常见的口语化的名词,如“机子”,“东西”.
（3）剔除一些常见的人称名词,如“朋友”,“老人”.
（4）合并同义词和表示同一类所指对象的词语.
据此得出所得评价指标及其描述词,受篇幅所限,这里仅列出部分,见表2.
图1 网购顾客满意度指标层级体系
从手机商品评论抽取结果中可以发现,指称词、描述词集合与评价指标并不是一一对应的,存在一些词语对应多个指标的情况,这是因为有些语义内容并
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2.3.2 指标体系的生成
笔者基于手机商品评论抽取结果的评价指标,通过整理、归纳,构建网购顾客满意度指标层级体系.第一层为顾客网购满意度；第二层分为网站满意度、产品满意度、物流满意度、售后服务满意度,同时,借鉴Lee（2001）[1]的研究成果,增加了交易安全满意度指标；第三层及以下是对这些指标的细分类,共19个指标,其中有17项是对各类商品通用的,另外两项产品性能和产品外观,其下层分类指标是仅针对手机类商品的,见图1.
2.4 商品评论词频分析
本文对自动抓取的京东商城诺基亚（NOKIA）
N1280 GSM手机（黑）和华为U8860两类手机的6万条评论进行词频统计,对本文给出的顾客满意度指标体系进行检验和量化分析.词频分析采用山西大学开发的中文分词工具FC2000[2],共获得24.4万词.首先对词表进行预处理,去掉语料中的句子“暂时没有缺点”,因为该句是京东网用户评论撰写页面关于商品缺点部分给出的默认评价,相当多的用户直接使用该句作为缺点评价的内容,导致其频率过高,而又不含有价值；其次,根据停用词表[3],去掉高频词中出现的停用词；再去掉高频词中的动词,如“帮”,“说”,“算”,“看”等；去掉程度副词,如“很”,“挺”,“非常”等；去掉常见的人称名词,如“朋友”,“老人”等；最后,截取词频超过100次的词汇,共235个.将这些高频词与图4中的指标进行匹配,对于一个词对应多个指标的情况,如“满意”对应总体满意度、网站满意度和产品满意度三个指标,暂将其次数平均分配给各指标；对于一个指标对应多个词的情况,取每个词次数的和,统计结果见表3.
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从表3中可以看出,本文给出的网购顾客满意度指标体系54个指标中有43个指标有相应高频词与之对应,占指标总数的80%,证明这些指标是顾客经常评论的内容,的确是顾客关心的问题.11个没有相应词汇的指标分别是页面布局、页面反应速度、网站信息质量、产品价格、物流满意度、配送方式、交易安全满意度（及下属3个指标）和个性化服务.其中,产品价格（二级指标）和物流满意度（一级指标）是上层指标,其下位指标对应有具体的词汇,且词频较高,因此实际上用户评论是涵盖这方面信息的；网站信息质量和配送方式两个指标属于低频词汇对应的指标,在表3高频词汇中没有出现；而个性化服务指标在顾客评论中不是用词表述的,是用短语或句子表达的,如“还附赠了一次性的贴纸章,用来给保修卡盖章的”,因此就词汇层面的分析来说看不到这方面信息；页面布局、页面反应速度及交易安全满意度（及下属3个指标）指标在顾客评论高频词中没有出现,从一定程度上说明这些方面对于当前电子商务的技术和服务发展水平来说,已经能够满足用户需求,不需要过多探讨. 图2 三级以上指标词频排序图
从图2中可见,词频超过1万次的指标为顾客总体满意度、产品满意度、定价、产品信誉度、手感、（手机）实用性,说明了顾客在网购过程中最关注的仍然是产品本身的性能、质量和价格因素.词频在5000到1万之间的两个指标为易操作性和产品外观,说明用户对手机的这两方面性能关注度较高.值得注意的是,表3中有两个四级指标词频超过9000次,即音效和待机时间.说明对于手机类产品来说,音效是首要引起用户关注的问题之一,而待机时间短恰是当前智能机普遍存在的缺陷,这两个指标的高频出现,也给手机制造商以一定的启示.三级指标中排在后三位的是真伪、硬件配置和重量.用户对于商品的真伪关注度比较低,说明目前网购顾客对京东商城这样的大型B2C购物平台的信赖程度较高.用户对硬件配置和重量关注度低,说明对于当前的手机类产品来说,硬件方面已经不是主要的技术攻关方向和竞争要素,而与外观设计、特色服务等有关的指标则更重要一些.
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3.结语
本文通过对网购顾客的评论文本的标注和挖掘,构建了网购顾客满意度指标体系,并通过词频统计,分析了各指标在顾客关注程度和使用方面的一些特点.对比目前存在的一些网购顾客满意度指标体系,本文提出的指标体系层级和指标数量多,使得体系的语义深度大大加强,在反映顾客购物的心理体验方面更加全面和具体.由于本文在满意度指标体系的构建方法上主要基于商品评论的关 键 词 抽取,使得每一个指标有确定词汇集合与之对应,该成果可以为商品评论文本挖掘方面的研究提供基础资源,利用词表进行特征、观点抽取和情感倾向方面的研究,这也是本文下一步研究的方向.
参考文献：
[1]Lee.Comprehensive Model of Inter Consumer Satisfaction[J].HongKong：City University of Hong Kong,2001：207-210.
[2]刘开瑛.中文文本自动分词和标注[M].北京：商务印书馆,2000：23-45.
[3]熊文新,宋柔.信息检索用户查询语句的停用词过滤[J].计算机工程,2007（6）：195-197.
基金项目：本文系教育部人文社会科学研究规划基金项目“面向精确语言理解的中文介词短语语义角色识别技术研究”（项目编号：12YJA740095）的研究成果之一.
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