道歉承诺类管理反馈策略对顾客二次满意度的影响——基于顾客多样情绪调节效应

O2O模式下，众多学者和商家都关注何种在线管理反馈策略能提升顾客满意度，然而多数研究仅针对顾客负向情绪，忽略了顾客多样情绪对在线管理反馈策略影响的调节作用。实际上顾客在接受在线管理反馈时带有矛盾情绪，表现为多种情绪。因此本文针对消费者多样情绪，研究不同情绪调节下道歉承诺类管理反馈策略与顾客满意度之间的关系。通过梳理在线管理反馈策略、顾客满意度、顾客多样情绪等相关研究，提出代表顾客多样情绪的在线评论类型包括：积极评论、偏积极评论、消极评论、偏消极评论，研究不同类型评论（顾客多样情绪）对顾客满意度有不同影响；道歉承诺类管理反馈策略对顾客二次满意度有积极影响；不同类型在线评论（消费者多样情绪）对道歉承诺类管理反馈策略的积极影响有调节作用等假设。本文以国内某旅行网站99027名顾客二次入住酒店数据为样本，用机器学习的方法对顾客评论和管理反馈策略进行分类，通过多元线性回归模型进行实证分析，结果表明：（1）偏积极评论、偏消极评论、消极评论对顾客二次满意度有负向影响；（2）道歉承诺类管理反馈策略对顾客二次满意度有积极作用；（3）顾客偏消极、消极情绪能够加强道歉承诺类管理反馈策略对顾客二次满意度的正向影响，即道歉承诺在调节顾客的消极情绪方面具有一定的积极作用。研究结果丰富了在线管理反馈策略理论和方法，为服务商进行在线管理反馈时应采取的措施提供了一些参考，对服务商通过第三方平台加强顾客关系管理具有一定的指导意义。     

基于在线评论的区域需求偏好识别方法

用户需求存在着区域差异，识别区域需求偏好是企业区域化经营策略的决策基础。为此，本文提出了一种基于在线评论的区域需求偏好识别框架。首先，从在线评论中提取产品特征，并判定产品特征的情感极性；然后，基于特征情感计算客户的产品满意度；最后，利用假设检验的方法识别特征情感极性和产品满意度的区域差异。为了验证框架的有效性，本文利用汽车之家网站上的汽车产品评论数据进行分析。实验结果表明，油耗、空间、外观和内饰等特征的情感极性以及产品满意度受区域因素的影响十分显著。研究结果建立起产品特征情感极性和产品满意度与区域特征的关联联系，为企业的区域化产品设计与营销策略提供理论支撑。     

电商直播情境下即时评论信息特性对顾客粘性的影响研究——基于情绪认知理论

在电商直播竞争激烈的背景下,如何留住顾客已成为其获取长期收益的主要难题,但现有研究聚焦于短期顾客行为的探讨,关于顾客粘性的探索十分匮乏。并且,现有研究大多分析了主播对顾客的影响,但顾客也会通过弹幕功能发布“即时评论信息”,并对其他顾客产生重要影响。同时,相关研究探索了顾客认知因素的作用,顾客的情绪反应仍有待进一步讨论。因此,本文运用质性研究方法,识别出电商直播情境下即时评论信息包含同步性、诊断性、娱乐性、契合性和创新性这五种信息特性;进而以情绪认知理论为基础,构建“即时评论信息特性→情绪反应→顾客粘性”研究模型,揭示即时评论信息特性对顾客粘性的影响及其内在机理,为电商直播留住顾客提供实践启示。     

在线商品评论信息内容影响因素的实证研究

在线商品评论作为在线口碑的一种重要形式,是电子商务交易活动中的一类关键信息资源。研究和识别影响评论信息内容的因素,对于消费者做出正确有效的购买决策和促进电子商务平台完善自身建设等具有重要作用。该文从用户、商家/平台、在线商品这三个层面出发,采用问卷调查和统计分析法,对评论用户群体进行在线商品评论信息内容影响因素实证分析。研究发现:用户的情感分享、专业程度、与商家/平台的关系强度正向影响在线商品评论信息内容;商家/平台的态度负向影响在线商品评论信息内容。     

基于多任务委托代理的业主与承包商激励模型

在线评论是近几年学者们非常关注的问题，已有研究多是针对消费者在收到产品之后第一次进行的评论，随着网络购物机制的完善，各大网上购物平台为消费者提供追加评论的机会，即在使用产品一段时间后再次进行评论。 将在线评论分为在线初次评论和在线追加评论，基于不同产品类型(搜索型产品和体验型产品)和产品价格，探讨评论数量、评论长度、评论时间间隔和评论情感强度之间的差异。从在线零售网站天猫商城上获取真实的在线评论作为实验数据，采用回归分析、多因素方差分析、独立样本t检验、配对样本t检验等方法，利用SPSS 20进行数据分析。 研究结果表明，①评论数量受到评论类型和产品价格的影响，评论类型对评论数量的影响最大，初次评论数量明显多于追加评论数量，产品价格对评论数量有负向影响，而产品类型对评论数量无显著影响；②体验型产品的评论长度和评论时间间隔均大于搜索型产品，产品价格正向影响评论长度和评论时间间隔；③初次评论和追加评论的情感强度差异受情感倾向的影响，如果初次评论和追加评论的情感倾向均为负向，则追加评论的情感强度大于初次评论的情感强度；如果初次评论和追加评论的情感倾向均为正向，则追加评论的情感强度小于初次评论的情感强度。 研究结果表明初次评论和追加评论在一些基本特征方面存在差异，一方面是对已有在线追加评论研究的补充，为后续比较研究初次评论和追加评论对消费者影响提供理论基础；另一方面，企业可针对不同类型和不同价格的产品采取不同措施，使评论长度、时间间隔和情感强度保持在优良水平，充分利用在线评论对消费者购买决策的影响。     

考虑保鲜努力与增值服务的生鲜电商供应链最优决策与协调

针对一个生鲜电商与一个生鲜供应商组成的供应链，其中生鲜电商负责销售农产品并提供增值服务，而生鲜供应商负责农产品的保鲜配送。考虑保鲜努力与服务水平均会影响生鲜农产品的市场需求，通过构建集中式与分散式下的生鲜电商供应链决策模型，分析了新鲜度需求弹性、服务需求弹性等因素对最优决策的影响，并对比分析了分散式与集中式决策下的最优决策。在此基础上，设计了"收益共享-双向成本分担"契约，通过合理设计契约参数实现了生鲜电商供应链的完美协调与帕累托改进。最后，进一步深入分析了供应链在协调前后的最优决策变化，并用数值算例进行了考察与验证。研究发现：供应链在协调后必然会提高产品新鲜度与服务水平，但可能会导致更低或更高的生鲜农产品销售价格。当新鲜度需求弹性与服务需求弹性较低时，生鲜电商在协调后会制定相对更低的产品价格，实施"优质低价"策略；而在新鲜度需求弹性或服务需求弹性高于某一水平时，生鲜电商在协调后会制定相对更高的产品价格，实施"优质优价"策略。     

消费经历对顾客满意感影响程度研究——基于武汉市生鲜农产品的实证研究

影响顾客满意程度的因素有哪些？各个因素通过何种路径来影响和决定顾客满意？这些问题是顾客满意研究的焦点。本文利用因子分析、多元线性回归分析等方法，对武汉市生鲜超市消费者调查所得数据进行实证分析。研究结果表明：①消费经历是决定顾客满意程度的重要因素：②影响顾客满意感的消费经历是一个多维构念，包括商品消费经历、服务使用经历、购物便利性体验、购物环境体验四类；不同消费经历对顾客满意感的影响程度不同，其中商品消费经历是最重要的影响因素。本文的研究对丰富顾客满意的理论研究和推动农产品营销实践具有一定现实意义。     

基于ISM和在线评论的汤山温泉顾客满意度研究

温泉旅游迅速发展，引起了国内旅游学术研究的广泛关注，基于网上评论，数据驱动研究温泉顾客满意度和消费体验问题是一种新的模式。本文以南京汤山温泉度假区为例，基于来自携程和去哪儿网上的顾客评论数据，利用扎根理论对评价文本进行编码和范畴化，最后抽取出消费者情感、感知价值、目标人群、特色资源等11个温泉顾客满意度的影响因素。结合ISM和MICMAC方法进一步探索这些影响因素间的影响关系，构成温泉顾客满意度层次结构模型，揭示了提高满意度的影响路径和方法，为温泉旅游的发展提供有效的建议。     

在线评论对电商平台定价与消费者渠道选择的影响

本研究针对在线评论对电商平台定价决策以及消费者行为的影响问题,构建有无在线评论情形下电商平台与制造商之间的博弈模型,比较分析在线评论对系统均衡和消费者行为的影响。研究结果表明：电商平台的定价策略会受到在线评论的影响,当制造商直销渠道与电商平台自营渠道的竞争程度足够大,或者渠道竞争程度较小但在线评论有效性水平足够低时,电商平台才会实施低价策略;在线评论会导致利润在各企业间的重新分配,当渠道竞争程度适中时,在线评论对电商平台有利,对制造商的影响不确定。其次,在线评论的存在会影响消费者选择购买渠道,尤其是部分消费者放弃直销渠道而选择自营渠道购买产品;然而,如果在线评论有效性水平满足一定条件,则消费者参考在线评论可能会放弃购买产品,由此导致产品需求降低。此外,本文还拓展了原始模型,进一步考察电商渠道竞争问题。     

媒介宣传对消费者的影响研究——以淘宝APP的在线评论为例

网络时代的媒介宣传改变着消费者的理念和行为,在线评论是媒介宣传的一种方式。笔者通过相关研究发现,性别、文化层级对在线评论有差异,在线评论对消费者商品认知、行为及品牌忠诚等有正向影响。不同主体需要合理审视和使用在线评论,营造良好的电商环境。     

网络购物顾客忠诚度影响因素的实证研究

顾客忠诚度是网络商家维护市场地位、保持持续竞争优势的重要因素。然而,网络环境下顾客忠诚度的复杂性和不确定性却成为阻碍电子商务进一步发展的瓶颈。因此,本文通过对以往文献的梳理,构建了以信任、在线网站特性、线下物流服务质量、顾客满意度、转换成本为外因潜在变量,以顾客忠诚度为内因潜在变量的假设模型,并以问卷调研的方式收集实证数据,采用因子分析和结构方程模型揭示网络环境下顾客忠诚度的影响因素和作用机制。研究发现：在网络环境下,信任不仅可以通过影响顾客满意度来间接地影响顾客忠诚度,而且可以成为顾客忠诚度的直接前因变量;在线网站特性和线下物流服务质量共同作用于顾客满意度的提升,并间接地影响顾客忠诚度的积累;顾客满意度和转换成本是网络环境下顾客忠诚度的主要影响因素。研究结论较为全面地反映了网络环境下顾客忠诚度的影响因素和作用机制,对于网络零售商有针对性地实施顾客忠诚计划有着十分重要的参考价值。     

基于在线评论数据的产品需求趋势挖掘

随着经济水平的提高和物质生活的丰富，消费者的需求变化也越来越快。能否迎合市场需求的变化是企业产品成功的关键。随着社交媒体的发展，消费者为了分享购物体验发表了许多在线评论信息，其中蕴含着消费者的需求变化。本文在产品特征提取和属性情感分析的基础上，构建了垃圾评论识别模型。然后，利用时间序列分析模型预测下阶段的产品属性关注度和情感计算。最后结合历史数据的变化趋势，分析产品属性的重要性和市场满意情况。利用汽车论坛上的汽车评论数据对本文提出的研究模型进行了验证。研究结果可以为企业制定营销策略以及产品改进与创新提供决策支持。     

融合特征情感和产品参数的客户感知偏好模型

在线评论作为一种公开、可获取的信息资源，蕴含了关于产品质量的各种有价值的信息，对这些信息的分析与挖掘有助于企业了解客户的需求和偏好。目前，基于在线评论的客户偏好模型考虑了特征观点和评论数量，忽视了产品参数对消费者购买决策的影响。因此，本文提出了一种融合特征情感和产品参数的客户感知偏好模型。首先，利用在线评论提取客户讨论的产品特征，并识别产品特征的情感极性，从而进一步计算特征正负面情感得分，生成产品的特征情感。然后，结合企业定义的产品参数，构建特征情感和产品参数融合作用对产品销量影响的计量经济模型，分析客户对产品的感知偏好。最后，为验证模型的有效性，获取了汽车之家网站的39款汽车产品（SUV车型）的评论文本，并持续8个月的销量跟踪。研究结果显示本文提出的模型比信息增益和TF-IDF方法能够更加准确地获取客户的感知偏好。此外，研究结果解释了特征情感和产品参数与产品销量的关联关系，为企业的市场营销和产品设计决策提供了理论基础。     

网上交易服务质量四维度对顾客满意及忠诚度影响的实证分析

一般研究认为,网上购物的忠诚度比传统行业低。究其原因,除了产品本身的质量因素外,网上交易的服务质量也是一个非常关键的因素。本文基于Parasuraman的E-S-QUAL量表将网上交易服务质量从有效性、履约性、系统可用性和私密性四个维度来进行分析。在此基础上,采用了基于PLS统计分析方法的结构方程模型,探索网上交易服务质量四维度对顾客满意及服务忠诚度的影响情况。本研究很好地揭示中国消费者特殊的网上交易心理与行为,研究成果对网络销售企业具有一定参考价值。     

Managerial Responses to Online Reviews: A Text Analytics Approach

This study tests the effects of online managerial responses and returning customers’ future satisfaction (measured as review ratings) by performing social media text analytics on a hotel sample. Essentially, this paper provides insight into meaningful differences in future ratings between responding and non‐responding hotels, as well as differences in response styles between ratings improvement and non‐improvement. The results indicate that: (1) subsequent ratings are higher if customers receive responses to their previous online reviews; (2) increase in ratings is more significant among low‐satisfaction customers, and a decrease in ratings is mitigated if responses are provided; (3) responding to loyal customers – those who have visited and rated the same hotel more than three times – has a limited impact on ratings; (4) responses are longer and sentiment is slightly lower in scenarios where subsequent ratings are improved, but there is no significant difference in the effect of response speed between the two groups; (5) changes in ratings also affect styles of responding to current reviews – if customer satisfaction has improved, response length tends to be shorter and sentiment level tends to be higher. The findings offer both theoretical and managerial implications by demonstrating the utility of social media text analytics.     

Pricing and the Internet:: Frictionless Commerce or Pricer’s Paradise?

Are firms competing in a new world of frictionless e-commerce or is the Internet a pricer’s paradise? It is not safe, at the moment, to say that the Internet is lowering online prices, decreasing price dispersion and increasing online customer price sensitivity.The strategic issue for firms pricing on the Net is avoiding the ‘commodity trap’ and taking advantage of the ‘other side’ of information transparency. Firms should increasingly rely on finer segmentation of their customers and resort to dynamic and smart pricing, product and price versioning and bundling. Multichannel and customer lifetime value pricing will become strategic issues.     

在线口碑传播的意见领袖识别方法研究

Web2.0技术应用的不断深化,使得越来越多的用户在网络上发布对产品、服务、品牌或企业的评价,这些在线口碑极大影响着消费者的购买决策和企业的声誉、利润,如何识别出在线口碑传播中的意见领袖对企业有着重要价值。本文结合RFM模型和情感词自动判别方法,考虑情感(S)这一个新的指标,提出了RFMS模型来测量在线口碑发布者的影响力,应用人工神经网络识别出意见领袖,以程度中心性来评估识别结果的有效性。本文采用网络上获取的大众点评网的美食评论语料,对所提出的方法进行了数据实验,实验结果表明,该方法能够精确识别出意见领袖。     

在线商品评论的效用分析研究

大多数电子商务网站为消费者提供相互交流的平台来发表其针对某件商品的评论.但是,随着在线商品评论的数量不断增加,潜在消费者越来越难从中发现有助于制定购买决策的信息.因此,如何从众多的评论中识别有用的评论,分析在线评论的效用成为关注的热点.本文对在线商品评论效用分析的最新研究进行评述,认为该领域的研究需要充分关注消费者的购买决策过程,进而设计新的数据挖掘方法更好地辅助消费者的购买决策,同时为电子商务网站的运营商调整营销沟通策略提供决策支持.