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商品市場銷售潛力評估研究

時間:2021-02-26 作者:stone
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隨著互聯網的普及和物流水平的提高,網上購物逐漸成為人們購物的主要方式之一,越來越多的公司傾向于投資在線業務。在網絡環境下,消費者對產品的評價已成為企業制定營銷策略的重要指標。已有的產品評價可以作為后續顧客購買行為的參考依據,評價內容對產品的美譽度反映了消費者對產品的認可度,一定程度上影響著未來一段時間內產品的銷售潛力。因此,對在線評價內容的積極性和有效性進行評估,合理預測產品的市場前景,從而獲取商業成功,已成為企業關心的重要問題。對于評價內容的特征分析,國內外學者主要采用基于情感分析的文本挖掘方法[1],將文本內容所包含的詞匯分類,通過加權賦值使文字內容中的情感趨向得以量化?;谶@種方法,Susan等建立了評價幫助度模型以描述評價的積極性[2],但是沒有考慮Vine(Vine是亞馬遜邀請那些可信度最高的評論者,讓他們發表對新產品或預售產品的看法和意見,以此來幫助其他買家作出明智的購物決定)與普通顧客評價的區別,缺乏精確性。單純的評價內容情感分析問題已經基本得到解決,但是評論內容對其他顧客決策的幫助度評定受到電商平臺附加功能的影響,還要綜合考慮多種限制因素。本文主要針對亞馬遜電商平臺日益激烈的商業競爭,通過合理的模型建立量化在線評價對產品銷售潛力的影響,為企業制定科學的電商營銷計劃提供參考依據。針對此,本文主要解決的問題如下。1)充分量化評論文本內容的情感色彩以及多種附加因子影響下的有效性,并綜合產品美譽度和評價幫助度2項指標對產品銷售潛力進行預測分析。2)建立基于時間序列的預測模型對產品未來一段時間的銷量進行預測,驗證產品銷售潛力綜合評估模型的有效性。針對第一個問題,文本內容的情感與所用形容詞的褒貶、副詞的程度、否定詞的頻率等密切相關,基于英語分詞詞典和TF-IDF識別算法的文本挖掘可以對文本詞匯分類歸納[3],通過加權賦值的方法得到評價內容的總體情感值。評價的幫助度投票率受總體投票人數影響,通過樣本統計衡量無人投票時評價內容的幫助度。以綜合加權的方法得到表征產品銷售潛力的綜合得分,可以全面考慮影響產品美譽度和評價幫助度的各項指標,科學地預測未來產品的購買力。針對第二個問題,通過統計過去較長一段時間內產品的銷量數據,與對應的時間參數匹配,建立基于時間序列的產品銷量預測模型,可以得到未來一段時間內產品的銷量情況。如果產品的銷售潛力綜合得分與銷量走勢大致呈正相關,則證明模型較為客觀,參考價值較大。
1預備工作
1.1假設與定義
對針對基于在線評價的商品銷售潛力評估問題建立模型前,本文先作如下的基本假設。評論按時間順序排列,即消費者最先看到的評論恰好是其他消費者最新發布的,購買商品的行為受在線評論內容影響具有一定的即時時間效應;不考慮電商平臺通過機器學習刪除虛假評論對模型結果的影響。此外,在本文中,Uip表示情感關鍵詞與評價內容的相關性;Rij表示商品的美譽度指標得分(下標i表示第i種商品,j表示第j條評論);Hij表示評價的幫助度;sij表示第i個產品的第j個有效評論的評價星級;F代表綜合產品美譽度和評價幫助度后的產品銷售潛力得分。在給出主要模型及結果前,本文先定義以下內容。1)產品美譽度是指在線評價內容對產品性能、品質等特征進行描述反饋時所用詞語包含的積極感情色彩。2)評價幫助度,描述一條網購評價在考慮了評論星級、幫助度投票率、發布者身份、是否經官方驗證等制約因素后體現出的有效性與可信賴程度。3)銷售潛力,通過分析某商品目前累積在線評論的總體情感趨勢,對該商品未來一段時間內銷量走勢的預測。
1.2數據的來源
本文以2020年美國大學生數學建模競賽C題為依據,針對亞馬遜線上商務平臺某品牌銷售商為旗下經營產品進行銷271售潛力評估并制定銷售策略的問題,建立了基于在線評價美譽度和幫助度的產品銷售潛力綜合評估模型,對3種產品的市場銷售前景進行了預測,為電商決策營銷計劃提供參考。
2商品銷售潛力評估模型的建立與求解
2.1基于情感分析的產品美譽度模型
顧客在亞馬遜平臺撰寫評價時,可以根據自身對商品的體驗和感受對其進行1星至5星不等的星級評定。首先使用Py-thon的NLTK模塊來分割文本內容并標記詞性。然后,基于評論中的情感詞,定義美譽度綜合評分指標:
2.2評價幫助度模型
對于多數評價,需要考慮評論發布者的身份來評價其幫助性。權威評論員經過亞馬遜平臺的考核可以免費試用產品,其評價不需要經過官方驗證,可以認為這一類評價最具有客觀性;對于非權威評論員發布的評論,如果經過官方認證則認為較有參考意義;如果是非權威評論員的評論且沒有經過官方驗證通過,則該評論有可能是顧客享受了折扣優惠后做出的評價,這類評價主觀因素較大。定義組合權重因數u。
2.3產品銷售潛力評估模型
根據上述準備工作,我們建立產品銷售潛力評估模型,定義目標函數:國外一項著名的研究表明,84%的用戶認為網絡購物評論是有效的,16%的用戶認為網購評論毫無幫助[4]。據此對2項指標分別賦予權重a1=0.16,a2=0.84。
2.4模型的求解
結合已知的亞馬遜某品牌商的產品線上銷售評論數據,我們對安撫奶嘴,吹風機和微波爐這3種產品的銷售潛力進行了評估,通過matlab編程計算出各自的目標函數F值如表1所示。此外,本文根據修飾語的語氣強度將其分為6類,按從非常積極到非常消極逐級降低的順序,分別配以不同的權重??紤]到反義詞在句子中的使用,在評論中給予反義詞與貶義詞同等的權重。隨后我們建立了基于情感分類的深度學習模型,圖1展示了構建模型的流程圖。經過以上處理,用特定的區間衰減函數控制重復強調的程度,使情感詞典和識別算法得到了進一步優化。由此,我們可以得到介于-6和+6之間的總體情感值,以及分段分析的結果。從表1中的結果可以看出,奶嘴這款商品的綜合得分F值最高,也就是說,3種商品中奶嘴的市場前景最可觀。
2.5模型的驗證
產品的銷售潛力也可以從實際銷量數據中定性預測,如果過去較長時間內產品的銷量呈現積極增長的態勢,就可以認為未來一段時期產品具有較大的銷售潛力;相反,如果產品銷量始終較低,甚至呈現逐漸下降的趨勢,不加人為因素干擾的情況下該產品的未來銷售走勢也將較為低迷。根據時間變化對數據進行統計分析,選擇2010-2014年的數據,以季度為周期,獲取時間序列t=1,2,…,20,并保留2015年的數據作為測試值。計算每個周期的目標函數F,進行一階差分和零均值運算,得到新的序列:使用SPSS進行統計回歸計算得到3種商品的銷量擬合曲線,可以得出奶嘴的銷量擬合曲線在早期階段隨時間波動很大,但在2015年前后趨于穩定,并在未來一段時間有上升的趨勢,而且銷量基數也是3種產品中最大的,可以認為其具有最大的銷售潛力,這與評估模型中的結果恰恰吻合,證明了銷售潛力評估模型的合理性。
3結語
本文研究了在線購物評價對產品銷售潛力的影響,定義了產品美譽度和評價幫助度兩項評價指標,通過加權組合的方法構建了產品銷售潛力評估模型,依據2020年美國大學生數學建模競賽C題提供的權威數據對本模型進行驗證,并建立了基于時間序列的銷量預測模型進行了進一步驗證。計算結果表明:品牌商經營的3種商品中奶嘴具有最好的市場前景,應繼續擴大生產,保持銷售優勢;同時微波爐的銷售潛力較低,但未來一段時間仍呈現上升的趨勢,說明該產品在市場競爭中還有提升空間,應該采取提高產品質量,加大宣傳力度等措施以挽回該商品的市場競爭力。本文從理論上構建了對在線評論數據的分析評估方法,從已有的數據中挖掘潛在的商品市場競爭力信息,這對網上銷售商預測商品的銷售潛力,合理制定未來的銷售策略,科學調度生產力安排生產具有重要的理論和實際意義,但仍存在銷量與評價數量不匹配等實際情況的影響,在下一步的研究中應對理論模型做進一步的修正和改進。
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