今天的推文主題是【在線評論】，重點關注可以關注第四篇，很全面地分析了在線評論的信息多維性。
第一篇從客戶的在線評論入手，將客戶消費的動機為功利、享受、社會滿足；第二篇是關于在線評論對消費者再次選擇同一家酒店的機制探索。變量：信息質量、信息來源可信度、信息有用性與消費者的滿意度和忠誠度；第三篇調查不同時間視角下在線評論歲客戶滿意度和推薦度的情況；第四篇是將在線評論所揭示的信息進行了多維處理；第五篇是被他的標題所吸引，顧客退貨給顧客，好像咸魚的操作，將自己不用的東西轉賣給其他消費者，不需要通過供應商，這篇文章研究了這種物流形式的可行性。
一、用文本挖掘法探討影響消費者使用元數據平臺服務意向的因素：來自在線客戶評論的啟示
1、研究背景
本文探討了元宇宙（Metaverse）技術的發展，這一技術將現實世界的元素轉化為虛擬環境中，吸引了眾多消費者和品牌的關注。隨著品牌在元宇宙平臺上銷售實體和數字產品，消費者對此表現出強烈的購買意愿。因此，理解影響用戶采用元宇宙平臺服務的因素變得至關重要。
2、研究問題
- RQ1. 什么因素影響
用戶使用元宇宙平臺服務的意圖？ - RQ2. 消費者在使用元宇宙平臺服務時表達了
哪些情緒？ - RQ3. 使用元宇宙平臺服務時，哪些因素導致
正面或負面用戶體驗？
3、研究思路
研究采用了基于LDA的主題建模方法，分析了Highrise Virtual Metaverse移動平臺的17136條在線用戶評論。
4、理論基礎
使用和滿足理論：解釋用戶選擇特定媒體類型以滿足其需求的動機。流動理論：描述用戶在最佳心理狀態下的沉浸和愉悅體驗。
5、理論模型
研究基于UGT和流動理論構建模型，提出用戶從元宇宙平臺服務中獲得三種主要滿足：
功利滿足（資產買賣體驗和虛擬資產的可用性）；
享樂滿足（視覺上吸引人的虛擬環境和虛擬事件的享受）
社會滿足（社交互動和社會活動）
6、研究方法：
- 在線用戶評論（Online Customer Reviews, OCR）的文本挖掘。
- LDA主題建模來識別影響用戶意圖的主題。
- 多重回歸分析來測試主題與使用意圖之間的關系。
- 情感分析和對應分析來理解用戶體驗。
7、研究對象與數據收集
研究對象是Highrise Virtual Metaverse應用程序的月活躍用戶。數據收集自Google Play商店上的用戶評論。
8、研究結論
研究揭示了影響消費者使用元宇宙平臺服務意圖的十個因素，包括資產買賣體驗、虛擬資產的可用性、視覺上吸引人的虛擬環境、虛擬事件的享受、社交互動、社交活動、元宇宙生態系統中的積極體驗、移動應用相關問題、用戶賬戶相關問題和“觀看廣告賺錢”功能。研究還發現，喜悅是用戶評論中最常表達的情感，而厭惡是最不常表達的情感。通過對應分析，研究反映了導致正面和負面用戶體驗的因素。
二、在線消費者評論的顧客滿意度和忠誠度：重游意愿的影響因素
1、研究背景
隨著互聯網的發展，消費者通過在線評論平臺（如AirBnB、Booking.com、TripAdvisor等）分享對酒店服務的體驗，這些評論對潛在消費者的購買決策具有顯著影響。然而，關于評論的可信度、內容質量和信息實用性如何影響消費者滿意度的研究相對較少。
2、研究問題
信息質量和信息來源可信度如何影響消費者評論的有用性？信息和有幫助的評論在何種程度上影響在線用戶的滿意度和忠誠度，特別是他們對這些平臺的重訪意圖？信息有用性在信息質量-顧客滿意度/忠誠度和/或信息來源可信度-顧客滿意度/忠誠度的因果路徑中，起到了怎樣的中介作用？
3、理論基礎
文章基于信息采納模型（IAM）和電子服務質量管理理論（eSERVQUAL）。IAM強調信息的有用性、信息質量和信息來源可信度對信息采納的影響。電子服務質量管理理論關注電子服務環境中顧客滿意度和忠誠度的評估。
4、理論模型
研究模型將IAM的關鍵因素（信息質量、信息來源可信度、信息有用性）與eSERVQUAL的滿意度和忠誠度結果相結合。模型中，信息質量和信息來源可信度直接影響信息有用性，而信息有用性又預測顧客滿意度和忠誠度。
5、研究假設
- 信息質量顯著影響信息有用性。
- 信息來源可信度顯著影響信息有用性。
- 信息有用性顯著影響顧客滿意度。
- 信息有用性顯著影響顧客忠誠度。
- 顧客滿意度在信息有用性與顧客忠誠度之間起到部分中介作用。
6、研究方法
采用定量研究方法，通過社交媒體群組分發問卷，使用五點李克特量表收集數據，并運用SmartPLS 3軟件進行數據分析。
7、研究對象與數據收集
研究對象為社交媒體上關注消費者服務體驗群組的訂閱者，共收集到518份有效問卷。
8、研究結論
研究發現信息有用性是滿意度的一個非常強的預測因子，信息質量和信息來源可信度通過信息有用性對顧客滿意度有顯著的間接效應。顧客滿意度在信息有用性與顧客忠誠度之間起到部分中介作用。研究結果強調了在線評論平臺內容質量的重要性，以及消費者對這些評論的重視。
三、時間很重要：調查不同時間視角下在線評論對客戶滿意度和推薦度的非對稱反映
1、研究背景
隨著電子商務的發展和平臺經濟的繁榮，在線客戶評論在商業價值和客戶滿意度中扮演著越來越重要的角色。在線評論不僅反映了消費者對產品或服務的看法，而且還能通過電子口碑效應影響其他潛在客戶的購買決策。
2、研究問題
文本評論如何反映每個屬性的評分？- 文本評論和屬性評分如何反映
客戶的整體滿意度？ - 文本評論和屬性評分如何反映
客戶的在線推薦？ - 不同的時間視角（包括COVID-19大流行、服務失敗導致的客戶等待時間、客戶消費時間與評論發布時間之間的時間接近性）如何調節在線評論元素之間的關系？
3、研究思路（技術路線）
研究通過收集和分析Skytrax平臺上的航空業客戶評論數據，運用文本挖掘技術（如潛在狄利克雷分配LDA、詞嵌入和文本回歸）來分析在線評論，并探討時間視角在客戶在線評論行為中的作用。
4、理論基礎
研究基于認知評價理論(cognitive appraisal theory)，該理論解釋了個體如何主觀解釋環境中的刺激事件，并導致問題導向或情緒導向的應對行為。時間被視為一個心理構建，貫穿于評價過程，影響個體對刺激的認知和評價。
5、理論模型
研究構建了一個概念框架，將客戶評論的文本評論和屬性評分作為自變量，客戶的整體滿意度和在線推薦作為因變量。研究考慮了三個層次的時間視角（微觀個體層面、中觀組織層面和宏觀制度層面）作為調節變量，探討它們如何影響自變量和因變量之間的關系。
6、研究對象與數據收集
數據來源于Skytrax平臺，包括2014年至2021年間的20489條評論，每條評論包含文本評論、屬性評分、整體評分、推薦信息以及評論者的信息。
7、研究結論
研究發現文本評論對屬性評分有直接的正向影響和溢出效應，文本評論和屬性評分在反映客戶整體滿意度和在線推薦方面具有不同程度的重要性。時間視角在調節屬性評分和文本評論對客戶整體滿意度和在線推薦的影響方面起著重要作用。特別是在COVID-19大流行期間，客戶對在線評論的寫作和感知可能發生變化。
四、在線客戶評論中的信息多維性
1、研究背景
在線客戶評論作為共享客戶體驗的敘述，包含了豐富和多維度的信息。然而，以往研究很少系統性地檢驗在線評論中信息內容的多維度及其對客戶響應的價值。
2、研究問題
本研究旨在分析在線產品評論中嵌入的四個信息維度——感官信息、認知信息、情感信息和社會信息——并檢驗它們對潛在客戶診斷價值的重要性。
3、研究思路
研究基于客戶體驗文獻，通過實證研究來分析和評估不同類型的信息維度在在線評論中的價值，并探討這些信息在不同產品類別和評論觀點條件下的異質性。
4、理論基礎
研究采用了信息采納模型作為理論基礎，該模型整合了精細可能性模型和技術接受模型，強調信息的有用性是信息采納的基本預測因素。
5、理論模型
研究構建了一個理論框架，將感官、認知、情感和社會信息作為在線評論的自變量，并將這些信息維度對評論的診斷價值（通過獲得的幫助票數衡量）作為因變量，探討它們之間的關系。
客戶的診斷價值：指的是在線客戶評論對潛在客戶在評估產品和做出購買決策時的有用性。
異質性：指的是在線客戶評論中不同信息維度對潛在客戶診斷價值的差異性。這種差異性可能因產品類別、評論的情感傾向（正面或負面）、消費者的具體需求和購買情境等因素而有所不同。
6、研究假設
- H1. 感官信息正面影響在線客戶評論的診斷價值。
- H2. 認知信息正面影響在線客戶評論的診斷價值。
- H3. 情感信息正面影響在線客戶評論的診斷價值。
- H4. 社會信息正面影響在線客戶評論的診斷價值。
- H5. 多維信息在不同產品類別中的診斷價值存在異質性。
- H6. 正面和負面評論中多維信息的價值存在異質性。
7、研究對象與數據收集
研究對象為亞馬遜網站上的在線產品評論。數據收集自一個中央數據存儲庫，涵蓋了從1996年5月到2018年10月間超過15萬種產品的超過2.33億條在線評論。
8、研究結論
研究結果表明，感官、認知、情感和社會信息的四個維度都顯著正面影響在線評論的診斷價值。此外，這些信息維度的診斷價值在不同產品類別和正面/負面評論之間表現出異質性。
五、顧客到顧客退貨物流：能否緩解線上退貨帶來的負面影響?
1、研究背景
在線零售商面臨的一個重要問題是客戶退貨，這不僅帶來了經濟上的損失，也對環境造成了影響。文章指出，處理退貨產品的成本高昂，包括收集、篩選和有時的修復工作，而且退貨還會導致產品可用性降低和重新訂購策略的次優選擇。此外，退貨還增加了快遞包裹的數量，從而增加了二氧化碳排放。
2、研究問題
本文研究了一個新的在線退貨處理概念：客戶對客戶（C2C）退貨物流。該概念的核心是將退回的商品直接發送給下一個客戶，繞過零售商的倉庫。
3、研究思路（技術路線）
- 構建數學模型來確定提供多少折扣以吸引足夠多的客戶購買C2C退貨商品，并最大化零售商的預期總利潤。
- 將實際問題建模為馬爾可夫決策過程（MDP）。
- 由于MDP存在維度的詛咒，采用仿真優化（SO）和強化學習（RL）方法來獲得合理的解決方案。
4、理論基礎
文章中的理論基礎包括逆向物流、電子商務、消費者退貨和可持續性。特別是，文章采用了馬爾可夫決策過程（MDP）作為理論基礎，這是一種數學框架，用于建模在不確定環境中的決策制定。
5、理論模型
模型中的關鍵變量包括：
- 零售商的利潤（𝛱）
- 客戶退貨的概率（𝑖?R）
- 銷售價格和退貨成本
- 折扣水平（𝑎）
- 客戶對C2C退貨商品的需求概率（𝑖?(𝑎)）
6、研究假設
- 假設1：在傳統退貨程序和C2C退貨程序下，退貨的概率相同。
- 假設2：C2C需求與折扣水平之間的關系是線性的。
7、研究方法
- 構建了基于客戶的基準模型（BM），提供了易于實施的恒定折扣水平政策。
- 將實際問題建模為MDP，并采用仿真優化和強化學習算法來解決高維問題。
8、研究對象與數據收集
研究對象為荷蘭的一家時尚零售商。數據收集包括2017年5月至2019年5月的在線銷售和退貨數據，包含260萬個數據點。
9、研究結論
- C2C退貨程序在預期利潤和退貨率方面具有顯著優勢。
- 在最樂觀的情況下，預期利潤增加了34%，預期退貨率降低了44%。
- 即使在成本效益不明顯的悲觀情況下，C2C概念仍然可以減少退貨率，使系統更加環保。
希望大家都可以在自己的領域里twinkling~
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