基于在线评论的顾客满意度研究——以健康监测穿戴产品为例

作     者：林伟振 刘洪伟 陈燕君 温展明 易闽琦 Lin Weizhen;Liu Hongwei;Chen Yanjun;Wen Zhanming;Yi Minqi

作者机构：广东工业大学管理学院广州510520 

出 版 物：《数据分析与知识发现》 (Data Analysis and Knowledge Discovery)

年 卷 期：2023年第7卷第5期

页      面：145-154页

核心收录：

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 120501[管理学-图书馆学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 120502[管理学-情报学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(项目编号:71671048) 全国教育科学规划教育部青年课题(项目编号:EIA210424) 广东省哲学社会科学“十四五”规划2022年度常规项目(项目编号:GD22YJY13)的研究成果之一 

主　　题：健康监测穿戴产品 顾客满意度 在线评论 主题模型 机器学习 

摘      要：【目的】识别顾客群体对健康监测穿戴产品的关注维度及其对满意度的影响,启发商家优化产品并提升服务。【方法】采用知名购物网站亚马逊的11349条在线评论数据作为语料,使用LDA模型识别顾客满意维度,结合机器学习算法建构满意度模型。【结果】以多层感知器(MLP)建构的满意度模型预测效果最佳(F1=0.6534),顾客对产品的关注集中于功能属性、服务属性、质量属性、价值属性、易用属性、社交属性、效用属性等7个综合属性的13个产品维度。功能属性是顾客群体最关注的产品属性,而社交属性、质量属性和服务属性能给顾客满意度带来消极影响,应是商家进行产品优化与服务提升的优先方向。【局限】未考虑评论真实性。【结论】得到顾客对产品的关注维度、满意度影响方面与改进次序,为商家提供深刻管理启示。