基于文本挖掘与随机占优准则的跨境电商产品满意度分析 ——以安克创新为例

作     者：潘开煜 

作者单位：东北财经大学 

学位级别：硕士

导师姓名：马晓君

授予年度：2022年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 

主      题：跨境电商 NMF主题建模 随机占优准则 满意度分析 

摘      要：现如今我国的跨境电商业受到经济全球化和利好政策的影响,行业规模不断扩大,出口跨境电商在我国出口贸易中的比重逐年提高。习总书记在对企业家的会谈上提到“过去10年,我国企业走出去步伐明显加快,更广更深参与国际市场开拓,产生出越来越多世界级企业。在互联网时代,我国跨境电商出口的产品有着更为详细的数据记录,直接面向消费者的跨境电商可以获取到国外消费者对商品的直接评论,这些传统贸易中无法获取到的评论数据里包含着消费者对于商品的直观感受,因此对于跨境企业来说,在日趋激烈国际竞争背景下,通过挖掘商品评论数据来了解消费者的需求和提升满意度变得更加重要。为高效帮助跨境电商企业进行合理的消费者满意度分析,本文利用文本挖掘技术与随机占优理论相结合的方法进行满意度的测评。首先利用文本挖掘技术对评论文本进行主题建模,之后获取评论的情感倾向,其次借助随机占优准则得出不同类别商品特性之间的随机占优关系,构建随机占优矩阵,最后应用PROMETHEE-Ⅱ方法实现对影响消费者满意度因素的结果排序。本文以安克创新(Anker)公司的产品评论为数据来源,采集到的评论数据包括主营的充电类产品,耳机和扫地机器人产品。研究表明对于安克的产品来说,影响跨境消费者满意度较大的是产品的质量、价格和产品的核心特质,满意度较低的点则是在广告和商品服务方面。本文以安克创新为例对我国跨境出海企业进行研究。相较于以往研究,本文贡献在于:(1)不同之前学者从宏观方面对跨境电商进行研究,本文从微观出发,探索我国优秀出海产品吸引消费者的特点,进而研究不同产品特点对于国外消费者满意度的影响。(2)本文基于评论数据的消费者满意度分析,既充分利用了消费者评论数据,又提升满意度分析的效率,降低调研成本。为跨境电商企业进行消费者满意度分析提供了新的思路。(3)本文将传统金融学中优化理论(随机占优准则)与文本挖掘相结合,并且应用到跨境电商中的产品特性选择中。通过此种方法,让结论不只是获得消费者的情感倾向,还获取到跨境电商产品特性的满意度排序。