今天的推文主题是【在线评论】，重点关注可以关注第四篇，很全面地分析了在线评论的信息多维性。
第一篇从客户的在线评论入手，将客户消费的动机为功利、享受、社会满足；
第二篇是关于在线评论对消费者再次选择同一家酒店的机制探索。变量：信息质量、信息来源可信度、信息有用性与消费者的满意度和忠诚度；
第三篇调查不同时间视角下在线评论岁客户满意度和推荐度的情况；
第四篇是将在线评论所揭示的信息进行了多维处理；
第五篇是被他的标题所吸引，顾客退货给顾客，好像咸鱼的操作，将自己不用的东西转卖给其他消费者，不需要通过供应商，这篇文章研究了这种物流形式的可行性。
一、用文本挖掘法探讨影响消费者使用元数据平台服务意向的因素：来自在线客户评论的启示
1、研究背景
本文探讨了元宇宙（Metaverse）技术的发展，这一技术将现实世界的元素转化为虚拟环境中，吸引了众多消费者和品牌的关注。随着品牌在元宇宙平台上销售实体和数字产品，消费者对此表现出强烈的购买意愿。因此，理解影响用户采用元宇宙平台服务的因素变得至关重要。
2、研究问题
- RQ1. 什么因素影响
用户使用元宇宙平台服务的意图？ - RQ2. 消费者在使用元宇宙平台服务时表达了
哪些情绪？ - RQ3. 使用元宇宙平台服务时，哪些因素导致
正面或负面用户体验？
3、研究思路
研究采用了基于LDA的主题建模方法，分析了Highrise Virtual Metaverse移动平台的17136条在线用户评论。
4、理论基础
使用和满足理论：解释用户选择特定媒体类型以满足其需求的动机。流动理论：描述用户在最佳心理状态下的沉浸和愉悦体验。
5、理论模型
研究基于UGT和流动理论构建模型，提出用户从元宇宙平台服务中获得三种主要满足：
功利满足（资产买卖体验和虚拟资产的可用性）；
享乐满足（视觉上吸引人的虚拟环境和虚拟事件的享受）
社会满足（社交互动和社会活动）
6、研究方法：
- 在线用户评论（Online Customer Reviews, OCR）的文本挖掘。
- LDA主题建模来识别影响用户意图的主题。
- 多重回归分析来测试主题与使用意图之间的关系。
- 情感分析和对应分析来理解用户体验。
7、研究对象与数据收集
研究对象是Highrise Virtual Metaverse应用程序的月活跃用户。数据收集自Google Play商店上的用户评论。
8、研究结论
研究揭示了影响消费者使用元宇宙平台服务意图的十个因素，包括资产买卖体验、虚拟资产的可用性、视觉上吸引人的虚拟环境、虚拟事件的享受、社交互动、社交活动、元宇宙生态系统中的积极体验、移动应用相关问题、用户账户相关问题和“观看广告赚钱”功能。研究还发现，喜悦是用户评论中最常表达的情感，而厌恶是最不常表达的情感。通过对应分析，研究反映了导致正面和负面用户体验的因素。
二、在线消费者评论的顾客满意度和忠诚度：重游意愿的影响因素
1、研究背景
随着互联网的发展，消费者通过在线评论平台（如AirBnB、Booking.com、TripAdvisor等）分享对酒店服务的体验，这些评论对潜在消费者的购买决策具有显著影响。然而，关于评论的可信度、内容质量和信息实用性如何影响消费者满意度的研究相对较少。
2、研究问题
信息质量和信息来源可信度如何影响消费者评论的有用性？信息和有帮助的评论在何种程度上影响在线用户的满意度和忠诚度，特别是他们对这些平台的重访意图？信息有用性在信息质量-顾客满意度/忠诚度和/或信息来源可信度-顾客满意度/忠诚度的因果路径中，起到了怎样的中介作用？
3、理论基础
文章基于信息采纳模型（IAM）和电子服务质量管理理论（eSERVQUAL）。IAM强调信息的有用性、信息质量和信息来源可信度对信息采纳的影响。电子服务质量管理理论关注电子服务环境中顾客满意度和忠诚度的评估。
4、理论模型
研究模型将IAM的关键因素（信息质量、信息来源可信度、信息有用性）与eSERVQUAL的满意度和忠诚度结果相结合。模型中，信息质量和信息来源可信度直接影响信息有用性，而信息有用性又预测顾客满意度和忠诚度。
5、研究假设
- 信息质量显著影响信息有用性。
- 信息来源可信度显著影响信息有用性。
- 信息有用性显著影响顾客满意度。
- 信息有用性显著影响顾客忠诚度。
- 顾客满意度在信息有用性与顾客忠诚度之间起到部分中介作用。
6、研究方法
采用定量研究方法，通过社交媒体群组分发问卷，使用五点李克特量表收集数据，并运用SmartPLS 3软件进行数据分析。
7、研究对象与数据收集
研究对象为社交媒体上关注消费者服务体验群组的订阅者，共收集到518份有效问卷。
8、研究结论
研究发现信息有用性是满意度的一个非常强的预测因子，信息质量和信息来源可信度通过信息有用性对顾客满意度有显著的间接效应。顾客满意度在信息有用性与顾客忠诚度之间起到部分中介作用。研究结果强调了在线评论平台内容质量的重要性，以及消费者对这些评论的重视。
三、时间很重要：调查不同时间视角下在线评论对客户满意度和推荐度的非对称反映
1、研究背景
随着电子商务的发展和平台经济的繁荣，在线客户评论在商业价值和客户满意度中扮演着越来越重要的角色。在线评论不仅反映了消费者对产品或服务的看法，而且还能通过电子口碑效应影响其他潜在客户的购买决策。
2、研究问题
文本评论如何反映每个属性的评分？- 文本评论和属性评分如何反映
客户的整体满意度？ - 文本评论和属性评分如何反映
客户的在线推荐？ - 不同的时间视角（包括COVID-19大流行、服务失败导致的客户等待时间、客户消费时间与评论发布时间之间的时间接近性）如何调节在线评论元素之间的关系？
3、研究思路（技术路线）
研究通过收集和分析Skytrax平台上的航空业客户评论数据，运用文本挖掘技术（如潜在狄利克雷分配LDA、词嵌入和文本回归）来分析在线评论，并探讨时间视角在客户在线评论行为中的作用。
4、理论基础
研究基于认知评价理论(cognitive appraisal theory)，该理论解释了个体如何主观解释环境中的刺激事件，并导致问题导向或情绪导向的应对行为。时间被视为一个心理构建，贯穿于评价过程，影响个体对刺激的认知和评价。
5、理论模型
研究构建了一个概念框架，将客户评论的文本评论和属性评分作为自变量，客户的整体满意度和在线推荐作为因变量。研究考虑了三个层次的时间视角（微观个体层面、中观组织层面和宏观制度层面）作为调节变量，探讨它们如何影响自变量和因变量之间的关系。
6、研究对象与数据收集
数据来源于Skytrax平台，包括2014年至2021年间的20489条评论，每条评论包含文本评论、属性评分、整体评分、推荐信息以及评论者的信息。
7、研究结论
研究发现文本评论对属性评分有直接的正向影响和溢出效应，文本评论和属性评分在反映客户整体满意度和在线推荐方面具有不同程度的重要性。时间视角在调节属性评分和文本评论对客户整体满意度和在线推荐的影响方面起着重要作用。特别是在COVID-19大流行期间，客户对在线评论的写作和感知可能发生变化。
四、在线客户评论中的信息多维性
1、研究背景
在线客户评论作为共享客户体验的叙述，包含了丰富和多维度的信息。然而，以往研究很少系统性地检验在线评论中信息内容的多维度及其对客户响应的价值。
2、研究问题
本研究旨在分析在线产品评论中嵌入的四个信息维度——感官信息、认知信息、情感信息和社会信息——并检验它们对潜在客户诊断价值的重要性。
3、研究思路
研究基于客户体验文献，通过实证研究来分析和评估不同类型的信息维度在在线评论中的价值，并探讨这些信息在不同产品类别和评论观点条件下的异质性。
4、理论基础
研究采用了信息采纳模型作为理论基础，该模型整合了精细可能性模型和技术接受模型，强调信息的有用性是信息采纳的基本预测因素。
5、理论模型
研究构建了一个理论框架，将感官、认知、情感和社会信息作为在线评论的自变量，并将这些信息维度对评论的诊断价值（通过获得的帮助票数衡量）作为因变量，探讨它们之间的关系。
客户的诊断价值：指的是在线客户评论对潜在客户在评估产品和做出购买决策时的有用性。
异质性：指的是在线客户评论中不同信息维度对潜在客户诊断价值的差异性。这种差异性可能因产品类别、评论的情感倾向（正面或负面）、消费者的具体需求和购买情境等因素而有所不同。
6、研究假设
- H1. 感官信息正面影响在线客户评论的诊断价值。
- H2. 认知信息正面影响在线客户评论的诊断价值。
- H3. 情感信息正面影响在线客户评论的诊断价值。
- H4. 社会信息正面影响在线客户评论的诊断价值。
- H5. 多维信息在不同产品类别中的诊断价值存在异质性。
- H6. 正面和负面评论中多维信息的价值存在异质性。
7、研究对象与数据收集
研究对象为亚马逊网站上的在线产品评论。数据收集自一个中央数据存储库，涵盖了从1996年5月到2018年10月间超过15万种产品的超过2.33亿条在线评论。
8、研究结论
研究结果表明，感官、认知、情感和社会信息的四个维度都显著正面影响在线评论的诊断价值。此外，这些信息维度的诊断价值在不同产品类别和正面/负面评论之间表现出异质性。
五、顾客到顾客退货物流：能否缓解线上退货带来的负面影响?
1、研究背景
在线零售商面临的一个重要问题是客户退货，这不仅带来了经济上的损失，也对环境造成了影响。文章指出，处理退货产品的成本高昂，包括收集、筛选和有时的修复工作，而且退货还会导致产品可用性降低和重新订购策略的次优选择。此外，退货还增加了快递包裹的数量，从而增加了二氧化碳排放。
2、研究问题
本文研究了一个新的在线退货处理概念：客户对客户（C2C）退货物流。该概念的核心是将退回的商品直接发送给下一个客户，绕过零售商的仓库。
3、研究思路（技术路线）
- 构建数学模型来确定提供多少折扣以吸引足够多的客户购买C2C退货商品，并最大化零售商的预期总利润。
- 将实际问题建模为马尔可夫决策过程（MDP）。
- 由于MDP存在维度的诅咒，采用仿真优化（SO）和强化学习（RL）方法来获得合理的解决方案。
4、理论基础
文章中的理论基础包括逆向物流、电子商务、消费者退货和可持续性。特别是，文章采用了马尔可夫决策过程（MDP）作为理论基础，这是一种数学框架，用于建模在不确定环境中的决策制定。
5、理论模型
模型中的关键变量包括：
- 零售商的利润（𝛱）
- 客户退货的概率（𝑖?R）
- 销售价格和退货成本
- 折扣水平（𝑎）
- 客户对C2C退货商品的需求概率（𝑖?(𝑎)）
6、研究假设
- 假设1：在传统退货程序和C2C退货程序下，退货的概率相同。
- 假设2：C2C需求与折扣水平之间的关系是线性的。
7、研究方法
- 构建了基于客户的基准模型（BM），提供了易于实施的恒定折扣水平政策。
- 将实际问题建模为MDP，并采用仿真优化和强化学习算法来解决高维问题。
8、研究对象与数据收集
研究对象为荷兰的一家时尚零售商。数据收集包括2017年5月至2019年5月的在线销售和退货数据，包含260万个数据点。
9、研究结论
- C2C退货程序在预期利润和退货率方面具有显著优势。
- 在最乐观的情况下，预期利润增加了34%，预期退货率降低了44%。
- 即使在成本效益不明显的悲观情况下，C2C概念仍然可以减少退货率，使系统更加环保。
希望大家都可以在自己的领域里twinkling~
