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

来源：数据分析与知识发现, 2022, 1-15.

• 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

[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影响，启发商家优化产品及提升服务。[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，并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），顾客对产品关注集中于质量、服务、功能、实用性、社会性、价值、易用性等7个综合属性的13个产品维度。功能是顾客群体最关注产品属性，而社交属性、质量属性和服务属性能对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]没有考虑评论真实性，未来将虚假与恶意评论的情况纳入分析过程中。[结论]得到了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。

• 单位
  广东工业大学