在线评论对服装类产品销量的影响 ——基于淘宝网的实证分析

发布时间：2025-03-18 02:40

　　随着互联网的快速发展以及电商平台的推陈出新,网络购物在人们日常生活中越来越普遍。在线评论机制的产生,让人们可以通过网络进行口碑的传播,帮助其他购买者获取更多的产品信息,从而影响其他购买者的购物决策,并对产品的销量产生影响。对在线评论相关特征进行研究可以更清晰地了解在线评论如何影响消费者购买决策,从而为商家提供提高销量和提升用户体验的营销建议。本文对搜索型和体验型结合的服装类产品进行讨论,以淘宝网的服装产品在线评论作为研究对象,首先运用K均值聚类分析方法对产品进行了热门程度分类,然后利用多元线性回归模型分别对不同热门产品进行统计分析,同时引入随机森林算法对所有产品评论进行回归分析。研究结果表明:对于热门产品,有图评论数、追评数、评论字数、产品价格这4个因素均对销量有显著正向影响。而对非热门产品,只有有图评论数和评论字数两个因素对其销量有显著正向影响。另外,根据随机森林算法的结果,可看出评论字数和有图评论数对销量影响最大。最后,根据实证研究的结果,对服装类产品商家以及电商平台的营销策略提出了合理的优化建议。

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
        1.1.1 问题的提出
        1.1.2 研究目的与意义
    1.2 国内外发展现状
        1.2.1 国内外发展现状概述
        1.2.2 口碑方面的相关研究
        1.2.3 在线口碑的相关研究
        1.2.4 在线评论相关研究
        1.2.5 各评论特征以及产品价格对产品销量的影响
        1.2.6 国内外发展现状小结
    1.3 本文研究内容及创新点
第二章 相关理论
    2.1 长尾理论
    2.2 产品不同类型分类
    2.3 产品畅销度分类
第三章 模型介绍
    3.1 模型设计
        3.1.1 自变量定义
        3.1.2 调节变量定义
        3.1.3 因变量定义
    3.2 多元线性回归模型
第四章 数据描述与实证分析
    4.1 数据获取
    4.2 实证分析
        4.2.1 聚类分析
        4.2.2 描述性统计
        4.2.3 相关分析
        4.2.4 多元回归分析
        4.2.5 利用随机森林算法进行回归
第五章 总结
    5.1 实证研究结论
    5.2 对电商平台营销策略的建议
    5.3 本文局限性
参考文献
致谢



本文编号：4035871