考虑不同平台评论情绪的电商产品销量预测研究.pdf

本文档是一篇关于电商平台产品销量预测研究的文章，主要探讨了在线用户评论情绪对电商产品销量的影响，并对不同平台（电商网站与第三方网站）评论情绪对销量预测的作用进行了深入分析。 研究指出，在线用户评论已经成为影响消费者购买决策的重要信息源。在电商交易中，由于信息不对称的存在，消费者往往会在做出购买决定之前，通过网络平台收集产品的相关信息，比如历史购买记录、在线评论和买家的反馈评分。这些消费者行为的统计数据对于产品销量有着显著的影响。根据相关数据，约98%的消费者在购买前会参考不同网络平台的评论，这凸显了用户评论在消费者购买决策中的重要性。 用户评论通常表现为文字、图片甚至视频等多媒体形式。这些评论主要来源于两类平台：一是直接销售商品的电商平台（如京东商城、淘宝、亚马逊等），二是提供产品资讯和用户交流信息的第三方网站（如中关村在线、太平洋电脑网等），还包括社交媒体平台（如微博）。学者们的研究发现，这两类网站的评论在内容、数量和可信度方面存在差异。 文章进一步讨论了在线评论情绪对销量的影响。研究通过引入情绪分析因素，基于现有的销量影响因素模型，运用线性回归模型和神经网络模型来分析评论情绪如何影响产品销量。研究结果表明，神经网络预测模型在预测销量方面优于传统的线性回归模型。并且，研究发现电商平台的评论情绪对销量的影响要大于第三方平台的评论情绪。 在积极情绪方面，研究发现积极情绪能够缓解差评数带来的负面影响。也就是说，即便有较多的负面评论，如果产品评论中存在足够多的积极情绪，这些积极评论能够减轻差评对消费者购买意愿的消极影响。反之，在消极情绪方面，消极情绪则会削弱好评数对销量产生的促进作用。也就是说，即便好评数量较多，如果含有较多消极情绪的评论，也可能会抑制消费者的购买决策。 此外，文章还提到了第三方平台的评论情绪对销量预测的帮助。尽管其影响较电商平台小，但仍然是一个不可忽视的因素。因此，商家在进行销量预测时，可以综合考虑包括电商平台和第三方平台在内的各类网络评论情绪，以更准确地把握消费者行为和市场动向。 总体而言，这项研究在电商领域提供了新的销量预测方法，强调了评论情绪分析在销量预测中的重要性，并且指出了不同来源评论情绪的影响力差异。这对于电商平台和第三方平台而言，都具有重要的实践意义。对于电商平台，了解这些评论情绪如何作用于销量，可以帮助其更好地管理自身的用户评论系统，优化商品信息展示，并制定相应的营销策略。对于第三方平台，则可以通过深入分析其评论对销量的影响，为企业提供更加精准的市场分析服务。