基于因子分析法的淘寶店鋪選擇問(wèn)題探討

張莉麗

（武漢理工大學(xué) 湖北 武漢 430070）

0 引言

iphone4s是蘋果公司推出的一款觸摸屏智能手機(jī)，2012年上半年，在中國(guó)iphone4s人氣一直很高，銷售異?；馃?，一度出現(xiàn)斷貨現(xiàn)象。

淘寶網(wǎng)是目前中國(guó)最大的網(wǎng)上交易平臺(tái)，網(wǎng)上購(gòu)物方便省時(shí)深受廣大消費(fèi)者喜愛(ài)。由于iphone4s售價(jià)較高，專賣店貨源緊張，很多消費(fèi)者便選擇網(wǎng)購(gòu)。據(jù)統(tǒng)計(jì)2012年5月19日至25日淘寶網(wǎng)上iphone4s的周銷量為6165件，可見(jiàn)iphone4s在淘寶網(wǎng)上非常暢銷。同時(shí)，在購(gòu)物過(guò)程中仍然存在不少賣家欺詐行為，那么作為買家，如何去挑選可靠的店鋪，就顯得尤為重要。基于此，本文通過(guò)在淘寶網(wǎng)上搜索商品，調(diào)查記錄出售iphone4s的店鋪的相關(guān)信息，結(jié)合SPSS18.0，以及因子分析法對(duì)所調(diào)查的店鋪進(jìn)行分析，找到比較適合的店鋪。

1 指標(biāo)與數(shù)據(jù)的選取

網(wǎng)購(gòu)時(shí)買家一般會(huì)結(jié)合賣家的好評(píng)率、店鋪的信用以及買家對(duì)已購(gòu)商品評(píng)價(jià)情況，選擇是否在該家店鋪購(gòu)買商品。結(jié)合自身購(gòu)物經(jīng)驗(yàn)確定影響消費(fèi)者購(gòu)物選擇的11個(gè)指標(biāo)如表1所示。

表1 指標(biāo)符號(hào)表

2 實(shí)驗(yàn)原理及過(guò)程

2.1 因子分析

在遇到研究多個(gè)指標(biāo)的實(shí)際問(wèn)題時(shí)，指標(biāo)較多給分析帶來(lái)很多的麻煩，增加了分析問(wèn)題的復(fù)雜性和難度。對(duì)于這些多指標(biāo)的實(shí)際問(wèn)題，我們希望能找到合理的個(gè)數(shù)較少的綜合指標(biāo)去替代實(shí)際得到的個(gè)數(shù)較多的指標(biāo)，這樣即可以減少所要分析的指標(biāo)個(gè)數(shù)，又盡量不損失原指標(biāo)所包含的信息，而因子分析法很好地解決了這個(gè)問(wèn)題。

1）數(shù)據(jù)處理

本文所選擇的數(shù)據(jù)的指標(biāo)比較多，可對(duì)產(chǎn)品價(jià)格、iphone4s差評(píng)數(shù)、iphone4s中評(píng)數(shù)三組數(shù)據(jù)取倒數(shù)，分別得到指標(biāo)

2）確定公因子數(shù)

利用SPSS 18.0，將處理后的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，由KMO檢驗(yàn)得到KMO值為0.702，說(shuō)明數(shù)據(jù)適合做因子分析,指標(biāo)變量之間的相關(guān)性比較大。建立變量的相關(guān)系數(shù)矩陣R，采用主成分分析方法得到碎石圖[2]如圖1。

由碎石圖可以看出，相關(guān)系數(shù)矩陣R有4個(gè)特征值大于1，此處選取4個(gè)主成分比較適合。

圖1 碎石圖

3）建立因子載荷矩陣

對(duì)提取的4個(gè)公因子建立因子載荷矩陣A，利用主成份分析法計(jì)算出因子載荷矩陣A，為便于對(duì)因子載荷做合理解釋，利用Varimax法得到旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣如表2所示。

表2 旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣

由旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣可以看出：公因子1中iphone4s累計(jì)銷量、iphone4s好評(píng)數(shù)、iphone4s差評(píng)數(shù)、iphone4s中評(píng)數(shù)4個(gè)變量的載荷的絕對(duì)值較大，主要反映iphone4s銷售及買家對(duì)iphone4s的評(píng)價(jià)情況，可將其命名為iphone4s因子；公因子2中賣家好評(píng)率、寶貝與描述相符、賣家服務(wù)態(tài)度、發(fā)貨速度4個(gè)變量的載荷絕對(duì)值較大，這些變量都是顧客對(duì)賣家的評(píng)價(jià)情況，命名為顧客評(píng)價(jià)因子；公因子3中賣家店鋪經(jīng)營(yíng)時(shí)間、賣家信用這倆個(gè)變量的載荷絕對(duì)值比較大，其主要反映店鋪的可靠性，可命名為店鋪因子；公因子4中產(chǎn)品價(jià)格的倒數(shù)顯然反映了產(chǎn)品的價(jià)格高低情況，命名為價(jià)格因子。

4）確認(rèn)分析結(jié)果的精度

利用SPSS 18.0可直接生成因子解釋方差表，根據(jù)表中數(shù)據(jù)得到旋轉(zhuǎn)后公因子的貢獻(xiàn)度。此處旋轉(zhuǎn)后的因子貢獻(xiàn)度依據(jù)因子載荷量求解。由因子解釋方差表中數(shù)據(jù)可以看出，4個(gè)公因子的累積貢獻(xiàn)度達(dá)到了82.122%，因此此處使用因子分析的方法是可行的，效果較好。

5）求出因子得分，充分了解每家店鋪的特征

因子得分的計(jì)算方法有回歸法、Bartlett法等等，此處選用最著名的回歸法，利用軟件得到成份得分系數(shù)矩陣，并以各公因子的貢獻(xiàn)度占三個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)度（82.122%）的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總建立綜合得分函數(shù)

其中：fk為第k家店鋪的綜合得分，fik指第k家店鋪第i個(gè)公因子得分，通過(guò)計(jì)算得到綜合得分前15名的店鋪如表3所示。

表3 因子得分表

由表中數(shù)據(jù)可以看到：信義數(shù)碼行的綜合得分最高，說(shuō)明該家店鋪的信用、產(chǎn)品質(zhì)量、顧客評(píng)價(jià)情況等都很好，在該家店鋪購(gòu)買iphone4s比較可靠，而在之前提到的店鋪?lái)樳_(dá)數(shù)碼港雖然手機(jī)售價(jià)最便宜，具有一定的價(jià)格優(yōu)勢(shì)，但是iphone4s因子，店鋪因子，顧客評(píng)價(jià)因子的得分都比較低，綜合得分排名為28位，名次靠后，說(shuō)明并不適合選擇在該家店鋪購(gòu)買產(chǎn)品，可見(jiàn)售價(jià)嚴(yán)重低于平均售價(jià)就顯得不那么可靠了。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

由上述分析結(jié)果可基本得到這44家店鋪的可靠性程度，觀察店鋪綜合得分表發(fā)現(xiàn)：店鋪綜合得分前十名的店鋪所在地幾乎都是北京和深圳（除了一家成都的店鋪），而北京和深圳是iphone4s貨源較多的地區(qū)，在這些地區(qū)購(gòu)買產(chǎn)品比較可靠。

依據(jù)iphone4s因子得分由高到低，將44家店鋪進(jìn)行排序，發(fā)現(xiàn)深圳的十二幻想曲、俊達(dá)手機(jī)連鎖、信義數(shù)碼行、龍翔正品店鋪得分均在前十，說(shuō)明買家對(duì)這些店鋪的iphone4s的評(píng)價(jià)都比較好，也間接的反應(yīng)了iphone4s產(chǎn)品質(zhì)量比較好，是正品的可能性就更大。

依據(jù)顧客評(píng)價(jià)因子得分由高到低，將44家店鋪進(jìn)行排序發(fā)現(xiàn)：峰向網(wǎng)、北京港灣通訊、軍師數(shù)碼、天誠(chéng)數(shù)碼科技有限公司的店鋪得分靠前。說(shuō)明顧客對(duì)這幾家店鋪的評(píng)價(jià)較好，也就是說(shuō)如果顧客評(píng)價(jià)較客觀的話（排除“托兒”的情況），賣家的服務(wù)態(tài)度很好同時(shí)商品描述與實(shí)物相符，整個(gè)店鋪的服務(wù)質(zhì)量就很好，也就比較可靠。

綜上，結(jié)合店鋪的綜合得分，可以初步確定信義數(shù)碼行，興興手機(jī)網(wǎng)，俊達(dá)手機(jī)連鎖這幾家店鋪可靠性較高，可考慮在他們家購(gòu)買iphone4s，同時(shí)也要結(jié)合買家對(duì)店鋪所售iphone4s的具體評(píng)價(jià)以及店鋪提供的保修服務(wù)情況、店鋪對(duì)產(chǎn)品的相關(guān)描述、個(gè)人喜好等進(jìn)行主觀判斷。

3 小結(jié)

由于淘寶的店鋪多而雜，要想在這么多家店鋪里挑選到可靠安全的店鋪，需要花很長(zhǎng)時(shí)間，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，常常看得買家頭暈眼花。本文將影響買家決定的因素歸納為店鋪因子，顧客評(píng)分因子，價(jià)格因子以及iphone4s因子，并建立了因子綜合得分函數(shù)，在獲得店鋪的好評(píng)率，店鋪信用等指標(biāo)信息后，結(jié)合因子的重要程度，可作出初步判斷，而本文中所研究的44家店鋪中最適合購(gòu)買iphone4s的網(wǎng)店是信義數(shù)碼行?，F(xiàn)在網(wǎng)上關(guān)于淘寶網(wǎng)的數(shù)據(jù)研究比較多，但是多數(shù)是基于賣家的角度，如何把店鋪經(jīng)營(yíng)好，而且網(wǎng)上也有很多相關(guān)的數(shù)據(jù)分析軟件，例如千里眼網(wǎng)店數(shù)據(jù)分析，通過(guò)研究同行店鋪的銷售或者買家等情況，來(lái)提高自己的經(jīng)營(yíng)水平，也就出現(xiàn)了很多刷信用，刷好評(píng)等現(xiàn)象，這就間接的影響了顧客對(duì)店鋪的判斷能力。設(shè)想如果也有一種軟件能為顧客服務(wù)，提高顧客的“判斷能力”，也是可以嘗試一下的，在以后的學(xué)習(xí)中將對(duì)此做進(jìn)一步研究。

［1］高橋信.漫畫統(tǒng)計(jì)學(xué)之因子分析[M].北京：科學(xué)出版社，2009.

［2］楊小平.統(tǒng)計(jì)分析方法與SPSS應(yīng)用教程[M].北京：清華大學(xué)出版社，2008.