基于云模型的網(wǎng)購滿意度綜合評價

郭學(xué)品，羅自強(qiáng)，石 春

（海南師范大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，?？?571158）

0 引言

網(wǎng)購過程存在許多不確定性，網(wǎng)購感受在很大程度上影響到消費(fèi)者的購買行為，因此，對于商家來說，消費(fèi)者網(wǎng)購是否滿意對于他們的銷售業(yè)績非常重要。消費(fèi)者網(wǎng)購的滿意度在網(wǎng)絡(luò)銷售中占有非常重要的作用。滿意度的評價往往因人而異，評價結(jié)果帶有一定的隨機(jī)性和模糊性。中國工程院院士李德毅所提出的云模型理論，在處理事物評價中具有很大的優(yōu)勢，能將評價中的隨機(jī)性和模糊性結(jié)合起來，反映出評價中的真實情況。

云模型是實現(xiàn)定性評價和定量數(shù)值之間相互轉(zhuǎn)換的工具，采用期望值Ex、熵En、超熵He三個數(shù)字特征來表示，反映出評價結(jié)果在一定范圍內(nèi)波動，受人為因素影響但也呈現(xiàn)出一個整體趨勢的的事實。正是基于云模型理論在定性評價中的這些優(yōu)勢，將其應(yīng)用于當(dāng)下流行的網(wǎng)上購物的滿意度評價中。

1 網(wǎng)購滿意度評價指標(biāo)體系

1.1 評價指標(biāo)體系的建立

影響網(wǎng)絡(luò)購物的滿意度取決于網(wǎng)購的一系列環(huán)節(jié)，包括網(wǎng)上挑選產(chǎn)品、交易過程、產(chǎn)品的配送、產(chǎn)品的使用和售后服務(wù)等各個環(huán)節(jié)。在參考文獻(xiàn)[1-3]的基礎(chǔ)上，結(jié)合消費(fèi)者的購物體驗，建立基于網(wǎng)上購物的消費(fèi)滿意度評價指標(biāo)。

在挑選商品時，主要關(guān)注商品這幾個方面：產(chǎn)品質(zhì)量是否得到保證，是否提供權(quán)威的證明；產(chǎn)品與網(wǎng)絡(luò)描述的相符度如何，消費(fèi)者買到的實際商品和網(wǎng)上樣品描述情況是否一致；商品價格比較，是否在合理區(qū)間；商品信息提供是否詳盡，滿足消費(fèi)者的信息需求。

交易過程主要關(guān)注購物的便捷性：購物過程是否便捷，操作簡單；資金支付是否安全，不能泄漏個人隱私；客服態(tài)度是否禮貌、耐心、細(xì)心，是否具備產(chǎn)品專業(yè)知識的交流能力。

物流配送主要關(guān)注商品的整個配送過程：商家在接訂單后是否在約定的時間內(nèi)及時發(fā)貨；物流速度快慢，能否在預(yù)期的時間內(nèi)準(zhǔn)時送達(dá)；消費(fèi)者隨時查看了解自己訂購商品的詳細(xì)配送信息；快遞公司送達(dá)的商品包裝是否完好，沒有破損情形。

售后服務(wù)主要關(guān)注所銷售商品的維護(hù)問題：是否支持7天無理由退貨，退貨渠道是否便捷；質(zhì)保期是否符合行業(yè)規(guī)范，明確承諾商品的維修責(zé)任；商品的維修點布局是否合理，維修手續(xù)是否簡單，能否在較短的時間內(nèi)將產(chǎn)品維修好。

基于網(wǎng)上購物的消費(fèi)滿意度評價指標(biāo)體系如圖1。

圖1 網(wǎng)購滿意度評價指標(biāo)體系

1.2 網(wǎng)購滿意度等級劃分

消費(fèi)者在網(wǎng)絡(luò)購物平臺購物過程中，對每個服務(wù)項目的體驗和評價，匯總得到網(wǎng)上購物的綜合滿意度。消費(fèi)者的網(wǎng)購滿意度如何，可以通過設(shè)定滿意度劃分等級來體現(xiàn)。設(shè)定滿意度等級區(qū)間值如表1所示。

表1 網(wǎng)購滿意度評價等級劃分區(qū)間表

根據(jù)計算得到的滿意度分值所對應(yīng)的評價等級，判定出消費(fèi)者在網(wǎng)上對某商家所銷售商品的滿意度的評價等級。

2 網(wǎng)購滿意度評價模型

定義1：設(shè)U是數(shù)值表示的論域，v是與U相關(guān)聯(lián)的滿意度描述值，對于任意值x∈U，x對于v所描述的滿意度的隸屬度μv(x)是一個具有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù)，該滿意度隸屬度在論域上的分布稱為滿意度隸屬云；每一個元素與其隸屬度的序?qū)?xi，μv(xi))稱為滿意度云滴[4]。

云模型的數(shù)字特征采用期望Ex、熵En和超熵He來表示。期望值Ex反映了所描述的定性概念滿意度的典型樣本；熵En反映了滿意度在評價過程中存在的模糊性和隨機(jī)性等特性，超熵He是熵的熵，反映了滿意度云的凝聚性[5]。

2.1 網(wǎng)購滿意度的評語集云模型

利用云模型給出被評價對象的評語集，每個評語取值在一定的范圍內(nèi)，存在雙邊約束。設(shè)定評語取值范圍的最小邊界值為Fmin，最大邊界值為Fmax，則評語集云模型的數(shù)字特征采用式（1）計算出來[6]。

其中k表示網(wǎng)購滿意度評價的隨機(jī)性，k取值大則滿意度評價隨機(jī)性大，k取值小則滿意度評價隨機(jī)性小，這里k取值為0.1。

滿意度值在[0,3)區(qū)間時，表示不滿意，其相應(yīng)的云模型參數(shù)為(1.5,0.5,0.1)，滿意度值分布在[3,5]區(qū)間時，表示不太滿意，其相應(yīng)的云模型參數(shù)為(4,0.33,0.1)，基本滿意、比較滿意、滿意分別對應(yīng)的云模型參數(shù)是(6,0.33,0.1)、(8,0.33,0.1)、(9.5,0.17,0.1)。

2.2 網(wǎng)購滿意度綜合評價方法

根據(jù)調(diào)查分析，找出影響網(wǎng)購滿意度的因子X={X1，X2，…，Xn}，每個因子所對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)設(shè)為A={A1，A2，…，An}。根據(jù)一組專家分別給各個因子權(quán)重A={A1，A2，…，An}打分，每個專家打分的結(jié)果不相同，通過云模型的逆向云發(fā)生器[7]對每個權(quán)重分值進(jìn)行計算，分別求出各個權(quán)重系數(shù)的分值。權(quán)重系數(shù)的分值分布在一定的范圍，體現(xiàn)了一定的模糊性和隨機(jī)性。采用權(quán)重矩陣A表示為：

根據(jù)專家意見，結(jié)合消費(fèi)者的購物感受和反饋信息，對影響因子X={X1，X2，…，Xn}進(jìn)行打分。由于各個影響因子的得分都不盡相同，每個影響因子的取值都在一定的范圍內(nèi)，體現(xiàn)了評分的隨機(jī)性和模糊性。通過云模型逆向云發(fā)生器對每個影響因子的各個分值進(jìn)行計算，求出每個影響因子的綜合評價云模型參數(shù)。

采用綜合評價矩陣P表示為：

根據(jù)綜合評價矩陣P和權(quán)重矩陣A，利用模糊合成算子[8]求得綜合評價云模型為：

2.3 滿意度云模型相似度

定義2：設(shè)2個滿意度云分別為MYC1(Ex1，En1，He1) 、MYC2(Ex2，En2，He2)，將滿意度云MYC1經(jīng)過云模型正向云發(fā)生器生成云滴(xi，μi)，若xi在滿意度云MYC2中的隸屬度為為滿意度云MYC1與滿意度云MYC2的相似度，記為ψ。

滿意度云相似度計算算法[9]：

輸入：滿意度云MYC1(Ex1，En1，He1),滿意度云MYC2(Ex2，En2，He2),n；

輸出：滿意度云MYC1與滿意度云MYC2的相似度ψ。

算法步驟如下：

（1）在滿意度云MYC1(Ex1，En1，He1) 中生成以En1為期望和He1為標(biāo)準(zhǔn)差的正態(tài)隨機(jī)數(shù)En11′；

（2）在滿意度云MYC1(Ex1，En1，He1) 中生成以Ex1為期望和為標(biāo)準(zhǔn)差的正態(tài)隨機(jī)數(shù)x′；

將計算出的網(wǎng)購滿意度綜合評價云模型和評語集云模型進(jìn)行云模型相似度計算，找出相似度最高所對應(yīng)的滿意度等級，得出最符合滿意度等級的評價結(jié)果。

3 實例分析

選取某網(wǎng)購平臺某商家某品牌電子產(chǎn)品作為評價對象，根據(jù)商家提供的信息和消費(fèi)者的反饋信息，組織專家和消費(fèi)者進(jìn)行打分，將相關(guān)數(shù)據(jù)按云模型理論進(jìn)行處理。根據(jù)逆向云發(fā)生器求出權(quán)重矩陣A：

網(wǎng)上購物滿意度評分的各項數(shù)據(jù)分值分布在0～10之間，根據(jù)逆向云發(fā)生器求出綜合評價矩陣P：

根據(jù)綜合評價矩陣P和權(quán)重矩陣A，綜合評價云模型參數(shù)的計算結(jié)果為：

W=P?A=(8.5744，0.0711，0.0268)

根據(jù)云模型相似度計算方法，計算出綜合評價云模型參數(shù)相對于評語集各個等級區(qū)間云模型的相似度，分別對應(yīng)滿意度評價等級區(qū)間的評價等級，結(jié)果如表2所示。

表2 網(wǎng)購滿意度綜合評價云模型與評語集云模型等級劃分區(qū)間的相似度

相似度計算結(jié)果中最高值所對應(yīng)的滿意度等級就是最終的評價等級。顯然，相似度最大值為0.2563159，對應(yīng)的等級區(qū)間是“比較滿意”；相似度次大值為0.0000014，對應(yīng)的等級區(qū)間是“滿意”。表明該網(wǎng)購平臺上某電子產(chǎn)品的購買滿意度的綜合評價等級為“比較滿意”，確切地說，應(yīng)該是“比較滿意”偏向于“滿意”。

利用綜合評價云模型數(shù)字特征值和正向云算法仿真作出滿意度綜合評價云圖，效果如圖2。很顯然，通過圖2云滴的分布情況來看，絕大部分云滴都落在綜合評價的等級區(qū)間(8,9)中，其次極小部分云滴落在等級區(qū)間(9,10)中。因此本次網(wǎng)上購物的滿意度最終評價結(jié)果為“比較滿意”等級，而更為確切的評價結(jié)果應(yīng)該是“比較滿意”偏向“滿意”等級。評價結(jié)果和云模型的相似度計算結(jié)果相同。

圖2 網(wǎng)購滿意度綜合評價云圖

4 結(jié)束語

消費(fèi)者的網(wǎng)上購物行為往往取決于對整個購物過程的整體感受，取決于對商家提供的服務(wù)的滿意度高低，具有極強(qiáng)的不確定性。滿意度高，購買的意愿就強(qiáng)烈，滿意度低，購買該商品的意愿就減少。即使是在滿意度低的情況下實施了購買行為，那么消費(fèi)者對該商家提供商品的忠誠度也將蕩然無存。采用云模型理論處理網(wǎng)購滿意度的綜合評價，通過云模型相似度計算結(jié)果和實驗仿真結(jié)果的一致性比較，驗證了基于云模型的網(wǎng)購滿意度綜合評價的可行性；另外，也體現(xiàn)了評價中主觀因素的不確定性、隨機(jī)性和模糊性，描述了評價中的各項細(xì)節(jié)，反映了綜合評價中的真實性，使評價的結(jié)果更具體、更可靠，具有合理性。