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    基于爬蟲技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)口碑對漢服女繡花鞋線上銷量影響研究

    2020-09-08 08:38:06石文奇程凡劉靜陳志軍周云鵬
    皮革與化工 2020年4期
    關(guān)鍵詞:繡花鞋成交量漢服

    石文奇 ,程凡 ,劉靜 ,陳志軍 ,周云鵬

    (1.絲路文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)研究中心陜西國際商貿(mào)學院,陜西西安712046;2.武漢紡織大學,湖北武漢430073)

    隨著互聯(lián)網(wǎng)傳播的極速發(fā)展,電商、社會化媒體為消費者的購物消費和社交帶來了深刻的變革。網(wǎng)絡(luò)信息交流、獲取以及營銷決策的方式,使得更多的消費者愿意分享自身的體驗。

    而消費者對所需產(chǎn)品做出正確的購買決策,需要對線上平臺所需的各類信息進行收集整理和評估,而網(wǎng)絡(luò)口碑成為引領(lǐng)其做出購買意愿的重要信息源之一??诒虿皇軙r空限制,傳播速度快等特點,很多學者研究認為網(wǎng)絡(luò)口碑對潛在的消費者影響比廣告作用顯著。為此,如何利用互聯(lián)網(wǎng)派生出來的大數(shù)據(jù),及時準確搜索掌握網(wǎng)絡(luò)口碑情況,對于服飾類產(chǎn)品的銷售至關(guān)重要[1,2]。

    而隨著近些年來新時期知識性女性消費者崇尚文化的傳承復興,針對出現(xiàn)的“漢服熱”等現(xiàn)象,研究漢服女繡花鞋網(wǎng)絡(luò)口碑影響文化女性消費的意愿決策就顯得非常有意義。對此,本文以電商平臺天貓為例,借助網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件爬取女裝漢服的配飾——女繡花鞋的數(shù)據(jù)和信息,從漢服女繡花鞋的人氣量、累積評價、價格、庫存量、送積分值、描述分值、服務(wù)分值、物流分值等方面研究其網(wǎng)絡(luò)口碑對線上女繡花鞋月銷量的影響,進而分析影響女繡花鞋銷售的主要因素,挖掘消費者關(guān)注的焦點,為電商商家和企業(yè)研發(fā)相關(guān)的鞋類產(chǎn)品提供參考依據(jù)[1]。

    1 研究綜述

    郭晨[3]借助TAM、ELM 模型相關(guān)變量,從前因變量、中介變量和條件變量出手,分析了網(wǎng)絡(luò)口碑對女性消費者服裝購買意愿的影響效果,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的口碑質(zhì)量、可靠性來源對銷量有正向促進作用,感知特性具有重要的中介作用。黃瑩[4]等人研究也證實了網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量的相關(guān)性、全面性2 個維度對消費者的購買決策有正相關(guān)關(guān)系,通過2 個變量的計算可預知推測消費的意愿程度。廖翼[5]等人以在校大學生為例,分析網(wǎng)絡(luò)口碑對其消費意愿的影響。發(fā)現(xiàn)口碑接受傾向越高,其產(chǎn)品的口碑信息量越豐富,有助于銷量的上升。

    由此可見,針對服飾的網(wǎng)絡(luò)口碑研究報道較多,但對鞋類的網(wǎng)絡(luò)口碑對其銷售的影響未見報道,且報道大多數(shù)主要集中在網(wǎng)絡(luò)口碑對消費者的意愿決策之間的關(guān)系[6,7],與產(chǎn)品的銷量是否有關(guān)系以及各個口碑之間的影響變量(因素)之間顯著相關(guān)或者無關(guān)沒有報道。對此,本文憑借URL 網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序和后裔爬蟲軟件爬取天貓平臺女繡花鞋月銷量的網(wǎng)絡(luò)口碑各變量在線數(shù)據(jù),進而探討其各變量之間的相關(guān)關(guān)系,同時分析各個變量與女繡花鞋月銷量之間的關(guān)系。

    2 研究假設(shè)與數(shù)據(jù)的挖掘

    2.1 研究假設(shè)

    現(xiàn)階段針對網(wǎng)絡(luò)口碑中線上產(chǎn)品銷售量與各個維度變量之間的關(guān)系研究較多。顧大石[8]從網(wǎng)絡(luò)口碑的方向、數(shù)量、趣味性、時效性4 個方面分析了對消費者消費決策行為的影響程度,并對各維度進行了數(shù)據(jù)多元回歸分析。李道和[9]等人以京東平臺為例,通過挖掘在線評論數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)茶葉品質(zhì),品牌、價格和新鮮度正向促進消費者滿意度,而配送服務(wù)、茶葉外觀和發(fā)貨速度對其影響較小。胡媛榮[10]等人對京東商城電器、圖書和食品三類在線評論的數(shù)據(jù)進行詞本詞頻分析,篩選出識別速度、包裝、快遞員態(tài)度和退換貨服務(wù)4 個物流質(zhì)量指標體系對其進行分析,發(fā)現(xiàn)快遞員態(tài)度、退換貨速度和態(tài)度、包裝方面對消費者的購買意愿程度影響較高。李林紅[11]等人以農(nóng)產(chǎn)品收藏數(shù)量、評論數(shù)量、評論中圖片的數(shù)量、評分和價格6 個影響因素分析網(wǎng)絡(luò)口碑對其銷量的影響,結(jié)果顯示收藏數(shù)量、圖片數(shù)量對網(wǎng)絡(luò)銷量影響顯著,其他因素影響并不顯著?;诖耍n題提出以下的研究假設(shè):

    H1:女繡花鞋價格與其網(wǎng)絡(luò)月銷量呈正相關(guān);

    H2:女繡花鞋累積評價數(shù)量與其網(wǎng)絡(luò)月銷量呈正相關(guān);

    H3:女繡花鞋庫存量與其網(wǎng)絡(luò)月銷量呈正相關(guān);

    H4:女繡花鞋送積分值與其網(wǎng)絡(luò)月銷量呈正相關(guān);

    H5:女繡花鞋人氣量與其網(wǎng)絡(luò)月銷量呈正相關(guān);

    H6:女繡花鞋店鋪描述分值與其網(wǎng)絡(luò)月銷量呈正相關(guān);

    H7:女繡花鞋店鋪服務(wù)分值與其網(wǎng)絡(luò)月銷量呈正相關(guān);

    H8:女繡花鞋店鋪物流分值與其網(wǎng)絡(luò)月銷量呈正相關(guān)。

    2.2 數(shù)據(jù)挖掘

    因天貓平臺主要是旗艦店,商家企業(yè)入駐較多,可信度相對較高。因此課題借助URL 網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序和后裔采集軟件對天貓平臺關(guān)于女漢服女繡花鞋數(shù)據(jù)信息進行挖掘采集,對數(shù)據(jù)整理篩選,剔除月成交、累積評價參賽為0 的店鋪數(shù)據(jù),最終形成數(shù)據(jù)庫并進行實證分析。采集的數(shù)據(jù)如表1 所示。

    表1 漢服女繡花鞋采集的數(shù)據(jù)匯總表Tab.1 Summary table of data collected from embroidered shoes of Hanfu

    3 結(jié)果與分析

    3.1 漢服女繡花鞋感官屬性詞頻分析

    借助爬蟲程序和軟件對天貓平臺的漢服女繡花鞋的商家旗艦店店鋪的名稱、商品名稱進行原始數(shù)據(jù)爬取采集。先對初步的詞匯進行整理,然后利用微詞云軟件對其重復的詞匯進行篩選,分析感官高頻的描述性名詞,得到圖1 所示的店鋪名稱和商品名稱的詞云圖。

    由圖1 經(jīng)分析可知,漢服女繡花鞋消費者感官的天貓平臺店鋪名稱和商品名稱最高頻的描述性名稱分別為25、235 個。高頻的店鋪上描述詞“服飾、鞋類、魅力、南國”容易引起消費者的眼光,“中學生、民族、古風、鞋子”等詞語融入商品名稱易引起關(guān)注。這為從事漢服女繡花鞋的平臺商家在店鋪命名、商品起名給予指導參考。

    3.2 一元回歸結(jié)果分析

    為了更好地研究天貓平臺漢服女繡花鞋網(wǎng)絡(luò)口碑各影響變量之間以及各變量與女繡花鞋月銷量之間的相關(guān)性程度,課題利用SPSS19.0 統(tǒng)計分析軟件進行分析,得到彼此之間的相關(guān)系數(shù),如表2 所示。

    表2 分析可知,在8 個變量中,漢服女繡花鞋累積評價(0.747)、人氣量(0.865)、店鋪描述分值(-0.316)與其月成交量具有顯著的相關(guān)性,但描述分值與其呈負相關(guān)。假設(shè)H6 不成立。其他變量與天貓平臺漢服女繡花鞋月成交量沒有顯著的相關(guān)性。因此可以得到基本判斷天貓平臺漢服女繡花鞋網(wǎng)絡(luò)口碑下,女繡花鞋的價格、庫存量、送積分值、店鋪服務(wù)分值和物流分值對其銷售影響不大,其假設(shè)結(jié)論H1、H3、H4、H7、H8 不成立,H2、H5 假設(shè)成立。

    圖1 天貓平臺漢服女繡花鞋消費者感官店鋪名稱(1)、商品名稱(2)詞云圖Fig.1 The cloud diagram of name of sensory store for consumers of embroidered shoes of Hanfu(1)and product name(2)on Tmall

    為了探索實證分析漢服女繡花鞋網(wǎng)絡(luò)口碑各變量維度與月成交量理論數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)之間的差異,加快為天貓平臺電商企業(yè)研發(fā)產(chǎn)品提供思路,課題借助曲線估計的方法(研究兩個變量之間非線性關(guān)系)進行模型方程擬合,如果模型可以進行擬合,說明顯著性關(guān)系高,反之顯著性不高。依次與漢服女繡花鞋月成交量呈現(xiàn)正向關(guān)系各維度變量進行擬合,結(jié)果如圖2 所示。

    表2 各口碑變量之間及與女繡花鞋月成交量相關(guān)矩陣系數(shù)表Tab.2 The matrix coefficient table of the correlation between the variables and the monthly turnover of embroidered shoes

    圖2 累積評價(a)、人氣量(b)、服務(wù)分值(c)、物流分值(d)與漢服女繡花鞋月成交量關(guān)系曲線估計模擬圖Fig.2 The curve estimation simulation diagram for cumulative evaluation(a),collections(b),service score(c),logistics score(d)and monthly turnover of female embroidery in Hanfu

    由圖2 可知,漢服女繡花鞋的月成交量與累積評價、人氣量可以進行方程擬合,曲線和線性的擬合度相對較高,說明這2 個變量與女繡花鞋的銷量具有顯著的相關(guān)性,而服務(wù)分值、物流分值變量的曲線模擬圖無法擬合,說明與女繡花鞋網(wǎng)絡(luò)銷量沒有相關(guān)性。由此可見,天貓平臺網(wǎng)絡(luò)口碑評價體系中,對漢服女繡花鞋進行評價,更易引起追求漢服消費者對配飾女繡花鞋的關(guān)注,隨著評價數(shù)量的增多,有利于購買意愿者對女繡花鞋產(chǎn)品信息更多的了解,促進購買行為的發(fā)生;同時,隨著女繡花鞋人氣量(收藏數(shù)量)的增多,表明消費者對該產(chǎn)品的購買意愿程度高,消費行為的發(fā)生幾率也越高,且二者呈現(xiàn)正相關(guān);而服務(wù)分值、物流分值在店鋪產(chǎn)品信息的左上角,且天貓平臺設(shè)置的字體本身較小,不易引起消費者關(guān)注,實際中采集數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)評分值本身差距較?。?.7~4.9 分之間,滿分 5 分),因此對女繡花鞋的月成交量影響不是很顯著。

    3.3 多元回歸分析

    因選取了8 個網(wǎng)絡(luò)口碑的變量維度,各變量彼此之間可能存在多重共線性問題引起誤差,課題結(jié)合前面提出的研究假設(shè),采取逐步多元回歸的方法分析各個變量之間的線性關(guān)系,全面分析網(wǎng)絡(luò)口碑對漢服女繡花鞋月成交量影響,對此建立如下模型:

    其中,α1~α8為待估計參數(shù);α0為常數(shù)項;e i為誤差項;X1~X8則分別代表漢服女繡花鞋的價格、累積評價數(shù)量、庫存量、送積分值、人氣值、描述分值、服務(wù)分值和物流分值。利用PSS19.0 軟件進行多元回歸分析,將X1~X8采取逐步方式增加到模型(1)中,其回歸結(jié)果如表3 所示。

    表3 模型匯總Tab.3 The model summary

    由表3 可知,隨著各變量維度的逐步進入增加,其R(復相關(guān)系數(shù))、R2(決定系數(shù))、調(diào)整R 方(校正決定系數(shù))都在增加,各模型擬合度都比較好(R2>0.4),這表明模型構(gòu)建合理,可以看出第3 個模型是最優(yōu)模型。由此得出逐步多元回歸分析的系數(shù),如表4 所示。

    依據(jù)文獻[11]認為如共線統(tǒng)計量方程膨脹因子VIF>10 和容差值<0.1,表明存在多重共線性。由表4 可知,X1(價格)、X2(累積評價)、X5(人氣量)這3 個變量Sig.值均小于0.05,由此判斷,彼此之間不存在嚴重的共線性,雖X4(送積分值)變量Sig.值小于0.05,但VIF 值>10,表明存在共線性;其他自變量的顯著性Sig.值均大于0.05,表明對因變量月成交量影響不顯著。可以看出累積評價數(shù)量、價格對漢服女繡花鞋的月成交量有顯著的負向影響,而人氣量對漢服女繡花鞋的月成交量有顯著的正向影響。其最終的標準化模型如下所示:

    表4 系數(shù)Tab.4 Coefficient table

    由多元回歸方程模型(2)可知,天貓平臺的庫存量、送積分值、描述分值、服務(wù)分值、物流分值對漢服女繡花鞋的月成交量影響并不是很顯著。但價格、累計評價和人氣量對其月成交量的影響顯著,可以看出,用戶對漢服女繡花鞋的價格數(shù)量每增加1 個單位,其月成交量減少0.131 個單位,累計評價數(shù)量每增加1 個單位,月成交量減少0.453 個單位,但人氣量每增加1 個單位,月成交量增加1.294 個單位。相比較而言,消費者對漢服女繡花鞋人氣量較為敏感。

    事實上,隨著知識、文化的代名詞95 后、00 后成為對中國優(yōu)秀傳統(tǒng)文化傳承的“復興一代”,漢服女繡花鞋承載更多的是尋根回歸與文化傳遞——東方文化精神。在漢服女繡花鞋的背后,有著中華民族特有的思維、表達和文化底蘊的傳播[12]。因此,隨著“漢服熱”流行,對配飾女繡花鞋的關(guān)注度也呈現(xiàn)上升趨勢,其人氣量越多(高),群體效應(yīng)越容易出現(xiàn),越容易促進銷量的上升。同時,累計評價量越多,對漢服女繡花鞋產(chǎn)品信息了解更多,負面的評論也逐漸增多,其負向作用影響程度也上升。價格也對女繡花鞋銷量呈現(xiàn)負向作用,這表明女繡花鞋定價程度高影響其成交量,這需要電商企業(yè)采取適當?shù)亩▋r策略。

    4 結(jié)論和建議

    本文借助網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件對天貓平臺漢服女繡花鞋在線爬取數(shù)據(jù),以人氣數(shù)量、累積評價、價格、庫存量、送積分值、描述分值、服務(wù)分值、物流分值8 個網(wǎng)絡(luò)口碑變量對其月成交量進行實證研究。通過研究得出以下結(jié)論:

    (1)對各變量之間及與女繡花鞋月成交量之間進行一元回歸分析研究發(fā)現(xiàn),累積評價、人氣量、店鋪描述分值3 個變量對女繡花鞋月成交量具有顯著相關(guān)性,描述分值與其呈負相關(guān)。其他變量不具有顯著的相關(guān)性,曲線模擬圖表明服務(wù)分值、物流分值不能與月成交量進行方程擬合,表明沒有相關(guān)性。

    (2)通過對多元回歸模型進行研究,表明庫存量、送積分值、描述分值、服務(wù)分值、物流分值對女繡花鞋銷量影響不是很顯著。而價格、累計評價和人氣量對其影響顯著,且價格、累計評價對銷量呈現(xiàn)負向作用。

    (3)綜合上述結(jié)論,本文提出提升漢服女繡花鞋月成交量的建議措施:首先,質(zhì)量是產(chǎn)品永恒的話題。企業(yè)研發(fā)需要不斷提升女繡花鞋質(zhì)量,增加用戶深度體驗;其次隨著“社交”模式的出現(xiàn),平臺商家要想方設(shè)法采取各種措施增加產(chǎn)品“爆款”、“熱款”人氣,可以通過好評返現(xiàn)、返券、信息流推送“漢服搭配”等信息進行用戶引導,聚集眼球,增加好的評論,特別要對“民族、古風、中學生”女繡花鞋的產(chǎn)品信息進行有效整合;同時,平臺旗艦店商家要注意充分調(diào)研,確定符合消費者特別是“復興一代”消費者能接受的女繡花鞋心理預期價格。

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