【摘 要】
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以B2C电商零售市场为研究主体,探究感知客户服务满意度影响因素及其重要性权重大小的方法,识别客户需求从而提高企业物流服务资源配置效率。通过对家电产品在线评论数据进行
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(71572058)
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以B2C电商零售市场为研究主体,探究感知客户服务满意度影响因素及其重要性权重大小的方法,识别客户需求从而提高企业物流服务资源配置效率。通过对家电产品在线评论数据进行高频词的统计,建立语义社会网络,提取与售后服务有关的评论要素,识别评价维度。将评论语言转换为结构化数据,人工对训练样本提及到的评价维度进行识别与权重编码,训练神经网络并运用模型自动预测各评价维度在评论中权重大小。最后,对不同产品客户群体的评论数据进行满意度影响因素权重的分析,得到结论:随着产品属性特征的改变,满意度影响因素的重要性也会有所变化。
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