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基于文本挖掘的速卖通平台女性消费者连衣裙偏好分析

2021-9-14 16:16| 发布者: Fuller| 查看: 220| 评论: 0

摘要: 今天分享的这篇范文的原作者利用 GooSeeker 集搜客采集速卖通平台,搜索“women dress”关键词,按照销量排行前 60 名,即 PC 端第一页的产品数据信息,包含产品基本信息、销量数据、价格数据等;其次逐条收集销量前 ...

今天分享的这篇范文的原作者利用 GooSeeker 集搜客采集速卖通平台,搜索“women dress”关键词,按照销量排行前 60 名,即 PC 端第一页的产品数据信息,包含产品基本信息、销量数据、价格数据等;其次逐条收集销量前 60 名产品的特征属性信息;最后再次利用 GooSeeker 爬取速卖通平台连衣裙销量前 60 名产品的全部客户评价信息以及差评信息。基于爬取到的速卖通平台商品评论数据进行文本挖掘,从而分析得出速卖通平台上女士连衣裙消费者偏好,为开展跨境电商销售的商家进行连衣裙产品设计提供参考,同时对企业在跨境电商平台的产品开发和设计提供思路。

怎样收集研究需要的速卖通商品评论数据?

在之前的一篇文章《分析电商评论发现消费者话题-数据采集篇》中,我们和大家分享了怎样使用gooseeker的快捷采集,收集电商产品的评论信息(实际抓取了京东,天猫,苏宁这3家的自营iphone12的用户评论),为进一步的数据挖掘分析实践做准备。

对于速卖通,gooseeker快捷采集也有好几个快捷采集工具可以直接使用:

1. 速卖通商品评论

2. 速卖通商品搜索列表

3. 速卖通商品问答数据采集

4. 速卖通商品详情_图片下载

5. 速卖通商品详情

这些快捷采集可以配合使用,添加网址启动采集即可,完成后打包下载excel数据表。

资讯版块近期也发布了几篇分析电商评论发现消费者话题的文章:

1. 分析电商评论发现消费者话题-分词和情感分析篇

2. 分析电商评论发现消费者话题-数据采集篇

3. 分析电商评论发现消费者话题-LDA主题分析篇(Jupyter Notebook)

4. 分析电商评论发现消费者话题-生成走势图(Jupyter Notebook)

1,论文范文的基本信息

标题:基于文本挖掘的速卖通平台女性消费者连衣裙偏好分析

引用格式:聂爽爽,王维红.基于文本挖掘的速卖通平台女性消费者连衣裙偏好分析.现代纺织技术. https://doi.org/10.19398/j.att.202009025

作者:聂爽爽1  王维红2

作者单位

1. 绍兴职业技术学院范蠡商学院

2. 东华大学旭日工商管理学院

关键词:文本挖掘;跨境电商;消费者偏好;评论数据;连衣裙;

基金资助:2020年度绍兴哲学社会科学“十三五”规划重点研究课题(135532);

摘要

产品的开发设计是企业开展跨境电商的第一步,也是跨境电商能否成功的最重要因素。在网络销售平台中,连衣裙作为女装的一个主要类目,在各销售平台的搜索量和销售量都占据了重要比例。客户评论数据是客户对于产品最直接的反馈,差评更是线上抱怨言语行为的最好体现。选取连衣裙为研究对象,通过爬取速卖通平台上销量前60的连衣裙,研究其产品属性,并对其评论数据及差评数据进行文本挖掘,从而分析得出速卖通平台上女士连衣裙消费者偏好,为开展跨境电商销售的商家进行连衣裙产品设计提供参考,同时对企业在跨境电商平台的产品开发和设计提供思路。

2,电商产品在线评论挖掘的意义

电商的在线评论中蕴含着大量的和用户以及产品相关的有用信息,这些信息对在线平台的经营管理具有巨大的商业价值。

产品的在线评论属于口碑(WOM,Word-of-Mouth)的范畴,对口碑的研究是管理学中非常热门的课题方向,因为很多经典的实证研究都证明——用户在购买产品时大多会参考口碑信息,其购买行为以及后续对产品的体验和评价都会直接或者间接地受到口碑的影响。因此,对于电商平台来说,重视口碑数据的分析,并且对口碑内容进行管理,是非常重要的互联网运营工作。

通过在线评论的挖掘,能够对产品选购,平台运营的优化提供实际的数据支撑。

1、产品评估

通过在线评论,平台运营者可以把握产品的质量情况,了解用户对产品的喜好及购买欲望,从而更好地与竞品进行对比分析、规划产品的未来发展战略。在线评论经常是一段文字,而不是一个单独的打分分值,因此可以基于情感分析技术挖掘用户在每一个产品维度上的情感态度,对产品进行全方位、系统的精益化评估!

2、产品优化

通过在线评论,平台运营者应当通过文本挖掘(Text Mining)解析并统计有关产品属性的信息,并从中找到那些重要的属性予以关注。对于那些重要的属性,结合通过情感分析技术获得的用户主观评价水平,在产品后续的优化改进环节中加以考虑。重要的属性应当具备至少如下一种特征:。

3,本范例的研究总结

通过gooseeker网络爬虫软件收集速卖通商品评论数据,进行文本挖掘--做基于词频的分析和基于社会网络图的分析, 分析得出客户的偏好, 主要是下面3点:

1. 产品特征的偏好

2. 产品质量的偏好

3. 物流和卖家服务的偏好


鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋

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