基于文本挖掘的线上零售超市顾客满意度研究开题报告

 2020-02-10 11:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

根据CNNIC2019年2月28日发布的第43次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示,截至2018年12月,我国网民规模达8.29亿,普及率达59.6%,较2017年底提升3.8个百分点,全年新增网民5653万,我国手机网民规模达8.17亿,网民通过手机接入互联网的比例高达98.6%。

在用户越来越注重消费体验,电子商务网站更加注重消费者需求的背景下,本文以顺丰优选网站为例,通过分析顾客评论,得出影响顾客购物体验的主要因素,建立在线零售超市顾客满意度模型,探讨评论文本对其他顾客购买决策的影响,提出网站优化建议,帮助运营者定量的了解用户体验满意度,从特定方向提高顾客满意度,增加用户粘性,实现销售额增长。

以顺丰优选为例在评论中获取数据来建立顾客满意度模型,探讨评论对顾客购买决策的影响,具有一定的现实意义。理论意义:本文将文本挖掘方法运用到对在线零售超市顾客满意度的研究中,结合定量研究,找出顾客满意度的影响因素,拓展了文本挖掘技术的应用范围;在传统满意度模型的基础上进行改进,建立适用于在线零售超市的顾客满意度模型,对此类电商平台增加顾客忠实度提供了理论支持。现实意义:电商平台可以根据找出的影响顾客满意度的主要因素,按照实际情况调整商品质量或服务,建立和提升顾客忠诚度,增加重复性购买行为,创造良好口碑,提升企业竞争能力。对顾客而言,企业对满意度的重视可以使顾客做出合理的购买决策,降低网购风险,获得优质的商品和服务,提高生活品质。

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