電子商務交易糾紛對評價結果影響的實證研究

鄧之宏 邵兵家 羅 旋

內容摘要：本文以淘寶網手機產品的交易糾紛為樣本，應用數據挖掘方法，就交易糾紛對評價結果的影響進行了實證研究。最后基于研究結論對賣家和交易平臺提供商提出了相關的對策建議。

關鍵詞：電子商務交易糾紛評價數據挖掘淘寶網

中圖分類號：F724.6

文獻標識碼：A

隨著中國網絡購物環境的改善，網絡購物市場的增長趨勢明顯。在制約電子商務發展的因素中，交易風險及其糾紛處于首位。研究電子商務交易中的糾紛類型及其對評價結果的影響機理，對于賣家和交易平臺提供商具有重要的指導價值。

研究模型

網上交易糾紛(Online TransactionDispute，OTR)是C2C電子商務風險的一種。交易糾紛產生的原因主要是“信息不對稱”，增加了交易風險。交易平臺在線信用系統是降低交易風險的一種有效形式，用戶可以通過信用度和歷史評價來考察賣家的誠信度。交易后買家對賣家繪予中評或差評的行為是顧客抱怨行為的一種有效形式。

基于上述文獻回顧，本文構建了以下網上交易買家對賣家評價結果與糾紛類型的研究模型，如圖1所示。

糾紛類型。相關調查表明，商品質量與物流問題是網購用戶有不愉快經歷的兩個主要方面。根據本研究收集的數據并結合文獻，本文對網上交易糾紛進行分類，結果如表1所示。

評價等級。C2C交易平臺的信用系統把買家對賣家評價等級分為好評、中評和差評。買家對賣家的負面評價等級有“中評”和“差評”兩個等級。本文假設網上交易中不同的糾紛類型，會造成買家的不滿意程度不同，進而買家給賣家的負面評價等級也不同。因此，提出如下假設：

假設1：不同的糾紛類型，會造成買家對賣家不同的負面評價等級。

賣家信用。C2C網站提供的信用機制記錄了網上交易雙方在過去交易行為中的歷史信用情況，即信用度。信用度雖然只是記錄了歷史信用情況，但交易人可以據此作為對交易對象未來交易行為的一種預期。根據Oliver的預期不確認理論，顧客根據購前預期與績效表現的比較結果判斷是否滿意。C2C賣家信用越高，則買家的預期越高，那么發生糾紛以后，預期與感知產品質量差距越大，從而顧客不滿意程度更大。因此。提出如下假設：

假設2：在商品價格相當的條件下，賣家信用值越高，發生同類型糾紛后買家越有可能對賣家做出“差評”。

產品價格。產品價格與顧客抱怨行為之間存在正相關關系。網上買家對越便宜的商品越不看重商品質量，即使商品有質量問題買家也可能忍受。但如果商品價格較高，買家就會嚴格起來。本文認為，價格越高的商品，越容易引起交易糾紛，并且越易引起買家的抱怨。因此，提出如下假設：

假設3：在賣家信用值相當的條件下，商品價格越高，發生同類型糾紛后買家對賣家越可能做出“差評”。

研究設計

本文樣本來源于淘寶網的信用評價系統。即買家對賣家的中評和差評記錄。選擇淘寶網是因為它是目前國內市場占有率第一的C2C電子商務交易平臺，能夠反映我國C2C交易糾紛的各種現狀。

本文選擇淘寶網上的手機類商品作為調查對象，主要基于以下三個原因：一是手機類商品是購買用戶數較多的一類商品；二是手機類商品能夠體現交易糾紛的特點，包含了所有的四類交易糾紛；三是手機類商品價格范圍變化較大，從200元到5000元范圍的商品均存在，能夠測度價格變化的影響。

研究使用的交易數據來自淘寶網的賣家信用、產品價格和交易后買家對賣家的評價，屬于第一手數據。本文采用分層隨機抽樣方式選取175家店鋪共計1400條糾紛作為樣本，其中中評735件，占52.5％，差評665件，占47.5％。

數據處理

(一)樣本基本信息

本文使用SPSS16.0對1400個糾紛樣本的賣家信用、商品價格進行描述性統計分析，結果如表2所示，對糾紛類型進行多響應變量的頻數分析，四類糾紛發生的頻次及其占樣本的百分比如表3所示。

(二)關聯規則挖掘

為了獲得各種糾紛和評價結果之間的關聯關系，本文使用SPSS Clementine11.1對各種糾紛和評價結果進行Apriori多維關聯規則挖掘，經過篩選得出14條支持度在2％以上，置信度在50％以上的有意義的關聯規則，如表4所示。

根據表4的關聯規則發現，不同形式的糾紛。會造成買家對賣家不同的評價結果，假設1成立。

(三)二維聚類分析

上述的關聯規則數據挖掘沒有考慮到賣家信用和商品價格對評價結果的影響，事實上，賣家信用和商品價格可能會影響買家對賣家的評價。因此，本文使用SPSS16.0對樣本的賣家信用值和產品價格進行K-Means二維聚類，結果如表5所示。

由表5看出，第4類和第8類樣本的價格相近，第4類樣本的賣家信用值遠高于第8類樣本。本文分別對第4類的260個樣本和第8類的544個樣本運用SPSSClementine11.1進行關聯規則挖掘，選擇糾紛A1作為研究對象，結果如表6所示。

表6顯示，當糾紛A1發生時，賣家信用較大的第4類有64.08％的買家給賣家差評，賣家信用較小的第8類有61.75％的買家給賣家差評。因此可以認為，在商品價格相當的條件下，賣家信用值越高，發生同類型糾紛后買家越有可能對賣家做出“差評”，假設2成立。

由表5看出，第2類與第7類樣本的賣家信用值相近，而第2類樣本的價格遠高于第7類的價格。本文分別對第2類的64個樣本和第7類的66個樣本運用SPSSClementine11.1進行關聯規則挖掘，結果如表7所示。

表7顯示，當糾紛A1發生時，價格較高的第2類有71.43％的買家會給賣家差評，價格較小的第7類則有63.15％的用戶給賣家差評，因此可以認為，在賣家信用值相當的條件下，商品價格越高，發生同類型糾紛后買家對賣家越有可能做出“差評”，假設3成立。

研究結論

本文通過實證研究發現，不同形式的糾紛會造成買家對賣家不同的評價結果。若單獨出現諸如商品質量問題、商品細節與描述不符這樣的商品糾紛和退換貨標準糾紛、退換貨費用糾紛、退換貨不及時、售后服務態度差這樣的售后服務糾紛，買家大多會給賣家“差評”；而出現貨物延誤、溝通態度差時，買家大多會給出“中評”。糾紛發生時，賣家信用和商品價格也會影響評價結果。在商品價格相當的條件下，賣家信用值越高，發生同類型糾紛后買家越有可能對賣家做出“差評”。在賣家信用值相當的條件下，商品價格越高，發生同類型糾紛后買家對賣家越有可能給“差評”。

對于賣家而言，交易糾紛的發生在所難免，但是要盡量減少交易糾紛，同時，要提高處理糾紛的技巧，避免與買家的沖突激化，減少買家給予“非好評”的可能。賣家應該提高商品的質量，在發布商品的時候做到商品信息實事求是，不夸大其詞，誤導消費者。當買賣雙方出現一些糾紛，賣家更應該提高售后服務質量，及時有效的為買家提供售后支持，盡可能的承擔相應的退換貨費用，否則買家一般也會給出差評。當商品糾紛和售后服務糾紛出現的時候，賣家應該通過積極的與買家溝通，盡量填補買家心中的失落感和不滿意感，從而有效避免買家給出差評或者中評。同時，在發生糾紛時，賣家的態度至關重要，特別是賣家信用值較高或者交易商品價格較高時糾紛處理不當，更易遭到差評。

對于交易平臺提供商而言，需要進一步完善信用評價系統，制定交易糾紛認定和處理標準。現在的評價系統只是把賣家的交易結果進行匯總，缺乏更為詳細的統計。而買家在選擇賣家時，不單單注意賣家的信用值，更關注交易糾紛結果的成因。如果能夠基于歷史統計的結果，為買家提供交易糾紛類型發生的可能性預警，對于促進交易的進行將有幫助。同時，為了有效處理買賣雙方的交易糾紛，提供公平的網上交易環境，交易平臺提供商有責任制定交易糾紛認定和處理標準，如針對不同的商品類別細化商品質量糾紛判定細則和處理辦法，只有這樣，當發生糾紛時，才有章可循，責任明確，有效處理糾紛，使得買賣雙方達成共贏，既幫助買家解決了問題，又提高了賣家的好評率。