基于在線評論的京東家電物流服務質量評價研究

摘 要：文章首先基于文獻梳理與統計構建了京東家電物流服務質量評價指標體系；其次采用Python爬取京東商城中家電類商品的消費者評價信息，通過文本挖掘技術對評論文本進行數據處理后，采用TF-IDF算法和情感分析方法對構建的評價指標進行權重計算和情感分析；最后從指標構建的角度出發，對京東家電物流服務過程中存在的問題提出改進建議。

關鍵詞：在線評論；京東家電；物流服務質量

中圖分類號：F252文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025） 17-0191-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.17.048

1 引言

隨著經濟和信息技術的飛速發展，人們的購物方式從最初的線下購物逐漸演變為線上網購。2023年發布的第51次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》[1]顯示，截至2022年12月，我國線上購物的居民達到8.45億，占整體網民的79.20%?？梢?，線上購物已經成為一種消費主流。物流是線上購物的重要環節，物流服務質量水平的高低同樣也會影響線上消費者的購物體驗與滿意度。相較于傳統的市場需求調研，電商平臺的用戶評論數據能更加全面客觀地反映出消費者的關注要素和市場需求。物流服務相關評論的挖掘對提高消費者滿意度和企業物流服務水平有著積極的意義。常浩[2]以快遞行業為研究對象構建SEM-ELSQ模型，并運用SEM對電商物流服務質量進行評價。王二朋等[3]運用LDA主題模型方法分析京東商城中某蘋果的評論數據，據此分析了消費者購買農產品時所關注的四個主要因素。耿秀麗等[4]以生鮮冷鏈物流企業為研究對象，計算出供應商的指標和權重值后，對某生鮮冷鏈物流服務供應商進行了實證分析。

2 研究設計

2.1 指標構建

文章對近十年來研究電商物流服務質量的30篇文獻進行了指標維度的歸納統計，并在SERVQUAL模型和LSQ模型的理論基礎之上，確定了七個維度17個指標的評價體系，具體見表1。

2.2 數據獲取與處理

文章使用Python3.10設置爬蟲規則爬取京東商城中家電類商品的在線評論數據。選取了京東家電模塊下電視、冰箱、空調和洗衣機四個類別下總計40個商品的評論數據作為研究對象。經過對原始評論進行數據清洗、去重后，共剩余34612條有效評論。通過Python編寫代碼對評論文本進行分詞、去停用詞等處理后，得到了與物流服務相關的關鍵詞，即物流關鍵詞。

為了確定各條評論內容所對應的具體指標，文章將提取出的物流關鍵詞作為指標特征詞與構建的評價指標體系進行一一對應。總計將111個物流關鍵詞對應到17個指標中，如表1所示。

通過觀察爬取到的消費者評論數據后發現，通常一條評論中會涵蓋多個與物流服務相關的評價，因此，在將評論內容與具體指標進行對應之前，需要將評論文本進行斷句處理。文章通過Python編寫代碼的方式，將評論內容中含有指標特征詞的文本進行保留，將其分類至對應的指標及維度，進而實現評論內容與指標的對應。

2.3 情感分析計算

文章選用的是基于情感詞典的文本分析方法，即通過對各語料庫中的詞語進行賦值并設計相應的情感算法來計算評論文本的情感得分。并以各指標下評論內容情感總得分的均值作為各指標的情感評價得分。具體步驟如下。

2.3.1 構建情感詞詞典

本研究的情感詞詞典以知網Hownet為基礎，將“中文正面情感”和“中文正面評價”兩個詞典合并為積極詞典；將“中文負面情感”和“中文負面評價”兩個詞典合并為消極詞典。另外，文章統計了該詞典中不包含的一些當代網絡流行詞及物流領域的詞，將其一并加入對應詞典中。例如，將“好評”“贊”“物美價廉”“給力”等詞語加入積極詞典；將“差評”“垃圾”“耗電”“慢”等詞語加入消極詞典。將積極與消極情感詞典中的詞分別賦值為1、-1分。

2.3.2 構建程度副詞詞典

在商品的評論中，雖然有些詞語不帶有情感色彩，但是卻能在一句話中起到修飾情感傾向的作用，即程度副詞。例如，“送貨很準時”和“物流非常快”中，“很”和“非常”這兩個程度副詞就是用來修飾“準時”和“快”這兩個情感詞的。當然，不同強度及類型的程度副詞，在句子中對于情感的修飾程度是不同的，表達出來的效果也各不相同。因此，文章以知網Hownet程度副詞詞典為基礎，參照已有文獻中的分值設置，將程度副詞劃分為6個等級并賦予對應的分值。

2.3.3 構建否定詞詞典

否定詞指在語句中能夠改變句子情感傾向的詞語，如“沒有”“不能”“很少”等。在對評論文本進行情感得分計算時，需要查找并統計每句話中否定詞的個數。如果否定詞的數量為奇數，則該句表達的是否定意思；如果否定詞的數量為偶數，則表達的是肯定意思，其情感傾向不變。文章搜集相關資料后，統計了總計71個否定詞，將其放入否定詞詞典中，并賦值為-1分。

構建好相應的情感詞典后，文章利用Python對評論內容做斷句處理，依次找尋句中的程度詞、情感詞和否定詞，并根據詞語類別的不同賦予對應的分值，從而計算整條評論的情感得分。具體的情感得分計算過程如下。

（1）讀取評論文本，對其進行分句分詞處理；

（2）查找情感詞，判定其詞性是積極還是消極，并根據已分類的積極情感詞典和消極情感詞典對其進行相應的賦值；

（3）在定位到的情感詞前查找程度詞。若有，則根據其對應的分值設置，將其乘以情感值；

（4）情感詞前查找并統計該條評論文本中否定詞的數量。若是奇數，則將情感得分乘以-1，否則情感得分不變；

（5）查找評論文本中是否存在感嘆號，若有，則將情感得分加2；

（6）查看是否找出了所有的情感詞，最后輸出情感總得分S。

2.4 指標權重計算

文章采用TF-IDF算法來計算指標的權重。在表1中，文章已將各指標下的特征關鍵詞進行了分類，而文章中物流關鍵詞即為各個指標下的特征詞。文章通過Python編寫程序計算指標的權重值，將各個指標下所有物流關鍵詞的TF-IDF值相加并歸一化處理后，即可得到各個指標的權重值。

3 結果分析

根據上文中的計算，可以得到各指標的情感得分和權重值結果，文章對京東家電物流服務質量評價的總得分可以表示為：

LSQ=∑［Xi×Weight（keyi）］

其中，LSQ：京東家電物流服務質量的總得分；Xi：指標keyi的情感得分；Weight（keyi）：指標keyi的權重。

各維度及指標的具體計算結果如表2所示。

4 提升對策

文章從指標構建的七個維度出發，對京東家電的物流服務提出以下提升建議。

4.1 重點關注經濟性和信息性維度

“經濟性”維度中，對于家電類這種需要服務人員上門安裝的產品，京東家電應建立健全統一的收費制度。例如，對物流服務各個流程中的費用收取進行嚴格把控，針對首次運費和退換貨費用也應提前告知消費者。尤其是安裝費用，堅決杜絕售后安裝人員變相收費、額外收費的行為。相關安裝人員也應遵守公司規定、價格法律及行業準則，杜絕變相收費、誤導欺詐等行為，為消費者提供一個良好的購物平臺，從而提升消費者在京東家電中的購物體驗。

“信息性”維度中，京東家電平臺需要緊跟時代的步伐，借助大數據、云計算和人工智能等技術，加強對商品物流信息的收集、追溯、共享及分析。另外，對于平臺內部的物流信息系統也應做到定期檢查、及時更新并升級優化，方便消費者隨時隨地查詢貨物的運輸狀態。通過建立商品誤差信息收集、處理、反饋機制，為消費者提供全面、準確的信息查詢服務。

4.2 積極改進響應性和可靠性維度

“響應性”維度中，京東家電平臺應重視消費者的相關投訴問題?？头藛T要提高自身的專業素養，及時處理并解決消費者的相關投訴。必要時，可通過對消費者進行電話回訪、售后服務打分等環節，來排查清楚消費者真正投訴及不滿意的具體原因。

“可靠性”維度中，京東家電平臺應注重商品包裝的合理性。在商品的包裝方式和包裝材料上應該更加科學、嚴格，從物理角度避免貨物在中轉節點由于包裝簡陋而產生破損的情況。另外，對于商品的退換貨問題，京東家電平臺要給予高度重視，簡化退換貨處理程序、縮短退換貨時間。通過了解消費者真實、具體的退貨原因，從中找出存在的問題及改進的方向。

4.3 繼續保持移情性、時效性和方便性維度

“移情性”維度中，京東家電平臺應加強提升客服人員的服務態度，通過對客服部門進行專門的整頓培訓，適當增加客服滿意度考核等方法來提升客服人員的整體素養，在此基礎上全面優化物流服務人員的專業技能。具體包括物流運輸人員、售后安裝人員的專業技能和客服態度等。

“時效性”維度中，及時、快速地發貨能夠在一定程度上增加消費者的物流服務體驗，從而增加對平臺的好感度?！鞍l貨速度”指標的情感得分為0.858，排名第三，可見消費者對京東家電平臺的發貨速度較為滿意，應當繼續保持。不足之處主要體現在退換貨處理速度（0.380）上，京東家電平臺應努力簡化退換貨處理流程，縮短商品的退換貨周期，進而提升消費者對京東家電平臺的好感度。

“方便性”維度中，“門到門運輸”指標（0.0220）的權重值較高，可見顧客對家電這種偏大型的商品是否能送貨上門十分關注，其對應的情感得分（0.857）也較高，說明京東家電平臺在商品送貨上門這一方面做得比較好，應在這方面繼續保持。

參考文獻：

[1]中國互聯網絡信息中心.第51次中國互聯網絡發展狀況統計報告[R].北京：中國互聯網絡信息中心，2023.

[2]常浩.基于結構方程模型的快遞行業物流服務質量評價研究[J].中國物價，2014（6）：69-72.

[3]王二朋，倪鄭宇.農產品線上消費者的偏好特征研究——基于“京東”銷售蘋果在線評論數據的分析[J].價格理論與實踐，2020（2）：120-123.

[4]耿秀麗，谷玲玲.基于改進ER的生鮮冷鏈物流服務質量評估方法[J].計算機應用研究，2020，37（5）：1460-1464.