网购评论要素对客户满意度的影响

-.z...网购评论要素对客户满意度影响的实证分析网购评论要素对客户满意度影响的实证分析mentsafterpurchasefactorsmentsafterpurchasefactorsandtheirimpactoncustomersatisfaction——AnalysisbasedTmallWomen'sproducts学校名称**师*大学参赛人员陈小艳、王露、戴圣凯指导教师王宏伟-.z目录TOC\o"1-3"\h\z\u23101表格和插图清单 I11014表格 I24686插图 V13403摘要i23000一、绪论 119585(一)研究背景 113907(二)研究思路与方法 212775二、理论根底 322720(一)客户满意度定义 32409(二)客户满意度影响因素 329184三、研究设计 318934(一)数据描述 318578(二)研究方法设计 317971四、研究过程与结果 431266(一)评论内容要素分析 419533(二)评论要素定量化 728307(三)评论要素与客户满意度的线性回归分析 921858五、研究结果与启示 1212354(一)研究结果 1218727(二)研究启示 1315264六、结论 1416300参考文献 15-.z网购评论要素对客户满意度的影响——基于天猫商城女装产品的分析摘要内容摘要：结合目前女装产品在网络购物中的重要地位，以及网购消费者的购置心理。以天猫商城平台的女装产品的在线消费者评论为研究对象，从天猫商城收集女装类产品的在线评论1500条，应用E*cel对数据进展统计、整理，从每条评论中提取出评论要素。利用SPSS统计分析软件对评论要素与客户的满意度进展多元线性回归，找出两者之间的关系，建立各类评论要素与客户满意度之间的数学关系模型。关键词：在线评论客户满意度评论要素女装产品mentsafterpurchasefactorsandtheirimpactoncustomersatisfaction——AnalysisbasedTmallWomen'sproductsAbstract:Inordertorecognizethekeycontentelementsofonlineconsumerreviewandtheireffectsoncustomersatisfaction.biningwiththeimportantpositionofWomen'sproductsinonlineshopping.InTmallwomenonlineconsumerproductreviewsforthestudy,Icollect1500reviewsaboutgarmentsfromTmall.StatisticsandsortingoutthereviewcontentswithE*cel,analyzethereviewcontentswithSPSS,ande*ploretherelationshipsbetweenkeyreviewcontentsandcustomersatisfactionwithregressionanalysis.Keywords:onlinereview;customersatisfaction;reviewelements;Women'sProducts-.z网购评论要素对客户满意度的影响——基于天猫商城女装产品的分析绪论研究背景对于电子商务卖家来讲，想要在剧烈的市场竞争中赢得市场地位，必须抓住两个关键点，一方面是要满足客户的需求，另一方面则是要为客户创造价值。因此卖家不仅要了解客户的需求特征为之提供满意的产品和效劳，也要在此过程中向客户宣传自己的企业形象和产品，到达促进销售的目的。然而最能直接展示客户需求特征的便是在线客户评论。对于客户来讲，与企业自身公开的信息相比，在线客户评论反映出的企业产品和效劳的信息更容易影响客户的购置决策［１］。就目前而言，国内外的许多学者已经对在线评论行了大量的探索与研究［２,3］，主要涉及到在线评论的效果及其对企业的产品销售两方面的影响，研究结果也确定了在线评论的研究意义。对于客户来说，具有具体评论内容的在线评论对客户的影响远大于只有简单评分的在线评论［２］，而且评论内容的字数越多、质量越高在线评论越有意义［3］。从客户关系管理的角度出发，维持一个老客户的优势远远超过开发一个新客户，所以获得忠诚的客户是每个企业的愿景。因此对每个企业来讲，提高客户满意度势在必行。从不同年龄阶段的消费群体的横向比拟来看，影响不同年龄阶段的客户购置决策的因素是不同的，购物的品牌决定60后的购置决策[4]，这个阶段企业关注的重点在于自身的品牌建立及品牌营销；70后任然看重品牌的性价比，并且产品的价格也具有相应的影响[4]，因此这个阶段企业应该兼顾品牌及产品价格两个方面；80后的关注重点由品牌转向的口碑，并且开场对用户的在线评价有了一定的关注[4]，可见这个阶段客户的需求特征渐渐由企业导向转向客户导向；而在线客户评论很大程度决定了90后的购置决策[4]。可见随着时代的变化，影响顾客网购的主要因素也在不断的发生变化，在线客户评论在客户购置行为中具有深刻的影响。同时有数据显示，截止到2014年6月，全国电子商务交易额达5.85万亿元，同比增长34.5%[5]，可见几年来电子商务产业开展迅猛。与2013年底相比，我国网民使用网络购物的比例从48.9%提升至52.5%[5]。“双十一〞购物节销售数据节节攀升，基于天猫商城这个平台，目前天猫平台上的店铺数量排名第一的是服饰类，共约2万多家。2012年“双十一〞天猫商城成交金额高达132亿元，成交金额排名前200商家成交50亿元，占比为37.88%[6]。其中前200中的136家大类服装(含服装、家纺、鞋类)商家成交额为36亿元，占前200商家成交额的72%，成交1656万单，平均价格为217元/单[6]。从这些服装类的商家交易情况我们可以发现，休闲装、女装占近50%的份额。数据显示,天猫销售额排名前10的品牌中,有7家来自服装家纺行业,正好印证了那句话：“淘宝里服饰永远是大头，大头里女装永远是大大头。[6]〞因此女装在天猫商城有着举足轻重的地位，客户是所有企业的利益来源，是所有企业的衣食父母。文献研究发现，我国对于在线评论研究主要集中在以下两个方面：一方面是集中在信息系统领域，将在线评论作为一种非构造化数据进展研究［7，9］；另一方面则是集中在市场营销领域，将在线评论作为口碑营销的手段，从网络营销的角度研究在线评论的作用及价值［10，１1］。综上分析可以发现，从一方面讲国内外已经有很多学者对在线客户评论做出了研究，并且也证实了在线客户评论的重要作用。从另一方面讲客户满意度影响因素及客户忠诚度培养也当前学者研究的热点。但从以往的研究文献中可以看出，学者对客户满意度的研究数据主要来自于市场调查，这种获取数据的方式会引起较高时间本钱、人力本钱、物力本钱，所以这种调查方式不适合短周期、多频次的持续性研究分析。从上面的一系列数据中可以看出女装产品在网络购物占有中举足轻重地位，一些文献中也证实了在线评论与企业产品的销售有密切的关系，并且在线客户评论可以直接反响出客户对企业产品及效劳的*个维度的情感倾向，在则在线客户评论获取的时间本钱、人力本钱、物力本钱比拟低，因此企业可以利用在线客户评论进展短周期、多频次的持续性客户满意度研究分析。基于以上景，我从天猫平台女装店铺的在线评论着手，分析评论中影响客户购物满意度的因素，并且得出这些因素对客户满意度影响的数学模型。研究思路与方法1.研究思路本工程的研究分为三个阶段，第一阶段是在线客户评论中的评论要素识别以及评论要素的提取，第二阶段是把每评论要素定量化，以便用于第三阶段的研究，第三阶段是对第二阶段定量化的评论要素进展线性回归分析，建立评论要素与客户满意度影响的数学模型，并且进一步分析评论要素的评分，得出客户对各个评论要素的情感倾向。2.研究方法调查法从天猫平台的女装店铺中采集一个时间段的在线客户评论1500条。对每条评论进展量化。数据分析。文献研究法收集专著、期刊、论文、调查报告上的数据。信息研究方法通过网络搜索得到所需资料。数据分析法用E*CEL、SPSS或其他相关统计软件和方法进展数据分析。理论根底客户满意度定义客户满意度是客户对*种产品或效劳可感知的实际体验与他们对产品或效劳的期望值之间的比拟[12]。可见，客户满意度是由客户对产品或效劳的期望值与客户对购置的产品或效劳所感知的实际体验两个因素决定的。客户满意度影响因素影响客户满意度的因素是多方面的，包括企业形象、产品、营销与效劳体系、企业与客户的沟通以及客户关心等。本文是先从在线客户评论中提取评论要素，再分析这些要素对客户满意度的影响并且建立数学模型。因此该模型的满意度影响因素不会涉及到所有方面，而是客户直接表现出的影响因素，因此该模型具有比拟强的针对性。研究设计数据描述本文的研究对象是在线用户评论，并且是基于天猫商城的女装产品。引言里也有提到网络购物中服装产品交易占有很大的比重，并且女装产品在服装产品中又是大头。所以针对天猫商城女装产品的在线客户评论所做的研究具有重要意义。从天猫商城的女装店铺收集到的在线客户评论主要是2014年的T恤、衬衫、毛衣、棉服、羽绒服五类服装。考虑到在线客户评论的相似性、整理数据的复杂性以及自身的能力，总共收集了1500条在线客户评论用于研究。数据收集的过程是比拟繁琐的，并且数据的整理和分析是一个很重要的环节，所以在数据收集和分析这一板块需要花费了很多时间和精力。研究方法设计本工程的研究分为三个阶段，第一阶段是在线客户评论中的评论要素识别以及评论要素的提取，第二阶段是把每评论要素定量化，以便用于第三阶段的研究，第三阶段是对第二阶段定量化的评论要素进展线性回归分析，建立各类评论要素与客户满意度之间的数学关系模型，并且进一步分析各类评论要素评分的均值，得出客户对各类评论要素的满意度。具体操作方法如下：在线客户评论要素识别与提取。认真阅读每一条在线客户评论，提取每一条评论中的评论要素。计算评论要素出现的频次以及每个评论要素的比重。评论要素定量化转换。对每一条评论内容涉及到的要素和这条评论反映出的满意度进展5级满意度评分，并且检验其信度。回归分析。通过多元线性回归分析，建立各类评论要素与客户满意度之间的数学关系模型，并且进一步分析各类评论要素评分的均值，得出客户对各类评论要素的满意度详见图1。图1研究流程图研究过程与结果评论内容要素分析仔细认真的阅读在线客户评论是评论要素分析的第一步，并且反复此过程，力求提取的评论要素更准确。该过程提取的评论要素属于细分的要素，我们把此类要素定义为三级要素，提取三级评论要素的过程见表1。表1通过阅读在线评论得到三级评论要素的过程例如在线客户评论三级评论要素质量很好，价格这么廉价，没想到质量还挺好的，穿着大小适宜。暖暖的，没有退色，满意。质量、价格、尺码这家买了N件了，都很满意，还帮朋友买了一件很喜欢，穿在身上很舒服，还继续关注她家，物流很满意面料、送货速度选了一件黑色，收到就试穿了一下，老公说很好，比拟显年轻显气质。这个款修身效果不错，黑色的显瘦效果更好。做工非常细致，面料摸着很舒服。老公给我拍了两*照片，传上来给大家看看。做工、面料衣服质量很好，很修身保暖，客服推荐尺码刚好，效劳态度耐心，发货速度快，好评质量、性能、尺码、效劳态度、发货速度宝贝收到了，质量很好呢，跟店家描述的一样，物流也很快，总分值，好评质量、商品描述一致性、送货速度收到宝贝了，质量好.颜色跟图片上的一样无色差，穿起来很合身，我很喜欢，做工也很精细，卖家效劳也很好，发货很速度，质量、颜色、做工、效劳态度、送货速度所见即所得，衣服挺好的哦，质量也可以，做工、设计、细节都很好，款式很不错，也挺好看的，价格也非常的给力，总的来说性价比高，非常满意的，赞一个，全5分，好评！质量、做工、款式、价格衣服收到了，穿着很合身很舒服，做工很精细，没有色差，卖家效劳态度很好，物流也很快的，对这次购物很满意，下次还来光临，赞、、、、、、、做工、色差、效劳态度、送货速度衣服质量很好，与卖家描述一样。效劳态度蛮好。尺码标准大小适合。好评5分质量、商品描述一致性、效劳态度、尺码太次的衣服了，衣服身肥瘦正好，袖子特别肥，衣服的后面也不是存黑色的，而且衣服的前身特明显的毛病，卖家还说正常，气死我了！我给大家传个图片看看，一个正常，一个有问题的。〔最后一个是正常的〕。下次不会再来了，最失败的一次购物。希望大家引以借鉴吧。质量、颜色、外观通过上述过程提取到的三级评论要素包括：质量、面料、性能〔如加厚、保暖等〕、做工、颜色、款式、尺码、价格、商品描述一致性、商品描述清晰度、色差、发货速度、送货速度、送货态度、配送速度、商家效劳态度、效劳态度、外观、包装、退换货处理。从提取到的三级评论中我们可以发现有些要素之间存在包含关系，并且评论要素层次不清晰。因此需要对三级评论要素进展进一步的概括和分类。经过分析，可以将面料、性能、做工概括为质量。颜色和款式归类于外观。商品描述一致性、商品描述清晰度及色差概括为商品描述。发货速度、送货速度归类于配送速度。送货态度和商家效劳态度概括为效劳态度。通过这个过程，得到了尺码、外观、包装、价格、质量、效劳态度、退换货处理、配送速度、商品描述等九类二级评论要素。进一步分析，可以发现二级评论要素涉及到商品的产品和效劳两个方面。因此可以将尺码、外观、价格及质量归类于产品大类，而包装、效劳态度、退换货处理、配送速度及商品描述归类于效劳大类。从而得出产品和效劳两类一级评论要素。通过上述三个过程可以得出评论要素的三级层次图，详见图2。图2评论要素的三级层次图从图2中，我们可以清晰的看到提取到的评论要素以及清晰的要素层次构造。为了进一步了解在网络购物过程中客户关注的重点，对评论要素的频次和频率进展分析。对于一级评论要素产品和效劳，产品受到的评论比拟多。对于二级评论要素，商品的产品方面质量和外观受到的评论比拟多，商品的效劳方面效劳态度、配送速度以及商品描述三类受到的评论较多。按照评论要素出现的频次排序，二级评论要素的由多至少的顺序依次为：质量、外观、配送速度、效劳态度、商品描述、尺码、价格、退换货处理、包装。评论要素出现的频次及频率详见表2。表2评论要素出现的频次及频率一级评论要素二级评论要素频次频率/比重〔%〕产品质量94431.77外观44915.11尺码2197.37价格1414.75效劳配送速度39813.4效劳态度36512.29商品描述35011.78退换货处理541.82包装511.72合计2971100评论要素定量化上述对在线客户评论的研究都是停留在定性层面，客户对于商品的满意度是以文本的方式表达，因此无法利用这些评论要素建立评论要素与客户满意度关系的数学模型。所以本阶段需要对每一条评论内容涉及到的要素和这条评论反映出的满意度评分，把所有评论逐条的转化成定量数据，用于下一阶段的回归分析以及客户对各个评论要素的情感倾向等。采用5级平衡量表的方式对提取的评论要素打分。将每个评论要素所对应的客户评论内容反映出的满意度分为5个等级，即依次为+2、+1、0、-1、-2五个等级。+2表示客户对所购置的商品的*一评论要素非常满意，例如*客户在线评论为“衣服质量做工都很好〞。+1表示客户对所购置的商品的*一评论要素一般满意，例如*客户在线评论为“质量也可以〞。0则是表示客户对所购置的商品的*一评论要素没有任何偏向，或未提及该类评论要素。-1表示客户对所购置的商品的*一评论要素不满意，例如*客户在线评论为“面料不大好，会有些起球的〞。-2表示客户对所购置的商品的*一评论要素非常不满意，例如*客户在线评论为“面料很硬，质量太差了〞。总体满意度的提取则是对每一条评论进展总体满意度5级评分，例如评论内容为“宝贝收到了，质量很好呢，跟店家描述的一样，物流也很快，总分值，好评〞，我们可以给这条评论打+2分。评分过程例如详见表3。表3评论要素定量化评分过程例如评论总体满意度尺码外观包装价格质量效劳态度退换货处理配送速度商品描述衣服收到了，包装很仔细，试穿了下，大小正适宜，上身效果好，穿着很好看，非常满意。有需要还会来的。2122000000送来袋子都是破的，号也不准，平常穿的号，到这里就紧，而且袖子还短，不满意的一次，好评怎么来的，物流也超慢，六天才到-2-10-20000-20很厚实的一款棉衣，卖家发货快包装好。面料不错，关键是价位划算。喜欢的朋友可试试哦不错的1001110000棉袄到了包装很好.颜色很正和卖家描述一样。宝贝很喜欢。穿着很适宜。谢谢卖家的热情效劳。还会光临的?2002001002衣服有污渍外包装破损严重联系客服转开转去的没个答复薄和图片不符买了两件-100-200-100-1棉衣收到，包装严实，实物跟描述的一致，面料做工都不错，颜色正，厚实，穿上暖和，款式大气，值1011010001质量还可以，收到的时候外包装的纸盒压变形了，快递态度还好。100-1011000为了保证评分结果的可信度，需要对定量数据的信度进展检验，本工程是通过计算评分结果的cronbach〔克隆巴赫〕ɑ系数来检验数据的信度。cronbachɑ系数越高，则代表其测量的内容信度越高。cronbachɑ系数如果在0.8以上[13]，表示信度良好；cronbachɑ系数如果为0.7，表示可承受[13]；cronbachɑ系数如果为0.6，表示刚好及格，不是很理想[13]；cronbachɑ系数如果在0.6以下[13]，则表示信度不好，应该从新采集数据，从新检验，得到合格的值，数据才有意义。cronbachɑ系数的公式如公式〔1〕：〔1〕其中n表示题项数；表示每一题项分数的样本方差；表示测量总分的样本方差[13]。信度检验可以利用统计软件SPSS来完成，检验结果详见图3。从图3中可以看出cronbachɑ系数为0.653，可见评分结果的信度是可以承受的，可用于下一阶段的研究。图3信度检验结果评论要素与客户满意度的线性回归分析本阶段是利用统计软件SPSS对上一阶段获得的定量化评论要素进展多元线性回归分析。多元线性回归模型可以表示成如下表达式：式中y为因变量，表示客户的总体满意度，、、、…、是模型中的10个未知参数，自变量为尺码*1、外观*2、包装*3、价格*4、质量*5、效劳态度*6、退换货处理*7、配送速度*8、商品描述*9。利用SPSS进展回归分析得到的模型如下：模型中系数的获取详见图4，从图中我们也可以看出回归模型中的每个自变量的Sig均小于0.05，证明模型中的每个因素都具有显著性意义，会对客户的满意度形成显著的影响。为了验证回归模型是否具有意义，我们还需要对回归方程的拟合优度、线性关系以及多重共线性进展检验。检验结果详见图5、图6、图7。从图5中我们可以看出多重判定系数=0.775，说明模型的拟合优度是很好的。图6中，Sig小于0.05，所以可以说明回归模型线性关系显著。从图7中，我们可以看出特征根〔Eigenvalue〕均不等于0，则不存在多重共线性，同时条件指数〔ConditionInde*〕均小于30，所以综合以上数据，本模型不存在共线性问题。综上三个指标的验证，可以证明本线性回归模型具有适用性和数学意义。图4回归系数分析表图5模型拟合优度检验图6回归模型的方差分析图7共线性诊断如以上的回归模型所示，9类评论要素与客户满意度之间存线性关系。从模型中我们也可以看出，9类要素之间相互独立，并且每类要素对满意度都表现为正相关的影响，即商家的产品和效劳要素越接近客户需求，则越容易获得高的客户满意度。为了确定目前客户对各个评论要素的情感倾向，进而了解目前客户对9类评论要素的满意度情况。我们进一步对定量化的9类评论要素的均值进展分析，均值分小于0的只有退换货处理，退换货处理的评分均值为-0.94，说明客户对商家的退换货处理效劳不满意。其余8类评论要素的均值均大于0，均值依次是尺码1、外观1.2、包装0.6、价格1.3、质量0.96、效劳态度0.038、配送速度0.46、商品描述0.96。进一步分析客户满意的要素，可以发现尺码、外观、价格三类要素的客户满意度比拟高，这三类要素均属于商品的产品本身。而包装、效劳态度、配送速度三类要素的客户满意度较低，这三类要素均属于商品的效劳方面。可见目前客户对于网购商品产品本身比拟满意，而对于商家的效劳满意度相对要低得多。综上所述，可以得出天猫商城女装产品客户在线评论的主要评论要素及其对客户满意度的影响，详见表4。表4评论要素及其对客户满意度的影响评论要素非常满意满意不满意产品尺码外观价格质量效劳商品描述配送速度效劳态度包装退换货处理研究结果与启示研究结果通过研究结果分析，根据客户评论要素出现的频次及频率，商品的产品本身的评论要素占所有评论要素的比重为59%，商家效劳的评论要素占所有要素的比重为41%。可见在网络购物过程中，客户关注的重点可以说是六分产品，四分效劳。产品评论要素为尺码、质量、价格及外观4类。效劳评论要素为效劳态度、配送速度、包装、退换货处理及商品描述5类。9类评论要素均对客户满意度具有显著性影响。从客户满意度层面考虑，引起客户不满意的要素主要是效劳要素中的退换货处理。使客户非常满意的要素主要包括尺码、外观及价格。客户满意度较低的要素主要包括效劳态度、配送速度及包装。女装产品属于有形商品，在网络购物过程中，针对于有形商品，产品本身是非常重要的，所以从分析结果中我们也可以看到，商品产品本身受到客户的关注接近60%，当然产品质量是第一关注重点，关注比重到达31.77%，其次是外观，尺码和价格所占比重相对靠后。网络购物过程中价格较低，所以价格要素受到的关注相对较少一些。而质量和外观两类要素具有典型的电子商务环境特征，因为客户无法像在传统的实体商店那样对产品进展查看、触摸及试穿，所以质量和外观两类要素受到了很大关注。针对于效劳类要素，受到客户关注比重最多的是配送速度，包括发货速度和送货速度，虽然物流配送技术及体系日渐完善。但随目前生活节奏的加速及消费者购置心里的转变，客户对于网络购物的配送速度的要求也越来越高。这一要素有时会影响到效劳过程的整体局面，所以备受关注。效劳态度在效劳类要素里的占比排名第二，所以这一要素也有着举足轻重的地位，网络购物相对于传统购物来讲，商家提供的效劳较少，所以客户对于商家的效劳质量要求就会提高，因此这一要素很难到达较高的客户满意度。关注比重排名第三的评论要素是商品描述，这类要素包括商品描述一致性、商品描述清晰度及色差问题。退换货处理和包装两类要素出现的频次较少，但是这两类要素负面倾向明显，很容易引起客户的不满。分析造成客户不满的要素是退换货处理，在退换货处理的过程中会涉及到配送速度、效劳态度以及承当运费的问题，首先商家与客户在运费支付问题上很容易产生分歧，引起客户的不满；其次退换货处理必然会导致商品交易周期延长，在配送速度上也就很难到达客户的期望了；最后是退换货处理的过程会涉及到买卖双方的沟通交流，在沟通过程中卖家解决问题的能力、解决问题的及时性以及处理问题的态度都是卖家效劳态度的表达，所以退换货处理问题解决不当，也很容易引起客户对卖家效劳态度的不满。因此效劳要素中的效劳态度、商品描述、包装、退换货处理、配送速度5类评论要素的关系是非常严密的，一类要素处理不当，很容易引起其他几类要素的连锁反响。这也解释了为什么效劳要素中的几类评论要素获得客户的满意度较低，甚至会让客户感到不满意。分析使得客户感到满意度较高的因素包括尺码、外观以及价格。产品质量的客户满意相对来说也是比拟可以的。这4类评论要素均属于产品要素。产品类要素能够获得较高满意度的原因可以概括为以下几点：天猫平台的监控作用。一方面天猫平台的监控和管制是很严谨的，所以能够很好的控制问题商品的进入；另一方面入住天猫平台的商家都是以企业而非个人的形象对外，所以商品的质量更有保障。目前处在信息时代，信息传播迅速，并且国际文化、商务交流开放互赢，所以商品的款式、版型以及颜色的设计都具有很大的优势，可以快速、准确的迎合买家的口味。价格优势。商品在网上商城的价格相对于传统的实体商店来讲是具有很大优势的，所以再价格要素上很容易赢得客户满意。但是目前消费群体的网购关注要素是多元化的，从上述研究中我们也可以看出价格在所有要素的关注度比拟靠后，仅占所有要素的4.75%。因此商家想要赢得客户仅仅依靠价格战是不可靠的，不仅不能真正吸引客户，反而会影响企业的盈利和可持续开展，陷入低质—低价—低效劳的恶性循环。研究启示电子商务商家赢得市场竞争的关键在于赢得客户，赢得客户关键可以概括为以下几点：全面了解客户的需求，以优惠的价格为客户提供质量优、款式优的商品。商品描述全面、清晰、真实，做到不给客户留疑问、不给客户留遗憾。发货及时并且选择优质的物流合作伙伴，做到以最快的速度、最优的态度为客户带去最满意的商品。专业的客服团队，及时、有效的解决客户的售前、售中及售后问题，有效的沟通可以有效的提升客户满意度。客户网购需求及关注焦点会时常发生转变，商家也要根究客户的关注采取有针对性的措施，提高客户满意度。则如何获得客户的需求及关注焦点，商家可以定期的对客户进展调查分析〔利用在线客户评论，按照如工程所示的方案进展〕，调查周期可以根据商家的产品特性以及产品市场特性来决定，形成满意度提升循环，详见图8。图8满意度提升循环商家做一次调查，便把前一周期的调查结果做一次更新，将调查结果反响到企业内部，内部根据调查结果，作出相应的针对性措施。例如本工程中，我们发现退换货处理引起了客户的不