石文奇 ，程凡 ，劉靜 ，陳志軍 ，周云鵬

(1.絲路文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)研究中心陜西國(guó)際商貿(mào)學(xué)院，陜西西安712046；2.武漢紡織大學(xué)，湖北武漢430073)

隨著互聯(lián)網(wǎng)傳播的極速發(fā)展，電商、社會(huì)化媒體為消費(fèi)者的購(gòu)物消費(fèi)和社交帶來(lái)了深刻的變革。網(wǎng)絡(luò)信息交流、獲取以及營(yíng)銷決策的方式，使得更多的消費(fèi)者愿意分享自身的體驗(yàn)。

而消費(fèi)者對(duì)所需產(chǎn)品做出正確的購(gòu)買決策，需要對(duì)線上平臺(tái)所需的各類信息進(jìn)行收集整理和評(píng)估，而網(wǎng)絡(luò)口碑成為引領(lǐng)其做出購(gòu)買意愿的重要信息源之一?？诒虿皇軙r(shí)空限制，傳播速度快等特點(diǎn)，很多學(xué)者研究認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)潛在的消費(fèi)者影響比廣告作用顯著。為此，如何利用互聯(lián)網(wǎng)派生出來(lái)的大數(shù)據(jù)，及時(shí)準(zhǔn)確搜索掌握網(wǎng)絡(luò)口碑情況，對(duì)于服飾類產(chǎn)品的銷售至關(guān)重要[1，2]。

而隨著近些年來(lái)新時(shí)期知識(shí)性女性消費(fèi)者崇尚文化的傳承復(fù)興，針對(duì)出現(xiàn)的“漢服熱”等現(xiàn)象，研究漢服女繡花鞋網(wǎng)絡(luò)口碑影響文化女性消費(fèi)的意愿決策就顯得非常有意義。對(duì)此，本文以電商平臺(tái)天貓為例，借助網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件爬取女裝漢服的配飾——女繡花鞋的數(shù)據(jù)和信息，從漢服女繡花鞋的人氣量、累積評(píng)價(jià)、價(jià)格、庫(kù)存量、送積分值、描述分值、服務(wù)分值、物流分值等方面研究其網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)線上女繡花鞋月銷量的影響，進(jìn)而分析影響女繡花鞋銷售的主要因素，挖掘消費(fèi)者關(guān)注的焦點(diǎn)，為電商商家和企業(yè)研發(fā)相關(guān)的鞋類產(chǎn)品提供參考依據(jù)[1]。

1 研究綜述

郭晨[3]借助TAM、ELM 模型相關(guān)變量，從前因變量、中介變量和條件變量出手，分析了網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)女性消費(fèi)者服裝購(gòu)買意愿的影響效果，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的口碑質(zhì)量、可靠性來(lái)源對(duì)銷量有正向促進(jìn)作用，感知特性具有重要的中介作用。黃瑩[4]等人研究也證實(shí)了網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量的相關(guān)性、全面性2 個(gè)維度對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買決策有正相關(guān)關(guān)系，通過(guò)2 個(gè)變量的計(jì)算可預(yù)知推測(cè)消費(fèi)的意愿程度。廖翼[5]等人以在校大學(xué)生為例，分析網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)其消費(fèi)意愿的影響。發(fā)現(xiàn)口碑接受傾向越高，其產(chǎn)品的口碑信息量越豐富，有助于銷量的上升。

由此可見(jiàn)，針對(duì)服飾的網(wǎng)絡(luò)口碑研究報(bào)道較多，但對(duì)鞋類的網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)其銷售的影響未見(jiàn)報(bào)道，且報(bào)道大多數(shù)主要集中在網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)消費(fèi)者的意愿決策之間的關(guān)系[6，7]，與產(chǎn)品的銷量是否有關(guān)系以及各個(gè)口碑之間的影響變量（因素）之間顯著相關(guān)或者無(wú)關(guān)沒(méi)有報(bào)道。對(duì)此，本文憑借URL 網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序和后裔爬蟲軟件爬取天貓平臺(tái)女繡花鞋月銷量的網(wǎng)絡(luò)口碑各變量在線數(shù)據(jù)，進(jìn)而探討其各變量之間的相關(guān)關(guān)系，同時(shí)分析各個(gè)變量與女繡花鞋月銷量之間的關(guān)系。

2 研究假設(shè)與數(shù)據(jù)的挖掘

2.1 研究假設(shè)

現(xiàn)階段針對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑中線上產(chǎn)品銷售量與各個(gè)維度變量之間的關(guān)系研究較多。顧大石[8]從網(wǎng)絡(luò)口碑的方向、數(shù)量、趣味性、時(shí)效性4 個(gè)方面分析了對(duì)消費(fèi)者消費(fèi)決策行為的影響程度，并對(duì)各維度進(jìn)行了數(shù)據(jù)多元回歸分析。李道和[9]等人以京東平臺(tái)為例，通過(guò)挖掘在線評(píng)論數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)茶葉品質(zhì)，品牌、價(jià)格和新鮮度正向促進(jìn)消費(fèi)者滿意度，而配送服務(wù)、茶葉外觀和發(fā)貨速度對(duì)其影響較小。胡媛榮[10]等人對(duì)京東商城電器、圖書和食品三類在線評(píng)論的數(shù)據(jù)進(jìn)行詞本詞頻分析，篩選出識(shí)別速度、包裝、快遞員態(tài)度和退換貨服務(wù)4 個(gè)物流質(zhì)量指標(biāo)體系對(duì)其進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)快遞員態(tài)度、退換貨速度和態(tài)度、包裝方面對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買意愿程度影響較高。李林紅[11]等人以農(nóng)產(chǎn)品收藏?cái)?shù)量、評(píng)論數(shù)量、評(píng)論中圖片的數(shù)量、評(píng)分和價(jià)格6 個(gè)影響因素分析網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)其銷量的影響，結(jié)果顯示收藏?cái)?shù)量、圖片數(shù)量對(duì)網(wǎng)絡(luò)銷量影響顯著，其他因素影響并不顯著?；诖?，課題提出以下的研究假設(shè):

H1:女繡花鞋價(jià)格與其網(wǎng)絡(luò)月銷量呈正相關(guān)；

H2:女繡花鞋累積評(píng)價(jià)數(shù)量與其網(wǎng)絡(luò)月銷量呈正相關(guān)；

H3:女繡花鞋庫(kù)存量與其網(wǎng)絡(luò)月銷量呈正相關(guān)；

H4:女繡花鞋送積分值與其網(wǎng)絡(luò)月銷量呈正相關(guān)；

H5:女繡花鞋人氣量與其網(wǎng)絡(luò)月銷量呈正相關(guān)；

H6:女繡花鞋店鋪描述分值與其網(wǎng)絡(luò)月銷量呈正相關(guān)；

H7:女繡花鞋店鋪服務(wù)分值與其網(wǎng)絡(luò)月銷量呈正相關(guān)；

H8:女繡花鞋店鋪物流分值與其網(wǎng)絡(luò)月銷量呈正相關(guān)。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘

因天貓平臺(tái)主要是旗艦店，商家企業(yè)入駐較多，可信度相對(duì)較高。因此課題借助URL 網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序和后裔采集軟件對(duì)天貓平臺(tái)關(guān)于女漢服女繡花鞋數(shù)據(jù)信息進(jìn)行挖掘采集，對(duì)數(shù)據(jù)整理篩選，剔除月成交、累積評(píng)價(jià)參賽為0 的店鋪數(shù)據(jù)，最終形成數(shù)據(jù)庫(kù)并進(jìn)行實(shí)證分析。采集的數(shù)據(jù)如表1 所示。

表1 漢服女繡花鞋采集的數(shù)據(jù)匯總表Tab.1 Summary table of data collected from embroidered shoes of Hanfu

3 結(jié)果與分析

3.1 漢服女繡花鞋感官屬性詞頻分析

借助爬蟲程序和軟件對(duì)天貓平臺(tái)的漢服女繡花鞋的商家旗艦店店鋪的名稱、商品名稱進(jìn)行原始數(shù)據(jù)爬取采集。先對(duì)初步的詞匯進(jìn)行整理，然后利用微詞云軟件對(duì)其重復(fù)的詞匯進(jìn)行篩選，分析感官高頻的描述性名詞，得到圖1 所示的店鋪名稱和商品名稱的詞云圖。

由圖1 經(jīng)分析可知，漢服女繡花鞋消費(fèi)者感官的天貓平臺(tái)店鋪名稱和商品名稱最高頻的描述性名稱分別為25、235 個(gè)。高頻的店鋪上描述詞“服飾、鞋類、魅力、南國(guó)”容易引起消費(fèi)者的眼光，“中學(xué)生、民族、古風(fēng)、鞋子”等詞語(yǔ)融入商品名稱易引起關(guān)注。這為從事漢服女繡花鞋的平臺(tái)商家在店鋪命名、商品起名給予指導(dǎo)參考。

3.2 一元回歸結(jié)果分析

為了更好地研究天貓平臺(tái)漢服女繡花鞋網(wǎng)絡(luò)口碑各影響變量之間以及各變量與女繡花鞋月銷量之間的相關(guān)性程度，課題利用SPSS19.0 統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行分析，得到彼此之間的相關(guān)系數(shù)，如表2 所示。

表2 分析可知，在8 個(gè)變量中，漢服女繡花鞋累積評(píng)價(jià)（0.747）、人氣量（0.865）、店鋪描述分值（-0.316）與其月成交量具有顯著的相關(guān)性，但描述分值與其呈負(fù)相關(guān)。假設(shè)H6 不成立。其他變量與天貓平臺(tái)漢服女繡花鞋月成交量沒(méi)有顯著的相關(guān)性。因此可以得到基本判斷天貓平臺(tái)漢服女繡花鞋網(wǎng)絡(luò)口碑下，女繡花鞋的價(jià)格、庫(kù)存量、送積分值、店鋪服務(wù)分值和物流分值對(duì)其銷售影響不大，其假設(shè)結(jié)論H1、H3、H4、H7、H8 不成立，H2、H5 假設(shè)成立。

圖1 天貓平臺(tái)漢服女繡花鞋消費(fèi)者感官店鋪名稱（1）、商品名稱（2）詞云圖Fig.1 The cloud diagram of name of sensory store for consumers of embroidered shoes of Hanfu(1)and product name(2)on Tmall

為了探索實(shí)證分析漢服女繡花鞋網(wǎng)絡(luò)口碑各變量維度與月成交量理論數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)之間的差異，加快為天貓平臺(tái)電商企業(yè)研發(fā)產(chǎn)品提供思路，課題借助曲線估計(jì)的方法（研究?jī)蓚€(gè)變量之間非線性關(guān)系）進(jìn)行模型方程擬合，如果模型可以進(jìn)行擬合，說(shuō)明顯著性關(guān)系高，反之顯著性不高。依次與漢服女繡花鞋月成交量呈現(xiàn)正向關(guān)系各維度變量進(jìn)行擬合，結(jié)果如圖2 所示。

表2 各口碑變量之間及與女繡花鞋月成交量相關(guān)矩陣系數(shù)表Tab.2 The matrix coefficient table of the correlation between the variables and the monthly turnover of embroidered shoes

圖2 累積評(píng)價(jià)（a）、人氣量（b）、服務(wù)分值（c）、物流分值（d）與漢服女繡花鞋月成交量關(guān)系曲線估計(jì)模擬圖Fig.2 The curve estimation simulation diagram for cumulative evaluation(a),collections(b),service score(c),logistics score(d)and monthly turnover of female embroidery in Hanfu

由圖2 可知，漢服女繡花鞋的月成交量與累積評(píng)價(jià)、人氣量可以進(jìn)行方程擬合，曲線和線性的擬合度相對(duì)較高，說(shuō)明這2 個(gè)變量與女繡花鞋的銷量具有顯著的相關(guān)性，而服務(wù)分值、物流分值變量的曲線模擬圖無(wú)法擬合，說(shuō)明與女繡花鞋網(wǎng)絡(luò)銷量沒(méi)有相關(guān)性。由此可見(jiàn)，天貓平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)口碑評(píng)價(jià)體系中，對(duì)漢服女繡花鞋進(jìn)行評(píng)價(jià)，更易引起追求漢服消費(fèi)者對(duì)配飾女繡花鞋的關(guān)注，隨著評(píng)價(jià)數(shù)量的增多，有利于購(gòu)買意愿者對(duì)女繡花鞋產(chǎn)品信息更多的了解，促進(jìn)購(gòu)買行為的發(fā)生；同時(shí)，隨著女繡花鞋人氣量（收藏?cái)?shù)量）的增多，表明消費(fèi)者對(duì)該產(chǎn)品的購(gòu)買意愿程度高，消費(fèi)行為的發(fā)生幾率也越高，且二者呈現(xiàn)正相關(guān)；而服務(wù)分值、物流分值在店鋪產(chǎn)品信息的左上角，且天貓平臺(tái)設(shè)置的字體本身較小，不易引起消費(fèi)者關(guān)注，實(shí)際中采集數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)評(píng)分值本身差距較?。?.7～4.9 分之間，滿分 5 分），因此對(duì)女繡花鞋的月成交量影響不是很顯著。

3.3 多元回歸分析

因選取了8 個(gè)網(wǎng)絡(luò)口碑的變量維度，各變量彼此之間可能存在多重共線性問(wèn)題引起誤差，課題結(jié)合前面提出的研究假設(shè)，采取逐步多元回歸的方法分析各個(gè)變量之間的線性關(guān)系，全面分析網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)漢服女繡花鞋月成交量影響，對(duì)此建立如下模型:

其中，α1～α8為待估計(jì)參數(shù)；α0為常數(shù)項(xiàng)；e i為誤差項(xiàng)；X1～X8則分別代表漢服女繡花鞋的價(jià)格、累積評(píng)價(jià)數(shù)量、庫(kù)存量、送積分值、人氣值、描述分值、服務(wù)分值和物流分值。利用PSS19.0 軟件進(jìn)行多元回歸分析，將X1～X8采取逐步方式增加到模型（1）中，其回歸結(jié)果如表3 所示。

表3 模型匯總Tab.3 The model summary

由表3 可知，隨著各變量維度的逐步進(jìn)入增加，其R（復(fù)相關(guān)系數(shù)）、R2（決定系數(shù)）、調(diào)整R 方（校正決定系數(shù)）都在增加，各模型擬合度都比較好（R2＞0.4），這表明模型構(gòu)建合理，可以看出第3 個(gè)模型是最優(yōu)模型。由此得出逐步多元回歸分析的系數(shù)，如表4 所示。

依據(jù)文獻(xiàn)[11]認(rèn)為如共線統(tǒng)計(jì)量方程膨脹因子VIF＞10 和容差值＜0.1，表明存在多重共線性。由表4 可知，X1（價(jià)格）、X2（累積評(píng)價(jià)）、X5（人氣量)這3 個(gè)變量Sig.值均小于0.05，由此判斷，彼此之間不存在嚴(yán)重的共線性，雖X4（送積分值）變量Sig.值小于0.05，但VIF 值＞10,表明存在共線性；其他自變量的顯著性Sig.值均大于0.05，表明對(duì)因變量月成交量影響不顯著。可以看出累積評(píng)價(jià)數(shù)量、價(jià)格對(duì)漢服女繡花鞋的月成交量有顯著的負(fù)向影響，而人氣量對(duì)漢服女繡花鞋的月成交量有顯著的正向影響。其最終的標(biāo)準(zhǔn)化模型如下所示:

表4 系數(shù)Tab.4 Coefficient table

由多元回歸方程模型（2）可知，天貓平臺(tái)的庫(kù)存量、送積分值、描述分值、服務(wù)分值、物流分值對(duì)漢服女繡花鞋的月成交量影響并不是很顯著。但價(jià)格、累計(jì)評(píng)價(jià)和人氣量對(duì)其月成交量的影響顯著，可以看出，用戶對(duì)漢服女繡花鞋的價(jià)格數(shù)量每增加1 個(gè)單位，其月成交量減少0.131 個(gè)單位，累計(jì)評(píng)價(jià)數(shù)量每增加1 個(gè)單位，月成交量減少0.453 個(gè)單位，但人氣量每增加1 個(gè)單位，月成交量增加1.294 個(gè)單位。相比較而言，消費(fèi)者對(duì)漢服女繡花鞋人氣量較為敏感。

事實(shí)上，隨著知識(shí)、文化的代名詞95 后、00 后成為對(duì)中國(guó)優(yōu)秀傳統(tǒng)文化傳承的“復(fù)興一代”，漢服女繡花鞋承載更多的是尋根回歸與文化傳遞——東方文化精神。在漢服女繡花鞋的背后，有著中華民族特有的思維、表達(dá)和文化底蘊(yùn)的傳播[12]。因此，隨著“漢服熱”流行，對(duì)配飾女繡花鞋的關(guān)注度也呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，其人氣量越多（高），群體效應(yīng)越容易出現(xiàn)，越容易促進(jìn)銷量的上升。同時(shí)，累計(jì)評(píng)價(jià)量越多，對(duì)漢服女繡花鞋產(chǎn)品信息了解更多，負(fù)面的評(píng)論也逐漸增多，其負(fù)向作用影響程度也上升。價(jià)格也對(duì)女繡花鞋銷量呈現(xiàn)負(fù)向作用，這表明女繡花鞋定價(jià)程度高影響其成交量，這需要電商企業(yè)采取適當(dāng)?shù)亩▋r(jià)策略。

4 結(jié)論和建議

本文借助網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件對(duì)天貓平臺(tái)漢服女繡花鞋在線爬取數(shù)據(jù)，以人氣數(shù)量、累積評(píng)價(jià)、價(jià)格、庫(kù)存量、送積分值、描述分值、服務(wù)分值、物流分值8 個(gè)網(wǎng)絡(luò)口碑變量對(duì)其月成交量進(jìn)行實(shí)證研究。通過(guò)研究得出以下結(jié)論:

（1）對(duì)各變量之間及與女繡花鞋月成交量之間進(jìn)行一元回歸分析研究發(fā)現(xiàn)，累積評(píng)價(jià)、人氣量、店鋪描述分值3 個(gè)變量對(duì)女繡花鞋月成交量具有顯著相關(guān)性，描述分值與其呈負(fù)相關(guān)。其他變量不具有顯著的相關(guān)性，曲線模擬圖表明服務(wù)分值、物流分值不能與月成交量進(jìn)行方程擬合，表明沒(méi)有相關(guān)性。

（2）通過(guò)對(duì)多元回歸模型進(jìn)行研究，表明庫(kù)存量、送積分值、描述分值、服務(wù)分值、物流分值對(duì)女繡花鞋銷量影響不是很顯著。而價(jià)格、累計(jì)評(píng)價(jià)和人氣量對(duì)其影響顯著，且價(jià)格、累計(jì)評(píng)價(jià)對(duì)銷量呈現(xiàn)負(fù)向作用。

（3）綜合上述結(jié)論，本文提出提升漢服女繡花鞋月成交量的建議措施:首先，質(zhì)量是產(chǎn)品永恒的話題。企業(yè)研發(fā)需要不斷提升女繡花鞋質(zhì)量，增加用戶深度體驗(yàn)；其次隨著“社交”模式的出現(xiàn)，平臺(tái)商家要想方設(shè)法采取各種措施增加產(chǎn)品“爆款”、“熱款”人氣，可以通過(guò)好評(píng)返現(xiàn)、返券、信息流推送“漢服搭配”等信息進(jìn)行用戶引導(dǎo)，聚集眼球，增加好的評(píng)論，特別要對(duì)“民族、古風(fēng)、中學(xué)生”女繡花鞋的產(chǎn)品信息進(jìn)行有效整合；同時(shí)，平臺(tái)旗艦店商家要注意充分調(diào)研，確定符合消費(fèi)者特別是“復(fù)興一代”消費(fèi)者能接受的女繡花鞋心理預(yù)期價(jià)格。