【基于在線評價文本情感探析的彩妝產(chǎn)品顧客滿意度實證探究14000字（論文）】

基于在線評價文本情感分析的彩妝產(chǎn)品顧客滿意度實證研究摘要隨著我國彩妝市場的蓬勃發(fā)展，國貨彩妝品牌不斷涌現(xiàn)，勢頭強勁，與原先盤踞中國市場多年的國際品牌之間的競爭日益白熱化。在競爭日趨激烈的當下，一個企業(yè)的成功已不能再單純由市場占有率和銷售增長率來定義，而是取決于它擁有多少顧客資產(chǎn)。如何提升顧客滿意度，進而獲取顧客信任和顧客忠誠，成為品牌發(fā)展的關(guān)鍵。以往的彩妝市場研究大多是基于深度訪談和問卷調(diào)查的方法，而文本挖掘技術(shù)為彩妝品牌了解顧客需求、提升顧客滿意提供了新的方法。尤其是在電商對彩妝銷售拉動作用異常明顯的背景下，電商平臺的評價能反映出彩妝消費者的普遍意見，為研究提供大量真實有效樣本。本文基于顧客滿意度測評理論，通過對在線評價進行文本情感分析，獲取不同品牌彩妝產(chǎn)品顧客滿意度的影響因素。首先通過收集中國彩妝網(wǎng)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)購物行業(yè)報告等資料，選取天貓作為具有代表性的網(wǎng)絡(luò)零售平臺；選取完美日記、花西子、迪奧、YSL圣羅蘭和三熹玉作為具有代表性的彩妝品牌；選擇底妝產(chǎn)品作為具有代表性的產(chǎn)品品類。接著，使用Python軟件爬取天貓平臺上的產(chǎn)品評價，經(jīng)過清洗去重等預(yù)處理后，對采集到的3萬余條數(shù)據(jù)進行分詞處理和詞頻統(tǒng)計，通過TFIDF算法抽取關(guān)鍵詞，然后根據(jù)CCSI顧客滿意度模型進行分類，進行初步的影響因素分析。接著，結(jié)合情感傾向性分析和LDA主題挖掘，得出導(dǎo)致顧客滿意和顧客不滿意的關(guān)鍵詞，并對比低中高端彩妝品牌的顧客滿意度影響因素的區(qū)別，提出提高彩妝產(chǎn)品顧客滿意度的對策。本文通過分析在線評論，研究不同彩妝品牌彩妝產(chǎn)品的顧客滿意度影響因素，借此反映出消費者的真實意見，于理論應(yīng)用而言，拓寬了顧客滿意理論在彩妝市場的應(yīng)用空間，于實踐意義而言，有助于企業(yè)了解顧客體驗和感受，幫助企業(yè)更好地掌握顧客的需求和態(tài)度，找到產(chǎn)品改進方向，滿足個性化消費需求，提升服務(wù)質(zhì)量和顧客忠誠，更富競爭力，對彩妝行業(yè)的發(fā)展具有重要意義。關(guān)鍵詞：彩妝顧客滿意在線評價python文本情感分析LDA主題模型目錄一、緒論 3（一）選題背景 4（二）選題目的和意義 4（1）選題目的 4（2）選題意義 4（三）文獻綜述 4（1）基于機器學(xué)習(xí)方法的顧客滿意研究 5（2）基于情感詞典方法的顧客滿意研究 5（3）結(jié)合情感詞典和機器學(xué)習(xí)的顧客滿意研究 5（四）研究內(nèi)容 6二、理論基礎(chǔ) 6（一）顧客滿意度理論 7（二）文本挖掘理論 8（1）網(wǎng)絡(luò)爬蟲 8（2）中文分詞 9（3）關(guān)鍵詞抽取 9（4）情感傾向性分析 9（5）主題模型 9三、文本數(shù)據(jù)獲取與處理 11（一）電商平臺及美妝品牌、產(chǎn)品選擇 11（1）美妝平臺選擇 11（2）美妝品牌選擇 11（3）美妝產(chǎn)品選擇 12（二）數(shù)據(jù)采集 13（1）爬取數(shù)據(jù) 13（2）文本預(yù)處理 14（3）分詞 14（4）關(guān)鍵詞抽取 15（三）情感傾向分析 16（四）LDA主題挖掘 17四、數(shù)據(jù)分析 18（一）詞頻統(tǒng)計分析 18（二）LDA主題分析 18（1）正面評價集 18（2）負面評價集 18五、結(jié)論與展望 20（一）結(jié)論 20（二）本文研究的不足與展望 20參考文獻 21一、緒論（一）選題背景隨著經(jīng)濟的發(fā)展和社會觀念的變化，人們對美的追求日益強烈，對美的定義日益多元，紛繁多樣的化妝品應(yīng)需而生，彩妝市場成為一匹不可小覷的黑馬，不斷有新的資本進入市場，啟發(fā)創(chuàng)立新的概念與品牌。而彩妝產(chǎn)品本身具有單價低、易受營銷手段與口碑傳播影響的特點，在互聯(lián)網(wǎng)時代，嗶哩嗶哩、小紅書、抖音等社交媒體賦能彩妝市場，兩者碰撞出了巨大的化學(xué)反應(yīng)，明星、網(wǎng)紅、主播等KOL的“安利”、“種草”進一步推動了中國的彩妝產(chǎn)業(yè)發(fā)展。諸多老牌化妝品品牌紛紛在線上開設(shè)官網(wǎng)、在電商平臺開設(shè)旗艦店，網(wǎng)店、專柜“兩開花”。還有許多新興國貨彩妝品牌則一開始就是從網(wǎng)絡(luò)零售起家。例如美妝集團逸仙電商，通過旗下品牌完美日記扶搖直上，已成功赴美上市。時間來到特殊的2020年，疫情之下，許多行業(yè)都遭遇了巨大挑戰(zhàn)，彩妝行業(yè)也不例外。一方面，實體店的銷售額普遍下降，另一方面，口罩出行使得人們對彩妝的需求也減少了。即便如此，2020年度的線上彩妝市場依然很快恢復(fù)了增長態(tài)勢。根據(jù)艾媒咨詢數(shù)據(jù)，2020雙11期間，全網(wǎng)22個電商平臺，化妝品銷售額超過900億元。電商促銷對化妝品銷量的拉升作用明顯。市場不斷擴大的同時，品牌之間的廝殺日益激烈，早年被外國化妝品牌壟斷的市場不斷涌現(xiàn)國產(chǎn)黑馬，但國貨彩妝總體仍有較大發(fā)展空間。天貓彩妝類目銷售前10的品牌中，國產(chǎn)品牌完美日記和花西子分別占據(jù)第一和第三的優(yōu)先位置，剩余的圣羅蘭、阿瑪尼、魅可、香奈兒、迪奧、蘭蔻和三熹玉則都是國際品牌，并且前25名中60%以上是國際品牌。所有國產(chǎn)品牌中銷售額排名前五的分別是完美日記、花西子、卡姿蘭、COLORKEY和小奧汀。除了卡姿蘭，其他四個品牌都是依托新渠道短時間內(nèi)崛起的后起之秀。由于彩妝愛好者追求時尚潮流的特點，兼之小紅書、微博等社交媒體不斷更新對新產(chǎn)品的測評與比較，每年的熱門產(chǎn)品和熱門品牌時刻都在變化。唯有了解顧客需求，以提升顧客滿意為目的不斷推陳出新，才能穩(wěn)占浪頭。以往對彩妝市場的研究大多是基于深度訪談和問卷調(diào)查的方法，而鮮有文本挖掘技術(shù)的應(yīng)用。電商時代，在線評價是消費者購買商品前了解信息以及購買后反饋信息的重要媒介，與網(wǎng)絡(luò)消費滿意度具有強相關(guān)性。基于在線評價進行文本挖掘，可以獲得海量數(shù)據(jù)，相較傳統(tǒng)方法而言，樣本的數(shù)量大大增加，結(jié)論有效性也隨之提升。（二）選題目的和意義（1）選題目的由于品牌定位存在差異，產(chǎn)品、服務(wù)必然也存在差異，由此導(dǎo)致的不同品牌彩妝產(chǎn)品的顧客滿意度影響因素的差異是本文探索的對象。本文通過對彩妝產(chǎn)品的在線評價進行分析，得出不同品牌彩妝產(chǎn)品的顧客滿意度影響因素，并根據(jù)分析結(jié)果為各品牌提出改進意見，提升消費者滿意度，從而為促進彩妝市場發(fā)展提出建議。（2）選題意義本文通過分析在線評論，研究不同彩妝品牌彩妝產(chǎn)品的顧客滿意度影響因素，借此反映出消費者的真實意見，有助于企業(yè)了解顧客體驗和感受，幫助企業(yè)更好地掌握顧客的需求和態(tài)度，找到產(chǎn)品改進方向，滿足個性化消費需求，提升服務(wù)質(zhì)量和顧客忠誠，更富競爭力，對彩妝行業(yè)的發(fā)展具有重要意義。（三）文獻綜述在線評論是消費者購買商品前了解信息以及購買后反饋信息的重要媒介，直接反映出顧客滿意度，與網(wǎng)絡(luò)消費滿意度具有強相關(guān)性。Xu等（2018）將消費者滿意度歸為消費者撰寫在線評論的前因和動機，認為正面評價往往由顧客滿意而來，負面評價由顧客不滿意而來。近年來，隨著大數(shù)據(jù)的應(yīng)用推廣，不少研究者通過分析在線評論文本內(nèi)容對顧客滿意進行研究，主要有基于情感詞典和基于機器學(xué)習(xí)兩種方法，還有一些學(xué)者將兩種技術(shù)手段進行了結(jié)合。（1）基于機器學(xué)習(xí)方法的顧客滿意研究Wang等（2018）通過對蘇寧平臺上洗衣機的在線評論內(nèi)容進行文本挖掘，利用LDA主題模型進行情感分析，研究洗衣機的產(chǎn)品屬性對消費者滿意度的影響，發(fā)現(xiàn)洗衣機的排水方式、裝載類型、變頻、種類、顯示屏類型、顏色和容量對消費者滿意度的影響顯著。陶哲源（2020）以京東光學(xué)眼鏡產(chǎn)品為例，基于機器學(xué)習(xí)的方法，構(gòu)建樸素貝葉斯情感分類器，將評價集分為積極情感集和消極情感集，并分別對兩個情感集進行文本挖掘，通過LDA主題模型算法，分析顧客的滿意因素和不滿意因素，并歸納為產(chǎn)品質(zhì)量類目、價格價值類目、包裝物流類目、客戶服務(wù)類目4個類目。陶哲源（2020）進行關(guān)鍵詞抽取時使用到TFIDF算法，方便了概念的提煉和歸納。王亞（2020）運用python爬蟲技術(shù)獲取京東商城手機在線評論信息后，訓(xùn)練樸素貝葉斯模型，建立手機在線評論分類的支持向量機模型，最后對不同情感類別的評論進行LDA主題分析。王亞（2020）對在線評論進行了非常細致的清洗。原始數(shù)據(jù)約26萬條，經(jīng)過去重、機械壓縮、短句刪除等預(yù)處理后，得到手機在線評論信息約24萬條，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理奠定了良好的基礎(chǔ)。（2）基于情感詞典方法的顧客滿意研究王明月（2020）分析了B2C平臺和C2C平臺智能數(shù)碼產(chǎn)品顧客滿意度的主要影響因素和二者的異同點。基于情感詞典的方法，構(gòu)筑了8個顯變量、數(shù)百個觀察實體的指標體系，建立起一個較為完善的顧客滿意度測評結(jié)構(gòu)方程模型。李康（2020）選取了三個生鮮電商平臺抓取評論文本，先基于詞云圖、網(wǎng)絡(luò)語義詞和決策樹等方法找出評論中的高頻詞，也即影響顧客滿意程度的主要因素，但并不能就此得出高頻詞導(dǎo)致顧客滿意還是顧客不滿意。因此通過匹配特征情感詞對的方法進行了文本情感分析，發(fā)現(xiàn)順豐優(yōu)選所有特征都以正面情感為主，京東生鮮在客服和價格上的正面情感占比少于60%，而本來生活網(wǎng)僅有包裝、品質(zhì)、性價比三個特征正面情感較多，服務(wù)態(tài)度、送貨速度和發(fā)貨及時性的相關(guān)負面情感較多。文章分析層層遞進，通過拓展技術(shù)方法得出了更具體的結(jié)論。劉巖（2019）將體驗價值劃分為功能性、經(jīng)濟性、情境性、情感性和社會性五個維度，通過提取“特征-觀點對”的方法構(gòu)建情感詞典，探究不同維度的體驗價值對酒店業(yè)顧客滿意的影響。劉巖（2019）在構(gòu)建情感詞典時，人工標注出酒店行業(yè)的情感詞，準確度較高。（3）結(jié)合情感詞典和機器學(xué)習(xí)的顧客滿意研究張心悅（2020）對生鮮農(nóng)產(chǎn)品在線評論文本進行研究，通過LDA主題模型分析和基于情感詞典的情感分析提取出可能影響消費者滿意度的因素，然后通過回歸分析、中介作用分析和比較分析等實證分析方法分析各因素對顧客滿意度的影響顯著性。最后得出生鮮農(nóng)產(chǎn)品消費者網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品時比較關(guān)注產(chǎn)品的外觀、味道、口感、新鮮、售后服務(wù)質(zhì)量、商品描述可靠性、物流配送速度、物流包裝保護性和感知價值這九個因素的結(jié)論。張心悅（2020）量化了各變量之間的關(guān)系以及各變量對消費者滿意度的影響，使結(jié)論更加直觀可信。胥夢佳（2020）使用基于情感詞典的方法，通過R軟件對景區(qū)游客的評論文本數(shù)據(jù)進行情感傾向性分析，為情感傾向標簽與評論內(nèi)容不符的現(xiàn)象提供了解決辦法，并運用LDA主題建模對情感傾向性分析的結(jié)果進行進一步探究，還原景區(qū)真實的游客滿意度。基于詞典類的方法人為處理程度相對較深，對于充分獲得隱含信息會有一定的影響，機器學(xué)習(xí)對信息處理程度較淺，可以獲得進一步的隱含信息。（四）研究內(nèi)容第一部分，首先是通過收集中國彩妝網(wǎng)數(shù)據(jù)以及網(wǎng)絡(luò)購物行業(yè)報告等資料，得出能夠具有代表性的平臺、品牌和產(chǎn)品，再研究Python中的數(shù)據(jù)抓取模塊，針對天貓的顧客評價進行海量爬取，并由此得到產(chǎn)品評價數(shù)據(jù)集。先研究網(wǎng)站的源代碼，之后綜合運用網(wǎng)頁處理、正則提取設(shè)計出網(wǎng)站數(shù)據(jù)抓取的代碼，對代碼進行測試和完善，然后通過設(shè)計的代碼抓取天貓的數(shù)據(jù)。第二部分，進行文本處理，將采集到的評價數(shù)據(jù)去重清洗后切詞，并使用TFIDF算法抽取關(guān)鍵詞，統(tǒng)計詞頻，基于關(guān)鍵詞初步分析網(wǎng)購眼鏡的滿意度影響因素。第三部分，文本情感分析?；跈C器學(xué)習(xí)的方法，采用訓(xùn)練好的cemotion庫和senta庫將評價集分類，形成正面評價集和負面評價集，并對分類器的性能進行評估?；谥黝}模型的文本分析方法，通過LDA主題模型算法，分析各品牌底妝產(chǎn)品的顧客滿意因素和不滿意因素。圖1-1文章結(jié)構(gòu)框架二、理論基礎(chǔ)（一）顧客滿意度理論顧客滿意度的概念最早出現(xiàn)在市場營銷領(lǐng)域，是對顧客滿意程度的衡量指標。1989年，F(xiàn)ornell對瑞典不同行業(yè)的一百多家公司進行了調(diào)查，將結(jié)構(gòu)方程和滿意度形成心理路徑相結(jié)合，提出了SCSB瑞典顧客滿意度指數(shù)模型，包括五個方面：感知價值、顧客預(yù)期、顧客滿意度、顧客抱怨和顧客忠誠。在這個模型中，價值感知和顧客期望是原因變量，顧客滿意度是目標變量，顧客抱怨和顧客忠誠則是顧客滿意度的結(jié)果變量。圖2-1SCSB顧客滿意指數(shù)模型在引入過程中，SCSB模型受到了挑戰(zhàn)：價值感知對于滿意度的影響不可避免，但質(zhì)量因素的重要性也毋庸置疑。由于顧客對質(zhì)量的認識隨著產(chǎn)品和服務(wù)的不同而有所變化，如果變量被納入到模型中，如何測量這一質(zhì)量？1994年，F(xiàn)ornell等人在之前的研究基礎(chǔ)上，提出以美國企業(yè)為調(diào)查分析對象的ACSI（美國顧客滿意指數(shù)）模型，包括感知質(zhì)量、顧客預(yù)期、顧客滿意度、顧客抱怨、顧客忠誠和感知價值共六個結(jié)構(gòu)變量。其原因變量在SCSB模型的基礎(chǔ)上增加了一項感知質(zhì)量。圖2-2ACSI顧客滿意度指數(shù)模型后續(xù)研究又提出了CCSI（中國顧客滿意指數(shù)模型），增加了品牌形象這一原因變量。圖2-3CCSI顧客滿意度指數(shù)模型本文基于CCSI（中國顧客滿意度指數(shù)模型）進行研究。質(zhì)量感知，價值感知，顧客期望和品牌印象是顧客滿意度的前導(dǎo)變量。顧客滿意度的結(jié)果變量是顧客投訴和顧客忠誠度。忠誠度是模型中最終的因變量，可以作為顧客保留和企業(yè)盈利能力的指標。感知價值反映了顧客在結(jié)合產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量和價格后所獲得的利益的主觀感知。感知價值有兩個觀察變量，即對給定價格下的質(zhì)量的感知和對給定質(zhì)量下的價格的感知。總而言之，就是顧客認為該產(chǎn)品的質(zhì)量和服務(wù)是否與價格相契合，是否“物有所值”，也就是俗稱的“性價比”。品牌形象，是存在于人們心理的關(guān)于品牌的各要素的圖像及概念的集合體，主要是品牌知識及人們對品牌的主要態(tài)度。人們在接受高端品牌的高定價的同時，也會對其產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)有更高的預(yù)期。品牌印象會影響顧客預(yù)期和價值感知。（二）文本挖掘理論（1）網(wǎng)絡(luò)爬蟲網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一種基于地址自動下載網(wǎng)頁的計算機程序。一個網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序通常包括四個模塊：地址分配、重復(fù)地址刪除、網(wǎng)頁分析和下載。給定的web地址去重后形成有序隊列，再根據(jù)所定的策略從中取出，傳遞到下載模塊，之后再由網(wǎng)絡(luò)分析模塊分析頁面內(nèi)容，同時，新網(wǎng)址被放入web地址分配模塊，直到待抓取隊列為空，或者爬行終止條件被滿足。按照實現(xiàn)方式，網(wǎng)絡(luò)爬蟲大致可以被分類為：通用爬蟲、聚焦爬蟲、增量爬蟲和深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲。本文使用的是聚焦爬蟲。為了便于復(fù)用，定義了字典爬取和鏈接爬取兩種爬取模式，按照應(yīng)用情景選擇適當?shù)呐廊∧Ｊ?。字典爬取模式可以爬取連續(xù)的多個商品，讓整個爬取過程流程化——首先獲取所有商品名和商品總數(shù)，接著遍歷商品，爬取評論。但這種方式按部就班，失于靈活，向字典中添加鏈接也稍嫌麻煩，因此還需要鏈接爬取，只要直接復(fù)制鏈接粘貼，輸入商品名即可，更加靈活。（2）中文分詞中文分詞是將連續(xù)的自然語言文本，切分出具有語義合理性和完整性的詞匯序列的過程。因為在漢語中，詞是承擔語義的最基本單位，句與句之間有符號分隔，但詞與詞之間沒有。所以，將句子切分到詞，才能進行本文后續(xù)的情感分析。根據(jù)實現(xiàn)原理和特點，中文分詞方法主要分為基于詞典的分詞算法和基于統(tǒng)計的機器學(xué)習(xí)算法。隨著國內(nèi)近年來互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展和深度學(xué)習(xí)的興起，國內(nèi)已經(jīng)有相對成熟的中文分詞解析庫。本文使用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的LAC庫（全稱LexicalAnalysisofChinese），是百度自然語言處理部研發(fā)的一款聯(lián)合的詞法分析工具，利用海量標注語料進行訓(xùn)練，實現(xiàn)中文分詞、詞性標注、專名識別等功能，效果好，效率高，可定制，調(diào)用便捷。（3）關(guān)鍵詞抽取關(guān)鍵詞的應(yīng)用非常廣泛，不僅可以用于表達論文主題內(nèi)容，文獻的儲存和檢索、文本處理都屬于其應(yīng)用范疇。隨著技術(shù)的發(fā)展，過去成本高、效率低的人工提取關(guān)鍵詞的手段逐漸被汰換，各種自動提取關(guān)鍵詞的技術(shù)手段不斷更新?lián)Q代。關(guān)鍵詞自動提取方法主要可以分為基于統(tǒng)計特征的詞頻法、基于詞語網(wǎng)絡(luò)法和基于語義法。本文使用的TFIDF算法屬于詞頻法。TFIDF實際上是：TF*IDF，TF是詞頻（TermFrequency），IDF是逆向文件頻率（InverseDocumentFrequency），根據(jù)給定詞語在文本中的出現(xiàn)頻率與包含該詞語的文件在所有文件中所占比例的乘積來計算其權(quán)重。TFIDF算法可以篩選掉一些高頻出現(xiàn)卻沒有主題相關(guān)性的詞語，保留需要的關(guān)鍵詞。（4）情感傾向性分析情感傾向性分析是指對一段帶有主觀性情感的文本進行分析的過程。情感分析對象的粒度包含有篇章、段落、句子和詞匯，其中粒度最小的是詞匯，但表達情感最基本的單位是句子（宗成慶，2019）。所以句子是表達情感的基本分析粒度，可通過機器學(xué)習(xí)和詞典進行文本情感分析?；谇楦性~典的方法人為處理程度相對較深，對于充分獲得隱含信息會有一定的影響，相較之下，基于機器學(xué)習(xí)的方法對信息處理程度較淺，可以獲得進一步的隱含信息。所以為了獲得更多的隱含信息和潛在可能，本文選擇無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)進行數(shù)據(jù)處理。本文的文本情感傾向分析采用兩個解析庫進行處理，即Cemotion和Senta。Cemotion是Python下的中文NLP庫，可以進行中文情感傾向分析。Cemotion的模型經(jīng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到，會為中文文本返回0～1之間的情感傾向置信度，可以批量分析中文文本的情感。Senta是百度開放的情感分類開源項目，包含了基于語義的情感分類模型，還包含了基于大數(shù)據(jù)訓(xùn)練好的模型。（5）主題模型進行評價前，顧客通常會選擇好某幾個主題，針對其表達自己的觀點。這些主題就是顧客關(guān)注的重點，是導(dǎo)致顧客滿意或者不滿意的因素。在這一前提下，主題模型應(yīng)運而生。本文使用LDA主題模型來對在線評價進行主題提取。LDA（LatentDirichletAllocation），中文名為隱含狄利克雷分布，是一個包括詞、文檔、主題三層結(jié)構(gòu)的三層貝葉斯概率分布模型。人類撰寫文本的流程，一般從確定主題開始，選定文本涉及哪些主題后，再向下延伸相關(guān)的內(nèi)容。LDA主題模型的運行邏輯則與人類恰恰相反，將現(xiàn)有的文本導(dǎo)入LDA后，它會生成該文本的主題以及主題相關(guān)詞。LDA模型廣泛應(yīng)用于文本聚類和分類領(lǐng)域。通過LDA主題模型，我們可以直觀的了解在線評價文本中的主題，這些主題往往代表著顧客關(guān)注的焦點，反映出顧客對產(chǎn)品或服務(wù)滿意或不滿意的原因。它有助于企業(yè)了解顧客感受和態(tài)度，找到產(chǎn)品改進方向，滿足個性化消費需求，提升服務(wù)質(zhì)量和顧客忠誠。因此，本文采用LDA主題模型對在線評論的文本內(nèi)容進行主題分析，并將提取的主題作為影響消費者滿意度的因素進行探究。三、文本數(shù)據(jù)獲取與處理（一）電商平臺及美妝品牌、產(chǎn)品選擇（1）美妝平臺選擇根據(jù)ECdataway的數(shù)據(jù)，2020年度淘寶、天貓、京東彩妝/香水/美妝工具銷售額分布中，天貓份額最大，超過400億元，約占48%，淘寶和京東與之都有一定差距。因此，選擇天貓作為數(shù)據(jù)來源是具有代表性的。（2）美妝品牌選擇長期以來，我國美妝市場被國際品牌占據(jù)，尤其在隸屬于奢侈品行業(yè)的高端美妝市場，盤踞著雅詩蘭黛集團（旗下有ESTEELAUDER雅詩蘭黛，MAC魅可，BobbiBrown芭比波朗等品牌），歐萊雅集團（旗下有YSL圣羅蘭，喬治·阿瑪尼，MAYBELLINE美寶蓮等品牌）和LVMH集團（旗下有Givenchy紀梵希、迪奧）這樣的龐然大物，它們旗下的大量開架品牌的地位也十分穩(wěn)固。但另一方面，國貨美妝品牌正在快速崛起，完美日記、花西子等新興國貨品牌憑借對社交媒體的熟練應(yīng)用，在中低端市場迅速突圍，但“平替”品牌也在覬覦高端產(chǎn)品市場，向高端化和年輕化發(fā)展，美妝市場競爭愈發(fā)激烈。圖3-1天貓彩妝/香水/美妝工具2020年TOP50品牌榜天貓平臺發(fā)布的彩妝/香水/美妝工具2020年TOP50品牌榜顯示，交易金額前十名中僅花西子和完美日記為國產(chǎn)品牌，但分別占據(jù)第一名和第三名的靠前位置?；ㄎ髯雍屯昝廊沼浀亩ㄎ徊槐M相同。前者通過聯(lián)名包裝、限定禮盒等營銷手段奠定了較高的品牌定位，花西子天貓旗艦店的平均成交價為166.18元，平均日銷售額6.97萬。而完美日記更注重推出性價比高的口碑產(chǎn)品，其天貓旗艦店的平均成交價僅為84.28元，為花西子的一半，但平均日銷量卻達到9.93萬。表3-1各品牌平均成交價與平均日銷量品牌平均成交價平均日銷量花西子166.186.97萬完美日記84.289.93萬MAC魅可220.731.07萬3CE145.351.82萬YSL圣羅蘭412.425974DIOR迪奧429.435677其余8個國際品牌中，YSL圣羅蘭、喬治·阿瑪尼、雅詩蘭黛、迪奧，以及屬于奢侈品品牌旗下彩妝線的香奈兒和蘭蔻走的都是高端路線，平均成交價均在400元以上，平均日銷量也隨之降低，均未破6000。MAC魅可和韓國的三熹玉在國際品牌中屬于相對比較平價的，平均成交價在100-200出頭，平均日銷量堪堪破萬。綜合2020年度淘寶、天貓、京東彩妝/香水/美妝工具銷售額排行，本文選擇花西子、完美日記代表國產(chǎn)彩妝品牌的兩種不同路線，迪奧和YSL代表國外高端彩妝品牌,3CE代表中高端國外高端彩妝品牌。（3）美妝產(chǎn)品選擇 彩妝產(chǎn)品與護膚品相區(qū)別，是用于對面部進行修飾的化妝品。按照使用部位的不同，彩妝可以分為：面部彩妝（妝前打底、粉底、粉餅、素顏霜、BB霜、CC霜、氣墊、遮瑕、腮紅、高光、修容、散粉、定妝噴霧等），眼部彩妝（眼線、眼影、睫毛膏、眉筆、眉粉等），唇部彩妝（口紅、唇蜜、唇釉、唇線筆、唇膏等）。圖3-22019年中國線上渠道彩妝消費品類結(jié)構(gòu)分布情況根據(jù)2019年中國線上渠道彩妝消費品類結(jié)構(gòu)分布情況，底妝類產(chǎn)品在全品類占到38%的比重，是銷售額最高的彩妝產(chǎn)品。2020年，因為疫情原因，口罩成為日常出行的標配，本應(yīng)繼續(xù)大幅上漲的彩妝遭遇重創(chuàng)。盡管如此，根據(jù)ECdataway數(shù)據(jù)威統(tǒng)計的2020年度淘寶、天貓、京東彩妝/香水/美妝工具各子類表現(xiàn)，面部彩妝同比增長約10%，生命力依舊。此外，考慮到底妝類產(chǎn)品品類豐富，價差較大，有寬廣的表達空間，因此，本文選擇底妝類產(chǎn)品作為在線評價的采集對象。根據(jù)5個品牌的天貓旗艦店的產(chǎn)品銷售熱度，本文在每個品牌下選擇了1-2件底妝產(chǎn)品，共9件產(chǎn)品進行評論的采集。部分品牌底妝類熱門產(chǎn)品不多，同類產(chǎn)品銷量較低，評論采集意義不大，因此在此子類下僅選擇一款，對數(shù)據(jù)比較不會產(chǎn)生明顯影響。表3-2采集產(chǎn)品品牌產(chǎn)品完美日記完美日記羽緞蜜粉餅控油定妝持久補妝散粉防水不脫妝花西子花西子空氣蜜粉/散粉定妝粉餅女持久控油防水防汗遮瑕不脫妝花西子蠶絲蜜粉餅/干粉粉餅定妝控油持久防水遮瑕散粉餅干皮油皮YSLYSL圣羅蘭皮氣墊遮瑕滋潤保濕持久不脫妝自然啞光防曬皮革氣墊YSL圣羅蘭恒顏無瑕恒久粉底液混油皮遮瑕持久不脫妝防水自然啞光迪奧Dior迪奧鎖妝凝脂恒久氣墊粉底控油持久遮瑕薄補妝Dior迪奧鎖妝粉底液凝脂恒久持久控油保濕高遮瑕3CE3CE單色腮紅蜜桃橘裸粉啞光自然腮紅修容啞光3CE三熹玉小奶磚柔霧無瑕持妝粉底液高遮瑕柔焦（二）數(shù)據(jù)采集（1）爬取數(shù)據(jù)在python版本3.6，交互窗口使用JupyterNotebook編寫了爬蟲軟件，該爬蟲軟件使用隨機請求頭，隨機請求時間，按照天貓評論的默認排序爬取了每款商品評價，爬取的字段如表3-2所示。表3-3爬取字段昵稱評論時間交易結(jié)束時間評論內(nèi)容商品名稱爬蟲采用內(nèi)置字典預(yù)設(shè)爬取鏈接和標題，按照時間順序爬取當前評價。此爬蟲擁有重試，隨機請求間隔，隨機cookie等功能，可以良好的規(guī)避反爬蟲驗證碼。爬取邏輯為，發(fā)起Requests請求，等待服務(wù)器響應(yīng)后獲得Response，通過Re，Json等解析庫進行解析Response，最后將解析數(shù)據(jù)存入以“.csv”格式份文件儲存。以"YSL圣羅蘭皮氣墊遮瑕滋潤保濕持久不脫妝自然啞光防曬皮革氣墊"產(chǎn)品為例，檢測到內(nèi)置字典鏈接和產(chǎn)品名稱后，則開始爬取數(shù)據(jù)，爬取完成后，生成產(chǎn)品名稱+.csv的文件，文件部分內(nèi)容如圖3-3所示。圖3-3部分數(shù)據(jù)展示（2）文本預(yù)處理文件整理分類采用了兩個庫Pandas（用以讀取和合并儲存文件），os（操作文件夾，用來遍歷文件夾）。在csv解析的時候，需要用utf-8-sig編碼格式寫入，確保不出現(xiàn)亂碼。把每一個文件夾下的數(shù)據(jù)都放到一個文件里，同時根據(jù)文件夾名稱加入品牌字段，確保明確評論和品牌的關(guān)聯(lián)。又因為顧客發(fā)表言論存在隨意性以及口語化問題，評論中包含很多冗余信息，需要對數(shù)據(jù)進行清洗，主要將無效評論，重復(fù)評論，表情符號，特殊符號，鏈接等信息初步清洗，提高分詞的準確性和效果，降低分詞工作時間，提高效率。去重采用pandas.drop函數(shù)。首先用pandas對原始文件進行讀取，然后放入drop函數(shù)去重，獲得去重后數(shù)據(jù)量如表3-5所示。表3-4評論數(shù)據(jù)量品牌評論數(shù)量3CE2189Dior1975YSL圣羅蘭3810花西子3891完美日記1933總計13798（3）LAC分詞本文第一遍使用Python自帶的jieba分詞庫進行分詞，沒有詞性標注，后續(xù)對結(jié)果進行人工篩選花費大量時間，且效果差強人意。第二遍使用LAC的帶詞性分詞模式進行分詞處理，分詞后元數(shù)據(jù)詞性標注為英文，故通過Python將詞性英文縮寫匹配為中文，分詞結(jié)果如表3-6所示。表3-5部分分詞結(jié)果關(guān)鍵詞類型關(guān)鍵詞類型關(guān)鍵詞類型包裝普通名詞毛孔普通名詞化妝普通動詞超級副詞用普通動詞腮紅普通名詞嚴實形容詞后方位名詞的助詞腮紅普通名詞效果普通名詞寶藏普通名詞完好副形詞明顯副形詞了助詞無損普通動詞改善普通動詞超級副詞顏色普通名詞黃皮普通名詞好看形容詞百搭普通動詞很副詞的助詞可以普通動詞少女普通名詞蜜桃色普通名詞收縮普通動詞特殊形容詞沒有普通動詞表3-6關(guān)鍵詞詞性對照表標簽含義標簽含義標簽含義標簽含義n普通名詞f方位名詞s處所名詞nw作品名nz其他專名v普通動詞vd動副詞vn名動詞a形容詞ad副形詞an名形詞d副詞m數(shù)量詞q量詞r代詞p介詞c連詞u助詞xc其他虛詞w標點符號PER人名LOC地名ORG機構(gòu)名TIME時間分類后對文件使用LAC庫進行分詞，選擇模式為帶有詞性分詞，使用Pandas進行csv文件打開和保存，生成分詞后文件，并將詞性標注由英文縮寫轉(zhuǎn)換為中文方便使用。通過人工觀察各個詞性下的關(guān)鍵詞特征發(fā)現(xiàn)，部分詞性屬于無意義關(guān)鍵詞，所以將助詞、連詞、介詞、其他虛詞等詞性加入停用詞表，進一步提升后續(xù)LDA無監(jiān)督學(xué)習(xí)下分析效率與分析質(zhì)量。（4）TFIDF關(guān)鍵詞抽取本文采用TFIDF算法進行關(guān)鍵詞抽取，關(guān)鍵詞可以初步分析底妝產(chǎn)品的顧客滿意度影響因素，也作為特征選取、構(gòu)成詞庫的重要步驟。本文選擇詞性為名詞和形容詞等帶有傾向性和指向性的詞語進行分析。表3-7部分關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞TFIDF值關(guān)鍵詞TFIDF值關(guān)鍵詞TFIDF值關(guān)鍵詞TFIDF值細膩0.07粉質(zhì)0.066非常好0.036方便0.019包裝0.076很好0.07外觀0.051持久0.044效果0.048散粉0.028定妝0.028粉餅0.028超級0.073一個0.02贈品0.016高大上0.016喜歡0.143特別0.06好評0.028這個0.026回購0.036購買0.027國貨0.026很好0.024不錯0.067包裝0.026非常好0.021大氣0.02去掉語境不明顯的詞語后，對剩余的199個關(guān)鍵詞進行概念的提取和分類，歸結(jié)到CCSI顧客滿意度模型的六大因素下，部分分類結(jié)果如表3-11所示。表3-8部分分類結(jié)果品牌印象用戶預(yù)期質(zhì)量感知價值感知用戶抱怨用戶忠誠產(chǎn)品質(zhì)量商家服務(wù)物流、售后回購?fù)扑]社交、贈禮大牌評論顏色客服快遞價格問題老顧客佳琦朋友國貨新手效果賣家物流小樣瑕疵回頭客好多人女朋友品牌新款包裝態(tài)度速度贈品浮粉老客戶很多人閨蜜牌子新品粉質(zhì)服務(wù)態(tài)度包裹性價比假貨回購直播間同事專柜正品外觀店家快遞盒活動差評一如既往主播媽媽正品實物質(zhì)地商家售后服務(wù)化妝包缺點推薦對象旗艦店小紅書顏值店鋪售后顧問專柜錯色建議妹妹官網(wǎng)博主實物店主紙盒試用裝吸引室友實體店新色質(zhì)感發(fā)貨尾款小姐妹（三）情感傾向分析本文文本情感傾向分析采用兩個解析庫進行處理，即Cemotion和Senta。第一遍采用Cemotion做初步情感分析，Cemotion模型采用貝葉斯模型Bayes抽樣，以監(jiān)督學(xué)習(xí)方式訓(xùn)練模型進行分析。定義sentiment_label值>0.5為正面傾向，sentiment_label<=0.5為負面傾向。評價數(shù)據(jù)處理完后對正面和負面結(jié)果進行隨機抽樣檢查，發(fā)現(xiàn)正面評價準確率95%，負面評價的準確率約為50%。負面傾向結(jié)果相對較差。隨即使用速度相對較慢，但準確率較高的Senta-lstm庫對負面評價進行二次處理，隨即抽樣結(jié)果顯示最終準確率達94%。最后合并文件得到最終數(shù)據(jù)。表3-9各品牌情感傾向性統(tǒng)計Ⅰ品牌負面正面總計負面比例正面比例3CE271601462854%96%Dior8905062595215%85%YSL圣羅蘭545523557809%91%花西子293743277254%96%完美日記237758278193%97%表3-10各品牌情感傾向性統(tǒng)計Ⅱ負面正面總計負面比例正面比例情感傾向223631325335610.0713810.933375（四）LDA主題挖掘本文使用TFIDF算法進行關(guān)鍵詞提取，得到TF-IDF值，初步反映出影響顧客網(wǎng)購面部化妝品的滿意度因素。但TFIDF算法有其局限性，即無法反映出文字背后的語義關(guān)聯(lián)性，可能會丟失很多隱含信息。為了發(fā)現(xiàn)文本中更多的隱含信息，從情感傾向角度分析影響顧客滿意度因素。本文采用LDA主題模型，對積極傾向評價和消極評價分別進行分析。選用Gensim庫用以主題挖掘，將使用Cemotion、Senta-lstm庫情感分析后的評價分類分詞，使用Gensim提供的models.LdaModel方法進行主題挖掘，因為主題數(shù)量越多數(shù)據(jù)顆粒度相對更細，隱含信息展示越充分，經(jīng)過測試發(fā)現(xiàn)10個主題下對于隱含信息的表達相對全面，高于10個主題表達多有重復(fù)。經(jīng)過models.LdaModel方法處理后效果如表3-15，表3-16所示。表3-11積極評價結(jié)果012345678910主題1一般般評價東西贈品還是這個真的整體知道什么主題2還行東西棒棒有點包裝就是不是感覺粉撲小樣主題3超好有點沒有真的效果卡粉浮粉一般特別None主題4沒有客服一點真的一個但是贈品沒用可以None主題5贊贊沒有效果感覺這個持久小樣可以評價知道主題6效果沒用沒有評價持久包裝一般但是整體一個主題7真的沒有感覺包裝不是贈品沒用適合小樣顏色主題8沒有好好一個知道這個一般評價效果顏色有點主題9沒有好用感覺效果客服卡粉知道沒用一般結(jié)果主題0沒有這個一般感覺持久包裝知道一樣效果之前表3-12消極評價結(jié)果0123456789主題1粉餅特別喜歡包裝好用第二次滿意精致精美回購主題2粉餅好看直播間方便效果粉撲氣墊上妝不錯包裝主題3非常不錯喜歡包裝收到寶貝購買客服好用高大主題4很漂亮包裝好評外觀光滑粉餅非常服務(wù)真心None主題5效果持久包裝整體上妝評價情況外觀膚質(zhì)蜜粉主題6西子好用東西不卡粉完美真的一樣驚艷大牌上妝主題7效果細膩定妝控油粉質(zhì)粉撲不錯真的輕薄非常主題8不錯感覺之前回購一直大氣推薦這款用過挺好用主題9細膩粉質(zhì)包裝外觀好看超級上妝喜歡好用評價主題0喜歡顏值朋友真的包裝很細氣墊一盒粉質(zhì)女朋友四、數(shù)據(jù)分析（一）詞頻統(tǒng)計分析從采集到的評論數(shù)量來看，不管對于任何品牌、任何產(chǎn)品，產(chǎn)品質(zhì)量相關(guān)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率都遠高于其他因素關(guān)鍵詞，具有決定性的影響。其次，KOL對于彩妝產(chǎn)品的影響非常明顯，“博主”“小紅書”“抖音”“功課”“試色圖”等關(guān)鍵詞詞頻非常高，體現(xiàn)出各平臺的種草和帶貨的影響。完美日記的產(chǎn)品評論中，“性價比”和“價格”被反復(fù)提及，因此價值感知的詞頻非常高。一方面體現(xiàn)出完美日記定價偏低，目標群體有大量價格敏感人群，另一方面也體現(xiàn)出完美日記的產(chǎn)品確實在某種程度上做到了以盡可能低的價格達到盡可能高的質(zhì)量。Dior和YSL定位相似，兩個品牌的社交、贈禮類關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率較高，體現(xiàn)出品牌定位在這方面具有一定的優(yōu)勢。YSL的價值感知相關(guān)關(guān)鍵詞詞頻很高，但這當然不是消費者認可YSL粉底液的性價比高，而是因為購買YSL的粉底液會贈送小樣，這一活動在評論中被屢屢提及。奢侈品贈送小樣的促銷手段效果顯著?；ㄎ髯拥漠a(chǎn)品主要是通過抖音種草，采集到的評論再一次體現(xiàn)出下沉市場的流量紅利。其產(chǎn)品的社交、贈禮關(guān)鍵詞不輸Dior和YSL兩個奢侈品品牌，這是完美日記沒有做到的。盡管花西子的定價相對于以“平價”為標簽的國貨來說偏高，相對于國際品牌來說又較低，但適當?shù)臓I銷手段使得它以一種相對親民的價格獲取了社交贈禮程度的品牌地位。3CE幾乎沒有短板，但同時亦無明顯優(yōu)勢。（二）LDA主題分析（1）正面評價集3CE：作為明星產(chǎn)品的“腮紅”出現(xiàn)頻率很高，相關(guān)的“顏色”“自然”，“粉質(zhì)”“細膩”，“包裝”“不錯”等體現(xiàn)出消費者對這款產(chǎn)品的好評，“還送”“刷子”體現(xiàn)出贈品對顧客滿意度的提升作用。DIOR：“迪奧”“不錯”“大牌”說明消費者對迪奧的品牌印象是高品質(zhì)的奢侈品，所以相應(yīng)也會有一個較高的預(yù)期?！胺鄣滓骸薄皻鈮|”“油皮”“控油”說明這兩款產(chǎn)品滿足了很多油性皮膚的消費者的需求，“遮瑕”“持久度”和“保濕”也做得令人滿意。“包裝”“喜歡”出現(xiàn)頻率很高，說明迪奧的包裝異常精致。“色號”“自己”說明很多消費者認為選購的色號和自身膚色非常契合，體現(xiàn)出顧客期望得到滿足?；ㄎ髯樱骸盎ㄎ髯印睌?shù)次出現(xiàn)，體現(xiàn)出花西子已經(jīng)樹立起了一定的品牌印象?！吧⒎邸保靶Ч?，“很好”體現(xiàn)出顧客對散粉的整體評價很好，“粉餅”，“包裝”體現(xiàn)出粉餅的包裝是顧客滿意的重要因素，“包裝”/“外觀”，“粉質(zhì)”，“持久”/“控油”是正面評價的主要關(guān)鍵詞。“回購”體現(xiàn)出花西子實現(xiàn)了一定程度的品牌忠誠。YSL：“小樣”，“口紅”體現(xiàn)出贈送的口紅小樣大大提升了顧客滿意。“顏值”，“可愛”出現(xiàn)頻率最高，體現(xiàn)出這款產(chǎn)品出色而獨特的包裝設(shè)計為它加分不少。完美日記：“粉質(zhì)”“細膩”，“包裝”/“顏值”/“外觀”，粉撲是顧客滿意的主要因素?！巴昝廊沼洝斌w現(xiàn)出完美日記的品牌印象。“值得”體現(xiàn)出完美日記的性價比高，顧客預(yù)期得到了滿足。（2）負面評價集3CE：腮紅出現(xiàn)頻率低而粉底液出現(xiàn)頻率高，相關(guān)聯(lián)的“效果”“遮瑕”“沒有”體現(xiàn)出這款粉底液遮瑕效果差強人意，“油皮”，“控油”體現(xiàn)出很多油性皮膚的消費者做了功課之后因為這款產(chǎn)品的定位慕名而來，但是“脫妝”“持久度”感到失望?！八⒆印?，“沒用”體現(xiàn)出贈品的品質(zhì)有待提升。出現(xiàn)了“客服”說明客服服務(wù)有令人不滿之處。DIOR：負面評價大多集中在氣墊“遮瑕”，“輕薄”，“控油”，也即遮瑕和控油效果差。“客服”和“快遞”多次出現(xiàn)，體現(xiàn)出迪奧的顧客售后問題較多?！皟r格”，“唯品會”，“專柜”體現(xiàn)出，由于唯品會的活動折扣價格與專柜價差較大導(dǎo)致在專柜購買的顧客產(chǎn)生不滿。出現(xiàn)了“垃圾”這樣情緒較強烈的負面詞匯。YSL：主要集中在“沒有”，“小樣”，也即漏送、少送小樣上，許多消費者甚至就是沖著贈送的小樣而購買的正裝。這一問題使得“客服”的高頻出現(xiàn)也成了應(yīng)有之意花西子：“沒有”，“評價”，“效果”，“那么”體現(xiàn)出部分消費者的實際使用感受和營銷造成的印象形成了一定落差?！凹o梵?！保案谩斌w現(xiàn)出部分消費者將花西子散粉與奢侈品紀梵希的明星散粉進行了對比?！胺蹞洹奔瘸霈F(xiàn)在了正面評價也出現(xiàn)在了負面評價里。完美日記：“包裝”既出現(xiàn)在了了正面關(guān)鍵詞也出現(xiàn)在了負面關(guān)鍵詞中。“厚重”，“毛孔”，“沒有”“定妝”，“沒有”“控油”體現(xiàn)出這款產(chǎn)品的質(zhì)量問題多多。五、結(jié)論與展望（一）結(jié)論結(jié)合詞頻統(tǒng)計分析結(jié)果和LDA主題分析結(jié)果，可以得出結(jié)論：首先，不管對于任何品牌，質(zhì)量感知都是影響顧客滿意度最決定性的因素。其次，在社交媒體大行其道的年代，“盲買”的消費者越來越少，即便是化妝新手大多也會先在小紅書、抖音、微博等社交平臺搜索相關(guān)產(chǎn)品推薦和介紹，因此網(wǎng)絡(luò)營銷對彩妝產(chǎn)品的銷售量有很大提升作用，但對于顧客滿意卻是一把雙刃劍。當基于網(wǎng)絡(luò)營銷形成的顧客預(yù)期得不到滿足，往往會導(dǎo)致顧客抱怨。從情感傾向的統(tǒng)計結(jié)果來看，Dior和YSL的負面情感評論占比最高。對于DIOR、YSL這樣的奢侈品牌，其高昂的定價篩選出的目標顧客的價格敏感度低，品牌印象是質(zhì)量感知之外決定顧客購買意愿的第一要素，與此同時，顧客預(yù)期和價值感知也會隨品牌印象而上升。因此，這兩個品牌的負面評價是最多的。完美日記則恰好安全相反，由于定價較低，強調(diào)性價比，顧客預(yù)期較低，產(chǎn)品實物往往帶來的都是驚喜。因此負面評價最少。3CE和花西子定價相近，負面評價數(shù)也相似，二者的明星產(chǎn)品都很受歡迎，區(qū)別在于3CE的顧客滿意主要影響因素以產(chǎn)品質(zhì)量為主導(dǎo)，而花西子以產(chǎn)品外觀為主導(dǎo)。綜上，建議所有品牌第一步先盡力保證產(chǎn)品質(zhì)量。粉質(zhì)是否細膩，妝感是否自然，是影響顧客滿意的首要因素。同時，針對不同的膚質(zhì)、不同的需求，底妝產(chǎn)品應(yīng)實現(xiàn)定制化、個性化的功能。干性皮膚需要滋潤保濕，油性皮膚需要控油持妝，這樣才能得到更好的妝效。而氣墊類底妝產(chǎn)品雖然主打補妝，但若在一定程度上提升遮瑕力和持久度，必然能脫穎而出。包裝/顏值/外觀是產(chǎn)品質(zhì)量外的第二大影響因素?；ㄎ髯?、3C