《在線評論對小米手機銷量影響模型實證探究》開題報告（有提綱）3900字

在線評論對小米手機銷量影響模型實證研究開題報告文獻綜述一、論文選題的目的和意義(五號宋體，23磅行距）（一）選題背景近年來，隨著經(jīng)濟社會的飛速發(fā)展，電子商務已成為一種重要的零售業(yè)態(tài)，而線上購物也已成為人們購物的一種重要方式。我國電子商務行業(yè)呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的勢頭，以淘寶、京東、拼多多等為代表的大型國內(nèi)電子商務平臺已經(jīng)崛起，對促進我國電子商務產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起到了至關重要的作用。線上購物與實物銷售之間的最大區(qū)別在于，產(chǎn)品只能通過文本、聲音、圖像等在線顯示的方式吸引客戶，并且產(chǎn)品的直觀感知和試用性受到很大程度的限制。為此，在線評論作為線下口碑的網(wǎng)絡擴展的一種形式，有效地彌補了上述缺陷，成為消費者決策的重要影響因素。對于電子商務賣家來說，在線評論可以幫助他們實現(xiàn)在線營銷目標，建立信譽系統(tǒng)和實現(xiàn)聲譽傳播；而對于消費者而言，則可以幫助他們做出正確的購買決定并減少在線購物的不確定性和風險。賣家希望獲得越來越有效的用戶評論，而消費者希望看到其他用戶的評論，這些評論在幫助他們做出購買決定時會更有效。因此，對在線評論與產(chǎn)品銷量的關系研究具有重要的現(xiàn)實意義。（二）選題目的本研究的主要目的是以京東商城小米產(chǎn)品銷售為出發(fā)點，通過對平臺上已有的小米產(chǎn)品實際銷售數(shù)據(jù)、在線評論數(shù)據(jù)和其產(chǎn)品指標等數(shù)據(jù)進行實證分析，探究小米產(chǎn)品本身和在線評論的各個指標對其銷量的影響情況，以便為小米京東平臺提供一定的運營參考及思路。（三）選題意義通過從不同維度探析京東商城小米產(chǎn)品在線評論對其銷量的影響機制，具有一定的現(xiàn)實意義。對于顧客來說，降低線上購買產(chǎn)品過程中由于信息不對稱帶來的感知風險，減少購買過程中查詢產(chǎn)品信息及服務的時間與成本，幫助其更好地從海量的評論中快速有效地提取出關鍵信息，有助于其更快地做出購買決策；對于小米產(chǎn)品店鋪來說，能夠精準有效地掌握顧客關注的產(chǎn)品特征及信息，合理高效地展示在線評論，提高潛在顧客購物的可能性，達到產(chǎn)品增銷的目的，進一步提高產(chǎn)品競爭力；對京東電商平臺來說，為其提供科學有效的在線評論管理建議，助力生平臺打造良好的口碑。二、國內(nèi)外關于該論題的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢（一）國內(nèi)研究現(xiàn)狀通過翻閱顧客在線評論的相關文獻，研究方向主要集中在以下三個部分：首先，在線評論是否有用？汪濤、王魁和陳厚(2015)認為隨著電子商務的不斷發(fā)展，在線評論雖然給公眾生活提供了便利，但是因為在線環(huán)境存在差異，在線評論質(zhì)量水平也參差不齊，并非所有在線評論都對顧客做出購買行為有用；張曉峰(2017)以家用空調(diào)為研究對象，評論時效性、追加評論、曬圖數(shù)量顯著影響空調(diào)銷售，好評、差評、客戶信用等、評論字數(shù)、商品價格等并不顯著影響空調(diào)銷售。其次，哪些因素影響在線評論的有用性？張華(2016)通過爬取在線餐飲相關評論信息，得出在線評論的字節(jié)長度、發(fā)表評論者的聲譽均對其感知有用性有積極影響。王文君（2019）等學者針對京東商城有關手機的在線評論信息進行探究，從評論數(shù)量、評論情感傾向、評論內(nèi)容與評論時間入手，具體分析在線評論對手機銷量的影響。最后，在線評論不同維度的作用效果是怎樣的？陶曉波、張欣瑞、楊建坤等(2017)通過建立實證模型表明了在線評論數(shù)量通過影響感知有用性間接影響新產(chǎn)品擴散。王偉和王洪偉(2016)利用情感分析技術計算出每條評論文本的情感值,進而研究商品評論特征對顧客購買決策的影響作用。單曉紅、張曉月和劉曉燕(2018)從在線評論的發(fā)布者信息、酒店自身情況以及評論相關內(nèi)容等方面入手,仔細探析顧客需求,為提升酒店銷量建言獻策。（二）國外研究現(xiàn)狀國外對產(chǎn)品評論對在線銷量關系的研究分為三大類：一是在線評論數(shù)量與產(chǎn)品銷量關系的研究；二是在線評論極性（評論的好壞）與產(chǎn)品銷量關系的研究；三是探討在線評論與其他多種因素共同對產(chǎn)品銷量影響的研究。針對在線評論數(shù)量對產(chǎn)品銷量的影響，許多學者對此展開了研究。Park&Kirn（2017）將在線評論認為是用戶潛在的、正面或者負面的個人主觀意識的表達，該文章明確界定了在線評論的發(fā)布者和在線評論的受眾，指出在線評論的受眾主要包括具有購買經(jīng)驗的用戶和沒有購買經(jīng)驗的用戶，不同的用戶對于在線評論的有效性具有不同的觀點，該文章還就在線評論與用戶購買行為之間的關系做了明確的界定。Anderson（2018）認為在線評論是在線口碑的一種表現(xiàn)方式，指的就是消費者在購物網(wǎng)站或者在線平臺當中對所購買的產(chǎn)品進行評價，主要包括產(chǎn)品自身的優(yōu)點、缺點以及使用心得等等。關于在線評論極性與產(chǎn)品銷量關系的研究。Anu（2020）等采用線性回歸模型對亞馬遜評論數(shù)據(jù)進行分析發(fā)現(xiàn)：產(chǎn)品價格、評論長度、評論量和情緒（正面或負面詞匯）作為自變量，分析產(chǎn)品銷售的影響，最終得出除了價格之外，用戶還受到評論數(shù)量、評論長度、明星評級和評論文本情感的影響。Bansal&Voyer（2019）研究表明評論中的評論者的專業(yè)程度越高，會對其他消費者的購買態(tài)度產(chǎn)生較重大的影響。還有一些學者進行在線評論與其他多種因素共同對產(chǎn)品銷量影響的研究。Kwok(2017)等學者認為在商業(yè)領域，在線評論被視為電子口碑，指的是消費者根據(jù)使用產(chǎn)品或服務后的體驗創(chuàng)建的一類信息。ADDINEN.CITE<EndNote><CiteAuthorYear="1"><Author>Aghakhani</Author><Year>2020</Year><RecNum>540</RecNum><DisplayText><stylefont="TimesNewRoman">Aghakhani等</style><stylefont="???è?ˉé??é??">（</style><stylefont="TimesNewRoman">2020</style><stylefont="???è?ˉé??é??">）</style></DisplayText><record><rec-number>540</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="wd9rvzs02p9d9vep0xrv9zzh5se5dwv5vwvp"timestamp="1603765057">540</key><keyapp="ENWeb"db-id="">0</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Aghakhani,Navid</author><author>Oh,Onook</author><author>Gregg,DawnG.</author><author>Karimi,Jahangir</author></authors></contributors><titles><title>Onlinereviewconsistencymatters:Anelaborationlikelihoodmodelperspective</title><secondary-title>InformationSystemsFrontiers</secondary-title></titles><periodical><full-title>InformationSystemsFrontiers</full-title><abbr-1>Inf.Syst.Front</abbr-1></periodical><pages>1-15</pages><dates><year>2020</year></dates><isbn>1387-3326 1572-9419</isbn><urls></urls><electronic-resource-num>10.1007/s10796-020-10030-7</electronic-resource-num><language>English</language></record></Cite></EndNote>Aghakhani等（2020）研究了評論間評分不一致和評論評分與文本情感的不一致。其研究發(fā)現(xiàn)，評論評分不一致對評論有用性產(chǎn)生負面的影響，而評論評分和文本情感的一致積極影響評論有用性，進而促進產(chǎn)品銷量。文獻述評通過對國內(nèi)外學者對于在線評論的相關研究文獻的上述回顧，可以總結出以下幾點：第一，通過在線評論與產(chǎn)品銷量之間的文獻回顧，說明在線評論與銷量間存在重要關系，而兩者之間的關系確實是不一致的，有的是正向關系，有的是負向關系，也有的不顯著等。因此，有必要再去考慮在線評論其它維度的因素對產(chǎn)品銷量的影響；第二，通過對在線評論的各個不同屬性的了解，發(fā)現(xiàn)之前學者從不同視角開展了大量的研究，然而從評論內(nèi)容的完整性以及時效性這兩個視角進行的研究相對還比較缺乏。因此，本文結合認知努力理論、信息加工理論、說服效應理論、解釋水平理論等，重點從在線評論的評論完整性、評論時效性這兩個視角出發(fā)，來探索這些因素對產(chǎn)品銷量的具體影響。三、論文的主要內(nèi)容、研究方法（一）研究內(nèi)容標題1.緒論1.1研究背景1.2研究目的及意義1.3國內(nèi)外研究進展2.在線評論對小米手機銷量影響理論模型分析2.1研究假設2.2模型變量選擇2.2.1自變量2.2.2因變量2.3模型構建3.小米手機在線評論數(shù)據(jù)采集及處理3.1樣本選取3.2小米手機在線評論數(shù)據(jù)采集方法3.2.1數(shù)據(jù)采集方法3.2.2數(shù)據(jù)采集對象3.4數(shù)據(jù)處理4.在線評論對小米手機銷量影響模型實證分析4.1描述性統(tǒng)計分析4.2相關分析4.3回歸分析與結果討論4.4研究假設驗證5.研究結論及展望5.1研究結論5.2研究不足與展望（二）研究方法（1）文獻研究法。在確認研究范疇為在線評論后，筆者查閱了大量與之相關的資料和文獻，對在線評論的基本概念及特性等有了初步了解。（2）比較研究法。在對于文獻的整理和研究中，學者通過比較不同的研究對象在同一指標下所得到的結論、同樣的研究對象在不同的指標下得到的結論和同樣的對象用不同的研究方式得到的結論，歸納總結其研究方式和各類指標的選取，最后確定了本文的研究方法與技術路線。（3）實證研究法。本文在確定了研究方向及相關理論后，根據(jù)所研究的對象進行變量的選取，通過數(shù)據(jù)收集建立本文的計量模型，去除無效值、空值等簡單處理后，將近30天月銷量、累計評論數(shù)量、追加評論數(shù)量、圖片評論數(shù)量、產(chǎn)品價格、規(guī)格、類別、品牌、銷售平臺等變量進行分類及處理，將在線評論類指標作為自變量（累計評論數(shù)量、追加評論數(shù)量、圖片評論數(shù)量）、產(chǎn)品類指標（價格、規(guī)格、類別、品牌）作為控制變量，銷售平臺作為調(diào)節(jié)變量，以此構建研究模型，根據(jù)所構建的模型對數(shù)據(jù)進行進行相關分析、回歸分析和調(diào)節(jié)效應檢驗，最后進行F檢驗、t檢驗等，主要用到的分析工具有excel和SPSS等軟件。四、論文主要文獻（嚴格按照論文文獻格式）[1]喬曉娟.生鮮農(nóng)產(chǎn)品評論對在線銷量影響的研究——基于京東商城陜西獼猴桃在線評論數(shù)據(jù)的分析[J].長沙民政職業(yè)技術學院學報,2022,29(02):70-74.[2]郝婭晗.京東生鮮產(chǎn)品在線評論對其銷量的影響研究[D].河南財經(jīng)政法大學,2022.[3]趙迪.在線評論信息對銷量影響的研究分析[J].投資與創(chuàng)業(yè),2022,33(07):226-228.[4]楊德鋒,雷蜀豫,姚卿,古晨妍,孫彧.負面評論首頁效應:追評數(shù)量和評論深度的影響[J].營銷科學學報,2022,2(01):123-141.[5]齊托托,周洵,王天梅.在線評論特征對知識付費產(chǎn)品銷量的影響研究——基于產(chǎn)品類型的調(diào)節(jié)作用[J].管理評論,2021,33(11):209-222.[6]賈鵬.線上評論對產(chǎn)品銷售的影響[D].上海財經(jīng)大學,2021.[7]周楊頔.在線評論對水果電商銷量排名的影響分析——以京東蘋果銷售為例[J].質(zhì)量與市場,2021(14):111-114.[8]吉軒帆.在線評論中圖片對產(chǎn)品銷售影響的實證研究[D].東南大學,2021.[9]陸之洲.平臺經(jīng)濟背景下在線評論對銷量的影響研究[D].上海財經(jīng)大學,2021.[10]申潔.在線評論文本內(nèi)容對旅游產(chǎn)品銷量影響的實證研究[J].天津商務職業(yè)學院學報,2021,9(02):47-54.[11]朱道平,張燦鳳.考慮不同平臺評論情緒的電商產(chǎn)品銷量預測研究[J].市場周刊,2021,34(03):91-93.[12]蘭桂鋮,單婭軍,黃健青.在線評論與產(chǎn)品銷量之間的動態(tài)交互影響——基于淘寶網(wǎng)商品面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].文獻與數(shù)據(jù)學報,2020,2(03):48-59.[13]朱琴,韓小花.基于在線評論的制造商產(chǎn)品再制造與價格策略研究[J].系統(tǒng)科學與數(shù)學,2022,42(08):2040-2061.[14]胡常春,郭夢雨.負向在線評論質(zhì)量對購買意愿的影響研究——基于產(chǎn)品屬性的調(diào)節(jié)效應[J].現(xiàn)代商業(yè),2022(15):33-37.[15]胡常春,郭夢雨.在線產(chǎn)品評論：研究述評與展望[J].現(xiàn)代商業(yè),2022(14):23-26.[16]王克勤,劉朝明.基于在線評論的重要度績效競爭對手分析的產(chǎn)品設計改進方法[J].計算機集成制造系統(tǒng),2022,28(05):1496-1506.[17]李霞,王羽,巴文浩.國內(nèi)外管理學領域在線評論研究現(xiàn)狀及啟示[J].山西財政稅務?？茖W校學報,2022,24(02):40-46.[12]魏娟.用戶在線評論驅(qū)動的產(chǎn)品推薦與設計改進研究[J].市場周刊,2022,35(08):96-100.[18]徐一釗,閆宏斌,馬鐵駒.競爭性環(huán)境下在線評論驅(qū)動的新產(chǎn)品開發(fā)：基于QFD的視角[J].系統(tǒng)工程,2022,40(05):5