客户购买记录可以预测客户评论行为吗?
2017-02-18分类号：F713.55
【部门】北京邮电大学经济管理学院 可信分布式计算与服务教育部重点实验室 北京邮电大学 上海对外经贸大学
【摘要】[目的/意义]Web2.0环境下互联网中出现大量的用户创作内容(User generated content,UGC)。这一改变给传统的客户关系管理带来了深刻影响,越来越多的学者开始关注客户评论,但是以前的研究大部分关注评论对购买行为的影响,而忽略了购买对评论的反作用。因此,研究购买行为对评论行为的影响作用具有十分重要的意义。[方法/过程]基于大众点评网数据,综合考虑用户自身因素、当前评论行为、客户购买记录,研究了购买记录对评论行为的影响作用,并构建Logit回归分析模型,预测客户在下一阶段的评论行为。[
【关键词】评论行为 购买行为 Logit回归模型 流失预测 十重交叉验证
【基金】国家自然科学基金项目“半契约情景下的客户终生价值建模及营销决策研究”(编号:71171023);国家自然科学基金重点项目“面向不确定性的Web2.0用户创作内容管理研究”(编号:71231002)
【所属期刊栏目】情报杂志
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