一、 选题背景与意义

目前，电子商务在经历了一段迅猛发展的时期后，开始面临线上用户增速放缓，流量红利逐渐消失的问题。此外，由于我国人均消费水平的提高，居民消费升级，越来越多的消费者开始注重消费时的过程及体验。因此，传统的线上消费”瓶颈”使得”新零售”开始进入人们的视野。”新零售”推动了线上线下和物流相结合，运用大数据、云计算等新技术为线上线下消费者提供全方位的消费服务。

”盒马鲜生”是”阿里巴巴”投资的”新零售”项目，其业务由线上APP和线下门店两部分构成。线下门店主要是对生鲜商品进行标准化的售卖，线上APP则主打门店附近3公里范围内，30分钟内送货上门。”盒马鲜生”线下门店会开展互动活动，从而吸引消费者、丰富消费场景和提升消费体验，以达到”线下为线上引流”，提高销量的目的。

顾客在消费之前，往往会查看先前其他消费者的消费经验，从而作出消费决定。比如”大众点评网”作为第三方评论网包含了很多普通用户的消费体验的分享及评价，这些由用户而非专业人士产生的创意性内容（包括文字、图片、视频等）也就是UGC，即用户生成内容。由于UGC会影响用户的消费决策，因此，研究UGC可以分析用户行为与情感，从而作出更为精准的用户营销策略，产生更大的经济价值。

由于”盒马鲜生”APP只有对线上购物进行评论的功能，并且无法查看他人的评价。因此，本文选择第三方评论网”大众点评”中”盒马鲜生”的门店消费评论。”新零售”业态处于起步阶段，研究线下门店的顾客满意度，可以为”盒马鲜生”的”线下为线上引流”、”线下线上深度融合”作出良好的建议。

影响消费者消费行为的因素是多方面的，同时，不同的影响因素对消费行为的影响程度也不同。文本挖掘可以通过UGC研究影响消费行为的因素以及进行消费的情感分析，

相比于传统的”问卷调查”方法，具有数据量大、更真实以及实验费用低的优点。

经过对顾客评论进行文本挖掘，从而产生了影响消费者消费行为的重点因素，继而基于AHP法构建顾客满意度指标体系。为以”盒马鲜生”为例的众多”新零售”提出相应的改进建议，促进”新零售”的发展。

根据对文献的分析与研究，关于”新零售”的文献绝大多数是定性研究，且在2015年至2018年期间，几乎没有国内文献是将”新零售”、”UGC”与”文本挖掘”相结合并进行定量分析的。因此，本论文选取具有代表性的”新零售”企业#8212;#8212;盒马鲜生，通过在”大众点评”中消费者对”盒马鲜生”的消费评论，基于UGC进行文本挖掘，研究消费者情感分析和顾客满意度，具有很强的针对性以及实际意义。