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基于文本挖掘的在线内容分析的跨境电子商务物流服务设计

摘要：

随着跨境电子商务的快速发展, 对跨境物流服务（CBLS）的需求和重要性也在增加。一个令人满意的 CBLS 可以帮助促进跨境电子商务的商业活动。由于客户的物流需求日益复杂, 物流市场竞争日益激烈, CBLS 提供商必须致力于持续改进和区分服务以保持其竞争优势。关西工程 (KE) 是一种满足客户情感和情感感知的元素设计成服务和产品的方法。在本次研究中, 应用 KE 方法对 CBLS 的发展提出了自己的看法。为此, 利用偏最小二乘 (PLS) 分析了客户的感受与 CBLS 的服务要素之间的关系。此外, 本研究还论证了文本挖掘技术在分析 CBLS 在线内容中的应用。在线内容挖掘有助于识别 CBLS 的服务元素和关西词。重要的是, 通过在线内容挖掘获得的客户感受与 CBLS 服务要素之间的关系为 CBLS 设计提供了互补的结果。

与行业的相关性: 本研究提供了一个应用关西工程和在线内容分析相结合的实例, 以获得服务业关西设计过程的思路。我们的发现表明, 除了传统的客户调查, 用户生成的在线内容分析应该是捕捉客户导向的设计元素的有效方式;它们为关西设计提供了互补的效果。

介绍：

互联网的出现为全球网上购物提供了便利。客户可以通过网站和在线市场直接从位于其他国家和司法管辖区的商家购买在本国可能无法获得或昂贵的产品和服务, 尽管客户和商家之间使用不同的语言和货币。近年来, 由于在减少与国际支付安全和支付方式、物流和逆向物流、语言障碍等有关的问题方面取得了进展, 这种被称为跨境电子商务的现象一直在增加。事实上, 如今任何具有数十亿美元雄心的电子商务创业企业, 必须从一开始就跨境创业, 因为当地市场已经被根深蒂固的本土巨头所锁定。根据埃森哲 (全球咨询公司) 和 AliResearch (阿里巴巴集团研究部门) 2015年的一份题为 '跨境 B2C 电子商务市场趋势' 的报告, 全球 B2C 跨境电子商务市场的规模将从2014年的2300亿美元飙升至2020年的1万亿美元。另外, 到2020年, 全球将有超过9亿人成为国际在线购物者, 他们的购物量将占全球所有B2C交易的近30%。

在跨境电子商务中, 卖家和客户位于不同的国家和海关地区。交易活动通过电子商务交易平台在线进行, 货物通过跨境物流服务 (CBLS) 交付给客户。CBLS 的业务是国内送货上门服务的延伸。除了涵盖 HDS 的主要功能, 包括包裹提货服务、包裹跟踪服务和包裹递送服务外, CBLS 还进一步处理跨境运输和报关清关事宜。随着跨境电子商务的快速发展, CBLS 的需求和重要性也在不断增加。客户往往对有效的物流抱有很高的期望, 这已经多次被证明是网上卖家强大的竞争优势。客户认为, 卖家有责任确保货物以及时、可靠和可预测的方式到达他们手中。因此, 对于跨境电子商务而言, CBLS 的质量很可能成为决定客户购买意向的关键因素。满意的 CBLS 可以作为跨境电子商务繁荣商业活动的促进者发挥作用。此外, 客户的物流需求也越来越复杂, 物流市场竞争也越来越激烈。对于 CBLS 供应商来说, 如何提高客户忠诚度, 进一步吸引新客户, 以提高物流能力的利用率, 实现规模经济, 是一个紧迫的问题。了解和满足客户的 CBLS 要求, 进一步影响客户的决策和保留行为尤为重要, 是赚取利润的唯一途径。

自1980年代中期以来, 服务质量一直是营销和物流研究的优先事项 (Saura 等人, 2008年), 这两个方面都考虑到服务要素, 即客户期望服务提供商提供的东西,成为服务质量的重要决定因素。这一论点适用于CBLS的设计。CBLS中包含的服务元素的执行方式将直接影响客户满意度和忠诚度, 这些因素是客户选择提供商时的重要考虑因素。然而, 与有形的、可以由人类感官具体体验的实物产品的设计不同, 因为服务的无形性，CBLS以满足客户的质量要求的设计更具挑战性。以往对物流的研究主要集中在服务要素的影响上，关于客户购买后感受和行为 (如满意度和忠诚度) 。然而, 在购买前阶段, 客户的情感或情感认知与服务要素之间的联系尚未得到充分探讨。此外, 以 CBLS 为重点的服务质量或服务设计的相关研究非常罕见。Heskett (1987) 指出, 服务公司应分析客户的感受, 以确定他们在形成服务概念时的偏好。因此, 调查客户感受和服务元素之间的关系, 可以为 CBLS 提供商提供很好的参考, 从而在购买前阶段增加客户的使用意图。

关西是一个日语术语, 意思是感性、印象和情感。关西工程 (KE), 由Nagamachi提出，是一个积极的产品开发方法, 将人类对现有产品或概念的印象, 感受和要求转化为设计解决方案和具体的设计参数。KE主要是系统开发新的和创新的解决方案的催化剂, 但也可以作为现有产品和概念的改进工具。到目前为止, KE 的许多应用都集中在实物产品的设计上, 如汽车内饰、电话、火车内饰、厨房水龙头、房地产、移动电话、CNC 机床、饮料瓶、运动鞋、笔记本电脑和数码相机。然而, KE在服务设计中的应用并不常见, 因为很难清楚地呈现无形的服务元素来激励测试对象, 然后要求他们表达自己的情感感知 (然而,设计元素物理产品始终可以转换为图像)。可以找到服务设计的KE研究的有限例子。例如, Gonzaacute;lez 等 al.(2008) 应用西班牙国家银行的数据来展示ke程序, 并展示了如何将客户的声音设计到其电子银行系统中。Hartono 和 Chuan (2011) 介绍了 KE、SERVQUAL 和Kano模型的集成框架, 适用于豪华酒店服务。Chen 等人开发了一个基于ke的家庭送货服务设计程序。Chen 等人应用 KE 为国际快递服务的设计提供了新的思路。尽管以前与ke相关的研究主要集中在物理产品上, 但KE是一种创造性和实用的方法, 可以改进现有的服务和创新新的服务。Schuuml;tte 等人建议, 应更广泛地应用KE,以了解服务的主题。KE在服务设计方面有两个优势。首先, 使用客户的词汇来表达他们对服务内容的看法;这就传递了客户的真实感受。其次, 可以建立一个定量的框架 (例如, 使用回归分析) 来识别顾客情感之间的互动。

值得注意的是, 服务或产品开发和设计大多依赖于设计师的经验和能力, 但设计师本身不一定是服务或产品的用户。在为关西需求进行设计时, 设计师通常会添加更多或更少的主观意见。据我们所知, 几乎所有KE应用程序都跨越了关西空间 (即收集关西词) 和基于专家筛选或焦点小组的财产空间 (即服务或产品元素的收集), 然后获得它们之间的关系，通过问卷调查, 主要采用语义差异法, 在 kansei 词与服务或产品要素 (即用户的 Kansei 对服务或产品元素的反应)。然而, 这种方法很可能迫使产品或服务设计从专家的思维而不是从客户的角度出发。服务/产品用户只能被动地回答涉及专家认可的关西空间和物业空间的问卷。

互联网的进步使信息比以往任何时候都更快、更方便地传播。互联网上的社交媒体和消费者产生的内容继续增长, 这激发了新方法的发展以了解客户在各种学科中的需求。当代用户习惯于通过互联网平台发布有关使用服务和产品的评论和经验, 成为服务和产品设计的宝贵灵感来源。在线用户评论为服务和产品提供了丰富和有个人意义的响应, 并反映了消费者描述、重温、重建和分享经验的方式。重要的是, 实时和第一手的信息共享和用户体验反馈, 甚至用户期望和未来需求, 都包含在在线用户评论中。在线消费者评论被广泛认为是消费者生成的最有影响力的内容类型之一, 用于了解消费者对服务产品的使用体验和期望。在线客户评论往往捕捉直接、实时和诚实的情感表达有关服务产品使用体验;这克服了问卷调查中缺乏真实性的缺点。在从客户那里获得正确的情感感知和前瞻性设计理念方面, 如果客户评论的可用性和数量足够, 就必须对从客户评论中提取的知识进行评估。人们越来越有兴趣利用在线消费者评论来深入了解研究问题。然而, 很少有研究将这种方法应用于KE。

这项研究有两个目的。其主要目的是应用基于ke的方法来分析CBLS的服务设计元素 (属性空间) 与客户的Kansei感知 (语义空间) 之间的关联, 来为CBLS的发展提供新的思路。这种基于ke的方法促进了以关西为导向的服务设计, 该设计确定了服务特征, 不仅满足了客户对功能的需求, 而且最好地满足了客户的情感感知。此外, 通过 KE, 研究了服务要素和客户关西感知对客户使用意向的影响。这些知识使 CBLS 提供商能够更贴近客户并帮助他们改进现有服务、激发新的服务设计理念, 以提高客户满意度和粘性, 甚至开发新的客户群。此外, 消费者对新开发的 CBLS 的看法和接受程度也可以在引入市场之前进行预测;这减少了资源浪费, 并且控制了业务风险。本研究的次要目的是, 就如我们上面提到的, 在线内容, 主要是消费者生成的内容 (例如在线客户评论) 和服务提供者生成的内容 (例如在提供商的官方网站上介绍服务), 是新的信息来源, 而这对于了解所提供的服务和客户期望以及客户 Kansei的感知至关重要。本试点研究试图应用文本挖掘技术, 从有关CBLS的在线内容中识别服务元素和客户使用的Kansei词, 以便分别跨越KE的属性空间和语义空间, 然后根据在线内容中的术语共现结构，建立这两个空间之间的关联。将这种基于文本挖掘的在线内容分析方法的结果与传统KE方法的结果进行比较, 并为CBLS设计做出了贡献。

本文其余部分的构造主要是，第二节介绍了研究框架和方法。第三节说明了 CBLLS的实现细节和数据分析。第四节介绍了分析结果的管理影响和讨论。第五部分给出了结论, 阐述了研究的局限性和今后研究的方向。

2.1.第1阶段:选择设计主体

随着网上购物和跨境电子商务的普及, 跨境物流服务的需求和重要性不断增加。跨境物流的服务质量已成为影响买卖双方如何评价卖家和跨境电子商务平台的关键因素。本研究将基于ke的方法应用于物流服务设计。具体而言, 本研究将跨境电子商务的物流服务 (包括B2C和C2C)确定为设计领域。跨境物流服务的用户包括跨境电子商务的买卖双方。

跨境电子商务将国际贸易和国内电子商务结合起来。客户通过跨境电子商务平台订购货物。该平台将订单信息传输给卖家。卖方准备客户订单, 并将订购的货物委托给物流供应商进行包装和货物装卸。根据所选择的跨境运输方式, 货物通过国内物流运往机场、海港或边境管制站, 然后在完成出口申报后运往国外。当货物到达买方所在国时, 货物在完成海关进口申报程序后, 通过国内物流交付买方指定地点。在此过程中, 跨境物流服务可分为四个子流程: (一) 出口方境内的货物收集 (卖方发送), (二) 国际运输, (三) 在进口方境内的货物分销和交付 (买方收到) (四) 其他增值服务。

2.2. 第2阶段: 跨语义空间和属性空间

在这一步骤中, 提取服务元素和每个元素中包含的属性以及通常用于表达CBLS 元素的情感感知的Kansei词, 来各自建立服务属性空间和语义空间。在文本挖掘中使用的识别在线内容中有趣的单词或术语的技术被用作第一筛选方法, 然后根据专业知识进行二次筛选。在线内容 (语料库) 包括: (1) 从跨境电子商务平台、跨境和国际快递提供商官方网站的交付和收货说明中收集的与 cbls 相关的提供者生成的内容,电子商务物流供应商、国内物流和家庭送货服务提供商;(2) CBLS在线广告和在线新闻;(3) 用户在线生成的内容, 包括CBLLS用户发布的评论、评论、讨论、建议和想法。详细介绍了CBLS语义空间和服务属性空间的划分方法。

2.2.1. 跨语义空间

要通过挖掘联机内容来提取Kansei单词,通过以下三个步骤实现:

步骤 1: 按语音部分 (POS) 筛选

POS 是第一个过滤的考虑因素, 因为 Kansei 词总是形容词和副词。

步骤 2: 通过n-gram概率分析进行检测。

语言会随着时间的推移而变化。为了捕捉新开发的关西语词或术语, 实现了一种基于n-gram概率的检测方法。N-grams文本被广泛用于文本挖掘和自然语言处理任务中。它们基本上是给定窗口中的一组共发生的单词, 通常在计算n-gram时向前移动一个单词。如果语料库中某些共发生词集的概率很高, 这意味着同时出现的词集很可能是一个常用的术语。这种方法也有效地找到了新出现的术语。

步骤 3: 通过搜索引擎进行检查。

由于基于POS滤波和n-gram概率检测的方法比较简单, 很有可能识别出不正确和不合逻辑的 '术语'。为了提高pos和N-GRAM概率方法所发现的与CBLS相关用途的词语和术语的适配性, 搜索引擎 (如Google、Bing和Yahoo搜索) 被用作检查员。搜索引擎用来搜索目标词与典型CBLS相关关键字 (如跨境物流、运输、送货服务和国际快递) 共同出现的信息。目标词的适配性是根据搜索结果中列出的信息量来判断的;发现的阳性搜索结果(命中)越多, 在CBLS中使用目标词的可行性就越高。

尽管基于文本挖掘的技术为自动识别在线内容中常用的和新出现的Kansei词提供了很大的帮助, 但在没有人为干预的情况下实现完美的准确性还不可能。因此, 在二次筛选中, 利用专业知识作为辅助作用, 优化了关西词的集合。删除含义相似或被认为不太重要或不正确的单词和术语, 并添加未通过文本挖掘方法提取的其他单词和术语。关联图技术, 也称为 kJ 方法 (Spool, 2004年;Lokman 和Kamaruddin, 2010年), 然后被用来根据他们的亲和力对语义上相同的单词和术语进行分组, 并选择一个相关的单词或术语来代表组中的其他单词和术语。最终确定的构成语义空间的关西词语与CBLS领域的专业高级管理人员和专家进行了讨论并得到了确认。

2.2.2. 跨越物业空间

跨越语义空间的过程与跨越物业空间的过程相同, 在用于跨越

资料编号：[5547]