《基于Web用户评论挖掘的企业竞争情报研究》.docx

基于Web用户评论挖掘的企业竞争情报研究摘要： 文章介绍了网络用户评论的产生背景，概述其基本形式与特点, 论证了web用户产品评论具有良好的情报价值。从web 用户产品评论角度构建企业竞争情报挖掘应用模型，获取企业产品竞争情报，构建了基于文本数据挖掘技术的web用户产品评论企业竞争情报分析模型。关键词：网络；用户评论；挖掘；企业竞争情报；Abstract: This paper describes the background of web user comments, summarizedits basic form and characteristics，and discussed the necessity and importance for the enterprise competitive intelligence. Based on the text mining, this paper builds the modelfor the enterprise competitive intelligence.Keywords: user comments; text mining; competitive intelligence; enterprise; 1. 网络用户评论产生的背景据中国互联网络信息中心第36次中国互联网络发展状况统计报告显示，截至2015年12月，中国网民规模达6.88亿，互联网普及率为50.3%;手机网民规模达6.2亿，占比提升至90.1%，无线网络覆盖明显提升，网民WIFI使用率达到91.8%。相较2014年底提升2.4个百分点。[1] 现如今，半数中国人已经接入互联网，网民规模增速提升，同时网民个人上网设备进一步向手机端集中。互联网用户的快速增加为我国网络购物行业的发展奠定了坚实的消费者基数。根据数据显示，2015 年，我国网络购物总体交易规模达3.8 万亿，同比增长36.2%，预计2016年末可达5亿元大关。与此同时，B2C年交易规模达2万亿，占总体交易规模的比例首次超越C2C，为56.6%。各大厂商们齐发力于B2C 市场，直接接触潜在用户，预计2016 年末，B2C 占网络购物总体交易规模的比例将接近60%。随着“互联网+”的推进以及电子商务的巨大发展，人们对其的关注程度也随之不断提高，大型的B2C网站如京东、天猫、亚马逊都设置了产品的用户评论区，方便消费者之间交流产品的使用体验和购物心得，同时这也是一种厂商与用户直接沟通的渠道。互联网中有有关产品的评论信息呈爆炸式增加，用户评论作为一种反馈机制能帮助提供服务方了解产品和服务存在的问题，进一步改进、提升和优化产品和服务。将网络用户评论应用于企业竞争情报，一方面扩大了企业竞争情报的来源范围; 另一方面提供了新的研究视角，从用户的角度进行分析，可以有效弥补以往情报工作的局限，进一步提高其有效性。2. 网络用户产品评论的情报价值中国互联网络信息中心发布的中国网络购物市场研究报告显示: 43. 3%的网购者表示网上买家评论是影响购买决策最重要的因素; 41. 1%的网民在购买每个商品前都看用户评论; 26%的用户购买大多数商品前都会查看用户评论。艾瑞咨询公司的调研也显示，用户评论已经成为用户获取商品信息的最主要以及最直接的方式，占比达到64. 4%。随着用户评论作用的日益凸显，商家和消费者对它的重视程度也越来越高，由此产生了滚雪球效应，用户评论呈指数级增长，越来越多的电子商务网站开设产品评论模块，与此同时各种第三方评论网站也大量涌现。[2]网络用户评论是新大数据时代环境下衍生的一种新的情报源，对企业竞争情报工作具有重要的价值，基于用户评论进行企业竞争情报分析，有助于从本质上认识其特点及对企业的影响，为企业竞争情报研究提供相关的理论支撑。下面就以竞争情报需求、收集、分析、服务、反馈5个流程来分析web用户评论的产品价值网络用户评论的竞争情报价值。2.1 竞争情报的需求企业情报需求是开展竞争情报的第一步，也是开展情报工作的最终目的。情报需求具有时效性，随着时间的推移，管理的演变会产生不同的情报需求。目前企业面对的竞争环境越来越激烈，竞争情报作为企业中抢占先机、赢得竞争优势的制胜法宝，得到了许多企业的重视。然而，以往的竞争情报工作主要通过收集关于竞争环境、行业、企业本身和竞争对手的相关信息，来源较为单一。消费者是企业赖以生存的基础和保障，提高消费者的满意度是企业重要竞争策略之一。企业只有充分利用产品评论这一网络购物关键影响因素作为情报源开展竞争情报，从行业环境、竞争对手和自身展开研究，了解行业竞争对手动态，才能抢占、巩固市场。企业在开展竞争情报研究时，往往站在自身的角度，对企业自身、竞争对手和环境的判断存在一定的主观性。外部环境复杂多变，企