京东生鲜物流客户满意度测评

张 凌，程 聪

（武汉科技大学 管理学院，湖北 武汉 430081）

0 引言

物流是电商平台和客户顺利交付的关键因素，物流满意度很大程度上决定了电子商务服务满意度，因此物流满意度测评成为研究的重点。以往问卷调查和结构方程模型等是物流满意度评价最常用的方法，但仅用这些方法得到的结果有很多主观因素。随着人们在电商平台上发布评论成为习惯，平台上积累了海量的评论数据，而这些数据对于研究人员公正、客观地分析客户态度有重要意义。另外，评价方法可以结合词频分析、层次分析法和情感分析等方法，使评价不再局限于问卷调查、用户访谈，获取、分析数据更加方便。本文结合词频统计和层次分析法对电子商务中与物流评价指标相关的网络评论进行分析，再通过情感分析方法对评论进行打分，从而为了解消费者购物中的物流体验与电子商务企业的物流服务顾客满意度，提供了一种新的物流测评方法，能更加公正、科学、客观地衡量顾客满意度水平。

1 物流客户满意度测评相关研究

1.1 物流客户满意度测评方法

迄今为止，关于物流客户满意度的测评方法有许多，例如刘明和杨路明以增加物流服务附加值为目的，用问卷调查和因子分析法分析快递企业物流满意度。汤银英和孙嘉欣结合模糊综合评价法和隶属度相关参数的处理评价结果，得到铁路“门到门”全程物流服务指标的满意度评价值。杨永清和于本海运用结构方程模型对物流服务质量各维度对购物满意度、顾客抱怨及重购意向的影响进行了检验，结果表明，交付服务质量和人员服务质量是影响消费者行为的关键物流因素。王勤志和张坚运用结构方程模型建立了上海世博会物流服务的绩效评价模型，研究物流运营的内部实际状态和外部顾客的实际感知。刘紫玉，等运用结构方程模型研究了物流服务因素对消费者网购意愿的影响。李爱彬，等结合顺丰速运服务质量的现状，建立5 个维度和16 个二级指标的评价指标体系，采用AHP 方法计算各个指标的权重并排序。李荷华依据物流服务供应链的企业内外部风险建立了化工物流服务供应链风险评估指标体系，用模糊综合法对该指标体系进行了评估。张浩，等确定了生鲜电商冷链物流服务的5 个维度，运用离差最大化法和粗糙集理论分别对各指标的可变权重和属性权重进行计算，提出了生鲜电商冷链物流服务水平评价改进突变级数模型。

随着电商平台的兴起，越来越多的顾客在电商平台上购物且留言，消费者在电子商务网站上的评论是消费者购买产品或服务后对产品或服务的评价，这使得人们获取顾客满意度评价不仅仅只是依赖电话或访谈，而是可以在电商平台上直接获取有关物流服务的评论。有了这些评论，就可以使用更多新的方法来研究顾客满意度。事实上，电子商务物流质量是网站服务质量的重要组成部分。许多学者都基于在线评论数据分析影响物流服务用户满意度的因素，胡媛荣，等对在线用户评论数据进行分析，得出用户最关注的物流服务质量维度是速度、包装、快递员态度和退换货服务，并进一步分析了这几个因素对用户购物意愿的影响。张华泉，等通过数据分析发现对消费者态度有正面影响的因素是物流与平台因素，而产品因素和消费者的负面态度正相关。毛郁欣，等基于负面的用户评论数据，发现和物流服务质量显著正相关的因素是货损和配送及时性。

1.2 物流客户满意度测评指标选取

提升客户满意度一直是企业关注的焦点，许多研究也聚焦于此。He提到，顾客满意度不仅反映了顾客对产品或服务的满意程度，还反映了企业为满足顾客需求而提供的产品或服务的效果。Han，等提到顾客感知价值与顾客满意密切相关。

电商和物流规模不断增长，网购和快递逐渐成为人们生活中不可或缺的部分，人们对物流服务质量的要求越来越高，许多研究也开始分析物流不同领域的评价情况。王安雯运用因子分析法对物流客户满意度现状进行评价分析并提出应对策略。吴芳芳，等证实，基于LSQ 模型和SERVQUAL 模型为小城镇电商物流设计服务质量评价维度是可行的。邱钰颖，等利用SERVQUAL 模型的原理分析了商家对消费者（B2C）电商物流服务中存在的问题，认为也可将之用于电商物流服务质量分析。李玉萍和胡培用内容分析法对淘宝网在线顾客评论内容进行了编码分析，结果表明质量、社会价值、卖家服务、物流服务、尺码、顾客成本、产品描述和顾客期望是影响网络购物顾客满意度的影响因素。李寅光基于灰色模型研究了一种新的顾客满意度评价方法，研究企业形象、服务质量、服务效能和服务便捷性对电子商务物流服务顾客满意度的影响。张梅根据顾客满意度的内涵及特征，结合美国顾客满意度指数模型（ASCI）构建航空物流顾客满意度评价体系，指标有物流服务质量、价格、基础设施和顾客忠诚度。Zhao使用灰色系统模型（GM）研究提出影响顾客满意度的因素有快速反应能力、灵活的服务能力、多样化的服务能力和应急恢复能力，构建了物流服务能力评价体系。

2 物流客户满意度测评模型

本文首先收集数据，并选定评价指标，再计算指标权重，最后对客户满意度进行总体测评。在收集数据过程中，采用Python在京东平台上爬取了15 000条物流评论数据；在选定评价指标过程中，先进行词频统计，再根据高频词人工选取评价指标；在计算指标权重的过程中，先构建京东生鲜物流客户满意度评价层次结构图，再结合专家打分得到各指标的权重；在总体评价过程中，用GooSeeker 对5 个评价指标各1 000条数据进行测评，最终结合权重和分值测评客户满意度。京东生鲜物流客户满意度测评模型如图1所示。

3 京东生鲜物流测评

3.1 数据收集

本文利用python工具在京东平台中爬取了15 000条近期和生鲜物流有关的评论数据中的部分数据，见表1。

图1 京东生鲜物流客户满意度测评模型

表1 生鲜物流评论数据示例

3.2 词频统计和评价指标选取

本文使用Python对数据进行分词和词频统计，先删除一些无意义的、和研究无关的词语，最终得到高频词和频率统计表，见表2。

本文对表2中的高频词进行人工评价指标选定，得到五个评价指标，将“快递”“很快”“速度”“及时”“发货”“时间”“配送”“到货”“当天”“物流”选定为及时性，即消费者对物流配送速度的关注；将“包装”“磕碰”“泡 沫”“完 好”“破损”“严实”“保 存”选定 为 完整性，即消费者对包裹包装的关注；将“放心”“保障”“信赖”“相信”“保证”选定为可靠性，即消费者对京东生鲜物流信任度的关注；将“方便”“送货上门”“到家”选定为便利性，即消费者对京东生鲜物流方便程度的关注；将“小哥”“服务”“态度”“体验”“周到”选定为友好性，即消费者对享受京东生鲜物流过程中客服、送货员态度的关注。物流评论词云图如图2所示。

表2 高频词和频率统计

图2 物流评论词云图

3.3 基于层次分析法的指标权重计算

3.3.1 层次结构图构建。本文收集京东生鲜物流评论数据，通过词频统计和评价指标选定，得到及时性、完整性、便利性、可靠性和友好性这五个京东生鲜物流评价指标，作为层次结构图的一级指标，进一步分析各个维度的物流评论数据，确定层次结构图的二级指标，构建评价指标体系，及时性与发货、运输、配送速度有关，完整性与外包装、保护物、商品完整性有关，可靠性与平台的信誉和稳定性有关，便利性与送货上门服务、退换货服务有关，而友好性与商家、平台、快递员的态度有关，其层次结构图如图3所示。

3.3.2 指标权重计算。本文首先根据京东生鲜物流客户满意度评价指标体系设计问卷，接着邀请四位物流领域的专家填写问卷，并将问卷数据填入yaahp软件中，计算各个专家的判断矩阵，最终得到京东生鲜物流客户满意度评价指标体系中目标层、准则层和方案层的权重，结合群体决策的结果，得到京东生鲜物流顾客满意度评价的权重值，及时性、友好性、可靠性、完整性和便利性的权重分别为0.222 8、0.042 3、0.278 1、0.301 5、0.155 3，具体见表3。

图3 京东生鲜物流客户满意度评价层次结构图

表3 京东生鲜物流顾客满意度评价权重表

3.4 客户满意度测评

为了测评客户对京东生鲜物流及时性、完整性、可靠性、友好性和便利性的满意程度，我们整理了各评价指标的数据，共5组，每组包含1 000条评论数据，接着对这5 000 条评论数据进行情感分析，用Goo-Seeker打分，测量客户满意度。GooSeeker是一款可以对文本进行情感分析的软件，其中内置了正面词、负面词、否定词和程度词，可以得到一段文本的正面得分和负面得分，相加得到一个总得分，本文将收集到的各组数据输入到GooSeeker 软件中，得到每条文本的总得分，将所有得分归一到0-10分，再计算所有文本的均值，最终得到各评价指标的得分。部分具体测评情况见表4-表8，最终计算得到及时性、友好性、可靠性、完整性、便利性的均值分别为9.08、6.67、5.43、7.97、7.55。

由层次分析法和情感分析方法得到的各评价维度的权重和评分均值见表9。客户满意度分值等于各评价维度权重和评分均值乘积之和，y为顾客满意度分值，x-x为各个类别的客户满意度评分均值，w-w为各个类别所占的权重。

表4 友好性测评示例

表5 便利性测评示例

表6 及时性测评示例

表7 可靠性测评示例

表8 完整性测评示例

表9 各物流评价指标的权重和评分均值

及时性、友好性、可靠性、完整性、便利性的权重分别为0.222 8、0.042 3、0.278 1、0.301 5、0.155 3，均值分别为9.08、6.67、5.43、7.97、7.55，顾客满意度评分满分为10分，则根据上述公式有：

即最终顾客满意度评分值为7.42分。

4 结语

本文使用词频统计和层次分析法对京东生鲜中的物流相关评论进行研究，并通过情感分析，对京东生鲜物流客户满意度进行测评。结合层次分析法和专家打分，得到各服务特征所占权重，最多的是完整性，权重为0.301 5，这表明生鲜商品本身的价值最为重要；其次是可靠性，权重为0.278 1；及时性权重为0.222 8；便利性较少，权重为0.155 3，最少的是友好性，权重为0.042 3，这表明友好性最不重要。本文进一步对评论进行情感分析，得到各评价指标的评分均值，结合各评价指标的权重，计算得到客户满意度分值为7.42，从评分可以看出，京东生鲜客户满意度较高。另外，从表9中可以看到，及时性和完整性分值较高，表明客户对其较为满意，而可靠性分值最低，表明客户对其不是很满意。

从本文研究得到的结果可知，从可信度来看，电子商务企业应该努力提供优质的物流服务，让客户信赖平台的服务，感受到在平台上购物，物流很有保障。从便利性来看，电子商务平台应该更关注“最后一公里”的交付和退换货服务，让用户可以直观感受到物流服务的便利。从友好性来看，一方面电商平台应该对商家实施监管，让商家更好地服务顾客，另一方面应该对平台客服和快递小哥提供专业培训，以提高他们的表达能力和专业素养，为客户提供更优质的服务。从完整性来看，电子商务企业应该完善包装技术和物流过程中对包裹的保护。从及时性来看，电商平台应该结合持续发展的技术，进一步改善发货、送货、退货的速度，让客户享受到更迅捷的服务。

本文只对京东生鲜商品的物流满意度进行了测评，在未来的研究中，可以将此方法应用到更多的实际案例中。