客户购买记录可以预测客户评论行为吗?

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.[结果/结论]研究结果表明购买记录可以预测客户的评论行为,并采用十重交叉验证了模型的稳定性,为Web2.0用户创作内容的研究提供了理论基础.

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

所属期刊栏目：36

分类号：F270;C934(企业经济)

资助基金：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”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”71231002

在线出版日期：2017-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：194-200