【摘 要】
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每一件产品的诞生源于用户自身的需求,而产品随后的发展需要紧紧跟随市场,在经济、科学技术等多种条件的影响下,用户的需求在不断变化,因此需要企业精准地抓住瞬息万变的市场信息,对于不同阶段的产品发展方向及时做出决策,确保企业在市场中能够实现稳定的发展。相较于传统的调研方式,在线评论呈现出易获取、实时更新以及成本低廉的特点,由此逐渐成为了企业洞察用户需求的途径。本文基于企业改进产品的视角,通过文本挖掘技术
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每一件产品的诞生源于用户自身的需求,而产品随后的发展需要紧紧跟随市场,在经济、科学技术等多种条件的影响下,用户的需求在不断变化,因此需要企业精准地抓住瞬息万变的市场信息,对于不同阶段的产品发展方向及时做出决策,确保企业在市场中能够实现稳定的发展。相较于传统的调研方式,在线评论呈现出易获取、实时更新以及成本低廉的特点,由此逐渐成为了企业洞察用户需求的途径。本文基于企业改进产品的视角,通过文本挖掘技术和分类算法从在线评论中提取有用评论,进而构建用户需求模型以实现需求的分类。本文的研究内容包括:首先根据企业改进产品的视角,构建评论有用性分类模型。在明确“有用评论”定义的基础上,从文本信息、产品特征、元数据三个维度选择8种有用性评价指标。通过综合比较六种分类算法的性能,将调参优化后的XGBoost模型确定为本文的有用评论分类模型。其次联合分析法结合Kano模型实现用户需求分类。基于联合分析法的思想,以产品特征是否得以满足作为自变量,在线评论情感得分作为因变量衡量用户需求效用,据此获得参数估计结果,建立Kano模型映射规则。以小米10手机作为研究对象,通过对Kano模型进一步修正,将提取出的产品特征划分为四类用户需求类别。最终得到的结论:小米10手机中高魅力型需求包括外观、拍照、续航、屏幕、服务;低魅力型需求包括:音质;低期望型需求包括:系统、运行;低基本型需求包括网络、价格、品牌。基于需求特点,本研究认为企业应当优先满足期望型需求,巩固维持基本型需求,尽力满足魅力型需求。
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