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0862023年2月 商展经济DOI：10.19995/ki.CN10-1617/F7.2023.04.086在线评论视角下消费者购买新能源汽车的影响因素及对策研究庞倩 邹露 程孟雪 何治国(安徽工程大学 安徽芜湖 241000)摘 要：随着我国宏观经济持续稳定发展，我国消费者的消费观念也随之转变，为进一步落实“绿色”发展理念，实现国家“双碳”目标，扩大内需，推动我国经济高质量发展，国家出台了相关政策来支持新能源汽车产业发展，新能源汽车市场环境也随之得到优化，新能源汽车市场消费活力亦被激活。为进一步激发消费者购买潜力，提升新能源汽车销量，推动新能源汽车市场发展壮大，本文基于情感分析方法，运用爬虫技术爬取特定产品及网站的在线评论，采用情感倾向分析来判断消费者对于产品特性的情感倾向，利用灰色关联分析得出新能源汽车销量的关键影响因素，并结合该结果对相关企业提出合理化策略建议，以期为我国新能源汽车市场发展提供借鉴。关键词：新能源汽车；影响因素；情感分析；灰色关联分析；营销策略本文索引：庞倩，邹露，程孟雪，等.在线评论视角 下消费者购买新能源汽车的影响因素及对策研究J.商展经济，2023(04)：086-089.中图分类号：F723 文献标识码：A1 引言新能源汽车是一种依靠新型能源和清洁能源运行的汽车，可分为纯电动汽车、燃料电池电动汽车、混合动力汽车等类型。新能源汽车具有能耗低、节能低碳环保等优势。文献研究发现，现有关于新能源汽车的研究，主要是以问卷调查的方式研究消费者购买意愿影响因素及满意度，而利用数据挖掘和机器学习方式对新能源汽车在线评论的研究较少。相较于分析在线评论的研究方式，问卷研究方式自身带有一定局限性，问卷收集主要是线上问卷，填写问卷人群往往局限于一定人群，消费者主体具有局限。而本文运用数据挖掘在线评论的方法，使收集到的数据更具全面性和真实性。因此，本文利用太平洋汽车网、汽车之家等网站的真实在线评论作为研究对象，研究在线评论中的情感效应对潜在消费者的影响，为企业利用在线评论作出精准策略提供理论依据。2 实验设计本文利用编程软件八爪鱼收集器，在汽车之家及太平洋汽车网等专业网站上爬取关于新能源汽车的在线评论数据。剔除掉人工过滤灌水广告评论后，总共爬取到6101条评论数据。然后对评论数据进行以下处理：首先，抓取新能源汽车网页评论数据，利用Excel形成语句文本库。其次，对文本进行预处理，包括剔除人工灌水广告性评论、意见领袖型评论，对评论文本进行分词和词性标注，为接下来更好地进行评论挖掘奠定基础。再次，新增词表，抽取一部分数据进行人工定义，并进行在线评论文本的词性分析，再对其进行依次处理，得出用户对产品的态度分析，即满意与不满意的观点。最后，在评论文本进行情感倾向分析后，对评论文本进行特征值提出，得出众多用户关心最多的汽车属性，建立多因素统计分析的灰色关联分析模型，得出影响销量的重要因素，并提出相应策略。3 在线评论下消费者情绪挖掘3.1 依存句法分析词是组成汉语句子的基本语义单位，而句子中词与词之间并非是相互独立的关系，词与词之间的依赖关系，反映基金项目：安徽高校人文社会科学研究重点基金资助项目“高质量一体化背景下长三角新能源汽车产业协同创新研究”(SK2020A0215)；国家级大学生创新创业项目“碳达峰背景下消费者新能源汽车私人购买行为的影响因素和对策研究”(202110363081)。作者简介：庞倩(2001-)，女，汉族，安徽滁州人，市场营销专业；邹露(2002-)，女，汉族，安徽芜湖人，市场营销专业；程孟雪(2002-)，女，汉族，安徽六安人，市场营销专业；何治国(1976-)，男，汉族，安徽巢湖人，副教授，硕士，研究方向：企业理论。 2023年2月087消费市场在词语的语法功能上，依存语法，通过分析语言单位成分之间的依存关系，揭示语法结构。直观来讲，依存句法分析识别句子中的主谓宾定状补这些语法成分，并分析各成分之间关系，通过对句子中依存关系的分析，可对句子中各个成分进行定位依存，依存句法关系为研究评论句子中的产品特征词和情感词提供了一种新思路。一方面，对于网络上的评论文本而言，当句子中有否定词和程度副词及富含多种语气情感词时，单纯的语义分析效果不太明显。句子存在多种依存关系，如状中关系、主谓关系、动宾关系、定中关系、动补关系及并列关系。相比之下，后者作用更为明显；另一方面，本文获取的评论文本多以长句为主，句子结构复杂，分析难度较大，使用依存句法分析使其更具针对性。因此，本文将采用依存句法对评论文本进行分析。本例通过HanLP.com网站获取接口并在Postman工具中运行，得到相应的依存关系。具体而言，以“暂时没有数目满意！车子和服务都很好”句子为例，“暂时”与“没有”，“什么”与“满意”，“不”与“满意”，“车子”与“服务”，“都”与“好”，“非常”与“好”之间都有一条弧线作为标记，连接的两词之间具有依存关系。通过对句子进行标准分词和词性分析，以此来弥补单纯方法的局限性。如图1所示。3.2 情感倾向分析3.2.1 情感分析人们在购买汽车这一高卷入度行为模式时，往往倾向于在网上广泛搜寻该产品的相关信息，但在网络上浏览信息耗时耗力且决策具有片面性和盲目性。企业在倾听消费者意见时渠道狭窄，获取的有效信息不足，而对文本进行情感分析则可有效解决上述问题，通过爬虫获取大量用户对此的评论信息，从而挖掘出主要的产品属性(如续航)，对句子进行情感倾向分析，指出用户对该产品各个属性的评价意见，为企业合理决策提供参考。3.2.2 数据预处理利用爬虫软件对网络文本进行搜集时，含有大量无效信息，如广告词语、商家的刷好评数量及无观点的信息，我们首先剔除该类信息，然后对收集的数据依次进行标准分词及词性标注，紧接着对筛选后的文本进行依存句法分析及词性分析，从而有利于我们准确获取用户所要表达的意见，确保情感分析的有效性，是保证数据挖掘的重要前提。3.2.3 产品评论挖掘在数据处理上，利用百度云自然处理平台构建情感倾向分析模型，运用训练模型展开相应分析；训练模型生效后，调用模型获取API key和Secret key，运用Python代码运行发挥更为明显的作用。评论文本主要如下：“中控屏幕易显灰尘，这应该是所有大屏幕车的通病吧，外观帅气，车身大气。外观没的说了，内饰也还不错，比一般的车要高级多了。选的nAppa真皮，坐着很舒服。空间自然是非常宽敞，前排腿可以无限伸直。我选择性能满百公里加速是4.7秒，加速性能肯定没得说，配备的全铝车身还有空气悬挂，这些配置让人驾驶起来不会那么的硬底盘。前双叉臂后多连杆妥妥的底盘支持不错。过弯什么的都可以座椅很舒适，很服帖，真皮座椅也容易清洗。空调也很好用。”通过python运行代码后，从大段评论文字中获取用户对新能源汽车积极观点与消极观点的评价语句，对新能源汽车改进具有一定的参考意义，如表1所示，从中可以发现，用户对新能源汽车外观造型、性能、空调等维度具有积极的情感，对新能源汽车续航、性能、价格等维度具有消极情感，表明新能源汽车企业在汽车续航及中控屏幕方面缺乏创新研究，使得用户在这些方面的体验感较差，也就意味着要对消极情感方面进行改进，客观上即是扩大新能源汽车市场的关键所在。表1 产品评论分析示意图积极评论消极评论外观帅气续航一般造型不错屏幕一般性能不错续航时间短空调好价格有些高产品特征分析是对一类产品进行分析的关键部分，通过对评论的分析，可以发现用户所关注的产品属性，分析出哪些方面是用户满意的，哪些是不满意的。通过对用户评论的挖掘，得出用户关注新能源汽车的一些特征值，即用户关注的汽车属性，如表2所示的外观、内饰、空间、电池、续航、配置、设计、服务、功能、售后、品牌、动力、手感、性能，说明这些属性特征是用户非常关心的方面，图 1 依存句法分析结构图0882023年2月 商展经济汽车生产商应在这些方面积极进行调整，以更好地迎合消费者需求。表2 特征值出现频率特征词频率(次数)特征值频率(次数)外观792内饰943空间1415电池454续航431配置242设计712服务888功能367售后164品牌294动力909手感82性能254从表2中可以看出，在评论文字关键词提取中除了手感、售后两方面出现的频率较少外，其中空间、内饰、动力、服务这些产品属性特征值出现的次数最多，表明用户更在意新能源汽车的这些特点。通常而言，这些高频词语及低频词语的出现意味着这是企业应该关注的热点问题，进而影响企业产品改进方面的参考，为避免企业对关键词分析失误带来的效率损失，本文以销量为母序列，以关键词为子序列进行关联分析，亟待后文实践检验(见图2)。图2 关键词词云图3.3 灰色关联分析各事物之间的关系非常复杂，相互影响的因素较多。因此，我们往往需要系统地对各要素进行因素分析，从众多因素中提取哪些因素是主要的，哪些因素是次要的，哪些需要发展，哪些需要抑制，哪些是潜在的，哪些是明显的。若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓两者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。新能源汽车的总销量及其构成因素具有明显的信息不完全，模型的性质属于一个灰色系统。外观、空间、续航、设计等14个关键词来源于前文情感分析特征值统计结构，同时考虑到收集的数据具有片面性，首先针对数据进行无量纲化处理，使得数据均值化和初值化，确定数据的有用性。针对14个评价项及3项数据进行灰色关联度分析，并以销量作为母序列，研究14个评价项，基于关联度提供分析参考，使用灰色关联度分析时，分辨系数取0.5，结合关联系数计算公式计算出关联系数值，并根据关联系数值计算出关联度值用于评价判断，得到关联度(见图3)，并对灰色关联度值进行排序得到系数表(见表3)。图3 关联系数图表3 灰色关联度结果评价项关联度排名空间0.9871品牌0.9622外观0.963动力0.9244功能0.9185电池0.8896续航0.8837服务0.878设计0.8219手感0.7910售后0.78411配置0.77612内饰0.76213性能0.44814结合上述关联系数结果进行加权处理，最终得出关联度值，使用关联度值针对14个评价对象进行评价排序；从表3可以看出：针对本次14个评价项，重要的影响因素为空间、品牌、外观和动力。4 新能源汽车企业对策建议近年来，绿色发展和可持续发展战略被应用到了社会各个产业中，节能、环保已成为时代的主题，新能源汽车作为环境保护、绿色发展的标志性产品，企业要实现新能源汽车的推广及销量的增长，借鉴消费者的情感与评论，可以从空间、品牌、外观、动力等方面制定相应策略。4.1 车内空间优化层面新能源汽车内部空间的大小除了跟轴距有关外，还与新能源汽车的造型、传动方式及发动机布置方式、座椅的设计有关。新能源汽车的空间塑造在车内外观设计上以人为本，采用人性化设计，从消费者的喜好出发，注重空间细节和视觉效果，可以利用横向线条并对线条作拉长化处理，利用色系搭配、反光条镜面等设计，让车内空间在视觉上变得更大。空间效果上，从各个细节入手，对前排中控台、后排地板、中央扶手、后备厢等部位进行整体优化设计，利用模块靠边放置的边角隐藏背部结构，使用薄型座椅，在保证舒适度的前提下获得更精益的空间，使车内空间实质性变大。此外，企业应增加中控屏幕多种显示内容，包括复杂路况导航显示、 2023年2月089消费市场换道辅助提醒、续航电量提醒等，满足消费者的个性化驾驶需求，提升消费者的驾车体验。4.2 品牌形象层面新能源汽车不同于燃油汽车，要打破其在人们心目中固有的传统汽车形象。新能源汽车企业应在国家推行“双碳”政策及节能减排的大背景下，将绿色、环保、节能的品牌形象深入人心。在科学技术快速发展时代，新能源汽车企业应树立智能安全的形象，加强科研资金投入和安全技术保障。在产品销售时，首先重点讲解新能源汽车的性能优势以及节能环保、购车政策补贴等“新能源”汽车的独有特征，减少后期售后矛盾；其次应在顾客购买产品后进行定期回访，了解顾客使用情况及后期保养情况，用优质的服务来树立品牌形象；最后还应注重社会公益，积极响应国家相关政策，推动绿色消费，让企业创造更多的社会效益。4.3 车辆外观层面在新能源汽车的设计过程中，要考虑车辆的主体结构和流体力学，提高车身的设计美感，合理设计车身比例。在保证车身外部结构安全稳定的前提下，在配色及车身主题选择方面与消费群体特性紧密结合，针对年轻消费者也可与时下热门的IP合作推出联名主题车型，与时俱进，及时更新外观及内饰。结合先进技术，对车身外部设备做智能化及隐蔽化的外饰处理，积极探索新材料的应用，响应国家绿色环保的政策，进一步增强新能源汽车环保的内在属性。4.4 车辆动力层面在确保驾驶安全的前提下，结合产品状况及生产、性能、材料等要求，改变新能源汽车的轮胎形状，提高橡胶性能及轮胎气压，减小新能源汽车轮胎滚动阻力，将轮胎滚动阻力系数降低到0.0050.006区间内，进而可使滚动阻力下降40%60%，来提升车辆的动力性能。同时，在车身上采取流线型设计，在车身和外后视镜的优化上通过CFD仿真模拟和风洞技术优化设计，后视镜可采用涡流发生器，降低空气阻力系数，进而降低空气阻力，有效减少车辆能源消耗。也可适当减轻新能源汽车的车辆自重，多用高强度钢、高强度铝、碳素玻璃纤维增强塑料等轻质材料制造车辆，大幅减轻车身自重，降低能量消耗，因此可多装电池来优化车辆动力条件，进而提高续航里程。4.5 产品层面随着我国新能源汽车消费市场向纵深拓展，市场细分和消费差异化越来越显著。因此，要赢得我国广大消费者的认可，无论产品研发投入、产品创新还是营销推广，都要契合消费者动态变化的消费需求。企业要从市场调查研究入手，全面观察和了解消费者消费动机及趋势，依据消费者喜好进行产品的创意设计、生产和营销，结合时代技术更新趋势，创新产品特性，优化产品性能，不断提升产品的技术价值，重视消费者消费后的信息反馈，在产品升级上紧跟消费需求变化，用过硬的质量说服人，用优秀的创意打动人，用网络化营销手段留住人。4.6 服务质量层面企业应不断完善服务体系，提高服务质量，增强顾客对产品的信任度，提升顾客的满意度。企业在招聘销售员和试驾员时，应注重销售人员个人形象及沟通能力的塑造提升，讲求工作实效，打造高素质一流的服务团队。在服务顾客时，工作人员应态度热情，为顾客提供耐心细致的讲解，积极进行产品演示，激发消费者的潜在消费欲望。同时要对员工进行定期培训、团建以提高其工作积极性和凝聚力。在线下实体服务过程中，可将自身门店有机融入商场、办公楼、步行街等年轻消费群体活跃场所。在对产品进行透明化展示的同时，亦可方便消费者进入内部进行深度体验，以相对于传统车企4S店布局郊区的强大距离优势来给予消费者更为方便快捷的购车体验，为消费者留下良好的服务印象，促进产品销售。参考文献1 孙紫阳,顾君忠,杨静.基于深度学习的中文实体关系抽取方法J.计算机工程,2018,44(9):164-170.2 单晓红,杨柳.网络产品评论挖掘研究J.计算机系统应用,2014,23(2):1-6.3 李小凡.城市创新投入要素与GDP增长关联度的测算及实证研究:以深圳市与上海市为例J.上海市经济管理干部学院学报,2019,17(3):28-38.4 刘涛.基于博弈模型的物流运输方式选择及其应用D.武汉:武汉理工大学,2008.5 史 红 伟,陈 家 亮,张 继 群,等.基 于 灰 色 系 统 理 论 的 高 校 用 水 量 预 测J.河 北 工 程 大 学 学 报(自 然 科 学版),2022,39(1):78-83.6 施寒潇,厉小军,郝腾达,等.微博短文本的情绪分析方法J.山东大学学报(理学版),2017,52(7):80-90.7 冯时,付永陈,阳锋,等.基于依存句法的博文情感倾向分析研究J.计算机研究与发展,2012,49(11):2395-2406.