基于顧客集合的C2C電子商務(wù)商家信用模型研究

徐 峰

(義烏工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理分院，浙江 義烏322000)

0 引言

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和設(shè)備的日益完善，中國互聯(lián)網(wǎng)迅速得到了普及，基于互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)之上的電子商務(wù)隨之也得到了空前的發(fā)展.電子商務(wù)是一種全新的商務(wù)模式，因它具有獨(dú)有的優(yōu)勢而得到了爆發(fā)式的發(fā)展，它的未來更具有巨大的價(jià)值創(chuàng)造潛能和發(fā)展空間.電子商務(wù)目前主要有三種模式：一種是企業(yè)與企業(yè)之間的網(wǎng)上交易，即為B2B模式；一種是企業(yè)與個(gè)人之間的網(wǎng)上交易，即為B2C模式；還有一種是個(gè)人與個(gè)人的交易行為，即為C2C模式.[1]這三種模式各有不同的應(yīng)用領(lǐng)域，其中C2C模式因具有更加靈活、面對的對象更加廣泛的特點(diǎn)，而發(fā)展得最快.但是由于網(wǎng)絡(luò)的虛擬性，在C2C交易的雙方無法真實(shí)接觸，顧客對交易的商品無法真實(shí)感知，交易雙方信息不對稱，再加上C2C中的商家相對B2B和B2C的商家整體實(shí)力更弱，一些商家存在弄虛作假、欺詐顧客的行為，使得在交易過程中顧客對商家的信任問題越來越突出，因而信用問題已成為C2C電子商務(wù)進(jìn)一步發(fā)展的最大阻礙.

當(dāng)前大多數(shù)C2C電子商務(wù)平臺提供的信用評價(jià)體系都存在著一定的缺陷，本文在原有的信用評價(jià)基礎(chǔ)上，提出了基于顧客集合的C2C電子商務(wù)商家信用模型，以期更為全面、科學(xué)地評價(jià)商家的信用狀況.

1 基于顧客集合的C2C電子商務(wù)商家信用影響因素分析

針對目前C2C電子商務(wù)平臺所提供的信用評價(jià)體系存在的缺陷和不足，從顧客的角度分析和總結(jié)了影響C2C電子商務(wù)商家信用的5大因素，并把它們分為5個(gè)模塊，分別為:店鋪相關(guān)模塊、商品相關(guān)模塊、交易過程相關(guān)模塊、服務(wù)相關(guān)模塊和評價(jià)人相關(guān)模塊，[2-4]具體模塊對應(yīng)的細(xì)分信用影響因素如表1所示.

2 基于顧客集合的C2C電子商務(wù)商家信用模型設(shè)計(jì)

表1中較為全面地分析了影響C2C電子商務(wù)商家信用的主要因素，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建一種全新的基于顧客集合的商家信用模型，該模型以顧客為中心，和商家有過相關(guān)聯(lián)系的所有顧客都是該信用模型的組成部分，該信用模型能動態(tài)反映商家即時(shí)的信用情況，隨著顧客與商家交易的時(shí)間、行為、感受及顧客本身因素的不同，對應(yīng)的對信用模型影響的值也不同.[5-6]

2.1 顧客集合的C2C電子商務(wù)商家信用模型構(gòu)建

本模型將表1中所分析的所有因素都作為輸入的變量，根據(jù)相應(yīng)的函數(shù)計(jì)算，獲得對應(yīng)的定值.本模型的具體構(gòu)建思路及組成結(jié)構(gòu)如下：

表1 基于顧客集合的C2C電子商務(wù)商家信用影響因素及含義

在f(Ci)的轉(zhuǎn)換函數(shù)中，因信用影響因素Ci的不同，故對應(yīng)的f(Ci)函數(shù)也不同.

對于如下影響因素：店鋪形象(C1)、店鋪專業(yè)度(C2)、店鋪規(guī)模(C3)、店鋪訪問便利度(C4)、商品質(zhì)量(C5)、商品價(jià)格(C6)、商品信息完整性(C7)、咨詢溝通(C8)、商品物流包裝(C12)、物流可靠度(C13)、物流服務(wù)(C14)、售后服務(wù)(C15)、承諾兌現(xiàn)程度(C16)和評價(jià)人信用(C17)，其對應(yīng)的函數(shù)為：

對于影響因素交易金額(C9)和評價(jià)人總體消費(fèi)金額(C19)，對應(yīng)的函數(shù)f(Ci)需要實(shí)現(xiàn)的是，當(dāng)交易金額(amount)越大，產(chǎn)生的信用效應(yīng)也就越大.設(shè)置一個(gè)金額比較值(constant1)，由amount和constant1比較獲得定值,具體為：

對于影響因素交易時(shí)間(C10)，對應(yīng)的函數(shù)f(Ci)需要實(shí)現(xiàn)的是，交易時(shí)間(time1)離當(dāng)前時(shí)間(constant 2)越近，產(chǎn)生的信用效應(yīng)也就越大，反之就越小.具體為：

對于影響因素物流時(shí)間(C11)，對應(yīng)的函數(shù)f(Ci)需要實(shí)現(xiàn)的是，物流時(shí)間(time 2)越短，產(chǎn)生的信用效應(yīng)也就越大，反之就越小.設(shè)置兩個(gè)時(shí)間參考值，分別為constant 3和constant 4，其中constant 4> constant 3,具體為：

對于影響因素評價(jià)人交易頻率(C18)，對應(yīng)的函數(shù)f(Ci)需要實(shí)現(xiàn)的是，頻率(frequency)越高，顧客對商家的熟悉度就越高，產(chǎn)生的信用效應(yīng)也就越大，反之就越小.設(shè)置交易頻率參考值(constant 5)具體為：

2.2 確定C2C電子商務(wù)商家信用影響因素權(quán)重Wi

如表1所示，基于顧客集合的C2C電子商務(wù)商家信用影響因素共為5個(gè)相關(guān)模塊，每個(gè)模塊又細(xì)分成許多個(gè)獨(dú)立的影響因素，可見確定相關(guān)的信用影響因素權(quán)重是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)工程，需要從多層次、多因素進(jìn)行分析.因?qū)哟畏治龇ㄌ貏e適用于處理多目標(biāo)、多層次及很難完全用量化方法來分析與決策的復(fù)雜問題，所以本文采用層次分析法來確定各個(gè)因素的權(quán)重.

2.2.1 構(gòu)造各層的判斷矩陣

根據(jù)C2C電子商務(wù)運(yùn)營的具體情況及專家的意見，按照9級相對重要性標(biāo)度表對應(yīng)的相對重要性標(biāo)度表確定兩兩比較判斷矩陣.第一層對應(yīng)的矩陣為：

第二層對應(yīng)的矩陣分別為：

2.2.2 確定各層特征向量，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)

通過按列歸一化、按行相加、按行歸一化等步驟完成各層特征向量的計(jì)算.[7]

W=(w1，w2，w3，w4，w5)=(0.0703，0.4187，0.1537，0.2926，0.0648).

按照以上方法獲得第二層權(quán)向量：

2.2.3 計(jì)算底層各細(xì)分影響因素對總目標(biāo)的組合權(quán)重

表2 各細(xì)分影響因素對總目標(biāo)的組合權(quán)重

2.3 商家最終信用值計(jì)算

在計(jì)算出所有細(xì)分信用影響因素相對應(yīng)的權(quán)重值后(見表2)，結(jié)合公式，可得出某一顧客在某次交易后對商家產(chǎn)生的信用值為：

0.0276×f(C4)+…+0.0108×f(C19).

同理可得該顧客在一商家上所有對應(yīng)的交易產(chǎn)生的信用值，最后將與商家相關(guān)的所有顧客的所有交易產(chǎn)生的信用值進(jìn)行疊加，即為該商家的信用總值，總值越高，則該商家的可靠性就越好.[8]

3 結(jié)束語

本文提出基于顧客集合的信用模型，是一種比較完善、比較全面的C2C電子商務(wù)信用模型，該模型突出了商品質(zhì)量、商品價(jià)格、咨詢溝通、物流服務(wù)、售后服務(wù)等因素的權(quán)重，同時(shí)也引入了交易時(shí)間、交易金額以及顧客本身信用的因素，能夠真實(shí)、動態(tài)地反映C2C電子商務(wù)商家的信用情況，為消費(fèi)者放心購物提供可靠的參考和依據(jù).

參考文獻(xiàn):

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