基于用户感知的电商产品质量评价指标体系构建与度量

侯人华

引言

数据显示：我国电子商务产业发展迅猛。2016年电子商务交易规模达到22.97万亿元，同比增长25.5%，网络购物用户规模达到4.67亿。我国已成为全球规模最大、最具活力的电子商务市场。但是，在中国电子商务占据国民经济生活中重要地位的今天，网络销假售劣的不法经营行为仍然嚣张的存在着，以次充好、以旧翻新、大量销售高仿商品时有发生，国家质检总局2017年11月初公布的2017年电子商务产品抽样监测结果，在2279批次电商产品发现问题产品693批次，而箱包、灯具、婴幼儿服装等产品的合格率低于50%。

在电子商务产品质量监管方面，质检总局也在着力构建“风险监测、网上抽查、源头追溯、属地查处”的产品监管新模式。为了更好地推动该模式的建立，进一步完善电子商务产品质量监管技术。本文改变一直以来依靠标准进行产品检测的客观质量评价模式，构建了产品质量的主观评价模式。

电子商务产品质量评价的特点

在传统零售店铺中，消费者进入店铺可以直接接触到产品，面对面地与卖方交流产品有关信息，通过视觉、触觉、味觉、嗅觉及听觉等感官感受产品，获得产品的大小、形状、味道、价格、品牌名称、包装及颜色等，进而形成有关信息形成对商品质量的感知。而在电子商务环境中，消费者与卖方和商品在物理空间上的隔离使得直接获取商品内外部线索的难度大大增加。此种客观情况要求电子商务平台等相关方积极创建利于信息生成和传播的环境，将卖方和商品信息及时、快速、有效地传递到消费者面前，消除信息不对称，促成交易达成。

在传统零售情境下，消费者付款即代表着商品交付的完成，大部分情况下商店无需为顾客送货上门。而在电子商务交易中，付款与商品交付也是相分离的，消费者付款后仍然无法立刻“看到”并检查商品，商品还需经物流公司的配送才能送达消费者手中，传统的物流配送向消费末端延伸。因此，物流配送也影响着商品质量。

综上，在传统零售中，由于消费者能够直接接触商品获取内外部线索，从而形成对商品质量的感知，卖方为满足消费者需求而提升商品质量，同时，卖场也通过设定卖方准入条件、商品质量抽检等措施避免卖方的隐匿信息和隐匿行动，降低商品质量不确定性，帮助消费者更好地评价产品质量。而在电子商务环境下，由于消费者和卖方以及商品在物理空间上的隔离状态，使得必须通过电子商务平台这一购物中介来了解商品的质量，电商平台不仅为买卖双方搭建了一个购物交易平台，而且担负着传递双方交易信息的重要职能，通过搭建卖方和商品信息模板、构建在线信誉反馈系统、建立论坛以及即时通讯工具等交流渠道的方式向消费者传递商品质量信息；同时，电子商务平台借鉴传统零售中卖场设定准入条件、商品质量抽检等机制，创新性地通过远程展开以上活动，并将准入和抽检结果等信息传递给消费者；电子商务平台还要控制物流环节商品的安全性和完整性，保证商品安全、完整、可靠地送达消费者手中。上述降低商品质量不确定性的机制和举措都是通过电子商务平台进行的。由于物理空间上的隔离，消费者评价产品质量是利用电子商务平台上所反应出的卖方及产品相关信息来评价的。

建立评价指标模型

1.指标的选择

政府主导的产品检测和认证是目前产品质量评价的主要方式，标准是其主要技术依据，授权的检测认证机构是检测认证活动的执行方，而政府法定部门是产品质量评价的监管方和评价结果的发布方。在这一模式下，产品标准在整个评价过程中拥有至关重要的地位，发挥着举足轻重的影响。这是一种客观的评价方式。

但是在电子商务环境下，主观的评价方式似乎更有效。Pavlou认为在线交易的不确定性包括两个方面：一是与卖方有关的质量不确定性（卖方隐藏其真实的属性，做出虚假承诺或有欺诈行为）；二是产品质量的不确定性 （产品总体情况并非如卖方承诺的那样，或商品质量低下）。同时他认为缓解电子商务市场质量不确定性的四个维度是信任、网站信息量、产品诊断和社会存在。

本文尝试站在消费者的立场上审视产品质量问题，以满足消费者的需求为目标，搭建从消费者的感受与体验中获得的一种评价模式。消费者的需求就是评价目标，消费者的好恶就是评价标准，消费者的消费行为就是评价方法，消费者的感受就是评价结果。从而建立的评价指标体系如表1所示。

表1 电子商务平台产品评价指标

2.AHP法确定指标权重

层次分析法（AHP）是Saaty教授于20世纪70年代中期提出的一种将定性分析与定量分析相结合、定性问题定量化的决策方法，其基本思路是将复杂问题层层分解为若干个组合因素，通过决策者们对于不同因素之间两两比较的优势判断来确定相对重要性，形成判断矩阵，并通过一致性检验保证所得出的决策和评价的一致性和稳定性。电子商务产品质量评价涉及不同层次的多项指标，且难以直接获取量化数据，因此适合通过专家评判的方式确定指标权重。

通过建立层次结构模型→构建成对比较判断矩阵→利用excel进行单排序和一致性检验→计算总排序向量并做一致性检验，得到表2。

表2 计算得出的各评价指标的向量值

表2中的总排序结果满足一致性检验条件，说明可以按照总排序权向量表示的结果进行分析和决策。

3.层次排序分析与结论

（1）可以通过5个一级指标，20个二级指标来评价电子商务产品的质量。在5个一级指标中，卖家信任是评价电子商务产品质量最为重要的因素，明显重要于其他4个因素，但是信息展示和沟通、产品信任、产品诊断和社会存在也是评价电子商务产品质量时必不可少的因素。

（2）信任是评价电子商务产品质量最为重要的指标因素，其中，又以卖家信任为最，产品信任次之。尽管卖家信任会存在刷单，买信誉、以及不科学的累计加分算分、因默认好评出现的好评率虚高、未考虑时间权重和交易金额对信誉值的影响等问题，产品信任存在信息量过载和质量参差不齐的问题。在信息严重不对称的电子商务市场，卖家信任和产品信任仍然是产品质量评价的重要指标。

（3）在总排序中，“文字描述”和“细节照片”也是排序靠前的因素，商品和买家的不可面对性，使得文字描述和细节照片是弥补信息鸿沟的重要因素，是买家评估电子商务产品质量好坏的重要指标。

（4）在总排序中，“提供安全可靠物流”排序最低。物流的安全可靠与否会影响电子商务产品质量，但人们普遍会认为不安全物流导致的产品质量问题与商品自身质量问题无关，如果卖家的售后措施完善，最终是可以得到理想的产品的。

实证研究

本章将应用上文所建立的电子商务产品质量评价指标体系，使用模糊综合评价法，采取定性和定量相结合的方法，对淘宝网的某件商品质量进行了综合评价。其中，模糊综合评价使用模糊数学的基本理论和方法，同时考虑人的主观判断，对模糊、不确定的变量进行量化，从而做出相对客观、科学的评价。

1.评价指标体系

以单因子评价为基础，采用加权评价法计算各因素之评价指数，进而确立综合评价方程，这个过程即综合评价。最终的综合评价结果是根据各要素评分情况获取，根据分值即可评判研究对象的质量。本文即以此法构建电子商务产品质量综合评价模型，目的是分析电子商务产品质量评价各类要素在综合评价中的重要性及其影响度。本文提出的综合评价指标体系是基于表1电子商务产品质量评价的指标体系构建成的。

2.评价对象及评估计算

本文在实证研究的过程中，分别在淘宝集市和天猫商城的不同信用度级别的店铺中选取了不同类型的消费品10件。在此以1件为例计算评估过程。

（1）确定评价因素集及因素隶属度

①因素集合为U={u1,u2,…,un}共n个因素，即U={信息展示与沟通，产品信任，卖家信任，产品诊断，社会存在}，共5个因素构成。

②对因素集U作划分，得到第2级因素：Ui={ui1,ui2,…,uij}(j=1,2,…,n)，U1={文字描述详细u11，细节照片丰富真实u12，其他展示方式u13，多种联系方式u14}

U2={产品文字评论u21，产品好评率u22，产品累计销售数量u23，产品价格u24}

U3={电商平台声誉u31，卖方性质和规模u32，店铺信用度等级u33，中差评和处罚数量u34，支持货到付款u35}

U4={产品认证书u41，产品检验书u42，防伪码/二维码跟踪溯源u43}

U5={售后承诺u51，正规发票u52，安全可靠物流u53，线下体验u54}

③确定隶属度

隶属度是表示某一指标属于某一评语等级的程度，本文根据实证数据使用模糊统计法确定所有二级指标的隶属度（见表3）。具体而言，就是用属于某一评语等级的人数占总人数的百分比来确定指标相对于评语等级的隶属度。

对于该产品共发放调查问卷40份，其中有效问卷36份。

表3 该产品的评语等级隶属度表

（接上表）

评价集合为V={V1，V2，…,Vm}共m个等级，本研究选取V={好，中，差}3个等级。设有相应的评价等级分行向量为C={15,10,5}。

（2）单因素模糊评判，确定单因素评判模糊矩阵

①根据前面的图表，可以得出影响电子商务产品质量评估的各个模糊矩阵：

“信息展示与沟通”模糊关系矩阵

“产品信任”模糊关系矩阵

“卖家信任”模糊关系矩阵

“产品诊断”模糊关系矩阵

“社会存在”模糊关系矩阵

②由前表可得出 “信息展示与沟通”“产品信任”“卖家信任”“产品诊断”和“社会存在”各评价要素的权重系数矩阵为：

A1=（0.460，0.303，0.094，0.143）

A2=（0.467，0.278，0.095，0.160）

A3=（0.160，0.417，0.264，0.097，0.062）

A4=（0.25，0.25，0.5）

A5=（0.467，0.160，0.095，0.278）

③利用模糊层次综合评价的计算模型Bi=Ai★Ri，可以计算出各个评价指标的模糊评价向量Bi。

“信息展示与沟通”的一级评价模糊评价B1为：

从模糊评价向量中可以看出，属于“好”等级的隶属度最大，其值为0.898。按照隶属度最大原则，“信息展示与沟通”应属于“好”等级。

“产品信任”的一级评价模糊评价B2为：

从模糊评价向量中可以看出，属于“好”等级的隶属度最大，其值为0.928。按照隶属度最大原则，“产品信任”应属于“好”等级。

“卖家信任”的一级评价模糊评价B3为：

从模糊评价向量中可以看出，属于“中”等级的隶属度最大，其值为0.734。按照隶属度最大原则，“卖家信任”应属于“中”等级。

“产品诊断”的一级评价模糊评价B4为：

从模糊评价向量中可以看出，属于“差”等级的隶属度最大，其值为1。按照隶属度最大原则，“产品诊断”应属于“差”等级。

“社会存在”的一级评价模糊评价B5为：

从模糊评价向量中可以看出，属于“差”等级的隶属度最大，其值为0.438。按照隶属度最大原则，“社会存在”应属于“差”等级。

该产品质量综合评价的模糊关系矩阵R为：

则该产品质量的综合评价B为：

B=A★R=（0.161,0.2499,0.4195,0.1125,0.0570）★R= （0.512,0.345,0.143）

本次的评价体系的评语等级V={好，中，差}共3个等级，相对应的分数向量C={15,10,5}，则该产品最后综合评分：

W1=B★CT=0.512★15+0.345★10+0.143★5=11.845。故该产品的质量可评估为中等偏上，和购买回来的实物基本相符。

结论

本文分析了电子商务产品质量问题产生的机理，构建了一个由5个一级指标，20个二级指标的电子商务产品质量评价指标体系，并通过实证的方式对指标体系进行了验证和评价，验证的结果与买回来的实物质量基本一致。说明，本研究建立的主观电子商务产品质量评估指标体系具有一定的操作性，同时为电子商务产品质量的监管与风险监测提供了一种全新的方法和探索。