基于Citespace和LDA主题模型的顾客价值共创文献研究

梁仲华 关辉

摘 要：在激烈的市场竞争中，企业发现与顾客共同创造价值非常重要。然而，研究顾客价值共创的领域非常广泛且复杂。本文首先回顾了顾客价值共创的定义和概念，并利用LDA主题模型和Citespace软件分析2008—2023年533篇关于顾客价值共创的文献。关键词聚类结果表明品牌共创、服务主导逻辑、共创行为、虚拟社区、公共服务和价值共毁是当前研究的主要内容。本文使用LDA主题模型对文献摘要进行分析，研究主题包括品牌导向和美学、顾客满意度与关系、创业者与经理的视角、定量方法和数据研究、价值和忠诚度以及转型性共创六个方面。最后，本文对研究结果进行了讨论，并提出未来研究的方向和建议，以促进顾客价值共创领域的发展。

关键词：顾客价值共创；LDA主题模型；品牌共创；虚拟社区；Citespace；消费经济学

本文索引：梁仲华，关辉.<变量 2>[J].中国商论，2024（02）：-100.

中图分类号：F063.2 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）01（b）--04

1 引言

随着消费者需求的不断变化和竞争加剧，企业已经认识到仅仅提供产品或服务已经不能满足市场需要，与顾客共同创造价值已成为必要。当前，顾客价值共创概念已经引起广泛关注，并成为营销和管理领域的研究热点。许多学者都对这一概念进行了界定， Vargo（2004） [1]将顾客价值共创视为通过互动和合作，共同创造和提供价值的过程。Payne等（2008）[2]将顾客价值共创视为企业和顾客共同参与的过程，通过合作来创造、交付和体验价值。Grönroos（2011）[3]认为顾客价值共创是企业与顾客之间的互动过程，通过合作和参与，共同创造和交付价值。Gummesson（2014）[4]强调顾客价值共创是通过与顾客、供应商和合作伙伴之间的互动和合作，以满足顾客需求并创造价值的过程。Ordanini等（2017）[5]认为顾客价值共创是企业与顾客之间的互动和合作过程，通过整合各方资源和能力，共同创造和提供个性化的价值。Sawhney等（2020）[6]将顾客价值共创视为企业与顾客之间的互动和合作过程，从而促进共创伙伴的共同成长和发展。顾客价值共创是指企业与顾客之间的互动和合作过程，通过整合双方的资源、知识和能力，共同创造、交付和体验个性化的价值。

但该主题的研究尚存在广泛而复杂的知识体系，且暂缺少研究热点的梳理。为了全面了解顾客价值共创的现状、趋势和影响因素，需要进行一次综合性的文献综述。通过综合和分析相关研究文献，系统探索顾客价值共创的理论基础、概念框架、影响因素以及与其他相关主题的关系。为了实现这一目标，研究采用了综合机器学习中的LDA主题模型和Citespace软件的文献分析方法，以全面而深入地理解和解释顾客价值共创的研究領域，希望为学术界和实践界提供一个全面和深入的顾客价值共创研究综述，以促进该领域的进一步发展，并为企业管理和市场营销策略的制定提供有价值的见解，促进企业与顾客之间的有效互动和价值共创。

2 研究设计

2.1 研究方法

Citespace（2022）[7]是一款基于文献计量学的可视化分析工具，可以构建引用网络，识别重要的文献节点和合作网络。Citespace软件只能探索关键词中的研究热点，无法分析摘要中的研究热点，因此本文运用了集中机器学习算法来探究摘要中的研究热点。LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型是一种用于发现文本数据中隐藏主题的生成概率模型。LDA主题模型[8]在文献计量中常用于主题提取、主题演化分析和文本聚类等任务。本文将综合运用Citespace软件和LDA主题模型探讨目前研究中顾客价值共创的研究热点及研究趋势等。

2.2 数据来源

本文研究涉及的所有数据均来自Web of Science核心数据库，使用“customer value co-creation”和“customer value cocreation”为主题词，将文献类型限定为“article”和“review”，文献语种选定为English，时间跨度设定为2000—2023年，通过合并、去重后共得到533篇文献。

2.3 描述性结果统计

本文通过CiteSpace软件首先分析每一年的发文数量及不同地域的发文数量。

每一年的发文数量如图1所示，2008—2023年，顾客价值共创的研究经历了起步、增长、快速增长、高峰和稳定等阶段。不同国家的发文量如图2所示，这表明顾客价值共创是一个国际性的研究主题，并且在全球范围内具有重要的研究意义。

3 研究热点与前沿分析

3.1 关键词共现研究

本文首先通过CiteSpace分析了关键词中的研究热点。中心度[9]可以度量网络中节点在整体网络中所起作用的大小，中心度大于0.1的节点被称为关键节点，因此本文选取中心度大于0.1的关键词，并按照关键词的大小进行了排序，如表1所示。

由表1可知，研究者关注顾客的满意程度以及其在创造和共享价值过程中的参与程度。服务主导逻辑和能力也是研究中关注的关键词。顾客参与与创新、服务逻辑、满意度紧密相关，突显了顾客在共创过程中的重要性。顾客参与与顾客的参与程度以及与服务主导逻辑的关系有关，体现了价值共创中的互动性和顾客的主动参与。这些关键词揭示了在价值共创过程中关注的重要因素，这些发现可以为进一步研究顾客价值共创提供有价值的线索和方向。

3.2 关键词聚类分析

关键词聚类是通过关键词之间的联系密切程度。本文聚类标签词提取算法选择LLR算法，此次聚类中Q值为0.6613大于0.5说明本次聚类结果显著。聚类结果中标签所含词的个数小于30则说明样本量太小，没有说服力，因此本文取聚类标签中所含词大于30的结果进行分析，如表2所示。

（1）品牌共创：该聚类包含工业服务、多个案例研究、知识管理等相关标签词汇，强调在顾客价值共创中品牌的作用以及实践案例。（2）服务主导逻辑：该聚类与PLS路径模型、继续意图、潜在类别分割等相关，着重探讨服务主导逻辑在顾客价值共创中的应用和影响。（3）共创行为：该聚类涉及资本变异、知识基础营销、服务创新等词汇，研究关注顾客在共创过程中的行为和互动方式。（4）虚拟社区：该聚类涉及自我决定理论、导游、物流价值、量表开发、信任等词汇，关注顾客在虚拟社区中的价值共创以及相关因素。（5）公共服务：该聚类涉及网络效应、平台服务、纵向案例研究、数字营销等词汇，研究关注公共服务领域中顾客价值共创的问题。（6）价值共毁：该聚类涉及反思性价值体验、人工神经网络、顾客旅程、归因理论等词汇，研究关注价值共毁在顾客价值共创中的作用。

综上所述，这些聚类主题涵盖顾客价值共创研究中不同方面的问题和概念，这些聚类结果提供了关于顾客价值共创的多个角度和领域的研究方向和重点。

3.3 LDA主题模型分析

CiteSpace软件只能分析关键词部分，无法对摘要中的研究热点进行详细研究，因此本文选用LDA主题模型探讨摘要中的研究热点。

由于获取到的摘要内容较多，无法直接确定主题个数，因此本文将通过计算困惑度和一致性来确定主题个数。在LDA主题模型中，困惑度越低表示模型的预测能力越好，主题一致性越高表示主题之间的相关性越强。

绘制的主题一致性曲线和困惑度如图3、图4所示。

基于困惑度曲线和一致性曲线，确定主题个数为6，本文通过确定主题个数使用python语言中的gensim库进行主题建模。主题建模后的结果如表3所示。

本文随即根据结果，对每个主题进行了命名工作[10]。将主题1命名为品牌导向与美学，研究关注在顾客价值共创中品牌的导向、品牌策略以及美学元素的作用和影响[11]。将主题2命名为顾客满意度与关系，研究聚焦于顾客在价值共创中的满意度、关系建立以及服务驱动的体验和顾客参与。将主题3命名为创业者与经理的视角，研究探讨创业者和经理在顾客价值共创中的视角，以及如何培养管理者的能力以实现顾客价值共创。将主题4命名为定量方法和数据研究，研究关注使用定量方法和数据进行顾客价值共创研究，包括测试、观察和样本收集等方面的方法论。将主题5命名为价值和忠诚度，研究探讨顾客价值共创中的价值观、忠诚度以及对顾客价值的贡献[12]。将主题6命名为转型性共创研究关注转型性共创的概念、共同创新的实践、共创过程的持续时间以及参与者的关注点。

综上所述，这些主题涉及顾客价值共创研究中的不同方面，包括品牌导向与美学、顾客满意度与关系、创业者与经理的视角、定量方法和数据研究、价值和忠诚度以及转型性共创。这些主题为进一步研究顾客价值共创提供了不同的視角和重点领域。

4 结论及展望

4.1 结论

本文使用CiteSpace的关键词共现、聚类分析和LDA主题模型对摘要进行分析时，可以得到不同结果。在这个过程中，LDA主题模型是对摘要进行分析，而摘要中包含的信息相比关键词所含信息要更为详细和具体，因此会出现创业者与经理的视角、定量方法和数据研究等与研究方法、结论建议等主题。关键词多与文章主题相关，因此关键词分析中所代表的研究主题更加详细[13]。

本文揭示了当前顾客价值共创的研究热点，如品牌共创、服务主导逻辑、共创行为、虚拟社区、公共服务和价值共毁等，也发现了当前该研究领域的研究方法及目的。这些分析方法在顾客价值共创研究中提供了不同的视角和方法，研究者可以综合利用这些结果，深入探索顾客价值共创领域的关键概念、研究热点、细分领域和主题内容。

4.2 研究展望

通过上文分析，本文提出以下几个未来发展的方向及展望。

（1）细化关键概念：进一步研究顾客价值共创中涉及的核心概念，如创新、参与、满意度和品牌导向等。探索这些概念在顾客价值共创过程中的具体含义、作用机制以及相互关系。（2）探索多层次参与：研究可以从多个参与者的角度（如顾客、企业、社会群体等）深入探讨顾客价值共创过程。特别关注不同参与者之间的互动、协作和权力关系，以及其对共创价值的理解和感知。（3）评估共创效果：研究可以探索如何度量和评估顾客价值共创的效果和成果。发展有效的指标和测量方法，包括顾客参与度、创新成果、企业绩效和顾客满意度等方面的评估，以帮助企业更好地理解和管理共创过程。这些研究展望有助于推动顾客价值共创领域的发展，提供更深入的理论洞察和实践指导。

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