基于LDA主题模型的多阶段生鲜消费者需求研究
——以京东为例

杨益兴,吴 刚,陈兰芳,郭 茜

(1.华南理工大学电子商务系,广州 510006;2.西南交通大学唐山研究院,唐山 063000;3.西南交通大学交通运输与物流学院,成都 611756)

0 引 言

随着互联网与冷链技术的发展,不受时空约束的电商网购越来越受到消费者的青睐,也使生鲜商品在短时间内送达成为可能,为人们的生产生活带来极大的便利[1]。在2020年年初,新冠疫情的冲击引发了市场供需的结构性变化,传统的线下行业如餐饮、酒店、娱乐和交通物流业等都受到巨大冲击,而生鲜市场对接居民高频次消费的刚性需求,疫情下要求安全、私密的无接触消费模式,生鲜电商迎来了巨大的市场机会[2]。如消费者在京东生鲜、叮咚买菜等生鲜电商平台上的购买率增长了约300%[1]。在同期的美国,在线食品的订单量也比前一年增长了约700%[3],生鲜电商成为疫情时期抗疫保供的重要手段。消费者在线消费需求的满足程度关系着满意度最大化的实现[4]。同时,在互联网时代,聚集海量在线评论的商品评论区成为了用户购前参考与购后反馈的重要信息交互地点,促成了购买意见、主观需求的合流与共振,能为电商提供优质的服务给予重要借鉴[5]。由此可以看出,生鲜电商需要借助有效的手段来提升服务质量,以满足疫情发展过程中生鲜消费者的不同需求。然而,与国外相比,国内疫情在“复发-缓解”中的交替与政府的防疫政策要求生鲜电商活动符合中国实际情况。电商商家难以找到兼顾多阶段疫情特征与本土化情景服务质量提升的平衡点与着力点。在此背景下,探索生鲜消费者在不同疫情阶段下的服务需求、明晰其演化路径并进行归因,成为生鲜电商服务主体的重要任务。因此,本文以“生鲜消费者在不同疫情阶段分别有什么样的动态需求?”作为研究主要问题,将其拆解为具有逻辑关联的3个研究目标:①在不同的疫情阶段下,分别探索生鲜消费者的需求“丛林”;②明晰不同阶段的演化路径并对其进行归因;③探索生鲜消费者需求变化的路线,形成轨迹模型,以期提出决策建议。

关于疫情期间生鲜消费者行为的研究主要集中在消费者需求变化及其实现程度对满意度、忠诚度的影响,研究范式也大多为自上而下的实证研究[6-7],缺乏社会化电商情景下的探索性定性分析。因此,在以消费者为中心的服务理念与生鲜电商的新业态下,本文对新冠疫情期间的京东生鲜电商平台进行案例分析。研究结果显示,生鲜消费者的需求演化存在着“刺激—机体—反应”的传导路径。受疫情的影响,安全需求、移情需求与落差修复需求受疫情的冲击比较明显,但新鲜需求与可靠需求在特殊时期却具备较强的稳定性,并且在不同的疫情阶段还存在“理性-感性”的双元互动。

相比于既有研究而言,本文的创新之处主要体现在2个方面:①尽管应急时期的消费者服务需求能够在多维度的服务质量中找到借鉴,但借助经典量表和演绎来形成构念缺乏不同情景与阶段的个性与动态性[7-8]。本文自下而上地探索了不同疫情阶段生鲜消费者的动态需求,增强了研究的现实性。②本文将LDA主题模型与案例分析结合,利用文本挖掘技术来模拟编码过程,以探索文本中的消费者洞见,使研究结果更具客观性与稳健性。

1 文献回顾

1.1 生鲜电商

生鲜市场对接居民高频次消费的刚性需求,相比于普通电商,生鲜电商面临着冷链技术、物流成本与损耗控制等挑战,消费者更易在生鲜产品交易中产生不满情绪。因此,国内外关于生鲜电商的研究主要集中在顾客满意度的归因与其不同服务质量的探索上。如Ma等利用偏最小二乘法探索了产品质量、顾客支持以及包装对回购行为与满意度的影响,并捕捉到企业形象对满意度影响的正向调节效应[9]。Lim 等基于LDA 主题模型与双向长短期记忆对冷链物流客户的在线评论进行建模与情感分析,并通过回归模型找出了影响顾客满意度的显著影响因素[10]。冯坤等基于在线评论和随机占优准则对生鲜电商的顾客满意度进行综合测评,挖掘不同品类生鲜商品顾客满意度的关键影响因素[2]。在服务质量被提出后,7RS理论、SERVQUAL量表以及LSQ 等重要基础模型开始创建与发展,为服务质量的研究奠定了坚实的基础[11]。但经典理论模型难以普适于个性化的研究情景,为了提升服务质量模型的适用性,国内外文献利用不同方法对细化的服务质量进行探索。Tontini等借助“惩罚-奖励”对比分析,认为安全、故障恢复、速度、沟通、灵活性、可靠性与友好性构成物流服务质量模型的框架[12]。江小玲等基于盒马鲜生的案例研究归纳出物流合法性、物流有效性与物流包容性是生鲜电商“成本-时效-体验”破局的关键[13]。徐广姝基于顾客感知视角将发货情况、信息服务、运输速度、配送准确、人员形象与误差处理作为衡量生鲜电商服务质量的基础指标,并利用粗糙集对其进行评价[14]。然而,这类通过提出“自上而下”的研究假设来构建和检验理论的研究方法不仅难以解释众多的物流服务质量问题,缺乏探索性的定性分析,也易使理论构建陷入主观化与碎片化的误区,与实践脱节。

1.2 应急情景下的消费者行为与需求

消费者的需求并不是一成不变的,技术的革新、政策环境的变化、时代潮流风向的更迭以及重大突发事件的发生往往都会伴随着消费者需求的新老交替,消费者对同一类型需求的感知程度也会存在差异。早在SARS 与H1N1疫情时期,国内外就开始关注突发公共卫生事件对消费者行为与心理的影响。Durham 等通过健康信念模型发现,民众在大流感背景下会主动做出接种疫苗、避开人群以及避免食用与病毒潜在关联的食品等自我保护行为[15]。魏铭一从消费者的心理特征出发,发现疫情的发生可能会诱发消费者的非理性抢货行为,同时促进互联网消费增长、健康消费意识增强以及理性消费升温[16]。相比于前述突发公共卫生事件,新冠疫情的传播性强、持续时间长、对消费者购买行为与消费需求的影响较为深远。Truong等认为新冠疫情会改变消费者的购买行为,在疫情期间消费者更青睐于线上购物,且在疫情好转后大部分消费者会保留网购的习惯,对感染病毒的恐惧也使消费者的需求趋于情绪化[17]。Wang等通过研究新冠疫情期间恐惧诉求对在线消费者行为的影响,证实了恐惧心理会使消费者减少实体店消费,并且削弱购物车放弃行为对购买意愿的影响[18]。Yang等对疫情期间的生鲜电商评论进行情感分析,并从需求角度探索消费者不满的具体原因,研究发现消费者的满意度在疫情期间显著下降,而“电商温度”对其具有安慰作用[19]。Wang等的研究发现消费者在新冠疫情期间的主观风险感知会促进食物囤积行为,但生鲜食品的购买受到物流效率的制约[6]。与之类似,刘灵芝等的研究表明,中国消费者的购买渠道选择受区域疫情严重程度影响明显,高风险地区的消费者多选择线上购物,且产生了对服务便捷性与配送时效性更高的要求[20]。同时,谣言的泛滥加剧了消费者的担忧,消费者更倾向于购买检疫合格、更值得信赖的商家的产品[21-22]。然而,这些研究在时间上均是基于某一时间点来展开,未充分考虑疫情发展的阶段性。

1.3 SOR演化路径

SOR (Stimulus-Organism-Response)即“刺激—机体—反应”理论,其在SR(Stimulus-Response)理论的基础上新增了外部刺激对心理的动态影响,认为个体受到外界刺激时会有认知或情感反应,进而影响个体的行为[23]。SOR 作为一种能够很好地刻画和展现心理决策过程的理论被用于不同的研究领域,包括消费者行为、企业组织、企业决策等[24-26]。其中基于SOR 理论的演化传导路径在消费者行为领域的应用较为广泛。如Sharma等在SOR演化路径的框架下,利用基于偏最小二乘法与神经网络的两阶段混合模型,验证了在感知有用性的中介作用下短信广告对消费者购买意向的影响[27]。Chang等将网络购物环境作为刺激,将感知信任与感知风险作为机体,以研究其对消费者购买意愿的直接影响与中介效应[28]。Wang等在“刺激—机体—反应”的路径上研究了疫情期间消费者结账犹豫在成本考虑与购物车放弃行为中的中介作用[18]。李琪等在SOR和承诺信任理论的视角下构建了社区团购消费者参与行为理论模型,通过问卷调查验证了信任、满意度和关系承诺在社区团购中的重要作用[29]。刘洋等基于SOR 理论探索了网络直播购物特征对消费者冲动消费的影响,并认为唤醒和愉悦感知共同促进冲动性购买行为[30]。李创、甘春梅等[31-32]的研究结论与之类似。由此可知,SOR 理论用于消费者行为研究的可行性与有效性已经得到了较为充分的证实。在社会化电商情景下,影响消费者决策行为的外部刺激包括外生事件、企业的策略、消费者需求满足程度等;机体包括消费者的感知,如信任、风险、承诺等;反应则多为消费者的行为,如冲动消费、购买意愿、回购与推荐等。

2 研究设计

2.1 研究方法

案例研究方法与扎根理论关系密切。扎根理论是从原始资料中发现和构建理论的质化研究方法,其自下而上扎根于原始数据并且能够展现和追溯研究过程,使所得的结果具有很强的说服力[33],因此被广泛应用于社会学、心理学、管理学等众多领域[34-35]。贾旭东等提出了以改进经典扎根理论为主体框架的理论构建程序与验证程序[36],为本土的案例研究提供了一套较为系统的方法论。与程序化、建构型扎根理论相比,经典扎根理论更注重规律的自然涌现,其主要的研究流程包含开放式编码、选择式编码等[37]。

尽管案例研究所用的扎根理论具有众多优势,但其在数据收集过程中所采用的传统调查方法存在样本量小、代表性较弱、耗费人力多等不足。在数据处理阶段,编码水平与结果也受制于研究者的专业敏感性,这就导致了在追求扎根理论客观初衷的同时又造成了另外一种主观偏差。同时,各范畴间的重要性信息也未提及。因此,本文引入LDA 主题模型,进行基于文本挖掘的分析。文本挖掘是以数理统计和计算机语言为理论基础,从非结构化的文本内容中抽取潜在的、用户感兴趣的重要模式或知识特征的过程。文本挖掘既能够挖掘不同文本的重要程度、主题概率等信息,还能发现文字与语义、句法间的规律联系。文本挖掘不依赖于研究者理论敏感性的客观性,能够很好地模拟经典扎根理论的编码过程。因此,有研究将文本挖掘技术与扎根理论的构建流程进行结合[38-40]。这类研究为数据的收集与编码提供了一种不完全依赖于人工的新思路,可使研究过程更加客观,也减小了大样本下研究工作的复杂程度。随着文本挖掘技术的发展,文本的分析已不限于对表象进行解释,还可以对结果进行进一步的主题与网络结构分析[10],这符合扎根理论中范畴概念化与抽象化的特征。

鉴于此,本文将基于经典扎根理论的构建程序和LDA 主题模型作为研究方法,以不同疫情阶段下的生鲜电商平台为例,结合文本挖掘对生鲜消费者的在线评论进行分析,刻画消费者在不同疫情阶段对于生鲜电商服务质量的需求感知以及消费行为的演化路径,以期在后疫情时代或类似突发事件发生时为生鲜电商企业精准捕捉消费者需求与保障其服务水平提供参考。

2.2 案例选择

本文基于案例的代表性与可指导性选择京东生鲜作为研究对象。①案例的代表性。京东生鲜作为依托于电商巨头京东的五大生鲜电商平台之一,其规模庞大,业务范围广,覆盖海鲜水产、水果蔬菜、肉禽蛋类、冷饮冻食等10万余种品类。其庞大的用户规模与便捷的评论方式也使商品评论区成为了用户购前参考与购后反馈的重要信息交互地点,促成了购买意见、主观需求的合流与共振。②案例的可指导性。京东生鲜的商品配送拥有强大的自营物流,可为运输时效与货物新鲜提供保障。同时,面对新冠疫情,京东物流快速响应,第一时间启动应急预案,开通全国各地驰援绿色通道,以更快的速度与更暖的“温度”支援奋战在抗击疫情一线的医务工作者与居家隔离中的民众,缓解民众出行限制与生活必需的现实矛盾。其快速、专业的冷链运输与严格的商品检疫可为同类电商企业在后疫情时代或类似突发事件到来时提供可靠借鉴。

2.3 数据收集

数据的收集是一个动态的过程,下一阶段的数据由上一阶段的分析结果或出于理论饱和性验证的需要驱动。本文利用网络爬虫技术获取了2020年1月至2022年2月期间京东生鲜电商平台上166 297条用户在线评论。在进行去除重复、分类、核心词筛选等数据清洗工作后,得到77 303条以词为基本单元的评论。为了使研究过程随疫情严重程度循序渐进且由于常态化阶段更相近于平常时期,故首先将常态化阶段的评论作为“训练集”,将此前两个阶段的评论作为“测试集”。此外,再随机采集2 000条生鲜电商评论作为理论饱和性检验的“验证集”。

2.4 疫情发展阶段划分

新冠疫情发生后,病毒的高变异性与传播性对我国经济社会造成了巨大危害。在国内疫情反复变化中,抗疫行动具备较为明显的阶段性。根据《抗击新冠肺炎疫情的中国行动》白皮书、相关研究成果以及冷链物流在疫情下的特点[41],本文将疫情的发展划分为三个阶段(如图1)①资料来源:中华人民共和国国家卫生健康委员会官方网站(不包含港澳台地区)。。2020 年1 月20 日至2020 年4 月28日为应急阶段,这一时期疫情以武汉为中心多点突发,确诊病例快速增长且为本土病例,国内多地关闭线下场所实行交通管制,一些民众正常的生产生活受到影响;2020年4月29日至2020年10月17日为过渡阶段,这一时期疫情防控与复工复产并举,本土疫情基本得到控制,尽管开始报告境外输入病例但总体数量较少,社会经济得到有序恢复,疫情防控取得阶段性成果;2020年10月18日至2022年2月9日为常态化阶段,这一时期境外疫情日趋严峻,国内疫情也在反弹与恢复中不断交替,并且在此阶段我国多地相继从冷链外包装上分离出新冠病毒,“物传人”的传播链条得到证实,电商物流特别是生鲜电商物流迎来新的挑战。

图1 多阶段疫情发展划分Fig.1 Division of multi-stage pandemic development

3 案例分析

3.1 开放式编码与需求“丛林”

开放式编码是指对文本资料进行逐行、逐句或逐词编码从而进行概念化和抽象化的过程,通过不断比较把抽象出的概念打破、揉碎并重新综合,以此找出涵盖不同生鲜消费者需求主题的核心范畴,形成具有细粒度特征的需求“丛林”。

3.1.1 LDA 主题模型分析

LDA 主题模型作为一种聚类算法,需要预设提取的主题数,困惑度与一致性是常用于确定主题数的两个指标[42]。然而,在gensim 库的作者通过个人博客发布“困惑度并不是一项检验LDA 主题模型的有效指标”声明后,用具象指标来评价主题模型优劣的做法陷入争议,一部分研究开始借助主题解释力与局部枚举法来检验主题聚类的好坏[43-44]。考虑到扎根理论注重自然涌现,不事先预设概念数与范畴数的要求,研究选择直接从实际效果出发,通过局部枚举来确定主题数。具体而言,本文利用常态化阶段的在线评论作为第一阶段开放式编码的资料,通过比较主题数的实际聚类效果,将最佳主题数确定为13。在去除出现次数小于10的低频词之后,选择online模式迭代遍历10次进行模型拟合与主题抽取,得到具体的主题(概念)分类以及对应的权重。最后,经过二级编码后形成8个范畴(表1)。

表1 常态化阶段主题分析结果Tab.1 Topic analysis results in the normalization stage

为了更好地展现主题内容,本文以权重最高的两个主题为例,利用py LDAvis库对其进行可视化展示(图2、图3)。图中左侧部分具有标号的圆圈代表LDA 主题模型提取出的主题,其大小代表每个主题的权重值,圆圈越大,主题越重要,如消费者满意度(主题1)在所有主题中的权重最大,其重要性高于圆圈面积次之的消费者忠诚度(主题2)。各圆圈间的距离与方位代表主题间的关联度,相隔越近,主题间的关联度越大,如同属于总体感知范畴的消费者满意度与消费者忠诚度相隔较近,而其与食品安全(主题12)相隔较远。右侧部分的进度条则代表某个词语在主题内的概率值,能够反映单个主题的语义内涵,如在主题1内部,“很好”“很快”“不错”等综合评价性的词语能够反映出消费者的满意度高;在主题2内部,“回购”“还要”“下次”等能在很大程度上反映出消费者的忠诚度与回购行为。

图2 消费者满意度可视化图Fig.2 Visualization map of consumer satisfaction

图3 消费者忠诚度可视化图Fig.3 Visualization map of consumer loyalty

同一个关键词可能会关联多个主题,同时每条评论也可能存在多个主题。本文通过文档-主题分布的情况可以探索每位消费者对生鲜电商服务的不同需求。具体而言,随机抽取10条在线评论,绘制其文档-主题分布图。在图4中可以看出不同的生鲜消费者评论所体现的电商服务需求主题都存在不同程度的差异,反映出消费者需求的不同侧重点。以评论1为例:“泡沫箱包装好,有冻袋,到货都还没解冻。”主要侧重包装的合理性来保持生鲜商品的新鲜;而评论9认为:“当天晚上下单,次日早上八点多送达,包装严密没有破损。”则同时关注物流速度与包装完好性,并且其概率值远高于其他主题。

图4 文档-主题分布图Fig.4 Document-theme distribution map

3.1.2 社会网络分析

社会网络是指社会行动者及其关系的集合,社会网络分析是以节点之间的交互关联为基础,用节点表示社会行动者(生鲜消费者需求),用节点之间的连线表示社会关系(需求的共现情况)以进行量化分析的一种方法,其能够探索每一个社会节点在网络中的地位以及节点间的互动关系,能够为管理者提供重要的内容洞见与决策参考[45]。

在本文中,尽管LDA 主题模型所得结果具有较强解释力并频繁重现,但核心范畴还应具有核心性、易与其他变量产生联系的特点[46],因此,本文将生鲜消费者与其主观需求感知间的互动关系视作一个社会网络,利用Ucinet对生鲜消费者需求进行中心度分析,将频次大于1 000的词汇用于构建共现矩阵,以检验范畴的关联特性。在LDA 主题模型的基础上进行对比筛选以确定最终的核心范畴,为生鲜消费者需求“丛林”增添“枝叶”,使其更加“葱郁”(表2)。

表2 生鲜消费者需求的中心度分析(部分节点)Tab.2 Centrality analysis of fresh consumer demands(partial nodes)

在一个社会网络中,点度中心度代表一个节点与其他节点的连接情况,能够较好地反映范畴的核心性与强关联性。中间中心度则代表节点处于其他不同节点网络的情况,可用于衡量节点的交流与控制作用[47]。表2中所展示节点的点度中心度均处于较高的水平,代表自身与其他节点有着较强的直接联系。而这些节点的中间中心度则大致相同,只有部分节点具有细微的差异,这说明这些节点间存在着多条相同路径。对照原评论后发现,消费者会从物流速度、新鲜程度、包装、价格、服务态度等多个维度来对生鲜电商服务进行综合评价,如:“在这家买了两次,东西确实可以,价格实惠,很公道,快递很快,服务又好!”这反映了消费者满意度在整体上的统一性。为了更好地反映整个网络的层级结构,利用K-cores(Ucinet中基于频次与关联度的一种节点层次分析方法,能够有效体现节点的核心性)得到常态化阶段生鲜消费者的需求“丛林”,具体如图5所示。

图5 常态化阶段生鲜消费者的需求“丛林”Fig.5 The“jungle”of fresh consumer demand in the normalization stage

常态化阶段生鲜消费者的需求“丛林”在结构上呈现出多层级的关联关系,其中核心层的需求的一些关键节点(“物流”“满意”“好评”“值得”“回购”“京东”“新鲜”“发货”“速度”“很快”“包装”“态度”“实惠”)在“丛林”中占据着主导地位,与其他需求存在着较强的联系,是消费者对电商服务需求的集中体现,符合核心范畴易与其他变量产生关联的特点。

对核心层与其周围层的服务需求进行编码,其中“好评”“值得”与“回购”代表着消费者对于生鲜电商的总体感知。与之类似,“京东”“自营”也刻画了消费者的品牌选择偏好。而“新鲜”“发货”“速度”“很快”则共同反映了消费者对生鲜商品与冷链运输在新鲜度与时效性上的需求。同时,“包装”“态度”“实惠”“放心”“品质”分别解释了物流包装、物流费用、人员态度、食品安全等顾客诉求。对比LDA 主题模型得出的8个范畴,其均符合扎根理论中核心范畴的核心性、频繁重现性以及与其他节点强关联性的要求,因此总体感知、新鲜程度、顾客信赖、可靠性、物流费用、物流速度、态度与形象、安全性可以确定为常态化阶段的核心范畴。

3.2 选择式编码与需求演化归因

选择式编码是在核心范畴涌现后,对与其可以产生重要关联的其他数据进行的进一步编码。在使核心范畴更加饱和的背后往往蕴藏着来自外生影响的驱动力,对其进行归因有助于演化轨迹的显现与理论模型的建构。由于生鲜商品具有其独特的易腐、易损、对时间要求高等特点,消费者的服务需求并不会发生根本性的转变,但有可能会随着时间的推移或重大突发事件的发生而产生新的需求,因此,分别将过渡阶段和应急阶段的在线评论作为选择式编码的资料数据,这样既能达到核心范畴饱和性检验与演化归因的目的,还能在疫情发展分析上保证一定的连续性。

通过对过渡阶段与应急阶段的用户在线评论进行LDA 主题模型分析,按照语义主题内聚合、主题间离散的原则,将最佳主题数分别确定为14和11,根据LDA 主题模型结果对开放式编码阶段获得的概念和主题进行扩展与修正,进而使核心范畴更加饱和。选择式编码结果见表3。

表3 选择式编码主要结果Tab.3 Main results of selective coding

结合选择式编码的结果,与常态化阶段相比,在内容上,过渡阶段与应急阶段涌现了包装质量、售后响应、特殊时期坚守、包装美观、取货便利性与接触安全等新增概念,这也在一定程度上反映了随着疫情的发展和演化,消费者需求发生了转变。首先,对于商品包装质量,生鲜商品受疫情影响的敏感性与特殊性会引发消费者对于食品安全的担忧,并直接体现在商品的病毒检测与包装的物理隔绝上,必要的核酸检测与严实的商品外包装成为了使消费者安心的重要手段。其次,对于特殊时期坚守、售后响应与取货便捷性,受疫情的影响,多地实行的交通管制等疫情防控措施使物流运输受阻、物流人员到岗困难,生鲜商品容易腐烂与损耗。因此,在特殊时期,购买的可及性、物流人员的坚守、方便的取货以及快速的售后响应能够充分展现出“物流温度”与物流人员情怀。再次,对于接触安全,消费者在追求取货便利性的同时还面临着接触感染的风险,看似与取货便利性冲突的无接触配送成为了这一时期的安全送货方式。但食品安全并未成为该阶段新增的概念,如关键词“核酸检测”在疫情恢复后的常态化阶段就已经较多地出现,这是由于在常态化阶段证实了存在“物传人”的传播链条,因此在表现形式上与疫情严重程度不呈正相关的演化关系,但会随之变化而越来越必要。最后,对于包装美观,在严格的疫情防控与物流不便的时期,消费者的这一基本需求的满足程度会受到影响,消费者会更加注重精神层面需求的补偿,如精美的商品外包装会使消费者在百无聊赖的居家隔离与因物流延迟产生的抱怨中感到愉悦与宽慰。

反映消费者需求的核心范畴除了在内容上会发生变化,在程度上也存在波动。本文选取三个阶段共同存在的核心范畴,将其各阶段对应主题的LDA 主题权重值进行整理计算,并作为消费者的感知重要性,具体如图6所示。

图6 不同阶段生鲜消费者对核心范畴的感知重要性Fig.6 Importance of core categories of fresh consumers in different stages

从图6中可以看出,首先,各核心范畴的重要性在疫情发展不同阶段的演化既存在差异也有一些共性。其中消费者的总体感知处于一个较高水平,但疫情与相应的防控措施给物流带来的冲击使消费者的满意度与忠诚度有所下降。其次,对于商品新鲜程度、物流响应速度以及包装及商品的可靠性,在疫情发展的不同阶段,消费者的感知重要性都保持在一个稳定且较高的水平,这也充分诠释了“新鲜”与“时间”是生鲜商品的生命。再次,在疫情较为严重的特殊时期,一个值得信赖的电商企业是消费者决定可以放心选择并再次回购的关键。最后,经济性和移情性随疫情的逐渐发展而愈发重要,但仍然处于较低水平。这反映了消费者在其他范畴上受到的体验落差需要在经济层面和精神层面得到一定的补偿,从而进行修复,但这种补偿具有一定的瓶颈[19]。

3.3 理论式编码与需求演化轨迹

理论式编码是指将在开放式编码与选择式编码过程中形成的概念或范畴组织起来以构建理论[46],即对核心范畴间的并列、因果、递进等隐含关系进一步地抽象化,对故事路线或演化轨迹进行探索[48]。基于此,本文在理论式编码阶段根据不同核心范畴之间的隐含关系对生鲜消费者服务需求进行解释与再分析,具体见表4。

表4 理论式编码内容Tab.4 Theoretical coding content

根据表4,在进一步检验重组核心范畴间的隐含关联情况后发现,生鲜消费者服务需求存在着“刺激—机体—反应”的主演化轨迹以及需求层级递进与受疫情扰动的另两条演化路径,其共同构成多阶段疫情下生鲜消费者的需求演化,具体如图7所示。

图7 多阶段疫情下生鲜消费者需求演化路径模型Fig.7 Evolutionary path model of fresh consumer demands under the multi-stage pandemic situation

生鲜消费者的电商需求感知与疫情扰动可以视为消费者满意度、忠诚度形成的“刺激”,在不同疫情发展阶段的电商服务体验中形成的顾客信任可以视为“机体”,由回购与推荐行为构成的顾客忠诚可以视为“反应”。首先,总体上生鲜消费者在“刺激”下做出反应,通过“机体”这个中介形成顾客忠诚,这是顾客忠诚形成的主要演化轨迹。生鲜消费者在疫情的不同阶段接受电商服务并形成其具体的需求与质量感知,在与心理预期对比后形成满意度进而对优质的商家或商品产生信任,最后通过进一步的回购与推荐行为形成顾客忠诚。其次,在“刺激”内部,生鲜消费者的电商需求随疫情的不同阶段发生着演化,这是受疫情扰动的演化轨迹。在应急阶段,消费者更在意安全、物流温度等与疫情高度相关的需求,而随着社会经济的有序恢复,消费者会产生电商服务质量及时修复的期待,并且对生鲜商品的新鲜、物流可靠等要求也进一步提升。最后,生鲜消费者需求受疫情严重程度的影响还存在着“理性-感性”的双元互动,这是需求层次演化轨迹的体现。如物流温度在应急时期是消费者想要且重要的理性需求,但在常态化阶段就成为了商家进行差异化营销的手段。与之类似,服务质量的修复期待在应急时期由于疫情的严重性对于消费者而言并不紧迫,但到了过渡阶段,则成为了商家需要解决的问题。这里值得注意的是,图6中重组的范畴,代表不同疫情阶段不同范畴的重要性程度存在差异,并非只存在于某个单一的阶段中。

3.4 理论饱和度检验

为了验证理论的饱和度,本文随机从京东生鲜电商平台上再次抓取了2 000条用户在线评论,重复进行上述的编码操作,并结合SERVQUAL、LSQ 等经典模型进行验证。结果显示,并没有新的概念或范畴涌现,因此取样结束,得到饱和、完整的多阶段疫情下生鲜消费者需求演化路径模型。

3.5 模型阐释与研究发现

针对已有文献未充分考虑疫情等外生冲击影响以及侧重于静态化的情景研究,本文在新冠疫情发生的视域下,探索了生鲜消费者在不同疫情发展阶段的服务需求特征。就其演化路径而言,一是顾客忠诚的形成过程;二是受疫情影响,生鲜消费者需求在层级上的“理性-感性”双元互动;三是在不同发展阶段需求在内容上的侧重与感知程度的差异。顾客忠诚在“刺激—机体—反应”的模式下形成,而后两者均由刺激变化驱动。

(1)细分需求—顾客信任—顾客忠诚

顾客忠诚并不是一蹴而就的,其在“刺激—机体—反应”下会经历不同的心理过程[49]。消费者首先会根据其在接受电商服务过程中的可靠性、经济性、响应性以及移情性等感知获得对一个电商企业的整体印象,进而形成综合性的满意度评价与顾客对于商家与品牌的信任,经过传导形成认知并指导消费者的回购与推荐等行为,最后形成顾客忠诚。如物流发运快、取货便捷、包装精美、物流人员专业热情、售后有保障,则消费者会更有可能获得舒适的电商购物体验。此外,物流作为连接消费者与商品的重要纽带,加之生鲜商品对时间敏感的特性,优质的物流服务会极大地促进消费者进行回购或向他人推荐,从而形成并提升顾客忠诚。

(2)疫情扰动下多阶段需求变动

在疫情突发的应急阶段,由于线下活动的受限,民众获取以生鲜商品为主的生活必需品大多通过电商网购的形式进行。然而,与商品、送货人员接触的直接或间接感染风险使民众陷入生活必需品缺乏与健康安全的两难处境,社区封控也使配送难以真正完成“最后一公里”。因此,在这一时期商品的可及性、食品与人员接触的安全性以及取货的便利度、灵活性成为了影响消费者决策的关键因素。同时,消费者会形成与平常时期购物体验相比后的感知落差,希望获得运费减免等经济补偿或收到精美礼品以及体验周到的客服关怀等精神慰藉,但这些具有“温度”的服务存在着“安慰”瓶颈(图6)。在过渡阶段,疫情在全国范围内得到了有效控制,电商与物流配送具备了恢复正常状态的现实条件,消费者产生了电商服务质量回归到正常时期的修复期待。然而,消费者的诉求与实际恢复存在时间差,其体验落差无法在短时间内及时得到弥补。在常态化阶段,与疫情相关的电商服务已经比较成熟,核酸检测、生物检疫以及根据疫情不同严重程度而设置的送取方式也逐渐成为生鲜电商的物流惯例,与应急阶段相比,消费者在此阶段会更加注重生鲜商品的品质以及物流的可靠性与响应性。

(3)“理性-感性”需求的双元互动

受疫情的影响,在不同阶段消费者的细分需求存在着“理性-感性”的双元互动。本文从必要属性与期望属性两个维度界定不同阶段需求的类型,其中消费者认为想要且必要的需求为理性需求,想要但不必要的需求为感性需求。具体而言,在理论编码过程中形成的需求均具备核心范畴的特征,因此,这些在评论文本中高频出现、关联性强的核心需求必定是消费者期望的需求,否则不会在文本中体现;必备属性的判别依据LDA 主题权重(各需求的权重计算方法与图6所涉及的权重一致),平均水平以上则为必要,反之为不必要。具体结果见表5。

表5 生鲜消费者需求“理性-感性”双元互动Tab.5 Rational and perceptual dualistic interaction of fresh consumer demand

生鲜商品易损耗的特性决定了生鲜电商不同于普通电商,物流的各个环节需要快速响应、全程冷链从而保障商品新鲜与完好,这是消费者对生鲜电商的基本理性需求。感性需求源自消费者的精神世界和内心感受,是其在正常时期或常态化阶段想要但非必要的需求。但在应急阶段,受挫的服务体验使消费者渴望在其他物流服务方面得到弥补,因而在平常时期的感性需求在应急阶段却具备了较强的期望与必要属性。如精美的礼品会使消费者在千篇一律的真空包装中感到内心的愉悦,购买欲望会在热心的客服反馈中得到提升,对商品的不满同样也会在及时、真诚的售后处理下得到很大程度的宽慰。物流人员的坚守、对消费者感性需求的洞察与满足更能体现出一个电商企业的情怀,投入产出效用也会远高于平常时期。相反,应急阶段消费者对生鲜电商基本服务质量的修复期待由于疫情的严重影响并不紧迫,消费者在乎“有”而非“优”,但到了过渡阶段,修复期待则成为了消费者迫切的需求。Kano模型是东京理工大学教授狩野纪昭提出的用于需求分级与优先级排序的工具,其将需求分为基本型、期望型、魅力型、无差异型与反向型五类,其中基本型需求对应本文生鲜消费者的理性需求,魅力型需求对应感性需求。根据Kano模型对这两类需求的解释[50],生鲜电商企业提供服务从而保障基本理性需求并不会使消费者满意度有显著的提升,但若不能保障理性需求则消费者会感到不满并对电商企业会失去信任,交易将成为“一锤子买卖”。提供相应的服务来满足感性需求则会显著提升消费者满意度。

综上所述,可以得到这样一条故事线:生鲜消费者根据具体的生鲜商品以及自身的消费偏好涌现出具体的理性或感性服务需求,在比较购买后需求满足程度与购买前预期之后形成基于满意度的顾客信任,并引导其做出相应的回购或推荐行为。然而,新冠疫情作为一种外生的“黑天鹅”事件,其发生的冲击对生鲜消费者需求的传统演化路径造成了一定的扰动。在疫情严重的时期,商品缺货、运输缓慢以及取货不便等问题给消费者带来了极大的困扰,消费者产生了对于食品安全更强的需求和对接触风险更大的担忧。同时,个体总是容易进行社会比较,消费者预期同样也会影响满意度,消费者会产生与正常时期物流服务质量对比后的心理落差[51]。因此,这一时期,在消费者基本需求受到疫情影响的情况下,消费者渴望得到诸如包邮、精美包装等经济补偿与物流人员的坚守、热心的服务态度等精神慰藉来修复体验落差。而随着疫情境况逐步好转并进入常态化阶段,电商活动也逐渐回归到正常运营状态,消费者的服务质量预期相比于应急阶段得到相应提升,其期望物流配送、商品新鲜、运输安全等生鲜电商服务尽快得到修复,服务质量回归到正常水平。与此同时,不同的需求在不同的疫情阶段存在着“理性-感性”的双元互动,消费者在应急阶段对于服务修复期待并不紧迫,但在常态化阶段却渴望得到满足。物流温度与安慰感知在疫情严重的应急阶段被消费者视作生鲜电商理应满足的需求,但在常态化阶段却被视作一种体现商家情怀的额外补偿。

4 研究总结

4.1 研究结论

本文在以往疫情背景下消费者行为研究的基础上,对生鲜消费者的电商服务需求展开研究。其中疫情促进线上消费行为、增加消费者的安全担忧以及造成物流不便与以往研究结论基本保持一致,服务补救的重要性同样也在理论模型中得到验证[52]。然而有趣的是,本文的研究还进一步发现,消费者的服务需求在不同疫情发展阶段存在着“理性-感性”的双元互动;在物流受阻的应急阶段,消费者会产生对比平常时期电商服务后的体验落差,而生鲜电商企业可以通过一系列具有物流“温度”的措施对其进行经济补偿与精神慰藉,但存在着“安慰”瓶颈。

本文通过探索不同疫情发展阶段下生鲜消费者电商服务需求的“丛林”、演化归因与演化轨迹,以经典扎根理论为方法论基础,引入文本挖掘来模拟扎根理论编码的过程,并通过将LDA 主题模型和社会网络分析结合对生鲜消费者的在线评论内容进行扎根分析,主要结论有3点:①核心范畴存在着“刺激—机体—反应”的传导路径,具体表现为细分需求-顾客信任-顾客忠诚;②受疫情冲击,生鲜消费者的需求在不同疫情阶段存在着“理性-感性”的双元互动,在层次上可以归结为理性需求与感性需求,满足前者有利于消费者满意度与忠诚度的保持,而后者在应急阶段对消费者具有“安慰”作用,但存在瓶颈;③不同疫情发展阶段生鲜消费者的物流服务需求存在差异,其中安全需求、移情需求与落差修复需求受疫情扰动明显,但新鲜与可靠需求在特殊时期却具备较强的稳定性。

4.2 理论贡献

本文的理论贡献主要在于3点:首先,以往关于应急情景下消费者需求和行为的研究多直接选取某个静态的疫情发生节点作为研究情景,而新冠疫情在国内经历了多个阶段,具备明显的动态特征。本文“连点成线”,对疫情的发展阶段进行划分,利用扎根理论对不同疫情阶段下的生鲜消费者需求进行分析,逐步使其不同阶段的电商服务需求外显。

其次,本文在案例分析的过程中发现生鲜消费者需求存在明显的层次性,并基于期望属性和必要属性进一步探索了消费者需求在不同疫情阶段下存在的“理性-感性”双元互动。而以往文献多聚焦在单一的认知或感性视角,并未关注该现象的原因。同时,本文提出的多阶段需求演化轨迹模型还识别出在疫情特殊时期消费者对比平常时期电商服务后的体验落差,并且发现经济补偿和精神慰藉能够有效地进行弥补和修复顾客忠诚,这丰富了应急情景下的服务补救与消费者宽恕研究。

最后,本文利用网络爬虫技术采集了海量的在线评论,并利用LDA 主题模型替代人工编码来探索文本中的消费者洞见,以更低的成本获取规模更大、时效性更强的研究资料以及不依赖于理论敏感性的核心范畴,使研究更加客观,使构建的理论更加充实,为基于案例分析与扎根理论的定性研究提供了一种新的分析思路。

4.3 实践启示

首先,顾客满意度与忠诚度等购后反馈源于电商服务需求的满足程度,其直接连接消费者服务体验,而潜在的需求具有隐蔽性,消费者自身也难以将其显性描述。因此,聚焦于直接转化消费者的购前多元需求为电商服务项目,能够有效地避免“营销近视”[53],更有利于创造顾客忠诚、提升市场份额与市场占有率,以及建立客户资产。具体而言,电商企业可以通过消费者的购后反馈来捕获其需求,即在不受主观引导的在线评论中实现消费者需求的洞见,并以“看板”式服务质量提升来连接过往消费者的评价与潜在消费者的需求,主动为消费者提供个性化的电商服务。

其次,“保底线、争突破、补落差”具有重要作用。消费者的不满源于服务质量的下降或自身预期的提高。因此,应以满足消费者理性需求为底线,以争取消费者感性需求为突破,来保障生鲜电商基本的服务并进行额外的移情性补充;在特殊时期提供有物流“温度”的服务来修复消费者的心理预期落差,以提升电商企业投入-产出的边际效用并挽留可能流失的消费者。例如,确保生鲜商品新鲜、物流配送及时、包装完好,以达到生鲜电商服务质量的基本要求。未来的消费趋势是享乐主义,随着生活水平的提升,除“理所应当”的物质追求外,顾客还在意“出乎意料”的精神满足。电商企业可以通过提供精美的包装、热心的服务或赠送配套的产品来实现顾客满意度的进一步提升与心理落差的修复,彰显企业的情怀,树立良好的企业形象。

最后,生鲜电商企业应根据外来冲击的不同发展阶段提供针对性的服务。在特殊时期,电商企业应及时补货与发货,保障必需消费品供应与购买可及性,承担起生鲜电商保供的责任;为消费者提供无接触配送、按需预约配送等安全、灵活的送取方式;同时,生鲜商品更易产生质量问题,生鲜电商也不可避免地会遇到更多的售后问题。商家应简化退换货流程,提高退换货流程的便捷性,尽可能减少消费者因复杂手续与环节而造成的等待时间。在社会经济恢复的平常时期,关注受外来冲击影响服务的及时修补,尽可能在最短的时间内恢复正常服务,以展示电商企业自我调整的能力与决心。除此之外,电商企业还应该重视外来冲击情景下形成的电商惯例,如对于进口生鲜商品进行必要的检测、完善品质溯源等。

4.4 研究局限与展望

尽管核心范畴与理论模型均通过了多阶段的饱和度检验,但受制于大型电商平台的反爬机制,仅以京东生鲜电商平台作为案例,研究场景存在一定局限。此外,LDA 主题模型作为一种聚类算法,难以完全诠释人类自然语言。未来可以通过技术手段,实现对用户在线评论内容更多的采集,以及借助深度学习进行实体命名识别,训练更为精准的模型,进一步提升研究结论的普适性。