• 유통과학연구
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• 제22권3호
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• pp.113-124
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• 2024

Purpose: This study is a quantitative study and analyzes the effect of evaluating the extreme and usefulness of product reviews on sales performance by using text mining techniques based on product review big data. We investigate whether the perceived helpfulness of product reviews serves as a mediating factor in the impact of product review extremity on sales performance. Research design, data and methodology: The analysis emphasizes customer interaction factors associated with both product review helpfulness and sales performance. Out of the 8.26 million Amazon product reviews in the book category collected by He & McAuley (2016), text mining using natural language processing methodology was performed on 300,000 product reviews, and the hypothesis was verified through hierarchical regression analysis. Results: The extremity of product reviews exhibited a negative impact on the evaluation of helpfulness. And the helpfulness played a mediating role between the extremity of product reviews and sales performance. Conclusion: Increased inclusion of extreme content in the product review's text correlates with a diminished evaluation of helpfulness. The evaluation of helpfulness exerts a negative mediating effect on sales performance. This study offers empirical insights for digital market distributors and sellers, contributing to the research field related to product reviews based on review ratings.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권3호
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• pp.133-150
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• 2023

Purpose This study aims to develop classification models using a decision tree algorithm to identify core keywords and rules influencing online consumer review evaluations for the robot vacuum cleaner on Amazon.com. The difference from previous studies is that we analyze core keywords that affect the evaluation results by dividing the subjects that evaluate online consumer reviews into self-evaluation (star ratings) and peer evaluation (helpfulness votes). We investigate whether the core keywords influencing star ratings and helpfulness votes vary across different products and whether there is a similarity in the core keywords related to star ratings or helpfulness votes across all products. Design/methodology/approach We used random under-sampling to balance the dataset. We progressively removed independent variables based on decreasing importance through backwards elimination to evaluate the classification model's performance. As a result, we identified classification models that best predict star ratings and helpfulness votes for each product's online consumer reviews. Findings We have identified that the core keywords influencing self-evaluation and peer evaluation vary across different products, and even for the same model or features, the core keywords are not consistent. Therefore, companies' producers and marketing managers need to analyze the core keywords of each product to highlight the advantages and prepare customized strategies that compensate for the shortcomings.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권9호
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• pp.983-997
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• 2016

온라인 상품평 양의 비약적 증가로 인해 소비자들이 유용한 상품평 만을 찾는 것이 거의 불가능에 가까워졌다. 이 연구는 온라인 상품평의 유용성을 자동적으로 평가할 수 있는 토대를 마련하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 상품평을 이루는 문장에 담긴 정보를 설명하는 그 대상에 따라 종류를 나눌 수 있도록 상품평 정보 분류를(Review Information Types) 제안하고, 각 정보 분류 내에서 문장의 주제 벡터 변환 방법과 군집화를 이용하여 더 세부적으로 각 문장이 어떤 정보를 제공하는지를 추출함으로써 각 상품평이 제공하는 정보에 따라 그 유용성을 평가하는 방법을 제안한다. 이러한 시도는 잠재적 소비자들이 상품평에서 상품 자체의 특성이나 상품평 제공자의 경험과 같은 정보를 배송과 같은 정보보다 중요하게 생각할 것이라는 가정에서 시작했다. 자동 상품평 유용성 평가 실험을 통해 본 연구에서 제시하는 방법이 기존의 비교 가능한 연구들에 비해 더 효과적인 것을 밝혀냈다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.311-328
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• 2022

정보통신기술 발달로 스마트폰이 보급되면서, 온라인 쇼핑몰 서비스는 컴퓨터가 아닌 모바일로도 사용이 가능해졌다. 그로 인해 온라인 쇼핑몰 서비스를 이용하는 사용자는 급격히 증가하게 되고, 거래되는 제품의 종류 또한 방대해지고 있다. 따라서 기업은 이익을 최대화하기 위해서는 사용자가 관심을 가질만한 정보를 제공해주는 것이 중요하다. 이를 위해 사용자의 과거 행동 데이터나 행동 구매 기록을 기반으로 사용자에게 필요한 정보 또는 제품을 제시하는 것을 추천 시스템이라 한다. 현재 추천 서비스를 제공하는 대표적인 해외 기업으로는 Netflix, Amazon, YouTube 등이 있다. 최근 이러한 전자상거래 사이트에서는 사용자가 해당 제품에 대한 리뷰가 유용한지에 대해 투표할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 이를 통해, 사용자는 유용하다고 판단되는 제품에 대한 리뷰와 평점을 참고하여 구매 의사결정을 내린다. 따라서 본 연구에서는 제품에 대한 평점과 리뷰의 유용성 정보 간의 상관관계를 파악하고, 리뷰의 유용성 정보를 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 확인하고자 한다. 또한 대부분의 사용자들은 만족한 제품에만 평점을 부여하는 경향이 있고 제품에 대한 평점이 높을수록 구매 의도가 높아지는 경향이 있다. 따라서 전통적인 협업 필터링 기법에 모든 평점을 반영한 결과와 4점과 5점 평점만을 반영한 추천 성능 결과를 비교하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 Amazon에서 수집한 전자 제품 데이터를 사용하였으며, 실험 결과는 평점과 리뷰 유용성 정보 간 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 또한 모든 평점과 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 비교한 결과, 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영한 결과의 추천 성능이 더 높게 나타났다. 그리고 리뷰 유용성 정보를 추천 시스템에 반영한 결과는 리뷰가 유용할수록 추천 성능은 높게 나타나는 것으로 확인하였다. 따라서 이러한 실험 결과는 향후 개인화 추천 서비스의 성능 향상에 기여하고, 전자상거래 사이트에 시사점을 제공할 수 있을 것으로 본다.