基于關聯規則的共享物流信息平臺服務質量研究

唐 研，劉長江，朱靜怡

（聊城大學商學院，山東 聊城 252059）

大數據與“互聯網+”背景下，共享意識逐漸滲透到各行各業，物流業作為國家經濟建設的戰略性支柱，在推進國民經濟發展方面占據極為重要的地位。基于此，建立的物流共享信息平臺正在蓬勃發展，物流信息平臺的建立能夠起到引導與協調的中間環節作用，匯集各方信息，優化供應鏈結構與布局。共享物流信息平臺使得使用該平臺的供需雙方更便捷、更優質地完成商務交易過程，降低物流成本，優化物流管理，而物流信息平臺的服務質量直接影響著客戶對于該平臺的選擇，但目前共享物流信息平臺依然存在信息不對稱、不安全、客戶響應不及時等服務質量問題。如何對共享物流信息平臺服務質量進行有效評價，找出薄弱環節，進而提升服務質量，是共享物流信息平臺建設和發展的關鍵所在。

一、研究綜述

近年來，隨著各類互聯網服務平臺的快速發展，國內外學者一直關注如何對信息平臺的服務質量進行有效評價。目前，由 Parasurama等（2005）學者在SERVQUAL模型基礎上提出的E-SERVQUAL模型，已被廣泛認可為信息平臺服務質量評價模型之一，共包括服務效率、完成性、可靠性、隱私性、響應性、補償性和可接觸性等維度。但網站應用場景并非一成不變，因此E-SERVQUAL模型也無法直接套用在任意服務網站之中，需要結合平臺自身的屬性和信息服務的特點來展開。國內學者以此為基礎，展開了廣泛研究：鞠蓓等（2017）在針對鐵路客運網站的服務質量評價中，主要考慮了平臺的安全性、可靠性、易用性、響應性、信息準確性和易懂性。胡青竹（2018）的研究建立了適用于中小企業公共服務平臺服務質量的評價指標，包括感知性、可靠性、響應性、保證性、移情性、實效性。

就數據收集方法而言，E-SERVQUAL模型的主要數據來源為問卷調查。但隨著大數據技術的發展，網絡評論的感知價值與網絡評論采納的影響研究趨于成熟。蔡佳苗（2015）以大數據為研究導向，把網絡評論應用到質量管理領域，以達到改進質量管理效果；張振華等（2019）討論了基于網絡口碑數據挖掘的電子商務物流服務質量問題。通過引入網絡評論，由客戶感知出發，可以對信息平臺的服務質量進行細顆粒度評價，這必將會豐富信息平臺服務質量的研究體系。

二、研究方法

本研究在相關研究基礎上，整合物流信息平臺的服務質量相關評價指標，在基于SERVQUAL量表的水平上重新構建適合共享物流平臺的E-SERVQUAL模型；利用八爪魚采集器采集各大主流物流信息平臺APP評論，以用戶需求為切入點，篩選物流信息平臺各服務要素的高頻詞匯，用FP-growth關聯規則的分析方法，探討作出不同評價的客戶對共享物流平臺服務質量各評價因素間存在的關聯關系。

胡青竹在利用SERVQUAL量表對公共服務平臺的研究中，將其原本有形性、可靠性、響應性、保證性、移情性五個維度，改變為感知性、可靠性、響應性、保證性、移情性、實效性。感知性服務主要體現于外在有形方面，本文在此基礎之上，將共享物流平臺的服務質量評價指標歸納為：（1）有形性——主要指客戶可視，可直接接觸感知的平臺網站和程序界面，本文歸納為“平臺網站與程序界面”；（2）可靠性——平臺能夠準確與及時地向用戶提供所需要的服務，本文將其歸納為“平臺對信息的處理”；（3）響應性——平臺為用戶服務以及提升服務質量的主觀意愿，本文歸納為“平臺對客戶的響應”；（4）保證性——指對平臺各項功能，服務人員能力及顧客的放心程度，本文歸納為“平臺對交易的保證”；（5）移情性——平臺對于用戶在使用過程中的關心程度，針對不同的用戶提供多樣化的個性服務，于物流信息平臺中，主要體現在系統故障提醒、新消息通知等，本文于此歸納為“平臺對物流的監視”；（6）實效性——所提供服務為用戶帶來的效果，本文歸納為“平臺對效率的提升”，因此，本文建立關于物流信息平臺的E-SERVQUAL量表 (如圖一所示)。研究因素“平臺網站與程序界面”為E1、“平臺對信息的處理”為E2、“平臺對客戶的響應”為E3、“平臺對交易的保障”為E4、“平臺對物流的監視”為E5、“平臺對效率的提升”為E6，中評為S1、好評為S2。

圖1 E-SERVQUAL量表

三、數據分析

騰訊應用寶包含各型各類大眾主流APP，使用人數眾多且有開放性評論功能，具有代表意義，因此本文抓取應用寶中APP評論作為研究數據。并選取貨車幫、貨拉拉、快遞100、省省回頭車、物流王、運滿滿等6家主流物流信息平臺作為研究對象，共抓取評論數據2603條。本研究主要研究好評，因此刪除差評評論，共得到1401條評論數據，經過高頻詞篩選并歸入研究因素(如表1所示)。構建矩陣發現其中具有對本研究無意義的個別評論數據，如“中國最大的物流信息平臺，這個無可爭議”等，在此評論數據中并未找到所需研究指標，因此對其刪選，最終得到有效評論數據1160條。然后將有效評論數據與各評價維度進行匹配，可得出評論矩陣。其中，評論數據條目與維度匹配的指標標記為T，未體現的指標標記為F。如表2所示為前十條的評論矩陣。

表1 平臺服務要素劃分

表2 評論矩陣前10條示例

本研究利用Rapid Miner 5中的FP-growth算法實現，圖2為本研究在最小支持度設置為0.08與最小置信度設置為0.4時產生的19條關聯規則圖示。其中，規則1、2、5、6、8、9、10、11、12、16、17、18、19 與研究目的皆具相關性，具體需要比較Lift值的大小，平臺網站與程序界面、平臺對效率的提升對好評有直接的影響，說明二者在服務要素對好評的影響中占有相當大的比重，顧客在對平臺作出評價時對二者偏重關心。

通過對具體規則的分析，篩選數據結果如表3所示。規則E4→S2與E1、E5→S2的Lift小于1，呈現負相關；規則E6→S2與E1→S2的Lift大于1，在單個服務要素影響好評中呈現正相關；規則E1、E4→S2，E1、E6→S2，E1、E3→S2 與 E1、E2→S2 的 Lift大于 1，在兩個服務要素影響好評中呈現正相關；規則E6、S1→S2中在中評發生的條件下，服務要素平臺對效率也在提升，其好評發生的概率達0.472。

通過分析可得如下結論：（1）客戶產生好評與“平臺的網站與程序界面”有直接相關，物流信息平臺可通過對網站及程序界面的優化進而提升服務質量。（2）客戶產生好評與“物流信息平臺對效率的提升”有直接相關，物流信息平臺可通過優化體系結構提升效率進而提升服務質量。當客戶產生中評時，“平臺對效率的提升”會參與規則，進而影響好評的產生。（3）“平臺網站與程序界面”與“平臺對交易的保障”同時發生，會正向影響好評的發生；“平臺網站與程序界面”與平“臺對效率的提升”同時發生，會正向影響好評的發生；“平臺網站與程序界面”與“平臺對客戶的響應”同時發生，會正向影響好評的發生；“平臺網站與程序界面”與“平臺對信息的處理”同時發生，會正向影響好評的發生。

四、結論與建議

物流的高速發展、大數據的融入，物流信息平臺在其中扮演著不可或缺的重要因素。基于本文研究的研究結果，提出建議如下：

圖2 關聯規則圖示

第一，研究結果可知，客戶產生好評與“平臺的網站與程序界面”直接相關；同時，“平臺的網站與程序界面”通過與其他幾個維度的結合，起到影響好評程度的作用。因此，“平臺的網站與程序界面”是客戶評價物流信息平臺服務質量的重要因素，優化網站與界面是提升平臺服務質量的重要途徑。作為物流信息平臺的基礎，應做到優化網站及程序界面設計，在達到簡約明了的同時，還要全面覆蓋各項服務項目，保證客戶在使用過程時操作便捷和功能全面。

表3 關聯規則

第二，提高物流信息平臺對交易的保障。物流信息平臺作為中間交易平臺，起著不容忽視的紐帶作用。因此，要保障交易的順利完成影響著顧客滿意度，同時對平臺的建設提出了更為嚴格的要求。不僅要保障平臺交易雙方的信息對稱性，還要保障參與過程信息的安全性。

第三，加強物流信息平臺對客戶的響應。信息平臺對客戶的響應程度反映了物流信息平臺的服務質量水平，而能夠做到及時有效地回饋客戶的問題是優質的服務水平的表現。建設優良的信息平臺，就要健全平臺服務體系，以解決客戶問題為第一目標。對于后臺服務人員進行崗前培訓、定期檢查，保證其達到要求的服務水準。對客戶的響應速度，同時需要物流信息平臺程序設計的技術支持，而良好暢通的信息溝通渠道與方式同時能夠增強顧客滿意度。

第四，完善物流信息平臺對信息的處理體系。分析結果顯示，物流信息平臺對信息的處理與平臺的網站和程序界面二者同時影響客戶的好評。物流信息平臺應逐漸拓寬其信息功能，實現全過程信息輸出與接收，做到信息的及時更新，達到信息對稱。積極對客戶反饋進行處理，優化反饋信息的處理體系。不斷拓展業務面，保證質量與可靠性的基礎上加強對于物流信息的錄入，拓展物流交易渠道與數量。

第五，加大政府對物流信息平臺建立與發展的支持力度。物流信息平臺的建立已然成為現代化物流發展的趨勢，傳統意義上的物流交易所存在的問題在該平臺的運行中不斷減少。政府及其他公共部門應加強支持力度，增大對平臺公共服務的資金支持，積極發揮政府的領導作用，明確發展方向，定期對平臺建設進行指導與規劃。