指導教授：林娟娟 教授 學生： 李奕勳 學生： 陳明楷

Presentation on theme: "指導教授：林娟娟 教授 學生： 李奕勳 學生： 陳明楷"— Presentation transcript:

1 指導教授：林娟娟 教授 學生：01756018李奕勳 學生：01756012陳明楷

2 abstract 1. Introduction 2. eWOM and product types
3. eWOM impact on sales distribution 4. Research methodology 5. Analysis and results 6. Discussion 7. Conclusion

3 Abstract 發展出一種新類型的產品分類 提出三種假設 利用Amazon.com的數據資料進行統計分析。 得到的分析資料支持這三種假說

4 Introduction

5 eWOM 電子口碑 Introduction The long tail 長尾理論 electronic word-of-mouth
Pareto principle 80/20 法則 The long tail 長尾理論 eWOM 電子口碑 electronic word-of-mouth

6 Introduction Ewom在網路購物的重要性 Ewom也改變了網路銷售圖形的分佈 Ewom的不確定性及矛盾 Ewom的產品類型

7 Introduction 研究試圖回答以下問題： （1）顧客對於網路口碑收集的產品信息， 客戶如何回應?
（2）當顧客處理網絡口碑，不同的產品類 型，顧客會有什麼樣的行為差異 （3）不同的顧客行為如何導致銷售分佈的 不同？

8 eWOM and product types

9 eWOM processing of customers

10

11 Product attributes and its evaluation standards

12 客觀屬性 如大小、容量、保固、電池 主觀屬性 如顏色、設計、類型、品牌
Product attributes and its evaluation standards 客觀屬性 如大小、容量、保固、電池 主觀屬性 如顏色、設計、類型、品牌

13 Product category continuum
Search good Experience good Vertically differentiated goods Horizontally differentiated goods

14 eWOM impact on sales distribution

15 When products have objective evaluation standards
假設1: 評估產品的屬性用客觀的評價標準， 有eWOM，會抑制長尾現象。

16 When products have subjective evaluation standards
假設2:評估產品的屬性用主觀的評價標準， 有eWOM，容易產生長尾現象。

17 Comparison of products with objective and subjective evaluation standards
假設3:產品有更多的屬性需要評估，愈多 eWOM將顯出長尾現象。

18 Research Methodology

19 資料收集 資料來源:Amazon.com 收集時間:2009/02/02~09 2010/10/04~10 資料內容:
針對H1,H2,H3進行分類 共30種產品類型

20 H1 如果產品使用客觀的評價標準， WOM存在會抑制長尾現象
H2 如果產品使用主觀的評價標準， eWOM存在會促進長尾現象 （A）是一個相對較新的產品類別，eWOM的影響較少 （B）是一個銷售較長的產品類別，eWOM的影響較多

21 H3 更多的產品屬性的需要進行評估，越強烈的網絡口碑將表現出長尾現象
（C）是較多客觀的評價標準的產品 （D）是較多主觀的評價標準的產品

22 Analysis and Results

23 驗證方式 累積分佈函數（Cumulative Distribution Function） Wilcoxon 符號排序檢定
利用CDF的圖型來判斷頭部的厚薄 Wilcoxon 符號排序檢定 檢定兩個資料群間是否具有差異性

24 H1 驗證

25

26 H2 驗證

27

28 H3 驗證

29

30 Discussion

31 在緒論中我們提出了三個問題 我們得出以下討論 客戶對電子口碑的反應 產品類型和客戶的反應之間的關係 電子口碑對銷售分佈的影響
簡化客戶對電子口碑的反應用二分法方式 提出新的產品類別區分客戶對電子口碑的反應 依據產品分類和客戶對電子口碑的反應得出關於電子口碑對銷售分佈影響的假設

32 研究貢獻與影響 長尾理論不是一種普遍適用的理論 提出了一種新類型的產品分類 我們介紹一種新的驗證技術
建議銷售者應瞭解在網路商店中產品貨架 的最佳尺寸 銷售者都應該知道電子口碑對每個產品類 型的不同影響

33 研究限制 總銷售的評論數作為參數可能會產生偏差 理想的情況下，我們應該收集兩個商場的 數據(一個有eWOM 和一個沒有eWOM )
樣品只從一個商場收集有限的產品類別

34 未來研究 考慮擴大產品類別以及樣品尺寸，收集多個網上購物商城的更多數據 如果有多個類似的產品歸類到一個類別，結果將是更可信的
可能還有其他因素，我們沒有在研究中考慮到可能會影響銷售分佈

35 Conclusion

36 這項研究證明，電子口碑對不同產品類型會有不同的影響
電子口碑可以改變長尾理論規則 提出了一種新類型的產品分類 收集來自Amazon.com的數據進行驗證以支持所有假設 可以支持特定產品的電子口碑管理