基于深度学习的电商物流 企业服务质量对顾客满意度影响机制研究.

 

项目名称：2023年度市教委科研计划项目“多模态融合数据的时间序列趋势预测模型构建研究”（项目编号：2023SK167）

课题名称：2025年中国物流学会、中国物流与采购联合会研究课题“电商企业物流服务质量对顾客满意度”（课题编号：2025CSLKT3-010）

 

摘   要：电商平台间竞争日趋激烈，物流服务质量成为影响顾客满意度的关键因素。为克服传统调研方法在样本规模和反馈效率上的不足，研究基于京东平台评论数据，构建融合规则词典与BERT模型的分析框架，识别物流服务相关关键词并映射至七个服务质量维度。结合词频统计与语义匹配方法，发现用户对“时效性”“包装完整性”“客服响应”等维度关注度较高，且负面体验易引发强烈反馈。在此基础上，提出配送效率优化、包装标准提升、客服体系完善等改进策略。研究表明，深度学习与文本挖掘方法在服务质量评价中具有较强适用性，能为平台优化运营提供支持。

关键词：电商物流；服务质量；顾客满意度；BERT模型；用户评论挖掘一、引言

在数字经济与智能技术高速发展的背景下，电子商务平台已成为推动零售变革和消费升级的重要引擎。近年来，消费者对物流配送服务提出了更高的要求，不仅关注配送速度、包装完整性等基础环节，还关注客服响应、信息透明度、退换货便利性等服务细节。物流服务质量已不再是后台支持职能，而是与用户满意度和平台品牌形象紧密相关的核心竞争因素[1]。

与传统服务行业相比，电商物流的即时性、高频率和可感知性使得顾客体验更容易通过评论反馈出来。这种用户生成内容不仅包含了消费者对服务过程的主观感受，还揭示了不同服务维度对满意度的影响程度。因此，通过用户评论数据挖掘，构建精准的服务质量评价机制，已成为企业提升满意度、优化流程的重要手段[2]。

然而，现有研究多基于问卷调研与定性访谈，存在样本量有限、更新滞后、主观性强等问题，难以全面、动态地反映顾客需求与体验的变化。近年来，基于自然语言处理（NLP）与深度学习方法的评论分析研究逐渐兴起。特别是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型在中文文本表示方面展现出强大的语义建模能力，已广泛用于情感分析、问答系统和评论分类等任务[8]。将BERT应用于电商物流评论的自动分类与服务维度识别，成为提升服务质量感知与决策效率的新方向。

本研究基于京东平台多品类商品的用户评论数据，结合SERVQUAL模型与LSQ模型所构建的服务质量维度体系，对物流服务质量的影响机制进行系统分析。通过构建规则词典与BERT语义模型融合的匹配方法，提取出用户在实际评论中提及的物流服务相关关键词，并据此识别与七个核心服务维度（时效性、包装完整性、信息透明性、客服/移情性、经济性、便利性、可靠性）之间的语义对应关系[1][2]。进一步基于词频统计与关注度分析，探究顾客对不同维度的敏感度与满意度差异。

研究结果显示，配送时效、包装质量和客服移情性是评论中最频繁出现且最受关注的服务维度，与消费者满意度密切相关[4][5]。信息透明性与经济性也在一定程度上影响用户体验，尤其在特殊时段（如促销高峰期）更为敏感。而便利性与可靠性虽然提及频次较低，但往往与强烈的负面情绪表达相关，体现出“低频高敏感”的特征[6][7]。

本研究从用户视角出发，提出一种融合规则匹配与语义模型的服务维度识别方法，拓展了传统服务质量评价工具的适用范围，并为物流企业提供了数据驱动的优化建议路径[3]。研究不仅填补了基于大数据文本分析的物流服务质量研究空白，也为构建顾客满意度预测与干预机制提供了理论支持与实践样本。

二、电商物流服务质量的维度建构与理论基础

随着用户需求的个性化、多元化发展，电商平台之间的竞争已逐步从价格竞争转向服务质量竞争。在此背景下，物流服务质量成为影响用户体验与满意度的核心要素。为实现可量化、系统化的物流服务质量分析，必须引入具有理论支撑的评价维度模型，同时结合技术手段识别消费者在实际评论中的反馈内容。

（一）电商物流服务质量的理论模型

传统服务质量研究中，SERVQUAL模型由Parasuraman等人提出，强调从顾客期望与感知差距的角度评价服务质量。该模型共划分五个维度：有形性、可靠性、响应性、保证性与移情性，在零售、金融、医疗等多个领域得到了广泛应用。近年来，SERVQUAL模型被引入电商物流场景，通过适当调整用于测量消费者对配送服务、客服沟通等方面的感知差异[1]。

相较而言，物流服务质量（LSQ）模型更贴近物流运作实际。该模型强调物流服务流程中的关键变量，如订单履行准确性、信息可获取性、配送可靠性等，适用于对供应链节点中的物流操作进行量化评估。已有研究将LSQ模型与SERVQUAL模型结合，构建适用于B2C物流服务的多维度服务质量体系，在指标科学性与用户感知维度之间实现平衡[2]。

在电商环境下，顾客体验不仅仅体现在配送结果，更包含下单、查询、售后等多个触点过程。因此，从顾客视角出发，构建融合“用户期望-感知差距”与“物流过程绩效”两个维度的评价体系，是当前研究的主要趋势[3]。

（二）电商评论文本中的服务质量信息

电商平台的评论区已成为消费者表达购物感受和服务评价的重要载体。这些非结构化文本信息不仅包括用户对产品本身的看法，还广泛涉及物流服务过程中的体验。已有研究表明，用户在评论中提及最多的关键词往往与服务质量密切相关，如“快”“准时”“包装好”“客服态度差”等[2][4]。与问卷调查相比，评论数据具有规模大、更新快、语义丰富等优势，更能真实反映用户感知。

近年来，研究者开始尝试使用文本挖掘方法从用户评论中识别服务质量维度。通过关键词提取、情感极性判定和主题建模等方法，能够较准确地还原用户关注点，并将其映射至SERVQUAL或LSQ模型中的具体维度。例如，有研究将“配送慢”归类为时效性问题，“破损”归类为包装完整性问题，“找不到客服”归入响应性等维度，从而建立数据驱动的维度分类框架[5]。

（三）BERT模型在服务质量研究中的应用

BERT模型（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为近年来自然语言处理领域的重要突破，其强大的语义建模能力已被广泛应用于评论情感分析、关键词提取与主题识别等任务中。与传统的词袋模型、TF-IDF方法相比，BERT能够理解上下文语义，支持词义消歧、句子相似度计算等复杂任务，适合处理用户评论这种结构松散、语义丰富的文本[8]。

已有研究尝试将BERT用于物流评论分析，例如在评论分词基础上，通过将候选关键词与预定义服务维度样本句进行语义匹配，实现评论内容的自动分类[6]。这一方法不仅提升了分类准确性，也降低了人工参与强度，有助于构建大规模、自动化的服务质量监测系统。

三、研究设计

本章围绕研究目标构建整体研究框架，明确数据来源、文本处理方式以及服务维度识别方法。研究设计充分融合电商评论数据、服务质量理论与自然语言处理技术，通过多步骤的方法体系实现数据驱动下的服务质量影响分析。

（一）数据来源与样本说明

研究数据来源于京东电商平台，选取销量排名前50的商品作为采集对象，涵盖家电、母婴、生鲜、数码等多个品类。每种商品采集近500条评论，剔除重复、无效记录后共计有效评论数据约25,000条。该平台评论系统活跃，用户参与度高，评论中广泛涉及物流服务相关内容，具备良好的代表性[4]。

为增强样本的时间广度与用户多样性，评论采集覆盖不同销售周期（平销期与促销高峰期），且涉及商品区域分布广泛，有助于规避因个别品牌或时段造成的偏差[5]。数据集字段包括顾客id、评论时间、评论内容，如图3-1所示。

数据预处理流程包括以五个关键步骤：首先，清洗文本内容，去除标点符号、表情、冗余字符；其次，使用jieba中文分词库对文本进行切词；接下来，应用自定义停用词表进行高频虚词剔除；然后，保留名词、动词等实义词，生成结构化字段；最后，统计词频并提取关键词集合。在预处理完成后，通过词频分析初步获取用户关注重点，为后续维度匹配分析提供基础语料。

（二）物流服务维度构建与关键词字典设计

服务质量评价采用结合SERVQUAL与LSQ的七维度模型，即时效性、包装完整性、信息透明性、客服/移情性、经济性、便利性、可靠性。维度构建参考已有研究成果与电商平台用户评论特征，结合典型关键词进行语义扩展[1][2]。

为辅助模型识别，研究手动构建了服务维度关键词词典。以“时效性”为例，其核心关键词包括“快”“慢”“准时”“延迟”“晚点”等；“包装完整性”包括“破损”“压坏”“包装差”等。最终形成维度-关键词映射词典，用于后续规则匹配与语义识别[4]，如表3-2所示。

（三）BERT模型辅助维度匹配方法

考虑规则匹配方法存在语义歧义识别能力弱的问题，研究引入BERT中文预训练模型，即基于哈工大发布的“bert-base-chinese”模型，将用户评论关键词与维度语义表示进行余弦相似度计算，辅助完成语义匹配与归类[8]。

匹配流程包括：

（1）获取语义向量：分别计算评论中候选关键词与每个服务维度代表句的BERT向量表示；

（2）计算相似度：使用余弦相似度衡量关键词与各维度的语义接近度；

（3）融合推荐机制：将BERT推荐结果与规则匹配结果比对，对结果冲突的词采取优先匹配的方式；

（4）维度判定与标注：将最终确定维度加入评论样本中，形成可量化分析的数据集。

该方法兼顾规则体系的清晰结构与BERT模型的语义理解能力，能在不依赖人工标注的前提下完成高质量维度识别[8]。

四、实证分析

基于预处理后的评论文本与服务维度分类结果，围绕关键词词频分布、服务维度关注度及交叉匹配情况进行分析，探究不同物流服务质量维度在消费者评论中的表现，进而揭示顾客关注点与满意度反馈之间的潜在机制。

（一）高频词分布与词云图可视化分析

首先对分词后的全部评论文本进行词频统计，并选取前50个高频词进行可视化分析。图4-1为整体评论语料中的高频词词云图，结果显示，“快”“包装”“速度”“客服”“送货”“及时”等词占据主导地位，表明用户在表达服务感受时更倾向于关注物流体验相关内容。

为进一步聚焦服务质量维度，图4-2展示了在服务维度词典与BERT语义模型辅助下提取出的物流相关关键词词云图。这些词与“服务慢”“包装破损”“查不到物流信息”“客服态度差”等典型负面评价高度相关，显示出物流服务在实际体验中所暴露的主要问题。

词云图反映出关键词在评论中的频率分布，但难以直观表现各维度之间的相对占比。为此，研究进一步量化各服务维度在样本中出现的频次。

（二）各服务维度关注频次统计

将每条评论中提及的关键词映射至服务维度后，统计各维度在全部评论中的出现频次与关注占比，结果如表4-1所示。

数据表明，用户评论中出现频率最高的是“时效性”维度，占比达28.7%，关键词多集中于“快”“慢”“准时”等，反映用户对配送效率尤为敏感。“包装完整性”紧随其后，占比为22.3%，说明商品到货时的包装状态是用户关注的又一重要方面。

“客服/移情性”与“信息透明性”也具有较高的关注度，评论中普遍提到客服响应慢、系统信息更新延迟等问题，表明这两方面服务体验会直接影响用户对物流流程的评价。

相比之下，“经济性”“便利性”与“可靠性”维度占比相对较低，但用户一旦提及，往往表达出强烈的不满情绪，如“取件麻烦”“丢件无人赔偿”等。这类问题虽然不如时效性普遍，但其负面效应显著，企业亦需高度重视。

（三）多维度交叉问题案例分析

为更深入理解服务维度之间的联动机制，研究从评论样本中选取典型案例，呈现交叉服务问题的表现形式。例如，有用户评论：

（1）“物流信息显示已签收，但我根本没收到。”此类问题同时涉及“信息透明性”与“可靠性”两个维度，反映出平台在信息更新与包裹管理上的双重漏洞；

（2）“快是快，就是太贵了。”该类评论在表达配送速度满意的同时也提及了经济负担，展现出“时效性”与“经济性”之间的感知冲突；

（3）“包装烂，盒子被压瘪，客服还说没问题。”此评论结合“包装完整性”与“客服/移情性”，揭示了服务链条中的协同响应失效。

这类交叉评论为企业优化服务协同、识别系统性短板提供了重要线索，也为后续对策建议提供了实践基础。

五、电商企业物流服务对策与建议

基于前文对电商平台用户评论数据的分析结果，发现顾客对“时效性”“包装完整性”“客服/移情性”和“信息透明性”等服务维度最为关注，且负面反馈集中，具有显著影响顾客满意度的潜力。因此，从关键维度出发，提出以下优化策略，以提升电商物流整体服务质量与用户体验。

（一）提升配送效率以强化时效性感知

评论分析结果表明，配送时效是影响顾客满意度的核心维度之一。多数用户对“快”“慢”“延迟”“准时”等关键词反应强烈，说明时效性问题极易激发情绪化评价。为此，平台可通过优化仓配一体化布局，提升订单履约的整体响应速度。基于订单热力图和区域销量数据，调整仓储节点部署策略，使商品能够实现就近发货，从源头上缩短配送时间。同时，应引入智能调度系统，对配送路径和人力资源进行动态调配，以应对高峰期订单暴增带来的压力，降低因“爆仓”引起的延误概率。此外，在部分核心城市推进“当日达”“次日达”等高服务等级履约服务，并在用户界面展示预计到达时间与配送进度条，有助于稳定用户预期，增强对平台交付能力的信任。

（二）强化包装质控以减少破损率

包装质量不仅影响商品完好率，也关系到用户初始印象与平台信誉。词频分析显示，“包装破”“压坏”“损坏”等关键词在评论中多次出现，说明平台在包装流程中存在标准不一、监管薄弱等问题。针对这一现象，应根据商品类型设立差异化包装标准，对易碎品、生鲜、电子产品等敏感品类使用加固包装材料，并限制简易包装的适用范围。同时，可引入人工智能技术对打包过程进行监控，自动识别包装是否规范，并对不合格操作进行实时反馈。部分平台已尝试在出库环节设置终端质检岗，对包裹进行抽检，减少因包装疏漏导致的用户投诉。此外，在推广绿色包装和降本增效的同时，需保证包装基础防护性能，避免因过度“轻量化”带来的负面用户体验。

（三）优化客服体系以提升移情响应能力

服务体验的最终出口通常落在客服体系上，而“客服态度差”“回复慢”“转人工难”等词汇的高频出现也反映出用户对当前客服体系存在不满。为提升“客服/移情性”维度的服务表现，建议构建多层次客服响应体系，使智能客服承担高频简单问题的初步答复任务，而涉及赔付、物流异常等复杂问题应直接转接至人工专员处理。进一步地，可结合语义识别与语音分析技术，对用户输入信息中隐含的情绪进行识别，对存在强烈负面情绪的用户实施优先接入策略。此外，客服系统应与物流系统实现数据互通，使客服能够即时查询订单状态、配送节点等信息，从而提供更具针对性的服务反馈。这种“数据前置+情绪感知”的响应机制，不仅可以提升用户对问题解决的满意度，也能在服务失误时起到“缓冲垫”的作用。

（四）提高信息透明度以稳定用户预期

在用户体验链中，物流信息的可视化与透明化是维系信任感的重要因素。部分用户反映“查不到物流”“信息不更新”等问题，表明现有物流系统在信息同步、节点传输等方面存在滞后或缺失。为提升“信息透明性”维度的服务表现，平台应细化物流状态节点，将原本模糊的“运输中”细分为“仓库出库”“干线运输”“到达中转”“配送中”等具体流程，并结合地图定位技术，实现配送人员实时位置可视化展示。此外，一旦系统发现订单状态超过既定时间未更新，应主动发出预警，提醒用户可能存在异常，并提供客服接入入口与补偿说明。相关研究指出，透明的物流信息不仅有助于缓解用户等待焦虑，也可显著降低对平台服务能力的不信任预期，起到“稳定用户情绪—增强服务感知”的双重作用。

为了更系统地归纳各服务维度在用户评论中的表现与对应的优化路径，表5-1整理了问题表现与改进建议的对应关系。

六、结论与展望

在数字经济高速发展的背景下，物流服务已成为电商平台核心竞争力的重要组成部分。尤其在用户对商品配送、服务响应与信息透明度等方面提出更高要求的现实背景下，构建科学的物流服务质量评价体系，探索其对顾客满意度的影响机制，已成为当前物流管理研究的热点方向。

本研究从用户真实评论文本出发，构建融合规则词典与BERT模型的关键词识别机制，对评论中的服务评价内容进行结构化处理，并映射至构建于SERVQUAL与LSQ理论基础之上的七个物流服务质量维度。通过词频统计与语义匹配相结合的方法，识别出用户最为关注的服务要素，最终发现“时效性”“包装完整性”“客服响应”与“信息透明性”是当前用户评价中敏感性与出现频率最高的四个维度。进而结合高频评价内容与情境特征，提出了围绕订单履约优化、包装质量保障、客服体系升级与物流信息透明化的针对性改进建议。

与传统问卷调查或访谈研究相比，本研究的一大创新在于引入深度学习模型对非结构化文本数据进行处理，降低了人为干预带来的主观偏差，提高了服务维度识别的效率与准确性。同时，研究结合规则与语义双重方法，克服了单一文本匹配难以处理表达多样化问题的局限性，为电商物流服务质量的用户感知分析提供了技术路径和实证基础。

尽管研究取得了一定成果，但仍存在局限。首先，评论数据主要来源于京东平台，且选取标准基于销量排名，可能存在平台倾向性与品类偏倚；其次，研究未进行情绪极性或评分等级建模，难以直接衡量用户满意度的强弱层级；再次，模型匹配存在边界模糊的问题，部分复合型表达或隐含评价尚未完全纳入分析范畴。这些因素在一定程度上影响了研究结果的全面性与解释力。

未来研究可从以下几个方向进一步深化：其一，引入多平台、多品类评论数据，提升研究的广度与代表性；其二，结合用户评分与情感分析技术，构建服务质量与满意度之间的量化关联模型；其三，基于图神经网络或跨模态模型拓展评论数据的深度结构化处理能力，实现更精细的维度识别与情境建模。此外，研究还可引入用户画像、地域特征、履约时效等多源数据，探讨物流服务优化在差异化用户群体中的实际效果，推动电商平台构建更加智能、柔性的服务体系。

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