■史 楠，张 帆，赵琨瑀

(北京林业大学材料科学与技术学院，北京 100083）

近年来，跨境电商正逐步向主流的消费模式靠拢[1]，据网经社发布的《2022年度中国跨境电商市场数据报告》显示，跨境电商的市场规模增速在近五年内一直保持在15%以上，2021年跨境电商市场规模已达到14.2万亿元。与此同时，拆装式家具以其成本低、可持续性高、多元化材质与可批量生产的优点在跨境电商模式下异军突起[2-3]，其中，板式衣柜以其生产加工高度标准化的优势成为跨境电商平台中拆装式家具的主要组成部分[4]。一方面，跨境电商市场的飞速发展吸引大量企业涌入，在越发激烈的竞争环境下致使“劣币驱逐良币”的现象频频出现；另一方面，逐渐成熟的交易模式便于用户获取各类产品的更多对比信息，这些因素使用户对板式衣柜质量的要求越来越高。把控市场竞争力的唯一手段则是正确解读用户需求，设计生产用户真正需要的产品。

由于跨境电商模式的特性，企业无法直接与用户面对面沟通获取其具体需求，充分及时地利用大数据是家具电商发展的科学化路径，其中对于用户在线评论的分析尤为重要，目前对于用户在线评论的研究主要基于文本挖掘手段[5]。孙昊夫等使用R语言对网购平台某产品评论文本进行挖掘，利用词云与TF-IDF交叉比对好评与差评，分析产品在销售过程中的表现[6]。翟娟等使用爬虫与TFIDF文本分析技术，对某折叠桌的用户评论数据进行分析，通过语义挖掘分析用户关注重点，提炼用户的消费习惯和行为特征[7]。王木子等运用Python编程对用户在线评论进行收集与文本挖掘，总结了影响消费者满意度的因素，从在线评论角度为企业管理和产品服务优化提出建议[8]。王军等通过模糊KANO模型与TOPSIS法分析产品评论文本，对需求指标重要度进行评级，从而掌握消费者的真实需求[9]。张文杰等利用 Python编程对某款办公椅的用户评论进行文本数据挖掘,将数据分词后制成词云图，以此分析消费者的隐形需求[10]。以上基于用户在线评论分析的研究结论主要集中在用户体验评价与市场销售分析方面，对家具产品的设计指导较少。同时，目前的文本分析对象主要为国内平台，缺乏对跨境电商平台产品的研究。

本文使用自然语言处理技术（NLP，Natural Language Processing）对跨境电商平台中板式衣柜产品的用户评论文本进行采集处理，通过关键字提取、词频统计、语义分析等方法，从文本中批量提取用户对产品的使用感受等信息，通过预处理提炼关键字，通过共现矩阵进行定量分析，结合PCMS系统提炼关键用户需求与设计要素，便于跨境电商企业通过在线评论挖掘手段深入了解用户、改进产品设计、调整经营策略。

1 用户在线评论文本挖掘流程

用户评论文本由自然语言组成，是用户购买体验产品后所撰写的相关反馈。批量分析用户评论需要借助计算机逻辑语言，但仅依靠计算机逻辑语言难以处理复杂的用户评论语义分析。与逻辑语言相比，自然语言是人脑产生并加工处理的符号系统，表义方式更易理解。本文采用计算机逻辑语言结合自然语言的处理方法，将文本特征转化为孤立单词用以表达、归类、分析研究问题[11-12]，以 B2C 跨境电商行业中的国际知名家具产品售卖平台为调研对象，收集各平台用户在线评论，并进行文本提取、分词及语义挖掘分析，发掘用户核心需求与产品设计要素，以指导相关产品的设计研发。本文的研究思路分为文本数据采集、文本数据预处理、语义挖掘、属性分类与数据可视化与应用共五个步骤（图1）。

■图1 跨境电商平台用户评论研究路径

首先通过对比产品综合销量、用户评价数量、用户好评度等指标，筛选所研究产品的代表样本，通过多指标综合评价手段筛选代表样本能保证其用户评论能够反映该产品的核心用户需求[13-14]；其次，通过“八爪鱼采集工具”爬取代表样本的用户在线评论文本，将其拆分为评论标题和用户评论内容。

完成用户评论文本的收集工作后，首先通过 PCMS系统初步建立产品的属性特征评价框架。设置预实验，将带有评论主旨含义的评论标题和小批量评论正文输入至计算机程序与语言处理软件中，作为小规模样本进行分析，根据分析结果完善属性特征评价框架。其次对全部用户评论文本进行分类，通过文本分析平台AntConc实现批量英文分词、高频搭配词分析等浅层语义理解和自然语言理解功能[15]。

具体的数据预处理过程如下：

（1）数据清洗。将文本样本转换为txt格式，通过计算机编程进行批量分词，去除包括“is”“that”等功能停用词与“want”“take”等词汇停用词，并将清洗后的数据转为Excel格式以进行数据分析[16]。

（2）提取高频关键字。在提取前首先应排除无意义词汇的干扰，无意义词汇主要分为三类：一、代称产品的名词，词义中不包括对用户的意见；二、描述宽泛，仅对产品概括评价的词汇；三、对后续研究问题无明确指向性的词汇。经分析研究确定的无意义词汇可汇总为本研究的专用无意义辞典，与停用词表合并成为数据清洗词表。通过AntConc平台的wordlist功能获得批量分词后的词频列表，同时通过人工手段进行关键字提取，通过平台分词与人工分词的实验结果进行比较，优化平台分词精度，保证平台提取结果的准确性[15]。

（3）生成高频关键词列表。按词频排序单词与词性，并按评论文本容量的大小按一定比例保留排序靠前的单词，得到高频关键词列表。得出高频关键词列表后，通过共词矩阵分析进行语义挖掘（图2）。

共词分析法是内容分析法的一种，能够客观、系统、定量地对文本内容进行研究。共词矩阵中能够统计一对词汇同时出现在一条评论中的次数，这种共现次数能够反映词与词间的关联程度，两词间的共现次数越高，两词关联性越强[17]。本研究借鉴NLP逻辑，采用人工挖掘语义的方法，使用AntConc中“collocate”功能获得高频关键字专属搭配词表，对关键字定位点附近的词汇词义进行分析，进一步确定多义关键字的具体含义，把同义词汇合并为代表词汇，并以代表词汇为基点建立共词矩阵。运用社会网络工具UCINET6与Net Draw将共词矩阵处理为网络结构图，通过综合分析找到关键字间的内在关联和相对位置关系[16]，进而发掘关键用户需求与设计要素。

2 基于PCMS的用户需求权重确定与数据分析思路

生成高频关键词列表后，如何找到合适的理论框架，科学、准确地对高频关键词列表进行数据处理和系统性分析，得出板式衣柜产品的关键设计要素亦为本文的研究重点。2014年许柏鸣教授将市场中家具所呈现的最终状态拆解和归纳为：价格（Price）、色彩（Color）、造型（Modeling）、尺寸（Size）、材料（Material）、风格（Style）六个范畴，简称“PCMS系统”。PCMS系统分析总结了消费者对于家具产品是否购买的决策依据。系统中的六个范畴也是家具企业进行设计研发、生产制造、商贸销售的理论依据。在板式衣柜产品研发中使用PCMS系统，可以通过对用户在线评论数据的结构性分析逆向推导出消费者的关键需求，进而为产品的设计或迭代提供依据[18]。本文利用PCMS系统深度分析跨境电商背景下板式衣柜的具体特征，归纳得出跨境电商板式衣柜属性特征评价框架。属性特征包括6个类目下共12个具体指标（图3）。

功能作为重要的基础特性，是消费者判断需要购买某类家具产品的主要依据[19]。经预调研可知，跨境电商模式中板式衣柜实际使用场景往往与卖家预设场景有一定差异，产品与真实使用场景的适配度将成为消费者评价功能的重要指标。同时，板式衣柜的储物功能也是重要评估指标之一。组装是电商家具特有的重要属性，物流距离的拉长对产品的结构设计、坚固程度提出了更高要求。板式衣柜由五金连接件和板件组成，兼顾可装配性与可拆卸性[20]。因此对消费者而言，影响组装属性的因素主要为说明书表述不当，零件适配度不佳以及最终组装效果差等原因。材料是板式衣柜产品的重要评估指标，板式衣柜的材料应具备良好的耐用性，同时更应环境友好，符合可持续发展的原则[3]。跨境电商平台中的板式衣柜产品的主材以刨花板和中密度纤维板为主，评价指标除材料质量外，还应考虑VOC的排放和异味情况。价格会影响消费者的购买行为，在线消费者相较于线下购物更注重性价比，因而价格因素对在线交易成单率影响较大。造型是影响用户情感体验的重要因素。境外消费平台面向的是来自不同国家，具备不同背景的消费者，他们不仅在文化上具备多样性，在生活习惯上也与国内消费者存在较大区别。因此，同样的造型和色彩在不同用户的视角中传递的感性意象可能有所不同。影响板式衣柜造型和色彩评价的主要因素为颜色搭配、饰面纹理、表面光泽度等。尺寸主要包括外形尺寸和功能尺寸。不同国家使用者的人体尺度和板式衣柜产品的使用环境均不同，产品尺寸也需进行对应调整。

■图7 属性分类中高频关键词词频

根据以上6个属性类目将用户在线评论文本进行分词处理，提炼得出对应的文本属性特征（表1）。

表1 板式衣柜用户评论文本属性特征分类

3 跨境电商平台板式衣柜的用户在线评论挖掘分析

3.1 数据收集

本研究在数据收集阶段选择国际主流的跨境电商家具售卖平台作为主要研究对象。目前存在大宗家具类目或家具专卖的国际电商平台有亚马逊、Ebay、速卖通、Overstock等，在2022年Alexa提供的网站流量全球排名中，亚马逊平台因流量较大，平台规则较为完善，用户评论数据质量较高等优势排名位居前列，故本文中所示数据主要源自亚马逊平台。为使数据来源具备代表性，选取用户数基数大、运营时间较长的美国亚马逊平台作为主要研究对象。数据采集以人工采集与网络爬虫软件“八爪鱼采集器专业版”结合的方式，选取“wardrobe”关键词下销量与评论数量综合排名前三名的板式衣柜作为研究对象（图4），采集从商品开售以来至2022年4月17日的全部评论文本及其标题共12289条。

3.2 数据预处理

将八爪鱼采集器所采集到评论正文转换为txt格式，输入至AntConc软件中，利用英文语料库完成分词。使用软件中的word list功能统计词汇出现频次，生成词频统计表。词频统计表显示共9218词（图5）。

词频统计前10名均为停用词，严重干扰有效信息的提取。因此，使用Python编程语言编写数据清洗脚本，将常用停用词（891个）从该词频统计表中删除，并转为Excel格式进行后续分析。同时，通过人工阅读找出前10%非停用词中的无意义词汇（如“cabinet”、“quality”等），制成板式衣柜无意义词汇表，重复清理步骤，二次剔除新产生的无意义词汇。利用AntConc软件中collocate功能，能够在其自带的大量英文语料语义分析库的基础上统计指定词汇在文本中的高关联词汇，生成该词汇相应搭配词表。通过该功能生成前100个高频关键字在评论文本中半径为5词范围的搭配词表，合并搭配词表中相似的词汇，合并完成后得到高频关键词53个，形容词词频明显高于动名词，为方便观察与分析分别生成词云，如图6所示。

动名词在属性特征评价体系中指向性更明确，因此整合动名词高频关键字进入板式衣柜属性特征中，形成板式衣柜用户评论关键字列表，可用于分析消费者对板式衣柜功能范畴的需求顺序，以便后续生成共现矩阵与社会网络分析图。

3.3 语义挖掘

以单个商品为例, 将高频关键词按语义分类，最终生成板式衣柜属性特征表。属性特征表可以用于分析消费者对于产品各个属性特征的关注程度，以指导企业进行针对性的功能研发。使用Python语言编辑数据统计脚本，进一步从原始评论文本中统计属性特征表中单词间的共现次数，生成共词矩阵。通过社会网络分析工具Ucient进行网络结构分析，通过Netdraw软件绘制各关键词之间连接关系的社会网络图。由于各词汇对之间的共现次数有一定差异，如果共现次数阈值设定过小，会导致网络分析图线条过密，难以提炼有价值的信息，故参照张振华[15]等人的研究思路，取共现次数为100（共现次数超过100的仍记为100）为阈值生成关键词社会网络图，可据此进行用户偏好信息的提炼与综合分析。

4 数据分析与设计要点归纳

4.1 用户在线评论数据分析

对跨境电商企业而言，主推何种产品是经营中首要考虑的问题。与国内电商相比，延长的物流距离降低了出口方回应市场需求的效率，因此选品作为跨境电商业务中位置靠前，权重较高的环节，需要尽可能满足市场需求[21-22]。根据Pitney bowes发布的《2018全国电子商务研究报告》显示，56%以上的消费者在购买中越来越关注商品的质量，而由中国出口的跨境商品被投诉的概率达到了5.8%，中国由此成为被投诉率最高的国家[23]，由此可见目前我国的跨境电商家具产品的选品和产品设计尚有较大缺陷。研究用户关键需求和产品关键设计要素是保障产品质量的前提。

■图8 高频关键字社会网络关系图

将前文中各属性指标对应的高频关键词频统计后绘制成条形图（图7）。可见评论文本中排名前三的关键字属性类目依次为：组装、功能和造型。组装属性在用户反馈中受到的关注度最高；组装包括的关键字数量最多，“门”“螺丝”“支撑”“孔洞”等词表明在组装属性中，用户的关注点更加细致，且对于门板、五金连接件、打孔等因素的关注度更高，同时，用户对于说明书可读性、组装难易度与组装效果的评价也与此类部件高度相关，说明在本类目产品的设计研发中更应重视对此类部件的质量把控。

在消费者反馈频次第二高的衣柜功能属性中，除去对衣柜储存功能的关注外，与衣柜常用场景不相关的“储藏室”“洗衣房”以及“厨房”的地点名词高频出现，这一结果说明消费者更注重产品在多种场景下的使用便利度，并以此作为评判衣柜功能设计好坏的重要指标；在造型属性中，“外观”词频是“颜色”的近8倍，一定程度上说明相比于衣柜的配色、造型等具体设计细节，消费者更看重的是多个设计因素综合作用后的产品外观所带来的整体视觉感受。

通过Netdraw软件绘制各关键字之间连接关系的社会网络图（图8）。整体来看，与其他关键字累计共现频次最高的词汇主要有“容易的”“坚固的”“小时”“安装组装”“螺钉”“很好、完美”“门”“细瘦的”“放置、组合”“储存”等。具备较高累计共现频次的形容词能够展示所评价的产品的相关功能在用户心中的效果。如“容易的”和“对齐”“关闭”“支撑”等词汇共现频次较高，证明部分样本在配件对齐，门板开关、搁板支撑性上都有较好的表现。“很好、完美”与“安装、组装”“门”等词汇共现频次较高，证明部分样本在组装、门板设计等方面表现突出；具备较高累计共现频次的动词或名词能够展示用户对此类产品相关设计指标的关注度。如“储存”“打开”“关闭”“门”“安装、组装”“小时”证明用户对于产品的储物功能、开关难易度、门板设计、组装难易度、组装时间都有较高的要求。人工溯源“小时”后发现用户普遍反馈的组装时间为1～3小时，属于正常范围。但仍有一些问题需要注意。组装效果关键字中“门”在社会网络关系图中处于较为中心的位置，与“放置、组合”以及“安装、组装”距离较近，表明衣柜门在组装过程中出现问题较为显著。“铰链、合页”及“螺钉”与“门”关联性较强，人工溯源后分析得知，围绕“门”存在的问题有用于安装门的铰链与螺钉普遍存在缺陷、安装过程中铰链无法与门板对齐、铰链角度不适配板件等，导致衣柜柜门的开关效果不佳。预钻孔位置错误也会反映到柜门的组装中，错误的预钻孔导致螺钉和铰链无法安装至正确位置。此外，溯源中发现消费者多次提到门板上有划痕或遭到损坏、门板高度不一致导致两个门板不能对齐的问题。说明在衣柜产品的运输过程中需要注意对板件外观的保护，同时提高对对称位置的板件尺寸精密度的要求。组装完成后是否坚固，不同用户持有不同意见，但由铰链和螺钉存在的诸多问题推测衣柜的整体坚固程度受五金连接件质量的影响较大。

提取共现频次超过500次的关键字生成共现矩阵（图9）。可知“储存”“洗衣房”与形容词“很好、完美”共现次数非常高。说明消费者认为产品在洗衣房空间的适用性较好，其储物功能能够满足洗衣场景下的使用需求。此外，在对全部数据的分析中发现，厨房、储物间等非常规使用场合的出现频率高于卧室等词汇，说明消费者购买产品的目的不仅是在常规的使用场景下储藏和悬挂衣物，还有将产品放置在厨房、储物室等其他功能区域作为储存柜使用的情况。这种现象的形成的可能原因有几个，一是用户在购买和使用产品时并非仅仅依照产品说明中的默认功能使用，也会针对自己的实际生活情况对产品的使用场景进行调整；二是商家在产品生产之初也并未对其进行细致分类和定位，产品的功能也并未局限于单一的使用场景，因而产生了产品在用户实际使用中多元化的使用方式。

此外，在价格方面，“价格”“钱”等关键字的出现频次超过了1000次，也反映出产品消费者对产品的性价比较为看重，在高性价比的前提下可以接受少量细节上的瑕疵，但应不影响整体外观的视觉感受以及用户的产品使用体验。

4.2 跨境电商板式衣柜设计要点归纳

根据上述研究结论，跨境电商板式衣柜的设计要点可归纳总结如下：

4.2.1 关注板式衣柜自组装体验，重视说明书可读性

■图9 高频关键字（500次以上）共现矩阵

跨境电商背景对板式衣柜产品的自组装性能提出了较高的要求。首先，海外仓库建立之后零部件需要进行跨境运输，产品的各个零部件都应具备长距运输的条件，如具备较好的抗摔抗划性，尽量减少可能发生的形变[24]；第二，对于衣柜板件而言，应提高板件开孔位置的精准性、开孔大小的统一性、对称门板的尺寸统一性，确保其能够和其他零部件进行严密配合；对于衣柜产品的五金件而言，应提高五金零部件的耐久度，注意提供额外的备用零部件，以提高用户自组装成功率；第三，对于产品说明书的设计，由于境外用户生活方式及文化的不同，应注意说明书的内容撰写不出现歧义；注意为产品的零部件标清序号，区分正反面；注意帮助用户识别相似的板材及不同的螺钉、五金连接件等。文字说明应尽量搭配图示，做到图文并茂，便于用户理解，提高说明书的易读性，也能够降低商家的客服运营成本，降低退货率。

4.2.2 探索板式衣柜的多场景适用性，尝试模块化设计

跨境电商衣柜与国内衣柜的差异还表现在境外用户会将其应用在不同场景中，而非仅放置于卧室空间。用户对产品特征需求强度不同, 因此不同类型需求实现时的用户反应也不同[25-26]。高频出现的使用场景包括厨房、洗衣房等，企业可尝试拓宽板式衣柜的功能界限，开发适配多场景的多用途柜类产品，或为不同的使用场景开发功能更为细分的产品，以满足用户不同场景下的多样化需求[27-28]。此外，设计师可以在产品的结构设计中引入模块化设计思想。用户可按照个人需求进行功能模块的选择和排列顺序调整以组合不同造型和功能，增加产品与人的互动性和用户组装产品的自由度。模块化设计也建立在高度标准化设计的前提上，零部件标准化有助于提高生产和包装运输效率，如遇运输过程中零部件受损的情况，也能够降低售后成本[29]。

4.2.3 注重衣柜外观适应性设计，适配多空间氛围

衣柜等大件家具产品属于刚需消费，消费者在选择购买时普遍对产品有着长期使用的预期，因而产品外观的耐看性对用户而言是重要的决策要素[30]。同时，由于使用场景的不确定性以及对高性价比的追求，用户不会过分要求产品必须具备华丽的配色或精致的外观，而是更加看重衣柜外观给人的整体视觉感受和其与所在空间的适配度[31]。换言之，在外观设计中，应注意对板式衣柜外表面的整体视觉设计。推荐选择能够适配多样化空间的现代简约风格，选择大气经典的装饰式样能够增强产品的耐看性，符合大多数人的审美需求[32-33]。

4.3 跨境电商平台畅销板式衣柜产品分析

为验证前述研究结论的准确性，在美国亚马逊平台-家具类目下板式衣柜产品中按销量排序，选择首页销量排名靠前的两款产品进行分析验证[34]。对于每件产品，将用户评论按照热度排列，在“热门好评”和“热门差评”类目中各选择前10条，共计20条用户评论进行人工统计分析。翻译并提炼用户评论中的关键词信息，并统计各关键词出现的频次（图10）。

从图中可知，在两款畅销板式衣柜产品中，用户对于“组装难易度”“说明书可读性”“零部件有标签”“板件开孔精确度”等与自组装体验相关的条目关注度高，证实了设计要点4.2.1的准确性；其中产品1的用户评论中出现了地下室、办公室等多元化使用场景，证实了设计要点4.2.2的准确性；用户对于产品外观的评价均以整体外观为对象，对产品颜色、造型等细分类目鲜少关注，也能够证实设计要点4.2.3的准确性[35]。

5 结语

本文以跨境电商模式下板式衣柜产品的用户在线评论文本为研究对象，通过八爪鱼采集工具收集美国亚马逊平台销量最高的板式衣柜产品的用户在线评论，通过AntConc平台、Python编程、自然语言处理、Uicent等工具进行文本数据的处理和分析，使用共词分析法构建共词矩阵，综合人工选取和频次统计选出属性关键字，结合PCMS系统将板式衣柜的属性关键字分为功能、组装、材料、尺寸、价格、造型等6个属性类别共计12个具体指标；结合属性词频表、共词矩阵、社会网络关系图分析得出板式衣柜用户较为看重的设计要素和关键用户需求，据此提出了跨境电商板式衣柜产品的设计要点：关注板式衣柜用户自组装体验，重视说明书可读性、关注板式衣柜的多场景适配性，尝试模块化设计、注重板式衣柜外观适应性设计，适配多空间氛围，并对跨境电商平台的两款畅销板式衣柜产品进行用户评论分析，验证了设计要点的准确性。然而，本研究仍存在一定局限性，本研究的研究对象主要为在跨境电商背景下普通家庭使用的板式衣柜，未涉及儿童衣柜、适老化衣柜等具备特定用户的板式衣柜产品，也未涉及特定风格的板式衣柜产品，未来研究将着力解决此问题。希望本研究能够为跨境电商模式下板式衣柜产品的设计研发、以及跨境电商背景下其他家具产品的设计研究提供思路和指导。