[发明专利]一种衡量产品推荐度的方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，具体而言，涉及一种衡量产品推荐度的方法及系统。

背景技术

随着互联网的迅速发展,网购方式得到越来越多的消费者认可,因此大批电子商务网站纷纷涌现,并不断扩大各自的销售产品种类,淘宝、京东、苏宁易购、国美等网站每天上万种的产品在线销售，吸引大量用户进行消费。然而产品种类繁多,平台丰富,也造成了消费者挑选困难,同时也对生产及销售企业监管其产品影响和反馈增加了难度。为帮助解决这些问题，引入产品推荐度指标，将各个电商网站上已经购买用户对产品的评价进行综合与量化。通过产品推荐度能够直观反映出用户对产品的满意度和品牌忠诚度，评估出其影响力，为企业生产发展，营销决策作参考。通过竞争性产品的推荐度比较，可帮助用户挑选产品和企业观察比较竞品。

目前用于衡量产品推荐度采用的指标为净推荐值(NetPromoterScore，简称NPS)又称净促进者得分，是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性指数。它是最流行的顾客忠诚度分析指标，专注于顾客口碑如何影响企业成长。净推荐值等于推荐者所占的百分比减去批评者所占的百分比，即净推荐值(NPS)＝(推荐者数/总样本数)×100％-(贬损者数/总样本数)×100％。

净推荐值的方式仅仅简单的通过评论信息的好评和差评计算得到，并没有考虑到其他影响产品推荐度的因素，得到的产品推荐度的可靠性较低。

发明内容

本发明旨在提供一种衡量产品推荐度的方法，以解决通过净推荐值的方法获得的产品推荐度的可靠性较低的问题。

在一些说明性实施例中，所述衡量产品推荐度的方法，获取产品的至少一个评论信息；分析出每个所述评论信息及其信息源的各类数据；根据获取的所述各类数据计算出所述产品的推荐度。

本发明的另一个目的是提供一种衡量产品推荐度的系统。

在一些说明性实施例中，所述衡量产品推荐度的系统，包括：采集模块，用于获取产品的至少一个评论信息；解析模块，用于分析出每个所述评论信息及其信息源的各类数据；评估模块，用于根据获取的所述各类数据计算出所述产品的推荐度。

与现有技术相比，本发明的说明性实施例包括以下优点：

本发明衡量产品的推荐度不仅仅考虑评论信息的好评或差评，还考虑评论信息的信息源的各类数据，通过评论信息及其信息源的各类数据分析出产品的推荐度，有效的提升了产品的推荐度的可靠性和实用性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1示出了说明性实施例的流程图；

图2示出了说明性实施例的流程图；

图3示出了说明性实施例的系统框图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

为了更好的理解本发明中的说明性实施例，下面对本发明说明性实施例中的主要思想进行简单说明。

本发明提出一种衡量产品推荐度的方法及系统，用于直观的反映产品在互联网消费者中的口碑情况。通过采集评论信息、确认该评论信息的发布网站、发布者等影响因素，分析出网站的影响力、发布者的影响力、评论信息自身的影响力、以及评论信息的情感满意程度，再通过分析出的上述四个数据，最终核算出产品的推荐度。本发明考虑了不同网站、评论人以及评论内容的影响力因素，克服了现有推荐度计算不能全面衡量的缺陷。并且对情感程度进行分级处理，更精确地体现出消费者对产品的满意度和品牌忠诚度。核算出的产品推荐度一方面可作为企业生产与营销决策的重要参考指标，另一方面可帮助消费者进行产品的选购。

现在参照图1，图1示出了根据一些说明性实施例中的衡量产品推荐度的流程图。

如图1所示，在一些说明性实施例中，公开了一种衡量产品推荐度的方法，包括：

S11、获取产品的至少一个评论信息；

S12、分析出每个所述评论信息及其信息源的各类数据；

其中，所述评论信息的信息源中至少包含有该评论信息的发布网站和该评论信息的发布者。

S13、根据获取的所述各类数据计算出所述产品的推荐度。

本发明衡量产品的推荐度不仅仅考虑评论信息的好评或差评，还考虑评论信息的信息源的各类数据，通过评论信息及其信息源的各类数据分析出产品的推荐度，有效的提升了产品的推荐度的可靠性和实用性。