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C2C网站店铺信用评价体系分析与改进研究
——以淘宝网为例
王雪梅
(廊坊师范学院经济学院,河北廊坊065000)
【摘要】文章以淘宝网为例,研究了在C2C平台中进行交易的商铺、消费者的关系,提出了采用“反向评价法”对交易历史进行分析,同时研究了C2C交易中各种影响商铺或个人信誉的因素及其权重,建立有效、实用的淘宝网店铺(卖家)信用评价模型,并且,在该方法的基础上提出了基于AHP的淘宝网店铺(卖家)信用评价模型。
【关键词】C2C;网站店铺;AHP;信用评价【中图分类号】F724.6【文献标识码】A一、C2C网站店铺信用现状分析
【文章编号】1004—2768(2012)08—0104—02
站——易趣网和淘宝网。具有简单评价指标的信用评价体系由
于评价内容较为具体,有效地减少了评价者评判的主观性,同
时使评价更具有针对性,使卖家更能明确哪项指标下的信用还需要加强和改进。如“中关村在线”中的商家信用评价。这两种评价方式除了打分外,一般都可以进行评价留言,使卖家更清楚买家对自己的产品和服务的评价,也便于其他潜在买家更好地了解该卖家的信用反馈。
现有的信用评价模型比较简单,在一定程度上得到普及。但是仍存在以下问题,主要有:(1)现有指标评分只是评价者对被评价者的一个主观评分,没有一个可以客观反映交易状况的评价指标体系,用户无法了解历史评价者对交易中各因子(例如对被评价者态度、商品质量、商品价格、配送速度、售后服务等)的具体评分,从而不利于新的交易者作出客观的交易决策;(2)信用评价等级设计过于简单,仅设“好评”、“中评”、“差评”三档,评价的规则尺度因人而异,无法理性度量;(3)信用评价缺乏对评价用户信用的考虑:信用度高的评价用户做出的评价更具有可信性,对被评用户的信用影响应该更大;(4)信用评价缺乏对交易金额的考虑:没有对交易金额进行考虑,不能反映实际情况,同时也为信用炒作提供可能;(5)信用评价率较低:“淘宝网”的评价率是60%~70%,美国eBay的评价率为50%~60%,目前的网络购物信用评价率较低,影响了评价真实性。
据中国电子商务研究中心的监测数据显示,截止2011年6月,个人网店的数量已经达到了1450万家,同比增长20.8%,预计未来三年内仍将稳定增长。
随着网上交易的兴起,C2C平台中买卖双方的信用评价成为影响电子商务成败的关键因素,传统的信用评价体系无法全面真实的反应一个“网上店铺”的信用,在实际的运营中反而带来了很多信用欺诈问题。国内C2C电子商务的发展主要以淘宝网、易趣网、拍拍网为主,其中淘宝规模最大,也最具有代表性。淘宝网所面临的诚信问题包括:宣传与实际商品不符、商品售后服务缺失,信用炒作,套取诚信、恶意竞拍等。其中信用炒作会导致失信行为无法体现在后续交易中,如果不能很好的对信用机制进行改进,长此以往将影响整个电子商务平台的诚信氛围。
淘宝网在发展的过程中,不断提出新的信用评价方法,极大的改进了信用评价体系,但是由于采取的措施受到系统平台和评价体系模型的影响,不够灵活和准确。本文应用“反向评价法”于网站店铺信用评价体系中,构建基于AHP的淘宝网店铺(卖家)信用评价模型,该店铺信用评价模型相比较传统模型更能够阻止恶意信用欺诈行为,并且由于采用“反向评价法”,相比传统方法更加高效、扩放性更好。“反向评价法”改进后的店铺信用评价内容简单明了,操作性强,参评者易掌握。
三、淘宝网店铺(卖家)信用评价指标体系的建立
【一)构建层次结构模型
通过对C2C电子商务网站购物信用状况的分析,综合了国内外专家学者对于C2C电子商务信用评价模型的研究成果,并结合C2C电子商务网站购物的特点,构建淘宝网店铺(卖家)的信用评价层次结构模型(见图1)。
(二)淘宝网店铺(卖家)信用评价指标体系权重的确定
本文运用AHP方法确定淘宝网店铺(卖家)信用评价指标体系中各指标的权重。通过对“淘宝网”的实际数据调研和相关专家的建议,构造判断矩阵,利用工具软件MCE进行计算,最终得出各评价指标权重,如表1~表4所示。
二、C2C网站店铺信用评价体系分析
目前,许多C2C网站纷纷建立了各自的信用评价体系,各个网站的信用评价规则有所不同。从评价内容方面,大致分为两类:一类只有“好”、“中”、“差”三种评价,另一类则具有简单评价指标;从积分规则方面:一类采用累计值的方法,一类采用平均值的方法;从买卖家身份方面:一类网站采用“所有评价一起积分”的制度,一类网站则采用“买卖信用值分离”的制度。
国内C2C网站大多采用“好”、“中”、“差”信用评价方法,该评价方法具有操作便捷的优点,很快得到普及,但是在评价标准的制定方面却显得十分模糊。如国内最大的两个C2C网
【收稿日期】2012—04—25
【作者简介】王雪梅(1979一),女,河北唐山人,廊坊师范学院经济学院讲师,研究方向:电子商务、客户关系管理。
万方数据
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