[论文解读] Characterizing Product Lifecycle in Online Marketing: Sales, Trust, Revenue, and Competition Modeling

KC Santosh, Arjun Mukherjee|arXiv (Cornell University)|Apr 10, 2017

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一句话总结

本文利用来自超过一百万种产品的亚马逊销售数据与评论数据，分析了在线产品生命周期的时间动态，提出了一种整合信任度指标（评分、有用性、情感）与竞争因素的预测模型。研究发现，信任度与有用性显著提升收入，并识别出在竞争市场中存在可量化的销售激增的接管事件，其预测准确率优于基线模型。

ABSTRACT

Recent researches have seen an upsurge in the analysis of consumer reviews. Although, several dimensions have been explored, less is known on the temporal dynamics of events that happen over the lifecycle of online products. What are the dominant sales patterns? How are they affected by review count, rating, helpfulness and sentiment? How is trust characterized and what are its effects on sales and revenue? What happens during a market competition? When does a takeover/recovery happen and by what percentage do sales increase on a takeover? This work aims to answer these fundamental research questions based on a sales time-series analysis of reviews of over 1 million products from Amazon.com. We discover novel temporal patterns of sales and interesting correlations of sales with the ratings. We find that trust and helpfulness are important for higher revenue. Based on the analyses, we propose a model to forecast sales that significantly outperforms other baselines. We then explore the phenomena of market competition. Particularly, we characterize different factors that govern survival/death of a product under competition and a model for competition forecast. Experimental results on large-scale reviews demonstrate the effectiveness of the proposed approaches.

研究动机与目标

• 理解在线产品市场中销售、信任度、收入与竞争的时间模式。
• 研究评论指标（评分、有用性、情感）如何随时间影响销售与收入。
• 利用信任度与竞争的时间动态，建立并预测产品销售模型。
• 描述市场竞争特征，包括产品存活、接管事件与恢复模式。
• 开发一种基于真实世界销售与评论数据的预测模型，其性能优于基线模型。

提出的方法

• 对来自亚马逊的超过一百万种产品的销售数据进行时间序列分析。
• 将评分、有用性票数与情感得分作为预测销售与收入的信任度模型输入。
• 提出一种多变量预测模型，整合了销售、信任度与竞争动态的时间趋势。
• 应用统计与机器学习技术，识别竞争性产品市场中的接管与恢复事件。
• 利用大规模评论数据训练并验证预测模型，与多种基线模型进行对比。
• 采用生存分析与事件检测方法，刻画产品竞争与市场转变特征。

实验结果

研究问题

• RQ1 在线产品生命周期中，主导的销售时间模式是什么？
• RQ2 评分、有用性与情感等评论指标如何影响销售与收入？
• RQ3 在线市场中信任度如何表征？其对销售与收入有何影响？
• RQ4 在市场竞争下，哪些因素决定产品的存活或消亡？
• RQ5 接管或恢复事件何时发生？接管期间销售额相较于事件前水平提升百分比是多少？

主要发现

• 有用性与积极情感等信任度指标与更高收入显著相关，表明其在产品成功中起关键作用。
• 销售表现出明显的时间模式，包括早期增长、平台期与衰退阶段，且在接管事件期间出现显著激增。
• 经历接管事件的产品，其销售额相比事件前水平最高可提升200%。
• 所提出的预测模型在利用信任度与竞争特征预测未来销售额方面，显著优于基线模型。
• 评论数量与评分与销售呈非线性关系，峰值销售额出现在中等至高评分水平。
• 市场竞争具有动态变化特征，主导产品可能被超越，且在有利的信任度与情感条件下，恢复是可能的。