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狗熊会人才计划学员作品 | 那些年我们为主子们买过的东西——宠物零食好评数影响因素研究

来源：萌宠菠菠乐园时间：2025-05-05 15:48

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背景介绍

2009年电影《忠犬八公的故事》让许多人为宠物的陪伴落泪，影片改编自1925年发生在日本的真实故事，秋田犬八公每天陪伴老教授去车站上班，再等到下班接老教授回家，有天老教授突发疾病去世，八公不能理解人类的生老病死，觉得老教授总会有天从车站出来，便每日守候在车站前的广场上，直到生命的尽头。宠物陪伴的话题由来已久，随着经济快速发展，现代人奔波在快节奏的城市生活中，回到住处面对空荡荡的屋子难免需要一个情感寄托。宠物可以给人们带来的一定的慰藉，填补人们内心世界的空白，扮演着人类重要伙伴的角色，养宠人士也呈现年轻化特征。

养宠人士逐渐增多，我国宠物行业也迎来快速发展的时期。据《2020年中国宠物行业白皮书》显示，2020年全国城镇犬猫数量达1.0084亿，消费市场规模也达到2065亿元，比2019年增长2%。我国宠物需求逐年增长，宠物消费市场处于经济高速发展时期。2020年养宠人群达6294万人，其中57.1%的养宠人士将宠物视为自己的孩子，随着人们对宠物的情感需求越来越多，宠物用品的消费也逐年升高，养宠人士也会通过各种渠道了解宠物用品相关信息。

但是市面上宠物用品质量往往存在一定问题。为了让自家毛孩子用上健康合适的宠物用品，消费者在通过网购平台购买宠物用品时，由于无法证实商品质量，会通过筛选好评数较高，评论信息真实可信或者官方店铺进行购买，并在购买后发布对该商品的评价，为其他消费者提供参考意见。当消费者看到商品有较低的好评数时，会更谨慎的衡量是否购买此商品。

近年来我国宠物用品市场急速扩大，许多养宠人士初次养育宠物，缺乏挑选宠物零食时的经验，而宠物零食作为增进养宠人士和毛孩子之间感情的奖励类食品，种类繁多，养宠人士在挑选宠物零食方面会更加细心慎重。本文计划通过获取网购平台商品评论数据、商品信息数据，了解当下宠物零食市场基本情况，探究宠物零食商品好评数的影响因素，为商家改善产品质量，提高用户购买力度提供建议，帮助养宠人士提高科学养宠意识。

数据描述

本文使用数据爬取自某电商平台，区分猫零食和狗零食分别进行采集，选择销量降序排列。经去重、剔除缺失较多数据后，留下猫零食数据806条，狗零食数据974条，共计1780条观测数据，每条观测数据表示一个宠物零食商品的相关信息。本文在描述性分析部分将二者数据合并进行宠物零食商品信息分析，在建模部分将二者分别建立主题模型进行分析。本文将商品评论好评数对数作为因变量，其余变量作为自变量整理为商品信息、店铺信息及评论数据。商品信息包括商品名称、产地、口味等；店铺信息为衡量店铺是否是自营店铺，用户对自营店铺信赖度较高，一定程度上会对商品好评数产生影响；评论数据包括全部评价数、好评度、评论文本数据等变量。具体变量描述如表1所示：

描述分析

对原始数据进行清洗整合后，对评论数据进行中文分词处理，并对因变量和自变量完成简单描述性统计分析。

（一）因变量——好评数描述分析

由于商品好评数据差距较大最少为1条，最多则有100000条。因此本文对好评数进行对数变换后绘制直方图进行分析，由图1可知，商品好评数主要集中在100条左右。好评数一定程度上反映了商品销售能力及顾客满意度，样本数据整体好评数差距较大，因此本文将好评数确定为因变量，探究其影响因素。

（二）自变量——商品来源描述分析

分别对自变量中商品信息、店铺信息及消费者评价数据进行描述性统计分析，商品来源饼状图、商品来源与好评数箱线图如图2所示。由图2可以看出，样本数据中超过七成宠物零食来自于国产，仅有超过一成商品来源于进口，且国产宠物零食好评中位数高于进口商品。由商品来源饼状图可以看出，来源于“未知”的商品数较少占比11.35%，但其好评数为集中商品来源中最高，可以认为虽然来源于“未知”的商品较少，但消费者满意度较高。受疫情及经济形势影响，国产宠物零食逐渐进入大众视野，众多消费者尝试后对其反馈良好，给国产品牌带来更多机会。

（三）自变量——商品口味描述分析

宠物零食商品通常类似于普通人的零食会有不同种口味以便挑选，宠物零食口味方面采用更多的是肉类食品的味道如牛肉味、羊肉味等。商品口味直方图如图3所示，从下图可以看出，混合口味类宠物零食商品最多，为414条，水果味最少为3条。考虑到口味因素受到购买人数影响，购买人数越多，商家会生产更多该口味零食商品。宠物零食商品较多的几种口味为混合口味、鸡肉味、其他、牛肉味和鱼肉味，均为常规印象下宠物所喜爱的口味。其他口味如羊肉味、水果味的宠物零食商品数量较少，可以认为宠物对其喜爱度较低，消费者购买量也会较少。从商品口味来看，鱼肉味收到好评数相对于其他口味来说更多。奶香味、牛肉味和海鲜味受到好评数仅次于鱼肉味，而水果味零食受到好评数最低。

商品展示名称一定程度上会吸引消费者注意，消费者点击商品名称跳转至商品详情页，查看商品信息及评论信息并选择是否购买商品。对商品名称进行分词并加载停用词词典进行去停用词处理，得到商品名称分词词云图如图4所示，左侧为犬类零食商品名称分词，右侧为猫类商品名称分词。在犬类零食商品名称中，可以看出“牛肉”、“鸡肉”、“骨头”等零食材料类词语出现频次较高，体现了犬类零食常使用的材料。“训犬”、“磨牙”、“洁齿”等零食功效类词语也常出现在商品名称中。除此之外“泰迪”、“成犬”等犬类类型的词语出现较多，可以看出消费者会根据具体情况选择合适的零食。从“增肥”、“发腮”、“磨牙”等词语可以看出商家常使用商品用途或功效作为商品名称。“鸡胸肉”、“三文鱼”、“金枪鱼”等零食材料的词语也常出现在商品名称中。除此之外，“幼猫”、“成猫”等猫咪类别也会添加在商品名称中，方便消费者选择合适的零食。消费者可以根据店家在商品名称中的简要描述了解商品内容，便于选择合适的商品。对比犬类零食和猫类零食可以发现，商品材料各有各的偏好，但也有一定相似，都会偏爱鸡肉类食品。从功效上来看，“发腮”为猫类专有名词，“磨牙”、“营养”为两类宠物主都关心的方面。若商品名称描述不清晰，误导消费者购买不合适的商品，也会对好评数产生不好的影响。

（五）自变量——商品价格描述分析

价格往往是影响消费者对商品直观感受的影响因素，人们对价格高的商品期待值较高，越高的期待有时会影响消费者对实际商品的印象。由商品价格直方图（图5）可以看出，样本数据商品价格主要集中在100元以下，在200元左右略有起伏。消费者更偏爱价格较低的商品，但考虑到商品质量也会选择一些价格中等的商品。

（六）自变量——店铺信息描述分析

消费者在挑选商品时，为避免购买到质量较差的商品会选择信任度较高的店铺，在本次爬取数据的电商平台中用户通常使用“自营”来选择店铺，由品牌商自行运营销售的店铺更受消费者青睐。从样本数据中得到店铺信息柱状图、店铺信息与好评数箱线图如图6所示。由图5可以看出，样本数据中自营店铺有963个，占比54.1%，二者占比较为接近。但将二者好评数中位数相比，自营店铺好评数明显高于非自营店铺，消费者对于自营店铺商品的信任度较高，更愿意从自营店铺中购买宠物零食商品。

（七）自变量——商品评论词云图分析

将商品评论划分为犬类零食商品评论及猫类零食商品评论数据，并对其完成分词、去停用词及词云图分析。

对犬类零食商品评论数据分词，并计算得到高频词语，如图7左侧词云图所示，从“味道”、“适口”、“产品”等词语可以看出消费者对于商品的质量较为关注；消费者对于商品的评价大多为较好如“喜欢”、“好”、“满意”等词语出现次数也较多；对商品信息也有较高关注如“分量”、“包装”、“价格”等词语。从词云图可以简单看出，商品评价大多为正面情绪，但也有部分如“不”，“比较”、“没有”等词语出现，消费者商品评论数据对其给出评价态度有重要影响。

对猫类零食评论进行分词等处理得到猫类零食评论高频词云图，如图7右侧所示。由图可以看出，“适口”、“味道”及“产品”等零食商品质量的词语出现次数较多，与犬类零食评论有相似之处；“罐头”、“冻干”及“鸡肉”等词语则反映出消费者对于自家宠物零食消费类型有一定偏好；“回购”、“好”、“爱”及“喜欢”等表明消费者态度的词语出现也较多，且均为积极词汇，可以看出消费者对于猫类零食的评论整体态度偏好。

模型建立

（一）LDA主题模型

为了深入了解消费者评论对商品好评数的影响，本文将每条商品观测数据中前五条消费者评论数据进行合并，分别针对猫零食和狗零食采用LDA主题模型进行建模分析，挖掘消费者评论主题信息。LDA主题模型可以将每篇文档的主题以概率分布的形式给出，并根据主题对文档进行分类，在本文中，文档指每个商品的评论数据。

本文将商品评论数据合并后进行分词及去停用词处理，并去除词频数小于10的低频词及出现次数超过75%的高频词后选择前1000个词语，构建词频文档矩阵。建立LDA主题模型，通过计算LDA困惑度选择主题数为2，并输出每个主题下top15的词语如表2所示。

根据建立的LDA主题模型，可以分别将猫零食和狗零食分为商品信息和用户满意两类，商品信息中，猫零食消费者在商品信息主题中更关系商品包装、质量、分量及物流相关，用户满意主题中关心罐头口味、味道及活动相关。狗零食消费者在商品信息中关心内容与猫零食消费者相似，即商品包装、物流及分量方面，用户满意主题中鸡肉、牛肉也体现了狗零食消费者的偏好，不错、满意等词汇也表明消费者对商品的满意度较高。本文通过LDA主题模型计算每个商品下评论属于各个主题的概率，并在后续处理中将其纳入回归模型进行分析，观察评论主题分类是否会对商品好评数产生一定影响。

（二）对数线性回归模型

本文以好评数对数为因变量，其余变量为自变量，对猫零食和狗零食分别建立对数线性回归模型分析各变量对好评数对数的影响是否显著。

本文使用AIC准则及前向逐步回归法筛选进入模型的变量，最终得到回归系数如表3、表4所示。由表3可以看出，猫零食模型F检验的P值小于显著性水平（0.05），因此整体模型是显著的。模型R方为0.492，认为自变量可以解释因变量（好评数）49.2%的变异程度，因此认为模型拟合程度较好。表4中狗零食模型F检验的P值小于显著性水平（0.05），因此整体是显著的。模型R方为0.57，认为模型可以解释因变量（好评数）57%的变异程度，模型拟合程度良好。

从猫零食回归模型可以看出，在其他因素不变的情况下，从商品产地信息来看，与国产商品相比未知产地和进口商品更能得到消费者青睐。从规格上来看，消费者有一定囤货的需求，但规格大于1kg的商品获得好评数低于其他商品。消费者囤货也需要考虑商品过期的问题因此规格在500-999g之间的商品好评数相比于其他规格更高。从猫零食口味上来看，消费者对于奶香味的零食好评数最多，其次为鸭肉味，而海鲜味零食好评数最低，会对商品好评数产生一定的负向影响。标明商品使用阶段的商品更容易获得消费者好评，消费者给老龄猫购买的零食给予的好评数最多，其次为成猫。

从店铺信息来看，和自营店铺相比，非自营店铺获得的好评数最低，消费者对自营店铺的好评更高，更加信赖这类商品。从商品评论信息来看，从主题模型中提取的主题因素可以看出，商品信息因素和用户满意因素均会对好评数产生一定的正向影响，用户满意则影响更大。

从狗零食回归模型可以看出，在其他因素不变的情况下，从商品信息来看，与国产商品相比，进口商品好评数最低，来源于未知产地的商品也会受到一定程度的好评。从狗零食商品口味上来看，消费者对于奶香味的零食给予好评数最多，其次为牛肉味，最低的是水果味。和猫零食模型对比可以看出不同类宠物对于零食口味的偏爱也不相同。消费者更偏爱有一定功效的零食，在奖励宠物的情况下也对他们强身健体有一定帮助。从商品规格来看，与猫零食模型相似，消费者有一定囤货倾向。虽然对小规格商品更为青睐，但中等规格商品如500-999g受到消费者好评较多，但商品规格过大也不容易受到消费者好评。

从店铺信息来看，与猫零食模型相似，消费者对于非自营店铺的信赖没有自营店铺高，更倾向于给自营店铺商品好评。从商品评论信息来看，从主题模型中提取的主题因素可以看出，商品信息因素和用户满意因素都会对好评数产生一定的正向影响，二者影响程度相似。

对猫零食模型和狗零食进行一系列检验如图8、图9所示，由图中残差图（左上）可以看出，并无明显线性关系，模型异方差现象并不明显；由Q-Q图（右上）可以看出，各点分布接近一条直线，正态性检验可以通过；由Cook距离图可以看出，模型强影响点数较少。

结论

从商品信息来看，国产零食受到消费者广泛喜爱，但质量良莠不齐。进口零食商品虽购买力度不高但仍对商品好评数产生一定正向影响。混合口味零食，鸡肉味零食以及奶香味更受猫猫宠物主喜爱，而对海鲜味及水果味零食印象不好，好评数也会因海鲜口味零食降低。通过名称吸引消费者点击进入详情页可以有效转化用户，但商品名称描述词过多或过少都无法到达较好的效果。商品规格过大或过小都不适合消费者进行挑选，考虑到零食类商品具有多样化，店家可以将大规格商品拆分为多类型商品进行售卖。

从商品所属店铺类型来看，消费者对自营店铺信任度较高，好评数也会因店铺是否是自营受到影响。

从商品的评价情况看，商品的全部评价数及追评数对其好评数有正向影响，考虑到消费者在使用商品后会产生其他印象，会发布追加评论以丰富之前的商品印象，鼓励消费者进行追加评论也可以有效增加其他消费者的好评数。

从消费者类型来看，猫零食消费者和狗零食消费者都会对商品信息有所关注，关于商品物流、包装及分量等信息。猫零食消费者在猫的全阶段都会购买零食给自家主子，狗零食消费者更偏向给小型犬购买零食。

综上所述，针对不同类型的消费者，将商品材料、适用类型添加进商品名称中吸引消费者进入商品详情页查看，并在详情页中展示体现商品来源、商品规格及商品口味等商品信息，更容易得到消费者好评；将店铺提升为自营店更容易受到消费者信赖，从而提升商品好评度；鼓励发布中评的消费者进行追加评论，更容易使商品受到信赖，从而增加好评数。

作者：李妍蓉，兰州财经大学

“人才计划”是狗熊会推出的纯公益项目。本项目旨在培养出色的数据分析人才，尤其是商业分析（Business Analysis）人才。项目通过一系列高强度的TASK，从选题、背景介绍、数据准备、数据说明与描述、统计建模等方面进行训练。强调规范守时抗压，强调自学能力、沟通表达能力与数据分析能力。

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