An online reviews-driven large-scale group decision-making approach for evaluating user preference of fresh fruit on e-commerce platform

في السوق الرقمية، يتدفق محيط شاسع من النصوص من ملايين المتسوقين، حيث يترك كل منهم وراءه أثراً من الكلمات حول ما اشتراه، وما أحبه، وما خيب آماله. بالنسبة لبائعي المنتجات الطازجة، تُعد هذه الكلمات شريان حياة، لكنها أيضاً مصدر للارتباك. فخلافاً لجهاز تحميص الخبز أو زوج من الأحذية، تحمل الفاكهة الطازجة عدم يقين متأصل؛ فقد تبدو الفاكهة مثالية على الشاشة، لكنها قد تصل تالفة، أو غير ناضجة، أو ببساğu تفتقر إلى النكهة. هذا عدم التوقع يجعل من الصعب على المتاجر الإلكترونية معرفة ما يريده عملاؤها بالضبط. وللتنقل في هذا المشهد، توجه الباحثون إلى مجال دراسي يُعرف باسم اتخاذ القرار الجماعي واسع النطاق. يعامل هذا النهج الصوت الجماعي لآلاف المتسوقين كأنهم مجموعة واحدة ضخمة تحاول الاتفاق على حل. وبدلاً من سؤال عدد قليل من الخبراء لتخمين ما يريده الجمهور، يستمع هذا الأسلوب إلى الحشد، وينظم آراءهم الفوضوية في فهم مشترك وواضح. إنها طريقة لتحويل ضجيج الشكاوى والثناء الفردي إلى إشارة يمكن أن توجه خيارات تجارية أفضل.

وبناءً على هذا الأساس، طور فريق من الباحثين من جامعة "شمال غرب آند أف" (Northwest A&F) في الصين طريقة جديدة للاستماع إلى هذا الحشد، وتحديداً لعالم الفاكهة الطازجة على منصات التجارة الإلكترونية. لقد ركزوا على الكميات الهائلة من المراجعات عبر الإنترنت التي يولدها المتسوقون على موقع تسوق صيني رئيسي. كان هدفهم هو تجاوز تقييمات النجوم البسيطة والتعمق في الكلمات الفعلية التي استخدمها الناس لوصف تجاربهم. ومن خلال معاملة كل مراجعة للمنتج كصوت فريد في محادثة عملاقة، أنشأوا نظاماً يمكنه استخراج التفضيلات الحقيقية للمتسوقين. وقد وجدوا أنه عندما يشتري الناس الفاكهة الطازجة عبر الإنترنت، فإنهم لا يبحثون فقط عن الفاكهة نفسها؛ بل يهتمون بعمق بالخدمة المحيطة بها. اكتشف الباحثون أن العملاء يهتمون أكثر بكيفية تعامل البائع مع المشكلات، وموثوقية المنصة نفسها، وحالة المتجر. وغالباً ما تفوق هذه العوامل أهمية طعم الفاكهة أو حجمها في أذهان المشتري المحبط أو الراضي.

ولفهم ملايين المراجات، تعين على الباحثين أولاً تنظيف البيانات، عبر تجريدها من التعليقات الفارغة والرموز التي لا معنى لها لترك التغذية الراجعة الحقيقية فقط. ثم استخدموا برنامجاً حاسوبياً لتحديد الكلمات الأكثر شيوعاً التي استخدمها المتسوقون، مثل "خدمة العملاء"، و"التوصيل"، و"طازج"، و"طعم". أصبحت هذه الكلمات هي اللبنات الأساسية لخريطة من نوع جديد. وبدلاً من معاملة كل متسوق كفرد معزول، بحث الباحثون عن أنماط في كيفية تداخل آراء الناس. قاموا بتجميع المتسوقين في مجتمعات أصغر بناءً على مدى تشابه مراجاتهم. تخيل غرفة كبيرة حيث يتحدث الجميع؛ يساعد هذا الأسلوب في تحديد الدوائر الصغيرة من الأصدقاء الذين يناقشون نفس القضية المحددة، مما يسم يسمح للباحثين برؤية وجهات النظر المختلفة داخل الحشد الأكبر. استخدموا تقنية تجميع متطورة لتنظيم هذه المجموعات، مما يضمن عدم ضياع حتى المجموعات الصغيرة والهادئة من المتسوقين ذوي المخاوف الفريدة في ضجيج الأغلبية.

بمجرد تنظيم المتسوقين في هذه المجتمعات، واجه الباحثون تحدي جعل الجميع يتفقون. ففي أي مجموعة كبيرة، توجد دائماً بعض الأصوات التي تختلف مع البقية. طور الفريق استراتيجية لإيجاد هذه الأصوات المعارضة وتوجيهها بلطف نحو رؤية مشتركة دون إجبارها على تغيير آرائها بشكل جذري. قاموا بحساب تكلفة طلب تغيير رأي شخص ما، مع مراعاة مدى تأثير ذلك الشخص داخل مجتمعه. إذا كان للشخص اتصالات عديدة أو صوت قوي، فإن تغيير رأيه يتطلب جهداً أكبر. استخدم النظام طريقة تحسين لإيجاد مسار المقاومة الأقل، وتعديل آراء أقل عدد ممكن من الأشخاص للوصول إلى نقطة يشعر فيها الجميع بالرضا. ضمنت هذه العملية أن تكون النتيجة النهائية إجماعاً حقيقياً، يعكس الإرادة الجماعية للمتسوقين بدلاً من مجرد الأصوات الأعلى.

بعد محاذاة آراء المجموعة، كان على الباحثين تحديد التفضيلات الأكثر أهمية. طبقوا إطاراً رياضياً يعامل آراء المتسوقين كمعلومات "ضبابية"، أو غير مؤكدة قليلاً، وهي طريقة أكثر واقعية للتعامل مع المشاعر البشرية من الأرقام الصارمة. ومن خلال تحليل العلاقات بين التفضيلات المختلفة، قاموا بتعيين وزن لكل منها، لتحديد أهميتها في القرار النهائي. كانت النتائج مذهلة؛ فقد كشف التحليل أن "خدمة العملاء" كانت العامل الأكثر أهمية للمتسوقين. تلاها عن كثب سمعة المنصة، وتحديداً موقع التسوق نفسه، وجودة المتجر. وبينما كان طعم وطزاجة الفاكهة مهمين، إلا أنهما جاءا في مرتبة أدنى من الثقة والدعم المقدم من البائع والمنصة. يشير هذا إلى أنه عند شراء الطعام الطازج عبر الإنترنت، فإن شبكة الأمان المتمثلة في الخدمة الجيدة والمنصة الموثوقة هي ما يمنح العملاء الثقة للقيام بعملية الشراء.

لم يتوقف الباحثون عند الجانب النظري؛ بل بنوا أداة عاملة لوضع هذه النتائج موضع التنفيذ. أنشأوا نظام دعم قرار ذكي يمكن استخدامه من قبل منصات التجارة الإلكترونية للإجابة على أسئلة العملاء وتقديم توصيات مخصصة. يمكن لهذا النظام قراءة المراجعات، وفهم ما يقوله العملاء حقاً، وتقديم المشورة بناءً على الحكمة الجماعية للمجموعة. بالنسبة للتجار والمنصات، فإن الآثار المترتبة واضحة: لبيع المزيد من الفاكهة الطازجة، يجب عليهم التركيز على خدمة ما بعد البيع، وضمان أن تكون الخدمات اللوجستية سريعة وموثوقة، والحفاظ على معايير عالية لمتاجرهم. تظهر الدراسة أنه بينما يجب أن تكون الفاكهة نفسها جيدة، فإن تجربة شرائها — كيف يتم تسليمها، وكيف يتم حل المشكلات، ومدى موثوقية البائع — هي ما يدفع حقاً الرضا وتكرار عمليات الشراء.

اختبر الباحثون أيضاً طريقتهم مقابل طرق أخرى لتحليل البيانات لضمان قوتها. قارنوا نهجهم بالطرق التقليدية ووجدوا أن نظامهم أنتج نتائج أكثر استقراراً وموثوقية. تحققوا من عملهم عبر تغيير إعدادات نماذجهم لمعرفة ما إذا كانت النتائج ستتغير، ووجدوا أن ترتيب التفضيلات الأكثر أهمية ظل ثابتاً. يمنح هذا الثقة في أن النتائج ليست مجرد مصادفة ناتجة عن بيانات محددة، بل هي انعكاس حقيقي لكيفية تفكير المتسوقين. تخلص الدراسة إلى أنه من خلال الاستماع إلى الحشد واستخدام أدوات ذكية لتنظيم أصواتهم، يمكن لبائعي الإنترنت فهم عملائهم بشكل أفضل. يؤدي هذا إلى تجربة تسوق أفضل، وشكاوى أقل، وسوق أكثر نجاحاً للمنتجات الطازجة. يسلط العمل الضوء على أنه في العصر الرقمي، لا يكمن مفتاح بيع السلع القابلة للتلف في جودة المنتج فحسب، بل في جودة الحوار بين المشتري والبائع.