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

डिजिटल बाज़ार में, लाखों खरीदारों से शब्दों का एक विशाल महासागर बहता है, जिनमें से प्रत्येक अपने द्वारा खरीदी गई चीज़ों, उन्हें क्या पसंद आया और उनसे उन्हें क्या निराशा हुई, इसके बारे में शब्दों के निशान पीछे छोड़ जाता है। ताजे फलों के विक्रेताओं के लिए, ये शब्द एक जीवन रेखा हैं, फिर भी ये भ्रम का एक स्रोत भी हैं। टोस्टर या जूतों की जोड़ी के विपरीत, ताजे फल में एक अंतर्निहित अनिश्चितता होती है; एक फल जो स्क्रीन पर एकदम सही दिखता है, वह कुचला हुआ, कच्चा या केवल स्वाद में फीका हुआ पहुँच सकता है। यह अनिश्चितता ऑनलाइन स्टोरों के लिए यह जानना कठिन बना देती है कि उनके ग्राहक वास्तव में क्या चाहते हैं। इससे निपटने के लिए, शोधकर्ताओं ने बड़े पैमाने पर समूह निर्णय लेने (large-scale group decision-making) के रूप में जाने जाने वाले अध्ययन के क्षेत्र की ओर रुख किया है। यह दृष्टिकोण हजारों खरीदारों की सामूहिक आवाज़ को एक एकल, विशाल समूह के रूप में देखता है जो एक समाधान पर सहमत होने की कोशिश कर रहा है। कुछ विशेषज्ञों से यह अनुमान लगाने के लिए पूछने के बजाय कि जनता क्या चाहती है, यह विधि भीड़ की बात सुनती है, और उनकी अराजक राय को एक स्पष्ट, साझा समझ में व्यवस्थित करती है। यह व्यक्तिगत शिकायतों और प्रशंसाओं के शोर को एक ऐसे संकेत में बदलने का एक तरीका है जो बेहतर व्यावसायिक निर्णयों का मार्गदर्शन कर सके।

इस आधार पर आगे बढ़ते हुए, चीन के नॉर्थवेस्ट ए एंड एफ यूनिवर्सिटी (Northwest A&F University) के शोधकर्ताओं की एक टीम ने विशेष रूप से ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म पर ताजे फलों की दुनिया के लिए इस भीड़ को सुनने का एक नया तरीका विकसित किया है। उन्होंने एक प्रमुख चीनी शॉपिंग साइट पर खरीदारों द्वारा उत्पन्न बड़ी मात्रा में ऑनलाइन समीक्षाओं पर ध्यान केंद्रित किया। उनका लक्ष्य केवल स्टार रेटिंग से आगे बढ़ना और उन वास्तविक शब्दों की गहराई में जाना था जिनका उपयोग लोग अपने अनुभवों का वर्णन करने के लिए करते हैं। प्रत्येक उत्पाद समीक्षा को एक विशाल बातचीत में एक अद्वितीय आवाज़ मानकर, उन्होंने एक ऐसी प्रणाली बनाई जो खरीदारों की वास्तविक प्राथमिकताओं को निकाल सके। उन्होंने पाया कि जब लोग ऑनलाइन ताजे फल खरीदते हैं, तो वे न केवल स्वयं फल की तलाश में होते हैं; वे इसके आसपास की सेवा के बारे में भी गहराई से चिंतित होते हैं। शोधकर्ताओं ने पाया कि ग्राहक सबसे अधिक इस बात पर ध्यान देते हैं कि विक्रेता समस्याओं को कैसे संभालता है, स्वयं प्लेटफॉर्म की विश्वसनीयता कितनी है, और स्टोर की स्थिति कैसी है। निराश या संतुष्ट खरीदार के मन में ये कारक अक्सर फल के विशिष्ट स्वाद या आकार से अधिक वजन रखते हैं।

लाखों समीक्षाओं को समझने के लिए, शोधकर्ताओं को पहले डेटा को साफ करना पड़ा, जिसमें खाली टिप्पणियों और अर्थहीन वर्णों को हटाकर केवल वास्तविक फीडबैक को रखा गया। फिर उन्होंने एक कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करके उन सबसे सामान्य शब्दों की पहचान की जिनका उपयोग खरीदारों ने किया था, जैसे कि "ग्राहक सेवा" (customer service), "डिलीवरी", "ताजा" और "स्वाद"। ये शब्द एक नए प्रकार के मानचित्र के निर्माण खंड बन गए। प्रत्येक खरीदार को एक अलग व्यक्ति मानने के बजाय, शोधकर्ताओं ने इस बात के पैटर्न को देखा कि लोगों की राय कैसे आपस में मिलती है। उन्होंने खरीदारों को छोटे समुदायों में वर्गीकृत किया जो उनकी समीक्षाओं की समानता के आधार पर बने थे। कल्पना कीजिए कि एक बड़ा कमरा है जहाँ हर कोई बात कर रहा है; यह विधि उन छोटे मित्र समूहों की पहचान करने में मदद करती है जो एक ही विशिष्ट मुद्दों पर चर्चा कर रहे हैं, जिससे शोधकर्ताओं को बड़े समूह के भीतर विभिन्न दृष्टिकोणों को देखने में मदद मिलती है। उन्होंने इन समूहों को व्यवस्थित करने के लिए एक परिष्कृत क्लस्टरिंग तकनीक का उपयोग किया, जिससे यह सुनिश्चित हुआ कि खरीदारों के छोटे, शांत समूह भी बहुमत के शोर में खो न जाएं।

एक बार जब खरीदारों को इन समुदायों में व्यवस्थित कर दिया गया, तो शोधकर्ताओं के सामने सभी को सहमत करने की चुनौती आई। किसी भी बड़े समूह में, हमेशा कुछ ऐसी आवाजें होती हैं जो शेष लोगों से असहमत होती हैं। टीम ने इन असहमति वाली आवाजों को खोजने और उन्हें एक साझा दृष्टिकोण की ओर धीरे से मार्गदर्शन करने की रणनीति विकसित की, बिना उन्हें बहुत अधिक बदलने के लिए मजबूर किए। उन्होंने किसी व्यक्ति की राय बदलने की लागत की गणना की, यह विचार करते हुए कि उस व्यक्ति का प्रभाव कितना था। यदि किसी व्यक्ति के कई संबंध थे या उसकी आवाज़ प्रभावशाली थी, तो उसका मन बदलने के लिए अधिक प्रयास की आवश्यकता थी। सिस्टम ने न्यूनतम प्रतिरोध के पथ को खोजने के लिए एक अनुकूलन (optimization) पद्धति का उपयोग किया, जिससे कम से कम लोगों की राय को समायोजित किया गया ताकि एक ऐसा बिंदु प्राप्त हो सके जहाँ पूरा समूह संतुष्ट महसूस करे। इस प्रक्रिया ने सुनिश्चित किया कि अंतिम परिणाम एक वास्तविक आम सहमति (consensus) हो, जो केवल सबसे तेज़ आवाज़ों के बजाय खरीदारों की सामूहिक इच्छा को दर्शाता हो।

समूह की राय संरेखित होने के बाद, शोधकर्ताओं को यह तय करना था कि कौन सी प्राथमिकताएं सबसे अधिक महत्वपूर्ण थीं। उन्होंने एक गणितीय ढांचे को लागू किया जिसने खरीदारों की राय को 'फजी' (fuzzy), या थोड़ी अनिश्चित जानकारी के रूप में माना, जो सख्त नंबरों की तुलना में मानवीय भावनाओं को संभालने का एक अधिक यथार्थवादी तरीका है। विभिन्न प्राथमिकताओं के बीच संबंधों का विश्लेषण करके, उन्होंने प्रत्येक को एक भार (weight) दिया, जिससे उसकी महत्ता निर्धारित हुई। परिणाम चौंकाने वाले थे। विश्लेषण से पता चला कि "ग्राहक सेवा" खरीदारों के लिए सबसे महत्वपूर्ण कारक था। इसके ठीक बाद प्लेटफॉर्म की प्रतिष्ठा, विशेष रूप से स्वयं शॉपिंग साइट, और स्टोर की गुणवत्ता का स्थान आया। हालांकि फल का स्वाद और ताजगी महत्वपूर्ण थे, लेकिन वे विश्वास और सहायता के मुकाबले निचले स्तर पर रहे। यह सुझाव देता है कि ऑनलाइन ताज़ा भोजन खरीदते समय, अच्छी सेवा और एक विश्वसनीय प्लेटफॉर्म का सुरक्षा जाल ही ग्राहकों को खरीदारी करने का आत्मविश्वास देता है।

शोधकर्ता केवल सिद्धांत तक ही सीमित नहीं रहे; उन्होंने इन निष्कर्षों को व्यवहार में लाने के लिए एक कामकाजी उपकरण बनाया। उन्होंने एक बुद्धिमान निर्णय-सहायता प्रणाली (decision-support system) बनाई जिसका उपयोग ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म ग्राहकों के सवालों के जवाब देने और व्यक्तिगत सिफारिशें प्रदान करने के लिए कर सकते हैं। यह प्रणाली समीक्षाओं को पढ़ सकती है, ग्राहकों के वास्तविक संदेशों को समझ सकती है, और समूह के सामूहिक ज्ञान के आधार पर सलाह दे सकती है। व्यापारियों और प्लेटफॉर्म के लिए निहितार्थ स्पष्ट हैं। अधिक ताजे फल बेचने के लिए, उन्हें अपनी बिक्री के बाद की सेवा (after-sales service) पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, यह सुनिश्चित करना चाहिए कि लॉजिस्टिक्स तेज़ और विश्वसनीय हो, और अपने स्टोर के लिए उच्च मानक बनाए रखना चाहिए। अध्ययन दिखाता है कि हालांकि फल खुद अच्छा होना चाहिए, लेकिन इसे खरीदने का अनुभव—यह कैसे वितरित किया जाता है, समस्याओं को कैसे हल किया जाता है, और विक्रेता कितना भरोसेमंद दिखता है—यही वास्तव में संतुष्टि और बार-बार व्यवसाय को संचालित करता है।

शोधकर्ताओं ने अपने तरीके को अन्य डेटा विश्लेषण विधियों के विरुद्ध भी परखा ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह मजबूत है। उन्होंने अपने दृष्टिकोण की तुलना पारंपरिक तरीकों से की और पाया कि उनकी प्रणाली अधिक स्थिर और विश्वसनीय परिणाम देती है। उन्होंने अपने मॉडल की सेटिंग्स को बदलकर अपने काम की जांच की कि क्या परिणाम बदल जाते हैं, और उन्होंने पाया कि सबसे महत्वपूर्ण प्राथमिकताओं की रैंकिंग सुसंगत बनी रही। यह विश्वास दिलाता है कि निष्कर्ष केवल उनके द्वारा उपयोग किए गए विशिष्ट डेटा का संयोग नहीं हैं, बल्कि यह खरीदारों के सोचने के तरीके का एक वास्तविक प्रतिबिंब है। अध्ययन इस निष्कर्ष पर पहुँचता है कि भीड़ की बात सुनकर और उनकी आवाज़ों को व्यवस्थित करने के लिए स्मार्ट उपकरणों का उपयोग करके, ऑनलाइन विक्रेता अपने ग्राहकों को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं। इससे खरीदारी का बेहतर अनुभव मिलता है, कम शिकायतें होती हैं, और ताजे उत्पादों के लिए एक अधिक सफल बाजार बनता है। यह कार्य इस बात को उजागर करता है कि डिजिटल युग में, खराब होने वाली वस्तुओं को बेचने की कुंजी केवल उत्पाद की गुणवत्ता में नहीं, बल्कि खरीदार और विक्रेता के बीच बातचीत की गुणवत्ता में है।