The Effect of Differentiated Topics in Divided Voice of Customer (VoC) Channels on Review Helpfulness: A Case Study of Amazon's Online Q&A

Abstract

This research investigates the influence of differentiated topics within Voice of Customer (VoC) channels—namely, product reviews and question-and-answer (Q&A) forums on Amazon—on the perceived helpfulness of content in the context of high-involvement products like smartphones. Through a comprehensive analysis of consumer-generated content, this study elucidates how the emergence of new topics in Q&A channels correlates with increased helpfulness, especially when juxtaposed with the timing of product releases. Employing Information Foraging Theory and Expectancy Value Theory as foundational frameworks, the research formulates and tests hypotheses regarding the moderating effects of product price, release date, and new model introduction on the relationship between new Q&A topics and helpfulness. The methodology encompasses data collection from Amazon's review and Q&A channels, data preprocessing, Latent Dirichlet Allocation (LDA) for topic modeling, and the Gini Index for assessing topic purity. The analysis reveals that new topics in Q&A channels significantly enhance the helpfulness of responses post-product launch, highlighting the critical role of timely and relevant information in consumer decision-making. The findings suggest that while new topics are crucial immediately following a product release, their impact diminishes over time. Additionally, higher-priced products elicit less engagement with new Q&A topics, indicating a trust in quality over experiential value. The study offers substantial contributions to e-commerce literature by focusing on the underexplored area of product Q&A channels and their distinct influence on consumer behavior. It provides practical insights for e-commerce platforms to optimize VoC strategies, emphasizing the value of maintaining separate Q&A channels for newly launched products. The research also outlines future directions, calling for broader product category analysis, cultural inclusivity in data, and extended temporal evaluations. In conclusion, this study advances our understanding of VoC channels in e-commerce, showcasing the dynamic interplay between consumer information needs, product characteristics, and the timing of information availability as they collectively shape the helpfulness perception of online content.

Keywords: Information Foraging Theory, Expectancy Value Theory, Customer Involvement, Review Helpfulness, LDA Topic Modeling, Gini Index, E-commerce, Online product review, Question and Answers |스마트폰과 같이 참여도가 높은 제품의 맥락에서 콘텐츠의 인지된 유용성에 대한 고객의 소리(VoC) 채널(Amazon의 제품 리뷰 및 질문 및 답변(Q&A)) 내의 차별화된 토픽이 미치는 영향을 조사한다. 소비자 생성 콘텐츠에 대한 포괄적인 분석을 통해 이 연구는 Q&A 채널에서 새로운 토픽의 출현이 특히 제품 출시 시기와 병치될 때 유용성 증가와 어떤 상관 관계가 있는지 설명한다. 정보 수집 이론과 기대 가치 이론을 기본 프레임워크로 사용하여 연구에서는 제품 가격, 출시일, 새로운 모델 도입이 새로운 Q&A 주제와 유용성 간의 관계에 미치는 조절 효과에 관한 가설을 공식화하고 테스트한다. 방법론에는 Amazon의 리뷰 및 Q&A 채널에서 데이터 수집, 데이터 전처리, 주제 모델링을 위한 LDA(Latent Dirichlet Allocation), 토픽 순수성을 평가하기 위한 Gini Index가 포함된다. 분석에 따르면 Q&A 채널의 새로운 주제는 제품 출시 후 질문 및 답변의 유용성을 크게 향상시켜 소비자 의사 결정에서 시의적절하고 관련성 있는 정보의 중요한 역할을 강조한다. 연구 결과에 따르면 제품 출시 직후에는 새로운 토픽이 중요하지만 시간이 지나면서 그 영향력이 감소하는 것으로 나타났다. 또한, 고가 제품은 새로운 Q&A 주제에 대한 참여도가 낮아 경험적 가치보다 품질에 대한 신뢰가 있음을 나타낸다. 이 연구는 제품 Q&A 채널의 아직 탐구되지 않은 영역과 소비자 행동에 대한 뚜렷한 영향에 초점을 맞춤으로써 전자상거래 문헌에 기여한다. 전자상거래 플랫폼에 대한 실용적인 통찰력을 제공하여 VoC 전략을 최적화하고 새로 출시된 제품에 대해 별도의 Q&A 채널을 유지하는 것의 가치를 강조한다. 또한 이 연구는 더 광범위한 제품 카테고리 분석, 데이터의 문화적 포용성, 확장된 시간적 평가를 요구하는 미래 연구 방향을 간략하게 설명한다. 결론적으로, 이 연구는 소비자 정보 요구 사항, 제품 특성 및 정보 가용성 시기 간의 역동적인 상호 작용을 보여줌으로써 전자 상거래에서 VoC 채널에 대한 이해를 향상시켜 온라인 콘텐츠의 유용성에 대한 인식을 종합적으로 형성한다.

키워드: 정보수집이론, 기대가치이론, 소비자 참여, 리뷰 유용성, LDA 토픽 모델링, 지니 지수, 전자상거래, 온라인 제품 리뷰, 온라인 질문 답변