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根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的《第24次中国互联网发展状况统计报告》显示，我国网民数量已经达到3.38亿，网民规模稳居世界第一。作为最典型的网络应用之一--网络购物也得到了极大发展，然而相比于国外，中国的网络购物潜力还未完全释放。原因是消费者对于网络购物缺乏信任，对于网上商家的服务质量不太满意。为了能让消费者多维度的了解商家的商品质量、服务态度等，国内最著名的C2C平台淘宝网新推出了“店铺评分”评价机制。然而这套评价机制由于指标概念过于宽泛、指标之间相关性很大、分值区分度不大等缺点，未能取得预期的评价效果。
为此，本文试图以淘宝网的顾客评价作为研究对象，运用内容分析法，找出网络购物中消费者选择商家时最看重的因素。分析这些影响因素对于网上商家的经营有一定的指导意义：通过内容分析法的定量分析，商家可以从中得知消费者在选择店铺的影响因素，并对照自身，重点加强重要环节和不足环节，提高顾客满意度和顾客忠诚度。同时本研究也有助于淘宝网改进C2C的评价体系，对“店铺评分”的指标进行完善，为消费者提供更有针对性、更具信息量的参考体系。
论文主要分为五个部分。首先介绍了研究背景和研究对象，提出了研究目的，概要阐述了所使用的研究方法并给出了全文的总体研究框架；接着对本文涉及的相关概念包括信誉评价机制、网络口碑、顾客满意度进行概念和研究进展的述评；然后探讨了本文的研究方法--内容分析法和内容分析法的应用现状；之后是文章的实证研究部分，以淘宝网的顾客评价作为研究对象，运用内容分析法进行C2C网络购物中消费者选择商家的影响因素研究；最后总结归纳了本文主要内容，并阐述了本文的创新性和不足之处。