大数据背景下信息推荐服务对消费者行为的影响研究初稿Word最新版.docx
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大数据背景下信息推荐服务对消费者行为的影响研究初稿Word最新版
大数据背景下信息举荐服务对消费者行为的影响探讨,初稿
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华南农业高校珠江学院毕业设计大数据背景下信息举荐服务对消费者行为的影响探讨陈凯锋指导老师:
杨知玲(讲师)系:
信息工程系年级专业:
15级信息管理与信息系统提交日期:
2021年4月11日答辩日期:
2021年5月10日答辩委员会主席(签名):
评阅人(签名):
年月日摘要随着大数据时代的来临,网络购物的发展急剧迅猛,大量数据的引入为消费者供应了多数商品信息的同时,也造成了信息过载等问题。
商家们因此推出相应的信息举荐服务,渴望能改善消费者网络购物的体验并达到提高销售额的最终目的。
而这种服务原委在什么方面会对消费者行为产生影响,又会有什么程度的影响正是本文探讨的主题。
首先,本文选取了国内外的若干文献,对特性化信息举荐系统,大数据环境下消费者行为和两者的交互关系进行了归纳综述,并以此为基础把信息举荐服务对消费者行为的影响因素总结为信息输入方式、信息编排、举荐强度、信息完整性、网站形象、用户信任六个要素。
其次,本文将上述六个要素与消费者行为结合在一起设计出相关概念模型,并通过数据分析法对模型进行验证。
验证的结果显示网站形象,用户信任对消费者是否接受举荐服务有着显著的影响,是最重要的先决影响因素。
而信息编排和信息完整性则是会显著影响消费者运用信息举荐服务时的体验。
而举荐强度和举荐方式对消费者有着较为困难的影响,这两个要素的变更会对消费者行为产生干脆影响。
最终,本文依据探讨结论,向购物网站提出了与结论相对应的改善策略。
接着也对探讨的局限性和对将来的展望做了确定的总结。
关键词:
信息举荐服务;举荐系统;消费者行为;电子商务AbstractWiththeadventofbigdataera,thedevelopmentofonlineshoppingisveryfast.Theuseoflargeamountsofdatahasprovidedconsumerswithinnumerablecommodityinformation,butalsocausedproblemssuchasinformationoverload.Therefore,businessesintroducedinformationrecommendationservicesinthehopeofimprovingtheconsumeronlineshoppingexperienceandachievingtheultimategoalofincreasingsales.Andwhatkindofinfluencethisservicewillhaveonconsumerbehavioristhesubjectofthisarticle.First,thisarticleselectsseveraldomesticandforeignliteraturestoreviewthepersonalizedinformationrecommendationsystem,thebehaviorofconsumersinthecontextofbigdata,andtheirinteractions.Basedonthis,wesummarizedthefactorsthatinfluencetheinformationrecommendationserviceonconsumerbehaviorintosixelements,includinginformationinputmethod,informationlayout,recommendationstrength,informationintegrity,websiteimage,andusertrust.Theresultoftheverificationshowsthatthewebsiteimageandusertrusthaveasignificantinfluenceonwhethertheconsumeracceptstherecommendationservice,anditisthemostimportantprerequisitefactor.Informationalarrangementandinformationintegritycansignificantlyaffecttheexperienceofconsumerswhenusinginformationrecommendationservices.Andthestrengthofrecommendationandthemethodofrecommendationhaveamorecompleximpactonconsumers.Changesinthesetwofactorswillhaveadirectimpactonconsumerbehavior.Finally,basedontheresearchconclusions,thispaperproposesacorrespondingimprovementstrategytotheshoppingsite.Thenwealsomadesomeconclusionsaboutthelimitationsoftheresearchandtheoutlookforthefuture.Keywords:
Informationrecommendationservice;recommendedsystem;ConsumerBehavior;E-commerce目录1绪论11.1探讨背景11.2探讨的目的和意义11.2.1探讨的目的11.2.2探讨的意义21.3国内外探讨现状22信息举荐服务及消费者行为理论的概述32.1信息举荐服务的概述32.1.1信息举荐系统的定义与特点32.1.2特性化举荐服务的作用42.1.3特性化举荐服务的方式52.2消费者行为的概述62.2.1消费者行为的定义62.2.2消费者行为模式62.2.3大数据背景下消费者行为特点82.3信息举荐服务对消费者行为的影响概述92.3.1举荐服务对消费者行为的过程影响概述92.3.2举荐服务对消费者行为的结果影响概述92.3.3举荐服务对消费者行为的影响维度103消费者行为模型设计123.1消费者行为模型构建123.1.1模型构建思路123.1.2构建模型123.2变量定义与探讨假设133.3变量的测量153.4消费者行为问卷调查173.4.1问卷设计173.4.2数据回收174消费者行为问卷调查结果分析185改善信息举荐服务的对策215.1探讨结论215.2对策分析215.3探讨不足与探讨展望236探讨不足与探讨展望186.1不足之处236.2探讨展望23参考文献24致谢261绪论1.1探讨背景随着互联网信息技术的不断发展,网络消费市场进一步扩大,在线消费已成为现今社会的主要消费方式之一。
第40次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,到2021年6月为止,中国网民数量已超过全球网民总数的五分之一,达到了7.51亿人。
互联网普及率也超过了全球水平,达到了54.3%。
包括网络购物,网上外卖,在线旅游服务等不同领域的网络交易应用的运用人数也在持续上涨。
2021年的双十一天猫销售额以1682亿元,再创新高,这充分呈现了中国网络消费巨大力气和网络零售市场的无限潜力。
在这样的环境下,云计算、大数据技术的快速渗透给消费者带来了更为繁杂的信息选择和处理,过多的非必要信息呈现在消费者面前,反而成为了威逼消费者购物体验的严峻阻碍。
而解决信息过载问题的方法随之诞生并发展,那就是信息举荐服务。
各大电子商务平台所推出的信息举荐服务,通过多种方式,为消费者特性化、全方位、高频率地供应商品举荐信息,营造一个更好的网络购物氛围,提高消费者选购效率和购物体验,从而达成提高销售额的根本目的。
信息举荐服务事实上是电商运用大数据技术,对用户的行为偏好和行为轨迹进行分析和预料,从而为消费者购物过程进行引导的过程[1]。
大数据环境下消费者行为渐渐发生转变,消费者对于传统销售的宣扬和口碑的依靠程度在下降,他们可以通过如微博、贴吧、微信等更广泛的平台获得商品信息,因此新时代的消费者拥有更加自由化,特性化的行为模式,对于信息举荐服务的引导变得没有那么简洁简洁的接受[6]。
可见对于信息举荐服务和消费者双方的交互影响因素必定是将来信息举荐服务发展的关键。
1.2探讨的目的和意义1.2.1探讨的目的本文主要是想通过把消费者行为的影响因素作为切入角度来探讨大数据环境下的电子商务信息举荐系统,通过影响因素把消费者和举荐服务联系起来探讨,从而找到提高商家信息举荐系统效率的方法,达成消费者和商家的双赢。
本文以过去探讨者的成果为基础探讨电子商务信息举荐系统对消费者行为的影响因素,分别总结出几个典型的正反面因素,并进行相应的验证探讨。
本文渴望通过问卷调查的方式来进行实证探讨,从而提出对信息举荐服务的改进对策,进而能对消费者行为和决策作出主动引导的同时避开消费者产生抗拒心理,扶植企业提高销量,获得更多利润。
1.2.2探讨的意义现今,信息举荐服务已对电子商务网站给消费者供应产品和服务的模式造成了巨大影响,基于大数据的信息举荐服务始终是探讨的热点和重点。
而目前的大部分探讨,都是独立于信息举荐服务本身的,或是探讨改进其算法或是对其问题和理论进行深化挖掘,但是把信息举荐服务与消费者行为的联系起来的探讨并不多见。
我的这次探讨正是把重点放在举荐服务与消费者的交互的角度,通过对影响因素的探讨,得出对改进举荐服务有利的结论,这具有重要的理论意义和实际意义。
理论意义方面,过去已有的探讨多着眼于对技术的优化和举荐系统带来的趋势的探讨,而本文着力于把举荐服务的结果与用户需求进行联系分析,通过对用户的行为和需求进行总结,来提出改进举荐系统的服务方式的途径。
因此,本文渴望从两个角度,即通过从消费者行为影响因素和举荐服务与消费者交互动身,总结设计出相关影响因素,从而能给以后的相关探讨带来确定的扶植。
实际意义方面,改进信息举荐服务有助于提高商家对消费者的特性化定制实力,带给消费者真正舒适消费购物体验,不但扶植消费者从繁杂的信息中解脱出来,更带给商家更多的客流量,更好的顾客忠诚度,最终换得销售额与口碑的双丰收。
1.3国内外探讨现状1.3.1国内探讨现状1.3.2国外探讨现状从上世纪九十年头起先,对举荐系统和举荐服务的探讨有了初步的定论。
Resnick(1997)等认为特性化举荐是指购物网站利用自身网络功能为消费者供应购买建议,从而在不须要销售人员的状况下赐予消费者导购服务,最终有效地实现购买行为[2]。
Schafer等(2001)指出举荐系统是一种对目前网络特性化消费特殊必要的决策支持系统,它能通过确定方式,或参照消费者历史行为作出影响消费决策的信息举荐[3]。
朱岩等(2009)探讨表明,特性化举荐系统是基于某种战略,通过对消费者个人的须要和其特点分析,从而进行产品举荐,为顾客决策供应支持[4]。
综上,我们知道目前对于信息举荐系统的定义已比较成熟,其本质在于通过对用户特点和偏好的分析再结合网站自身目的和战略方向,完成对用户的举荐与引导。
对于目前的消费者,他们处于大数据时代,其消费者行为也有着相应的变更。
黄郕若(2021)总结出目前的消费者有自身的特点,他们更加重视商品的特性和创新,简洁受外部环境的影响,对网购环境有较高的要求[5]。
张城森等(2021)认为在大数据环境下消费者行为更简洁受外部介绍的影响,消费者的品牌依靠度渐渐下降,消费者选择更加特性化[6]。
贝圣劼(2021)同样认为大数据时代消费者行为会更加理性,简洁受评价影响并且不再依靠品牌[7]。
那么信息举荐服务对于消费者又有怎么样的影响呢,对于这个问题,也有一部分学者进行了探讨。
Maes(1994)认为,举荐系统可以缓解信息过载、使搜寻更加简洁化,保证决策的质量[8]。
Ansari等(2000)认为举荐系统是一种协助工具,能给消费者作出购买决策的过程供应扶植[9]。
Grabner等(2003)指出对于特性化举荐系统来说消费者对企业信任的探讨特殊重要,顾客信任对顾客与企业进行互动和再交易有主动影响[10]。
Hostler(2005)探讨认为,运用了举荐系统,能极度缩短消费者商品搜寻和购物时间[11]。
Kuflik等(2007)探讨发觉,举荐系统能够缩短消费者与网购平台沟通互动的时间,提升网购效率[12]。
蔡日梅(2008)探讨了购买决策是如何被电子商务举荐代理所影响的,并将认知价值和信任作为中间变量建立出相应模型[13]。
刘建国等(2009)认为信息过载问题会在电子商务发展中渐渐加重,而特性化举荐正是有效解决此问题的关键技术之一[14]。
杨一翁等(2021)认为购物网站特性、举荐系统特性和举荐信息特性影响举荐系统对消费者的营销效果[15]。
胡静(2021)从举荐系统和消费者的交互角度对电子商务举荐系统对消费者购买决策的影响进行了实证探讨,证明白特性化、信息编排、信任等因素对购买决策具有显著的影响作用[16]。
付晓悦(2021)认为特性化举荐系统中,信任是一个显著影响购买意愿的因素。
而网站信息编排与形象是影响信任的主要内部要素[17]。
2信息举荐服务及消费者行为理论的基本理论概述2.1信息举荐服务的概述2.1.1信息举荐系统的定义与特点从九十年头举荐系统的雏形诞生到现今各大电子商务平台(淘宝,亚马逊,京东等)纷纷推出特性化信息举荐服务,信息举荐系统已得到了特殊广泛的运用。
而对于信息举荐系统的定义,学者并没有特殊统一的说法。
Resnick(1997)等认为特性化举荐是指购物网站利用网络特性代替销售人员为消费者供应购买建议,促使购买行为完成的过程[2]。
Schafer等(2001)认为举荐系统是一种决策支持系统,是依据客户的历史偏好给出特性化建议的虚拟店员[3]。
朱岩等(2009)认为信息举荐系统赐予的是以消费者特性特征与个人需求为基准的举荐商品的服务。
张红(2021)认为特性化举荐系统是为了提高消费者的购买决策速度而通过各种手段向消费者举荐商品的一种机器人[18]。
综上所述,我们发觉各学者所认为的特性化信息举荐系统就是一种通过确定方式赐予消费者相应的建议与举荐从而促进消费者购买行为的工具。
依据这点,我们可以归纳出信息举荐服务的三个特点:
(1)信息举荐服务主要依据消费者历史阅读或历史购买行为来作出举荐商品的选择。
特性化信息举荐服务是在以捕获消费者行为的基础上完成的,对消费者行为的信息采集与分类越精确,网购平台给出的举荐信息就越详尽。
(2)特性化举荐服务通过某种特定方式把信息传递给消费者。
举荐信息系统在完成对消费者特点的分析之后,会接受一些方式给消费者供应举荐信息,通过不同角度刺激消费者做出有利于网站阅读量提升的行为,从而达成提高销量的目的。
(3)信息举荐系统可以削减消费者购物时的思索时间,让消费者的购买决策变得更加快速而有效率。
信息举荐系统通过一系列依据消费者历史购买习惯而产出的特性化信息给消费者直观的外部刺激,从而节约了消费者在搜寻与选择商品时所用的时间。
2.1.2特性化举荐服务的作用在电子商务不断发展的时代,全部商家都在找寻网络信息高效化的销售方式,而特性化信息举荐服务正是在这个大数据时代能够脱颖而出的佼佼者。
它一方面为信息过载供应了解决的手段,一方面又为消费者带来了系统的服务,进而提高产品的销量。
本文总结出以下的几点作用:
(1)增加非支配性购买,把网站阅读者中的潜在客户转换成消费者。
大部分阅读购物网站的人最初总是偏向于随意阅读,他们没有明确的购买目标,再加上网络商品信息过多,也运用户无法找到自己真正的目标商品[19]。
邱聪聪认为,顾客刚起先只是阅读网站而并没有购买支配,或者阅读者的购买需求被信息过载所吞噬的时候,举荐系统给出的精准而快速的举荐信息会带给阅读者极大的爱好并使他们将购买需求转变为购买行动[20]。
R.EricHostler等人认为举荐服务对于影响顾客的冲动购买决策中扮演着重要角色[21]。
(2)提高交叉销售量,促进销售。
举荐系统通过分析消费者搜寻历史,购物车信息和购买历史来供应一系列高度相关的产品举荐信息,来促进销售[16]。
举荐系统同样能将互补商品信息供应应消费者来增加消费者的支配外购物[17]。
(3)提高销售效率,降低销售成本。
一般销售产品所须要的宣扬广告主要依靠不同的卖点来吸引消费者的目光,这就要求针对不同消费者,不同产品都须要有相对应的设计,这须要消耗大量成本。
而举荐系统却可以对网上的每一位阅读者的需求进行刚好而又目的性的回应,它不但能够对消费者的特性化信息进行分析处理,提出相应的购买建议,达成促销的目的,而且作为一个系统,他的自动化模式也能给商家免去各种人力财力的开销。
带给商家低成本实现全部产品的针对性宣扬与促销的方式,真正实现了一对一销售服务[20]。
(4)增加顾客对网站的信任,提高忠诚度。
特性化举荐服务带给用户高效便捷的购物体验,让用户在信息过载的网络时代,更简洁找到自己中意的商品。
付晓悦认为这种举荐服务带给用户人性化的亲切导购体验,能增加用户的认同感与归属感,维护客户与购物网站的关系[17]。
假如消费者在选购商品时得到一系列逞心如意的特性化信息举荐,从而经验一次满足的购物体验,消费者以后会在相同网站购买商品的概率必定会大大增加[19]。
邱聪聪认为,举荐系统甚至可以把有相像购物意愿的人联系在一起,形成独特的特性化网络社区来共享各自的购物体验,从而使消费者与网站本身的联系更加亲密,从而提高顾客的忠诚度[20]。
2.1.3特性化举荐服务的方式特性化举荐服务发展至今,其体系已经比较完善,通常购物网站的特性化举荐系统运作包括三个阶段,即用户数据收集输入,系统内部信息分析,举荐信息的输出。
客户数据的收集主要依靠对消费者过往搜寻阅读的记录和购买历史的分析获得。
而对消费者的信息举荐和引导方式就比较丰富了。
如最初的用户销量排行榜,“其他人还阅读过……”这种文字引导,又或是通过底部下拉条的图鉴式举荐,购物网站不仅把举荐系统的重点放在对用户的特性化分析上,而且对于向用户供应的信息推送方式也极为看重。
刘旭东将信息举荐的推送方式归纳为以新商品推送,促销活动推送为主的广告举荐,评分举荐和电子邮件举荐[22]。
张雪琳认为,特性化网络举荐系统的举荐方式包括相像阅读、购买举荐、电子邮件、文本注释、用户评分等级、最佳排名和定制搜寻结果等[23]。
张苗苗等人认为,特性化举荐的方式包括网站平台推送、邮件推送、弹窗广告、专用的软件及其捆绑[24]。
不同的购物网站会实行不同的方式推送其举荐信息,不同举荐信息也有利于增加顾客的簇新感,其丰富多样的特点本身也能吸引顾客接纳举荐的信息。
综上本文将举荐服务的推送方式归纳为以下几种:
(1)网站页面信息引导。
购物网站页面信息丰富,从用户进入网站阅读页面起先,各种商品举荐的信息就会不断向用户袭来。
包括侧边栏的商品排行信息,页面底部的关联产品举荐,搜寻产品时的引导举荐和购物历史订单界面或购物车界面的相应举荐信息等。
(2)弹窗广告。
通常在阅读任何网站时或在视频网站视频暂停页面时会出现在界面上的,依据用户过去阅读、消费历史而产生的关联商品信息广告。
(3)社交平台信息引导。
过去多为电子邮件推送为主,而现今随着微博,贴吧,微信,QQ等社交平台的不断发展,在这些平台上也有着相应的特性化举荐内容,这些平台的举荐信息也会依据用户所处环境和过往购物历史产生的信息来定制。
2.2消费者行为的概述2.2.1消费者行为的定义消费者行为没有统一的定义,不同学者在不同角度给出相应的说明。
科特勒认为消费者行为是指个体、群体及组织所参与的选择、购买、运用和处理产品、服务、思维和体验从而满足他们需求和欲望的过程[25]。
Sheth和Banwari认为消费者行为即主体对某项商品或服务的购买付款过程中的心理和实际行动的总和[25]。
胡静指出消费者行为是消费者为了满足自身的须要而进行购买商品或服务时的决策以及行动过程[16]。
综上所述,本文认为消费者行为是指主体从对某项产品或服务产生需求到完成购物决策并付款的完整过程,在这过程中的一切要素都包含在消费者行为中。
2.2.2消费者行为模式通过文献查找,我们知道国外探讨人员已经有了多种消费者行为模式的体系,我们选取其中几个作为参考。
(1)消费者行为的一般模式人的行为具有一个一般模式,称作S-O-R模式,即“刺激-个体生理、心理-反应”模式[26]。
通过这个模式我们知道消费者行为也有类似的过程。
刺激会引起消费者拥有对某事物的需求和欲望,从而带动一系列心理方面的变更,最终导致购买行为的产生。
这个刺激既可以是来自外部环境,也可以由消费者本人生理或心理变更中产生,最终转变为引起购物行为发生的消费欲望。
这就是一个完整的消费者行为的一般模式。
内外部因素刺激消费者心理变更过程购买行为图2.1消费者行为的一般模
(2)菲利浦科特勒购买行为模式营销刺激产品与服务价格渠道传播其他刺激经济技术政治文化顾客心理动机感知学习记忆消费者特征社会文化个人购买决策过程问题识别信息搜寻方案评估购买决策购买行为购买决策产品选择品牌选择经销商选择购买量购买时间支付方式依据菲利浦科特勒的理论我们了解到其购买行为模式分为四个部分:
图2.2消费者行为模型[25]科特勒的模型显示通过丰富的外界刺激,顾客心理就会有一系列的过程转变,从而引出相对应的购买行为,因此消费者个人的特征对购买行为的产生与否起着特殊重要的中转作用。
(3)霍华德-谢思模式霍华德-谢思模式主要通过各种因素的角度切入,对消费者购买行为进行过程解析。
主要包括四个因素:
由外部环境组成的因素称为外部因素,由购买产品相关刺激与关联信息组成的刺激或投入因素,由消费者自身要素组成的内在因素,由购买过程中心理和实际行为变更组成的反应或产出因素[16]。
该模式把重点放在消费者行为产生结果之前的一系列因素的剖析,这体现出消费者在确定购买一件商品之前的对商品的认知过程至关重要,消费者行为的大部分是由对产品认知的过程来引导的。
文化特性时间压力财务状况外在因素刺激或投入因素产品实质刺激产品符号刺激社会刺激质量价格特性可用性服务推销员广告媒体对产品特
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