飞凡的用户消费行为分析研究
这是一篇关于飞凡,消费行为,用户画像,个性化推荐,精准营销的论文, 主要内容为在中国电商市场不断发展的大背景下,个性化、社交化、场景化和国际化已然成为了其发展的主要趋势。在新形势下电子商务市场的营销方向指向何方,是摆在每个企业面前急需探寻的现实问题。本文旨在通过对万达集团旗下的飞凡平台用户消费行为的分析和研究,为新形势下的电子商务该如何制定营销策略,起到一定的借鉴意义。无论是阿里的“新零售”,苏宁的“智慧零售”,还是京东的“无界零售”,均是利用互联网技术,融合线上线下,试图打造新的零售生态。本文研究的飞凡平台,是万达集团由传统零售巨头转型为新零售的重要平台,以互联网为载体记录了大量的用户消费数据,笔者认为,通过对这些消费数据进行系统的分析,可充分掌握对应用户的消费特性。本文在梳理前人研究及相关理论基础上,通过问卷调查的方式获取了飞凡用户消费行为的样本数据,通过数据分析的方法划定用户的个体特征和消费行为特征,为后续的营销决策提供分析结论。在分析结果应用上,本文采用的是用户画像加个性化推荐相结合的方式,即为不同的用户进行画像标签识别,同时采用个性化的推荐算法,给不同维度的用户推荐定制化的商品或服务等,实现企业的精准营销策略,提升用户粘性和消费意愿,并最终提高企业的销售额和利润。
互联网发展水平对居民消费升级影响研究
这是一篇关于消费结构,互联网技术,消费行为的论文, 主要内容为消费与人民的生活息息相关,它推动着社会经济的发展,成为我国经济增长催化剂之一。互联网作为信息化、智能化发展的基础性技术,与我国市场发展、行业发展息息相关,紧密相联。互联网技术不仅帮助企业搭建多渠道、多形式的线上消费平台,有效提升人民的消费水平,同时加快了信息传播速度,使消费者选择定制化,个性化,符合自我需求的产品,有效改善公众消费结构。在深入探析云计算、大数据、区块链、互联网技术迅猛发展背景下的公众消费结构现状后,深度挖掘消费结构升级过程中所遇到的阻碍及不足,为科学有效的优化消费结构提供强实操性的实践方案。本文主要以互联网技术的发展作为分析背景,探索该背景下互联网技术对不同时期各区域居民消费结构的影响,同时从多个视角分析消费结构的具体变革历程。通过搜集各省数据及研究参考文献,挖掘出与居民消费紧密相关的数据信息,分析并找出现有的问题。接下来以互联网技术发展作为影响因素,结合价格效应、市场效应、收入效应理论来预测该因素是以何种路径对各区域社会经济消费产生影响的,并基于经济水平、城乡区域等层面研究此项影响路径的异同。实证分析是以2008-2020年为时间区间,将30个省份的相关消费数据作为数据集,结合面板分位数回归等科学计量方法,真正寻找出在网络技术高速发展过程中我国居民消费结构的变革过程。另外在探究样本数据集的过程中,还进行了分区域、分时段等差异化分析,进而挖掘更多数据价值的信息。结合以上分析方式及过程,本文有如下收获:第一,互联网基础资源发展迅猛,互联网用户与互联网普及率持续提升。第二,2008-2020年期间,互联网发展促进了我国居民消费结构升级。第三,分析互联网在中国的发展阶段,2013年是互联网高速发展期,互联网新兴业态层出不穷,对消费结构产生了深远的影响。第四,在网络技术发展过程中,互联网持续推动消费结构的升级,就推动效应而言,呈现出东部强于中部,中部又强于西部的趋势。综合理论和实证分析,验证了网络技术正面影响了消费结构的提升。基于此,下一步将继续搭建新兴网络技术平台,保障互联网高速平衡发展。增强物联网、区块链技术普惠度,降低区域间网络技术差异度及非均衡性。同时,重构生态型电商平台,提高销售额增长,拓展民众收入渠道,保障安全消费过程,增长民众实际购买力,实现互联网发展下的消费结构的优化和升级。
JHC购物中心餐饮业以客户为导向市场策略研究
这是一篇关于消费行为,客户定位,市场营销策略,商城餐厅的论文, 主要内容为餐饮行业的快速发展为购物中心餐饮业的成长提供了坚实的基础,随着百货、服装行业受电商冲击下降的厉害,消费者经济水平提高,消费方式与观念的转变,消费者行为也有了诸多改变,购物中心逐渐向休闲娱乐综合体中心演化,餐饮在购物中心的地位也逐渐上升。本文以购物中心餐饮行业客户为研究基础,以购物中心餐厅为研究对象,以扬州JHC购物中心餐饮行业为实践案例展开研究,在对消费行为数据和客户定位进行研究的基础上,构建基于消费行为数据找出客户内、外在属性,确定目标群体并定位,提出假设及提出相应的市场营销策略,并以JHC购物中心进行实证分析。JHC购物中心位于扬州新城西区,居润扬大桥及火车站至旧城区枢纽位置,在京华城路与文昌西路交汇处,是扬州商圈万众瞩目的商业新地标,由威京集团投资,其汇聚数百家国内外知名品牌,是大陆第一个以住宅群配合城市功能导向的购物中心。但其周边有诸多临近的购物中心,市场竞争残酷。随着周边JHC广场、五彩世界的开业,面对的挑战也越来越大。由此本文展开对JHC购物中心餐饮行业的客户进行调查,通过网上问卷调查、内部问卷调查、实地访谈形式,进行大量数据收集,研究JHC顾客群体的基本特征。本文对消费行为进行调研,从消费能力指数、消费习惯、消费需求、顾客满意度进行多角度剖析客户对“商城餐厅”运营的影响。实现对消费行为数据的分析,在对消费行为数据和客户定位进行研究的基础上,构建基于JHC购物中心消费者的行为数据找出JHC客户内在、外在、消费属性,再定位目标群体为影响型客户、稳定型客户、成长型客户,并运用“4R理论”研究如何制定市场营销策略,提出假设并提出相应的市场营销策略:关联、反应(品牌策略、产品策略、价格策略、宣传策略)、关系、报酬,为购物中心餐饮行业在实施市场策略提供系统的专业理论工具和借鉴,最终促进购物中心餐厅的发展。本文重点是研究消费行为,确定客户属性,从不同的角度剖析以客户为导向的市场营销策略对“商城餐厅”运营的影响,在此基础上构建基于客户为导向的市场营销策略基础,提出假设建立市场营销策略分析及保障实施的措施。本文提出相应的市场营销方案与策略可以为现实案例JHC购物中心餐饮业的发展给出合理建议,并为国内的商城餐厅提供很好的借鉴,缩小国内商城餐厅发展与行业需求标准、国外先进机制之间的差距,解决国内商城餐厅发展的难题,有效地指导商家认识到市场营销步骤,帮助商家树立正确的构思和谋划。
基于知识库的家纺智能推荐产品实践与研究
这是一篇关于家纺,消费行为,知识库,智能推荐的论文, 主要内容为传统的线下门店购买家纺的方式,因家纺产品的种类繁多,产品的展示需要占用大量的空间,增加了营销成本;因为导购员的素质水平参差不齐,所以很难满足消费者的需求。目前线上主流的推荐方式是依据关键词进行推荐,亦或依据消费历史记录进行推荐,推荐的产品往往很雷同,而且数量很多,往往会使消费者难以做出选择,也没法直观感受到产品与自己居住空间的匹配度。因此,需要一款智能推荐家纺产品的系统,帮助消费者选择满意的产品。智能推荐家纺产品包括家纺产品知识库、家纺选购审美行为法则和计算机算法。本研究通过对家纺消费行为进行系统研究,运用问卷调查和用户访谈方法,梳理出消费者购买家纺的一般步骤和消费行为特点,设计推荐流程。根据色彩搭配法则,通过消费者的色彩意象词实现消费者对产品颜色喜好的筛选,进一步缩小推荐家纺产品的范围。最后通过可视化界面,直观的展示所推荐家纺产品。通过有效性测试实验,将智能推荐与传统的网购方式进行对比,测试消费者购买家纺产品的满意度,验证基于知识库的智能推荐在解决消费者选购家纺方面的实效。计算机算法也是智能推荐的重要组成部分,因为现在已经发展得比较成熟,所以就不作为本文的研究重点。基于知识库的家纺智能推荐可以在一定程度上节省消费者购买的时间,直观感受家纺与家居环境的匹配度,从而使整个购买过程变得更为简便。对于知识库的研究是一个漫长的过程,由于新的品种不断被设计出来,家纺产品的知识库具有扩容性。而随着新一代人口的成长,产品知识库及筛选推荐法则将会不断地变化。
海南生鲜农产品电商顾客购买行为影响因素研究
这是一篇关于生鲜农产品电商,购买行为,影响因素,消费行为的论文, 主要内容为在互联网技术推陈出新、更迭迅速的时代,如何有效的提升生鲜农产品电商顾客的购买行为成为了电商平台及学术界重点思考的问题。论文首先使用文献分析法,选取王海萍(2008)构建的线上客户购买行为影响因素模型作为本文的模型框架,包括在线质量、便利性、吸引力、服务质量4个前因变量,顾客满意度作为中介变量,电商顾客购买行为作为结果变量,同时加入了消费者互动作为调节变量。其次,论文基于问卷调查的方式获取数据结果,主要从12家生鲜农产品电商平台中按照分层抽样的模式选取了417有效电商顾客样本。最后,使用统计分析法,基于问卷调查的结果来分析了电商顾客购买行为的差异性以及购买行为影响因素结果,通过本文的研究得到以下结论:(1)在平台类型上,B2C专业化生鲜电商平台和O2O社区化生鲜电商平台的电商顾客的购买行为力度最大;在平台规模上,其中海南地区平台的电商顾客购买行为力度最大;在生鲜农产品类型上,电商顾客对海南水果蔬菜的购买行为力度最大。不同性别的电商顾客的购买行为力度不存在显著的差异性;在不同年龄阶段中,20—30岁之间的电商顾客样本购买力度最大;在职业分布中,其中以个体户、自主创业的职业购买行为力度最大;在不同学历档次中,本科学历的电商顾客的购买行为力度最大;在网购年龄方面,网购年龄越长久、其购买行为力度越大。(2)生鲜农产品电商平台的在线质量、便利性、吸引力、服务质量等4个因素均对顾客满意度具备显著的正向影响关系,其中吸引力影响程度最大、便利性其次、最后是在线质量及服务质量;顾客满意度对电商顾客的购买行为具备显著的正向影响关系。消费者互动在顾客满意度对购买行为的影响过程中起到显著的调节作用,其中正向消费者互动结果具备明显的正向调节作用、负向消费者互动结果具备显著的负向调节作用。(3)基于实证分析结果,本文提出了完善生鲜农产品在线追溯体系及信息齐全度、提升生鲜农产品质量吸引力、提升生鲜农产品电商平台的使用便利性、健全平台网购服务体系、有效的引导正向消费者互动结果等建议来促进及提升生鲜农产品电商顾客的购买行为。本文的创新体现在:所选用理论模型有一定的创新、增加了消费者互动调节变量。但论文在研究中未考虑电商顾客对生鲜农产品电商平台的信任度、与平台之间的粘性度等因素对其购买行为的影响。因此下一步本文将加入平台信任度因素、平台粘性度等因素来加深分析研究力度,进一步完善生鲜农产品电商顾客购买行为的影响因素。
基于大规模电商数据的用户消费行为预测研究
这是一篇关于消费行为,用户细分,聚类分析,逻辑回归的论文, 主要内容为这些年以来,电商行业的发展非常迅速,人们主要的消费方式也逐渐变成了网络购物。虽然给消费者带来了便利,但仍然有许多问题随之出现,比如浏览时间太长,人们购物的转换率很低等等。为此,电子商务公司使用机器学习模型来分析消费者的行为并建立推荐系统以准确地推荐产品。消费者行为分析对于提高推荐系统的运营效率和提高消费者满意度至关重要。由于推荐系统的一些要求,比如说推荐得精确度高、运行系统时效高、用户使用的满意度高等,本文将根据数据分析、用户细分、特征工程、分类预测模型和影响消费行为因素分析等方面进行研究。以消费者行为数据为基础,构建预测模型。最常用的基于消费行为的客户细分是RFM模型细分方法。该模型以三个行为变量来区分客户。最近的一次购买日期到当前日期的时间间隔用R来表示,购买的次数用F来表示,在一段时间之内购物所花费的金额用M表示。但是这种传统的RFM模型在反映新老客户的各种属性以及购物行为的规律上的作用并不大。为了让这个问题得到避免,本文会在深入分析探讨传统的RFM指标的基础上再构建一种RFM细分模型,其中包含了三种类型10个指标,更加得详细,在反映分析客户情况上也会更加全面。首先将10个指标做一个因子分析,提取出三个影响因子出来。然后在提取出的这些因子的数据上进行聚类分析,可以把顾客分成四个类型,它们包含为以下四种,一:有一般价值的新客户;二:重要的新用户;三:一般价值的老用户;四:重要的老用户。最后分析了每类用户的消费行为特点。本文首先通过数据的预处理手段以及描述统计分析的方式去深入了解了数据的大体分布情形。在此基础上为特征的提取做了一些准备。然后再通过不同的各种角度来对用户、商品、商品类别三种维度特征和用户-商品、用户-商品类别两类交叉维度的特征进行构造。最后采用一些方式建立预测模型,比如逻辑回归、支持向量机还有随机森林模型。然后把训练集的相关模型拟合以及同测试集有关的验证进行比较之后,可以发现预测效果更加好的是随机森林。影响消费行为的因素是综合逻辑回归模型的系数和每类用户的特征进行分析的。根据不同的用户类别分别建立不同的逻辑回归模型,根据系数大小判断某一特征对消费行为的影响大小,最后对四种不同类别客户的影响因素进行了综合分析和比较,并提出了相应的有针对性的政策。本文详细表述了在电子商务行业推荐场景之中这种预测模型所具有的现实意义,并且对这种现象提出了许多建议。针对这种模型应该向哪一个方向继续进一步的提升进行了详细的思考讨论。
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