在线多重消费行为下的商品异质性特征研究文献综述

 2022-08-08 09:08

在线多重消费行为下的商品异质性特征研究

摘要:电子商务的快速发展改变了人们传统的购物模式,提供了极大的便利。与此同时,在线海量的商品伴随的多样化选择、难以满足消费者需求的商品推荐系统,又给消费者的购买决策带来了巨大的困扰。为了使消费者更加理性、快捷地购买到真正满足自己需求的商品,本文在阅读了国内外相关文献的基础上,通过解释并分析消费者的多重消费行为、商品异质性等内容,再配合问卷调查法、模拟实验法和实证分析三种研究方法对本次论文题目进行较为深入和全面的研究。研究结论为消费者提供了更加理性地购买商品的建议,也为电商企业、购物网站设计更科学与人性化的商品推荐系统提供一定的借鉴。

关键词:多重决策; 选择组块;异质性;

一、文献综述

1.研究背景

根据今年国家统计局发布的《中华人民共和国2016年国民经济和社会发展统计公报》得知,2016年我国互联网上网人数7.31亿人,其中手机上网人数6.95亿人,互联网普及率达到53.2%。而基于互联网技术的电子商务模式也得到蓬勃发展。结合中国互联网络信息中心发布的《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至去年12月,网络购物用户规模达到4.67亿,占网民比例为63.8%,使用网上支付的用户规模达到4.75亿,较2015年12月,网上支付用户增加了5831万人,年增长率为14.0%,我国网民使用网上支付的比例从60.5%提升至64.9%。其中,手机支付用户规模增长迅速,达到4.69亿,年增长率为31.2%,网民手机网上支付的使用比例由57.7%提升至67.5%。

一个个直观的数据更有力地证明了电子商务的蓬勃发展并逐渐走向成熟化,电子商务企业也开始利用“大数据”的天然优势,根据消费者的历史搜索信息、浏览信息,分析消费者的购物喜好,从开展开有针对性的商品推送,把信息的浏览者转变为实际的购买者,在满足消费者需求的同时,为其提供更精细、更个性化的产品和服务[1]。从商品成交额上看,电商企业的交易额的确有了成倍的增加,企业获得了巨大的利益。但从消费者的角度而言,电商企业通过挖掘和分析大数据而设计的商品个性化推荐系统推荐的商品与消费者的实际需求之间的匹配度还有一定的差距,需要从最基本和根本的方面,即不同商品本身的特性来做进一步改进和提升。

2. 国外研究现状

2.1多重决策与选择组块效应概念

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

以上是毕业论文文献综述,课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。