基于虚拟触觉视角的在线商品展示、在线互动与冲动性购买研究

基于虚拟触觉的角度,分析在线商品展示和在线互动对消费者冲动性购物行为的影响。在设计商品展示和虚拟触觉等变量的测量量表的基础上,建立了理论模型;然后通过市场调研收集数据,对量表所获数据进行了效度和信度分析,基于结构方程的方法对理论模型进行了实证检验。结果表明,在线商品展示和在线互动对消费者冲动性购买既有直接作用也有间接作用,其中虚拟触觉充当了间接作用中的不完全中介变量。     

基于心流体验视角的在线消费者购买行为影响因素研究

在线消费者处于虚拟的网络环境中,具有其独特的需求和行为特征,而"心流体验"理论在解释影响在线消费者行为的情感和认知因素方面有重要意义.本文将从"心流体验"视角探索影响在线消费者购物行为的因素.本文研究表明,网站设计维度、表现维度、消费者自身维度和网站内容维度都会显著影响在线消费者心流体验,从而导致消费者增加无计划的购买数量以及增强重复购买的意愿.     

影响网络购物相关因素的实证研究

网上购物已经成为消费者购买商品的重要渠道之一。然而研究表明,有大量消费者上网最终放弃了购买的想法。什么原因导致消费者放弃购买的决策？意愿是导致决策的根本原因。是什么影响了消费者购买意愿？本文以网络购物风险感知为切入点,结合我国网络购物的实际情况,研究消费者感知风险因素是如何影响我国消费者网络购买意愿。     

不同维度信任相互作用及对在线购物意愿影响研究

信任显著影响消费者对特定网站的购买意愿,许多学者分析信任对于购买意愿的影响,但大多都将信任作为单一维度的变量进行分析。将信任分解为能力信任、正直信任和友善信任3个基本维度,分析不同维度信任之间的相互作用及其对在线购物意愿的影响。通过在线收集191份消费者数据,采用三阶段最小二乘分析方法进行实证。研究结果表明,能力信任直接影响在线购物意愿,友善信任和正直信任并不直接影响消费者的在线购买意愿,正直信任通过与能力信任的相互作用间接影响在线购物意愿,友善信任通过作用于正直信任最终影响在线购物意愿。最后给出网站应如何分配资源和向消费者传达网站值得信赖的属性的建议。     

异地性对冲动性购买行为影响的实证研究

冲动性购买在商场和超市的零售中占有相当的比例,值得关注的是越来越多的消费者在异地发生冲动性购买,然而文献中对冲动性购买行为的研究大量是集中在对同城购买(常居地购买)的实证上,很少涉及以异地购买(非常居地购买)为实证对象的研究.显然这是两个不同的环境,消费者的购买行为是否会发生变化呢?原有的理论模型是否能够全面解释?基于此,论文提出了如下研究问题:异地性会对冲动购买行为产生什么样的影响?研究通过访谈和文献检索定义了异地性变量的四个维度:文化差异、时间压力、重购成本、购买压力.并以旅游者为实证研究对象,采用问卷调查和结构方程模型的研究方法探讨了异地性对冲动性购买行为的影响.研究发现,旅游者感知的文化差异、重购成本和购买压力与其冲动性购买意愿和行为呈显著的正相关关系;其中购买压力的影响最大,文化差异的影响次之,重购成本的影响相对最小.因此对零售商而言,针对异地消费者,基于加大购买压力感知的考虑,挖掘其家人和朋友的需求可能比挖掘其本人的需求更重要;基于加大文化差异感知的考虑,介绍商品的文化背景可能比介绍商品本身更重要;基于加大重购成本感知的考虑,有些商品原产地销售可能比在全国布店销售更好.     

升序还是降序？商品排序对在线购物车废弃行为的影响研究

电商的蓬勃发展使得网络购物车的容量不断增加,数字购物车除了拥有加入商品和结账的功能外,消费者还使用购物车的收藏商品、信息比较、促销凑单等多种功能。基于此目的,海量的商品被加入到网络购物车中,但是却并没有被“清空”,由此产生将商品滞留在购物车中的行为被称为在线购物车废弃行为。以往的文献研究了大量影响在线购物车废弃行为的前因变量,包括在线购物前决策阶段的平台感知因素、消费者主观因素、购物行为因素和产品因素等。但并没有从在线购物后决策阶段,即数字购物车内商品排序规则的视角研究对在线购物车废弃行为的影响,且缺乏对中介机制和边界机制的讨论。本研究立足在线购物后决策阶段,提出按商品加入时间排序（升序或降序）对在线购物车废弃行为的影响作用,验证了选择超载的中介作用,同时排除了遗忘和心理所有权的替代解释。通过一个访谈和两个实验室研究,结果显示,时间升序的排序方式缓解了消费者的选择超载问题,有效减少了在线购物车废弃行为。     

基于B2C电子商务平台的营销策略对折中效应的影响研究

本文以B2C电子商务平台为依托,着重针对商家营销策略对消费者选择商品时所表现出的折中效应的影响进行研究。在对消费者网络购物中选择不同类型商品时是否存在折中效应进行检验的基础上,分类探讨了不同类型营销策略对不同类型商品折中效应的影响。结果显示,消费者在购买便利品或购物品时都表现出折中效应;且价格策略和促销策略都会弱化消费者选择便利品或购物品时所表现出的折中效应;相对购物品,消费者在购买便利品时,两类营销策略对折中效应的影响程度更大;当消费者购买便利品时,与促销策略相比,价格策略会在更大程度上影响折中效应。基于以上分析,B2C商家应加大对便利品销售采取价格策略的频率和力度;提高提示性、比较性信息的可信度。     

在线商品的选择过载效应及调节定向作用研究

在线商品浏览购买转化率是平台商最为看重的指标.为此,在线商家非常重视规划选择商品、优化选择体验、促进选择决策、防止选择过载效应.在线商品选择过载效应是市场营销与电子商务领域重要的研究问题.研究一通过行为学实验与仿真方法,研究了选择集特征导致选择过载效应变化的规律;研究二通过行为学实验,研究了消费者调节定向在其中的作用.研究发现：1)在线商品选择集的理想程度与选项数目改变所导致的选择过载效应变化规律.在线选择集增多选项时,会在非理想选择集中产生选择过载效应,造成选择难度变大、选择放弃意愿上升、选择放弃概率提高;相对理想选择集的选择过载效应不明显;2)消费者调节定向在在线选择过载效应发生过程中具有调节效应.将选择过载效应的研究拓展到线上可以指导在线商家针对商品集的特征与消费者特性制定营销策略,降低选择过载效应,提高浏览购买转化率.     

社交网站虚拟礼品购物价值对购买意愿的影响研究

社交网站的流行使得虚拟礼品成为人们传情达意的新工具,同时虚拟礼品也是社交网站潜在的盈利手段之一。以有过虚拟礼品购买经验的消费者为样本,探讨社交网站环境下虚拟礼品的购物价值对购买意愿的直接影响,以及购物价值通过兴趣对购买意愿的间接影响。通过在社交网站上发放电子问卷和滚雪球的方式回收有效问卷303份,并采用多元线性回归对假设进行检验。研究表明:影响虚拟礼品购买意愿的购物价值包括理念、定制、便利和省钱,其中理念、定制和便利还通过兴趣的中介影响消费者的购买意愿。该结论为社交网站设计和利用虚拟礼品提供决策支持。     

在线购物观察学习的社会影响：基于自我报告和脑电实验的实证研究

网购过程中商品页面呈现的观察学习信息是消费者购买决策的重要信息来源。本文基于社会影响理论构建了累计销量和收藏人数两种在线观察学习信息影响消费者购买决策的理论模型,深入探讨两类信息对消费者购买态度、意愿和情绪的影响。通过自我报告与脑电实验相结合的研究结果表明：累计销量的影响属于信息性社会影响,积极和消极的累计销量信息对购买态度和意愿的影响是不对称的;EEG数据显示,信息性社会影响与消极情绪有关;收藏人数的影响属于规范性社会影响,它对购买意愿有显著的正向影响;EEG数据显示,规范性社会影响与积极的情绪诱发有关。研究结论揭示了两类观察学习信息的社会影响差异,对于商家及电商平台展开有针对性的促销策略都具有实际指导意义,同时脑电实验方法的应用为消费者行为研究提供了新的视角。     

Online bottleneck matching

We consider the online bottleneck matching problem, where $k$ server-vertices lie in a metric space and $k$ request-vertices that arrive over time each must immediately be permanently assigned to a server-vertex. The goal is to minimize the maximum distance between any request and its server. Because no algorithm can have a competitive ratio better than $O(k)$ for this problem, we use resource augmentation analysis to examine the performance of three algorithms: the naive Greedy algorithm, Permutation, and Balance. We show that while the competitive ratio of Greedy improves from exponential (when each server-vertex has one server) to linear (when each server-vertex has two servers), the competitive ratio of Permutation remains linear when an extra server is introduced at each server-vertex. The competitive ratio of Balance is also linear with an extra server at each server-vertex, even though it has been shown that an extra server makes it constant-competitive for the min-weight matching problem.     

Online maximum directed cut

We investigate a natural online version of the well-known Maximum Directed Cut problem on DAGs. We propose a deterministic algorithm and show that it achieves a competitive ratio of $\frac{3\sqrt{3}}{2}\approx 2.5981$ . We then give a lower bound argument to show that no deterministic algorithm can achieve a ratio of $\frac{3\sqrt{3}}{2}-\epsilon$ for any ??>0 thus showing that our algorithm is essentially optimal. Then, we extend our technique to improve upon the analysis of an old result: we show that greedily derandomizing the trivial randomized algorithm for MaxDiCut in general graphs improves the competitive ratio from 4 to 3, and also provide a tight example.     

Online covering salesman problem

Given a graph \(G=(V,E,D,W)\), the generalized covering salesman problem (CSP) is to find a shortest tour in G such that each vertex \(i\in D\) is either on the tour or within a predetermined distance L to an arbitrary vertex \(j\in W\) on the tour, where \(D\subset V\),\(W\subset V\). In this paper, we propose the online CSP, where the salesman will encounter at most k blocked edges during the traversal. The edge blockages are real-time, meaning that the salesman knows about a blocked edge when it occurs. We present a lower bound \(\frac{1}{1 + (k + 2)L}k+1\) and a CoverTreeTraversal algorithm for online CSP which is proved to be \(k+\alpha \)-competitive, where \(\alpha =0.5+\frac{(4k+2)L}{OPT}+2\gamma \rho \), \(\gamma \) is the approximation ratio for Steiner tree problem and \(\rho \) is the maximal number of locations that a customer can be served. When \(\frac{L}{\texttt {OPT}}\rightarrow 0\), our algorithm is near optimal. The problem is also extended to the version with service cost, and similar results are derived.     

Online coupon consumption problem

Nowadays, it is popular that the dealer makes profits by selling a kind of discount coupons, which can be used as money to purchase commodities with total cost less than or equal to the face value of the coupon. We can purchase a coupon at a price of 0<s≤1 times its face value and the number of potential purchasable coupons is a given integer l. The customer has the option to buy the goods by cash completely or by a discount coupon. However, each piece of goods can only use one coupon and the coupon used must have enough balance for the goods. The objective is to minimize the total cost for purchasing all the goods. In this paper, we reduce the problem to a special bin packing model. We consider the online problems for all 0<s≤1 and 1≤l≤∞. We present optimal online algorithms for all 0<s≤1 when l=∞ and l=1. For 2≤l<∞, we give both a lower bound and an algorithm, and show the algorithm is optimal for l=2. A preliminary version of this paper appeared in the proceedings of the 1st International Symposium on Combinatorics, Algorithms, Probabilistic and Experimental Methodologies, Lecture Notes in Computer Science. Y. Jiang supported by Natural Science Foundation of Zhejiang Province (Y605316). Z. Tan supported by Natural Science Foundation of China (10671177, 60021201).     

网络口碑决定产品命运吗——对线上图书评论的实证分析

网络口碑通过什么机制来影响体验型产品的销售?它主要通过知晓效应还是说服效应来影响消费者的决策?网络口碑的内生性在其中又起到了什么样的影响?本文运用真实的线上消费者评论数据来研究网络口碑对图书销量的影响。我们发现,内生性对于分析结果有显著影响。在考虑内生性后,网络口碑中评论分数对销量的影响消失了,而其影响主要来自于评论数量。这说明网络口碑主要通过让更多消费者知晓产品来促进销量,而说服消费者购买的作用并不显著。     

在线拍卖中的“托”出价研究

本文分析了独立的私人估价环境下最优保留价格与竞买人数之间的关系,纠正了最优保留价格与竞买人数无关的传统观点.在此基础上,讨论了卖者可能递交"托"出价的条件以及拍卖中只剩下一个竞买人时卖者的最优"托"出价.     

基于用户在线交易意愿的虚拟社区电子商务实证研究

虚拟社区电子商务的市场发展还在起步阶段,提高用户在线交易意愿是实现虚拟社区电子商务的关键。本文构建了以虚拟社区网站质量为前因认知变量,用户满意度和信任度为中介态度变量,社区用户黏度和用户在线交易意愿为行为因变量的影响关系模型。通过在线调查某虚拟社区用户并获得204份有效问卷,实证分析了虚拟社区网站质量对用户满意度和信任度的显著影响,证实了社区黏度是用户满意度与在线交易意愿影响关系的完全中介变量,但是用户信任度对社区黏度和在线交易意愿没有直接和显著的影响作用。本研究为虚拟社区电子商务发展及市场营销活动提供了相应的策略。     

在线投资行为的本地偏好:基于在线融资市场的实证研究

传统的市场交易存在本地偏好，交易双方的地理位置趋同。然而，在线众筹平台打破了空间局限，地理位置的影响理应比传统市场小得多。为此提出三个问题：（1）众筹投资行为是否存在本地偏好？以及不同层次本地偏好有何差异？（2）本地偏好对投资行为和项目融资效果的影响；（3）对投资者的本地偏好进行机理分析和理论解释。以Kickstarter为研究对象，从国家级、区域级以及微观三个层次，分别构建了本地偏好模型以分析用户投资行为。研究表明，众筹项目的投资行为存在本地偏好，投资者偏好投资距离较近的项目，并且三个层次的本地偏好呈现不同模式。戏剧类项目的投资意愿受本地偏好的影响最强烈，其次是食品类，影响最弱的是游戏类。对于投融双方的距离来说，戏剧类项目的平均距离最小，为1474公里；而游戏类项目的平均距离最大，达到4624公里。众筹投资的本地偏好具有叠加效用，即融资者在异地进行融资的话，可以获得更高的融资成功率。最后，从信息传递理论、心理学、行为学等角度解释了本地偏好存在的原因以及影响。本文丰富了互联网金融研究以及用户行为模式研究，从投资行为角度为众筹项目研究和实践提供了新视角。     

一类在线信息服务的收费

为了考察ICP企业的经济特性,我们可以将在线信息服务分为两类:一类具有消费方规模经济,即网络外部性;另一类则不具有网络外部性。本文研究不具有网络外部性的在线信息服务的收费问题,并得出结论:完全垄断情况下,收费将提高ICP企业的总利润,并有可能提高其信息供给率;同质情况下的寡头垄断竞争与完全竞争时一样,难以进行收费;质量有高低情况下的寡头垄断竞争,质量高的ICP将有可能得到更高的利润和更高的信息供给率,但前提是扩大与质量低的ICP之间的质量差异和对由此产生的成本进行有效压缩。