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。     

动态营销范式下中国服务业顾客满意形成机制研究

尝试分析两大营销范式涉及的多个变量:服务质量(硬质量、软质量)、顾客信任(销售员信任、服务商的信任)、感知价值、顾客承诺和总体满意,并展示它们之间的关系.同时,提出了一个整合模型并建立了反映以上变量关联的一系列假设,通过实证研究验证了消费者满意的结构方程模型(SEM).最后,为企业赢取顾客满意提出了建议.     

基于BtoC的电子商务企业构建顾客信任机制的研究

本文从我国Btoc电子商务的发展现状谈起,分析了BtoC电子商务信任问题的表现及原因,并在此基础上提出了一个Btoc电子商务信任模型,最后结合该模型阐述了Btoc电子商务企业提高顾客信任度的途径.     

拓展的NBD-Dirichlet模型及其在零售店选择研究中的应用

纯随机NBD-Dirichlet模型可以用来研究消费者的零售店选择行为(商店选择与购买频次),但是由于模型中没有协变量,所以无法对消费者的商店选择行为进行解释.本论文对纯随机模型进行了拓展,引入了解释变量,并应用拓展的模型对北京的消费者超市选择行为进行了实证研究.其中的主要发现为:(1)市场渗透率是超市经营的关键指标;(2)促销没有对消费者超市选择产生影响,但是它能够使顾客更多地惠顾超市;(3)家庭收入对消费者选择超市以及惠顾频次的多少均有显著的影响;(4)单次购买金额对消费者选择超市没有显著影响,但是它对消费者惠顾频次有负向的影响;(5)超市之间的价格差异较小,因此价格对消费者购物频次没有影响;(6)产品的齐全性对消费者超市选择有巨大的影响.     

消费者对电子商务企业信任建立过程中信息搜索体验的影响

中国的绝大多数网民并不从网上购物,其主要原因之一就是消费者对电子商务企业的信任不足。结合中国社会信任建立的基本特点,提出消费者对电子商务企业信任建立过程中信息搜索体验的影响机制概念模型和研究假设,通过电子商务企业网站开展问卷调查并收集资料,运用结构方程模型验证模型和假设。实证分析结果表明,信息搜索满意度通过感知的企业网站易用性、安全性和有用性影响消费者对电子商务企业的信任,这说明消费者对电子商务企业信任建立过程中信息搜索体验具有积极的影响,企业可以借以改善信息搜索体验满意度的方式建立消费者信任。     

消费者对电子商务企业信任保持过程中体验的影响研究

消费者对企业的信任不足是我国电子商务发展的一个重要障碍。本文以认知发生理论、自我知觉理论和技术接受模型为基础,结合我国社会信任建立特点,提出了消费者对电子商务企业信任维持过程中体验的作用机制概念模型及研究假设。现场收集调查数据,并通过结构方程模型检验模型及假设。结果表明,信息搜索满意度与网络购物满意度均通过感知的企业网站的易用性、安全性和有用性影响消费者对电子商务企业的信任。这反映了体验的满意度在消费者维持对电子商务企业的信任过程中具有积极意义,企业可以藉改善体验的满意度来维持消费者对本企业的信任。     

网络购物的消费者信任问题

C to C(Consumer to Consumer)指消费者与消费者之间的电子商务,是通过为买卖双方提供一个在线交易平台,使卖方可以主动提供商品上网拍卖,买方可以自行选择商品进行竞价.     

考虑影响因素的隐马尔可夫模型在经济预测中的应用

定量预测方法分为因果预测法和时间序列预测法,因果预测法利用预测变量与其他变量之间的因果关系进行预测,时间序列预测法是根据预测变量历史数据的结构推断其未来值。由于因果预测法只利用某个变量与其他变量之间的因果关系,但缺少描述变量自身时间序列结构的功能;而时间序列预测法只能描述变量自身序列的结构,但没有考虑其他相关因素的影响,因此本文提出基于观测向量序列的隐马尔可夫模型(HMM)预测方法,该方法能同时考虑变量自身序列结构以及相关因素的影响。首先介绍HMM基本理论;其次,在模型训练、隐状态序列估计的基础上,提出基于观测向量序列HMM预测算法;最后分别进行仿真实验和实证研究,结果表明该方法的有效性。     

移动电子商务下交易成本影响消费者感知价值的实证研究

在分析了移动电子商务下交易成本的主要构成后,论文提出了搜寻成本、评价成本、支付成本、风险成本对消费者感知价值影响的假设,构建了移动电子商务下交易成本对消费者感知价值影响的假设模型,采用结构方程模型方法利用样本数据对假设模型进行了拟合检验。研究结果表明,风险成本、支付成本、评价成本是移动电子商务下消费者网上购买商品的主要成本,均与消费者感知价值显著负相关,其中,风险成本与消费者感知价值相关程度最高,而搜寻成本对消费者感知价值的影响并不显著。此外,购物者的风险态度与其风险成本、评价成本显著正相关,通过对评价成本、风险成本的作用间接影响消费者感知价值。最后,依据研究结果,论文提出了促进我国移动电子商务发展的建议。     

结合 SUＲ 与因子效应原则的多响应质量设计

针对多响应的质量设计问题，本文结合似不相关回归(seemingly unrelated regression， SUＲ) 模型与因子效应原则提出了一种新的建模与优化方法． 该方法不仅结合 SUＲ 模型与因子效应原则筛选出各响应模型的显著性变量，而且运用多变量过程能力指数衡量了过程能力满足规格要求程度的水平． 此外，该方法还通过贝叶斯抽样技术考虑了模型参数不确定性和预测响应值波动对优化结果的影响． 首先，在 SUＲ 模型中针对每个变量设置了一个二元变量指示器以考虑因子效应原则，通过所构建的混合二元变量指示器修正了过程响应和试验因子之间的函数关系; 其次，通过计算混合二元变量指示器和模型结构的后验概率以识别显著性变量，从而确定最佳的模型结构; 然后，在此基础上结合贝叶斯抽样技术构建了一种新的多变量过程能力指数，并通过最大化所构建的多变量过程能力指数获得了最佳的参数设计值; 最后，实际案例研究表明: 本文所提方法不仅能够有效地筛选出多响应过程的显著性变量，而且能够获得最佳的参数设计值．     

B2C电子商务中基于D-S证据融合理论的推荐信任评价模型

B2C电子商务中成熟消费者推荐是增强新消费者信任的重要渠道.基于证据融合理论,提出一种B2C电子商务中的推荐信任评价模型,从消费者、商品、服务商及其网站、技术和人文环境等方面多视角地分析B2C电子商务中的在线感知信任影响因素,由在线感知信任影响因素建立成熟消费者的个体信任评价指标;对于一个新消费者,根据他熟悉的多个成熟消费者的个体信任评价,基于D-S证据融合理论,提出由多个成熟消费者的信任评价融合而成的推荐信任评价模型,将提出的推荐信任评价模型应用于实际B2C在线购物推荐信任评价.实验结果表明,该模型可以有效地描述新消费者的推荐信任评价过程.     

O2O模式下消费者购买决策影响因素社群关系研究

O2O是对传统电子商务的颠覆和创新，近年来发展迅速，但缺乏理论支持。为此，以消费者购买评价为视角，通过对O2O模式下影响消费者购买意愿因素的实证分析，论文提出了影响消费者购买决策的多构面要素体系。然后，采用社会网络分析法，构建了O2O模式下消费者购买决策影响因素社群关系模型。通过对社群关系模型的挖掘与提炼，提取了构面要素社群关系的子图与O2O模式下消费者决策行为模式。研究表明，与其他变量相比，电商知名度、感知商品质量、商品品牌在影响消费者购买决策的构面要素体系中处于支配地位，消费者在购买决策时，既协同考虑电商知名度与感知商品质量、商品品牌与感知商品质量、商品线上价格与感知商品质量，又统筹权衡电商知名度与商品品牌、商品品牌与商品线上价格。最后，依据研究结果，论文为电商O2O模式营销策略提出了建议。     

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。     

C2C环境下顾客初始信任的影响机制研究:网上购物经验的调节作用

本文基于网上购物经验不同的顾客,运用实证研究探讨了C2C环境下顾客初始信任的影响机制。结果表明,感知产品、感知信用评分和感知客户评论均显著影响顾客初始信任;网上购物经验显著调节感知产品和感知信用评分对顾客初始信任的影响,而对感知客户评论与初始信任的关系未起到显著调节作用。本文深化了顾客初始信任的理论研究,对网上店铺赢得顾客初始信任及顾客购买意愿具有实践意义。     

考虑退货风险的制造商双渠道供应链定价决策研究

针对事前不确定性导致的退货问题,从消费者行为出发,建立考虑定价差异和退货风险双重因素的市场需求函数,通过Stackelberg博弈模型研究四种不同市场需求情形在不同定价模式下双渠道供应链的最优决策。在数值仿真部分,对不同情形决策之间比较、供应链收益进行比较分析。研究表明：电子渠道销售价格与电子渠道的市场基本需求成正比,批发价和传统渠道销售价格与传统渠道的市场基本需求成正比,实体店体验服务水平和传统渠道的市场基本需求的关系（线性关系）则根据某些条件而定;退货风险对供应链决策的影响与定价模式、市场需求影响因素相关;制造商偏好于定价不相等模式,零售商偏好于定价相等模式;退货风险与定价差异对供应链成员收益的影响与定价模式相关,对整体供应链收益的影响与定价模式和退货率大小有关。     

基于TAM的移动证券消费者信任实证研究

电子商务环境下的消费者信任研究比较多,但是移动商务环境下消费者对交易型服务的信任研究相对较少。基于技术接受模型,以移动证券业务为研究对象,构建移动商务环境下的消费者信任模型,分析感知的易用性、感知的有用性、感知的安全、信息质量、便利性和信任倾向对移动证券信任的影响以及移动证券的信任、感知的易用性和感知的有用性对消费者使用意愿的作用。通过问卷调查,收集224份有效问卷,采用SPSS和PLS-Graph软件进行统计分析。实证结果表明,感知的有用性、感知的安全、信任倾向和信息质量正向影响消费者对移动证券的信任,感知的易用性和便利性对移动证券的信任没有显著影响,信任是消费者对移动证券产生使用动机的关键要素。最后,对移动证券的服务提供商提出对策建议并指出进一步研究的方向。     

基于好评返现和差评偏好的体验型产品两阶段定价决策研究

假定产品存在发布试销期与正式销售期,在销售商不采取好评返现与采取好评返现两种情形下分别建立考虑消费者差评偏好的两阶段定价决策模型,用KT方法得到相应的最优决策和利润,给出了销售商实施好评返现的条件。基于导函数分析方法与数值仿真技术,分析了好评返现与差评偏好对产品定价、销售商利润和消费者效用的影响,证实了好评返现下消费者重视差评信息的合理性,并针对消费者、平台和销售商提出了对策。研究表明:只有产品质量中等的销售商才会采取好评返现策略,其利润随产品质量的提升而先递增后递减;好评返现提高了销售商第二阶段的市场份额和售价,导致消费者效用损失;消费者越重视差评信息,实施好评返现的高(低)质量产品销售商越多(少),且销售商利润将下降;好评返现扭曲了评价信息的真实性,降低了消费者对在线评价系统的信任度。     

基于在线评级和评论的评价者效用机制研究

互联网中对产品和服务的评价越来越受到重视,因为评价能够消除消费者的不确定性,辅助其做出购买决策。大多数在线购物网站中用户的评价包括评级和评论。现有的评价反馈系统和评价研究往往只单独关注评价者之间的评级或评论,而忽略了两者之间的有机统一。评价者的评级并不一定反映评价者的真实评价,很多评价者更倾向于选择评论文本来表达自己的真实情感。本文以从淘宝网抓取的852071条评价数据为基础,通过分析评价者评级和评论之间的不一致性,结合RFM模型,考虑评级和评论两种信息形成的评价效用,提出了RFMA模型来计算评价者的总体评价效用。并据此对好的与不好的评价者进行区分,进一步为消费者的购买决策提供支持。通过对评价者的总体分析可以得出,本文提出的机制更加具有可用性和有效性。     

品牌和单品忠诚对在线消费者选择行为的影响研究

不同消费者对于不同品牌特性有不同的偏好和忠诚度,如果不考虑不同类型的偏好,不在消费者品牌选择模型中引入消费者的品牌忠诚或单品忠诚行为,将不能很好地刻画消费者购买行为的异质性和动态性,难以提高模型的解释力度。文章通过构建动态多项Logit离散选择模型,研究和鉴别在线渠道每一个消费者品牌忠诚因子和单品忠诚因子。研究发现,在线环境下消费者在可乐产品的选择上,不同的忠诚特性对在线消费者品牌选择的影响强度是不同的,其中单品忠诚对在线消费者品牌选择的影响最为显著,这不仅刻画了消费者购买概率的异质性,而且提高了模型的解释力度;不同的属性虽然会对在线消费者的品牌选择行为产生影响,但这种影响并不是孤立存在的,而是会受到其他属性或忠诚变量的影响而产生相应变化。