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本文提供理论模型分析网购拼单机制分别给销售者和消费者带来的影响,为销售者(消费者)的抉择提供参考。研究结果显示,当拼单价格和正常价格均很低时,销售者(消费者)无动机实施(参与)拼单机制。但随着正常价格的提高,拼单机制的营利能力(消费者剩余)会不断增大,进而激励销售者(消费者)实施(参与)拼单机制,并有会将低估价类型消费者驱逐出市场。这一结果从另一个方面反映了拼单机制的最终目标不是为了迎合低估价类型的消费者,而是为了吸引高估价类型的消费者参与交易。进一步地,在拼单机制有效实施的情形下,最优拼单数量、最优期望收益均与两种类型消费者估值比例密切相关。所以,在实施拼单机制过程中,应该有意识地对消费者进行细分,并挖掘不同类型消费者的私人信息,从而制定有效的拼单策略。 相似文献
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推荐系统能在电子商务中利用信息过滤技术为消费者推荐感兴趣的商品和服务。本文通过收集大量消费者网购调查问卷,问卷的信度和效度均符合数据分析的要求。首先分析了消费者的产品偏好、忠诚度等网购行为与其年龄、性别、地域等个人属性的相互关系,之后运用倾向得分匹配法(Propensity Score Matching,PSM)研究推荐系统对消费者网购支出的影响,同时使用工具变量法((Instrumental Variable,IV)对PSM研究结果进行稳健性检验。结果显示使用推荐系统的消费者网购支出比未使用的消费者高出14.7%,网购支出与受教育程度和收入水平呈正相关、与年龄呈负相关,城市消费者和女性更愿意使用推荐系统;同时统计分析表明推荐效果受电子商务平台中社交关系、互补产品、店铺声誉等因素影响。研究结果对评估推荐系统的经济效益、增强消费者忠诚度和提高商家营销的精准性等方面起到了重要作用。 相似文献
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本研究考虑了包括两个相互竞争的在线卖方和一个网购平台构成的网购供应链,假定在线买方对商品的需求受价格水平、质量诚信和广告宣传的影响,网购平台为两个在线卖方提供商品宣传的总广告位资源固定。基于上述假设,首先建立了三方博弈模型:网购平台为先行动者,两个在线卖方为后行动者,网购平台与在线卖方进行动态博弈,两个在线卖方进行静态博弈。然后通过模型分析得出:对于网购平台来说,最优的广告资源配置机制应使得广告位分配之比与在线卖方的需求增加效应之比正相关;在此前提下,该广告位分配机制有利于激励两个在线卖方增加各自的质量诚信投入;在广告位资源的总数固定的假设下,无论在线卖方是否预测到两者的竞争并不能提高各自广告位的分配比例,也无论网络广告的宣传效果有多大,该广告位分配机制均能激励两个在线卖方增加质量诚信投入。最后在数值仿真的基础上,以淘宝网购平台上的3C商品与化妆品的相关交易信息进行了实证分析,分析结果支持了博弈模型的分析结论。 相似文献