融合移动端用户序贯行为信息的OTA点击转化决策

提高点击转化和优化竞价排位对于第三方在线旅行社（OTA）获得广告代理佣金至关重要。移动端改变了用户在搜索引擎平台上的决策条件,但对于移动点击转化机理的认知仍较为模糊。文章采用德国一家OTA酒店预订移动端的数据,包括2295名用户,共15638条搜索记录,建立了融合个体序贯行为信息的动态贝叶斯推断模型,并使用MCMC方法进行求解。研究发现：该模型在预测性能上优于二项logit模型、支持向量机和随机森林。在移动搜索环境下,屏幕排位对点击转化的影响存在非线性的“U”型特征,其首因效应明显。移动点击转化概率随着酒店标价升高而提高,但用户在单个搜索结果列表中更偏好价格排序较低的产品。进一步的交叉弹性仿真表明,使用筛选器得到的自定义列表在降低点击转化的平均概率的同时还会提高决策的不确定性,过度个性化的移动端界面可能会扩大产品考虑集范围。     

在线评论与产品介入对虚拟购物车选择决策的影响研究——基于消费者介入理论

了解购物车放弃等"非购买"行为能丰富消费者决策行为理论,帮助电商制定个性化营销策略。消费者介入理论认为,产品介入取决于所耗的信息成本,目前研究对介入度过于定性与模糊。本文基于单品层级细分三种产品介入度：时间介入度,注意力介入度,关注介入度;考虑产品介入的时序依赖效应,在线评论对于购物车放弃的影响。本文以离散选择模型对购物车决策进行建模,结合京东商城点击流数据分析表明（1）时间介入度正向显著地影响购物车放弃和购买行为,但对后者效应更强。（2）对产品的注意力介入度越高,在购物车中放弃的可能性越低;但也会降低购买意愿。（3）产品的关注介入度与消费者放弃购物车行为的存在负向关系。此外,本文结合差评率的交叉弹性仿真,发现（4）高关注介入度的产品更易受差评率影响而放弃购物车;时间介入度和差评率两者正向平稳地影响放弃购物车可能性。本研究为个性化推荐系统和社交电商的在线评论管理实践提供了理论依据。