个性化推荐系统对消费者购买意愿的影响研究

摘要：随着电子商务的快速发展，电商平台逐步增多。为更好地满足消费者需求，提高消费者的购买意愿，个性化推荐系统在电子商务活动中得到普遍应用。本文从六个维度构建个性化推荐系统的具体关系模型，通过问卷调查与数据分析，对相关假设进行验证。研究结论表明信息编排、推荐方式、信息价值、价值时效和用户信任对消费者购买意愿存在正向影响，推荐强度与消费者购买意愿不存在显著相关关系。最后，提出电商平台改善个性化推荐系统的参考建议。

关键词：个性化推荐系统；购买意愿；影响因素；回归分析

引言

电子商务的发展改变了消费者的购买习惯，网购行为越来越普遍，但信息过载的现象也由此产生。面对多样化的产品，消费者需花费大量时间和精力去浏览和分辨商品信息。在此背景下，个性化推荐系统应运而生。用户在浏览或者购买商品时，个性化推荐系统通过用户的操作获取其需求与兴趣，并将适合的商品推荐给用户来满足他们的个性化需求。用户在浏览推荐的商品的过程中，能尽快找出满足自己要求的商品。本文从消费者的视角出发，通过分析个性化推荐系统对于消费者购买意愿的影响，以得到提高个性化推荐系统推荐质量的相关建议，更好地为消费者服务。

个性化推荐系统被国内外学者进行了多方面的研究[1] [2]。宿恺和刘寅[3]在研究中提出在个性化推荐系统中，用户在准备购买商品的过程中会付出一定的努力，用户在决定购买时会考虑付出与努力，用户会因此改变购买意愿。吴锦峰[4]认为个性化推荐系统对提高顾客满意度有积极影响，而顾客满意度不仅能提高消费者购买意愿，也是使企业提高盈利的重要指标，因此改进个性化推荐系统对企业有非常重要的意义。戴和忠[5]认为个性化的推荐服务可以培养顾客对网站的忠诚度，提高顾客的交叉购买力，从而增加商家的效益。本文在已有研究基础上提出从信息编排、推荐方式、推荐强度、信息价值、价值时效和用户信任六个维度分析个性化推荐系统对消费者购买意愿的影响。

1、研究假设

在电商平台中，个性化推荐系统提供的信息的编排会对其作用效果产生影响，恰当的信息编排对消费者来说是有效用的。因此，提出如下假设：

H1：个性化推荐系统信息编排对消费者购买意愿有正向影响。

个性化推荐系统在推荐信息时会使用不同的方式，推荐方式的不同会使造成的效果也不同。因此，提出如下假设：

H2：个性化推荐系统推荐方式对消费者购买意愿有正向影响。

个性化推荐系统对消费者购买意愿的影响研究

文／王虹

个性化系统的推荐强度主要包括推荐的频率和推荐的信息量大小，本文认为个性化推荐系统的推荐强度正向影响了消费者的购买意愿，即频繁多量的推荐强度能使消费者的购买意愿得到提升。因此，提出如下假设：

H3：个性化推荐系统推荐强度对消费者购买意愿有正向影响。

个性化推荐系统的主要功能是了解消费者需求偏好的信息以及向消费者提供合适的商品信息和建议，因此信息价值是评定电商平台个性化推荐系统是否具有价值的主要标准之一。较高的信息价值能使消费者的购买意愿得到提升。因此，本文提出如下假设：

H4：个性化推荐系统信息价值对消费者购买意愿有正向影响。

在电商平台的个性化推荐系统中，消费者需求的变化是随时存在的。个性化推荐系统所推荐的信息的时效也会发生改变。本文提出如下假设：

H5：个性化推荐系统价值时效对消费者购买意愿有正向影响。

消费者在进行购买行为时，大部分会选择其信任的电商平台。信任对消费者购买决策有较大的影响力，如果个性化推荐系统所推荐的商品总是不让消费者满意，那么消费者对该个性化推荐系统持不信任态度，消费者的购买意愿就会减弱。因此，提出如下假设：

H6：个性化推荐系统用户信任对消费者购买意愿有正向影响。

2、研究设计与数据分析

本研究的测量过程中均使用Likert scale。本次共回收问卷214份，其中有效问卷200份，收回问卷的有效率为93.458%。采用Cronbach’s Alpha系数来对各变量的信度分析进行检验，各个维度的信度系数都大于0.7，本问卷具有较高的可信度。个性化推荐系统的KOM值为0.821，大于0.7；Barlett球形检验的近似卡方值为2419.592，显著性概率为0.000，小于0.05，因此说明个性化推荐系统量表适合使用因子分析法。

2.1 相关分析

为了对假设进行验证，首先将问卷中的问题进行计算归纳，对个性化推荐系统的多个维度与消费者购买意愿的相关性进行分析，使用皮尔森（pearson）相关分析的方法对假设H 进行初步验证。**表明相关性在0.01上显著相关，由表1可知，在0.01的显著性水平下，信息编排、弹出式广告、社交渠道推荐、平台系统推荐、推荐强度、信息价值、价值时效和用户信任与购买意愿的相关性显著且均为正，即信息编排、弹出式广告、社交渠道推荐、平台系统推荐、推荐强度、信息价值、价值时效和用户信任与购买意愿呈显著正相关关系。

个性化推荐系统分析与设计

课程设计报告课程名称系统分析设计与开发方法课题名称个性化推荐系统的分析与设计专业信息管理与信息系统班级1002 学号201003110215 姓名黄天玲指导教师唐志航 2014年元月4 日

一、设计内容与设计要求 1．设计内容：见附录 2．设计要求： 1）．设计正确，方案合理。 2）．界面友好，使用方便。 3）．建模语言精炼，结构清晰。 4）．设计报告4000字以上，含建模语言说明，用户使用说明，UML建模图。 5）．上机演示。二、进度安排第十七周星期四下午：课题讲解，查阅资料、系统分析星期五上午：总体设计、详细设计第十八周星期一：建模，上机调试、撰写课程设计报告星期二下午：答辩附：课程设计报告装订顺序：封面、任务书、目录、正文、评分、附件（A4大小的图纸及程序清单）。正文的格式:一级标题用3号黑体,二级标题用四号宋体加粗,正文用小四号宋体;行距为22。

设计课题：个性化推荐系统的分析与设计一、问题描述：对网络购物个性化推荐系统进行分析与设计，对购物流程进行分析，对购物中关键环节进行设计，实现对商品的录入、显示、修改、排序、保存、销售、售后服务以及客户管理等操作实现推荐结果准确性、推荐结果多样性、用户交互度、系统界面设计、系统交互设计、推荐透明度(推荐解释)。二、功能要求： 1、用UML完成一个小型团购系统的分析、设计。 2、写出系统需求报告，说明系统的功能。 3、通过面向对象的分析和设计建立系统模型。 4、画出完整的用例图、类图、对象图、包图;及时序图、协作图、状态图、活动图；及组件图和配置图）三、建模提示： 1、使用Enterprise Architect 8.0建模。 2、使用 Ration Rose 或StarUML建模。四、其它对该系统有兴趣的同学可以在实现上述基本功能后，完善系统的其它功能，特别是售后以及客户关系管理。

在线客户评价对消费者购买意愿的影响研究

在线客户评价对消费者购买意愿的影响研究摘要 1 绪论在线口碑的产生源于互联网的迅猛发展，当消费者通过网络来搜寻和交流信息成为主流，在线口碑也成为学者和市场营销者关注的焦点。在线口碑是指消费者通过一系列的网络信息技术如电子邮件、在线论坛、新闻组、即时通信工具、讨论区等进行的所有在线交流沟通，可以运用文字、图片、声音、音乐、录影、Flash等数字化的传播形式，交流的内容是关于产品或服务的使用体验、功能等特性和供应商的各种信息的。相比于传统的线下口碑，在线口碑具有的众多突出优点极大地放大了口碑对消费者的影响力。企业若想在竞争激烈的市场中生存和发展，必须从战略的高度来看待口碑营销，控制口碑对消费者购买意愿的影响力并使之趋向对自己有利的方向。要想控制在线口碑的影响力，首先必须了解在线口碑的哪些特点会对消费者产生影响以及是如何影响的。这样才能在营销工作中有的放矢，取得最好的营销效果。本文研究的是在线口碑的一种主要形式——在线客户评论，考察在线客户评论本身的各种特征是否对消费者购买意愿产生影响以及这种影响是正面的还是负面的，构建并通过实验法验证了在线客户评论本身对消费者购买意愿的影响模型。在本文绪论部分，我们将要介绍本文的研究背景，提出研究问题与研究目的，然后进一步说明本研究的理论和实践意义。最后将介绍本文的研究方法以及文章结构和研究流程。1.1 研究背景口碑是一种非正式群体影响，是两个或多个人之间关于某个品牌、产品或服务的非商业的口头沟通。口碑一直以来都发挥着较大的影响力，互联网的发展又催生了在线口碑这一新的口碑传播形式，互联网将口碑影响力无限放大，使得在线口碑对消费者的影响力达到了无以复加的地步，因此，作为在线口碑的一种主要形式的在线客户评论更是企业应该重点关注的方面。 1.1.1 口碑传播的巨大影响或许每个市场营销人员都意识到口碑对市场是有影响力的，但是很少有人会理解这种影响力到底有多大。传统营销方式的影响可能不及口碑营销的千分之一，这是一个事实。试想，平均一个人每天接触200～1000条的营销沟通，包括电视广告、报刊广告、交通广播，公交、地铁、马路、建筑上的广告牌，营销人员，营销邮件，网络广告等等。但是大多数人并不会关注这些，偶尔关注某一条信息可能仅仅是因为好奇，并不一定会导致购买。但是，如果一个朋友向你推荐了一本书、一部电影或其他产品，你可能会采纳他的建议。口碑传播独有的特征决定了其巨大的影响：（1）高相关性和完整性口碑信息来自于其他消费者的亲身体验，所以与消费者具有更高的关联性；而且与卖方提供的信息不一样的是，口碑信息会全面的反映产品的相关信息，不仅包括产品自身的属性，还包括体验、使用经验等，更重要的是正面与负面的信息都会有。所以，消费者都更关注口碑信息，因为它具有高的相关性和完整性。（2）传播媒介是最可信的在消费者心目中，相同的消费者是与自己同一阵营的，而广告和营销人员都是站在公司利益角度的，他们所传达的信息在消费者看来并不值得信赖。而不论是线下的还是在线的口碑信息，都是与公司独立的消费者发布的，他们的描述和评论会比较客观。而且随着科技的发展，信息的沟通更加流畅与公开，消费者可以很容易对商品评论进行大范围的搜索，以便得到更加公正和完整的信息。因此，口碑可以说是可信度最高的传播媒介。

基于线索利用理论的消费者购买意愿研究

基于线索利用理论的消费者购买意愿研究摘要：由于服务行业产品的特殊性，没有实体产品，提供的是无形的服务，所以对于它的测量和研究就会有难度，并且许多学者都是从企业的角度出发，研究消费者对产品质量的评价并进行量化研究，但是很少有从消费者角度来研究，文章通过对国内外学者利用线索利用理论对感知质量的研究线索因素进行梳理，利用线索利用理论对感知质量及消费者的购买意愿进行了研究。关键词：线索利用理论；购买意愿在经济全球化的今天，企业面临的挑战和机遇并存，企业要想在竞争激烈的市场中获得持久的竞争力，除了实施全面的质量管理体系来提高产品质量外，更重要的是从消费者的角度出发，了解消费者对产品和服务质量的评价，而这个评价是由消费者感知的，进而熟悉需要在哪方面做努力可以提高消费者的购买意愿。由于科学技术的快速发展，产品更新速度如此之快，关于产品的知识变得越来越复杂，而对于消费者而言，在选择产品时由于精力，时间的限制，不可能获得产品的所有的信息，消费者也就不能对产品质量做出客观的判断，所以消费者多数情况下是利用外部线索来判断产品质量，国内学者对于利用线索利用理论对感知质量的研究不是很深入，研究的范围也很狭窄，仅限于一些实体的产品，对于像快递业这样的服务行业研究还是空白，所以利用线索利用理论对快递业的质量感知以及消费者购买意愿的研究还是很有必要的。本文通过对国内外文献的梳理，总结出国内消费者对购买快递业产品时对服务质量评价的线索构建本文的理论模型。 1 购买意愿的相关研究 1.1 购买意愿的含义购买意愿是指消费者对商家的一种忠诚的表现，是对商家商品的持续购买的意愿。消费者的态度是由认知、情感和行为意愿三个成分组成的。学者们研究购买意愿，主要集中于争论购买意愿能否预测消费者未来的购买行为。Dodds，Monroe，Grewal（1991）经过分析研究，给出了购买意愿的定义，即消费者购买某一产品的主观可能性。Fishbein和Ajzen（1995）认为，消费者的购买意愿对某一特定产品或品牌的主观倾向，并且已经被证实消费者购买意愿可以作为预测消费者行为的重要指标。综上所述，消费者购买意愿具有以下的几个特点：一是购买意愿具有主观性，是消费者内心的活动，并且受外部因素的影响，如品牌形象，口碑，价格等，最后结合自身内部因素最终决定购买意愿。二是购买意愿导致购买行为，购买意愿是购买行为的前置因素，即购买意愿最终决定购买行为。各个学者对于消费者购买意愿的表达不同，但是都一致的认为消费者购买意愿就是消费者购买某种产品的概率和可能性，购买意愿被用来预测消费者的购买行为。

个性化推荐系统研究综述

个性化推荐系统研究综述【摘要】个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值，而且也是一个非常值得研究的科学问题。给出个性化推荐系统的定义，国内外研究现状，同时阐述了推荐系统的推荐算法。最后对个性化推系统做出总结与展望。【关键词】推荐系统；推荐算法；个性化 1.个性化推荐系统 1.1个性化推荐系统的概论推荐系统是一种特殊形式的信息过滤系统（Information Filtering），推荐系统通过分析用户的历史兴趣和偏好信息，可以在项目空间中确定用户现在和将来可能会喜欢的项目，进而主动向用户提供相应的项目推荐服务[1]。传统推荐系统认为推荐系统通过获得用户个人兴趣，根据推荐算法，并对用户进行产品推荐。事实上，推荐系统不仅局限于单向的信息传递，还可以同时实现面向终端客户和面向企业的双向信息传递。一个完整的推荐系统由3个部分组成：收集用户信息的行为记录模块，分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块，其中推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。 1.2国内外研究现状推荐系统的研宄开始于上世纪90年代初期，推荐系统大量借鉴了相关领域的研宄成果，在推荐系统的研宄中广泛应用了认知科学、近似理论、信息检索、预测理论、管理科学以及市场建模等多个领域的知识。随着互联网的普及和电子商务的发展，推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到了越来越多研究者的关注。ACM从1999年开始每年召开一次电子商务的研讨会，其中关于电子商务推荐系统的研究文章占据了很大比重。个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。最近的迅猛发展，来源于Web210技术的成熟。有了这个技术，用户不再是被动的网页浏览者，而是成为主动参与者[2]。个性化推荐系统的研究内容和研究方向主要包括：（1）推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾的研究；（2）推荐质量研究，例如在客户评价数据的极端稀疏性使得推荐系统无法产生有效的推荐，推荐系统的推荐质量难以保证；（3）多种数据多种技术集成性研究；（4）数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用问题，基于Web挖掘的推荐系统得到了越来越多研究者的关注；（5）由于推荐系统需要分析用户购买习惯和兴趣爱好，涉及到用户隐私问题，如何在提供推荐服务的

消费者购买心理研究外文翻译文献

消费者购买心理研究外文翻译文献 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 译文：台湾消费者与美国消费者服装购买心理差异的研究摘要本文通过对119名台湾女大学生和美国女大学生服装购买意向和心理差异进行问卷调查，得出两国女大学生消费者在购买服装时心理决策过程的异同。在本次服装消费购买的意向和心理调查研究中，采用了12个比较常见的影响消费者服装购买决策的评价标准因素，每个因素按重要性依次有7个可供选择的标度，这12个因素分别是：服装面料、穿着舒适性、服装尺寸是否适合、服装缝制质量、服装制造商在行业内的地位、服装色彩、他人的评价、服装品牌、是否适合在校园穿着、服装价格、服装款式、搭配自己原有的服装。问卷调查表明，

在影响自身服装购买意向和评价的标准上，台湾和美国的女大学生两个不同群体的评价标准是非常类似的，可见购买意向的形成标准具有普遍性。此外，在上述十二项影响购买意向或在购买时考虑的因素中，服装的尺寸是否适合被认为是最重要的标准。本文还对这两个不同的群体进行跨境比较从而得出比较研究的结论，着重提供了在消费者的购买决策过程中对消费者的购买意向会产生重要影响的信息，从而有助于服装品牌和制造商在市场营销中运用这些信息从而制定和发展国际营销战略。关键词消费者行为；消费者购买决策；评估标准；跨境正文美国商品和商品服务在国际市场份额中的不断增长对美国经济的影响越来越大，为了在国际市场上获得进一步的成功，调查评估是非常必要的：即不同国家和地区的消费者对于美国的商品和商品服务到底是如何评价和如何进行衡量的？通过数年来多次广泛采样和调查研究，消费评估的模式模型已经初步制定，用以对消费者的购买意向和心理提供一个框架性的指导，并藉此预测消费心理学和行为学的复杂性。该模型系采用恩格尔、柯莱特、米尼阿德模式的消费决策来构建的（即恩格尔，布莱克威尔及米尼阿德于1995年提出的EKM模型），该EKM模型包括四个阶段的消费决策行为：（1）消费信息的获取；（2）消费信息的处理；（3）消费的决策过程；（4）模型中的变量影响决策过程的模式；在模型中，给出消费信息的获取阶段之前，个体需要形成消费需求的意向，这一意向导致其认为自身有必要进行相关的此项消费，一旦对于自身需要进行此项消费的意向形成，则个体即开始通过收集和搜索来获取消费的相关信息，“所谓的信息处理，其宏指涵盖的消费进程，包括信息的获取、对所获取信息的评估和判断，对评估判断完成后的相关信息进行储存、以及在进行具体的消费行为时重新从储存的信息中进行提取”（恩格尔等1995年发表的相关论文，第472页）。据此，消费信息的处理阶段有如下五个步骤：消费者对于该信息的首次接触，对于该信息的关注，进一步的理解，接受该信息所包含的内容，并最终保留该消费信息。而决策过程的阶段则有如下六个步骤：对自消费需求进行认可、开始搜索信息、在购买前对信息进行评估、购买行为决定、具体的消费行为和购买后对发生的消费行为的评价。而变量影响决策过程分为三类：一、环境造成的影响；二、个体间的差异造成的影响；三、心理决策过程差异造成的影响。这其中，环境因素包括消费者所处的文化氛围，所在的社会阶层，消费者的个人经历，消费者的家庭境况；而个体间的差异则包括消费者可利用的资源，消费的动机，消费者的知识，对于消费的态度，消费者的人格，价值观念和取向以及生活方

广告诉求对消费者购买意愿的影响

广告诉求对消费者购买意愿的影响摘要：广告诉求俗称“卖点”，总是力争强调某一产品或服务的亮点。诉求方式并不是一成不变的，而是随时随地需要根据实际情况灵活变换不同的形式.有时候因为不同类型的消费群体，有时候满足人们不同消费心理的的需要，有时候又要结合很多原因。它体现了整个广告的宣传策略，是广告宣传的着重点，经常是广告成败关键所在。正确理解广告诉求对人们购买意愿的影响，激发消费欲望，促进产品销售，消费者购买行为就近在眼前了。本文主要采用文献参考法，案例研究法，归纳分析法来研究广告诉求中研究最亟待解决的问题：在不同类型的消费人群中，面对不同的消费心理如何采取合适的诉求方式，最大限度的激发消费者的消费欲望，完成消费行为。研究证明，不同消费心理，不同消费结构的人们对广告诉求点取舍点不同。不同的消费心理不同的消费群体能采用适合的诉求方式，可以促进人们物质文化生活的发展，让消费者的物质文化生活得到最大化满足。 Advertising appeal commonly known as selling points,it is always emphasized the window of a product or service .Appeals is not invariable ,And the tansformation of the need to flexibly according to actual condition at any time different forms. Occasionally,for different consumer groups in order to meet people is psychological needs ,sometimes combines with a lot of reasons. It embodies the whole advertising propaganda way ,is the key of the advertisement ,often is the key to a succeddful advertisement.Correct understanding of the influence of advertising appeal to people purchase intention,stimulate consumption desire ,promote product sales,consumer buying behavior is just aroud the corner.This paper mainly adopts the literature reference method, case method, inductive analysis method to study advertising appeal to the most pressing problem: in different types of consumers, in the face of different consumption psychology how to take appropriate way of appeal, maximum limit arouse consumers' desire to consume, to complete the consumer behavior. Research proves that different consumption psychology, people of different consumption structure of advertising appeal point cut-off point is different. The consumption psychology of different consumers fitness using suitable law approach, can promote the development of people's material and cultural life, make consumers maximize meet the material and cultural life. 关键词:广告诉求马斯洛需要层次理论消费群体结构消费心理导论一.本课题的研究目的和意义（1）研究广告诉求对消费者购买意愿影响的目的消费者本身就是一个千差万别的群体，不同结构的消费人群有着不同的消费

个性化推荐系统的文献综述

个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究一、引言随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。二、个性化推荐系统概述个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。 1995年3月，卡内基梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher，斯坦福大学的Marko Balabanovic 等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。同年8月，麻省理工学院的

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研究消费者重购意向形成影响因素与作用机制时间:2010-04-06 14:55来源:未知作者:罗晓光马文超维系老顾客，满足顾客的期望，不断增加顾客的重购行为对企业提高市场竞争力具有非常重要的意义。顾客满意、顾客的品牌偏好、顾客的多样化追求倾向、替代品的吸引力和顾客感知的转换壁垒是影响顾客重购的主要因素。同时，在此基础上模仿了电子技术中的并联回路 (本论文仅供参考，如需转载本文，请务必注明原作者以及转载来源:论文图书馆 https://www.360docs.net/doc/b811137874.html,) 摘要：维系老顾客，满足顾客的期望，不断增加顾客的重购行为对企业提高市场竞争力具有非常重要的意义。顾客满意、顾客的品牌偏好、顾客的多样化追求倾向、替代品的吸引力和顾客感知的转换壁垒是影响顾客重购的主要因素。同时，在此基础上模仿了电子技术中的并联回路，建立了影响因素的作用机制模型。关键词：顾客重购意向；顾客满意；替代品的吸引力；转换壁垒 Abstract: It is very important to satisfy, maintain and spur customer in order to realize more repurchase behavior for the improvement of enterprises’ competitiveness. The paper analyzes the factors and mechanism influencing consumer repurchase intention, and finds the model involving customer satisfaction, customer brand preference, customer varied seeking intention, attractiveness of alternatives and customer perceived switching barriers ,etc. 一、引言随着市场竞争的加剧，维系老顾客、促使现有顾客作出重复购买决策对企业的重要性越来越得到企业和营销理论界的重视。美国一家策略咨询公司的研究表明当顾客保持率上升5%时，企业的利润可以增加25%到85%。企业在制定市场营销战略和策略时，针对顾客重购行为的特点，把握住关键的环节，将会更合理地利用所拥有的资源，以最有效的途径满足和超越顾客的期望，获得顾客忠诚，并不断增加顾客的重购行为。虽然根据顾客忠诚理论，顾客的重复购买意向（即顾客的意向忠诚）不会必然的形成重复购买行为（行为忠诚）。但在消费者行为的研究中已经发现顾客的行为意图与实际采取的行动有相当大的差距[1]，消费者的重购意向仍然具有非常重要的意义。重购意向是重购行为的基础，马丁?菲舍比（Martin Fishbein）的理性行为理论模型指出“态度决定购买意向，而购买行为是某种特定购买意向的结果”。国外学者的研究已经证明可以通过重复购买意向来预测真实的重复购买行为[2]。为获得顾客忠诚并不断增加顾客的重购行为，企业所制定的市场营销战略和策略应能够引导顾客形成重购意向。笔者将以顾客购后行为理论、顾客忠诚理论和顾客满意理论对消费者重购意向形成的影响因素进行分析并研究其作用机制，以期为企业提供借鉴与参考。

经济学毕业论文《消费者体验对消费者购买意愿的影响研究》

消费者体验对消费者购买意愿的影响研究摘要：经济的发展导致消费环境的变化,并直接引发消费者消费结构、内容、形式、价值目标等方面的变革，形成全新的消费方式。当今新经济的时代,消费者的需求也开始朝着更高层次发展,企业抓住消费者的心成为企业主要思考的战略。体验式营销的提出顺应了这种趋势的发展,成为许多企业的营销利器,它能够满足消费者对于差异化产品的需求,成功帮助企业吸引住了消费者的目光,弥补传统营销的不足,培养了更多的忠实顾客,更好地树立了企业文化,帮助企业在激烈的竞争中取得了市场份额。那么到底什么是体验、什么是消费者体验、消费者体验对消费者购买意愿的影响又是怎样的？本文通过理论和实证相结合的方法，对**公司客户采用问卷调查，对收集到的数据进行分析，得出消费者体验有助于提高消费者购买意愿的结论。关键词：体验；体验营销；消费者购买决策；**公司导言美国未来学家阿尔文·托夫勒(1970)在《未来的冲击》一书中提出“正是这种汇合了的压力—来自消费者的压力和希望经济上升的人的压力—将推动技术社会朝着未来体验生产的方向发展”，之后战略地平线LLP顾问公司的创始人派恩和吉尔摩 (1998)在《哈佛商业评论》中将这种方向进一步阐明为“体验经济时代的来临”。与此同时,企业界也很快对这种变化做出了反应,比如惠普公司开展TEC(全面客户体验),微软引入XP(体验),国内的联想集团也提出类似的经营理念等等。 1．选题的目的和意义进入二十一世纪,由于经济、科技的飞速发展,物质文明不断进步,消费者生活水平大大提高,随之而来的是产品和服务日益同质化与消费者需求多样化与个性化的矛盾。“体验营销”由于其经济提供物—“体验”因素的融入使得产品增值,“体验”也因而成了新的价值源泉。体验营销是一种为体验所驱动的全新的营销方式,通过为顾客创造美好的、值得回味的顾客体验,满足了顾客的精神需求,为顾客创造了新的价值。同时,营销环境的演变、行业竞争的加剧、顾客行为的变化使顾客价值又有了新的内容,加之体验成为顾客价值的重要驱动因素,体验营销便作为新的价值营销模式登上舞台。

消费者购买意愿文献综述

消费者购买意愿文献综述引言购买意愿(Purchase Intent)是指消费者购买某个产品的主观概率或可能性，所以购买意愿体现了消费者看待商品的主观性态度，也反映了消费者对某种商品做出购买决策的概率大小。Ajzen 认为，意愿是行为发生的前提，是准备发生行为的决定。购买意愿是购买行为发生的前提，是购买商品之前的决定，因此，可以通过衡量购买意愿预测消费者购买决策。购买意愿分为正向意愿和负向意愿，正向行为意愿表示消费者对某个商品的购买可能性较大，反之，购买的可能性就较小。对于消费者而言，其要先产生消费者购买意愿，才能够产生消费者购买行为，因而，全面探索研究消费者购买意愿，全面把握进一步提升消费者购意愿的途径，才能够进一步激发消费者的购买行为，促进产品或者服务的市场营销质量与效率的提升。因而，全面探索研究消费者购买意愿问题，具有重要的研究价值与意义。一、消费者意愿的理论依据意愿是预测个体行为的重要因子之一，Eagly 和Chaiken（2016）认为“意愿是一种不同于个体态度的主观倾向，是个体实施某一行为之前有意识的动机”。Fishbein 和Ajzen（2015）指出，态度和意愿不同，预测个体是否会实施某一行为，不能根据个体支持或否定的态度，而是由他是否有采取行为的意愿决定，因此要预测消费者行为，必须要了解消费者的意愿——企业需要了解消费者如何做出购买决策，以及如何利用市场营销和操作工具对消费者购买意愿产生影响。从这个角度来看，消费者购买意愿可以被用来预测消费者消费量，代表消费者购买的可能性。

二、网络消费者购买意愿的研究现状陈毅文,马继伟（2016）认为，与传统购物模式相比，网络消费者的购买意愿同样是指消费者购买某个产品的主观概率或可能性。但是由于网络消费者的购物环境和方式均产生了变化，网络消费者的购买意愿也有其自身的特质。网络消费者主要是通过浏览网店和与卖家交流等虚拟渠道获取商品或服务的信息，很多虚拟因素会影响网络消费者的购买意愿。因此，网络消费者的购买意愿是指消费者通过网络购买某个商品或者服务的可能性。三、消费者购买意愿的影响因素研究现状梳理目前，国内外专家学者在全面研究消费者购买意愿的影响因素基础上，发现在购物环境下，对消费者的购买意愿产生影响的因素，主要包活以下两个方面：（一）影响消费者购买意愿的卖家因素研究 Arun (2016)发现研究影响消费者购买意愿的因素不仅包括卖家提供的产品属性（商品的质量和价格），卖家的服务质量也会显著影响消费者的购买意愿。他指出，可以从信息可靠性、相应及时性以及物流配送和售后服务这几个方面评家店家的服务质量，较高的服务质量可以帮助消费者提高购买效率，并且使消费者没有后顾之忧，交易成本降低。因此，他认为，店铺提供的服务质量对消费者的购买意愿具有正向影响。刘洪研究消费者满意时，发现服务质量对消费者购买意愿有较大影响，服务质量主要表现在交互及时性、订购便利性、配送快捷性和网页合理性等方面，并将上述四个因素作为四个变量，研究结果表明，配送速度、网页合理性会显著正向影响消费者购买意愿。孙若凡（2016)研究消费者网购意愿的影响因素时，从网站和网站卖家两个方面建立模型进行研究，发现在C2C环境下，消费者对网站方面的感知风险直

浅谈企业社会责任对消费者购买意愿的影响

摘要企业社会责任是企业成长发展中的重要问题，越来越多的中外学者关注这一问题，基于阐述意愿与行为之间关系的理性行为理论，融合顾客感知质量，与企业声誉，本文构建了企业社会责任对消费者购买意愿的概念模型，并进行检验；探索企业社会责任，各维度对消费者的购买意愿的影响程度，以及产品感知质量，企业声誉作为中介变量的合理性。研究表明企业社会责任各维度对消费者购买意向的正向影响存在差异，产品感知质量与企业声誉在企业社会责任对消费者购买意愿的影响中起到了中介作用，理性行为理论在企业社会责任对消费者购买意愿购买机制研究中运用的合理性。关键词：企业社会责任；产品感知质量；企业声誉；消费者购买意愿

目录一、引言 (3) 二、相关文献回顾和理论假设 (3) (一)相关文献回顾 (3) (二)理论模型及研究假设 (4) 三、量表设计与样本数据 (5) （一）量表设计 (5) （二）数据收集 (5) 四、数据分析及假设检验 (5) （一）量表的信度和效度检验 (6) （二）相关分析 (6) (三)假设检验 (6) 五、结论与启示 (8) （一）结论 (8) （二）启示 (8) 六、参与文献 (9)

浅谈企业社会责任对消费者购买意愿的影响一、引言：随着社会的进步，企业社会责任已经由一种理论研究转变成企业的现实行为。环境问题，贫富差距，毒奶粉，三聚氰胺，地沟油，瘦肉精一连串的社会问题，不能只0依靠政府，学者，公众来解决，企业不免被推向了风口浪尖，企业是否主动承担社会责任，在当今时代已不再有选择的余地。目前，国内外主要关注企业社会责任行为影响消费者对企业产品的评价和购买意愿，研究表现，消费者的购买意向与企业不承担社会责任的行为是负相关关系，而与企业承担社会责任的行为是正相关关系，并且良好的企业社会责任能够使得消费者一定程度上不变价格的影响而支持企业的产品。虽然，一般的研究都支持企业社会责任将促进消费者的购买意愿，但有很多研究表明这两者之间的关系非常复杂，许多学者认为不能单从绝对承担或不承担企业社会责任角度研究，而更应该关注企业履行社会责任的相对水平与消费者购买意愿之间的关系。常亚平（2008）等的研究证实消费者可能会抵制不履行社会责任的企业，并支持履行社会责任的企业，但当这种支持要付出代价时，其力度则会明显减弱，另外有很多学者的研究表明，企业社会责任与消费者购买意愿关系受到消费者信任度与支持度、消费者归因、企业履行社会责任的层次类型等方面的影响。总之，国内外的相关研究表明，企业社会责任对消费者的购买意愿确实存在着显著影响，但是，对企业社会责任为什么和通过什么途径影响消费者的购买意愿以及企业社会责任的各维度对消费者意愿的影响程度的研究仍十分有限。基于此，本文试图在以往研究的基础上，借鉴理性行为理论，将消费者对产品的感知质量和企业声誉作为连结企业社会责任行为和消费者购买意愿之间的桥梁，且实证方法揭示基于消费者视角的企业社会责任包括的内容，检验消费者视角的企业社会与消费者购买意愿的关系，以期为提高企业社会责任效益提供指导和建议。二、相关文献回顾和理论假设（一）相关文献回顾企业社会责任的实质在于说明企业是仅仅追求利润最大化。还是除此之外也包括其他责任需要承担。自企业社会责任概念提出后，学者们进行一番争论，并且最终在理论上得出企业社会责任不仅仅是利润最大化的经济目标的结论。但企业社会责任到底包括哪些内容，目前仍未统一。美国经济发展委员会将企业社会责任定义为“三个中心圈”sethi（1975）将企业社会社会责任概括为社会约束、社会责任、社会响应的“三维模

关于网络团购中影响消费者购买意愿的因素的研究

关于网络团购中影响消费者购买意愿的因素的研究石馨 3 朱璐璐 6 摘要：关键词：网络团购；感知成本；感知价值；感知风险；购买意愿一、引言自2010年以来，网络团购已经成为在中国网民中流行的一种新型消费方式。互联网的普及和网民规模的扩大为网络团购提供了良好的发展契机。《2012年度中国网络团购市场数据检测报告》显示，截至2012年底全国团购网站累计总数高达6177家；2012全年，我国团购市场参团人数呈现“N型”走势，随着行业整合态势渐明、移动互联网迅速普及，第四季度参团人数开始恢复，年末12 月参团人数激增至6000万。2012全年，团购市场（含聚划算）成交规模达到了348.85亿元，而这一数字在2011年仅为216.32亿元，同比增长61%。网络团购，是指一定数量的消费者通过互联网渠道组织成团，以购买同一种商品。这种电子商务模式可以称为C2B(Consumer to Business），和传统的 B2C、C2C电子商务模式有所不同，需要将消费者聚合才能形成交易，需要有即时通讯（Instant Messaging）和社交网络（SNS）作支持。团购网站的发展趋势，很大程度上取决于消费者的购买意愿。国内外对于网络团购消费者购买意愿的的影响因素的研究较多，各种文献中总共提出了70 多个影响变量，主要涉及产品特征、情景特征、消费者个性特征、感知风险、感知不确定性、感知价值等。但是前人的研究基本上只着眼于一个变量来进行实证分析，没有考虑多个变量之间的联系和共同作用。而我们认为，消费者对网络团购的感知成本、感知价值和感知风险都是影响购买意愿的主要因素，本研究着重探讨了这三个变量对网络团购消费者购买意愿的影响。因此，本文在已有研究的基础上，结合中国网络团购的实际情况，提出了网络团购中的消费者购买意愿模型及相关假设，通过问卷调查与结构方程模型分析的研究方法，验证了假设，并揭示了感知成本、感知价值和感知风险这三个要素对网络团购购买意愿的影响及要素之间的关系。研究结果显示，感知成本、感知价值和感知风险都是影响网络团购购买意愿的重要因素，其中，感知成本、感知风险与消费者购买意愿之间存在着负相关的关系，而感知价值则与消费者购买意愿具有正相关的关系。图1 网络团购中消费者购买意愿模型二、文献综述消费者的购买意愿在网络团购中发挥着重要作用。我们通过相关文献的阅读发现，许多学者已经从社会学、心理学、经济学、组织行为学等诸多领域，对影响消费者网络团购意愿的因素进行了研究。在经济学领域，交易成本是经济学家分析的重点。Liang 和Huang (1998) 研究认为网络零售业中消费者感知的交易成本越高，购买意愿就会越低。Teo，SH,Yu（2005）根据交易成本经济学观点，构建了一个用于理解消费者在线购买

个性化推荐系统的文献综述

个性化推荐系统的文献综述个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究一、引言随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，

为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。二、个性化推荐系统概述个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。1995年3月，卡内基?梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统

基于品牌效应对消费者的购买意愿的研究与分析

题目：基于品牌效应对消费者的购买意愿的研究与分析院系名称：专业班级：学生姓名：学号：指导教师：教师职称：

摘要在现代社会主义市场经济的发展和竞争日趋激烈的浪潮中，品牌效应问题成为企业备受关注的问题。品牌代表了一个企业的整体形象，它是企业的灵魂和支柱。一个企业能否长久地立足于竞争激烈的市场当中，品牌的发展和创新是至关重要的环节。因此，企业如何提高品牌的整体效应也随之成为最关键的问题所在。从当前消费者的角度来讲，消费者的需求变化普遍升级，他们对于品牌有了更高地追求和认识。由于对品牌认知的提高，消费者的整体购买意愿也随之上升。即使消费者不去尝试购买和使用，也会依据品牌效应而采取购买。这种购买意愿的动机，源于消费者对品牌的认识程度。所以，品牌效应也可以通过消费者的认可产生和发展。为了更好地满足消费者的品牌需求，品牌效应作为一项最直接的因素来影响消费者的购买意愿，则需要不断地进行创新和发展。因此，企业要将品牌效应问题作为首要任务来处理，以便更好地抓住消费者的购买意愿，实现自己的经济利益和社会利益。与此同时，通过品牌效应努力地提高消费者的购买意愿和动机，促进市场经济的平衡发展。本文以现有文献为基础，分析品牌效应和消费者购买意愿的相关问题，对影响消费者购买意愿的因素进行归纳和总结，此外，分析品牌的发展战略。通过综合分析和研究，从中找到企业如何把握品牌的发展和消费者的购买意愿，并提出合理的策略。关键词：品牌效应消费者购买意愿品牌战略

目次 1 引言 (1) 1.1 选题背景 (1) 1.2 研究的目的和意义 (1) 1.3 文献综述 (1) 1.4 研究的方法和内容 (3) 2 品牌效应 (3) 2.1 品牌效应的内涵 (3) 2.2 品牌效应的表现形式和内容 (3) 2.3 品牌效应对企业的影响 (4) 2.4 品牌效应的市场意义 (5) 3 消费者的购买意愿 (5) 3.1 消费者购买意愿的内涵 (5) 3.2 消费者购买意愿和购买行为的关系 (5) 3.3 消费者购买意愿的理论基础和方法 (6) 3.4 消费者对品牌的感知价值 (6) 3.5 消费者如何选择和识别品牌 (7) 4 消费者购买意愿的影响因素分析 (9) 4.1 消费者的个性特征 (9) 4.2 产品的属性线索 (10) 4.3 消费环境因素 (10) 4.4 社会经济因素 (11) 5 企业针对消费者采取的品牌战略 (11) 5.1 确立主攻品牌 (11) 5.2 品牌相对垄断战略 (11) 5.3 考评和调整品牌 (11) 5.4 创新和开发新型品牌 (12) 结论 (13) 致谢 (14) 参考文献 (15)

基于标签的个性化推荐系统研究进展

基于标签的个性化推荐系统研究进展1) 张富国1,2 （1.江西财经大学信息管理学院，江西南昌330013; 2.瑞士弗里堡大学物理系交叉学科组，弗里堡CH-1700）摘要数据稀疏性多年来一直是困扰传统推荐系统性能表现的一个大问题，社会化标签为推荐系统获得用户的偏好信息提供了一个新的数据来源，同时也对传统的基于二维数据的推荐技术提出了新的挑战。近年来，基于标签的个性化推荐技术研究逐渐受到比较多的关注。本文从社会化标签系统的概念模型、用户兴趣模型表示、基于标签的个性化项目推荐方法、典型社会化标签系统实例及其数据集的取得等进行前沿概括、比较和分析。最后，对基于标签的推荐系统有待深入的研究难点和发展趋势进行了展望。关键词社会化标签系统推荐系统兴趣偏好推荐方法 Research and Development on Tag-based Recommend Recommender er Systems 1,2 ZHANG Fu-guo (1.School of Information Technology Jiangxi University of Finance&Economics,Nanchang330013China; 2.The Interdisciplinary Physics Group,Physics Department，University of Fribourg，CH-1700Fribourg，Switzerland) Abstract Data sparsity is a major problem which causes the decline of the recommendation performance in the recommender systems.Social tags provide a new data resource for recommender systems to obtain users’preference information,and traditional recommendation technology based on two dimensions datum is facing a new challenge.In recent years,the research on personalized recommendation technology has been paid more attention.This paper presents an overview of tag-based recommender systems, including concept model,user interest model,tag-based recommendation methods,typical social taging systems and the way to obtain their datasets.Finally,the prospects for future development and suggestions for possible extensions are also discussed. Keywords social taging system,recommender system,preference,recommendation method. 1引言互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代。海量信息的同时呈现，一方面使用户很难从中发现自己感兴趣的部分，另一方面也使得大量少人问津的信息成为网络中的“暗信息”，无法被一般用户获取[1]。个性化推荐系统的出现为用户处理信息过载问题提供了一个有效的工具，同时，推荐系统也能帮助商家把用户的潜在需求转化为现实需求，从而达到提高商家产品销售量的目的。实际的推荐系统应用也证明了这点，Amazon宣称35%的产品销售额来源于推荐[2]，而Netflix宣称大约有60%的出租业务来源于推荐[3]，因此即便是推荐质量上的稍小改进也会对此类公司产生巨大的商业利润，于是，Netflix公司在2006年悬赏100万美元用于奖励提高其推荐准确率10%的研究人员。从推荐技术来看，基于内容的过滤方法(Content-based)[4-6]受限于不能对非文本类对象进行信息的自动提取；而被认为是很有前途，也是关注最多的协同过滤(Collaborative Filtering)[7-10]推荐方法以及最近兴起的基于用户—产品二部图网络结构的推荐方法[11-14]都依赖于用户对项目的评分矩阵或关联关系。但从实际的推荐系统来看，由于评分数据的极端稀疏性(如：Netflix Prize数据集480189个用户对17770电影进行评分，评分值只有100,480,507个，近99%的评分未知)，使得推荐系统无法准确获知用户的偏好，巧妇难为无米之炊，导致推荐系统性能的大收稿日期：作者简介：张富国，男，1969年生，副教授，主要研究领域为个性化推荐、信息检索。资助项目：江西省教育厅科技计划项目（GJJ.10696）资助。