个性化推荐系统对消费者购买意愿的影响研究
基于VAM模型的用户移动个性化推荐采纳意愿研究[Word文档]
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基于VAM模型的用户移动个性化推荐采纳意愿研究关键字：基于VAM模型的用户移动个性化推荐采纳意愿研究本文为Word文档，感谢你的关注！摘要：文章基于VAM模型，将用户感知价值分为功能价值、体验价值和安全价值三个维度，提出了感知价值影响用户移动个性化推荐采纳意愿的假设，采用实证调研的方法对假设进行了检验。
结果表明：功能价值和体验价值均显著正向影响用户移动个性化推荐采纳意愿，安全价值的影响稍弱;在收益和损失方面，感知有用性、感知易用性、情境特性、感知费用和感知风险对不同维度感知价值的影响程度存在差异。
关键词：感知价值;采纳意愿;VAM模型;移动个性化推荐一、引言学者们关于用户互联网产品或服务接受意愿和使用行为的研究经常采用Davis等提出的TAM模型（Technology Adoption Model），或者在TAM模型的基础上增加一些影响用户态度和行为的因素形成扩展的TAM模型。
但是，有研究表明TAM模型在研究用户自愿购物方面的解释力度不高（朱阁等，2010）。
移动互联网的使用者扮演着用户和消费者的双重角色，对移动互联网的使用费用由自己承担，是否接受具有自愿性。
移动个性化推荐作为移动商务发展的重要产物，是电子商务网站向移动用户推荐商品或服务信息的主要手段，这些信息能否引起用户态度和行为主要取决于用户对推荐信息的价值感知（Sabiote et al.，2012）。
本文从感知价值相关理论出发，基于Kim等提出的VAM模型（Value-based Adoption Model），将用户对移动个性化推荐的价值感知分为功能价值、体验价值和安全价值三个维度，试图从收益和损失两个方面来分析影响用户移动个性化推荐感知价值的因素，并测量后者对其采纳意愿的作用路径。
二、相关理论综述1. VAM模型。
VAM模型是Kim等（2007）基于价值最大化视角，针对用户关于移动互联网（M-Internet）的接受态度而构建的模型。
人工智能对消费者购买意愿的影响机制
2023-11-09
目 录
• 引言 • 人工智能与消费者购买意愿概述 • 人工智能对消费者购买意愿的直接影响 • 人工智能对消费者购买意愿的间接影响 • 实证研究与案例分析 • 研究结论与展望
01
引言
研究背景与意义
人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始利用人工智能技术改善其产品和服务，旨在提高消费 者购买意愿。
通过改善消费者体验影响购买意愿
智能客服
人工智能通过自然语言处理技术，为消费者提供智能化的客服服务，解答消费者的疑问和问题，提高 消费者对购买的信任感和满意度。
个性化交互
人工智能通过语音识别、自然语言处理等技术，为消费者提供个性化的交互体验，如智能音箱、语音 助手等，提高消费者对购买的愉悦感和归属感。
探究人工智能对消费者购买意愿的影响机制，对于企业营销策略的制定以及消费者行为的深入研究具 有重要的理论和实践意义。
研究目的与方法
研究目的
本研究旨在探讨人工智能对消费者购买意愿的影响机制，分析影响消费者购买意愿的关键因素，并探讨如何利用 人工智能技术提高消费者购买意愿。
研究方法
本研究采用文献综述和实证研究相结合的方法，通过对相关文献的梳理和分析，结合实验研究和问卷调查等实证 研究方法，对人工智能对消费者购买意愿的影响机制进行深入探究。
采用案例分析的方法，对每个案例进行深 入分析和讨论，总结出人工智能技术对消
费者购买意愿的影响规律和特点。
结论与启示
根据案例分析的结果，得出结论并给出启 示，探讨人工智能技术在未来对消费者购 买意愿的影响和应用前景。
06
研究结论与展望
研究结论总结
01
人工智能的应用能够显著提高消费者的购买意愿，尤其是智能 客服和推荐系统。
抖音短视频营销广告对消费者购买意愿的影响研究
抖音短视频营销广告对消费者购买意愿的影响研究抖音短视频营销广告对消费者购买意愿的影响研究一、引言随着移动互联网的快速发展，短视频平台如今成为人们获取信息和娱乐的重要渠道。
抖音作为中国领先的短视频平台，已经成为广告主倾斜的重要平台之一。
然而，消费者在观看抖音短视频营销广告时的购买意愿如何受到影响，仍然是一个备受关注的话题。
本文旨在探讨抖音短视频营销广告对消费者购买意愿的影响，并提供一些有关广告效果提升的建议。
二、抖音短视频营销广告的特点抖音短视频平台以其独特的内容创作和智能推荐机制，成为了年轻一代用户最喜欢的社交媒体之一。
抖音短视频营销广告作为一种新型广告形式，具有以下特点：1. 短暂性：抖音短视频广告的时长通常在15秒以内，因此必须能够迅速吸引观众的注意力和兴趣。
2. 轻松娱乐性：抖音平台主要以娱乐和幽默为主题，因此广告内容通常采用有趣、幽默或创意的方式进行呈现，以吸引用户的关注。
3. 私人化推荐：抖音平台通过智能算法分析用户的兴趣和行为，为其推荐合适的广告内容，提高广告触达的效果。
三、抖音短视频广告对消费者购买意愿的影响因素1. 广告内容的吸引力广告内容的吸引力是消费者产生购买意愿的重要因素之一。
抖音短视频广告通常采用创意、趣味性等手法，以便迅速吸引用户的注意力。
具有趣味性和创意的广告能够激发用户的购买兴趣，提高其购买意愿。
2. 广告真实度与可信度广告的真实度与可信度直接关系到消费者对其内容的认可度和信任度。
抖音平台上的广告如果被认为缺乏真实性和可信度，很可能导致消费者对广告的忽视和拒绝。
因此，广告主应确保广告内容的真实性，并适度提供相关证明或支持，以增强消费者对广告的信任感。
3. 广告与用户兴趣的契合度抖音平台智能推荐系统通过分析用户的兴趣和行为，为其推荐合适的广告内容。
在此基础上，广告的契合度对于消费者产生购买意愿起着重要作用。
如果广告与用户的兴趣高度契合，能够激发消费者的购买欲望，提高其购买意愿。
社交电商平台对消费者购买意愿的影响研究报告
社交电商平台对消费者购买意愿的影响研究报告概述社交电商平台的出现为消费者提供了一个新的购物方式，使得购物变得更加便捷和有趣。
然而，社交电商平台对消费者购买意愿的影响还有待研究。
本报告将探讨社交电商平台的影响因素以及其对消费者购买意愿的具体影响。
一、社交电商平台的特点社交电商平台是将社交媒体和电子商务结合的一种新型在线购物平台。
其特点包括用户之间的实时互动、个性化推荐和社交化分享。
这种特点使得消费者能够更好地了解商品信息、参与社群交流，并且得到推荐的产品和服务。
二、社交因素对购买意愿的影响社交因素是社交电商平台对消费者购买意愿产生影响的主要因素之一。
通过社群交流和用户评价，消费者可以获得他人的购买经验和推荐，并对自己的购买决策产生影响。
此外，人们在社交媒体上分享购物体验也会激发其他用户的购买兴趣。
三、便捷性和互动性的影响社交电商平台的便捷性和与消费者的互动性对购买意愿有明显的影响。
便捷的购物体验可以减少购买过程中的时间和精力投入，提高购买效率。
而与其他消费者和卖家的互动可以帮助消费者更全面地了解商品信息，并得到实时的客服支持，提高购买的信心和满意度。
四、个性化推荐的作用社交电商平台通过个性化推荐系统可以根据消费者的偏好和行为习惯向其推荐相关的商品或服务。
这种个性化推荐不仅可以提高消费者的购买体验，还可以引导消费者发现新的产品并进行跨类别购买。
五、价格因素和促销策略价格因素和促销策略是影响消费者购买意愿的重要因素。
社交电商平台经常通过限时折扣、团购活动等促销策略吸引消费者的购买。
消费者在社交电商平台上能够轻松地比较价格并获得最优惠的购买机会，因此价格优势也会对其购买意愿产生积极的影响。
六、品牌形象和信任度的影响社交电商平台可以帮助品牌建立良好的形象，并提高消费者对品牌的信任度。
通过用户评价和口碑传播，消费者可以了解到其他用户对品牌的评价和体验，从而对品牌产生信任，增加购买的意愿。
七、社交电商平台对消费者行为的引导社交电商平台通过推送个性化的购买建议和限时促销信息等方式引导用户的消费行为。
社交媒体营销对消费者购买意愿的影响分析
社交媒体营销对消费者购买意愿的影响分析引言社交媒体在当今数字化时代扮演着重要的角色。
随着科技的快速发展，越来越多的人借助社交媒体与他人进行互动、分享经验和获取各种信息。
同时，社交媒体已经成为了企业进行市场推广和营销的重要渠道。
本文将分析社交媒体营销对消费者购买意愿的影响，并探讨其中的机制和原因。
1. 社交媒体与消费者行为社交媒体提供了一个广泛的平台，消费者可以在其中分享他们的购物和使用经验，发布产品评价、构建和参与消费者社区。
这种互动性和参与性让消费者更容易被影响和说服。
通过社交媒体，人们可以与他人分享他们的购物决策、产品能力、用户体验等信息，这对购买决策产生了重要的影响。
2. 社交媒体营销的影响2.1 品牌推广社交媒体透过精心制作的品牌内容，可以将品牌形象传递给潜在客户。
通过社交媒体平台上的广告、官方账号以及社交媒体名人的推荐，消费者可以了解到更多关于品牌的信息，从而建立起品牌认同感。
这种品牌认同感对于消费者的购买意愿起到了积极的推动作用。
2.2 产品评价和推荐在社交媒体上，用户可以对产品进行评价并与他人分享自己的购买体验。
消费者更容易相信和接受来自同龄人或朋友的推荐，因为这种推荐具有更高的可信度。
通过社交媒体上的产品评价和推荐，消费者可以获取到他人的真实使用感受，进而对产品产生较高的购买意愿。
2.3 个性化推荐系统社交媒体平台通常会根据用户的兴趣、关注和行为等信息，提供个性化的推荐内容。
这种个性化推荐使人们更容易获得符合自己兴趣和需求的信息，从而增加了他们的购买意愿。
社交媒体平台通过算法分析用户的行为和喜好，将相关的商品或广告推荐给用户，这种个性化推荐对消费者的购买决策起到了重要的影响。
3. 社交媒体对购买意愿的影响机制3.1 社会认同和群体影响社交媒体上的推荐和评价往往与用户的社交网络关系密切相关。
当用户看到自己的好友推荐或使用某个产品时，他们更有可能被说服购买相关产品。
这是因为社交媒体上的推荐和评价产生了社会认同和群体影响的效应，消费者更容易受到他人的认可和认同，从而增加了他们对产品的购买意愿。
消费者网络购买意愿影响因素研究综述
三、购物体验因素
三、购物体验因素
1、网站设计：网站的用户界面(UI)和用户体验(UX)对消费者的购买意愿有 重要影响。良好的网站设计可以提高消费者的购物体验。
三、购物体验因素
八、政策法规因素
政策法规对消费者网络购买意愿的影响不容忽视。例如，对个人隐私保护的 规定、电子商务法规以及税收政策等都会影响消费者的购买行为。
九、科技发展因素
九、科技发展因素
随着科技的进步，如人工智能、大数据、物联网等新技术的发展，对消费者 网络购买意愿产生影响。例如，推荐系统可以帮助消费者找到他们可能感兴趣的 产品，人工智能可以提供个性化的购物体验。
消费者网络购买意愿影响因 素研究综述
01 一、产品因素
目录
02 二、价格因素
03 三、购物体验因素
04 四、个人因素
05 五、信任与安全因素
06 六、口碑和评价因素
目录
07 七、动机因素
09 九、科技发展因素
08 八、政策法规因素 010 参考内容
内容摘要
随着互联网技术的快速发展，网络购物已成为消费者日常生活的重要组成部 分。在这种新的消费模式下，影响消费者网络购买意愿的因素日益受到。本次演 示对消费者网络购买意愿的影响因素进行综述，旨在深入理解这一主题，为电商 企业和相关研究提供参考。
六、口碑和评价因素
六、口碑和评价因素
口碑和评价对消费者购买意愿的影响越来越重要。消费者在购买前往往会查 看其他消费者的评价和反馈，以了解产品的真实质量和服务水平。
七、动机因素
七、动机因素
消费者的购买动机也是影响其网络购买意愿的重要因素。这些动机可能包括 功能性需求、享乐需求、社会需求等。
报告中的应用场景和实践案例分析
报告中的应用场景和实践案例分析在当今快速发展的时代，各种新技术、新方法不断涌现，为各行各业带来了创新和变革。
在众多的研究报告中，应用场景和实践案例的分析成为了关键的部分，它们能够直观地展示理论如何落地，以及所取得的实际效果。
以电商行业为例，个性化推荐系统是一个典型的应用场景。
过去，消费者在电商平台上购物，往往需要自己花费大量时间去搜索和筛选商品。
而如今，通过大数据分析和机器学习算法，平台能够根据用户的浏览历史、购买记录以及搜索行为等数据，为用户精准推荐符合其兴趣和需求的商品。
比如，当一位用户经常浏览运动服装并且购买了跑步鞋，系统就会推测他可能对运动器材也感兴趣，从而推荐相关的产品。
这种个性化推荐不仅提升了用户的购物体验，增加了用户的购买意愿，也提高了平台的销售额和用户忠诚度。
在金融领域，风险评估是至关重要的环节。
传统的风险评估方法往往依赖于人工审核和有限的数据，容易出现偏差和误判。
而现在，借助大数据和人工智能技术，金融机构可以对海量的交易数据、信用记录、市场动态等信息进行实时分析，从而更准确地评估客户的信用风险和市场风险。
例如，某银行通过建立风险评估模型，能够快速识别潜在的不良贷款客户，提前采取措施降低损失。
同时，对于投资组合的管理，也能够根据市场变化及时调整，优化资产配置，提高投资回报率。
教育行业也因技术的应用而发生了巨大的变化。
在线教育平台成为了一种常见的应用场景。
通过互联网，学生可以随时随地获取优质的教育资源，不再受时间和空间的限制。
而且，自适应学习系统能够根据学生的学习进度、知识掌握程度和学习习惯，为每个学生制定个性化的学习计划。
比如，某个学生在数学中的某个知识点上掌握较慢，系统就会推送更多相关的练习题和讲解视频，帮助学生巩固知识。
此外，通过对学生学习数据的分析，教师可以更精准地了解学生的学习情况，有针对性地进行辅导和教学改进。
在医疗健康领域，远程医疗是一个具有重要意义的应用场景。
特别是在一些偏远地区或者医疗资源相对匮乏的地方，患者无需长途跋涉就能获得专家的诊断和治疗建议。
二次购买策略通过售后服务和精准推荐促使消费者再次购买
二次购买策略通过售后服务和精准推荐促使消费者再次购买随着市场竞争加剧，企业寻求各种策略来促使消费者再次购买。
在这个过程中，售后服务和精准推荐成为了两种重要的策略。
通过提供优质的售后服务和利用个性化的推荐系统，企业可以留住现有客户并促使他们再次购买。
本文将探讨这两种策略的重要性以及如何有效地运用它们来实现二次购买。
1. 售后服务的重要性企业能够提供全面和优质的售后服务，是留住客户的重要因素之一。
良好的售后服务可以建立起消费者对企业的信任感，使其感到被关心和被重视。
当消费者在购买过程中遇到问题时，如果企业能够及时响应并提供解决方案，消费者往往会对企业产生好感，并更愿意选择再次购买。
2. 如何提供优质的售后服务为了提供出色的售后服务，企业应该采取一系列措施：2.1 建立完善的售后服务体系企业应该建立统一的售后服务体系，包括设立专门的售后服务部门、制定详细的服务流程以及培训专业的售后服务人员。
通过这样的体系，企业能够更有效地响应消费者的需求，并提供专业的解决方案。
2.2 提供多种沟通渠道企业应该提供多种沟通渠道，包括电话、在线客服和社交媒体等。
这样，消费者可以方便地与企业进行交流，提出问题并获得帮助。
多种沟通渠道的存在也能够增加企业与消费者的互动性，进一步加强消费者对企业的认同感。
2.3 反馈机制的建立企业应该建立反馈机制，及时获取消费者对售后服务的评价和建议。
通过消费者的反馈，企业能够不断改进自身的服务质量，提升消费者的满意度和忠诚度。
同时，消费者的反馈也可以帮助企业发现并解决潜在的问题，提高整体的运营效率。
3. 精准推荐的重要性精准推荐是利用数据和算法分析消费者的行为模式和偏好，从而向其推荐最符合其需求的产品或服务。
通过精准推荐，企业能够提高消费者的购买体验，满足其个性化的需求，进一步推动消费者再次购买的意愿。
4. 如何实现精准推荐为了实现精准推荐，企业应该进行以下探索：4.1 数据的收集与分析企业应该收集消费者的相关数据，包括购买记录、浏览历史、兴趣偏好等。
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45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。
462.2 回归分析为了对个性化推荐系统的信息编排与消费者购买意愿之间的相关关系进行研究，将信息编排作为自变量，购买意愿作为因变量，建立回归模型，验证的结果（见表2）显示F统计值为58.664，F统计值的显著性概率为0.000，小于0.05，满足F检验的要求，因此在0.05的显著性水平下，回归效果是显著的。
调整后的判定系数R平方为0.225，这表明购买意愿中信息编排可解释的部分为22.5％。
可以得到回归方程：购买意愿=2.202 +0.310*信息编排同理，对于单个变量的显著性检验，信息编排、弹出式广告、平台系统推荐、信息价值、价值时效的显著性检验概率为0.000，社交渠道推荐的显著性检验概率为0.040，用户信任的显著性检验概率为0.002，均小于0.05，因此在0.05的显著性水平下是显著的。
推荐强度的显著性检验概率为0.204，大于0.05，因此在0.05的显著性水平下是不显著的。
因为所有自变量的非标准化系数为正，则说明所有自变量与购买意愿是显著正相关的。
通过比较系数的大小可知，信息价值所起到的作用最大，其次是平台系统推荐、用户信任、信息编排、价值时效、弹出式广告，最后是社交渠道推荐。
并可以得到回归方程：购买意愿=0.067 +0.119*信息编排+0.108*弹出式广告+0.104*社交渠道推荐+0.156*平台系统推荐+0.185*信息价值+0.114*价值时效+0.154*用户信任3、研究结论与建议通过相关分析与回归分析的结果显示，两者之间存在正相关关系的是个性化推荐系统的信息编排、推荐方式、信息价值、价值时效和用户信任与消费者购买意愿，个性化推荐系统的推荐强度与消费者购买意愿之间则不存在显著的相关关系。
（1）个性化推荐系统信息编排对消费者购买意愿有正向影响。
在个性化推荐系统中，推荐信息编排的越合理有序，排版格式越让人清晰明了，消费者的购买意愿就越会得到提升。
因此，电商平台在设计个性化推荐系统的信息编排时，可以将要推荐的信息分为几个大类，这样消费者在浏览时能够清楚的选取自己感兴趣的大类进行浏览。
在推荐信息的选取方面，电商平台应该尽量选取商品显示图清晰明了、商品名称介绍简单完整的商品，这样消费者才能快速找出所需商品，节省购物时间。
（2）个性化推荐系统推荐方式对消费者购买意愿有正向影响。
对于社交渠道推荐通过大数据技术[6]进行更精准的定位，消费者的满意度会上升，消费者的购买意愿也会相应提高。
对于平台系统推荐，从消费者的角度出发，为消费者定制属于个人的个性化推荐系统，使消费者能够筛选出完全符合自身需求的商品，这样消费者的购买意愿将会得到很大的提升。
对于弹出式广告，当消费者不愿意浏览该广告时，广告会在几秒内自表1 皮尔森相关分析结果表2 信息编排回归分析结果动消失，不会占用消费者的其他上网时间。
适当的减少消费者厌烦程度，相对的也提高了消费者的购买意愿。
（3）个性化推荐系统推荐强度对消费者购买意愿间不存在显著相关关系。
因此，电商平台在给消费者开启个性化推荐系统的服务之前，可以先对消费者进行调查，根据调查情况对不同的消费者提供不同等级的推荐强度，这也是满足消费者需求的一种方式。
（4）个性化推荐系统信息价值对消费者购买意愿有正向影响。
有价值的推荐信息才能左右消费者的购买意愿。
当个性化推荐系统推荐的信息与消费者的需求完全吻合时，该信息的价值将达到最高，那么消费者的购买意愿将得到明显的提升。
（5）个性化推荐系统价值时效对消费者购买意愿有正向影响。
建议电商平台增加一个长按或者选择推荐信息下次再次出现的功能按钮，那么消费者如果对一个推荐商品足够感兴趣，但是需要再次考虑是否需要购买，那么他就可以选择使用这个功能。
或者可以在个性化推荐系统中增加一个选择推荐的区域，消费者可以将需要考虑的推荐信息放入选择推荐区域，方便随时查看，如果消费者对此推荐信息不再感兴趣，则可进行删除。
以上消费者能适当延长个性化推荐系统价值时效的方法，也能保证消费者购买意愿的提高。
（6）个性化推荐系统用户信任对消费者购买意愿有正向影响。
当消费者对某一个性化推荐系统的信任度越高，那么其也就越信任该个性化推荐系统所推荐的商品，那么消费者的购买意愿也就变得越强烈。
所以电商平台应当设立可靠的门槛来限制商家的入驻，保证入驻的商家的合法和诚信，保证商品的质量安全。
同时对电商平台物流过程进行把控，保障物流的及时性与可靠性，对物流人员进行定期培训，保证顾客对物流的满意度。
参考文献：[1] 孙鲁平,张丽君,汪平. 网上个性化推荐研究述评与展望[J]. 外国经济与管理,2016, 38(6): 82-99.[2] 张琳.电子商务网站个性化推荐的多样性对推荐效果的影响研究[D]. 北京邮电大学博士学位论文,2017.[3] 宿恺,刘寅,董悦.个性化推荐系统对移动电子商务消费者购买决策的影响力及其应用策略[J].价值工程,2010:101-110.[4] 吴锦峰,常亚平,潘慧明.多渠道整合质量对线上购买意愿的作用机理研究[J].管理科学,2014, 21(7):86-98.[5] 戴和忠. 网络推荐和在线评论对数字内容商品体验消费的整合影响及实证研究[D].浙江大学博士学位论文,2014.[6] 丁然. 大数据时代电子商务个性化推荐发展趋势[J].电子商务，2015(04):5-5,7.作者简介：王虹，博士，南京林业大学经济管理学院副教授，研究方向：供应链管理，渠道管理等。