8篇关于社交电商的计算机毕业论文

今天分享的是关于社交电商的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到社交电商等主题,本文能够帮助到你

社交电商中用户生成内容感知价值影响因素研究

这是一篇关于社交电商,用户生成内容,感知价值,信息采纳模型的论文, 主要内容为随着Web2.0的快速发展,网上购物已成为人们现代生活的重要组成部分,而社交电商作为一种新的电商模式,它将传统的搜索购物模式演变成发现式消费、口碑式消费,消费者在社交分享和内容的驱动下,从注意到兴趣,使得原来没有的消费需求被挖掘出来。社交电商不同于传统的电商平台,传统的电商平台是以商品为中心,消费者对商品的了解只能通过商家的描述以及为数不多的购买者简短的评论,所获得的信息十分有限。而社交电商则是以社交关系、用户和消费者为中心,将社交媒体作为一种辅助手段,使消费者能够利用社交媒体平台与公司或其他消费者产生社会互动,促进对商品的了解,从而促进商品的销售。社交电商平台上包含着大量商品购买者的使用体验,由于用户可以自由的发表自己的购物体验,所以能够给消费者提供更加全面、真实的信息,这对于消费者而言是一种可靠的获取商品信息的渠道,同时对于商家而言则是一种快速有效的推广产品、打开知名度、建立品牌的渠道,因为只要产品够好性价比够高就可以通过口碑传播带来收益,给了中小长尾品牌和商品更广阔的发展空间。同时,随着互联网的发展,人们获取信息的渠道更加便捷和多样化,大多数的消费者在做出购买决策之前都会选择参考其他消费者的使用体验,因此社交电商在消费者行为以及营销领域的重要性不言而喻。通过对相关文献的梳理,本文发现目前关于社交电商的研究主要集中于社交电商中用户参与意愿和购买意愿的影响,研究的出发点也主要是考虑到社交电商平台的特性,例如互惠性、接受性、便利性等维度,而基于社交电商环境专门针对用户生成内容的研究很少,而且现有的研究大多数采用问卷法去衡量消费者对用户生成内容质量的主观态度,很少有文献从客观角度出发去分析用户生成内容本身的特征所带来的影响,因此本文着重讨论了在社交电商环境下,如何从客观角度出发去分析用户生成内容感知价值的影响因素,基于真实数据进行实证研究,意在补充和完善该研究领域的不足。本文分别从信息内容质量(结构特征、内容特征)和来源可信度三个维度出发,探讨了社交电商中用户生成内容感知价值的影响因素。首先利用python爬取并筛选了国内著名社交电商平台小红书的16974条笔记数据,然后根据采集到的数据利用STATA软件对理论模型进行了实证研究。实证研究结果表明,用户生成内容的结构特征(文本长度、多媒体丰富度)、内容特征(文本可读性和交互性)以及来源可信度(专业度、经验丰富度)都会显著正向影响其感知价值,但是文本情感强度与用户生成内容感知价值呈显著倒“U”型相关。同时考虑多媒体丰富度和产品类型的调节作用,本文发现多媒体丰富度会显著负向调节文本长度与感知价值之间的正向关系,即多媒体越丰富,文本长度的正向影响越小。产品类型也对文本长度和情感强度起到了显著的调节作用,对于体验型产品来说,由于存在更大的不确定性,因此文本长度对用户生成感知价值的影响更加显著。而考虑产品类型对情感强度的调节作用时,本文发现对于体验型产品来说,情感强度与用户生成内容感知价值呈现出显著的倒“U”型关系,而对于搜索型产品而言,情感强度与用户生成内容感知价值呈现单向的正相关。本文的创新点在于除了将传统电商平台中影响在线评论感知有用性的因素应用到新的场景——社交电商中,还创新性地提出了多媒体丰富度对于用户生成内容感知价值的直接影响,以及多媒体丰富度对用户生成内容文本特征与感知价值之间关系的负向调节作用,同时还考虑了社交电商平台特有的属性——交互性对于用户生成内容感知价值的影响,具有一定的理论意义和实践意义。从理论上,丰富了社交电商领域的研究,从客观角度出发,探究了影响用户生成内容感知价值的因素,并对其内在机制进行了阐述;从实践上,依据本文实证分析的结果,可以对内容创作者如何创作有价值受欢迎的内容以及社交电商平台如何设置适当的运营机制给出一定的实践指导。

婴幼儿配方奶粉品牌基于社交电商的客户关系管理研究——以M品牌为例

这是一篇关于社交电商,客户关系管理,婴幼儿配方奶粉的论文, 主要内容为当今,随着互联网科技的不断发展,推动各种类型社交平台的出现,其中核心为客户流量的市场竞争非常激烈,因此将流量客户转换成为稳定客户成为了各类企业提升竞争力的关键,进而形成了以客户为中心的经营管理理念。客户关系管理是以客户需求为指引,企业的资源基础是客户群体,通过强化和客户之间的双向沟通机制,将更好的服务提供给客户群体,有助于提高客户的满意度,使得客户能够持续为企业带来商业价值。M品牌作为知名婴幼儿营养品品牌,致力于提供优质婴幼儿营养奶粉,在2018年初开始展开社交电商推广,在社交电商上的客户关系管理还不成熟和完善,影响了客户的满意度。因此,本文以M品牌为例,研究其在社交电商上的客户关系管理。本文基于客户满意度理论,利用文献研究、访谈和问卷调查等研究方法,以M品牌在社交电商上的客户(即店主)为对象进行客户关系管理研究。通过访谈和调研发现,M品牌在社交电商的客户关系管理存在如下问题:对社交电商的认知和定位不准、客户分类管理太过单一、客户管理机制不健全、客户互动不强。而造成问题的原因是:管理观念与新型社交平台发展不匹配、客户关系管理系统不完善、资金投入不足和社交平台的特点局限。针对上述问题和原因分析,为M品牌在社交电商上客户关系管理提出了优化策略,包括转变管理者观念、客户关系分级管理、客户分区域管理、客户相关度管理、建立电商专属积分系统和制定社群管理策略。本研究将社交电商中客户关系管理的相关借鉴经验提供给M品牌,以此对现存问题进行有效解决,有利于客户黏性和忠诚度的提高,同时还能够为同类型品牌在社交电商上客户关系管理提供参考。

基于修正国泰君安模型的社交化电商企业价值评估研究——以拼多多为例

这是一篇关于社交电商,企业估值,国泰君安模型,Bass模型的论文, 主要内容为中国互联网产业已经渗透到国民经济的各个领域,对经济的发展起到了巨大的促进作用。得益于互联网的快速普及和智能设备渗透率的提高,我国电子商务行业方兴未艾,各类电商企业纷纷涌现,改变了传统的消费模式,让人们足不出户就能买到商品,极大地促进了消费。然而,随着电商体系的不断完善,传统的电商行业正面临获客成本大幅提高、流量增长逐渐疲软的困难,行业尾部竞争激烈,投入高而回报低。同时,消费者要想买到高性价比的商品,就必须反复比对同类商品,这就产生了极高的选择成本,买家对商家的投诉事件也层出不穷,传统的电商行业已经接近饱和,各大企业都在寻求一种全新的商业模式。在这样的大环境下,将社交元素融入到购物过程中的社交电商平台应运而生。社交电商平台的“去中心化”特性使得每位用户都成为了一个流量入口,这大幅度降低了电商企业的获客成本,助力了企业的流量增长,为中小型企业带来了新的发展机遇。本文以拼多多为例,结合社交电商企业的特性,引入Bass模型,对国泰君安估值模型的参数做出调整和修正,进而确立新的估值模型。最后,运用改进后的模型对企业进行价值评估,并对比分析估值结果与市场价值,以此来检验模型的可行性。本文得出的结论:首先,企业的财务指标并不能很好地反映社交电商企业真实价值,应更加关注其非财务指标,例如活跃用户数、单位用户贡献值等。其次,商户数量也是影响电商企业价值的重要因素,将其引入国泰君安估值模型中能使模型更加适合该类企业的估值。最后,本文选取拼多多为案例研究对象,运用改进后的模型对其进行估值,评估结果与市值相差较小,这验证了模型的有效性。

AISAS理论视角下社交电商平台的内容社区搭建研究——以小红书APP为例

这是一篇关于小红书,AISAS,社交电商,内容社区的论文, 主要内容为互联网的快速发展和信息碎片化的特点使得社交内容类APP兴起,用户从最初的信息接收者逐渐转变为信息发布者,并热衷于将生活分享到网络中,与他人进行互动。作为当下炙手可热的社交电商平台和生活方式分享平台,小红书通过精准的用户群体确定了自己的差异化定位和发展策略,同时依托于AISAS传播理论进行资源的内外整合,形成了具有自己特色的内容生产机制,并成功构建了极具自身风格的内容社群.本文选取社交电商平台小红书作为研究对象,通过案例分析法、问卷调查法和深度访谈法,从AISAS的传播理论的视角出发,探讨小红书APP是如何依托于AISAS模型的五个具体步骤,实现其内容社群的构建和优化,并从中总结成功经验,从而形成可复用的方法论,为其它社交电商平台或是内容生产平台的发展提供相关参考借鉴价值。本文首先从小红书的内容社区入手,探究了小红书的用户特征、内容社区的基本构成以及内容社区的特点,明确小红书的发展主要是以用户群特征为基础,挖掘小红书内容社区的结构优势和特征;其次,根据AISAS理论的五个具体步骤分析小红书作为社交电商平台的典型代表,其内容社区在搭建过程中是如何整合资源且形成完整的传播链条;最后,根据小红书基于AISAS传播理论搭建内容社区的过程和经验尝试,为其它社交电商类APP提出启示和建议。基于上述分析,本文研究发现,小红书内容社区搭建成功的关键在于以目标用户为基础,通过AISAS传播模型形成稳定的内容输出来源,同时高效地整合资源,在AISAS传播模型上完成每一环的内容生产与传播;通过对普通用户、品牌方、官方等内容生产主体的整合,,拓展其内容领域,实现内容多元化,并以多种营销手段来进行辅助,实现内容社区的不断优化升级。

社交电商中用户生成内容对消费者购买意愿的影响研究

这是一篇关于社交电商,用户生成内容,关系强度,消费者态度,购买意愿的论文, 主要内容为随着Web2.0用户交互时代的到来,电子商务技术和社交媒体技术的融合发展形成电商与社交结合的新型商业模式。社交电商的出现让消费者不再只是信息接收者,而是作为信息生成者可以相互交流互动。社交电商平台中,用户之间互动交流结识具有相同爱好的朋友,进而形成关系网络并相互启发购物意愿。平台中丰富的用户生成内容包含海量的商品信息可供参考,还因其社交属性被广泛讨论和再创造,对消费者购物具有导向作用。平台用户的营销能力也被重视并逐渐成为主流,其中意见领袖和关系密切的用户分享的信息更容易被消费者采纳并影响自身购买意愿。本文探究社交电商中用户生成内容对消费者购买意愿的影响,为社交电商平台的发展提供科学的理论参考。本研究在回顾以往学者对社交电商中用户生成内容相关研究成果的基础上,探究用户生成内容对消费者购买意愿的影响因素。首先,本文结合研究情境归纳前人对用户生成内容的特征提炼,从内容本身和内容生成者两个维度提炼出信息性、互动性和关系强度三个特征;其次,依据消费者态度理论,探究消费者认知态度和情感态度对其购买意愿的影响作用;最后,基于S-O-R理论,构建以用户生成内容三大特征为自变量,消费态度为中介变量,购买意愿为因变量的理论模型。借用本研究领域中成熟量表编写调查问卷,在进行了小规模预调研验证问卷量表的信效度的前提下,线下与线上双渠道结合发放调查问卷,历时半个月共收回有效问卷325份。本文利用SPSS和AMOS软件对有效数据进行样本的信效度分析、模型的拟合度进行检验、研究假设和中介效应检验等统计学实证分析,最终研究结果表明:(1)用户生成内容信息性和互动性特征会正向影响消费者态度和购买意愿;(2)消费者认知态度和情感会正向影响消费者购买意愿;(3)消费者态度在用户生成内容对消费者的影响中起到中介作用;(4)用户关系强度在消费者态度的完全中介作用下对消费者购买意愿产生影响。本研究丰富了社交电商的研究内容,关注平台生成内容者与其他用户关系强度的影响作用,拓宽了研究视角。结合实证分析结果,本研究为社交电商平台的创新发展和商家内容营销提出具有实践意义的管理启示,包括社交电商平台要鼓励用户分享并注重信息整理和用户检索,构建便利的互动平台,促进用户深入交流,同时发掘平台意见领袖,增强用户关系强度等具有实践意义的发展建议。

基于社交电商的UGC智能推荐系统设计与实现

这是一篇关于社交电商,UGC,系统过滤,模糊分类,智能推荐系统的论文, 主要内容为用户产生内容(User Generated Content,简称：UGC)是社交电商时期的主要信息模式。UGC呈现碎片化、海量、无序的特点,如何借助这些来自于社交电商的UGC数据来找到用户感兴趣的商品已经逐渐成为一个急需解决的问题。目前已有的推荐系统大多基于指定的电商平台,而基于来自社交电商平台的UGC数据的推荐系统,所依据的数据杂乱,数据的主观性强,如果用目前已有的推荐算法来进行推荐的话,明显已经不适用了。为此本文提出了一种基于社交电商UGC数据的智能推荐算法。为了提高推荐系统的精确度,本研究在利用潜在因子算法的原始用户的初始推荐的基础上,提出了一种新的基于多目标模糊识别的用户分组算法,并基于用户隶属度对传统的协同过滤算法进行了改进,使得系统对用户的推荐依赖于相似人群的兴趣爱好并且新用户的兴趣爱好也对老用户产生影响。和传统电商平台相比,UGC电商平台因为大部分用户只评分过全部商品中很少一部分,数据碎片化现象严重,其数学抽象是一个稀疏矩阵。传统的Slope One算法直接应用于UGC推荐系统显然不适合。本研究结合UGC平台特点,针对有一定用户和商品积累的UGC电商平台,根据相似喜好的用户群的特征能更好的推测用户对陌生商品的喜好程度这一思想,着重解决基于用户聚类的智能推荐。通过算法研究和系统功能分析,本文对基于社交电商的UGC智能推荐系统进行了系统架构设计和功能分析,针对有一定用户和商品积累的UGC电商平台,研究并解决了新用户进入为系统带来的两个新的问题：一方面推测新用户对系统已有商品的评分情况；另一方面还要推测老用户对新增商品的评分情况。最后借助开源项目Apache Mahout和从GroupLens项目获取的真实电影评分数据为实验数据来进行了系统实现,并对算法有效性进行了验证。

小微商户数字化综合服务平台的研究与实现

这是一篇关于社交电商,流程自动化,用户画像的论文, 主要内容为近年来,随着智能移动终端的高速发展与互联网竞争的白热化,如何将社交与电商相结合已成为了当下研究热点之一。小微商户作为社交电商的重要组成部分,其主流商户群体所使用的经营工具专业性较弱,日常营销与商品推广效率偏低,缺少一些商业刚性需求。同时,营销过程产生的大量数据缺乏科学的管理体系。鉴于此现象,本文旨在为小微商户解决痛点,设计并实现一个数字化综合服务平台。本文的主要工作有如下几个方面:1、本文基于VirtualApp框架搭建虚拟容器,使第三方App运行于容器中,从而对其进行完全的监控与控制,并使用Android系统提供的辅助功能组件实现RPA流程自动化。该方案比跨进程操作内存方案兼容性更强,对于新的第三方App及其内部更新时开发成本更低。2、针对小微商户经营数据,本文搭建了完整的数据生产、存储与运算流程体系。首先于服务平台安卓端特定事件中进行埋点,将采集的数据通过kafka消息队列进行线上传输,线下平台使用flume进行数据采集。数据平台则基于Hadoop分布式集群搭建,数据仓库存储媒介选用hive数据库,每日数据汇总计算基于spark运算框架编写。3、基于大数据平台,本文设计并构建了小微商户及其消费者的用户画像模型。平台存储的数据分为脱敏后的用户属性数据与行为数据两大类,用户画像模型的分析目标是为每个用户打上带权重的专属标签,以表明用户对该内容有兴趣、偏好以及需求等。本文基于TF-IDF权重计算、主题词进行了小微商户经营分类模型的构建,同时基于K-means聚类算法、遗传算法、SVM模型进行了优质消费者筛选模型的构建,经验证,模型准确度较高,具有一定应用意义。