社会关系强度对社会化电商用户推荐意愿影响研究
这是一篇关于社会化电子商务,社会关系强度,用户推荐意愿的论文, 主要内容为从传统电商到如今在科学技术的发展下,电商的模式逐渐被开发壮大,并由此产生了一种新的电子商务模式—社会化电商。社会化电商的兴起,大大减少了用户的信息搜索费用,并使他们的购物和决策流程发生了变化。但由于社会化电商中信息量过于庞大,人们在筛选信息时费时费力,所以用户在购买产品或服务时会先关注推荐信息。相比于企业官方推荐,用户更信任身边亲朋好友的推荐。社会化电子商务平台中用户之间的社会关系是如何影响用户推荐意愿的?于是,本文在相关理论的基础上,研究社会关系强度对用户推荐意愿的影响因素。本文首先以社会关系强度理论、感知风险理论、感知价值理论、社会交换理论和技术接受模型为基础,结合SOR模型,从外部信息和个体认知两个角度对社会化电子商务平台中用户推荐意愿之间的影响因素进行了探讨。接下来根据每个变量之间的关系设计了所需的调查问卷,总共得到了352份有效的问卷。本文利用SPSS26.0软件对收集到的有效问卷的数据进行了基础的分析,包括描述性统计、信度效度分析等,随后又使用统计分析软件AMOS24.0进行了验证性因子分析、拟合检验以及路径分析等。最终验证了我们对提出的各个影响因素对用户推荐意愿的假设,包括社会关系强度、感知风险、感知价值、感知有用性以及社交需求对用户推荐意愿的影响。实证分析结果显示:(1)社会化电商平台中社会关系强度对用户感知价值存在正向影响,用户感知价值与推荐意愿具有正向影响。(2)社会关系强度与用户感知有用性存在正向影响,用户感知有用性对推荐意愿具有显著正向影响。(3)社会关系强度与用户社交需求存在正向影响,用户社交需求与推荐意愿具有正面影响。(4)社会关系强度与用户推荐意愿具有显著的正向影响。(5)在社会化电商平台中,用户的社会关系强度对用户的感知风险具有负向的影响。然而,感知风险与用户的推荐意愿存在负向的影响的假设没有通过,说明用户在向社会关系强度较高的用户推荐信息或产品时,对感知风险的现象可能没有过于深入考虑。在进行推荐时,更多的考虑信息或产品的正向作用。同时其他结果表明社会化电子商务平台中用户社会关系越强,对被推荐者的了解程度越高,进而可以有针对性地展开产品的推荐,以此可以进一步增加推荐者个人的社交需求、感知有用性和感知价值,提升用户的推荐意愿,即社会化电商平台中用户间的社会关系强度通过感知风险、感知有用性、感知价值及社交需求分别对用户的推荐意愿有显著正向的影响。最后依据本文进行分析的结果,主要从使用社会化电商平台的用户、电商平台以及商家三个方面进行实践意义的总结并分别给出了对应的建议,之后提出了本研究目前存在的问题,对今后的研究工作提出了自己的想法。
基于价值网的社会化电子商务商业模式分析——以小红书为例
这是一篇关于社会化电子商务,商务模式,价值网的论文, 主要内容为中国互联网的发展已经逐步进入平缓期,移动互联网人口红利逐渐消失。调查显示:2017年互联网用户数量、总使用时长均进入停滞状态。这也体现了人们逐渐放下手机,不想再让手机占据全部生活的心态。使得企业获取客流成本逐渐增加,传统电商的竞争日益激烈、创业门槛不断提高。同时,在互联网时代蓬勃发展的社交网站虽然拥有大量的用户、较强的用户粘性,却也面临着盈利模式过于单一、难以生存的现状。社会化电商的出现融合了社交网络与传统电子商务,在为社交网络拓展盈利模式的同时还能为传统电子商务带来了客户资源、提高了用户信任度。通过充分发挥人与人之间的社交关系,建立社区到电商的交易闭环,让交易过程变得更加高效。为了更加全面的了解社会化电子商务商业模式,本文以价值网理论为基础,通过信息流、商品流、资金流的分析建立社会化电子商务商业模式模型。通过社会化电商发展过程中的侧重点的不同把现有的社会化电子商务商业模式分为社交网络电商化与电子商务社交化两种模式,通过结合小红书与京东商城的对比分析了解这两种模式之间的差别。最后通过典型性社会化电商小红书的深入分析,提出社会化电商在未来的发展过程中要以客户为中心,加强参与者之间的联系的建议,从而更好地实现社交平台与电商平台的融合,做到以社区数据为基础分析客户的喜好,从而更精准的为客户推荐,增加社区留存率和电商转化率。
社会化电子商务环境下消费者分享社交分享型优惠的动因研究
这是一篇关于社会化电子商务,社交分享型优惠,动因,分享意愿的论文, 主要内容为从2015年开始,社交电商新模式在国内得到快速发展。虽然中国电商市场已经发展成熟,但获客成本居高不下成为传统电商发展的瓶颈,而社交电商模式依托社交流量平台以及熟人网络传播,能有效解决获客成本问题,是电商行业未来重要的发展方向。在其影响下,传统电商平台将社交电商的模式和社交媒体营销相结合,衍生出了不同类型的社交分享型优惠。虽然从商家和平台的角度而言,社交分享型优惠能引导消费者自发进行分享,实现低成本的高效推广,但对于消费者而言,社交分享型优惠的获取成本更高,且对社交关系可能存在影响,因此,从消费者的角度对社交分享型优惠的分享动因进行研究将对传统电商行业的社交化营销发展产生借鉴意义。文献回顾发现,国内外学者已从知识、享乐型信息和营销信息的视角对社交分享的动因进行了探讨,但从研究对象看,更多关注知识的社交分享动因,对营销信息,特别是交易性的商业信息的研究较少;从研究环境看,社交分享动因研究主要集中于社交网络背景下的动机研究,对电商环境,特别是社交电商环境下的社交分享动因研究较少;从研究问题看,营销信息的社交分享动因研究多为动机类型的研究,对于影响社交分享的其他外部因素的研究较少。而社交电商环境下消费者的社交分享动因研究具有重要的实践意义,因此,本研究将在社交电商新环境下,首先探究消费者消费者分享社交分享型优惠的动因,包括动机和外部影响因素,其次研究对于不同类型的社交分享型优惠,动因对分享意愿的影响程度是否存在不同。具体而言,本研究在动机理论、交换理论和社会资本理论基础上,利用定性和定量相结合的混合研究法,一方面通过扎根理论结合S-O-R模型,对消费者分享社交分享型优惠的动因进行探索性研究,并构建了消费者分享社交分享型优惠动因的一般模型,另一方面通过结构方程模型结合情景式问卷对扎根理论构建的模型进行验证性研究,同时通过多群组分析对优惠类型的调节效应进行研究,探究消费者分享不同类型的社交分享型优惠的动因差异。研究结果显示:(1)消费者分享社交分享型优惠的动机主要是物质回报动机、社会参与动机和互惠动机,其中社会参与动机通过感知利益对消费者分享意愿的影响更为显著;(2)外部影响因素中优惠力度通过感知利益正向影响消费者的分享意愿,优惠难度通过感知成本负向影响消费者的分享意愿,平台可信度通过感知信任正向影响消费者的分享意愿,优惠氛围对感知风险的影响不显著,感知风险对消费者分享意愿的影响不显著;(3)拼团与助力类型中,优惠类型在物质回报动机、互惠动机和优惠力度对感知利益影响中的调节效应显著;佣金与助力类型中,优惠类型在优惠力度对感知利益影响中的调节效应显著;在拼团与佣金类型下,优惠类型在物质回报动机和互惠动机对感知利益影响中的调节效应显著。根据上述的研究结论,本研究从市场推广、优惠设计和平台管理的角度为社交化的电商平台提出完善社交分享型优惠的相关管理启示,在尽可能降低消费者感知成本和感知风险的情况下,帮助平台和商家更好地提升消费者的分享意愿,达到低成本大面积营销的目的。
融合用户活跃度与评论情感的社会化电商意见领袖识别研究
这是一篇关于意见领袖,社会化电子商务,ActivityRank算法,评论情感分析的论文, 主要内容为随着社交媒体和电子商务的快速崛起,社会化电子商务迅速发展。社会化电子商务,主要指通过社交媒体的传播网络,利用用户的内容分享和相互交流的方式促进消费的一种电商模式。在社会化电商社区中,用户主要通过内容分享达到社交的功能。在这过程中,影响力大的用户会慢慢演化成社区内的意见领袖,在产品的选择和购买上对其他用户产生较大的影响,同时引导着社区的话题讨论。因此,对于品牌方和社会化电商平台来说,正确识别社会化电商中的意见领袖都有着非常重要的价值。本文在国内外相关文献综述的基础上,选取典型的第三方社会化电商平台——小红书APP社区作为具体研究对象,结合社会网络分析与情感分析技术,提出社会化电商平台的意见领袖识别模型。本文首先利用社会化电商的网络结构,计算用户活跃度,筛选得到排名靠前的目标用户作为预选意见领袖。在此过程中主要借鉴了PageRank算法的基本思想,综合考虑用户的行为特征,基于多指标综合评价方法对PageRank算法进行改进,设计了ActivityRank算法。接着从评论情感的角度出发,通过识别目标用户发表内?容的评论情感,对目标用户的发表内容的评论进行情感分析。本文构建了适用于社会化电商领域的基础情感词典、领域词典、修饰词词典以及否定词词典等情感词典,在其他学者的研究基础上调整极性短语的计算规则,根据极性短语计算句子的极性值,再根据句子据算整个文本的情感,最后计算用户整体的评论情感极性值。最后综合网络结构与评论情感两个维度,构建社会化电子商务的意见领袖识别模型。为了使研究有具体的应用背景,有真实的数据支持,本文以小红书APP社区作为实例分析,验证了该模型识别社会化电子商务意见领袖的准确性与高效性。本文从社会化电子商务社区的网络结构和评论情感两个维度构建了社会化电子商务意见领袖识别模型。在一定程度上提高了算法的效率,同时解决了在社会网络分析中无法有效使用情感分析的问题,增加了意见领袖识别的准确性。同时从网络结构和评论情感的角度对平台和品牌方提出针对性的建议。
融合用户活跃度与评论情感的社会化电商意见领袖识别研究
这是一篇关于意见领袖,社会化电子商务,ActivityRank算法,评论情感分析的论文, 主要内容为随着社交媒体和电子商务的快速崛起,社会化电子商务迅速发展。社会化电子商务,主要指通过社交媒体的传播网络,利用用户的内容分享和相互交流的方式促进消费的一种电商模式。在社会化电商社区中,用户主要通过内容分享达到社交的功能。在这过程中,影响力大的用户会慢慢演化成社区内的意见领袖,在产品的选择和购买上对其他用户产生较大的影响,同时引导着社区的话题讨论。因此,对于品牌方和社会化电商平台来说,正确识别社会化电商中的意见领袖都有着非常重要的价值。本文在国内外相关文献综述的基础上,选取典型的第三方社会化电商平台——小红书APP社区作为具体研究对象,结合社会网络分析与情感分析技术,提出社会化电商平台的意见领袖识别模型。本文首先利用社会化电商的网络结构,计算用户活跃度,筛选得到排名靠前的目标用户作为预选意见领袖。在此过程中主要借鉴了PageRank算法的基本思想,综合考虑用户的行为特征,基于多指标综合评价方法对PageRank算法进行改进,设计了ActivityRank算法。接着从评论情感的角度出发,通过识别目标用户发表内?容的评论情感,对目标用户的发表内容的评论进行情感分析。本文构建了适用于社会化电商领域的基础情感词典、领域词典、修饰词词典以及否定词词典等情感词典,在其他学者的研究基础上调整极性短语的计算规则,根据极性短语计算句子的极性值,再根据句子据算整个文本的情感,最后计算用户整体的评论情感极性值。最后综合网络结构与评论情感两个维度,构建社会化电子商务的意见领袖识别模型。为了使研究有具体的应用背景,有真实的数据支持,本文以小红书APP社区作为实例分析,验证了该模型识别社会化电子商务意见领袖的准确性与高效性。本文从社会化电子商务社区的网络结构和评论情感两个维度构建了社会化电子商务意见领袖识别模型。在一定程度上提高了算法的效率,同时解决了在社会网络分析中无法有效使用情感分析的问题,增加了意见领袖识别的准确性。同时从网络结构和评论情感的角度对平台和品牌方提出针对性的建议。
社会关系强度对社会化电商用户推荐意愿影响研究
这是一篇关于社会化电子商务,社会关系强度,用户推荐意愿的论文, 主要内容为从传统电商到如今在科学技术的发展下,电商的模式逐渐被开发壮大,并由此产生了一种新的电子商务模式—社会化电商。社会化电商的兴起,大大减少了用户的信息搜索费用,并使他们的购物和决策流程发生了变化。但由于社会化电商中信息量过于庞大,人们在筛选信息时费时费力,所以用户在购买产品或服务时会先关注推荐信息。相比于企业官方推荐,用户更信任身边亲朋好友的推荐。社会化电子商务平台中用户之间的社会关系是如何影响用户推荐意愿的?于是,本文在相关理论的基础上,研究社会关系强度对用户推荐意愿的影响因素。本文首先以社会关系强度理论、感知风险理论、感知价值理论、社会交换理论和技术接受模型为基础,结合SOR模型,从外部信息和个体认知两个角度对社会化电子商务平台中用户推荐意愿之间的影响因素进行了探讨。接下来根据每个变量之间的关系设计了所需的调查问卷,总共得到了352份有效的问卷。本文利用SPSS26.0软件对收集到的有效问卷的数据进行了基础的分析,包括描述性统计、信度效度分析等,随后又使用统计分析软件AMOS24.0进行了验证性因子分析、拟合检验以及路径分析等。最终验证了我们对提出的各个影响因素对用户推荐意愿的假设,包括社会关系强度、感知风险、感知价值、感知有用性以及社交需求对用户推荐意愿的影响。实证分析结果显示:(1)社会化电商平台中社会关系强度对用户感知价值存在正向影响,用户感知价值与推荐意愿具有正向影响。(2)社会关系强度与用户感知有用性存在正向影响,用户感知有用性对推荐意愿具有显著正向影响。(3)社会关系强度与用户社交需求存在正向影响,用户社交需求与推荐意愿具有正面影响。(4)社会关系强度与用户推荐意愿具有显著的正向影响。(5)在社会化电商平台中,用户的社会关系强度对用户的感知风险具有负向的影响。然而,感知风险与用户的推荐意愿存在负向的影响的假设没有通过,说明用户在向社会关系强度较高的用户推荐信息或产品时,对感知风险的现象可能没有过于深入考虑。在进行推荐时,更多的考虑信息或产品的正向作用。同时其他结果表明社会化电子商务平台中用户社会关系越强,对被推荐者的了解程度越高,进而可以有针对性地展开产品的推荐,以此可以进一步增加推荐者个人的社交需求、感知有用性和感知价值,提升用户的推荐意愿,即社会化电商平台中用户间的社会关系强度通过感知风险、感知有用性、感知价值及社交需求分别对用户的推荐意愿有显著正向的影响。最后依据本文进行分析的结果,主要从使用社会化电商平台的用户、电商平台以及商家三个方面进行实践意义的总结并分别给出了对应的建议,之后提出了本研究目前存在的问题,对今后的研究工作提出了自己的想法。
社会化电子商务环境下消费者分享社交分享型优惠的动因研究
这是一篇关于社会化电子商务,社交分享型优惠,动因,分享意愿的论文, 主要内容为从2015年开始,社交电商新模式在国内得到快速发展。虽然中国电商市场已经发展成熟,但获客成本居高不下成为传统电商发展的瓶颈,而社交电商模式依托社交流量平台以及熟人网络传播,能有效解决获客成本问题,是电商行业未来重要的发展方向。在其影响下,传统电商平台将社交电商的模式和社交媒体营销相结合,衍生出了不同类型的社交分享型优惠。虽然从商家和平台的角度而言,社交分享型优惠能引导消费者自发进行分享,实现低成本的高效推广,但对于消费者而言,社交分享型优惠的获取成本更高,且对社交关系可能存在影响,因此,从消费者的角度对社交分享型优惠的分享动因进行研究将对传统电商行业的社交化营销发展产生借鉴意义。文献回顾发现,国内外学者已从知识、享乐型信息和营销信息的视角对社交分享的动因进行了探讨,但从研究对象看,更多关注知识的社交分享动因,对营销信息,特别是交易性的商业信息的研究较少;从研究环境看,社交分享动因研究主要集中于社交网络背景下的动机研究,对电商环境,特别是社交电商环境下的社交分享动因研究较少;从研究问题看,营销信息的社交分享动因研究多为动机类型的研究,对于影响社交分享的其他外部因素的研究较少。而社交电商环境下消费者的社交分享动因研究具有重要的实践意义,因此,本研究将在社交电商新环境下,首先探究消费者消费者分享社交分享型优惠的动因,包括动机和外部影响因素,其次研究对于不同类型的社交分享型优惠,动因对分享意愿的影响程度是否存在不同。具体而言,本研究在动机理论、交换理论和社会资本理论基础上,利用定性和定量相结合的混合研究法,一方面通过扎根理论结合S-O-R模型,对消费者分享社交分享型优惠的动因进行探索性研究,并构建了消费者分享社交分享型优惠动因的一般模型,另一方面通过结构方程模型结合情景式问卷对扎根理论构建的模型进行验证性研究,同时通过多群组分析对优惠类型的调节效应进行研究,探究消费者分享不同类型的社交分享型优惠的动因差异。研究结果显示:(1)消费者分享社交分享型优惠的动机主要是物质回报动机、社会参与动机和互惠动机,其中社会参与动机通过感知利益对消费者分享意愿的影响更为显著;(2)外部影响因素中优惠力度通过感知利益正向影响消费者的分享意愿,优惠难度通过感知成本负向影响消费者的分享意愿,平台可信度通过感知信任正向影响消费者的分享意愿,优惠氛围对感知风险的影响不显著,感知风险对消费者分享意愿的影响不显著;(3)拼团与助力类型中,优惠类型在物质回报动机、互惠动机和优惠力度对感知利益影响中的调节效应显著;佣金与助力类型中,优惠类型在优惠力度对感知利益影响中的调节效应显著;在拼团与佣金类型下,优惠类型在物质回报动机和互惠动机对感知利益影响中的调节效应显著。根据上述的研究结论,本研究从市场推广、优惠设计和平台管理的角度为社交化的电商平台提出完善社交分享型优惠的相关管理启示,在尽可能降低消费者感知成本和感知风险的情况下,帮助平台和商家更好地提升消费者的分享意愿,达到低成本大面积营销的目的。
社会化电子商务平台笔记推荐对消费者购买意愿影响研究
这是一篇关于社会化电子商务,笔记推荐,笔记分享者,推荐信息,购买意愿的论文, 主要内容为网络购物的便利性使得电子商务发展一路高歌猛进,已深入到社会的各个阶层,甚至一些老年人都积极参与其中,极大的改变了人们的生活方式,特别是一些带有娱乐性与社交性的电子商务满足了大多数人的购物需求,据统计网购用户在2019年达到六亿多,随着网购规模的不断扩大,网络平台之间也产生了激烈的竞争。随着网络的进一步发展,涌现出新的电商模式,被学者们称为社会化电子商务,并且迅速得到了学术界的高度重视,但是随之出现了新的问题,目前学者们大多只在宏观层面上进行深入研究,缺少在微观层面探讨对消费者的购买意愿的影响。社会化电商平台只有确保用户通过在浏览网站时进一步转化为购买意愿的消费者,才能在竞争中立于不败之地。通过对社会化电子商务及其相关概念进行界定,梳理国内外学者文献中关于社会化电子商务研究的现状,发现现有研究的不足之处,本文创新性提出目前笔记推荐在社会化电子商务平台中所发挥的作用,并以此为研究重点。以刺激-有机体-反应理论,信任理论为基础,构建出社会化电子商务平台的笔记分享对于消费者购买意愿的影响模型,将笔记分享者的特征和笔记中推荐信息的特征两个维度作为自变量,信任在其中作为中介变量,探究对消费者购买意愿的影响。本文在经过小规模访谈和问卷前测之后,对问卷初稿进行修正,删除不合适题项之后形成正式问卷,利用问卷星平台大规模派发,将回收的有效问卷数据使用数据分析软件进行实证分析,从而证明了以下结论:笔记分享者的专业性、知名度、交互性,与消费者的关系强度正向显著影响消费者对笔记分享者的信任和购买意愿;推荐信息的时效性、个性化正向影响消费者对笔记分享者的信任和购买意愿;消费者对笔记分享者的信任对消费者购买意愿具有显著正向影响,并发现推荐信息的视觉线索对于消费者购买意愿的假设不成立。论文根据数据分析结果从重视笔记推荐、加强用户间互动、培养笔记分享者这几个方面提出了社会化电子商务平台发展的策略,以促进社会化电子商务在我国的健康发展。
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