给大家推荐7篇关于消费意愿的计算机专业论文

今天分享的是关于消费意愿的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到消费意愿等主题,本文能够帮助到你

人际交互中临场感对直播带货受众消费意愿影响机制探究——以淘宝直播带货为例

这是一篇关于直播带货,人际交互,互动,临场感,消费意愿的论文, 主要内容为随着消费模式的不断升级,直播带货开始成为消费者购物的新方式和获取信息、开展社交活动的新途径。在实体店中人们可以直接观看和接触商品,与现实当中的店员进行互动,而直播带货可以越过这个现实接触的过程,直接在网络上进行人与人之间的沟通和信息传递,而且最大化的还原了真实感,这是直播带货比起传统电商平台的优势所在,它优化了互动模式,消除了时间和空间上的界限,让线上消费者也有非常真实的临场感。那么在主播带货中,互动方式如何将这种临场感放大,从而提高受众的消费意愿,是目前需要探索研究的方向。本文结合人际传播理论、互动理论、临场感理论,以淘宝直播带货为例,分析直播带货中人际交互对受众消费意愿的影响及其机制,揭示人际交互中临场感的中介作用,为直播带货如何通过人际交互来促进受众消费意愿提供依据。借鉴人际交互、临场感相关研究结论,结合著名的“刺激-机体-反应”理论(S-O-R),建立了刻画直播带货情境中在线人际互动、临场感和消费意愿关系的研究模型,并给出研究假设、设计了调查问卷;接着,采用实证研究方法,分析调查问卷并检验研究假设,得出研究结果如下:在直播带货情境下,主播间互动、主播与受众间互动、受众间互动均对空间临场感和社会临场感有显著正向影响;在直播带货情境下,空间临场感和社会临场感均对消费意愿有显著正向影响;在直播带货情境下,空间临场感和社会临场感在主播间互动和消费意愿间的中介效应显著;空间临场感在主播受众间互动和消费意愿间的中介效应显著,社会临场感在主播受众间互动和消费意愿间的中介效应不显著;社会临场感在受众间互动和消费意愿间的中介效应显著,空间临场感在受众间互动和消费意愿间的中介效应不显著。最后,提出了提高临场感和信息传播效果的互动策略,从人际互动角度为直播带货可持续发展提供完善建议。

基于机器学习的消费者网购意愿研究——以京东商城为例

这是一篇关于消费意愿,机器学习,XGBoost,逻辑回归,评价函数的论文, 主要内容为随着大数据时代的到来,越来越多的消费者倾向于线上购物这一消费方式。网络店铺的数量日益增加,使得电商行业的竞争日益激烈。为了更好地帮助电商行业,企业应该顺应时代的发展,结合当前及其未来行业的发展趋势另辟道路,找到适合当前电商行业的经营模式。电商平台的消费者在购物浏览时,会留下大量的交互性数据,为企业日后销售策略的制定,提供了坚实的基础。在研究消费者的网购意愿时,本文以机器学习为背景,通过XGBoost+逻辑回归模型的方式,来讨论消费者的网购意愿。本文首先对获得的数据进行了一系列的数据预处理,然后将处理后的数据,进行了特征工程的建立,将原始数据集按照7种时间粒度进行了特征构造,并将数据分为了训练集和测试集。再通过参数调优确定了XGBoost模型的最优参数,并将参数调优的结果进行了AUC检验,最终AUC的值达到了97.78%。再者也对XGBoost+逻辑回归模型进行了可视化的展示。最后通过评价函数确定了准确率和召回率的值,最终通过F1值进行计算,得出本次消费者网购意愿预测的准确率为80.7%。将模型构建过程中的特征的重要性进行了输出,对计算结果进行对比分析,得出以下结论:消费者在购买商品时,主要受到差评率、品牌、用户浏览行为、点击行为、被加入购物车行为、删购行为等的影响。因此作为电商平台应该积极的、合理化的去使用用户在电商平台遗留下来的交互记录,根据用户的行为记录,更好的发现潜在的用户,使得用户不至于流失。

基于机器学习的消费者网购意愿研究——以京东商城为例

国内消费者跨境网购意愿的影响因素研究

这是一篇关于跨境电商,TAM模型,感知风险理论,消费意愿的论文, 主要内容为随着电子支付手段的普及和物流仓储规模的高速发展,跨境电子商务凭借其品种丰富、操作便捷、不受时空限制的特点对传统贸易的价值影响正在日益加深,同时也改变了消费者的购物习惯。然而,跨境电商发展仍然面临许多问题,导致国内消费者在跨境电子商务平台的消费意愿并不高。因此,对消费者跨境网购意愿的影响因素进行研究,能够帮助我们明确问题原因所在,有利于跨境电子商务的健康有序发展。本文在回顾跨境电商影响因素研究、网络购物意愿研究的基础上,提出了基于技术接受模型和感知风险理论的跨境网购意愿模型,并根据跨境电商平台流行程度低的特点引入感知流行性因素、根据跨境电商平台促销活动刺激程度弱的特点引入感知促销利得因素、根据跨境电商的主要消费群体特征引入文化价值观,提高模型对跨境网购意愿的解释力度。在实证研究中,采用问卷调查的方法搜集数据,运用SPSS20.0对数据进行处理分析,数据分析方法包括信度效度检验、描述统计分析、相关性分析、回归分析、层次分析法,通过数据分析检验模型各变量之间的关系和模型的合理性,验证研究假设。本文的结论可以归结为以下几点:?感知有用性、感知易用性、感知流行性、感知促销利得、高权利距离特征的文化价值观均正向影响跨境网购意愿;?感知风险性负向影响跨境网购意愿;?感知流行性、感知促销利得对其他变量有调节作用。根据研究结果,从提高有用性、易用性、防控风险、迎合文化心理、加强促销能力、营销能力六个方面提出我国发展跨境电子商务的对策。

依恋视角下社区电商男性用户的购买行为影响因素研究——以“得物APP”为例

这是一篇关于社区电商,得物,社区依恋,男性用户,消费意愿的论文, 主要内容为随着国民经济的快速发展和居民收入的增加,以95后为代表的男性群体消费意识开始逐渐觉醒。根据第七次全国人口普查数据显示,在年龄段20岁至49岁区间的单身男性数量远高于单身女性,且越来越多的单身男性敢于释放自身消费能力,其最直接的影响就是推动现在的商业形态和服务消费市场发生转型升级。而作为国内专注于男性“种草”的电商平台,得物社区则有效掀起了年轻男性用户们的消费欲望。现如今以95后为主的年轻一代在消费时往往会把“品质”当成最重要的选择标准,而这也正符合得物社区的市场定位,以其专业鉴定师的身份快速拉拢了年轻受众。当然,除了消费观念的转变,男性用户更乐于参与到电商购物中,其行为也受到了感性因素的影响,为了能够更好地探究男性用户的消费心理,本文将把情感依恋作为理论切入点。本文从情感依恋理论的角度出发,将得物社区中的广大男性消费者作为研究对象,并建立了男性用户在社区电商中的购买意愿研究模型。对于网络平台收集到的468份有效问卷调查,利用SPSS和AMOS26.0统计学工具对现有数据进行分析和后期处理,并通过信度与效度分析、模型分析、描述性统计分析等一系列分析方法,测量了模型中笔记质量、社交互动、产品口碑、系统质量、服务质量、情感依恋、功能依恋、用户购买意愿八个变量的关系,最终验证了模型和研究假设。本文一共分为六个章节,第一章为绪论,本章主要包括了研究背景、研究目的、研究意义、研究框架与方法、文献综述等内容。第二章为相关理论的起源与探究,本章主要探析了依恋理论和社区电商的概念发展变迁以及它们的兴起应用。第三章是模型建构与研究假设的成立,该章节建立了研究模型与假设,同时设计了问卷调查,并对问卷展开发放与回收工作。第四章是数据统计与分析,本章旨在对问卷回收数据的变量进行分析研究。第五章是研究发现,主要对问卷收集的数据作一个统计分析。第六章是研究结果与启示,分析了本文的研究结果以及局限。

电商平台个性化商品信息推荐对消费者网购意愿的影响研究

这是一篇关于个性化推荐,网购意愿,消费意愿的论文, 主要内容为电商平台为了提高消费者网购体验感、网购意愿,降低消费者检索商品信息的时间成本,积极优化升级个性化商品信息推荐系统,希望基于该系统实现网络精准营销、提高平台销售额、提高用户消费体验感等目的。在此背景下,研究电商平台个性化商品信息推荐系统对消费者网购意愿的影响显得意义重大。本文首先交代了研究背景、研究意义、研究方法、研究内容、国内外研究现状等,阐述了个性化商品信息推荐系统的技术研究、个性化商品信息推荐系统对网购意愿的影响研究、消费者网购意愿影响因素研究、个性化商品信息推荐对网购意愿的影响研究等领域的研究成果,同时笔者发现国内外学者目前对个性化商品推荐系统的研究大多数集中在算法研究、系统优化等方向,探究个性化商品信息推荐对消费者网购意愿的相关研究非常少;其次,阐述了个性化推荐系统、电子商务、网络消费意愿等概念,介绍了本文的理论基础,包括计划行为理论、技术接受理论、SOR理论等,奠定了本文的理论基础;再次,基于SOR理论及其他学者的研究成果上构建了本文的研究模型并且提出研究假设,从个性化推荐系统的商品信息编排、商品信息内容、商品信息质量、商品信息推荐方式、商品信息推荐效果、网站形象等6个维度入手,探究其对网购意愿的影响。随后,基于已有文献成果选择各个维度的测量问项;最后,在淘宝、天猫、京东、苏宁、一号店等电商平台,采取随机抽样的方式选取部分网购用户作为调查样本,基于测量量表的基础上编制调查问卷。在对问卷进行小范围检测后,笔者采用电子问卷的形式发放,问卷内容包括样本个体信息统计、网购习惯调查、测量量表评分三个部分,累计回收问卷382份,得到有效问卷345份,有效率为90.13%。利用SPSS23.0以及AMOS23.0等统计软件对问卷数据分析,主要得出以下结论:(1)商品信息编排、商品信息内容、商品信息质量、商品信息推荐方式、商品信息推荐效果、网站形象等6个维度因素均对消费者网购意愿产生显著正向影响,标准化影响路劲系数分别为0.144、0.201、0.148、0.161、0.158、0.219,网站形象对网购意愿正向影响最大,商品信息编排正向影响最小;(2)不同性别、年龄、收入、职业上的人群,其网购意愿受个性化商品信息推荐系统的影响差异较为明显,而不同学历人群的网购意愿受个性化商品信息推荐系统影响不显著;(3)月网购次数、主要网购平台、主要网购商品、主要支付方式都对网购意愿产生显著的差异化影响。