第1章 引言 1
1.1 新兴电子商务背景下探讨商务模式的重要性 2
1.2 新兴电子商务技术带给传统商务模式的影响 3
1.2.1 虚拟性对于商务模式的影响 4
1.2.2 移动性对于商务模式的影响 5
1.2.3 极端数据对于商务模式的影响 6
1.2.4 个性化对于商务模式的影响 7
1.2.5 社会化对于商务模式的影响 8
1.3 本书的内容安排简介 9
第2章 B2B电子交易市场采纳关键影响因素研究 13
2.1 B2B电子交易市场商业模式 13
2.1.1 B2B电子交易市场的类型 13
2.1.2 B2B电子交易市场的价值 14
2.1.3 B2B电子交易市场的风险 16
2.1.4 B2B电子交易市场采纳现状及研究意义 16
2.2 理论背景及研究模型 17
2.2.1 关系交换理论 18
2.2.2 交易成本理论 18
2.2.3 研究模型 19
2.3 研究假设 20
2.3.1 关系交换视角因素 20
2.3.2 交易成本视角因素 22
2.4 研究方法 26
2.4.1 德尔菲检验 26
2.4.2 德尔菲检验过程 26
2.4.3 研究样本 27
2.5 研究结果 27
2.6 结果讨论 29
2.6.1 关系交换视角 30
2.6.2 交易成本视角 31
2.7 本章小结 33
第3章 双边市场研究 34
3.1 双边市场介绍 34
3.1.1 双边市场概述 34
3.1.2 双边市场的特点 36
3.1.3 双边市场研究的意义 37
3.2 主要研究问题 38
3.2.1 定价 39
3.2.2 平台竞争 42
3.2.3 动态竞争战略 43
3.3 B2B市场的结构、所有权和福利 44
3.4 众包市场的定价机制 47
3.5 本章小结 50
第4章 信息搜索和广告 52
4.1 研究背景 52
4.1.1 广告与互联网 52
4.1.2 互联网广告技术 53
4.1.3 度量广告效果 56
4.2 相关理论 58
4.2.1 搜索理论 58
4.2.2 广告理论 61
4.2.3 信息中介 64
4.3 流量竞争和搜索 66
4.4 本章小结 70
第5章 信息产品定价策略研究 71
5.1 引言 71
5.1.1 研究信息产品的定价问题的目的 72
5.1.2 信息产品定价的要点 74
5.1.3 信息产品定价的研究进展 75
5.2 典型研究问题概述 79
5.2.1 版本定价问题 79
5.2.2 信息产品竞争 82
5.3 网络外部性和免费发放策略 85
5.3.1 模型介绍 87
5.3.2 最优策略求解 92
5.4 信息产品定价机制选择 94
5.4.1 模型介绍 95
5.4.2 最优策略求解 98
5.4.3 启发式定价策略 100
5.5 本章小结 103
第6章 团购定价研究 105
6.1 本章引言 105
6.1.1 电子商务与团购定价模式 105
6.1.2 团购定价的研究视角 110
6.1.3 本章内容简介 111
6.2 文献 111
6.2.1 拍卖理论的相关研究 111
6.2.2 数量折扣机制的相关研究 113
6.3 经典模型 115
6.3.1 最初的实证研究 115
6.3.2 购买者投标策略研究 116
6.3.3 卖方定价策略研究 119
6.4 投标者合作策略研究 121
6.5 B2B环境下的订货、定价策略研究 125
6.6 第二代团购定价模式销售策略研究 127
6.7 本章小结 129
第7章 在线评论的管理分析方法（技术导向） 132
7.1 绪论 132
7.1.1 研究背景 132
7.1.2 研究进展概述 134
7.2 在线评论情感分析相关理论 142
7.2.1 在线评论情感分类概念 142
7.2.2 基于监督学习的评论情感分类原理 142
7.2.3 基于语义的评论情感分类原理 144
7.3 基于监督学习的中文评论情感分类研究 149
7.3.1 基于矢量空间模型的评论情感分类 150
7.3.2 基于字符语言模型的评论情感分类 154
7.3.3 两种模型的评论情感分类实验 155
7.4 基于语义的中文评论情感分类研究 160
7.4.1 中文评论PMI-IR情感分类研究 160
7.4.2 基于Snippet的中文评论情感分类研究 165
7.4.3 Snippet与PMI-IR的中文评论情感分类比较 171
7.5 总结和未来展望 173
第8章 在线评论对企业绩效及客户满意度的影响 176
8.1 引言 176
8.1.1 研究背景 176
8.1.2 基本概念 177
8.2 研究背景概述 179
8.2.1 在线评论对企业绩效影响的相关研究 180
8.2.2 在线评论影响用户感知有用性的相关研究 181
8.2.3 在线管理反馈的相关研究 183
8.3 在线评论对酒店在线预订量影响的实证研究 185
8.3.1 模型及假设的提出 185
8.3.2 数据收集 186
8.3.3 结果与分析 186
8.3.4 结论与意义 188
8.4 在线评论中的价格因素对客户感知的影响研究 189
8.4.1 理论模型及研究假设的提出 189
8.4.2 数据收集 191
8.4.3 结果与分析 191
8.4.4 结论与意义 194
8.5 基于影评数据的在线评论有用性影响因素研究 196
8.5.1 理论假设及模型的提出 196
8.5.2 数据采集 199
8.5.3 模型结果分析 200
8.5.4 结论 201
8.6 在线评论中的观察学习：历史销量对企业业绩的影响研究 201
8.6.1 研究假设及模型的提出 202
8.6.2 数据采集 203
8.6.3 实证结果分析 204
8.6.4 实验设计 206
8.6.5 实验结果及分析 207
8.6.6 结论 209
8.7 在线管理反馈对企业绩效和客户满意度的影响机制研究 210
8.7.1 假设与实证模型的提出 210
8.7.2 数据采集 213
8.7.3 结果分析 213
8.7.4 结论与意义 215
8.8 本章小结 216
第9章 多渠道竞争与协调 219
9.1 引言 219
9.2 新时期的网络零售 220
9.2.1 网络零售的主要特征 221
9.2.2 网络零售的新模式 222
9.2.3 网络零售的发展趋势 224
9.2.4 网络零售面临的新挑战 226
9.3 相关研究综述 228
9.3.1 网上订单交付 228
9.3.2 网上需求开拓 230
9.4 CPC付费广告机制下零售商的销售渠道最优控制模型 232
9.4.1 问题的提出 232
9.4.2 模型描述、符号与假设 235
9.4.3 网络零售的最优控制策略 237
9.4.4 结构性质分析 240
9.4.5 数值实验 244
9.4.6 本节小结 249
9.5 混合经营模式下零售商网上订单交付策略研究 250
9.5.1 问题的提出 250
9.5.2 模型描述 251
9.5.3 最优渠道控制和订单交付策略 253
9.5.4 数值实验 257
9.5.5 本节小结 259
9.6 本章小结 260
第10章 定价、促销、订货量联合优化 262
10.1 引言 262
10.2 文献综述 265
10.2.1 模型的种类 265
10.2.2 确定需求情形下的联合定价与库存管理 266
10.2.3 不确定需求环境下联合定价与库存管理 269
10.3 单周期一般需求函数下的最优性条件 274
10.4 带Bayesian信息更新的联合定价与库存控制问题 275
10.5 带能力约束和固定订货费用的联合定价与库存控制问题 277
10.6 联合定价、促销与库存管理 278
10.7 本章小结 280
参考文献 282
索引 316