《在线零售市场顾客购买行为实证与建模研究》PDF下载

  • 购买积分:10 如何计算积分?
  • 作  者:叶作亮,杨春艳著
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2017
  • ISBN:9787030516770
  • 页数:244 页
图书介绍:在线零售市场成长迅速,顾客是商家最重要的资产,全程数字化的交易为研究顾客行为提供了有利条件,然而传统的顾客行为模型不能适用于产品与顾客高度聚集,信息高度透明,交易高度动态的在线零售市场。为此,通过研究不同在线零售市场的拓扑特征,剖析在线市场顾客的群体行为,揭示顾客群体互动和影响因素;综合应用顾客属性信息和结构信息,分析顾客行为模式,建立顾客行为模型,探索顾客个体的购买决策机制,进行顾客行为预测和销售预测的应用与实证研究。本研究能够为在线零售市场管理,在线顾客行为预测和个体选择行为研究提供新的思路和方法,为在线顾客精准营销提供决策依据。

第1章 绪论 1

1.1 从传统市场到在线市场 1

1.2 在线市场经营模式 2

1.3 飞速发展的在线零售 5

1.4 在线零售市场特征 7

1.5 在线顾客成为新宠 8

1.5.1 在线市场购买行为 9

1.5.2 顾客忠诚与顾客价值 13

1.6 在线数据分析 15

第2章 在线零售市场结构及演化 17

2.1 概述 17

2.2 相关文献回顾 18

2.2.1 在线零售市场交易网络演化 18

2.2.2 二分网络相关研究 19

2.3 在线零售市场结构演化机制 21

2.3.1 在线零售市场网络演化模型 21

2.3.2 在线零售市场结构演化实证研究 25

2.3.3 结果分析 46

2.4 在线零售市场结构演化趋势 48

2.4.1 在线零售市场结构分析 48

2.4.2 在线零售市场经营战略 48

第3章 在线零售商成功因素 51

3.1 概述 51

3.2 概念界定与文献回顾 52

3.2.1 相关概念界定 52

3.2.2 传统零售企业竞争力影响因素 54

3.2.3 电子商务成功影响因素 57

3.3 在线零售商成功因素实证分析 59

3.3.1 研究设计 59

3.3.2 数据收集及整理 61

3.3.3 数据分析 63

3.3.4 结果分析 81

3.4 基于成功因素的在线零售商营销策略 83

第4章 在线新产品销售预测 86

4.1 概述 86

4.2 相关文献回顾 87

4.2.1 在线评论 87

4.2.2 个性化推荐系统 90

4.2.3 销售预测 91

4.2.4 新产品销售预测 96

4.3 基于传播理论的新产品预测 99

4.3.1 模型构建 99

4.3.2 实证分析 108

4.3.3 模型讨论 110

4.4 结果分析 119

4.4.1 观点聚焦 119

4.4.2 局限性 119

4.5 在线评论和网页管理 120

第5章 在线购买决策 123

5.1 概述 123

5.2 文献回顾 124

5.2.1 在线顾客购买决策 124

5.2.2 目标设置 131

5.2.3 卷入度 132

5.3 在线购买决策实证研究 133

5.3.1 研究假设 133

5.3.2 研究思路 134

5.3.3 实验准备 135

5.3.4 实验设计 136

5.3.5 预实验与正式实验 139

5.4 结果分析——高卷入度产品 142

5.4.1 数据描述性统计分析 142

5.4.2 单因素方差分析 148

5.4.3 多因素方差分析 151

5.4.4 分析与讨论 154

5.5 结果分析——低卷入度产品 156

5.5.1 数据描述性统计分析 156

5.5.2 单因素方差分析 157

5.5.3 多因素方差分析 160

5.5.4 分析与讨论 162

5.6 实证结果对比分析 170

5.6.1 手机与酒店购买结果对比 170

5.6.2 结果分析 172

5.7 管理启示 174

第6章 在线顾客重复购买行为 176

6.1 概述 176

6.2 相关文献回顾 177

6.2.1 在线顾客重复购买行为 177

6.2.2 幂律分布及相关模型 179

6.3 顾客重复购买的实证分析 181

6.3.1 实证数据 181

6.3.2 数据处理、设定与分析 183

6.4 重复购买建模 191

6.4.1 基本模型 192

6.4.2 确定模型参数 194

6.4.3 购买概率的几种形式 197

6.4.4 仿真结果 199

6.4.5 稳态假设的讨论 200

6.5 结果分析 201

6.5.1 模型比较 201

6.5.2 观点聚焦 202

6.5.3 改进方向 203

6.6 管理启示 204

第7章 顾客价值识别 205

7.1 概述 205

7.2 相关文献回顾 206

7.2.1 顾客价值 206

7.2.2 顾客价值计算 209

7.3 顾客购买价值的实证研究 213

7.3.1 实证数据 213

7.3.2 数据处理与分析 215

7.4 基于RF M模型的顾客价值 219

7.4.1 RFM模型的检验 219

7.4.2 RFM模型对顾客类别数和样本数据的要求 226

7.4.3 时间的划分和R FM模型的关系 230

7.5 基于顾客价值的客户关系管理 233

7.5.1 基于RFM模型的顾客细分方法 233

7.5.2 顾客价值下的客户关系管理 233

参考文献 235