【摘要】：如今情況下,網(wǎng)購(gòu)已經(jīng)成為普遍的購(gòu)物方式,并且消費(fèi)者在網(wǎng)購(gòu)商品時(shí)的個(gè)性化特征也愈加明顯。隨著信息技術(shù)的日漸成熟,互聯(lián)網(wǎng)也進(jìn)入了飛速發(fā)展的階段,消費(fèi)者面臨的也由原本的信息匱乏變成了信息過(guò)載。對(duì)于網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)以及商家來(lái)講,讓自己的商品信息從海量信息中脫穎而出并被消費(fèi)者獲取是一件非常困難的事情。個(gè)性化推薦技術(shù)就是在這種現(xiàn)實(shí)情況下出現(xiàn)并逐漸發(fā)展,并已經(jīng)被各大電商網(wǎng)站應(yīng)用于向不同用戶提供個(gè)性化的商品推薦。本文基于這樣的背景,選取了我國(guó)最大的B2C購(gòu)物平臺(tái)淘寶網(wǎng)作為研究對(duì)象,選取淘寶最有代表性的四種推薦策略,探討淘寶網(wǎng)提供的個(gè)性化推薦策略與消費(fèi)者購(gòu)買意愿之間的內(nèi)部作用機(jī)制。本文對(duì)個(gè)性化推薦、感知推薦質(zhì)量、感知風(fēng)險(xiǎn)、購(gòu)買成本、購(gòu)買意愿等概念的國(guó)內(nèi)外研究情況進(jìn)行了分析和梳理,提出了淘寶網(wǎng)個(gè)性化推薦策略促進(jìn)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的模型與假設(shè),確定每一因素的測(cè)量維度。在此基礎(chǔ)上,本文采用成熟量表進(jìn)行問(wèn)卷設(shè)計(jì),并通過(guò)問(wèn)卷法完成數(shù)據(jù)收集,使用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件SPSS20.0進(jìn)行了描述性分析、相關(guān)分析及回歸分析,對(duì)模型假設(shè)進(jìn)行了驗(yàn)證。數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明,淘寶網(wǎng)提供的四種個(gè)性化推薦策略均對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿起到正向的促進(jìn)作用,但達(dá)到的效果略有不同;購(gòu)買成本起到了中介作用;感知成本起到了調(diào)節(jié)作用。最后,本文還在數(shù)據(jù)分析結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行了討論,并結(jié)合現(xiàn)實(shí)情況對(duì)淘寶網(wǎng)及網(wǎng)絡(luò)零售商提出了營(yíng)銷管理建議,這將起到一定的現(xiàn)實(shí)啟示意義。
[Abstract]:Nowadays, online shopping has become a common way of shopping, and consumers in the online shopping personalized features are increasingly obvious. With the maturing of information technology, the Internet has entered the stage of rapid development, consumers are facing from the original lack of information to information overload. For online shopping platforms and merchants, it is very difficult to make their commodity information stand out from the mass of information and be obtained by consumers. Personalized recommendation technology appears and develops gradually in this kind of reality, and has been used by various e-commerce websites to provide personalized product recommendation to different users. Based on this background, this paper selects Taobao, the largest B2C shopping platform in China, as the research object, and selects the four most representative recommendations of Taobao. This paper probes into the internal mechanism between the personalized recommendation strategy provided by Taobao and the consumer's willingness to buy. This paper analyzes and combs the concepts of personalized recommendation, perceived recommendation quality, perceived risk, purchase cost, purchase intention and so on at home and abroad. This paper puts forward the model and hypothesis of Taobao personalized recommendation strategy to promote consumers' willingness to buy, and determines the measurement dimension of each factor. On this basis, this paper designed the questionnaire with mature scale, completed the data collection by questionnaire method, and used the statistical software SPSS20.0 for descriptive analysis, correlation analysis and regression analysis to verify the hypothesis of the model. The results of data analysis show that the four personalized recommendation strategies provided by Taobao all play a positive role in promoting consumers' purchase intention, but the effect is slightly different, and the purchase cost plays an intermediary role. Perceived costs act as a regulator. Finally, this paper discusses the results of data analysis, and puts forward some suggestions on the marketing management of Taobao and online retailers, which will be of practical significance.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F724.6;F713.55

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2367884