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    “算法+定制”類訂閱制電商用戶持續(xù)使用意愿影響因素研究

    2020-05-06 08:59:14楊菁馬一方張睿思
    現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2020年12期
    關(guān)鍵詞:定制影響因素算法

    楊菁 馬一方 張睿思

    摘 要:在已有理論模型的基礎(chǔ)上根據(jù)“算法+定制”類訂閱式電商的特點適當(dāng)增減變量,建立模型分析影響用戶持續(xù)使用意愿的因素與強弱,并對國內(nèi)的“算法+定制”類訂閱式電商提出發(fā)展建議,使其用有限的成本獲得最多的持續(xù)使用用戶,借以解決“算法+定制”訂閱式電商難以控制成本、留住顧客的難題。

    關(guān)鍵詞:“算法+定制”;訂閱制電商;持續(xù)使用意愿;影響因素

    0 引言

    近些年,消費群體呈現(xiàn)異質(zhì)化、高質(zhì)量、體驗式的消費特點?!八惴?定制”類訂閱式電商瞄準需求,蓬勃發(fā)展。其核心競爭力是關(guān)注消費者體驗感,以精準營銷為發(fā)力點,通過算法和專業(yè)人員分析快速找到消費者所需品,實現(xiàn)用戶的決策降維,同時助力消費升級。

    “算法+定制”類訂閱模式(如Abox壹盒)是指用戶支付會費成為會員,定期收到由算法數(shù)據(jù)和設(shè)計師共同決定的產(chǎn)品組合。適合自己的商品單件可付費留下,其余商品免費退回;平臺通過留存情況優(yōu)化客戶畫像和消費偏好預(yù)測模型,實現(xiàn)自我升級。

    研究訂閱式消費模式是對消費者需求的發(fā)現(xiàn)和滿足,也是解決傳統(tǒng)電商平臺發(fā)展瓶頸的新思路。傳統(tǒng)電商平臺囿于獲取用戶成本高、用戶轉(zhuǎn)移頻率高、掌握用戶行為難度高等問題。“算法+定制”類訂閱模式納入商品組合的退回測評,可以大幅降低試錯成本,激發(fā)用戶的購買欲望。此外,此類平臺將數(shù)據(jù)精確到個體,為用戶建立專屬數(shù)據(jù)庫,真正實現(xiàn)私人訂制。平臺與用戶的捆綁逐漸加深形成強粘性,提高了消費者復(fù)購率、消費轉(zhuǎn)化率。

    然而“算法+定制”類訂閱式電商平臺實操中屢屢出現(xiàn)成本控制困難,技術(shù)支撐不足,算法頻頻失靈等問題,傷害用戶體驗。研究此類平臺的用戶持續(xù)使用意愿影響因素,尋找影響權(quán)重較高的項目,有助于指導(dǎo)同類企業(yè)進行內(nèi)部資源重新配置,優(yōu)化國內(nèi)同類企業(yè)發(fā)展模式。

    1 文獻綜述

    1.1 概念界定

    綜合趙忠誠、陳柏燚(2016)、Russom(2011)等學(xué)者觀點,“算法+定制”類訂閱模式可歸納為公司通過大數(shù)據(jù)算法直面用戶流量全貌,從數(shù)據(jù)分析中預(yù)測會員的潛在消費意愿,搭配精準營銷,定期向會員投遞定制化、個性化的產(chǎn)品。

    1.2 研究現(xiàn)狀綜述

    1.2.1 迎合個性化的消費需求

    “算法+定制”類訂閱式電商模式的市場基礎(chǔ)是消費者對個性化的追求。Baldwin、Forslid、Ito(2015)主張,市場關(guān)注點轉(zhuǎn)移到了增加產(chǎn)品服務(wù)的價值。即服務(wù)個性化,消費者的體驗感轉(zhuǎn)移到服務(wù)和產(chǎn)品的定制過程。

    個性化消費需求與用戶忠誠度存在越來越強的相關(guān)關(guān)系。Huber、Matthes、Vogel&Schehl(2008)主張,電商平臺的高市場飽和度以及不斷增加的同質(zhì)產(chǎn)品使得企業(yè)很難具有忠誠的顧客,可行的解決方案是根據(jù)消費者個性化提供產(chǎn)品。

    1.2.2 培養(yǎng)呈頻率化的消費行為

    訂閱模式“一次付款+多次遞送”的特點有利于引導(dǎo)顧客進行周期性消費。榮振環(huán)(2012)認為,訂閱模式意味著交易關(guān)系有時長保證,企業(yè)在了解消費偏好的基礎(chǔ)上,可以把購買行為進行頻率化引導(dǎo),提高用戶的留存率。

    1.2.3 平臺頻頻陷入運營困境

    目前,“算法+定制”類訂閱式電商平臺在國內(nèi)的發(fā)展態(tài)勢整體走低,存在諸多難題。榮振環(huán)(2012)主張,具有高造價、高物流成本、低體驗值和長消費周期的產(chǎn)品不適合此類模式。此外,訂閱模式由于盈利邏輯不甚明晰,平臺方不能有效控制成本,高運營成本最終轉(zhuǎn)嫁到消費者,反而傷害了消費者的體驗感。

    1.3 文獻述評

    目前,學(xué)界初步認知“算法+定制”類訂閱式電商模式的概念,肯定其能夠滿足個性化消費需求和培養(yǎng)長期購買行為,對培養(yǎng)消費者忠誠度有裨益。但是,培養(yǎng)用戶持續(xù)使用意愿的機理并沒有得到闡釋,影響此類平臺用戶持續(xù)使用意愿因素的探究也寥寥無幾。

    本文將在已有理論模型的基礎(chǔ)上,根據(jù)此類平臺的特點增減變量,建立綜合模型研究用戶持續(xù)使用意愿,分析影響持續(xù)使用意愿的因素與強弱,最后得出結(jié)論與改進建議。

    2 模型構(gòu)建

    2.1 理論模型

    為了研究“算法+定制”訂閱式電商用戶的持續(xù)使用意愿,本文整合了UTAUT模型、ECM-ISC模型、感知風(fēng)險理論,同時鑒于此類電商的特點,排除UTAUT模型中的變量“便利條件”,納入變量“個性化需求”“個人創(chuàng)新性”。

    3 數(shù)據(jù)分析

    3.1 信度效度檢驗

    本研究利用SPSS19.0,得出量表Cronbachs Alpha值為0.942,所有指標的Cronbachs Alpha值均大于0.7,說明問卷整體信度較好。

    總體樣本的KMO值為0.906,說明該問卷的效度非常好。且卡方統(tǒng)計值顯著性概率為0.000,小于0.05,非常適合進一步做因子分析。

    3.2 假設(shè)檢驗與模型擬合

    本研究利用AMOS 24.0對模型進行擬合分析,χ2/df為1.913,小于3。GFI為0.833,CFI為0.915,IFI為0.916,NFI為0.839,各項指標都達到了檢驗標準,擬合情況良好。

    路徑分析結(jié)果如表1。

    4 結(jié)論與建議

    4.1 結(jié)論

    見表1所示,期望確認度對績效期望顯著正向影響;期望確認度、個性化需求對滿意度顯著正向影響,個性化需求影響力較強;而滿意度對持續(xù)使用意愿顯著正向影響,路徑系數(shù)高達0.86,所以期望確認度、個性化需求通過正向影響滿意度,而間接正向影響持續(xù)使用意愿;同時,努力期望、社會影響也對持續(xù)使用意愿顯著正向影響,但影響較小,路徑系數(shù)均僅有0.10,可知影響力沒有滿意度大。

    4.2 建議

    4.2.1 明確營銷關(guān)鍵詞,精準定位消費群體

    平臺方應(yīng)在充分調(diào)研現(xiàn)階段消費者消費特征的基礎(chǔ)上,深入挖掘“算法+定制”訂閱制模式的核心競爭力,明晰營銷關(guān)鍵詞,并定位有相對應(yīng)訴求的消費群體,將平鋪直敘的“介紹式”營銷升級為精確敲打消費者痛點的“捕捉式”營銷。同時,加大營銷力度,大膽嘗試線上線下結(jié)合、新舊媒體并駕齊驅(qū)等多樣化營銷手段,炒熱訂閱式電商這一概念,提高平臺話題度與關(guān)注度。

    4.2.2 定期優(yōu)化算法,提升算法精度

    消費升級帶來對“個性化消費”的追捧,是“算法+定制”訂閱式電商品牌競爭力的保障。為了保持優(yōu)勢,平臺方應(yīng)增加科技投入,提高算法精度,使得算法測繪結(jié)果盡可能逼近真實值,更有利于培養(yǎng)用戶忠誠度。

    4.2.3 簡化購物操作,提高服務(wù)質(zhì)量

    平臺方可以在購物環(huán)節(jié)簡化流程,使下單更加簡潔易操作。此外,平臺方也應(yīng)提升客服的解決力,改善服務(wù)質(zhì)量,以便使用者的困惑和問題能夠及時準確的送達和解決。

    4.2.4 痕跡化質(zhì)量管控,降低感知風(fēng)險

    “貨找人”模式雖然簡化了購物的挑選階段,但產(chǎn)品評價環(huán)節(jié)的缺失使得顧客無法對產(chǎn)品質(zhì)量有足夠了解。平臺方應(yīng)對寄出的每一件產(chǎn)品附帶質(zhì)量證明,進行痕跡化、可視化質(zhì)量管控,尤其是服裝類,可附帶服裝寄送前的消毒操作證明。

    4.2.5 聯(lián)動化倉儲管理及物流管理

    由于不可減免的科技投入,相比于傳統(tǒng)電商,“算法+定制”訂閱式電商不具備價格優(yōu)勢,規(guī)模往往較小。如果分別建設(shè)倉儲和物流,不僅重復(fù)投資、資源浪費,管理也缺乏效率。因而,各平臺方應(yīng)積極和傳統(tǒng)電商平臺開展合作,利用傳統(tǒng)電商平臺成熟的倉儲管理和物流管理體系,降低成本提高效率。

    參考文獻

    [1]趙忠誠,陳柏燚.基于化妝品行業(yè)的訂閱式模式網(wǎng)站研究[J].消費導(dǎo)刊,2016,(8):86.

    [2]榮振環(huán).訂閱直送模式實現(xiàn)天然銷售[J].銷售與市場:管理版,2012,(5):93-95.

    [3]Russom, P. Big Data Analytics[OL]. Washington: TDWI Research,2011.

    [4]Huber, F., Matthes, I., Vogel, J., et al. Produkte nach Maβ von der Stange — Idee und Erfolgspotential des Mass Customization[Z]. Mainz: Wissenschaftliche Arbeitspapiere, Center of Market-Oriented Product and Production Management,2008.

    [5]Baldwin, R. E., Forslid, R., Ito, T. Unveiling the Evolving Sources of Value Added in Exports[Z]. Institute of Developing Economics,2015.

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