电子商务顾客信息模型的构建
影响电子商务平台用户购买意愿因素分析与模型构建
影响电子商务平台用户购买意愿因素分析与模型构建随着互联网的迅猛发展，电子商务平台已经成为人们购物的主要渠道。
然而，用户在决定在何处购买商品时有很多因素需要考虑。
本文将分析影响用户在电子商务平台上购买意愿的关键因素，并提出一个模型用以揭示这些因素。
1. 便利性对于用户来说，电子商务平台的便利性是最重要的一个影响因素。
用户希望能够以简洁快捷的方式找到自己需要的商品，并且能够方便、快速地完成购买过程。
因此，电子商务平台需要提供直观、友好的用户界面，确保用户可以轻松地浏览和搜索商品，并且提供快速、安全的支付和配送服务。
2. 商品质量和信誉用户在购买商品之前通常会关注商品的质量和卖家的信誉。
他们希望能够购买到高质量的商品，并且选择信誉良好的卖家来保证交易的安全和可靠性。
因此，电子商务平台需要加强对商品质量的监管，确保卖家遵守规定，同时也需要提供评价和信誉体系，让用户可以根据其他用户的评价来选择合适的卖家。
3. 价格和优惠对绝大多数用户来说，价格是购买商品的首要考虑因素。
用户希望购买到性价比高的商品，并且享受到更多的优惠和折扣。
因此，电子商务平台需要提供多样化的商品选择，并且定期推出促销活动和优惠券来吸引用户。
此外，还可以通过与供应商谈判获得更好的价格，并将部分收益回馈给用户。
4. 用户体验用户体验是影响购买意愿的一个关键因素。
电子商务平台应该提供用户友好的界面、高性能的网站和快速的响应时间，确保用户在访问平台时可以享受到良好的体验。
此外，平台还可以通过提供个性化推荐、购物导航和售后服务等功能来提升用户体验，使用户感到被重视和关心。
5. 社交因素社交因素也会影响用户在电子商务平台上的购买意愿。
用户通常倾向于购买受其他用户认可和推荐的商品，因此，电子商务平台可以通过社交媒体的整合来鼓励用户进行商品分享和评价，增加用户间的互动和信任。
此外，平台还可以借助社交化的营销手段，如搭建社区、开展用户活动等，来提升用户的购买意愿。
电子商务服务质量的模型构建与分析
电子商务服务质量的模型构建与分析随着互联网的发展，电子商务已经成为人们购物消费的重要方式。
然而，如何提供高质量的电子商务服务，是各大电商平台所面临的一个重要问题。
因此，构建适合电子商务的服务质量模型，对于提高服务质量具有重要意义。
一、电子商务服务质量模型构建电子商务服务质量模型共分为5个维度，分别是可靠性、响应性、保证性、责任性和同理心。
可靠性是指服务提供者能够提供准确的信息和服务，确保服务的安全、可靠和正确。
在电子商务中，可靠性表现为商品信息的准确性、发货时效的稳定性、售后服务的有效性等。
响应性是指服务提供者能够迅速地对客户的反馈和需求做出响应，关注客户的体验和感受，给予快速、周到、贴心的服务。
在电子商务中，响应性表现为客服人员的服务态度和响应速度，以及售后服务的专业水平。
保证性是指服务提供者能够在客户提供的服务需求得到满足的前提下，为客户提供额外的保障措施。
在电子商务中，保证性表现为不同的保修、退换货政策等。
良好的保证性可以提高消费者的购物信心，增强品牌形象。
责任性是指服务提供者对于客户提出的需求和问题进行积极的解决和处理。
在电子商务中，责任性表现为对于客户遇到的问题能够积极地解决，对于服务中出现的问题进行及时的反馈和处理。
同理心是指服务提供者能够充分体谅客户的需求和心理，并为其提供更为个性化的服务。
在电子商务中，同理心表现为基于消费者的偏好和需求提供个性化推荐服务，以及利用大数据技术开展数据分析，提供更为精准的服务。
二、电子商务服务质量模型分析在电子商务中，各个维度之间互相作用，形成整体的服务质量。
先以淘宝为例，分析各个维度:可靠性方面，淘宝提供了严格的商家入驻审核制度，对商户进行真实身份认证，保证了商品信息的真实性和准确性。
同时，淘宝提供了专业的配送和售后服务，保证了发货时效的稳定性，售后服务的效率和质量。
响应性方面，淘宝设立了一站式客服中心，为消费者提供在线客服服务和电话咨询服务，确保客户的问题能够得到及时的回复和解决。
电子商务平台中的用户画像构建与应用
电子商务平台中的用户画像构建与应用随着互联网的飞速发展和智能手机的普及，电子商务平台成为人们购物的主要渠道之一。
然而，面对庞大的用户群体，如何精确把握用户需求，提供个性化的商品推荐和定制化的服务，成为电子商务平台亟需解决的问题。
而用户画像的构建与应用，正是电子商务平台实现个性化服务的关键。
一、电子商务平台中的用户画像构建用户画像是电子商务平台将用户信息进行拆解、分析和整合的结果，通过对用户行为、兴趣爱好、消费习惯等数据进行挖掘和分析，得到用户的画像。
用户画像的构建主要包括以下几个步骤：1. 数据收集：电子商务平台通过用户注册、购物行为、浏览记录、评价反馈等途径收集用户数据。
同时，还可以利用第三方数据和社交媒体数据来进行补充。
2. 数据清洗和整合：收集到的海量数据需要经过清洗和整合，去除重复、错误和不完整的数据，并将不同数据源的数据进行统一整合。
3. 数据挖掘和分析：通过数据挖掘和分析的技术手段，对已经清洗和整合的数据进行深入挖掘，发现用户的行为模式、兴趣爱好、消费习惯等特征。
4. 用户分类和建模：通过对用户数据的特征分析，将用户进行分类，并建立相应的用户模型。
常用的分类方法包括聚类分析、关联分析和决策树等。
5. 用户画像的生成：根据用户分类和建模的结果，生成用户画像。
用户画像可以包括用户基本信息、兴趣爱好、购物偏好、消费能力等方面的信息。
二、电子商务平台中的用户画像应用用户画像的建立并不仅仅是为了了解用户，更重要的是将用户画像应用于电子商务平台的个性化推荐、定制化服务等方面，提供更好的用户体验和服务。
1. 个性化推荐：根据用户画像，电子商务平台可以根据用户的兴趣爱好和购物偏好，提供个性化的商品推荐。
通过分析用户的购买历史、浏览记录等数据，可以推荐用户可能感兴趣的商品，提高用户购买的几率。
2. 定制化服务：通过用户画像，电子商务平台可以根据用户的喜好和需求，提供定制化的服务。
例如，根据用户的购买历史和兴趣爱好，为用户提供专属的促销活动和优惠券；或者根据用户的偏好和需求，推荐适合的产品套餐和定制化的商品。
基于贝叶斯网络的电子商务用户行为分析
基于贝叶斯网络的电子商务用户行为分析随着互联网技术的不断发展，电子商务已逐渐成为当今社会消费的主要渠道之一。
在这个经济时代，企业需要对其用户行为进行有效分析，以便能够更好地了解顾客的需求、潜在需求和购买行为。
这样可以帮助企业更好地制定营销策略，提高销售效能，从而增加企业的经济效益和市场份额。
本文将介绍基于贝叶斯网络的电子商务用户行为分析方法。
一、贝叶斯网络贝叶斯网络是一种概率图模型，它通过条件概率的推断来表示变量之间的依赖关系。
这种网络以节点为基本单位，节点表示变量，边表示变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络通过联合概率分布来定义变量之间的依赖关系，而这种分布可以通过条件概率的乘积来表示。
贝叶斯网络由两部分组成：节点和边。
节点表示变量，边表示变量间的相互关系。
在贝叶斯网络中，每个节点都有一个条件概率表(CPT)，它是基于该节点父节点的状态来计算的。
节点之间的连线表示它们之间的依赖关系，这种依赖关系可以是直接的，也可以是间接的。
贝叶斯网络是一种便于分析变量间关系的方法，它可以用来建立概率模型，对于电子商务用户行为分析也是非常有用的。
二、电子商务用户行为分析电子商务用户行为分析是指对消费者在购物过程中所表现出来的各种行为进行跟踪和分析的过程。
这些行为可以包括搜索、浏览、购买等活动，分析这些行为可以有效地了解到消费者的需求和心理动机。
贝叶斯网络的电子商务用户行为分析方法，主要是将消费者的各种行为信息以及其它外部因素作为节点，节点之间通过边来描述各种因素之间的相互关系。
这种关系是基于概率分布来定义的，这里所用到的是条件概率表。
三、构建模型要构建基于贝叶斯网络的电子商务用户行为分析模型，首先需要对模型所包含的节点进行定义。
节点包括消费者、商品、商家等因素，这些因素之间是互动的，所以节点之间需要建立相应的依赖关系。
例如，假设我们要分析消费者是否购买某个商品，那么可以将消费者、商品、价格、促销活动等因素设为节点，它们之间的依赖关系可以表示为贝叶斯网络中节点之间的连线。
电子商务框架和模型
电子商务框架和模型概述电子商务框架是指用于构建和管理电子商务网站的软件系统。
它提供了一套标准化的工具和功能，帮助企业搭建和运营自己的在线商店。
电子商务模型则是指在电子商务框架下所使用的商业模式和运营模式。
本文将介绍一些常见的电子商务框架和模型，包括Magento、Shopify以及B2B、C2C、B2C等电子商务模型。
我们将详细分析它们的特点和优势，并提供使用指南和实际案例。
电子商务框架1. MagentoMagento是一种功能强大且灵活的开源电子商务平台。
它拥有丰富的功能和模块，适用于各种规模的企业。
Magento提供了可定制的网站模板、购物车功能、支付集成、产品管理和订单管理等功能，使企业能够轻松构建和管理自己的在线商店。
Magento的优势：•灵活性和扩展性：Magento的模块化架构使其能够适应企业的不同需求并进行定制开发。
它还支持大规模的商品和订单量，方便企业实现业务的快速增长。
•强大的功能：Magento提供了丰富的功能集，包括多语言和多货币支持、商品分类管理、优惠券功能、客户分群、市场营销工具等，使企业能够实现个性化的业务需求。
•开源社区支持：由于Magento是一款开源软件，全球有庞大的开发者社区，提供了丰富的插件和模块，便于企业快速实现功能扩展。
2. ShopifyShopify是一种云端电子商务平台，主要用于中小型企业。
它提供了一个简单易用的平台，让企业能够快速搭建自己的网店并开始销售产品。
Shopify具有良好的用户界面和友好的用户体验，适合初创企业和非技术人员使用。
Shopify的优势：•易于使用：Shopify拥有直观的界面和简单的操作流程，用户无需具备编程知识即可轻松创建自己的在线商店。
•安全可靠：Shopify为用户提供安全的网络托管，保护用户数据的安全性和隐私性。
同时，它还具备高可用性和可靠性，确保商店的稳定运行。
•强大的市场营销功能：Shopify内置了营销工具，包括促销活动、SEO优化、社交媒体整合等，帮助用户吸引更多的访客和提高转化率。
电子商务平台中的用户画像构建方法与数据分析
电子商务平台中的用户画像构建方法与数据分析随着互联网的快速发展，电子商务平台成为人们购物的主要渠道之一。
为了提供更个性化的服务，电商平台需要构建用户画像，并通过对用户数据的分析来了解用户行为和需求。
本文将介绍电子商务平台中的用户画像构建方法和数据分析的重要性。
一、用户画像构建方法1. 数据收集要构建准确的用户画像，首先需要收集大量的用户数据。
可以通过以下渠道进行数据收集：- 用户注册信息：用户在注册时填写的基本信息，如年龄、性别、地区等。
- 用户购买行为：通过分析用户的购物历史，了解用户的购买偏好、消费能力等。
- 用户行为轨迹：跟踪用户在平台上的浏览、搜索、点击等行为，从中挖掘用户兴趣和偏好。
2. 数据清洗与整合收集到的用户数据通常是杂乱无章的，需要进行清洗和整合，以便后续的分析。
清洗包括去除重复数据、填补缺失值等操作；整合则是将不同数据源的数据进行统一格式和命名。
3. 数据标注与注释标注和注释是为了让机器能够准确地识别和理解用户数据。
可以使用自动标注算法，也可以通过人工标注的方式，给不同的数据打上相应的标签和注释，如用户的兴趣、偏好、购买意愿等。
4. 特征提取与降维在构建用户画像时，通常需要从海量数据中提取出关键特征。
可以使用特征工程的方法，如PCA、LDA等降维算法，将大量的特征转化为少数几个重要的特征，并保留足够的信息量。
5. 用户分群通过聚类算法，将用户划分为不同的群体。
常用的聚类算法有K-means、DBSCAN等。
根据不同的业务需求，可以选择不同的聚类方法和指标，将用户分成具有相似特征和行为的群体。
二、数据分析的重要性1. 了解用户行为和需求通过对用户数据的分析，可以了解用户在平台上的行为习惯和购买意愿，了解他们的需求和偏好。
这有助于电商平台制定更精准的推荐策略、优化商品搜索结果，提升用户的购物体验。
2. 个性化推荐通过用户画像的分析，可以将用户分为不同的群体，并根据不同群体的兴趣和需求，给用户推荐个性化的商品和服务。
电子商务网站顾客信息搜寻行为形成机制研究
用 户信 的分 析
方 面 。Ｗｉ ｏ 型从 用户认 知 和外 界 环境 等 多个 维度 对 ｌ ｎ模 ｓ
渠道 。然而 ， 网上 购 物行 为是 一个非 常 复杂 的过 程 ， 费 消 者要完 成其 购买 任 务必 须处 理 大量 的信息 。但 此 时 的消 费者 却 正处 于 “ 信息 盲 态 ” 中 ， 息搜 寻 阶段 能否 顺 利 之 信 成功 完成将 影 响着 最终 的 购物 决策 。鉴 于 电子商 务 网站 顾 客信息 搜寻 阶段 的重要性 ，本 文 在总 结分 析信 息搜 寻 行 为的理 论基 础后 ， 着重 从触 发 、 网站选 择 、 品检 索 、 商 店
囤童 ． 占 振 唁
・
理 论 园 地 ・
电子商务网站顾客信息搜寻行为形成机制研究
王知津 韩正彪 周 鹏 （ 开大学商 学 院信 息资 源管理 系 南 天津 ３０７ ） ００ １
摘 要 ：文章提出电子商务网站顾客信息搜寻行为属于图书情报领域用户信息搜索行为与市场营销领域网络用户信息搜寻行为的交叉部
ａ ｄ ｍａｋ ｔ ｇ Ａｎ ｌｚｎ ｅ ａｉｅ ｔ ｅ ｒｅ ，ｔ ｅ ａ ｔ ｏ ｓ ｃ ｎ ｔ ｃ ｅ ｐ ｏ ｅ ｕ ａ ｄ ｌｏ － ｏ ｎ ｒ ｅｉ ． ａｙ ｉ ｇ ｒｌ ｔ ｈ ｏ ｉ ｓ ｈ ｕ ｒ ｏ ｓ ｕ ｔｔ ｒ ｃ ｄ ｒ ｌｍｏ ｅ ｆｅ ｃ ｍｍｅ ｃ ｕ ｔ ｍｅ ｎ ｏ ａｉｎ ｓ ａ ｃ ｎ ｖ ｈ ｒ ｈ ｒ ｅ ｃ ｓｏ ｒｉ ｆ ｒ ｔ ｅ ｒ ｈ ｍ ｏ
电子商务的概念模型的概念
电子商务的概念模型的概念电子商务的概念模型是指对电子商务进行描述、分析和建模的一种方法。
它通过模型化电子商务的各个要素和关系，来帮助我们更好地理解电子商务的本质和运作机制。
本文将详细介绍电子商务的概念模型及其构成要素。
一、电子商务的概念模型构成要素1. 参与主体：电子商务的参与主体包括商家和顾客。
商家是指电子商务平台提供商品和服务的商家或企业，顾客则是通过电子商务平台购买商品和服务的个人或者其他企业。
2. 电子商务平台：电子商务平台是电子商务交易的核心载体。
它允许商家展示商品和服务、接受订单、处理支付以及交付商品等。
3. 商品和服务：商品和服务是电子商务的核心内容。
在电子商务平台上，商家通过展示商品和服务来吸引顾客，并进行交易。
4. 支付系统：支付系统是实现电子商务交易的关键环节。
它通过技术手段实现资金流动和风险管理，包括支付的方式、安全性和效率等。
5. 物流与配送：物流与配送是电子商务中不可或缺的环节。
它包括订单的处理、库存管理、商品的包装和发货、运输以及退货等。
6. 信用与评价体系：信用与评价体系是电子商务交易的保障机制。
它通过评价和信用积累，提供商家和顾客之间的信任和交易安全。
7. 信息安全与隐私保护：信息安全与隐私保护是电子商务面临的重要挑战。
它涉及到用户数据的保护、网络安全、防止不当信息泄露等。
二、电子商务的概念模型运作机制1. 信息交流：电子商务通过网络技术实现信息的交流和共享，商家可以通过电子商务平台展示商品和服务的信息，顾客可以通过电子商务平台获取所需的商品和服务信息。
2. 订单生成与处理：顾客通过电子商务平台下单购买商品和服务，商家接受订单后进行处理，包括库存管理、订单处理和确认等。
3. 支付与结算：顾客在下单后需要完成支付，电子商务平台通过支付系统进行资金的划转和结算。
4. 物流与配送：商家在接受订单后，需要进行物流和配送工作，包括库存管理、商品包装和发货、运输等环节。
5. 评价与信用积累：顾客在完成交易后可以对商家进行评价，通过评价和信用积累来提供交易安全和信任保障。
电子商务框架及结构模型
网上黄页(具备1、2的功能) 功能: 信息发布、信息检索 特点：费用低廉、功能单一
简单eB系统(具备1、2、6的功能) 功能: + 网上定货 特点：实现方便、功能有限
完整eB系统 功能: + 网上支付与结算 特点：实现复杂、应用方便、功能齐全
2、电子商务的参与实体：
顾客(个人消费者或企业) 商户(包括销售商、制造商、储运商) 电子商务服务商 银行(包括发卡行、收单行) 认证中心 政府、…
2）金融电子化水平
金融电子化是电子商务的重要组成部分。金 融系统在电子商务活动中承担着发行货币、制 定电子支付规则、实现支付中介、创造信用流 通工具、提供电子支付安全保护措施等一系列 重大职责，只有加快金融机构的电子化步伐， 并提供高质、高效、安全的金融服务才能确保 电子商务的支付和结算的顺利进行。
3. DELL成功的关键因素：
1)先进的网络应用 2)低价格 3)良好的客户关系服务 4)高可靠性和优秀的声誉 5)完善的物流配送体系 6)提供个性化服务
网络直销的优势：
通过互联网，生产商可直接销售产品和在线提供支 持服务，消除了中介，缩短了销售链，消灭了低效率， 缩短了送货时间，能与消费者建立更密切的关系，也降 低了成本。
出售给消费者。 再中介化（reintermediation）
电子中介叫再中介。
无中介和再中介
制造 商
制造 商
批发商
传
统 中
经销商
介
零售商
无中介
消费 者
传统分销系统
消费 者
电子商务 直接市场
制造 商
互联网
再
电子中
中
介
介
消费 者
有电子中介的 电子商务
电子商务中的用户信任模型构建与实践
电子商务中的用户信任模型构建与实践用户信任模型是电子商务中的关键因素之一，它对于提高用户满意度、促进交易发展具有重要作用。
本文将探讨电子商务中用户信任模型的构建与实践，并分析其中的关键因素和实施步骤。
一、用户信任模型的意义用户信任模型是指用户对电子商务平台的信任程度和态度，是用户是否愿意在该平台上进行交易的重要因素。
构建一个良好的用户信任模型有以下几个重要意义：1. 促进交易发展：用户信任是电子商务平台建立良好声誉和拓展用户群的前提。
如果用户对平台的可信度和安全性没有信任，他们将不愿意进行交易，从而限制了交易的发展。
2. 提高用户满意度：用户的信任感会直接影响他们对平台的满意度。
如果用户对平台拥有较高的信任，他们会更加放心和满意地进行购买和服务体验，从而提高用户满意度。
3. 增加用户忠诚度：建立良好的用户信任模型可以增加用户的忠诚度，使用户更倾向于在同一个平台上进行购买和服务，从而提高平台的用户粘性和稳定性。
二、构建用户信任模型的关键因素构建用户信任模型需要考虑以下几个关键因素：1. 透明度和可信度：电子商务平台需要提供清晰透明的信息，包括产品描述、价格、物流等，以增加用户对平台的可信度。
平台还可以通过实名认证、第三方信用评估等方式增加用户的信任感。
2. 安全性和隐私保护：用户对于个人信息的保护非常重视，电子商务平台应该加强对用户信息的保护，并采取安全措施保证交易的安全性，如使用加密技术、建立安全支付通道等。
3. 售后服务和用户反馈：良好的售后服务和及时的用户反馈能够增加用户对平台的信任。
电子商务平台需要提供快速高效的售后服务渠道，并及时处理用户的投诉和建议。
4. 社交因素和口碑传播：用户更倾向于相信来自身边的亲友对平台的推荐和评价，因此电子商务平台可以通过建立社交化的用户评价和分享机制，促进口碑传播，增加用户信任。
三、用户信任模型的实施步骤构建和实施用户信任模型需要经过以下几个步骤：1. 市场调研和用户需求分析：通过市场调研和用户需求分析，了解用户对于电子商务平台的信任需求和痛点，为构建用户信任模型提供依据。
电子商务模式下顾客价值度量模型的构建及应用
１ 顾 客 价值 的 内涵及 传统 度量 方 法
顾 客 价 值 的 概 念 早 在 Ｐ ｒ ｒ 《 略 优 ｏｅ 的 战 ｔ
势》 中就 有 所 提 及【 ： 个 企 业 的 价 值 链 必 须 ’一 ０ １
下 ： 客 价值 是 顾 客 从 所 购 买 的产 品 或 服 务 顾
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具 有 代 表 性 和 一 定 影 响 的 定 义 有 ［ ６ １ ：
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建 模 型 在 企 业 价 值 主 张 量 化 中的 应 用 ， 明该 模 型 有 效 、 用 。 证 实
关 键 词 ： 客 价值 ； 量 模 型 ； 顾 度 电子 商务 ； 价值 主 张 中 图 分 类 号 ： ７ ３５ Ｆ １ ．０ 文 献标 识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ １ ７ ４ （ ０ ６ ０ — １ ８ ０ １０ — ３ ８ ２ ０ ） ６ ０ ４ — ３
格 调 整 后 市场 感 知 的质 量 ； ｅ ｝ ｍ 的定 义 ： Ｚ ｉｌ ｌ ｔａ
把 顾 客 价 值 管 理 作 为公 司管 理 层 的 首 要 任
务 【 Ｉ 有些 学 者 把顾 客 价 值 看 作 企 业 竞 争 ｌ， ＿还 １
价 值 是 消 费 者 根 据 对 所 得 和 所 失 的 感 知 而 对 产 品 效 用 的 总 体 衡 量 ； ｏｒｆ的 定 义 ： Ｗｏｄｕ 顾 客 价 值 是 顾 客 对 产 品 的 属性 、 性 表 现 以 属 及 通 过 在 使 用 过 程 中 帮 助 （ 阻 碍 ） 现 顾 或 实
电子商务概念模型的构建及应用
电子商务概念模型的构建及应用电子商务是指利用互联网等信息技术进行商务活动的一种新型商务模式。
电子商务的产生和发展已经深刻地改变了人们生产、生活的方式和经济发展的格局。
电子商务的本质是以信息技术为载体，从而实现商品、服务交换的过程。
在电子商务领域，概念模型的构建及应用显得尤为重要。
一、电子商务概念模型的构建电子商务概念模型指为电子商务领域所建立的通用格局。
电子商务概念模型的构建离不开专业知识和实践经验的支持，它需要系统化地理清电子商务的各种概念，并将这些概念之间的关系及其作用进行分析和整合。
构建出的概念模型，有利于我们更加深入地了解电子商务在各个领域中的运用。
具体地，电子商务概念模型应包括以下几个方面：1. 电子商务模式电子商务模式是指企业利用互联网通过销售、交换、众筹等形式的交易行为来获得经济利益的方式。
常见的电子商务模式包括B2B、B2C、C2C、C2B等，各个电子商务模式相互独立，但相互影响，其选择和应用直接涉及到电子商务的运作效率和商业价值。
2. 电子商务平台电子商务平台是企业在电子商务领域中，类似于传统商业广场的作用。
电子商务平台提供一个基础设施，使得企业可以实时地展示商品信息、处理交易活动、管理库存和物流等等。
目前市场上常见的电子商务平台包括淘宝、天猫、京东等平台，其重要性已经不亚于传统商业广场。
3. 电子商务企业电子商务企业是指利用互联网等信息技术从事电子商务活动的企业。
电子商务企业的规模和发展水平直接关系到整个电子商务行业的繁荣发展。
在电商中，电子商务企业只有在满足企业自身特点的基础上，不断提高自身的竞争力，才能在日趋激烈的市场竞争中取得成功。
4. 电子商务市场电子商务市场是指在互联网上通过平台进行商品流通的市场。
通过电子商务市场的交易，可以将商品由供应商提供个购买方。
随着电子商务市场的不断扩大，其开辟了一个全新的市场空间，加速了信息化社会的转型。
二、电子商务概念模型的应用通过对电子商务概念模型的构建，我们可以更好地理解电子商务的运用及其市场发展。
电子商务平台中商品评价模型的分析与设计
电子商务平台中商品评价模型的分析与设计随着电子商务的快速发展，越来越多的消费者选择在网上购物。
在这个过程中，商品评价成为了购物决策的重要参考因素之一。
电子商务平台上的商品评价不仅能够提供给购物者更多的信息，也能够帮助商家了解自己产品的优势和不足，从而提升商品质量和服务水平。
要设计一个合理有效的商品评价模型，首先需要分析电子商务平台的特点和用户的需求。
电子商务平台上的商品评价通常包括文字评价、星级评价以及图片和视频评价等形式。
用户希望能够快速地浏览到有用的评价信息，并且能够对评价进行筛选和排序，以便更好地选择合适的商品。
因此，评价模型应该具备以下特点：一、多样化的评价形式商家和消费者可以通过文字、图片和视频等不同的方式来进行评价。
这样的多样化评价形式可以提供更全面和直观的信息，帮助购物者更好地了解商品的特点和使用体验。
此外，商家还可以通过图片和视频来展示自己产品的细节和功能，提升消费者的购买欲望。
二、明确的评价标准商品评价模型需要定义明确的评价标准，以便购物者和商家都能理解和参考。
针对不同类型的商品，可以制定不同的评价维度和权重。
例如，对于衣服类商品，可以设置大小、质量、颜色等方面的评价维度，对于电子产品，可以设置性能、易用性、售后服务等方面的评价维度。
这样的评价标准可以帮助消费者更好地进行比较和选择。
三、用户评价的真实性和可信度为了保证评价信息的真实性和可信度，评价模型需要采取一定的措施来过滤恶意和虚假评价。
可以设置用户身份认证机制，鼓励购买者在购买后进行评价，限制匿名评价的权利，提高评价的可信度。
同时，还可以引入大数据和人工智能技术，对评价内容进行自动分析和筛选，过滤掉不真实或者无关的评价。
四、个性化的评价推荐为了提高用户体验和购买效果，评价模型可以根据用户的历史购买记录和喜好，为其个性化推荐相似的评价内容。
个性化的评价推荐可以使用户更加方便地找到自己感兴趣的评价，减少信息过载和选择困难。
基于以上设计要求，可以结合现有的技术手段和方法，设计一个电子商务平台中的商品评价模型。
电子商务平台用户流失预警模型构建与分析
电子商务平台用户流失预警模型构建与分析电子商务平台是近年来兴起的一种购物方式，吸引了大量用户参与其中。
然而，在用户使用电子商务平台的过程中，有时会出现用户流失的情况。
用户流失对于电子商务平台来说是一种严重的现象，因为它不仅意味着收入的减少，还表示着用户体验或服务质量出现了问题。
因此，构建和分析电子商务平台的用户流失预警模型对于提高平台的用户维持和发展至关重要。
一、用户流失的原因分析用户流失可以有多种原因，我们可以根据用户行为和个人信息来分析。
首先，用户的购买行为和活跃程度是用户流失的重要指标。
如果用户长时间不曾下单或者在平台上活动，那么有可能是用户流失的前兆。
其次，个人信息的变化也可能引起用户流失，例如用户换手机号、邮箱等，这些都可能是用户不再使用原来账号的信号。
另外，用户对于平台的不满意度也是用户流失的常见原因，例如物流延迟、售后服务不到位等。
最后，用户的购买偏好和消费能力也会影响用户流失，如果平台不能满足用户的需求或者价格超出用户承受能力的范围，那么用户可能会选择流失。
二、构建用户流失预警模型为了准确预测用户流失，我们可以采用机器学习算法来构建用户流失预警模型。
以下是一个简单的流程来说明如何构建该模型。
1. 数据收集和整理：首先，我们需要收集用户的相关数据，这些数据可以包括用户的购买行为、活跃度、个人信息等。
然后，对数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
2. 特征选择：在数据整理完成后，我们需要从大量的特征中选择出对用户流失预测有意义的特征。
可以使用统计方法或机器学习算法来进行特征选择，确保选出的特征具有代表性和预测性。
3. 模型选择和训练：选择适合用户流失预测的机器学习算法，例如逻辑回归、支持向量机等，并使用训练数据进行模型的训练。
在训练过程中，需要对数据进行拆分，一部分用于训练，一部分用于验证。
4. 模型评估和调优：利用验证数据对训练好的模型进行评估，可以使用准确率、精确率、召回率等指标来评估模型的性能。
电子商务的概念模型构成
电子商务的概念模型构成电子商务（Electronic Commerce），即利用互联网、移动互联网等电子技术，通过电子供应链管理、电子交易和电子市场，实现商品、服务和资金的传递和交换的商务活动。
电子商务的概念模型构成涉及多个方面，包括电子商务的基本组成、电子商务的各类模式和主要应用领域。
1. 电子商务的基本组成电子商务的基本组成包括企业组织、技术基础、信息资源和市场环境四个方面。
企业组织是指经营电子商务的企业架构和组织形式，包括电子商务的战略规划、组织结构、业务流程和人员配置等，为电子商务的实施提供组织保障。
技术基础是指支持电子商务运作的各类信息技术设施和网络基础设施，包括计算机网络、通信设备、数据库、电子支付系统等，为电子商务的实施提供技术支持。
信息资源是指电子商务中使用的各类信息资源，包括商品信息、市场信息、用户信息、支付信息等，这些信息资源是电子商务的核心资产，为电子商务的开展提供信息支持。
市场环境是指电子商务运作所处的市场环境和法律法规环境，包括市场竞争状况、市场需求状况、相关法律法规等，这些市场环境对电子商务的发展和运作具有重要影响。
2. 电子商务的各类模式电子商务有多种模式，其中常见的包括B2C（Business to Consumer）、B2B （Business to Business）、C2C（Consumer to Consumer）和C2B（Consumer to Business）等。
B2C模式是指企业将商品或服务直接销售给消费者，是最常见的电子商务模式，典型代表有Amazon、JD等。
B2C模式可以通过电子商务平台、网上商城等形式实现。
B2B模式是指企业之间通过互联网等电子渠道进行商品或服务交流和交易，是企业之间最常见的电子商务模式，典型代表有Alibaba、GlobalSources等。
B2B 模式可以通过电子商务平台、在线招投标、供应链管理等形式实现。
C2C模式是指消费者之间通过互联网等电子渠道进行二手商品交流和交易，是用户之间最常见的电子商务模式，典型代表有eBay、拼多多等。
电子商务环境下顾客公民行为影响因素的理论模型构建
些调查活动， 乐意主动地对卖方提出一 会
些关于店铺、 服务或者产 品的若干建议、 意 见 ，以帮助卖方进一步提高和发展 。
关系营销所 引发 的顾客 行为 ， 把顾客公 他
民 行 为 定 义 为顾 客 自愿 做 出 的 对 企 业 有 利
电子 商 务 环 境 下 顾 客 公 民 行 为 的 维 度 划 分
随 着 电 子 商 务 技 术 的 开 发 和应 用 ， 零售 业逐 渐 摆脱 原有 的地域 限制 ，向 网 络 化 方向迈进 ， 网络购物 发展迅 猛 。 根据 中 国互联 网络 中心 （ ＣＮＮＩ ） ０ ９年 １ Ｃ ２０ ２
◆
中图 分类 号 ：Ｆ １ 文 献 标 识 码 ：Ａ ７ ３
行为（ 合作生产行 为 ） 例如在网上购物时 ，
内 容 摘 要 ： 本 文 立足 于 在 电 子 商 务 环
境 下 ，探 寻 顾 客 公 民 行 为 的 维 度 划 分 和 各 个影 响 因 素 ， 以挖 掘 顾 客 感知 、顾 客 满 意 与 顾 客 特 征 之 间 的 内在 联 系为 依 托 ， 阐述 顾 客 感 知 影 响 顾 客 公 民 行
为 以下四个维 度 ：
（ ）推 荐 行 为 一
顾 公 行 影 因 的论 型 建 客 民 为 响 素 理 模 构
浙江 台州 ３ ８ ０ １ （ ０） ）
推荐行为主要指顾客在完成某次网络购
物后 ， 自己心 里感觉满意 ， 往往会通过多种
途径向家人 、 朋友、同事甚至陌生人等 ， 推 荐 自己满意的产 品或店铺 ，和他人分享成
电子零售商顾客满意度模型的构建
ＧＡＮ Ｙｏ ｇ Ｌ ｒ ｎ ， ｉ ｎ ｎ， Ｉ Ｄｅｏ ｇ ＨＥ Ｌ ｍｉ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｗ ｉ ．ｈ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｆｉ ｆｒ ｔ ｎ ｔｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｐ ｅ ｈ ｎ ｅ ｏ ｏ ｓ ｍｐ ｏ ｏ ｃ ｐ ， ｈ ｌｃｒ ｎ ｃ ｒ ｔｉ ｒ ａ ｅ ｔ ｔ ｅ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ａ ｄ ｓ ｅ ｄ ｃ ａ ｇ ｆｃ ｎ ｕ ｔ ｎ ｃ ｎ ｅ ｔ ｔ ｅ ｅ ｅ ｔ ｉ ｅａｌ ｓ ｈ ｖ ｈ ｏ ｎ ｏ ｉ ｏ ｅ ｓ ｉ ｈ ｌ ｍｐ ｒ ｔｍｅ ｆ ｌ ｅ ｍａ ｇ ｍｅ ｔ ｕ ｔ ｒ ． ｗ ａ ｎ ｖ ｏ ｏ ｄ ｖ ｌｐ ｄ ｒ ｐ ｄｙ ａ ｄ ｃ ｓｏ ｒｓ ｔ ｆｃ ｏ ａ ｕ ｅ ｎ ａ ｅ ｏ ｌ ｉ ｏ ｔｎ ａ ｓｏ ａｕ ｎ ａ ｅ ｎ ｎ ｃ ｓ ｍｅｓ Ｈｏ — ｅ ｅｏ ｅ ａ ｉ ｌ ｕ ｔ ｍｅ ａｉ ａ ｔ ｎ ｍｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔ ｓ ｂ ｃ ｍｅ ａ ｎ
的市场 ， 以提升 自 的竞 争 力 ， 有些 企 业 ， 营 的模式 身 更 运
则完全是基于互联网的电子销售。如何在网络环境下提
高客 的满意度 ， 进而获 得顾 客 的忠诚 ， 系到 电子 零售 关
Ｓ Ｒ Ｑ Ａ 模型把服务分成五方面评价 ：有形证据、 ＥＶ Ｕ Ｌ 可
靠、 可信 、 感和移 情 ， 一步 又细分 成 ２ 个 指标 。在 这 敏 进 ２ 五个 方 面中 ， 客普 遍 觉得 可 靠最 重要 ， 顾 敏感第 二 ， 情 移 和可信 在重要性 上相 当 ， 形证据 的重要程 度最低 。 有 （ 企业综 合顾 客满 意度模 型 三）
第２１年第４ ０１ 期 （ 第３２ ） 总 ７期
Ｓ ＡＮＧＹ Ｉ Ｊ Ｈ Ｅ ＪＮ６ Ｉ
电子商务系统分析客户行为模型
的经历时
20
容量规划的定义
预测未来负载水平何时会使系统饱和以及确定 一个尽可能延迟系统饱和的最经济方法的过程
未来负载水平
现有工作负载的发展 新的应用和服务的采用 客户行为的变化
21
电子商务系统容量规划
顾客 管理
定 0.00 0.00 0.20 0.20 0.05 0.30 0.05 0.05 0.10 0.05 购
选 0.00 0.00 0.35 0.35 0.00 0.00 0.00 0.20 0.00 0.10 择
退 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
32
系统负载组件性能伸缩的目标
1. 增强组件处理能力或提高组件速度 2. 提高组件／系统的效率 3. 转移或减少组件上的负载
33
选择伸缩技术
使用更快的机器 创建机器群 使用特殊的机器 把工作负载分段 批处理请求 整合用户数据 管理连接 高速缓存
34
选择限制
1. 虽然这项技术有益，但目前无力负担在该 技术上的投资
电子商务站点的聚集度量指标
点击率 日平均页面访问数 点击进入数目 单一的客户数 站点收益率 潜在损失
15
从客户行为模型图获得度量标准
举例说明：
每次访问电子商务站点期间各个电子商务功能（如搜 索、浏览、选择、添加）被调用的平均次数是多少？
平均起来，客户每次访问电子商务站点时多长时间购 物一次？
登 0.00 0.60 0.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.10 陆
支 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 140.00 1.00 付
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浏览 信息的提取 ， 并针对偏好 动态性对其进行及 时维护 ，计算 出顾客特征向量作 为推荐 的依据 ，旨
在提高推荐的准确 性和及 时 性。
关键词 ：电子商务 ；顾 客偏 好 ；信息模 型 ；特征 向量
中图分类号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献标识码：Ａ
Ｃｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｃｕ ｓ ｔ ｏ ｍｅ ｒ ｓ ’ Ｉ ｎｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎ Ｅ－ Ｃｏ ｍｍ ｅ ｒ ｃ ｅ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ａ ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｏ ｆ ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍｅ ｒ ｐ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｉ ｒ ｂ ｅ ｈ ａ ｖ ｉ ｏ ｒ ｓ ， ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ
文章编号：１ ０ ０ ８ — ５ ３ ９ ４（ ２ ０ １ ３ ）０ １ — ０ ０ ３ ７ — ０ ４
电子商务顾客信息模 型的构建
杨静
（ 天津现代职业技术学院 管理工程学 院，天津 ３ ０ ０ ３ ５ ０ ）
摘
要 ：着眼于顾 客行 为中隐含的大量顾 客偏好信 息 ，构建 了信息模型 。通过对顾客注册、检索、
随着电子商务２ ． ０ 时代的到来 ，互联网经济的 竞争 Ｅ ｔ 趋 白热化。对于商务网站而言 ，简单 的信 息查询功能已经很难再满足顾客 的需求 ，能够更 加准确 、 及时地获取顾客对某类产品的偏好信息 ， 主动地传递给顾客一对一 的推荐服务 ，才是企业 制胜的法宝。在上述过程 中，顾客偏好信息 的提 取成为关键 ，而该信息在顾客的注册 、购买和网 页的浏览等行为 中不难被发现。这些信息可分为
ｉ ｓ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｅ ｄ ． Ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｒ ｏ ｍ ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍｅ ｒ ｓ ’ ｒ ｅ ｇ ｉ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｂ ｒ ｏ ｗｓ ｉ ｎ ｇ ， ａ ｎ ｄ ｈｅ ｔ ｔ ｉ ｍｅ ｌ ｙ ｍａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ ｏ ｎ ｈｅ ｔ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｏ ｆ ｐ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ，ｔ ｈ ｅ ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍｅ ｒ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｉ ｓ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｍｅ ｎ ｄ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｂ ａ ｓ ｉ ｓ ｆ ｏ ｒ ｈｅ ｔ ｐ ｕ ｒ ｐ ｏ ｓ ｅ ｏ ｆ
两类 。 （ １ ）顾 客 的注册 信息 主 要关 于顾 客 的一些 真 实情 况 ，如 姓 名 、性
相关反馈与二次检索的记录、需求与需求之间的 隐ｌ 生 相关 、信息内容或区域、重点浏览 的信息 内
容 ，甚 至失败 的记 录等 。
而顾客行为是 随时间而变动的，因此顾客的 信息也不是一成不变的 ，这无疑增加 了准确 预测 当前偏好的难度。为此 ，分析该推荐过程 中顾客 的信息模型和推荐技术的设计和构建具有较高的
ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｈｅ ｔ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｎｄ ａ ｔ ｉ ｍｅ ｌ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｍ ｅ ｎ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ．
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： Ｅ・ ｃ ｏ ｍｍｅ ｒ ｃ ｅ ； ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍｅ ｒ ｐ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ； ｉ ｎ ｆ ｏ ｍ ａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ； ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ
周 期 阶段 、职业 、经 济状 况 、生 活方 式 、个性 和 自我 观念 。从 中选 取 出可 以量 化表 示 的 因素 ，如 性 别 、年 龄 、职业 、收入 水平 、所 在 地等 ，以及
志文件包含了地址 、请求时间、请求方法、被请
第２ ０卷 第 １ 期 ２ ０ １ ３年 ３月
天 津 农 学 院 学 报 Ｊ ｏ ｕ ｍａ ｌ ｏ ｆ Ｔ ｉ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ Ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
、 ， ｏ １ ． ２ ０ ， Ｎｏ ． １
Ｍａ ｒ ｃ ｈ， ２ ０１ ３ NhomakorabeaＹ ＡＮＧ Ｊｉ ｎ ｇ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ， Ｔ ｉ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ Ｍｏ ｄ ｅ ｍ Ｖ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｉ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ， Ｔ ｉ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ３ ０ ０ ３ ５ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
研 究价 值 和现实 意义 。
１ 顾 客信 息 的提 取
建 立顾 客 消 费模 型 的核 心思想 是 组合 多 种消
别 、年龄 、收人等情况 ，在顾客首次登陆注册之 初 ，由顾客主动提供表单获取。 （ ２ ） 顾客的行为信息 电子商务交易过程 中产生的数据 ，如ｗｅ ｂ 日
费因素对顾客消费的影响 ，达到提取顾客偏好 的 目的 ， 从而进行有效推荐 。 依据市场营销学观点 ， 影响消费者行为的个人因素主要有 ：年龄和生命