本文關(guān)鍵詞：面向社會化商務(wù)的第三方網(wǎng)站推薦效果評價(jià)研究

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【摘要】：通過多年的發(fā)展，社交網(wǎng)站和電子商務(wù)網(wǎng)站的運(yùn)營都走向成熟化和專業(yè)化，兩者各自經(jīng)過了初期的用戶培養(yǎng)和做大市場蛋糕的階段。在目前的進(jìn)一步縱深化發(fā)展時(shí)期卻遇到了各自的瓶頸。社交網(wǎng)站和電子商務(wù)網(wǎng)站分別面臨著有人氣缺商務(wù)和有商務(wù)缺黏度的窘境。不難發(fā)現(xiàn)這兩者之間存在一個(gè)很巧妙的聯(lián)系：社交網(wǎng)站的高粘度用戶和電子商務(wù)網(wǎng)站的高活躍度商務(wù)活動(dòng)正是兩者都希望同時(shí)擁有的重要資源。于是同時(shí)擁有社交和商務(wù)兩種功能的社會化電子商務(wù)網(wǎng)站營運(yùn)而生。那么探索這種新興的社會化電子商務(wù)網(wǎng)站的運(yùn)營和社交網(wǎng)站與電子商務(wù)網(wǎng)站的合作方式成為了一個(gè)有趣的研究議題。本文將探索社交化分享對于電子商務(wù)網(wǎng)站的銷售行為是否有推薦作用，以及什么樣的因素可能影響這種推薦作用的大小。 本研究將以國內(nèi)最新的社會化電子商務(wù)網(wǎng)站美麗說為實(shí)證分析對象，研究這個(gè)平臺的用戶分享行為對其分享的鏈接產(chǎn)品是否有推薦作用。并探索這些分享者和產(chǎn)品的相關(guān)屬性是否對這個(gè)推薦作用的強(qiáng)度有所影響。 本文采用定量研究的方法，前后進(jìn)行了兩次數(shù)據(jù)搜集，第一次是針對點(diǎn)時(shí)間的產(chǎn)品分享榜單進(jìn)行了6類產(chǎn)品各100個(gè)的相關(guān)數(shù)據(jù)采集，主要內(nèi)容包括每個(gè)產(chǎn)品的分享量數(shù)據(jù)，銷售量數(shù)據(jù)及分享者的社交指標(biāo)數(shù)據(jù)。第二次是選取了某一類產(chǎn)品進(jìn)行縱向數(shù)據(jù)采集，考慮到分享行為對銷售的影響存在持續(xù)影響，，因此第二次數(shù)據(jù)采集了為期6天的100個(gè)產(chǎn)品的相關(guān)分享量數(shù)據(jù)、銷售量及分享者社交指標(biāo)數(shù)據(jù)。著重利用第二次數(shù)據(jù)分析了不同時(shí)間點(diǎn)的分享情況對銷售情況的影響關(guān)系，以及利用產(chǎn)品分享者聲望、產(chǎn)品價(jià)格和店鋪等級為調(diào)節(jié)變量分析了這三個(gè)變量對推薦作用在不同時(shí)期的調(diào)節(jié)作用。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，用戶在美麗說的分享行為確實(shí)對產(chǎn)品銷售有顯著的推薦作用，并且這個(gè)作用的會隨著分享高峰的離去而減小。并且分享者聲望高和產(chǎn)品價(jià)格會顯著的調(diào)節(jié)產(chǎn)品推薦效果的大小。因此本文建議：社會化電子商務(wù)網(wǎng)站如美麗說，應(yīng)該加強(qiáng)對分享功能的建設(shè)，通過簡化操作等方式培養(yǎng)用戶參與分享的習(xí)慣，增加分享的數(shù)量；并采用更多的社交化方法增強(qiáng)用戶間聯(lián)系，使得產(chǎn)品分享更有效。對于電子商務(wù)網(wǎng)站如淘寶，則應(yīng)加強(qiáng)和社會化電子商務(wù)網(wǎng)的合作通道建設(shè)，用更明晰的利益合作來將其用戶自然過渡成自己的顧客。
【關(guān)鍵詞】：社會化電子商務(wù) 推薦效果 在線購買
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：F49;F713.36
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 課題來源及研究的背景和意義10-18
• 1.1．研究背景及問題的提出10-11
• 1.2．研究目的與意義11-13
• 1.2.1 研究目的11-12
• 1.2.2 研究意義12-13
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述15
• 1.4 論文主要內(nèi)容及研究框架15-18
• 1.4.1 論文主要內(nèi)容15-16
• 1.4.2 研究框架16-18
• 第2章 理論綜述18-35
• 2.1 社會化電子商務(wù)網(wǎng)站18-24
• 2.1.1 社會化電子商務(wù)網(wǎng)站的形成18-21
• 2.1.2 社會化電子商務(wù)網(wǎng)站的定義21-23
• 2.1.3 社會化電子商務(wù)網(wǎng)站的分類23
• 2.1.4 第三方電子商務(wù)網(wǎng)站23-24
• 2.2 在線推薦系統(tǒng)24-27
• 2.2.1 推薦系統(tǒng)定義24-25
• 2.2.2 推薦系統(tǒng)的分類25-26
• 2.2.3 在線推薦26-27
• 2.3 消費(fèi)者在線購買決策27-29
• 2.3.1 傳統(tǒng)購買決策27-28
• 2.3.2 在線購買決策28-29
• 2.4 社會化口碑29-31
• 2.4.1 口碑營銷29-30
• 2.4.2 在線評論30
• 2.4.3 在線口碑30-31
• 2.5 在線社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)31-34
• 2.5.1 社交參與行為31-32
• 2.5.2 社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)32-33
• 2.5.3 關(guān)系與購買推薦33-34
• 2.6 本章小結(jié)34-35
• 第3章 理論模型與研究假設(shè)35-41
• 3.1 理論模型的構(gòu)建35-36
• 3.2 研究假設(shè)36-38
• 3.2.1 在線推薦信息對銷售效果的影響36
• 3.2.2 推薦者對推薦效果的影響36-37
• 3.2.3 店鋪等級對推薦效果的影響37
• 3.2.4 商品價(jià)格對推薦效果的影響37-38
• 3.3 核心概念38-40
• 3.3.1 推薦信息38-39
• 3.3.2 推薦者39-40
• 3.3.3 店鋪等級40
• 3.3.4 商品價(jià)格40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 第4章 研究方案與實(shí)證分析41-55
• 4.1 研究對象與數(shù)據(jù)收集41-46
• 4.1.1 受調(diào)查網(wǎng)站41-42
• 4.1.2 預(yù)調(diào)研及分析42-43
• 4.1.3 變量介紹43-46
• 4.2 數(shù)據(jù)分析46-54
• 4.2.1 變量趨勢圖46-48
• 4.2.2 回歸分析48-49
• 4.2.3 調(diào)節(jié)關(guān)系分析49-53
• 4.2.4 假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果53-54
• 4.3 本章小結(jié)54-55
• 第5章 結(jié)果討論與營銷策略分析55-62
• 5.1 社會化分享對銷售的推薦作用效果55-56
• 5.2 推薦信息因素對推薦作用大小的影響關(guān)系56-58
• 5.2.1 推薦者聲望對推薦作用效果影響分析56
• 5.2.2 店鋪等級對推薦作用效果影響分析56-57
• 5.2.3 商品價(jià)格對推薦作用效果影響分析57-58
• 5.3 第三方網(wǎng)站對電子商務(wù)網(wǎng)站推薦作用效果分析58-59
• 5.4 對社會化電子商務(wù)的營銷策略分析59-61
• 5.4.1 基于推薦信息數(shù)量影響推薦效果策略分析59-60
• 5.4.2 基于在線社會網(wǎng)絡(luò)影響推薦效果的策略分析60-61
• 5.4.3 基于產(chǎn)品屬性影響推薦效果的策略分析61
• 5.5 本章小結(jié)61-62
• 結(jié)論62-64
• 參考文獻(xiàn)64-72
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文72-73
• 致謝73

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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4 彭欣;;第三方平臺的電子商務(wù)分析[J];中國管理信息化;2006年06期

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6 丁文云;樓曉靖;;C2C網(wǎng)店電子服務(wù)質(zhì)量分析[J];中國物流與采購;2010年23期

本文編號：923167