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飛凡的用戶消費行為分析研究

發(fā)布時間:2020-12-09 10:17
  在中國電商市場不斷發(fā)展的大背景下,個性化、社交化、場景化和國際化已然成為了其發(fā)展的主要趨勢。在新形勢下電子商務(wù)市場的營銷方向指向何方,是擺在每個企業(yè)面前急需探尋的現(xiàn)實問題。本文旨在通過對萬達集團旗下的飛凡平臺用戶消費行為的分析和研究,為新形勢下的電子商務(wù)該如何制定營銷策略,起到一定的借鑒意義。無論是阿里的“新零售”,蘇寧的“智慧零售”,還是京東的“無界零售”,均是利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),融合線上線下,試圖打造新的零售生態(tài)。本文研究的飛凡平臺,是萬達集團由傳統(tǒng)零售巨頭轉(zhuǎn)型為新零售的重要平臺,以互聯(lián)網(wǎng)為載體記錄了大量的用戶消費數(shù)據(jù),筆者認為,通過對這些消費數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)的分析,可充分掌握對應(yīng)用戶的消費特性。本文在梳理前人研究及相關(guān)理論基礎(chǔ)上,通過問卷調(diào)查的方式獲取了飛凡用戶消費行為的樣本數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)分析的方法劃定用戶的個體特征和消費行為特征,為后續(xù)的營銷決策提供分析結(jié)論。在分析結(jié)果應(yīng)用上,本文采用的是用戶畫像加個性化推薦相結(jié)合的方式,即為不同的用戶進行畫像標(biāo)簽識別,同時采用個性化的推薦算法,給不同維度的用戶推薦定制化的商品或服務(wù)等,實現(xiàn)企業(yè)的精準營銷策略,提升用戶粘性和消費意愿,并最終提高企業(yè)的銷... 

【文章來源】:北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:60 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

飛凡的用戶消費行為分析研究


圖3-1?飛凡用戶消費行為理論模型??

關(guān)系圖,省份,級別,次數(shù)


圖4-1?城市級別與每位用戶平均每月逛街次數(shù)關(guān)系圖??

關(guān)系圖,省份,居民,級別


?二線?四線??圖4-1?城市級別與每位用戶平均每月逛街次數(shù)關(guān)系圖??從城簾級別與每位用戶平均每月逛街次數(shù)關(guān)系圖數(shù)據(jù)顯示,三四線城市的人??均逛街頻次高于?二線城市。在一線城市,人均逛街頻次為每月1.6次;在二線??城市,每月也是1.6次:在三線城市,每月2.2次;而在四線城市中,沒有高達??2.7次。這也表明隨著中國經(jīng)濟的均衡發(fā)展讓三四線居民的購買力逐步提高,線??下購物的消費潛力甚至己趕超一二線城市。三四城市的居民的生活節(jié)奏沒有一二??線城市的快,他們冇時間去實體店購物和消費,這個一個不容忽視的K大市場,??值得特別關(guān)注。??5福逶省?U北京市'??讀?T7??-niiBi??圖4-2?全國人均逛街頻次省份排名??24??

【參考文獻】:
期刊論文
[1]“新零售”與電商未來趨勢[J]. 洪濤.  商業(yè)經(jīng)濟研究. 2017(08)
[2]中國電子商務(wù)的發(fā)展現(xiàn)狀與未來趨勢[J]. 李京文.  河北學(xué)刊. 2016(01)
[3]“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型O2O電子商務(wù)現(xiàn)狀與對策[J]. 林荷,鄭秋錦,陳佑成.  宏觀經(jīng)濟研究. 2015(12)
[4]實體商業(yè)+互聯(lián)網(wǎng)的思考[J].   城市開發(fā). 2015(22)
[5]互聯(lián)網(wǎng)+電子商務(wù):拓展發(fā)展空間,激發(fā)實體經(jīng)濟活力[J]. 李強治.  世界電信. 2015(08)
[6]線上和線下銷售并存的消費需求變化機理分析[J]. 劉曉明.  經(jīng)濟研究導(dǎo)刊. 2015(11)
[7]基于流量來源的網(wǎng)站黏性和購買轉(zhuǎn)化率研究[J]. 李彤,葉強,李一軍.  信息系統(tǒng)學(xué)報. 2012(01)
[8]價值觀對消費者行為研究的意義[J]. 劉昭明.  當(dāng)代經(jīng)濟. 2012(11)
[9]使用與滿足:一個標(biāo)簽化的理論[J]. 陸亨.  國際新聞界. 2011(02)
[10]對精準營銷理論的思考與實踐[J]. 高嵐.  黑龍江科技信息. 2010(20)

碩士論文
[1]社會化媒體背景下我國中小企業(yè)精準營銷策略研究[D]. 劉晶.甘肅政法學(xué)院 2016
[2]混合推薦算法的研究[D]. 宋瑞平.蘭州大學(xué) 2014



本文編號:2906724

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