本文關(guān)鍵詞：電子商務(wù)中推薦代理系統(tǒng)對顧客忠誠度的影響研究

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【摘要】：近年來,隨著電子商務(wù)的迅猛發(fā)展,越來越多的人喜歡在網(wǎng)上進行購物,網(wǎng)絡(luò)購物已成為一種大眾的消費形式。然而,電子商務(wù)網(wǎng)站中用戶數(shù)目和商品數(shù)量也在不斷的增加,信息資源不斷擴充,這在給顧客帶來更豐富的信息時,也讓顧客從繁雜的信息中獲取對自己有用的信息變得越來越困難,容易出現(xiàn)顧客選擇困難、購買延遲和對選擇不滿意等問題。因此,許多電子商務(wù)網(wǎng)站為了解決互聯(lián)網(wǎng)信息日益冗雜的問題引進了推薦代理系統(tǒng),推薦代理系統(tǒng)是一種嵌套在電子商務(wù)網(wǎng)站中并擔(dān)任該網(wǎng)站“虛擬顧問”服務(wù)職責(zé)的信息系統(tǒng),它通過輸入、推薦方法處理和輸出,在豐富的數(shù)據(jù)信息中,根據(jù)顧客的興趣偏好、個人特征和以往的購物經(jīng)歷等,為瀏覽該網(wǎng)站的顧客提供各種形式的推薦信息,引導(dǎo)顧客方便快捷的完成網(wǎng)上購物。在此背景下,本文在將ACSI模型與技術(shù)接受模型相結(jié)合的基礎(chǔ)上,設(shè)置了推薦結(jié)果準確性、推薦結(jié)果多樣化、信息編排、信息過載、顧客感知有用性、感知易用性、顧客滿意度和顧客忠誠度8個變量構(gòu)建了推薦代理系統(tǒng)顧客忠誠度模型,研究分析嵌套在電子商務(wù)網(wǎng)站中的推薦代理系統(tǒng)對顧客忠誠度的影響。同時結(jié)合文獻研究和實證分析,建立10個理論假設(shè)和結(jié)構(gòu)方程模型,通過對廣大網(wǎng)民發(fā)放問卷進行調(diào)查,運用SPSS 17.0和AMOS 7.0軟件對收集到的樣本數(shù)據(jù)進行檢驗和分析。結(jié)果表明,顧客感知有用性、感知易用性和顧客滿意度顯著影響顧客忠誠度,推薦結(jié)果準確性顯著影響顧客感知有用性,信息編排顯著影響顧客感知易用性,信息過載反向影響感知易用性顯著,然而推薦結(jié)果多樣化對顧客感知有用性的影響不顯著。
【關(guān)鍵詞】：推薦代理系統(tǒng) 顧客忠誠度 感知有用性 感知易用性
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F724.6;F274
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 研究背景8-10
• 1.2 研究目的和意義10-11
• 1.2.1 研究問題及目的10-11
• 1.2.2 研究意義11
• 1.3 研究方法及內(nèi)容11-13
• 1.3.1 研究方法11
• 1.3.2 研究內(nèi)容11-13
• 1.4 創(chuàng)新點13-15
• 第二章 文獻綜述15-26
• 2.1 顧客滿意度概念15
• 2.2 顧客忠誠度概念15-16
• 2.3 顧客滿意度與顧客忠誠的關(guān)系16-17
• 2.4 推薦代理系統(tǒng)概述17-21
• 2.4.1 推薦代理系統(tǒng)的概念17-18
• 2.4.2 推薦代理系統(tǒng)中的主要推薦方法18-20
• 2.4.3 推薦代理系統(tǒng)主要的推薦形式20
• 2.4.4 推薦代理系統(tǒng)的作用20-21
• 2.5 相關(guān)理論模型21-26
• 2.5.1 技術(shù)接受模型21-23
• 2.5.2 美國顧客滿意度模型23-25
• 2.5.3 李海英網(wǎng)絡(luò)購物技術(shù)接受模型25-26
• 第三章 構(gòu)建模型26-33
• 3.1 概念模型26-27
• 3.2 模型的相關(guān)變量解釋27-30
• 3.3 相關(guān)假設(shè)30-33
• 3.3.1 顧客對推薦代理系統(tǒng)的感知有用性、感知易用性與顧客滿意度30-31
• 3.3.2 顧客滿意度與顧客忠誠度31
• 3.3.3 顧客感知有用性、顧客感知易用性與顧客忠誠度31-32
• 3.3.4 推薦結(jié)果準確性、多樣化與顧客感知有用性32
• 3.3.5 推薦信息內(nèi)容編排、信息過載與感知易用性32-33
• 第四章 研究設(shè)計與調(diào)研33-42
• 4.1 變量的測量33-34
• 4.2 問卷設(shè)計說明34
• 4.3 問卷前測34-41
• 4.3.1 自變量的CITC、Cronbach's Alpha值和單維度因子分析35-38
• 4.3.2 中間變量的CITC、Cronbach's Alpha值和單維度因子分析38-39
• 4.3.3 因變量的CITC、Cronbach's Alpha值和單維度因子分析39-41
• 4.4 正式問卷的發(fā)放與回收41-42
• 第五章 推薦代理系統(tǒng)對顧客忠誠度影響的實證分析42-59
• 5.1 樣本描述42-44
• 5.2 各測量變量的描述統(tǒng)計分析44-45
• 5.3 單因素方差分析45-50
• 5.3.1 性別對各變量的影響45-46
• 5.3.2 年齡對各變量的影響46-47
• 5.3.3 網(wǎng)購年限對各變量的影響47-48
• 5.3.4 網(wǎng)購頻率對各變量的影響48-49
• 5.3.5 推薦系統(tǒng)的熟悉度對各變量的影響49-50
• 5.4 樣本數(shù)據(jù)信度和效度分析50-56
• 5.4.1 自變量的CITC、Cronbach's Alpha值和單維度因子分析50-53
• 5.4.2 中間變量的CITC、Cronbach's Alpha值和單維度因子分析53-54
• 5.4.3 因變量的CITC、Cronbach's Alpha值和單維度因子分析54-55
• 5.4.4 區(qū)別效度檢驗55-56
• 5.5 驗證性因子分析56-59
• 第六章 結(jié)構(gòu)方程模型檢驗與結(jié)果分析59-66
• 6.1 結(jié)構(gòu)模型分析59
• 6.2 模型修正59-61
• 6.3 各變量之間的影響效應(yīng)61-63
• 6.3.1 對感知有用性的影響效應(yīng)61-62
• 6.3.2 對感知易用性的影響效應(yīng)62
• 6.3.3 對顧客滿意度的影響效應(yīng)62-63
• 6.3.4 對顧客忠誠度的影響效應(yīng)63
• 6.4 假設(shè)檢驗結(jié)果分析63-66
• 6.4.1 假設(shè)檢驗結(jié)果63-64
• 6.4.2 結(jié)果分析64-66
• 第七章 結(jié)論與研究展望66-69
• 7.1 主要研究結(jié)論66
• 7.2 對策及建議66-68
• 7.3 本文的不足和研究展望68-69
• 致謝69-71
• 參考文獻71-75
• 附錄一:電子商務(wù)中推薦代理系統(tǒng)對顧客忠誠度影響的調(diào)查問卷75-78
• 附錄二:作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文78

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本文編號：900491