【摘要】：隨著搜索引擎的廣泛使用,消費(fèi)者獲取信息的來源逐漸從報(bào)紙、雜志、廣播、電視等傳統(tǒng)媒體和實(shí)體店轉(zhuǎn)向互聯(lián)網(wǎng)搜索渠道。搜索引擎記錄了用戶的c\索行為,網(wǎng)絡(luò)c\索數(shù)據(jù)反映了用戶對(duì)事件的關(guān)注度,網(wǎng)絡(luò)c\索數(shù)據(jù)憑借低成本、及時(shí)性為各行各業(yè)的預(yù)測(cè)提供了很多幫助,己經(jīng)被廣泛地運(yùn)用于社會(huì)經(jīng)濟(jì)行為的預(yù)測(cè)之中。網(wǎng)絡(luò)搜索行為是一個(gè)衡量消費(fèi)者購買意愿的指標(biāo),能夠用于購買行為的預(yù)測(cè)。盡管信息搜索一直被看作消費(fèi)者決策過程當(dāng)中的重要一環(huán),但是有關(guān)在線搜索與線下交易之間關(guān)系的實(shí)證研究有限�；诖�,本研究以消費(fèi)者在信息搜集和購買決策過程中留下的真實(shí)數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ),以我國汽車市場(chǎng)為背景,探究在線搜索與線下交易之間的關(guān)系。首先,確定網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞,主要運(yùn)用了文本挖掘技術(shù),具體而言:(1)對(duì)抓取的汽車論壇文本進(jìn)行Jieba分詞;(2)利用Word2vec模型把分詞結(jié)果轉(zhuǎn)化為向量空間模型形式;(3)結(jié)合TF-IDF算法和余弦相似度算法確定關(guān)鍵詞。然后,基于108個(gè)月的長面板數(shù)據(jù),建立網(wǎng)絡(luò)搜索與汽車銷量的固定效應(yīng)模型。此外,為探究在線口碑對(duì)汽車銷量的作用效果,本研究在原模型的基礎(chǔ)上引入評(píng)論數(shù)量和評(píng)論分?jǐn)?shù)兩個(gè)變量,檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)搜索、在線口碑與中國汽車銷量三者之間的作用關(guān)系。保留樣本分析表明,當(dāng)在線口碑信息無法獲得時(shí),網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)可以對(duì)中國汽車銷量的預(yù)測(cè)起到重要作用。最后通過面板向量自回歸模型(PVAR),采取滾動(dòng)窗口的方式,利用網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)驗(yàn)證了2015年12個(gè)月的汽車銷量。實(shí)證結(jié)果表明:(1)網(wǎng)絡(luò)搜索與汽車銷量之間存在長期均衡關(guān)系,回歸模型可以解釋76%的方差;(2)在線評(píng)論數(shù)量、在線評(píng)論分?jǐn)?shù)與汽車銷量呈顯著的正相關(guān)關(guān)系;(3)在線口碑?dāng)?shù)據(jù)未能對(duì)基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的銷量預(yù)測(cè)模型起到顯著作用效果;(4)基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型表現(xiàn)出良好的預(yù)測(cè)精度,可以用提前1個(gè)月或2個(gè)月的網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù),來對(duì)我國汽車銷量做預(yù)測(cè)。本研究豐富了網(wǎng)絡(luò)搜索、在線口碑、汽車營銷等相關(guān)方面的理論研究,有利于汽車企業(yè)制定相關(guān)營銷策略,另外本研究的關(guān)鍵詞獲取流程也為基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的其他領(lǐng)域研究提供了參考。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F426.471;F724.6;F274
【圖文】：

圖 1.1 技術(shù)路線圖1.5 創(chuàng)新點(diǎn)本研究的創(chuàng)新點(diǎn)如下：（1）關(guān)鍵詞選擇：和以往研究不同的是，本研究提出了一套結(jié)構(gòu)化的關(guān)鍵詞獲取流程，主要運(yùn)用文本挖掘技術(shù)，基于中國用戶活躍度最高的汽車論壇——汽車之家論壇作為語料庫，結(jié)合 TF-IDF 算法和余弦相似度算法，提取出能夠?qū)嶋H反映用戶網(wǎng)絡(luò)搜索行為的關(guān)鍵詞。（2）模型設(shè)定：歷史研究多采用時(shí)間序列的靜態(tài)回歸或者是對(duì)短面板數(shù)據(jù)的建模，數(shù)據(jù)量較少，然而本研究是基于 2007-2015 年全國 59 款汽車的月度銷量數(shù)據(jù)，運(yùn)用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)、面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型來研究網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)、在線口碑與汽車銷量三者之間的關(guān)系；并通過面板向量自回歸模型（PVAR），預(yù)測(cè) 2015

郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第 3 章 理論模型與變量設(shè)計(jì)性價(jià)比最高，需要結(jié)合在線口碑滿足消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的價(jià)值最大化、成本最小化的求，從而選出消費(fèi)者認(rèn)為性價(jià)比最高的產(chǎn)品。（4）購買決策階段。消費(fèi)者在方案選擇階段受到在線口碑的影響，會(huì)在自己供擇的產(chǎn)品集中由于自身的偏好而形成購買意愿，并最終結(jié)合自身需求，選擇和自匹配度最高和偏好性最強(qiáng)的產(chǎn)品。但是在實(shí)際情況里，消費(fèi)者的購買意愿和實(shí)際買行為會(huì)產(chǎn)生不同，這些差異往往會(huì)由于在線口碑的影響，其作用效果如圖 3.示。

【參考文獻(xiàn)】

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1 汪玉秀;顧巧祥;邢超;馬志斌;;馬爾可夫過程的4S店汽車銷售量預(yù)測(cè)[J];中國計(jì)量學(xué)院學(xué)報(bào);2015年04期

2 王煉;寧一鑒;賈建民;;基于網(wǎng)絡(luò)搜索的銷量與市場(chǎng)份額預(yù)測(cè):來自中國汽車市場(chǎng)的證據(jù)[J];管理工程學(xué)報(bào);2015年04期

3 蔡賓;芮明杰;;基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法和灰色模型的中國汽車銷量預(yù)測(cè)研究[J];上海管理科學(xué);2015年01期

4 董倩;孫娜娜;李偉;;基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)[J];統(tǒng)計(jì)研究;2014年10期

5 李莉;;基于灰色馬爾科夫鏈的小排量汽車銷量預(yù)測(cè)研究[J];計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用;2014年05期

6 郭順生;王磊;黃琨;;基于時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)汽車銷量研究[J];機(jī)械工程師;2013年05期

7 張崇;呂本富;彭賡;劉穎;;網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)與CPI的相關(guān)性研究[J];管理科學(xué)學(xué)報(bào);2012年07期

8 孫毅;呂本富;;網(wǎng)絡(luò)搜索與經(jīng)濟(jì)行為相關(guān)性研究綜述[J];管理評(píng)論;2011年07期

9 袁慶玉;彭賡;劉穎;呂本富;;基于網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)的汽車銷量預(yù)測(cè)研究[J];管理學(xué)家(學(xué)術(shù)版);2011年01期

10 郝媛媛;鄒鵬;李一軍;葉強(qiáng);;基于電影面板數(shù)據(jù)的在線評(píng)論情感傾向?qū)︿N售收入影響的實(shí)證研究[J];管理評(píng)論;2009年10期

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1 郝媛媛;在線評(píng)論對(duì)消費(fèi)者感知與購買行為影響的實(shí)證研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

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1 馮紫光;網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)于汽車銷量影響的實(shí)證研究[D];石家莊鐵道大學(xué);2015年

2 崔東佳;大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的品牌汽車銷量預(yù)測(cè)的實(shí)證研究[D];河南大學(xué);2014年

3 陳歡;灰色理論在汽車銷售預(yù)測(cè)和投資決策中的應(yīng)用研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2008年

本文編號(hào)：2718523