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彈幕對(duì)在線消費(fèi)行為過程影響的時(shí)變效應(yīng)研究

發(fā)布時(shí)間:2021-04-26 11:58
  基于消費(fèi)者決策進(jìn)程模型,以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的市場策略制定為基本出發(fā)點(diǎn),以B站1 019部電影為研究對(duì)象,采用時(shí)變效應(yīng)模型,對(duì)微時(shí)刻下彈幕對(duì)在線消費(fèi)行為過程的影響隨時(shí)間變化的趨勢進(jìn)行了深入研究。研究發(fā)現(xiàn):彈幕數(shù)量對(duì)"購買環(huán)"和"忠誠度環(huán)"消費(fèi)行為的影響隨時(shí)間而改變,且對(duì)淺層次消費(fèi)行為的影響更大,對(duì)典型的互聯(lián)網(wǎng)行為尤其是分享行為的影響極小;彈幕情感對(duì)在線消費(fèi)行為過程的影響也隨時(shí)間而改變,但其影響效果并不完全一致。 

【文章來源】:管理學(xué)報(bào). 2020,17(07)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】:8 頁

【文章目錄】:
1 研究背景
2 理論基礎(chǔ)及相關(guān)研究述評(píng)
    2.1 消費(fèi)者決策進(jìn)程模型
    2.2 瞬間反饋數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀
    2.3 時(shí)變效應(yīng)模型與營銷
3 研究假設(shè)
    3.1 彈幕與“購買環(huán)”行為
    3.2 彈幕與“忠誠度環(huán)”行為
4 數(shù)據(jù)描述
    4.1 數(shù)據(jù)的抓取和清洗
    4.2 數(shù)據(jù)處理
        (1)彈幕情感分析
        (2)變量的處理
    4.3 模型構(gòu)建
    4.4 模型估計(jì)
5 參數(shù)估計(jì)
    5.1 基準(zhǔn)模型:無時(shí)變效應(yīng)
    5.2 單調(diào)時(shí)變參數(shù)模型
    5.3 時(shí)變效應(yīng)模型(TVEM)
6 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]網(wǎng)紅直播對(duì)消費(fèi)者購買意愿的影響及其機(jī)制研究[J]. 劉鳳軍,孟陸,陳斯允,段珅.  管理學(xué)報(bào). 2020(01)
[2]考慮口碑衰竭效應(yīng)時(shí)追加評(píng)論對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑傳播的影響研究[J]. 鄧衛(wèi)華,易明.  管理學(xué)報(bào). 2019(04)
[3]在線初次評(píng)論與在線追加評(píng)論對(duì)商品銷量影響的比較研究[J]. 石文華,王璐,繩娜,蔡嘉龍.  管理評(píng)論. 2018(01)
[4]在線社交對(duì)消費(fèi)者需求的影響研究——基于網(wǎng)絡(luò)視頻產(chǎn)業(yè)的實(shí)證分析[J]. 龔詩陽,李倩,余承錟.  中國軟科學(xué). 2017(06)
[5]基于酒店銷售的在線產(chǎn)品評(píng)論、品牌與產(chǎn)品銷量實(shí)證研究[J]. 廖俊云,黃敏學(xué).  管理學(xué)報(bào). 2016(01)
[6]網(wǎng)絡(luò)口碑的跨平臺(tái)分布與在線銷售——基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息熵與網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖敏感性分析[J]. 袁海霞.  經(jīng)濟(jì)管理. 2015(10)
[7]網(wǎng)絡(luò)口碑決定產(chǎn)品命運(yùn)嗎——對(duì)線上圖書評(píng)論的實(shí)證分析[J]. 龔詩陽,劉霞,劉洋,趙平.  南開管理評(píng)論. 2012(04)



本文編號(hào):3161373

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