基于消費者決策進程模型,以數(shù)據(jù)驅(qū)動的市場策略制定為基本出發(fā)點,以B站1 019部電影為研究對象,采用時變效應模型,對微時刻下彈幕對在線消費行為過程的影響隨時間變化的趨勢進行了深入研究。研究發(fā)現(xiàn):彈幕數(shù)量對"購買環(huán)"和"忠誠度環(huán)"消費行為的影響隨時間而改變,且對淺層次消費行為的影響更大,對典型的互聯(lián)網(wǎng)行為尤其是分享行為的影響極小;彈幕情感對在線消費行為過程的影響也隨時間而改變,但其影響效果并不完全一致。 

【文章來源】：管理學報. 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 理論基礎及相關研究述評
    2.1 消費者決策進程模型
    2.2 瞬間反饋數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀
    2.3 時變效應模型與營銷
3 研究假設
    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 模型構建
    4.4 模型估計
5 參數(shù)估計
    5.1 基準模型:無時變效應
    5.2 單調(diào)時變參數(shù)模型
    5.3 時變效應模型（TVEM）
6 結語


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



本文編號：3161373