购买意向

摘要： 本文旨在探讨认知需求水平和短视频购物频率及短视频中商品种类对大学生购买意向的影响。方法:采用问卷法分别调查大学生的认知需求水平、短视频直播购物频率、购买意向及经常从短视频直播平台购买的商品种类。结果:短视频购物频率能显著正向影响购买意向(r=0.484,P<0.01);短视频直播的体验性(r=0.651,P<0.01)、有趣性(r=0.728,P<0.01)和互动性(r=0.774,P<0.01)均可以显著正向影响大学生的购买意向;认知需求可以显著负向影响购买意向(r=-0.264,P<0.01);性别会显著影响通过短视频直播购买的商品种类(X2(5,N=106)=17.536,P<0.05)。结论:短视频直播购物模式会促进大学生的购买意向;短视频直播的体验性、有趣性和互动性也会促进大学生的购买意向;且低认知需求水平的大学生购买意向高于高认知需求水平的大学生购买意向;大学生更容易在短视频购物中购买服装、鞋帽、饰品类,男性喜欢购买生活日用品类和食品类,女性也经常购买化妆品及护肤品类的商品。

摘要： 互联网技术的大范围普及与应用极大改变了人们的消费方式,网络购物已逐渐成为顾客购买商品的重要途径。在网购过程中,由于顾客无法接触到实际商品,为规避网购带来的不确定风险,顾客大多会选择将商品的网络评价作为判断依据。而网络评价包括初始评价和追加评价,从初始评价到追加评价可能产生动态变化,因此根据初始评价与追加评价的异同,可以将网络评价划分为一致性评价和矛盾性评价。基于此,本文将采用实证分析的方法探究从初始评价到追加评价的动态变化对顾客购买意向的影响关系,并考虑顾客感知有用性的中介作用,以期为商家优化服务策略提供参考依据。结果表明:与一致性网络评价相比,矛盾性网络评价更有助于形成感知有用性;感知有用性显著正向影响购买意向;感知有用性在网络评价动态变化与购买意向的关系中发挥中介效应。

摘要： 新冠疫情之下,音响产品仍以正常的速度推陈出新,音箱产品更是如此。这两年来,我们所试听的Hi-Fi音箱也不在少数,其中不乏优秀的中端及中高端产品,在此与大家分享。本专辑共有7款音箱,售价从1万多到10多万,都是来自音响底蕴深厚的欧洲品牌,这些品牌不仅有过硬的技术,对声音的重现更有深刻的理解,值得有购买意向的朋友留意。

摘要： 随着生鲜农产品从线下向线上转移,农村电商得到了较大发展。本文以生鲜农产品为例,研究了农村电商物流服务质量对消费者购买意愿的影响。研究发现,农村电商物流服务质量对消费者购买意愿有正向影响。具体而言,物流服务质量的六个维度,即有形性、保证性、可靠性、响应性、移情性、便利性,均正向影响消费者对生鲜农产品的购买意向。当物流服务质量越高,顾客感知的服务体验也越高,从而提高购买意向。同时,当消费者感知到农村电商的配送服务信任越高、配送风险越低时,物流服务质量对消费者购买意向的影响将被扩大。本文旨在扩展物流服务质量的相关理论研究,并为以生鲜农产品为主的农村电商发展提供有价值的现实建议。

摘要： 在某网购平台,某国际名牌的有源音箱销量大大超过传统的无源音箱。无独有偶,另一国际名牌的有源音箱销售数据也频为好看。另外一个事实是,越来越多的音箱品牌加入有源音箱的行列。这说明一个问题,人们的听音方式正在改变,越来越多的音响、音乐爱好者,尤其是年轻的用家,青起有源音箱了。为此,本期我们挑选出8款级别从低到高、功能各异的有源音箱与大家分享,也许对有购买意向的朋友有帮助。

摘要： 本刊最近一次以特辑的形式向读者推荐数字播放器,还是2019年的时候,三年之后,数字播放器产品已经非常成熟了。在这一年中,我们评测过的音源产品中,数字播放器的数量完全超过了传统的CD机与黑胶唱盘的总和,可以说数字播放器已经成为音源的主流产品。本期特辑,我们带来了11款数字播放器与大家分享,希望有购买意向的朋友能从中觅得所爱。这11款产品功能各异,其中多数兼容流媒体播放和本地USB播放,具备解码功能,个别产品还兼容CD播放。

摘要： 绿色变轨技术创新(GTTT创新)叠加核心技术、市场范式和产品效用导向背离主流市场需求的变轨,从而是反市场导向的,面临实现市场导向的理论与实践困境。选择电动汽车和燃油汽车分别作为GTTT创新产品和市场主导新产品的代表,借鉴产品价值已有理论成果,将新产品在线评论区分为功能性、象征性、体验性和成本性4个维度,研究不同类型消费者对GTTT创新产品4个维度评论内容的关注程度及其与主导新产品的差异,以及4个维度内容分别对购买意向的影响及其在两类新产品间的差异,发现对于GTTT创新,象征性和体验性是实现市场导向的战略路径,成本性维度并非总是劣势,灵活运用成本性维度可以建立相对于市场主导新产品的象征性和体验性优势,进而促进实现市场导向。

摘要： 7月13日上午,由中国印刷技术协会网印及制像分会举办的第2期2022中国国际网印及数码印刷技术展览会“线上”对接会议顺利举行。由于受疫情影响,中国国际网印及数码印刷技术展览会的线下展会延迟举办。展会组委会积极探索,运用多年的累积资源,开辟线上“云”端相约,以“屏”上对接的方式,为采购商与供应商搭建“一对一”精准对接服务。对接会吸引了北京、上海、广州、深圳、浙江、东莞等地的企业参加。参加对接的供应商有东莞市坚华(多普森)机械有限公司、广州酷印数码科技有限公司、广州傲彩数码科技有限公司等。本次对接会双方进行了技术与产品服务等方面的深入交流,供货商也通过PPT、视频等方式进行了产品展示,为采购方更详细了解产品性能特点提供了有效的数据参考。此次线上对接会卓有成效,其中坚华(多普森)公司已经与采购方达成了“20头椭圆印花机”购买意向。

摘要： 基于一致性理论视角提出并检验体育赛事赞助匹配效应模型。针对上海ATP 1000大师赛现场观众进行调查研究。结果发现:(1)匹配感知不仅对观众的体育赛事和赞助品牌态度有正向影响,还直接正向影响观众对赞助品牌的购买意向;(2)匹配感知可实现体育赛事与赞助品牌间的形象转移,具体表现为观众对赛事品牌的态度能正向转移到对赞助品牌态度上;(3)观众对赞助品牌态度可直接正向影响其对赞助品牌的购买意向,而对赛事品牌态度并不能直接影响其对赞助品牌的购买意向,需藉由赞助品牌态度产生间接促进作用。研究揭示匹配对观众赞助品牌购买意向的影响机制,证实匹配可实现体育赛事与赞助品牌的双赢,为体育赛事赞助市场开发与管理提供理论依据和实践指南。

摘要： 目的为提高顾客对秦绣文创产品的满意度,使设计人员准确掌握秦绣文创产品顾客需求,优化秦绣文创产品设计。方法基于S-O-R理论,构建秦绣文创产品顾客购买意向影响因素理论模型,剖析文化价值、创新价值、价格价值三个维度的感知价值、顾客满意度和购买意向的相互影响关系。通过设计量表和调查问卷进行实证调研,进而运用结构方程模型加以论证。结论文化价值、创新价值是秦绣文创产品顾客购买意向的关键影响因素,能辅助设计师从顾客需求入手提高顾客满意度,为秦绣文创产品设计优化提供了一定的理论参考及建议。

摘要： 本文基于网页广告模型,探讨经济、情感、认知等因素对移动广告价值的影响,结合移动广告的个性化、社会临场感特点,分析消费者态度的主要影响因素和移动广告价值对消费者态度、购买意向的影响,通过SmartPLS建立结构方程模型对问卷调查数据进行分析.结果表明,经济激励、娱乐性和信息丰富性显著影响移动广告价值,消费者对移动广告的感知价值也促进了消费者态度及购买意向;个性化与社会临场感对消费者态度有显著的正向作用,消费者态度对其购买意向的影响也十分显著.

摘要： 本文从广告诉求与产品类型相匹配的角度,探索了其对绿色产品购买意向的影响,运用解释水平理论阐述了绿色产品类型与广告诉求的匹配对购买意向的影响,并且研究了这种影响的作用机制,试图从理论上为企业更好地开展绿色营销活动提供相应的营销对策,以促进企业绿色产品的销售,为实现可持续发展做出应有的贡献.通过本文的研究,得到如下实验结论:(1)产品类型与广告诉求的匹配对信息处理流畅性以及绿色产品购买意向确实存在着显著的交互作用.(2)绿色产品类型和广告诉求的匹配对购买意向的影响受到信息处理流畅性的中介作用.综合实验结论,得到如下营销启示:不同类型的绿色产品需要与不同的广告诉求方式相匹配,才能够更大程度地刺激消费者的购买意向.在进行绿色产品的广告宣传时,对于广告语言的表达,需要考虑到消费者是否能够理解,如果消费者感觉流畅,他们将会对该产品产生更高的购买意向.

摘要： 本文运用绿色消费行为理论和趋近动机理论,将环境态度纳入到趋近动机对绿色产品购买意向影响的研究中,并提出不同绿色产品涉入度条件下的趋近动机—绿色产品购买意向模型,通过对715个消费者样本的调查分析,运用Bootstrapping方法实证检验结果如下:(1)趋近动机对绿色产品购买意向具有正向影响;(2)趋近动机对环境态度具有正向影响;(3)环境态度在趋近动机和绿色产品购买意向间起中介作用;(4)绿色产品涉入度在趋近动机和绿色产品购买意向间起负向调节作用;(5)绿色产品涉入度在趋近动机、环境态度与绿色产品购买意向的第一阶段起负向的可调节中介作用(6)绿色产品涉入度在趋近动机、环境态度与绿色产品购买意向的第二阶段起负向的可调节中介作用.最后根据研究结论提出相应的政策建议.

摘要： 本研究以巴塞罗那足球俱乐部为例，对球迷忠诚对赞助商品牌信任和购买意向进行了实证研究，研究结果如下：第一，球迷忠诚分为态度忠诚和行为忠诚两个维度，态度忠诚对行为忠诚有直接的正向影响；第二，球迷的态度忠诚和行为忠诚对赞助认知有直接的正向影响；第三，行为忠诚对购买意向的直接正向影响效果不显著，态度忠诚和赞助认知对品牌信任有直接的正向影响；第四，球迷忠诚对购买意向的直接正向影响效果不显著，赞助认知对购买意向有直接的正向影响。建议提升球迷忠诚，同时寻求赞助认知，注重品牌信任，并开展营销活动。

摘要： 有效应对产品伤害危机需要明确危机情境下影响消费者行为意向或行为的前提.基于此,基于界定消费者脆弱性概念模型,形成产品伤害危机模糊情境下模糊容忍度对购买意向影响的概念框架.研究一方面检验产品伤害危机模糊情境下模糊容忍度对感知脆弱性及购买意向的影响,另一方面检验感知脆弱性的中介效应及品牌知名度的调节效应.研究采用实验与实证方法,利用回归分析与结构方程模型等对数据进行处理.三个研究的结果表明:模糊容忍度积极影响购买意向,同时它消极影响消费者感知脆弱性;感知脆弱性部分中介模糊容忍度对购买意向的影响,并且感知脆弱性消极影响购买意向.研究二结果还表明,品牌知名度在模糊容忍度与购买意向及感知脆弱性关系间调节效应显着.与品牌知名度低(弱势品牌)相比,当品牌知名度高(强势品牌)时,模糊容忍度效应更强,否则反之.基于研究发现,讨论了管理与理论含义.

摘要： 以往有研究指出在线评论的不一致性会给企业带来负面影响,也有研究发现存在正面影响.之所以会存在两种截然相反的结论是因为,以往研究没有深入分析评论内容,忽略了造成不一致性的根源所在.通过引入产品属性及消费者调节定向,力图解释以往两种看似冲突的结论.结果表明:评论不一致性会通过影响消费者对产品的风险和独特性感知进而影响其购买意向;垂直属性评论(水平属性)不一致性越高,越会激发消费者的风险感知(独特性感知),进而降低(提高)购买意向;并且消费者调节定向会对产品属性的调节作用进一步调节.

摘要： 本文应用绿色消费理论,研究了消费者对新能源汽车购买意向的影响因素.研究发现:(1)传统取向对消费者的购买意向具有直接的负向影响;传统取向还对消费者的购买意向具有间接的正向影响,绿色消费价值观在其中起中介作用;(2)未来取向对消费者的购买意向有间接的正向影响,绿色消费价值观在其中起中介作用;(3)关注成功的程度对未来型绿色消费有间接的正向影响,绿色消费价值观在其中起中介作用;(4)外倾性对消费者的购买意向具有直接的正向影响;外倾性还对消费者的购买意向有间接的正向影响,绿色消费价值观在其中起中介作用.研究发现具有一定的理论意义与现实意义.

摘要： 本文以调节聚焦与环境心理学刺激一机体一反应模式为理论依据,详细探讨了环境明暗对新产品评价及其采用的影响.得到主要结论如下:明亮会激发趋近动机,对新产品具有更高的接受度(实验一、二、五);好奇感会中介明暗与新产品采用之间的关系(实验三);个体孤独感调节明暗对新产品的影响过程,针对低孤独感个体,明亮环境下对新产品具有更高的评价和购买意向,而针对高孤独感个体,以上过程呈现了反置(实验四).

摘要： 越来越多的旅游者习惯于通过网络获取旅游的相关信息,并通过旅游网站预定旅游线路和旅游服务,很多旅游者已经形成了使用旅游网站的粘性行为.本文基于双系统认知过程理论(系统1为直觉认知;系统2为分析认知)对影响旅游网站粘性行为的因素进行分析,通过探索性研究识别出来源于直觉认知系统的时尚性因素,以及来源于分析认知系统的信息价值、便利性、感知成本和感知风险等四个因素.文章采用结构方程模型分析了以上影响因素与粘性行为以及购买意向之间的关系,同时讨论了研究的理论贡献与管理启示.

摘要： 为了解品牌资产各维度对消费者购买意愿的影响,本文构建了品牌资产各维度对消费者购买意愿的影响模型,通过问卷调查获取样本数据,采用SPSS21.0和AMOS21.0软件进行数据分析,对假设和结构方程模型进行了实证研究.研究结果表明:品牌意识/联想影响感知质量和品牌忠诚度,但不影响品牌资产;感知质量影响品牌忠诚度和品牌资产;品牌忠诚度影响品牌资产;品牌资产显著影响消费者购买意愿.基于此,本文对结果进行了讨论,并为品牌企业营销提出了相应建议.

摘要： 本发明公开了一种模型生成、识别客户购买车险意向的方法及系统，模型生成的方法，包括获取每个客户的历史数据；通过客户的识别信息对历史数据进行预处理以得到与每个客户一一对应的第一历史序列；对所有经销商的数据进行聚类分析以得到每个经销商的类别标签；对第一历史序列中经销商进行标注以得到第二历史序列；对每条第二历史序列进行目标变量的标注以得到第三历史序列；对第三历史序列进行特征筛选，以得到第四历史序列，每条第四历史序列中包括符合预期相关度的若干特征；使用二分类算法利用第四历史序列进行模型训练，以生成预测模型。本发明能够自动识别车主与经销商之间的关系，预测不同类型的车主对在经销商渠道进行保险购买的意向度。

摘要： 本发明请求保护一种基于大数据用户行为分析的高潜在用户购买意向预测方法，包括：101数据预处理，对电商用户历史行为数据集进行预处理操作；102样本定义与打标，根据用户历史消费行为，以有交互的用户产品对为关键字构建样本；103训练集测试集划分，采用时间窗口划分法，将历史数据划分为训练集与测试集；104特征构建，对用户的历史行为数据进行特征工程构建；105算法设计与实现，首先对特征群特征选择和对数据集进行不平衡数据的处理，随后本发明提出一种两层模型迭代学习算法预测最终结果。本发明基于时间跨度45天的电商用户历史行为数据，建立预测模型，从而预测未来5天用户是否下单候选商品集合P中的商品。

摘要： 本发明公开了一种基于网络搜索指数判断消费者购买意向转移的方法，包括步骤：1)通过网络指数搜索引擎搜索与购买相关的数据，所述与购买相关的数据包括关键词数据和销量数据；2)对步骤1)获得的数据进行预处理，数据预处理包括：将关键词的日搜索指数合并为月搜索指数，使用三期移动平均法对关键词数据和销量数据进行平滑处理；3)对所要研究的产品分别建立购买意向转移模型；4)对转移模型进行分析。本发明能找出模型中变量之间的因果关系，通过变量之间的因果关系来判断消费者购买意向的转移特征，能为商家提供准确的市场信息，能为企业做决策提供更加及时有效的理论支撑和数据支撑。

摘要： 本发明涉及大数据、人工智能、深度学习、机器学习领域，具体而言，涉及一种基于移动大数据的用户购买意向预测方法，包括根据用户、商品基本信息进行数据预处理操作；利用空间泛化训练集对数据进行划分操作；根据用户、商品基本信息进行特征工程构建操作；建立多个机器学习模型，并进行模型融合操作；针对多个机器学习模型进行网络参数优化；本发明以真实用户‑商品行为数据为基础预测用户购买意向，同时提供移动时代特有的位置信息，通过大数据和算法构面向建移动电子商务的商品推荐模型，对用户购买意向进行预测，挖掘数据背后丰富的内涵，为移动用户在合适的时间、合适的地点精准推荐合适的内容。

摘要： 本发明提供一种消费者购买意向预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中所述方法包括：基于用户‑商品类兴趣指数矩阵、待检测用户的行为数据和目标系统用户的行为数据，从目标系统用户中确定与待检测用户的购物习惯相似度最高的第一预设数量个关联用户；根据关联用户和所述用户‑商品类兴趣指数矩阵，确定第一商品类集；根据第一商品类集和商品类目间关联度矩阵，确定第二商品类集；根据待检测用户与关联用户的相似度大小和所述第一商品类集与所述第二商品类集的关联度大小，在第一商品集和第二商品类集中确定第四预设数量个目标系统商品类，作为待检测用户的预测购买商品类，提高了对消费者购买意向预测结果的准确度。

摘要： 本发明提供了一种用户购买意向评估方法，属于信息提取技术领域，用户购买意向评估方法包括：提取在第一时间点之前的交流信息，并确定出在第一时间点之前的交流信息的关键词作为基准词组，第一时间点为发起人由客服变化为用户的时间点；提取位于第一时间点至第二时间点之间的交流信息，并确定位于第一时间点至第二时间点之间的交流信息的关键词，作为意向词组，发起人首次由客服变化为用户的时间点；在意向词组内剔除与基准词组相关联的关键词，并将剔除后的意向词组作为目标词组；将目标词组作为用户的购买意向。本发明提供的用户购买意向评估方法，能够准确把握用户的购买意向，从而便于后续将特定特征的商品推荐给用户。

摘要： 本发明提供了一种购买意向度预测方法、装置、存储介质及终端，该方法通过获取能够表征待预测用户在线选配行为的目标访问数据；提取目标访问数据在预设特征维度下的特征值，并将目标访问数据的特征值输入至预测模型中，以使预测模型对目标访问数据的特征值进行分类；随之通过预测模型就可以获得待预测用户的购买意向度。由此可知，该购买意向度预测方法可以简单有效的挖掘高购买意向度潜客，使得后续营销资源可以得到最大程度的利用，以提高在有限营销成本下的汽车销量。

摘要： 本发明公开了一种预测移动终端用户的购买意向的方法和装置，涉及互联网应用技术领域，其中，该预测移动终端用户的购买意向的方法包括：首先，获取移动终端用户对应的购物商店，其次，当购物商店被触发时，记录移动终端用户在被触发的购物商店内的浏览轨迹，直到移动终端用户退出购物商店为止，之后，提取浏览轨迹中所包含的多个商品信息，以及每个商品信息对应的浏览时长，从而根据多个商品信息和浏览时长生成商品购买意向表，并且，将商品购买意向表发送给电商服务器，以使电商服务器向购物商店推送预测商品。该方法能够根据人们的浏览习惯有效的在所有购物商店内为其推送目标商品，从而节约了移动终端用户找寻类似的商品的时间。

摘要： 本发明涉及大数据、人工智能、深度学习、机器学习领域，具体而言，涉及一种基于移动大数据的用户购买意向预测方法，包括根据用户、商品基本信息进行数据预处理操作；利用空间泛化训练集对数据进行划分操作；根据用户、商品基本信息进行特征工程构建操作；建立多个机器学习模型，并进行模型融合操作；针对多个机器学习模型进行网络参数优化；本发明以真实用户‑商品行为数据为基础预测用户购买意向，同时提供移动时代特有的位置信息，通过大数据和算法构面向建移动电子商务的商品推荐模型，对用户购买意向进行预测，挖掘数据背后丰富的内涵，为移动用户在合适的时间、合适的地点精准推荐合适的内容。

摘要： 本发明涉及机器学习、大数据技术领域，特别涉及一种基于大数据的用户购买意向预测方法，包括对数据集进行预处理操作；根据数据集划分训练集、验证集和测试集操作；构建特征工程操作；对构建的特征工程进行特征选择操作；根据选择的特征建立机器学习模型并进行模型融合操作；通过构建的模型，预测用户未来一天是否购买指定商品操作；本发明通过对用户基本信息数据、商品基本信息数据、商品评价数据和用户行为数据进行数据预处理和分析提取特征，建立机器学习模型并进行模型融合操作，从而准确的预测用户未来的购买需求，输出高潜用户和目标商品的匹配结果，为精准营销提供高质量的目标群体，同时也为电商用户提供更简单、快捷、省心的购物体验。