飞凡的用户消费行为分析研究

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在中国电商市场不断发展的大背景下,个性化、社交化、场景化和国际化已然成为了其发展的主要趋势。在新形势下电子商务市场的营销方向指向何方,是摆在每个企业面前急需探寻的现实问题。本文旨在通过对万达集团旗下的飞凡平台用户消费行为的分析和研究,为新形势下的电子商务该如何制定营销策略,起到一定的借鉴意义。无论是阿里的“新零售”,苏宁的“智慧零售”,还是京东的“无界零售”,均是利用互联网技术,融合线上线下,试图打造新的零售生态。本文研究的飞凡平台,是万达集团由传统零售巨头转型为新零售的重要平台,以互联网为载体记录了大量的用户消费数据,笔者认为,通过对这些消费数据进行系统的分析,可充分掌握对应用户的消费特性。本文在梳理前人研究及相关理论基础上,通过问卷调查的方式获取了飞凡用户消费行为的样本数据,通过数据分析的方法划定用户的个体特征和消费行为特征,为后续的营销决策提供分析结论。在分析结果应用上,本文采用的是用户画像加个性化推荐相结合的方式,即为不同的用户进行画像标签识别,同时采用个性化的推荐算法,给不同维度的用户推荐定制化的商品或服务等,实现企业的精准营销策略,提升用户粘性和消费意愿,并最终提高企业的销售额和利润。
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景第11页
    1.2 研究目的及意义第11-12页
        1.2.1 研究目的第11-12页
        1.2.2 研究意义第12页
    1.3 研究的内容第12-13页
    1.4 研究方法第13页
        1.4.1 文献分析法第13页
        1.4.2 问卷调查法第13页
    1.5 国内外研究现状及发展历程第13-14页
    1.6 研究创新之处第14-15页
    1.7 论文结构第15-17页
第二章 理论概述第17-26页
    2.1 用户细分的基本理论第17-18页
        2.1.1 用户细分第17页
        2.1.2 用户细分的意义第17-18页
    2.2 消费者行为学的基本理论第18-20页
        2.2.1 消费者行为学的基本概念第18页
        2.2.2 消费者行为学的研究方法第18-20页
        2.2.3 消费者行为分析的意义第20页
    2.3 个性化推荐理论概述第20-22页
        2.3.1 个性化推荐的定义与优势第20-21页
        2.3.2 个性化推荐的常用算法第21-22页
    2.4 精准营销的基本理论第22-26页
        2.4.1 精准营销的定义第22-23页
        2.4.2 精准营销的核心思想第23页
        2.4.3 精准营销的优点和特点第23-24页
        2.4.4 实施精准营销应注意的问题第24-26页
第三章 研究设计与数据采集第26-29页
    3.1 飞凡用户消费行为的理论模型第26-27页
    3.2 测量维度及相关变量定义第27页
    3.3 问卷的设计与修正第27-28页
    3.4 问卷收集与处理第28页
    3.5 本章小结第28-29页
第四章 数据分析第29-46页
    4.1 飞凡用户的个体特征分析第29-33页
        4.1.1 飞凡用户的年龄层分析第30-31页
        4.1.2 飞凡用户的职业分析第31-32页
        4.1.3 飞凡用户的受教育程度分析第32页
        4.1.4 飞凡用户的地域分析第32页
        4.1.5 飞凡用户的受教育程度与职业的交叉分析第32-33页
    4.2 飞凡用户的消费行为特征分析第33-45页
        4.2.1 飞凡用户的线下购物消费潜力分析第33-36页
        4.2.2 不同性别和角色的飞凡用户的消费倾向分析第36-39页
        4.2.3 飞凡用户的收入与消费金额之间的关系分析第39-40页
        4.2.4 不同年龄、性别的飞凡用户的餐饮喜好分析第40-42页
        4.2.5 飞凡用户的体验式消费与购物类消费的对比分析第42-44页
        4.2.6 飞凡用户的线上线下融合分析第44-45页
    4.3 本章小结第45-46页
第五章 飞凡精准营销方案设计第46-50页
    5.1 建立用户细分第46-47页
        5.1.1 基于用户个体特征的细分第46-47页
        5.1.2 基于用户消费行为的细分第47页
    5.2 为用户行为建模第47-48页
        5.2.1 显式用户偏好分析第47页
        5.2.2 隐式用户兴趣点挖掘第47-48页
    5.3 用户模型结合推荐算法进行精准营销第48-49页
        5.3.1 基于内容的个性化推荐第48页
        5.3.2 基于协同过滤的个性化推荐第48-49页
        5.3.3 基于混合推荐的个性化推荐第49页
    5.4 本章小结第49-50页
第六章 总结与展望第50-54页
    6.1 结论第50-51页
    6.2 启示与建议第51-52页
    6.3 局限性第52页
    6.4 展望第52-54页
参考文献第54-56页
致谢第56-57页
附录1第57-60页
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