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电商直播情境下即时评论信息特性对顾客粘性的影响研究——基于情绪认知理论
1
作者 焦媛媛 高雪 杜军 《管理评论》 北大核心 2024年第3期119-131,共13页
在电商直播竞争激烈的背景下,如何留住顾客已成为其获取长期收益的主要难题,但现有研究聚焦于短期顾客行为的探讨,关于顾客粘性的探索十分匮乏。并且,现有研究大多分析了主播对顾客的影响,但顾客也会通过弹幕功能发布“即时评论信息”,... 在电商直播竞争激烈的背景下,如何留住顾客已成为其获取长期收益的主要难题,但现有研究聚焦于短期顾客行为的探讨,关于顾客粘性的探索十分匮乏。并且,现有研究大多分析了主播对顾客的影响,但顾客也会通过弹幕功能发布“即时评论信息”,并对其他顾客产生重要影响。同时,相关研究探索了顾客认知因素的作用,顾客的情绪反应仍有待进一步讨论。因此,本文运用质性研究方法,识别出电商直播情境下即时评论信息包含同步性、诊断性、娱乐性、契合性和创新性这五种信息特性;进而以情绪认知理论为基础,构建“即时评论信息特性→情绪反应→顾客粘性”研究模型,揭示即时评论信息特性对顾客粘性的影响及其内在机理,为电商直播留住顾客提供实践启示。 展开更多
关键词 电商直播 顾客粘性 即时评论信息特性 情绪认知理论 信息需求层次模型
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改进神经网络的电子商务客户流失估计 被引量：6
2
作者 崔彦君 《现代电子技术》 北大核心 2020年第13期103-105,109,共4页
针对传统电子商务客户流失估计模型对RFM数值分析不准确,估计误差大的问题,提出基于改进神经网络的电子商务客户流失估计模型。利用改进神经网络分析历史数据,完成数据挖掘,分析客户活跃度以及再交易的可能性,考察客户潜在价值,建立贡... 针对传统电子商务客户流失估计模型对RFM数值分析不准确,估计误差大的问题,提出基于改进神经网络的电子商务客户流失估计模型。利用改进神经网络分析历史数据,完成数据挖掘,分析客户活跃度以及再交易的可能性,考察客户潜在价值,建立贡献分析评价流程,采用RFM模型确定权重,建立基于改进神经网络的电子商务客户流失估计模型。实验结果表明,与传统方法相比,所提方法对RFM数值分析更加精准,使电子商务客户流失估计误差明显缩小,由此证明所提出的基于改进神经网络的电子商务客户流失估计模型更加有效。 展开更多
关键词 改进神经网络 电子商务 模型构建 客户流失 数据挖掘 价值分析
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电商客户数据挖掘中的模糊运算聚类算法分析 被引量：5
3
作者 郭燕萍 《现代电子技术》 2021年第13期130-134,共5页
以精准挖掘电商客户数据为目标,研究电商客户数据挖掘中的模糊运算聚类算法。规范与处理所采集电商客户数据完成数据准备,实现待挖掘数据预处理;通过预处理电商客户数据可获取相异度矩阵和数据矩阵两种数据结构,将FCM模糊聚类分析算法... 以精准挖掘电商客户数据为目标,研究电商客户数据挖掘中的模糊运算聚类算法。规范与处理所采集电商客户数据完成数据准备,实现待挖掘数据预处理;通过预处理电商客户数据可获取相异度矩阵和数据矩阵两种数据结构,将FCM模糊聚类分析算法应用于所获取矩阵中;通过优化目标函数获取模糊划分矩阵以及聚类中心,重复迭代更新隶属度函数和聚类中心,直至隶属度矩阵稳定至固定范围,获取不同类别的模糊划分矩阵以及聚类中心即电商客户数据挖掘结果。实验结果表明,将该算法应用于电商客户数据挖掘中,聚类正确率高于99.5%,并具有较高的实时性,可作为电商企业决策依据。 展开更多
关键词 聚类算法 模糊运算 数据挖掘 电商客户 数据预处理 聚类中心 目标函数优化
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