新能源汽车产品属性对购买意愿影响研究

文章基于刺激—机体—反应理论、计划行为理论及消费者介入理论,构建了新能源汽车产品属性特征、消费者态度、感知价格、介入程度和消费者购买意愿之间的影响关系模型。通过系统化的信效度评价程序,采用直接效应检验、间接效应检验和调节效应检验。结果表明:个人、社会—功能型属性和个人—符号型属性产品属性对购买意愿具有积极影响,消费者态度具有中介作用,感知价格具有负向调节作用,介入程度具有正向调节作用。基于研究结论和新能源汽车独特性的现实情况,本研究提供激活消费者购买意愿的营销启示。

基于用户评论挖掘的产品推荐算法

针对电子商务推荐系统中,互联网"信息过载"所造成的难以精确定位用户兴趣并提供准确产品推荐的问题,通过深入挖掘电子商务社区中丰富的用户评论信息,开发产品特征提取算法,建立用户兴趣偏好模型,结合用户历史评分数据来改善传统协同过滤推荐算法的推荐准确性;利用相似度传递技术在一定程度上缓解推荐系统中数据稀疏性带来的问题.实验结果表明,在数据稀疏的情况下,该算法仍可较好地拟合用户对产品的兴趣偏好,并在推荐准确性方面较传统的协同过滤算法有明显的提高.

考虑信息熵的在线评论特征观点词对购买意愿的影响

本文从在线评论中的特征观点词出发,爬取电商网站中的相关评论数据,结合情感分析技术,将信息熵作为改进计量经济模型的重要参数,得出其相关程度。结果发现,平均星级、发布时间以及好评率都与购买意愿显著关联,而评论数量和评论深度与购买意愿不存在明显关联,在评论中出现较多的产品属性不一定对购买行为产生较大影响,这主要取决于产品功能和用户体验,所以建议商家要注意评论数据收集,着重注意影响较大的产品属性的宣传。

基于实例库的产品快速报价方法研究

如何快速准确地对需求产品进行报价是大批量定制生产模式中的重要问题之一。以企业已有产品订单报价实例库为基础,通过产品特征属性检索相似产品,运用相似类比和模糊数学方法,建立报价与产品特征属性间的数学模型,开发了相应的产品快速辅助报价系统,从而实现了基于实例库的快速报价。最后以桥式起重机产品报价为实例,验证了上述方法的可行性和有效性。

考虑用户情感波动的产品迭代设计与改进

随着产品生产更新周期的逐渐缩短,提出一种适用于快速迭代产品的设计与改进方法。该方法基于隐含狄利克雷主题概率模型(LDA)和情感分析技术,提取消费者关注的产品属性特征词,量化其情感标签;引入时间序列模型拟合和预测关注度和满意度之间关系。选取电子产品蓝牙耳机作为研究对象,通过获取购物平台的在线评论进行方法的实施与验证,发现用户主要对9个属性关注度较高;利用优化后准确率达到81%的情感分类器,定位出高满意度的外观属性和待改进的通话属性;经验证时间序列预测模型的平均绝对百分比误差为10.08%。结果表明可结合历史数据的变化趋势,分析产品属性的重要性和用户满意度波动情况,快速为产品改进与创新提供决策支持。