网上购物扩展的计划行为模型的提出与验证

整合了以往的计划行为模型、技术接受模型、交易成本分析,提出了网上购物扩展的计划行为模型(ETPB),并对该模型用结构方程进行了验证。结果发现,开放性人格通过网上购物行为控制正向影响网上购物意向,信任倾向分别通过网上购物交易成本、主观参照正向影响网上购物意向。对于大学生来说,开放性人格对网上购物意向有间接正向影响,而信任倾向、网上购物风险对网上购物意向没有显著的影响;对在职人员来说,信任倾向通过网上购物交易成本间接正向影响网上购物意向,网上购物风险对网上购物意向有直接正向影响,而开放性人格对网上购物意向不存在显著的间接影响。

消费者网上购物决策模型分析

首先回顾了消费者传统购物决策模型,消费者网上购物行为及其决策类型,探讨了传统购物决策模型与网上购物决策模型的区别和联系,并在目前存在的三种传统购物决策模型和四种网上购物决策模型的基础上,根据我国电子商务发展情况,提出综合的购物决策模型,对网上购物决策过程今后的研究方向作出了预测与建议。

基于TAM的网上购物意向综合模型

回顾了以往对消费者接受网上购物所进行的研究,结合CNNIC调查的我国网上购物发展的实际情况,提出一个综合的概念模型。该模型以技术接受模型为基础,以消费者个人特性、消费者感知的网站质量特性、消费者感知的商家相关特性三个方面的因素为外源变量,以感知的有用性、感知的易用性和信任作为中介变量,共同影响消费者的网上购物意向。

消费者网上购物意向的多层SEM模型

近年来，随着因特网用户逐渐增多，电子商务在我国蓬勃发展起来。网上购物将呈现出广阔的发展前景。但调查表明，目前网上购物的消费者不是特别多。这可能是由于网络购物非面对面进行，一些网站缺乏诚信、商品质量差、送货不及时、不能方便退货、售后服务不到位、暴露顾客的个人隐私等，许多消费者对网上购物有排斥心理。因此分析和提高消费者网上购物意向就显得非常重要。

网上购物的管理模型研究

近10年来,网上零售迅速发展,网上购物成为营销研究的热点之一。本文从顾客特征、购买行为、网络体验、网站因素、社会群体、产品因素6个方面归纳分析已有的实证研究成果,将其转化为13点管理启示,并在此基础上建立了网上购物的管理模型,以协助网上零售商深入理解消费者行为,有效提升业绩。

基于灰关联分析Elman网络的网上购物意向预测模型

利用灰关联方法分析了消费者网上购物意向与各影响因子的关系,建立了预测消费者网上购物意向的Elman神经网络模型.结果表明,根据灰关联度的计算得出消费者网上购物意向的影响程度由强到弱的顺序,与实测值吻合,表明利用所建立的Elman神经网络模型能有效地预测消费者网上购物意向.

基于巢式Logit模型的网上购物选择行为研究

基于Gumbel分布和多项Logit模型,提出建立顾客网上购物选择行为的巢式Logit模型,在SERVQUAL五维量表的基础上,设计了影响顾客购物选择行为的18个相关因素,同时将顾客购买行为分成共性部分和差异部分,采用极大似然法求解模型参数。相比传统模型而言,巢式Logit模型具有更好的解释能力和稳定性,通过实例分析演示了模型的应用方法,为网上店铺优化服务质量提供了具体参考。

Bass模型在新生活方式扩散预测应用的研究——以中国网上购物为例

Bass模型及其扩展模型的预测对象大多是耐用品和技术创新,鲜有针对生活方式创新扩散的研究。生活方式的扩散会引导和促进经济的发展和科学技术的进步,给企业带来新的市场需求。通过研究生活方式扩散,营销人员能够为企业营销决策提供更好的依据,因此研究生活方式创新扩散有着重要现实意义。文章在已有扩散模型基础上,结合生活方式扩散具有口碑传播效果显著、有效市场潜量动态变化的特点,建立生活方式扩散模型。以中国网上购物为例进行了实证研究,通过检验发现,模型的拟合度和预测精度较高。

基于智能代理的实时比较购物系统的网上商场模型学习

就比较购物这一特殊领域讨论了基于智能信息代理技术的网上商场模型学习的过程,利用文档对象模型解析文档,构建网上商Web场模型,从文档的重复结构单元中自动抽取商品信息,提高了商品的查询和分析效率,使得信息服务更加智能化、个性化。

网上购物系统的本体特征模型

将本体与特征模型结合在一起,使本体的精确性应用到符合人类思维的特征模型.提出一种应用本体构建特征模型的方法,以网上购物系统作为实例,给出了特征模型的构建过程.

网上购物意图影响因素实证研究

理解消费者网上购物行为是发展网上购物的前提。本文在对前人研究成果进行回顾和总结的基础上,扩展了相关理论,提出了网上购物意图影响因素理论模型。运用自中国网上消费者的调研数据,使用结构方程模型验证了感知使用方便、感知效用、信任和感知风险等前因变量都显著地影响网上购物态度,购买态度决定购买意图,感知风险的中介效应获得数据支持,并证实了网上消费者的双重使用和购买特征,初步厘清了变量之间复杂的因果关系。

基于计划行为理论的消费者网上购物意愿研究

本文利用山东省济南、青岛、淄博、日照等四个城市的562个样本数据,利用计划行为理论(Theory of P lanned Behavior,TPB),构建了网上购物意愿的Logit模型,并运用spss13.0对样本数据进行Logit回归处理,研究了影响消费者网上购物意愿的主要因素和影响程度。研究结果表明,消费者网上购物意愿受文化程度、网络应用技能、网上购物的安全性等因素的影响比较显著,而消费者的年龄、收入状况、便利性评价等因素影响较弱。

消费者网上购物动机研究

在分析消费者购物动机如何产生的基础之上归纳了网上购物动机的类型。而消费者是否选择网上购物受到多种因素的影响,以技术接受模型为核心,结合诸多因素的影响可构建消费者网上购物动机模型。

网上购物意愿的影响因素分析——基于江苏省13市的经验证据

在对江苏省13市调查的基础上,通过建立线性概率模型,分别针对性别、年龄、婚姻、收入、教育、地域等因素对江苏省消费者的网上购物意愿影响程度进行分析,得出相应实证结果。结果表明收入是影响消费者网上购物意愿的最显著因素,其他均为不显著因素,但年龄、受教育水平对消费者网上购物意愿影响呈现一定的规律性。

女性消费者网上购物意向影响因素分析

越来越多的女性开始倾向在网上购物,但由于受到不同因素的影响,女性消费者的网上购物意向也表现各异。以实际调查数据为依据,在已有研究的基础上,重新构建了一个女性消费者网上购物意向的理论模型,运用结构方程分析了女性消费者网上购物意向的影响因素。结果显示:感知网上购物有用、感知网上购物易用、感知网上购物安全、网购经验及参照群体对女性消费者网上购物意向的形成具有显著影响,但各因素对购买意向的影响程度存在差异,参照群体的影响最大,依次是感知网上购物安全、感知网上购物有用、感知网上购物易用,网购经验作用最小;感知网上购物有用、感知网上购物易用和感知网上购物安全三者之间还相互产生作用。

天津地区大学生网上购物行为影响要素研究

网上购物已成为当前一种非常流行的购物方式,而大学生作为网上敏感人群,更易接受及掌握这种方式,因此对大学生网上购物行为的影响要素进行研究,对网上商家具有重要的实践指导意义.通过采用技术接受模型,对天津地区大学生进行问卷调查,并运用SPSS统计软件对大学生网上购物态度、意向及相关影响因素的关系进行了检验.研究结果表明:随着互联网的不断普及和发展,大学生网上购物行为的影响因素较5年前已经有了一定变化.

感知风险、信任对网络购物意愿影响的模型研究

近年来电子商务有了突飞猛进的发展，越来越多的消费者接受了网上购物这一新的购物渠道。根据中国互联网信息中心发布的《第21次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截止2007年12月，中国网民人数已经达到2．1亿，仅次于美国2．15亿的网民规模，位居世界第二，网络购物比例是22．1％，购物人数规模达到4640万。而美国2006年8月网上购物的比例则已经达到了71％。

中国C2C交易市场网上购物意向影响因素实证研究

本文以技术接受模型为基础,增加信任因素变量,建立了研究模型,通过网上问卷调查,运用结构方程模型进行了实证检验,研究结果发现感知有用性、感知易用性和信任是影响C2C交易市场消费者网上购物意向的主要因素,个人信任倾向、感知服务质量和信用评价机制是信任产生的决定因素。最后基于实证结果对C2C交易平台提供商和在线卖家提出相关对策建议。

习性视角下网上重复购买行为实证分析——以结构方程模型为基础

本文以中国现有的网购为背景,通过问卷调查的形式共收取有效的调查问卷405份,运用SPSS和AMOS17.0相结合进行结构方程分析。本研究将扩展现有关于网上重复购买行为的理论,也对商家建立网购平台具有一定的指导意义。

基于工作流管理技术的网上购物仿真系统

介绍了工作流管理系统的基本概念和建模方法。在工作流仿真环境下,引入工作流组织模型、过程模型和数据信息模型,将它们运用于网上购物系统的设计与实现。