基于UTAUT模型修正的微信朋友圈信息流广告接受度实证研究

本文从解决微信朋友圈信息流广告接受度的现实困境出发,基于UTAUT模型进行修正构建了微信朋友圈信息流广告接受度SEM结构方程模型,重点研究影响微信朋友圈信息流广告的关键性因素及其相互关系。结果表明,绩效期望、付出期望、促成条件、社群影响、广告表现对微信朋友圈信息流广告接受度呈正相关,广告奖励对微信朋友圈信息流广告的接受意愿并不相关,微信使用用户的年龄越大,收入越高,对广告接受意愿越强。

基于供电所历史电费数据的用户风险评估

电费作为供电企业经营成果的直接体现,因此加强电费管理、减轻电费风险显得尤为重要。精准高效的电费智能催收应用可以有效地建设电费回收风险,随着大数据、云计算等新技术的快速发展,电力用户画像库的建设和应用已具备充分条件。基于历史数据,提炼用户特征标签,多维度呈现用户画像,并筛选营销电费回收风险的特征指标,对电费回收方式预测,判断用户的电费预测风险等级,提高电费催收效率。