电商用户及时性反馈行为特征及影响因素研究

随着web2.0概念的提出,UGC（用户原创内容）的概念也深入人心。电商用户在平台上的行为特征对消费者本身、潜在消费者、电子商务平台和产品厂商都有着巨大的影响。目前对于电商用户在线评论的研究大部分为针对文本内容的研究,对于用户的反馈及时性的研究较少。通过数据爬取软件对京东商城商品评论字段及其数量进行爬取,来研究电商用户追评及时性反馈行为特征以及影响这些行为特征的因素。利用图表结合的方式来研究电商用户及时性反馈的行为特征,得出其反馈时间规律。利用SPSS对数据进行回归分析,得出其主要影响因素。根据研究结果得到的电商用户及时性反馈行为特征规律及其影响因素可以针对性向平台管理者、评论发布者以及潜在消费者提出建议。     

生鲜农产品电子商务消费者满意度影响因素——基于在线评论的探索分析

通过对天猫生鲜频道5 772条在线评论数据进行文本挖掘,提炼生鲜农产品电子商务消费者关注的主要因素,运用内容分析方法进行编码分析。在此基础上,运用回归和四分图模型分析影响生鲜农产品电子商务消费者满意度的关键因素。结果表明,消费者关注的因素主要包括产品质量、价格价值、包装物流和客户服务四大类共19种因素。除配送费用和发货速度外,其余因素均对消费者满意度有显著影响。消费者关注的重点包括味道、品质、新鲜、外观、口感、包装以及配送速度等因素,消费者对大部分因素表示满意,对品质、外观、商品描述等因素满意程度较低。进而给出一些提高生鲜农产品电子商务消费者满意度的对策建议。     

情感分析技术在农产品在线评论中的应用

文本情感分析作为当前自然语言处理研究的热点,具有极高的学术与应用价值。电商平台的农产品在线评论蕴含着消费者对农产品的价格、质量与物流服务等多个维度的真实反馈与需求,很大程度上影响着新顾客的消费选择,对其进行情感分析有利于促进电商平台发展。针对电商平台在线评论的特点,采用爬虫技术收集京东商城内农产品的在线评论数据,通过数据清洗、预处理、停用词过滤与Jieba分词先后处理收集到的在线评论数据建立语料库,接着基于Tensorflow平台搭建深度神经网络来判断评论数据所表达的情感倾向,从而帮助电商商家获取消费者的细致需求、掌握消费者的情感变化和把握整个行业的情感趋势。     

生鲜产品的多变量SVR需求预测——基于在线评论的顾客感知因素提取

为探索在线评论数据中蕴含的顾客感知产品信息对生鲜产品需求量预测准确度的影响，针对生鲜产品电商平台中大量评论数据，利用网络爬虫技术和Word2vec模型建立产品特征词库，提取主要需求预测影响因素，并基于产品特征词库对评论文本分类将影响因素量化，构建多变量SVR需求预测模型，同时运用粒子群算法对SVR模型中的主要参数进行优化，在此基础上进行实证分析。结果表明:1)Word2vec模型能挖掘在线评论数据中顾客关注的产品特征，有效提取顾客感知的需求预测影响因素；2)与单变量SVR模型相比，加入评论中顾客感知因素的多变量SVR在预测产品需求量时误差更小。利用在线评论中顾客感知因素建立多变量SVR需求预测模型能有效提高生鲜产品需求量预测准确度。     

基于线上线下数据的农村用户生鲜团购需求挖掘

移动互联网的发展改变了农村地区的购物模式,基于移动平台的社区团购在农村地区逐步扩张,刺激了农村居民对生鲜产品的需求,因此挖掘农村用户对生鲜产品的需求情况可为社区团购平台提供参考,促进农村社群电商的发展。研究通过数据挖掘和问卷调查的方法分析消费者评论数据、农村用户对生鲜产品的需求动机、用户满意度和用户对社区团购平台的期待情况。研究发现,农村生鲜团购用户的需求动机主要是购买方便、节约时间,对生鲜产品的满意度较高;社群成员之间关联较少,不注重社群的运营管理;相比产品价格,用户更注重产品质量的保证。     

基于净菜产品评价数据的生鲜电商客户感受度分析

通过分析生鲜电商平台净菜产品的评价数据,了解消费者对净菜产品所持的态度与看法,向经营净菜的电商提供切实可行的建议。以涉及净菜产业的生鲜电商平台为基础,使用Python工具采集消费者评论数据,并进行词频分析、语义网络分析及情感分析,了解消费者对于净菜这一商品的感受度。分析发现,消费者对于净菜产品的整体满意度较高,体验度良好,但口味种类及客服服务态度还需进行改善。     

新零售及生鲜电商视角下“数商兴农”实施路径探析

根据新零售及生鲜电商的主要特点及观测要点,建立了消费者新零售平台购买生鲜农产品意愿模型,通过对调研问卷数据的分析,应用结构方程模型得出结论：生鲜农产品质量、物流服务质量与线下服务质量是消费者选择新零售平台购买生鲜农产品的重要影响因素,并在实证基础上提出新零售及生鲜电商视角下“数商兴农”的主要实施路径。     

基于电商评价数据的农产品用户画像分析——以安化黑茶为例

通过构建安化黑茶产品的用户画像,分析其用户群体的消费行为特征,可为商家提供多维度的产品用户信息,便于商家了解用户,进而改进产品与服务,为安化黑茶电商营销策略提供决策依据。以京东、天猫、淘宝三大电商平台为基础,使用python的scrapy第三方库采集淘宝、京东电商平台安华黑茶的评价数据,并对数据进行清洗、去空值、去停用词等预处理,运用jieba第三方库对评论数据进行分词、词频分析,完成对安化黑茶用户特征的完整刻画。结合客户评论数据分析,可知安化黑茶近3/4用户为男性;山东省为安化黑茶网购大省;网购渠道依次为淘宝、京东、天猫;关注安化黑茶的人更喜欢教育、汽车服饰、综艺等;消费者对安化黑茶诉求如“减肥”、“抗衰老”、“降血脂”等比例升高。     

“互联网+”背景下生鲜超市网络营销策略研究

随着社交媒体、移动通信和电子商务平台的发展,生鲜行业也在不断进行转型升级,生鲜电商在此背景下应运而生。在"互联网+"时代的大背景下,生鲜电商利用互联网络平台开展网络营销策略,但是生鲜电商行业所要面对的问题也逐渐浮现出来,物流成本高、仓储难度大、消费者的接受程度、产品购买的便捷性,对产品的价格敏感程度,以及注重产品口碑的心理。因此,生鲜电商采用O2O模式,利用新生的网络支付平台,例如微信支付平台、支付宝互联平台,采用让消费者体验营销模式,注重售后服务保障体系,以此来提升生鲜超市综合运营能力。     

基于灰色关联度的生鲜电商市场交易规模影响因素研究

目的随着"互联网+"与传统行业的不断融合,物联网、冷链物流的发展,新零售等新兴模式的不断涌现,生鲜电商近些年成为电商细分行业中迅猛发展的重要品类之一,为确定生鲜电商市场交易规模的影响因素及量化各因素影响程度,给政府和生鲜电商企业提出建议和意见。方法运用德尔菲法选取生鲜电商行业市场规模影响因素,利用灰色关联度分析法计算各个因素对生鲜电商市场交易规模的影响力度。结果影响国内生鲜电商行业市场规模相关因素由强到弱的顺序为:快递服务企业业务量、国内生产总值、电子商务交易规模、生鲜农产品网络零售交易额、网络零售规模、网络购物用户规模、生鲜产品规模、城镇居民家庭人均可支配收入、冷链物流仓储规模、农产品冷链物流总额、城镇人口规模。结论快递服务企业业务量是推动国内生鲜电商行业市场交易额增长的最主要因素,同时国内生产总值(GDP)、电子商务交易规模、生鲜农产品网络零售交易额、网络零售规模对国内生鲜电商行业市场交易规模增长也起着举足轻重的作用。因此,生鲜电商企业可以线上线下共同发展,降低物流配送方面的成本,严控生鲜电商产业链关键环节,提供优质服务。     

农村生鲜电商发展路径研究——基于生鲜网购影响因素的评价模型

在电商的快速发展下,生鲜电商的热度越来越高,而农村电商的发展将进入一片蓝海,如何发展农村生鲜电商是我们现阶段主要要解决的问题。论文以生鲜网购为研究对象,结合了国内外学者专家的相关研究理论,在分析生鲜网购影响因素的基础上,利用层次分析法,分别从消费者自身、商品因素、电商平台以及卖家角度构造层次结构模型,并且依据已构造的层次结构模型设计专家问卷,通过问卷的方法获取各个影响生鲜网购因素间的相对重要度,并且计算出生鲜网购各个层级影响因素的重要程度。在此基础上,提出农村生鲜电商发展路径的主要措施。     

社群经济下生鲜农产品供应链运作模型研究

随着消费互联网的快速发展,以直播带货为代表的社群电商迎来了飞速发展.在分析社群经济下生鲜农产品供应链的影响因素的基础上,结合智能物流、大数据技术、5G等新技术对商流、物流、信息流和资金流的提升,构建了微信类和直播类社群电商下的生鲜农产品供应链运作模型,以期促进社群经济在生鲜农产品行业的进一步发展.     

在线评论特征对生鲜电商农产品销量的影响——来自淘宝羊肉大数据的证据

为探索在线评论对生鲜电商运营效果的影响,本研究基于信息采纳模型的框架,搭建在线评论作用于销量的理论模型,以生鲜羊肉产品为研究对象,利用Python爬虫的数据采集方式,获取淘宝平台上所有生鲜羊肉产品的月度截面数据,运用"OLS+稳健标准误"逐步回归的方法,从农产品销量的维度分析在线评论的影响,探讨评论区域中获取的评论数量、评论长度、差评数量和可视化评论对生鲜电商农产品销量的直接作用及交互效应。结果表明:在线评论数量、可视化评论能够显著提高生鲜农产品销量,差评数量则会明显降低生鲜电商的销量,而评论长度作用于生鲜农产品销量的效果并不显著。在线评论特征间的交互效应分析表明,差评能够削弱图片以及评论数量对销量的正向作用,图片能够加强评论长度对销量的积极作用,而差评的负面作用能够被评论长度进行一定程度的中和。因此,生鲜电商经营应当注重差评反映的意见,规避差评的重复出现;采用合理措施鼓励消费者进行评论,且撰写含有图片、评论字数较多的评价,均是增进信任机制、促进生鲜电商销量行之有效的办法。     

基于机器学习的富硒茶评论文本消费者满意度感知研究

为探究农产品消费者在线评论数据对消费者满意度决策的重要影响,选取具有体验性的富硒茶作为研究对象,使用机器学习分类算法对富硒茶评论文本进行情感分类,使用TF-IDF和LDA模型进行文本特征词与主题可视化挖掘,识别消费者对富硒茶的满意度影响因素。研究发现,消费满意度主要体现在对产品的信任感知、营销感知、质量感知、物流服务和价格感知5大因素,质量感知与信任感知是影响消费者满意度差评的主要因素。通过机器学习与数据挖掘识别出富硒茶不同维度的消费者满意度的指标,为企业和政府提供营销决策参考,对推动区域特色农产品富硒茶品牌建设与产业发展提供参考价值。     

生鲜电商在路上

当今时代,互联网的发展总能带给人们各种惊喜。网络与新媒体给了商家和买者更多机会,成就了电商的异军突起。发达的互联网给了电商无限广阔的发展平台,买卖双方的商贸活动无需谋面,利用网络,寻找商品、交流、交易、付款均可轻松搞定。达成交易后,物流会将货物送到买家的手中,从而完成整个交易。电商货品种类繁多,小到图钉大到电器,应有尽有,交易情况更是日益火爆。2013年“双十一”当天,天猫淘宝的销售额突破350亿元,足见电商这块大蛋糕的价值不可小觑。淘宝、京东、当当、卓越等电商巨擘已成为服装、电器、书籍等诸多生活消费品的重要销售渠道。而今,各路人马又“瞄”准了电商的最后一片“蓝海”--生鲜电商。
　　生鲜电商,顾名思义就是以电子商务模式出售生鲜产品。电商与农产品的“触电”,会擦出怎样的火花？     

我国生鲜农产品跨境电子商务的发展现状及对策

目前我国生鲜农产品行业与跨境电商的结合还处于初步尝试阶段,各个环节还有待进一步优化。为我国生鲜农产品跨境电子商务贸易发展提供参考,在分析我国农产品领域与跨境电商相结合发展现状的基础上,通过调查问卷方式探讨我国当前跨境电商发展的制约性因素,对物流因素模块中各变量的相关性进行分析。结果表明:跨境电商的综合表现与海外仓建设成本承受性、供应链相互衔接、物流运输效率、生鲜冷链的规范性要求之间呈正相关关系;生鲜农产品跨境电子商务贸易最重要的是保证物流及供应链的可靠实用,推进跨境电商平台的发展,需要针对物流的各个环节进行优化,提升跨境消费者的购买及服务体验,同时推进我国生鲜农产品贸易在国际市场中的发展。     

消费者网上购买生鲜农产品行为研究

近年来,随着生鲜农产品电商平台的发展与政府大力提倡农产品网上交易,越来越多的消费者选择在网上购买生鲜农产品.该文基于582位消费者的调查数据,进行了多重响应分析和交叉表分析,探究消费者对生鲜农产品电商平台购买行为、满意度与期望,并针对分析结果,从服务、产品定位、管控体系、营销宣传方面提出了相应的改进建议.     

从“井喷式发展”到盈利者寥寥 生鲜电商缘何纷纷“败走麦城”

正近几年,生鲜电商平台如雨后春笋般"井喷式发展",被称为电商行业的"最后一块肥肉"。然而,笔者近日调查发现,曾风光无限的生鲜电商平台中盈利者寥寥,有的平台重金投入却持续亏损,有的则处于"半瘫痪"状态或早已销声匿迹。其中,物流成本高、用户黏度差等难题已成为生鲜电商的致命痛点。曾经井喷发展如今多半亏损购买优质生鲜农产品是消费者的刚性需求,生鲜电商曾被业界预测为电商行业的"最后一块肥肉"。当年,不少生鲜企业纷纷投入巨资"触网",生鲜电商平台如雨后春笋般     

电商模式下广西生鲜农产品物流配送的问题与对策

电商模式已经成为当前经济发展模式中的重要组成部分,越来越多的人喜欢通过电商平台购物和消费,为这一模式的发展创造了巨大的空间。广西壮族自治区作为我国南方重要的水果生产区,其生鲜产品也在电商模式下备受人们的青睐。本文将结合电商模式的发展环境以及大数据物流平台建设和管理来分析上述问题的解决对策,为"互联网+生鲜农产品"模式的发展提供相应参考。     

美国生鲜电子商务模式研究

本文分析了中国生鲜电子商务(简称电商)的发展概况,介绍了美国生鲜电商的O2O模式、平台运营模式、"C2B+快物流"模式以及高密度仓库实现快物流服务,总结了美国生鲜电商模式对中国的启示。中国未来生鲜电商的发展方向应该是和采购基地或家庭农场通力合作,实现"上游+下游供应链"的整合;通过"C2B+O2O"模式,控制物流成本;抓住市场,强化购物体验,发展"粉丝"经济;创新生鲜物流配送体系,加快建设冷链物流。