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商家诱导评论下消费者购物评论行为研究

销售价格: 150元/篇 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis 编辑:若诗 点击次数:103
论文字数:54490 论文编号:el2021031119575021953 日期:2021-03-13 22:55 作者:上海论文网
本文是管理论文,本文引入复杂系统的相关概念和基于主体的建模方法,通过分析商家口碑营销的发展过程,总结商家诱导评论的成因和诱导模式;鉴于基于主体建模结果的可信性验证,也为了更加深入的了解商家诱导评论过程中各个主体的情况,对消费者对商家诱导评论的认知、态度和消费者相关特质进行了问卷调查,构建了基于主体建模的概念模型,最后使用Netlogo建模平台涉及计算模型,对平台监管、商家诱导程度和消费者相互作用进行了相关实验研究,对比分析实验结果并得出结论。本文的研究结论可总结如下:(1)平台评分机制主要参考用户评价,这也是商家采取诱导评论行为的主要原因。总结来看,商家为提升商品好评率和搜索排名是实行诱导的根本原因,而平台评分机制不完善则为诱导评论产生提供了基础条件。(2)针对目前学者对于商家干预消费者评论的研究主要集中在虚假评论方面,本文对比虚假评论和诱导评论,总结归纳诱导评论的模式、结构和特征。

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第一章绪论

 

计算实验是一种通过计算机技术模拟再现现实社会系统活动的研究方法,结合综合集成方法论、复杂系统理论、计算技术和演化理论等,在研究复杂系统内微观主体的行为特征和相关联系方面具有独到的优势,成为近年来研究分析管理复杂性和演化规律的重要方法[48]。计算实验很好的诠释了钱学森的“人机结合的综合研讨体系”,其中的主体共同组成社会系统内的不同组分[49],将这些社会组分抽象为计算机可识别的主体之后,结合实验设计者对社会系统的认知以及相关专家学者的专业知识理论设计系统实验环境、主体规则等系统约束,观察对象的行为规律和演化过程。综上所述,国内外对在线用户评论和消费者购物评论行为的研究做了大量工作,取得了令人瞩目的成果,主要表现为对消费者购物决策的影响机制、在线用户评论的特征与作用机理、商家干预评论行为等方面,大多为定性研究、实证分析和大数据分析,也有少量心理实验研究。通过对已有研究进行分析,本文作者从研究内容和研究方法两方面进一步进行挖掘。(1)已有研究关注了商家干预评论行为中的虚假评论,在分析虚假评论特征的基础上提出了一系列虚假评论识别算法,但缺乏对商家诱导真实消费者评论行为的研究。商家诱导评论的复杂性导致消费者购物决策的认知递阶性和行为适应性,这一变化形成及影响值得关注。(2)现有研究论证了在线用户评论是消费者购物决策的关键影响因素,从评论源、评论内容、评论行为等视角分析了评论的形成、特征及对消费者购物决策的影响,也注意到虚假评论会影响消费者在线购物的情绪感知,但缺乏对商家诱导评论行为和消费者在线购物评论行为相互影响机理的系统性研究,也就难以解释互联网原创性品牌形成过程中商家与消费者的共同作用,利用计算实验进行情景仿真将是深入分析这一作用过程的有益尝试。
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第二章相关理论分析

 

2.1在线商家口碑营销概述
口碑拥有信息来源可信度高、双向沟通和外在干扰因素较小的特点。使其能够对消费者产生巨大的影响力。消费者接收到的口碑信息大多从亲戚、朋友等与消费者存在一定信任关系的群体或者网络上与消费者无利益关系的网络群体,消费者较为信任口碑信息;口碑信息不同于广告的商家信息到消费者的单向流动,而是双向流动的,因此口碑信息更具活力,容易被消费者接受和记忆;相比其他传播方式,口碑信息受干扰的影响比较小。由于互联网媒介的特殊性,使得网络口碑与传统口碑具有明显的区别。网络口碑是指消费者借助网络工具如(社区、论坛、电子邮件、播客、相册和视频网站等)发表有关产品或服务的评论,这些评论通过文字、图片、视频等各种多媒体的形式表达出来[59]。网络口碑使更多有关产品和服务的信息在消费者和商家企业之间流动,相比广告的高成本,网络口碑大大降低了宣传成本,甚至可以获得超过广告的宣传效果。网络口碑从发送者特征、信息特征和接收者特征等各方面都与传统口碑有所不同另外,商家通常通过物质或者精神上的刺激或奖励,吸引消费者推荐或发展其它人使用或购买产品或服务。比如淘宝返现、关注送礼品、关注领五元券等。研究表明,直接奖励更能提升消费者网络口碑推荐的意愿[60]。如今,这种方法也应用在微博的粉丝营销上,很多微博都是通过转发有奖、评论抽奖、粉丝开奖等方式拉动粉丝数量的增长。在支付宝促进消费过程中,用户可以扫现金红包抽取超市红包,分享给他人扫红包可以领取奖励金,大大调动了用户使用支付宝支付的积极性。

 

2.2消费者在线评论相关研究
在线评论从消费者评论情绪差异角度可以分为好评、中评和差评。好评即消费者做出的正向积极的评价。一般情况下,当消费者对所购买的商品表示满意时,会给予好评,而与之相反,当商品的质量或者服务出现问题导致消费者出现不满意情绪时,便会给予差评。研究证明,当商品超出消费者预期时,消费者主动给予好评的几率会大大增加。而中评理论上情绪和满意程度是介于好评与差评中间的评论,即一般满意所对应的评论。但是在现实中评论往往是消费者不满意商品服务和质量所做出的评论,接近于差评,属于负向评价。中评和差评对消费者的购买决策起到抑制作用。互联网信息大爆炸时代,消费者接受到的信息量早已过载,面对海量的评论信息,很难从中有效识别有价值的信息。参差不齐的评论信息,严重干扰消费者对产品或服务质量的合理认知,影响消费者的购物决策效率。另外,在海量的评论中并非所有评论都有价值,由于网络的匿名性、非面对面地接触、沟通成本低廉等特征[65],一些不负责任的评论者会随意地发表评论,导致评论质量良莠不齐。消费者感知评论有用是评论对其购买行为产生影响的前提基础,因此如何在海量的良莠不齐的在线评论中识别出有价值的评论是目前亟待解决的一个问题。在线评论有用性受到很多因素的影响,下图是各因素间的作用。
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第三章商家诱导评论对消费者购物评论影响的实证研究................................................................................26
3.1研究的基本思路.....................................................................................................................................26
3.2问卷的发放与回收.................................................................................................................................27
3.3调查问卷数据分析.................................................................................................................................27
3.4调查结果.................................................................................................................................................31
3.5本章小结.................................................................................................................................................32
第四章多主体仿真系统分析...............................................................................................................................33
4.1电商平台系统分析.................................................................................................................................33
4.2子系统分析.............................................................................................................................................34
4.3电商平台消费系统主体描述.................................................................................................................35
4.4本章小结.................................................................................................................................................37
第五章商家诱导评论的仿真分析.......................................................................................................................38
5.1多主体仿真平台简介.............................................................................................................................38
5.2商家诱导评论实验研究.........................................................................................................................39

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第五章商家诱导评论的仿真分析

 

5.1多主体仿真平台简介
从系统的假设和实验的可操作性出发,将平台均匀设置于二维空间内,商家和消费者在空间内随机分布,相关属性值按正态分布随机初始化,通过固定其他参数改变某一参数来观察特定参数对系统运营演化的影响。根据子系统和系统交互设置系统规则:1、平台固定不动,将平台一定半径内的商家和消费者判断为平台用户,平台的消费者规模和商家规模影响消费者和商家的选择;2、商家通过平台忠诚度和监管政策与平台交互,商家一定半径内的消费者判断为商家用户,商家诱导评论使用程度超过平台监管政策允许范围会被强制退出平台,好评率低于阈值或者消费者过少也会导致商家退出;3、消费者通过平台忠诚度和评论行为与平台和商家交互,根据交互子系统描述,消费者可分为三种类型,即评论型消费者、购买型消费者和普通型消费者,根据对消费者Agent的描述,设置起初的消费者评论偏好参数值为0-1正态分布,根据消费者类型人群占比将评论偏好小于0.274的设定为购买型消费者,评论偏好介于0.274和0.76之间的设定为普通型消费者,高于0.76的设定为评论型消费者,系统演化中消费者的相互作用和商家影响会影响消费者评论偏好参数,消费者的平台忠诚度决定了消费者进入或退出平台,消费者按照系统设定参数重生。使用Netlogo依据上述规则构建演化模型,研究不同参数下电商平台消费系统中消费者行为演化规律。

 

5.2商家诱导评论实验研究
本文在第四章中对电商平台中的各相关主体的属性进行描述和抽象,特别的借鉴国外学者对于消费者细分的方法,依据调查问卷中对消费者购物评论习惯的数据对假设系统内的消费者主体进行细分,并根据第三章的实证研究,主要从平台监管强度、商家诱导程度、消费者之间相互作用这三个方面进行计算实验,模拟演化不同类型消费者在各种情况下的不同反应,探索商家诱导评论对消费者购物评论的影响。本文的计算实验平台选用Netlogo6.0版本,计算模型基础是Netlogo自带模型库中的飞蛾模型,飞蛾依据亮度等向空间内发光体进行移动,设置一定的飞蛾出生和死亡参数,维持系统的平衡。电商平台消费系统在此模型的基础上就行修改,将网络市场中电商运营平台设定为发光体,数量为N,商家和消费者为不同类型的飞蛾,数量分别为M和C,将平台一定范围内的商家和消费者定义为该平台的商家和消费者,商家和消费者依照平台的商家规模、消费者规模进行移动,系统内平台、商家、消费者通过设定参数相关交互,具体的实验代码见附录。抽取的系统内三类主体的主要行为(如表5.1)。

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第六章总结与展望
网络时代下,以消费者购物评论所构成的商家口碑成为网络消费者评价商家商品或服务质量的主要参考因素,对于平台商家的生存发展起着举足轻重的作用,商家从虚假评论到诱导评论的策略转变正是网络口碑营销的发展过程。消费者的购物评论行为受到评论习惯等自身特质和商家干预评论行为的双重影响,而消费者之间的相互作用使得这一过程更加复杂,整个过程所表现出来的涌现特性也增加了学者们的研究难度。虽然商家诱导评论行为早已成为商家口碑营销的主要手段,但目前学者们对于商家诱导评论的研究尚处于探索阶段,研究方法上,复杂系统的特征使其难以特定的公式去研究分析,研究内容上,商家诱导评论对消费者购物评论的影响过程涉及市场营销、消费者行为、心理等多个方面,很难从一个方面去研究。将诱导评论的模式依照商家诱导目的分为基于评论行为、基于评论内容和混合诱导三类,无论是诱导消费者行为还是诱导消费者评论内容,都是一种风险与收益并存的行为;虚假评论和诱导评论在产生方式、主体特征和评论内容存在差异,诱导性评论相比于格式明显,情绪夸张的虚假性评论更难识别,容易误导消费者,平台的监管和规范有利于抑制诱导评论行为。
参考文献(略)
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