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大学生手机购买决策评价指标体系研究

发布时间:2017-06-30 23:08

  本文关键词:大学生手机购买决策评价指标体系研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:大学生手机购买决策是一个多因素综合影响的过程,各因素的影响程度不一,通过综合评价来确定各因素的影响权重,采用何种办法尤为重要,将直接影响到评价结果的真实性与可靠性。本研究致力于提出一种评估办法,以此来确定大学生手机购买决策过程中各因素的影响权重,为企业针对大学手机产品市场,制定正确的营销策略提供参考,进而实现本研究的实践意义。 本研究以手机为研究对象,通过两个阶段的研究来完成上述目标。第一个阶段的研究,主要探索了影响大学生手机购买决策的影响因素。针对手机购买决策过程,提出影响大学生手机购买决策的因素包括品牌、决策主体、环境、产品四个方面,列出16个影响购买决策的因素。最后建立了大学生手机购买决策评价指标体系。 研究的第二个阶段在已建立的评价指标体系基础上,通过问卷调查的办法,进行实证研究,分别应用了层次分析法和模糊综合评判法。论文选取了四款应用相对广泛的手机进行实验研究,对参与者的手机购买决策过程进行回忆式访问,并通过模糊综合评价模型对各款手机的购买决策综合价值给出评价。实证检验结果表明,本研究中提出的购买决策评价指标体系是可靠的,可以用来评估大学生手机产品购买决策过程中各因素的影响权重。 本论文既实现了研究理论价值,又有一定的实践指导意义。论文的实证研究检验了大学生手机购买决策影响因素评估体系的可靠性,为企业制定恰当的营销策略提供了理论依据,研究提出的购买决策指标评价体系也可以推广应用到其它大学生3C产品的购买决策影响因素评估过程中。
【关键词】:手机购买决策 层次分析法 模糊综合评判法
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:G645.5;F713.55;F426.63
【目录】:
  • 致谢5-6
  • 摘要6-7
  • ABSTRACT7-11
  • 1 引言11-16
  • 1.1 研究背景11-12
  • 1.1.1 广义的购买决策11-12
  • 1.1.2 选题背景说明12
  • 1.2 研究目标和意义12-13
  • 1.2.1 研究目标13
  • 1.2.2 研究意义13
  • 1.3 研究方法与框架13-15
  • 1.3.1 研究方法13-14
  • 1.3.2 研究框架14-15
  • 1.4 本章小结15-16
  • 2 相关研究综述16-23
  • 2.1 消费者行为相关理论研究16-19
  • 2.1.1 消费者行为的定义16-17
  • 2.1.2 消费者购买决策的定义17-19
  • 2.2 消费者购买决策研究19-22
  • 2.2.1 国内文献综述19-20
  • 2.2.2 国外文献综述20-22
  • 2.3 本章小结22-23
  • 3 大学生手机购买决策评价指标体系构建23-33
  • 3.1 购买决策影响因素分析23-30
  • 3.1.1 品牌因素23-24
  • 3.1.2 决策主体因素24-26
  • 3.1.3 环境因素26-28
  • 3.1.4 产品因素28-30
  • 3.2 递阶层次构造30-31
  • 3.2.1 构建原则30
  • 3.2.2 评价指标体系30-31
  • 3.3 本章小结31-33
  • 4 指标体系评价方法设计33-42
  • 4.1 评价方法的选择33-35
  • 4.1.1 评价方法选择依据33-34
  • 4.1.2 模糊层次法的优势34-35
  • 4.2 模糊层次分析法35-41
  • 4.2.1 层次分析法35-38
  • 4.2.2 模糊综合评判法38-41
  • 4.3 本章小结41-42
  • 5 大学生手机购买决策评价指标体系实证研究42-60
  • 5.1 指标体系权重确定42-47
  • 5.1.1 判断矩阵42-43
  • 5.1.2 权重计算43-47
  • 5.2 评价指标体系实证检验47-56
  • 5.2.1 检验模型47-49
  • 5.2.2 实例检验49-56
  • 5.3 检验结果分析及对企业的启示56-58
  • 5.3.1 实证检验结果分析56-57
  • 5.3.2 对企业的启示57-58
  • 5.4 本章小结58-60
  • 6 结论与展望60-63
  • 6.1 全文总结60-62
  • 6.2 局限与展望62-63
  • 参考文献63-66
  • 附录 A66-67
  • 附录 B67-69
  • 附录 C69-71
  • 附录 D71-73
  • 附录 E73-75
  • 附录 F75-77
  • 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果77-79
  • 学位论文数据集79

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本文编号:503786

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