电子商务推荐系统满意度研究

发布时间：2017-04-14 11:14

  本文关键词：电子商务推荐系统满意度研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：电子商务推荐系统广泛应用于电子商务网站中，用于根据线上顾客的偏好和口味推荐商品，以提高其顾客购物体验的信息技术驱动型战略。尽管许多电子商务网站已经应用了推荐系统，但是能够证明推荐系统能够提高顾客满意度和忠诚度的理论和实践证据很少，甚至还有一些证据是与之相矛盾的，所以对电子商务推荐系统与顾客满意度的关系进行研究是非常必要的。本研究的目的是为了解决下面这两问题：第一，推荐系统是否会为电商企业带来价值，即是否会提高网上购物顾客的总体满意度和站点忠诚度？第二，影响推荐系统成功（即顾客推荐系统的满意度）的主要因素有哪些？ 本文以美国顾客满意度模型（ACSI）为基础，并结合了技术接受模型与信息系统成功模型的相关理论，提出了电子商务推荐系统满意度模型，从理论和实践两个方面验证了该模型。推荐系统满意度模型将推荐系统满意度置于一个因果关系链中进行研究。因果关系链始于影响推荐系统满意度的前期因素，，即推荐系统感知质量、顾客期望和顾客知识，止于顾客总体满意度和顾客站点忠诚。研究数据来自于网络问卷调查，用于对研究模型进行估计和修正，并检验研究假设。 实证结果表明,顾客对推荐系统的满意度受到顾客期望和感知有用性的直接影响，顾客知识通过顾客期望和感知有用性间接影响推荐系统满意度，而推荐系统感知易用性与推荐系统满意度没有显著的相关性；实证结果还表明，线上顾客的总体满意度受到推荐系统满意度直接正向的影响，顾客总体满意度又对顾客站点忠诚有显著的正向影响，而推荐系统满意度与顾客站点忠诚没有直接显著的相关性。根据分类数据的模型估计结果显示，相比于女性，男性对推荐系统的满意度更能影响其总体满意度；相比较中部地区的线上消费者，东部地区的线上消费者对推荐系统的满意度可能更能影响其总体满意度；顾客在购买衣着类产品时，顾客知识对推荐系统感知有用性有显著的正向影响，而购买文娱类产品时，顾客知识对推荐系统感知有用性没有显著的影响。
【关键词】：电子商务推荐系统满意度 顾客满意度 感知有用性 感知易用性 顾客知识 顾客期望 顾客站点忠诚
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F724.6
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究目的和意义10-11
• 1.3 研究现状11-13
• 1.3.1 顾客对电子商务推荐系统评价的研究现状11-12
• 1.3.2 电子商务推荐系统与顾客行为研究现状12-13
• 1.4 写作思路和主要内容13-15
• 第2章 理论基础15-25
• 2.1 顾客满意度15-18
• 2.1.1 顾客满意度的内涵15
• 2.1.2 顾客满意度模型15-18
• 2.1.3 顾客满意与顾客忠诚18
• 2.2 电子商务推荐系统18-21
• 2.2.1 电子商务推荐系统的产生18-19
• 2.2.2 电子商务推荐系统的定义19
• 2.2.3 电子商务推荐系统的组成19-21
• 2.3 推荐系统与满意度21-23
• 2.3.1 推荐系统满意度21-22
• 2.3.2 推荐系统与顾客满意度22-23
• 2.4 结构方程模型23-25
• 2.4.1 结构方程模型的概念与特点23
• 2.4.2 结构方程模型的构成23-25
• 第3章 电子商务推荐系统满意度模型25-35
• 3.1 理论模型25-29
• 3.1.1 顾客推荐系统满意度的测评26-27
• 3.1.2 顾客知识推荐系统满意度27-28
• 3.1.3 推荐系统满意度与顾客总体满意度28-29
• 3.1.4 推荐系统满意度与顾客站点忠诚29
• 3.2 研究模型与假设29-30
• 3.2.1 研究模型29-30
• 3.2.2 研究假设30
• 3.3 模型潜变量量表设计30-35
• 第4章 数据收集与描述统计35-44
• 4.1 问卷初步设计35
• 4.2 问卷前测35-38
• 4.2.1 探索性因子分析36-37
• 4.2.2 信度分析37-38
• 4.3 问卷发放与回收38-39
• 4.4 描述统计分析39-44
• 4.4.1 人口统计分布39-40
• 4.4.2 网购与推荐系统使用情况分布40-42
• 4.4.3 各测量变量的描述统计分析42-44
• 第5章 模型估计与修正44-58
• 5.1 结构方程模型图的绘制44-45
• 5.2 模型估计45-46
• 5.3 模型修正46-58
• 第6章 实证结果分析与讨论58-67
• 6.1 实证结果分析58-65
• 6.1.1 假设检验58-59
• 6.1.2 分类数据的模型估计比较59-65
• 6.2 讨论65-67
• 6.2.1 本文的主要结论65-66
• 6.2.2 本文的不足和研究展望66-67
• 参考文献67-71
• 致谢71-72
• 附录A（攻读学位期间发表论文目录）72-73
• 附录B（顾客对电子商务推荐系统满意度研究的调查问卷）73-75

【参考文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 刘蓓琳;电子商务用户个性化推荐技术接受影响因素研究[D];中国矿业大学（北京）;2009年

  本文关键词：电子商务推荐系统满意度研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：305878