C2C电子商务差异化折扣模型:基于在线购买历史聚合

发布时间：2017-08-26 20:12

  本文关键词：C2C电子商务差异化折扣模型:基于在线购买历史聚合

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【摘要】：基于C2C电子商务网站进行在线购物已成为人们的一种重要生活方式。根据买家信誉度向其提供购物折扣是有效的营销技术。但目前C2C网站使用的信誉评分累积模型过于简单,无法涵盖买家在线购买历史(online purchase history),因此不能准确反映买家信誉度和提供差异化折扣。针对上述问题,本文提出了一种面向C2C电子商务的差异化折扣模型。该模型包含能体现买家在线购买历史的交易、恶意评价惩罚、买家操作、退单、实名认证等五个指标,其中交易指标又包含交易金额、交易时间衰减因子、卖家评价等三个因子,买家操作指标又包含买家付款时间、买家确认收货时间等两个因子;然后基于线性加权方法,将C2C买家在线购买历史聚合为买家信誉度;进而通过min-max normalization方法对买家信誉度进行线性转换,并与C2C卖家给定的折扣区间结合,得到最终的差异化折扣,从而C2C卖家可以根据当前买家的信誉度实施更精准的一对一营销和动态定价策略。以淘宝网为背景的仿真实验结果证明了本文新模型的有效性。
【作者单位】： 四川师范大学计算机科学学院;匹兹堡大学Katz商学院;四川师范大学图书信息中心;
【关键词】： CC电子商务 差异化折扣 在线购买历史
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71202165)
【分类号】：F713.36
【正文快照】： 0引言随着最近十年来Internet和电子商务的迅猛发展,基于C2C(Consumer-to-Consumer)电子商务网站进行在线购物已成为人们的一种重要生活方式。截至2012年12月底[1],中国网民数量达到5.64亿,网络购物用户规模达到2.42亿人,网络购物使用率提升至42.9%。然而,C2C电子商务环境存在

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本文编号：742757