基于执行意向理论的电商购物节抢券行为决策模型研究

发布时间：2020-10-15 12:42

　　 结合行为执行意向理论,以京东平台为研究对象,在"双十一"和"双十二"购物节期间分别采集5000多种优惠券信息,建构抢劵决策行为预测模型,以揭示消费者在大型购物活动中的决策影响因素及其抢劵行为预测方法。结果显示:①优惠券类别、身份特征、折率、使用条件、品牌特征、面值等变量依次由大到小影响消费者抢劵决策行为;②决策树中各个变量之间存在交叉影响;③抢劵决策树模型得到了较高准确性检验。
【部分图文】：

基于行为执行意向理论与决策树分类预测相关理论,本文拟对电子商务购物平台的促销活动做分类与预测分析。首先,采集京东商城在“双十一”和“双十二”期间发放的所有购物券信息,包括面值、使用条件、抢劵进度等信息;其次,进行数据预处理;再次,将面值、使用条件、折率进行等频率离散化处理,并进行编码,方便决策树的结果分析;最后,对自变量和因变量之间的相关性进行列联表分析和卡方检验。如图1所示,本文通过两个阶段的数据采集与处理,利用机器学习技术,经过训练、测试和验证3个过程建立决策树模型,分别进行训练和验证研究所得模型,使决策树分类预测模型具有更好的普适性。3 决策树分析与验证

如前所述,本文采用CHAID决策树算法。首先,进行该算法的参数设置。决策树父分支中最小记录数占比为2%,子分支中最小记录数占比1%,最大树深度设为5,决策树的分割和合并显著性都设为0.05;其次,如图2所示,以优惠券面值、使用条件、折率、身份特征、品牌特征、类别为自变量,以券状态为因变量,利用IBM SPSS Modeler数据挖掘软件生成决策树。3.2.2 决策树模型结果分析
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本文编号：2842185