基于软集合理论的C2C网商销售量影响因素及指标体系研究

发布时间：2017-04-16 11:14

  本文关键词：基于软集合理论的C2C网商销售量影响因素及指标体系研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着电子商务和电商物流的不断完善,网购已经成为我国国民的一种消费习惯。其中,C2C模式是电子商务的主要模式,占据了一半的网购市场份额。随着个人店铺数量的不断攀升,C2C电子商务模式的竞争愈发激烈,稳步增长的网络店铺销售量成为网店在激烈环境中站稳脚步的关键。然而,消费者在网购中受到的影响因素非常多,包括客服态度、产品描述、包邮服务、支付方式等等,消费者往往会因为其中某个原因放弃购买或是确定购买。面对有限的资源,个人卖家无法做到对所有影响因素面面俱到。因此,通过挖掘影响网商销售量的关键因素帮助卖家实现科学决策变得非常必要。另外,C2C电子商务模式下的网络店铺销售量影响因素具有复杂性和模糊性的特点,传统约减方法并不适用。鉴于此,本文尝试采用新的处理不确定问题的数学工具——软集合,对影响C2C网商销售量的关键因素进行深入探明,以期为C2C网店经营者提供一定的理论支持和策略建议。本文首先通过对相关文献的整理和个人访谈的总结,构建了一个由56个指标组成的全面描述C2C模式网商销售量影响因素的指标体系,为约减工作打下基础。其次,运用软集合理论分步骤搭建了一个基于软集合的C2C网商销量影响因素指标体系约减模型,并且阐述了约减后重要指标的权重量化模型。随后,通过随机对80位网民进行问卷调查,为实证研究收集了一手数据,并应用基于软集合的C2C网商销量影响因素指标体系约减模型,确定了对C2C网店销售量产生关键作用的八个指标,并进一步获得了这八个约减结果的客观权重。最后根据本次实证研究的结果为网店经营者提供了管理启示。实证研究表明本文构建的基于软集合的C2C网商销量影响因素指标体系约减模型能够应用于C2C电子商务模式下网商销售量重要影响因素的确定中。实例结果表明,“客服服务态度友好耐心”、“客服的推销”、“套餐搭配优惠”等八个因素是对网络店铺销售量影响程度较大的重要指标。另外,重要指标的权重量化结果显示,客服的服务态度最重要,套餐搭配优惠促销次之。研究结果为个人网店经营者的营销提供了参考价值和借鉴意义,有利于促进电子商务和电商物流的发展。
【关键词】：C2C电子商务模式 网商销售量 软集合 双射软集合 指标约减 权重量化
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6;F274
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-18
• 1.1 研究背景及问题提出9-14
• 1.1.1 研究背景9-11
• 1.1.2 问题提出11-13
• 1.1.3 研究意义13-14
• 1.2 基本概念界定14-18
• 1.2.1 电子商务14-15
• 1.2.2 C2C模式15-16
• 1.2.3 C2C模式下的店铺销售量影响因素16-17
• 1.2.4 软集合理论17-18
• 第二章 文献综述18-26
• 2.1 C2C电子商务模式研究现状18-21
• 2.1.1 C2C模式研究现状18-20
• 2.1.2 C2C模式下网络店铺销售量研究现状20-21
• 2.2 软集合研究现状21-24
• 2.2.1 软集合理论的研究现状21-23
• 2.2.2 软集合应用的研究现状23-24
• 2.3 文献综合评述24-26
• 第三章 C2C网商销售量影响因素指标体系构建26-32
• 3.1 构建C2C网商销售量影响因素指标体系的意义26-27
• 3.2 构建C2C网商销售量影响因素指标体系的过程27-31
• 3.2.1 指标选择原则27-28
• 3.2.2 指标选取方法28
• 3.2.3 指标的收集28-30
• 3.2.4 指标的确定30-31
• 3.3 本章小结31-32
• 第四章 基于软集合的C2C网商销量影响因素指标体系约减模型32-38
• 4.1 约减模型的构建32-36
• 4.1.1 双射软集合决策系统的构建33-34
• 4.1.2 双射软集合决策系统的依赖度34-35
• 4.1.3 双射软集合决策系统约减的获取35-36
• 4.2 重要指标权重量化模型的构建36-37
• 4.3 本章小结37-38
• 第五章 实证分析38-50
• 5.1 指标体系评价方法的选择38-39
• 5.2 数据收集39-41
• 5.2.1 问卷的开发39-40
• 5.2.2 问卷的发放40-41
• 5.2.3 问卷的回收整理41
• 5.3 指标赋值41-43
• 5.4 基于软集合的C2C网商销售量影响因素指标体系的约减模型应用43-46
• 5.4.1 约减过程43-45
• 5.4.2 重要指标权重计算45-46
• 5.5 计算结果分析46-47
• 5.5.1 约减结果分析46-47
• 5.5.2 重要度及权重结果分析47
• 5.6 模型结果及启示分析47-48
• 5.7 本章小结48-50
• 第六章 结论与不足50-53
• 6.1 结论50-51
• 6.2 不足及展望51-53
• 致谢53-55
• 参考文献55-62
• 附录A 个人访谈62-63
• 附录B 问卷调查63-65
• 附录C 问卷调查回收数据整理65-71
• 攻读学位期间取得的研究成果71

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本文编号：310695