网上店铺新产品预告策略对消费者购买意愿的影响研究
发布时间：2021-07-26 08:30
近些年,随着互联网的快速发展,网上购物平台也进入蓬勃发展期,众多企业涌入网上购物平台,原创品牌店铺更是百花齐放,导致同类店铺竞争加剧,同时人民生活水平的提高和个性化产品的需求增加,也驱使为在竞争中占据优势的网上店铺不断推出新产品,力求以此抢占市场份额。一直以来,新产品预告作为一种营销手段常用于帮助企业进行新产品营销,然而新产品预告对消费者制定购买决策未必一定产生正面影响,有些则收效甚微,若网上店铺新产品开发失败则会失去行业竞争的有利地位,更甚者影响投资者的投资信心,影响店铺长远发展。因此以网上店铺新产品预告为研究对象,重点分析网上店铺新产品预告策略对消费者购买意愿的影响关系,为店铺开展有效地新产品营销提供解决方案。本文研究思路:为了分析消费者制定购买决策的过程并分析影响消费者购买决策的因素,本文根据S-O-R理论和感知风险理论分析消费者的网购实施路径,并利用灰色关联理论构建新产品预告策略关键指标体系。为了量化分析网上店铺新产品预告策略对消费者购买意愿的影响关系,本文分析层次分析法和BP神经网络算法在分析变量之间影响关系的优劣势并进行优势互补,构建研究网上店铺新产品预告策略对消费者购买意...
【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
-O-R模型作用路径梳理国内外文献发现S-O-R理论模型的应用主要集中于互联网背景下的营
2相关理论综述16BP神经网络处理问题性能的强弱由神经元之间的连接权值决定。神经网络的所有神经元之间的连接权值用矩阵W表示，它反映了神经网络对于输入层与输出层映射关系的全部知识储备。神经网络能够训练收集的数据样本，不断改变神经网络中神经元之间的连接权值和拓扑结构，以便于神经网络输入的数据能够通过隐层神经元的计算使输出数据能够不断接近期望输出，这一过程是神经网络的学习过程，其本质是神经元之间可变权值的动态调整。神经网络的学习算法有很多种，目前最为普遍的神经网络算法分类标准分为三类：一是有导师的学习，二是无导师学习，三是灌输式学习。学习规则包含：Hebb学习规则、离散感知器学习规则、记忆学习规则、连续感知器学习规则、相关学习规则、竞争学习规则六类。BP神经网络的拓扑结构包括输入层（Input）、隐层（Hiddenlayer）和输出层（OutputLayer）。在神经网络结构中第一层为输入层，最后一层为输出层，中间各层为隐层，BP神经网路神经元模型如图3所示。图3BP神经网络模型神经网络各层次之间的输入输出关系如下。用输入样本),,,(21knkkkaaaP、连接权ijw和j，计算隐层各神经元的输入值js，然后利用js通过传递函数计算隐层各神经元的输出jb。pjawsjiniijj,,2,1,1（2.8）bpjsLogsigjj,,2,1),(（2.9）利用隐层输出jb，连接权jtv和阈值1计算输出层神经元的输出1L，然后利用传递函数计算输出层的响应1C。qtbvLjpjj,,2,1,1111（2.10）s,2,1),(logqtLigC11（2.11）利用网络目标向量）（kqkkkyyyT,,21，网络的实际输出值1c，计算输出层的
2 相关理论综述案中各个层级指标权重加权平均的方法求出该方案的最终指标权重，其中中间层级的权重表示其和同一层级的其余指标相对于相比于上一层级目标的重要性。层次分析法具有系统分析、过程简洁清晰、所需定量数据少的优点，适用于待解决问题有明显的分层逻辑结构，且各层指标之间具有交互影响的决策问题。具体实施步骤如下。（1）分析问题，分解目标层次。针对要解决的复杂问题，分析其相关影响因素并逐层分解目标层次结构，分解过程如图 4 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]企业新产品发布策略与消费者关注度研究[J]. 许泰然,伍青生. 软科学. 2020(01)
[2]产品市场竞争、客户关系治理与企业创新关系研究——基于行业竞争程度与企业市场地位的双重考量[J]. 贾军,魏雅青. 软科学. 2019(12)
[3]考虑重复购买因素的品牌竞争对新产品扩散的影响研究——基于小世界网络的仿真环境[J]. 王展昭. 中国管理科学. 2019(12)
[4]不同情感强度的负面在线评论对消费者态度的影响——基于调节定向理论的实验研究[J]. 刘鲁川,孙怡璐. 情报理论与实践. 2020(05)
[5]新产品扩散中领先用户不同角色对普通用户采纳意愿的影响研究[J]. 王晨筱,王丽,张庆普. 研究与发展管理. 2019(05)
[6]基于传播理论的互联网金融创新产品扩散研究[J]. 张景明,朱淑珍,曹馨誉. 财会月刊. 2019(18)
[7]面向网络零售的感知风险与购买意愿相关性[J]. 任俊玲,杜惠英,王兴芬. 中国流通经济. 2019(07)
[8]基于S-O-R理论的移动政务APP用户使用意愿影响因素研究[J]. 张海,袁顺波,段荟. 情报科学. 2019(06)
[9]网络消费者购买意愿影响因素实证研究[J]. 庄倩倩. 商业经济研究. 2019(07)
[10]感知风险对消费者网络冲动购买的影响[J]. 崔剑峰. 社会科学战线. 2019(04)
本文编号：3303213
【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
-O-R模型作用路径梳理国内外文献发现S-O-R理论模型的应用主要集中于互联网背景下的营
2相关理论综述16BP神经网络处理问题性能的强弱由神经元之间的连接权值决定。神经网络的所有神经元之间的连接权值用矩阵W表示，它反映了神经网络对于输入层与输出层映射关系的全部知识储备。神经网络能够训练收集的数据样本，不断改变神经网络中神经元之间的连接权值和拓扑结构，以便于神经网络输入的数据能够通过隐层神经元的计算使输出数据能够不断接近期望输出，这一过程是神经网络的学习过程，其本质是神经元之间可变权值的动态调整。神经网络的学习算法有很多种，目前最为普遍的神经网络算法分类标准分为三类：一是有导师的学习，二是无导师学习，三是灌输式学习。学习规则包含：Hebb学习规则、离散感知器学习规则、记忆学习规则、连续感知器学习规则、相关学习规则、竞争学习规则六类。BP神经网络的拓扑结构包括输入层（Input）、隐层（Hiddenlayer）和输出层（OutputLayer）。在神经网络结构中第一层为输入层，最后一层为输出层，中间各层为隐层，BP神经网路神经元模型如图3所示。图3BP神经网络模型神经网络各层次之间的输入输出关系如下。用输入样本),,,(21knkkkaaaP、连接权ijw和j，计算隐层各神经元的输入值js，然后利用js通过传递函数计算隐层各神经元的输出jb。pjawsjiniijj,,2,1,1（2.8）bpjsLogsigjj,,2,1),(（2.9）利用隐层输出jb，连接权jtv和阈值1计算输出层神经元的输出1L，然后利用传递函数计算输出层的响应1C。qtbvLjpjj,,2,1,1111（2.10）s,2,1),(logqtLigC11（2.11）利用网络目标向量）（kqkkkyyyT,,21，网络的实际输出值1c，计算输出层的
2 相关理论综述案中各个层级指标权重加权平均的方法求出该方案的最终指标权重，其中中间层级的权重表示其和同一层级的其余指标相对于相比于上一层级目标的重要性。层次分析法具有系统分析、过程简洁清晰、所需定量数据少的优点，适用于待解决问题有明显的分层逻辑结构，且各层指标之间具有交互影响的决策问题。具体实施步骤如下。（1）分析问题，分解目标层次。针对要解决的复杂问题，分析其相关影响因素并逐层分解目标层次结构，分解过程如图 4 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]企业新产品发布策略与消费者关注度研究[J]. 许泰然,伍青生. 软科学. 2020(01)
[2]产品市场竞争、客户关系治理与企业创新关系研究——基于行业竞争程度与企业市场地位的双重考量[J]. 贾军,魏雅青. 软科学. 2019(12)
[3]考虑重复购买因素的品牌竞争对新产品扩散的影响研究——基于小世界网络的仿真环境[J]. 王展昭. 中国管理科学. 2019(12)
[4]不同情感强度的负面在线评论对消费者态度的影响——基于调节定向理论的实验研究[J]. 刘鲁川,孙怡璐. 情报理论与实践. 2020(05)
[5]新产品扩散中领先用户不同角色对普通用户采纳意愿的影响研究[J]. 王晨筱,王丽,张庆普. 研究与发展管理. 2019(05)
[6]基于传播理论的互联网金融创新产品扩散研究[J]. 张景明,朱淑珍,曹馨誉. 财会月刊. 2019(18)
[7]面向网络零售的感知风险与购买意愿相关性[J]. 任俊玲,杜惠英,王兴芬. 中国流通经济. 2019(07)
[8]基于S-O-R理论的移动政务APP用户使用意愿影响因素研究[J]. 张海,袁顺波,段荟. 情报科学. 2019(06)
[9]网络消费者购买意愿影响因素实证研究[J]. 庄倩倩. 商业经济研究. 2019(07)
[10]感知风险对消费者网络冲动购买的影响[J]. 崔剑峰. 社会科学战线. 2019(04)
本文编号：3303213
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