基于感知价值的网络消费者偏好预测研究

李伟卿; 池毛毛; 王伟军

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针对消费者购买意愿相关研究偏重问卷设计与实验分析的现状,使用B2C电商网站数据,从品质感知价值、价格感知价值、服务感知价值、社会感知价值4个维度,采用深度学习模型提取与表征相关感知价值的产品特征,构建消费者偏好预测模型,并探讨各维度感知价值的预测解释力.研究发现:基于感知价值的卷积神经网络预测模型优于线性回归、随机森林回归等预测算法;在B2C网络购物环境下,购买耐用品时,价格感知价值对于消费者偏好的预测解释力最高,品质感知价值次之,消费者更关心产品价格和功能,服务感知价值对于消费者偏好的预测解释力最低.

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来源
《管理学报》 |2021年第6期|912-918|共7页
作者
李伟卿; 池毛毛; 王伟军;
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作者单位

华中师范大学信息管理学院;

华中师范大学青少年网络心理与行为教育部重点实验室;

华中师范大学信息管理学院;

华中师范大学青少年网络心理与行为教育部重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类管理学;
关键词
感知价值; 消费者偏好; 预测; 卷积神经网络;

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