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[期刊] 广东财经大学学报
[作者]
黎小林 徐苏 王海忠
大数据的产生给品牌营销及媒介投放带来了新的机遇。以往的研究将用户画像作为辅助企业进行精准营销的工具,但不少企业的实例都说明用户画像本身也可以作为影响消费者心理的营销工具。研究表明,向用户推荐基于其行为轨迹生成的画像报告正向影响了品牌依恋,这一过程受到了积极怀旧与消极怀旧的部分中介作用,且积极怀旧的中介作用要大于消极怀旧的中介作用。同时,当画像报告采用拟人化语言风格时,积极怀旧对品牌依恋的影响显著上升,但拟人化在消极怀旧对品牌依恋的影响中则没有起到调节作用。研究拓展了用户画像的应用范围,对企业利用用户画像开展新型关系营销具有一定的启示作用。
[期刊] 上海财经大学学报
[作者]
陈莹
认识到电商平台交易越来越重要和更加普及,文章试图在现有研究的基础上探究有效的电商平台治理机制,研究控制、公平和定制化这三种平台治理机制对卖方用户忠诚的有效性。依据品牌依恋理论,研究三种治理机制起作用的内在机理,并探究平台品牌转换成本对三种治理机制的调节作用。通过调查177个在主要电商平台上交易的卖方用户企业,研究结果显示,控制、公平和定制化三种平台治理机制会分别通过提高卖方用户绩效满意、关系满意和自我概念连接来提高其对平台的忠诚度。而平台品牌转换成本只对公平和定制化的治理效果起调节作用,即当平台品牌转换成本低时,公平和定制化会更加有效地提高关系满意和自我概念连接,进而提高卖方用户忠诚度。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
闭凤玲
在企业实践中,消费者积极的品牌推崇有利于促进企业的发展,故研究品牌推崇的前因变量受到学术界关注。在线社会支持是指人们借助现代网络技术无需进行面对面交流即可获得的社会支持。消费者获取的在线社会支持对品牌推崇影响机制成为重要研究课题。本文研究了包括在线社会情感支持、在线社会信息支持、在线社会友伴支持、在线社会工具性支持均影响品牌推崇,其中品牌依恋在在线社会信息支持、在线社会情感支持、在线社会工具性支持影响品牌推崇的过程中均发挥中介作用。研究结论将为企业为消费者提供合适的在线社会支持,并为收获消费者品牌推崇行为回报提供有益参考。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
张敏 祝安 张芳
影响因素分析是在线教育平台用户持续使用行为实证研究中的重要内容,能为相关领域的理论研究和管理实践提供借鉴和建议。文章以CNKI和WOS为数据源,通过关键词检索、追溯检索和数据清洗等步骤获取国内外近5年与研究主题高度相关的代表性文献37篇。整合信息生态理论和实证研究的分析流程形成研究框架,从信息人、信息、信息技术和信息环境等维度探究已有文献所涉及影响因素的研究现状和趋势。研究发现:影响因素研究尚缺乏架构性的系统梳理,基于信息生态理论和实证研究范式对影响因素展开系统研究具有可行性和可靠性。未来,对个体特征更深入的探究、基于教育本质的跨学科多元融合、新兴技术和产业发展前沿、差异性环境等将赋予影响因素研究更为丰富的内容。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
李亚琴
现有电商平台用户评论意愿严重不足,深入理解电商平台用户在客户评论系统发表消费评论背后的动因,对于电商平台及相应在线社区的存活和长期发展,具有非常重要的现实意义。文章基于社会交换和技术接受模型理论基础,从技术、社会和用户心理三个方面构建电商平台用户在线评论的意愿模型。以电商平台用户为调查对象,基于结构方程模型验证结果表明:技术接受因素是影响电商平台用户评论意愿的关键因素;用户的声誉、互惠动因以及经济报酬动因对用户评论意愿有着显著的促进作用;评论成本则对用户的评论意愿存在显著的抑制作用;而用户的社交动因、乐于
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
李亚琴
现有电商平台用户评论意愿严重不足,深入理解电商平台用户在客户评论系统发表消费评论背后的动因,对于电商平台及相应在线社区的存活和长期发展,具有非常重要的现实意义。文章基于社会交换和技术接受模型理论基础,从技术、社会和用户心理三个方面构建电商平台用户在线评论的意愿模型。以电商平台用户为调查对象,基于结构方程模型验证结果表明:技术接受因素是影响电商平台用户评论意愿的关键因素;用户的声誉、互惠动因以及经济报酬动因对用户评论意愿有着显著的促进作用;评论成本则对用户的评论意愿存在显著的抑制作用;而用户的社交动因、乐于助人动因和感知乐趣动因对用户的评论意愿影响不显著。研究结果可为电商平台客户评论系统的优化和完善提供借鉴和参考。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张莉曼 张向先 卢恒 张玲
[目的/意义]为知识直播平台精细化地定位人群特征、进行针对性运营并挖掘潜在价值用户提供有效的思路和方法。[方法/过程]以知识直播平台为研究对象,首先设计群体画像的概念模型,然后提出基于密度峰值聚类的知识直播平台付费用户群体画像的方法,最后以知乎live平台的付费用户数据为样本,使用Matlab中的密度峰值聚类算法对样本数据进行群体划分。[结果/结论]实验结果表明该平台存在5类典型的用户群体,通过对聚类中心点的对比分析,识别出各群体典型特征,并提出精准运营策略。
[期刊] 技术经济
[作者]
李丹 胡珑瑛
以个体创造力的相关理论为基础,通过收集小米公司在线社区——MIUI论坛中562名个体用户的相关数据,实证分析了在线品牌社区用户间互动(互动广度和互动深度)对用户产生的产品创意质量的影响,以及互动深度对互动广度与创意质量间关系的调节作用。结果表明:用户间互动广度与创意质量之间存在倒U形关系;用户间互动深度对创意质量有显著的负向影响;互动深度负向调节互动广度与创意质量的关系。
关键词：
在线品牌社区 用户互动 产品创意质量
[期刊] 图书情报工作
[作者]
滕春娥 何春雨
[目的/意义]在线医疗社区用户画像能够精练化提取患者需求、可视化描述患者特征,有助于平台管理者制定更精准的信息服务策略。[方法/过程]在梳理在线医疗社区用户画像研究成果的基础上,提出一种在线医疗社区用户画像构建框架,并爬取百度贴吧中糖尿病社区用户数据,综合采用档案清单、复合图形、语言描述和词云方法,实现了具有4个维度和12项标签的在线医疗社区用户画像构建。[结果/结论]该理论框架及实现方法有助于信息精准推荐、改善患者体验、提升决策质量,为在线医疗社区用户画像构建与应用提供了理论与实践指导。
关键词：
用户画像 在线医疗社区 糖尿病
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
孟嘉 邓小昭
[目的/意义]在线问答平台的付费模式包括付费提问与付费围观两种，对用户的付费围观行为进行研究，将有助于人们进一步认识用户付费围观行为，为在线问答平台持续吸引用户和优化目前的付费围观模式提供参考和建议。[方法/过程]借助质性分析软件Nvivo11，选取18个样本作为半结构化访谈对象，对获取的访谈资料进行定性分析，提炼出在线问答平台用户付费围观行为的路径及影响因素。[结果/结论]对研究结果进行分析发现，内在动机与外在动机触发用户付费围观行为产生，即用户通过浏览与搜索的方式发现围观问题，并付费查看回答，根据回答是否满足其需求，做出是否继续进行付费围观或进行付费提问的决定；回答者因素、围观者因素、其他用户因素和平台因素都会对用户的付费围观行为产生影响。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
潘洪涛 李叶
文章以微博为研究在线口碑最新的研究对象,通过对微博数据进行点互信息算法的实证分析,解决了目前在社会网络服务与品牌管理领域的一个新兴问题,即基于微博的在线口碑的品牌个性是怎样的,并为企业提出了管理建议。
关键词：
微博 在线口碑 品牌个性
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈烨 陈天雨 董庆兴
[目的/意义]聚焦社会化问答平台,探索多视角数据驱动的用户画像构建框架和方法,旨在更全面、准确地理解用户,进而为用户提供更优质、精准的信息服务。[研究设计/方法]根据社会化问答平台用户数据的特点,从数据挖掘和本体论的视角厘清用户数据与用户之间的对应关系,在此基础上提出多视角数据驱动的社会化问答平台用户画像构建模型。[结论/发现]该模型包括了用户数据获取、属性沙盒搭建、用户画像实现和用户画像应用等环节,在用户画像实现过程中主要涉及用户画像生成与用户画像更新两个关键环节。[创新/价值]建立了多视角用户数据与用户之间的对应关系,阐述了社会化问答平台用户画像的构建框架与方法。
[期刊] 软科学
[作者]
王佳
基于网络平台收集的415份问卷,结合品牌关系和社会资本理论,研究在线品牌社群社会资本与社群认同、品牌忠诚的关系,并检验了平台属性的干扰作用。结果表明:品牌社群的网络密度、信任互惠和共同认知主要通过社群认同正向影响品牌忠诚,社群平台是否具备社交属性对这一过程存在干扰作用。与社交型社群相比,传统型社群的网络密度和信任互惠更能正向影响社群认同,而共同认知对社群认同的影响则相差不大。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
崔盼盼 邓小昭
[目的/意义] 探索在线知识付费平台衍生产品用户的信息行为特征、过程以及影响因素，为理解衍生产品用户的信息行为提供理论依据，并为平台优化服务提供参考。[方法/过程]选取18个样本作为半结构化访谈对象，利用扎根理论来探索在线知识付费平台衍生产品的用户信息行为特征、过程和影响因素。[结果/结论]在线知识付费平台衍生产品的用户信息行为特征表现为冲动性和怀旧情感倾向性；其信息行为过程可归纳为信息需求认识与表达、信息查寻、信息交互、信息选择、信息采纳、信息反馈6个阶段；其信息行为的影响因素包括个人因素（对母体平台的情感、从众心理、冲动情绪）、商家因素（服务态度、商家粉丝量、产品介绍详情程度）、平台因素（母体平台知名度、母体平台口碑、界面友好度、界面响应速度）和情境因素（产品关联程度、产品评价、优惠活动）。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王若佳 王继民
[目的 /意义]针对在线问诊平台中医生推荐满意度较低的问题，探究如何将信息技术与用户认知相结合以提升医生推荐系统的效果，有助于优化在线问诊平台的用户体验。[方法 /过程]首先，基于1 500名医生的基本信息和78万余条用户提问，对比TF-IDF、Doc2Vec和Word2Vec三种词向量模型的医生推荐效果，以最优模型构建医生推荐系统原型；然后，通过用户实验和访谈获取用户使用该系统的行为数据，深入挖掘在线问诊平台医生推荐情境中的用户认知与意义构建过程；最后，从用户角度提出模型优化思路，实现原型系统的改进。[结果/结论 ]基于Word2Vec词向量模型的医生推荐效果最优，前10位医生候选集中88%的医生有能力回答用户问题；用户实验结果显示，科室信息与医生专业极大影响用户选择，医生曾回答过的相似问题是用户的重要参考信息；基于以上结果，提出并实现建立科室预测分类器以及为健康医学关键词赋予较高权重的两种模型优化思路，并通过匹配度指数对医生推荐结果进行优化排序。结果表明，两种方法均可提高医生推荐系统的准确度，证明用户认知与人工智能算法结合具有可行性。
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