在线零售市场客户行为研究

With the rapid growth of online retail marketing, customers become the most important business assets, the entire digital transactions provide favorable conditions for the study of customer behavior. However, the traditional customer behavior model does not apply to the online retail marketing ,in which products and customers are highly concentrated、variety of information is highly transparent and trading changes are highly dynamic. In order to research binary relations between products and customers, this project combined with theories、methods and tools of bipartite networks to establish "product - customer" bipartite networks, reveals the market mechanism by studying the topological characteristics of the different online retail marketing and analyze the group behaviors of customers of the online market. Then ,the project use the method of bipartite networks resource allocation method, map the information of network structure to the customer node, integrated apply the information of customer attributes and network structure , analyzing customer behavior pattern and establishing the customer behavior model, exploring customer individual's behavior decision-making mechanisms, and finally to predict customer purchasing behavior. This researh can provide new ideas、methods and tools for the management of online retail marketing,the prediction of online customer behavior and the research of individual choice behavior in bipartite networks, and provide a basis for decision making for online customer precision marketing.

在线零售市场成长迅速，顾客是商家最重要的资产，全程数字化的交易为研究顾客行为提供了有利条件，然而传统的顾客行为模型不能适用于产品与顾客高度聚集，信息高度透明，交易高度动态的在线零售市场。为此，本项目结合二分网络理论、方法和工具，通过分析产品顾客间的二元关系，建立"产品-顾客"二分网络模型，通过研究不同在线零售市场二分网络的拓扑特征，剖析在线市场顾客的群体行为,揭示顾客群体互动的机制；通过二分网络资源分配方法把网络的结构信息映射到顾客节点，综合应用顾客属性信息和结构信息，分析顾客行为模式，建立顾客行为模型，探索顾客个体的购买决策机制，最后进行顾客行为预测的应用与实证研究。本研究能够为在线零售市场管理，在线顾客行为预测和二分网络上的个体选择行为研究提供新的思路和方法，为在线顾客精准营销提供决策依据。

本项目研究的主要目的是通过对在线零售交易的分析来探索在线市场结构特点及顾客在线购买行为特点，总结不同购买行为模式并进行实证研究。通过项目组4年的研究，已发表学术论文3篇，其中两篇发表在SSCI收录的国际期刊、2篇论文被国家自然基金委管理学报重点期刊收录且待刊登、3篇论文处于投稿期、完成近19万字专著1部、指导10余位研究生进行研究工作等。主要研究工作包括：（1）构建C2C环境下的顾客购买模型，基于模型对对顾客在线购买进行预测，其效果优于传统NBD等其它模型；（2）基于关键成功因素理论，提出了在线零售商成功经营的关键影响因素；（3）研究商品的服务敏感系数、退货率、退货量对于价格的敏感系数对于在线商家决策最优价格和最优利润等的影响；（4）借助二分网络的相关理论对网络结构进行分析，揭示了在线零售市场的顾客购买行为形成购买网络的特征和机制；（5）提出“购买强化效应”的概念，建立了不同强化效应下顾客重复购买的通用模型；（6）建立了基于损失可分性条件下的项目组合选择问题模型，并进行了实例验证。通过项目研究，负责人和项目组与国内外大学、研究机构建立了合作关系，开拓了项目组获取学术资源、提升学术水平的能力。项目锻炼了团队，培养了一批硕博士研究生。总之，项目按计划要点进行研究，主要内容达到了项目预期目的，但由于某些问题探索性强、论文发表周期长，使得部分成果未按预期进度发表，预计在1-2年后能够取得更加突出的成果。