基于點擊流數(shù)據(jù)的電子商務用戶購物行為分析.pdf

1、信息技術(shù)的飛速發(fā)展使得傳統(tǒng)的實體商店已不是營銷者提供商品和服務的唯一渠道，網(wǎng)上虛擬商店應運而生，即電子商務。人們開始發(fā)現(xiàn)線上用戶行為挖掘的力量。然而，電子商務平臺是一個虛擬平臺，商家無法像實體店一般直接通過提問的方式了解用戶的需求，并對應地向用戶提供個性化的服務，雖然當前對于線上用戶行為的挖掘和分析已經(jīng)很多，但是研究結(jié)果對于感知用戶內(nèi)心真實需求的效果卻很差。因此，想要更深入地剖析在線用戶的行為，就必須把握他們內(nèi)心的偏好和需求。
　

2、　點擊流數(shù)據(jù)是用戶在線上進行網(wǎng)購行為的直接產(chǎn)物，它在一定程度上反映了用戶的行為軌跡。本文在用戶行為和需求理論，以及相關(guān)的點擊流數(shù)據(jù)分析理論的基礎上，針對上述研究做了如下幾項工作：
　　第一，闡述用戶行為和需求理論，以及相關(guān)的點擊流數(shù)據(jù)分析的研究現(xiàn)狀，并提出本文的意義。
　　第二，點擊流數(shù)據(jù)的獲取思路主要有兩種方法：基于服務器端和基于客戶端。本文結(jié)合這兩種方法的優(yōu)缺點，設計了一個網(wǎng)購行為實驗，同時設計了一個Chrome插件在客

3、戶端獲取點擊流數(shù)據(jù)，并在實驗前后對實驗對象進行預調(diào)查和深度訪談。
　　第三，對實驗數(shù)據(jù)進行預處理，并對處理后的數(shù)據(jù)進行初步的可視化展示。根據(jù)實驗數(shù)據(jù)的預處理結(jié)果，對頁面狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換進行馬爾科夫描述，得到轉(zhuǎn)移概率矩陣，并通過一階馬爾科夫模型對其進行簡單地預測，得到實驗對象在第18步轉(zhuǎn)移后轉(zhuǎn)移到購買成功頁面的概率趨于穩(wěn)定，并且概率為0.34％。
　　第四，基于瀏覽頻率和停留時間兩個度量，提出兩個綜合性指標：以停留時間為主要指標