基于國網(wǎng)商場的用戶消費(fèi)行為及關(guān)鍵影響因素分析

蔣菱　唐新忠　閆澤　項(xiàng)添春　葉秋子

摘要：國網(wǎng)電子商城與普通的網(wǎng)購商城運(yùn)營模式相似，但其主要商品為中大型電器商品，潛在用戶的消費(fèi)行為有一定特殊性，因此要對(duì)用戶消費(fèi)行為進(jìn)行分析。文章首先了解消費(fèi)行為的定義、分類和過程，并在此基礎(chǔ)上研究其影響因素，建立用戶模型算法和消費(fèi)行為預(yù)測模型，以期在理論層面給商城的營銷策略等提供可靠的方向和指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：國網(wǎng)電子商城；消費(fèi)行為；消費(fèi)行為預(yù)測；網(wǎng)購商城；用戶消費(fèi)行為 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

中圖分類號(hào)：F062 文章編號(hào)：1009-2374（2016）26-0003-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.26.002

國網(wǎng)電子商城的業(yè)務(wù)主要有智能家居業(yè)務(wù)、新能源業(yè)務(wù)、電能替代業(yè)務(wù)和售電交易業(yè)務(wù)等，除此之外還有增值服務(wù)、合同能源管理、業(yè)擴(kuò)工程、物流服務(wù)等拓展業(yè)務(wù)，具體平臺(tái)業(yè)務(wù)構(gòu)架如圖1所示：

消費(fèi)行為是指消費(fèi)者個(gè)人或家庭為了滿足自己物質(zhì)和精神生活的需求，在某種動(dòng)機(jī)的驅(qū)使和支配下，用貨幣換取商品或服務(wù)的實(shí)際活動(dòng)。分析研究用戶消費(fèi)行為習(xí)慣是構(gòu)建有效的電子商城業(yè)務(wù)推薦的基礎(chǔ)和前提，而構(gòu)建用戶模型是用戶行為分析的核心內(nèi)容，要提供切合用戶消費(fèi)行為模式的業(yè)務(wù)功能，就需要準(zhǔn)確把握用戶的偏好等反映出的需求特點(diǎn)。

1 消費(fèi)行為

1.1 消費(fèi)行為類型

根據(jù)消費(fèi)者的購買態(tài)度和要求可將購買行為分為疑慮型、斟酌型、沖動(dòng)型、習(xí)慣型、情感型。

疑慮型購買行為是指消費(fèi)者對(duì)于購買頻率低的貴重物品，由于商品品牌差別大、購買風(fēng)險(xiǎn)大，消費(fèi)者需要有一個(gè)了解產(chǎn)品的過程，最后再做購買決定。

斟酌型購買行是指為那些對(duì)品牌差異不大的產(chǎn)品，消費(fèi)者不經(jīng)常購買，而購買時(shí)又有一定的購買風(fēng)險(xiǎn)，所以消費(fèi)者一般要對(duì)比同類商品，選擇性價(jià)比較符合自己需求的商品購買。

1.2 消費(fèi)行為過程

消費(fèi)者的整個(gè)購買過程分為喚起需要、尋找信息、比較評(píng)價(jià)、購買決定、買后感受5個(gè)階段，如圖2所示：

消費(fèi)行為的開端是消費(fèi)者個(gè)人發(fā)現(xiàn)自己的需求，然后是開始尋找能滿足自己需求的產(chǎn)品的信息，開始試著了解商品信息的時(shí)候，對(duì)同類的商品進(jìn)行比較評(píng)價(jià)。當(dāng)消費(fèi)者個(gè)人對(duì)產(chǎn)品產(chǎn)生良好印象，并產(chǎn)生購買愿望后便轉(zhuǎn)入購買階段。

將商品買回家以后，消費(fèi)者會(huì)在最初使用商品的過程中，以購前的期望為標(biāo)準(zhǔn)來對(duì)比與評(píng)價(jià)商品。

2 用戶消費(fèi)特征關(guān)鍵影響因素

2.1 消費(fèi)者自身因素

消費(fèi)者購買行為會(huì)受到自身的因素影響，包括其經(jīng)濟(jì)狀況、職業(yè)地位、年齡性別、性格特點(diǎn)等。消費(fèi)者的經(jīng)濟(jì)狀況會(huì)強(qiáng)烈影響消費(fèi)者的消費(fèi)水平和消費(fèi)范圍，決定需求層次和購買能力。心理因素包括性格、過去經(jīng)驗(yàn)和消息、價(jià)值觀與態(tài)度等因素。

2.2 社會(huì)因素

人的生活是離不開社會(huì)的，所以消費(fèi)者的購買行為將受到各種社會(huì)因素的影響。影響消費(fèi)行為的社會(huì)因素有文化、社會(huì)階層、家庭狀況、相關(guān)群體等。

2.3 商品信息的刺激

消費(fèi)者的購買行為還會(huì)受到生活中各處的商品廣告信息影響，而商品信息產(chǎn)生的激勵(lì)主要分為物理性和社會(huì)性兩種。物理性激勵(lì)是指消費(fèi)者透過感覺接受器官所接受的刺激，而社會(huì)性激勵(lì)則是消費(fèi)者家庭的需求、社會(huì)的道德規(guī)范、所在團(tuán)體或朋友的期望等引起的刺激。

3 用戶模型的建立

用戶模型是指根據(jù)用戶的個(gè)人信息，針對(duì)各個(gè)不同用戶建立一個(gè)面向算法的，具有特定數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的形式化的數(shù)學(xué)描述。本節(jié)主要介紹用戶信息收集和用戶模型的表示方法。

3.1 信息收集

收集用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)主要是收集用戶的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)、歷史消費(fèi)記錄等信息。建模的首要步驟是采集作為數(shù)據(jù)支撐，需要收集的數(shù)據(jù)包括能反映個(gè)體消費(fèi)偏好和特殊需求等。

3.1.1 信息類型。用戶信息的類型可分為基本身份信息和行為信息?；旧矸菪畔⑷缬脩舻男彰?、性別、年齡等，當(dāng)然還有一些關(guān)于職業(yè)、興趣、愛好等方面的信息。而用戶行為信息，如對(duì)某一商品的瀏覽時(shí)長、收藏商品等行為則能夠直接反映用戶的偏好。

3.1.2 信息收集。據(jù)參考文獻(xiàn)[6]介紹，用戶信息收集方法主要分為顯式收集和隱式發(fā)掘。顯示收集需要用戶手動(dòng)選擇或給出關(guān)于自身喜好的信息，如給出清晰的需求描述、對(duì)商家擬出的一些項(xiàng)目排序、勾選或者對(duì)商品等進(jìn)行反饋評(píng)價(jià)。但是這種方式會(huì)對(duì)用戶造成一定的打擾，若用戶提供不真實(shí)的信息，導(dǎo)致系統(tǒng)無法正確地進(jìn)行篩選。除此以外，用戶需求是隨著時(shí)間動(dòng)態(tài)變化的，難以及時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。

而通過隱式發(fā)現(xiàn)獲取用戶信息，則不會(huì)打擾用戶正常使用。該方法主要利用用戶的網(wǎng)頁瀏覽動(dòng)作進(jìn)行信息挖掘，比如以網(wǎng)頁搜索關(guān)鍵詞和其頻率等標(biāo)記用戶喜好，又或者運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析用戶操作記錄，發(fā)現(xiàn)用戶的行為模式，從而可以不需要用戶給出信息，動(dòng)態(tài)、及時(shí)并真實(shí)地獲取用戶的行為信息。因此相較之下，隱式發(fā)現(xiàn)有明顯的優(yōu)勢。

3.2 用戶模型的表示

獲得用戶信息后需要根據(jù)電子商務(wù)系統(tǒng)的具體要求，選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ捅硎痉绞胶徒⒛Ｐ退褂玫恼Z言種類，并且需要明確模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以便于進(jìn)一步進(jìn)行分析。目前用戶模型表示方法多種多樣，常用的幾種包括用戶—項(xiàng)目評(píng)價(jià)矩陣、向量空間模型、語本體模型等。

3.2.1 基于用戶—項(xiàng)目評(píng)價(jià)矩陣的表示?；谟脩簟?xiàng)目評(píng)價(jià)矩陣主要通過建立一個(gè)m×n的二維矩陣來描述用戶模型，其中m為用戶數(shù)，n為項(xiàng)目數(shù)，而矩陣中的數(shù)值則表示用戶的興趣度，沒有對(duì)項(xiàng)目做出評(píng)價(jià)時(shí)元素為空。對(duì)抽象的用戶興趣進(jìn)行量化打分的形式能夠直觀地反映用戶興趣度，此種表示方法在協(xié)同推薦范圍應(yīng)用較為廣泛。

3.2.2 向量空間模型。采用主題或關(guān)鍵字向量來表示文檔和用戶需求是現(xiàn)今最為廣泛應(yīng)用的用戶模型表示方法，已有的系統(tǒng)包括Syskill&Webert、Fab、ifWeb等。該方法在獲得能夠代表用戶興趣的文字內(nèi)容以后，將用戶表示為一個(gè)N維的特征向量{（t1，w1），（t2，w2）……（tn，wn）}模型。其中ti（）為關(guān)鍵字，wi為該關(guān)鍵字的權(quán)重，表示用戶的興趣度。

3.2.3 本體模型。本體模型中用戶感興趣的領(lǐng)域由一個(gè)本體來表示，其中本體指的是行業(yè)內(nèi)對(duì)概念模型達(dá)到共識(shí)后，進(jìn)行文字化標(biāo)準(zhǔn)解釋定義，主要是基于研究人員的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)進(jìn)行設(shè)計(jì)。該方法可將某個(gè)專業(yè)領(lǐng)域中的專業(yè)背景融入到模型中，從具體詞義和專業(yè)知識(shí)的角度研究用戶對(duì)商品、服務(wù)的喜好和特殊要求，并可以確定關(guān)鍵詞之間在詞義上的相連關(guān)系。

4 消費(fèi)行為預(yù)測模型

消費(fèi)行為預(yù)測是在消費(fèi)者調(diào)查研究的基礎(chǔ)上，對(duì)消費(fèi)者的消費(fèi)能力、消費(fèi)水平和消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測分析，判斷消費(fèi)者的購買習(xí)慣、消費(fèi)傾向等有何變化。其目的在于為市場潛力測定、目標(biāo)市場選擇、產(chǎn)品研發(fā)和營銷策略的制定提供依據(jù)。本章主要介紹基于馬爾可夫鏈和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩種消費(fèi)預(yù)測模型。

4.1 基于馬爾可夫鏈的消費(fèi)預(yù)測模型

電子商務(wù)客戶在Web站點(diǎn)的行為是一個(gè)受多種因素相互交錯(cuò)影響的復(fù)雜過程，根據(jù)大量客戶對(duì)Web站點(diǎn)的訪問可獲得客戶訪問行為的統(tǒng)計(jì)學(xué)參數(shù)，從而可以通過研究網(wǎng)頁群體客戶訪問行為來預(yù)測客戶訪問的轉(zhuǎn)移方法。采用馬爾可夫鏈模型為建模工具，結(jié)合客戶的Web訪問日志數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣計(jì)算，從而預(yù)測客戶未來的興趣走向，對(duì)消費(fèi)進(jìn)行預(yù)測。

馬爾可夫過程是一個(gè)無后效性的隨機(jī)過程。在馬爾可夫鏈預(yù)測法中，假設(shè)下一個(gè)訪問的狀態(tài)僅與當(dāng)下的狀態(tài)有關(guān)，與前面訪問的狀態(tài)均無關(guān)。若是要建立一個(gè)相對(duì)簡單的模型，尋找客戶訪問行為的規(guī)律，該模型可提供一個(gè)簡單、相近、有效的框架來表示這種狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程。

4.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的消費(fèi)預(yù)測模型

電子商務(wù)環(huán)境中商品銷售受到多種要素的影響，并且這些要素中包含有非線性的要素，若應(yīng)用于利用線性模型進(jìn)行分析的系統(tǒng)，并且非線性因素對(duì)系統(tǒng)影響較大時(shí)，會(huì)造成由于非線性成分丟失，顯著降低預(yù)測精度。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自獲得能力，還有良好的非線性逼近能力，通過對(duì)樣本的學(xué)習(xí)可以改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和連接的權(quán)值解決上述問題。

5 結(jié)語

要對(duì)用戶消費(fèi)行為進(jìn)行分析，要了解消費(fèi)行為的定義、分類和過程，并在此基礎(chǔ)上研究其影響因素，建立用戶模型算法和消費(fèi)行為預(yù)測模型，以期在理論層面給商城的營銷策略等提供可靠的方向和指導(dǎo)。

國網(wǎng)電子商城與普通的網(wǎng)購商城運(yùn)營模式相似，但商品主要與中大型電器商品有關(guān)，其潛在用戶的消費(fèi)行為與普通網(wǎng)購商城有著一定的差別。因此正確評(píng)估和分析用戶消費(fèi)行為，并適當(dāng)建立模型為用戶推薦更有效的信息，對(duì)國網(wǎng)電子商城的業(yè)務(wù)發(fā)展有著指導(dǎo)性意義。

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基金項(xiàng)目：本文受國家電網(wǎng)總部科技部“基于互聯(lián)網(wǎng)思維的智能電網(wǎng)創(chuàng)新示范區(qū)建設(shè)模式研究”項(xiàng)目（SGTJDK00DWJS1500101）支持。

作者簡介：蔣菱（1971-），女，國網(wǎng)天津市電力公司高級(jí)工程師，研究方向：電力系統(tǒng)分析、智能電網(wǎng)。

（責(zé)任編輯：黃銀芳）