數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下電子商務(wù)平臺的消費者行為演變研究

中圖分類號：F724.6；F713.55 文獻標識碼：A

目前，全球正在經(jīng)歷一場前所未有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮，這場變革正在重塑商業(yè)生態(tài)圈的每一個環(huán)節(jié)，在電子商務(wù)領(lǐng)域表現(xiàn)得尤為突出。最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2024年全球電子商務(wù)市場規(guī)模已達到6.3萬億美元，且據(jù)預(yù)測，到2027年該市場規(guī)模將攀升至8.5萬億美元。在電子商務(wù)市場中，消費者行為正發(fā)生著深刻且復(fù)雜的變化，既受到數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動，又受到戰(zhàn)略調(diào)整及電商平臺商業(yè)模式創(chuàng)新的反向影響。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對消費者行為的影響主要體現(xiàn)在三個方面：消費者決策路徑愈發(fā)復(fù)雜、消費者對個性化的需求不斷增加以及消費者對即時滿足的偏好日益增強。自前，消費者接觸品牌的渠道已從線下商店、電視廣告等傳統(tǒng)方式拓展至社交媒體、在線評論、移動App 等多渠道數(shù)字接觸點，使購買路徑變得更加復(fù)雜且多樣化。同時，大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術(shù)的應(yīng)用，助力電子商務(wù)平臺能夠更精準地捕捉消費者偏好，進而提供更具個性化的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品與服務(wù)。此外，移動互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及與數(shù)字支付技術(shù)的飛速發(fā)展，又進一步促使消費者對購物的便利性及即時滿足感有了更高的期待[1]。

1數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下消費者行為的演變特征

1.1決策路徑的復(fù)雜性與非線性特征

傳統(tǒng)消費者決策過程通常被視為一個線性序列，涵蓋需求識別、信息搜索、方案評估、購買決策以及購后評價等階段。然而，在數(shù)字化環(huán)境中，這一過程已然轉(zhuǎn)變成一個動態(tài)、循環(huán)且高度非線性的復(fù)雜系統(tǒng)。現(xiàn)代消費者往往先通過社交媒體廣告發(fā)現(xiàn)新產(chǎn)品，隨后轉(zhuǎn)至電商平臺查看用戶評論，利用不同的購買軟件比較不同商家的價格，或借助AR（增強現(xiàn)實）虛擬技術(shù)試用產(chǎn)品，最終又回到社交媒體咨詢朋友意見。這種跳躍式?jīng)Q策路徑使消費者接觸點大幅增加，每個購買決策涉及5至12個不同的數(shù)字觸點，相較于傳統(tǒng)渠道增長了3至5倍。

社交電子商務(wù)的興起進一步加劇了決策路徑的復(fù)雜性。研究表明， 78% 的消費者在做出購買決定前會參考社交平臺上的用戶生成內(nèi)容（UGC），如產(chǎn)品評測、使用視頻和真實體驗分享等，消費者對產(chǎn)品的真實反饋和推薦不再僅僅依賴商家提供的官方信息。這種打破傳統(tǒng)營銷信息傳遞單向性的社會化決策模式，形成了網(wǎng)狀的信息傳播結(jié)構(gòu)，提高了消費者對產(chǎn)品的真實反饋和推薦的信任度。

跨設(shè)備行為是影響消費者購買決策復(fù)雜的一個重要表現(xiàn)。消費者可能在工作電腦上開始瀏覽產(chǎn)品信息，在上下班途中再通過手機對比價格，最后在家用平板電腦上完成購買。這種跨設(shè)備、跨場景的消費行為，對電商平臺的數(shù)據(jù)整合能力提出了更高要求。

1.2個性化需求的全方位增強

數(shù)字化轉(zhuǎn)型催生了消費者對高度個性化產(chǎn)品和服務(wù)的強烈需求。如今，消費者不再滿足于標準化、大批量生產(chǎn)的商品，而是期待企業(yè)能夠提供符合其獨特偏好、生活方式甚至價值觀的定制化商品。這種需求變化在年輕消費群體中表現(xiàn)得尤為明顯，相關(guān)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示， 67% 的年輕消費者表示愿意為個性化產(chǎn)品付出 10% 至 15% 的溢價。在電商競爭中，數(shù)據(jù)驅(qū)動下的個性化體驗已成為一個關(guān)鍵的差異化因素。電商平臺通過機器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)“千人千面”的商品推薦和內(nèi)容展示，在此過程中，平臺會綜合分析用戶瀏覽歷史、購買記錄以及社交等多維度數(shù)據(jù)，從而構(gòu)建精細化的用戶畫像[2]。

參與式定制是一種滿足個性化需求的有效途徑。與消費者被動接受企業(yè)提供的選項不同，參與式定制允許消費者參與產(chǎn)品設(shè)計與開發(fā)過程，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展使這種參與變得可能且便捷。例如，耐克的NikeID平臺允許顧客在線定制運動鞋，顧客可以自行設(shè)計鞋子的樣式、顏色、材質(zhì)以及個性化標識。

個性化需求對情境相關(guān)性高度敏感。現(xiàn)代數(shù)字消費者希望企業(yè)能夠理解其在特定情境下的需求，并為其提供最貼切的解決方案。情境感知的個性化服務(wù)需要從多維度對用戶的實時環(huán)境、地理位置、時間等信息進行綜合分析，這代表了數(shù)字營銷的最高層次[3]。

1.3即時滿足與便捷性偏好的顯著提升

數(shù)字原生代消費者對即時滿足的期待達到了前所未有的高度。在流媒體服務(wù)提供即時娛樂、社交媒體實現(xiàn)即時社交、移動支付確保即時交易的數(shù)字生態(tài)中，消費者對等待和延遲的容忍度越來越低。

移動商務(wù)的普及極大地提升了消費者對便捷性的要求，智能手機已成為數(shù)字消費的核心入口。消費者期望通過幾次點擊就能完成整個購買流程，任何復(fù)雜性或摩擦都可能導(dǎo)致轉(zhuǎn)化率下降。因此，優(yōu)化移動端用戶體驗成為電商平臺的關(guān)鍵任務(wù)，包括簡化注冊流程、提供一鍵支付選項、優(yōu)化頁面加載速度等。

數(shù)字支付方式的多樣化體現(xiàn)了消費者對便捷的追求。除傳統(tǒng)的信用卡支付外，移動支付、數(shù)字錢包、加密貨幣等新興支付方式迅速普及，滿足了不同消費群體的使用偏好。生物識別支付（如指紋、面部識別）的引入，進一步簡化了支付流程，提升了交易速度和安全性[4]。

全渠道無縫體驗成為滿足即時需求的重要策略。消費者期望在保持體驗一致性的同時，能夠自由地在不同渠道之間切換。

2大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在消費者行為研究中的應(yīng)用

2.1消費者畫像與細分技術(shù)的演進

精準用戶畫像構(gòu)建是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)應(yīng)用。傳統(tǒng)的人口統(tǒng)計學(xué)細分方式（如年齡、性別、收入等）已無法滿足數(shù)字營銷的需求，現(xiàn)代消費者畫像的構(gòu)建需要整合多維數(shù)據(jù)源，包括瀏覽行為、購買歷史、社交互動、設(shè)備使用、地理位置等。電子商務(wù)平臺通過部署數(shù)據(jù)管理平臺（DMP）和客戶數(shù)據(jù)平臺（CDP），能夠?qū)⒎稚⒃诟鱾€系統(tǒng)的用戶數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一整合，進而形成360度全景視圖[5。

動態(tài)細分技術(shù)代表著用戶群體細分的創(chuàng)新突破。與傳統(tǒng)靜態(tài)細分不同，動態(tài)細分能夠根據(jù)消費者實時行為的變化，自動對分組進行調(diào)整，從而實現(xiàn)營銷觸達的更高精準度。預(yù)測性分析將消費者畫像提升到一個新的高度，平臺借助機器學(xué)習(xí)算法分析歷史行為數(shù)據(jù)，能夠預(yù)測消費者的未來購買意向、產(chǎn)品偏好，甚至生命周期價值等。

跨渠道身份識別技術(shù)有效解決了消費者碎片化行為的歸因難題。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)孤島難以提供完整的用戶旅程視圖，而現(xiàn)代消費者與品牌互動時所使用的設(shè)備和渠道多種多樣，平臺通過采用確定性匹配和概率性匹配相結(jié)合的方法，能夠更準確地識別同一用戶在不同場景下的行為，從而為消費者提供更加連貫和個性化的體驗。

2.2實時行為分析與個性化推薦系統(tǒng)

實時數(shù)據(jù)處理技術(shù)讓即時洞察消費者成為可能，傳統(tǒng)的批量處理方式具有明顯的延時性，難以支持實時決策需求。ApacheKafka、ApacheFlink等流處理框架，能夠處理每秒數(shù)百方次的用戶行為事件，使平臺可以在毫秒級別對消費者的動作作出響應(yīng)。

深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)大幅提升了商品推薦的精準度。傳統(tǒng)協(xié)同過濾方法主要基于“用戶一商品”交互矩陣，存在冷啟動和數(shù)據(jù)稀疏等問題。新一代推薦系統(tǒng)結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可同時對用戶行為序列、商品特性、語境環(huán)境等多維度信息進行分析，從而產(chǎn)生更具個性化的推薦結(jié)果。例如，百度數(shù)據(jù)為電商平臺搭建的動態(tài)推薦引擎，通過分析點擊、加購、頁面停留時長等行為事件，實現(xiàn)了對顧客平均客單價提升 2% 的跨品類商品關(guān)聯(lián)推薦]。

情境感知推薦技術(shù)將環(huán)境因素納入個性化系統(tǒng)。消費者的需求和偏好因工作日與雙休日、家庭與工作場所、晴天與雨天等情況而異。高級推薦系統(tǒng)可以整合時間、位置、天氣、設(shè)備類型等上下文信息，以提供更符合上下文的推薦。

A/B測試框架為推薦算法的科學(xué)優(yōu)化提供了基礎(chǔ)。在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，決策不能僅憑直覺，而是需要嚴格的實驗驗證，擁有完善的A/B測試基礎(chǔ)設(shè)施的成熟電子商務(wù)平臺能夠同時運行數(shù)百個實驗，以比較不同算法、界面設(shè)計或營銷策略的效果。

2.3情感分析與口碑影響力評估

自然語言處理（NLP）開啟了消費者情感分析的新時代，產(chǎn)品點評、社交媒體討論、客服對話等用戶生成的內(nèi)容包含消費者情感態(tài)度等豐富的信息。電商平臺通過情感分析算法，可以自動處理海量文本數(shù)據(jù)，識別正負面或中立的情感傾向，并對關(guān)鍵主題、觀點進行提煉[8]。

視覺情感分析擴展了消費者反饋的采集維度。除了文字評論，消費者上傳的產(chǎn)品使用圖片、拆箱視頻等視覺內(nèi)容也包含寶貴的情感信息。電腦視覺技術(shù)可以對圖像中的表情、產(chǎn)品使用場景等元素進行分析，推斷出消費者的真實感受，如美妝電商平臺通過對用戶上傳的自拍照片進行分析，可以對產(chǎn)品實際使用效果與宣傳匹配度進行評估。

3結(jié)論與啟示

3.1 結(jié)論

第一，消費者行為演進的核心特征已經(jīng)形成清晰的圖譜。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，消費者行為的變化主要體現(xiàn)在決策路徑復(fù)雜化、個性化需求增強以及即時滿足偏好提升這三個維度。這些變化并非孤立存在，而是相互關(guān)聯(lián)、相互強化的有機整體，復(fù)雜的決策路徑催生出對更高效個性化推薦的需求，而個性化體驗的提升則進一步強化了消費者對即時滿足感的期待。

第二，技術(shù)賦能機制的研究拓展了消費者行為理論視角。技術(shù)不僅是工具因素，還是塑造新的消費關(guān)系和市場結(jié)構(gòu)的變革力量。推薦算法在幫助消費者發(fā)現(xiàn)商品的同時，還在潛移默化中影響著消費者偏好的形成和決策方式。社交電商平臺在提供交易場所的同時，也在消費者之間重新構(gòu)建了信息傳播和影響網(wǎng)絡(luò)[9]。

3.2啟示

第一，科技投資的首要任務(wù)是科學(xué)規(guī)劃。面對令人眼花繚亂的數(shù)字技術(shù)選擇，電子商務(wù)平臺很容易陷入“技術(shù)換技術(shù)”的誤區(qū)。平臺應(yīng)采用“以商業(yè)價值為導(dǎo)向”的技術(shù)采用策略，優(yōu)先投資于能夠直接解決關(guān)鍵消費者痛點并創(chuàng)造差異化優(yōu)勢的技術(shù)應(yīng)用。對單價高、決策復(fù)雜的商品類別，平臺可以專注于開發(fā)AR虛擬試用和專家在線咨詢等功能；對沖動購買的商品類別，則可以優(yōu)化一鍵下單、快速支付流程，甚至提供離線購買的選項[10]。

第二，組織能力的同步升級是技術(shù)落地的保障。部分電商企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型受阻，并非因為技術(shù)不足，而是由于組織能力不匹配。本文建議企業(yè)投資于員工數(shù)字技能的培養(yǎng)、跨職能協(xié)作機制的建立以及敏捷創(chuàng)新文化的培育，實施“數(shù)據(jù)素養(yǎng)提升計劃”，讓各級員工能夠理解和利用分析成果，從而更好地支持技術(shù)的應(yīng)用和業(yè)務(wù)的發(fā)展。

參考文獻：

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[2]肖舒文，張庶萍.奢侈品牌在社交媒體電商平臺的傳播策略分析[J].商業(yè)觀察，2024（28）：47-50.

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[10]梁玉標.基于消費行為模式的移動營銷策略探討[J]商業(yè)經(jīng)濟研究，2016（3）：56-57.

課題項目：河南省教育科學(xué)規(guī)劃2024年度一般課題“‘人人持證，技能河南’背景下高職電子商務(wù)專業(yè)人才培養(yǎng)模式改革研究與實踐”（2024YB0566）；2024年度河南省高等教育教學(xué)改革研究與實踐項目“高職院?！涣骱诵恼n程’建設(shè)研究與實踐——以《新媒體營銷》課程為例”（文件號：教高[2024]146號，項目編號：2024SJGLX0767）。

作者簡介：張兵戰(zhàn)（1981—），男，漢族，人，碩士研究生，副教授，研究方向為電子商務(wù)、市場營銷等專業(yè)的教學(xué)和教學(xué)管理。