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  • 醉染图书消费者视角下的系统9787513044738
  • 正版全新
    • 作者: 杨一翁 著著 | 杨一翁 著编 | 杨一翁 著译 | 杨一翁 著绘
    • 出版社: 知识产权出版社
    • 出版时间:2016-09-01
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    • 作者: 杨一翁 著著| 杨一翁 著编| 杨一翁 著译| 杨一翁 著绘
    • 出版社:知识产权出版社
    • 出版时间:2016-09-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:152千字
    • 页数:136
    • 开本:16开
    • ISBN:9787513044738
    • 版权提供:知识产权出版社
    • 作者:杨一翁 著
    • 著:杨一翁 著
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:38.00
    • ISBN:9787513044738
    • 出版社:知识产权出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2016-09-01
    • 页数:136
    • 外部编号:1201456881
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章绪论
    节研究背景
    第二节现有研究的不足与本书拟解决的问题
    第三节研究意义
    一、理论意义
    二、实践意义
    第四节研究方案
    一、文献研究
    二、构建与完善研究模型
    三、问卷设计、预调查和数据收集
    四、数据分析
    五、撰写与出版
    第二章文献述评
    节系统的概念、类型和作用
    一、系统的概念
    二、系统的类型
    三、系统的作用
    节系统对消费者的营销效果
    一、技术接受模型
    二、基于技术接受模型的相关研究
    三、系统对销售多样的影响
    第三节对现有文献的评价
    第三章系统成功——基于信任的接受模型
    节理论基础
    一、信息系统成功模型
    二、基于信任理论的相关研究
    三、基于技术接受模型的相关研究
    第二节研究模型与研究设
    第三节研究方法
    一、问卷设计
    二、数据收集
    三、统计分析方法
    第四节数据分析
    一、外模型
    二、内模型
    第五节结论与讨论
    一、研究结论
    二、讨论
    三、管理决策启示
    四、本章小结
    第四章系统持续使用模型
    节理论基础
    一、期望确认理论
    二、基于期望确认理论的信息系统持续使用模型
    三、基于信息系统持续使用模型的相关研究
    第二节研究模型与研究设
    第三节研究方法
    一、问卷设计
    二、数据收集
    三、统计分析方法
    第四节数据分析
    一、外模型
    二、内模型
    第五节结论与讨论
    一、研究结论
    二、讨论
    三、管理决策启示
    四、本章小结
    第五章消费者独特需求——采纳模型
    节理论基础
    一、消费者独特需求理论及其相关研究
    二、技术接受模型及其相关研究
    第二节研究模型与研究设
    第三节研究方法
    一、问卷设计
    二、数据收集
    三、统计分析方法
    第四节数据分析
    一、外模型
    二、内模型
    第五节结论与讨论
    一、研究结论
    二、讨论
    三、管理决策启示
    四、本章小结
    第六章结论
    节本书的研究结论
    一、第三章的研究结论
    二、第四章的研究结论
    三、第五章的研究结论
    第二节本书的理论贡献
    第三节本书的管理启示
    第四节本书的研究局限与未来研究展望
    参考文献
    附录调查问卷
    后记

    杨一翁,1983年出生于湖南省长沙市,2013年于中央财经大学,获经济学博士,现为北方工业大学经济管理学院讲师、新疆财经大学新疆企业发展研究中心研究员。主要从事公司品牌、、品牌竞争力等方面的研究工作。主持人文社会科学研究项目、新疆维吾尔自治区普通高等学校人文社会科学地基项目等科研项目多项。在《经济管理》《アジア研究》等靠前外期刊上发表多篇。曾参加中国航空工业集团公司、中国石油化工集团公司等公司的咨询项目。

    近年来,互联网在中国蓬勃发展。据中国互联网信息中心(CNNIC)发布的《第37次中国互联网络发展状况统计报告》,截至2015年12月,中国网民规模达到6.88亿,高居世界。2015年3月5日,在第十二届全国人民代表大会第三次会议的开幕式上,在工作报告中提出“互联网”行动计划,以推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合,促进商务、工业互联网和互联网金融健康发展,引导互联网企业拓展国际市场。的讲话将中国互联网的发展推向新的高潮。借此东风,中国网络购物发展迅猛。据《第37次中国互联网络发展状况统计报告》,截至2015年12月,中国网络购物用户规模达到4.16亿,占网民的六成,增长率为36.8%。另据的统据,2015年中国网络交易额为3.88万亿元,同比增长33.3%。其中,实物商品网上额为3.24万亿元,同比增长31.6%,高于同期社会消费品总额增速20.9个百分点,占社会消费品总额(30万亿元)的10.8%。仅在2015年“”网购狂欢节期间,网络购物平台24个小时的总成交额就高达912.17亿元。以上数据表明,“民购”在中国正逐渐成为现实。网络商为消费者提供了包罗万象的选择,消费者在网上几乎可以买到想要的任何商品。如全球优选的综合网络购物商城(Amazon)为消费者提供超过一千万种商品,而传统的巨头沃尔玛与家乐福的旗舰店提供商品的数量不超过十万种。在如此庞大的选择集中,消费者想要找到自己合意的商品犹如大海捞针。面对网上琳琅满目、良莠不齐的商品及其相关信息,时间、精力和认知能力有限的消费者就会面临“信息超载”的难题(Arazyetal.,2010;陈明亮,蔡日梅,2009)。在此背景下,系统(recommendersystems)应运而生。系统是一种信息过滤技术,它能够根据当前消费者之前的搜索、浏览、收藏、购买和评价等信息输入,结合商品的属信,利用系统数据库中相消费者的历史数据,通过系统算法过滤其选择,从而为当前消费者提出个化的建议。消费者在网购时经常看到的各类信息,如“购买此商品的顾客也同时购买……”()、“猜你喜欢……”(商城)和“看过本商品的人还看了……”()等,就是由购物后台的系统给出的。对消费者而言,系统就像一位了解消费者个人偏好的私人购物理,能够节省消费者的信息搜索成本与认知努力、帮消费者更高效地找到合意商品,并时常能发现新奇商品,从而提高了消费者的网络购物决策质量(Hubl,Trifts,2000;Pathaketal.,2010;Riccietal.,2011;陈明亮,蔡日梅,2009)。对于网络商家来说,系统能够帮其低成本地实现个化、提高销售额、销售更多种类的商品、更了解消费者偏好,并提高消费者的满意度与忠诚度(Pathaketal.,2010;Riccietal.,2011;孙鲁平,等,2016)。由于能够实现消费者与网络商家的“双赢”,系统在各类购物得到了日益广泛的应用,如美国的、巴诺书店(Barnes&Noble)、网飞公司(Netflix)以及中国的商城、、等,均在为其消费者提供个化(孙鲁平,等,2016)。系统为网络商家带来了丰厚的回报。根据199IT的数据,依靠系统每秒卖出73件商品,有超过60%的建议转化为消费者的实际购买行为。知乎网的数据显示,系统对于销售额的贡献率超过30%。而根据比特网的统计,系统对于销售额的贡献超过1亿元。正如《长尾理论》的作者安德森(Anderson,2008)所预言:“我们正离开信息时代,而迈入时代。”

    《消费者视角下的系统》由知识产权出版社出版。

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