楊愛敏，張 梅，徐 翯

(北京勞動(dòng)保障職業(yè)學(xué)院,北京 100029)

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移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代新消費(fèi)APP開發(fā)思路探討

楊愛敏，張 梅，徐 翯

(北京勞動(dòng)保障職業(yè)學(xué)院,北京 100029)

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展促進(jìn)了消費(fèi)APP的廣泛使用，但目前消費(fèi)APP存在個(gè)性化差、數(shù)據(jù)不能有效溝通、無法提供全方位人性化服務(wù)等問題。提出了新消費(fèi)APP開發(fā)思路，它綜合各網(wǎng)站消費(fèi)記錄和最新消費(fèi)數(shù)據(jù)，按照用戶所處網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行個(gè)性化和人性化服務(wù)。首先考慮智能手機(jī)特點(diǎn)，該APP界面更簡潔。首次登錄，后臺統(tǒng)計(jì)該用戶歷史消費(fèi)記錄確定其消費(fèi)頻率等級和物品消費(fèi)等級矩陣?？紤]消費(fèi)觀和消費(fèi)行為存在變動(dòng)性，將歷史統(tǒng)計(jì)值和最近消費(fèi)記錄相結(jié)合，提供個(gè)性化服務(wù)并根據(jù)所處網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，自適應(yīng)調(diào)整數(shù)據(jù)交互量以此提高用戶體驗(yàn)質(zhì)量。

消費(fèi)頻率等級；物品消費(fèi)等級矩陣； APP ；人性化；個(gè)性化

0 引言

新興經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的電子商務(wù)正日益改變著傳統(tǒng)的消費(fèi)購物模式，對眾多消費(fèi)者而言，網(wǎng)絡(luò)購物已不再是一種時(shí)髦，廣大企業(yè)也意識到發(fā)展電子商務(wù)迫在眉睫，一種新型的消費(fèi)購物渠道業(yè)已形成[1]。電子商務(wù)應(yīng)用的普及使得互聯(lián)網(wǎng)商品信息成指數(shù)增長[2]。網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的內(nèi)容和網(wǎng)站數(shù)目也越來越多，消費(fèi)者的選擇空間也越來越大，這樣增加了消費(fèi)者的選擇成本以及時(shí)間成本，給消費(fèi)者帶來的困擾也越來越大。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，絕大多數(shù)手機(jī)都能提供無線網(wǎng)絡(luò)接入功能，這也是個(gè)人通信需求的一個(gè)非常重要的方面。但是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)還是非常年輕，并且發(fā)展迅速[3]。2015 年 4 月底，我國移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶已達(dá) 9.05 億人，同比增長5.1%，每三個(gè)中國人里就有兩個(gè)人在使用智能手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備訪問移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)[4]。至 2015 年 7 月底，移動(dòng)寬帶用戶(3G+4G)達(dá)到 6.95 億戶[5]。2015年1～7月移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)流量累計(jì)達(dá)到 20.2×108GB，同比增長 95.3%[6]。

《2015年中國網(wǎng)絡(luò)購物用戶調(diào)研報(bào)告》中指出，2014年網(wǎng)購用戶已基本接近整體網(wǎng)民，且APP購物也越來越多[7]，例如阿里巴巴的淘寶、天貓、京東商城、唯品會及蘇寧易購等的發(fā)展，但同時(shí)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)也帶來了諸多問題。目前的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)APP仍然存在以下幾方面問題：

(1)消費(fèi)APP數(shù)量繁多，數(shù)據(jù)不能共享

近幾年電子商務(wù)快速發(fā)展，根據(jù)用戶體驗(yàn)、物品質(zhì)量、物流等各方面的綜合，市場上存在幾種比較大的網(wǎng)絡(luò)購物平臺。智能手機(jī)普及，各種APP蜂擁而來，占據(jù)了較大比重的內(nèi)存，讓消費(fèi)者苦不堪言，例如淘寶APP、京東APP、蘇寧APP、唯品會APP等。目前消費(fèi)者幾乎都有一個(gè)或多個(gè)賬戶進(jìn)行不同類型物品的購物，在參考文獻(xiàn)[4]中指出，目前活躍人群的終端APP一般在兩個(gè)及以上，有的能達(dá)到4～5個(gè)。若用戶對每個(gè)APP都進(jìn)行安裝操作，則會出現(xiàn)內(nèi)存消耗太大和時(shí)間成本高的問題。目前，騰訊推出的即時(shí)通信系統(tǒng)——微信，其綜合了QQ和個(gè)人電話通信錄的資源，用戶之間可以多種形式(例如語音、文本、多媒體、視頻等形式)實(shí)時(shí)溝通，給用戶帶來了較大的便捷，得到了用戶的好評。

(2)用戶體驗(yàn)質(zhì)量[8]不足

各個(gè)消費(fèi)網(wǎng)站的物品種類越來越多，數(shù)據(jù)也越來越龐大、復(fù)雜。后臺根據(jù)消費(fèi)者的瀏覽記錄、搜索記錄、收藏狀態(tài)、曾經(jīng)訂單等進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘，對消費(fèi)者進(jìn)行物品的推介，但推介存在以下問題：

①目前多數(shù)APP無個(gè)性化界面。后臺對個(gè)人的消費(fèi)數(shù)據(jù)沒有詳細(xì)分析、處理，缺少個(gè)性。

②各個(gè)APP只能根據(jù)已有消費(fèi)記錄、瀏覽歷史或訂單情況進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析并進(jìn)行推介，而推介內(nèi)容幾乎就是該網(wǎng)站關(guān)注或曾經(jīng)消費(fèi)過或熱賣商品，無法全面統(tǒng)計(jì)該消費(fèi)者在各個(gè)網(wǎng)站的消費(fèi)行為，不具有普遍性。

表1 消費(fèi)頻率等級表

③不區(qū)分用戶入網(wǎng)狀態(tài)。

我國移動(dòng)數(shù)據(jù)流量仍處于消費(fèi)培養(yǎng)期，流量規(guī)模的增長和承載結(jié)構(gòu)的變化將給現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)體系帶來新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)[9]。從人均流量和業(yè)務(wù)使用結(jié)構(gòu)來看，我國仍處于相對滯后的發(fā)展階段。截至 2015 年 4 月，國內(nèi)用戶月均移動(dòng)數(shù)據(jù)流量達(dá)到 302 MB，同比增長 80%，但與世界領(lǐng)先水平還有明顯差距。從不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)流量看，國內(nèi)仍以低流量業(yè)務(wù)為主。據(jù)中國信息通信研究院不完全統(tǒng)計(jì)，國內(nèi)瀏覽下載和即時(shí)通信業(yè)務(wù)所用流量超過移動(dòng)流量的70%，視頻類“重”業(yè)務(wù)流量占比僅 為 11%左右，連接數(shù)占比甚至不到1%[7]。

對于用戶，無論其在WiFi狀態(tài)下還是數(shù)據(jù)流量狀態(tài)下對其推介的內(nèi)容一樣，顯然存在問題。實(shí)際上，為了節(jié)省數(shù)據(jù)流量帶來的高成本，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶在流量狀態(tài)下不會輕易進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購物，從而減少網(wǎng)購機(jī)會，對于電子商務(wù)的賣方來說，這有可能是一大損失。

1 新消費(fèi)APP整體開發(fā)思路——以人為本

(1)整合所有消費(fèi)資源

將目前市場上的消費(fèi)APP進(jìn)行整合，每個(gè)用戶首次進(jìn)入新消費(fèi)APP登錄頁面登錄，登錄后可以根據(jù)自己已有的消費(fèi)網(wǎng)站有針對性地勾選曾經(jīng)使用并經(jīng)常使用的消費(fèi)網(wǎng)站。這種情況下，每個(gè)用戶不需要下載多個(gè)APP并登錄，省去了很多麻煩，而且這樣的整合可以使得消費(fèi)者一次登錄，享受多個(gè)網(wǎng)站推介服務(wù)，節(jié)省時(shí)間成本，更能體現(xiàn)以人為本的思路，同時(shí)對消費(fèi)者各種行為的統(tǒng)計(jì)也方便。

(2)用戶界面應(yīng)簡潔明了，容易操作

在本消費(fèi)APP中展現(xiàn)給用戶的是物品的大類，這樣對于用戶而言，更加簡潔明了，適合用戶的查看與操作。

(3)數(shù)據(jù)應(yīng)以個(gè)性化、綜合性為設(shè)計(jì)準(zhǔn)則。

新提出的APP設(shè)計(jì)綜合考慮用戶的消費(fèi)等級和消費(fèi)頻率，綜合考慮用戶的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和最近的消費(fèi)記錄進(jìn)行針對性的推介。推介量的選擇也根據(jù)用戶網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和網(wǎng)購頻率不同而不同。

2 新消費(fèi)APP數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

客戶注冊登錄后，后臺根據(jù)其歷史消費(fèi)記錄進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。下面以客戶ClientA為例，一旦用戶ClientA注冊成功并登錄，后臺按照以下步驟對ClientA進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：

(1)確定ClientA的消費(fèi)頻率等級f(clientA)

對比調(diào)研資料[6]中網(wǎng)絡(luò)用戶消費(fèi)頻率，按照ClientA平均消費(fèi)頻率進(jìn)行等級劃分，消費(fèi)頻率可以分為頂級活躍用戶、非常活躍用戶、活躍用戶、中等活躍人群和不活躍人群進(jìn)行分類，如表1所示。消費(fèi)頻率越高f(clientA)值越大。

(2)列出消費(fèi)品大類

將物品的種類分成M大類，綜合所有網(wǎng)站的消費(fèi)記錄，統(tǒng)計(jì)ClientA購買各大類物品的概率，例如食品、飲料、衣服、首飾、電子產(chǎn)品、家裝等。

(1)

其中：

(2)

Ni代表第i類物品購買的次數(shù)。

根據(jù)矩陣P1×M，按照Pi從大到小的順序排列，在新消費(fèi)APP個(gè)人頁面上展現(xiàn)大類菜單，購買概率最高的放在菜單的最前面，依次類推。例如ClientA，其購買衣服概率最高，其次是首飾，再次是飲料等，其菜單如圖1所示。

圖1 菜單項(xiàng)舉例

(3)統(tǒng)計(jì)消費(fèi)者的購買習(xí)慣矩陣QM×N

統(tǒng)計(jì)分析ClientA的所有消費(fèi)記錄，計(jì)算出ClientA在某個(gè)消費(fèi)網(wǎng)站消費(fèi)金額與此類別的總消費(fèi)金額的比例，不難看出ClientA每大類物品在不同網(wǎng)站消費(fèi)概率是不相同的，例如衣服，用戶可能傾向于淘寶、天貓，電器用戶可能傾向于蘇寧、國美或京東。列舉出常用的消費(fèi)網(wǎng)站，并用不同數(shù)字代表不同網(wǎng)站，如表2所示。

表2 消費(fèi)網(wǎng)站舉例

根據(jù)個(gè)人消費(fèi)情況，計(jì)算第i大類物品在網(wǎng)站j中消費(fèi)概率qij如下：

(3)

其中i=1,2…M，j=1,2…N，qij代表第i大類物品在網(wǎng)站j中的消費(fèi)概率，Sij表示第i大類物品在網(wǎng)站j中的消費(fèi)金額。

對于第i大類物品，有

(4)

每位消費(fèi)用戶的消費(fèi)習(xí)慣不同，其排列狀態(tài)也不盡相同。

在第i大類物品菜單項(xiàng)中，按照qij從大到小的順序進(jìn)行排列，大類的下拉菜單列出用戶的網(wǎng)站j所代表的網(wǎng)站名稱。以食品為例，假設(shè)ClientA的消費(fèi)概率是天貓超市最高，其次為京東商城、蘇寧易購，以此類推。其下拉菜單如圖2所示。

圖2 下拉菜單

(4)后臺統(tǒng)計(jì)用戶各類物品消費(fèi)等級矩陣GM×A

在APP菜單界面中要盡量簡潔明了，只展示M個(gè)大類，在后臺中將各大類物品分成若干小類。假設(shè)第i大類分為ai個(gè)小類，設(shè)

A=max{a1,a2,…,aM}

(5)

其中max為取最大值函數(shù)。

根據(jù)后臺消費(fèi)記錄統(tǒng)計(jì)各小類的消費(fèi)等級，假設(shè)后臺根據(jù)全體消費(fèi)者在各小類物品消費(fèi)水平確定S個(gè)等級，等級越高，代表其在此小類物品平均購買價(jià)格越高，在這里ClientA第i大類第a小類的消費(fèi)等級用gi,a表示。

在后臺的數(shù)據(jù)庫中，應(yīng)當(dāng)記錄用戶各小類等級矩陣GM×A：

(6)

其中g(shù)i,a∈{1,2,…S}。

消費(fèi)等級的價(jià)格閾值選擇以后臺統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為依據(jù)，但后續(xù)要根據(jù)市場狀況、物價(jià)進(jìn)行調(diào)整。假設(shè)每個(gè)消費(fèi)等級人數(shù)基本相同，則每個(gè)等級的消費(fèi)人數(shù)占總消費(fèi)人群的比率基本都在1/S。

通過上面步驟(1)～(4)，統(tǒng)計(jì)出ClientA 的一組統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：〈f(clientA),P1×M,QM×N,GM×A〉。

(5)后臺統(tǒng)計(jì)用戶各類物品的等級矩陣

3 新消費(fèi)APP策略選擇

經(jīng)濟(jì)環(huán)境、思維方式的改變，可能導(dǎo)致f(Client A)和GM×A也隨之改變，如果只根據(jù)統(tǒng)計(jì)情況查看一個(gè)人的消費(fèi)習(xí)慣，則存在一定的滯后性，不能很好地跟蹤用戶狀態(tài)，但如果只根據(jù)一次消費(fèi)記錄就修改，有可能是個(gè)體的一次性行為，參考意義不大。

為此，在后臺使用Markov表統(tǒng)計(jì)近期的(GM×A)new和f(ClientA)new，綜合考慮GM×A和f(clientA)個(gè)性化服務(wù)。

根據(jù)ClientA所有物品小類最近兩次的消費(fèi)記錄，判定其新消費(fèi)等級：

(7)

當(dāng)(GM×A)new≠GM×A時(shí)，表示ClientA在物品消費(fèi)等級上發(fā)生變化。綜合考慮(GM×A)new,GM×A：

(8)

統(tǒng)計(jì)ClientA近一周的消費(fèi)頻率等級f(ClientA)new。如果f(ClientA)new≠f(ClientA)

兩組的排便順暢率為93.33%和76.67%,觀察組的排便順暢率高于對照組,統(tǒng)計(jì)學(xué)有意義(P<0.05);見表1。

f(ClientA)equ=|γf(ClientA)new+μf(ClientA)|

(9)

γ,μ∈[0,1]且γ+μ=1。計(jì)算出f(clientA)equ替代f(ClientA)。

3.1 有的放矢推介物品

新消費(fèi)APP平臺的整合有利于消費(fèi)者一次操作各種服務(wù)，但消費(fèi)物品的推介應(yīng)該根據(jù)個(gè)人的消費(fèi)水平、物品種類、消費(fèi)習(xí)慣等進(jìn)行推介。

目前的推介方法存在一定的缺點(diǎn)，本文提出一種新的推介思路。

(1)根據(jù)f(ClientA)和GM×A，選擇推介內(nèi)容

①根據(jù)GM×A確定其推介的物品等級。

②根據(jù)f(ClientA)，用戶群期望接受并可以接受的推介物品量是不同的，確定其推介的不同總量。

以第i大類第t小類的用戶消費(fèi)等級gi,t為例，在后臺搜出矩陣Gi,t,s，在此矩陣中存儲了所有符合該用戶消費(fèi)等級此小類物品，推介時(shí)根據(jù)f(ClientA)不同，更有針對性地對用戶推介。

(2)根據(jù)聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)確定不同推介物品量。

在移動(dòng)數(shù)據(jù)傳輸和WiFi狀態(tài)下進(jìn)行推介，信息量應(yīng)該有所不同，尤其在移動(dòng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)那闆r下。目前數(shù)據(jù)流量的資費(fèi)價(jià)格偏高且4G速度較快的特點(diǎn)，本著雙贏和以人為本的思路，應(yīng)該根據(jù)具體情況進(jìn)行不同數(shù)據(jù)量的推介，可以在APP上人為地設(shè)置數(shù)據(jù)量值，使推介更具人性化。

[4]中提出，用戶對于熱賣品有很高的熱情并極易被吸引，內(nèi)容推介也應(yīng)根據(jù)其消費(fèi)等級進(jìn)行分類，但其相鄰等級的物品應(yīng)該也一起推介。

3.2 搜索情況下推介內(nèi)容的選擇

現(xiàn)有交互式數(shù)據(jù)搜索中，搜索內(nèi)容反饋并展現(xiàn)在用戶面前，但其數(shù)據(jù)量太大，不適合手機(jī)在數(shù)據(jù)流量模式下的使用，即使WiFi狀態(tài)下，也存在用戶時(shí)間成本過高的問題。

新消費(fèi)APP根據(jù)搜索內(nèi)容，聯(lián)合f(ClientA)和GM×A，后臺搜索對應(yīng)等級的物品數(shù)據(jù)庫，根據(jù)該數(shù)據(jù)庫內(nèi)容反饋，提高精確度。

在技術(shù)方面，可以通過挖掘網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者偏好來進(jìn)行商品推介與服務(wù)，可以采用基于協(xié)同過濾的推介算法、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推介算法和基于內(nèi)容匹配的推介算法[7]。 這樣便可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)量小、交互時(shí)間短但個(gè)性化強(qiáng)的特點(diǎn)。

4 結(jié)束語

新消費(fèi)APP具有以下的優(yōu)點(diǎn)：

(1)一次登錄，可獲得多個(gè)消費(fèi)網(wǎng)站服務(wù)

可以減少消費(fèi)者的時(shí)間成本和麻煩程度。

(2)用戶界面簡潔明了、個(gè)性化

根據(jù)用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，提供有針對性的GUI交互界面，個(gè)性化更強(qiáng)，提高用戶體驗(yàn)質(zhì)量。

(3)后臺數(shù)據(jù)應(yīng)以個(gè)性化、全面性和快速反饋

將個(gè)人消費(fèi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和最近消費(fèi)數(shù)據(jù)綜合考慮，進(jìn)行等級劃定。根據(jù)等級反饋有效數(shù)據(jù)，使推送內(nèi)容更加人性化和個(gè)性化。

(4)反饋數(shù)據(jù)量可調(diào)，使用戶在不同狀態(tài)(數(shù)據(jù)流量和Wifi狀態(tài))下享受不同的服務(wù)。

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Discussion on the design of new consumption APP in the mobile Internet era

Yang Aimin, Zhang Mei, Xu He

(Beijing Vocational College of Labor and Social Security, Beijing 100029, China)

The widespread use of consumption APPs are promoted by the vigorous development of mobile Internet and e-commerce. And some problems exist in current consumption APPs, such as poor individual service, incomplete data, and unable to provide a full range of human services. A design idea of new consumption APP is presented in this paper. According to the network environment, individual and human services are provided via analysis of both the statistics of consumer records and the latest consumption data in all consumption website. Considering the characteristics of smart phones, the GUI (graphic user interface) of new APP will be designed more concise on which all kinds of items and consumer website are displayed according to the consumption probability. As to the website back end, user goods consumption levels matrix and frequency level matrix are analyzed by the history consumption records firstly, and then latest user goods consumption levels matrix and frequency Level matrix are counted by latest consumption records. The statistics matrices and the latest levels matrices are both considered in order to provide better service. Also depending on the network environment, the amount of data interaction desired changes too. By changing these aspects, the new consumption APP will be more humane and personalized.

consumption frequency level; goods consumption level matrix; APP; humane; personalized

TP39

A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2016.20.005

楊愛敏，張梅，徐翯. 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代新消費(fèi)APP開發(fā)思路探討[J].微型機(jī)與應(yīng)用，2016,35(20)：21-24,30.

2016-05-23)

楊愛敏(1983-)，女,碩士，講師，主要研究方向：計(jì)算機(jī)及通信。

張梅(1963-)，女，碩士，副教授，主要研究方向：計(jì)算機(jī)技術(shù)。

徐翯(1980-)，女，碩士，講師，主要研究方向：計(jì)算機(jī)及通信。