于娜

（長春建筑學(xué)院，吉林長春 130000）

1 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，電子商務(wù)的發(fā)展也是加劇了互聯(lián)網(wǎng)上的競爭的重要原因。為了更好地吸引客戶群體，增強客戶黏性，電子商務(wù)平臺普遍采用基于用戶數(shù)據(jù)的智能推薦系統(tǒng)，這將使消費者能夠通過分析其潛在趨勢來節(jié)省時間。消費，需要對電子商務(wù)平臺進(jìn)行具體研究，使消費者對產(chǎn)品和服務(wù)的瀏覽更加方便，有助于提高效率和效率。以推廣消費為主要形式的安利直銷廣告平臺將運用“云搜索”和“微廣告”技術(shù)，提供精準(zhǔn)的搜索直銷服務(wù)和專業(yè)的廣告策劃方案。

現(xiàn)在目前電子商務(wù)平臺探討重點集中在在線評論對消費者購買行為的影響上，探討了消費者在電子商務(wù)平臺購物的軌跡中，消費者在購買在線產(chǎn)品時，可以通過網(wǎng)上對商品的評論和對產(chǎn)品質(zhì)量的感知進(jìn)行決定最終的購買。電商平臺智能推薦系統(tǒng)的主要研究領(lǐng)域是：計算機科學(xué)。本文從消費者的角度來看，如消費者的感官體驗等因素，分析消費者使用電子商務(wù)平臺智能推薦系統(tǒng)在購物中的影響消費者購買研究過程。

由于疫情的發(fā)展影響，由此時人們選擇購物以來，上網(wǎng)購物已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ畹牟豢扇鄙俚囊徊糠郑痪W(wǎng)絡(luò)購物占生活比重較大的部分原因是，疫情前半年很多商店沒有營業(yè)，很多需求只能在網(wǎng)上購買。智能電子商務(wù)推薦系統(tǒng)可以幫助用戶快速擺脫海量的商品選購中找到自己想要的商品?，F(xiàn)有智能商品電子商務(wù)系統(tǒng)商品中仍然存在不足的地方。電商平臺智能推薦系統(tǒng)基于云平臺解決了低效率等主要問題。本文件首先分析了電子商務(wù)智能推薦系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，找出了推薦效果不好的原因。其次，根據(jù)云平臺的信息技術(shù)，構(gòu)建了電子商務(wù)商品智能推薦系統(tǒng)通過主要技術(shù)解決電商平臺效率低，誤差大的問題。測試結(jié)果顯示，該智能推薦系統(tǒng)克服了傳統(tǒng)商品電子商務(wù)智能推薦系統(tǒng)的缺點，加快了用戶從大量商品中找到自己真正需要的產(chǎn)品的速度，有效的加大了電商平臺智能推薦的精準(zhǔn)性。另外，本文介紹了智能電子商務(wù)的概念及其存在的問題，比傳統(tǒng)電子商務(wù)具有很大的實用價值。

2 現(xiàn)狀調(diào)查及分析

2.1 通過發(fā)送問卷調(diào)查網(wǎng)購主要群體

本文主要通過在線投遞渠道，借助于問卷明星網(wǎng)站，借助問卷網(wǎng)站，我們通過以下方式發(fā)送問卷鏈接：同時與騰訊QQ 和微信進(jìn)行問卷收集的有效性是分銷服務(wù)共247 份問卷。

有效回收率為199 份，準(zhǔn)確率高達(dá)90.56%。從人口統(tǒng)計資料看，與男性相比，女性選擇網(wǎng)購的比例較高，占68.4%；在年齡層面，在18-25 年和25-35 年間，消費者占總消費量的百分之八十三點五。

在文化程度上，本科及以上學(xué)歷用戶超過半數(shù)，占86.2%，說明消費者文化程度普遍較高；在專業(yè)層面，學(xué)生和企業(yè)文化程度較高，行業(yè)從業(yè)人員比例較高，是網(wǎng)購的主要群體，這是比較合適的研究對象。

2.2 收集被調(diào)查對象的網(wǎng)上購物現(xiàn)狀

在被調(diào)查對象247 人中占百分之三點七的有五個人傾向于線下購物。喜歡“網(wǎng)上購物”的購物方式占比為百分之四十八點五，其中有49 人傾向于網(wǎng)上購物。66 名消費者傾向于網(wǎng)絡(luò)購物和線下購物相結(jié)合，網(wǎng)絡(luò)購物是消費者喜愛的購物方式之一，網(wǎng)絡(luò)購物和線下購物相結(jié)合的購物方式逐漸成為人們購買的最優(yōu)先順序。調(diào)查結(jié)果顯示，一周購物1～2 次左右。約81.51%的比例。每個人每周購物。4 次約10.92%。每周購物5-7 次，約2.52%。至今為止，在電子商務(wù)平臺上沒有購物過的消費者比例為5.4%。調(diào)查結(jié)果顯示調(diào)查對象每周會進(jìn)行1～2 次網(wǎng)絡(luò)購物。

經(jīng)過調(diào)查結(jié)果顯示“淘寶”網(wǎng)絡(luò)購物電子平臺很受廣大消費者的歡迎，約百分之九十三點四的消費者經(jīng)常使用淘寶平臺去購物，百分之四十點五的消費者會經(jīng)常選擇使用京東去購物，其中有少部分消費者也會使用“唯品會”“拼多多”上網(wǎng)購物。最常見的還有許多其他電子商務(wù)平臺分別是“小紅書”“貝店”“網(wǎng)易考拉”等等。也是有消費者會選擇的購物方式之一。一般來說，最常見的網(wǎng)購平臺被消費者認(rèn)可的是大多是”淘寶、天貓、京東。

2.3 收集被調(diào)查對象受到智能推薦的現(xiàn)狀

經(jīng)調(diào)查顯示，90%的受訪者被使用過電子商務(wù)智能推薦系統(tǒng)。6.2%的受訪者尚未被推薦過使用電子商務(wù)智能推薦。大多數(shù)消費者在網(wǎng)上購物將被推薦使用過電子商務(wù)智能推薦的情況。消費者通過電子商務(wù)推薦產(chǎn)品的比例約為83.19，約有5.88.88 11%的消費者傾向于購買規(guī)模較大的電子商務(wù)平臺，每種推薦產(chǎn)品的比例1.88%，8%的消費者購買于平臺的智能推薦。大約是7.8%的消費者不購買電商智能平臺產(chǎn)品。因此，可以先推斷得出結(jié)論：消費者正在慢慢的接受電商平臺智能推薦系統(tǒng)的產(chǎn)品。

3 電商平臺智能推薦對消費者購物行為影響分析及存在問題

信度與效度檢驗分析；使用spss22.0 軟件對數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行信度分析。整個測量表的系數(shù)為0.567 至0.789。對于每個測量變量，驗證了km 和Berkeley 球面搜索數(shù)據(jù)，KMO 和Bartlett Sphere1 的值分別為0.826 和0.0000，均適用于因子分析。使用SPSS。提取特征因子和六個特征因子的軟件D'（aft er data）是用特征因子的累積能量解釋的變量值，為71.3%，要求采樣數(shù)據(jù)的效率。

正向影響：

電商智能推薦的便捷性就在于他綜合了不同的算法和海量數(shù)據(jù)信息，彌補了很多傳統(tǒng)信息推薦的不足。比如你的朋友也許并不真正理解你的喜好，各類榜單往往有馬太效應(yīng)，來來回回就是那幾首耳熟能繭的熱門歌曲，或者是那幾部你侄女都不想再看的電影。

1.電商智能化推薦挖掘了很多長尾信息，比如一些你按銷量或者綜合排序永遠(yuǎn)無法挖掘的寶藏商品，一些冷門但總是能莫名觸碰到你的電影、歌曲甚至是文章。

2.電商智能推薦推薦能幫你尋找關(guān)聯(lián)，是一個持續(xù)流動的且不斷自我迭代的世界。比如你剛學(xué)完一個知識點A，也許個人層面你不知道知識點A 和知識點B 有莫大的關(guān)聯(lián)，如果單靠個人搜索，你永遠(yuǎn)無法觸達(dá)B。但通過個性化推薦，系統(tǒng)記錄了你最近看的文章或者寫的筆記，從知識點A 關(guān)聯(lián)到知識點B，然后給你推薦知識點B 的文章。這種便捷性在各位讀者刷知乎的時候，應(yīng)該都被感受到。

3.電商智能推薦推薦創(chuàng)造驚喜。不要輕易的相信智能推薦會是信息的壁壘。恰恰相反，用戶是貪婪的，用戶是需要驚喜的，個性化推薦的一個重要因素在于試錯和出圈。比如一個籃球迷，系統(tǒng)一開始總是推薦NBA 相關(guān)的文章或視頻，當(dāng)然推薦準(zhǔn)確率很高。但時間一長，用戶總會厭倦的。如果不在用戶厭倦前有所改變，用戶就會離你而去。所以個性化推薦總是在試圖挖掘驚喜，推薦一些你都沒發(fā)現(xiàn)自己會這么喜歡的內(nèi)容。當(dāng)然這個過程是需要冒險的，所以推薦引擎會有一個持續(xù)迭代的過程。

負(fù)面影響：

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和信息時代的到來，人們越來越意識到大、舒適、快捷消耗法。雖然它給消費者帶來了舒適，但是仍然有許多問題需要去解決。數(shù)據(jù)顯示仍有一大部分的的人還沒有接受這個智能推薦系統(tǒng)。說明存在其他的負(fù)面影響原因。

1.電子商務(wù)系統(tǒng)安全性不高，消費者在搜索，包括推出購買優(yōu)惠平臺可能導(dǎo)致消費者信息泄露，個人數(shù)據(jù)信息無法得到有效保護(hù)，

2.電商智能推薦不合適，也不被大多數(shù)消費者所接受。電子商務(wù)平臺主要是電子商務(wù)采購的檢索、整理、記錄，消費者的需求和數(shù)據(jù)源的訪問往往是簡單而帶有偏見的。數(shù)據(jù)來源單一。

3.電商智能推薦系統(tǒng)不完善，根據(jù)消費者的反饋，所提供的產(chǎn)品質(zhì)量不符合消費者的期望，這有助于降低消費者的信心。消費者在平臺系統(tǒng)遇到指導(dǎo)推薦不精準(zhǔn)的情況，

4 廣告中智能推薦太多，從而不能保證產(chǎn)品的質(zhì)量問題。

4.1 措施與建議

1、本研究為成功地解決了這些問題，并采取了下列對策來加強電子商務(wù)平臺的安全：選擇電子商務(wù)系統(tǒng)，采用智能系統(tǒng)，提高系統(tǒng)的性能，改進(jìn)電商平臺的準(zhǔn)入的標(biāo)準(zhǔn)。

2、為了提高消費者對智能網(wǎng)上購買建議的接受意向，電子商務(wù)平臺指出，消費者必須努力提高對“電商平臺智能推薦”的認(rèn)識和理解。情緒是影響個人接受的主要因素之一。個人情感影響接受消費者愿意接受的更高的容忍度和保密性。

目前，在人的高度發(fā)展和智力的高度發(fā)展的背景下，電子商務(wù)無法克服消費者的疑慮和感受。這個平臺的服務(wù)質(zhì)量就不會太好，所以想讓用戶使用就要使用戶熟悉這個系統(tǒng)。電子商務(wù)為電子商務(wù)提供了一個智能化的平臺，使用戶能夠更好地理解推薦系統(tǒng)。促使電子商務(wù)平臺服務(wù)質(zhì)量的到有效的提升。

3、在智能推薦系統(tǒng)中增加預(yù)期收益，降低預(yù)期風(fēng)險，增加維護(hù)系統(tǒng)功能，并不局限于游戲，可以使消費者可以參與線上線下線的供應(yīng)商的體驗，參與更多的活動。并為消費者提供關(guān)于其產(chǎn)品的真實信息，不虛假工作及時為消費者解決問題。真切的從消費者的角度出發(fā)。

5 結(jié)語

本文件以網(wǎng)上購物電商平臺智能推薦為研究的背景,探討了用戶接受電子商務(wù)平臺智能推薦的影響因素。目前，學(xué)術(shù)界對消費者的心理感受不感興趣，因此他們收到了智能網(wǎng)購請求。研究報告收集和分析了有關(guān)電子商務(wù)智能推薦的理論文獻(xiàn)。根據(jù)用戶提交的問卷調(diào)查顯示，經(jīng)過測試調(diào)查對象的接受程度。結(jié)果表明，消費者對安全、舒適、便捷購物的追求對智能網(wǎng)購方案的接受程度有積極影響，而對便捷和快捷的追求是最大的心理效應(yīng)。