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电子商务中个人用户行为的分析研究综述1. 引言互联网的飞速发展正日益改变人们的生活方式，电子商务的出现改变了人们购物的方式和方法，对传统的商务活动和人们的生活方式产生了巨大的影响。个人用户在电子商务系统中交易与普通商品交易过程有一些区别。传统用户都是直接与商家面对面接触，用户购物习惯、购物方式等，商家可以直接观察得到；而在网络环境下的电子商务，用户的购物信息需要通过网络传递。这种远程交易方式下，用户的某些信息是直观的，如购买的商品名称、价格和数量等，但还有很多信息并不是直接表达出来的，如某用户的购物偏好、习惯等。因此，分析电子商务环境下个人用户的行为特点等信息，对于电子商务系统改进设计，适应用户浏览兴趣的变化，有效地制定市场策略等都是非常重要的内容。本文就是在前人对电子商务中用户行为研究的基础之上，对他们的理论成果和看法作一总结。2. 电子商务模式下的消费者行为特点电子商务建立在先进的信息平台上，它的活动空间不是传统的有形产品交换的空间，而是电子空间。在信息商务模式下，消费者行为相对于传统的商业模式，主要表现出下列几个特点：1) 消费者市场更加细分化在传统模式下，进行市场细分和市场定为的对象是顾客群，不是单个顾客细分市场，目的是针对不同顾客群的需求提供特定的产品和服务。电子商务环境下的顾客群中的数目可以细分到单个消费者，充分满足顾客的个性化需求。2) 以服务需求为主流IBM的经营理念：IBM就是服务；海尔的口号：服务到永远。这些消费者上帝的地位得到充分体现。消费者选择网上购物，使传统的4Ps（产品、价格、渠道、促销）逐渐的偏向4Cs（理念、成本、方便、交流），即向顾客销售的不仅是产品（product），而是一种理念（concept）；向顾客提供的不再是价格（price），而是研究消费者为满足需要而支付的成本（cost）；从渠道策略偏重于为消费者提供方便（convenience）；淡化促销策略，着重于消费者的沟通与交流（communication）。从而整合了整个营销过程。市场营销的真正价值在于为其企业带来短期或长期的收入和利润的能力，其关键又在于服务。3) 购买行为的偏感性化虽然说电子商务环境下的消费者可以进行理性的选择，但是现在大部分的上网者都有强烈的时间观念，消费者面对过多的信息，没有时间和精力理智的进行选择所需的信息，从而造成了消费行为在一定程度上的非理性，消费者判断商品的标准是“喜欢、不喜欢”，消费者的行为偏感性化。3. 影响消费者网上购买行为的因素电子商务具有传统贸易方式所不具备的巨大优势，对于影响消费者网上购买的因素，主要有以下几个方面：1) 网络的可靠性和安全性目前人们普遍认为影响网上购物的主要因素是网络的可靠性和安全性。网上购物的支付方式主要是银行信用卡，还有一些利用手机支付的。由于目前许多网站的可靠性及安全性较差，容易受到黑客和病毒的攻击，所以消费者一般不敢使用信用卡支付，担心自己的帐户或密码被盗。2) 网站进入的方便性和可行性进入网站的可行性、网页下载的速度等对消费者的网上购买行为影响很大。如果消费者无法进入你的网站，何谈进行购物；网页下载的速度快慢同样会消费者光顾网站的次数。这些都影响着消费者的网上购买行为。目前宽带技术的运用已经大大提高了上网的速度，但这一问题依然不容忽视。3) 产品的类型和特点消费者是否在网上进行购买行为还取决于产品的类型。一般而言，产品类型决定了网上购买风险的大小。一般而言，在网上购买书籍等低价商品被认为是风险较低的，而如果从网上购买高价商品，消费者的潜在风险就非常大。4) 企业形象企业形象是企业通过外部特征和经营实力表现出来的被消费者和公众所认同的企业总体形象。企业的知名度、信誉度是传统营销模式的企业资产，而在网络营销环境下同样如此，它对消费者的购买行为同样产生重要影响，一般而言，消费者比较倾向于购买传统企业的名牌产品，主要是因为消费者认为这些企业的信誉好。4. 电子商务中客户行为特征的挖掘方法利用Web用法挖掘技术来对客户行为特征进行挖掘是一个有效的方法。基于Web的数据挖掘作为一个完整的技术体系，在进行挖掘之前的信息获得IR（Information Retrieval）和信息抽取IE（Information Extraction）相当重要。信息获得（IR）的目的在于找到相关Web文档；而信息抽取（IE）的目的是对数据进行浓缩并给出它的紧凑描述。客户行为特征挖掘大致可以分为数据采集、数据清洗、数据挖掘和模式分析几个主要步骤。1) 数据采集数据采集是客户行为特征挖掘流程中的重要部分。在数据采集时要尽可能地搜索所有与客户行为特征有关的内部和外部数据信息，并从中选择适用于数据挖掘应用的数据。2) 数据清洗采集到的信息通常是非结构化或半结构化的、动态的，并且是容易造成混淆的，所以很难直接对采集到的数据进行数据挖掘，而必须经过必要的数据处理。数据清洗的目的是从取得的原始数据中剔除无用信息和将信息进行必要的整理。经过数据净化，数据可以十分集中。3) 数据挖掘客户行为特征挖掘常用的分析规则有：遍历路径，关联规则，聚集发现和分类发现。4) 模式分析模式分析是客户行为特征挖掘的最后步骤。它的目的是对模式发现过程中产生的规则和模式进行过滤，从中滤除不感兴趣的部分。客户行为特征挖掘的结果应当用一些直观的、易于理解的可视化的方法提交给使用者。此外，应当让用户能够以一种方便的方式参与挖掘分析过程，这样可能会得到更好的、用户更乐于接收的结果。5. 研究网上消费者行为对企业的启示目前网络消费中存在的一些问题，如网络连线速度过慢、用户信息易被窃取、网上支付安全性得不到保障等，都依赖于网络基础设施的完善与网络技术的提高，不是单个或几个企业所能解决的。但对网上消费者行为特征的一些分析，也的确能为企业提供一些改进网上销售的方法和思路。1) 选择适合网上销售特性的产品和服务，这是网上销售得以成功的首要与关键一步。网上商店不能最求“大而全”的商品结构，应尽可能提高产品的针对性，使所卖的产品能真正适合消费者的需要而且适合网上的销售。2) 提高网络广告的质量，使其真正刺激消费者的需求。目前网络广告质量普遍不高，不仅不能起到刺激消费的作用，反而令消费者反感，广告原有的作用基本上未能体现。3) 加强物流配送体系建设。目前，国内很多网上订购的商品采取邮寄的方式，不仅成本高，而且时间长，制约了网上购物的发展。而国外很多商务网站都将配送的任务完全委托给了专门的配送公司即通常所说的物流业，既方便了消费者，又省却了管理与控制上的许多麻烦。国内也应考虑成立大型专业配送公司，以提高配送质量。4) 加强售后服务，尽可能让顾客满意。可通过E-mail的方式询问消费者的使用感受，主动帮他们解决难题，告诉他们公司最新的产品信息，在节假日送上祝福等，让他们感受到公司对他们的尊重，从而增强消费者对公司及产品的好感。参考文献：1张福德.电子商务-安全技术.中国城市出版社,20012张彤.数据挖掘在客户关系管理中的应用J.管理百科,2003,(4)3美Ravi Kalakota Andrew B.whinston.电子商务管理技术运用.清华大学出版社,20004李兴鹏.数据挖掘技术