我国大学生电商用户商品浏览影响因素的调查研究

1. 研究背景与意义

1.1 研究背景

1.1.1 电商行业的迅猛发展

• 随着互联网技术的飞速发展和智能设备的普及，电商平台的使用率逐年上升。
• 根据中国互联网络信息中心发布的数据，我国网络购物用户规模已达9.15亿人，占网民整体的83.8%。
• 电商平台作为连接消费者与商品的桥梁，其用户规模不断扩大，用户的商品浏览行为也变得日益复杂多样。

1.1.2 电商用户商品浏览行为的重要性

• 用户在浏览商品时相关的因素包括但不限于用户个人特征、商品属性、平台设计以及市场环境等。
• 用户个人特征，如年龄、性别、职业和购物习惯等，会影响其浏览商品时的偏好和决策。
• 商品属性，如价格、品质、口碑和评价等，直接关系到用户的购买意愿和浏览行为。
• 平台设计，包括界面友好性、搜索便捷性和推荐算法的准确性等，会影响用户的浏览体验和满意度。
• 市场环境，如竞争状况、促销活动和政策法规等，同样会对用户的浏览行为产生影响。

1.2 研究意义

1.2.1 对电商平台的指导意义

• 通过对电商用户商品浏览影响因素的调查研究，有助于电商平台更加精准地把握用户需求。
• 优化商品展示和推荐策略，为用户带来更加优质的购物体验。
• 根据用户浏览行为的分析，电商平台还能提供更加个性化的购物体验，如定制化推荐、智能搜索等功能。

1.2.2 对用户的帮助

• 用户可以通过分析自己的浏览行为，了解自己的购物偏好，从而避免盲目跟风和冲动消费。
• 选择更适合自己的购物平台，获得更加满意的购物体验。

2. 文献综述

2.1 电商用户商品浏览影响因素的研究

2.1.1 早期研究

• 黎志成等人（2002）深入探讨了电子商务相较于传统贸易的显著优势，并指出消费者在进行网络购物时，主要受到网络的可靠性、安全性、网页设计风格、网站易用性、产品特性以及企业形象等五大因素的影响。

2.1.2 近期研究

• 苏眉（2018）从大学生的购物行为出发，全面剖析了购物信息检索、浏览、选择和结果处理等各个环节，指出了购物平台在类目导航、图片检索质量和页面设计等方面存在的问题和改进方向。

2.1.3 跨文化研究

• Rosillo-Díaz等人（2020）重点研究了个人文化维度对电商平台中产品感知质量、感知风险及购买意愿的影响。

2.2 研究方法与技术

2.2.1 问卷调查

• 本文通过问卷调查的形式设计了38道问题，通过问卷星发放给学生群体，最终收集了300份问卷，完成对我国大学生电商用户商品浏览影响因素的调查。

2.2.2 信效度分析

• 对问卷进行信效度分析，确保问卷的有效性和可靠性。

3. 电商用户商品浏览情况分析

3.1 电商用户商品浏览现状调查

• 调查发现，大部分学生商品浏览倾向较高，且对商品的视频、直播介绍接受程度较高，对商品浏览体验及分享欲望上持有良好感官。

3.2 电商用户商品浏览倾向调查

• 调查结果显示，学生群体对商品对比功能需求最高，用户对网站的稳定性、商品评价的交互性方面要求较高。

4. 商品浏览功能和性能需求分析

4.1 商品浏览功能需求程度分析

• 商品浏览功能需求程度分析，进一步了解用户对哪些功能的需求更为迫切。

4.2 商品浏览性能评价分析

• 对商品浏览性能进行评价分析，了解用户对商品浏览性能的满意度。

5. 电商商品浏览影响因素的差异性分析

5.1 用户不同满意度对平台分享倾向的方差分析

• 对用户不同满意度对平台分享倾向的方差进行分析，了解不同满意度下的用户行为差异。

5.2 评价参考与商品浏览要素的方差分析

• 对评价参考与商品浏览要素的方差进行分析，了解用户在评价商品时关注的要素。

5.3 商品推荐接受度与商品浏览体验影响因素的方差分析

• 对商品推荐接受度与商品浏览体验影响因素的方差进行分析，了解用户对商品推荐的接受程度。

6. 结论与建议

6.1 结论

6.1.1 电商用户商品浏览情况分析总结

• 在现状方面，大部分的学生商品浏览倾向较高，且对商品的视频、直播介绍接受程度较高，对商品浏览体验及分享欲望上持有良好感官。

6.1.2 商品浏览功能性能总结

• 学生群体对商品对比功能需求最高，用户对网站的稳定性、商品评价的交互性方面要求较高。

6.1.3 电商商品浏览影响因素的差异性分析

• 用户不同满意度对平台分享倾向的方差分析、评价参考与商品浏览要素的方差分析以及商品推荐接受度与商品浏览体验影响因素的方差分析，进一步了解用户的行为差异。

6.2 建议

• 强化平台基石、深化互动信任、个性化推荐优化，以提升用户满意度和购物体验。

参考文献

致谢