基于大数据分析的电子商务用户购买行为的研究

基于大数据分析的电子商务用户购买行为的研究摘要：随着互联网技术的快速发展和普及，电子商务市场规模不断扩大。大数据技术的迅猛发展为电子商务行业带来了前所未有的机遇和挑战。本文探讨了基于大数据分析的电子商务用户购买行为，包括相关概念、影响因素分析、调查研究和问题存在等，通过调查发现购物体验、产品信息准确性、支付配送问题及售后服务不足是主要问题，提出了优化用户界面、提升产品信息准确性、改进支付配送服务以及加强售后服务的对策。最终旨在提升电子商务平台的用户体验和服务质量，促进行业发展。关键词：大数据分析；电子商务；用户；购买行为

Absrtact:WiththerapiddevelopmentandpopularizationofInternettechnology,thescaleofe-commercemarketcontinuestoexpand.Therapiddevelopmentofbigdatatechnologyhasbroughtunprecedentedopportunitiesandchallengestothee-commerceindustry.Thisarticleexploresthepurchasingbehaviorofe-commerceusersbasedonbigdataanalysis,includingrelatedconcepts,analysisofinfluencingfactors,investigationandresearch,andtheexistenceofproblems.Throughinvestigation,itisfoundthatshoppingexperience,productinformationaccuracy,paymentanddeliveryissues,andinsufficientafter-salesservicearethemainproblems.Strategiesareproposedtooptimizetheuserinterface,improveproductinformationaccuracy,improvepaymentanddeliveryservices,andstrengthenafter-salesservice.Theultimategoalistoimprovetheuserexperienceandservicequalityofe-commerceplatforms,andpromoteindustrydevelopment.Keywords:bigdataanalysis;E-commerce;Users;purchasingbehavior

目录一、前言 一、前言随着互联网技术的不断发展和普及，电子商务已成为当今商业活动的重要形式之一。大数据分析作为一种强大的工具，被广泛应用于电子商务领域，以挖掘海量数据背后隐藏的规律和信息，帮助企业更好地理解用户行为和市场趋势。电子商务用户购买行为的研究具有重要的理论和实践意义。深入了解用户的购买行为能够帮助电子商务企业精准把握用户需求，优化产品推荐和营销策略，提升用户体验和满意度。，通过分析用户购买行为的影响因素，可以为电子商务企业提供科学的决策依据，指导企业的运营管理和市场拓展。基于大数据分析的电子商务用户购买行为研究对于推动电子商务行业的发展和提升竞争力具有重要意义[1]。二、相关概念（一）大数据分析大数据分析是指利用先进的计算机技术和算法对海量、复杂的数据进行收集、存储、处理、分析和挖掘的过程。其核心目标是从数据中发现隐藏的模式、关联、趋势和规律，以获取有价值的信息和见解，从而支持决策制定、问题解决和业务优化等活动。大数据分析涉及到多种技术和方法，包括数据采集和清洗、数据存储和管理、数据处理和计算、数据挖掘和机器学习等。在各个领域，包括商业、科学、医疗等，大数据分析都发挥着重要作用，帮助人们更好地理解世界、预测未来、创新发展[2]。（二）电子商务电子商务是指利用互联网技术进行商业活动和交易的过程。它涵盖了在线购物、在线支付、电子市场、电子商务平台等各种形式的商业活动。电子商务可以分为B2B（企业对企业）、B2C（企业对消费者）、C2C（消费者对消费者）等不同模式。随着互联网的普及和技术的发展，电子商务已经成为全球商业活动的重要组成部分，对于拓展市场、提高效率、降低成本、增强竞争力等方面都具有重要意义[3]。（三）用户购买行为的影响因素分析1.产品因素产品因素包括产品质量、外观设计、功能特性、价格、品牌知名度、售后服务等方面。用户倾向于购买质量可靠、价格合理、品牌知名、服务完善的产品，因此企业应注重产品的整体品质和用户体验，以满足用户的需求和期待，提升产品竞争力[4]。2.用户因素用户因素涵盖了用户个体的特征、偏好、需求和行为习惯等方面。这包括用户的年龄、性别、教育程度、职业、收入水平等基本信息，以及用户的兴趣爱好、购买动机、购买意愿和购买能力等方面。用户因素对购买行为有着重要影响，因为不同用户具有不同的特点和需求，对产品的选择和购买决策也会有所差异。因此，了解用户的特征和行为习惯，针对性地开展营销活动和产品设计，能够更好地满足用户需求，提升用户体验和购买转化率[5]。3.环境因素环境因素是指影响用户购买行为的外部环境条件，包括购物场所、社会文化环境、经济状况和竞争环境等。不同的购物环境和社会文化背景会塑造消费者的购买偏好和行为习惯，而经济状况和竞争环境则会影响消费者的购买力和决策过程。因此，了解和适应环境因素，对于制定有效的营销策略和提升产品竞争力具有重要意义[6]。三、基于大数据分析的电子商务用户购买行为调查（一）调查目的为了深入了解电子商务用户的购买行为及其影响因素，从而为电子商务企业提供科学的数据支持和决策参考。通过调查，可以了解用户对于产品特征、价格、品牌等因素的偏好和态度，把握用户的购买动机和行为习惯，进而优化产品设计、营销策略和服务体系，提升用户满意度和企业竞争力[7]。本文针对电子商务用户发放调查问卷652份，收回有效问卷637份，有效率97.7%。（二）电子商务用户购买行为调查分析（1）性别图3-1用户性别根据调查结果，男性占比48.3%，女性占比51.7%。性别比例接近，反映了电子商务在男女用户中具有相对均衡的受众群体。这可能是由于电子商务平台提供了广泛的产品选择，吸引了不同性别的用户参与购物。（2）年龄图3-2用户年龄调查显示，26-35岁年龄段的用户占比最高，达34.8%，其次是18-25岁年龄段，占22.6%。这可能是因为年轻人更习惯使用电子商务平台进行购物，并且具有更多的消费需求和能力。（3）学历图3-3用户学历本科学历的用户占比最高，达62.5%，其次是硕士及以上学历，占20.3%。这可能反映了受调查者中具有较高教育水平的人群更倾向于使用电子商务平台进行购物。（4）工作年限图3-4用户工作年限1-3年工作年限的用户占比最高，达30.8%，其次是4-6年工作年限，占25.4%。这可能是因为年轻一代更积极尝试新的购物方式，而且在职场初期收入相对较低，更倾向于选择电子商务购物。（5）在电子商务平台上的购物频率图3-5在电子商务平台上的购物频率调查显示，每天购物的用户占比最高，达31.2%。而很少购物的用户仅占3.6%，购物频率分布较为均匀，反映了电子商务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。（6）更倾向于使用哪种支付方式进行在线购物图3-6更倾向于使用哪种支付方式进行在线购物支付宝是最受欢迎的支付方式，占比41.8%，其次是微信支付，占比29.3%。这可能是因为这两种支付方式在中国普及度较高，便捷性和安全性得到了用户的认可。（7）对电子商务平台的产品推荐系统满意度如何图3-7对电子商务平台的产品推荐系统满意度如何调查显示，比较满意和非常满意的用户占比较高，分别为33.5%和24.7%。这表明大多数用户对电子商务平台的产品推荐系统比较满意，说明推荐算法的效果较好。（8）在购买产品时更注重以下哪个因素图3-8在购买产品时更注重以下哪个因素产品价格和产品质量是用户购买时最注重的因素，分别占比31.9%和26.8%。这表明用户在购买决策中更关注产品的性价比和质量，对促销活动和快递服务的重视程度较低。（9）更倾向于在哪个时间段进行在线购物图3-9更倾向于在哪个时间段进行在线购物调查结果显示，下午和晚上是购物时间的高峰期，分别占比36.7%和31.2%。这可能是因为工作日大部分时间都在工作或学习，而下午和晚上是用户有空进行线上购物的时间段。（10）更倾向于购买哪类商品图3-10更倾向于购买哪类商品数码电器是用户购买偏好的主要类别，占比最高达30.2%，其次是服装鞋包，占比23.6%。这可能是因为数码电器产品更新换代快，用户更倾向于在电商平台购买。（11）会因为哪种营销活动更倾向于在某电商平台购物图3-11会因为哪种营销活动更倾向于在某电商平台购物限时抢购和优惠券/满减活动是影响购物决策的主要因素，分别占比34.4%和29.1%。这表明促销活动对用户购物决策具有较大影响力，是提高销售额的有效手段。（12）对电子商务平台的客户服务满意度如何图3-12对电子商务平台的客户服务满意度如何调查显示，非常满意和比较满意的用户占比最高，分别为31.8%和33.4%。这说明大多数用户对电子商务平台的客户服务比较满意，但也有一定比例的用户存在不太满意和很不满意的情况，需要进一步改进和提升服务质量。四、电子商务用户购买行为存在的问题（一）购物体验不佳网站或应用界面设计不友好，有些电子商务平台的界面设计过于复杂，导航不清晰，页面布局混乱，给用户造成了使用上的困扰，用户可能需要花费大量时间寻找所需商品，降低了购物效率，同时也降低了用户的使用体验。页面加载速度慢，部分电子商务平台的页面加载速度较慢，可能是由于服务器性能不足或者页面内容过多导致的，用户在等待页面加载完成的过程中容易产生焦虑和不耐烦，甚至可能选择放弃购物，这直接影响了用户的购物体验和购物意愿。移动端兼容性差也是购物体验不佳的原因之一，随着移动互联网的发展，越来越多的用户选择通过手机或平板电脑进行在线购物，电子商务平台的移动端界面设计不够完善，显示效果不佳、操作不便，严重影响了用户的购物体验。购物过程中可能出现的页面崩溃、系统故障等技术问题也会导致购物体验不佳，当用户在浏览商品、加入购物车、进行结算等关键步骤时遇到系统故障或页面崩溃，不仅会给用户带来困扰，还可能造成订单丢失、支付失败等问题，进一步损害了用户对平台的信任和满意度[8]。（二）产品信息不准确商品描述与实际情况不符，电子商务平台上的商品描述存在夸大宣传或误导消费者的情况，可能与实际产品的质量、功能或性能不相符，导致消费者在收到商品后感到失望和不满。商品图片与实物存在差异，部分电子商务平台上的商品图片可能经过了修饰或加工，与实际商品存在色差、大小不符等情况，使消费者无法准确了解商品的真实情况，影响了购买决策。产品参数缺失或错误也是导致产品信息不准确的原因，电子商务平台上的商品信息可能存在参数缺失或错误的情况，例如遗漏重要的产品规格、功能特点等信息，或者错误地标注了产品的尺寸、材质等参数，给消费者带来了困扰和误解。商品评价和用户评价的真实性和准确性也值得关注，电子商务平台上的商品评价可能存在刷单、虚假好评等问题，使消费者难以准确评估商品的质量和性能，影响了购买决策的准确性和可靠性[9]。（三）支付与配送问题支付安全性问题，在支付过程中，消费者可能面临支付信息泄露、支付平台安全性不足等风险，担心个人信息被盗用或支付不安全，从而影响购物体验和购买决策。支付流程繁琐，有些电子商务平台的支付流程设计不合理，需要消费者输入大量个人信息、银行卡信息等，填写多个表格或经过多个页面确认，增加了支付的时间和步骤，降低了购物效率和用户体验。配送服务不稳定，消费者可能面临配送延迟、快递丢失、包裹损坏等情况，影响了购物体验和购买意愿。尤其在重要节假日或促销活动期间，物流配送压力加大，可能导致配送服务质量下降。不同地区的配送服务水平可能存在差异。偏远地区或农村地区的配送服务可能不及时、不稳定，增加了消费者的等待时间和不确定性，影响了购物体验和满意度[10]。（四）售后服务不完善售后服务响应不及时，部分电子商务平台的售后服务体系不够健全，消费者在遇到问题时可能需要等待较长时间才能得到回应，导致消费者的不满和焦虑。售后服务人员专业素质参差不齐，电子商务企业缺乏专业的售后服务团队或客服人员，对消费者提出的问题或投诉处理不够及时和专业，影响了售后服务的质量和效率。售后服务流程复杂繁琐，电子商务平台的退换货流程设计不合理，需要消费者填写大量表格、提供多个证明材料等，耗时耗力，给消费者带来了不便和困扰。售后服务的渠道不畅通，电子商务企业的售后服务渠道单一，可能只提供在线客服或电话客服，无法满足消费者多样化的沟通需求，导致消费者的投诉无法及时解决[11]。五、完善电子商务用户购买行为的对策（一）优化用户界面和体验优化用户界面设计，需注重简洁明了、符合用户习惯的设计风格，清晰的页面布局和直观的导航结构能帮助用户快速找到所需信息，提高用户的使用效率和满意度。优化页面加载速度，加快网页响应速度，减少用户等待时间，提升用户体验。采用合适的技术手段，优化代码结构、压缩页面资源等方式都能有效提高页面加载速度。提升移动端用户体验也至关重要，移动端用户量不断增长，因此需要优化移动端界面设计，确保页面显示效果和操作体验良好，提升移动用户的满意度和留存率。持续收集用户反馈和行为数据，进行用户体验测试和界面优化，不断改进和完善用户界面和体验，以适应用户需求和市场变化，提升用户满意度和忠诚度，增强电子商务平台的竞争力[12]。（二）提升产品信息准确性确保商品描述与实际情况一致，电子商务平台应对商品的描述进行严格审核，避免夸大宣传或误导消费者的情况发生。要求商家提供真实、准确的商品描述和图片，避免虚假宣传和误导消费者。确保商品参数完整准确，电子商务平台应要求商家提供完整的商品参数信息，包括尺寸、材质、颜色、功能等，避免遗漏或错误的情况发生。对商品参数进行严格审核和核实，确保信息的准确性和可信度。加强对用户评价的监管和管理，电子商务平台应建立健全的用户评价管理机制，防止虚假好评和恶意差评的情况发生，确保用户评价的真实性和客观性。持续加强对商品信息的监控和更新，电子商务平台应建立定期审核机制，及时更新商品信息，确保信息的时效性和准确性。加强对商家的培训和指导，提高其对商品信息准确性的重视和自觉性。提升产品信息准确性需要电子商务平台加强对商品描述、商品参数、用户评价等方面的管理和监控，确保消费者能够获得真实、准确的商品信息，提高用户的信任度和购物体验[13]。（三）改进支付与配送服务针对支付服务，电子商务平台应提高支付安全性，采用安全可靠的支付系统和加密技术，保护用户的支付信息不被盗用或泄露。建立完善的支付风控体系，及时识别和防范各类支付风险，确保用户的资金安全。优化支付流程，简化支付步骤，提高用户的支付便捷性和体验。采用一键支付、指纹识别等便捷支付方式，减少用户的填写和确认步骤，提高支付的效率和顺畅度。针对配送服务，电子商务平台应提升配送服务的稳定性和效率。与可靠的物流合作伙伴合作，优化物流配送网络，提高配送的及时性和准确性。加强对物流配送过程的监控和管理，及时跟踪订单状态，保障商品的准时送达。提供多样化的配送服务选择，满足用户不同的配送需求。例如，提供快递、普通邮寄、门店自提等多种配送方式，让用户根据实际情况选择最适合的配送方式，提高用户的满意度和选择权。加强售后服务的配合和支持。建立健全的售后服务体系，为用户提供方便快捷的退换货服务、补发货服务等，解决用户在配送过程中遇到的问题和困扰，提升用户的购物体验和满意度。改进支付与配送服务需要电子商务平台加强对支付安全性、支付流程、配送稳定性和效率等方面的管理和优化，以提升用户的购物体验和满意度，增强电子商务平台的竞争力。（四）加强售后服务体系建立健全的售后服务团队和机制，电子商务平台应拥有专业的售后服务团队，具备良好的沟通技巧和问题解决能力，能够及时、有效地处理用户的售后问题和投诉。提供多样化的售后服务渠道，除了在线客服和电话客服外，还应提供电子邮件、社交媒体、在线留言等多种联系方式，方便用户随时随地联系售后服务人员，解决问题。建立售后服务智能系统，提供自助查询和在线解决方案，提高售后服务的便捷性和效率。加强对售后服务质量的监控和评估，建立售后服务评价体系，收集用户的评价和反馈，及时发现和解决售后服务存在的问题和不足，持续改进和提升售后服务质量。加强与供应商和物流合作伙伴的沟通和协调，建立快速反应机制，提供快速的售后服务支持。在处理退换货、维修保养、补发货等方面给予供应商充分支持，确保用户在售后服务过程中得到及时和满意的解决方案。建立健全的售后服务管理制度和流程，明确售后服务的责任与义务，规范服务流程和操作规范，确保售后服务的公平、公正和透明。加强售后服务体系需要电子商务平台注重人才培养、服务渠道建设、服务质量监控、合作伙伴管理和制度建设等方面的工作，以提升用户的购物体验和满意度，增强电子商务平台的竞争力。六、结论本研究围绕着基于大数据分析的电子商务用户购买行为展开，首先对大数据分析、电子商务和用户购买行为等相关概念进行了详细的阐述和界定。随后，通过调查问卷，针对性别、年龄、学历、工作年限等用户基本信息进行了调查，以及用户对于购买行为影响因素的认知和态度。在分析调查数据时，深入探讨了产品因素、用户因素和环境因素对用户购买行为的影响，揭示了各种因素对购买决策的重要性和作用机制。进一步，针对电子商务用户购买行为中存在的问题，分别提出了购物体验不佳、产品信息不准确、支付与配送问题、售后服务不完善等四个问题，并就每个问题进行了深入的分析和阐述。最后，针对这些问题提出了一系列解决对策，如优化用户界面和体验、提升产品信息准确性、改进支付与配送服务、加强售后服务体系等。这些对策旨在提高用户的购物体验和满意度，增强电子商务平台的竞争力，推动电子商务行业的健康发展。本研究通过对用户购买行为的研究，为电子商务企业提供了重要的理论支持和实践指导，具有一定的理论和实践意义。

参考文献[1]吕芳.网红经济下电商直播对消费者购买行为的影响分析[J].商场现代化，2024，（03）：5-7.[2]孔婧.电子商务模式下消费者接受行为影响因素研究[J].财富时代，2023，（11）：127-129.[3]刘秉宸.电子商务环境下消费者购买行为分析[J].现代商业，2023，（20）：43-46.[4]尚小税.直播电商环境下消费者购买行为策略研究[J].营销界，2023，（16）：53-55.[5]张菁菁.电子商务平台促销活动对消费者购买行为的影响研究[J].全国流通经济，2023，（15）：16-19.[6]景秀丽，史明曦.基于XGBoost算法的电商用户重复购买行为预测[J].辽宁大学学报（自然科学版），2023，50（02）：134-145.[7]左梦婷.国内社区电商用户购买行为研究进展与发展趋势——基于突发公共卫生事件背景[J].中国商论，2023，（03）：56-60.[8]刘洋，杨欣雨.社交电子商务平台中KOC对消费者购买行为影响力研究[J].新媒体研究，2022，8（24）：66-69.[9]林蕾.电子商务时代网络消费者购买行为的影响因素[J].黑河学院学报，2022，13（11）：47-49.[10]潘秋瑜.电子商务环境下消费者购买行为分析[J].现代工业经济和信息化，2022，12（07）：189-191.[11]陈静静.基于异源集成算法的用户购买行为预测分析[J].电子技术与软件工程，2022，（10）：215-218.[12]朱慧，孟颖，张晶晶.数字电商背景下的消费者购买行为分析[J].产业创新研究，2022，（05）：58-60.[13]李宇，张亮.电子商务时代网络消费者购买行为影响因素分析[J].贵阳学院学报（自然科学版），2021，16（04）：42-45.

致谢在论文写作完