数据驱动下网络消费者购买行为分析研究

付 森，吴慧佳，李子木

（1.宁夏大学 经济管理学院 银川 750021；2.宁夏天地奔牛银起设备有限公司 银川 750021）

0 引 言

随着互联网的持续发展，电商平台以其无时空限制，随时随地可下单，具有相对稳定安全的支付环境，涵盖多样性、个性化的产品与服务，具备完善的物流运输体系等优势，吸引越来越多的消费者加入到线上消费的队伍中，网络消费者的群体不断扩大。得益于数据驱动技术的逐步发展，电商平台和网络消费者之间的隐式反馈数据不断丰富，海量的用户行为数据被电商平台记录并留存下来，聚焦网络消费者在电商平台上浏览、加入购物车、收藏以及最终购买商品时留下的用户行为路径，成为当前较为前沿的研究领域。

1 淘宝网消费者购买行为分析

1.1 数据来源

本次研究选择阿里天池竞赛官网公布的2017 年11 月14 日到12 月4 日淘宝网消费者隐式反馈数据，其中包含用户账号（USER-ID），商品代称（ITEM-ID），商品类目CATEGORY-ID，用户行为BEHAVIROR 有点击（PV）、购买（BUY）、加载购物车（CART）、收藏至个人页面（FAV）4 个行为，时间戳（timestamps）主要指的是用户行为发生的时间和日期。

1.2 数据处理

因本文的分析主要集中于用户购买行为的分析研究，采用对比数据中购买行为所占比重的方式，发现当数据集为100150807 用户的购买行为是2%，接着缩小数据集为20032268 时用户的购买行为是2%，最后选定在设备稳定执行的情况下将数据集设置为200000用户的购买行为是2%，并对相关变量进行处理。

1.3 数据分析

1.3.1 基于用户维度分析

本文采集阿里天池竞赛官网公布的20 万条淘宝网消费者行为数据，统计发现自2017 年11 月25 日至12 月3 日，18 870 名用户累计浏览商品行为达到179 095 次，累计将产品加入购物车行为达到5 732次，累计将产品添加至收藏栏行为达到57 384 次，发生累计购买行为达到4 036 次。

在用户行为购买转化率的漏斗图中，可以看到9天时间内平均每人页面访问量约为9 次，但是复购率仅有14%，失跳率达到45%，消费者将产品加入购物车的购买转化率可以达到9%，但是整体的用户购买转化率只有11%，存在用户流失现象。

图1 淘宝网用户行为的购买转化率

1.3.2 基于时间维度的分析

通过日期·行为类型交叉分析了解到隐式反馈数据集中购买行为发生在12 月2 日和12 月3 号的次数远高于其他日期，据了解这两日为双十二节日的预售阶段，所以网络购物节的影响促使消费者的购买意愿变得强烈。

通过时间、网络消费者行为路径交叉分析可以得出如下3 个结论。

结论一：隐式反馈数据集中的用户在下午的活跃程度高于上午的活跃程度，晚上的活跃程度远高于白天的活跃程度，即使在深夜里，依旧有少量用户活跃在淘宝平台中。

结论二：隐式反馈数据集中的用户在下午将产品加入购物车和收藏的量略高于上午的加入量，晚上的加入量远高于白天的加入量，即使在深夜里，依旧有少量用户在淘宝平台中挑选心仪的产品。

结论三：隐式反馈数据集中，用户的购买行为有大小两个高峰期，第一个高峰期发生在11 点，产生了290 次购买行为，第二个大的高峰期在22 点，产生了277 次购买行为。

即使互联网的发展使得网络消费者实现了无时间限制的消费模式，但是作为电子商务网站的商家，要充分掌握消费者的购买行为规律，从而指导自己网站的促销等营销活动。

1.3.3 基于产品维度的网络购物行为分析

电子商务平台吸引消费者进行线上购物的最大特征就在于产品的多样性，产品封面设计中表现出产品美观度高和价格合理都会吸引消费者点击，进而产生购买欲望。但也存在封面图片与实际产品差异较大，导致虽然广告做得足够吸引消费者眼球，但消费者并不买单；与之相反，有些产品的质量、品质好，口碑好，虽然点击量不高但购买的消费者多。因此，基于商品维度的分析，对比分析产品的浏览量与购买下单量。

从商品购买量前10 名的排行榜可以发现，消费者购买的3 899 件商品中，最高的单品购买量为4 次；统计所有下单的消费者，发现只有116 件商品存在被复购的情况，反映出在分析的9 天数据集中，商品的复购率较低。

从商品的浏览量前10 名的排行榜中发现，同一产品最高的浏览量可达到67 次，说明此类产品在封面设计与广告营销方面做得比较好。

2 数据驱动下网络消费者购买行为影响因素分析

2.1 网络购物情景影响购买行为

通过用户维度分析，发现9 天时间内平均每人页面访问量约为9 次，但是复购率仅有14%，失跳率达到45%，说明影响因素可能是基于不同的购物情景，网络消费者收入的多少、产品促销、买赠、从众心理、攀比心理、闲暇时间的长短、心情的好坏都会影响人的购买行为。

2.2 网络购物氛围影响购买行为

通过时间维度分析，发现用户在12 月2 日和12月 3 日的活跃度和购买行为都比较高，当时正是双12购物狂欢节的预售阶段，所以可能是节假日的活动促销、活动折扣、网购直播对网络消费者冲动性购买行为产生影响。

2.3 网络购物产品影响购买行为

通过商品维度分析，发现浏览量高的商品，购买量并不高；购买量高的商品，浏览量较低。因此假设影响网络消费者购买行为的可能是电商平台的产品具有多样性、大数据的相关产品推送，以及产品更新的频率高导致消费者购买的选择较多。

基于以上分析，对数据驱动下网络消费者的购买行为展开调查，在本次调查中，消费者认为在情景因素中影响最大的是收入的多少，其权重占到27.83%，其次是产品促销、买赠的因素其权重占到23.48%，接下来是情绪、消费心理、空闲时间等因素。在产品因素类中，影响最大的是产品的质量，权重为29.01%，其次是产品销量因素，权重为24.62%。在网络氛围因素类中，影响最大的是新产品发售时，创新性的广告，权重为32.46%，其次是网络购物节的因素，权重为27.64%。

3 数据驱动下网络消费者购买行为影响因素

3.1 网络购物产品因素

在网络购物产品因素中，本文总结出影响网络消费者购买行为的主要有大数据推荐的产品、产品的质量、产品的销量，具有售后保障的产品、发货速度，是否包邮等，通过调查分析发现，对网络消费者购买行为影响最大的是产品的质量，其次是产品的销量因素。

3.1.1 产品质量

随着电子商务平台的发展完善，网购产品越来越呈现多样化、品牌化、个性化的特征，对网络消费者购买决策行为的影响越来越大。但是在走向多元化的同时，网络消费者也能深切地感知到产品质量存在的一些问题：商家展示图与消费者收到产品质量差异化大，为了迎合消费者追求个性化、品牌化的消费心理，假冒伪劣产品的制造商以及店铺层出不穷，甚至出现以假乱真的现象，严重扰乱了网购秩序。对于初次购买产品的消费者来说，因辨别不清楚产品质量的好坏，很容易在初次购买体验时就产生不好的影响，甚至影响消费者对类似产品的购买。

3.1.2 产品销量

对销量高的产品，消费者更习惯于将其加入购物车而不是一览而过。随着电子商务平台的完善与发展，销量成为除其他用户反馈以外，消费者更直观地判别产品好坏的一种途径，电子商务平台为了吸引消费者的注意，销量100000+，TOP10、本店热销第一名、人气爆棚等标签在产品的简介中的使用越来越广泛，产品销量因素也顺其自然地成为第二大影响因素，将在未来的时间里产生更大的价值。

3.2 网络购物氛围对网络消费者购买行为影响因素

在网络购物氛围因素中，影响网络消费者购买行为的主要有网络购物节、网络博主、明星直播带货、网络店铺的直播，新产品发售时的创新性广告等，通过调查分析发现，对网络消费者购买行为影响最大的是新产品发售时的创新性广告，其次是网络购物节的因素。

3.2.1 新产品发售时的创新性广告

在国外共情性强、正能量的广告受到国内网络消费者的认可后，国内商家紧跟网络消费者的共情倾向，改变以往营销广告中直接反复强调的呈现方式，打造温情、正能量、凸显价值观、创新性强的广告呈现方式，这种方式也使得广告营销营造良好的氛围感，在网络消费者购买行为中的影响力逐渐加强，激发网络消费者购买欲望 。

3.2.2 网络购物节的因素

在时间维度分析时发现双12 预售期间，网络消费者的浏览量、加入购物车的量、购买量都会呈上升趋势，网络消费者的活跃度比平时多一倍。实际上每年双11、双12 等网络购物节都会掀起网络消费者的购物热潮。在线上平台营造网络购物节氛围，打开购物平台界面，消费者就能感受到满满的节日氛围，商家在此期间，推出满额减、发布折扣、定时红包雨等新玩法，满足网络消费者的购物需求，给网络消费者带来良好的购物氛围和多样化的购物体验。

3.3 网络购物情景对网络消费者购买行为影响因素

在网络购物情景因素中，本文总结出影响网络消费者购买行为的主要有消费者收入的多少、产品促销、买赠、从众心理、攀比心理、闲暇时间的长短、心情的好坏等因素。通过调查分析发现，对网络消费者购买行为影响最大的是收入的多少，其次是产品促销、买赠的因素。

3.3.1 收入的多少

个人可支配收入的多少决定购买能力，尽管出现花呗等超前支付的购物方式，但是大多数消费者选择理智消费，在收入相对可观的情况下再满足自己的购物欲望。

3.3.2 产品促销、买赠

随着大数据技术的发展，电子商务平台的运营技术不断提升，产品促销的方式也不再拘泥于以前单纯地将产品的价格降低以增加销量。为了激发广大消费者的兴趣，线上购物商家开展预售付款可以获得优惠、限时购买最低折扣秒杀、满额有折扣优惠券等促销活动，对消费者的购买行为产生更大的吸引力。

4 结 语

通过收集海量的隐式反馈数据，从用户维度、时间维度、产品维度分析网络消费者购买行为以及购买行为的影响因素具有一定的前瞻性和实用价值；将传统的影响网络消费者购买行为的内部因素、外部因素衍生为网购情景、网购产品、网购氛围三大因素，在网络消费者购买行为影响因素的研究中具有创新性。