電商平臺個性化推薦對消費者購買行為影響分析

張武康，呂嘉昕，吳 曦

（西安財經大學 經濟學院，陜西 西安710100）

一、研究背景

電子商務平臺是一個為企業或個人提供網上交易洽談的平臺。 隨著互聯網及移動互聯網時代的到來，消費者更傾向于網絡購物，為了能夠更加滿足消費者的購物需求， 個性化推薦系統在各電商平臺上應運而生。但是，從消費者購買的角度評判這種個性化推薦系統的效用，成為電商平臺尤為關注的問題。

已有研究認為，用戶在社交平臺上表現出的興趣與在淘寶上表現出的購物傾向具有較強的相關性①。 有學者從總體架構和邏輯架構兩個方面進行了個性化推薦系統設計，并從用戶行為提取和分析模塊、相關推薦模塊、過濾和排名模塊以及推薦解釋模塊四個方面來實現功能推薦②。 還有學者以淘寶電商平臺為實例，采用情境訪談的方式獲取用戶對“推薦系統的切身感受，提出電子商務平臺推薦系統的優化建議③”。 對于消費者使用感知，有學者認為，消費者感知舒適性、感知有用性、感知安全、商家動機、主觀規范這五個因素與消費者對個性化推薦接受意向均有顯著正相關關系，且影響強度具有一定差異④。 基于相關學者的研究，本文期望通過問卷調研方式來獲得電商平臺個性化推薦對消費者購買行為的影響。 具體而言，首先，了解被調查者的基本情況及其網絡購物情況；其次，基于調查的情況對消費者購買行為的影響進行分析； 最后，針對分析情況提出合理對策和建議。

二、問卷調查情況的具體分析

（一）被調查者的基本情況分析

通過發放在線調查問卷形式獲取研究所需要的信息，共獲得有效樣本119 份。 在119 名被調查者中有29 名男性消費者，約占總人數的24.37%；90名女性消費者，約占總人數的75.63%。 其中有1 名消費者在46 歲以上， 占0.84%； 有23 名消費者在31—45 歲之間，占19.33%；有31 名消費者在21—30 歲之間，占26.05%。 有64 名消費者在0—20 歲之間，占53.78%。 有1 名消費者已離異，占0.84%；有25 名消費者已婚，占21.01%；有93 名消費者未婚，占78.15%，在被調查者中未婚人數占總人數的3/4 以上。 在119 名被調查者中有7 名消費者是上班族， 占5.88%； 有23 名消費者是自由職業者，占19.33%；有89 名消費者是學生，占74.79%。

（二）被調查者的網絡購物情況

在119 名被調查者中有3 名消費者傾向于“線下購物”的購物方式，占2.52%；有49 名消費者傾向于“線上購物”的購物方式，占41.18%；有66 名消費者傾向于“線上購物”和“線下購物”相結合的購物方式，占55.46%。可見，線上購物逐漸成為消費者喜歡的購物方式之一，線上購物與線下購物相結合的購物方式逐漸成為人們購物的首選。

被調查者中平均每周線上購物1—2 次的比重較大， 約占81.51%； 每周線上購物3—4 次的約占10.92%；每周線上購物5—7 次的約占2.52%；從不進行線上購物的消費者約占5.04%。 可以看出被調查者平均每周會進行1—2 次的線上購物。

根據調查發現，“淘寶”這一線上購物電商平臺更受廣大消費者青睞， 大約有95.8%的消費者經常使用“淘寶”進行購物；有52.94%的消費者經常使用“天貓”進行購物；有48.74%的消費者經常使用“京東”進行購物；有22.69%的消費者經常使用“唯品會”進行購物；有3.36%的消費者經常使用“蘑菇街”進行購物。 消費者常用的“其他”電商平臺還有“拼多多”“網易考拉”“小紅書”“貝店”等。 綜合可以看出， 消費者最常使用的線上購物電商平臺主要有“淘寶”“天貓”“京東”等。

（三）被調查者受到個性化推薦的情況

根據調查發現，有93.28%的被調查者遇到過個性化推薦的情況，6.72%的被調查者還沒有遇到過個性化推薦的情況。 由此可以大概推斷出，大部分進行過線上購物的消費者都遇到過個性化推薦的情況。

根據消費者購買電商平臺個性化推薦商品意愿程度調查發現，由圖1 可以看出，被調查者中偶爾購買電商平臺個性化推薦的商品所占比重較大，約占83.19%；大約有5.88%的消費者經常購買電商平臺個性化推薦的商品； 有1.88%的消費者總是購買電商平臺個性化推薦的商品；同時，大約有8.4%的消費者從不購買電商平臺個性化推薦的商品。 因此，可以得出一個初步的推斷，消費者正在逐步接受電商平臺個性化推薦的商品。

圖1 被調查者購買電商平臺個性化推薦商品意愿程度的餅狀圖

根據消費者對于電商平臺利用網上交易信息進行個性化推薦的看法調查發現，在被調查者中有56.3%的消費者并不在意電商平臺利用消費者的網上交易信息進行個性化推薦；有將近40%的消費者比較介意電商平臺利用消費者網上交易信息進行個性化推薦（見圖2）。

根據電商平臺個性化推薦的商品對消費者產生的影響調查發現，在119 名被調查者中有4.2%的消費者認為電商平臺個性化推薦的商品對其進行網絡購物影響非常大；有11.76%的消費者認為電商平臺個性化推薦的商品對其進行網絡購物絲毫沒有影響；有12.61%的消費者認為電商平臺個性化推薦的商品對其進行網絡購物經常會有影響；有71.43%的消費者認為電商平臺個性化推薦的商品對其進行網絡購物偶爾會有影響（見圖3）。

圖2 被調查者對于電商平臺利用網上交易信息進行個性化推薦的看法的餅狀圖

圖3 電商平臺個性化推薦的商品對消費者產生的影響的餅狀圖

根據消費者更愿意接受個性化推薦的商品類別調查發現，大約有81.51%的消費者更愿意接受電商平臺對于“服飾”這一商品類別的個性化推薦；有47.06%的消費者更愿意接受電商平臺對于“生活日常用品”這一商品類別的個性化推薦；有39.5%的消費者更愿意接受電商平臺對于“食品”這一商品類別的個性化推薦；有38.66%的消費者更愿意接受電商平臺對于“化妝品”這一商品類別的個性化推薦；有28.57%的消費者更愿意接受電商平臺對于“學習用品”這一商品類別的個性化推薦；有15.97%的消費者更愿意接受電商平臺對于“電子產品”這一商品類別的個性化推薦。 綜上所述，可以看出消費者經常網絡購物并且更愿意接受個性化推薦的商品一般有以下幾種：“服飾”“生活日常用品”“食品”“化妝品”等商品類別（見圖4）。

根據消費者接受個性化推薦對其購物過程的影響調查發現，在119 名被調查者中有35.29%的消費者認為接受電商平臺的個性化推薦可以幫助買到更合適的商品；有34.45%的消費者認為接受電商平臺的個性化推薦更方便快捷；有25.21%的消費者認為接受電商平臺的個性化推薦可以幫助接觸到新款商品； 有5.04%的消費者一般不購買電商平臺個性化推薦的商品。

圖4 被調查者更愿意接受個性化推薦的商品類別的柱狀圖

圖5 被調查者接受個性化推薦對其購物過程的影響的柱狀圖

三、電商平臺個性化推薦對消費者購買行為的影響分析

（一）積極影響

這些影響主要包括下列幾方面： 一是縮短購物時間，有效滿足消費者的個性化需求。電商平臺的個性化推薦系統通過不斷地推送消費新信息， 可以較準確地向消費者推薦所需要的商品信息， 在一定程度上縮短了購物時間， 增強了消費者對平臺的滿意度。二是幫助消費者買到心儀的商品，提升消費者的購物體驗感。 通過推送，消費者提高了商品成交率，也幫助消費者買到心儀的商品， 實現了電商平臺和消費者二者之間的共贏。 三是幫助消費者足不出戶就可以把握時尚潮流趨勢。 電商平臺的個性化推薦系統根據消費者的興趣愛好、 搜索記錄、 消費信息等，結合當時的時尚潮流，將點擊量、成交量、購買量較多的商品優先向消費者推薦， 從而使消費者通過瀏覽電商平臺推薦的商品足不出戶就可以了解到時尚潮流趨勢。四是有效縮短了消費者的購物周期。通過推送，根據消費者所處城市及其所在地區，為消費者推薦距離更近的商家，從而縮短了購物周期，提升了消費者的滿意程度和購買欲望。

（二）消極影響

消極影響主要包括下列幾方面：一是電商平臺的安全性不高， 消費者個人信息未得到有效保障。根據消費者對于電商平臺利用網上交易信息進行個性化推薦的看法調查發現， 雖然有56.3%的消費者并不在意電商平臺利用消費者的網上交易信息進行個性化推薦，但仍有將近40%的消費者對此反感。 根據調查分析，可以初步判斷出消費者“介意”主要可能是因為出于對個人信息保護的考慮，對電商平臺的安全問題尚存有疑慮。 由此看來，電商平臺的安全性仍有待提高（見圖2）。 二是個性化推薦系統不完善，推薦不精準，數據來源單一。 根據調查分析，有許多消費者認為個性化推薦系統確實為網絡購物提供了便利，但是仍存在一些問題。 例如，個性化推薦系統大部分是根據消費者的購買信息和搜索信息推薦的商品，但推薦的商品并不完全符合消費者預期想要購買的商品， 推薦的商品存在偏差，這仍需要電商平臺不斷改進。 三是個性化推薦廣告植入過多，商品質量并未得到保障。 根據調查分析，大部分消費者對于電商平臺的個性化推薦系統還是比較滿意的，個性化推薦的商品也比較符合消費者預期。 但個性化推薦的商品質量并未得到有效保障，而更多的是廣告植入，經常會推薦一些性價比較低的商品。

四、改進和完善電商平臺個性化推薦系統的對策建議

（一）提高電商平臺的安全性，保障消費者個人信息的安全

目前在互聯網迅速發展的大數據時代背景下，消費者個人信息的安全性受到了威脅，電商平臺憑借消費者之前的搜索、瀏覽以及購買記錄推測其偏好及需求，當其訪問平臺時進行推薦,這在一定程度上泄露了消費者的個人信息。 由此可以看出，個性化推薦系統是一把雙刃劍，個性化推薦為消費者帶來便利的同時也存在一些安全隱患，但如果能夠提高電商平臺的安全性，轉弊為利，保障消費者個人信息的安全，這將會極大地改善消費者對于電商平臺個性化推薦的看法，增強消費者對于電商平臺個性化推薦的信賴。

（二）提高個性化推薦系統的性能，精準推薦

很多電商平臺的個性化推薦系統推薦不精準，數據來源過于單一，并不能滿足消費者的個性化需求。 電商平臺主要是通過消費者之前的搜索、瀏覽以及購買記錄推測其偏好及需求，這種獲取信息來源的渠道過于單一， 推薦的商品往往會有偏差，而且這并不能完全并恰當地反映出消費者的真正需求。 所以電商平臺應該不斷地完善電商平臺的個性化推薦系統，提高個性化推薦系統的性能，可以在消費者同意的情況下，通過獲得消費者更多的信息來精準推薦。

（三）提高電商平臺的準入系統，保證個性化推薦系統推薦的商品質量

根據調查發現，大部分消費者對于電商平臺的個性化推薦系統還是很認同很喜愛的，個性化推薦系統推薦了他們喜歡的商品，在一定程度上便利了消費者的消費，節省了時間，但個性化推薦系統推薦的商品質量問題仍是一個很大的“障礙”。 據消費者反映， 推薦的商品質量并未達到消費者預期，這大大降低了消費者對個性化推薦系統的信賴，久而久之， 消費者可能會逐漸排斥甚至反感網絡購物。因此，需要盡快提高電商平臺的準入系統，保證個性化推薦系統推薦的商品質量， 還消費者一個放心、滿意的消費平臺，這將會是一個雙贏的結果。

隨著經濟的發展和互聯網大數據時代的出現，一種新的消費方式以其方便快捷的優勢贏得了消費者的青睞。 但其為消費者帶來便利的同時，也產生了一系列亟待解決的問題。 例如電商平臺的安全性不高，消費者個人信息未得到有效保障；個性化推薦方式不當， 并未被絕大多數消費者所認可；個性化推薦系統不完善，推薦不精準，數據來源單一；個性化推薦廣告植入過多，商品質量并未得到保障等。 為此，經過研究發現，為有效解決這些問題，可以采取以下措施：提高電商平臺的安全性；完善個性化推薦系統的推薦方式；提高個性化推薦系統的性能；提高電商平臺的準入標準。

注釋：

①董昕,邱悅,王乃加.社交網絡大數據下的電商個性化推薦系統發展動向探析[J].經濟師,2017,(08):27-29.

②喬嵐.基于大數據技術的個性化推薦系統的設計與實現[J].信息與電腦(理論版),2017,(21):70-72.

③黃逸珺,杜夢甜,傅玉婷.基于用戶感知的個性化推薦系統效果研究——以淘寶電商平臺為例[J].北京郵電大學學報(社會科學版),2018,20(05):24-31.

④楊錦霞,鄭瑜,耿瑞娟,方癸椒,張玉琪.消費者對電商平臺個性化推薦接受意向的影響因素研究[J].中國集體經濟,2019,(03):75-78.