41、新冠疫情下电商平台顾客对国产商品忠诚度研究

新冠疫情下电商平台顾客对国产商品忠诚度研究

1. 研究背景

在当今市场中,企业面临着维持顾客忠诚度的挑战。顾客忠诚度被定义为未来持续回购偏好产品或服务的坚定承诺,即便有外部因素可能导致转换行为。电子商务的发展与信息技术和互联网同步,2020 年新冠疫情的爆发既为电商带来挑战,也创造了机遇。疫情限制了跨境交易,使得购买国产商品成为更好的选择。同时,技术发展让概念间关系的识别和评估更准确,机器学习作为人工智能领域,可让系统从数据中自动“学习”解决特定问题。本研究旨在探讨信任、顾客民族中心主义、服务质量和感知风险对新冠疫情下电商平台顾客对国产商品忠诚度的影响。

2. 文献综述
  • 忠诚度的定义 :忠诚度通常是消费者随时间对品牌的积极态度和行为反应,对消费者和供应商都有益,因为忠诚顾客无需费力寻找新服务提供商。它是顾客对网站的积极且坚定的态度,会带来重复购买行为且不转向其他网站,对公司成功至关重要。
  • 影响忠诚度的因素
    • 信任 :信任影响顾客在线购买意愿,不信任电子供应商时,顾客会远离。相反,感知到的信任对顾客忠诚度有直接积极影响,是在线环境中忠诚度的主要贡献因素。因此提出假设 H1:顾客信任对电商平台国产商品的顾客忠诚度有积极影响。
    • 服务质量 :在线环境中,服务质量指网站促进高效购物、购买和交付产品或服务的程度。先前研究证实了感知质量与顾客忠诚度的关系。由此提出假设 H2:服务质量对电商平台国产商品的顾客忠诚度有积极影响。
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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