基于logistic回归模型的消费者购买意向研究

电商网站的兴起与用户在线购物习惯的形成,带来海量的消费者选择行为数据。通过分析消费者选择行为的点击流数据,能更实时、准确地预测用户的兴趣偏好和购买意愿,本文建立logistic消费者选择意愿的预测模型,通过回归分析发现:(1)加入购物车行为对消费者的选择意愿影响最大;(2)消费者的等级与其购买意愿的大小成正比;(3)消费者对商品的关注行为对其选择意愿存在一定的影响。剖析相关的替代品如何影响用户的选择意愿,是智能商务消费者行为领域研究的热点,因此,对高购买意愿的消费者利用因子分析提取消费者在替代品选择过程中的属性偏好,同时,将属性偏好与具体产品进行匹配,根据匹配进行个性化推荐,以提高在线交易平台的购买转化率。