B2C电子商务中的消费者决策支持系统

B2C电子商务环境下的决策支持系统主要包括专家系统,推荐系统和智能代理系统或者其组合等。其目标是帮助消费者发现和澄清需求,在网络海量的信息环境下发现和比较信息,筛选符合客户需要的产品,或者提供建议。该文回顾了近年来网上决策支持系统的研究进展,并对其在B2C电子商务中的应用前景和研究发展趋势进行了预测与展望     

视觉注意选择性的空间位置效应的研究

采用注意线索技术探讨颜色、角度和空间位置对视觉选择性注意的影响。研究结果表明 :( 1 )目标与干扰刺激颜色相同时 ,表现出明显的注意空间位置效应 ;( 2 )目标与干扰刺激颜色不同时 ,空间位置效应明显弱化 ;( 3 )整体而言 ,注意加工速度从左到右均表现出明显的“V”字形效应。     

点击流：一种研究网上消费者的新范式

点击流,顾名思义,就是访问者在网上的持续的访问轨迹。点击流研究带动了一种新的研究潮流,不仅在多个学术领域,而且在多个实践领域都是大家关注的热点。点击流数据揭示了网上消费者在网上的冲浪行为,现有的点击流研究大多致力于建立消费者网上购物行为的模型,从而更深刻地理解网上消费者的行为,同时,点击流数据分析也有利于进行数据挖掘,改善网页设计和提供决策支持。该文将已有的文献分成三种：网站内点击流研究,网站间点击流研究,以及点击流数据的应用研究,并对点击流研究作为一种新的研究范式的局限性和研究发展趋势作了预测与展望     

消费者网上购物决策模型分析

首先回顾了消费者传统购物决策模型,消费者网上购物行为及其决策类型,探讨了传统购物决策模型与网上购物决策模型的区别和联系,并在目前存在的三种传统购物决策模型和四种网上购物决策模型的基础上,根据我国电子商务发展情况,提出综合的购物决策模型,对网上购物决策过程今后的研究方向作出了预测与建议