基于机器学习的消费者品牌决策偏好动态识别与效果验证研究.pdf

基于机器学习的消费者品牌决策偏好动态识别与效果验证研究 本研究通过对社交网络（微博）中品牌口碑信息进行文本语义分析和情感倾向分析，实现了品牌维度量化。然后，基于机器学习算法开发出针对个体消费者品牌决策偏好的即时识别模型，对品牌选择行为进行预测。对比基于消费者品牌决策偏好的产品推荐结果与基于消费奢产品外部特征决策偏好的产品推荐结果，验证模型有效性。 研究结果发现，对社交网络中的品牌口碑应用文本语义分析和情感倾向分析是实现品牌在不同维度量化的有效工具；运用机器学习算法模型可以在一定程度上识别出消费者的品牌决策偏好，且机器学习算法模型的性能相较于传统识别方法更为有效；基于消费者品牌决策偏好的产品推荐结果可以有效避免同质化产品的低价竞争，提高零售商利润。 本研究试图从理论上进一步丰富消费者品牌决策行为的研究方法，拓展精准营销理论的研究视角。通过自适应的机器学习算法，即时分析每个消费者的个性化品牌偏好，精准识别消费者的情感需求，并依据所开发的模型动态预测其品牌选择行为，为消费者行为研究方法的拓展和精准营销的深化提供新的思路。 此外，本研究也希望在实践层面助力电商平台等网络零售商提高运营效益，为高附加值的小众品牌营造更加公平的竞争环境，提升在线消费者的消费体验。 在学术界，消费者品牌选择行为机理的研究可以追溯到20世纪40年代。早期学者提出通过消费者调查方式统计和分析消费者品牌偏好和购买倾向，这类初期的统计研究结果都较为一致地显示消费者品牌偏好具有明显的异质性。 在20世纪60到80年代，一些较为复杂的统计分析方法开始被运用到消费者品牌选择行为的研究中，并建立起一些模拟消费者思维的决策模型。如Pcssemier提出了一种名为"Dollar-metric"的方法，通过询问消费者对某一品牌产品所能承受的最高价格来获得消费者的品牌决策偏好。Sheth提出基于消费者品牌态度的线性加权补偿模型来预测消费者的品牌选择行为，并称之为“多特征态度模型” 。Bass等进一步完善该类模型，通过对消费者品牌选择行为的研究，建立起更加完善的消费者品牌决策模型。 机器学习算法在消费者品牌决策行为研究中的应用可以追溯到20世纪90年代。如Rossi等提出了一种机器学习算法模型，可以对消费者品牌选择行为进行预测。Hruschka等进一步完善该类模型，提出了一种基于机器学习算法的消费者品牌决策模型，可以对消费者的品牌选择行为进行实时预测。 本研究的贡献在于，通过对社交网络中的品牌口碑信息进行文本语义分析和情感倾向分析，实现了品牌维度量化，并基于机器学习算法开发出针对个体消费者品牌决策偏好的即时识别模型，对品牌选择行为进行预测。同时，本研究也证明了基于消费者品牌决策偏好的产品推荐结果可以有效避免同质化产品的低价竞争，提高零售商利润。 本研究的结果可以为电商平台等网络零售商提供新的思路和方法，帮助他们更好地理解消费者的品牌决策行为，提高运营效益，并为高附加值的小众品牌营造更加公平的竞争环境，提升在线消费者的消费体验。