T在線旅游公司的線路推薦能力研究.pdf

1、伴隨互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的深入發(fā)展以及移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的蓬勃興起，互聯(lián)網(wǎng)信息呈現(xiàn)成倍的爆炸式增長，消費者從互聯(lián)網(wǎng)提供的琳瑯滿目的海量產(chǎn)品和服務(wù)中選取心滿意足的商品的難度大大增加，消費者經(jīng)常發(fā)現(xiàn)自己理性決策越來越力不從心，深陷于海量的信息搜索和產(chǎn)品選擇當中。推薦系統(tǒng)正是在此背景下越來越受到互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)重視，被認為是一個解決互聯(lián)網(wǎng)信息超載，減少信息不對稱，給多方帶來便利和價值的有效系統(tǒng)。
　　T公司泡芙旅行APP目前采用的是基于知識推薦的方式。那么

2、推薦系統(tǒng)是否能夠準確進行用戶需求預(yù)測，是否能產(chǎn)生有效的產(chǎn)品推薦，從而影響和引導(dǎo)用戶決策，提升推薦系統(tǒng)的用戶滿意度？所推薦的線路產(chǎn)品是否能夠真正促進用戶查看了解產(chǎn)品，進而分享產(chǎn)品信息和進行預(yù)訂？本論文通過對T公司泡芙旅行APP旅行線路的推薦能力進行研究，評估分析旅行線路哪些要素吸引用戶查看線路產(chǎn)品詳情、進行轉(zhuǎn)發(fā)分享和預(yù)訂，確定與線路推薦能力相關(guān)的因變量和自變量。采用計量經(jīng)濟模型之一的零膨脹泊松計數(shù)回歸模型進行分析，研究了推薦線路的價格、線

3、路出行時間間隔、航班線路類型等自變量與用戶查看推薦線路產(chǎn)品詳情次數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)分享次數(shù)和預(yù)訂次數(shù)的相關(guān)關(guān)系，通過模型分析的結(jié)論是：
　　推薦線路的價格與APP用戶查看產(chǎn)品詳情次數(shù)、分享轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)和預(yù)訂次數(shù)有顯著的負相關(guān)性。如果推薦線路的產(chǎn)品價格低于消費者的預(yù)期，消費者轉(zhuǎn)發(fā)分享信息的意愿會顯著提高。在消費者從APP推薦線路的瀏覽查看，評估到最終發(fā)生購買行為的整個過程中，價格因素對消費者的影響程度是越來越顯著的。出行時間間隔與APP用戶查看產(chǎn)

4、品詳情次數(shù)和預(yù)訂次數(shù)有顯著的負相關(guān)性，與APP用戶分享轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)無顯著關(guān)系。當旅行APP用戶進入購買決策階段時，傾向于關(guān)注近期可以出發(fā)的推薦線路產(chǎn)品，對遠期出行線路產(chǎn)品的購買決策意愿比較低。航班線路類型的多樣性只對APP用戶查看產(chǎn)品詳情次數(shù)有顯著的正相關(guān)性，與分享轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)和預(yù)訂次數(shù)無顯著關(guān)系。推薦線路的綜合分數(shù)對APP用戶預(yù)訂次數(shù)有顯著的正相關(guān)關(guān)系。APP用戶查看產(chǎn)品詳情次數(shù)對APP用戶分享轉(zhuǎn)發(fā)產(chǎn)品次數(shù)和預(yù)訂次數(shù)有顯著的正相關(guān)關(guān)系。