【摘 要】
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在线商品评论是用户生成内容的主要信息源,探索在线评论提供的推荐信息和商品类型信息对潜在消费者的采纳决策和商家营销策略的共同影响,如何运用海量的在线评论提升创新扩散的有效性,成为学者们关注的焦点问题.本文基于SEC商品类型框架,选取文化创新产品中搜索型、体验型、信任型商品的在线评论开展实证分析,运用内容分析法和Tobit回归模型挖掘中国电子商务情境下创新产品评论的重要属性,探讨商品类型在商品评论推荐
【机 构】
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江西财经大学信息管理学院,南昌 330032
【出 处】
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信息系统协会中国分会第七届学术年会
论文部分内容阅读
在线商品评论是用户生成内容的主要信息源,探索在线评论提供的推荐信息和商品类型信息对潜在消费者的采纳决策和商家营销策略的共同影响,如何运用海量的在线评论提升创新扩散的有效性,成为学者们关注的焦点问题.本文基于SEC商品类型框架,选取文化创新产品中搜索型、体验型、信任型商品的在线评论开展实证分析,运用内容分析法和Tobit回归模型挖掘中国电子商务情境下创新产品评论的重要属性,探讨商品类型在商品评论推荐度对创新扩散有效性的影响模型中产生的调节作用.本文结论可以更好地剖析消费者的微观采纳决策行为,为商家提供创新扩散的推荐管理策略.
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