随着电子商务的蓬勃发展,网络消费者表现出了愈来愈多的与以往不同的行为特征。如:随着“双11”活动越来越被消费者期待和认同,在活动开展的过程中,存在大量网络消费者熬夜刷单、冲动消费(“剁手族”)、节后大量退货等行为。这些行为在一定程度上反映了网络消费者行为决策过程中的“有限理性”甚至是“非理性”的特点。因此,针对当前网络消费者的行为特征,本研究的目的在于:能够合理地对网络购物消费者“有限理性”或“非理性”行为决策过程进行正确的建模,从而为企业开展运营管理及服务营销管理提供切实可行的建议。本研究主要内容包括:(1)网络购物情境下的消费者行为决策研究及建模。运用服务蓝图法确定服务流程各阶段,将B2C电子商务服务流程分为决策、通达、交易、支付、物流和售后6个子流程阶段;针对各个流程中的顾客行为决策建立价值函数、权重函数及前景函数;通过引入直觉模糊数以完善数学模型;最后,通过定义多属性决策问题,确定了京东、1号店和当当为备选方案集及相对应的决策指标属性的结构。(2)基于网络口碑的决策模型定量化。在已建立的行为决策模型的基础上,通过挖掘网络口碑定量表示决策模型。首先,使用java编程语言,按照服务流程进行网络口碑的分类,实现了基于SVM算法的网络口碑服务流程分类模型;分类完成后,调用weka数据分析工具,对类内的网络口碑进行聚类分析。主要运用EM算法,确定了类内聚类的簇数(即指标数),并辅助QFD调研方法确定各个类中子决策指标权重。经过聚类后,各个子流程共得到13个决策指标;进一步使用ROST情感分析工具对网络口碑进行情感评分,依据打分结果,按照情感正负极性分为两类评价结果,并按照情感倾向程度的不同转化为直觉三角模糊数,从而实现模型的定量化。(3)基于前景理论的B2C消费者行为决策模型算例分析。对决策模型进行计算,主要应用了直觉三角模糊数的相关运算性质,求出各个属性下的前景值并得出综合前景值。通过与期望效用理论构建的决策行为模型进行比较,发现本文构建的基于前景理论的行为决策模型能更贴近实际情况。此外,通过对结果进行排序分析,讨论各个备选方案的优劣程度,得到各个备选方案的管理启示。研究结果表明:(1)总体上,京东商城综合前景得分最高,1号店次之,当当网最低。但分析累积综合得分发现,1号店在前期服务水平落后于当当网的情况下,通过后阶段高水平的服务提供,在总得分上超过了当当网,这对企业如何实现服务补救具有参考价值;(2网络口碑的聚类分析得到了13个评价指标,在这些指标中,京东商城在其中7个指标上前景值最优,1号店有4个前景值最优。京东商城虽然得分最高,但其售后服务阶段的得分却低于其余两者,导致总得分差距亦被缩小。而1号店最初得分较低,但通过出色的服务补救,最终得分排名第二。这充分说明,良好的服务补救策略对提升企业服务质量具有重要的作用。