1. 引言
据《第53次中国互联网络发展状况统计报告》调查显示[1]：截至2023年12月，我国网民规模达10.92亿人，我国网络购物用户规模达9.15亿人。据《2023年度中国电子商务市场数据报告》调查显示[2]：2023年中国电子商务市场规模达50.57万亿元。市场繁荣与竞争并存，在电子商务迅猛发展的背景下，各大网络营销阵地开始不断涌现，电商市场竞争日趋激烈。电商的营销策略必须以用户的消费偏好为导向，制定个性化电商营销策略，把握消费者偏好的变化趋势，才能应对灵活多变、竞争激烈的互联网市场。
2. 行为经济学的偏好概念
偏好(Preference)是行为经济学的重要概念。行为经济学作为一门新兴发展学科，融入了心理学和行为科学的视角，以分析个体在面对多个选择或结果时表现出的倾向性。偏好概念在行为经济学情景化理解时，分析个体如何对不同的选项进行排序或权衡，以解释真实市场中人们的选择如何受到非理性因素的影响。行为经济学如何突破了古典经济学的局限性？周业安、张海燕的研究指出[3]：“理性假定是新古典范式的最基本的理论假定，现代行为经济学直接调整了这个假定”。古典经济学假设“纯理性经济人”，即人的一切经济决策都是在获得最大利益的基础上，但行为经济学对此假设进行了修正，用有限理性来替代充分理性，用行为人假定来替代经济人，同时更强调人的社会属性与心理因素对行为人的影响。黄祖辉、胡豹也在研究中提出[4]：“行为经济学对非理性行为进行研究，打破了主流经济学的界限与视域”。具体而言，古典范式的“经济人”有一系列的公理设定，但现实而言，行为人的选择并不完全符合公理，可能会违背公理以发生偏差。行为经济学家运用偏好的概念来探寻非理性行为，偏好在其中的表现特性是：由参照点、损失与收益感知、风险态度及社会因素等共同影响的心理状态，并且偏好在选择过程中随环境变化而变化。
宏观而言，行为经济学研究的“偏好”作为影响经济决策的心理因素，通常有具体内容指向，可以通过实证方法对此类因素加以证明。偏好并非固定并一致的，有动态性和情境依赖性，它需要通过大量实证调研数据与模型方法进行挖掘和证实，这决定了偏好的经验性与个体性。Richard Thaler在研究中对行为经济学的现状与发展前景进行了分析[5]，指出行为经济学通过将非理性心理因素纳入经济学分析框架，显著提升了经济学在实证领域的成果，使研究更贴近现实并以证据为导向。Thaler将行为经济学理论分为两类[5]：一类是规范模型，旨在针对特定问题提供最优解；另一类是描述模型，聚焦于实证分析来深入理解个体的信念与偏好并进行预测。其中，描述模型尤其强调“偏好”概念的运用，它主要通过分析影响个体经济决策行为的多种因素，利用心理学视角探讨经济决策的形成机制，并通过实证方法验证心理因素在经济决策中的关键作用。与行为经济学交叉的前沿，数字行为可作为行为经济学的扩展，这一研究扩展与电子商务领域有密切关联。习明明、李婷的研究指出[6]，数字行为经济学研究数字技术如何影响人的偏好、信念、态度和行为，以及数字技术作为增益装置如何弥补人类的决策限制和不足；在电子商务消费领域，数字技术为消费者提供更多的信息、选择和便利，影响消费者的偏好、预算、需求和满意度。
行为经济学通过收集有效数据对行为者进行建模，深入分析经济主体非理性行为所体现的“偏好”与其社会环境之间的关联，这为电商的营销策略提供了重要的理论支持和实践指导。电商营销可以利用成熟的技术，挖掘用户在互联网操作中生成的行为数据。在此基础上，针对每个潜在消费者行为特性进行建模，以识别不同情境下的偏好，并将其转化为偏好导向的用户画像，针对需求实现精准的定向营销。消费者的偏好不仅影响意向，也反映了其认知特征、情感需求和行为模式。随着互联网大数据技术的发展，通过收集用户行为数据进行偏好建模，并应用智能算法进行量化和预测，可以更为深入地分析消费者偏好。
3. 基于消费者行为数据的偏好建模
王永周与邓燕在大数据对消费者决策预测研究中指出[7]，过程模型概念可分为三个要素：大数据、消费者决策以及预测。陈莎、马玉蓉分析了电商用户行为[8]，指出电商用户购物决策有五个过程：需求识别、信息搜索、评估选择、购买决策及购后行为。在消费者端，网络购物流程通常分为五个阶段：识别现实需求，收集商品信息，商品对比评估，支付并购买商品，购物点评或退货退款。网络消费者的购物偏好与行为数据贯穿在这五个阶段之中，电商营销可以根据用户在这个五个阶段留下的信息，对用户进行建模，作为消费者偏好分析的基础数据。刘海、卢慧等在其研究中强调，以“用户画像”数据库挖掘为基础的精准营销细分模型，能够重构消费者的购物需求、精准定位消费者群体[9]。在数据挖掘的技术应用层面，高广尚从设计与思维和数据类型两个角度分别探讨用户画像构建过程的机制[10]，其总结基于兴趣或偏好来构建用户画像的诸多技术方法，如搜集用户浏览行为、结果评分等信息来概括偏好，还有根据实时搜索行为进行偏好的动态调整。消费者除了在平台注册的基本信息(性别、年龄及地域等)，还有在商品浏览痕迹、商品标签搜索、历史购买记录、售后评价与服务等历史行为。这些数据均可作为用户偏好建模的数据来源，是电商营销挖掘用户偏好的有效信息渠道，而搭建有效的偏好模型是实现精准营销的第一步。
在对消费者的用户画像进行构建后，电商营销如何去判定对消费者偏好模型刻画的精确程度？一是购买意愿与支付行为，二是购物评价与售后服务。购买意愿理解为用户收藏数据(加入购物车)，支付行为是从电商下单购买产品，这也是电商营销的根本目的，即刺激消费者购买的意愿并下单支付。当消费者从线上平台购买产品，结果发现产品并不符合自身预期，消费者有两种选择方向，要么对产品体验给予负面评价，要么走售后服务程序退货退款。如果线上销售根据消费者偏好进行商品推荐，但消费者未反映出购物意愿，那么营销对用户偏好定位就不准确，需要对偏好模型进行修正。如果消费者购买商品，购买后却对产品体验持负面意见(差评)，并不意味着营销对消费者偏好定位产生偏差，而是商品在同一类别产品上的质量并非过关，存在虚假营销的概率。比如，奚凯悦、鲍磊等人研究了直播带货的高退货率成因[11]，指出直播电商退货率要远高于传统电商的退货率，成因有消费者的冲动心理、虚假营销等，而直播产品与实物不符就是直播带货虚假营销的一类。
在众多网络购物平台，倘若消费者需要购买一件产品，如何进行对比评估？最简单的方式就是观看在线购物评论，看其它人购后的产品体验。如果电商营销仅是挖掘用户购买偏好，搭建用户图像，还并不能对商品进行精确推送，仅持有用户偏好还不够，还需要分析商品具体在哪些方面契合了用户的偏好。偏好导向不仅是对用户“贴标签”，也是根据用户的行为及其评价对商品“贴标签”。因为线上商品销量取决于用户的支付意愿与产品使用体验，商品的“标签”也可由用户偏好来进行定义与分类。蒲中敏、张晨曦等人，围绕在线购物评论进行了消费者偏好识别、分析、应用三个主题的全面研究[12]，研究强调在线评论是挖掘消费者产品偏好的有效途径，偏好信息也可以给产品改进、营销策略提供重要支撑。
4. 用户偏好导向的电商营销策略应用潜力
电子商务是以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动。电子商务营销是利用互联网和数字技术来推广和销售产品或服务的策略和活动。本研究举例的电商营销应用渠道分为两类：企业官方销售网站的搜索引擎优化，自媒体和社交媒体的内容营销。第一类，搜索引擎营销(Search Engine Optimization, SEO)，指企业网站通过改变自身在搜索结果页面出现的位置，来利用搜索引擎推广产品和服务的营销活动[13]。搜索引擎优化可细分为网站内容、关键词搜索、外部与内部链接等优化方式，其目的在于吸引更多的有针对性的访问者，即对产品或服务感兴趣的用户，提高潜在消费者的转化率，为公司品牌带来更多的商业价值或信息传播效益。第二类自媒体、社交媒体等以内容为核心的营销方式。内容营销是一种通过创造和分发有价值的内容来吸引和捕捉特定受众的营销策略[14]，有价值的内容主要通过数字通信渠道传播，自媒体和社交媒体等渠道是内容营销的重要传播路径。周懿瑾与陈嘉卉在研究中，将内容营销的维度分为，涉及对话、讲故事以及互动参与三方面内容[15]。对话是以内容创作者为核心的大众互动交流，在互联网传播平台建立起一种双向沟通的关系。讲故事是产品叙事框架，内容创作者需要通过故事来传达产品的创作理念、使用场景和品牌价值，言之有物。顾客的互动参与则涉及消费者社群的搭建。
电商营销战略如何以用户偏好为导向，在两类渠道的具体表现是什么？企业官方销售网站的搜索引擎优化，除了识别用户常用的搜索词，网页设计风格对产品与用户习惯的契合度，结合商品市场特性来优化搜索分类外，还需要以用户的偏好模型为导向，尤其是购物评论收集的有效信息对长尾关键词进行优化，找出与营销产品或服务相关的高流量关键词，定期检查和更新现有内容，以适应用户对产品偏好的动态变化。孙艳君，武文双等学者在研究中强调[16]，网络用户的点击行为，即浏览网页时对链接和按钮的点击，反映了用户的兴趣、需求和决策过程，是数字营销研究的重点，对企业的搜索引擎营销策略具有重要指导意义。内容营销的核心是创造有价值的内容，而这个内容的核心主题的确立，必须要以消费者群体的偏好为导向，正如程明、龚兵等人指出[17]，内容营销专注于满足消费者的多元需求，通过提供有价值的内容获得消费者的认同。内容创造者的角色设定、故事主题以及社群定位，要符合消费者对产品的偏好需求。比如A公司想要以用户偏好为导向制定内容营销战略，主营产品是相机。在消费者群体内获得偏好需求，在有效数据收集的偏好模型上，定位用户的多样性偏好，比如A公司某一型号的相机，主要客户群体是年轻女性群体对记录个人生活的需求，内容主题分享可以集中这类客户“记录生活”的偏好。
5. 总结与未来展望
市场需求是实时变动的，随着市场环境和消费者群体偏好的不断变化，固定且单一的营销战略已无法有效契合这些时刻变动的市场需求。正如行为经济学对古典经济学思维的颠覆，强调人类决策过程中的非理性因素，电商营销策略也应以用户偏好为导向，灵活调整以适应消费者的动态偏好。比如传统营销会预设消费者更追求低价，通过价格竞争来吸引用户，但这样的方式反而可能扰乱市场秩序，导致产品价值的削弱，以偏好为导向的电商营销策略更注重营销符合消费者期望的产品与服务。在进行用户群体建模时，如何妥善处理用户的隐私与信息安全成为一个重要议题。电商营销在收集和分析用户数据时，需确保透明度，尊重用户的隐私权，建立健全的数据保护机制，以赢得用户的信任，进而实现有效的个性化营销。这不仅能提升消费者满意度，还能在激烈的市场竞争中保持竞争优势。
基金项目
贵州大学引进人才科研项目“根岑自然演绎思想研究”(贵大人基合字(2021)29号)。