摘要: 本文聚焦于当前电子商务领域中“技术越精准、用户越回避”的核心矛盾，旨在揭示技术效率追求与用户心理边界之间的内在张力。为探究其根源，本研究以信息回避理论为基础，构建了覆盖购买前、购买后及跨平台场景的“精准营销三阶段链路”分析框架，剖析了由信息过载、认知失调与隐私担忧等引发的回避机制。据此，本研究提出了“战略理念–策略体验–技术伦理”的三维系统性解决方案。该框架旨在摒弃单一的技术精准思维，通过重塑用户信任与控制权，实现商业效率与用户信任的和谐共生，为数字营销的可持续发展提供参考。
Abstract: This study focuses on the core contradiction in contemporary e-commerce—“the more precise the marketing, the more users avoid it”—aiming to reveal the inherent tension between the pursuit of technical efficiency and users’ psychological boundaries. To investigate its roots, this research, grounded in Information Avoidance Theory, constructs a “three-stage link” analytical framework covering pre-purchase, post-purchase, and cross-platform scenarios, and analyzes the avoidance mechanisms triggered by information overload, cognitive dissonance, and privacy concerns. Based on this analysis, the study proposes a “Strategic Philosophy-Tactical Experience-Technical Ethics” three-dimensional systematic solution framework. This framework aims to abandon the singular focus on technical precision, and instead rebuild user trust and control, thereby achieving a harmonious co-existence of commercial efficiency and user trust, providing a reference for the sustainable development of digital marketing.
1. 引言
在数字经济浪潮下，数据驱动的精准营销已成为电子商务平台提升用户体验、驱动商业增长的核心引擎。借助大数据、人工智能等先进技术，平台能够以前所未有的深度洞察用户偏好，实现从“人找货”到“货找人”的范式革命。通过向用户推送高度个性化的商品信息，精准营销不仅优化了消费者的购物效率，更在全球万亿级的电商市场中扮演着不可或缺的角色。然而，用户层面对于精准营销的负面反馈与抵触情绪正日益凸显。充斥屏幕的“猜你喜欢”、如影随形的跨平台广告，正在从“贴心推荐”变为“营销骚扰”。针对这一现象，已有研究通过对全国消费者的问卷调查分析发现，精准营销在提升便利感的同时，也会显著激发用户的隐私敏感度，而这种敏感度又会反过来显著降低用户满意度。技术层面的精准并不会必然带来情感层面的满意[1]。正因为隐私焦虑与不适感的累积，营销的实际转化效果在实践中反而可能出现下降的趋势。这就引出了亟待解答的核心矛盾：为何在技术上愈发精准的营销，却在实践中频繁遭遇用户的“精准回避”？其背后深层的失效机制究竟是什么？要回答这些问题，不能仅停留在技术优化的层面，而需深入探究用户作为信息主体的内在心理动因，因此，本文尝试从信息回避理论切入，以揭示上述矛盾的内在机理。并且构建一个覆盖购买前、购买后及跨平台场景的“精准营销三阶段链路”分析框架，系统性地剖析信息回避在各个环节的具体表现与演化路径。
2. 理论基础
2.1. 精准营销
精准营销的概念最早由Philip Kotler提出。他主张通过深入剖析用户需求，对市场及目标用户进行精细划分，从而将传统的“广而告之”式营销转变为更具针对性的“精耕细作”模式，以取得更优的营销效果[2]。我国学者认为精准营销是借助现代信息网络技术，对用户的行为进行精确衡量和分析，并通过数据分析进行客户选择和有效信息的投放，满足消费者的个性化需求[3]。
随着互联网与信息技术的发展，精准营销迅速演变为“大数据精准营销”。与传统方式不同，大数据精准营销能够借助先进的数据分析技术，对消费群体的行为模式进行全面且精准的洞察。其核心是依托两大技术基石：其一，是海量数据的收集与用户画像构建。平台通过智能技术记录并分析用户的网络活动(如搜索、浏览、购买、社交、收藏等)，将其归总并贴上多维度标签。其二，是算法驱动的自动化推荐。平台将营销信息与具有相关特质的用户标签进行“点对点”的智能匹配和自动推送。其核心在于精准，通过用户画像将营销资源高效地投放到目标用户群体中，从而挖掘消费者需求和价值、进行消费群体细分、实施精准营销、提高营销效果和用户满意度[4]。
然而，学界对于这种以海量数据追踪为基础的营销模式，始终存在着深刻的伦理反思与批判。美国学者Shoshana Zuboff最先将这种社会现象概念化，将其命名为“监控资本主义”，指出它是“一种基于监控的经济秩序”[5]。该视角核心观点认为，精准营销的本质并不仅仅是“更懂你”的服务优化，而是一种新型的、以预测和修正人类行为为目的的商业逻辑。在此逻辑下，平台的核心利益在于无限制地收集用户的“行为剩余数据”，将其作为生产预测产品的原材料，再出售给广告商或其他第三方。这种模式从根本上重塑了企业与用户之间的关系：用户不再是传统意义上的顾客，而是成为了被单方面监控、分析和预测的数据来源。因此，精准营销与生俱来地内嵌了对用户隐私的系统性侵犯、对用户选择自由的算法操纵以及加剧社会不平等的潜在风险。正是这种将用户“工具化”和“数据化”的内在逻辑，为精准营销在实践中遭遇用户的抵制与回避，埋下了深刻的伏笔。
2.2. 信息回避理论
信息回避行为理论可追溯至20世纪中期，心理学家Hyman HH和Sheatsley PB在1947年提出了“选择性暴露”，即当人们倾向于搜索与自身观念与理解相符的信息时，会选择性回避与自身认知不相符的信息，这一理论常用来解释大众媒体改变人们态度时失败的原因[6]。并且他们认为当信息传播的物理阻碍全部消失后，仍存在影响信息行动的障碍。信息回避并非单一的非理性行为，而是个体处于特定的情境下，为维护自身心理平衡和节省认知资源而采取的一种策略性应对机制。综合国内外现有研究，可以将驱动信息回避行为的核心心理动因归纳为以下几个方面：
首先，信息回避的关键动因是为了规避潜在的负面情绪。信息并非是中性的，它可能含有引人不安的内容，会诱发个体紧张、不确定、无助、烦躁易怒等负面情绪[7]。例如，用户在购买某件商品后，如果平台持续推送该商品的降价信息或同类性价比更高产品的广告，可能会引发用户的后悔情绪。为了保护自身的心理舒适区，避免这种情感上的不悦，用户会主动忽略、屏蔽此类信息。
其次，维护认知一致性是另一重要驱动因素。根据Festinger的认知失调理论，当个体面对与其信仰或观点相矛盾的新信息时或执行违背个人信念或观点的行为时就会产生认知失调。他认为，人们为了寻求内心世界的一致性，会通过避免接触新的认知来避免增加认知失调程度[8]。在精准营销场景中，如果算法推荐的商品与用户的自我认知或价值观严重不符，用户不仅会认为推荐算法不准确，更可能因感到被误解而产生抵触的情绪，进而选择回避该信息源，以维护自我概念的和谐统一。
最后，应对信息过载与低感知效用是信息回避的现实考量。人的认知资源是有限度的，当精准营销以高频次、高密度的形式呈现时，人们需要花费更多的时间和精力去处理、消化、筛选这些信息，从而造成很大的心理压力和认知压力。人们会感到疲惫和沮丧，也就会采取回避的行为策略[9]。即使用户对部分信息感兴趣，过量的信息流也会迅速耗尽其认知，导致信息过载。此时，回避便成为一种节省心理能量的适应性策略。同时，如果用户根据过往经验判断，这些推荐信息与自身需求无关时，他们会对所有类似推荐采取“一刀切”的忽略态度，以提升信息获取的整体效率。
3. 精准营销中信息回避的机制分析
3.1. 购买前推荐阶段的回避机制分析
在用户进行购买决策前的探索阶段，电商平台的精准营销旨在通过算法推荐主动预测用户的潜在兴趣，以“猜你喜欢”、“为你推荐”等信息流形式，创造新的消费需求。基于用户历史画像、不间断的商品推荐策略，构成了触发用户信息回避行为的关键场景。推荐流对用户构成了双重压力，算法生成的海量推荐内容，在数量上远远超出了个体有限的认知处理能力，导致用户产生认知疲劳与选择困难；由于算法的局限性与用户需求的动态多变性，推荐流中还有大量与用户当前目标不符的“噪音”信息。用户在反复的低效浏览后，会形成“推荐内容价值不高”的负面预期。面对信息过载与高噪音的环境，用户为了让有限的认知资源不被消耗，会启动自我调节机制。一项针对社交电商用户的实证研究表明信息量过载与选择过载均会显著增强用户的“倦怠感”，而倦怠感正是导致用户采取消极使用行为(如缩短浏览时间或暂时退出应用)的关键中介因素[10]。当浏览海量信息所花费的精力远大于找到心仪商品时，回避行为便成为一种理性的、经济的选择。用户会采取看似消极但实则主动的回避策略，即浏览式忽略。该行为具体表现为用户的手指在屏幕上进行快速、习惯性划动，目光虽扫过大量商品图片和标题，但信息并未进入深度处理阶段，大脑对绝大多数内容进行了选择性忽视。这种行为并非用户注意力的缺失，而是一种在特定信息环境下为维持认知效率而习得的回避策略。所以，在购买前阶段，精准营销试图抢占用户注意力的技术优势，被用户为应对信息过载和低感知效用而采取的忽略行为所消解。平台投入巨大资源构建的个性化推荐，在用户的习惯性无视中化为无效的背景噪音。
3.2. 购买后冲突阶段的回避机制分析
当用户购买商品后，精准营销并未停止，而是进入了以促进复购和交叉销售为目的的新阶段。在这个阶段，平台算法常基于用户的即时购买行为和收藏，持续推送同类或相关商品。然而，平台推送用户刚刚购买的同款商品的降价信息，或性价比更高的竞品，也会构成触发用户信息回避的场景。其核心在于营销信息与用户既有行为之间的直接冲突。这种购后推荐的机制向用户传递了负面的信号。它不仅未能有效引导新的消费，反而直接挑战了用户刚刚完成的购买决策的正确性。对用户的心理状态构成了直接冲击，伴生出懊恼、被欺骗甚至愤怒等消极情绪，显著破坏了用户原本的购物满足感，并将其归咎于平台不友好的营销策略。在消费者行为领域，认知失调理论普遍被用来解释购后出现的满意度下降与负面口碑等现象[11]。以电商平台用户为样本的定量研究发现，当推荐内容与用户已完成的购买决策不一致时，会引发用户显著的认知失调感，这种不适感会直接正向促进其信息回避行为[12]。因此，为了尽快消除认知失调和负面情绪的困扰，用户会主动利用平台提供的功能来切断信息源。具体行为主要包括：在推荐商品上点击“不感兴趣”、取消关注该店铺、甚至在搜索栏中主动屏蔽相关品牌或商品的关键词。这是一种目标明确的主动防御行为，旨在避免自己再次受到类似信息的干扰。
3.3. 跨平台侵入阶段的回避机制分析
随着数据联盟和跨平台追踪技术的不断更迭，精准营销已进入第三阶段。当用户在电商平台，如淘宝中搜索或浏览了某商品，随后在小红书或抖音中，立即看到了该商品或同类商品的广告。跨平台追踪式的营销也会触发用户信息回避行为。其行为根源在于营销行为对用户个人信息边界的侵犯。跨平台广告精准地印证了用户的深层担忧，自己的网络行为正在无时无刻被实时监控、个人数据被跨平台共享和商业化利用。被“监视”和“操控”的感觉打破了用户对不同平台间信息隔离的心理预期，构成了对其数字身份和个人隐私的直接侵犯。这样的侵入式刺激主要触发了用户关于安全和信任的深层心理防御。首要的反应是强烈的情感威胁与隐私担忧。这种跨平台的追踪行为已触及用户“网络安宁权”的边界。基于对多起大数据营销案例的分析，有研究者指出，此类行为在未经明确授权的情况下，其合理性与合规性也备受挑战[13]。用户会感到不安和被冒犯，会迅速侵蚀他们对所有相关平台的基本信任，进而用户为重获数据控制权和心理安全感，会采取最具对抗性和技术性的回避策略，这种行为不再局限于平台内部的功能操作，而是上升到操作系统和第三方工具的权限管理层面。具体行为包括在手机系统设置中关闭App的广告追踪权限、在App内部关闭“个性化广告”选项、使用广告拦截插件或在浏览器中开启无痕浏览，根本目的是从技术根源上切断跨平台数据追踪的链路。
4. 营销启示
电商精准营销的失效根源于三个层面的冲突：在购买前阶段，因信息过载导致的“认知冲突”；在购买后阶段，因不当推荐引发的“情感冲突”；以及在跨平台追踪中，因侵犯边界而产生的“信任冲突”。这三个冲突分别对应着用户在体验、心理和伦理层面的负面感知，单纯的技术修补已无法应对这一系统性问题。
因此，若要从根本上破解用户的“精准回避”，平台必须构建一个系统性的应对方案。本文基于上述分析，提出一个涵盖“战略理念–策略体验–技术伦理”的三维解决框架。该框架旨在：以“战略理念”的转变为顶层引领，从根本上解决信任冲突；以“策略体验”的优化为中层核心，直接缓解用户的认知与情感冲突；以“技术伦理”的归位为底层支撑，为战略和策略的落地提供保障。这一框架旨在推动电商营销实现从单向的技术精准到双向的关系和谐的转变。
4.1. 战略转向：从技术精准到关系适度的理念革新
平台首先需要进行战略理念革新，即将营销的第一性原理从追求无限的技术精准度转向维护健康的用户关系。这意味着营销部门的核心绩效指标不应再仅仅是点击率、转化率等短期效果指标，而应引入推荐满意度等长期关系指标。平台应像维护生态环境一样，建立用户心理舒适区的意识，认识到每一次不合时宜的、过度侵入的推荐，都是在透支平台最宝贵的无形资产即用户信任。
4.2. 策略升级：赋予用户可控权与治理参与权
为了有效缓解用户因信息过载和低感知效用而产生的浏览式忽略，平台必须将信息环境的控制权以透明的方式归还给用户。这不仅仅是在设置菜单深处提供一个模糊的“关闭个性化推荐”按钮，而应在用户与信息交互的每一个触点上，都提供精细化的管理工具。如构建“个性化中心”，在App的显眼位置设立“推荐管理中心”，允许用户清晰地看到自己的“兴趣标签”，并能随时进行添加、删除或调整权重；提供即时反馈渠道，在每一条推荐信息旁，设置“不感兴趣”、“减少此类推荐”、“屏蔽该品牌”等直观的负反馈按钮，并确保用户的每一次操作都能在后续推荐中得到即时、有效的响应，保障推荐相关性同时规避信息泄露风险[14]。通过赋予用户实实在在的控制权，平台将用户转变为主动的信息环境共建者，从而将用户的回避动机转化为积极的治理参与。
4.3. 技术优化：构建透明可释的推荐系统
为了破解用户因隐私担忧和情感威胁而产生的授权性抵制，平台需要在算法层面进行技术伦理优化，构建更具透明度和可解释性的推荐系统。其核心在于让用户理解推荐行为背后的逻辑，用透明换取信任。可以标注推荐理由，在推荐商品旁，用一小行通俗易懂的文字标注推荐理由，例如：“因为你收藏过‘扫地机器人’”、“常买该商品的人也买了它”或“你所在地区的用户正在热议”；在用户隐私设置中，可以尝试用可视化的方式，向用户展示其哪些数据行为(如搜索、收藏、购买)被用于推荐，并允许用户一键切断某个数据维度的使用授权。这些实践能将用户视角中“被监视”的负面感受，转变为被理解、被服务的正面体验，从而有效降低用户的抵触心理，重建对平台数据处理方式的信任。
4.4. 场景精通：掌握合适的推荐时机
为了避免因“购后冲突”而触发用户的功能性屏蔽，平台要让算法精通在不同消费场景下的推荐时机与内容选择，做到与用户感同身受。可以建立“购后冷静期”规则，算法应设定明确的规则，当用户完成一笔重要交易，尤其是低频次消费品，如手机、家电等，在接下来的一段时期内，限制推送同款商品的降价信息或竞品广告。平台的推荐逻辑应从寻找替代品转向提供互补品。例如，用户购买手机后，应推荐手机壳、充电宝、耳机等相关配件，而不是推荐另一款手机。这种对用户消费心理的精准洞察和尊重，能够有效避免因不当推荐而引发的负面情绪，将每一次购买行为的结束点，转化为一段愉悦、和谐的用户关系维护的开始。
5. 结语
本文通过对电商精准营销与用户回避行为之间的关系分析，揭示了技术效率追求与用户心理边界之间在数字经济时代的内在张力。以信息回避理论为指导，针对精准营销在购买前、购买后及跨平台等不同阶段引发的信息过载、认知失调与隐私担忧等系列问题，提出了一个“战略理念–策略体验–技术伦理”的三维系统性解决方案。该方案不仅要求企业在战略上从“技术精”转向关系适度；同时也强调了在策略上必须赋予用户可控权；并在技术上构建透明可释的系统，辅以“感同身受”的场景优化，不断促进商业效率与用户信任的和谐共生，也将为未来数字营销的伦理规范与可持续发展提供有益的借鉴和参考。