基于MLP和SHAP值的白酒消费者粘性影响因素分析
Analysis of the Influencing Factors of Liquor Consumer Stickiness Based on MLP and SHAP Values
摘要: 本文以白酒消费者为对象,通过调查问卷收集消费者的相关数据。首先,构建了需求频次、品牌效应、消费意愿三个维度下的21个指标的白酒消费者粘性指标评价模型;其次,通过多层感知机模型,用10折交叉验证寻找出29个神经元个数,进而计算白酒消费者粘性影响因素的重要性并进行排序;最后,利用SHAP值对白酒消费者粘性的影响因素进行相关性和协同性分析。实验结果表明,需求频次、品牌效应以及消费意愿三个维度所占的权重分别为37.57%、31.58%和30.84%,且将需求频次、品牌效应和消费意愿三个维度结合起来的共同作用对白酒消费者粘性的提高至关重要。本文通过对不同影响因素进行分析,并在此基础上提出关于白酒产品的改进建议,可以通过针对性的市场营销和产品定位策略来提高消费者的粘性。
Abstract:
This paper takes liquor consumers as the object and collects relevant data of consumers through questionnaires. Firstly, we construct liquor consumer stickiness evaluation index mode, which consists of three dimensions, demand frequency, brand effect and consumption intention. Secondly, using a multi-layer perceptron model, 29 neuron counts were identified through 10-fold cross-validation in order to determine the importance and ranking of factors affecting the consumer stickiness in white wine consumption. Finally, we used the SHAP value to analyze the correlation and synergy of the factors affecting the stickiness of liquor consumers. The ex-perimental results show that the weights of demand frequency, brand effect and consumption intention are 37.57%, 31.58% and 30.84% respectively, and the combination of the three dimensions is crucial to the improvement of liquor consumers’ stickiness. Based on the analysis of different influencing factors, this paper puts forward some suggestions on the improvement of liquor products to improve the stickiness of consumers through targeted marketing and product positioning strategies.
参考文献
|
[1]
|
由军强. 新零售背景下O2O渠道整合与消费者粘性的相关性: 考虑感知风险的中介效应[J]. 商业经济研究, 2023(6): 47-50.
|
|
[2]
|
李永涛. 大数据营销对消费者的负面效用: 表现、成因与防范[J]. 商业经济, 2022(4): 58-61. [Google Scholar] [CrossRef]
|
|
[3]
|
贾微微. 社会网络环境下网络品牌粘性构建的复杂结构路径——消费者共创视角[J]. 技术经济与管理研究, 2017(6): 19-24.
|
|
[4]
|
岑敏. 网络社区B2C电子商务平台用户粘性影响因素研究[D]: [硕士学位论文]. 杭州: 杭州电子科技大学, 2017.
|
|
[5]
|
黄卉, 沈红波. 信用卡市场利率粘性和消费者行为研究综述[J]. 上海金融, 2011(6): 86-90.
|
|
[6]
|
付饶, 王书博, 刘智权, 等. 基于随机森林模型的茶叶消费者粘性影响因素分析[J]. 中国茶叶, 2022, 44(1): 37-43.
|
|
[7]
|
殷淑娥, 田伟. 体验感知视角下线上零售业特性影响消费者消费意向的机制研究[J]. 商业经济研究, 2023(10): 51-55.
|
|
[8]
|
马翔, 邵嗣杨, 刘凡. 配电物联网数据留存与价值数据延伸处理方法研究[J]. 电子设计工程, 2021, 29(5): 108-113. [Google Scholar] [CrossRef]
|
|
[9]
|
覃红霞, 李政, 周建华. 不同学科在线教学满意度及持续使用意愿——基于技术接受模型(TAM)的实证分析[J].教育研究, 2020, 41(11): 91-103.
|
|
[10]
|
罗昕楠. 社交电商环境下线上互动对用户粘性的影响研究[D]: [硕士学位论文]. 大连: 东北财经大学, 2022.[CrossRef]
|
|
[11]
|
易加斌, 纪淑娴. 基于畅体验的消费者网络购物行为的实证研究[J]. 统计与决策, 2011(21): 51-54. [Google Scholar] [CrossRef]
|
|
[12]
|
彭胜志, 段敏. Sinobrand模型在我国白酒企业品牌价值评估中的改进[J]. 商业经济, 2020(4): 48-49+84. [Google Scholar] [CrossRef]
|
|
[13]
|
张剑渝, 徐杨, 李金哲. 白酒品牌价值评估与提升路径研究——以五粮液为例[J]. 中国酿造, 2021, 40(10): 231-234.
|
|
[14]
|
武亚帅, 王俊山, 陈菲燕, 等. 白酒饮用冲突下的矛盾分析[J]. 中国酿造, 2022, 41(7): 233-242.
|
|
[15]
|
陈力朋, 郑玉洁, 徐建斌. 消费税凸显性对居民消费行为的影响——基于情景模拟的一项实证研究[J]. 财贸经济, 2016(7): 34-49. [Google Scholar] [CrossRef]
|
|
[16]
|
范思源. 我国高端消费品的营销策略优化——以白酒行业为例[J]. 现代商业, 2019(25): 31-32. [Google Scholar] [CrossRef]
|
|
[17]
|
郭旭, 周山荣. 新市场环境下中国酱香型白酒营销策略研究[J]. 中国酿造, 2018, 37(8): 203-207.
|