中国网络销售和实体店共存模式,本文关于实体店论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
实体店论文参考文献：
摘 要：本文研究中国国内互联网运营和实体店的共存模式,具体分析了国内消费者在互联网和实体店中的特征和选择以及市场是如何做出调整以适应这种共存模式.报告分为问卷调查统计分析以及调研一线销售人员对于产品的分析,通过抽样问卷的形式收集数据并借助软件工具分析了市场上消费者的网购倾向,阐述了市场对于消费者行为而产生的两极分化和各领域交融的现象.
关键词：电子商务；消费者行为；两极分化；市场交融
一、引言
随着经济的快速发展,中国越来越多的商业交易在过去的十年内被搬上互联网,互联网交易如今已经成为了中国生活中不可或缺的一部分.从最初的模仿亚马逊和易倍,中国的互联网帝国创造了更庞大有效的运营机制.如图1所示,根据eMarketer整理发布的数据,2015年时美国总零售额依然轻微领先于中国,但根据预测,中国将在2017年明显超过美国成为世界第一大互联网产业；并且中国电子商务市场从2011年到2016年上半年的交易记录可以看出中国电子商务市场增加率每年都在上升,其中2016年上半年交易超过前一年整年的37.6%,是2011年交易记录的近五倍,达到10.5万亿人民币.一些在线购物企业如阿里巴巴、苏宁、京东等迅速壮大,成为大部分中国人生活中不可或缺的部分.互联网购物发展的这种庞大体量将是互联网运营和实体店的共存模式的基础支撑.
然而,快速的发展带来了一定的担忧,即电子商务可能正在威胁实体经济的利益乃至生存.中国政府曾多次表态要把更多的实体店搬到线上,所以这存在的风险是显而易见的.中国的工业化以及高端产业是否可能会受到重创,进而导致失业率上升,损伤日益蓬勃的经济形式?这些问题就形成了本文研究的重点：电子商务是否威胁到了实体店?现有的市场框架是否会导致人们不理性的选择?互联网运营和实体店的能否共存,如何共存?
二、消费者特性调查和数据分析
虽然人们都喜欢在线购物的廉价和花哨的广告页面,但在线购物经常被指责会驱使消费者非理性地只挑选最便宜的产品.针对这种情况,电子商务企业开始采取相应的策略.以阿里巴巴为例,建立包含淘宝和天猫的全新的体系,天猫和淘宝唯一的区别是天猫有严格的准入规定.天猫商店必须在政府和品牌公司总部的监督下提供经过认证的合格的产品,那些仅仅提供廉价产品的商店几乎无法生存.同时,阿里巴巴对网站销售商采取网评的措施,消费者购买商品时可以很方便的分享他们的经验,包括对商店的评价,正面的或 的.这样可以使得那些没有质量保证的商品同样在网上商店无法生存.
另一方面,由于电子商务成本相对较低,可以方便作广泛的宣传推销,很多年轻人和设计师已选择互联网来扩大自己的業务.可以说,电子商务的发展不是限制实体店的生存,而是刺激实体店不断的适应和发展.
为了更好地了解国内互联网和实体店市场的共存和预判市场共存模式,需要去理解国内网购市场的特性和相关因素.国内互联网产业以及消费者的观念相较于现在其他具有成熟互联网产业的国家有很大的不同,预判消费者的行为显得更加重要.本文将运用科学的统计算法和工具以支持所给出的经济研究分析和商业架构（其中大部分算法运用R Studio平台完成）.
作者在江苏省南京市的三个不同地点,即四牌楼的一个大学校园、苏宁易购新街口实体店以及市中心的一家咖啡店,以抽样询问的方式进行了本次的调查,最终一共有50名受访者参和了调查,其中包括了27名女性,23名男性,大多数受访者都具有大学及以上学历.表1是调查涉及的所有变量,表2是受访者的一般特征数据.
1.线性回归模型分析
建立线性回归模型,先把所有的变量放在模型中形成模型1,可以看到变量sex、income和mostcloth是有显著统计意义的,至少95%情况下相应变量的估计系数适用,变量age、education和mostentertain仍然有统计意义,这表明至少有90%的情况下相应变量的估计系数适用.该模型定义虽然不是足够好,但调整后的离差平方和（adjusted r-squared）为0.6157,说明本模型61.57%情况和原始数据拟合得很好.
进一步,在保留模型1所有好的元素基础上建立线性回归模型2（如图2）,可以看到变量sex和income统计意义非常显著.而变量age只有近89%的情况下适合这一模型,在这里不再有统计意义.
因此,在我们数据样本中预测过去一年消费者的花费,可以用如下的消费方程：
spend等于7.58-9.48×sex+0.080×income+0.315×age-2.73×education+5.87×mostcloth.
2.逻辑分析和逻辑回归分析模型
通过对数据样本的逻辑分析,可以发现男性、女性在线购物的赔率（odds ratio）是的1.070倍,因此,性别不是倾向于选择在线购物的一项指标；参数mostcloth和online之间,赔率（odds ratio）是0.375,这意味着那些人们愿意在线付钱购买衣物是愿意在线购所有其他物品的概率的0.375倍,相比于线上购物,衣物交易的实体商店依然有着足够的优势.消费者并没有在衣物的消费上过分相信线上带来的便利.
建立逻辑回归模型-模型3（如图3）,其中income、age和 mostcloth都是有显著统计意义的变量,而且其结果均为负值.切换到指数数据（如图4）,可以看到每个变量变化的可能性.每增加一个单位,这位受访者网上购物的赔率（odds ratio）分别下降到原来income、age对应的原始赔率（odds ratio）的0.966（就是说受访者年可支配收入每增加1000元,其网上购物的概率降低到原来概率的0.966）和0.714.年龄变量方面虽然由于调查的人数有限,其降低幅度不是太准确,但其降低带来的变化趋势符合我们的预期.
结论：关于本文可作为实体店方面的大学硕士与本科毕业论文2018实体店会更惨吗?论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
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