提升移动电商客户忠诚度：基于感知价值的人工智能与机器学习影响因素研究

本研究论文《人工智能-机器学习-移动电子商务顾客忠诚影响因素研究.pdf》主要探讨了在快速发展的网络环境下，国内移动用户数量剧增背景下，移动电子商务的发展趋势及其对顾客忠诚度的重要性。随着通信费用下降和终端设备普及率的提升，移动电子商务在国内得到了显著促进。根据学术界的共识，80%的公司利润来源于20%的核心客户，而剩下的80%客户贡献了20%的利润，因此提升移动电商客户忠诚度被视为企业经营的关键策略。 研究首先深入分析了移动电子商务的核心内容，特别是关注客户感知价值这一核心概念。客户感知价值是消费者在使用产品或服务过程中基于自身需求和期望所形成的主观评价，它对消费者的购买决策和忠诚度有着深远影响。作者提出了针对移动电子商务顾客忠诚影响因素的研究假设，认为顾客感知价值是影响忠诚度的重要驱动力。 基于理论基础，该研究构建了一个理论模型，旨在探索客户感知价值与移动电子商务顾客忠诚之间的关系。这个模型可能包括多个变量，如产品质量、价格、客户服务、便利性、技术易用性和创新能力等，这些因素如何共同作用于客户感知价值，并进而塑造他们的忠诚度。通过实证研究，作者可能会采用机器学习算法来挖掘数据中的模式和关联，以验证这些假设并提供量化证据。 此外，论文可能还讨论了如何运用人工智能技术（如推荐系统、自然语言处理等）来提升移动电商的个性化服务，以增强顾客感知价值和忠诚度。例如，AI可以通过分析用户行为数据预测他们的需求，从而提供更加精准的产品推荐，或者通过聊天机器人提供即时且个性化的客户服务。 这篇论文通过对移动电子商务顾客感知价值的深度分析，结合机器学习方法，探讨了影响顾客忠诚度的关键因素，并为企业提供了优化策略，以期在激烈的市场竞争中稳固并提升客户基础。这不仅对于移动电商平台的管理者具有实际指导意义，也对于人工智能和机器学习在商业领域的应用提供了新的研究视角。