网络视频病毒式营销探析

通过对《旱冰宝宝》网络视频引起的病毒式营销事件,以问卷调研的形式进行实证分析,探讨网络视频病毒式营销.对病毒式营销的概念和原理进行了界定,将其与电视广告等传统营销形式进行对比,挖掘出病毒式营销的特点,结合《旱冰宝宝》案例分析了网络视频病毒式营销获得良好广告效应的传播过程.通过对消费者进行体验式问卷调研的实证方法,运用因...     

新冠肺炎疫情期间大学生网络视频团体辅导过程-效果研究

 为探讨新型冠状病毒肺炎疫情期间网络视频团体辅导方式在大学生团体中的过程性效果和整体效果,采用网络视频团体辅导方法,对北京某大学39名学生共4个团体进行连续6周干预。采用自编团体成员心理状况问卷、单次团体效果评估问卷进行测量。研究结果表明,后测数据中团体成员对学习状态满意度和专项能力满意度显著高于前测数据,具有统计学差异;网络视频团体辅导对团体成员帮助程度与团体指导者工作恰当程度、团体成员希望自身进步程度和团体成员感受被支持程度等维度均呈高度相关,具有统计学意义。疫情期间网络视频团体辅导可行且有效。网络视频团体辅导的效果和团体发展的阶段、团体指导者的工作和团体成员的投入水平等有关。     

商业健身俱乐部服务质量对消费者满意度的影响效果分析

为探析商业健身俱乐部服务质量对消费者满意度的影响效果,在SERVQUAL量表的基础上结合访谈编制商业健身俱乐部服务质量问卷,对长春市281名商业健身俱乐部消费者进行了调查。采用Pearson相关系数法分析了整体服务质量与消费者满意度的密切程度,运用逐步多元回归分析了商业健身俱乐部服务质量5个层面(有形性、可靠性、响应性、保证性和移情性)同消费者满意度之间的关系。结果显示:商业健身俱乐部服务质量的整体及各层面与消费者满意度显著正相关并存在线性关系,其中可靠性对消费者满意度解释力最高。     

购物评价对网络消费的影响

通讯、电脑和消费类电子产品在内的3C产品B2C平台网络销售日益火爆,各类平台间竞争日益加剧,提高消费者的满意度是平台生存与发展的基础。消费者购物评价一定程度上反映了消费者的满意度,本文通过分析3C产品B2C网络购物中用户评价方式、评价内容,研究电商如何优化用户体验。以期提高客户满意度。     

淮北市初中教师工作满意度研究

本研究目的在探求淮北市初中教师教师工作满意度的现况,结合本土特征,自编问卷,通过问卷调查,使用Excel和spss19.0对数据进行分析,从淮北市初中教师的人口学特征以及工作满意度的各个维度对所得数据进行分析     

网络视频广告及发展趋势浅析

在互联网迅猛发展的今天,网络广告作为网络营销的一个手段,在表现形式方面有了多样化的发展,并越来越受到广告行业的关注。笔者通过对网络视频广告的形式特点分析以及对网络视频广告与其他媒体广告对比所表现出来的优势的论述,认为作为一种新的媒介形式,网络视频广告为网络营销的发展带来了新的机会。广告主可以利用网络视频广告的传播优势,将产品和服务的信息更为精准、广泛地传递给目标消费者。而至于网络视频广告的进一步发展,笔者认为内容与形式的创新、广告效果的测定等应是探讨的重点。     

电商人工客服满意度研究

互联网技术的发展,使消费者的消费方式发生了巨大改变.随着网络购物交易量直线上升,电商人工客服的重要性日益凸显.本研究首次构建了电商人工客服满意度模型,就消费者对电商人工客服的满意度进行了实证分析.分析结果显示,电商人工服务的服务态度和纠纷处理能力是消费者评价电商人工客服的关键因素,并在此基础上为电商平台及开展网络营销的企业人工客服的满意度提升提出相关建议.研究的分析结果对提升电商人工客服的服务质量、顾客满意度与顾客忠诚度,具有很好的参考价值和借鉴意义.     

基于网络评论的消费者重购行为意向挖掘

从消费者情感和网站促销因素两个角度出发,依据网络消费者再购行为模型和计划行为理论,构建了消费者重复购买意向模型;通过对消费者在线评论的情感词的提取和语义分析,计算消费者满意度和信任感,进而由模糊推理得出消费者重购意向值。最后,根据消费者的重购意向值和商品收藏数量对商品进行分类,并为商家提出有效的营销建议。     

服装网络消费行为的静态测试与分析

针对目前服装网络购物中日益增加的退货物流,以B/C服装电子商务企业为研究对象,通过静态测试方法,分析了消费者特征与服装网络消费行为之间的影响关系。同时分析了消费者因素、服装企业因素、营销因素、网络因素、感知风险因素与消费心理及行为之间的相关性。在此基础上,运用因子分析和聚类分析划分了服装网络消费者的类型,并通过对应分析明确每一类消费者的购物偏好,为服装企业制定精准性的营销方案提供参考依据。     

基于B2C的服装网络销售退货满意度的分析与评价

针对服装B2C模式下日渐突出的顾客退货问题,通过分析工作流程及其服装产品服务的特殊属性,将构成顾客满意与否的众多因素转化为可测量的指标,建立了服装网络退货满意度的初始评价体系,并经过专家调研和主因子分析方法修正和完善了初始评价体系,结果得到共3个层次、18项指标的评价指标体系.在此基础上,选取了国内有较大影响力的某服装企业B2C网站,利用网络在线问卷随机调查了326位有过退货经历的消费者,并利用模糊综合评价方法对调查结果进行评判.结果表明,该服装B2C网站的退货满意度偏向于"一般"等级,尚达不到"较满意"的程度.通过分析各指标的满意度-重要性四分图之后,得出该B2C服装网络销售商、物流配送机构以及相关部门需要在送货的及时性、物流费用成本以及退换货物包装质量等方面进行改善和提高.     

基于顾客选择行为的客房分配模型研究

针对酒店收益管理中的客房分配问题,研究顾客满意度对客房资源分配和收益的影响,基于消费者行为理论,构造顾客客房效用函数,建立了消费者离散选择模型,通过调查问卷方式收集顾客偏好信息,利用变精度粗糙集方法对影响消费者选择的因素进行约简并计算权值,在此基础上建立了酒店客房分配模型。最后通过实例对该模型进行验证,计算结果表明了该模型的有效性。     

遗传算法优化LVQ网络的监控视频关键帧内容识别

为解决监控视频检索中公安视频侦查关注目标的识别问题,提出一种基于遗传算法优化LVQ神经网络的关键帧内容识别方法。首先通过运动目标检测及二值图像的聚散熵,对监控视频进行子镜头划分,从而提取视频关键帧。其次归一化关键帧中的待识别目标,提取待识别目标的形状统计特征。再次构造LVQ网络并利用遗传算法对网络的初始权值进行优化,训练网络实现关键帧内容识别。最后列举出该方法的实验结果及性能分析。该方法在关键帧内容识别的准确性和鲁棒性上都有良好表现。     

网络欺诈的国际对策研究——基于Jane Smith一案的思考

网络欺诈具有欺诈者运用可靠的网站引诱和获取不知情消费者信息的特征。由于网络欺诈的攻击,不仅对消费者和企业产生影响,而且损坏了消费者对网上交易的信任,进而损害电子商务的发展。本文通过分析网络欺诈案件的惊人增长速度和大量实质性损害证明了从国际范围解决此问题的必要性。同时,本文研究了打击网络欺诈的国际对策。该文指出只有依靠国内和国际立法和执法部门以及企业和受害消费者的合作,才能有效打击网络欺诈。     

提升网络消费满意度的对策

作为新兴的购物方式,网络购物有强大的生命力,但就其本身特点和发展现状而言,也有需要改进的地方.文章从网购消费者的特征入手,探讨了提升网络消费满意度的对策.     

中国端砚文化村遗产旅游服务质量评价研究

针对中国端砚文化村旅游景区服务质量管理上的不足,景区的游客满意度较差,游客人数稀少的问题,本文在服务质量理论及相关文献的基础上,对文化遗产旅游的服务质量评价进行了探索.对Servqual模型做了适应性调整.设计了适合端砚文化村的景区服务质量调查问卷.通过对问卷数据的分析,对景区的游客满意度和服务质量现状做出了科学评价.     

高校图书馆如何保护客体（读者）的权利

通过发放读者调查问卷了解了读者对图书馆的满意度,就调查表中的不足之处展开分析.并提出了提高读者满意度的新思路和具体方法.     

网络视频质量包层评估模型研究

为了实现对网络视频质量的实时监测,提出一种包层视频质量评估模型.该模型无需对视频载荷信息进行解码,只通过分析视频包头信息评估网络视频的质量.首先,分析包头信息获取压缩码率、帧率、每帧编码比特数、丢包数目和丢包位置等信息,利用压缩码率和Ⅰ帧的平均编码比特数预测视频内容的运动特性,在此基础上结合视频帧编码类型及视频内容运动特性预测视频流的编码失真和丢包失真并最终建立包层质量评估模型.实验结果表明,相比国际标准G.1070模型和G.1070增强模型中的视频质量评价方法,通过该模型得到的视频质量与视频主观质量的皮尔森相关系数分别平均提高了0.087和0.065,同时均方根误差降低了0.219和0.164.该模型具有良好的性能,可以准确地评价网络视频质量.     

基于web的视频聚合解决方案

本文利用xml和java的httplient技术及正则表,通过对网络中视频信息的列表抓取,列表页面分析获得视频的名称、图片地址、视频播放页地址、视频播放页连接地址、标签和视频流地址,充分挖掘网络视频资源,节省存储空间和带宽;其次,通过抓取分析视频信息的rss文件,获取其新增的内容扩大自己视频资源,定时抓取他人主页,分析视频信息获取焦点的视频内容,以减少编辑成本;最后运用lucene搜索引擎框架,把获取的信息建成索引库,为客户提供强大搜索功能.     

基于时空特征的生猪动作识别

针对现代化养殖业无人化、智能化的需求,以目标检测网络YOLOv2为基础,提出了一种基于深度学习提取时空特征的生猪动作识别与定位的方法。对待检测视频关键帧中的生猪空间位置信息与视频流时序动作特征进行检测,采用通道注意力模块将这2种特征进行合理且平滑的特征融合,实现了一个端到端的动作识别网络,可以直接从视频序列中预测得到关键帧的包围框和动作分类概率。通过对某生猪养殖场群养栏监控视频进行训练和测试,研究了通道注意力模块和网络输入视频帧采样间隔对检测效果的影响,验证了三维卷积神经网络在生猪动作识别与定位中的有效性。     

基于深度学习的监控视频树叶遮挡检测

结合稀疏自编码器的自动提取数据特征能力和深度置信网络较好的分类性能,提出一种基于深度学习的监控视频树叶遮挡检测方法。首先从视频中随机选取一帧图像,通过栈式稀疏自编码器主动学习视频图像的特征信息,然后采用深度置信网络建立分类检测模型,最后引入学习速率自适应调整策略对整个神经网络进行微调。该方法不需要对视频连续取帧,具有较好的图像特征主动学习能力,克服了人工提取特征能力有限的缺陷。实验结果表明,在样本量充足的条件下,使用本文方法进行监控视频树叶遮挡检测可以达到88.97%的准确率。