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國立屏東大學 國際貿易學系碩士班 簡宏儒所指導 許洺薇的 消費者對社群平台購物選擇之偏好分析 (2021),提出strikingly評價關鍵因素是什麼,來自於社群電商、消費者選擇、願付價格、多項式邏輯斯迴歸、離散選擇模型。

而第二篇論文國立臺北教育大學 數位科技設計學系(含玩具與遊戲設計碩士班) 許一珍、陳友倫所指導 蔣欣君的 探討購物網站大數據資訊介面設計對使用者經驗的影響 (2021),提出因為有 大數據、購物網站、廣告效果、使用者經驗的重點而找出了 strikingly評價的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了strikingly評價,大家也想知道這些:

消費者對社群平台購物選擇之偏好分析

為了解決strikingly評價的問題,作者許洺薇 這樣論述:

  科技進步造就了網路時代來臨,大幅提升了大眾的上網比例,網路的便利性讓網購的熱潮只增不減,現今除了主流的電商平台,以「人群」為主的社群媒體平台也來帶新的購物商機,讓大眾擁有更多網購選擇,而在社群平台經營的商家就必須瞭解哪些誘因會吸引消費者在社群平台上進行購物,所以本研究的主旨在於探討使用者為何會選擇在社群平台購物的決定因素,例如:運費、商家行銷手法、退換貨服務以及商品價格等,是否會成為消費者在社群平台上購物的考量因素,以及社群平台的不同特性是否會影響消費者的購物偏好。

探討購物網站大數據資訊介面設計對使用者經驗的影響

為了解決strikingly評價的問題,作者蔣欣君 這樣論述:

  近年來在企業在電子商務中運用大數據吸引消費者比率提升,但卻少有針對電子商務大數據資訊呈現是否會影響使用者經驗。藉此,本研究整理目前台灣消費者最常使用之購物網站探討購物網站呈現方式,依據文獻整理結果後自行開發購物網站,探討購物網站大數據資訊介面設計是否會影響使用者經驗以及廣告效果。  本研究使用問卷調查法與實驗法,共蒐集148份有效問卷,並且以資訊相同但三種不同大數據呈現方式之購物網站(大區塊群組、輪播圖、左右滑動)來探討是否會影響使用者經驗以及廣告效果。另外,加入Google Analytic分析三種不同大數據呈現方式之使用者點擊購物車次數。  研究結果顯示,三款購物網站大數據資訊介面設

計皆有良好之使用者經驗與廣告效果,輪播圖版本不僅具有動態視覺效果,又可達到產品曝光,使得此種方式購買次數相對於其他兩種顯示方式來得更高,且在使用者經驗中的刺激、效率、可靠性平均數皆高於另外兩個版本,其解釋為使用者認為輪播圖具有快速且高效率、使用者介面看起來井井有條、有趣且令人興奮、有動力進一步使用產品、產品的交互安全且可預測與控制。