关于降低Ｂ２Ｃ移动商务中买方成本的探讨
发布时间：2015-07-09 09:52
[摘要] 本文针对b2c模式的移动商务中存在的买方成本过高的问题，结合agent技术和web数据挖掘技术，提出了几点建议，同时设想了一个b2c模式的移动商务系统简单框架，用来降低b2c移动商务中买方用户的成本。
[关键词] b2c移动商务 agent web数据挖掘
一、引言
进入21世纪之后，随着互联网和移动通信技术的发展，移动信息化不断深入到人们的生活当中，逐渐的改变着人们的生活方式，移动电子商务逐渐成为了一种新的商业运作模式。由于我国人口基数比较大，再加上移动通信设备的普遍化，b2c模式的移动商务体展现出了巨大的潜力。因此，b2c模式的移动商务也成为了一个国内学者研究的重要领域。
个人用户在进行b2c移动商务的交易过程中，面对的往往是大量的企业商品网站群，随之而来的将是庞大而臃肿的信息量，同时很多的任务需要移动设备和网络之间保持持续的连接，买方很多的时间都会浪费在从大量信息中寻找合适信息的过程中。因此，在b2c模式的移动商务中，买方往往需要投入巨大的成本。
本文结合agent技术和web数据挖掘技术，提出几点建议，希望能够使买方在b2c移动商务中更加快速、有效的搜寻到有用的信息，降低其成本。
二、相关技术分析
电子商务走过了近20年的历程，已经形成比较成熟的运作模式，在其运作流程中，客户也曾面临成本过高的问题。客户所付出的成本主要集中在寻找合适的信息以及找到信息后的反复协商过程中。为了解决客户投入成本过高的问题，一些研究已经提出了一定的解决方案。现阶段解决此类问题，研究较多使用ai领域的agent技术和信息数据处理领域的数据挖掘技术。
agent技术是20世纪90年代在网络技术和internet发展的基础上兴起的、一门实用性很强的计算机软件技术。它由自含式软件程序构成，利用储存在知识库里的信息执行任务。在处理大量的信息搜集和处理领域，尤其是在电子商务领域，agent已经发挥了巨大的作用。目前，agent技术在电子商务中的应用主要体现在商品中介、商家中介、价格谈判和交易以及搜寻信息等方面。当前，国内外对基于agent的电子商务系统的研究主要有三个方向：基于界面agent（interface agent，ia）的电子商务、基于多agent协作/协商（multi-agent collaborative/negotiation）的电子商务和基于移动agent（mobile agent）的电子商务。国内外已有一些agent技术应用的实例，例如personalogic、firefly等利用agent帮助使用者找到他们所需要的商品。这些工具都在一定程度上加大了在电子商务流程中的智能性，大大缩短了用户在使用电子商务进行交易的过程中所花费的时间及其他成本。
web数据挖掘是数据挖掘技术在web上的应用，在电子商务领域已经取得了很大的成就。它指使用数据挖掘技术在/dianzijixie/">电子商务模式一样，确定搜寻信息的关键区域之后就是搜寻、过滤信息阶段，b2c移动商务在这一阶段所体现出来的用户成本问题更为明显。信息搜寻和过滤要求用户与网络保持持续的连接，这样，大量的成本将会耗费在反复的搜寻与过滤上，相对来说这一阶段的成本是最高的。
agent软件实体可以根据用户事先设定的关键词，以及记录的用户搜寻信息的习惯的知识，结合利用web数据挖掘技术建立的用户模型，在用户离线的状态下自动对所搜寻到的信息进行筛选，之后反馈给用户，等待用户确认。反复的进行这一步，最终可得到用户所需的准确信息。这一步操作在很大程度上是自动进行的，不需要用户持续连接在网络上，大大的降低了用户在b2c模式的移动商务中所花费的信息搜寻、过滤成本。
2.沟通协商阶段的降低成本策略
用户搜寻到合适的信息后，开始与企业或公司进行沟通协商。在传统的电子商务交易模式中需要交易双方参与到协商的全过程，耗费了巨大的人力、物力以及时间。在这一阶段，用户也必须持续的在线反复和企业或者公司就交易的流程及详细状况进行协商。对于b2c模式的移动商务来说，保持持续在线进行双方的磋商需要很大的成本投入，尤其是对于买方用户来说。
agent具有自治、适应、灵活、动态等特点，可以根据买卖双方的策略和偏好，并结合市场环境的变化，代理买卖双方进行自动协商。把agent技术应用于电子商务协商系统，可以根据用户的需求，以一定的算法模型自动的同协商方进行协商，能够有效地提高交易效率、缩短交易时间，降低买方在使用移动设备进行协商时的成本，在b2c移动商务中拥有较大的市场前景。
3.b2c移动商务中降低成本的系统架构
[关键词] b2c移动商务 agent web数据挖掘
一、引言
进入21世纪之后，随着互联网和移动通信技术的发展，移动信息化不断深入到人们的生活当中，逐渐的改变着人们的生活方式，移动电子商务逐渐成为了一种新的商业运作模式。由于我国人口基数比较大，再加上移动通信设备的普遍化，b2c模式的移动商务体展现出了巨大的潜力。因此，b2c模式的移动商务也成为了一个国内学者研究的重要领域。
个人用户在进行b2c移动商务的交易过程中，面对的往往是大量的企业商品网站群，随之而来的将是庞大而臃肿的信息量，同时很多的任务需要移动设备和网络之间保持持续的连接，买方很多的时间都会浪费在从大量信息中寻找合适信息的过程中。因此，在b2c模式的移动商务中，买方往往需要投入巨大的成本。
本文结合agent技术和web数据挖掘技术，提出几点建议，希望能够使买方在b2c移动商务中更加快速、有效的搜寻到有用的信息，降低其成本。
二、相关技术分析
电子商务走过了近20年的历程，已经形成比较成熟的运作模式，在其运作流程中，客户也曾面临成本过高的问题。客户所付出的成本主要集中在寻找合适的信息以及找到信息后的反复协商过程中。为了解决客户投入成本过高的问题，一些研究已经提出了一定的解决方案。现阶段解决此类问题，研究较多使用ai领域的agent技术和信息数据处理领域的数据挖掘技术。
agent技术是20世纪90年代在网络技术和internet发展的基础上兴起的、一门实用性很强的计算机软件技术。它由自含式软件程序构成，利用储存在知识库里的信息执行任务。在处理大量的信息搜集和处理领域，尤其是在电子商务领域，agent已经发挥了巨大的作用。目前，agent技术在电子商务中的应用主要体现在商品中介、商家中介、价格谈判和交易以及搜寻信息等方面。当前，国内外对基于agent的电子商务系统的研究主要有三个方向：基于界面agent（interface agent，ia）的电子商务、基于多agent协作/协商（multi-agent collaborative/negotiation）的电子商务和基于移动agent（mobile agent）的电子商务。国内外已有一些agent技术应用的实例，例如personalogic、firefly等利用agent帮助使用者找到他们所需要的商品。这些工具都在一定程度上加大了在电子商务流程中的智能性，大大缩短了用户在使用电子商务进行交易的过程中所花费的时间及其他成本。
web数据挖掘是数据挖掘技术在web上的应用，在电子商务领域已经取得了很大的成就。它指使用数据挖掘技术在/dianzijixie/">电子商务模式一样，确定搜寻信息的关键区域之后就是搜寻、过滤信息阶段，b2c移动商务在这一阶段所体现出来的用户成本问题更为明显。信息搜寻和过滤要求用户与网络保持持续的连接，这样，大量的成本将会耗费在反复的搜寻与过滤上，相对来说这一阶段的成本是最高的。
agent软件实体可以根据用户事先设定的关键词，以及记录的用户搜寻信息的习惯的知识，结合利用web数据挖掘技术建立的用户模型，在用户离线的状态下自动对所搜寻到的信息进行筛选，之后反馈给用户，等待用户确认。反复的进行这一步，最终可得到用户所需的准确信息。这一步操作在很大程度上是自动进行的，不需要用户持续连接在网络上，大大的降低了用户在b2c模式的移动商务中所花费的信息搜寻、过滤成本。
2.沟通协商阶段的降低成本策略
用户搜寻到合适的信息后，开始与企业或公司进行沟通协商。在传统的电子商务交易模式中需要交易双方参与到协商的全过程，耗费了巨大的人力、物力以及时间。在这一阶段，用户也必须持续的在线反复和企业或者公司就交易的流程及详细状况进行协商。对于b2c模式的移动商务来说，保持持续在线进行双方的磋商需要很大的成本投入，尤其是对于买方用户来说。
agent具有自治、适应、灵活、动态等特点，可以根据买卖双方的策略和偏好，并结合市场环境的变化，代理买卖双方进行自动协商。把agent技术应用于电子商务协商系统，可以根据用户的需求，以一定的算法模型自动的同协商方进行协商，能够有效地提高交易效率、缩短交易时间，降低买方在使用移动设备进行协商时的成本，在b2c移动商务中拥有较大的市场前景。
3.b2c移动商务中降低成本的系统架构
下图为在b2c移动商务中关于降低买方成本的一个简单的系统架构。通过上面的分析，此系统可以在很大程度上提高b2c模式移动商务的智能性，降低买方的成本，使b2c模式移动商务交易行为更好的实现。
四、结语
b2c模式的移动商务是一个潜力巨大的商机，尤其对于中国这样一个拥有大量手机用户的国家。移动商务在中国还处于初级阶段，3g时代的到来将会给中国的移动商务，尤其是b2c模式的移动商务带来更大的商机。本文只是初步提出了几点降低b2c模式的移动商务中买方成本的建议，在以后的研究中将会进一步进行探讨，并将设想付诸于实施。
参考文献:
[1]gordon s. linoff michael j.a. berry. web 数据挖掘：将客户数据转化为客户价值[m].电子工业出版社，2004
[2]沈慧:基于agent的电子商务智能协商系统的研究[d].硕士学位论文,南京工业大学2006.6
[3]王玉珍:web使用模式挖掘技术在网站营销中的应用[j].计算机工程，2006.9
[4]李凤慧:智能agent在电子商务中的应用[j].商场现代化，2006. 2
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