Анализ особенностей потребительского выбора в цифровой среде

Авторы

  • Кристина Игоревна Корбут Леверекс Интернешнл, ул. Огинского, 6, 220076, г. Минск, Беларусь
  • Ольга Игоревна Лаврова Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, ул. П. Бровки, 6, 220013, г. Минск, Беларусь

Ключевые слова:

потребительское поведение, логистическая регрессия, премиальная покупка, факторный анализ, кластерный анализ, большие данные, цифровой маркетинг

Аннотация

Исследуется поведение потребителей интернет-магазина товаров длительного пользования в целях стимулирования продаж продукции премиального сегмента. В качестве ключевой задачи ставится построение прогностической модели, позволяющей с высокой точностью оценить вероятность совершения следующей премиальной покупки на основе аналитики больших данных. В рамках исследования применяются методы многомерного анализа данных, в частности факторный анализ (для выявления латентных паттернов восприятия товара) и кластерный анализ (для группировки пользователей по информационно-поведенческим стратегиям). Устанавливается, что информационная вовлеченность (глубина взаимодействия с отзывами и ценовым фильтром) в наибольшей степени повышает вероятность осуществления премиальной покупки. Результаты модели позволяют реализовать персонализированное отображение контента, сегментировать аудиторию для имейл- и пуш-рассылок, а также учесть региональные особенности и макроэкономические условия, влияющие на предпочтения потребителей. Подтверждается гипотеза о значимости воздействия когнитивных факторов при осуществлении потребительского выбора в цифровой среде.

Биографии авторов

  • Кристина Игоревна Корбут, Леверекс Интернешнл, ул. Огинского, 6, 220076, г. Минск, Беларусь

    инженер-аналитик

  • Ольга Игоревна Лаврова, Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, ул. П. Бровки, 6, 220013, г. Минск, Беларусь

    кандидат экономических наук, доцент; декан инженерно-экономического факультета

Библиографические ссылки

  1. Kahneman D, Tversky A. Prospect theory: an analysis of decision under risk. Econometrica. 1979;47(2):263–292. DOI: 10.2307/1914185.
  2. Thaler RH, Sunstein CR. Nudge. Improving decisions about health, wealth, and happiness. New Haven: Yale University Press; 2008. 293 p.
  3. Фролова ДА, Гулецкая ЕА. Использование больших данных для повышения лояльности к бренду. В: Богуш ВА, редактор. Big data и анализ высокого уровня. Сборник научных статей X Международной научно-практической конференции; 13 марта 2024 г.; Минск, Беларусь. Часть 1. Минск: Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники; 2024. с. 181–186. EDN: JZMYHY.
  4. Boyer KK, Hult GTM. Customer behavioral intentions for online purchases: an examination of fulfillment method and customer experience level. Journal of Operations Management. 2006;24(2):124–147. DOI: 10.1016/j.jom.2005.04.002.
  5. Sundararaj V, Rejeesh MR. A detailed behavioral analysis on consumer and customer changing behavior with respect to social networking sites. Journal of Retailing and Consumer Services. 2021;58:102190. DOI: 10.1016/j.jretconser.2020.102190.
  6. Kwak J, Zhang Yu, Yu J. Legitimacy building and e-commerce platform development in China: the experience of Alibaba. Technological Forecasting and Social Change. 2019;139:115–124. DOI: 10.1016/j.techfore.2018.06.038.
  7. Koehn D, Lessmann S, Schaal M. Predicting online shopping behaviour from clickstream data using deep learning. Expert Systems with Applications. 2020;150:113342. DOI: 10.1016/j.eswa.2020.113342.
  8. Fu H, Manogaran G, Wu K, Cao M, Jiang S, Yang A. Intelligent decision-making of online shopping behavior based on Internet of things. International Journal of Information Management. 2020;50:515–525. DOI: 10.1016/j.ijinfomgt.2019.03.010.
  9. Pappas IO, Kourouthanassis PE, Giannakos MN, Chrissikopoulos V. Explaining online shopping behavior with fsQCA: the role of cognitive and affective perceptions. Journal of Business Research. 2016;69(2):794–803. DOI: 10.1016/j.jbusres.2015.07.010.
  10. Bucko Jo, Kakalejčík L, Ferencová M. Online shopping: factors that affect consumer purchasing behaviour. Cogent Business & Management. 2018;5(1):1535751. DOI: 10.1080/23311975.2018.1535751.
  11. Nozaki Yu, Watanabe F, Satoh T. Analysis of item selection behavior in online shopping. In: Indrawan-Santiago M, Pardede E, Salvadori IL, Steinbauer M, Khalil I, Anderst-Kotsis G, editors. iiWAS2018. Proceedings of the 20th International conference on information integration and web-based applications & services; 2018 November 19–21; Yogyakarta, Indonesia. New York: Association for Computing Machinery; 2018. p. 41–45.
  12. Nguyen PH, Turkay C, Andrienko G, Andrienko N, Thonnard O, Zouaoui J. Understanding user behaviour through action sequences: from the usual to the unusual. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2018;25(9):2838–2852. DOI: 10.1109/tvcg.2018.2859969.
  13. Svatosova V. The importance of online shopping behavior in the strategic management of e-commerce competitiveness. Journal of Competitiveness. 2020;12(4):143–160. DOI: 10.7441/joc.2020.04.09.

Загрузки

Дополнительные файлы

Опубликован

2025-12-31

Выпуск

№ 2 (2025): Журнал Белорусского государственного университета. Экономика

Раздел

C. Математические и количественные методы

Лицензия

Copyright (c) 2026 Журнал Белорусского государственного университета. Экономика

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.

Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующим:

  1. Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial. 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
  2. Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договоренности, касающиеся неэксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге) со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
  3. Авторы имеют право размещать их работу в интернете (например, в институтском хранилище или на персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу. (См. The Effect of Open Access).

Как цитировать

[1]
Корбут, К.И. и Лаврова, О.И. 2025. Анализ особенностей потребительского выбора в цифровой среде. Журнал Белорусского государственного университета. Экономика. 2 (дек. 2025), 4–14.