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基于数据挖掘的文创产品用户识别研究论文

发布时间:2024-11-18 15:09:05 文章来源:SCI论文网 我要评论














  随着文化强国等理念的推进,我国消费者对文创产品的需求越来越大,但对文化创意产业的发展认识还有待提高。基于此,本文借鉴大数据挖掘思路,对文旅融合背景下文创产品用户画像进行构建,有利于为相关部门和企业提供有针对性且更为详细的产品创新路径,使企业更有效地识别用户需求,进一步扩大对其产业的投资规模,明确未来的发展方向。对实现以消费者为导向的精准营销,设计更加有含金量的产品具有重大的意义,也为文创产品的开发与营销提供了参考。
 
  一、构建方法
 
  (一)研究区域及数据来源
 
  本文研究区域为河北省保定市莲池区,主要原因如下:河北省历史悠久,拥有丰富的文化遗产,汇聚众多具有代表性的文化旅游资源。保定市位于河北省中部,具有三千多年的历史。莲池区具有丰富的历史文化、地域文化和时代文化,拥有35处文物保护单位。其中古莲花池被誉为“中国十大名园”之一,直隶总督署真实描绘了中国古代的“半部清史”,保定陆军军官学校被称作“将军的摇篮”。除此之外,还有大慈阁、守真祠堂、淮军公所等古迹。
 
  本文所需数据通过问卷调查和实地调研获得。问卷调查通过线上随机分发,收集样本的信息。
 
  (二)研究方法
 
  本文采用定性与定量相结合的方式进行文创产品的用户识别和研究。首先,利用问卷调查数据获取购买过文创产品的用户信息,进行归纳分析,绘制消费群体画像。其次,利用K-Means方法对用户特征进行划分,以便更直观地了解用户类型和特征画像。由于聚类数量K的不同会对街垒结果产生不同的影响。参考现有研究,利用手肘法确定最优的K值。将用户划分为不同的类别进而制定相关政策实现精准化推广和传播。Means算法的中心思想为,将数据分为K组,随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。
 
  二、案例研究
 
  (一)消费者画像分析
 
  购买过文创产品的群体的性别分布情况。购买过文创产品的女性占60.1%,而男性占比为39.9%。女性为购买文创产品的主要群体,年龄集中在19~39岁。大学及以上文化程度的群体购买文创产品的人数最多,购买过文创产品的女性中具有大学及以上文化程度的人占比最大,为88.9%,男性中具有大学及以上文化程度的人占比为89.1%,略高于女性。学历高的群体更倾向于购买文创产品。购买文创产品的主要用途为纪念和收藏。与男性群体相比,女性通过线下渠道购买文创产品的可能性更大。对可接受的文创产品单价区间,男性和女性均集中在31~100元。由画像分析可知,19~39岁的高知女性群体是购买文创产品的主力,且主要通过线下渠道购买单价在31~100元并且具有纪念和收藏意义的文创产品。
 
  (二)用户特征划分
 
  为了进一步研究购买文创产品的用户群体特征,本文根据收集到的问卷信息将被调查群体进行分类,为保定市文创市场宣传经营提供支持。使用K-Means聚类分析,得到不同用户群体的特征,以便更直观地了解消费者类型和特征画像。
 
  本文选择性别、年龄、学历作为聚类因子。考虑到购买文创产品用户的实际购买能力,增加了接受购买文创产品的单价区间、文创产品类型及购买文创产品的频次这三个因素,因此共选择了6个变量作为聚类因子。
 
  由于这6个指标为分类型数据,无法直接进行聚类分析,因此需要将其转化成数值型数据,本文对数据重新赋值来将这6个指标转化成数值型变量,具体赋值结果见表1。

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  手肘法的主要思想是当聚类数目发生变化时,误差平方和也随之变化。当真实分类结果与预测分类结果间的误差平方和较小时,对应的K值为最优的聚类数目。其中误差平方和的计算公式如公式(1)所示。随着聚类数目的增大,当K大于3后,曲线变化较平缓。为精确用户群体的类别,同时减小聚类误差,本文将聚类数设为4。原始聚类结果如表2所示。
 
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  其中,SSE为误差平方和,K为聚类数目,s为样本点,xi为聚类中心。
 
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  将聚类中心转换成原始数据类型,根据用户的特征,并结合实际情况,本文将购买文创产品的用户分成4个类别。
 
  高消费用户:这类群体是19~39岁的女性,文化程度为大学及以上,购买文创产品的单价在51~100元,购买文创产品类型集中在生活用品类,且购买文创产品的频次为2次/年。高消费用户群体相比于其他群体在文创产品中投入较多的金钱。文创产品市场可针对该群体制订合适的营销方案,深度挖掘用户价值,满足高消费用户的购买需求,增强消费体验,降低用户流失率。
 
  高频次用户:这类群体是19~39岁的女性,文化程度为大学及以上,购买文创产品的单价在31~50元,购买文创产品类型集中在生活用品类,且购买文创产品的频次较高,平均每年会购买文创产品3次及以上。高频次用户群体相比于其他群体购买文创产品的频次较高,文创产品市场可针对该群体增强生活用品类的产品的推荐频次,刺激消费需求,从而提高购买意愿。
 
  重要发展用户:这类群体是19~39岁的女性,文化程度为大学及以上,购买文创产品的单价在31~50元,购买文创产品类型集中在生活用品类,且购买文创产品的频次为2次/年。重要发展用户参与购买文创产品的概率极大,文创产品市场可对此群体推荐具有特色、文化创意的文创产品,吸引用户的兴趣,长期发展此类客户。
 
  重要潜在用户:这类群体是19~39岁的男性,文化程度为初中,购买文创产品的单价在31~50元,购买文创产品类型集中在生活用品类,且购买文创产品的频次为2次/年。该类群体人数较少,约占被调查者的4.23%,是文创产品市场的重要潜在用户,为提高该群体对文创产品的关注,可向其推荐多元化的文创产品,使其了解文创产品的多样性,进而提高购买率。
 
  (三)研究结论
 
  本文研究表明,文创产品用户特征具有显著差异。消费者画像分析表明,相比于男性而言,女性是购买文创产品的主力军。具体而言,19~39岁的高知女性群体是购买文创产品的核心群体,且主要通过线下渠道购买单价在31~100元并且具有纪念和收藏意义的文创产品。本文使用K-Means方法对用户特征进行划分,将全部被调查者分为四类:第一类高消费用户占全部被调查者的27.95%,这类群体倾向于购买单价较高的文创产品,是文创产品市场的重要客户。第二类高频次用户占比为30.41%,这类群体购买文创产品的频次高于其他群体,是文创产品市场的活跃人群。第三类重要发展用户占比为37.41%,这类群体主要为高知女青年,极有可能发展为文创产品市场的重要客户。第四类重要潜在用户占比为4.23%,这类群体所占比例较小,主要为男性群体,这类群体虽有购买文创产品的意愿,但可能受其他因素限制,会减少购买概率,通过对其推出优惠等政策,仍有可能发展为文创产品市场的重要客户。
 
  三、结语
 
  本文基于用户画像和聚类从数据挖掘的视角研究消费者的特征,进行用户群体划分,识别出高价值用户和低价值用户,有助于扩大文创产品市场,营造良好的文化氛围。
 
  随着大数据时代的到来,用户行为数据日益复杂和多元,行为特征数据日渐庞大。构建消费者画像有助于研究人员清晰详细地了解消费者的偏好和行为习惯,进而制定相关政策实现精准化推广和传播,推动文旅产品快速发展。

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本文标签: 文化强国 ,文创产品

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