Konsumenternas utgifter utgör en stor del av USA:s ekonomiska verksamhet. Allt fler konsumenter flyttar till webben, där digitala spår av shopping och inköp ger värdefulla uppgifter om konsumenternas beteende. Vi analyserar dessa data extraherade från e-post och kombinerar dem med demografisk information för att karakterisera, modellera och förutsäga konsumenternas beteende. Att bryta ner inköp efter ålder och kön, vi finner att mängden pengar som spenderas på online-köp växer kraftigt med åldern, toppar i slutet av 30-talet. Män är oftare online köpare och spenderar mer pengar jämfört med kvinnor. Genom att koppla online-shopping till inkomster finner vi att handlare från mer välbärgade områden köper dyrare varor och köper dem oftare, vilket resulterar i betydligt mer pengar som spenderas på online-köp. Vi tittar också på dynamiken i inköp beteende och observera dagliga och veckovisa cykler i inköp beteende, på samma sätt som andra online-aktiviteter. Mer specifikt observerar vi temporal mönster i inköp beteende tyder på shoppare har ändliga budgetar: ju dyrare en vara, ju längre shopper väntar sedan det senaste köpet för att köpa den. Vi observerar också att handlare som e-postar varandra köper mer liknande objekt än socialt osammanhängande handlare, och denna effekt är särskilt tydlig bland kvinnor. Slutligen bygger vi en modell för att förutsäga när köparna kommer att göra ett köp och hur mycket som kommer att spenderas på det. Vi finner att tidsfunktioner förbättrar förutsägelsenoggrannheten jämfört med konkurrenskraftiga baslinjer. En bättre förståelse av konsumenternas beteende kan bidra till att förbättra marknadsföringen och göra online-shopping mer behaglig och effektiv.
När det gäller köp beteende förutsägelse, Kooti et al. REF bygger en modell för att förutsäga när kunderna är mest benägna att göra ett köp och hur mycket de kommer att spendera baserat på sina e-postmeddelanden och demografisk information.
Portrait of an Online Shopper: Understanding and Predicting Consumer Behavior
{'venue': 'Proceedings of the 9th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM 2016), San Fransisco, USA,', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}