Interactive signaling grouping strategies and long-tail effects in E-commerce platform contexts
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to explore the complex driving mechanisms of bilateral platform interaction signals on consumer shopping behavior, reveal consumer response strategies to interaction signals, improve platform recommendation algorithms and service efficiency, expand merchant marketing strategies and enhance consumer information utility and satisfaction. Design/methodology/approach Based on the Elaboration Likelihood Model (ELM), the signal entities of a two-sided platform are categorized into merchants, consumers and the platform itself. A configuration strategy research model is constructed to guide consumer decision-making. First, using product exposure, click and transaction data from 64,184 users, a pre-experiment explores the interactive effects of price, review value and supplier certification to validate the existence of interactive signal configuration effects. Additionally, the Fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA) method is employed to investigate the synergistic and long-tail effects of interactive signals on consumer browsing and purchasing behavior. Findings Exploratory research has found that multi-party interaction signals have substitution and complementary effects, and their configuration strategies exhibit asymmetry, equivalence and marginal characteristics. In addition, based on the screening of consumer groups with low browsing but high purchasing, this study proposes specific signal configuration strategies for long-tail groups. Originality/value This study constructs an integrated interpretive framework for interactive signal configurations, employing a mixed-method approach combining regression analysis to test interactive effects and fsQCA to analyze configuration patterns, thereby overcoming the limitations of studies focused on single signals or stages. Theoretically, this framework expands the application of signal theory in interactive scenarios, refines the signal mechanisms underlying two-stage decision-making under the ELM and connects curiosity-driven and cognitive load theories to explain long-tail group behavior. Practically, the proposed configuration strategies can reduce platform resource redundancy, provide new pathways for long-tail market operations and enhance marketing precision and decision-making efficiency.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».