疯狂双十一网购广告语

疯狂双十一网购广告语（精选5篇）

疯狂双十一网购广告语 第1篇

11月11日，国内知名第三方导购软件惠惠购物助手发布2016年《双十一网购大数据报告》。报告显示，截至双十一当天12时，天猫、网易考拉、京东、苏宁易购、唯品会等主流电商流量较前一天增幅明显，其中天猫流量增加了三倍，网易考拉紧随其后;此外，服装鞋帽依然是消费者最为关注的品类，而在消费者关注的所有品类中，历史最低价商品占比都超过一半。

天猫流量 增 三倍 网易考拉 成最大黑马

据惠惠购物助手数据显示，截至双十一当天12时，天猫流量较前一天同时刻增幅高达363%，居所有电商之首;紧随其后的网易考拉增幅也达到了349%，成为今年双十一最大黑马。而其他电商的表现也同样突出，京东、苏宁易购、唯品会、1号店增幅均超一倍。

主场作战的`天猫优势依然明显，而网易考拉的突围，则得益于跨境电商近两年的迅猛发展。

服装 、户外 、家居 用品受关注度 居前三

从品类来看，惠惠购物助手数据报告显示，服装鞋帽依然是传统的消费大类，消费者关注度也最高，占比41.2%;而随着跑步、健身等全民运动的兴起，今年的户外运动也颇受消费者欢迎，受关注度排第二，占比19.8%;其次是家居用品，因其需求量大、频次高、价格低的特点，也广受消费者关注，位居第三，占比10.8%。

买什么最划算? 图书 、服装 最便宜

价格方面，根据惠惠购物助手数据报告显示，今年在天猫上，消费者关注的商品均有较大幅度的降价，且所有品类的历史最低价的商品占比都超过了50%，图书音像更是达到了70%。而消费者最关注的服装鞋帽，历史最低价商品占比也达到了63%，总体来看，价格还是相对优惠。

惠惠购物助手数据分析师表示，在整个社会消费升级的背景下，消费者购买欲望依然强烈，但不少消费者已经从“买得便宜”转换成“买得精”，注重商品品质、理性消费也逐渐成为一种新的趋势。

疯狂双十一网购广告语 第2篇

双十一，24%的用户手机中存在安全隐患。

“双十一”各种超低价秒杀商品令人怦然心动，很多用户为了能够抢到心仪的物品，下载了多个网上推荐的抢货神器，但是很多不法分子却借机在这些热门抢货神器中植 入木马和病毒，用户下载之后在手机上进行的各种操作都会尽收不法分子的眼底，盗取用户的.个人隐私和财产信息都易如反掌。

20xx年双十一期间，据百度手机卫士监测，有24%的用户手机中存在病毒，存在手机安全隐患。

恶意应用的恶意行为分布示意图

易被盗版的网购类APP举例

“双十一”网购支付诈骗示意图

诈骗电话号码地域分布

安全建议

在移动互联网高速发展的今天，手机安全问题不容忽视。双十一期间，百度手机卫士积极保护用户的交易安全，受保护的交易额累计超过150亿元。

疯狂双十一网购广告语 第3篇

目前, 由于中国互联网及家庭计算机普及时间不如欧美国家长, 不可避免的造成不同年龄段人群对网购态度的不一致。新一代青年大学生大多在改革开放后出生, 受信息技术影响深远, 他们在网购上表现出是未来中国消费者的主流消费特征。

在研究消费者消费行为理论上, 由于受网络信息技术的扩散、厂家营销手段复杂化等因素影响, 传统的经济学理论受到挑战, 而行为经济学的出现使研究者找到了新的研究途径和视角。程燕蓉 (2013) 在所著文章中指出:有效地购买决策除了受消费者决策方法和决策环境的影响外, 还受决策者的认知、个性等心理因素的影响。苏伟 (2012) 也指出:要在行为经济学体系中提出适合的前景理论的框架, 内容主要包括参照系原理、心理账户原理、成瘾论等。此外, 由于中国网购刚进入较快的普及阶段, 之前很多人的研究背景和当今差异较大。例如, 李季 (2003) 在《高校学生的网上购买行为分析:创新扩散理论的应用》文章中的研究背景是, “网上购物作为一种创新的购物方式虽然具有诸多优势, 但目前在中国的发展却非常缓慢, 其中一个主要原因是大多数的消费者很难接受这种新型的购物方式”。在互联网普及十分有限的时期, 不同年龄群体的网购行为差异是十分微小的, 本文重点研究了网购究竟在不同年龄群体之间的消费模式差异。所采用的研究数据是实地调研所得的最新数据, 研究背景也更加适合研究不同年龄群体间的消费模式差异。

一、研究思路

购买行为差异表现在很多不同的方面。比如, 购买数额、购买商品时的心态、消费习惯等。其中有些是可以直接以数额衡量的, 例如, 支出金额。但也有很多是难以直接量化比较的, 比如, 消费习惯。因此对于这类难以直接比较分析的差异, 需要借助回归分析模型来确定, 更具体的是要研究这些因素对购买支出金额的影响差异。

首先, 依据现有经济学理论和生活常识选取较为可能影响网上购物行为差异的因素。然后, 结合实际情况制定更加详细具体的指标并制成问卷, 随机发放给研究对象。最后, 对整理回收的数据进行回归分析。随着网络信息技术的发展和电子商务规模的不断扩大, 本次研究调查无法涵盖到所有网上购物行为, 只能从消费者角度看网络购物方式和渠道日益多样化和复杂化。为此, 选取在网购领域最具代表性的活动来作为研究案例, 即2013年的双十一网购狂欢节。

从2009年开始, 每年的11月11号, 以天猫、京东为代表的大型电子商务网站都会在这一天进行大规模的打折促销, 形成中国互联网最大规模的商业活动。据阿里巴巴总部数据显示, 截止至11月11日24时, 2013年的网络购物节, 天猫以350亿元交易额成功收官。这个数字, 大概是去年美国网络星期一交易额的两倍。作为电子商务交易代表性的一天, 人们在这一天购物的影响因素具有很强的代表性。

二、影响因素分析

1. 消费习惯

每个人都有相对稳定的行为习惯, 购物行为亦是如此。现实生活中经常网购的人比不经常网购的人更容易产生对于网络购物的依赖, 很好地证明了这一点。同时, 其它类似的行为习惯也会转移到网络购物行为中, 例如, 在生活中喜爱参与限时抢购活动的人就很有可能同样喜欢网上的限时抢购。

2. 消费倾向

即便是收入相同的人, 他们每月的生活支出也有可能有很大差距。这是因为消费者的消费倾向, 或者消费意愿不同。消费倾向的大小既可能与外来消费计划相关, 也有可能只是因为天生的性格。但无论原因是什么, 消费倾向都可以较为容易通过支出和收入的比例来表示。

3. 性别与年龄

性别和年龄是导致群体行为差异的巨大原因, 但是这两个因素是否同样适用于网上消费行为人群需要进一步探讨。

4. 环境影响

这里所说的环境主要是消费个体受周围人群的影响, 最常见的现象就是从众消费心理。当周围人群都产生相同消费行为时, 消费者个体本身就会有追随大众潮流的意愿。行为经济学中的“参照依赖”理论较好地解释了其中的原因。

5. 对价格变化的敏感度

传统经济学中, 我们常以需求价格弹性来衡量消费者对价格变化的敏感程度。但是, 在实际研究中, 消费者的网上消费行为信息往往难以收集完整, 而从商品角度来看, 又难以确定一个具有代表性的平均价格指数。因此, 对需求和价格变化敏感度的衡量, 本文采取调查消费者对最高折扣额接受度的方式来实现。

三、数据的选取和模型的建立

根据以上五个消费影响因素及网购所独有的特点, 本文选出了以下因素作为本模型建立的影响因素, 包括月生活费支出额、周围参加网购人数、商品折扣、非食品支出所占比重、年龄以及是否有抢购习惯、是否经常网购、之前是否有较大开支、性别、是否能熟练网购和使用优惠券。以上因素的模型数据均可通过问卷直接获得。

另外, 我们根据年龄将调查人群分为三个类别:年龄在22 (含) 岁以下的、年龄在23 (含) 岁-30 (含) 岁之间的和年龄在30岁以上的。这样分类的原因是:年龄在22岁 (含) 以下的基本属于在校大学生, 思想活跃, 追赶潮流且受网络影响最大, 更经常参加网购活动;年龄在23 (含) 岁-30 (含) 岁之间的一般属于已工作的80后年轻人, 与在校大学生的收入状况和生活习惯已明显不同, 他们大多也经常参加网购活动;年龄在30岁以上的在日常生活中一般更倾向于传统购物, 较少参加网购活动。

根据以上分析, 建立的模型如下: (模型包含5个数值型变量, 7个虚拟变量以及4个数值型变量与虚拟变量的交叉项和4个虚拟变量之间的交叉项)

其中, m0~m18表示回归系数。

X1—月生活费支出额;X2—周围参加网购人数;X3—商品折扣;X4—非食品支出所占比重;age—年龄。

D1—是否有抢购习惯, 1—是、0—否;D2—是否经常网购, 1—是、0—否;D3—之前是否有较大开支, 1—是、0—否;D4—性别, 1—男、0—女;D5—是否能熟练网购和使用优惠券, 1—是、0—否。

D6—年龄是否在22 (含) 岁以下的, 1—是、0—否;D7—年龄是否在23 (含) 岁与30 (含) 岁之间的, 1—是、0—否。

X2D6与X2D7表示年龄段与周围参加网购人数的交互作用;X2D6和X2D7表示年龄段与是否经常网购的交互作用;D5D6和D5D7表示年龄段与是否能熟练网购和使用优惠券的交互作用;age D6和age D7表示年龄段与年龄的交互作用, 即每个年龄段内每增加一岁对参加网购的概率可能不同;u表示误差项。

模型的估计采用logit模型的估计方法, 回归结果中显示的标准误都为怀特异方差校正后的标准误。

在模型中, 表示参加网购的机会比率, 即一个人参加网购的概率与不参加网购的概率之比。表示机会比率的自然对数, 被称为logit, 取对数保证了模型的参数线性, 从而能用最小二乘法进行参数估计。

四、回归结果与分析

本文采用抽样调查方法, 通过对抽样数据分析, 得到影响因素对被解释变量的影响程度。5个数值型变量中, X2、age对L的影响显著, X1、X3、X4不显著;7个虚拟变量中, D1对L的影响显著, D5对L的影响较为显著, D2、D3、D4、D6、D7不显著;4个数值型变量与虚拟变量的交叉项中, X2D6和X2D7是显著的, age D6和age D7是不显著的;4个虚拟变量之间的交叉项都是显著或接近显著的。

与预期情况的相同, X2与L呈正向关系, 表明周围参加网购人数越多, 参加网购的概率就会越高;age与L呈负向关系, 表明年龄越小, 参加网购的概率就会越高;D1的系数为正, 表明有抢购习惯比没有抢购习惯更有可能参加双十一网购活动, D5的系数较为显著, 符号为正, 表明能熟练网购和使用优惠券比不能熟练网购和使用优惠券更有可能参加网购活动;D2D6和X2D7的系数为正, 表明在三个年龄段中, 是否经常网购这一因素对年轻人是否参加双十一网购活动的影响要大于对年龄大的人的影响;相反, X5D6和X5D7的系数为负, 表明在三个年龄段中, 是否能熟练网购和使用优惠券这一因素对年轻人是否参加双十一网购活动的影响要小于对年龄大的人的影响;X2D6与X2D7的系数为负, 表明周围参加网购人数这一因素对年轻人是否参加双十一网购活动的影响要小于对年龄大的人的影响。

另一方面, X1、X3、X4显著性一般;D2、D3、D4、D6、D7显著性也一般;age D6和age D7 (年龄段与年龄的交互作用) 显著性也一般。事实上, 得到这样的回归分析结果, 与抽样调查的样本有很大关系。这种与预期结果的差异, 我们把它考虑成样本误差。不过它体现了调查的真实性, 也值得我们思考——事实与预期在很多时候的确存在差异。

在logit模型中, 变量前的系数表示变量对参加网购的机会比率的对数值的影响程度。“一般来说, 如果取任一斜率系数的反对数 (emi的形式) , 再从中减去1并乘以100, 将得到对应解释变量每增加1单位的机会比率的形式) 的百分比变化。”如e0.4441=1.56表示在其他变量不变的情况下, 周围参加网购人数每增加1单位, 参加网购的机会比率增加56%。

另外, 本模型回归结果所得到的R2Mc F比较小, 但在二分回归子模型, 回归系数的期望符号以及显著性才是最重要的, 拟合优度是次要的, 也往往比较小。因为本调查的样本年龄非常分散, 从16岁到70岁的人都有。在截面数据中, 这种较低的R-squared一般都是由于样本的分散导致的。

五、结论

1. 单因素影响分析

⑴周围参加抢购的人越多, 参加网购的概率越高。依据前景理论中的参考依赖原则, 身边的亲戚朋友参与网购活动, 并获得正效益后, 即便消费者自身没有任何支出或损失, 也有可能获得负效益。模型回归结果也印证了这一理论, 身边的人参加抢购对自己是否参加抢购或网购的概率影响比较大。

⑵年龄越小、越经常参加网购和抢购、越能熟练操作, 参加网购概率越高。一般来讲, 越经常参加网购或抢购的人会对此类消费方式产生习惯依赖, 其参加网购活动的几率也会大大上升。年龄越小, 对新鲜事物的接受能力越强, 被网购噱头所吸引较多, 参加网购概率更大。网购不同于一般购物, 需要在电脑上进行浏览、操作, 掌握基本的电脑操作技能。因此, 越能够熟练进行网购和使用优惠劵的参加网购概率越高。

2. 双因素交叉影响分析——影响网购因素在不同年龄段的差别

⑴是否经常网购对年轻人的影响比较大。对于年轻人而言, 其收入相对于中老年人低, 且基本没有财产积累, 故消费能力较差, 消费的价格弹性较高;中老年人收入一般很稳定, 且拥有一定财产积累, 故对价格弹性比较低。本研究问卷调查以抢购为例, 一般经常进行网购的都会了解双11抢购活动。年轻人能在双11抢购中抢到自己最心仪的商品是再好不过的。但中老年人则不然, 他们对价格敏感程度没有那么高, 即使经常参加网购并熟练进行网购操作, 这个群体也不一定会参加双11抢购。

⑵是否能熟练网购和使用优惠券对中老年人影响较大。能熟练操作电脑, 熟练进行网购和使用优惠劵对年轻人不是问题。但对中老年人来讲, 电脑这一“后生的”新鲜事物并不那么容易轻易掌握, 需要专门拿出时间来学习。因此, 这个群体有时即使想参与网购也因无法进行操作而放弃。故能否熟练网购对老年人是否参加双11的影响比较大。

⑶周围参加网购人数对中老年人影响较大。年轻人经常接触电脑、网络, 且接受新鲜事物能力比较快, 对网购这一“新生”事物已“见怪不怪”, 且能较快接受。而对中老年人来讲, 电脑这一“后生的”事物并不那么好“伺候”, 这一群体对网络购物这一“新生事物”的可靠性、安全性会产生质疑。因此, 身边有人参加网购并成功购买会大大增加中老年人对这一新兴的购物方式的信赖程度, 让他们放心尝试进行购物。故周围参加网购人数对中老年人是否参加双11的影响比较大。

摘要：本文针对双十一网络购物 (网购) , 以传统经济学和行为经济学为理论支持, 将影响网购的相关因素、年龄分为三组建立计量模型。同时纳入模型的还有年龄组与其他变量的交叉项。找到了影响是否参加网购的主要因素, 影响参加网购的因素在不同年龄段之间的作用差别。

关键词：网购,年龄群体,消费特征,差异

参考文献

[1]洪翠南.基于生活方式理论的大学生网络购买行为研究[D].北京:北京邮电大学, 2013.

[2]周林.大学生网络行为偏好研究[D].上海:上海师范大学, 2005.

[3]郝媛媛.在线评论对消费者感知与购买行为影响的实证研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学, 2010.

[4]王慧农.西方学者关于消费者购买行为的五种模式[J].国外社会科学, 1993 (04) .

如何保障今年的双十一网购安全 第4篇

为净化“双十一”集中促销活动期间的网购环境，让消费者放心消费，工商总局近日印发通知，要求各地工商、市场监管部门依法依职责做好监测监管工作，提前采取风险防范措施，加强事中事后监管，切实维护网络市场秩序和消费者合法权益。

工商总局要求各地提前采取行政告诫、联合座谈约谈、发布典型案例、加强警示宣传、强化监测监管等方式，督促指导网络集中促销活动组织者和经营者严格遵守“七日无理由退货”等法律规定，事先公示网络集中促销的期限、方式和规则，规范订（定）金、优惠券的使用方法，做到“七不得”，即不得发布虚假广告、虚报特价揽客、实施有价无货的欺诈行为；不得先涨价再打折，借机以次充好，以假充真；不得利用格式条款侵害消费者合法权益；不得虚构交易、对平台成交量或成交额进行虚假宣传；不得限制、排斥竞争，不得攻击贬低对手，不得限制、排斥促销经营者参加其他平台组织的促销活动等。

目前，由工商总局、发展改革委、工业和信息化部、公安部、商务部、海关总署、质检总局、食品药品监管总局、网信办、邮政局等网络市场监管部际联席会议成员单位组成的联合督查组，正在对部分省市2017网络市场监管专项行动进行集中督查。督查组将在“双十一”前实地调研指导京东商城、亚马逊、当当网、聚美优品、1号店、携程网、苏宁易购、途牛网、阿里巴巴、网易考拉、网易严选、唯品会等平台（网站），了解“双十一”企业开展网络集中促销活动和风险防范措施准备情况，针对问题进行行政指导，对企业加强自治、落实平台责任、规范网络集中促销活动提出要求，进一步营造公平竞争的网络市场环境和安全放心的网络消费环境。

关于双十一网购情况的调查报告 第5篇

一、本次调查主要内容：

调查时间：2015年11月11日 调查地点：山东政法学院 调查对象：在校大学生 调查方法：问卷调查

调 查 人：尹盼盼、汲鑫、程博、尚伟森、钟华、张修坤、金祥、调查分工：两人一组分别对大

一、大

二、大三学生分发调查问卷

二、报告正文

前言

关于“双十一”，相信地球人大多都知道，至少也听说过，这一原本属于单身人士的节日被各大电商搞成了全民购物狂欢节，商家们通宵达旦，消费者乐此不疲。今年的“双十一”尤为热闹，在节日来临之际，各大商家早就通过发放各种红包福利现金抵用券打折促销举办大型娱乐晚会等活动来博得广大消费者的眼球，激发广大消费者的购买欲望。据统计，“双十一”当天电子商务的巨头阿里巴巴创下了143亿美元的销售记录，比起去年销售额增长了60%。

为了更全面地了解电子商务的成长及发展历程，分析其独特的内外部经济环境同时了解大学生对于网上购物的消费行为、消费心理，了解大学生对于“双十一”网购消费热的看法与建议，帮助其树立正确的消费观，我们组在“双十一”期间针对广大在校生进行了一次关于“双十一”网购情况的问卷调查。我们以小组为单位通过在学校向不同院系不同年级的同学分发问卷的形式来了解他们对本次“双十一”购买的物品、选择的电商平台、花费的金额以及对本次“双十一”网购的感受。

1.前言。有几种写法：第一种是写明调查的起因或目的、时间和地点、对象或范围、经过与方法，以及人员组成等调查本身的情况，从中引出中心问题或 基本结论来；第二种是写明调查对象的历史背景、大致发展经过、现实状况、主要成绩、突出问题等基本情况，进而提出中心问题或主要观点来；第三种是开门见山，直接概括出调查的结果，如肯定做法、指出问题、提示影响、说明中心内容等。前言起到画龙点睛的作用，要精练概括，直切主题。

2.主体。这是调查报告最主要的部分，这部分详述调查研究的基本情况、做法、经验，以及分析调查研究所得材料中得出的各种具体认识、观点和基本结论。

3.结尾。结尾的写法也比较多，可以提出解决问题的方法、对策或下一步改进工作的建议；或总结全文的主要观点，进一步深化主题；或提出问题，引发人们的进一步思考；或展望前景，发出鼓舞和号召。

四、写调查报告应注意以下几个问题

1.必须掌握大量的第一手材料。要深入群众，了解调查对象各方面的材料，包括正面的、反面的，直接的、间接的，历史的、现实的，弄清它的来龙去脉，为分析研究提供大量、可靠的事实依据。

2.要善于作认真的分析与研究。对掌握的大量材料作去粗取精、由表及里的处理，透过表面现象抓住本质，数据真实有效，善于分析，从而得出正确的判断和结论。

3.要选用切实、可靠的材料说明观点。调查报告所揭示的结论，必须通过对具体情况、具体事实作客观的叙述和分析很自然地得出。要善于用精确、充足的材料来说明观点。不能脱离材料空发议论；也不能只摆一大堆材料，而不提出明确的观点和结论。

4.调查报告的文字要朴素、明确、实在。要注意把说理和叙事有机地结合起来，要善于用简要的议论总结经验，阐明规律，说明政策。还要注意运用可靠的统计数字和群众语言来印证观点。

山东政法学院商学院