我国网民购物行为发生了翻天覆地的变化。大数据作为一种新兴的技术手段，为研究网民购物行为提供了有力支持。本文将从网民购物大数据入手，分析其趋势、动机，并探讨相关启示。
一、网民购物行为趋势
1.移动购物成为主流
根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《中国互联网发展统计报告》，截至2020年12月，我国手机网民规模达9.85亿，占比达99.2%。移动购物逐渐成为网民购物的首选方式。各大电商平台纷纷推出移动端应用，提升用户体验，进一步推动移动购物的发展。
2.跨境电商蓬勃发展
近年来，跨境电商在我国迅速崛起，成为网民购物的新宠。根据艾瑞咨询发布的《2019年中国跨境电商市场研究报告》，我国跨境电商市场规模已突破10万亿元。随着政策支持、物流体系的完善以及消费者需求的增长，跨境电商市场有望继续保持高速增长。
3.个性化、定制化需求日益凸显
大数据分析显示，网民购物行为呈现出个性化、定制化的趋势。消费者不再满足于传统的标准化产品，更倾向于追求个性化、高品质的商品。电商平台纷纷推出个性化推荐、定制服务等功能，以满足消费者需求。
二、网民购物动机
1.价格因素
价格是影响网民购物行为的重要因素。在同等品质的情况下，消费者更倾向于选择价格更低的产品。大数据分析显示，低价促销、优惠券、满减活动等优惠策略对提升网民购物转化率具有显著效果。
2.品牌因素
品牌效应在网民购物中占据重要地位。消费者在购买商品时，会优先考虑品牌知名度、口碑等因素。大数据分析显示，品牌知名度、口碑、产品品质等品牌因素对网民购物决策产生显著影响。
3.社交因素
社交因素在网民购物中发挥着重要作用。消费者在购物过程中，会通过社交媒体、电商平台等渠道分享购物体验，影响他人购买决策。大数据分析显示，社交分享、口碑传播等社交因素对网民购物行为产生积极影响。
三、启示与建议
1.电商平台应关注移动购物市场，优化移动端用户体验，提升移动购物转化率。
2.加强跨境电商发展，完善物流体系，拓展海外市场，满足消费者多元化需求。
3.电商平台应注重个性化推荐，根据消费者购物行为和喜好，提供精准的商品推荐。
4.加强品牌建设，提升品牌知名度和口碑，满足消费者对高品质商品的需求。
5.充分利用社交媒体等渠道，加强口碑传播，提高消费者对品牌的信任度。
大数据为研究网民购物行为提供了有力支持。通过对大数据的分析，我们可以了解网民购物行为趋势、动机，为电商平台提供有益的启示和建议。在未来的发展中，电商平台应紧跟大数据发展趋势，不断创新，提升用户体验，满足消费者需求，推动我国电子商务行业的繁荣发展。
