電子商城瀏覽與買家情緒之應用

指導老師：廖耕億
組員：賴貞霖、戴佑辰、陳庭萱、蕭泊諺

在網際網路的蓬勃發展之下，電子商務成為各大業者不可或缺的一部分，然而我們發現許多線上購物網站，當技術支援不足或用戶體驗不佳產生負面情緒時，業者卻不一定能夠察覺，可能進而流失客戶，於是我們持續蒐集電子商務網站及使用者情緒相關資料，用於分析目前電子商務網站的現況。

會員、非會員、電商買家、賣家、商城和系統管理者透過外掛、伺服器與平台進行以下功能。

前端-外掛 JavaScript、Google Extension
後端-網頁C#-Visual Studio
網頁伺服器IIS、C#-ASP.NET
資料庫伺服器SQL Server
溝通方式Java、Restlet API

購物情緒分析
紀錄會員操作網站、瀏覽商品時之滑鼠點擊、滾動、移動等的距離及時間，從中分析並推論使用者與頁面互動時的情緒起伏及對商品的感興趣程度，進而提供給賣家及商城。

RFM/CLV
藉由蒐集到的資訊透過RFM模型以及CLV公式進行計算，分析出顧客終身價值，提供給賣家及商城，達成精準行銷。

滿意度透明化
利用互動式視窗隨機對買家提出商品喜好相關提問，並進一步利用買家在作答時的滑鼠軌跡判斷其是否有真實作答以幫助商城及賣家了解會員的喜好與需求。

期待未來本系統可支援各大電商平台甚至是普通網站，不須再客製化，通過外掛就能分析出各平台及網站所需的資料，並以這些資訊提供給平台做出更精準的行銷規劃，提升電商發展，達成智慧商務的目標。