近些年,随着互联网的快速发展,网上购物平台也进入蓬勃发展期,众多企业涌入网上购物平台,原创品牌店铺更是百花齐放,导致同类店铺竞争加剧,同时人民生活水平的提高和个性化产品的需求增加,也驱使为在竞争中占据优势的网上店铺不断推出新产品,力求以此抢占市场份额。一直以来,新产品预告作为一种营销手段常用于帮助企业进行新产品营销,然而新产品预告对消费者制定购买决策未必一定产生正面影响,有些则收效甚微,若网上店铺新产品开发失败则会失去行业竞争的有利地位,更甚者影响投资者的投资信心,影响店铺长远发展。因此以网上店铺新产品预告为研究对象,重点分析网上店铺新产品预告策略对消费者购买意愿的影响关系,为店铺开展有效地新产品营销提供解决方案。本文研究思路:为了分析消费者制定购买决策的过程并分析影响消费者购买决策的因素,本文根据S-O-R理论和感知风险理论分析消费者的网购实施路径,并利用灰色关联理论构建新产品预告策略关键指标体系。为了量化分析网上店铺新产品预告策略对消费者购买意愿的影响关系,本文分析层次分析法和BP神经网络算法在分析变量之间影响关系的优劣势并进行优势互补,构建研究网上店铺新产品预告策略对消费者购买意愿影响关系的AHP-BP神经网络模型,并收集预告相关数据训练网络最终得到研究结果。本文为了分析研究变量之间的影响关系具体研究内容如下:首先,本文在S-O-R理论和感知风险理论研究的基础上,分析了消费者网购行为,并通过梳理以往新产品预告的文献结合相关专家打分和建议初步构建新产品预告指标体系,其后利用灰色关联理论处理新产品预告数据约简指标体系,最终得到网上店铺新产品预告策略关键指标体系,以便于更加全面的分析网上店铺新产品预告策略的影响因素。其次,本文梳理文献分析层次分析法和BP神经网络在研究变量之间影响关系的实施流程以及优劣势,提出利用层次分析法得到指标权重改进BP神经网络神经元之间连接权初始值的方法实现两种方法之间的优势互补,构建AHP-BP神经网络模型,研究模型结果不仅保证实验结果精确性同时兼顾决策者的主观意见。最终,本文利用Satty1-9评分法则对新产品预告指标进行打分构建判断矩阵,利用层次分析法计算新产品预告各指标权重。然后收集服饰类原创品牌网上店铺新产品预告相关数据,训练用层次分析法改进连接权初始值的BP神经网络模型,不断修正各指标之间的连接权值,最终得到新产品预告策略各指标对消费者购买意愿之间的影响关系。本研究不仅构建网上店铺新产品预告策略关键指标体系,而且构建了AHP-BP神经网络模型为分析新产品预告对消费者购买意愿之间的关系提供了思路,并根据分析结果,从发布策略、内容策略、线上评论策略、传播策略、利益相关者策略五个方面为网上店铺进行新产品营销提供决策建议。