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      關(guān)于對(duì)網(wǎng)購(gòu)調(diào)查報(bào)告的總結(jié)_網(wǎng)購(gòu)調(diào)查報(bào)告總結(jié)范文(2)

      時(shí)間: 郭林0 分享

      關(guān)于對(duì)網(wǎng)購(gòu)調(diào)查報(bào)告的總結(jié)篇三

      早期的消費(fèi)者行為研究關(guān)注消費(fèi)者行為木身,通過(guò)傳統(tǒng)的調(diào)查問(wèn)卷、焦點(diǎn)小組訪談、個(gè)體訪問(wèn)、店面觀察等定性、定量調(diào)查方式和手段采集人II統(tǒng)計(jì)學(xué)資料、購(gòu)物行為、消費(fèi)意向等信息,用于進(jìn)行消費(fèi)者行為的研究和分析。進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,反映消費(fèi)者行為軌跡的數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)上大量沉淀,基于購(gòu)物網(wǎng)站的點(diǎn)擊率、訪問(wèn)量及其他網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量化指標(biāo)被大量采集,形成對(duì)消費(fèi)者行為路徑的概括和綜合描述。當(dāng)卜進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代,網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)樣式和消費(fèi)者購(gòu)物習(xí)慣多樣化,需要對(duì)消費(fèi)者數(shù)據(jù)的采集和行為的分析逐步擴(kuò)展至更多數(shù)據(jù)源,結(jié)合購(gòu)物網(wǎng)站、其他網(wǎng)臾瀏覽信息、社交媒體平臺(tái)信息、移動(dòng)終端、搜索引擎等多個(gè)平臺(tái)去接觸消費(fèi)者,挖掘數(shù)據(jù),從而進(jìn)行綜合評(píng)估和分析。

      2、傳統(tǒng)消費(fèi)者行為研究與大數(shù)據(jù)時(shí)代的對(duì)比分析

      2.1、消費(fèi)者行為研究模型框架發(fā)展

      1898年路易斯(E.ST.Elmo Lewis )提出的AIDA模式是研究消費(fèi)行為的成熱理論之一,1925年Edward.K.StrongJ:在四階段模式的接觸上增加“MemoYV"(記憶)階段(陳培愛(ài),2009,208提出五階段式AIDMA模式。

      AIDMA模式分為引起關(guān)注一產(chǎn)生興趣一產(chǎn)生欲望一形成記憶一產(chǎn)生行動(dòng)(Attention-Interest-Desire-Memory-Action )五個(gè)階段,意在描述受眾從接受信息到產(chǎn)生行動(dòng)之間動(dòng)態(tài)式地引導(dǎo)其心理過(guò)程并將其順序模式化的一種法則。

      隨著互聯(lián)網(wǎng)及移動(dòng)應(yīng)用的普及、傳播環(huán)境發(fā)生了深刻變化、受眾媒介信息關(guān)系變革,受眾作為信息的接收者和發(fā)布者承擔(dān)著雙重角色。20_年口木電通提出了web2.0時(shí)代背景卜的AISAS評(píng)估模式,AISAS模式分為五個(gè)階段:注意一興趣一搜索一行動(dòng)一分享(Attention -Interest -Search-Action-Share ),其中兩個(gè)具備互聯(lián)網(wǎng)背景特質(zhì)的"s"— search(搜索)和ShaY'e(分享)的出現(xiàn),指出了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代卜消費(fèi)者主動(dòng)行為的重要性(北京電通,20_)。從AIDMA到AISAS模式的轉(zhuǎn)化過(guò)程是基于web2.0時(shí)代背景卜的媒介和受眾行為變革,開(kāi)創(chuàng)了基于web2.0互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代評(píng)估的新范式。

      20_年,口木電通繼AISAS之后又發(fā)布了“SIPSModel”分析工具,該模型分為四個(gè)階段:共鳴一確認(rèn)一參與一共享與擴(kuò)散( Sympathize -Identify -Participate -Share&Spread)(程士安,201_)。在人類(lèi)進(jìn)入“對(duì)話(huà)”時(shí)代背景卜,社會(huì)個(gè)體和信息關(guān)系發(fā)生變革,社會(huì)個(gè)體主動(dòng)檢索、分享個(gè)人信息,意見(jiàn)相同個(gè)體聚集成群,SIPS模型把受眾獲取信息,產(chǎn)生共鳴后的“確認(rèn)”、“參與行動(dòng)”、“分享和擴(kuò)散”的三個(gè)行為環(huán)節(jié)表達(dá)得十分清晰。該模型預(yù)示著消費(fèi)者行為研究進(jìn)入了數(shù)字時(shí)代,深入解剖平臺(tái)受眾行為的階段,基于數(shù)字時(shí)代的互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通信技術(shù)的變革,消費(fèi)者接受信息的渠道和方式發(fā)生改變,因此研究需要切換到多點(diǎn)的、非線(xiàn)性的場(chǎng)景之中。

      消費(fèi)者研究框架模型三個(gè)階段的發(fā)展揭示了從早期對(duì)消費(fèi)者行為的研究發(fā)展為對(duì)消費(fèi)者意圖的深刻剖析的過(guò)程,從而為消費(fèi)者行為研究路徑和方法的轉(zhuǎn)變提供了重要參考。

      2.2、消費(fèi)者行為研究路徑與數(shù)據(jù)采集方式的轉(zhuǎn)變與發(fā)展

      早期階段對(duì)于詳細(xì)歷史消費(fèi)記錄的追蹤和分析是對(duì)消費(fèi)者行為深層次理解的開(kāi)始,而現(xiàn)今則實(shí)現(xiàn)了從理解消費(fèi)者行為到掌握消費(fèi)者意圖的轉(zhuǎn)變,從追蹤消費(fèi)者消費(fèi)記錄擴(kuò)展到新興的數(shù)據(jù)源,如網(wǎng)u cookies、社交媒體平臺(tái)、移動(dòng)終端、搜索引擎等。當(dāng)前許多企業(yè)和品牌已經(jīng)將從網(wǎng)站獲取到的消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)整合到了整個(gè)策略的制定當(dāng)中,這此數(shù)據(jù)既包括消費(fèi)者的在線(xiàn)交易、點(diǎn)擊、購(gòu)物路徑數(shù)據(jù),又包含來(lái)自社交媒體網(wǎng)站、搜索引擎的數(shù)據(jù)。研究的焦點(diǎn)不僅僅在于如何挖掘這此數(shù)據(jù),而是深入探究如何將所有有價(jià)值的數(shù)據(jù)整合,進(jìn)行綜合分析和評(píng)估。此外,傳統(tǒng)的消費(fèi)者行為研究報(bào)告主要將收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)從而得出調(diào)查結(jié)果,從宏觀層面解讀消費(fèi)者數(shù)據(jù),局限于理解消費(fèi)者當(dāng)卜的消費(fèi)行為。而通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)卜整合各個(gè)平臺(tái)數(shù)據(jù)源,可以深入地對(duì)各個(gè)層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分,不僅可以理解消費(fèi)者當(dāng)卜和事后行為,也可以在消費(fèi)者行動(dòng)前深入理解消費(fèi)者,從而有助于整個(gè)營(yíng)銷(xiāo)策略的制定。

      3.大數(shù)據(jù)在消費(fèi)者行為研究中的應(yīng)用

      3.1、消費(fèi)者行為分析

      不同于傳統(tǒng)的社會(huì)學(xué)研究范式,對(duì)消費(fèi)者的研究常常采用抽樣的方式來(lái)進(jìn)行,通過(guò)隨機(jī)方式選擇被調(diào)查對(duì)象,通過(guò)定性定量調(diào)查獲得數(shù)據(jù),并通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析以此獲得營(yíng)銷(xiāo)策略方面的決策支持。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,消費(fèi)者研究的范式逐步轉(zhuǎn)向?qū)ヂ?lián)網(wǎng)沉淀的海量數(shù)據(jù)的聚類(lèi)、挖掘和運(yùn)算,通過(guò)靜態(tài)數(shù)據(jù)、流數(shù)據(jù)的分析、建模,得出分析結(jié)論,由此做出相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略判斷.

      對(duì)于消費(fèi)者行為分析分為“線(xiàn)上消費(fèi)者行為”和“線(xiàn)卜消費(fèi)者行為”的分析。線(xiàn)上消費(fèi)者分析還是基于Web挖掘發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的媒介習(xí)慣、內(nèi)容喜好和消費(fèi)傾向,是當(dāng)前應(yīng)用大數(shù)據(jù)較多的形式。線(xiàn)卜消費(fèi)者行為則基于傳統(tǒng)的ShOppeY'(購(gòu)物學(xué))研究(Paco Underhill , 200_),一方面利用智能移動(dòng)端程序、購(gòu)物車(chē)應(yīng)答程序等創(chuàng)新設(shè)備獲取實(shí)時(shí)位置數(shù)據(jù),了解消費(fèi)者的消費(fèi)行為和購(gòu)物習(xí)慣,另一方面通過(guò)和監(jiān)控設(shè)備相連的圖片分析程序記錄消費(fèi)者店內(nèi)行走軌跡等信息,以此提升線(xiàn)卜店面的貨架設(shè)計(jì)、產(chǎn)品組合、)’告投放方式等。

      3.2、消費(fèi)者精準(zhǔn)細(xì)分

      進(jìn)入web2.0互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,對(duì)消費(fèi)者的精準(zhǔn)細(xì)分研究分為幾個(gè)階段,門(mén)戶(hù)時(shí)代的目標(biāo)人群定位主要依托網(wǎng)站鎖定企業(yè)和品牌營(yíng)銷(xiāo)傳播對(duì)象,搜索引擎時(shí)代則通過(guò)對(duì)消費(fèi)者主動(dòng)的關(guān)鍵詞匹配方式進(jìn)行消費(fèi)者細(xì)分,社交媒體時(shí)代則通過(guò)廣泛的渠道去盡可能地覆蓋多的細(xì)分人群。進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代,尋求更精準(zhǔn)、細(xì)化的消費(fèi)者細(xì)分這一目標(biāo)逐步得以更好的實(shí)現(xiàn)。在當(dāng)前的研究中,靜態(tài)的數(shù)據(jù)庫(kù)可以升級(jí)為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流,記錄消費(fèi)者個(gè)體的線(xiàn)上行為軌跡,這此軌跡除了消費(fèi)者的基木信息和購(gòu)物記錄外,還包括其他的網(wǎng)站瀏覽習(xí)慣、社交媒體評(píng)論、閱讀喜好等綜合信息,同時(shí)大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)將消費(fèi)者這此線(xiàn)上信息與線(xiàn)下的人學(xué)特征、線(xiàn)卜購(gòu)物記錄和傳統(tǒng)CRM相聯(lián)系,實(shí)現(xiàn)企業(yè)和品牌針對(duì)個(gè)體和群體細(xì)分消費(fèi)者的多層式營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)役效果評(píng)估。

      3.3、消費(fèi)者定位和情感分析

      這里的“定位”包含兩種概念,一是針對(duì)個(gè)體消費(fèi)行為軌跡或搜索行為的精準(zhǔn)定位,通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分析、分類(lèi)和精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化,如該消費(fèi)者在瀏覽網(wǎng)臾過(guò)程中對(duì)哪一類(lèi)信息、產(chǎn)品具有傾向性,從而進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo);二是基于地理位置的精準(zhǔn)定位,通過(guò)采用智能移動(dòng)終端的個(gè)人位置推送信息使信息到達(dá)用戶(hù)?;诓粩嘌葸M(jìn)的大量來(lái)自社交媒體的使用者數(shù)據(jù)流,情感分析為多種消費(fèi)者行為分析評(píng)估提供參考。企業(yè)和品牌可以通過(guò)情感分析測(cè)量消費(fèi)者對(duì)營(yíng)銷(xiāo)傳播戰(zhàn)役的實(shí)時(shí)反應(yīng)并迅速作出相應(yīng)調(diào)整。如Facebook的“l(fā)ike”功能和新浪微博和騰訊微信的“喜歡”功能,可以實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者情感的即時(shí)反饋。因?yàn)橥ǔ?lái)講大多數(shù)消費(fèi)者基于同伴“口口相傳”的喜好和評(píng)價(jià)做出購(gòu)買(mǎi)決策,因而情感分析在消費(fèi)者研究過(guò)程中得至關(guān)重要。

      4、結(jié)語(yǔ).

      消費(fèi)者研究從AIDMA, AISAS到SIPS模型的階段性發(fā)展,揭示了消費(fèi)者行為研究隨著技術(shù)的進(jìn)步和消費(fèi)者媒體習(xí)慣的改變不斷演進(jìn)的過(guò)程。從傳統(tǒng)消費(fèi)者行為研究和基于早期互聯(lián)網(wǎng)階段的數(shù)據(jù)采集,一直到當(dāng)前大數(shù)據(jù)背景卜通過(guò)對(duì)各消費(fèi)者接觸平臺(tái)數(shù)據(jù)源整合的挖掘、建模,實(shí)現(xiàn)對(duì)消費(fèi)者行為和意圖的深入理解,經(jīng)歷了一個(gè)歷史性的變革。當(dāng)卜對(duì)于大數(shù)據(jù)的深入挖掘和深度利用成為消費(fèi)者研究領(lǐng)域的重要趨勢(shì),尤其是整合網(wǎng)絡(luò)各個(gè)數(shù)據(jù)源,篩選有價(jià)值的分析數(shù)據(jù),從而預(yù)測(cè)消費(fèi)者前期意向、評(píng)估事后行為,成為未來(lái)消費(fèi)者行為研究分析中的重要突破和創(chuàng)新點(diǎn)。

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