20xx關(guān)于對網(wǎng)購調(diào)查報告的總結(jié)_網(wǎng)購調(diào)查報告總結(jié)范文-資料下載頁
2024-11-20 02:30本頁面
【正文】 消費者行為到掌握消費者意圖的轉(zhuǎn)變，從追蹤消費者消費記錄擴展到新興的數(shù)據(jù)源，如網(wǎng)u cookies、社交媒體平臺、移動終端、搜索引擎等。當前許多企業(yè)和品牌已經(jīng)將從網(wǎng)站獲取到的消費者行為數(shù)據(jù)整合到了整個策略的制定當中，這此數(shù)據(jù)既包括消費者的在線交易、點擊、購物路徑數(shù)據(jù)，又包含來自社交媒體網(wǎng)站、搜索引擎的數(shù)據(jù)。研究的焦點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值的數(shù)據(jù)整合，進行綜合分析和評估。此外，傳統(tǒng)的消費者行為研究報告主要將收集的數(shù)據(jù)進行分類從而得出調(diào)查結(jié)果，從宏觀層面解讀消費者數(shù)據(jù)，局限于理解消費者當卜的消費行為。而通過大數(shù)據(jù)技術(shù)卜整合各個平臺數(shù)據(jù)源，可以深入地對各個層面的數(shù)據(jù)進行細分，不僅可以理解消費者當卜和事后行為，也可以在消費者行動前深入理解消費者，從而有助于整個營銷策略的制定。
、消費者行為分析
不同于傳統(tǒng)的社會學研究范式，對消費者的研究常常采用抽樣的方式來進行，通過隨機方式選擇被調(diào)查對象，通過定性定量調(diào)查獲得數(shù)據(jù)，并通過對數(shù)據(jù)的分析以此獲得營銷策略方面的決策支持。在大數(shù)據(jù)時代，消費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、挖掘和運算，通過靜態(tài)數(shù)據(jù)、流數(shù)據(jù)的分析、建模，得出分析結(jié)論，由此做出相應的營銷策略判斷.
對于消費者行為分析分為“線上消費者行為”和“線卜消費者行為”的分析。線上消費者分析還是基于Web挖掘發(fā)現(xiàn)消費者的媒介習慣、內(nèi)容喜好和消費傾向，是當前應用大數(shù)據(jù)較多的形式。線卜消費者行為則基于傳統(tǒng)的ShOppeY39。(購物學)研究(Paco Underhill ， 200xx)，一方面利用智能移動端程序、購物車應答程序等創(chuàng)新設(shè)備獲取實時位置數(shù)據(jù)，了解消費者的消費行為和購物習慣，另一方面通過和監(jiān)控設(shè)備相連的圖片分析程序記錄消費者店內(nèi)行走軌跡等信息，以此提升線卜店面的貨架設(shè)計、產(chǎn)品組合、)’告投放方式等。
、消費者精準細分
，對消費者的精準細分研究分為幾個階段，門戶時代的目標人群定位主要依托網(wǎng)站鎖定企業(yè)和品牌營銷傳播對象，搜索引擎時代則通過對消費者主動的關(guān)鍵詞匹配方式進行消費者細分，社交媒體時代則通過廣泛的渠道去盡可能地覆蓋多的細分人群。進入大數(shù)據(jù)時代，尋求更精準、細化的消費者細分這一目標逐步得以更好的實現(xiàn)。在當前的研究中，靜態(tài)的數(shù)據(jù)庫可以升級為實時數(shù)據(jù)流，記錄消費者個體的線上行為軌跡，這此軌跡除了消費者的基木信息和購物記錄外，還包括其他的網(wǎng)站瀏覽習慣、社交媒體評論、閱讀喜好等綜合信息，同時大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實現(xiàn)將消費者這此線上信息與線下的人學特征、線卜購物記錄和傳統(tǒng)CRM相聯(lián)系，實現(xiàn)企業(yè)和品牌針對個體和群體細分消費者的多層式營銷戰(zhàn)役效果評估。
、消費者定位和情感分析
這里的“定位”包含兩種概念，一是針對個體消費行為軌跡或搜索行為的精準定位，通過數(shù)據(jù)對用戶進行分析、分類和精準轉(zhuǎn)化，如該消費者在瀏覽網(wǎng)臾過程中對哪一類信息、產(chǎn)品具有傾向性，從而進行精準營銷。二是基于地理位置的精準定位，通過采用智能移動終端的個人位置推送信息使信息到達用戶?；诓粩嘌葸M的大量來自社交媒體的使用者數(shù)據(jù)流，情感分析為多種消費者行為分析評估提供參考。企業(yè)和品牌可以通過情感分析測量消費者對營銷傳播戰(zhàn)役的實時反應并迅速作出相應調(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，可以實現(xiàn)消費者情感的即時反饋。因為通常來講大多數(shù)消費者基于同伴“口口相傳”的喜好和評價做出購買決策，因而情感分析在消費者研究過程中得至關(guān)重要。
結(jié)語.
消費者研究從AIDMA， AISAS到SIPS模型的階段性發(fā)展，揭示了消費者行為研究隨著技術(shù)的進步和消費者媒體習慣的改變不斷演進的過程。從傳統(tǒng)消費者行為研究和基于早期互聯(lián)網(wǎng)階段的數(shù)據(jù)采集，一直到當前大數(shù)據(jù)背景卜通過對各消費者接觸平臺數(shù)據(jù)源整合的挖掘、建模，實現(xiàn)對消費者行為和意圖的深入理解，經(jīng)歷了一個歷史性的變革。當卜對于大數(shù)據(jù)的深入挖掘和深度利用成為消費者研究領(lǐng)域的重要趨勢，尤其是整合網(wǎng)絡(luò)各個數(shù)據(jù)源，篩選有價值的分析數(shù)據(jù)，從而預測消費者前期意向、評估事后行為，成為未來消費者行為研究分析中的重要突破和創(chuàng)新點。
范文總結(jié)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1