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關于對網購調查報告的總結_網購調查報告總結范文

發布時間:2023-04-04

關于對網購調查報告的總結_網購調查報告總結范文(通用3篇)

關于對網購調查報告的總結_網購調查報告總結范文 篇1

  早期的消費者行為研究關注消費者行為木身,通過傳統的調查問卷、焦點小組訪談、個體訪問、店面觀察等定性、定量調查方式和手段采集人II統計學資料、購物行為、消費意向等信息,用于進行消費者行為的研究和分析。進入互聯網時代,反映消費者行為軌跡的數據在網絡上大量沉淀,基于購物網站的點擊率、訪問量及其他網絡數據量化指標被大量采集,形成對消費者行為路徑的概括和綜合描述。當卜進入大數據時代,網絡平臺樣式和消費者購物習慣多樣化,需要對消費者數據的采集和行為的分析逐步擴展至更多數據源,結合購物網站、其他網臾瀏覽信息、社交媒體平臺信息、移動終端、搜索引擎等多個平臺去接觸消費者,挖掘數據,從而進行綜合評估和分析。

  2、傳統消費者行為研究與大數據時代的對比分析

  2.1、消費者行為研究模型框架發展

  1898年路易斯(E.ST.Elmo Lewis )提出的AIDA模式是研究消費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,20__,208提出五階段式AIDMA模式。

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

  隨著互聯網及移動應用的普及、傳播環境發生了深刻變化、受眾媒介信息關系變革,受眾作為信息的接收者和發布者承擔著雙重角色。20_年口木電通提出了web2.0時代背景卜的AISAS評估模式,AISAS模式分為五個階段:注意一興趣一搜索一行動一分享(Attention -Interest -Search-Action-Share ),其中兩個具備互聯網背景特質的"s"— search(搜索)和ShaY'e(分享)的出現,指出了互聯網時代卜消費者主動行為的重要性(北京電通,20_)。從AIDMA到AISAS模式的轉化過程是基于web2.0時代背景卜的媒介和受眾行為變革,開創了基于web2.0互聯網時代評估的新范式。

  20_年,口木電通繼AISAS之后又發布了“SIPSModel”分析工具,該模型分為四個階段:共鳴一確認一參與一共享與擴散( Sympathize -Identify -Participate -Share&Spread)(程士安,201_)。在人類進入“對話”時代背景卜,社會個體和信息關系發生變革,社會個體主動檢索、分享個人信息,意見相同個體聚集成群,SIPS模型把受眾獲取信息,產生共鳴后的“確認”、“參與行動”、“分享和擴散”的三個行為環節表達得十分清晰。該模型預示著消費者行為研究進入了數字時代,深入解剖平臺受眾行為的階段,基于數字時代的互聯網、移動通信技術的變革,消費者接受信息的渠道和方式發生改變,因此研究需要切換到多點的、非線性的場景之中。

  消費者研究框架模型三個階段的發展揭示了從早期對消費者行為的研究發展為對消費者意圖的深刻剖析的過程,從而為消費者行為研究路徑和方法的轉變提供了重要參考。

  2.2、消費者行為研究路徑與數據采集方式的轉變與發展

  早期階段對于詳細歷史消費記錄的追蹤和分析是對消費者行為深層次理解的開始,而現今則實現了從理解消費者行為到掌握消費者意圖的轉變,從追蹤消費者消費記錄擴展到新興的數據源,如網u cookies、社交媒體平臺、移動終端、搜索引擎等。當前許多企業和品牌已經將從網站獲取到的消費者行為數據整合到了整個策略的制定當中,這此數據既包括消費者的在線交易、點擊、購物路徑數據,又包含來自社交媒體網站、搜索引擎的數據。研究的焦點不僅僅在于如何挖掘這此數據,而是深入探究如何將所有有價值的數據整合,進行綜合分析和評估。此外,傳統的消費者行為研究報告主要將收集的數據進行分類從而得出調查結果,從宏觀層面解讀消費者數據,局限于理解消費者當卜的消費行為。而通過大數據技術卜整合各個平臺數據源,可以深入地對各個層面的數據進行細分,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。

  3.大數據在消費者行為研究中的應用

  3.1、消費者行為分析

  不同于傳統的社會學研究范式,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查對象,通過定性定量調查獲得數據,并通過對數據的分析以此獲得營銷策略方面的決策支持。在大數據時代,消費者研究的范式逐步轉向對互聯網沉淀的海量數據的聚類、挖掘和運算,通過靜態數據、流數據的分析、建模,得出分析結論,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挖掘發現消費者的媒介習慣、內容喜好和消費傾向,是當前應用大數據較多的形式。線卜消費者行為則基于傳統的ShOppeY'(購物學)研究(Paco Underhill , 200_),一方面利用智能移動端程序、購物車應答程序等創新設備獲取實時位置數據,了解消費者的消費行為和購物習慣,另一方面通過和監控設備相連的圖片分析程序記錄消費者店內行走軌跡等信息,以此提升線卜店面的貨架設計、產品組合、)’告投放方式等。

  3.2、消費者精準細分

  進入web2.0互聯網時代,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站鎖定企業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。進入大數據時代,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。在當前的研究中,靜態的數據庫可以升級為實時數據流,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,還包括其他的網站瀏覽習慣、社交媒體評論、閱讀喜好等綜合信息,同時大數據技術可以實現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CRM相聯系,實現企業和品牌針對個體和群體細分消費者的多層式營銷戰役效果評估。

  3.3、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,通過數據對用戶進行分析、分類和精準轉化,如該消費者在瀏覽網臾過程中對哪一類信息、產品具有傾向性,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。基于不斷演進的大量來自社交媒體的使用者數據流,情感分析為多種消費者行為分析評估提供參考。企業和品牌可以通過情感分析測量消費者對營銷傳播戰役的實時反應并迅速作出相應調整。如Facebook的“like”功能和新浪微博和騰訊微信的“喜歡”功能,可以實現消費者情感的即時反饋。因為通常來講大多數消費者基于同伴“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重要。

  4、結語.

  消費者研究從AIDMA, AISAS到SIPS模型的階段性發展,揭示了消費者行為研究隨著技術的進步和消費者媒體習慣的改變不斷演進的過程。從傳統消費者行為研究和基于早期互聯網階段的數據采集,一直到當前大數據背景卜通過對各消費者接觸平臺數據源整合的挖掘、建模,實現對消費者行為和意圖的深入理解,經歷了一個歷史性的變革。當卜對于大數據的深入挖掘和深度利用成為消費者研究領域的重要趨勢,尤其是整合網絡各個數據源,篩選有價值的分析數據,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新點。

關于對網購調查報告的總結_網購調查報告總結范文 篇2

  在現代企業的日常經營活動中網絡已經成為了不可缺少的一部分,而電子商務作為網絡時代下新興的商務模式不僅僅改變了整個市場同時也對企業的管理方式、貿易方式等產生了巨大的影響,這使得企業的商務模式較以往發生了巨大的變革[1]。作為企業日常管理的重要組成部分財務管理無疑發揮著至關重要的作用,若要讓企業的競爭力得到提升就必須讓財務管理迎合電子商務的特點并以此為導向對其進行創新,以此來推動企業的發展,讓企業達到更高的層次。

  一、電子商務對財務管理環境的影響

  在電子商務的作用下使得企業財務管理環境發生了極大的變化,主要表現如下:(1)個性化生產占據主導地位。以往大眾市場經濟活動較為突出,這使得企業過于強調內部資源集中化并通過擴大生產規模的方式來占據市場空間。而在網絡信息時代下受到電子商務的影響,大眾化市場已經逐漸退化,與此同時消費者的要求也變得越來越多樣化,這就需要企業通過提升自身應對市場的靈敏度,通過個性化產品去占據市場份額。(2)信息化競爭占據主導地位。目前信息知識掌握已經成為了企業提升競爭能力的核心因素之一。在大量信息流動的情況下企業要保證自身能夠準確地捕捉并給予正確的判斷,通過掌握信息來深層次地了解市場動態以及產品動態從而獲取較為可靠的客戶需求信息,以此在市場占據一席之地。(3)企業聯盟占據主導地位。在市場開放程度不斷提升的過程中我國企業所面臨的不僅僅是“本土對手”,同時也受到了發達國家的國際企業挑戰,這也將企業競爭從區域化推至了全球化,這也促進了企業聯盟的產生[2]。

  二、電子商務對于企業財務管理的影響分析

  在上述環境發生變革的情況下自然也給實際中的財務管理帶來了影響,主要表現為以下幾個方面:(1)集中式財務管理愈來愈受到重視。電子商務將客戶、銷售、產品等資源進行了統一性的整合,在電子商務不斷展開的過程中讓企業經營不再受到時空束縛,但這種情況下也同樣使得企業開始過于依賴客戶、合作人等虛擬企業,在企業運營過程中需要對信息進行全局化掌握,這就給予了集中式財務管理有利的運作條件。通過集中式運作方式可讓企業迅速對集中資金進行調配,同時企業管理層可對財務信息進行高效查詢,以此來達到有效監督目的。同時集中式財務管理可加強資源配置以及資源整合,從一定幅度上降低了企業運作成本。(2)動態財務管理愈來愈普遍。在以往的企業財務管理當中主要是以靜態財務管理為主,而靜態管理的基礎則依托于相關會計資料以及部門資料。在信息化時代下以網絡技術為鋪墊可對企業日常活動乃至細微環節實施動態監控,這就讓靜態財務管理逐漸轉變成了動態化財務管理。在動態化財務管理作用下企業的相關業務可迅速反映成會計信息,這種實時信息無疑更具有潛在商業價值,同時對這些信息進行綜合性處理后便能夠立馬得到財務報告。另外企業可與網上銀行進行關聯,可借助網上銀行平臺對銀行資金信息等進行立即性查詢。通過上述動態性財務管理讓企業具備了更為可靠的風險管理能力,同時根據風險漏洞企業可迅速作出針對性決策,讓企業運營的安全性得到了極大的提升。(3)協同化財務管理影響范圍不斷擴充。在電子商務的導向作用下讓企業財務管理活動與業務活動實現了同步從而推動了協同化財務管理的進行。協同化財務管理不僅僅包含了日常財務管理互動同時將企業財務管理與業務開展以及供應鏈溝通進行了有效的整合,在此基礎上與社會部門也產生了一定的協同作用。協同化財務管理過程中只要有業務產生必然會生成相關財務信息,同時所得到的信息可進行立即性處理并有效地反饋至業務系統,還能夠產生協同管理信息。在上述作用下便可以讓企業對財務活動以及業務活動的時間差進行有效的把握,防止財務滯后于業務,保證了兩者的平衡,這種協調性發展對于企業實現長期戰略目標有著重要的促進作用。(4)提升了財務管理活動的便捷性。基于電子商務的企業財務管理推動了線上交易形成,同時也實現了財務管理可在線進行,這大大地提升了財務管理的便捷性。通過在線平臺財務管理人員可立即對相關信息在網上做出匹配反應并借助網絡部署活動以及發布相關信息。

  三、結語

  電子商務在全球的不斷推廣給企業帶來了新的商機與新的挑戰,這也促使了財務管理的變革,如今財務管理正向著集中化、動態化、協同化、在線化以及便捷化方向發展,在這種形勢導向下財務管理將達到更高的高度從而促進企業能夠更好地實現戰略目標,促進企業穩步發展。

關于對網購調查報告的總結_網購調查報告總結范文 篇3

  早期的消費者行為研究關注消費者行為木身,通過傳統的調查問卷、焦點小組訪談、個體訪問、店面觀察等定性、定量調查方式和手段采集人II統計學資料、購物行為、消費意向等信息,用于進行消費者行為的研究和分析。進入互聯網時代,反映消費者行為軌跡的數據在網絡上大量沉淀,基于購物網站的點擊率、訪問量及其他網絡數據量化指標被大量采集,形成對消費者行為路徑的概括和綜合描述。當卜進入大數據時代,網絡平臺樣式和消費者購物習慣多樣化,需要對消費者數據的采集和行為的分析逐步擴展至更多數據源,結合購物網站、其他網臾瀏覽信息、社交媒體平臺信息、移動終端、搜索引擎等多個平臺去接觸消費者,挖掘數據,從而進行綜合評估和分析。

  2、傳統消費者行為研究與大數據時代的對比分析

  2.1、消費者行為研究模型框架發展

  1898年路易斯(E.ST.Elmo Lewis )提出的AIDA模式是研究消費行為的成熱理論之一,Edward.K.StrongJ:在四階段模式的接觸上增加“MemoYV"(記憶)階段(陳培愛,20xx,208提出五階段式AIDMA模式。

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

  隨著互聯網及移動應用的普及、傳播環境發生了深刻變化、受眾媒介信息關系變革,受眾作為信息的接收者和發布者承擔著雙重角色。20xx年口木電通提出了web2.0時代背景卜的AISAS評估模式,AISAS模式分為五個階段:注意一興趣一搜索一行動一分享(Attention -Interest -Search-Action-Share ),其中兩個具備互聯網背景特質的"s"— search(搜索)和ShaY'e(分享)的出現,指出了互聯網時代卜消費者主動行為的重要性(北京電通,20xx)。從AIDMA到AISAS模式的轉化過程是基于web2.0時代背景卜的媒介和受眾行為變革,開創了基于web2.0互聯網時代評估的新范式。

  20xx年,口木電通繼AISAS之后又發布了“SIPSModel”分析工具,該模型分為四個階段:共鳴一確認一參與一共享與擴散( Sympathize -Identify -Participate -Share&Spread)(程士安,201)。在人類進入“對話”時代背景卜,社會個體和信息關系發生變革,社會個體主動檢索、分享個人信息,意見相同個體聚集成群,SIPS模型把受眾獲取信息,產生共鳴后的“確認”、“參與行動”、“分享和擴散”的三個行為環節表達得十分清晰。該模型預示著消費者行為研究進入了數字時代,深入解剖平臺受眾行為的階段,基于數字時代的互聯網、移動通信技術的變革,消費者接受信息的渠道和方式發生改變,因此研究需要切換到多點的、非線性的場景之中。

  消費者研究框架模型三個階段的發展揭示了從早期對消費者行為的研究發展為對消費者意圖的深刻剖析的過程,從而為消費者行為研究路徑和方法的轉變提供了重要參考。

  2.2、消費者行為研究路徑與數據采集方式的轉變與發展

  早期階段對于詳細歷史消費記錄的追蹤和分析是對消費者行為深層次理解的開始,而現今則實現了從理解消費者行為到掌握消費者意圖的轉變,從追蹤消費者消費記錄擴展到新興的數據源,如網u cookies、社交媒體平臺、移動終端、搜索引擎等。當前許多企業和品牌已經將從網站獲取到的消費者行為數據整合到了整個策略的制定當中,這此數據既包括消費者的在線交易、點擊、購物路徑數據,又包含來自社交媒體網站、搜索引擎的數據。研究的焦點不僅僅在于如何挖掘這此數據,而是深入探究如何將所有有價值的數據整合,進行綜合分析和評估。此外,傳統的消費者行為研究報告主要將收集的數據進行分類從而得出調查結果,從宏觀層面解讀消費者數據,局限于理解消費者當卜的消費行為。而通過大數據技術卜整合各個平臺數據源,可以深入地對各個層面的數據進行細分,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。

  3.大數據在消費者行為研究中的應用

  3.1、消費者行為分析

  不同于傳統的社會學研究范式,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查對象,通過定性定量調查獲得數據,并通過對數據的分析以此獲得營銷策略方面的決策支持。在大數據時代,消費者研究的范式逐步轉向對互聯網沉淀的海量數據的聚類、挖掘和運算,通過靜態數據、流數據的分析、建模,得出分析結論,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挖掘發現消費者的媒介習慣、內容喜好和消費傾向,是當前應用大數據較多的形式。線卜消費者行為則基于傳統的ShOppeY'(購物學)研究(Paco Underhill , 200),一方面利用智能移動端程序、購物車應答程序等創新設備獲取實時位置數據,了解消費者的消費行為和購物習慣,另一方面通過和監控設備相連的圖片分析程序記錄消費者店內行走軌跡等信息,以此提升線卜店面的貨架設計、產品組合、)’告投放方式等。

  3.2、消費者精準細分

  進入web2.0互聯網時代,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站鎖定企業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。進入大數據時代,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。在當前的研究中,靜態的數據庫可以升級為實時數據流,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,還包括其他的網站瀏覽習慣、社交媒體評論、閱讀喜好等綜合信息,同時大數據技術可以實現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CRM相聯系,實現企業和品牌針對個體和群體細分消費者的多層式營銷戰役效果評估。

  3.3、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,通過數據對用戶進行分析、分類和精準轉化,如該消費者在瀏覽網臾過程中對哪一類信息、產品具有傾向性,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。基于不斷演進的大量來自社交媒體的使用者數據流,情感分析為多種消費者行為分析評估提供參考。企業和品牌可以通過情感分析測量消費者對營銷傳播戰役的實時反應并迅速作出相應調整。如Facebook的“like”功能和新浪微博和騰訊微信的“喜歡”功能,可以實現消費者情感的即時反饋。因為通常來講大多數消費者基于同伴“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重要。

  4、結語.

  消費者研究從AIDMA, AISAS到SIPS模型的階段性發展,揭示了消費者行為研究隨著技術的進步和消費者媒體習慣的改變不斷演進的過程。從傳統消費者行為研究和基于早期互聯網階段的數據采集,一直到當前大數據背景卜通過對各消費者接觸平臺數據源整合的挖掘、建模,實現對消費者行為和意圖的深入理解,經歷了一個歷史性的變革。當卜對于大數據的深入挖掘和深度利用成為消費者研究領域的重要趨勢,尤其是整合網絡各個數據源,篩選有價值的分析數據,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新點。

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