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(2)
關(guān)于對網(wǎng)購調(diào)查報告的總結(jié)篇三
早期的消費者行為研究關(guān)注消費者行為木身，通過傳統(tǒng)的調(diào)查問卷、焦點小組訪談、個體訪問、店面觀察等定性、定量調(diào)查方式和手段采集人II統(tǒng)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(lián)網(wǎng)時代，反映消費者行為軌跡的數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡上大量沉淀，基于購物網(wǎng)站的點擊率、訪問量及其他網(wǎng)絡數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)時代，網(wǎng)絡平臺樣式和消費者購物習慣多樣化，需要對消費者數(shù)據(jù)的采集和行為的分析逐步擴展至更多數(shù)據(jù)源，結(jié)合購物網(wǎng)站、其他網(wǎng)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(shù)據(jù)，從而進行綜合評估和分析。
2、傳統(tǒng)消費者行為研究與大數(shù)據(jù)時代的對比分析
2.1、消費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，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(Attention-Interest-Desire-Memory-Action )五個階段，意在描述受眾從接受信息到產(chǎn)生行動之間動態(tài)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(lián)網(wǎng)及移動應用的普及、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(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(zhuǎn)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(chuàng)了基于web2.0互聯(lián)網(wǎng)時代評估的新范式。
20xx年，口木電通繼AISAS之后又發(fā)布了“SIPSModel”分析工具，該模型分為四個階段:共鳴一確認一參與一共享與擴散( Sympathize -Identify -Participate -Share&Spread)(程士安，201xx)。在人類進入“對話”時代背景卜，社會個體和信息關(guān)系發(fā)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(chǎn)生共鳴后的“確認”、“參與行動”、“分享和擴散”的三個行為環(huán)節(jié)表達得十分清晰。該模型預示著消費者行為研究進入了數(shù)字時代，深入解剖平臺受眾行為的階段，基于數(shù)字時代的互聯(lián)網(wǎng)、移動通信技術(shù)的變革，消費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的、非線性的場景之中。
消費者研究框架模型三個階段的發(fā)展揭示了從早期對消費者行為的研究發(fā)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(zhuǎn)變提供了重要參考。
2.2、消費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(xiàn)今則實現(xiàn)了從理解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。
3.大數(shù)據(jù)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(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ShOppeY'(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。
3.2、消費者精準細分
進入web2.0互聯(lián)網(wǎng)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(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。
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(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。基于不斷演進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“like”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。
4、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。
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