關於對網購調查報告的總結篇三
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採集人II統計學資料、購物行為、消費意向等信息，用於進行消費者行為的研究和分析。進入網際網路時代，反映消費者行為軌跡的數據在網路上大量沉澱，基於購物網站的點擊率、訪問量及其他網路數據量化指標被大量採集，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，網路平台樣式和消費者購物習慣多樣化，需要對消費者數據的採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、社交媒體平台信息、移動終端、搜尋引擎等多個平台去接觸消費者，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一，1920xx年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，意在描述客群從接受信息到產生行動之間動態式地引導其心理過程並將其順序模式化的一種法則。
隨著網際網路及移動套用的普及、傳播環境發生了深刻變化、客群媒介信息關係變革，客群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:注意一興趣一搜尋一行動一分享(Attention -Interest -Search-Action-Share )，其中兩個具備網際網路背景特質的"s"— search(搜尋)和ShaY'e(分享)的出現，指出了網際網路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於web2.0時代背景卜的媒介和客群行為變革，開創了基於web2.0網際網路時代評估的新範式。
20xx年，口木電通繼AISAS之後又發布了“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，201xx)。在人類進入“對話”時代背景卜，社會個體和信息關係發生變革，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模型把客群獲取信息，產生共鳴後的“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，深入解剖平台客群行為的階段，基於數字時代的網際網路、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。
消費者研究架構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採集方式的轉變與發展
早期階段對於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、社交媒體平台、移動終端、搜尋引擎等。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線上交易、點擊、購物路徑數據，又包含來自社交媒體網站、搜尋引擎的數據。研究的焦點不僅僅在於如何挖掘這此數據，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，從巨觀層面解讀消費者數據，局限於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台數據源，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後行為，也可以在消費者行動前深入理解消費者，從而有助於整個行銷策略的制定。
3.大數據在消費者行為研究中的套用
3.1、消費者行為分析
不同於傳統的社會學研究範式，對消費者的研究常常採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，並通過對數據的分析以此獲得行銷策略方面的決策支持。在大數據時代，消費者研究的範式逐步轉向對網際網路沉澱的海量數據的聚類、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，由此做出相應的行銷策略判斷.
對於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於Web挖掘發現消費者的媒介習慣、內容喜好和消費傾向，是當前套用大數據較多的形式。線卜消費者行為則基於傳統的ShOppeY'(購物學)研究(Paco Underhill ， 200xx)，一方面利用智慧型移動端程式、購物車應答程式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式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網際網路時代，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託網站鎖定企業和品牌行銷傳播對象，搜尋引擎時代則通過對消費者主動的關鍵字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儘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，靜態的資料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徵、線卜購物記錄和傳統CRM相聯繫，實現企業和品牌針對個體和群體細分消費者的多層式行銷戰役效果評估。
3.3、消費者定位和情感分析
這裡的“定位”包含兩種概念，一是針對個體消費行為軌跡或搜尋行為的精準定位，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，從而進行精準行銷;二是基於地理位置的精準定位，通過採用智慧型移動終端的個人位置推送信息使信息到達用戶。基於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行銷傳播戰役的實時反應並迅速作出相應調整。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於同伴“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於早期網際網路階段的數據採集，一直到當前大數據背景卜通過對各消費者接觸平台數據源整合的挖掘、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。當卜對於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，尤其是整合網路各個數據源，篩選有價值的分析數據，從而預測消費者前期意向、評估事後行為，成為未來消費者行為研究分析中的重要突破和創新點。