下面是范文网小编分享的关于对网购调查报告的总结_网购调查报告总结3篇 网购状况调查报告，供大家参阅。
关于对网购调查报告的总结_网购调查报告总结1
早期的消费者行为研究关注消费者行为木身，通过传统的调查问卷、焦点小组访谈、个体访问、店面观察等定性、定量调查方式和手段采集人II统计学资料、购物行为、消费意向等信息，用于进行消费者行为的研究和分析。进入互联网时代，反映消费者行为轨迹的数据在网络上大量沉淀，基于购物网站的点击率、访问量及其他网络数据量化指标被大量采集，形成对消费者行为路径的概括和综合描述。当卜进入大数据时代，网络平台样式和消费者购物习惯多样化，需要对消费者数据的采集和行为的分析逐步扩展至更多数据源，结合购物网站、其他网臾浏览信息、社交媒体平台信息、移动终端、搜索引擎等多个平台去接触消费者，挖掘数据，从而进行综合评估和分析。
2、传统消费者行为研究与大数据时代的对比分析
2.1、消费者行为研究模型框架发展
1898年路易斯(E.ST.Elmo Lewis )提出的AIDA模式是研究消费行为的成热理论之一，1925年Edward.K.StrongJ:在四阶段模式的接触上增加“MemoYV"(记忆)阶段(陈培爱，20__，208提出五阶段式AIDMA模式。
AIDMA模式分为引起关注一产生兴趣一产生欲望一形成记忆一产生行动(Attention-Interest-Desire-Memory-Action )五个阶段，意在描述受众从接受信息到产生行动之间动态式地引导其心理过程并将其顺序模式化的一种法则。
随着互联网及移动应用的普及、传播环境发生了深刻变化、受众媒介信息关系变革，受众作为信息的接收者和发布者承担着双重角色。20_年口木电通提出了web2.0时代背景卜的AISAS评估模式，AISAS模式分为五个阶段:注意一兴趣一搜索一行动一分享(Attention -Interest -Search-Action-Share )，其中两个具备互联网背景特质的"s"— search(搜索)和ShaY'e(分享)的出现，指出了互联网时代卜消费者主动行为的重要性(北京电通，20_)。从AIDMA到AISAS模式的转化过程是基于web2.0时代背景卜的媒介和受众行为变革，开创了基于web2.0互联网时代评估的新范式。
20_年，口木电通继AISAS之后又发布了“SIPSModel”分析工具，该模型分为四个阶段:共鸣一确认一参与一共享与扩散( Sympathize -Identify -Participate -Share&Spread)(程士安，201_)。在人类进入“对话”时代背景卜，社会个体和信息关系发生变革，社会个体主动检索、分享个人信息，意见相同个体聚集成群，SIPS模型把受众获取信息，产生共鸣后的“确认”、“参与行动”、“分享和扩散”的三个行为环节表达得十分清晰。该模型预示着消费者行为研究进入了数字时代，深入解剖平台受众行为的阶段，基于数字时代的互联网、移动通信技术的变革，消费者接受信息的渠道和方式发生改变，因此研究需要切换到多点的、非线性的场景之中。
消费者研究框架模型三个阶段的发展揭示了从早期对消费者行为的研究发展为对消费者意图的深刻剖析的过程，从而为消费者行为研究路径和方法的转变提供了重要参考。
2.2、消费者行为研究路径与数据采集方式的转变与发展
早期阶段对于详细历史消费记录的追踪和分析是对消费者行为深层次理解的开始，而现今则实现了从理解消费者行为到掌握消费者意图的转变，从追踪消费者消费记录扩展到新兴的数据源，如网u cookies、社交媒体平台、移动终端、搜索引擎等。当前许多企业和品牌已经将从网站获取到的消费者行为数据整合到了整个策略的制定当中，这此数据既包括消费者的在线交易、点击、购物路径数据，又包含来自社交媒体网站、搜索引擎的数据。研究的焦点不仅仅在于如何挖掘这此数据，而是深入探究如何将所有有价值的数据整合，进行综合分析和评估。此外，传统的消费者行为研究报告主要将收集的数据进行分类从而得出调查结果，从宏观层面解读消费者数据，局限于理解消费者当卜的消费行为。而通过大数据技术卜整合各个平台数据源，可以深入地对各个层面的数据进行细分，不仅可以理解消费者当卜和事后行为，也可以在消费者行动前深入理解消费者，从而有助于整个营销策略的制定。
3.大数据在消费者行为研究中的应用
3.1、消费者行为分析
不同于传统的社会学研究范式，对消费者的研究常常采用抽样的方式来进行，通过随机方式选择被调查对象，通过定性定量调查获得数据，并通过对数据的分析以此获得营销策略方面的决策支持。在大数据时代，消费者研究的范式逐步转向对互联网沉淀的海量数据的聚类、挖掘和运算，通过静态数据、流数据的分析、建模，得出分析结论，由此做出相应的营销策略判断.
对于消费者行为分析分为“线上消费者行为”和“线卜消费者行为”的分析。线上消费者分析还是基于Web挖掘发现消费者的媒介习惯、内容喜好和消费倾向，是当前应用大数据较多的形式。线卜消费者行为则基于传统的ShOppeY'(购物学)研究(Paco Underhill ， 200_)，一方面利用智能移动端程序、购物车应答程序等创新设备获取实时位置数据，了解消费者的消费行为和购物习惯，另一方面通过和监控设备相连的图片分析程序记录消费者店内行走轨迹等信息，以此提升线卜店面的货架设计、产品组合、)’告投放方式等。
3.2、消费者精准细分
进入web2.0互联网时代，对消费者的精准细分研究分为几个阶段，门户时代的目标人群定位主要依托网站锁定企业和品牌营销传播对象，搜索引擎时代则通过对消费者主动的关键词匹配方式进行消费者细分，社交媒体时代则通过广泛的渠道去尽可能地覆盖多的细分人群。进入大数据时代，寻求更精准、细化的消费者细分这一目标逐步得以更好的实现。在当前的研究中，静态的数据库可以升级为实时数据流，记录消费者个体的线上行为轨迹，这此轨迹除了消费者的基木信息和购物记录外，还包括其他的网站浏览习惯、社交媒体评论、阅读喜好等综合信息，同时大数据技术可以实现将消费者这此线上信息与线下的人学特征、线卜购物记录和传统CRM相联系，实现企业和品牌针对个体和群体细分消费者的多层式营销战役效果评估。
3.3、消费者定位和情感分析
这里的“定位”包含两种概念，一是针对个体消费行为轨迹或搜索行为的精准定位，通过数据对用户进行分析、分类和精准转化，如该消费者在浏览网臾过程中对哪一类信息、产品具有倾向性，从而进行精准营销;二是基于地理位置的精准定位，通过采用智能移动终端的个人位置推送信息使信息到达用户。基于不断演进的大量来自社交媒体的使用者数据流，情感分析为多种消费者行为分析评估提供参考。企业和品牌可以通过情感分析测量消费者对营销传播战役的实时反应并迅速作出相应调整。如Facebook的“like”功能和新浪微博和腾讯微信的“喜欢”功能，可以实现消费者情感的即时反馈。因为通常来讲大多数消费者基于同伴“口口相传”的喜好和评价做出购买决策，因而情感分析在消费者研究过程中得至关重要。
4、结语.
消费者研究从AIDMA， AISAS到SIPS模型的阶段性发展，揭示了消费者行为研究随着技术的进步和消费者媒体习惯的改变不断演进的过程。从传统消费者行为研究和基于早期互联网阶段的数据采集，一直到当前大数据背景卜通过对各消费者接触平台数据源整合的挖掘、建模，实现对消费者行为和意图的深入理解，经历了一个历史性的变革。当卜对于大数据的深入挖掘和深度利用成为消费者研究领域的重要趋势，尤其是整合网络各个数据源，筛选有价值的分析数据，从而预测消费者前期意向、评估事后行为，成为未来消费者行为研究分析中的重要突破和创新点。
关于对网购调查报告的总结_网购调查报告总结2
早期的消费者行为研究关注消费者行为木身，通过传统的调查问卷、焦点小组访谈、个体访问、店面观察等定性、定量调查方式和手段采集人II统计学资料、购物行为、消费意向等信息，用于进行消费者行为的研究和分析。进入互联网时代，反映消费者行为轨迹的数据在网络上大量沉淀，基于购物网站的点击率、访问量及其他网络数据量化指标被大量采集，形成对消费者行为路径的概括和综合描述。当卜进入大数据时代，网络平台样式和消费者购物习惯多样化，需要对消费者数据的采集和行为的分析逐步扩展至更多数据源，结合购物网站、其他网臾浏览信息、社交媒体平台信息、移动终端、搜索引擎等多个平台去接触消费者，挖掘数据，从而进行综合评估和分析。
2、传统消费者行为研究与大数据时代的对比分析
2.1、消费者行为研究模型框架发展
1898年路易斯(E.ST.Elmo Lewis )提出的AIDA模式是研究消费行为的成热理论之一，1920xx年Edward.K.StrongJ:在四阶段模式的接触上增加“MemoYV"(记忆)阶段(陈培爱，20xx，208提出五阶段式AIDMA模式。
AIDMA模式分为引起关注一产生兴趣一产生欲望一形成记忆一产生行动(Attention-Interest-Desire-Memory-Action )五个阶段，意在描述受众从接受信息到产生行动之间动态式地引导其心理过程并将其顺序模式化的一种法则。
随着互联网及移动应用的普及、传播环境发生了深刻变化、受众媒介信息关系变革，受众作为信息的接收者和发布者承担着双重角色。20xx年口木电通提出了web2.0时代背景卜的AISAS评估模式，AISAS模式分为五个阶段:注意一兴趣一搜索一行动一分享(Attention -Interest -Search-Action-Share )，其中两个具备互联网背景特质的"s"— search(搜索)和ShaY'e(分享)的出现，指出了互联网时代卜消费者主动行为的重要性(北京电通，20xx)。从AIDMA到AISAS模式的转化过程是基于web2.0时代背景卜的媒介和受众行为变革，开创了基于web2.0互联网时代评估的新范式。
20xx年，口木电通继AISAS之后又发布了“SIPSModel”分析工具，该模型分为四个阶段:共鸣一确认一参与一共享与扩散( Sympathize -Identify -Participate -Share&Spread)(程士安，201)。在人类进入“对话”时代背景卜，社会个体和信息关系发生变革，社会个体主动检索、分享个人信息，意见相同个体聚集成群，SIPS模型把受众获取信息，产生共鸣后的“确认”、“参与行动”、“分享和扩散”的三个行为环节表达得十分清晰。该模型预示着消费者行为研究进入了数字时代，深入解剖平台受众行为的阶段，基于数字时代的互联网、移动通信技术的变革，消费者接受信息的渠道和方式发生改变，因此研究需要切换到多点的、非线性的场景之中。
消费者研究框架模型三个阶段的发展揭示了从早期对消费者行为的研究发展为对消费者意图的深刻剖析的过程，从而为消费者行为研究路径和方法的转变提供了重要参考。
2.2、消费者行为研究路径与数据采集方式的转变与发展
早期阶段对于详细历史消费记录的追踪和分析是对消费者行为深层次理解的开始，而现今则实现了从理解消费者行为到掌握消费者意图的转变，从追踪消费者消费记录扩展到新兴的数据源，如网u cookies、社交媒体平台、移动终端、搜索引擎等。当前许多企业和品牌已经将从网站获取到的消费者行为数据整合到了整个策略的制定当中，这此数据既包括消费者的在线交易、点击、购物路径数据，又包含来自社交媒体网站、搜索引擎的数据。研究的焦点不仅仅在于如何挖掘这此数据，而是深入探究如何将所有有价值的数据整合，进行综合分析和评估。此外，传统的消费者行为研究报告主要将收集的数据进行分类从而得出调查结果，从宏观层面解读消费者数据，局限于理解消费者当卜的消费行为。而通过大数据技术卜整合各个平台数据源，可以深入地对各个层面的数据进行细分，不仅可以理解消费者当卜和事后行为，也可以在消费者行动前深入理解消费者，从而有助于整个营销策略的制定。
3.大数据在消费者行为研究中的应用
3.1、消费者行为分析
不同于传统的社会学研究范式，对消费者的研究常常采用抽样的方式来进行，通过随机方式选择被调查对象，通过定性定量调查获得数据，并通过对数据的分析以此获得营销策略方面的决策支持。在大数据时代，消费者研究的范式逐步转向对互联网沉淀的海量数据的聚类、挖掘和运算，通过静态数据、流数据的分析、建模，得出分析结论，由此做出相应的营销策略判断.
对于消费者行为分析分为“线上消费者行为”和“线卜消费者行为”的分析。线上消费者分析还是基于Web挖掘发现消费者的媒介习惯、内容喜好和消费倾向，是当前应用大数据较多的形式。线卜消费者行为则基于传统的ShOppeY'(购物学)研究(Paco Underhill ， 200)，一方面利用智能移动端程序、购物车应答程序等创新设备获取实时位置数据，了解消费者的消费行为和购物习惯，另一方面通过和监控设备相连的图片分析程序记录消费者店内行走轨迹等信息，以此提升线卜店面的货架设计、产品组合、)’告投放方式等。
3.2、消费者精准细分
进入web2.0互联网时代，对消费者的精准细分研究分为几个阶段，门户时代的目标人群定位主要依托网站锁定企业和品牌营销传播对象，搜索引擎时代则通过对消费者主动的关键词匹配方式进行消费者细分，社交媒体时代则通过广泛的渠道去尽可能地覆盖多的细分人群。进入大数据时代，寻求更精准、细化的消费者细分这一目标逐步得以更好的实现。在当前的研究中，静态的数据库可以升级为实时数据流，记录消费者个体的线上行为轨迹，这此轨迹除了消费者的基木信息和购物记录外，还包括其他的网站浏览习惯、社交媒体评论、阅读喜好等综合信息，同时大数据技术可以实现将消费者这此线上信息与线下的人学特征、线卜购物记录和传统CRM相联系，实现企业和品牌针对个体和群体细分消费者的多层式营销战役效果评估。
3.3、消费者定位和情感分析
这里的“定位”包含两种概念，一是针对个体消费行为轨迹或搜索行为的精准定位，通过数据对用户进行分析、分类和精准转化，如该消费者在浏览网臾过程中对哪一类信息、产品具有倾向性，从而进行精准营销;二是基于地理位置的精准定位，通过采用智能移动终端的个人位置推送信息使信息到达用户。基于不断演进的大量来自社交媒体的使用者数据流，情感分析为多种消费者行为分析评估提供参考。企业和品牌可以通过情感分析测量消费者对营销传播战役的实时反应并迅速作出相应调整。如Facebook的“like”功能和新浪微博和腾讯微信的“喜欢”功能，可以实现消费者情感的即时反馈。因为通常来讲大多数消费者基于同伴“口口相传”的喜好和评价做出购买决策，因而情感分析在消费者研究过程中得至关重要。
4、结语.
消费者研究从AIDMA， AISAS到SIPS模型的阶段性发展，揭示了消费者行为研究随着技术的进步和消费者媒体习惯的改变不断演进的过程。从传统消费者行为研究和基于早期互联网阶段的数据采集，一直到当前大数据背景卜通过对各消费者接触平台数据源整合的挖掘、建模，实现对消费者行为和意图的深入理解，经历了一个历史性的变革。当卜对于大数据的深入挖掘和深度利用成为消费者研究领域的重要趋势，尤其是整合网络各个数据源，筛选有价值的分析数据，从而预测消费者前期意向、评估事后行为，成为未来消费者行为研究分析中的重要突破和创新点。
关于对网购调查报告的总结_网购调查报告总结3
在现代企业的日常经营活动中网络已经成为了不可缺少的一部分，而电子商务作为网络时代下新兴的商务模式不仅仅改变了整个市场同时也对企业的管理方式、贸易方式等产生了巨大的影响，这使得企业的商务模式较以往发生了巨大的变革[1]。作为企业日常管理的重要组成部分财务管理无疑发挥着至关重要的作用，若要让企业的竞争力得到提升就必须让财务管理迎合电子商务的特点并以此为导向对其进行创新，以此来推动企业的发展，让企业达到更高的层次。
一、电子商务对财务管理环境的影响
在电子商务的作用下使得企业财务管理环境发生了极大的变化，主要表现如下：(1)个性化生产占据主导地位。以往大众市场经济活动较为突出，这使得企业过于强调内部资源集中化并通过扩大生产规模的方式来占据市场空间。而在网络信息时代下受到电子商务的影响，大众化市场已经逐渐退化，与此同时消费者的要求也变得越来越多样化，这就需要企业通过提升自身应对市场的灵敏度，通过个性化产品去占据市场份额。(2)信息化竞争占据主导地位。目前信息知识掌握已经成为了企业提升竞争能力的核心因素之一。在大量信息流动的情况下企业要保证自身能够准确地捕捉并给予正确的判断，通过掌握信息来深层次地了解市场动态以及产品动态从而获取较为可靠的客户需求信息，以此在市场占据一席之地。(3)企业联盟占据主导地位。在市场开放程度不断提升的过程中我国企业所面临的不仅仅是“本土对手”，同时也受到了发达国家的国际企业挑战，这也将企业竞争从区域化推至了全球化，这也促进了企业联盟的产生[2]。
二、电子商务对于企业财务管理的影响分析
在上述环境发生变革的情况下自然也给实际中的财务管理带来了影响，主要表现为以下几个方面：(1)集中式财务管理愈来愈受到重视。电子商务将客户、销售、产品等资源进行了统一性的整合，在电子商务不断展开的过程中让企业经营不再受到时空束缚，但这种情况下也同样使得企业开始过于依赖客户、合作人等虚拟企业，在企业运营过程中需要对信息进行全局化掌握，这就给予了集中式财务管理有利的运作条件。通过集中式运作方式可让企业迅速对集中资金进行调配，同时企业管理层可对财务信息进行高效查询，以此来达到有效监督目的。同时集中式财务管理可加强资源配置以及资源整合，从一定幅度上降低了企业运作成本。(2)动态财务管理愈来愈普遍。在以往的企业财务管理当中主要是以静态财务管理为主，而静态管理的基础则依托于相关会计资料以及部门资料。在信息化时代下以网络技术为铺垫可对企业日常活动乃至细微环节实施动态监控，这就让静态财务管理逐渐转变成了动态化财务管理。在动态化财务管理作用下企业的相关业务可迅速反映成会计信息，这种实时信息无疑更具有潜在商业价值，同时对这些信息进行综合性处理后便能够立马得到财务报告。另外企业可与网上银行进行关联，可借助网上银行平台对银行资金信息等进行立即性查询。通过上述动态性财务管理让企业具备了更为可靠的风险管理能力，同时根据风险漏洞企业可迅速作出针对性决策，让企业运营的安全性得到了极大的提升。(3)协同化财务管理影响范围不断扩充。在电子商务的导向作用下让企业财务管理活动与业务活动实现了同步从而推动了协同化财务管理的进行。协同化财务管理不仅仅包含了日常财务管理互动同时将企业财务管理与业务开展以及供应链沟通进行了有效的整合，在此基础上与社会部门也产生了一定的协同作用。协同化财务管理过程中只要有业务产生必然会生成相关财务信息，同时所得到的信息可进行立即性处理并有效地反馈至业务系统，还能够产生协同管理信息。在上述作用下便可以让企业对财务活动以及业务活动的时间差进行有效的把握，防止财务滞后于业务，保证了两者的平衡，这种协调性发展对于企业实现长期战略目标有着重要的促进作用。(4)提升了财务管理活动的便捷性。基于电子商务的企业财务管理推动了线上交易形成，同时也实现了财务管理可在线进行，这大大地提升了财务管理的便捷性。通过在线平台财务管理人员可立即对相关信息在网上做出匹配反应并借助网络部署活动以及发布相关信息。
三、结语
电子商务在全球的不断推广给企业带来了新的商机与新的挑战，这也促使了财务管理的变革，如今财务管理正向着集中化、动态化、协同化、在线化以及便捷化方向发展，在这种形势导向下财务管理将达到更高的高度从而促进企业能够更好地实现战略目标，促进企业稳步发展。
关于对网购调查报告的总结_网购调查报告总结3篇 网购状况调查报告相关文章：