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消费者行为学研究现状综述

摘要

消费者的行为是影响商品经济的重要因素。

近年来,国内外的经济界学者对消费者行为进行了充分的研究,其目的就是能够更好的掌握消费者行为规律,为推动商品经济发展做出贡献。

随着大数据时代的到来,消费者将有更多、更广泛的信息来源,消费者的选择将更加充分,对商品的了解将更加透彻,自主权将进一步增大,对传统的消费行为将形成冲击,新的基于大数据时代的理性消费者行为正逐步形成。

关键词:

消费者行为大数据营销

目录

消费者行为学研究现状综述 1

摘要 1

引言 1

大数据时代消费者行为的演变 1

消费者的消费行为更加理性 2

消费者消费行为更容易受购买评价的影响。

2

消费者的品牌依赖度逐渐下降。

2

消费者消费行为更加个性化。

3

大数据下的新营销手段 3

新的挑战 4

结语 5

参考文献 6

引言

消费者的行为是影响商品经济的重要因素。

近年来,国内外的经济界学者对消费者行为进行了充分的研究,其目的就是能够更好的掌握消费者行为规律,为推动商品经济发展做出贡献。

随着大数据时代的到来,消费者将有更多、更广泛的信息来源,消费者的选择将更加充分,对商品的了解将更加透彻,自主权将进一步增大,对传统的消费行为将形成冲击,新的基于大数据时代的理性消费者行为正逐步形成。

研究大数据时代下的消费者的心理和行为有极其重要的意义:

加强和提高经济决策水平,促进国民经济协调发展。

有助于商家根据消费者的需求变化,制定销售策略,增强市场竞争力。

有助于消费者提高自身素质,科学地进行个人消费策略,改善消费行为,实现文明消费。

大数据时代消费者行为的演变

大数据正从每个人的点滴生活中以几何级数生长着,数字生活的流行更开启了生活方式的变革,吸引着越来越多想从大数据世界中掘金的寻宝人,其中也包括求新求异的营销传播。

大数据能让营销“贴身化”的特质日益凸显,激发了更多营销人欲借数据的神秘宝藏让品牌传播焕然新生,也带来了用数据武装营销的大数据营销时代。

大数据营销是营销传播方式的变革,是以深度消费者洞察为基础的传播沟通,是用数据解构消费者的生活习惯、消费偏好、信息获取渠道、个人兴趣从中推导出定制化产品和品牌传播的工具。

消费者的消费行为更加理性

在工业化时代,消费者通过传统的大众广告媒体,如电视广告以及报纸、杂志等纸媒广告来获取商品信息,而在大数据时代,当消费者对某种商品有需求时,他们首先会选择通过互联网来收集该商品的相关数据,了解该商品的信息,这与传统意义上的商品选择模式在本质上已经有了较大不同。

消费者可以非常便捷地在相关网站上搜索到自己所需要的相关商品的数据信息,提高购物效率,降低购物选择成本。

在大数据时代,数据无处不在,消费者更容易获得该类商品的市场行情,接触到更多有关该商品的数据信息,从而可以通过比较购买到理想的满足需求的商品。

因此,可以预见,大数据时代消费者的主动、理性消费行为在增加,盲目购物几乎不会再出现。

消费者消费行为更容易受购买评价的影响。

在工业化时代,消费者往往通过电话、杂志反映对商品的评价,而大数据时代消费者会直接在微博或其他社交媒体上发表自己的看法,这种评价信息往往会被商业企业或数据服务公司收集,成为对这种商品评价的来源数据之一,被广泛传播。

因此,大数据时代的评价模式影响更加广泛,对潜在消费者有着更加直接的影响。

这是因为,潜在消费者通过这些评价数据就能判定这些商品的品质,从而给这些商品打一个直接印象分,并最终反映到购买或不购买上。

并且,评价数据可以被转载或广泛用于各种途径,使得这种评价数据传播得越来越广,影响到的消费者越来越多,对企业产品销售的影响越来越大,有时甚至能够覆灭一个商品的生产。

消费者的品牌依赖度逐渐下降。

在工业化88时代,品牌在大多数情况下代表着质量,人们往往会崇尚品牌。

而在大数据时代,品牌的重要性将逐步降低。

由于大数据时代消费者可以通过各种途径获取现成的有关商品的用户评价或数据统计,从而更容易发现商品的真实品质,不再把品牌作为衡量商品质量的唯一依据。

此外,大数据时代,供应链外包更加广阔,很多企业都把供应链外包到具有一定基础设施的发展中国家,因此尽管一些产品品牌存在差异,但往往都在同一个国家或同样的工厂里生产和组装,质量相差不大。

由于大数据时代数据的广泛性,这样的结果将很快被消费者获悉,尽管不排除人们对某品牌有偏好,但大数据时代消费者对品牌的依赖性将大大降低。

消费者消费行为更加个性化。

传统工业化时代,产品的大规模生产,再加上消息传递的不及时性,导致消费者的消费比较大众化,很少有个性化消费。

而在大数据时代,由于数据传播的广泛和迅捷、通信的畅通和快捷、文化娱乐的繁荣以及思想观念的跳跃,消费者往往更富有想像力,喜欢创新,对个性化消费提出了更高的要求。

消费者选择商品已经不再仅仅考虑商品的使用价值,而更多考虑其体现的个性化特征,这已经成为大数据时代许多消费者购买商品的首要标准。

长期以来,我国企业大多只注重产品的质量、性能以及企业的发展规模,这在传统工业时代是成功的保障,而大数据时代却有所不同,个性化消费将对这种模式形成强烈的冲击。

大数据下的新营销手段

谷歌、微软、IBM等IT互联网公司,得益于业务特质,率先走上了大数据营销的道路,并已积淀了专属的大数据秘籍。

而那些对大数据营销还只闻其声的企业或跃跃欲试想跟风营销新潮流的企业,在牵起大数据营销的手之前,可否先回答大数据营销三问:

“我用大数据营销能做什么?

”,“我要用什么样的大数据?

”,“我如何利用大数据解决营销问题?

对企业来说,用大数据尽可能全面的搜集用户在网络上留下的所有痕迹,完整描绘消费者行为,并对收集的数据进行透彻的深度分析,总结出用户特征和喜好才能最大化大数据的价值。

迷信大数据,盲目上线大数据营销项目的后果只能是资源浪费,可用者寥寥。

并且,不同形式不同种类的数据,对应的行为洞察不同,不论是想借大数据之手精准的细分和定位消费者,还是想靠大数据发现消费者的行为习惯和偏好,明确应用大数据营销的目的,才能从庞杂的大数据海洋中过滤出有效的信息。

在大数据概念下谈数据,早已不拘泥于数字本身,文字、图片、视频等形式不一而足,为避免产生文不对题的消费者洞察结论,企业需要知道,用什么样的大数据最合适。

比如IBM正在帮助合作伙伴将呼叫中心的所有对话转换成文字,再对文字进行深度的数据挖掘,以此了解消费者的品牌印象以及新产品回应;麦当劳为了改进菜单和店面布置,安装了对消费者订餐、就坐、寻求服务等行为及店内客流变化进行视频记录的装置,进而对视频信息进行数据分析。

在既定目标下,寻求合适的数据集,经过深度挖掘分析后,还有“怎么用”的临门一脚:

企业可以通过大数据收集分析,对不同类型的消费者特征进行总结归纳,为之制定不同的营销策略,并通过更为深刻的消费者洞察,即时调整营销方案,更可以开展大数据平台下的客户关系管理,通过更全面的大数据信息获取,有效补充传统的CRM系统,搭建SCRM,全方位、多平台与客户互动沟通等。

除了企业,广大奋战在数字营销第一线,需要为品牌主们扮演智囊团角色的公关顾问公司,也是直面大数据潮流的排头兵。

做大数据的黄金搭档,能使公关公司引领传播前沿、树立行业标杆,提高客户服务质量,塑造前瞻型竞争优势。

受众导向型传播线下活动、垂直社区、口碑互动、病毒视频…多元化传播手段的背后是对受众需求的了解,受众更容易接受什么样的信息、在什么时间节点以什么形式接受影响着品牌传播活动的设计执行。

大数据给了公关公司深度了解受众并以此为基础构建受众导向型传播的契机,由此公关公司需要根据大数据的分析,找到适合不同客户的内容营销的形式和频率、口碑引导的要点和关键影响人物。

活用大数据还能最大化传播效果,帮助公关公司实现KPI目标,超越客户的传播需求,与客户双赢共舞。

新的挑战

研究机构GanIler对大数据的定义是:

“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

从中可以看到:

日益庞大的数据信息是一种资产,对于企业而言,一是要尽可能掌握庞大的数据信息资源,同时,更重要的还要对这些数据用新的技术去处理和加工,从中得到增值后的信息,找出竞争优势指导企业的发展。

信息分析的目的是为了制定针对性的营销策略。

大数据时代和随之产生的大数据处理技术对企业的营销提出了新的挑战。

目前,企业的营销管理模式大多是基于岗位分层设置的,一般情况下,营销的模式多是根据往年销售情况,估算、制定当年或某个产品的营销目标,采用自上而下的业绩考核管理模式。

这种模式最大的局限性在于营销目标的确定缺乏对于数据的精准分析,多数情况是高层管理人员拍脑袋的行为,往往和实际情况相差甚远;同时,各级营销人员对于营销目标的制定缺乏深层了解,对于营销目标的完成没有足够的预判,造成营销目标完成困难或过于容易。

实际上,很多企业,特别是一些大中型企业的信息化工作早巳开始,多年来也积累了大量的客户和产品的营销信息,但是由于这些数据只是处于被动收集状态,没有后期分析、处理以及挖掘和其它数据相关性的过程,因此,不可能做到对数据进行预见性的分析和处理,从而在营销过程中失去营销时机,对于风险也缺乏预测。

大部分营销人员仍然只是被动的跑市场、拉关系、发广告,沿用传统的营销手段去完成营销目标。

一是作为现代企业,必须建立一支数据团队,从基础开始注重对于数据的收集工作,信息收集时要注意渠道的多样化与灵活化,不能仅仅依赖于某一业务系统。

以大型商城为例,基础数据的来源可来自多方面而不是仅仅依赖于POS收费系统,客流监控设备可大致估计出每时刻该监控点的客流量;免费w戚登录日志可计算出商场内持有移动终端并上网的人数;中OS机收费系统可精确统计各类商品的销售情况;停车场收费系统通过在出口处扫描顾客的会员卡,可以得到哪些客户是自驾车而来,会员卡的使用更是可以查询到每个会员的个人消费信息。

此外,也可以通过多种方式进行问卷调查,如收费出刚}队时,简单的调查表填写,附近企业、写字楼工间休时间调查或座谈、了解客户要求和客户构成等信息。

二是必须注重数据的分析和整合,对数据进行完整性和准确性评价,实现各种数据收集源的有机连接。

如POS机的统计记录可以得到某一顾客的购物清单,和会员卡信息的整合后可以得到顾客进一步的信息(如姓名、性别、年龄、住址、电话等)以及一段时间内的累计消费情况;通过和停车场收费系统的数据接口,了解该顾客是否是一个自驾车客户(停车场对持有会员卡和当天购物小票的客户免费停放)以及顾客的购物时间,还可以通过数据中顾客支付方式(现金、信用卡、借记卡、移动终端、支票等)情况记录,了解该顾客的支付习惯;微信、团购等信息可以了解到顾客的消费习惯。

信息分析的目的是为了制定针对性的营销策略。

结语

2020年,全球将有500亿个设备连入网络,个人的地理位置、网络浏览、健康数据、甚至基因信息,都将成为营销的武器,这些数据将打开通向消费者生活的黄金大门,门后是零距离观察消费者习惯偏好的契机,用数字蛊惑人心的营销传播新模式正在路上。

大数据为商业企业全面、深刻认识消费者行为和市场需求提供了新的方式和视角,这在信息时代以前是无法办到的。

随着世界各国大力发展大数据业务,大数据技术必将为商业发展带来巨大贡献,并成为驱动商业模式变革的重要动力。

运用大数据分析消费者行为,基于分析结果,采取合适的商业模式,是未来商业发展的一种趋势,也是大数据在商业领域的重要应用。

但同时,为避免大数据带来的判断误区,商业模式创新需要寻求与高校、科研机构的合作,发挥基于数据的创新与研发创新相结合的优势,建立多元主体协同互动的创新模式,保障商业模式创新走在时代的前列,弥合断裂的创新链和产业链,只有如此才能在大数据时代的激烈竞争中赢得先机。

商家的销售实践中面对的顾客是各种各样的,消费心理也是各种各样的,因此在销售过程中,就需要商家根据不同的顾客采取不同的营销方式和策略,这样才会收到事半功倍的效果,同时也是节约营销资源的有效途径。

另外,商家应该花一点的时间来对自己的顾客进行分类,并根据不同的顾客制定不同的营销策略。

数据本身并无所谓的价值,只有对数据进行有针对性的分析,找出经营所需要的信息,才能体现大数据的价值。

消费者本身无所谓的忠诚,如何通过数据分析找出目标客户的需求,制定一系列营销策略成功击中客户的关注点,才能为企业赢得消费者更多的关注。

参考文献

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汤小晶,王丹.消费者行为研究综述[J].时代金融,2015.

翁东东,张毅.网络营销中消费者行为研究[J].劳动保障世界,2015.

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