众文网1.消费者行为分析论文怎么写
我认为应该分为以下几个模块一、消费者行为与市场营销 1、消费者与消费者行为 2、消费者行为与市场营销的关系 二、消费者的心理活动过程 1、消费者心理活动的认识过程 2、消费者心理活动的情感过程 3、消费者心理活动的意志过程 三、消费者个性心理与消费者行为 1、个性的相关概念 2、消费者个性心理特征 3、消费者个性倾向性 4、消费者购买行为 5、消费者购买行为模式 6、消费者购买行为的一般过程 四、消费者群体心理与消费者行为 1、群体概述 2、主要参照群体心理对消费者行为的影响 3、消费者群体的类别与意义 4、主要消费者群体的心理与行为 5、消费习俗与消费流行 五、产品组合与消费者行为 1、产品开发与消费者行为 2、产品品牌与消费者行为 3、产品包装与消费者行为 4、产品服务于消费者行为 5、产品生命周期与消费者行为 六、价格组合与消费者行为 1、消费者的价格心理 2、价格制定的心理策略 3、折扣价格制定的心理策略 4、价格调整的心理策略 七、分销组合与消费者行为 1、批发商的采购心理 2、零售商的进货心理 3、终端市场与消费者心理 八、促销组合与消费者行为 1、广告与消费者行为 2、人员推销与消费者行为 3、公共关系与消费者行为 4、营业推广与消费者行为 九、组织市场消费者行为 1、组织市场概述 2、组织市场购买决策 3、政府采购。
2.大数据之如何进行“用户行为分析”
而消费者们作为这场游戏中的弱者，不断地被这些真假价格战挑逗着和引导着。
然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。 最典型的当属全球电子商务的创始者亚马逊（Amazon.com）了，从 1995 年首创网上售书开始，亚马逊以迅雷不及掩耳之势，彻底颠覆了从图书行业开始的很多行业的市场规则及竞争关系，10 年之内把很多像 Borders 以及 Barnes and Noble 这样的百年老店被逼到破产或濒临破产。
亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘。 何为“用户行为信息”（User Behavior Information）呢？简单地说，就是用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表（Wish List）、购买、使用减价券和退货等；甚至包括在第三方网站上的相关行为，如比价、看相关评测、参与讨论、社交媒体上的交流、与好友互动等。
和门店通常能收集到的购买、退货、折扣、返券等和最终交易相关的信息相比，电子商务的突出特点就是可以收集到大量客户在购买前的行为信息，而不是像门店收集到的是交易信息。 在电商领域中，用户行为信息量之大令人难以想象，据专注于电商行业用户行为分析的公司的不完全统计，一个用户在选择一个产品之前，平均要浏览 5 个网站、36 个页面，在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达数十次。
如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上，这代表着一天近 1TB 的活跃数据。
而放到整个中国电商的角度来看，更意味着每天高达数千 TB 的活跃数据。 正是这些购买前的行为信息，可以深度地反映出潜在客户的购买心理和购买意向。
例如，客户 A 连续浏览了 5 款电视机，其中 4 款来自国内品牌 S,1 款来自国外品牌 T;4 款为 LED 技术，1 款为 LCD 技术；5 款的价格分别为 4599 元、5199 元、5499 元、5999 元、7999 元；这些行为某种程度上反映了客户 A 对品牌认可度及倾向性，如偏向国产品牌、中等价位的 LED 电视。而客户 B 连续浏览了 6 款电视机，其中 2 款是国外品牌 T,2 款是另一国外品牌 V,2 款是国产品牌 S;4 款为 LED 技术，2 款为 LCD 技术；6 款的价格分别为 5999 元、7999 元、8300 元、9200 元、9999 元、11050 元；类似地，这些行为某种程度上反映了客户 B 对品牌认可度及倾向性，如偏向进口品牌、高价位的 LED 电视等。
亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。例如：当客户浏览了多款电视机而没有做购买的行为时，在一定的周期内，把适合客户的品牌、价位和类型的另一款电视机促销的信息通过电子邮件主动发送给客户；再例如，当客户再一次回到网站，对电冰箱进行浏览行为时，可以在网页上给客户 A 推荐国产中等价位的冰箱，而对客户 B 推荐进口高档价位的商品。
这样的个性化推荐服务往往会起到非常好的效果，不仅可以提高客户购买的意愿，缩短购买的路径和时间，通常还可以在比较恰当的时机捕获客户的最佳购买冲动，也降低了传统的营销方式对客户的无端骚扰，还能提高用户体验，是一个一举多得的好手段。 纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。
他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。
3.什么是用户行为分析
一、什么是用户行为分析？用户行为可以用5W2H来总结：Who（谁）、What（做了什么行为）、When（什么时间）、Where（在哪里）、Why（目的是什么）、How（通过什么方式），How much （用了多长时间、花了多少钱）。
用户行为分析就是通过对这些数据进行统计、分析，从中发现用户使用产品的规律，并将这些规律与网站的营销策略、产品功能、运营策略相结合，发现营销、产品和运营中可能存在的问题，解决这些问题就能优化用户体验、实现更精细和精准的运营与营销，让产品获得更好的增长。二、为什么需要用户行为分析？在PC互联网时代，网民的年增长率达到50%，随便建个网站就能得到大量流量； 在移动互联网早期，APP也经历了一波流量红利，获取一个客户的成本不到1元； 而近几年随着流量增长的红利消退，竞争越来越激烈，每个领域均有成百上千的同行竞争，获客成本也飙升到难以承受的水平，业务增长越来越慢甚至倒退。
图：互联网行业竞争越来越激烈在如此高成本、高竞争的环境下，如果企业内部不能利用数据分析做好精细化运营，将产生巨大的资源浪费，势必会让企业的运营成本高涨，缺乏竞争力。 对于互联网平台来说，传统的数据分析主要针对结果类的数据进行分析，而缺乏对产生结果的用户行为过程的分析，因此数据分析的价值相对较局限，这也是为什么近几年很多企业感觉做了充分的数据分析，但却没有太大效果的原因。
通过对用户行为的5W2H进行分析可以掌握用户从哪里来，进行了哪些操作，为什么流失，从哪里流失等等。从而提升提升用户体验，平台的转化率，用精细化运营使企业获得业务增长。
三、如何采集用户行为数据？用户行为分析如此重要，为什么互联网公司中能做好用户行为分析的凤毛麟角？主要是原因是数据采集不全面和分析模型不完善。1.如何高效采集用户行为数据传统的数据分析因为数据精细度不够和分析模型不完善等原因，导致分析过于粗放，分析结果的应用价值低。
而我们要想做好分析，首先必须要有丰富的数据，因此要从数据采集说起，传统的用户行为数据采集方法比较低效，例如：我们获取用户的某个行为数据时，需要在相应的按钮、链接、或页面等加入监测代码，才能知道有多少人点击了这个按钮，点击了这个页面。这种方式被称为“埋点”，埋点需要耗费大量的人力，精力，过程繁琐，导致人力物力投入成本过高。
在移动互联网时代，埋点成了更痛苦的一件工作，因为每次埋点后都需要发布到应用商店，苹果应用商店的审核周期又是硬伤，这使得数据获取的时效性更加大打折扣。由于数据分析是业务发展中极其重要的一个环节，即便人力物力成本过高，这项工作仍然无法省掉。
因此，我们也看到国内外有一些优秀的用户行为分析工具，实现了无埋点采集的功能，例如：国外有Mixpanel，国内的数极客在WEB、H5、Android、iOS四端都可以无埋点采集数据。通过无埋点的采集，可以极大的增强数据的完善性和及时性。
2.如何精准采集用户行为数据有些核心业务数据，我们希望确保100%准确，因此还可以通过后端埋点的方式作为补充，这样既可以体验到无埋点带来的高效便捷，又能保障核心业务数据的精准性。数极客在数据采集方面支持无埋点、前端埋点、后端埋点以及数极客BI导入数据这四种方式的数据整合。
四、如何做好用户行为分析？首先要明确业务目标，深刻理解业务流程，根据目标，找出需要监测的关键数据节点，做好基础的数据的收集和整理工作，有了足够的数据，还要有科学的模型，才能更有效的支持分析结果。上一代的用户行为分析工具（更确切的说法应该是：网站统计或APP统计），主要功能还是局限于浏览行为的分析，而没有针对用户的深度交互行为进行分析，因此分析价值相对有限，目前大部份互联网从业人员对用户行为分析的印象还停留在这个阶段。
我认为要做好用户行为分析，应该掌握以下的分析模型：1.用户行为全程追踪，支持AARRR模型500 Startups 投资人Dave McClure提出了一套分析不同阶段用户获取的“海盗指标”这套分析模型，在硅谷得到了广泛应用。AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节，首先要基于用户的完整生命周期来做用户行为分析。
1）.获取用户在营销推广中，什么渠道带来的流量最高，渠道的ROI如何？不同广告内容的转化率如何，都是在这一步进行分析的数据。来源渠道是获客的第一步，通过系统自动识别和自定义渠道相结合，分析每一个来源渠道的留存、转化效果。
网站的访问来源，App 的下载渠道，以及各搜索引擎的搜索关键词，通过数据分析平台都可以很方便的进行统计和分析，利用UTM推广参数的多维分析、通过推广渠道、活动名称、展示媒介、广告内容、关键词和着陆页进行交叉分析，可以甄别优质渠道和劣质渠道，精细化追踪，提高渠道 ROI。通过渠道质量模型，制定相应的获客推广策略：图：渠道质量模型以上图形中的所示渠道为示例，渠道质量也会动态的变化。
第一象限，渠道质量又高流量又大，应该继续保持。
4.写毕业论文,学长们让我去网上用深度搜查资料,为什么
你们学校图书馆没有CNKI吗？应该用这个才是最好的。查资料论文，请到中国知网。假如你们学校没有，那就不能用了，它是收费的，自己充值很不划算~（以下是别人说的，但是说的很有理）深度搜其实还是搜索引擎，只不过是专业领域的，比如
医学，人文，金融，论文，学术等内容，看字面意思就能明白个差不多，一般搜索引擎是搜网络的表面，干扰信息很多，而深度搜就是搜表面以下的，可以屏蔽掉无关信息和垃圾站点，干扰少很多，减少你辨别的时间，而且更专业。它的好处就在于不但能搜索到大量精准的相关文献，还可以在中英文之间任意切换，而且任意输入一个关键词搜索，左边都会自动生成与关键词相关的联想分类
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