大数据在消费者行为研究中的应用
大数据在消费者行为分析中的作用研究
大数据在消费者行为分析中的作用研究随着互联网、移动互联网和物联网的迅猛发展，大数据已经成为了当今社会的热门话题，大数据技术的应用也越来越广泛，其中最为重要的就是大数据在消费者行为分析中的作用研究。
消费者行为分析是一种基于数据、逻辑、人类心理学和经济学理论为基础的研究方法，通过对消费者在购买产品或服务的过程中的行为和观念进行科学分析，为企业提供决策支持。
一、大数据在消费者行为分析中的作用1、数据采集与存储大数据技术可以实现对消费者在线行为数据的采集、存储和处理，这些数据包括消费者的浏览量、购买量、搜索量以及对广告的点击量等。
企业可以通过这些数据了解消费者的兴趣爱好、消费习惯和需求，为企业的市场营销提供基础数据。
2、消费者画像大数据技术可以依据消费者在网络上留下的信息数据，如搜索记录、浏览记录、社交媒体活动记录等，建立具有全面细致描述和分析的消费者画像，消费者画像可以帮助企业准确了解消费者的需求和行为，并在此基础上发掘潜在的市场机会和预测市场趋势，为企业决策提供准确的数据支持。
3、智能推荐大数据技术可以依据消费者的兴趣爱好和行为习惯，建立消费者的偏好模型，智能推荐系统可以利用大数据技术对消费者进行精准营销，根据消费者的购买历史、浏览历史、社交活动历史等数据，推荐最适合消费者的产品或服务，提高销售和客户满意度。
4、精准营销基于大数据技术的消费者行为分析可以精准把握和预测消费者的需求和行为，为企业提供定制化、个性化、精准化的营销手段，通过大数据分析，企业可以找到消费者痛点，并根据数据分析结果进行针对性的营销，从而提高营销效率和销售额。
二、大数据在电商平台中的应用电子商务平台是大数据应用的重要领域，因为电商平台具有便捷、快速、集中、多元化和个性化等特点，可以解决实体店面难以实现的销售难题。
同时，电商平台具有大数据分析的优势，可以基于消费者的搜索、浏览和购买历史数据，为企业提供详尽的消费者洞察能力和行为趋势分析。
基于大数据分析的消费者行为与偏好研究
基于大数据分析的消费者行为与偏好研究随着科技的不断发展和普及，数字化的生活方式越来越普及，我们的消费方式和购买行为也已经发生了很大的变化。
如何抓住消费者的变化趋势，深入分析其行为和偏好，是企业日常运营和战略规划的重要考虑因素，而大数据分析技术的应用，正成为帮助企业了解消费者行为和偏好的重要工具。
一、什么是大数据分析大数据分析是一项基于云计算、机器学习和数据挖掘等技术，对海量数据进行分析和注释的技术。
其核心目的是通过分析数据模式、趋势和特点，挖掘出潜在的商业机会和问题，从而帮助企业优化运营和制定战略规划。
二、大数据分析在消费者行为与偏好研究中的应用1.消费行为分析通过大数据分析技术，可以对消费者行为进行深入的研究，包括消费者的购买习惯、购买时段、购买渠道、购买力等，以及消费者对产品销售等各个环节的反应和评价。
通过这些数据，企业可以根据不同的市场需求和消费者特点来制定不同的销售策略，为消费者提供更好的服务和产品。
2.消费者偏好分析消费者偏好分析是指通过大数据技术，对消费者行为、口味、兴趣等多方面因素进行分析和研究，以了解消费者的喜好和需求，从而为企业提供更有针对性的服务和产品，提高网络营销的效果。
3.客户细分分析通过大数据分析技术，可以将消费者根据其行为、偏好和需求进行细分，将相同的消费者分为一组，从而为企业提供个性化的引导和服务，以更好地满足不同消费者群体的需求。
三、大数据分析在企业营销中的应用通过对消费者行为和偏好进行分析，企业可以在广告投放和市场推广等方面进行精准定位和策略制定。
除此之外，企业还可以通过预测消费者行为和偏好的趋势来调整营销策略和产品定位，提高企业的效益和市场竞争力。
四、未来大数据分析的发展趋势在未来，随着人工智能和物联网等技术的不断发展和普及，大数据分析技术将变得更加成熟和完善，对企业的价值和重要性也将变得越来越重要。
而对于消费者行为和偏好的研究，也将成为企业重要的考虑因素，在企业的运营和发展中起到越来越重要的作用。
大数据时代下的消费者行为研究
大数据时代下的消费者行为研究随着科技的迅速发展和互联网的普及，大数据已经成为一个引人注目的领域。
在这个信息泛滥的时代，大数据技术不仅给企业提供了巨大的商机，同时也改变了消费者的行为方式。
本文将探讨大数据时代下的消费者行为，并重点关注大数据对消费者行为的影响和应用。
一、大数据时代的背景大数据时代特指信息技术进步和互联网应用的推动下，数据规模巨大、增长迅猛的时代。
互联网平台、移动设备、社交媒体等的普及和发展使得大量的数据得以产生并被记录下来。
这些数据涵盖了消费者的购物行为、社交互动、浏览偏好等各个方面，形成了大数据。
二、大数据对消费者行为的影响1. 更准确的消费者画像通过分析大数据，企业可以获得更具体、更准确的消费者画像。
大数据搜集了消费者在互联网上的行为数据，如购买记录、浏览历史等，通过对这些数据的分析，可以了解到消费者的偏好、需求和购买动机。
这为企业提供了更有针对性的营销手段，帮助他们更准确地推送个性化的广告和产品。
2. 实时监测消费者反馈大数据技术使得企业能够对消费者的反馈进行实时监测。
消费者在购买和使用产品后，可能会在互联网上发表评论或留下评分，这些数据都是无价的。
通过对这些数据的分析，企业可以及时了解消费者的满意度和诉求，及时调整产品或服务，提升消费者体验。
3. 提升购物体验大数据时代，很多企业开始使用购物数据进行个性化推荐。
通过分析消费者的购买历史、偏好和行为模式，企业可以向消费者推荐符合其口味和需求的商品。
这种个性化推荐的方式有效提升了消费者的购物体验，使消费者能够更快速、更便捷地找到自己需要的商品。
三、大数据在消费者行为研究中的应用1. 消费者行为预测通过大数据分析，企业可以预测消费者的行为趋势。
通过对消费者历史数据的分析，可以预测其未来可能的购买行为。
这对于企业来说极为重要，可以使他们提前准备商品和服务，满足消费者的需求，增加销售额。
2. 市场细分大数据分析可以帮助企业将市场进行更精细的细分。
基于大数据分析的消费者行为研究
基于大数据分析的消费者行为研究消费者行为研究是市场营销领域中的一个重要分支，通过分析消费者的行为模式和偏好，帮助企业更好地了解市场需求和开展精准营销。
随着大数据时代的到来，大数据分析成为消费者行为研究的重要工具，提供了更准确、全面的数据支持。
本文将探讨基于大数据分析的消费者行为研究，并分析其应用价值和挑战。
大数据分析的优势大数据分析的优势在于其可以处理海量的数据，并通过对数据的挖掘和分析，找出消费者行为中的规律和趋势，进而指导企业的决策和营销策略。
相比传统的调研方法，大数据分析具有以下几个明显的优势：全面性：大数据包含了多个维度和指标的数据，能够提供更全面、细致的消费者行为信息。
精确性：大数据分析基于客观的数据，不受调研样本的主观影响，能够更准确地反映消费者真实的行为和偏好。
时效性：大数据的更新速度快，可以实时监测和分析消费者的行为动态，及时调整市场营销策略。
预测性：通过大数据分析，可以预测消费者未来的行为趋势，为企业提供更准确的决策支持。
大数据分析在消费者行为研究中的应用大数据分析在消费者行为研究中的应用主要包括以下几个方面：购物行为分析：通过对消费者的购物记录和行为轨迹进行分析，可以了解消费者的购买偏好、购买路径和购买决策过程。
这些数据可以帮助企业推测消费者的需求和购买意向，从而有针对性地制定促销活动和定价策略。
社交媒体分析：消费者在社交媒体上的活动和言论可以提供宝贵的信息，通过对社交媒体数据的分析，可以了解消费者对产品的评价、口碑传播和意见领袖的影响。
这些信息对于企业制定品牌传播和口碑营销策略具有重要意义。
个性化推荐：大数据分析可以根据消费者的历史购买记录和兴趣偏好，为其提供个性化的推荐服务。
通过准确预测消费者的需求，企业可以提高销售额和客户满意度。
用户画像构建：通过大数据分析，在消费者行为数据中挖掘用户的特征和行为模式，将用户进行分类和划分，构建用户画像。
这些用户画像可以帮助企业更好地了解目标消费者，并制定相应的营销策略。
大数据时代下的新型消费者行为分析
大数据时代下的新型消费者行为分析随着经济的不断发展和科技的迅速进步，大数据的概念也越来越被广泛地应用到各个领域中。
而其中的一大重要领域就是商业和消费。
利用大数据对消费者的行为进行分析，不仅可以为企业提供更加准确的市场预测和评估，还可以更好地了解消费者的需求和心理，为企业提供更高质量和更加个性化的服务。
一、新型消费者行为特点分析在大数据时代，消费者的消费行为发生了很大的变化。
首先，消费者的信息获取途径更加广泛和便捷。
互联网和移动设备的普及让消费者可以轻松地在家中或办公室中获取各种产品和服务的信息，而且获取渠道更加多样化，比如搜索引擎、各种社交媒体、数字广告等等。
其次，消费者的决策过程更加复杂和多样化。
传统的消费决策过程是：意识到需求→收集信息→评估信息→做出决策→进行购买行为。
而在大数据时代，消费者的决策过程会更加细化和复杂，他们可能会多次访问同一个网站，比较和评估不同的产品和服务，还会参考其他消费者的评价和反馈，以及大量的相关数据和分析报告等。
最后，消费者在购买过程中更加注重个性化和定制化的服务。
由于大数据分析能够提供更加准确的消费者画像和需求预测，因此企业可以更好地了解消费者的需求和喜好，提供更加个性化和贴心的服务，从而赢得消费者的信任和忠诚度。
二、大数据在消费者行为分析中的应用大数据在消费者行为分析中的应用主要包括以下几个方面：1、行为预测和趋势分析：企业可以通过大数据分析，预测和分析消费者的购买行为和趋势，从而更好地制定市场策略和调整产品组合。
2、消费者画像分析：通过挖掘和分析大量的用户数据和行为，企业可以更加深入地了解消费者的需求、兴趣、偏好等因素，从而更加准确地进行市场细分，制定更加精准和个性化的服务。
3、客户价值分析：通过大数据分析消费者的历史购买行为、消费行为和反馈等数据，企业可以评估每个客户的价值和潜在价值，以及他们对企业的满意度和忠诚度等因素，从而更好地优化客户关系管理。
4、内容分析和推荐：利用大数据分析消费者的浏览历史和搜索数据，企业可以推荐更加准确和符合消费者兴趣和需求的产品和服务，从而提高消费者购买意愿和忠诚度。
大数据分析技术在消费者调查中的应用研究
大数据分析技术在消费者调查中的应用研究随着数字化时代的到来，大数据分析技术在各个领域得到了广泛的应用，其中消费者调查也不例外。
消费者调查是企业了解市场情况、分析顾客需求、优化产品销售的重要手段，而大数据分析技术可以帮助企业更快更准地获取关键信息，进而帮助企业制定更为科学合理的市场营销策略。
一、大数据分析技术在消费者调查中的应用基础大数据分析技术在消费者调查中的应用基础在于，企业需要依据顾客相关数据进行分析和解析，以获取涵盖多种维度的有效信息并获得准确判断，这些数据包括顾客消费行为、交流渠道、偏好等等。
目前，可以通过对社交媒体、网站、论坛等平台进行监测，获取消费者大量的言论、评价、反馈等数据。
随着社交媒体、移动设备的流行，获取这些数据变得更加容易和普遍，同时也方便了数据分析师的工作。
二、大数据分析技术在消费者调查中的应用场景1、产品设计改进。
通过数据分析工具可以获取消费者对产品的实际评价，包括产品优势、不足之处、以及解决问题的建议等。
通过这些数据分析，企业可以了解顾客实际需求和期望，并进行产品设计改进。
2、市场定位。
随着大数据技术的应用，企业可以综合分析市场数据，包括消费者的年龄、性别、教育程度、收入水平、消费习惯、居住地区等，并建立消费者画像，以此进行市场定位和产品推广。
3、广告营销。
企业可以利用大数据技术，通过分析用户兴趣、活跃度、行为特征等信息，制定广告投放策略、推广渠道、广告素材等，以及优化推广效果。
4、顾客服务。
企业可以利用大数据，了解消费者在使用产品过程中遇到的问题、对服务的评价等信息，以及消费者对产品品质和售后服务的满意度，从而为消费者提供更为优质的服务。
三、大数据分析技术在消费者调查中的应用方法在应用大数据分析技术之前，企业需要先报备消费者数据收集行为、对数据进行保密处理，保障消费者的信息安全。
其次，企业需要将收集到的数据进行整合和加工处理，建立消费者数据库，包括获取消费者姓名、年龄、性别、收入、消费习惯等维度，以及消费者画像等信息。
基于大数据分析的消费者行为研究
基于大数据分析的消费者行为研究在当今信息化与数字化的时代，大数据已经成为商业发展的重要驱动力。
消费者行为研究通过对海量数据的分析，帮助企业了解消费者心理和行为，从而指导企业的市场营销策略制定和产品优化。
本文将介绍基于大数据分析的消费者行为研究的重要性、方法与应用。
1. 消费者行为研究的重要性1.1 提高决策效率基于大数据分析的消费者行为研究能够收集和处理大量的消费者数据，揭示消费者购买习惯、偏好和需求，帮助企业了解市场需求和竞争状况，从而准确预测市场趋势，提高决策效率。
1.2 优化产品设计通过分析消费者在购买过程中产生的数据，可以发现潜在的产品缺陷和改进空间。
通过了解消费者对产品特点、外观、功能等方面的反馈，企业可以根据数据进行产品优化设计，提高产品竞争力和满足消费者需求。
1.3 个性化推荐基于大数据分析的消费者行为研究能够深入挖掘消费者个体差异和兴趣爱好，为个性化推荐提供数据支持。
通过对消费者历史购买数据和浏览记录进行分析，企业可以向用户提供个性化推荐服务，提高用户满意度和购买转化率。
2. 大数据分析方法2.1 数据收集与清洗基于大数据分析的消费者行为研究需要收集海量的原始数据，并进行清洗和整理。
常见的数据来源包括电子商务平台、社交媒体、移动应用程序等。
在收集过程中，需要根据研究目标选择合适的指标和变量，并排除无效或错误数据。
2.2 数据挖掘与建模根据需求，在清洗后的数据上进行挖掘和建模。
常用的方法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。
通过对数据进行挖掘，可以发现隐藏在海量数据中的规律和模式，揭示潜在的关联关系。
2.3 数据可视化与报告将分析结果可视化展示是基于大数据分析的消费者行为研究中不可忽视的环节。
通过图表、报告等形式直观地呈现分析结果，有助于理解和传达研究成果。
同时，也方便决策者进行针对性调整和决策。
3. 应用案例3.1 零售行业在零售行业中，基于大数据分析的消费者行为研究被广泛应用于市场细分、促销活动和库存管理等方面。
大数据分析在消费者行为研究中的应用
大数据分析在消费者行为研究中的应用消费者行为研究是市场营销领域的核心内容之一。
了解消费者的行为和偏好对企业制定营销战略至关重要。
随着大数据技术的发展，大数据分析在消费者行为研究中的应用越来越广泛。
本文将探讨大数据分析在消费者行为研究中的应用，并分析其带来的优势和挑战。
大数据分析是指通过对海量、复杂和高维度的数据进行采集、存储、处理、分析和挖掘，从中提取有价值的信息和洞察，为企业的决策提供支持。
在消费者行为研究中，大数据分析能够从以下几方面提供帮助。
首先，大数据分析能够揭示消费者的需求和偏好。
通过对大数据的分析，可以识别出消费者的购买行为和兴趣爱好等信息。
例如，电商平台可以通过分析用户的浏览记录、购买历史和评价等数据来了解消费者的购买意愿和喜好，从而根据消费者的需求定制个性化的推荐，提高销售额和用户满意度。
其次，大数据分析能够帮助企业预测和预测消费者的行为。
通过对历史数据和实时数据的分析，可以发现消费者的购买模式和趋势，为企业提供决策参考。
例如，快消品企业可以通过分析销售数据和天气、节假日等因素的关联性，预测未来的销售情况，进而调整生产计划和库存管理，提高运营效率和市场反应速度。
第三，大数据分析能够帮助企业进行市场细分和定位。
通过对大数据的分析，可以将消费者划分为不同的群体和细分市场。
例如，汽车制造商可以通过分析消费者的购车偏好和社交媒体上的评论等信息，将消费者细分为年轻人、家庭用户、商务用户等不同的群体，以精准地定位市场，并开展针对性的营销活动。
第四，大数据分析能够帮助企业进行竞争对手分析。
通过对竞争对手的营销活动、产品定价、市场份额等数据的分析，可以了解竞争对手的战略意图和市场表现。
例如，餐饮连锁企业可以通过分析竞争对手的分店选址和促销活动等信息，调整自己的战略，以在市场竞争中取得优势。
大数据分析在消费者行为研究中的应用带来了许多优势，但也面临一些挑战。
首先，数据隐私和安全问题是大数据分析中的重要考虑因素。
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大数据在消费者行为研究中的应用
1、引言
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，2009,208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。
2005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，2007)。
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。
2011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，2011)。
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 , 2008 )，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。