14_场景驱动下的信息流营销模型研究_张红燕

网红+直播：场景视角下企业精准社群营销对策研究卢程宽叶云燕李双吕昊翼汪洋发布时间：2021-08-26T00:23:22.682Z 来源：《中国科技人才》2020年第13期作者：卢程宽叶云燕李双吕昊翼汪洋[导读] 移动互联网时代的到来，使得以Web2.0思想基础和技术基础发展起来的新媒体网络成为网络营销的重要手段。

河北经贸大学河北石家庄 050064摘要：移动互联网时代的到来，使得以Web2.0思想基础和技术基础发展起来的新媒体网络成为网络营销的重要手段。

网络红人作为移动互联网时代“去中心化”的典型营销媒介，对品牌的传播影响具有一定的理论意义和实践价值。

与传统电商模式相比，网红经济带有先天交易性质，与品牌和产品密切相关。

因此，服装品牌如何借助网红经济传达品牌特性，凸显品牌附加价值，避免让用户迷失在可能变成数字端购物的信息成为每家服装企业值得思考的问题。

关键词：网红经济；品牌传播；网络营销互联网时代的崛起催生了网红经济的发展，伴随着电商平台和新媒体技术的不断成熟升级，网红经济作为经济升级的特殊表现形式蕴藏着无限商机和潜能。

在这种时代背景下，品牌的传统营销模式变得难以适应市场需求，面对新时代的到来，品牌如何通过新媒体影响消费者感知，共同定位品牌，并由此在动荡的市场环境下精准快速的做出反应与调整，是企业当下的重点及难点。

一、网红+直播现状及发展趋势通过查阅相关资料总结目前发展现状，移动直播在我国从2016年开始兴起，随着时间成本的投入，直播与电商的结合越发紧密起来，截止到2019年六月，网络直播用户规模可达4.33亿人。

目前，主播直播各个年龄层段均有分步，职业广泛；涉及内容领域广泛，据统计，2019年中国主播类型中，泛娱乐、秀场、游戏、电商分别占据了整体的36%、24%、18%、15%;盈利模式中，带货成为新的盈利增长点。

网红+直播注力于寻求社交资产的转化；网红直播具有出色的社交能力，粉丝粘性较强等优势。

大数据视域下电力企业营销管理创新杨佳明，吴㊀波，郭㊀捷摘㊀要：随着社会的不断发展，人们对于供电服务质量提出了新的要求㊂特别是在电力体制改革过程中，售电侧逐步放开限制，传统的电力营销管理已不适应新时代的发展㊂在大数据背景下，使电力企业能够快速获得市场行情，了解市场需求变化，对市场需求做出相应的对策㊂电力企业只有不断强化服务意识㊁了解客户需求，以客户为中心，不断提升服务能力，提高服务质量，创新营销管理，才能顺应时代发展㊂关键词：大数据；电力企业；营销管理；创新一㊁大数据对于电力企业的重要意义电力企业应用大数据技术可以实现电力企业海量数据的数据挖掘㊁数据总管和数据存储协同运营，可以挖掘电力大数据的价值链和信息源，服务电力企业优化营销策略，预测发展趋势和提升运维管理水平，实现电力企业效益最优化㊂电力大数据可以实现海量电力数据存储分析㊁多样化结构类型数据建模，海量数据以数据流呈现和实时处理，实现电力大数据价值挖掘的最大化㊂二㊁电力企业在营销管理方面的问题（一）没有准确把握大数据营销观念由于受到国内经济体系的影响，电力企业自诞生开始就由政府负责对其严格监管，使得电力企业自身没有准确把握大数据的价值和重要程度，缺乏大数据的营销观念，过去使用的电力营销策略没有进行高效的健全和完善，公司管理阶层创新理念的匮乏，主要体现在不重视大数据技术，这也是导致电力企业在营销管理策略方面不够科学的关键要素㊂（二）电力企业营销系统不健全电力企业想要做到可持续发展务必要充分发挥电力营销的作用，而且只有做好电力营销才能提高电力企业的销售业绩和利润空间㊂但是，研究如今国内电力系统和大数据科技的使用状况能够看出，虽然部分通过信息化方式来开展营销，然而通常只是在处理基础信息方面，这样在某种程度上会阻碍信息化销售的进展㊂只使用电视㊁广告等其他媒体手段进行宣传已经无法和当前大数据环境的营销管理策略的需要相吻合㊂（三）监督和管理力度不足在对营销管理策略进行创新的过程中，部分电力企业明确了结合大数据科技的价值㊂但是，通过对其应用成果进行研究我们能够看出，这部分企业并未通过创新营销管理策略而取得了十分明显的进展㊂那么，造成此现象的根源在于公司的监督和管理力度不足，这就对其营销管理策略的成果造成了制约，再加上公司审计体系并不健全，审计人员的工作不够规范化，导致监管无法取得预期成效㊂三㊁电力营销管理在大数据背景下的创新策略（一）构建管理机制，降低信息风险从上述问题分析中可以了解到，现阶段，企业在大数据时代背景下存在较高的信息系统风险，作为电力营销管理者，应该及时意识到这些风险的存在，并采取有效的措施来降低信息系统存在的风险㊂电力企业营销管理者可在大数据背景下构建管理机制，来实现信息系统风险的降低㊂首先，管理者应该制订并完善电力营销管理制度，对信息系统存在的风险进行控制和管制，并提升工作人员的风险意识；其次，应该不断更新电力营销管理信息系统，将加密技术应用于电力营销管理信息系统之中，对某些存在高危信息风险的部分进行权限设置，保证数据信息的安全性；最后，应该构建电力营销监管机制，负责对电力营销信息的收集监管㊁使用监管，从而保证电力营销信息的有效性和安全性，对于监管过程中出现的问题，应该及时向上级反映，并做出快速的处理㊂（二）打造完善的营销系统大数据的发展为国内电力企业的进步产生了十分关键的影响㊂当下，政府不断推动建设智能电网的步伐，创建了围绕数据开展的营销管理体系，其有助于公司部门之间共享和沟通有关的数据信息㊂而且，电力企业在创建电力体系的过程中，还需要其高效使用ＵＰＳ系统，进而根据地图信息来完成信息的加工和转换，打造全面的客户配网管理体系，帮助营销管理策略的发展㊂大数据营销系统的可操作程度以及管理能力可以很大程度上帮助电力企业的营销管理㊂与此同时，众多公司的竞争力都通过营销服务来体现，打造完善的营销系统能够增强自身的服务质量，并完善自身营销行为，进而使顾客的需要得到满足㊂（三）提高营销管理人员的素质和专业能力电力企业除了要健全营销数据管理方面的器械设施和体系，还要注重培养自身的营销管理职员，当营销管理职员的素质和专业能力得到提高时，才能确保公司信息化的平稳运行，增强电力营销能力，充分实现信息化管理的价值，最终推动企业经济利润的上涨㊂电力企业的管理员工除了要注意安置电力营销数据信息管理信息化的相关机械设备和软件设施，还要注重培训营销管理职员，让其掌握使用相关设施的专业知识，让其专业素养得到提升，进而让营销职员能够很好地掌握信息化器械来开展营销管理业务㊂与此同时，还要健全考核体系，来考核培训成果，确保其拥有足够的专业能力，并对考核通过的职员发放相应的物质奖励，激发其学习的积极性㊂四㊁结语大数据的发展已经成为必然趋势，数字智能也已进入市场经济，与市场经济结合在一起㊂电力企业的发展必须紧跟市场经济发展的步伐，在大数据时代发展背景下，积极运用大数据的科学成果，创新和发展营销管理，不断提升企业管理水平，为客户提升更加优质的服务㊂参考文献：［１］蔡建贤．基于大数据的电力营销管理探讨［Ｊ］．科技风，２０１８（２）：８０．［２］张红燕．基于大数据的供电营销服务应用探讨［Ｊ］．机电信息，２０１８（１５）：１６９，１７１．［３］丁艳红．大数据分析在电力市场营销的应用［Ｊ］．丝路视野，２０１７（２０）：１７．［４］魏艳平．基于大数据平台的电力营销分析决策系统的研究与设计［Ｄ］．成都：西华大学，２０１７．作者简介：杨佳明，吴波，郭捷，国网江西省电力有限公司九江供电分公司㊂０５。

基于元人种志和模糊DEMATEL的大学生信息搜索行为研究作者：刘然瑜杜占江来源：《河北科技图苑》2024年第01期摘要：在信息爆炸式增长的今天，信息搜索成为图书情报领域关注的热点。

文章通过元人种志方法探究大学生信息搜索行为影响因素，形成大学生信息搜索行为影响因素集，并通过模糊DEMATEL法识别关键影响因素，针对这些关键影响因素提出建议，其中包括培养大学生信息搜索能力，以及提高高校图书馆信息服务能力。

关键词：信息搜索；影响因素；大学生；元人种志中图分类号：G252.7 文献标识码：ADOI：10.13897/ki.hbkjty.2024.0005信息搜索是人们与各种信息系统或搜索引擎交互时的微观行为［1］，是信息素养的直接表现。

随着全球信息化的高度发展，如何快速、有效地进行信息搜索成为人们的一项重要技能。

根据中国互联网络信息中心发布的第52次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2023年6月，我国网民规模达10.79亿人，其中搜索引擎用户达8.41亿人［2］。

由于各种因素的影响，用户信息搜索行为存在较大差异，揭示其信息搜索行为的差异及成因，具有现实意义。

1 文献回顾随着互联网的发展，信息技术突破时间和空间的限制，使得网络信息成为信息搜索的重要来源。

但网络信息的爆炸式增长，也使得信息出现过载的情况。

为改善信息过载带来的问题，降低用户获得有用信息的难度，图情领域学者对用户信息搜索行为进行了广泛的研究。

王志红［3］从工作任务视角观察大学生信息搜索与利用行为，揭示了任务完成过程对信息搜索与信息利用行为的影响。

Bilal［4］发现研究生在信息查询效率和有效性上要远远强于中学生，也容易剔除掉不良的结果。

杨海峰［5］发现移动搜索通常发生在一定情境之中，受多重因素影响，通常包括时间、空间、活动和社会环境。

陈静［6］从多粒度角度对信息搜索行为进行探究，发现搜索行为在不同粒度中的研究范式既有相同点也有不同点。

目前大部分研究都是对于某影响因素的单独研究，缺乏系统性的研究，忽略了众多变量间的相互关系，甚至存在研究结论不一致的现象。

企业数字创新优化路径研究——基于DEMATEL和系统动力学模型的实证分析刘燕芳【期刊名称】《运筹与模糊学》【年(卷),期】2022(12)4【摘要】数字技术驱动和数据要素嵌入背景下,企业面临决策、生产和服务系统的深度重构,优化数字创新路径是实现可持续发展的必要条件。

用DEMATEL方法探究企业数字创新的具体影响因素及其相互作用关系,并且运用系统动力学分析企业数字创新过程中的各要素的作用路径,以探索优化路径。

研究表明:1) 互补技术有效性、信息技术人才和大数据能力都能有效提升企业数字创新水平,但随着互补技术有效性的增强,企业数字创新水平不升反降;2) 企业数字创新路径主要有五种,即大数据能力驱动型、互补技术有效性驱动型、信息技术人才驱动、科研机构数量驱动及战略规划能力驱动型,其中互补技术有效性驱动路径能显著提升企业数字创新水平;3) 最后,分别面向企业和政策制定者,从数字化跨界战略、互补技术有效性、交叉复合型人才引培等面提出相应的管理启示。

【总页数】10页(P1317-1326)【作者】刘燕芳【作者单位】上海工程技术大学管理学院【正文语种】中文【中图分类】F27【相关文献】1.农村人居环境系统优化路径研究——基于结构方程模型的实证分析2.企业管理者多层次动态胜任力实证研究--基于DEMATEL的分析模型3.网络创新环境的影响因素研究——基于BP-DEMATEL模型的实证分析4.高技术产业技术创新生态系统健康性评价及关键影响因素分析——基于改进熵值-DEMATEL-ISM组合方法的实证研究5.绿色创新视阈下科技型中小企业高质量发展的驱动路径--基于系统动力学模型的仿真模拟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

教学课题网店流量分析课题类型理实一体化课时安排10上课时间教学目标了解市场数据的来源了解生意参谋的数据查看了解访客数、浏览量、跳失率等淘宝数据教学重点掌握生意参谋数据的查询方法教学难点对访客数据进行简要分析辅助资源课件、多媒体、网络情景引入①你知道什么是访客数、浏览量吗？②店铺整体的流量如何，你知道怎么分析吗？教学手段教学过程师生互动活动设计情景教学情景设计：流量是店铺运营的重要参考数据，正常经营的店铺每天会产生大量的和流量相关的数据，如PV、UV、成交转化率、加购率、页面停留时长、关键词点击率、引导加购数、引导收藏数、下单转化率等。

如何恰当巧妙地解析数据，以及利用店铺、竞争对手和平台行业数据，让这些流量数据更好地为店铺运营服务，是张小明团队接下来重点要学习的内容。

任务分解：解析店铺流量数据要从宏观和微观两方面着手，张小明团队成员将学习：①总览店铺流量数据②分析店铺流量两方面内容，从宏观的行业数据分析开始，再以微观的店铺流量数据为突破口，深入解析店铺流量数据以及和流量密切相关的推广词，通过对流量的解析以帮助店铺做出合理的线上推广决策。

活动1：总览店铺流量数据活动背景：网店流量是体现店铺运营效果的重要数据，学会看懂流量数据是店铺运营的关键一环。

网店在经营一段时间后，会积累大量的数据，如何在众多数教师利用PPT展现任务背景教师利用PPT展现任务环节。

课件举例讨论课件实作据中，学会分类、整理、挖掘，并根据这些数据来优化店铺运营，是张小明团队急需掌握的能力。

活动实施：总览店铺流量数据。

一、打开生意参谋，对淘宝流量进行总览。

查看访客数、浏览量、跳失率和人均浏览量和平均停留时长。

分别了解对应的内容。

“议一议”访客数异常，有和对策？如何提高浏览量？如何降低跳失率？“知识窗”二、进入生意参谋后台，开展店铺的访客分析。

进入生意参谋，点击左侧导航栏“访客分析”。

可以查看访客分布，包括时段分布、地域分布、特征分布、行为分布。

统计模型在品牌传播效果研究中的应用在当今竞争激烈的市场环境中，品牌传播的效果对于企业的成功至关重要。

为了准确评估品牌传播活动的成效，制定更有效的传播策略，统计模型逐渐成为企业和营销人员的重要工具。

本文将探讨统计模型在品牌传播效果研究中的应用，包括其作用、常见的模型类型、应用步骤以及面临的挑战。

一、统计模型在品牌传播效果研究中的作用1、量化传播效果统计模型能够将品牌传播活动所产生的各种数据进行量化分析，例如品牌知名度的提升、消费者购买意愿的增强、市场份额的变化等，从而为企业提供客观、准确的效果评估。

2、揭示因果关系通过对多个变量的分析，统计模型可以帮助我们揭示品牌传播策略与传播效果之间的因果关系。

这有助于企业了解哪些传播手段对品牌建设最为有效，从而优化资源配置。

3、预测未来趋势基于历史数据和当前的市场状况，统计模型能够对未来的品牌传播效果进行预测，为企业制定前瞻性的传播计划提供依据。

4、细分市场和目标受众统计模型可以对消费者进行细分，帮助企业了解不同群体对品牌传播的反应差异，从而更精准地定位目标受众，制定个性化的传播策略。

二、常见的统计模型类型1、回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。

在品牌传播效果研究中，可以通过建立回归模型来探讨品牌传播投入（如广告费用、促销活动费用等）与品牌传播效果指标（如销售额、品牌知名度等）之间的线性或非线性关系。

2、因子分析因子分析用于将多个相关变量归结为少数几个综合因子。

在品牌传播中，可以通过因子分析找出影响消费者对品牌态度的主要因素，如品牌形象、产品质量、服务水平等。

3、聚类分析聚类分析将消费者或市场按照相似性划分为不同的群组。

通过聚类分析，企业可以发现不同类型的消费者对品牌传播的反应特点，进而针对不同群组制定差异化的传播策略。

4、结构方程模型结构方程模型能够同时处理多个因变量和自变量之间的复杂关系。

在品牌传播效果研究中，可以用于构建品牌形象、品牌认知、品牌忠诚度等变量之间的关系模型，全面评估品牌传播的效果。

Consumer Market近年来，我国各类互联网企业跟随时代脚步，纷纷步入大数据领域，不断发掘大数据的新见解和新用途，基于大数据技术的精准营销模式随之迅速发展。

小红书以丰富的流量资源为载体，以精准的大数据技术和精准营销为支撑，成为各企业争夺的热门营销平台。

本文简要介绍了大数据精准营销的概念和发展，通过分析小红书大数据精准营销模式的特征和对女性消费的影响，提出了健全大数据安全与隐私保护体系、重构女性主体意识、按需量力消费等建议。

1 大数据精准营销概述关于大数据精准营销，目前我国还没有确定的、权威的定义，可以理解为大数据技术、理念与思维方式与精准营销相融合，建立一套精准、可量化、规模化的消费者沟通服务体系的新型营销理念[1]。

以下就大数据精准营销的发展历程和现状进行简要介绍。

1.1 大数据精准营销的发展历程纵观大数据精准营销的发展历程，可分为三个阶段：(1)孕育期：20世纪50年代，有关市场细分的术语诞生，为精准营销的概念形成奠定基础。

1980年，美国著名社会学家和未来学家阿尔夫·托夫勒在其著作《第三次浪潮》中提到了“大数据”一词。

(2)萌芽期：2005年，现代营销学之父菲利普科特勒正式提出了“精准营销”“基于互联网营销”等理论，他将精准营销解释为公司需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要更注重结果和行动的营销传播计划，还越来越注重对直接销售沟通的投资[2]。

2007年，谷歌、雅虎、亚马逊等大型互联网和电子商务公司开始根据海量用户的搜索数据分析用户的喜好与需求，从而完成广告的精准投放，开创了基于大数据精准营销的模式雏形。

(3)快速发展期：2010年后，云计算趋于成熟，大数据不再是空中楼阁，各互联网巨头对大数据的研究如雨后春笋般崛起，脸书、推特及我国的百度开始尝试采用大数据理念和技术革新传统营销模式，提供以大数据、云计算、搜索引擎为核心技术的智能推送服务。

此后，大数据精准营销在各个行业蓬勃发展。

工程管理科技前沿Ｖｏｌ．４２，Ｎｏ．５ＦｒｏｎｔｉｅｒｓｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＭａｎａｇｅｍｅｎｔ２０２３年第５期网络评论管理：挑战与潜在研究方向赵翠１，　梁盠２，３，　肖勇波２，３（１．北京交通大学经济管理学院，北京１０００４４；２．清华大学现代管理研究中心，北京１０００８４；３．清华大学经济管理学院，北京１０００８４）摘　要：通过打破时间和空间方面的限制，互联网经济极大地降低了人们获取信息的成本，便利了人们的生活。

然而以电子商务为代表的网络平台中普遍存在着信息不对称的缺点；网络评论在一定程度上解决了商家和消费者之间的信息不对称问题。

海量的网络评论中蕴藏着关于产品质量、商家服务、产品是否符合顾客个性化需求、产品／服务缺陷等方面的有用信息。

随着网络评论对顾客的购买选择行为影响力的增加，商家也日渐意识到评论信息的商业价值，注重网络评论的管理，并基于网络评论来优化定价、库存、营销等决策。

网络评论为信息系统与信息管理、市场营销、组织行为、运营与供应链管理等领域的学者带来了广泛的研究课题，包括评论的深度挖掘与知识发现、基于评论的需求预测、评论自身的管理以及基于评论的运营管理等。

本文在梳理网络评论的作用与管理挑战的基础上，综述学者已经开展的相关研究工作，并对下一步值得关注和进一步研究的评论管理相关研究方向进行了展望。

关键词：网络评论管理；评论信息挖掘；消费者行为；运营与供应链管理；定价与收益管理中图分类号：Ｆ７１３．３６文献标识码：Ａ文章编号：２０９７ ０１４５（２０２３）０５ ０００１ ０９ｄｏｉ：１０．１１８４７／ｆｊ．４２．５．１ＮｅｔｗｏｒｋＣｏｍｍｅｎｔＭａｎａｇｅｍｅｎｔ：ＣｈａｌｌｅｎｇｅｓａｎｄＰｏｔｅｎｔｉａｌＲｅｓｅａｒｃｈＤｉｒｅｃｔｉｏｎｓＺＨＡＯＣｕｉ１，ＬＩＡＮＧＹｏｎｇ２，３，ＸＩＡＯＹｏｎｇｂｏ２，３（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＢｅｉｊｉｎｇＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４４，Ｃｈｉｎａ；２．ＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｆｏｒＣｏｎｔｅｍｐｏｒａｒｙＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８４，Ｃｈｉｎａ；３．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｙｂｒｅａｋｉｎｇｔｈｅｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎｓｏｆｔｉｍｅａｎｄｓｐａｃｅ，ｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｅｃｏｎｏｍｙｇｒｅａｔｌｙｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｅａｒｃｈｉｎｇｃｏｓｔａｎｄｆａｃｉｌｉｔａｔｅｓｐｅｏｐｌｅ’ｓｄａｉｌｙｌｉｆｅ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ａｓｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｅｃｏｎｏｍｙ，ｎｅｔｗｏｒｋｐｌａｔｆｏｒｍｓ（ｅ．ｇ．，Ｔａｏｂａｏ，Ｄｏｕｙｉｎ，Ｄｉｄｉ，ａｎｄＡｉｒｂｎｂ）ｈａｖｅｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｓｙｍｍｅｔｒｙｂｅｔｗｅｅｎｓｅｌｌｅｒｓ（ｏｒｓｅｒｖｉｃｅｐｒｏｖｉｄｅｒｓ）ａｎｄｃｏｎｓｕｍｅｒｓ．Ｂｙａｌｌｏｗｉｎｇｃｕｓｔｏｍｅｒｓｔｏｐｏｓｔｔｈｅｉｒｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓａｂｏｕｔｓｈｏｐｐｉｎｇａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｕｓａｇｅ，ｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｍｅｎｔｓｐａｒｔｉａｌｌｙａｄｄｒｅｓｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｓｙｍｍｅｔｒｙ．Ｍａｓｓｉｖｅｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｍｅｎｔｓｃｏｎｔａｉｎｕｓｅｆｕｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｂｏｕｔｐｒｏｄｕｃｔｑｕａｌｉｔｙ，ｓｅｒｖｉｃｅｌｅｖｅｌ，ｐｒｏｄｕｃｔ／ｓｅｒｖｉｃｅｆｉｔｎｅｓｓ，ａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｄｅｆｅｃｔｓ．Ａｓｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｍｅｎｔｓｐｌａｙａｎｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｃｕｓｔｏｍｅｒｓ’ｐｕｒｃｈａｓｉｎｇａｎｄｃｈｏｉｃｅｂｅｈａｖｉｏｒ，ｆｉｒｍｓｂｅｃｏｍｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙａｗａｒｅｏｆｔｈｅｖａｌｕｅｏｆｃｏｍｍｅｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ａｎｄｐａｙｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｔｏｔｈｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｍｅｎｔｓ．Ｂｅｓｉｄｅｓ，ｔｈｅｙｅｖｅｎｍａｋｅｐｒｉｃｉｎｇ，ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ，ａｎｄｍａｒｋｅｔｉｎｇｄｅｃｉｓｉｏｎｓｂｙｔａｋｉｎｇｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｍｅｎｔｓ．Ｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃ ｔｉｖｅｏｆａｃａｄｅｍｉｃｒｅｓｅａｒｃｈ，ｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｍｅｎｔｓｐｒａｃｔｉｃｅｐｒｏｖｉｄｅｓａｍｐｌｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓｆｏｒｓｃｈｏｌａｒｓｆｒｏｍｖａｒｉｏｕｓｄｉｓｃｉｐｌｉｎｅｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｍａｒｋｅｔｉｎｇ，ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｌｂｅｈａｖｉｏｒ，ａｎｄｏｐｅｒａ ｔｉｏｎｓａｎｄｓｕｐｐｌｙｃｈａｉｎｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃｓｉｎｃｌｕｄｅｉｎ ｄｅｐｔｈｍｉｎｉｎｇａｎｄｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄｉｓｃｏｖｅｒｙｏｆｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｍｅｎｔｓ，ｄｅｍａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｃｏｍｍｅｎｔｓ，ｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｍｅｎｔｓｔｈｅｍｓｅｌｖｅｓ，ａｎｄｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｍｅｎｔｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｖｉｄｅｓａｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｂｅｎｅｆｉｔｓａｎｄｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｏｆｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｍｅｎｔｓ，ｓｕｒｖｅｙｓｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｒｅｌｅｖａｎｔｔｏｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｍｅｎｔｓ，ａｎｄｐｒｏｐｏｓｅｓｓｏｍｅｐｒｏｍｉｓｉｎｇｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｆｏｒｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｍｅｎｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ；ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄｉｓｃｏｖｅｒｙｏｆｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｍｅｎｔｓ；ｃｏｎｓｕｍｅｒｂｅｈａｖｉｏｒ；ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓａｎｄｓｕｐｐｌｙｃｈａｉｎｍａｎａｇｅｍｅｎｔ；ｐｒｉｃｉｎｇａｎｄｒｅｖｅｎｕｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔ收稿日期：２０２２ ０８ １６基金项目：国家自然科学基金资助项目（７２１２５００２，７２２９３５６１）通讯作者简介：肖勇波，清华大学经济管理学院教授，博士生导师，研究方向：运营与供应链管理，收益与定价管理。

《用户行为分析：如何用数据驱动增长》阅读记录目录一、内容概览 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 数据驱动增长的概述 (4)二、用户行为分析的重要性 (6)2.1 提升产品与服务的用户体验 (7)2.2 发现潜在的市场机会 (8)2.3 优化产品功能与设计 (10)三、用户行为分析的数据来源 (11)3.1 服务器日志 (13)3.2 移动应用数据分析 (15)3.3 网站统计 (16)3.4 社交媒体与论坛 (18)四、用户行为分析的方法与工具 (20)4.1 用户访谈与问卷调查 (21)4.2 数据挖掘与机器学习 (23)4.3 市场调研与竞品分析 (25)五、用户行为分析的流程 (26)5.1 明确目标与问题 (27)5.2 数据收集与整理 (28)5.3 数据分析与挖掘 (29)5.4 结果呈现与应用 (30)六、用户行为分析在实际中的应用 (31)6.1 个性化推荐系统的设计与优化 (33)6.2 精准营销策略的制定 (34)6.3 用户留存与激活策略 (36)七、案例分析 (37)7.1 案例一 (38)7.2 案例二 (40)八、总结与展望 (41)8.1 本章节小结 (42)8.2 未来发展趋势与挑战 (43)一、内容概览《用户行为分析：如何用数据驱动增长》是一本深入探讨用户行为分析与企业增长关系的书籍。

本书通过大量案例和实用工具，帮助读者理解如何收集、分析和利用用户数据，以实现业务的持续增长。

作者首先强调了用户行为分析在当今商业环境中的重要性，随着数据的爆炸式增长，企业需要更加关注用户的行为习惯和需求，以便更好地满足他们的期望。

通过对用户行为的深入分析，企业可以发现潜在的市场机会，制定更有效的营销策略，并优化产品和服务。

在用户行为分析中，数据的收集和整合是至关重要的步骤。

本书介绍了多种数据收集方法，包括网站分析工具、社交媒体监听、客户反馈等。

作者还阐述了如何将这些来自不同渠道的数据整合到一起，形成一个完整的用户画像。