天天特价用户行为分析

天天特价用户行为分析

天天特价是淘宝扶持小卖家成长的促销平台，不对卖家收取任何费用，功能

定位是扶持小卖家成长，目前只针对淘宝网上1钻到5钻的卖家，以及1心到5

钻的魔豆妈妈卖家开放报名。对处于起步以及初阶发展阶段的卖家而言，有一个可以避免与大卖家相竞争的专属促销平台，能够避开强有力的竞争对手，店铺里促销、优质和性价比高的商品有更多的机会展现在消费者面前，获得高多的展示机会。

注：魔豆妈妈-阿里巴巴集团社会责任部“魔豆宝宝爱心工程”救助的身处逆境，但积极向上的母亲卖家。

平台转化率5%

2012年4月21日，天天特价改版后试运营上线，4月UV 55万，PV 150万；5月UV 100万，282万；6月UV 150万，PV 600万。流量增长明显，

显示天天特价改版后吸引的消费者与日俱增。消费者的访问深度和访问时间也有所增加，这表示消费者愿意在天天特价上花更多的时间去挑选商品。

受到消费者认可的促销平台也会得到卖家欢迎。改版后，天天特价日均报名商家数为3172家，符合门槛的商家2527家；6月17日上线850家，在线商品总量高达25万件，覆盖10大类目。今后天天特价会根据实际报名商家数量酌情增加上线数。

天天特价平台转化率稳定在5%左右。2012年6月平台单天成交笔数达到65000笔，单天平台销售额750万元。

引流机会均等

卖家参加促销活动，很多时候是冲着流量去的。在天天特价上，卖家不需要担心自己的商品位置太靠后，根据统计，天天特价首页与商品列表的引导到店铺

的流量比值为45:55，即超过一半的流量来自商品列表。这意味着即便排位较后的商品也有很大的几率被消费者发现并点击。

天天特价对改善店铺流量有很大帮助。抽样统计了6月6日当天41个商家的活动效果（分别取样4个类目排序最前和最后的特价商品），统计字段包括：

当日为这些商家引入的访客数、售卖商品数，当日拍下总金额与该店铺当月拍下金额日均值对比。当日数据显示，商家参与一次天天特价活动，活动当天可以引

入4980个访客进入其店铺页面，占其店铺总访客的79%；特价商品可以售卖

出134件，当日订单金额21517元，较未参加活动时日均值净增了53倍。

忠实用户近半

在天天特价平台的访问者中，69%为女性用户，31%为男性用户；接近一半的用户（47%）是22~30岁具备一定消费能力的年轻人。

一黄钻及以上消费者占比为15%，2~5心的消费者占比为70%，余下为1

心及1心以下消费者。2~5心、1钻及以上消费者总共占据了天天特价85%的

消费者，说明绝大多数平台消费者都拥有网络购物的经验，不需要卖家去做网络购物的普及工作，这对大部分小卖家团队规模小甚至是自己一个人包揽网店所有工作的店铺人员配置而言，是一件好事儿。

从另一个维度计算，天天特价忠实用户比例为46%，这意味这有接近一半的消费者是在登录淘宝之后浏览天天特价上的商品的，这些用户较为容易产生消费。

天天特价中有60%的消费者月均支付宝购物支出超过100元，而天天特价

在线商品平均标价为81元，服饰、箱包等类目的卖家可以在关联销售上下点功夫，争取让消费者在81元之外的消费金额也消耗在店铺内。

忠实用户：已登录的淘宝用户，忠实用户UV按照一周内去重UV计算。

女装份额独大

整个淘宝都是女性用品最为好卖，这点在天天特价平台上也不可避免，69%的女性消费者也足以使得销售情况往女装等类目倾斜。

女装类目的整体成交最为理想，以6月份为例，日均成交笔数为24811，成交金额255万元，占天天特价单天平台总成交金额的34%。

除了女装类目份额独大，运动户外和数码家电的成交笔数占比较少外，其他类目的成交笔数都较为平衡，说明各大类目在天天特价平台上的机会相对均等。

运动户外成交笔数较少因为该类目在6月7日上线，类目商家报名还未扩散开，

因此销售数据较低。数码家电的成交笔数较少则是因为其手机、电视等产品大多单价较高，购买的消费者相对女装较少。

天天特价的消费者多购买应季产品，建议卖家在申请时挑选应季商品，可以借助热搜关键词来圈定商品，这有助于提升申请成功率和店铺业绩。

大数据之用户行为分析

大数据之用户行为分析 这几年，几家电商的价格战打得不亦乐乎，继去年的“双11大促”和“6·18狂欢节”之后，电商之间以价格为主要诉求的大规模促销层出不穷，几乎要把所有能够用来造势的节日都用上了。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（https://www.sodocs.net/doc/0b4798827.html,）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”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

网上购物中消费者行为分析要点培训课件

网上购物中消费者行为分析 【摘要】 21世纪是网络的时代，网络将渗透到社会、政治、经济及人们生活等各个领域。根据美国电脑工业年鉴公司公布的报告，到2005年底，全球互联网使用者人数估计达到8亿人，2008年可达到11亿人左右。目前通过网络实现商品交易的金额已占全球商品交易额的5%，预计在未来6年中，世界范围内利用网络购买商品服务的价值将达到 5000多亿美元。我国现已跻身于全球互联网使用者最多的10个国家之一。与此同时，企业的国内外营销环境均发生了巨大变化，消费者网上购物已成为时尚。因此，探讨当今消费者网上购物的心理特征和企业的网络营销对策对于企业抓住市场机遇、捕捉市场机会、迎接网络时代挑战具有积极的促进意义和重要的实践意义。 【关键词】网上购物消费方式用户

引言 消费者行为分析是经济学研究的重要内容，这方面的研究过去主要集中于传统的购物行为，而网上购物与传统的购物活动则有所区别。因此，网上销售商应该多加关注网上消费者行为。 消费者行为可以看成是由两个部分构成，一是消费者的行动；二是消费者的购买决策过程。购买决策是消费者在使用和处置所购买的产品和服务之前的心理活动和行为倾向，属于消费态度的形成过程；而消费者行动则更多的是购买决策的实践过程。在现实的消费生活中，消费者行为的这两个部分相互渗透，相互影响，共同构成了消费者行为的完整过程

网上购物中消费者行为分析 一网购行为的动机 我们知道所谓“动机”,是指存在个体内部的促使人们采取某种行动的驱动力,这个驱动力产生于没有得到满足的需要所导致的紧张状态,这种紧张状态会驱使人们采取他们认为可以满足需要的行动并消除紧张状态。 区别于传统的消费行为,在网络平台开展的消费行为具有哪些显著的特点呢?现目前国际上流行的分析消费行为主要有两方面途径:用经济学的观点或是消费心理学的观点。从经济学观点出发,衡量消费行为主要集中在成本和收益两方面。 （一）求方便的心理 图方便、省时省力是现在消费群体网购行为的最主要动机之一。虽然很多女生热衷于上街购物,但也不得不承认逛街也是体力活,而且往往会用去大半天的时间, 再把买到的大包小包东西扛回学校,更是精疲力竭。网上商店的服务范围不局限在某个固定的区域内,可以通过网上商店买到世界各地的商品。其次,网络提供了更多更全面的信息,而且更新速度非常快,查找也很方便。网上店铺不仅有商家对商品的描述,也有已买过商品的顾客的评价,有一定的可信度。最后,网上购物的操作简单快捷。支付方式也很灵活,可以直接网上支付也可以货到再付款。消费者就只等商家送货上门,即使货物不满意,也可以要求退货、换货。 （二）求新的心理

用户点击行为模型分析

数据挖掘实验报告基于用户网站点击行为预测

...数据挖掘实验报告. (1) 一．概要： (3) 二．背景和挖掘目标： (3) 三．难点分析： (4) 四．难点解答： (4) 五．数据采集： (5) 六．分析方法： (6) 七．数据探索： (8) 7.1数据无效： (8) 7.2数据缺失： (8) 八.数据预处理 (9) 8.1数据清洗 (9) 8.2数据丢弃 (10) 8.3数据转换 (10) 九．挖掘过程： (11) 9.1计算用户爱好 (11) 9.2基于协同过滤算法进行预测 (12) 十．结果分析： (13) 十一.实验总结 (14) 11.1数据的采集 (14) 11.2在试验过程中遇到的问题 (14) 11.3解决方案以及改进 (14) 11.4数据挖掘学习体会： (15)

一．概要： 这次的数据挖掘我们团队做的是基于用户网站点击行为预测，其中遇到的问题有数据量大，机器难以处理，含有时序关系，特征难以描述等，我们运用正负样本比例平衡的方法和时间衰减函数来解决这些问题，运用到的算法有基于协同过滤算法进行预测。 二．背景和挖掘目标： 随着互联网和信息技术的快速发展，广告的精准投放一直是各大广告商面临的问题。点击网络广告的一般有两类人。第一种是不小心点错的，相信大部分人都是不喜欢广告的，但由于网络的互动性，仍然会有部分人把广告当内容点击，其中网站诱导用户点击占了很大一部分比例。第二种是真的想看广告内容，这部分人对广告的内容感兴趣，或是符合他们的需求，才会点击网络广告。认真去研究这两类的行为，进行广告个性化的投放将产生巨大的价值。 基于这个背景，本次课题我们进行了网站点击行为的数据挖掘。数据来自网络，包含了2015年1月1日-2015年6月22日间广告曝光和点击日志。目的是预测每个用户在8天内即2015年6月23日-2015年6月30日间是否会在各检测点上发生点击行为。 利用数据挖掘技术可以帮助获得决策所需的多种知识。在许多情况下，用户并不知道数据存在哪些有价值的信息知识，因此对于一个数据挖掘系统而言，它应该能够同时搜索发现多种模式的知识，以满足用户的期望和实际需要。此外数据挖掘系统还应能够挖掘出多种层次（抽象水平）的模式知识。数据挖掘系统还应容许用户指导挖掘搜索有价值的模式知识

消费者网络购物行为的影响因素分析

1 引言 社会生活中，任何个人都必须不断消费各种物质生活资料，以满足其生理及心理需要。依托互联网技术的发展，BtoC网上购物模式给消费者提供更丰富的商品信息，更便捷的交易方式，更具价格竞争力的商品和宽松的购物环境，不但提高了客户价值，还满足了消费者理性与感性交织的购买动机。网上购物是传统购买行为的电子化和网络化，是由需要、动机、态度、意图和实际购买行为、购后行为构成的心理和行为过程。网络营销商在营销活动中不能控制消费者的购物行为，但他们可以通过有效的营销活动，给消费者留下良好的印象，处理好与消费者的关系，促进产品销售。除此之外，网络消费者的需要和购买行为，都是在一定的政治、经济、社会文化环境中形成并发生变化的。为了进一步掌握网络消费者购物行为的规律性，我们有必要对这些影响消费者购物行为的因素进行研究与分析。企业根据这些影响消费者购物行为的因素来制定有效的营销策略，从而获得生存和发展[1]。 2 网络消费者的购买动机 只有了解消费者的购买动机，才能预测消费者的购买动机，从而预测消费者的购买行为，以便采取相应的促销措施。网络消费者的购买动机通常可以分为两类：需要动机和心理动机。 2.1 需要动机 随着网络技术的发展，现实生活中的市场变成了网络虚拟市场，但两者间的差别很大，因此在虚拟的社会中人们希望满足的基本需要有以下三个方面: 2.1.1 兴趣需要 人们由于好奇或能获得成功的满足感而对网络购物产生兴趣。这种兴趣主要来源于两种内在驱动力：一种是探索。人们出于好奇驱动自己沿着网络提供的线索不断深入查询以获得更多信息。另一种是成功。当人们因在网络上找到自己想要的资料、软件、游戏而获得一种成功的满足[2]。 2.1.2聚集需要

开题报告顾客购买行为分析

西安交通大学网络教育学院毕业论文开题报告论文题目顾客购买行为分析 班级 学号 姓名 联系方式＿＿ 指导教师 提交日期

一、选题的理论意义与实际意义 21世纪的市场是一个以消费者主导的以消费者需求为中心的市场，因此，企业要想获得长足发展，就必须要掌握和了解消费者的购买行为趋势，并在此基础上制定出恰当的企业营销策略。本文主要研究了消费者购买行为的发展趋势、影响消费者购买行为的主要因素及基于消费者购买行为趋势的企业营销策略，这样有助于提高企业的营销的准确度，提高了企业的销量，具有一定的现实的实践的意义。同时在理论方面，为企业制定营销策略提供了一定的理论上的意义。 二、论文综述 国内外有关的学者对于顾客购买行为进行了相关的研究，并且取得了一定的研究的结果，具体的研究的结果如下所示： 王建明（2015）认为：现实中消费者的许多购买行为是缺乏理性的，消费者的购买经常受愿望、情绪和情感的驱使，消费者购买产品除了必需的原因外还有其它各种原因，如释放压抑的情绪、表明身份或仅仅为了娱乐，这种非理性的购买形式即为“冲动购买”。 张蓓（2015）在大学生消费行为的分析与引导中指出大学生的消费行为中存在如下几个问题：奢靡浪费之风愈演愈烈，过分依赖他人而缺乏独立意识，缺乏诚实守信的道德意识。劳可夫（2015）认为大学生的消费存在阶段性，随着他们的人生观、价值观的变化，相应的消费行为也表现出不同的特点，同时也支出大学生消费的两级分化现象较为严重。 孙永波（2015）认为：在实际工作中，企业使用什么样的渠道和怎样去建立渠道，都可以演化出差异化营销竞争策略，增强企业竞争优势。在市场运作中，渠道已成为企业逐鹿中原的制高点。正如宝洁公司的销售培训手册中所说的:“世界最好的产品即使有最好的广告支持，除非消费者能够在销售点买到它们，否则简直销不出去因此，建立一个健康运行的分销渠道是企业开拓和占领市场的关键。 elice Loi（2013）认为：广告作为传播商品信息的渠道和联接生产者与消费者的纽带，在市场经济中发挥着越来越重要的作用。由于消费品市场存在非理性购买的特点, 使得广告在消费中的作用尤为明显。要让顾客行动，首先要让顾客心动。在情感消费占主流的时代里，“爱心+妙语”是打开顾客心锁的“金钥匙”。这就是说，企业不仅要在产品设计上下工夫, 而且还要以极富感染力的情感广告打动人心。。 三、论文提纲 1引言 1.1研究背景 1.2研究意义 2消费者购买行为的发展趋势

大数据应用案例分析

在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。 爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原

网络消费者购买行为分析

【摘要】随着生活水平的提高、生活节奏的加快，消费者的购物行为发生了极大的变化，电子商务得到了快速的发展。而本文主要从网络环境，网络消费者的购头动机、影响网络消费者购买的因素和网络消费者的购头过程几个方而展开。初步对网络消费者购买行为进行了系统的分析。 【关键词】网络消费者网络产品购买行为购买动机购买过程

目录 一、引言 (1) 二、网络环境的影响 (1) （一）影响消费者对产品与服务的选择 (2) （二）影响消费者个性化需求的满足 (2) （三）影响消费者对产品或服务差别价格的选择 (2) （四）影响消费者对分销渠道的选择 (2) （五）影响消费者与生产商的沟通 (2) 三、网络个人消费者基本特征及其购买动机 (3) （一）网络个人消费者基本特征 (3) （二）网络个人消费者购买动机分析 (9) 四、网络个人消费者的购买行为影响因素 (10) （一）网页界面的设计 (10) （二）商品的陈列 (10) （三）商品的特性 (10) （四）产品的价格 (11) （五）购物的便捷性 (11) （六）安全可靠性 (11) 五、网络个人消费者的购买过程分析 (12) 六、结语 (15)

网络消费者购买行为分析 一、引言 消费者就是从占有和使用商品的过程中获得价值的最终用户。随着生活水平的提高、生活节奏的加快，消费者的购物行为发生了极大的变化。时间因素己经成为现代消费者最关切的问题，根据中国互联网络发展状况统计报告（2000/ 7），我国互联网络用户中有45.51%人是出于节省时间的原因而进行网络购物，32.57%的人是出于操作方便的原因进行网络购物。因此，节省消费者的时间和精力是现代零售商店吸引消费者、创造则富的最佳武器，提高购物效率和方便程度也成为现代零售业的竞争战略之一。 电子商务正是迎合了现代消费者和零售商的这种要求，因而得到了迅速、蓬勃的发展。然而电子商务市场与传统实体市场的很大的不同，诸如文化和环境上的差异，导致网络消费者的购买行为与传统的消费者购买行为存在着较大的不同。电子商务环境下网络消费者购买行为所产生的较大的变化，使网络零售商不得不重新寻找适合网络销售的营销战略和营销工具。而不同的网络营销战略的制定和网络营销工具的取舍决策，都应基于对网络消费者购买行为的认识和分析研究，不然如果仅仅将传统的营销战略或营销工具照搬到网络营销中，网络零售商的决策可能会发生重大的偏差和失误。 消费者购买行为即消费者受营销和环境的刺激产生需求直至最终作出购买决策的整个过程，卞要受外部决定因素和个人决定因素的影响。外部决定因素包括：文化影响、社会影响和家庭影响；个人决定因素包括：生命周期阶段、职业、经济收入、生活方式、个性、自我观念以及心理因素等等。这些多方面的因素将综合在一起对消费者购买行为产生作用。以下将从网络文化、网络消费者个人因素和网络零售商店气氛设计这二方面对网络消费者购买行为的影响进行分析。1二、网络环境的影响 在网络环境下，消费者的购买行为有了变化，这些变化既表现在消费者的购买时间和购买种类上，还表现在消费者与生产上沟通上，在网络环境下，个人1叶文. 影响网络消费者购买行为的因素分析J. 天津商学院学报. 2001年3月

用户行为分析

一、什么是用户行为分析： 用户行为分析：在获得网站访问量最基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步的修正或者是重新制定网络营销策略提供依据。 以上只是很多种情况中一种———-针对网站的用户行为分析。那么，对于目前的互联网行业成千上万的产品，我们又该如何重新定义用户行为分析呢？重新定义的用户行为是什么呢？ 1、分析用户行为，那我们应该先确定用户群体特征； 2、用户对产品的使用率。网站类产品主要体现在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等；移动应用产品主要体现在下载量、使用频率、使用模块等等； 3、用户使用产品的时间。比如用户基本是每天中的什么时候使用产品。 综合以上说说的几点，其实用户行为分析可以这样来看：用户行为分析就是对用户使用产品过程中的所有数据（包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存时间等等）进行收集、整理、统计、分析用户使用产品的规律，为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。 二、用户行为分析方式都有哪些？ 既然是对用户的行为进行分析，那么在得到数据后，我们需要如何进行行为分析呢？分析方式有哪些呢？这里我们主要从几个维度来分析：方式、侧重、优缺点。应该具体从何开始呢？我们先说说用户行为分析的方式： 1、网站数据分析。通过对每个模块的点击率、点击量、访问量进行数据捕获，然后进行分析； 2、用户基本动作分析。用户访问留存时间、访问量等； 3、关联调查数据分析。主要在电商上的相关推荐、你可能喜欢等等； 4、用户属性和习惯分析。对用户属性和用户习惯两个维度进行分析。用户属性包括性别、年龄等固有的；用户习惯包括用户的一起喜爱度、流量习惯、访问习惯等等； 5、用户活跃度分析。 综合以上可以概括为：以数据分析为导向、以产品设计反馈为导向、以对用户的调查为导向。通过上面的分析方式，我们需要整理出每种方式的分析侧重点。那么，下面我们谈谈用户行为分析的侧重点，主要有以下几点： 1、网站数据分析的侧重点：数据监测、挖掘、收集、整理、统计。 2、用户基本动作分析侧重点：统计用户基本信息，比如：性别、年龄、地域，分析用户群体； 3、关联分析侧重点：分析数据为精准营销提供数据支撑； 4、用户活跃度侧重点：主要是用户的使用频率进行分析，可以得出分析为什么用户喜欢使用这个产品这个功能。 三、用户行为分析的工具有哪些？如何做好用户行为分析？ 工欲善其事必先利其器，我们知道了我们需要做什么事情，那么我们应该用什么工具来提高效率呢？

消费者购买行为分析(以手机为例)

消费者购买行为分析—以本人购买HTCs710e手机为例 一．营销刺激 产品： htc不断推出新产品，满足顾客求新需求。开发双核手机。产品外形好看，不爱坏。配置是最受欢迎的安卓系统，年轻人是主要使用群体。 缺货刺激营销 由于htc受很多人的亲睐，在春节期间购买时，很多型号都缺货，我觉得这应该是种营销刺激。让顾客需求上升，使此品牌手机价格一直维持原有价格，不下降。 3.价格 从低到高，价格不等，买足多种层级顾客的需求，不仅适用于学生，也适用于高层消费者。二．影响因素 （一）心理因素: 需要因素 需要消费者构成：本人，年龄20岁，在读大学生，生活费由家长提供。 需要的品种类:手机 现如今市场最流行的是手机类型触屏手机，还有适合当今青年人的安卓系统，因此想买一个安卓系统触屏手机。 需要的时机与时限：需要发生时间是大二上半学期，持续半年，想在春节促销降价时购买。需要的实现方式：像手机这种较贵重东西，本人愿意去国美大中这种大型的电器商场选购，网上很多都是水货，不可信，售后服务没有保证。 购买动机 本人属于理智动机，对购买手机这件事上，我会经过充分的分析比较后进行购买，更注重性价比。在购买活动中表现为求实心理。 感知 选择性注意：由于本人身边的朋友谈论htc手机的很多，它的口碑也很好，所以我常常关注这个型号的手机，上网查看它的报价等。 态度的倾向性 本人对买手机的态度主要有两个来源。 （1）来自本人接触过的手机品牌，我原来的手机是诺基亚的，本品牌在我心中有一定地位，用着也不错，因此这次买手机时也会关注这个品牌。 （2）受朋友的影响，周围朋友都是同龄人，很多用的都是htc手机，自己也想他们打听过，反响都不错，并且也尝试使用同学htc手机，觉得很实用，外观也很漂亮，因此这次买手机也会关注本品牌。 （二）个人因素: 年龄、性别 我是一个20岁的女生，作为年轻人，除了手机的品质，我更注重手机的外形，颜色，功能是否齐全，是否有较高像素的摄像头和wifi上网功能。更偏向于安卓这种易于手机娱乐的系统。 职业、文化 作为在校大学生，对手机上网的需求很高，随时可以看看新闻，发发微博等。不错的音乐播放功能也能使我们在平时拿起手机听听音乐和英语。 经济收入

基于大数据的用户行为预测

基于天池数据的用户行为分析报告 摘要 电商每天都面临着大量的用户访问行为数据信息，这些看似零散的数据，其实隐藏着巨大的商业逻辑。本报告基于阿里巴巴集团的大数据科研平台——“天池”中的4月15日至8月15日这四个月之间的用户行为数据，分别从用户角度和品牌角度对这些数据进行了数据描述，数据相关分析、聚类分析、预测分析。 【关键词】：大数据；相关分析；聚类分析

目录 1 前言 (5) 2 数据介绍 (5) 3 数据分析 (6) 3.1 描述统计分析 (6) 3.1.1 用户行为描述统计 (6) 表3.1 用户行为统计表 (6) 3.1.2 关于品牌的用户行为描述统计 (6) 表3.2 关于品牌的用户行为统计表 (6) 表3.3 被购买排名前十的品牌 (7) 3.2 相关分析 (8) 3.2.1 用户行为的相关分析 (8) 表3.4 用户行为相关性分析 (8) 3.2.2 关于品牌的用户行为的相关分析 (9) 表3.5 关于品牌的用户行为相关性分析 (9) 3.3 聚类分析 (10) 3.3.1 用户行为的聚类分析 (10) 表3.6 用户购买次数分组统计 (10) 3.3.2 关于品牌的用户行为的聚类分析 (11) 表3.6 最终聚类中心 (11) 3.4 预测分析 (11) 3.4.1 简单模型预测 (11) 表3.7 购买时间模型描述 (12) 表3.8 购买时间模型统计量 (12) 4 总结 (12)

表3.2 关于品牌的用户行为统计表 (6) 表3.3 被购买排名前十的品牌 (7) 表3.4 用户行为相关性分析 (8) 表3.5 关于品牌的用户行为相关性分析 (9) 表3.6 用户购买次数分组统计 (10) 表3.6 最终聚类中心 (11) 表3.7 购买时间模型描述 (12) 表3.8 购买时间模型统计量 (12)

消费者行为的分析

消费者行为的分析 什么是消费者购买行为 消费者购买行为是指人们为满足需要和欲望而寻找、选择、购买、使用、评价及处置产品、服务时介入的过程活动，包括消费者的主观心理活动和客观物质活动两个方面(菲利普·科特勒(Philip Kotler) 2000)。 [编辑] 消费者购买行为分析的环节 消费者购买行为研究包括以下几个环节： 购买行为环节模式描绘：通过座谈会、深访、观察等形式得到系统的、感性的消费者购买行为过程。由于不同类型的产品和服务的特点差异，使得购买行为过程并不完全一样，因此，前期的定性研究是建立模型的基础。 了解各环节的关键影响因素：通过定性和定量的研究，掌握消费者在不同环节中受到的影响因素。其中哪些是促成购买行为各环节演变的关键因素 确定各环节的关键营销推动行为：针对各行为环节的关键因素，对比当前市场中成功与失败品牌的行动表现，确定哪些营销活动是能够解决关键因素而形成推动行为 评估目标品牌的消费者行为表现：得到完整的消费者分布结构，即处于不同阶段的消费者比例，从而明确品牌表现的原因 确定营销活动的实施策略：针对品牌表现，按照重要性和优先性原则做出行动规划，并实施评估 [编辑] 消费者购买行为分析的基本框架 市场营销学家把消费者的购买动机和购买行为概括为6W和6O，从而形成消费者购买行为研究的基本框架。 1、市场需要什么(What)——有关产品(Objects)是什么。通过分析消费者希望购买什么，为什么需要这种商品而不是需要那种商品，研究企业应如何提供适销对路的产品去满足消费者的需求。

2、为何购买(Why)——购买目的(Objectives)是什么。通过分析购买动机的形成(生理的、自然的、经济的、社会的、心理因素的共同作用)，了解消费者的购买目的，采取相应的市场策略。 3、购买者是谁(Who)——购买组织(Organizations)是什么。分析购买者是个人、家庭还是集团，购买的产品供谁使用，谁是购买的决策者、执行者、影响者。根据分析，组合相应的产品、渠道、定价和促销。 4、如何购买(How)——购买组织的作业行为(Operations)是什么。分析购买者对购买方式的不同要求，有针对性地提供不同的营销服务。在消费者市场，分析不同的类型消费者的特点，如经济型购买者对性能和廉价的追求，冲动性购买者对情趣和外观的喜好，手头拮据的购买者要求分期付款，工作繁忙的购买者重视购买方便和送货上门等。 5、何时购买(When)——购买时机(Occasions)是什么。分析购买者对特定产品的购买时间的要求,把握时机，适时推出产品，如分析自然季节和传统节假日对市场购买的影响程度等。 6、何处购买(Where)——购买场合(Outlets)是什么。分析购买者对不同产品的购买地点的要求，如消费品种的方便品，顾客一般要求就近购买，而选购品则要求在商业区(地区中心或商业中心)购买，一边挑选对比，特殊品往往会要求直接到企业或专业商店购买等。 [编辑] 消费者购买行为分析案例分析 [编辑] 案例一:吉列公司消费者购买行为分析案例[1] 吉列公司通过给顾客免费赠送刀具而留住顾客，因为这将促使顾客常年累月地购买吉列刀片。19 世纪70年代，当Bic公司在欧洲推出一次性剃须刀并很快占领了市场时，吉列却忘记了留住顾客的方法。它抢先在Bic公司在美国推出一次性剃须刀，同时利用购物优待券、价格刺激、零售打折等手段来推销新产品，开发新顾客。虽保住了市场，却损失了利润。1974---1980年赢利情况令人失望。公司营销人员意识到由于在价格上做文章而使顾客流失，利润下降，决定回到以留住顾客为出发点制定营销战略。当公司投资几千万美元研制出新式剃须刀时，改变营销策略，将以往用在优惠销售上的营销费用花在媒体广告上以树立品牌形象。活动目标是吸引年轻男子花较少的钱试用新产品，同时留住老顾客。实践证明，Sensor刀片的营销获得了成功，成为其20世纪90年代留住顾客的营销典范之一。

消费者购买行为分析

顾客购买行为分析1 市场营销的核心就是满足顾客的需求。企业的顾客分为消费者和有组织的机构两种类型，并分别组成了企业的消费者市场和组织市场。这两种类型的市场中，顾客的购买行为存在显著的差异。 第一节消费者市场的特点 消费者的购买行为指消费者在一定的购买愿望（动机）支配下，为了满足某种需求而购买商品的行为。 消费者的需求是指人们在市场上获得所需要的商品而且同时具有购买力的愿望。消费者的需求是通过市场得到满足的。所以，分析消费者的购买行为首先需要分析消费者市场。 一、消费者市场的特点 （一）消费者市场的概念 消费者是指为了生活需要而购买或租用消费资料和劳务的家庭或个人。消费者市场指个人和家庭为满足生活消费需要而购买货物和劳务的市场，又称生活资料市场、消费品市场或最终产品市场。消费品市场是一切市场的基础。 1徐鼎亚（1997），第58-91页；苏亚民（1993），第70-118页

（二）消费者市场的特点 1．从交易规模和交易方式看 消费者市场十分广阔，购买者人数众多而且分散（人多面广），消费需求复杂，随人口流动呈现较大的流动性，有人的地方就有消费品需求存在。消费者每次购买的商品数量不多，属于零星购买，但购买次数频繁。 营销策略：针对消费者人多面广的特点，需要广泛设立销售网点，而且销售网点尽量靠近消费者，尽可能通过中间商销售；针对消费者小型购买和零星购买的特点，尽可能采用小包装，保证商品质量，保证赢得回头客户。 2．从交易的商品看 消费者市场的需求千差万别，所需商品花色品种、以及规格复杂多样，商品的市场生命周期比较短，商品的技术和专用性不强，许多商品可以互相替代。消费品价格需求弹性有大有小，生活必需品弹性较小，选购品、高档耐用消费品弹性比较大，易产生替代需求。一些生活必需品相互替代弹性比较小。 例如：毛纺和纯棉都属于面料，相互之间替代弹性比较大。喝水用的容器玻璃杯和瓷杯，也经常相互替代。 营销策略：需要针对消费者的需求变化，不断开发新的产品。 3．从购买动机和购买行为看

淘宝用户行为数据分析(例)

淘宝用户行为数据分析报告（例）

01 分析背景 选取了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约500名随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢），数据量约5万，分析了用户行为与商品规律。 02 分析思路

03 分析过程 3.1 前提 数据来源：阿里天池。 分析工具：MySQL 8.0，Navicat for MySQL。绘图工具：Excel。 对数据进行数据清洗后再进行进一步分析，处理过程略，下文中仅显示数据处理后结果，不展示处理过程。 3.2 整体数据 3.2.1 数据体量 3.2.2 整体数据概览 3.2.3 日均数据概览

从图中数据可以看出，12月2日和12月3日的日访客数和点击数较前几日更多，可能由于这两日为周末，且双十二临近，但访客数与点击数的提升并未影响成交量，因缺少后续数据，故暂时推测为这是为双十二活动预热。 3.3 用户分析 3.3.1 复购率和跳失率

复购率=购买次数>1的用户/所有购买用户 跳失率=点击次数为1的用户/所有点击用户 从复购率可以看出，一半以上的用户有复购行为，且跳失率为0，说明淘宝对用户有足够的吸引力，让用户停留。 因仅有9天的数据，对用户复购时间特征没有足够的数据进行分析，因此没有对复购时间特征进行分析。 3.3.2 用户行为分析 用户行为可分为四种：点击、收藏、加购、购买，对这四类行为进行分析。

因用户购买途径有4种：点击-购买；点击-收藏-购买；点击-加购-购买；点击-收藏-加购-购买。因此，从上图中暂时无法判断点击、收藏、加购与成交数的关系，需进一步分析。 将用户成交方式分为四类：仅有点击行为；仅有收藏行为；既有收藏行为又有加购行为；仅有加购行为。分别计算出这四类人群的成交率。成家率=有下单行为的该类用户/该类用户总人数。可以看出，有收藏加购行为的和仅加购用户的购买率相较另外两者更高，因此，可以推测，用户的加购行为在一定程度上可以提高成交率。 3.3.3 用户时间分布分析 以日为单位对用户行为进行分析，可以看出，加购量与点击量几乎呈正相关趋势，收藏数与点击数相关性也较好，而购买量则与其他量没有呈现出明显的相关性。由前文我们已经推测，12月2日与12月3日点

消费者购买行为分析案例

某产品市场消费者行为分析 1、研究消费者购买行为的完整过程一般包括以下7个问题（6W1H）： 什么人构成购买市场?（Who）购买者(Occupants) 消费者需要购买什么？（What）购买对象(Objects) 消费者为什么要购买？（Why）购买目的(Objectives) 是谁在进行购买行为？（Who）购买组织(Organizations) 在什么地方购买？（Where）购买地点(Outlets) 在什么时间购买？（When）购买时间(Occasions) 用什么方式购买？（How）购买方式(Operations) 上述7个问题都包含以英文字母O开头的关键词，西方市场营销学家将这些决策归纳为研究消费者市场的“7O”研究法。 营销人员在制定消费者市场的营销组合之前，必须先研究消费者购买行为。例如，某照相机厂生产和销售照相机，营销人员必须仔细分析以下问题： 照相机的市场由那些人构成？ 目前消费者市场需要什么样的照相机？ 消费者为什么购买这种照相机？ 那些人会参与这种照相机的购买？ 消费者在哪些地方购买这种照相机？ 消费者在什么时候购买这种照相机？ 消费者怎样购买这种照相机？ 2、影响购买决策的因素 3、参与购买决策的人 4、购买决策类型 5、购买决策过程

非处方药市场消费者行为分析 随着新的医疗保险办法的实施，药品分类管理办法的出台，非处方药品目录的公布，病人自主治疗意愿的增加，大量零售药店出现了，消费者从公开渠道及充足货源里购买非处方药物的机会大大增加，药品零售额快速增长，非处方药市场充满机遇。 越来越多的制药企业进入零售市场，希望通过广告和促销，建立自己的非处方药品牌，获得经济效益。在这一领域获得成功的关键是公司直接向消费者进行营销的能力，即制定有效的非处方药市场营销策略并付诸实施的能力而市场营销策略的制定，必须建立在研究消费者市场和消费者行为的基础之上。消费者市场需要研究：谁是购买者；购买对象；购买目的；购买行为；购买时间和购买地点。购买者行为需要研究：购买者行为受哪些因素影响？消费者是怎样做出决策的？典型的购买过程 一、非处方药消费者市场 （OTC是Over The Counter的缩写，在医药行业术语中特指非处方药）OTC消费者市场要研究的内容包括： 1、非处方药的购买者是谁？(什么样的人构成某产品的购买市场？) OTC药品的概念和特点决定了OTC药品的购买者是：成年人；有一定的疾病判断能力，能较为准确的判断病的类别和病情严重程度，有一定的药品使用经验；在经济上有一定的来源，可以自主支配药品费用；文化程度高的人和医疗保健意识更强的人；工作节奏快的人 2、该市场顾客购买什么样的OTC药品？（目前消费者市场需要什

电子商务用户分析(重要).docx

电子商务用户分析 当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户。电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位用户的价值，及针对每位用户的扩展营销（Lead Generation）的可能性。 评价用户价值的指标 对于评价指标的选择这里遵循3个原则： 1、指标可量化：没办法，要做定量分析，这个是最基本的前提； 2、尽可能全面：根据底层数据选择尽可能多的可以获取的指标，这样能够从多角度进行分析和评价； 3、线性独立：即指标间尽量保持不相关。比如如果选择用户的购买次数和总消费额，那么一定是购买次数越多的用户总消费额越高，也就是导致了评价维度上的重合，而选择购买次数和平均每次交易额可以避免这种相关性产生的弊端。 根据以上几个原则选取了以下几个指标（同样根据网站的特征选取合适的统计时间段）： 1、最近购买时间：用户最近一次购买距当前的天数； 2、购买频率：用户在这段时间内购买的次数； 3、平均每次交易额：用户在这段时间内的消费总额/购买的次数； 4、单次最高交易额：用户在这段时间内购买的单词最高支付金额； 5、购买商品种类：用户在这段时间内购买的商品种类或商品大类。 用户评价模型的展示 一样的，也可以用雷达图进行展示，同样也使用离差标准化的方法对每个指标进行消除度量单位的10分制评分。下面是一个雷达图的示例：

通过这个雷达图，我们可以读到比用户忠诚度更多的信息。图中的上面3个指标——最近购买时间、购买频率和购买商品种类可以用来评价用户的忠诚度，而下面的2个指标——平均每次交易额和单词最高交易额可以用来衡量用户的消费能力。如上图，用户1虽然购买频率和购买的广度不高，但其消费的能力较强，而用户2是频繁购买用户，对网站有一定的忠诚度，但其消费能力一般。所以图形的上半部分面积较大的用户拥有较高的忠诚度，而下半部分面积较大的用户具有更高的消费能力。这两类用户都是网站的有价值客户，但由于其类型的不同，在营销策略上可以分开对待。 用户交易行为分析的意义 1、发现网站的高价值客户（VIP），为客户关系管理（CRM）及保持有价值客户提供支持； 2、发掘网站的可发展用户，对于一些新客户或潜力客户进行针对性营销； 3、及时发现可能流失的客户，及时采取有效措施； 4、根据用户交易行为细分客户群，实施有针对性的营销策略。

大数据实例：网站用户行为分析

山西大学研究生项目设计报告（2015 ---- 2016学年第1学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：软件工程(专硕) 课程名称：大数据处理 论文题目：网站用户行为分析 授课教师（职称）：杜亮 研究生姓名：温杰 年级：2016级 学号：201622405011 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2016年12月20日

大数据实例：网站用户行为分析 大数据实例：网站用户行为分析 (2) 一、案例简介 (4) 二、案例目的 (4) 三、软件工具 (4) 四、案例任务 (4) 五、实验步骤 (5) 5.1、实验步骤一：实验环境准备 (5) 5.1.1、linux系统的安装 (5) 5.1.2、Hadoop的安装 (6) 5.1.3、MySQL的安装 (6) 5.1.4、HBase的安装 (8) 5.1.5、Hive的安装 (8) 5.1.6、Sqoop的安装 (10) 5.1.7、Eclipse安装 (12) 5.2、实验步骤二：本地数据集上传到数据参考Hive (12) 5.2.1、实验数据集的下载 (12) 5.2.2、解压下载得到的数据集到指定目录 (12) 5.2.3、数据集的预处理 (13) 5.3、实验步骤三：Hive数据分析 (15) 5.4、实验步骤四：Hive、MySQL、HBase数据互导 (19) 5.4.1、Hive预操作 (19)

5.4.2、使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL (20) 5.4.3、使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase (21) 5.5、实验步骤五：利用R进行数据可视化分析 (22) 5.5.1、R安装 (22) 5.5.2、可视化分析MySQL中的数据 (23)

网上消费者行为分析

（一）网络消费者的需求 需要是指消费者在生理和心理的匮乏状态，即感到缺些什么，从而想获得他们的状态。需要按不同的标准可分为多种，如生理需要和心理需要，物质需要和精神需要，马斯洛的五层次需要等。在网络消费中，消费者表现出一些新的需要。一是兴趣的满足。人们选择上网，很大一部分原因是兴趣使然。这种兴趣的产生，主要源于探索与成功两种内在驱动力。前者源于蕴藏丰富的网络包容了各种各样的知识与信息，网民可以根据自己的心理沿着网络提供的线索不断深入查询，后者则指人们通过网络找到自己感兴趣的内容时产生的一种满意感。这种源于探索与成功的兴趣会使消费者不由自主地选择网络这一媒介。二是聚集的需要。人是社会的动物，从本质上来说，人们都有一种参与集体活动的需求。由于现代生活节奏的加快，人们很难找出共同的闲暇时间来进行集体活动。 网络的出现导致了一个虚拟社会的产生，它为人们的虚拟聚集提供了可能。如目前广受欢迎的ＯｍＱ，就给孤独的网民们提供了交友聊天的便利；再如，一个爱下棋的网民在找不到现实中的棋友时，随时到哪一家网上棋室都可以寻找到水平相当的棋手。而各种女性网站、减肥网站的开设，则为妇女和减肥需求者提供了聚集的机会，她们可以在网络这个虚拟的空间中找到一种集体归属感。三是交流的需要。在网络上下棋的网民，可能并不需要进一步切磋棋艺，而只是要找一个可以对弈的人。事实上，下棋的过程本身就是一种无声的交流。而类似聊天室与各种专业网站的网民，聚集之后的主要任务就是交流。他们会提供自己的各种思想与见解，同时也希望能从其他网友那里获取自己想要的各种信息。网民的这种交流需要，可以分为两类：一类并不涉及经济利益，纯属沟通的需要；另一类则是希冀通过沟通，能获得某些经济利益，如制造商和消费者希望能通过网上交流，达成一笔交易，满足自己的某些利益需求。 （二）网络消费者的动机分析。动机是指引起和维持个体活动，并促使活动朝向某一目标进行的内在作用。动机的产生来自于两方面的诱因，一是消费者内在有需要，一是外在的诱因。消费者选择上网，主要出于以下三方面的动机：一是情感动机。消费者选择上网和在网上购物，有的是由于各种心理情感的作用，如新奇感、快乐感、满意感等。这种基于情感的动机，往往具有不稳定与冲动的特点。如由于寂寞选择上网聊天的消费者，当他心情转好时，他可能就不会上网聊天了。又如，消费者在网上发现一个好的游戏软件时，他很可能由于冲动立即产生购买动机并做出购买决策。二是理智动机。目前，网上消费者大多是年轻人，且其中８６％的用户接受过大专以上的高等教育。他们一般分析判断能力较强，能在众多的产品信息中比较选择出最适合自己需要、性能价格比最优的产品。特别是因特网强大的信息搜索功能，使用户可以迅速获取丰富的产品信息，拓展比较选择的范围；另一方面，由于面对的是电脑屏幕，消费者不会受到在超市购物环境下琳琅满目的商品实体与其他消费者购买行为的刺激与影响，易于在一种平静的心态下作出购买决策。网上消费的这种特性，迎合了许多习惯于“货比三家”的谨慎购物者的消费心理。三是光顾动机。这是指消费者由于对特定的网站、图标广告、商品等产生特殊的信任与偏好而习惯性光顾并在光顾的过程中产生购买动机。这类消费者，往往是某一站点的忠实浏览者，他们不仅自己经常光顾这一站点，还会鼓动周围的消费者也去光顾它。 二、消费者网上购物行为的影响因素（一）心理因素。一是个性消费回归。工业化条件下的标准式的大批量生产方式使消费者的个性化需求被低成本、单一性的产品所取代。网络购物在厂商与消费者之间信息传递的便捷性尤其为那些具有特殊需求（如体型特别者对衣物的需求）的消费者提供了方便。二是主动消费。在产品日益丰富与多样化的今天，消费者的主动性越来越强。消费者在购买商品尤其是一些大件商品（如冰箱、电脑）时，会主动通过各种渠道搜集相关的厂商及产品信息，他们甚至直接参与到产品的设计与生产中。三是尝新的心理需求。对很多消费者来说，网上购物或网上冲浪、聊天、欣赏在线音乐，都