大学生消费观研究背景(6篇)

大学生消费观研究背景篇1

一、什么是FG和FG的应用

焦点群体研究通常简称为焦点群体，一组典型的群体是由6—12个参加者组成，由主持人就一系列企业关心的问题请测试者自由讨论，并将讨论围绕和集中于某一观点和要点，同时现场进行观察和记录被测试者的反应和态度，以便事后的分析和解释。

FG提供的是定性的信息而不是定量的数据，是一种探索性和基础性的研究。一次FG参加者人数很少，不能代表整个目标顾客群。如果把FG结果当成最后的结论，易产生不可靠的信息错误和假设。

一般的市场调查时间长而且费用高。所以以正确的方法问被调查者正确的问题很重要。在一次研究前进行一次或多次FG以便研究者抓住和发现问题，使最终的研究更准确。一次好的FG可以帮助研究者理解潜在的被调查者的态度、参考的架构、思考问题的语言和处理问题的方式。

FG用时较少。一次FG包括3—4轮，一轮时间为l到1个半小时。它不会耽误整个调研项目的进程。

FG主要用于；

(l)对产品的调查，涉及价格、款式、色彩、面料等。

(2)对促销方面的调查，涉及动机调查、媒介调查、文案调查、广告效果评伯、竞争广告的研究、形象调查等。

(3)购买行为的研究，涉及晶牌偏好，对品牌的态度、对产品的满意程度。购买趋势、品牌知名度、品牌美誉度和品牌的忠诚度的研究。

(4)对顾客的消费心理、消费行为、消费动机和消费习惯构建某些假说。

(5)通过相关的问题和回答来组织问卷调查和对问卷调查进行补充。

(6)寻求对别的研究成果的解释。

二、FG的优缺点及适用性

FG的优点：

(l)自发性：FG回答自由，主动提出观点、经验，提供的内容远远超过了对问题的回答。

(2)客观性：参加者用自己的语言表达观点和反应，强调什么对于他们是最重要的。

(3)激励性：FG参加者能很随意的表达自己和自己的经历和看法，这样会刺激别人迅速地表达他们自己的观点和态度。

(4)灵活性；FG可以自由交谈，也可出示产品样本、图表、说明书和广告画、交叉使用。形式生动，方法灵活，可以满足各类凋研要求，也便于双向沟通。

(5)准确性：记录员、主持人、现场工作人员、现场的录像和录音都保证调研的准确性和重演性。

(6)探索性：在开放式群体中，常常会使参加者说出一对一场合中不便说出的话。这样可以对顾客的消费心理和消费动机进行深层次的研究。用于深入调研前的揭示性研究。或用于发现常规的调研手段无法得到的观点和意见。

FG的缺点：

(l)费用比较昂贵：主持人的费用、专用场地和设备的租用，还有被测试者的酬劳招待、往返费用等。一般每次FG的全部费用为16，000元以上。

(2)组织困难，经常会遇到被约者迟到和不能赴约的情形。故在抽样时，样本数要略高于要求人数。

(3)如果主持人未与被测试者建立感情，会误解对方的观点；不善于察言观色，不因人转换交谈方式，会使交谈处于僵局而意见不全面，意见随大流而导致意见的导向性。

(4)对主持人要求很高，所以选择符合要求的主持人很困难。

(5)FG的原始资料的整理、分析和报告撰写难度较大。

三、FG的实施步骤

(一)确定关键问题，从FG的目的出发，设计好此次调研需要讨论的问题。结构要紧凑、完整。问题要包括必要的信息、重要的信息和支持性的信息。问题要有弹性、简洁、易于理解和表达，从一般到特殊。问题排列要有逻辑性，自然过渡，符合人的思维习惯，不带有倾向性或偏见，不应超越太大的时间跨度，问题要在被测试者的个人经验范围之内。为了检验关键问题的排列是否恰当，需要的信息是否全部能从问题中得到，主持人能否把握火候，时间长短如何，在正式测试之前应进行预测试。

(二)选择适宜的场地和先进的录像和录音设备。宾馆、学校、会议室皆可。场地的选择主要根据产品的定位确定。产品定位高，场地要好一些。选择的场地一般由两个房间组成。一个是会谈间，另一个是监测室，中间带有单向玻璃幕墙。录像和录音设备先进，对后期考察分析和报告撰写提供方便。录像和录音设备不宜让被测试者觉察。如果对产品进行调查，模拟实物的摆放和背景要尽量和正常的购物环境一致。

(三)选择优秀的主持人。FG中，主持人是最重要的“明星”，其表现的好坏直接影响到FG的成功。主持人性格应开朗、外向、聪明、口齿要伶俐，反应敏捷，衣着要自然、得体，与被测试者融为一炉。要“见风使舵”。对滔滔不绝者进行委婉的遏制，避免其导向性。对沉默寡言者要主动询问其观点。不要过分表达自己的观点，不要忽略任何一个被测试者。仔细地聆听被测试者的讲话，知道问题何时停止。在FG中，为了活跃气氛，主持人可先让被测试者自我介绍一番，消除彼此的陌生感。在开始时可以问一‘些相关的日常问题，使被测试看去除戒心，畅所欲言，从中也可以得到一些有价值的信息。

(四)在抽样时，要先了解被测试者的背景资料，要求一次FG中各项背景指标呈正态分布，一轮FG中各项背景指标要相似(homoSEneous)。不要邀请业内人士或专业营销人员参加。

(五)最后的报告撰写要由主持人、记录人、现场工作人员和报告撰写人借助记录资料，反复观看录像带，讨论、综合和分析焦点顾客的态度、意见和本能的反应，从各种表情和微小的反应中捕捉有用的观点。

四、FG的结果在市场研究的各个阶段中的应用

1．信息需求阶段：在被测试者心目中，关键问题是什么，他们如何考虑这些问题，他们的感受，这些问题对他们有什么重要性，他们绘FG带来什么模式、经验和假设。

2．抽样假设阶段：被测试者考虑这些问题时有多大差异，这些差异如何影响抽样的大小和可靠性，他们代表一定的目标顾客群组吗?是否建议分层抽取样本，他们能使结果可靠吗?

3．检测阶段：被测试者在谈每一个问题时，会用什么词语，这将如何影响问题的表达，揭示观点的范围和尺度，应用什么样的量表，这将需要多大程度的指导。

4．数据收集阶段：这些人对个人背景资料会提供吗?邮寄问卷是否可行，是否容易建立感情。怎样探求出他们的需要，哪种拜访最适于这类群体。

5．数据处理阶段：回答的范围、差异性和深度能用数字反应吗?需要多少文字进行描述，用什么方式揭示回答的模式。被测变量之间的关系。

6.报告总结阶段：什么样的结构能有效地描绘出此次FG调查结果，文字性报告是否足够，这些回答是否用口头表达更好，在报告中用多少图解。

大学生消费观研究背景篇2

关键词：大数据；体育产业；机遇；挑战；发展策略

中图分类号：G80-053文献标志码：A文章编号：1673-291X（2017）03-0040-02

随着大数据时代的到来，我国进入了信息资源迅速膨胀的新时期，对人们的生活和企业的发展产生了巨大的影响。在大数据时代背景下，体育产业如何收集并提取有利于自身发展的信息，提高服务质量和产品的市场竞争力，是决定体育产业未来发展的关键因素。

一、大数据时代的到来

“大数据”这一概念最早出现在美国，近年来，随着人类社会的不断发展和进步，开始被越来越多的人提及和使用。2011年，全球知名的咨询公司麦肯锡提出“大数据时代已经到来”，在各行各业，企业的决策方式将由传统的依据经验和直觉进行判断，转变为根据数据分析做出决策。信息爆炸时代产生的海量数据对人类社产生了深刻的变革，与之相关的技术发展和创新在很大程度上决定了企业未来的发展。正如社会学家加里・金所说，大数据的到来是一场革命，庞大的数据资源使各个领域开始了量化进程。大数据时代的到来，使大数据营销成为一种必然的发展趋势，数据管理和营销策略成为市场竞争的核心。但与此同时，数据处理的安全性和监管问题也比较严峻，数据质量还有待提高。因此，如何应对数据爆炸性增长带来的机遇和挑战是企业发展的关键问题。

那么，究竟什么是大数据？从广义上讲，大数据应该包括大数据技术及其应用、大数据工程以及大数据科学三个部分。从狭义的角度定义，大数据主要是指大数据技术及其应用。通过大数据与云处理技术的紧密结合，使大数据主要呈现出以下几个特点。首先，数据体量巨大，根据百度统计，其每天首页导航提供的资料超过了1.5PB，每天需要处理的搜索请求超过60亿次。其次，数据的类别多样，数据来自多种数据源，不同的种类和格式打破了传统限定的数据范畴，不仅包括文本形式，还有大量的图片、音频、视频以及地理位置信息等多种类型，其中绝大部分为个性化数据。此外，处理速度快也是大数据的一个重要特征，数据处理遵循“一秒定律”，以满足在线或实时数据分析等需求。最后，大数据还有一个特征即价值密度低，例如在一段视频中，其中有用的数据可能仅有1～2s。

根据大数据的特点，及时获取足够的信息，从中挖掘有用的资源并做出科学分析，是企业取得市场竞争优势的重要途径和手段。针对体育产业这一领域，无论是体育用品、健身娱乐还是竞赛表演等产业，都需要对数据进行有效分析，对产品营销提供精准定位；把握市场需求，做好产品分析以及消费者消费习惯、消费能力、消费水平、消费需求等分析；关注服务消费流向，同时重视消费者的消费体验，加强与消费者的沟通，做好个性化服务；根据大数据分析，不断改进产品和消费服务，促进体育产业的健康发展。

二、大数据时代背景下我国体育产业发展的机遇和挑战

（一）大数据时代我国体育产业发展的机遇

大数据时代对我国体育产业发展的影响主要表现在体育竞技、体育传播、体育研究和体育产品的营销等方面。在体育竞技方面，大数据技术的广泛运用推动了训练方法和竞赛实践的发展。通过对大量数据的采集和分析，传统的训练手段和规律开始逐渐被数据的“预测”理论所证明，使体育竞技的外部环境更加复杂化和信息化，极大地推动了训练理论、训练手段、情报采集等理论和实践的变革。

在体育传播方面，大数据时代使体育传播方式更加多元化，丰富了现代社会的文化生活。例如通过赛事直播与网络互动结合，及时把握观众的兴趣和爱好，有针对性地制作相应的产品满足观众的需求，能够有效地提高收视率。

在体育研究方面，大数据产生的“自然数据”更具有说服力，可信度较高；在数据的收集上也更加便捷和迅速，为体育研究的质量和效率提供了保障。此外，大数据时代使很多社会领域的实验和模拟研究成为可能，在很大程度上推动了体育研究的发展和进步。

在体育产品营销和娱乐体育服务等方面，运用大数据技术能够精准定位产品和服务群体，了解客户消费心理和消费需求，提高服务质量和客户满意程度，促进体育产业发展。以体育健身为例，通过大数据技术分析能够有效提高运动和健身的效果。根据客户的身体状况、饮食习惯、作息规律等情况，有针对性地选择适合的运动项目，根据客户需求制订合理的运动计划，明确运动时间和运动量。大数据技术的应用，对体育健身、体育咨询、体育服务、体育用品等各个领域，产生了革命性的影响。

（二）大数据时代我国体育产业发展的挑战

大数据时代，我国体育产业发展面临的挑战主要包括数据的存储技术、数据的深入挖掘和分析、数据的安全隐患等方面。由于数据的爆炸性增长，对传统数据库的管理提出了更高的要求，迫切需要对现有的数据存储技术进行发展和创新。2012年，全球信息化资料数据库容量达到了2.8ZB，预计未来十年增长速度还将不断增加。例如在赛事直播时，观众相互交流和表达看法时产生的大量网上留言，这些数据的存储问题是主办方面临的一项重要挑战。

有效利用大数据优势最关键的是对数据的深入分析和挖掘。通过借助现代信息处理技术，从海量的低价值密度的信息中挖掘出有价值的信息，并及时做出反馈和应对，是体育运动产业在大数据时代背景下发展的关键。例如体育健身领域中，在运动计划的制订以及健康指导和恢复等后续服务跟踪时，深度挖掘客户信息，根据客户的实际情况及时做出调整，提供有针对性的个性化服务。

大数据时代，我国体育产业发展面临的另一项重要挑战是数据的安全性。随着数据量的不断扩大，网络环境的安全也越来越重要。诸如美国的斯诺登事件等，为大众信息安全敲响了警钟。在数据的采集、分析过程中，很容易出现消费者个人隐私的泄露，严重损害了消费者的个人利益。仍然以体育健身产业为例，消费者提供了详细的个人基本情况以及健康状况、银行账户等信息，在缺乏网络法规及技术监管的环境下，这些信息将面临较大的被泄露的风险。

三、大数据时代背景下我国体育产业发展的策略

（一）加强数据处理工作

加强大数据时代背景下的数据收集和分析，确保体育运动产业及时获取有价值的信息和资源，提高市场竞争能力。由于体育运动产业发展涉及到的领域较为宽泛，在收集信息时应涵盖整个市场的发展情况，尽可能地扩大信息收集的范围，扩展信息采集的渠道，保证获取信息的完整性和客观性，为信息的分析和挖掘提供基础。在做好信息的收集工作后，应加强数据存储工作。大力发展数据存储技术，由政府牵头，开发存储设备，提高数据存储能力；鼓励IT行业进入体育产业，共同研究体育产业大数据存储问题；鼓励体育产业内部提高科研能力，积极应对大数据时代带来的挑战，从技术上解决信息存储问题。加强数据的管理，进行信息的分类存储和系统化管理，确保在需要数据支持时能够迅速取得数据。在对数据的分析和信息挖掘时，开发应用性较强的中深入数据分析软件，在数据分析的基础上做出正确的决策。

（二）做好信息安全工作

针对大数据管理和立法还不完善的现状，应加强网络立法和网络监管，在利用大数据信息的同时保护消费者的个人隐私。一方面，国家应尽快出台相关的政策和法律规范，维护网络秩序，以立法的形式约束企业和信息处理机构，确保大数据时代信息传播的合法性。另一方面，企业和相关信息处理机构应遵守行业规范，加强行业自律，做好信息的保密工作，严格禁止出现出售、贩卖消费者信息等行为，坚持客户至上的服务理念，尊重个人隐私。建立体育产业内部信息平台监管制度，任用专业的技术人员进行日常信息维护工作，确保信息在安全的网络环境下进行传播。此外，还应该提高广大消费者的安全意识，拒绝对缺乏诚信的小企业提供个人信息，保障个人信息的安全性。

（三）引进专业的数据分析人才

大数据时代背景下，体育产业发展迫切需要引进专业的数据分析人才，打造专业的技术团队，提高行业从业人员的整体素质。在人才的培养和引进方面，可以采用“请进来，送出去”的方式，一方面，以优越的条件吸引大数据分析的高端人才，构建高质量的技术团队；另一方面，选择优秀的、有潜力的员工送到国外学习深造，吸收国际先进的技术和经验，并应用于我国体育运动产业，有效解决短时期人才缺乏的问题。加强人才的培养工作，还应该积极发挥高校的人才培养优势，加快相关学科的建设，开设大数据处理和分析的本科以及研究生课程，聘用相关领域的专家，提高师资配备的质量，培养符合现代体育产业发展的高素质人才，从根本上改善体育产业大数据分析人才缺乏的现状，推动体育产业的健康发展。

四、结语

大数据时代的到来对人类社会的发展进程产生了深刻的变革，极大地促进了企业的发展和进步，改善了人们的社会文化生活。大数据技术的应用，在体育竞技、体育传播、体育研究和体育产品的营销等诸多方面，为体育产业的发展提供了难得的机遇。但同时，在数据的存储技术、数据的深入挖掘和分析、数据的安全隐患等方面，我国体育产业的发展也面临着严峻的考验。针对这些问题，我国体育产业发展必须落实好数据处理和信息安全工作，同时引进专业的数据分析人才，为我国体育产业发展提供充分的技术和智力支持，从而推动我国体育产业的健康、可持续发展。

参考文献：

[1]崔久剑.大数据背景下体育产业发展策略分析[J].电子测试，2015，（24）：47-48.

[2]成慧君.a业大发展背景下的体育文化建设策略[J].江西社会科学，2015，（10）：252-256.

[3]李丁，肖焕禹.媒介融合背景下体育传播模式之嬗变[J].上海体育学院学报，2013，（5）：31-36.

大学生消费观研究背景篇3

人类学在工商企业管理领域的应用始于1927年霍桑实验的第二阶段，哈佛大学工商管理学院教授梅奥组建了由人类学家、社会学家和心理学家等构成的研究小组，对企业中的人际关系、非正式组织等展开了研究，并得出企业中的人不是经济人而是社会人及企业中存在着非正式组织的结论，为管理学进入行为科学管理理论阶段奠定了基础。此后，康纳德·阿伦斯伯格、埃利奥特·查普尔、伯利·加德纳、罗伯特·盖斯特、梭伦·金博、弗雷德里克·理查德森、奈拉德·塞尔斯和威廉姆·弗提·怀特等人类学家针对人类学在工商企业管理领域的运用做了一些碎片性研究。直到20世纪80年代，管理学发展到文化管理理论的新阶段，人类学在工商企业管理领域中的研究才受到学者们的广泛关注，大批企业开始应用人类学的知识为企业发展服务，并雇佣人类学家到企业工作。从历史进程和发展实践看，人类学主要应用于工商企业管理的四大领域。

人类学在企业战略规划制定中的应用

人类学在企业战略规划中的应用主要表现为人类学知识在企业发展战略制定中的应用和人类学者参与企业发展战略制定两个方面。对企业在产品与市场的关系、产品选择与发展，以及投资项目选取和运营思路等方面，开展战略性研究。主要体现在以下两个方面：

第一，战略背景和战略假设的界定。文化人类学家文森特·爱德华兹，研究出了“社会政治、经济、文化、自然环境背景和企业行为的交互模型”，该模型的应用是这一领域的重要案例，模型假定各种背景的机会和制约功能通过相互作用，形成一个权衡的社会结果，进而对社会现存的背景机会和制约功能产生影响，同时又创造出一批新型的背景机会和制约功能，形成一组新的相互关系。企业如何利用这些背景机会，克服各种背景制约，以利于企业的整体发展，是这个模型应用价值的核心。爱德华兹认为，能否有效利用背景资源和机会使企业承担相应的社会责任，进行正确的决策，释放出创新的潜能，规避企业内部和企业整体的机会主义行为，是企业制定战略规划成功的重要因素。

第二，战略规划的制定。人类学家参与到企业战略规划制定的资料收集、制定、执行、督导等行为中去，主要是缘于人类学家对田野调查的独特专业情结，而不是因为他们所掌握的关于战略管理的知识。在企业战略环境背景下，人类学家对企业在不同生命周期的行为与发展展开调查和研究；在详细研究了企业生命周期的基础上，根据企业自身的管理和生产能力，社会对企业产品需求的评估，确定不同生命周期企业的定位和目标，以及实现目标的具体措施和各种可能的风险防御措施。人类学家参与企业战略规划的制定除了依据生命周期理论，还关注近年来在人类学界发展起来的快速评估法（rapidassessmentprocedures）、多方检证法、地理信息系统（GIS）等方法。利用这些方法对企业发展战略规划中的重大发展项目进行评估，对项目在不同区域布局和发展的情况进行预估。

国内中央民族大学、中央财经大学、西南财经大学等学校的学者已经参与到企业战略规划的研究中去，他们的研究成果在企业中的应用，为企业发展做出了重要的贡献，也受到社会的广泛关注。

人类学在产品和工艺设计中的应用

人类学家介入这一领域的主要目的在于使产品研发和工艺革新更加适合使用者，使产品和工艺本身充满人性，符合人的使用习惯和社会习俗。荷兰著名人类学家吉尔特·霍夫斯泰德，提出“五个维度的心智程式”，即权利距（用来检测任何社会或群体里人们之间的平等性）、个人主义和集体主义（用来检测社会内部个人之间的相互关系）、女性主义和男性主义（用来检测社会性别角色）、不确定性规避（用来检测社会或群体面对未知时的焦虑程度，害怕意味着不确定性强规避，好奇意味着不确定弱规避）、长期导向和短期导向（用来检测一个社会或群体满足人们需要时的时间观念）。每个维度都发展了一套量化标准，用其对目标人群的习惯和习俗等心智进行测量，可以为企业进行产品和工艺开发或改进提供很多详细的人类学建议。

人类学在产品和工艺设计及创新中的应用，不仅体现为对作为创新主体的企业科研人员的设计和创新习惯进行研究，还要对消费者的行为习惯展开研究，主要表现为：一方面是对企业的研发人员的研发思维惯性和研发传统展开研究，建构企业产品和工艺研发需要的人才队伍。另一个方面是对消费者的行为方式，如生活习惯、消费理念，消费者所属群体的不同阶层人们的消费差异与产品定价和外观设计，消费者群体的最大禁忌和最期望实现的功能和价值理念等展开研究。还需要指出的是，研发人员的研发文化、传统、人员个性、现有知识结构，与人类学者的研究结果能否结合起来，促进产品和工艺的研发既能够满足当前消费群体的需要，也能够符合未来消费群体的潮流和发展方向，规避技术陷阱，避免出现类似日本家电企业集体溃败的情况。

人类学在企业对内管理中的应用

人类学在企业对内管理中的应用主要表现为两大方面：一方面，人类学者可以针对企业的组织与企业的效率、组织设计中的命令链、管理跨度、委托和授权，以及按照功能、产品、顾客等标准而导致的不同组织结构分类等官僚管理特性与企业发展的关系展开独立的调查研究，了解其中存在的问题、提出优化的方案。另一方面，对企业内部的管理流程展开独立调查，有助于企业减少决策失误、避免交流障碍、防御风险，提升企业的管理效率。企业的管理流程主要包括决策、信息交流和控制等组成部分。从人类管理发展的历史脉络看，决策的成败主要依靠非数量分析或主观分析，人类学者对企业内部的综合观测和研究，往往有助于这类问题的解决。从国内外工商人类学应用的实践来看，在企业内部管理领域主要应用于以下几个方面。

第一，企业伦理管理。伦理管理主要包括建立管理组织、制订伦理规范、开展员工伦理培训、执行机制和控制机制的建立和运行。人类学家在这个领域重点参与制订伦理规范、开展员工伦理培训等工作。人类学家根据情况可以中立或介入到企业伦理规范的制定中去，对企业员工、焦点人群进行调查和采访，了解企业的组织职能行使、决策行为、各种关系和企业运行过程中可能会出现的伦理问题；根据调查和访问的结果，起草企业伦理规范；通过对企业伦理规范的广泛宣传以及对员工的培训，来培养全体员工的企业规则意识。需要指出的是人类学家在这个过程中要确定企业伦理的分析方法、分析原则和管理措施，为企业的伦理管理提出具体的建议。

大学生消费观研究背景篇4

>>移动互联网时代大学生网络素养教育途径研究移动互联网时代大学生网络舆情实证研究移动互联网时代南京高校大学生网络素养现状调查报告“互联网+”时代大学生网络素养提升的多维路径探析“互联网+”时代背景下大学生网络创业模式研究移动互联网时代大学生网络使用与情商生活方式之间的关系调查“互联网+”时代大学生网络购物行为分析“互联网+”时代大学生网络创业的几点认识互联网时代大学生网络创业现状及路径分析“互联网+”下大学生网络消费状况的研究互联网+时代基于网络名师平台的大学生科学素养现状研究“互联网+”环境下大学生网络信息消费影响因素的实证研究浅谈互联网环境下当代大学生网络责任感教育研究互联网金融背景下大学生网络消费行为特征分析及对策研究“互联网+”时代大学生创业路径研究“互联网+”背景下高校大学生网络心理健康现状移动互联网时代下民办高校大学生的政治价值观教育研究移动互联网时代大学生创业模式倾向性调查研究移动互联网时代大学生创业的SWOT分析新时代大学生移动互联网创业SWOT分析常见问题解答当前所在位置：

[8]《高校“微博控”增多，逾4成大学生曾被微博谣言误导》，网易校园.

[11]李月莲：《香港传媒教育运动：“网络模式”的新社会运动》，《（台湾）新闻学研究》2002年

大学生消费观研究背景篇5

关键词：大数据；发展脉络；营销趋势；研究评析

一、问题的提出

云计算、移动互联网等新信息技术的广泛应用及社会化网络的兴起，使信息数据产生机制更复杂、传播速度更快、类型更多样，全球进入信息数据量“井喷式”增长的大数据时代。国际数据公司（In原ternationalDataCorporation，IDC）指出：全球创建和复制的数据量五年内增长近九倍，预计将以每两年至少翻一番的速度继续增长。仅2013年，世界范围存储的数据就达1.2ZB（1ZB抑1021B），将这些数据刻录到CDR只读光盘并堆起，其高度将是地球到月球距离的五倍[1]。生产和信息方式的变革引起管理规范及其深层次上价值观的转变。传统企业营销中，为避免无法获取整体数据的弊端，多依据小样本采样统计推断以形成所谓“科学决策”。然而采样分析的成功取决于样本的绝对随机性，大数据时代，营销调研建立在对大样本持续收集数据的基础上，实时分析和输出调查结果将为营销决策提供及时判断临界值。在大数据背景下对营销活动进行研究，具有聚焦数据，提高营销决策科学性；强调洞察，增强营销活动“预见性”；重视创新，增强营销理论“前瞻性”等研究价值[2]。特别是中国具有众多人口和庞大市场，也使中国成为最为复杂的大数据国家之一。那么，大数据对营销活动究竟会产生怎样的影响？其内在机理是什么？通过文献综述，对大数据概念进行界定，梳理其发展的历史脉络，在此基础上分析大数据对消费者行为、营销决策模式、营销战略、营销要素等的影响表征及其机理，最后对大数据的营销应用研究做出述评。

二、大数据的发展脉络及概念界定

（一）大数据的发展脉络

大数据的概念最早要追溯到上世纪，只是在互联网时代，大数据才从规模、类型等方面得以实现。早在1981年，美国著名未来学家Toffler在其著作《TheThirdWave》中，提及“大数据”，并称之为“第三浪潮的华章”[3]。2001年，META集团（现为Gartner）的分析师Laney指出数据增长带来规模性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）等变化[4]。《Nature》则在2008年9月开设“BigData”专刊[5-7]，同时《Sci原ence》也推出数据处理研究专刊“DealingWithDa原ta”，对数据洪流（DataDeluge）所带来的社会变革及影响做出讨论[8]。大数据研究的开创性论文是Gins原bergetal（2009）的“DetectingInfluenzaEpidemicsUsingSearchEngineQueryData”，该文探讨了如何利用谷歌搜索引擎查询词来预测流行病[9]。只是在最近几年，大数据才成为高频词。2011年5月，麦肯锡公司《大数据：创新、竞争和生产力的下一前沿》报告，指出“在数据渗透于各领域并成为生产要素的背景下，对海量数据挖掘应用，将带来新的生产增长和消费者盈余浪潮”[10]。2012年3月，美国开始实施“大数据研发计划（BigDataRe原searchandDevelopmentInitiative）”，将大数据喻为“未来新石油”，并视为与互联网、超级计算机同等重要的国家战略，这也是美国在“信息高速公路”计划后所实施的又一部级重大科技战略。日本紧随其后，推出“新ICT战略研究计划”。同年，世界经济论坛《大数据、大影响》报告，从多个行业领域阐述大数据给世界经济带来的发展机会[11]。就国内而言，2011年12月，国金证券开创国内大数据研究先河，将其研究成果引入资本市场[12]。2012年5月，香山科学会议组织“大数据科学与工程：一门新兴的交叉学科”为论题的会议，同年6月，中国计算机学会青年计算机科技论坛（CCFYOC原SEF）举办“大数据时代，智谋未来”会议，对大数据挖掘技术、组织架构、平台治理等展开探讨。2013年6月，国家自然科学基金委管理科学部、美国营销科学学会（MSI）、南京大学商学院（管理学院）和香港中文大学工商管理学院联合主办“2013营销科学与应用国际论坛”，也将“大数据、社会化、移动化对市场营销的新挑战”作为主要议题之一。2014年2月，北京银行与小米科技就移动支付、便捷信贷、产品定制、渠道拓展等签署协议，表明国内企业运用大数据战略进入实质性阶段。2014年3月5日，总理第一次把大数据写进政府工作报告，阐明了国家对大数据产业鼎力支持的政策，随后一系列公开讲话进一步明确了这一战略部署。2015年2月，百度公司利用百度迁徙、百度指数等大数据产品直观地呈现了春运“景观”，把大数据研究成果可视化地展示在电视屏幕上。2015年3月，政府工作报告中进一步提出“互联网+”计划，推动大数据与现代工业相结合。

（二）大数据的概念界定

大数据本身就是抽象的概念，当前对其概念界定尚未达成统一，不同组织及学者给予不同的表述，见表1。尽管各方对大数据概念并不统一，但其中“大规模数据”“体量、复杂性及速度超越传统数据”“超越现代技术手段处理能力”等观点得到基本认可。IBM公司及Laneyetal（2001）认为大数据具有“3V”特征：规模性（Volume），数据量一般要达到TB级甚至PB级；多样性（Variety），数据结构类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；高速性（Ve原locity），产生、处理、分析数据的速度加快。国际数据公司（IDC）在此基础上，增加“价值性（Value），即“大数据价值很大但呈现低密度性”的特点，从而形成大数据的“4V”特征[16]。而NetApp公司认为大数据具有“ABC”三特征：大分析（BigAnalytic），通过对大数据实时分析构建新的业务模式并更好地了解顾客需求；高带宽（BigBandwidth），快速有效地对数据进行处理分析；大内容（BigContent），包括各种类型数据，同时对数据存储、扩展、安全等管理的高要求[17]。

三、大数据对未来市场营销的冲击

根据（移动）互联网时代大数据的特征、消费者行为变化及营销模式的可能演变，通过相关文献梳理，勾画的大数据对未来营销活动的影响趋势，见图1。

（一）大数据对消费行为的影响

1援消费行为更理性。工业化时代，信息不对称的客观存在，消费者易受各种如低价促销、广告宣传等影响。而大数据时代，消费者有更多、更方便的途径获取更详细的商品价格、成本、产地、质量等信息，并可更方便地搜寻、比对和遴选，从而做出更理性的选择[18]。2援消费行为幂律分布。大数据时代，消费者评价系统更广泛，先前购物者的购后评价及经验对新消费者具有重要参考。相比先前购物者的好评，消费者则会更关注其差评，以便做出正确的消费决策。同类产品中，质量好、价格有优势、服务好的产品受到越来越多的青睐，并不断吸引新的消费者，形成“滚雪球式”的“马太效应”，消费行为呈现幂律分布。3援消费行为更个性化。工业化时代，商家追求规模经济的考虑，只能在有限范围满足消费者个性化消费。而大数据时代，信息广泛并快速传播，消费者的消费认知及创造力大大提升，消费异质性不断增大，对产品或服务的关注并不仅限于以往的质量、品牌、价格、售后等，更关注其个性化的满足程度。

（二）大数据对营销决策模式的影响

大数据时代，思维方式发生三个变革：其一，要分析与事务相关所有数据而不是少量数据所构成的样本；其二，要接受数据纷乱复杂的事实，而不能过于苛求精确；其三，更加主动地分析相关关系而不再探究难以捉摸的因果关系[19]，可以说，数据驱动型决策（Data‐drivenDecisionMaking）是大数据背景下决策的特点[20]，以“数据化、智能化、实时化垣经验”将成为大数据时代的营销决策范式。1援数据决策技术升级，注重实时处理及相关分析。传统分析多基于多元统计、计量经济学模型等方法，对大量一手和二手结构化数据实施分析，从中寻求研究对象的内在联系，常用方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、回归分析、A/B测试、数据挖掘等。大数据背景下，数据规模大、传递速度快、非结构化数据多等特点，使得传统数据分析及数据库管理手段很难适应时代要求。数据产生及传播速度加快，要求数据应用实现从离线（Offline）向在线（On原line）的实时处理转化[21]。数据关联成为大数据的主要价值来源，但数据间交互广、价值密度低、碎片化严重，也使决策重点从以往因果关系分析向相关关系分析转变。2援决策参与主体向社会大众倾斜，数据分析师地位加强。大数据使营销决策越来越依赖于数据分析而非经验或直觉[22]，直觉判断将被精准的数据分析代替。管理者决策重心在于正确发现并提出问题，一线员工对决策参与度将大大提升，决策主体从社会精英向社会大众倾斜，扁平化组织架构、学习型企业文化将得到加强。同时，能综合运用数据分析、分布式管理的数据分析师，将为企业营销决策提供更多智力支持。

（三）大数据对营销战略的影响

1援激发协同营销的竞争格局。大数据环境下企业与行业的边界日趋模糊，营销系统开放性更明显。企业竞争不再局限于个体之间或供应链的链条间，而是向多主体所构建的商业生态系统间延伸[23]。企业营销战略的设计应打破传统的个体竞争思维，在不断提升自身营销网络化和动态化能力基础上，利用外部资源，形成协同营销格局。2援一对一营销的精准定位。大数据背景下，企业可以记录消费者在产品各个生命周期阶段的品牌偏好、口碑评价等行为数据，基于社会学、心理学、营销学、传播学等相关理论，并借助数据挖掘、统计计量等，按一定的细分标准进行消费行为细分，从而结合自身资源优势，形成目标市场的选择和一对一营销的精准定位。

（四）大数据对营销要素的影响

1援产品：顾客参与式的产品设计和个人定制。大数据背景下，虚拟企业和智能车间将会越来越多地被采用，顾客参与式的产品设计和个人定制将大行其道。那些市场价值在较短时间发生贬值的短生命周期产品的时效性更强、需求波动大，与外界存在着复杂非线性关系[24]。而长周期产品特别是其中生产工艺复杂、流程管理复杂、客户需求复杂的复杂品（ComplicatedProduct）将实现供应链纵向一体化整合及全生命周期数据整合[25]。“全息”生命周期的完整大数据可帮助企业构建消费者兴趣图谱，从而应用于营销和新媒体关系定位中。2援渠道：渠道缩短及渠道多元化。大数据背景下，信息技术更为成熟，经由中间商的渠道模式将让位于直销，渠道长度越来越短。特别是具有及时反馈交互关系平台技术的实施，使企业可开发出更多、更便捷的渠道与顾客连接，实现多渠道及跨渠道营销。诸如微商等“屏幕+手指+快递”的购物方式，配合超低的价格，使营销渠道更趋多元化。3援价格：透明度更高，基于支付意愿的差异化定价。传统营销定价多从产品成本、利润率、顾客接受度等简单因素考虑，并依据先前相关销售经验建立精算模型。大数据背景下，传统精算模型将被颠覆，价格不对称性有所改善，定价透明度越来越高，明智的价格策略是企业“阳光”定价，基于支付意愿的差异化定价将成为主导，电子支付成为主流。4援促销策略：促销手段的数字化、互动化趋势。大数据背景下，传统电视、报纸、广播等大众传媒的传播效率不断下降，而建立在数据库基础上的移动互联网将成为促销信息的重要传播手段，促销手段更具数字化。同时，促销手段更新颖，目标受众被多元化数据锁定，并特别强调与顾客间的互动和情感沟通。

四、大数据研究在营销中的应用评析

（一）研究层次：偏宏观层面研究，轻微观分析

当前对大数据的相关研究，更多从宏观层面对其概念内涵、形成脉络及其对社会所产生的影响方面展开描述，而对大数据所形成各种影响的内在机理缺少必要的微观分析。大数据为未来营销带来深刻影响，但机会和挑战并存，其合理利用前提是必须拥有准确、可靠、及时的高质量的数据[26]，只有在此基础上，才能提炼出有效的营销决策信息，才能帮助企业实现精准定位。

（二）研究视角：多立足于信息科学视角，缺少管理视角

当前，国外从管理学视角应用大数据技术来支持管理决策已成为商科教育的热点[27]。相比之下，国内相关研究还处于起步阶段，数据驱动决策的管理模式还有待形成，现有的相关研究则更多立足于对数据信息的采集、处理、检索、挖掘及离线分析等信息科学视角。而只有立足管理决策的视角，探讨大数据对现代经济组织的战略定位、架构设计、营销实施等实时问题，才能真正发掘大数据的“资源”价值，建立起信息引导决策的机制。

（三）应用范围：国内多理论研究，实践广度、深度不够

大学生消费观研究背景篇6

关键词：产品设计情感化设计感性工学情感测量文献综述

中图分类号：TB472

文献标识码：A

文章编号：1003-0069（2016）01-0074-02

引言

随着设计和制造技术的不断进步，产品种类日益繁多，卖方市场逐渐转变为以消费者为导向的买方市场，情感化设计已经成为现在的研究热点。在理论上，情感化相关理论的发展整合了生理学、人因学、心理学、工程学、管理学、设计学、社会学等学科的理论；在实践中，情感测量的方法与技术也在交叉学科背景下得以发展和完善。本文通过查阅大量资料并借鉴国内外文献，对多学科影响下的情感化设计研究的相关理论知识进行梳理，对情感测量的传统方法与现代方法与技术进行梳理分析，找寻现有相关研究可改进的地方，为后续研究提供一些参考。

1情感化设计概念及产生背景

1.1情感化设计概念

情感化设计在日本和韩国一般被称为“感性工学”，欧洲学术界基本接受感性工学的提法，美国学者称为情感化设计，我国工程学术界一般也接受日本感性工学的相关概念，称之为“感性意象或感知意象”，也有的学者称之为“感性设计”，而我国部分艺术设计学院的学者则与美国学者保持一致，称为“情感化设计”。

情感化设计不以情感设计为基本目的，而是研究人对物质世界的认知反应和心理体验并总结规律，应用于设计之中，它首先要满足用户对功能的要求，在此基础上，再进行表达设计师的情感。

1.2情感化设计的产生背景

情感化设计研究建立的标志性事件是1999年在荷兰代尔夫特理工大学召开了第一届设计与情感国际大会，并在会上成立了“国际设计与情感学会”。之后有许多起初并不涉及设计问题的研究成果推进了情感化设计研究的发展，例如“体验经济”、“体验营销”、“情感计算”等概念的提出。直到2004年，诺曼的《情感化设计》问世，标志着情感化设计研究彻底从幕后走向台前。

2多学科背景下的情感化设计

情感化设计在发展过程中，整合了多学科的理论与方法，为了更好地理解情感化设计的相关理论知识与实践部分，将各学科基础之上的情感化设计理论做简要概述，如表2.1所示：

在情感化设计领域，人因学在传统人因学基础上探讨设计对人的情感因素的影响；认知心理学通过研究人对情绪信息的认知加工方式来探索情绪的产生；工程学用理性的方式来衡量感性的问题；管理学关注产品竞争力，研究设计在顾客满意度方面的作用；设计学用各种情感化理论指导设计实践；社会学探讨了社会环境对人的情绪产生的影响。从上表所整理的基于多学科背景下的情感化设计研究可以得知多学科、跨学科的研究方式使得情感化设计的内容得以多角度的阐释，未来的发展方向也会是基于交叉学科背景下进行相关研究。

3情感化设计研究热点

情感化设计的主要研究包括消费者情感因素的测量、分析、建模，情感因素到产品设计参数的转换等，情感化设计研究相关的文献繁多，所用理论和方法也很多，但纵览情感化设计相关文献，发现能形成理论体系的、目前公认的仅有日本的感性工学理论和美国诺曼教授提出的三层次理论。本文通过对相关文献的整理分析，主要对理论方面的感性工学理论、三层次理论和实践方面的情感测量的方法和技术进行总结和分析。

3.1感性工学理论

日本学者长町三生等人基于工程学的研究方法，创立了研究用户感性问题的“感性工学”，它是一种运用工程技术手段来探讨‘人’的感性与“物”的设计特性间关系的理论及方法。利用感性工学，可将人们模糊不明的感性需求及意象转化为细部设计的形态要素。

3.2情感化设计三层次理论

诺曼从认知心理学角度出发，提出了“情感化设计层次模型”，将用户的认知处理分为三个层次：本能层、行为层、反思层。本能层是指产品给人带来的感官刺激，反应快，可迅速作出判断；行为层设计侧重产品的使用，操作过程中带来的乐趣与效率；反思层设计强调产品的意义，在用户内心产生更深度的情感。

3.3情感测量的方法与技术

从设计师角度来说，因用户一般通过语言、表情、行为等方式来表达情感，并且情感表达本身具有个性化、动态性和易变性，对于用户情感需求的量化带来了很大困难。设计师为了更好地结合理论指导后期设计实践，需要通过一些方法来测量用户的情感因素。目前一般通过心理学和生理学两种手段测量。从传统与现代、主观与客观两个维度对情感测量方法进行整理及分析如表3.1所示：

从上表的测量方法及分析可知，研究的关注点从以往的定性到现在的定性定量结合，体现出了多学科交叉背景下的研究方法的发展趋势。但是，情感测量仍面临诸多挑战。现代心理胜利测量技术仍存在上表中分析的问题。

4情感化设计主要研究领域

当前，对于情感化设计的研究主要集中在以下三个领域。

1）造型与情感

产品的物理造型设计属于本能层次的设计，快速传递给人相关信息，其在产品设计中扮演着重要角色。例如尹欢，高晨晖（2011）以马斯洛需求层次论及设计的三层次理论为基础，提出加强人性化考虑思路来指导家居用品情感化设计。

2）功能与情感

功能是指产品具有的某种特定功效和性能，属于行为层次的设计。诺曼《设计心理学》中强调了消费者在使用产品时产生很多沮丧、挫折等消极情绪都是因为不恰当的设计造成的。在《情感化设计》一书中则讨论了行为层次的设计，作为功能与情感的研究案例。例如赵鹏睿（2010）从产品功能设计趋向多元化、趋向单一简洁、产品功能设计要预测和挖掘消费者潜在的和精神文化需求三方面分析了产品功能设计的未来趋势。

3）文化与情感

文化则代表着反思层面的设计，该层面是增强用户满意度与忠诚度的重要部分。不同的文化有着不同的表达方式和选择标准，产品设计也要结合特定地区和国家的文化传统，才能很好的与消费者产生共鸣。例如张路得，李志春（2011）提出在产品设计中运用设计要素来表达文化的方法。使用者通过产品的文化符号等引起自身对相关经验或情感的联想和共鸣，从而感知产品中的文化意象。

5存在问题及研究趋势总结