1. 研究目的与意义
随着云时代的来临，大数据吸引了诸多关注，大数据的应用也在各行各业的竞争中表现突出，成为重要的生产因素。在此背景下，消费者接触商品的方式发生了变化，结合日益提高的生活水平，消费者行为呈现出个性化、多样化、规律化的形态。于此，企业通过对消费者行为数据的采集和分析，对消费者进行准确定位，针对不同行为特征的消费者制定出个性化的精准营销策略，以实现利益最大化。
本论文旨在通过大数据对消费者行为和精准营销的影响，分析消费者行为和精准营销的关系，重新审视消费者行为特征，从消费者决策行为、购买行为和忠诚行为三个方面，分别提出不同的精准营销策略，希望可以对有相关战略的企业起到借鉴作用。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：
本文将从四个具体的方面探讨大数据时代消费者行为与精准营销的关系。通过研究大数据时代下的精准营销、大数据时代下的消费者行为，探讨大数据对消费者行为和精准营销带来的影响；通过分析消费者行为对精准营销的影响，进行利用消费者行为执行精准营销的可行性分析，并且在两者关系研究的基础上，构建基于消费者行为挖掘的精准营销模型；在研究模型基础上，从消费者决策行为、购买行为和忠诚行为三个方面进行分析，以淘宝网为例，分别提出相应的精准营销策略。
关键问题：
3. 国内外研究现状
国外研究现状：erevelles s , fukawa n , swayne l在《big data consumer analytics and the transformation of marketing》中提到：消费者分析处于大数据革命的中心。技术有助于实时获取关于消费者现象的丰富而丰富的数据。因此，个人消费者可以获得前所未有的数量、速度和各种原始数据，即大数据[1]。
marios koufaris, ajit kambil, priscilla ann labarbera在《consumer behavior in web-based commerce: an empirical study》中说明：电子商务要求公司设计电子系统和互动，以留住客户和增加销售。这项探索性研究考察了消费者体验和态度对在线退货和计划外购买意愿的影响。它还研究了某些消费者和网站因素如何影响在线消费者体验。此外，顾客返回网络商店的频率越高，他们的购物享受就越取决于他们的产品参与度。需求特异性较低的客户（即不知道他们在寻找什么）更可能使用增值搜索机制。最后，研究表示：感知控制和购物享受对计划外购买都没有显著影响[2]。
mohammad salehan, dan j. kim.在《predicting the performance of online consumer reviews: a sentiment mining approach to big data analytics》中表示：在线消费者评论帮助消费者了解产品的优缺点，并通过此找到最适合自己需求的产品。评价的长度和寿命对消费者有重大影响[3]。
4. 计划与进度安排
2022年11月29日前：完成开题工作2022年12月1日至2022年3月11日：完成初稿和中期检查工作
2022年3月12日至2022年5月8日：完成论文修改、重复率检查、定稿和外文文献翻译工作
2022年5月 9日至2022年5月22 日：完成答辩工作5. 参考文献
[1] erevelles s , fukawa n , swayne l . big data consumer analytics and the transformation of marketing[j]. journal of business research, 2015:s0148296315002842.[2] marios koufaris, ajit kambil, priscilla ann labarbera. consumer behavior in web-based commerce: an empirical study[j]. international journal of electronic commerce, 2001, 6(2):115–138.
[3] mohammad salehan, dan j. kim. predicting the performance of online consumer reviews: a sentiment mining approach to big data analytics[j]. decision support systems, 2015, 81(c):30-40.
[4] 侯静雅.基于大数据精准营销的网络营销策略研究[j].现代商贸工业，2019，40(01)：48-49.
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