数据驱动的营销管理决策研究

⸿ 企业诉求：有效传递信息，精准锁定客户，切实提高效益⸿ 用户需求：有针对性的推荐，良好的服务体验，快速获取与选择⸿ 基于大数据实证分析企业多种营销手段的现实效果⸿ 深度剖析消费者行为特征对购买决策的影响⸿ 为企业精准锁定客户、科学制定广告投放和营销策略提供数据支持

本书从网络销售、网络广告、优惠券、网络机器人和人工混合客服等所涉及的在线评论、点击浏览和问答数据特征出发，立足于网络营销企业的网络营销基本特征，综合运用统计学、数据挖掘、机器学习和计量经济学的实证建模与分析方法，探索数据驱动的多渠道多类型网络广告的即时效应、遗留效应和溢出效应的形成机理和交互影响机理，投放前和投放后电子优惠券的定向投放决策机制，机器人和人工混合客服对消费者购买决策的影响，在线评论、价格和图片等信息线索对消费者购买决策的影响机理，继而构建数据驱动的多种营销活动效应测评模型，以期为网络营销相关企业管理者科学地制定网络广告的投资机制提供决策支持。

李莉，博士，教授，博士生导师，南京理工大学信息管理与信息系统专业负责人。主持国家自然科学基金面上项目3项，主持教育部人文社科基金、科技部重点研发计划项目子课题、总装技术基础项目等省部级项目共14项，企业数据挖掘项目10余项，发表学术论文80余篇，出版专著3部、教材3部。杨文胜，博士，博士后，南京理工大学经济管理学院管理科学与工程系教授、博士生导师。研究方向：供应链管理与电子商务领域中的运营分析与决策建模。江苏省“青蓝工程”骨干教师，江苏省 “333工程”培养对象。

第1章导论1.1研究背景与问题的提出1.1.1网络广告1.1.2电子优惠券1.1.3机器人与人工混合客服1.1.4在线评论1.2国内外研究现状1.2.1网络广告效应测评1.2.2优惠券效应测评1.2.3客服对购买决策的影响1.2.4在线评论对购买决策的影响1.3研究内容1.3.1数据驱动的网络广告效应测评实证建模1.3.2数据驱动的电子优惠券营销效应测评实证建模研究1.3.3机器人与人工混合客服对购买决策的影响实证建模研究1.3.4在线评论对购买决策的影响实证建模1.4技术路线和内容安排1.4.1技术路线1.4.2内容安排1.5特色与创新第2章多渠道网络广告的即时效应2.1数据说明2.1.1数据来源2.1.2数据预处理2.2网络广告即时效应评价模型2.2.1网络广告即时效应的几个假设2.2.2网络广告即时效应测评模型构建2.2.3数据与模型结果2.3网络广告点击购买转化机制测量模型2.3.1网络广告-购买转化机制模型构建2.3.2建模方法——逻辑回归2.3.3建模结果及分析2.4本章小结第3章基于电子忠诚度细分的付费搜索广告效应3.1付费搜索广告效应相关研究3.1.1付费搜索广告效应3.1.2基于客户细分的广告效应测评3.2电子忠诚度细分相关研究3.2.1电子忠诚度细分3.2.2电子忠诚度评价指标的选取3.2.3基于电子忠诚度的用户市场细分3.3付费搜索广告即时效应测评研究3.3.1付费搜索广告即时效应假设3.3.2付费搜索广告即时效应测评模型3.3.3数据说明3.3.4结果讨论3.4付费搜索广告的购买转化3.4.1付费搜索广告购买转化模型3.4.2数据说明3.4.3结果讨论3.5本章小结第4章多渠道网络广告的溢出效应4.1多渠道网络广告及其溢出效应4.1.1网络广告访问渠道4.1.2溢出效应概述4.1.3溢出效应研究方法4.2搜索引擎、自然搜索等多渠道溢出效应测评实证4.2.1数据说明和预处理4.2.2变量的描述性统计分析4.2.3数据分析思路及方法4.2.4数据分析结果4.3多渠道外部广告对内部广告的溢出效应4.3.1网络广告溢出效应的影响因素4.3.2变量说明4.3.3数据说明与模型建立4.3.4建模结果及分析4.4本章小结第5章多渠道网络广告的遗留效应5.1多渠道网络广告遗留效应测评5.1.1渠道广告效应假设5.1.2多渠道网络广告遗留效应测评模型构建5.1.3多渠道网络广告遗留效应测评实证研究5.2网络广告遗留效应影响下的用户转移行为分析5.2.1用户行为状态转移模型构建5.2.2马尔可夫链算法5.2.3实证研究5.3本章小结第6章多渠道网络广告效应比较与渠道组合效应6.1基于购买漏斗模型的多种网络广告渠道效应比较6.1.1购买漏斗模型与变量选择6.1.2研究方法和模型构建——SVAR模型6.1.3实证分析6.2基于渠道点击路径的多渠道组合效应6.2.1概念模型与变量选择6.2.2模型构建——Cox回归模型6.2.3实证分析6.3本章小结第7章电子优惠券的营销效应7.1相关理论与方法7.1.1优惠券相关概念及营销功能7.1.2优惠券赎回率与用户赎回行为7.2优惠券赎回率与用户赎回行为7.2.1变量说明7.2.2变量的描述性统计分析7.2.3相关性检验与线性回归拟合7.3电子优惠券对赎回行为的影响测评模型构建7.3.1数据来源7.3.2电子优惠券发放前赎回行为影响测评模型7.3.3电子优惠券发放后赎回行为影响测评模型7.4本章小结第8章考虑消费者自选择的在线售前客服效果8.1考虑自选择的在线售前客服满意度影响因素8.1.1数据说明8.1.2变量选择与指标构建8.1.3模型构建8.1.4模型结果8.2考虑自选择的购买转化影响因素8.2.1在线售前客服使用对购买行为的影响8.2.2影响用户购买的客服因素8.3本章小结第9章客服对消费者购买转化的影响研究9.1机器人客服对消费者购买转化的影响测评9.1.1模型假设9.1.2数据处理9.1.3模型构建9.1.4模型结果9.1.5结果讨论9.2考虑信息线索调节的机器人与人工混合客服对购买转化的影响9.2.1模型假设9.2.2数据处理9.2.3模型构建9.2.4模型结果9.2.5结果讨论9.3机器人与人工混合客服和消费者的交流特征对购买转化的影响9.3.1模型假设9.3.2数据处理9.3.3模型构建9.3.4模型结果9.3.5结果讨论9.4本章小结第10章体验型商品在线评论对购买决策的影响10.1相关理论及方法10.1.1在线评论10.1.2用户购买决策模型10.1.3在线评论对用户购买决策的影响分析10.2假设提出和模型构建10.2.1研究对象10.2.2研究假设10.2.3研究模型构建10.3体验型商品在线评论对用户购买决策的有效性10.3.1数据说明与预处理10.3.2基于LSTM的在线评论情感极性和负面在线评论属性特征抽取10.3.3样本的描述性分析10.3.4截面数据模型结果分析10.3.5面板数据模型结果分析10.3.6实证结果分析10.4本章小结参考文献学术术语索引