信息消费驱动下的面向对象市场营销模式创新与激励政策研究

The information interaction and its demand of both consumer and producer are becoming more and more pivotal for the modern marketing technology, especially for the situation that the emergency and development of Big Data gain mucn more attention and be comprehensive. Therefore, the research and probe scientifically of consumption theory unfolds the new ero with big challenge and opportunity. Based on the acknowlege of the nature and new trend of consumption theory brought about by Big Data, this research goes with innovation of marketing pattern and consumption incentive policy under informatization. Firstly, through traditional response type of consumption patterns,theory framework model of object oriented marketing pattern is established after actual study. Furtherly,with the framework,the test platform for this object oriented marketing pattern is also set up accordingly. Through this platform, behaviors of consumer and producer are observed so that the scientific validation of theory framework is made with the background and get insight into the spuring power of information consumption demand potential to material consumption. At the end, the commercial application of this test platform is modified for the productions of modern life and service fields vital increasingly for the public and make the object oriented marketing strategy for the manufacturer as well as reference for goverement to optimize consumption environment while scenarios simulation analysis is used for the effect information consumption incentive policy.

随着大数据的日益兴起和全方位发展，消费者和生产者的信息交互强度及需求愈加强烈，消费理论的科学研究也迎来了新的挑战和机遇。基于对大数据特征及其所带来的消费理论新趋势的理解，本研究拟以信息平台的搭建为工具，对信息化环境下市场营销模式创新及信息消费激励政策进行研究。首先，对传统应答型消费模式进行了理论总结分析，并通过实际调研，构建了面向对象市场营销模式理论框架模型；进而以此框架为基础，搭建了面向对象营销模式试验平台。其次，基于试验平台对消费者及生产者的行为进行观测，实现对所建理论框架模型的科学验证，并分析测算信息消费需求潜力及其对实物消费的拉动能力。最后，针对社会重点关注的生活消费品、现代服务业产品，对试验平台进行商业化应用改造，为生产者制定面向对象营销策略；同时，对信息消费激励政策效果进行情境仿真分析，为政府优化消费环境提供借鉴。

本课题立足于面向对象思想与视角，通过空间服务平台结构化数据与非结构化数据的深度挖掘与分析，试图构建面向对象市场营销系统这一新形势下的市场营销新模式与方法。在宏观层面上在，为政府促进居民在公共产品消费、制定稳定优化的市场营销环境政策，提供理论依据与现实实例。在微观层面上，为企业提供具有面向对象功能的应用系统和市场实践应用原型。在技术层面上，完善对结构化数据的大数据挖掘演算，突破对非结构化数据用于分析、预测的方法与理论，增加系统功能的稳健性与功能拓展，最终完善市场信息分拣模组，探讨市场自动应答模组设计与实现的理论可行性。主要研究内容包括3个方面：1.空间服务平台建设及信息收集；2.非结构性数据信息环境下的市场驱动机制；3.非结构数据信息的自动分类问题（系统稳定性保障研究）。本研究历时2年，基本完成或达到了预想的科学结果。通过3组已经完成和3组正在进行的大型数据实验结果发现：1.规模性投诉分拣作业是容易达成的，但规模性投诉应答系统的稳健性尚不理想。2.根据商品、服务类型的不同，作用于消费者的感知过程重点不一，系统识别目标个体的过程可能更加复杂，非结构化数据的随意性可能也影响系统的目标识别能力。3.建成SNNU INST-CPC HP 168-198平台系统，建成了市场信息分拣系统，功能稳健。建立了市场投诉自动应答系统，功能尚不稳健。4. 优化了非结构数据分析的算法与算法组合，对算法的可靠性进行了大数据级测试，并按照稳健性进行了逐步优化。