| 摘要 | 第5-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第19-41页 |
| 1.1 研究背景 | 第19-26页 |
| 1.1.1 商业模式研究背景简述 | 第19-23页 |
| 1.1.2 用户体验研究背景简述 | 第23-24页 |
| 1.1.3 大数据研究背景简述 | 第24-26页 |
| 1.2 文献综述 | 第26-34页 |
| 1.2.1 商业模式创新研究 | 第26-30页 |
| 1.2.2 网络消费的含义 | 第30-32页 |
| 1.2.3 大数据分析的特征研究 | 第32-34页 |
| 1.3 研究的内容 | 第34-35页 |
| 1.4 研究的意义 | 第35-36页 |
| 1.5 研究方法与组织结构 | 第36-41页 |
| 1.5.1 论文的研究方法 | 第36-37页 |
| 1.5.2 论文的组织结构 | 第37-41页 |
| 第2章 基于用户体验模型的网络消费商业模式 | 第41-71页 |
| 2.1 CUBI用户体验模型的结构与特征 | 第41-53页 |
| 2.1.1 用户体验模型的涵义与发展 | 第41-47页 |
| 2.1.2 CUBI用户体验模型的结构组件 | 第47-50页 |
| 2.1.3 CUBI用户体验模型的要素分析 | 第50-53页 |
| 2.2 网络消费商业模式的内涵与特征 | 第53-61页 |
| 2.2.1 网络消费商业模式的内容组件 | 第53-57页 |
| 2.2.2 网络消费商业模式的创新驱动因素 | 第57-61页 |
| 2.3 用户体验模型为核心的网络消费商业模式 | 第61-69页 |
| 2.3.1 网络消费商业模式创新内容结构 | 第61-66页 |
| 2.3.2 网络消费商业模式创新模型框架 | 第66-69页 |
| 2.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 第3章 全流程网络消费体验模型构建 | 第71-107页 |
| 3.1 大数据分析与全流程网络消费体验 | 第71-79页 |
| 3.1.1 大数据分析的作用与架构 | 第71-74页 |
| 3.1.2 结合情景分析的大数据分析原理 | 第74-76页 |
| 3.1.3 大数据分析下全流程网络消费体验 | 第76-79页 |
| 3.2 体验需求与行为模型 | 第79-88页 |
| 3.2.1 体验需求模型内容要素 | 第79-81页 |
| 3.2.2 体验需求模型影响因素 | 第81-84页 |
| 3.2.3 体验行为模型内容要素 | 第84-86页 |
| 3.2.4 体验行为模型影响因素 | 第86-88页 |
| 3.3 网络消费体验模型度量指标 | 第88-93页 |
| 3.3.1 网络消费体验需求模型度量指标 | 第88-90页 |
| 3.3.2 网络消费体验行为模型度量指标 | 第90-93页 |
| 3.4 全流程网络消费体验的案例研究 | 第93-104页 |
| 3.4.1 全流程网络消费体验设计案例分析 | 第93-98页 |
| 3.4.2 全流程网络消费体验客户流失分析 | 第98-104页 |
| 3.5 本章小结 | 第104-107页 |
| 第4章 数据指标体系下的网络消费商业模式创新模型 | 第107-152页 |
| 4.1 创新模型的商业目标层 | 第107-112页 |
| 4.1.1 商业目标层的内容要素 | 第107-109页 |
| 4.1.2 商业目标层的影响因素与度量指标 | 第109-112页 |
| 4.2 创新模型的内容架构层 | 第112-117页 |
| 4.2.1 内容架构层的内容要素 | 第113-115页 |
| 4.2.2 内容架构层的影响因素与度量指标 | 第115-117页 |
| 4.3 基于GQM范式的度量指标的数据分解 | 第117-129页 |
| 4.3.1 度量指标的任务分解 | 第118-121页 |
| 4.3.2 任务数据指标化 | 第121-129页 |
| 4.4 数据指标体系的构建 | 第129-141页 |
| 4.4.1 数据指标的分类与维度 | 第129-137页 |
| 4.4.2 数据指标关系图谱的构建 | 第137-141页 |
| 4.5 数据指标体系创新模型的内容结构 | 第141-148页 |
| 4.6 本章小结 | 第148-152页 |
| 第5章 创新模型在商业智能分析产品中的应用 | 第152-186页 |
| 5.1 商业智能分析的内涵与发展 | 第152-158页 |
| 5.1.1 商业智能分析的概念与功能 | 第152-154页 |
| 5.1.2 商业智能分析的发展及其特征分析 | 第154-156页 |
| 5.1.3 商业智能分析的研究框架 | 第156-158页 |
| 5.2 商业智能分析产品的开发与反馈 | 第158-184页 |
| 5.2.1 产品案例的来源 | 第158-159页 |
| 5.2.2 产品的信息架构与数据指标体系 | 第159-171页 |
| 5.2.3 产品设计的数据分析架构 | 第171-174页 |
| 5.2.4 产品设计的交互界面原型 | 第174-181页 |
| 5.2.5 产品应用的反馈与结论 | 第181-184页 |
| 5.3 本章小结 | 第184-186页 |
| 结论 | 第186-190页 |
| 参考文献 | 第190-201页 |
| 致谢 | 第201-202页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第202-203页 |
| 附录B 攻读学位期间所获得专业奖项目录 | 第203-204页 |
| 附录C 网络消费体验影响因素变量国内外代表性文献归纳表 | 第204-207页 |
| 附录D See App客户流失分析问卷设计 | 第207-215页 |
| 附录E See App商业智能分析产品指标统计口径说明 | 第215-220页 |