| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 引言 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究内容及框架 | 第11页 |
| 1.3 研究方法及创新点与不足 | 第11-13页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第11-12页 |
| 1.3.2 创新点与不足 | 第12-13页 |
| 2 文献综述 | 第13-16页 |
| 2.1 “基于行为的价格歧视(BBPD)”的文献综述 | 第13-14页 |
| 2.2 消费者特征对购买决策影响的文献综述 | 第14-15页 |
| 2.3 改进的豪特林模型的文献综述 | 第15-16页 |
| 3 大数据杀熟的含义、现状与特点 | 第16-24页 |
| 3.1 大数据杀熟的概念界定 | 第16-17页 |
| 3.2 大数据杀熟的现状 | 第17-20页 |
| 3.3 大数据杀熟背景下供需主体的新特点 | 第20-24页 |
| 3.3.1 大数据杀熟背景下消费者的新特点 | 第20-21页 |
| 3.3.2 大数据杀熟背景下企业的新特点 | 第21-22页 |
| 3.3.3 企业实施大数据杀熟的特点 | 第22-24页 |
| 4 消费者信息敏感程度对大数据杀熟的影响 | 第24-29页 |
| 4.1 消费者信息敏感程度对大数据杀熟的影响机制 | 第24-25页 |
| 4.2 典型案例分析:亚马逊差异化定价实验 | 第25-27页 |
| 4.2.1 差异化定价实验实施的表现及前提 | 第25-26页 |
| 4.2.2 差异化定价实验失败的市场条件 | 第26-27页 |
| 4.3 大数据杀熟成功实施的前提条件 | 第27-29页 |
| 5 电商企业的策略选择:基于豪特林模型的分析 | 第29-36页 |
| 5.1 模型选取说明 | 第29-30页 |
| 5.1.1 豪特林模型的选取 | 第29页 |
| 5.1.2 精准化营销策略的简要描述 | 第29-30页 |
| 5.2 模型分析 | 第30-36页 |
| 5.2.1 模型假设 | 第30-31页 |
| 5.2.2 模型求解 | 第31-34页 |
| 5.2.3 结果分析 | 第34-36页 |
| 6 主要结论、建议及政策含义 | 第36-38页 |
| 6.1 主要结论及建议 | 第36-37页 |
| 6.1.1 主要结论 | 第36页 |
| 6.1.2 建议 | 第36-37页 |
| 6.2 政策含义 | 第37-38页 |
| 6.2.1 政府完善对企业使用消费者个人信息的规定 | 第37页 |
| 6.2.2 对反垄断执法与经济分析的启示 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-43页 |
| 后记 | 第43-44页 |