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网上商店用户潜在购物需求的信息表达

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 选题背景第10-11页
    1.2 研究意义第11-12页
    1.3 研究现状第12-17页
        1.3.1 数据库营销主题研究现状第12-13页
        1.3.2 网络用户行为分析主题研究现状第13-15页
        1.3.3 电子商务个性化推荐主题研究现状第15-16页
        1.3.4 用户信息需求挖掘主题研究现状第16-17页
    1.4 研究内容第17-20页
        1.4.1 研究对象第17-18页
        1.4.2 研究路线第18页
        1.4.3 论文结构第18-19页
        1.4.4 研究难点和创新点第19-20页
第2章 潜在购物需求表达相关理论第20-30页
    2.1 潜在需求理论概述第20-23页
        2.1.1 潜在购物需求的含义第20-21页
        2.1.2 潜在购物需求的形成原因分析第21-22页
        2.1.3 B2C环境下消费者购物需求的特点第22-23页
    2.2 市场营销相关理论第23-26页
        2.2.1 潜在需求营销第23-25页
        2.2.2 电子商务营销第25-26页
    2.3 情报学相关理论第26-28页
        2.3.1 用户的信息需求显化第26-27页
        2.3.2 隐性知识管理第27-28页
    2.4 潜在需求表达方式的分类第28-30页
第3章 网店用户潜在购物需求的无意识表达第30-46页
    3.1 网购用户及购物活动分析第30-33页
        3.1.1 网上商店的用户类型和购物类型分析第30-31页
        3.1.2 网上商店用户购物过程分析第31-33页
    3.2 潜在购物需求无意识表达的途径第33-35页
        3.2.1 潜在购物需求无意识表达的网店内部途径第33-34页
        3.2.2 潜在购物需求无意识表达的网店外部途径第34-35页
    3.3 网站内部途径隐含的用户潜在购物需求挖掘第35-42页
        3.3.1 与潜在购物需求相关的用户行为信息获取第35-37页
        3.3.2 用户行为信息的数据来源第37-38页
        3.3.3 从用户行为信息中挖掘潜在购物需求的方法第38-41页
        3.3.4 利用网店业务数据分析用户潜在购物需求的方法第41-42页
    3.4 网店外部途径反映的用户潜在购物需求辨析第42-44页
        3.4.1 淘江湖虚拟社区反映的潜在购物需求第42-43页
        3.4.2 博客文章分析用于判别潜在购物需求第43页
        3.4.3 博客用户的潜在购物需求挖掘方法第43-44页
    3.5 本章小结第44-46页
第4章 网店用户潜在购物需求的有意识表达第46-66页
    4.1 网上购物用户的需求层次第46-51页
        4.1.1 传统需求层次理论在网络需求分析中的应用第46-47页
        4.1.2 现实虚拟社会中的消费者的新需求第47-48页
        4.1.3 网上购物用户的需求表达层次第48-49页
        4.1.4 潜在购物需求的有意识表达的途径第49-51页
    4.2 购物车工具分析第51-57页
        4.2.1 购物车的实现方式第51-52页
        4.2.2 购物车应用现状第52-55页
        4.2.3 购物车记录分析第55-57页
        4.2.4 流失的购物车的利用第57页
    4.3 购物愿望清单工具分析第57-65页
        4.3.1 卓越的心愿单第57-58页
        4.3.2 Wish list的分享第58-60页
        4.3.3 购物愿望清单的商品信息共享第60-62页
        4.3.4 购物信息规划第62-65页
    4.4 本章小结第65-66页
第5章 结论、建议与展望第66-76页
    5.1 研究结论与理论概括第66-69页
        5.1.1 研究思路总结与主要结论第66-67页
        5.1.2 潜在购物需求表达的螺旋式上升模式第67-69页
    5.2 相关建议与跟进措施第69-73页
        5.2.1 潜在购物需求的信息表达激励第69-72页
        5.2.2 商品潜在购买者的发现与锁定第72-73页
        5.2.3 个性化推荐第73页
    5.3 进一步研究展望第73-76页
参考文献第76-80页
致谢第80页

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