| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景和问题的提出 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 问题的提出 | 第9-10页 |
| 1.2 研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第10页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容与架构 | 第11-13页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第13-14页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第14页 |
| 1.5 研究创新点 | 第14-16页 |
| 第二章 大数据和SICAS模型在营销领域的研究分析 | 第16-25页 |
| 2.1 大数据在营销领域的应用综述 | 第16-19页 |
| 2.1.1 大数据在营销领域的应用价值 | 第16-17页 |
| 2.1.2 大数据营销的精准特征 | 第17-18页 |
| 2.1.3 大数据营销现状存在的问题 | 第18-19页 |
| 2.2 SICAS消费模型发展综述 | 第19-23页 |
| 2.2.1 SICAS消费模型定义了社会化媒体营销的形态 | 第19-20页 |
| 2.2.2 SICAS消费模型概念综述 | 第20-22页 |
| 2.2.3 SICAS消费模型的局限性 | 第22-23页 |
| 2.3 SICAS消费模型应用对大数据的依赖分析 | 第23-25页 |
| 第三章 建立新的社会化媒体营销模型 | 第25-37页 |
| 3.1 社会化媒体营销模型建立 | 第25-27页 |
| 3.1.1 对SICAS模型的提炼 | 第25-26页 |
| 3.1.2 对大数据因素的提炼 | 第26-27页 |
| 3.1.3 新社会化媒体营销模型的建立 | 第27页 |
| 3.2 研究假设 | 第27-28页 |
| 3.3 多元线性回归方程理论论述 | 第28-37页 |
| 3.3.1 多元线性回归模型 | 第28-29页 |
| 3.3.2 多元线性回归模型的基本假定 | 第29-31页 |
| 3.3.3 多元线性回归模型的估计 | 第31-33页 |
| 3.3.4 参数估计量的性质 | 第33-34页 |
| 3.3.5 样本容量问题 | 第34-37页 |
| 第四章 基于移动业务的模型验证 | 第37-48页 |
| 4.1 研究设计与样本分析 | 第37-43页 |
| 4.1.1 研究环境说明 | 第37-38页 |
| 4.1.2 原始数据来源 | 第38-40页 |
| 4.1.3 数据基础分析 | 第40-43页 |
| 4.2 新社会化媒体营销模型验证 | 第43-48页 |
| 4.2.1 无大数据因素情况 | 第44-45页 |
| 4.2.2 有大数据因素情况 | 第45-47页 |
| 4.2.3 大数据因素对活动的倍增效果 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与启示 | 第48-50页 |
| 5.1 研究结论 | 第48页 |
| 5.1.1 社会化媒体营销模型中各因素关联性的验证结论 | 第48页 |
| 5.1.2 大数据对模型提升效果的验证结论 | 第48页 |
| 5.1.3 社会化媒体营销模型中各因素改善对活动效果提升的验证结论 | 第48页 |
| 5.2 管理启示 | 第48-49页 |
| 5.2.1 多环节同步开展社会化媒体营销 | 第49页 |
| 5.2.2 分步骤实现社会化媒体平台的部署工作 | 第49页 |
| 5.2.3 大数据精准营销能力是提升运营质量的捷径 | 第49页 |
| 5.3 研究的局限性 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
