●第1章 基於“時空關”的精準營銷與顧客觸達：客流大數據賦能智能零售 1
1.1 概述 1
1.2 智能零售的客流大數據采集 2
1.3 智能零售的客流大數據處理 3
1.4 智能零售的客流大數據應用 3
1.5 智能零售發展的相關建議 5
第2章 公交乘客時空規律度與伴隨網絡 6
2.1 數據概況與典型乘客 7
2.2 空間熵與時間熵 9
2.3 伴隨網絡 14
參考文獻 16
第3章 基於大數據的顧客口碑分析 19
3.1 顧客的在線初次口碑和追加口碑對產品銷售的影響研究 20
3.2 顧客的在線初次口碑與追加口碑效價一致性對產品銷售的影響研究 28
參考文獻 40
第4章 顧客在線評論行為的動機與回報 45
4.1 顧客在線評論：動機、回報與努力 45
4.2 顧客評論內容的感知有用性和感知有趣性 56
4.3 顧客在線評論的社會化嵌入 65
參考文獻 72
第5章 在線評論管理反饋的外部性 79
5.1 顧客在線評論的管理反饋策略 79
5.2 管理反饋對企業績效的影響研究：來自TripAdvisor的證據 83
參考文獻 91
第6章 專家評論對顧客在線評分的影響 95
6.1 專家評論對顧客在線評分行為的影響研究 95
6.2 顧客在線評論感知價值的影響因素研究 104
6.3 顧客生成內容受歡迎程度的影響因素研究 113
參考文獻 122
第7章 娛樂行為在降低感知風險中的角色：來自手機應用數據的證據 129
7.1 研究假設 129
7.2 研究方法 131
7.3 數據獲取 132
7.4 研究結果 133
7.5 討論 141
參考文獻 143
第8章 大數據行為研究趨勢：一個“時空關”的視角 146
8.1 概述 146
8.2 大數據行為研究進展 148
8.3 基於交通大數據的流動行為研究 152
8.4 流動行為的社會關聯研究 155
8.5 社會網絡行為研究 157
8.6 結束語 160
參考文獻 161

新興信息技術深刻地影響著人類社會，使人類個體行為與組織行為呈現出鮮明的網絡化特征，並隨之產生了爆炸式增長的海量復雜數據。本書圍繞商務管理活動在大數據環境下所呈現出的新的重要趨勢，基於人類流動數據、在線評論數據、移動互聯數據、問卷數據等多源多態大數據，從時間、空間和關聯的視角，展現了基於大數據的顧客行為、營銷推廣與管理、營銷戰略等方面的研究成果。研究內容緊扣現實問題，旨在設計和構建相應的管理決策分析模型和方法，有效地將信息科學和商業應用結合，基於大數據驅動的市場機制開展協同創新，力求更好地回應現實問題，也為相關研究提供新的思路和實例。