aisas模型分析毕业论文

sicas模型对本科生来说有些困难。

SICAS模型是全景模型，是对AIDMA、AISAS模型的全面革新，用户消费行为模式变革。该模型的创新之处不仅在于精准描述了数字营销时代营销主客体间非线性、多点双向的营销行为机理，而且量化分析了消费者从产品品牌感知、消费兴趣生成、商家连接交互到购买体验分享的全景式消费行为演进轨迹。

SICAS模型内容具体部分

1、品牌与用户相互感知：既包括企业对用户选择喜好的了解感知，也包括用户对企业品牌的知晓与信任等感知。

2、产生兴趣并形成互动：互动的关键不仅在于互动触点数量的多寡，更在于双方互动话题的内容、方式和关系。

3、建立联系并交互沟通：有效的联系沟通有利于企业对忠实客户的维护、沉睡客户的唤醒与新客户的拓展。

4、购买行动：在经营好线下门店的同时要充分利用和维护好相关线上平台。

5、体验与分享：在网络消费时代，消费者的购买与分享并不是消费过程的结尾，而是消费循环过程的开始与源头。

亿图软件aisas模型，指的是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活形态的变化，而提出的一种全新的消费者行为分析模型。

aisas模型，指的是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活形态的变化，而提出的一种全新的消费者行为分析模型。

新的消费者行为模式(AISAS)决定了新的消费者接触点（Contact Point）。 依据电通的Contact Point Management?(接触点管理)，媒体将不再限于固定的形式，不同的媒体类型不再各自为政，对于媒体形式、投放时间、投放方法的考量，首先源于对消费者与产品或品牌的可行接触点的识别，在所有的接触点上与消费者进行信息沟通。

双语例句：

Electronic Integrated Marketing Communication Model Construction and Case Study Based on AISAS Pattern

基于AISAS模式的网络整合营销传播模型建构与个案研究

New consumer behavior pattern ( AISAS) indicate new consumer contact point. When in the stage of cognitive value analysis, collection of comparable data and purchase commodities, the consumers will get the appropriate information through different contact point.

新的消费者行为模式（AISAS）决定了新的消费者接触点，消费者在商品认知、比较探讨和购买阶段会通过不同的接触点获取相应的信息。

2015年，大数据被纳入国家的发展战略中。在这个大背景下，大数据开始成为了各行各业发展中重要的战略资源，数字经济开始成为21世纪经济增长的重要驱动力。随着全球信息化技术的不断发展，游客的需求在网络环境的影响不断变化，与大数据融合成为了旅游业实现转型升级的必然选择。

一、大数据的概述及主要特点

(一)大数据的概述在国务院发表的《促进大数据发展行动纲要》中指出，所谓大数据指以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。其重点体现为一个“大”字，所以利用常用软件工具对大数据进行捕获、管理和处理的所耗时间会超过可容忍时间，需要处理能力更为强大的方式或处理器对其进行处理，而从大数据中挖掘出来的对决策有价值的信息应是企业除了资金和人力资源以外的另一项重要资产。

(二)大数据的主要特点1.海量性数据量大是大数据的基本特征。在数据时代，社会中不同的来源都能够产生大量的数据和信息。数据增长定律显示，在网络环境下，每18个月产生的数据量将会等于有史以来的数据之和，即全球的数据总量在2020年将会达到35000EB，PB级将是大数据的常用单位。2.多样性数据类型繁多、复杂多变是大数据的另外一个特点。过去的数据尽管数据量也比较庞大，但是大多都是事先定义好的结构化数据。现如今除了这类结构化数据以外还出现了非常多的半结构化、非结构化的新型数据，例如网络日志、社交媒体的图片视频信息、互联网搜索、手机通话记录、电子标签以及传感器网络等。这些非结构化的数据不仅数量大，并且增长较快，数据类型层出不穷，已经很难用几种规定的模式来表示日趋复杂多样的数据形式。3.高速性大数据高速性要求对数据处理的速度是迅速的，这是大数据处理区别于传统海量的数据处理的重要特性之一。数据在互联网中不断流动，而数据的价值却会随着时间的移动而迅速降低。如果数据不能得到及时有效处理，它就会失去价值，大量的数据就没有了意义。4.价值稀疏性大数据的价值呈现出稀疏性的特点。在海量的数据中，数据价值的密度较低是大数据关注的非结构数据的一个重要属性。例如在视频监控中，大量的影像数据被存储下来，在某一特定需求时，有效的数据可能只有几秒钟。

二、大数据对现阶段旅游事业的重要性

大数据运用的目的实际是探究需求侧。旅游大数据的数据来源主要有3个方面，第一，如携程、飞猪、同程等旅游在线服务商，他们既是旅游信息的提供者，同时也是旅行者需求信息的来源。第二，网络社交平台的信息资源。由于现阶段社交平台的风靡，大量的游客愿意在社交平台上分享旅游感受、旅游线路或者寻找旅游信息，以至于社交平台成为传统OTA以外另一个获取旅行者信息数据或进行旅游宣传的途径。第三，来自于政府或者企业通过自身的智慧旅游的设施设备收集的，用来分析和优化自身产品和服务的数据。通过这些大数据分析，能得到很多宝贵的、有用的信息，比如淡旺季时间、游客来源、旅游目的、交通方式、消费能力、满意度等。作为从业者或经营者，都可以更加直观地了解、预测到行业发展趋势以及景区的运营情况等，从而激发商业模式创新，不断衍生出新的服务;通过对游客信息的分析，及时发现游客需求，实现精准营销提升竞争优势的新机遇;此外，也是旅游管理部门提升管理能力的新途径，可以帮企业实现用数据说话、用数据决策、用数据管理的新模式。

三、大数据在现代旅游管理工作中的应用

(一)利用大数据进行旅游管理决策制定在企业管理中，决策的实质是为了实现企业目标，帮助企业更好地适应市场的发展。而是否掌握了足够多真实有效的信息，是企业做出决策的关键。因而旅游企业在做出决策之前，还需要利用大数据进行分析。首先，大数据处理的数据量巨大，通过对海量的数据进行搜集分析整理之后，就能够得出游客的行为特点和行为趋势，从而帮助企业在进行决策时有据可依，不会发生企业决策与行业发展南辕北辙的错误;其次，大数据分析依托专业的软件工具可以快速全面地得出有效的分析结果，帮助旅游企业快速准确地进行决策，同时通过对海量数据的分析，旅游管理决策的制定能够变得更加全面，这对旅游管理决策的制定工作来说是非常重要的;最后，大数据的数据来源于真实数据的搜集整理，因而分析出来的信息对企业决策具有非常现实的参考意义，且对现代的旅游管理工作发展具有很强的促进作用。例如，在实际的旅游决策正式制定之前，相关的工作人员要充分考虑大数据的重要性，并将其作为决定制定的最重要依据，这样在实际的旅游决策制定工作发展过程中，大数据受到的重视程度就会越来越高，这对大数据在现代旅游管理工作中的最终融入是十分重要的，且经过相关调查就能够得知，在大数据进行应用之后，国内诸多旅游企业的旅游管理决策制定开始变得更加科学合理。

(二)利用大数据进行旅游企业的智慧化管理旅游行业高速发展，加剧了行业内的竞争，要想在竞争中立于不败之地，就对旅游企业的管理水平有了更高的要求。因此，在大数据应用的背景下，旅游企业应该进行由传统的管理模式向以数据为基础的管理方式变革。首先，旅游企业应建立数据收集平台，提高企业的数据分析能力。互联网中的电子信息，不仅仅是传统的结构化信息，更多的是图片、视频和传感器数据等形式的非结构化数据，这要求企业建立数据收集平台，对复杂多样的数据形式进行实时采集，并进行高质量地信息分析。其次，旅游企业应根据对行业数据的分析，及时更新企业相关管理制度，基于市场或顾客需求的变化为管理人员的工作提供标准化要求。同时，还应加强对游客生活方式变化的追踪，对旅游景区运营的全过程进行监督，从而及时发现管理工作中存在的不足，优化景区的运营管理模式。最后，通过大数据分析对旅游企业人力资源进行开发和管理，能够基于数据对人力资源管理策略进行设计，提高旅游企业的工作效率;同时也能够优化企业的内部结构，实现对企业资源的充分应用，避免人力、物力浪费。另外，为了能对企业大数据进行有效分析，实现企业数据平台的可持续发展，需对不同专业的相关人员以及数据开发和管理人员进行系统地信息技术培训，建立考核机制，为企业提供有力的人力资源保障。对于目前国内各项发展事业来说，其实都在进行一个高速的、智慧化的发展，因此，现代旅游管理工作的智慧化发展也是十分重要的，企业应该重视起来，而在这一工作内容中，大数据能够起到非常强的助力作用。因此，国内旅游发展企业理应对大数据进行利用，这样才能提升现代旅游管理工作水平。

(三)利用大数据实现旅游的精准营销首先，以顾客需求为导向的旅游行业，通过大数据的应用可以更好地掌握游客的基本属性、需求、共同的行为特征等基本信息，例如游客的个人特征、出游时间、出游目的地、出行方式、游玩喜好、来源等。通过对这些数据的分析，可以更好地帮助旅游企业细分市场，制定出精准化的营销路线、个性化的旅游产品以及提供更具针对性的旅游服务。其次，在传统市场中，如何能实现旅游宣传的精准投放是旅游企业需要解决的难题。但是，在大数据应用的帮助下，越来越多的旅游目的地和旅游景区在网络宣传中取得了成功，出现了很多“网红城市”和“爆款景点”。例如：在《短视频与城市形象白皮书》中显示，截至2018年7月，仅在抖音短视频一个网络社交平台中，关于西安视频数就有194万条，播放量达到了近90亿次。这是在过去营销中不可能达到的奇迹。传统的AIDMA营销模式(引起注意、激发兴趣、产生欲望、留下记忆、产生行动)正逐步被AISAS模型(注意-兴趣-搜索-行动-分析)取代，借助大数据进行精准营销将成为旅游行业最重要的营销方式。也就是说，在对大数据进行一定的利用之后，现代旅游的营销工作就能够对上国民群众的“旅游胃口”，久而久之，国内旅游企业的发展水平就能够得到巨幅提升，这对其在未来社会的发展来说是比较重要的。

(四)利用大数据进行完善的顾客关系管理旅游服务的特点决定了顾客对购买的产品或者接受的服务是否感到满意，将直接影响其重购意愿。旅游企业作为以顾客需求为导向的服务型企业，进行顾客关系管理是非常有必要的，而且，在顾客的关系管理方面进行大数据应用后，顾客与旅游企业之间的关系就能够变得更加密切，顾客对旅游的期望以及实际旅游过程中的各种需求能够更精准地体现出来，这对于旅游企业的服务提升工作来说能够起到比较强的助力作用，为此，在实际的旅游事业发展过程中，企业要利用大数据进行客户关系的管理和提升。在移动互联网时代，旅游者已习惯通过网络分享自己的旅游体验，并通过其他用户生成的内容了解旅游目的地信息，制定旅行行程等。这些用户生成内容即是旅游目的地、旅游景区及旅游企业与消费者沟通的新兴渠道，也是树立旅游目的地形象和网络口碑传播的重要方式。旅游者用户生成内容的形式主要是文字评论、图片和视频分享，利用大数据技术对这些信息进行分析，能客观、动态地了解旅游目的地的网络形象，及时发现顾客需求并将其融入旅游资源开发与规划、促进更加智能的景区智慧化建设，及时发现和处理顾客投诉问题，加强与顾客的联系并与顾客建立良好的关系，不断优化旅游目的地形象，持续提升客户满意度和重游率。

四、结语

旅游业产生的数据巨大复杂，旅游的大数据完美契合大数据海量、多样、快速、富有价值的特点，通过探索、收集、分析和应用海量的旅游大数据在现代旅游管理工作中的应用，能够指导旅游企业管理决策，优化企业内部管理策略。通过对客户主要信息和旅游喜好的分类，能够帮助旅游企业设计出符合游客需求导向的旅游线路和个性化的旅游产品，并实现旅游营销的精准投放。利用游客在社交媒体上生成的内容分析，能够动态掌握旅游目的形象，进行有效的顾客关系管理，全面提高游客满意度和重游率。