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对于数字营销的分析研究，可以从用户行为与特征的分析、企业重点客户筛选、市场规模预测与决策支持分析、发现新市场与新趋势等切入点进行研究。在用户行为与特征分析方面，国外学者从消费者接受网络零售的角度，分析了影响消费者整个购买过程行为的路径框图，利用TAM技术接受模型对通过因特网进行购物用户的行为进行分析；国内学者们对网络消费者购物影响因素和购买路径进行研究，对网络消费者的行为进行研究，从而实现有效的客户关系管理，使企业的营销策略更有针对性。在企业重点客户筛选方面，文献[6]是利用k-means聚类方法根据企业与客户的互动关系、客户忠诚度、客户的盈利性等因素来筛选出重点客户，重点客户管理工作的成功与否，对整个企业的营销业绩具有决定性的作用。在市场规模预测与决策支持分析方面，企业在进行数字营销后，文献[5]是利用多重回归分析对网络营销规模进行预测，文献[16]是利用人工神经网络对用户规模进行预测。45777
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在查阅数字营销相关文献资料后，基于这些文献，首先，本文用描述性统计分析方法对消费者基本特征进行分析，研究出用户行为和消费能力等方面的规律，从而让企业更好地对数字营销的方式做出选择、以及做出合理的定价策略。接着，在进行用户行为分析后，利用决策树方法对企业的客户进行筛选，从而得出重点客户，以帮助企业做有针对性的精准的数字营销。本人侧重于对数字营销的网络广告市场规模的预测的研究论文网，用Logistic回归分析对企业网络广告规模进行预测，即可预计到数字营销带来的大致收益，企业就能根据这些预测作出相应的进销存决策，以实现投资回报的最大化，并提出相应提高营销规模等建议。
附：参考文献目录
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