对消费者行为的数据进行统计模型分析对企业市场营销决策有着至关重要的作用。本书从消费者行为规律以及营销问题入手，结合实际应用案例，介绍了作者多年来在此领域的一些研究成果。首先从研究消费者行为的角度，介绍新产品的扩散模型(即消费者首次购买)以及消费者重复购买和消费强度的模型； 然后从营销决策角度介绍如何对消费者进行预测和选择以及消费者聚类问题； 最后研究售后的消费者满意行为。 本书内容翔实，方法新颖，案例丰富，对本领域的研究人员以及从事实际营销工作的专业人士都具有较高的参考价值，也可作为相关专业本科生或研究生的教材或参考书。

吕晓玲，中国人民大学统计学院副教授。本科与硕士毕业于南开大学数学系概率统计专业，博士毕业于香港城市大学管理科学系。曾经是奥地利约翰开普勒大学应用统计系以及美国加州大学伯克利分校统计系访问学者。吕老师一直从事数据分析，数据挖掘，及其在消费者行为方面的研究工作，至今有十余年的经验。在数据挖掘以及市场营销方面的项目涉及的领域包括银行、电子商务、交通、教育、广播电视、移动互联网等。�

前言 消费者行为是指消费者为获取、使用、处置消费物品所采取的各种行动以及先于且决定这些行动的决策过程。消费者行为学是研究消费者行为背后的心理活动特征和行为规律的学科。消费者行为学的研究对企业市场营销决策有着至关重要的作用。企业的数据库中含有大量的和客户相关的数据信息，可以满足消费者行为学研究的需要，因此数据库营销应运而生。数据库营销(database marketing service，DMS)是在IT、Internet与 Database技术发展基础上逐渐兴起和成熟起来的一种市场营销推广手段，在企业市场营销行为中具备广阔的发展前景。它不仅仅是一种营销方法、工具、技术和平台，更重要的是一种企业经营理念，也改变了企业的市场营销模式与服务模式，从本质上讲是改变了企业营销的基本价值观。通过收集和积累消费者大量的信息，经过处理后预测消费者有多大可能去购买某种产品，以及利用这些信息给产品以精确定位，有针对性地制作营销信息以达到说服消费者去购买产品的目的。通过数据库的建立和分析，各个部门都对顾客的资料有详细全面的了解，可以给予顾客更加个性化的服务支持和营销设计，使“一对一的顾客关系管理”成为可能。 进行数据库营销需要借助于各种为进行消费者行为分析所建立的统计模型和方法。实际上所有的统计方法，包括传统的模型以及当下流行的统计机器学习的各种处理大数据的新方法都可以应用到消费者行为研究中，以辅助正确的营销决策。本书从消费者行为规律以及营销问题研究的需求出发，介绍了作者多年来在此领域的一些研究成果，同时也概述了在这些问题上其他学者的研究成果，以求构成一个完整的体系。 全书共6章。第1章对消费...