1、页脚.1请将我指出的小问题解决了，另外，请一定遵照学校规定的行文规范，严格遵循毕业论文的模板。找两位同学帮你阅读修改一下。另外，英语部分我做了点改动，请解决编排方面的问题（我不知你是如何造成的，所以无法帮你） 。记住，我只有明天的时间给你签字了。工商人类学在网络营销的应用摘要：1924 年著名的霍桑工程成功地将人类学参与式观察研究方法融入商业实践活动，并取得巨大经济效益。而后，工商人类学一词应运而生，意即运用人类学方法解决商业实践问题。工商人类学作为一门独立学科，带着它过去几十年的发展硕果，沉甸甸地走进互联网时代。互联网为商业信息交换提供了便利平台，然而亦给商业信息传递（即网络营销）制造了更多
2、噪音。自此，精准营销日渐成为商业实践成功的评判标准。精准化意味着充分掌握消费需求及消费习惯，因而工商人类学方法逐渐被尝试运用到网络营销方法中。本文将通过介绍当前工商人类学方法在网络营销中的应用概况，描述分析其二者融合的有效性以及未来发展趋势。关键词：工商人类学、网络营销、精准营销、Google Analytics、社交媒体Comment rgt1: Fix the problem.Comment rgt2: Fix the problem.页脚.2Application of Business Anthropology in E-marketingAbstractIn 1924, a know
3、n project named the Hawthorne worked successfully by putting anthropological participant observational research methods into commercial practice, which had made great economic benefits. A term of business anthropology came into being since then, which means to solve the problem of business practices
4、 by the use of anthropological participant observational research methods. The business anthropology, worked as an independent discipline, is getting into Internet era with its achievements in the past few decades of development. The Internet provides a convenient platform for business information e
5、xchange; however, it created more noises to the transmission of commercial information (network marketing). Since then, precise marketing is eventually becoming a key factor to successful business practices. Precise marketing means to know of consumer demand and their consuming habits perfectly, thu
6、s, business anthropological methods have been gradually applied to network marketing. This article will make a conclusion of the use of business anthropological research method in the network marketing area; meanwhile, it also presents a descriptive analysis of the effectiveness of integration and f
7、uture development trends. Key words: Business Anthropology, E-marketing, Precise Marketing, Google Analytics, Social Media页脚.3目录1工商人类学概述 .41.1 人类学定义及其研究方法 41.2 工商人类学的起源及其应用意义 42. 工商人类学在网络营销的应用概述 .62.1 工商人类学在网络营销应用的必要性及可行性 62.2 互联网单向观察法 Google Analytics 应用概述 .62.2.1 网页用户行为追踪记录 热力图 72.2.2 网络用户身份识别 绝对唯
8、一访问者 82.2.3 网络用户身份识别 新访问者、回访者 82.2.4 网络用户行为观察记录 点击访问次数 92.2.5 网络用户行为观察记录 综合浏览量、唯一身份浏览量 .102.2.6 网络用户行为观察记录 跳出行为、退出行为 .102.2.7 网络用户行为习惯观察记录 忠诚度、新近度 .112.2.8 网络用户行为观察记录 访问时长、访问深度 .122.2.9 从单向观察到互动参与观察 金宝汤厨房互动社区 .133. 结论 15参考文献： .16页脚.41工商人类学概述1.1 人类学定义及其研究方法人类学，顾名思义是以人类为研究对象的一门专业学科，人类行为特征、行为习惯、行为发生成因等
9、均属于人类学研究领域。因此，人类学也是一门跨越自然和社会科学的交叉学科。人类学根据研究内容性质的不同可分为广义和狭义人类学。狭义人类学研究领域集中在对人类体质和体形发展规律的研究，亦被人类学学者称为体质人类学；广义人类学因研究领域广泛而得名，其研究领域涵盖人类社会发展的各个方面，包括对人类社会生活，即由人类创造并由社会继承下来的技术、经济、社会结构、政治法律、风俗习惯、交易行为等等。也正由于广义人类学的研究领域广泛，因此人类学学者又将其细分为文化人类学、社会人类学、经济人类学、城市人类学、教育人类学、管理人类学、环境人类学等研究分支。人类学家能够应用人类学的技能，运用民族志的方法对商业领域开展
10、研究。民族志是人类学独一无二的研究方法，人类学学者将其描述为“描述社群文化的文字或影像” ，回归人类学，民族志本意可理解为是一种写作文本，它是对人类学田野观察以及参与观察所收集的材料进行概括综述。因此，基于人类学的民族志研究便意味着描绘一幅研究对象（通常是人）的图景，开展民族志研究是一个对即定环境的社会文化特点或群体行为特征进行观察阐述的研究调查。民族志的方法主要在四个方面体现：参与观察，民族志研究者花费时间在他们要研究的人的日常生活，通过作他们每天要作的事情来学习他们。自然状态下的民族志：指的是在参与者实际生活、工作和休息的地域开展的研究，没有采用什么分离的研究器材。运用他们的语言的民族志：
11、指的是研究发现被采用参与者的词语，运用他们的语言和语调。整体观指的是人们的行为或者思想通过页脚.5他们的日常生活的点点滴滴被直接或者间接的影响着，人类学家对一切潜在的联系持开放的态度。1.2 工商人类学的起源及其应用意义工商人类学源起于全球化时代企业跨国活动中的文化问题，是一门融合了人类学和工商管理学的交叉学科，根据广义人类学的定义，工商人类学也可以说是广义人类学的一个新的分支学科。它沿用人类学民族志观察研究方法，致力于为商业实践提供解决方案。上世纪 20 年代，美国哈佛大学的人类学学者开始运用人类学参与观察研究方法对坐落于芝加哥的西电公司 (Western Electrics Hawthor
12、ne Works)进行雇员人际关系与劳动效益相互影响关系的研究，即著名的霍桑工程实验。参与该项工程的主要研究人员 Elton Mayo 和 W. Llyod Warner依据人类学功能学派的理论，结合应用参与观察等人类学研究方法，最终得出雇员的劳动效益会随着管理层对他们的关注程度的提高而提高。霍桑工程的实践为工商管理学提供了新的管理思想，人类学参与观察研究方法正式走进工商管理学领域。霍桑工程研究成果在当时被誉为人际关系学派的奠基石，同时也是象征着工商人类学(当时被称作工业人类学)的起源标志。工商人类学作为一门独立学科，带着它过去几十年的发展硕果，沉甸甸地走进互联网时代。互联网为商业信息交换提供
13、了便利平台，然而亦给商业信息传递（即网络营销）制造了更多噪音。今天的互联网已然演变成一个虚拟地球村，每天数以亿计的用户在这个在线社区“活动” ，并且还将持续地增长，如此庞大的用户群及信息交换量正在引发营销革命。互联网的发展引领着营销模式的改变。互联网 1.0 到互联网 2.0 的转变，是单向营销向互动营销的转变。互联网 3.0 概念背后对应的是基于互动的精准营销。自此，精准营销日渐成为商业实践成功的评判标准。精准化意味着充分掌握消费需求及消费习惯。此前，人类学方法在线下营销策划中被广泛地应用以实现精准营销，并取得了巨大效益。因而工商人类学方法与网络营销相互融合应用将具有重大意义。从人类学的角度
14、看，文化是影响营销和消费的关键力量。工商人类学学者Jordan 认为“ 人类学家尝试在文化、历史和全球化背景下观察消费者行为，并通过消费者行为观察逆向了解他们的文化、历史” 。人类学学者 Richins 则认为对消费者的研究是一门社会科学,他认为消费与个人健康和福利相关，对经济行为影响很大；很多紧迫的社会问题与消费者行为相关（诸如吸烟，滥饮酒等会使个人和家庭造成不良影响） ；消费及其影响是无处不在的，并且十分有力地影响着生活的各个方面。 页脚.6消费者行为研究如今已经成为企业进行市场营销不可或缺的一部分，文化对消费的影响引起了企业家们的注意。从焦点小组访谈，到后来的在线聊天室，企业正不断地尝试
15、应用人类学参与观察方法理论，了解消费者购买行为模式、消费需求、消费习惯以及偏好。著名的工商人类学家 Koprowskj 指出，无论是在线聊天室还是舒适的商店，对商业有利的亚文化群无处不在。现代商业人类学家会使用摄像机、录音机和寻呼机等进行实地调查。在调查过程中，这些研究者追踪消费者的购买行为，并帮助企业决策者改进文化敏感型的营销战略。人类学学者 Robinson 和他的同伴曾尝试使用人类学民族志方法参与观察帮助企业进行新产品开发设计，他们对人们的实际行动进行了观察记录，对消费行为过程进行了重新定义，新发现的消费行为模式为新产品开发提供了设计思路以及研究材料支持，最终他们成功帮助一家大型汽车制造
16、商开发了新式站台货车；另外还成功帮助一家箱式背包制造商 JanSport 以全新的方式展示其在运动品商店的产品。2. 工商人类学在网络营销的应用概述2.1 工商人类学在网络营销应用的必要性及可行性今天的互联网已然演变成一个虚拟地球村，每天数以亿计的用户在这个在线社区“活动” 。互联网用户规模的不断膨胀，不断吸引更多企业进驻互联网平台，网站成为了企业与消费者沟通交流的主要平台，此外，随着互联网技术的不断进步以及互联网平台的不断普及，越来越多的网民选择互联网作为消费信息搜索的首选渠道，2011 年在线购物成交额达 8000 亿人民币(数据来源于阿里巴巴公司 2011 年年度报表)。企业商务网站为企
17、业与消费者提供了信息传递平台，现阶段，基于企业商务网站的消费者行为追踪记录也成为了企业了解网络消费市场，了解网络消费人群特点从而预测消费需求的主要方式。民族志田野观察研究方法其本质归属于定性分析，人类学家通过参与观察，结合自身理论知识对观察现象进行文字阐述。区别于线下民族志田野观察，互联网无法实现实地观察。然而，互联网这一虚拟平台的出现并不改变人类学参与观察研究原理，互联网的存在仅仅是将人类学民族志田野参与观察研究的地点转移到线上，其研究对象以及研究内容并没有因此发生变化，只不过由于互联网这一虚拟平台的存在，我们的参与观察必须基于线上，无法面对面观察。自互联网不断发展普及，基于民族志参与观察理
18、论原理，人们开发了各式有针对性的网站流量监控工具。互联网的参与观察主要通过设置 Cookie 插件追踪记Comment rgt3: 给图起个名，放在图的下方中间部位。页脚.7录网络用户的网页点击行为，用户点击行为记录结果最终将会以数字形式（点击量/跳出率等） ，网站所有者主要通过搜集 Cookie插件所记录的用户行为数据结果对网络用户进行“观察研究” ，因此基于互联网的参与观察分析是属于定量分析范畴，有别于传统的人类学参与观察定性分析法。目前，可为企业所直接利用的主流网站流量监控工具有 Google Analytics，百度统计， CNZZ统计，下面将以 Google Analytics为代表
19、作详细说明。2.2 互联网单向观察法Google Analytics 应用概述2.2.1 网页用户行为追踪记录热力图互联网用户行为观察现阶段主要通过对网页点击行为进行记录实现。在网页点击行为记录功能方面，Google Analytics 热力图 是一款新版的网页点击量可视化工具，也叫做网页详情分析报告，她通过直观的方式显示出访问者在网页中的点击行为，并且可以告诉你不同位置，不同样式链接的受欢迎程度。图 1如图 1所示，其中的百分比数字是网络用户在该网页的点击量分配比，该热力图直观地展示了在预先设定的时间范围内，访问该网页的用户点击行为。然而，点击量仅仅是一个行为结果，人类学民族志参与观察研究方
20、法的应用并不仅仅停留在用户点击行为结果的显示，更为重要的是观察被研究者发生系列行为的完整过程，对于互联网而言，则是观察用户点击行为产生的过程。通过Cookie插件，Google Analytics热力图亦可实现点击访问来源追踪记录，即用户是通过什么媒介/网页连接到本网页，此外，除了点击访问来源追踪，追踪记录Comment rgt4: 同上，不一一指出了。页脚.8还可实现对用户的基本属性（网页语言/地理位置）以及用户点击行为发生环境（电脑操作系统/屏幕分辨率/网络浏览器）追踪记录。互联网用户点击行为观察记录为我们提供了大量用户数据来源，准确到位的用户行为数据分析有助于我们更好地了解用户行为习惯以
21、及偏好，为网络营销精准化提供良好的数据支持。一份有参考价值的人类学参与观察研究报告来源于对行为观察结果的客观准确描述。同样的，精准的网络营销背后需要精准的用户行为数据分析结果支撑，Google Analytics 对互联网用户行为观察研究制定了七个度量维度，Google Analytics 作为当前较为全面的互联网流量监控工具，因此了解这七个度量维度有助于我们更好地对用户行为进行参与观察，精准地对数据进行汇总分析，下面将对这七个维度进行简要说明：2.2.2 网络用户身份识别绝对唯一访问者绝对唯一访问者在 Google Analytics工具中被定义为：在指定时段内不重复（仅计数一次）的访问者人
22、数。比如：在选定的时间范围内访问者 A 访问网页 5次，访问者 B 访问网页一次，其统计结果为在选定的时间范围内，共有 2 个绝对唯一访问者人数。在 Google Analytics应用中， 绝对唯一访问者数量的记录统计可通过计算 Google Analytics在用户电脑上设置的 cookie（_utma）所记录的信息获得。Google Analytics会在用户第一次访问网页时，系统自动在用户的电脑上设置 cookie。图 2图 2中的第一项 Name对应的 _utma代码是 Google Analytics用来辨别绝对唯一访问者身份和访问次数等信息。第二项 Content后面的 6组数字
23、分别为系统设置的记录代码，需关注的是其中的第二组数字和第三组数字，第二组数字是 Google Analytics随机生成的唯一 ID，第三组数字是用户第一次访问时生成的时间戳（时间戳是指文件属性里的创建、修改、访问时间） ，这两组数字构成了一个的唯一标识，Google Analytics 依靠这两组数字来区分和计算绝对唯一访问者。最终这个用于计算“绝对唯一访问者”的 cookie数据,即_utma ,将被附Comment rgt5: 注意图的序号。页脚.9加在一个像素为 1的 GIF图片请求的参数中发送回 Google Analytics服务器，并显示在报告里。2.2.3网络用户身份识别新访问
24、者、回访者新访问者在 Google Analytics工具中被定义为：某个网络浏览器首次访问您网站中的任何一个网页时，该访问者被记录为一个新访问者。此操作是通过在此浏览器中设置的第一方 cookie 来完成的， 因此，Google Analytics对新访问者的识别是通过访问者使用的网络浏览器实现的。回访者的定义为：当访问网页的浏览器中已存在原始_utma cookie 时，该访问者将被记录为一个回访者，回访者的识别实际上就等同于原始_utma cookie 的识别。在 Google Analytics 应用中，新访问者和回访者的计算都是通过检查和计算 cookie里存储的数据完成的。_utm
25、a 内容中的最后一组数字就是用来计算新访问者和回访者的。 （Google在实际计算时可能还会参考时间戳和随机 ID）图 7如上图 7所示，_utma Cookie 存储的内容为127635166.1360367272.1264374807.1264374807.1264374807.1。其中最后一组数字是 1，代表是第一次访问网站，说明该访问者是一个新访者，若最后一组数字结果显示大于 1，则说明该访问者是一个回访者，此时，最后一组数字所显示的统计结果亦即该访问者在选定的时间范围内重复访问的总次数，通过计算网页或子网页的回访率（回访率=回访次数/总访问次数）亦可反映网页对访问者的粘性。2.2.4
26、网络用户行为观察记录点击访问次数访问次数在 Google Analytics工具中被定义为：所有访问者对本网页发起访问的次数。亦可表达为：在选定的时间范围内，所有的访问者对网页访问的总次数，其统计公式为访问者人数*每个访问者的访问次数。另外，此处的访问者有别于维度一中提及的绝对唯一访问者，在维度一种，相同身份（根据用户访问 IP地址来确认，具有相同 IP地址的用户在系统中被默认为同一用户）的用页脚. 10户的访问次数不被重复计算，而此处的相同身份的用户的重复访问次数将被累计计算。在 Google Analytics 应用中，访问次数也是通过计算 Google Analytics 设置用户电脑上
27、的 cookie（_utma）获得的，Google Analytics 读取到这个数据后同样会附加在一个 1 像素的 GIF 图片请求的参数中发送回服务器。并显示在报告里。图 3第二项 Content 后面的六组数字中，最后一组的数字就是用来计算用户访问次数的。这里的 31 就表示访问次数统计结果为 31 次。然而值得关注的是，由于系统对访问次数的统计仅通过 Cookie 所记录的数据信息实现，因此，若删除原始 cookie 并再次访问网站，则会出现以下结果：图 4Content 的最后一组数字变成了 1，访问次数将重新计算，并且第二组和第三组数字也和原来不同了，说明变成了一个新用户。2.2.
28、5 网络用户行为观察记录综合浏览量、唯一身份浏览量综合浏览量在 Google Analytics 工具中被定义为：由浏览器加载的网页综合情况。亦即页面被加载的总次数。每一次页面被成功加载，就会被算作一次综合浏览量（PV ） 。比如：如果有人来到你的网站，浏览了页面 A，然后浏览了页面 B，然后再一次回到了页面 A，然后离开了你的网站，那么这次访问的综合浏览量总数就是 3。而如果这个人打开页面后又点击了刷新或是重新加载，就又会被算做另一次综合浏览量，此处值得留意的是，成功加载有别于点击访问，点击访问次数在对链接进行点击的那一刻即被计算，但用户此次点击访问页脚. 11不一定是成功加载，可能由于网络
29、因素影响，访问用户在网页未被成功加载的情况下即选择跳出网页，因此此次访问实际上是无效的，此次的点击累计计算亦是无效的。唯一身份综合浏览量在 Google Analytics 工具中被定义为：同一用户在同一会话期间生成的综合浏览量，亦即页面所受到来自同一个用户在同一session 中的访问次数，此处的 session 指的是系统设定的用户的一次访问时间，该时间由_utmb 的生存期决定，系统默认值是 30 分钟。当页面受到同一用户在同一 session 的访问时算作一次唯一身份综合浏览量，当这个用户在另一 session中访问了这个页面，或另外一个用户访问了这个页面市，又被算作是另一次“唯一身份
30、综合浏览量” 。 在 Google Analytics 工具中，网页的唯一身份综合浏览量是通过网站页面内安装的 Google Analytics 追踪代码来获得的。2.2.6 网络用户行为观察记录跳出行为、退出行为跳出在 Google Analytics 工具中被定义为单页访问或访问者的次数，即在一次访问中访问者进入网站后只访问了一个页面就离开的次数。退出则被定义为：访问者离开网站的次数，通常是基于某个设定范围（比如说用户访问网页中的博文区后直接离开网页，此处的博文区即为设定范围） 。在 Google Analytics 应用中，访问者只访问一个页面后离开网站被记录为一次跳出，而访问者离开网站
31、即被记录为一次退出。值得关注的数据还有跳出率，退出率。跳出率的计算公式为：某一范围内跳出的数量/同一范围内总访问次数*100%，退出率的计算公式为某一范围内退出的数量/同一范围内综合访问量*100%。跳出率高，退出率高的网页或子网页说明网页体验优化抑或内容优化的必要性。2.2.7 网络用户行为习惯观察记录忠诚度、新近度忠诚度在 Google Analytics 工具中被定义为：在选定的时间范围内网页获得的总访问次数是在由用户的多少次访问完成的。须注意，这里有两个访问次数的概念，一是网站获得的总访问次数，二是一个用户发起的访问次数，网站的总访问量即为前面所述的综合浏览量，用户发起的访问次数是指在
32、选定的时间范围内的唯一身份综合浏览量。上图 6 所示的时间段中，1 次访问的共有 8 次，2 次访问的（回访 1 次）共有 2 次。忠诚度的报告被分为三个部分，第一部分是访问者的访问次数级别,亦即上面所说的忠诚度，忠诚度是根据访问者在选定的时间区间内的唯一身份浏览量来划分的，分为 1 次，2 次等。第二部分是访问者在每个访问次数级别中发起的访问次数，亦即与每一次唯一身份浏览相对Comment rgt6: 如上图，或者如图5，不要如上图 5，其余各处都要改，我已经改了一处。页脚. 12应的综合浏览量，这部分的访问次数总和即为网站所获得的所有访问次数。第三部分是各个忠诚度级别所发起的总访问次数与网
33、站总访问次数的比率。图 5如上图 5所示，在选定的时间范围内，绝对唯一身份浏览量为 1的统计结果为 8，即在选定的时间范围内，唯一身份综合浏览量为 1的访问者，综合浏览量统计记录结果为 8次，占网页总访问次数的比例为 32%。但这里须注意一点，由于每个忠诚度级别的浏览量是计算总访问次数，无法计算每个忠诚度级别中的平均访问次数，因为此处没有显示唯一身份综合浏览量为 1的访问者的个数。新近度在 Google Analytics被定义为：在选择的时间范围内访问过网站的访问者距离上次访问的时间间隔，亦等同于访问频率。新近度的报告也分为三部分，第一部分是访问者上次访问网站的时间。第二部分是按上次访问时段
34、划分的网站访问次数。这部分的访问次数总和是网站所获得的所有访问次数。第三部分是按上次访问时段划分的访问次数与网站被访问总次数的比率。图 6页脚. 13如上图 6 所示，该报告将考察时间划分为 First Visit, Same day, 1 day ago, 7 days ago 四个区间，其中 First Visit，亦即新访者的综合浏览量为 8，其占网页总访问次数的比例为 32%。这项数据表明，该网页的总访问次数中，有 32%的访问是在首次对网页进行访问时完成的，同理，图 7 中 Same day 的记录比例为60%，说明该网页的总访问次数中，有 60%的访问是所选定的日期当天完成的。新近
35、度的数据汇总报告是研究网页对访问者吸引度以及粘性的良好说明，同时，新近度的时间划分亦有助于我们观察访问者的访问时间规律，这对网络营销时间点选择具有重要意义。2.2.8 网络用户行为观察记录访问时长、访问深度访问时长在 Google Analytics 工具中被定义为：在选定的时间范围内，不同时长的访问次数在网页获得的所有访问次数中的分布情况。须注意的是，此处所述的访问次数是对该时间范围内绝对唯一身份浏览量的统计。另外，访问时长报告分为三部分，第一部分为访问持续时间；第二部分为这一时段的访问次数；第三部分为设定的访问时间区间的总访问次数在该网页总访问次数中的占比。图 8如上图 8 所示，访问持续
36、时间在 0-10s 区间的访问次数记录为 248 次，其占网页总访问次数比例为 47.24%，接近一半的点击访问停留时间仅仅为 0-10s，这数据可能说明网页对访问者的吸引度不够，当然这也取决于网页本身的定位，然而，访问持续时间偏低是对网页进行优化的提示。访问深度在 Google Analytics 工具中被定义为：在选定的时间范围内，不同浏览量的访问次数在网站获得的所有访问次数中的分布情况。访问深度报告也分为三部分，第一部分页脚. 14为访问综合浏览量；第二部分为达到预先设定的浏览量的访问的次数；第三部分为达到预期设定值的访问的次数占所有访问的百分比。图 9如上图 9 所示，在选定时间范围内
37、，网页访问次数为 1 的访问记录结果为234 次，其在网页总访问次数中占比为 44.57%，同理，网页访问次数为 2 的访问记录结果为 85 次，其在网页总访问次数中占比为 16.19%。2.2.9 从单向观察到互动参与观察金宝汤厨房互动社区网站流量统计工具就像是名义上的人类学家，它观察并记录每一个潜在消费者在指定网站的点击及浏览情况，为企业进行网络营销提供了至关重要的数据来源。网站流量数据分析可帮助企业直观地了解潜在消费者的消费动态以及偏好，为网络营销推广以及提供良好的数据基础。然而，这种低成本而且便捷高效的数据分析方式很快就受到了挑战，互联网的快速发展让信息交换以及传递变得便捷，只需移动鼠
38、标，轻轻点击即可完成，整个过程仅耗时数秒。如此便捷的信息交换以及传递平台大大降低了网站流量统计工具数据收集的准确率。因此，这种基本的定量数据分析方式并不能满足企业预期的发展诉求。近几年，社交媒体的异军突起引起了企业的广泛关注，极具互动性以及时效性的社交媒体平台为企业打开了另外一条近距离接触潜在消费者的路径。于是社交网络营销一词亦应运而生，除了通过使用以往的网络流量统计工具来观察研究消费者行为之外，越来越多的企业开始将更多关注度放在社交网络媒体消费者行为观察研究上。例如，很多企业在新浪微博平台开设企业微博，近距离与潜在消费者接触互动，具有时效性的互动媒体渠道能够让企业在这信息量极速膨胀的时代更快
39、更准地定位消费者需求及偏好，为网络营销提供方向依据。除了在社交媒体方面的努力，部分企业也开始致力于搭建具有互动功能的新版网站。金宝汤公司是当今美国首屈一指的罐头汤生产商，在企业官方网站添设页脚. 15了互动社区金宝汤厨房，金宝汤厨房互动社区成功地将金宝汤品牌嵌入消费者日常生活的膳食规划中。金宝汤厨房互动社区相当于为消费者提供了一个虚拟的烹饪环境，在这个虚拟的烹饪环境中，金宝汤公司的产品成功地被嵌入，连接到该社区的潜在消费者可根据自身口味偏好选择对应的物料及汤料，点击确定后金宝汤厨房系统将自动回应生成一系列符合的菜肴制作谱，当然，在生成菜肴谱的同时，消费者整个操作流程已经被系统记录下来。最后，金
40、宝汤公司还不断地对该互动社区进行了修改以增强互动性，如创建了“给繁忙厨师支招” ， “控制量” ，和“按心情搜索”等在线功能，使配方的选择建立在和蔼和舒服的字眼中，此举大大提升了该社区的回访量。对于线上消费者来说，金宝汤厨房不仅仅是为他们提供了温暖/温馨的家谱菜肴，更多还是将金宝汤品牌融入消费者的日常生活。而对于金宝汤公司来说，金宝汤厨房在线社区为公司提供了一个了解消费者日常烹饪习惯以及选择的良好渠道。图 10Comment rgt7: 请设法将这个段落分为两段。Comment rgt8: 这个句子太长，断开。页脚. 163. 结论时至今日，互联网已经成为消费者不可或缺的首选消费渠道，面对数以
41、亿计的信息量，能否快速识别潜在消费者，了解他们的消费需求以及消费偏好成为了决定企业生存的决定性因素之一。此外，出色的市场嗅觉以及优秀的产品必须辅之以精准高效的网络营销方法方能最终实现销售，才能为企业创造效益。因此，熟悉并掌握网络用户行为观察记录工具是商业实践活动能否成功的决定性因素，当前主流的观察记录工具除了本文介绍的 Google Analytics，还有百度统计，CNZZ 等，从功能的全面性上看，Google Analytics 以及百度统计有明显优势，且其二者大部分功能均不须付费，不仅为网络营销提供数据分析基础，而且还节省部分市场信息收集成本，读者可根据自身偏向使用二者之一。尽管工商人类
42、学民族志观察研究方法已在当前互联网的网络流量监控技术上得到了初步体现，但是基本的网络用户行为观察分析并不足以应付日渐膨胀的网络信息传递量，大量的信息传递直接导致网络用户行为观察记录数据急速膨胀的同时准确率也随之下降，因此，对网络用户行为进行更深层次的参与观察成为了需求。幸运的是，近年来兴起的社交互动媒体为人类学民族志观察研究方法在网络营销的应用提供了更大的发挥平台，社交互动媒体的出现让网络用户行为观察记录从单向观察转向了双向互动观察，我们很容易发现，网络用户行为观察与网络营销逐渐地融合为一体，社交媒体强调互动性，网页版面以及功能设计都强调互动性的实现，网络用户点击拜访企业社交互动社区时，不再仅
43、仅是企业在动态地观察记录用户行为，而用户自身亦在观察记录企业的动态行为，这实际上是一个双向互动观察的过程，网络用户与企业之间的互动观察正是网络用户行为观察与网络营销(网络营销亦即传递企业形象以及产品信息等)的相互融合，企业入驻社交互动媒体，甚至自主开设互动社区，一方面即是参与观察网络用户行为，另一方面亦是企业信息传递，亦即网络营销的实现。上文提及的金宝汤公司开设金宝汤厨房互动社区便是最佳的工商人类学方法在网络营销应用的最佳实践例子，金宝汤公司在开设金宝汤厨房互动社区之后，其网站访问量持续地增长，并为该公司创造了巨大的商业效益。随着工商人类学民族志观察研究方法与网络营销的不断深入融合使用时刻推动
44、着社交互动媒体的不断发展，网络用户与企业之间的互动式参与观察将往更深层次发展，精准的了解网络用户行为模式将有助于企业有针对性地进行新产品开发以及更为精准时效的产品信息传递，可以预见的是，更为全面的消费产品将被开发以满足网络用户消费需求，同时，来自网络用户的深层次的参与观察将极大促进企业的新产品开发能力、创新能力，持续地为企业长远健康发页脚. 17展提供了催化剂，未来，将有更多像苹果公司一样优秀的企业群浮现，他们将用出色的创新能力以及产品开发能力改变世界，让生活更加美好。参考文献：1 刘华芹. 网络人类学: 网络空间与人类学的互动J. 广西民族学院学报:哲学社会科学版，2004-02.2 朱洁.
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