信息技术的高速发展,使得消费者在各在线交易平台中进行序贯搜索和选择所产生的行为数据呈爆炸式增长,同时,在线平台利用信息技术收集消费者行为数据的能力也大幅增强。因而,如何根据消费者序列的行为信息挖掘其潜在的兴趣和选择意向,从而为企业在市场竞争中提高消费者忠诚度、吸引新的消费群体提供技术支撑具有重要的理论意义和实践价值。然而,现有关于消费者选择行为意向的研究大多从消费者历史选择行为信息进行展开,从而忽视了反映消费者潜在兴趣和偏好的序贯搜索行为信息,导致对消费者行为分析的结果不具有充足的实时性和动态性。因此,基于消费者序列的搜索行为信息分析其潜在的选择行为意向研究已然成为消费者行为领域及营销领域关注的焦点。为更加精准地对消费者序列选择行为进行建模并将其应用于管理实践,本研究分别从序贯搜索和多样性寻求两个视角出发,采用序贯搜索理论、考虑集理论、多样性寻求理论及昼夜节律理论,通过建立考虑各种因素的消费者随机序列选择模型,并使用数据挖掘及计算机模拟仿真等技术,分别设计两两关系平行的四个子研究,以便有效探讨如何根据消费者序列选择行为信息准确分析其未来的行为意向。研究一利用序贯搜索和信息融合理论、采用数据挖掘及计算机模拟仿真技术、通过建立消费者序贯搜索和选择模型探讨如何将消费者的线上、线下搜索行为信息进行融合以便为消费者的最优搜索路径进行推荐;研究二利用序贯搜索理论、建立反映消费者搜索成本异质性的随机序列选择模型,采用新提出的参数估计方法,并通过计算机模拟仿真技术对考虑序贯搜索约束下的消费者序列选择行为进行研究;研究三利用昼夜节律及多样性寻求理论、建立消费者随机选择模型,该模型通过分层贝叶斯的参数估计方法、采用计算机模拟仿真技术来探讨考虑消费者昼夜节律及多样性寻求两个因素对其序列选择行为意向预测准确性的影响;研究四利用考虑集理论和多样性寻求理论、通过建立产品属性距离的多样性寻求模型来衡量消费者多样性寻求程度,定量化研究整体及异质性消费者的多样性寻求程度。从消费者序贯搜索的视角,可得出如下研究结论:(1)采用保留效用理论比采用期望效用理论进行搜索所得到的净效用值要高且搜索成本越低,该效果越明显;(2)与传统的核光滑频率模拟器参数估计方法相比,本研究所提的新参数估计方法无论在参数估计的效率还是准确性方面都要优于传统参数估计方法;(3)本研究不仅从产品因素的市场及个体层面,而且从整体消费者及异质性消费者方面考虑其对消费者搜索成本的影响。从消费者多样性寻求的视角,可得出如下研究结论:(1)与不考虑消费者异质性或昼夜节律异质性的模型相比,涵盖消费者异质性和昼夜节律异质性的消费者产品多样性寻求模型可以更好地拟合消费者真实的多样性寻求行为;(2)消费者多样性寻求的程度与产品的属性类型有关,且消费者对低属性产品多样性寻求程度高于高属性的产品。从理论来讲,本研究从消费者客观的序列选择行为出发探索序贯搜索、多样性寻求与序列选择行为间的内在关系,明确消费者搜索成本、昼夜节律异质性及消费者多样性寻求对消费者序列选择行为的影响,从而丰富了消费者序列选择行为的研究视角。与此同时,考虑消费者搜索成本、昼夜节律及多样性寻求异质性的因素能更好地拟合消费个体的真实序列选择行为,进而其实践意义更强。从管理实践来讲,本研究可为产品生产企业前期进行产品规划、定位及设计方案的制定提供信息参考,同时,为产品经营企业的市场营销方案的设计及异质性客户关系管理提供决策支持。从方法来讲,与多数采用传统的参数估计方法不同,由于本研究从消费者序贯搜索及选择的行为视角、考虑消费者搜索成本的随机效应,从而导致传统的参数估计方法在效率和准确性方面有所下降,因而,本研究在参数估计方法上进行了新的尝试。此外,与传统的序贯搜索和选择模型相比,本研究考虑了消费者线下搜索的成本,因而,对传统的序贯搜索和选择模型进行了改进。