库存管理问题一直是研究人员及供应链从业者关注的重要问题之一。互联网的快速发展为零售商和消费者均提供了有益信息,改变了商业运作方式,不断变化的市场环境向传统的库存管理提出了新的问题与挑战。网络环境下的消费者搜索以一种完全不同的方式向零售商提供市场提前需求信息,但现有的相关文献主要聚焦于完全提前需求信息下的库存管理,这与搜索数据产生的不完全提前信息并不相符。因此仍需探索指导企业进行科学库存管理的新方法。基于此,本文围绕网络搜索环境下消费者和零售商各自的行为特征,利用数理模型与实证分析相结合的研究方法,构建基于消费者网络搜索的库存模型,以期为企业的科学库存管理提供理论依据,帮助企业在竞争环境中利用搜索数据创造价值。并为企业管理者在海量数据中识别具有统计意义的消费者网络搜索指标,以数据驱动决策提供一种可行的方法。具体而言,本文的研究工作及结论主要包括以下四个方面:(1)分别就与研究内容相关的消费者信息搜索行为及提前需求信息下的库存管理的国内外研究进行较为系统的分类及总结。(2)详细描述网络搜索环境下消费者的搜索行为及零售商的库存决策行为,进而进行理论抽象,构建基于消费者网络搜索的库存模型,并对订货策略进行分析。研究结果表明:搜索环境下的最优订货策略是采取订至点库存管理策略,且订至点随潜在消费者总量的增加而提高。若每周期初的潜在消费者总量相同,则计划周期内最后一个周期的订至点是所有周期订至点水平的上限。(3)利用考虑和不考虑提前需求信息的库存成本之差及收益损失率两个指标对搜索数据产生的不完全提前需求信息价值进行定量测量与分析。研究结果表明:将搜索数据产生的提前需求信息考虑到库存模型中,在本研究的参数设定下,可以使零售商的库存成本显著降低5%-10%。且收益损失率随需求转化率的增加而提高,随有效提前期的增加而降低,随潜在消费者数量变异系数的增加而增加。(4)以消费者在决策过程中留下的数字化痕迹为基础,采用一般性搜索指标及特定性搜索指标衡量消费者网络搜索行为,探究消费者网络搜索指标与模型中提出的需求转化率之间的关系,并在此基础上进一步结合第三章、第四章中得到的结论分析消费者网络搜索指标与零售商库存策略之间的关系。研究结果表明:消费者网络搜索行为确实能为零售商提供预测消费者需求转化率的有益信息,每次搜索活动都会对其最终决策产生随机影响,且这些影响具有累积效应。