课题申报参考：基于生成式人工智能的用户行为研究——顾客旅程视角.docx

研究现状、选题意义、研究目标、研究对象、研究内容、研究思路、研究方法、研究重点、创新之处、研究基础、保障条件、研究步骤（附：可编辑修改VSD格式课题研究技术路线图三个）

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《基于生成式人工智能的用户行为研究——顾客旅程视角》

课题设计论证

课题设计论证：基于生成式人工智能的用户行为研究——顾客旅程视角

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一、研究现状、选题意义、研究价值

1.研究现状

随着生成式人工智能（如GPT、DALL·E等）技术的快速发展，其在用户行为分析中的应用逐渐成为学术界和产业界的热点。当前，用户行为研究多依赖于传统的数据分析方法，如统计分析、机器学习等，但这些方法在处理复杂、非结构化的用户行为数据时存在局限性。生成式人工智能能够通过自然语言处理、图像生成等技术，模拟和预测用户行为，为顾客旅程分析提供了新的视角和工具。然而，现有研究多集中在技术实现层面，缺乏从顾客旅程视角对用户行为进行系统性研究。

2.选题意义

顾客旅程（CustomerJourney）是用户与品牌互动的全过程，涵盖从认知、考虑、购买到忠诚的各个阶段。传统的顾客旅程分析依赖于静态数据和有限的用户反馈，难以捕捉动态、个性化的用户行为。生成式人工智能能够通过模拟用户行为、生成个性化内容，帮助企业更好地理解用户需求，优化用户体验。因此，从顾客旅程视角研究生成式人工智能在用户行为分析中的应用，具有重要的理论和实践意义。

3.研究价值

本研究旨在探索生成式人工智能在顾客旅程分析中的应用潜力，推动用户行为研究的范式转变。理论层面，研究将丰富顾客旅程理论和用户行为分析模型；实践层面，研究成果可为企业提供精准的用户行为预测工具，助力个性化营销和用户体验优化，提升企业竞争力。

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二、研究目标、研究内容、重要观点

1.研究目标

探索生成式人工智能在顾客旅程分析中的应用场景和方法。

构建基于生成式人工智能的用户行为预测模型，提升顾客旅程分析的精准性和动态性。

提出基于生成式人工智能的顾客旅程优化策略，为企业提供实践指导。

2.研究内容

顾客旅程的数字化建模：分析顾客旅程的各个阶段，构建数字化模型，明确用户行为的关键节点和影响因素。

生成式人工智能技术的应用：研究生成式人工智能在用户行为模拟、个性化内容生成、情感分析等方面的应用。

用户行为预测与优化：基于生成式人工智能技术，开发用户行为预测模型，提出顾客旅程优化策略。

案例研究与实证分析：选取典型行业案例，验证模型的有效性和实用性。

3.重要观点

生成式人工智能能够通过模拟用户行为，提供更精准的顾客旅程分析工具。

个性化内容生成和情感分析是优化顾客旅程的关键技术路径。

基于生成式人工智能的用户行为研究将推动企业从“被动响应”向“主动预测”转变。

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三、研究思路、研究方法、创新之处

1.研究思路

本研究以顾客旅程为视角，结合生成式人工智能技术，构建“理论分析—技术应用—模型开发—实证验证”的研究框架。首先，梳理顾客旅程理论和用户行为分析方法；其次，探索生成式人工智能在用户行为研究中的应用场景；最后，开发预测模型并进行实证分析。

2.研究方法

文献研究法：系统梳理顾客旅程、用户行为分析和生成式人工智能的相关文献，明确研究基础。

案例分析法：选取典型行业案例，分析生成式人工智能在顾客旅程中的应用效果。

实验研究法：通过实验设计，验证生成式人工智能在用户行为预测中的有效性。

数据驱动法：利用大数据和生成式人工智能技术，构建用户行为预测模型。

3.创新之处

视角创新：从顾客旅程视角研究生成式人工智能在用户行为分析中的应用，填补了现有研究的空白。

方法创新：将生成式人工智能技术与传统用户行为分析方法相结合，提出新的研究范式。

应用创新：开发基于生成式人工智能的用户行为预测模型，为企业提供实践指导。

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四、研究基础、条件保障、研究步骤

1.研究基础

研究团队在用户行为分析、顾客旅程研究和人工智能技术应用方面具有丰富的理论和实践经验。

已积累大量用户行为数据和行业案例，为研究提供了扎实的数据基础。

与多家企业建立了合作关系，能够获取真实的用户行为数据和实践反馈。

2.条件保障

技术支持：研究团队具备生成式人工智能技术的开发和应用能力，能够保障研究的顺利实施。

数据保障：通过合作企业获取高质量的用户行为数据，确保研究的科学性和实用性。

资金保障：已申请相关科研项目经费，确保研究所需的硬件、软件和数据资源。

3.研究步骤

第一阶段（1-3个月）：文献梳理与理论框架构建，明确研究问题和研究方法。

第二阶段（4-6个月）：数据收集与预处理，开发生成式人工智能模型。

第三阶段（7-9个月）：模型验证与优化，进行案例分析和实证研究。

第四阶