大數(shù)據(jù)背景下的產(chǎn)品傷害管理

第1章 研究產(chǎn)品傷害危機的原因
1．1 產(chǎn)品傷害危機概述
1．1．1 產(chǎn)品傷害危機通常與產(chǎn)品責(zé)任的聯(lián)系和區(qū)別
1．1．2 產(chǎn)品傷害危機通常與產(chǎn)品召回的聯(lián)系和區(qū)別
1．1．3 產(chǎn)品傷害危機的分類
1．2 西安“利之星被維權(quán)事件”及其后果
1．2．1 事件的開始
1．2．2 事件的后續(xù)發(fā)展
1．2．3 事件的結(jié)果
1．3 產(chǎn)品傷害危機的后果
1．3．1 從西安“奔馳維權(quán)事件”得到的結(jié)論
1．3．2 產(chǎn)品傷害危機的后果
1．4 產(chǎn)品傷害危機的一般管理流程
第2章 產(chǎn)品傷害危機中的消費者調(diào)查
2．1 實驗研究方法
2．1．1 實驗研究的案例
2．1．2 實驗研究的步驟
2．2 大數(shù)據(jù)調(diào)查的方法
2．3 如何獲得大數(shù)據(jù)
2．3．1 網(wǎng)絡(luò)抓取數(shù)據(jù)的原理
2．3．2 網(wǎng)絡(luò)抓取數(shù)據(jù)的工具介紹
2．4 抓取數(shù)據(jù)的相關(guān)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)簡介
2．4．1 HTML
2．4．2 CSS
2．4．3 XML
2．4．4 JSON
2．4．5 XPath
2．4．6 AJAX
第3章 文本挖掘及其在產(chǎn)品傷害危機中的運用
3．1 獲取數(shù)據(jù)
3．1．1 集搜客的介紹
3．1．2 集搜客抓取關(guān)鍵步驟
3．1．3 抓取的數(shù)據(jù)和描述性分析
3．2 R軟件及相關(guān)程序的安裝
3．2．1 R軟件介紹
3．2．2 文本挖掘需要的相關(guān)軟件及安裝
3．3 正則表達(dá)式
3．3．1 正則表達(dá)式的基礎(chǔ)知識
3．3．2 用R來處理正則表達(dá)式
3．3．3 stringr包
3．4 用R來分析數(shù)據(jù)
3．4．1 研究方法
3．4．2 結(jié)果分析
第4章 消費者對產(chǎn)品傷害危機的感知和歸因
4．1 消費者對產(chǎn)品傷害危機的感知
4．1．1 產(chǎn)品傷害危機的嚴(yán)重程度影響感知風(fēng)險
4．1．2 群體性產(chǎn)品傷害危機的感知風(fēng)險更大
4．1．3 企業(yè)響應(yīng)方式影響消費者的風(fēng)險感知
4．1．4 危機前企業(yè)社會責(zé)任影響消費者對風(fēng)險的感知
4．1．5 對危機回應(yīng)的主體影響消費者對風(fēng)險的感知
4．1．6 影響消費者對風(fēng)險感知的其他變量
4．2 消費者對產(chǎn)品傷害危機的歸因
4．2．1 焦點
4．2．2 可控性．歸因
4．2．3 穩(wěn)定性歸因
4．2．4 事件的嚴(yán)重程度
4．2．5 事件的動機性歸因
第5章 企業(yè)對產(chǎn)品傷害危機的管理策略
5．1 產(chǎn)品傷害危機中企業(yè)可以選擇的策略
5．2 可辯解型產(chǎn)品傷害危機的管理策略
5．2．1 保持沉默
5．2．2 積極澄清事實
5．2．3 糾正措施
5．3 不可辯解型產(chǎn)品傷害危機的管理策略
5．3．1 研究結(jié)果
5．3．2 匯源公司的不可辯解危機管理
5．4 危機管理策略的優(yōu)化
5．5 網(wǎng)絡(luò)互動的作用
5．5．1 網(wǎng)絡(luò)互動的理論研究結(jié)果
5．5．2 網(wǎng)絡(luò)互動的分析
第6章 產(chǎn)品傷害事件的溢出效應(yīng)
6．1 白酒行業(yè)的塑化劑事件
6．1．1 事件的起因
6．1．2 塑化劑事件的溢出效應(yīng)
6．2 溢出效應(yīng)
6．2．1 溢出效應(yīng)的類型
6．2．2 第三方回應(yīng)對溢出效應(yīng)的影響
6．3 溢出效應(yīng)管理的要點
6．3．1 保持對產(chǎn)品傷害危機的關(guān)注
6．3．2 盡快作出回應(yīng)
6．3．3 充分發(fā)揮“行業(yè)協(xié)會”的作用
6．3．4 注重口碑的作用
6．3．5 主動出擊，變危機為機遇
參考文獻(xiàn)