派择科技与中国人民大学于2016年达成战略合作，正式成立了国内首个“商业数据科学联合实验室” （下文简称“联合实验室”）。通过为期一年对网民底层网络行为和驱动需求进行定性研究，并结合网民行为监测数据进行定量分析，联合实验室倾力打造了行业首份《中国网民商业行为研究报告》，首先对汽车、电商、金融保险三个行业进行了系统深入探讨，为广告行业了解目标用户需求和网络行为、洞察在线广告营销方向梳理出了清晰的标准与规则，并结合商业行为模式总结得出了广告投放策略和应用规范。

数据业务被企业广泛纳入核心战略，但大数据在商业应用中如何发挥有效性却令行业人感到愈发困惑，挖掘数据的价值以及如何应用提升决策效率急需指导。

派择科技在行业中首先提出了“底层商业行为数据”的重要价值，并从营销角度对底层数据进行了梳理，通过对行为、场景、应用等消费者极细粒度行为的洞察，挖掘到消费者的实际消费需求和决策过程，实现数据商业价值的规模释放。 

派择科技联合信息系统领域具有领先水平的高等学府——人民大学信息学院，更深入务实，系统化地研究开发大数据在数字营销领域各类模式，算法和规范。

此次联合研究发布的《网民商业行为研究报告》是通过针对网民有商业价值的网络底层行为数据解析研究，结合汽车、电商、金融保险行业数字广告投放需求特点，得出的网民商业行为模式。在此基础上，建立相应的数字广告应用规范，从而提升广告投放绩效和网民满意度。

具体的研究内容包括：研究并提出了面向数字广告的数字营销理论框架；基于理论和网络行为数据，对网民商业行为进行分类；对汽车、电商、金融保险行业的网民商业行为模式进行挖掘和分析；不同行为模式的特点以及广告投放策略。

此次对网民的网络商业行为研究，采用了基于PageChoice Action DMP底层行为数据挖掘、网络日志数据挖掘、文献研究法、头脑风暴法、用户访谈法、案例研究法等多种方法。

研究分析了消费者的行为-决策-需求-营销之间的关系，建立了数字广告的MARKETING IDEA 模型，由五个层次构成：营销层（Marketing）、信息层（Information）、决策层（Decision）、行为层（Behavior）和动作层（Action）。在该模型中，可以通过分析消费者的动作和行为判断他们所处于的决策阶段，进而分析不同阶段下消费者的信息需求，帮助营销人员提出对应的营销策略。

对具体行业的分析中，结合行业特点，通过对海量数据定性与定量分析，获得了非常有效的价值发现。如汽车行业，将消费者的购车动机映射到对汽车差异性的关注点，构建出汽车关注点层次模型，并结合目标人群特征和典型网络行为，梳理出了潜在购车消费者信息行为中的信息需求与信息寻求行为。 

通过定量分析，研究用户与汽车类广告交互行为，基于用户在汽车网站内部行为规则梳理，了解用户浏览汽车网站时产生的行为模式，不同类别用户的广告点击行为及转化预测分析。基于上述所有结果得出汽车行业在线广告的投放策略建议。

派择科技——中国人民大学商业数据科学联合实验室基于全网底层行为数据，将“用户行为分类及行为规则梳理”作为首要研究内容，深度合作发布的《中国网民商业行为研究报告》，更加夯实了派择科技在数据营销应用方面的领先实力。

基于此研究成果，派择科技将分行业构建网民商业价值行为库、建立最具商业应用价值的底层用户行为数据应用规范，并运用到后续的广告投放项目中，支持派择科技图片交互广告网络“魔图”以及程序化广告匹配真实需求用户，帮助各行业广告主更全面、有效、透明、可持续的应用底层数据，提升广告投放绩效，减少无效广告信息对网民生活的打扰。未来，联合实验室的研究将持续进行，行业范围也将不断丰富至所有重点行业。