“看过商品j的顾客也看过商品j。” 经常在亚马逊、Target.com和Staples.com等人气网站购物的人，都很熟悉这一功能，以及“看过商品j的顾客最终购买了商品j”。这类网上消费数据使营销商能通过新的途径，進一步认识消费者在各种产品类别上所做的决定，并參考这些数据进行决策。

金埈范、Paulo Albuquerque和Bart J. Bronnenberg着手分析在单一统一框架中消费者的选择和选择前的浏览行为。他们提出了基于理论的经验模型，该模型以消费者在成本高昂的搜索环境中进行搜索并作出选择决定为特征（“顺序搜索”指允许消费者逐一比较和评估列表中每項商品的信息搜索，而“搜索成本”包括消费者查找产品所花的时间、精力和金钱）。以消费者在成本高昂的搜索环境中查找信息来完全解决有关产品的匹配值为前提，研究人员将搜索集合假设优化顺序搜索过程的结果，消费者由此得出的选项集合中作出选择。

研究人员将其模型运用于亚马逊网站的搜索和选择数据，预测消费者需求，并提供关于数码摄像机行业替代模式和市场结构的各种政策模拟。在描绘产品的特点时，他们纳入八个产品特征：品牌、介质格式、外观、高清晰度、变焦、像数和价格。

从管理者的角度，他们为制造商提供了进行产品组合管理决策的宝贵工具。为此，他们首先预测，在制造商提价时及制造商从产品线撤出产品时，消费者如何替代不同的产品。公司可以用第一项模拟确定相互有竞争关系的产品，用第二项模拟推动产品线的管理。作为示例，他们用拟议模型向索尼提出有关优化其产品组合的建议。这项运用很有意义，因为索尼最近宣布决定缩减许多消费电子类别（包括数码相机）的经营规模。此外，他们的市场结构分析帮助管理者认识，并取得该类别中每个品的牌价格竞争力。

本研究对消费者信息搜索和汇总需求模型方面的文献作出了贡献。在方法上，他们的模型能解释搜索和选择这两方面的决定，而以往的模型只能解释搜索决定。最重要的是，该模型运用公开数据为制造商管理产品提供决策辅助工具。这样，制造商将可以更具成本效益的方式研究其产品类别。