市场营销系列学术讲座(第七十讲)——短生命周期产品在线搜索兴趣的扩散模型 -凯时app官方首页

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市场营销系列学术讲座(第七十讲)——短生命周期产品在线搜索兴趣的扩散模型

编辑者:沈阿平 | 发布时间:2019-10-16

演讲题目:短生命周期产品在线搜索兴趣的扩散模型

演讲嘉宾:钱江,休斯顿大学c.t. bauer商学院市场营销系博士

演讲时间:2019年10月21日(周一)上午10:00-11:30

演讲地点:嘉一507室

主持人:周晨希助理教授

文章摘要:

在社交媒体的推动下,短生命周期产品(例如:网红产品)频繁出现,并且带来了数亿美元的销售额。同时这类产品也给市场营销研究带来了新的挑战。传统的扩散模型很难可靠地跟踪这些在几个月内就完成生命周期的产品。作者提出了一个集成的框架对传统的巴斯扩散模型进行扩展,使得新模型可以更好地抓住短生命周期产品的特点。利用google shopping insights的时空大数据,作者提出的模型允许在一个扩散过程中存在两个渠道的模仿效应:城市内模仿效应和城市间模仿效应。结果表明,这两个渠道的作用是不同的。城市内模仿效应的强弱可以看做是产品生命周期长度的一个重要指标。城市间的模仿效应对预测的稳定性起到了至关重要的作用。此外,有证据表明,随着时间的推移,模仿效应明显减弱。近期的搜索行为对模仿效应的影响远远大于远期的搜索行为。应用该模型对两种测试产品的生命周期进行预测,作者提出的模型明显优于巴斯扩散模型。尤其在早期观测历史较短的情况下,这些改进明显提高了预测的准确度,使得该模型成为企业新产品早期规划的有用工具。

个人简介:

钱江是休斯顿大学c.t. bauer商学院市场营销系博士研究生。他的研究领域包括移动搜索,产品扩散模型,应用贝叶斯方法,大数据分析和机器学习。在攻读博士学位之前,他曾在约翰霍普金斯大学carey商学院从事研究助理的工作,并且获得了金融硕士学位。他还拥有信息管理系统和金融学双学士学位。他目前的研究都是以时空大数据为基础,对时间和空间两个维度建模。相比于传统的时间序列(单维度)模型有更高的预测精准度,同时还可以解决早期在时间维度上数据不足的问题。这些研究可以帮助企业有效的降低物流成本,提高资源的配置效率,发现新的需求和定制特别的营销策略。

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