HIT学术汇报

抱着“认真学习大数据相关知识、了解大数据领域前沿动态、感受与来自全国高校顶尖学生的差距”的目的,2017年7月4日至7月11日,我积极报名参加了哈尔滨工业大学管理学院“大数据与商务分析”国际暑期学校培训活动。

在这为期八天的学术讲座中,地点设在了哈工大管理学院二楼的报告厅。此次暑期学校参与人数总计约240余人,其中学生200余人,教师40余人。共有13位教授、企业家发表了演讲,包括管理信息系统季刊(MISQ)主编Arun Rai、信息系统研究(ISR)主编Alok Gupta、哈工大管理学院院长叶强教授和企业家庞涛等。

总体上看,专家、学者们结合自身发表的论文为我们介绍了目前他们各自研究领域的前沿性动态和实际应用,内容涵盖了信息系统(IS)领域的各大分支。选取的论文结构严谨,制作的幻灯片简洁干练,再加上深入浅出的讲解,学者们精彩纷呈的演讲博得了现场一阵又一阵的掌声。

为了保证外国留学生的听课效果,组委会要求所有的演讲嘉宾统一全程使用英语,这对我们内地学生又构成了不小的挑战。毕竟我们内地学生的英语水平参差不齐,尤其听到嘉宾在介绍我们研究领域之外的内容时,理解起来就很费力。虽然过程有些磕磕绊绊,但并未影响到我们听课时的热情和对求知的渴望。

因为自身知识储备有限,所以参加此次学术会议更多的是了解国际上的知名学者在信息系统领域中涉及到市场营销方面所取得的最新研究动态,和亲临感受同一领域全国各高校尖端人才汇聚一堂所营造的学术氛围。

所谓“术业有专攻”,我主要想研究如何更好地利用大数据来研究线上线下之间的关系,即如何通过线上的社交网络来影响线下消费者的消费行为。在暑期学校开始之前,我依据授课教师授课内容中的关键字,将精力主要投放在Anindya Ghose、Paul A.Pavlou、叶强和庞涛四位演讲嘉宾上面。

   

            Anindya Ghose:数字营销中的数据分析

Ghose教授的研究领域比较广泛,涉及到新媒体、众筹、移动生态系统和情感分析的经济影响等众多前沿性专题,并且他已经将自己所研究的领域整合成了一个相互关联的体系。当数据输入体系后,这个体系中的有关领域能对数据进行同步处理。

Ghose教授的演讲为期两天半,是嘉宾里面演讲时间最长的。他此次演讲的内容分为五个部分:数字营销分析、搜索广告分析、从社交媒体中提取商业机密:社群聆听、处理数据和二进制数据模型和创造社会企业。

  Ghose教授的讲述内容还是侧重基础。在数字营销分析部分,Ghose教授谈到了社交媒体和数字营销的关键概念,即“social”的不同。典型的传统市场营销观点认为“social”就是公司给顾客单方面传递信息,而社会营销的观点则认为“social”除了公司与顾客双向传递信息外,顾客群体自身还能相互传递信息。此外还介绍了数字营销策略架构组成和具体措施、为网站增加浏览量的三种方式(paid vs earned vs owned)、新旧营销漏斗对比和出入境营销。但让我印象最深刻的,却是幻灯片开头的一段话“remember:it’s not about being on social,it’s about being social”(记住:不要老是活跃在线上的社交媒体,而要去线下真正地和顾客打交道)。这与我之前在师门汇报的一篇文献《“点赞”是否能导致喜爱?加入品牌社交网站对于市场营销效果的影响》所表达的含义不谋而合,该文献的结论是说与看到朋友在社交媒体上为某品牌点赞相比较,顾客的朋友当面给顾客推荐该品牌更能激发顾客的购买欲望,从而产生消费行为。

而在搜索广告分析部分,Ghose教授先介绍了广告行业中很多专有术语和相应的算式,譬如付费搜索方面的点击通过率(CTR)、每次点击成本(PPC)和日常预算,搜索引擎方面的搜索引擎优化(SEO)和搜索引擎营销(SEM)和计算成本的每千人次浏览成本(CPM)。而后他以谷歌公司决定搜索结果页面中的广告为例,构建了PPC交易模型,并介绍了广告质量分数(QS)和登录界面质量的定义和组成,最后通过每次点击均衡成本(MPS * CR = Break-even CPC)等公式来处理数据得出了重要结论,即播放广告能使目标广告品牌的搜索量上涨28%至44%不等,但同时也导致竞争品牌的搜索量上涨了约23%。

之后又验证了广告摆放位置的重要性,在一个通过微软Bing搜索office365的线上实验中,73%的被试点击了排在结果页面最顶端的链接,而点击结果页面排在第二、第三、第四位置链接的被试比例急剧递减,分别为19%、6%、2%。这对于营销人员的意义在于,如果公司财力充沛,还是应尽量选择将品牌广告刊登在相关网页最顶端,以保证最大化的点击关注量。

  在社群聆听部分,Ghose教授介绍了社群聆听的范围、应用、面临的问题。简言之,社群聆听就是通过自动文本挖掘获取顾客观点后进行大数据分析。以购买相机为例,消费者并不是只考虑价格,产品声誉也是一项很重要的参考指标。而产品的评论文本就能对声誉产生间接影响,文本的主客观性、语意风格、可读性、拼写错误和语法都会对产品声誉造成影响。在处理数据和二进制数据模型部分,Ghose教授通过现场演示stata操作对Excel表格数据进行了简单的处理。而在创造社会企业部分,Ghose教授以社交媒体为平台,提出从消费者数据库中提取数据、处理数据,采取“攻势”和“守势”来发展公司,并通过三个案例实验(检测同伴影响、使用激励创造社会感染、利用社交性证据增加电商评论),阐述了如何使平台供消费者免费使用过渡到收费盈利这样一个过程。

      Paul A.Pavlou:数字环境下的下一代研究

Paul教授的研究范围涵盖电子商务的方方面面,并在MISQ、ISR、JMR等顶级期刊上发表了大量文章,他曾于2010-2014年间在顶级期刊MIS、MISQ和ISR所出版的刊物中排名第一,学术功力可见一斑。他此次的演讲提纲分为下列四个部分:

1. 阐述数字环境下的研究组合。Paul教授简要地介绍了一些B2B、B2C、C2C模式下的组合,譬如在线信任、在线隐私、移动商务和在线广告这个B2C组合。使我们对电商领域的研究组合有了基本的感性认识。
2. 对IS领域文献做广泛性的综述。Paul教授通过结构图向我们展示了B2C、B2B、C2C模式之间的关系以及每种模式下详细的分类,并在每个分类中推荐了阅读文献。对我们头脑中电子商务领域某些研究分支的模糊不清的关系做出了更清晰的界定,
  3.阐述下一代研究架构。Paul教授认为下一代研究架构转变分为四个过程:技术转移、功能转移、交互作用转移、商业模型转移。其中技术、功能转移具有连接紧密、移动性强、无处不在、参与度高的特点。而在当今数字环境下,物联网、可穿戴设备、人工智能、深度学习方法、数据科学和“大数据”无疑拥有着巨大的机遇。
4.未来研究机遇方面的“头脑风暴”。Paul教授就之前列举一系列的B2C、C2C研究组合,逐一分析了每个研究分支的优缺点,指出了领域的空白并为我们提供了可能的研究方向。
总的来说,paul教授讲授的内容与我的研究方向是最密切的,也让我收获最大的。既使了我加深对现阶段电子商务研究的总体了解。让我了解了电子商务的基本组成,包括B2B、B2C、C2C。并使我们能够识别出电子商务和数字环境领域未来研究的全新机遇。
            叶强:大数据和经济研究

之前听过师姐所汇报的叶强教授有关在线情感文本分析的论文,知道叶强教授在这块做的非常出色。于是自己私下浏览了几篇叶强教授近几年有关在线文本情感分析的论文,期待到时候叶强教授提到这方面的知识时自己有更深刻的体会。但在这次学术演讲中,叶强教授并未提及在线情感分析,而是讲解了大数据在当今数字环境下的重要性和应用。 从围棋AlphaGo挑战世界冠军柯洁,到Gartner智能机构发布2017年top10的战略科技趋势,再到智能律师和人工智能top100的发布,无一不体现着大数据洞察的威力。

在经济研究领域部分,叶强教授着重谈到了“Fintech” 这个概念。“Fintech”意为“金融科技”,是由金融“Finance”与科技“Technology”两个词合成而来。“金融科技”指代那些可用于撕裂传统金融服务方式的高新技术,它与国内独有的“互联网金融”有着内在的联系,但涵盖范围更广,主要是利用大数据、区块链等互联网创新技术进行风险控制和平台管理。

      庞涛:线下空间大数据的洞察与营销

去之前特意看了一篇有关智慧空间CTO庞涛先生专访,大致了解了庞涛先生是做一个叫做“客流小盒”的2B端产品帮助商家搜集客流数据的。
我将庞涛先生的演讲划分为三个部分:线下实体店的局限、线下空间的优势和用途、成功的案例。线下实体店的局限来自实体店无法识别顾客的身份、地址和偏好,而互联网可以通过记录用户信息,将信息输入网页分析工具,经过过滤、整合、比较,最后达到识别用户的目的。线下实体店的优势则在于拥有自然地理位置上的访客,并且访客能通过感觉和触觉更好的了解产品。线下实体店的发展可以通过学习使用数据来做决策、制定数据战略和增加管理流程来实现。为此,庞涛先生以购物篮分析和营销闭环流程为例进行了详细的讲解。最后的成功案例则展示了某一大型商场通过客流小盒实现各柜台客流量实时监控,以便于商家掌握第一手客流数据。
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