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营销中新技术的兴起:框架与展望

作为一个学术领域,市场营销在研究新技术的采用方面有着悠久的传统。这种关注当然是必要的,因为研究一致表明,与不大力投资新技术的公司相比,那些这样做的公司更加敏捷,并享有强大的竞争优势(IBM Institute for Business Value 2021)。然而,在文献中受到较少关注的是新技术如何引起营销技术,工具和策略本身的创新。特别是,营销学者需要开发营销人员如何使用技术来发展竞争优势的理论范式。

本期“营销中的新技术”特刊介绍了前沿的学术研究,这些研究认识到新技术在推动营销理论和实践方面的基础作用。特刊中的文章研究了广泛的新技术,我们希望它们能激发有关营销新技术及其在实践中应用的进一步研究。在这篇社论中,我们提供了几个框架来思考新技术如何影响营销学科。这些框架用于组织特刊中的文章组合,确定值得进一步研究的潜在差距,并为未来的研究提出议程。

营销新技术:范围

先前的研究将“技术”定义为科学知识及其在有用目的中的应用(例如,参见John,Weiss和Dutta 1999)。这一定义承认,技术既可以与科学知识所产生的产品或服务相关,也可以与知识本身相关。在这样做的过程中,它避免了区分产品或服务(例如聊天机器人)和它所包含的技术(例如,人工智能[AI])的必要性,这有时是不可能的(Glazer 1991)。

由于技术随着时间的推移而成熟,我们还将术语“新”定义为指科学知识的最新应用,这些应用尚未被其他知识所取代。换句话说,当技术处于公司和/或消费者采用周期的早期(即,在创新者或早期采用者阶段)时,它是“新的”。

本期特刊中的文章探讨了一系列新的营销技术,这些技术属于采用周期的一个或两个点。因此,这些文章必然采用不同的研究方法。具体而言,更进一步的技术更有可能产生硬数据,因为足够数量的公司或消费者已经采用了该技术,以便能够从经验上观察和定量分析采用的前因或后果(例如,增强现实,如Tan,Chandukala和Reddy [2022],Bharadwaj等人[2022]中的实时销售电话)。其他技术在采用周期中处于早期阶段,它们的采用前提或后果只能通过实验建立(例如,Crolic et al. [2022]中的聊天机器人,Longoni和Cian [2022]中基于AI的建议)或概念上(例如,Daviet,Nave和Wind [2022]中的遗传学,Wichmann,Wiegand和Reinattz [2022]中的平台,Miao等人[2022]中的化身)。

结合所有这些考虑因素,我们将营销中的新技术1定义为“科学知识和/或其在早期采用周期中的应用,适用于有可能影响活动,机构和流程,以创建,沟通,交付和交换对客户,客户,合作伙伴和整个社会有价值的产品。

新技术影响营销的四种方式

在高度抽象的层次上,我们观察到新技术以四种广泛、相互关联的方式影响营销,如图 1 所示。具体而言,新技术(1)支持消费者和企业之间的新形式的互动,(2)提供新型数据,使新的分析方法成为可能,(3)创造营销创新,(4)需要新的战略营销框架。重要的是要记住,不同的技术可以同时和不同程度地提供这些多种功能。因此,特刊中的一些文章出现在图 1 中的多个单元格中。

数字

图 1.新技术影响营销的四种方式。

消费者和企业互动的新形式

我们从图1的中心开始,介绍新技术如何实现新形式的消费者对消费者、消费者对企业、企业对消费者以及企业对企业的互动。许多公司现在通过围绕品牌吸引消费者来实现消费者之间的直接互动。例如,耐克和阿迪达斯等品牌已经开发了数字平台,以促进跑步者和教练社区以及第三方(Wichmann,Wiegand和Reinartz 2022)之间的互动。

新技术通常被有效地部署,通过提供新的营销工具来改善企业与消费者的互动。例如,人工智能是一个强大的引擎,用机器代理取代公司的人类代表,通过“机器之字”促进企业与消费者的互动(Longoni and Cian 2022)。拟人化的聊天机器人可以影响消费者在消费者发起的服务交互中的反应(Crolic et al. 2022)。此外,化身越来越多地用于企业与消费者的互动,其中化身的形式和行为现实主义的程度是其有效性的主要决定因素(Miao等人,2022)。增强现实(AR)用于零售业,以促进企业与消费者的互动,作为一种“先试后买”的技术,当消费者不确定产品时尤其有效(Tan,Chandukala和Reddy 2022)。计算机视觉和面部识别方法为营销人员提供了新的工具,可用于提高直播个人销售的有效性(Bharadwaj等人,2022)。

新的数据和分析方法

新技术还会产生新数据并产生新的分析方法,如图 1 左侧所示。例如,Bharadwaj等人(2022)提出了一个分析框架,该框架利用计算机视觉方法来分析销售人员面部表情在直播销售中的有效性。Chandrasekaran,Tellis和James(2022)为公司提供了一种评估新技术潜力的方法,以做出明智的产品发布和产品淘汰决策。此外,Daviet,Nave和Wind(2022)描绘了一个未来,消费者可以同意使用他们的遗传数据来改善客户目标和新产品开发。这些研究表明,通过改变消费者与消费者和消费者与公司的互动,新技术产生了新形式的数据。反过来,这些新形式通常需要开发新方法或调整现有方法来处理或分析这些数据。

营销创新

图1的顶部突出了新技术的潜力,这些新技术提供了新的营销工具和技术,从而导致产品和服务营销的创新。例如,Bharadwaj等人(2022)展示了如何通过计算机视觉AI优化通过直播进行个人销售。Longoni和Cian(2022)分析了基于AI的“机器之字”的有效性,而Crolic等人(2022)则研究了聊天机器人的有效性。Tan,Chandukala和Reddy(2022)分析了AR在零售业中的有效性。像这样的研究表明,新技术使营销人员能够开发和部署新工具,使产品和服务的营销更加有效。

新战略框架

最后,新技术支持新的营销策略和战略框架,如图 1 右侧所示。Wichmann,Wiegand和Reinatz(2022)将数字平台概念化为消费者众包和众包产品和服务的地方。Miao等人(2022)提出了一种化身类型学,指导营销人员决定如何设计和部署化身。Daviet,Nave和Wind(2022)提出了一个框架,将遗传学的影响整合到消费者行为理论中,并使用该框架来概述遗传数据的营销用途。这些文章展示了新战略框架在理解新技术对营销领域的影响方面的价值。它们还为如何制定最相关的研究问题提供了指导。

新技术从根本上改变营销决策

在讨论了新技术影响营销实践的四种基本方式之后,我们现在提供了一个框架,用于理解它们如何改善营销决策以及相关的公司和市场动态。图2显示了一个飞轮,展示了当公司投资新的营销技术以产生不断增长的回报时所存储和部署的能量。从左边开始,新技术可以提高市场和消费者数据的丰富性、质量和数量(见图1)。例如,数字设备和软件应用程序的爆炸式增长创造了数据流,这些数据流捕获了消费者在客户旅程中不同阶段如何思考,感受,行为以及与其他消费者和公司的互动(Wedel and Kannan 2016)。一些以前可能对于许多公司来说遥不可及的数据,如眼球运动,语音,面部识别和遗传数据,可能会变得无处不在,因为收集和分析它们的成本迅速下降(参见,例如,Bharadwaj等人,2022;Daviet, Nave, and Wind 2022)。数字数据采集技术通过图像、视频、语音和文本等方式生成消费者与企业互动的数据,还实现了大规模的现场实验和A / B测试,使公司能够评估其营销行为的因果效应。通过这些实验,营销人员可以优化网站设计,有效地重新定位广告,评估新营销工具的效果,并将效果归因于整个客户旅程中的营销行为。

数字

图 2.新技术改善了营销决策。

我们围绕飞轮顺时针移动,我们认为,丰富数据可用性的提高为消费者和企业决策带来了新的更好的方法(图2的顶部)。在某种程度上,数据质量可以替代模型复杂性。例如,在A / B测试中,数据生成机制由研究人员或公司控制,因此可以使用更简单的模型(参见Tan,Chandukala和Reddy 2022)。然而,更简单的模型总是足够的想法是错误的。增加数据丰富性(例如,评论,搜索,博客,位置,图像,视频,语音,眼睛,手,头部和身体运动,遗传数据)通常需要更复杂的模型或机器学习方法。此外,更大的数据量可减少采样和测量误差。数据的丰富性和数量增加都允许机器学习方法具有卓越的预测性能。作为一个恰当的例子,Bharadwaj等人(2022)展示了计算机视觉方法在图像分析中的大规模应用,加上复杂的统计技术,如何导致销售结果的卓越预测绩效。

飞轮的右侧强调,更好的方法使营销人员能够获得新的有价值的见解。例如,Chandrasekaran,Tellis和James(2022)开发了一种方法,使管理者能够深入了解是否采用新技术,继续利用旧技术,或同时投资新旧技术。此外,Tan,Chandukala和Reddy(2022)的研究表明,AR可以减少消费者的产品不确定性,从而改善营销和销售结果。

图2中飞轮的底部,我们强调了从新技术中获得的更好的见解如何使消费者和企业能够更好,更快地做出决策。零售业的AR可以更好地为消费者提供信息和教育,从而改善他们对产品和服务的决策(Tan,Chandukala和Reddy 2022)。聊天机器人可以与公司进行实时互动,从而为消费者提供见解和信息,以提高他们的满意度,公司评估和购买意向(Crolic等人,2022)。反过来,这些交互会生成更多、更丰富的数据来继续循环。

营销新技术:未来方向

本节将我们观点的不同元素汇集在一起,强调营销人员和营销学者的关键经验。我们还确定了几个高潜力的未来研究方向。这些建议以我们自己在这一领域的工作为基础,并得到了特刊之前的编辑努力的推动(例如,2019年营销理论+实践[TPM]会议侧重于营销中的新技术,以及2019年欧洲营销学院会议上关于同一主题的特别会议)。

营销决策趋势:自动化和个性化

技术支持的交互、方法、创新和框架(图 1)以及它们生成的市场和营销知识(图 2)为营销人员提供了实时或自动决策的机会。例如,人工智能开始在根据个人消费者的搜索行为和导航历史自动生成定制产品方面发挥重要作用。同样,人工智能也开始影响企业的新产品开发决策(例如,go/no-go发布决策)。目前人工智能领域的自动化与增强的争论(Raisch和Krakowski 2021)表明,研究在不同营销环境中最有效的人类/人工智能协作团队类型存在巨大机会。

技术支持的互动还为营销人员提供了观察消费者与产品,品牌,商店,公司和其他消费者以新方式参与的机会。这些观察提供了对消费者关系和偏好的更深入理解,并使公司有机会为消费者和企业创造新的价值来源。特别是,个性化和推荐系统仍将是未来研究的关键领域。

随着自动化营销决策趋势的加速,建立日益流行的机器学习和人工智能方法的界限似乎尤为重要。例如,机器学习应用在营销中对输入的小扰动(对抗性攻击)有多敏感?这些系统在训练数据域之外的数据/问题上的表现如何?如何增强对应用于营销问题的机器学习方法的解释?机器学习在从准经验数据和非经验数据进行因果推断中的作用是什么?

消费者决策趋势:增强/虚拟现实和自主产品

技术使消费者能够在虚拟现实(VR)和AR中与产品,公司以及彼此进行交互。虽然消费者行为中的许多成熟理论可能很自然地扩展到虚拟空间,但许多理论可能需要进行重大更新,以适应消费者的搜索、选择和消费实践。例如,如何处理在虚拟或增强环境中呈现的与上下文相关的信息(例如,产品信息、建议)?在虚拟环境中,体现和存在体验如何促进信息获取和消费者决策?VR/AR参与的后果是什么,包括自我形象、焦虑和人际交往?共享平台在消费者自我展示策略、政治观点、身体形象和价值观(例如物质主义)的发展中扮演什么角色?

消费者行为的另一个重要趋势涉及自主产品的采用。传统上,消费者购买的产品可以帮助他们完成特定任务(例如,割草,做饭)。现在,将消费者完全从任务完成中移除的自主产品越来越多。消费者研究人员需要扩展现有的理论,以了解消费者如何感知,感受和与这些自主设备进行交互(De Bellis,Johar和Poletti 2021)。消费者体验如何从与人工智能智能设备的反复互动中产生,正如霍夫曼和诺瓦克(2018)在工作中发起的那样,该工作将消费者行为置于更广泛的,非以人为中心的环境中?这种“面向对象”的方法不仅新颖,而且很重要,因为消费者可以越来越多地与新技术进行交互,这些新技术现在具有自己的自主行动能力。为了充分理解消费者对新技术的体验,研究人员必须考虑到消费者对新技术的看法超越了内部主观反应,并且受到(并且可以影响)技术本身的代理、自主性和权威性的影响。

营销奖学金的更广泛研究方向

虽然前两个小节利用现有趋势来确定重要的研究问题,但我们也想进一步思考未来,以概述该领域更广泛的研究方向。为了实现这一目标,我们首先将哥伦比亚大学推出特刊的TPM会议和特刊本身的论文流程与我们在原始论文征集中描述的内容进行了比较。这样做使我们能够确定我们最初设想的主题与本期特刊中这些主题的实际报道之间的差距。其次,我们沿着消费者行为、市场研究和营销决策的维度进行构思,以确定未来高潜力的研究领域。我们依次讨论每一个。

新技术在营销组织中的作用。新的营销技术如何改变营销在公司内部的角色?通过营销采用新技术对公司业绩产生什么影响?新技术如何改变营销与其他职能部门合作的方式,包括与运营(例如,两个职能部门在推送通知或产品退货方面的协作)、研发(例如,新产品/服务开发、产品升级、质量控制)和信息技术(例如,营销技术预算和决策)的接口?

新技术在营销中的社会和政策影响。企业应如何应对旨在保护消费者隐私和限制数据访问的政策举措?开发、商业化或使用新营销技术的公司应该如何在社会中以合乎道德的方式行事,并参与有关其行为对公司、消费者和社会的影响的公开辩论?我们如何识别新营销技术所承载的公共风险,社会应该如何管理这些风险?新的政策举措,例如关于气候变化的政策举措,对营销方面的新技术有什么相关后果?

新技术的“黑暗面”。从公司的角度来看,消除面对面的互动可以使交易更有效率。这对企业与客户的关系有何影响?这种转变会导致孤立和孤独感吗?由于新技术的使用而导致隐私的急剧丧失已成为消费者的主要关注点。由于消费者不断扩大的数字足迹而导致隐私丧失的行为后果是什么?在允许实时个性化的同时,可以使用哪些方法来保护消费者的隐私和数据安全?

随着新技术被整合到营销实践中,关于企业决策中可能存在偏见的问题出现了。涉及人工智能的研究应明确解决人工智能技术对组成人群的道德方面。所有数字应用(尤其是社交媒体)都可能存在算法偏差,这需要清楚地了解这些系统可能以次优方式运行并产生负面影响消费者福利。一般来说,当我们开发新的营销方法并用更丰富和更大的数据流填充它们时,我们需要意识到营销决策中的这些“改进”可能会无意中伤害利益相关者(见Mehrabi等人,2022)。

确保营销学者的相关性

面对营销人员角色的变化,未来的研究领域为营销学者提供了保持相关性和影响力的机会。新技术的开发和实施速度与学者获取来自这些技术的数据,制定严格的框架来分析现象以及通过审查过程推动研究的速度形成鲜明对比(包括本期特刊)。未来学术的三条指导方针可能有助于解决营销新技术研究的这一困境,也许更普遍地解决营销奖学金的困境。

首先,我们可以(更多)有效地利用我们与实践的联系(参见Deighton,Mela和Moorman 2021;Stremersch,Winer和Camacho 2021)。营销中的许多新技术部署在公司内部以越来越快的速度进行。在这些公司中,洞察功能正在快速学习哪些有效,哪些无效。与实践建立密切联系的营销学者可以实时研究公司和组织正在做的事情的影响,以保持他们作为知识开发人员的角色,而不仅仅是知识传播者。作为学者,我们可能需要加紧努力,与企业合作,以保持在知识发展的最前沿。

其次,我们可以通过消除经验要求造成的一些限制,更加面向未来。具体来说,我们需要更热情地接受概念研究(与Yadav[2010]的呼吁一致),以保持领先于现实世界的实施。我们需要采用混合方法,这些方法可以培养重要的见解,而不是教条地认为某些方法比其他方法更容易使用,更科学或更时尚。

最后,我们需要鼓励和奖励那些能够解决具有潜在影响实践的重要前瞻性甚至困难的研究问题的学者。当我们作为营销学者,以开放、面向未来的思维,与商业实践更紧密地合作,严格地解决重大问题时,我们就可以利用营销中新技术革命带来的巨大研究机会。成功做到这一点的学者将成为我们领域的中心舞台,并将激励营销人员加强其公司的竞争优势,并继续用新技术改善和丰富人们的生活。

确保营销人员的相关性

本期特刊中的文章揭示了营销人员在新技术环境中有效运营所需的高度专业知识。鉴于新技术对营销实践的巨大影响,公司越来越需要营销人员,他们了解消费者使用的新技术的全部范围,新技术如何将消费者数据转化为见解,以及公司可以采用的新技术来实现更有利的营销和消费者成果。

这些营销人员应该成为公司数字化转型之旅的基石。有些人称这些专家为“营销技术专家”(例如,Brinker和Heller 2015)。他们明白,新技术可能随时获得牵引力,并破坏公司最有效地服务客户的方式。他们应该以公司的目的和目标为基础,并以敏捷的方式进行技术部署。展望未来,非数字技术(例如,遗传数据,决策科学)也将成为营销人员投资组合的一部分。虽然营销技术专家可能成为一项专业职能,但营销人员将来应该结合(营销)技术人员的某些方面并能够与之沟通。

结论

本期“营销中的新技术”特刊介绍了广泛的研究,探讨了新技术如何推动营销实践并刺激进一步的研究。通过阐明新技术如何实现消费者和企业之间新形式的互动,这项研究表明,新技术正在催生新型的数据和分析方法,创造营销创新,并产生新的战略营销框架。总的来说,本期文章展示了公司部署新营销技术的良性循环,这些技术提高了市场数据的丰富性和数量,催生了新的分析方法,实现了新颖的见解,支持更有效的营销决策,改善了额外市场数据的收集,等等。在这种背景下,并受到本期特刊中介绍的研究的启发,我们为未来的研究提供了建议,并就营销学者和营销从业者如何在新技术快速发展的背景下保持相关性提出了想法。我们希望本期特刊中的文章能够激励营销学者接受未来的研究挑战。


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