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消費者行為模式論文 在 安九??♀️ 聊天室丨旅行.美食.生活·心理·藝文 Instagram 的最讚貼文
2020-08-11 22:03:31
熱浪島天剛亮的白沙灘🐢 想和大家聊聊對於交友軟體的看法 失戀💔、談戀愛👩❤️👨、交朋友👯♂️,還是單純抒發情緒,把生活的壓力和一個陌生的人分享? 對於心理和情感一直充滿好奇的我,在被交友軟體計費模式震驚後,曾經想把交友軟體消費者行為作為論文題目,謝謝當時那些素昧平生,卻直接答應被我訪問的...
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消費者行為模式論文 在 啟點文化 Youtube 的最讚貼文
2019-04-02 19:00:02【線上課程】《人際斷捨離》~
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以下為本段內容文稿:
在2011年,波士頓大學的巴塞爾,跟吉普斯這兩位學者;他們在《消費者心理學》雜誌的這一個期刊上面,他們發表了一篇論文。
論文的題目非常有意思哦,所以特別吸引我的注意,今天跟你做分享。
論文的題目是「紅牛給你翅膀有好有壞,品牌形象給消費者的雙面刃效果」。
我們知道「紅牛」(Red Bull),它是一個能量飲料;而紅牛這個能量飲料,事實上給人們的品牌印象,是非常鮮明的。
所以呢,這個論文的主題,針對一個知名的品牌,給大家的印象,並且在行為上面,會有什麼樣的影響,自然而然,就吸引了很多研究者的注意。
這篇研究會告訴我們,關於「品牌的印象」會怎麼樣去影響我們的行動、行為模式,並且在下意識之間,產生什麼樣的變化?
研究做的實驗哦,它用的方法很特別。他是讓受試者,去玩Xbox裡面的一款賽車遊戲,這個賽車遊戲,讓玩家可以自行選擇車子的塗裝。
但是呢,除了塗裝以外,這些受試者能夠選擇的汽車的車款,都是限定在同一款。在性能都一樣的狀況底下,這些受試者,他們能選擇的塗裝,分別是五種品牌的塗裝。
第一種,當然就是這一篇論文的題目「紅牛」。而第二種呢,是一個果汁的品牌,叫做「純品康納」。第三種是大家知道的「可口可樂」。
而第四種,是一個啤酒的品牌,是「健力士啤酒」。然後還有第五種,這第五種上面,沒有任何品牌的宣傳標誌,它只用綠色去塗裝這個車子。
接著他們所找的受試者有七十個,他們的平均年齡是21歲,全部都有玩電動的經驗。
並且在他們開始玩這個遊戲之前,針對這些受試者,對於紅牛、純品康納、可口可樂,跟健力士;這些「品牌印象」跟「親近度」去打一個分數。
舉個例子來說喔,這些問卷其中一個問題,就是「你認為這個商品,具有多少攻擊性?」然後讓他們評分。
如果這個品牌,完全不具任何攻擊性,就是一分;而非常具有攻擊性,就是七分。
這個問卷的結果,發現這四個品牌之間的親近度,沒有太大的差異。但是呢,「紅牛」這個品牌,在「能量、速度、強勁、攻擊性」這四個項目裡面,所得到的分數,都明顯的比其它的品牌,還要來得高。
於是呢,研究者就做了一個假設,他們認為喔,如果受試者受到車子的外觀,就是「品牌印象」的影響的話;那就表示他們在操縱各種不同品牌塗裝的車子,他們的賽車成績,也會有不同的變化。
然而這個的實驗的結果,印證了研究者的假設。他們發現喔,這些參與實驗的人,只要是開著塗成「紅牛」的車子的時候,這些受試者的成績,呈現很極端的狀況,也就是不是「大贏」就是「大輸」。
但是操縱其它三個品牌,或者是那個只有「綠色的塗裝」的車子的時候,成績則呈現中庸的狀況。
所以我們回顧一下,「紅牛」這個品牌,因為它在能量、速度、強勁跟攻擊性,這四個項目得到的分數比較高。也就是大家覺得這個品牌,是充滿這些特質的。
所以,當你在開著這個品牌塗裝的車子的時候,是不是就會採取比較冒險的開法?而冒險的開法,事實上就會讓你的成績,要不就是一馬當先,或者是在關鍵的時刻,因為冒險而能夠取勝。
再不然也會因為冒險,而讓你犯下很嚴重的錯誤,讓你可能一下子,變成了最後一名;所以,就會有這種「大好」跟「大壞」的成績結果發生。
那麼,今天跟你分享這樣的研究的用意,到底在哪裡呢?
其實喔,如果你是我們長期聽眾的話,你應該知道,一直以來我會很強調,不管我們面對任何人、任何事,我們的主觀意圖是如何?
如果我們忽略了自己「呈現的印象」,也就是像在這個實驗裡面「品牌的印象」,它真的會造成一些影響。如果你忽略了這一點的話,你可能對於很多他人的反應,就會錯誤的歸因。
你可以想想看喔,如果你在人們之間的普遍印象,是在能量、速度、強勁跟攻擊性,這四個部分都是比較高的分數的話;那麼你的人際關係,是不是就是「大好」跟「大壞」呢?
喜歡你的人、吃你這一套的人,覺得你這一個人太有意思;但是不喜歡你的人,是不是可能完全的跟你做對,再不然就是敬鬼神而遠之。
當然了,談到這裡也有一個爭論。很多人就會想,難道我要活成一個很平庸的樣子嗎?如果你問我,這裡面的區分跟關鍵在哪裡?
我會認為喔,其實不管你是什麼樣的品牌印象,真正會產生問題的,並不是你的這些特色,就像是剛剛強調的能量、速度、強勁跟攻擊性。
會產生問題的都在於,明明你帶有這樣的特色,但是你自己不知道,甚至於你還「否認它」。
所以,其實談到這裡,今天有兩個重點。第一個重點,就是我們給他人的印象,其實就是我們的「品牌標誌」。
而第二個重點呢,就是你有沒有認清「你的品牌標誌」?還是,其實所有人看你像是「紅牛」,但是你一直覺得自己是「純品康納」呢?
那你想想看,很多痛苦、很多不理解,或者是很多挫折感,是不是就是因為這樣子而發生的呢?
希望今天的分享,能夠帶給你一些啓發與幫助,我凱宇。
如果你喜歡我製作的內容,請在影片裡按個喜歡,並且訂閱我們的頻道;別忘了訂閱旁邊的小鈴鐺按下去,這樣子你就不會錯過,我們所製作的內容。
然而,如果你對於啟點文化的商品,或課程有興趣的話,我們在4月1號,推出了一門新的線上課程,是由嘉玲老師擔綱的「人際斷捨離」。
我想在人際裡面,我們除了要能夠有意識的,呈現自己的「品牌印象」之外,那麼你還會有另外一個功課;就是當有一些在你生命當中出現,造成你很大的負擔,或者是常常侵犯你界限的人,出現的時候,這時候你該怎麼辦?
你怎麼樣能夠把一些不健康的關係斷捨離,而活出自己生命的清爽自在呢?
嘉玲老師會透過「人際斷捨離」這一門課,帶給你嶄新的發現。並且一步一步用具體的做法,來幫助你活出你想要的自在感。
關於「人際斷捨離」的詳細課程內容,在我們的影片說明裡都有連結。我很期待在這一門課裡,跟你一起學習、一起前進,謝謝你的收聽,我們再會。
消費者行為模式論文 在 Facebook 的最讚貼文
#每週Ruby說
今天來談談 《如何預測消費者的行為(1):前景理論》
消費心理學是研究消費者在消費活動中的心理現象和行為規律,
在過去的研究中我們能夠總結出一個結論:
消費者在消費時都不是理性思考的。
因此,
經營者想要提高經營效率、
增加消費效益,
透過消費心理學來預測消費者的行為,
被認為是最有效的方法之一。
我會分三個篇幅,
分別簡單講述三種較為常見的消費心理學,
只要能熟悉並掌握其規律,
就有很大的概率可以預測顧客的行為,
並針對這些行為做相對的準備
#前景理論
又被稱為展望理論,由卡內曼與特沃斯基,
在1986年發表論文、
並在2002年獲得諾貝爾經濟學獎,
被稱為行為金融學的四大研究成果之一。
前景理論是講述消費者在不確定情況下的判斷和決策模式,
卡內曼與特沃斯基在實驗中提供兩個方案,
供參與實驗者選擇
方案A:確定可以獲得 30美元
方案B:有80%的機率獲得 45美元、
20%的機率獲得0美元
根據研究結果指出,
即使方案B有較高的期望值,
仍有78%的人會選擇A方案。
之後,他們進行了第二個方案選擇:
方案C:有25%的機率獲得 30美元、
75%的機率獲得0美元
方案D:有20%的機率獲得 45美元、
80%的機率獲得0美元
這次的實驗結果顯示,有58%的人選擇 D方案
這個簡單的實驗讓前景理論總結出五個常見的消費行為:
1. 確定效應:
大多數人在面臨獲利的時候是厭惡風險的,
在確定的收益和賭一把之間,
多數人會選擇確定的收益,
所以多數人會選擇方案A
2. 反射效應:
大多數人在面臨損失的時候是喜好風險的,
在確定的損失和賭一把之間,
多數人會選擇賭一把,
因此多數人會選擇方案D
3. 參照依賴:
大多數人對得失的判斷往往根據參考點決定,
舉例來說:「你損失100,他人損失50」
會比「你損失150,他人損失200」
讓你感到更心痛
4. 損失規避:
大多數人對損失比對收益更敏感,
指人們面對同樣數量的收益和損失時,
認為損失更加令他們難以忍受,
跟據統計發顯示,
損失帶來的負面影響是收益的2至2.5倍,
這也解釋了為何在面對收益時,
人們會表現出確定效應的心理狀態
5. 迷戀小概率事件:
在收益或損失很小的情況下,
大多數人會有心存僥幸搏小概率事件的傾向,
這也就是為什麼中樂透的機率微乎其微,
卻又讓人忍不住想買的原因
透過前景理論總結出的五個消費行為,
我們就能針對許多商業行為做出一些總結
1. 利用確定效應與反射效應來操縱人們的選擇,
誘導消費者選擇商家期望的結果,
來降低優惠成本或達成其他目的
2. 透過參照依賴來制定競爭策略和方案(例如價格的錨定效應),
從而誘導消費者做出經營者期望的選擇
3. 避免出現讓消費者感到損失的描述(即:避免損失描述),
例如:你不該說刷卡要加收手續費,
而是告訴消費者用現金結帳有打折
4. 在宣傳時應該要設法打消用戶對損失的顧慮,
例如:保證XX天無條件退換貨、買貴退差價…等
5. 可以善用消費者迷戀小概率事件的行為,
為行銷活動快速帶來大量的人氣,
因此在抽獎活動中,
應該把僅有一名的頭獎與其他所有獎項做出極大的收益差異,
藉此來吸引大量的消費者參與。
#起點娛樂 #超媒體小姐頭
消費者行為模式論文 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
【商業預測】歷經疫情挑戰,2021 年的 AI 將有哪四大應用趨勢?
Posted on2020/10/07
郭家宏 | Ryan
新冠疫情爆發前,AI 與機器學習就開始滲透各種產業,改變商業模式與生活樣貌;新冠疫情爆發後,AI 被大量用於病例資料分析、疫情追蹤、疫苗開發等領域,成為防疫的關鍵助手。
2020 年再 3 個月就要結束了,歷經新冠疫情的洗禮後,未來 AI 會如何發展?英國商業策略與科技顧問 Bernard Marr 撰文,指出 2021 年的 4 個 AI 應用趨勢。
原文 傳送門
醫學研究:更智慧的大數據分析
疫情期間,人類急需疫情的相關資料,因此政府、國際組織、科研單位、企業共同合作,建立資料的蒐集、整合、處理、分析機制。相較於 1918 年的西班牙大流感(3 年間全球死亡人數約 5000 萬),新冠疫情爆發至今 9 個月,全球死亡人數約 100 萬,速度比西班牙流感慢得多。Bernard Marr 認為,AI 數據分析是控制疫情的重要一環。
未來,AI 仍會幫助人類有效率的控制疫情。藉由 AI 即時分析海量資料,能更輕易找出疫情爆發點,追蹤感染者,預測病毒的可能演化方向,並找到更有效的疫苗等等。此外,醫學文獻數量快速成長,光今年四月,就有超過 2.8 萬篇關於新冠肺炎的論文,透過 AI 分析,也能加快研究的速度。當然,AI 也能用於其他領域的醫學研究。
自動化偵測與防疫
目前無人機已經應用於防疫,例如監控人們是否遵行社交距離,以及偵測體溫,所使用的是電腦視覺技術。
此外,臉部辨識也是快速成長的領域。但臉部辨識除了追蹤人群的型態,還能辨識出單一的個體,因此隱私的爭議較大。有跡象顯示,因為疫情的關係,人們比以前更能接受監控等科技;但隨著 AI 監控與執法技術精進,人們的接受度將會受到更大的挑戰。
壓制下一波疫情
「預測」是人類積極開發的 AI 功能。在這次的新冠疫情中,AI 也比人類還要早注意到疫情的爆發。2020 年初,加拿大新創 BlueDot 分析 10 萬筆政府與醫療資料,比 WHO 早一週察覺疫情,並發出新冠肺炎的爆發警示。
未來,AI 仍會被應用於預測疫情的爆發,但 Bernard Marr 認為,預測的成效會受到政治與法規的影響,需要各國政府與企業的合作。因此,醫療資料庫的易得性與各單位間的溝通障礙化解,將是 AI 用於預測疫情的重要課題。
經濟恢復期:預測消費者行為模式的改變
疫情過後,人們的生活、工作、社交模式將會大幅改變。數位化就是疫情帶動的強烈趨勢。以零售為例,Amazon 的 2020 年第二季銷售額就比去年同期成長了 40%;原本沒有線上零售的企業,現在也開始考慮。
而 AI 能協助企業了解消費者行為的改變模式,中小企業也在尋找建立競爭優勢的方式,因此這類工具在 2021 的應用將會增加。
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2020/10/07/2021-ai-trends/?fbclid=IwAR06257jHh_yDEj5PRWmW6f8qFKp9lJhrKHclxhQ3tscwGy7OHT8TXl-IcY
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Posted on2020/10/07
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2020 年再 3 個月就要結束了,歷經新冠疫情的洗禮後,未來 AI 會如何發展?英國商業策略與科技顧問 Bernard Marr 撰文,指出 2021 年的 4 個 AI 應用趨勢。
原文 傳送門
醫學研究:更智慧的大數據分析
疫情期間,人類急需疫情的相關資料,因此政府、國際組織、科研單位、企業共同合作,建立資料的蒐集、整合、處理、分析機制。相較於 1918 年的西班牙大流感(3 年間全球死亡人數約 5000 萬),新冠疫情爆發至今 9 個月,全球死亡人數約 100 萬,速度比西班牙流感慢得多。Bernard Marr 認為,AI 數據分析是控制疫情的重要一環。
未來,AI 仍會幫助人類有效率的控制疫情。藉由 AI 即時分析海量資料,能更輕易找出疫情爆發點,追蹤感染者,預測病毒的可能演化方向,並找到更有效的疫苗等等。此外,醫學文獻數量快速成長,光今年四月,就有超過 2.8 萬篇關於新冠肺炎的論文,透過 AI 分析,也能加快研究的速度。當然,AI 也能用於其他領域的醫學研究。
自動化偵測與防疫
目前無人機已經應用於防疫,例如監控人們是否遵行社交距離,以及偵測體溫,所使用的是電腦視覺技術。
此外,臉部辨識也是快速成長的領域。但臉部辨識除了追蹤人群的型態,還能辨識出單一的個體,因此隱私的爭議較大。有跡象顯示,因為疫情的關係,人們比以前更能接受監控等科技;但隨著 AI 監控與執法技術精進,人們的接受度將會受到更大的挑戰。
壓制下一波疫情
「預測」是人類積極開發的 AI 功能。在這次的新冠疫情中,AI 也比人類還要早注意到疫情的爆發。2020 年初,加拿大新創 BlueDot 分析 10 萬筆政府與醫療資料,比 WHO 早一週察覺疫情,並發出新冠肺炎的爆發警示。
未來,AI 仍會被應用於預測疫情的爆發,但 Bernard Marr 認為,預測的成效會受到政治與法規的影響,需要各國政府與企業的合作。因此,醫療資料庫的易得性與各單位間的溝通障礙化解,將是 AI 用於預測疫情的重要課題。
經濟恢復期:預測消費者行為模式的改變
疫情過後,人們的生活、工作、社交模式將會大幅改變。數位化就是疫情帶動的強烈趨勢。以零售為例,Amazon 的 2020 年第二季銷售額就比去年同期成長了 40%;原本沒有線上零售的企業,現在也開始考慮。
而 AI 能協助企業了解消費者行為的改變模式,中小企業也在尋找建立競爭優勢的方式,因此這類工具在 2021 的應用將會增加。
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2020/…/07/2021-ai-trends/…