2018年12月20日上午八点四十五分，中国营销工程与创新研究中心(以下简称“MEI”)2018-2019年第一学期第14次研讨会(以下简称“Seminar”)在MEI如期举行，参与本次研讨会的有黄敏学老师及MEI各位成员。

　　本次Seminar由高蕾研读文章《Learning from Your Friends’ Check-Ins: An Empirical Study of Location-Based Social Networks》。

　　传统餐馆的排队问题主要是基于观察性学习，根据序贯决策模型，消费者会通过观察排队人数来决定要不要就餐。这是传统的线下餐馆观察学习问题，随着移动应用程序的普及，线上app为用户提供了与朋友分享位置信息的选项，也将线下的餐厅排队问题延伸到线上，线上“朋友”的存在以及基于位置的签到数据，又会使线上观察性学习发生哪些变化呢?

　　本研究以中国一个主要基于位置的社交网络应用为研究对象，提出了餐厅发现与观察学习的两阶段实证模型，研究消费者是否以及如何受线上朋友的签到行为的影响。通过对数据中重复访问顾客的特征分析，本研究在试验和重复中检测出观察学习的效应，并使用实证模型将其与非信息混杂机制(例如同质性)分开。实证结果支持强烈的观察学习效果，同时还发现，用户及其朋友的地理位置对观察学习的重要性起着调节作用。文章研究框架如下：

　　图1 文章研究框架

　　文章提出了几个问题，一，商家应该何时奖励他们的客户社交签到以促进观察学习;二，哪些类型的商家可以从基于位置的网络中的观察学习中获益更多;三，商家应如何促进观察学习;四，如何向用户推荐位置。文章研究发现，对于较新的本地供应商来说，奖励客户的社交签到更有价值，而且在最初的几个月里，这种学习效果非常强;观察学习的效果对于独立的当地餐馆比特许经营餐馆更强;观察学习的重要性取决于社会关系的强度，即餐厅是否位于焦点消费者的当地区域，以及餐厅是否位于焦点消费者的朋友的当地区域;利用用户好友签到等本研究中讨论的位置和社交因素，可以帮助解决冷启动问题，以提高位置推荐的性能。

　　至此，本次Seminar的文章研读完毕。

　　图2 高蕾讲解文章

　　之后，肖莉博士分享了自己的研究，肖莉博士是我校校友，2001年在经济与管理学院市场营销专业攻读硕士学位，后于2008年赴美国宾州州立大学深造，2013年获得市场营销学博士学位，现为复旦大学管理学院市场营销系讲师。她的论文发表在《Marketing Science》、《Review of Marketing Research》等重要学术期刊上。

　　图3 肖莉博士分享研究

　　肖莉博士提到，我们经常见到的视频广告如电梯广告等都是固定模式的循环播放，忽视了消费者对不同广告的偏好差异，目前的视频广告仍然停留在以群体层面为基础的广告投放上，而非基于个人层面进行广告调整。但是，在零售环境下观看广告的时候，我们关注广告的时间非常短暂，如果广告不能迅速引起观看者的兴趣，就会出现视频广告还没播放结束观看者就已离开的情况。因此该研究利用Video ad display system，根据观看者对广告的反应在短时间内来推荐和调整广告。

　　在广告播放过程中，观看者的面部表情是会发生变化的，其实现也会因为其关注点的不同而变化，肖莉博士的研究用AI的方法，通过对观看者实时的表情分析，做出实时的响应，通过监控观看者的表情变化，将这种表情与观看者当时所观看的广告元素连接起来，就能够推断出消费者对广告中各种元素的偏好，从而基于消费者的偏好推荐符合其口味的广告。

　　文章运用了两个核心技术，消费者者面部表情分析和视线分析。面部表情分析使用的是computer vision的技术，将视频中的图像抽取出来，然后判断脸部的位置，提取脸部的特征信息，用SVM就能够判断消费者脸上的表情，这里没有直接使用计算机中经典的7种表情，而是根据人们看广告的表情特征，选取新的表情框架。在视线判断的过程中，是将脸部识别出来之后，寻找眼睛的位置。并且将每一帧画面分为9个区域。处理一帧画面的时间是0.4秒。

　　大家对此非常感兴趣，黄老师也提出了自己的想法和建议，肖莉老师和黄敏学老师进行了激烈的探讨，黄老师提到，该研究目前缺少一些营销相关的作用机制，比如关注点为什么会发生变化，通过某些动作为什么可以提升预测的准确度。，此外，要让不同专业的人认识到其独特的价值，增加适用性。

　　随后，张皓分享了自己目前的研究框架，黄老师和肖莉老师分别对数据、文章构念等方面提出了宝贵的意见。

　　至此，本学期第14次Seminar顺利结束。

　　文字/陈晶晶

　　供图/陈晶晶

　　审核/郑仕勇

　　网站编辑 / 苏  羽