數(shù)字營銷：過去、現(xiàn)在與將來（四）

Cait Lamberton and Andrew T.Stephen

在日益興盛的互聯(lián)網(wǎng)影響下，數(shù)字營銷越來越受到重視，不少企業(yè)的營銷都開始轉(zhuǎn)向數(shù)字營銷。過去的十幾年里，數(shù)字營銷發(fā)展迅速，為整個營銷領(lǐng)域帶來了革命性的沖擊和變化，為商家提供了一種全新的廣告、洞察客戶、吸引關(guān)注以及推廣商品的方式。

本刊將連續(xù)分5期回顧數(shù)字營銷的發(fā)展歷史，希望能讓大家清晰了解數(shù)字營銷研究與實踐的過去、現(xiàn)在和未來。標(biāo)題中的數(shù)字營銷實際包含了數(shù)字營銷、社交媒體營銷和移動營銷三個大的領(lǐng)域，統(tǒng)稱為DSMM。

本期為第四篇，主要講述從2015以來年數(shù)字營銷的發(fā)展及數(shù)字營銷的未來走向。

數(shù)字營銷的第四個階段：2015年以來

從2015年到2016年初，A級營銷期刊中已發(fā)表或即將發(fā)表的文章就有20多篇探討DSMM主題。雖然還不能量化這些論文的影響，但這些數(shù)字已經(jīng)表明我們已經(jīng)進入DSMM研究的“井噴”時代。分析這些研究論文不僅使我們能夠看到核心主題將如何發(fā)展，還給我們提供了該領(lǐng)域的新思維、新數(shù)據(jù)研究方法和細分領(lǐng)域。

一、在數(shù)字營銷研究方面已經(jīng)取得的進展

我們將從兩個方面介紹本階段數(shù)字營銷的發(fā)展情況：

（一）重新審視消費者表達

這個階段的研究以不同的方式重新審視了早期的一些概念和想法。首先，繼續(xù)研究消費者如何在網(wǎng)上個性化表達，這幾乎是之前所有階段的一個大主題（特別是在WOM的研究文獻中）。一個重要的例子是You，Vadakkepatt和Joshi（2015）的研究，他們針對在線WOM數(shù)量和效價做了DSMM領(lǐng)域的第一個元分析。他們研讀了51份關(guān)于口碑（WOM）數(shù)量和效價彈性的研究，并得出結(jié)論：WOM數(shù)量彈性（0.236）比價格彈性（0.416）低，但它取決于產(chǎn)品、行業(yè)和平臺特性（即調(diào)節(jié)變量）。Rosario等人（2016）也探討了在線WOM對銷售的影響，其發(fā)現(xiàn)與以前階段的發(fā)現(xiàn)一致，即在線WOM通常對銷售有積極影響。但他們的研究也指出，其影響力大小因平臺、產(chǎn)品和形態(tài)的不同而差別很大。例如，在線WOM對新的有形商品有強烈的積極影響，但對服務(wù)業(yè)并沒有顯示出類似的敏感性。

另一個重新審視過去消費者個性化表達的研究是Chae等人2016年做的。這些學(xué)者研究了之前的在線WOM研究，特別是激勵WOM的方式，例如“病毒式”或“種子”營銷方法（例如Godes and Mayzlin，2009； Libai， Muller and Peres，2013）。與之前的研究不同的是，他們研究了在線WOM的“溢出效應(yīng)”。他們對消費者在韓國主流社交媒體平臺上討論的美容/化妝品產(chǎn)品的研究表明，聚焦于一種產(chǎn)品能激發(fā)出更多關(guān)于該產(chǎn)品的在線討論。然而，這樣做在減少同類競品的討論量（期望的溢出）同時，也減少了自身其他類別產(chǎn)品的討論量（負期望的溢出）。

最近的研究還重新探討了早先將互聯(lián)網(wǎng)作為營銷工具的理念，特別是在新數(shù)字廣告的背景下。如前所述，在DSMM文獻中已經(jīng)有對搜索和展示廣告的研究，但這些主題的研究一直未取得較大的進展。由于社交媒體營銷的興起，已經(jīng)有研究者開始研究社交平臺中企業(yè)生成的商業(yè)化內(nèi)容（例如，F(xiàn)acebook頁面或Twitter上的某品牌的帖子）。這些通常被稱為“內(nèi)容營銷”，現(xiàn)在被用作補充甚至有時替代了傳統(tǒng)廣告。階段三的一些研究盡管已經(jīng)開始涉及這一主題（例如De Vries，Gensler and Lee flong，2012），但純粹是從用戶參與的角度。Kumar等人的研究（2016）探討了社交媒體中的企業(yè)內(nèi)容營銷對銷售的影響。

近兩年出現(xiàn)了許多對常見廣告類型的研究，特別是移動廣告。例如，Bart，Stephen和Sarvary（2014）使用來自大量移動廣告活動的現(xiàn)場數(shù)據(jù)來研究移動廣告，以確定哪種類型的移動廣告更有效。他們發(fā)現(xiàn)，移動廣告似乎最適合高參與度、實用性的產(chǎn)品，移動廣告能夠提高他們用戶的品牌意識和購買意向。其它最近的論文也研究了與移動廣告相關(guān)的主題。例如，Danaher 等（2015）研究了顧客在逛商場時給移動設(shè)備發(fā)送優(yōu)惠券的有效性。Fong，F(xiàn)ang和Luo（2015）研究了在競爭對手鄰近區(qū)域發(fā)送優(yōu)惠信息。預(yù)計在不久的將來，會有更多的關(guān)于移動營銷研究，包括2017年《營銷科學(xué)》（Marketing Science）和《互動營銷雜志》中的“移動營銷特刊”，2017年《消費研究協(xié)會雜志》（Journal of the Association for Consumer Research）關(guān)于關(guān)聯(lián)消費和實時在線的特刊。

這兩年也有一些研究重新研究了搜索廣告，但采用了一些新的分析方法。例如，先前的研究考慮了搜索順序的重要性：一些研究認為搜索靠前的廣告通常是更好的（Chen and He 2011），而其他研究則認為，點擊量與排序無關(guān)（Jerath et al，2011； Katona and Sarvary，2010）。但Narayanan和Kalyanam（2015）的研究指出，位置效應(yīng)可能主要取決于品牌和消費者的特性。研究者發(fā)現(xiàn)，總體來說第一的位置優(yōu)于第二的位置，這與先前的研究具有一致性。“位置效應(yīng)”的重要性在于主要針對較小或知名度不太的品牌。隨著消費者對品牌的熟悉度增加或者他們的偏好精確匹配的增加，位置效應(yīng)會變小甚至消失。

（二）對數(shù)據(jù)分析工具的改進

搜索是用戶獲取營銷信息的重要來源這一研究主題仍然出現(xiàn)在最新的研究中。Ansari等人（2000）的基礎(chǔ)性研究，嘗試了開發(fā)能夠預(yù)測消費者偏好的綜合篩選機制。15年后，這樣的研究仍然存在，但結(jié)果更令人信服。Du，Hu和Damangir（2015）認為，營銷人員可以通過分析消費者搜索詞匯的變化來推斷消費者喜好的變化。

在該主題上的研究進展在一定程度上取決于第一階段早期的可用數(shù)據(jù)與當(dāng)前可用數(shù)據(jù)之間的一些差異。在早期階段，Ansari和Mela（2003）面臨眾多數(shù)據(jù)短缺的問題，而Du，Hu和Damangir（2015）等可以將包含消費者實際搜索詞條信息的Google搜索趨勢數(shù)據(jù)與各種品牌支出和特征相關(guān)的營銷組合數(shù)據(jù)結(jié)合起來考慮。研究認為，這種新的數(shù)據(jù)組合降低了重復(fù)聯(lián)合分析的高執(zhí)行成本或回復(fù)率較低的問題。采用類似的方法，Schweidel和Moe（2014）將來自兩個行業(yè)的公司在多個平臺上的社交媒體帖子數(shù)據(jù)與股票價格和品牌跟蹤研究的績效指標(biāo)結(jié)合。綜合使用這些數(shù)據(jù)，Schweidel和Moe開發(fā)了一個簡單的預(yù)測在線數(shù)據(jù)變動對線下產(chǎn)出影響的衡量方法。研究發(fā)現(xiàn)，組合多個數(shù)據(jù)源可以獲取更準(zhǔn)確的消費者偏好信息，從而做出更優(yōu)化的營銷方案。

Kim和Krishnan（2015）采用了類似的方法，他們用韓國大型在線零售商的個人購買數(shù)據(jù)來觀察消費者學(xué)習(xí)行為。結(jié)果表明，消費者網(wǎng)購經(jīng)驗的增加使他們更愿意購買質(zhì)量不確定的產(chǎn)品，但這種效應(yīng)僅發(fā)生在較廉價的產(chǎn)品上。這項研究再次將交易數(shù)據(jù)與品牌輔助信息、線下特征和品牌價值結(jié)合使用。結(jié)合這些數(shù)據(jù)，研究表明品牌營銷組合中的輔助因素可以替代學(xué)習(xí)，減少消費者對產(chǎn)品質(zhì)量不確定性的擔(dān)憂。

二、正在過程中的數(shù)字營銷研究

雖然這個階段仍在發(fā)展中，可我們對其持樂觀的態(tài)度。原因有兩點：首先，研究者們對一些主題之前有了很深入的探索，如在線WOM。新研究還會繼續(xù)這樣的主題，但是分析方法在不斷改進，避免了對DSMM經(jīng)驗式的概括。第二，研究者現(xiàn)在能利用更強的算法和分析工具來研究互聯(lián)網(wǎng)中消費者個性化表達和營銷智能。

2015-2016年的一些研究標(biāo)志著早期DSMM一些研究主題的回歸。首先，重新研究與個性化在線表達相關(guān)的主題，這個領(lǐng)域已經(jīng)成熟到能夠進行元分析。第二，研究者對數(shù)字化（特別是社交營銷和移動）活動是如何衡量市場營銷效果的話題非常感興趣。最后，研究者利用觀察消費者在新的DSMM的上下文中搜索和學(xué)習(xí)的方式來提高我們獲得營銷洞察力的能力。

對2000年以來的這些關(guān)于數(shù)字營銷主題的回顧有許多意義，它幫我們清晰了解了該領(lǐng)域自從它起源以來的發(fā)展脈絡(luò)。首先，這個領(lǐng)域的研究論文不僅用模型來分析數(shù)據(jù)，而且將結(jié)果與心理學(xué)理論聯(lián)系起來。因此，DSMM越來越有助于擴展以前研究人類行為的一般框架。第二，最新的研究創(chuàng)造性地結(jié)合了多個數(shù)據(jù)源和方法。僅在2015年上半年，就有例如實地試驗和實驗室試驗，交易數(shù)據(jù)和Google趨勢數(shù)據(jù)的組合。

三、數(shù)字營銷的未來走向

本節(jié)談?wù)勗谖磥頂?shù)字營銷方面一些可能的發(fā)展方向，包括了理論層面和實踐層面，主要體現(xiàn)在四個方面：

（一）群體行為和新商業(yè)模式

DSMM領(lǐng)域的研究經(jīng)常側(cè)重于在線社區(qū)中用戶參與，其中大部分是以情感或共同社區(qū)為基礎(chǔ)。但很少有研究將這些網(wǎng)絡(luò)社交行為與營銷效果直接聯(lián)系起來。在這一點上，營銷從業(yè)者已經(jīng)找到了更直接地引導(dǎo)消費者群體行動的方法。例如，以消費者為中心的眾包就是為營銷績效提供了一種利用群體行為的手段，Bayus（2013）以戴爾的Ideastorm.com眾包社區(qū)為背景研究了這一主題。在Stephen，Zubcsek和Goldenberg（2016）的最新研究中，也探究了在線網(wǎng)絡(luò)在推動具有產(chǎn)品依賴性的用戶塑造創(chuàng)新思維的作用。由于Uber等共享經(jīng)濟平臺的興起，研究者也有可能對“共享經(jīng)濟”這種新的商業(yè)模式進行更多的研究。越來越多的協(xié)作消費企業(yè)在尋求提高質(zhì)量與安全標(biāo)準(zhǔn)的同時，也在尋求與傳統(tǒng)競爭對手區(qū)分開來的方法。

（二）使用消費數(shù)據(jù)并尊重隱私

現(xiàn)在，我們收集數(shù)據(jù)的手段越來越高明，這是好的方面。但回顧階段 1中Godes和Mazlin（2004）的研究，我們就不能不面對在沒有明確許可的情況下從消費者的在線行為獲取數(shù)據(jù)的倫理性。有些研究論文探討了信任和隱私的重要性，但尚未獲得大量的引用：例如，Bart 等（2005）分析了不同網(wǎng)站和消費群體的在線信任的驅(qū)動因素，Urban，Amyx和Lorenzo（2009）概念化了消費者的信任和隱私。對這些研究的引用在2014年和2015年達到頂峰，因為與在線信任和隱私相關(guān)的問題在當(dāng)時獲得了公司、消費者和決策者的重視。一些研究人員，特別是Catherine Tucker一直致力于基于研究有關(guān)消費者數(shù)據(jù)隱私和在線廣告監(jiān)管的問題。例如，Tucker（2014）研究了目標(biāo)明確的精準(zhǔn)廣告（極大程度利用了公司可用的消費者個人信息數(shù)據(jù)）和消費者感知隱私侵犯之間的權(quán)衡。

接下來的研究中我們還要面對很多問題：公司在沒有被允許的情況下獲得盡可能多的消費者信息時是否道德？在不被允許的情況下得知消費者對其產(chǎn)品需求增加，公司應(yīng)該如何反應(yīng)？自己的信息被公司用于營銷目的，消費者有何反應(yīng)？這些問題可能需要結(jié)合其他領(lǐng)域的進行研究，例如消費者保護協(xié)會、行業(yè)組織和立法者就越來越認為這些問題非常重要。

（三）多渠道和多任務(wù)行為

考慮到數(shù)字和非數(shù)字營銷活動可以相互作用，一些研究者想要將線上和線下連接在一起（例如Danaher，Wilson and Davis，2003； Naik and Peters，2009；Stephen and Galak，2012； Trusov， Bucklin and Pauwels，2009 ； Zhang et al.，2010）。業(yè)界人士也在努力尋找整合“數(shù)字”營銷與“傳統(tǒng)”營銷的方法，或者將“新媒體”加入現(xiàn)有的營銷組合模式，以創(chuàng)造新的價值（例如Joo et al.，2014）。我們認為線上和線下之間的交叉值得更深入的研究，或者需要更全面了解消費者搜索產(chǎn)品、與品牌互動、分享信息和經(jīng)驗，以及購買產(chǎn)品的全渠道。

Liaukonyte，Teixeira和Wilbur（2015）使用實驗設(shè)計，發(fā)現(xiàn)投放電視廣告的公司在廣告播出時間段中銷售水平更高，他們通過技術(shù)手段區(qū)分以行動、情感、信息和圖像為重點的不同廣告類型，然后再應(yīng)用消費心理學(xué)的框架加以進一步解釋結(jié)果。雖然所有類型的廣告都增加了消費者交易的數(shù)量，但通過直接訪問和搜索引擎引薦的不同組合來配合的廣告更有效。通過使用差異分析法和不連續(xù)回歸分析，研究者不進行高成本的現(xiàn)場實驗就能提出因果論證。新的分析技術(shù)、相關(guān)的行為理論、多個數(shù)據(jù)源和創(chuàng)造性方法可能會幫助我們進一步了解消費者對多種渠道和目標(biāo)的DSMM技術(shù)的擬真體驗，從而確定傳播和銷售渠道的最佳獨立或組合。最新的研究還考慮了“社交電視”，即消費者在觀看電視時如何使用社交媒體，以及這種多任務(wù)行為如何影響廣告效果（Fossen and Schweidel，2016），這個在今后會變得越來越重要。

（四）移動營銷

某種程度上，移動營銷意味著是線上線下的融合。有充分的理由證明，今后需要專門發(fā)展出移動營銷的綜合理論。這并不是說目前沒有供移動營銷使用的理論，事實上移動營銷的概念在五六年前就在專業(yè)期刊上出現(xiàn)過（例如Shankar and Balasubramanian，2009； Shankar et al.，2010）。Grewal等人（2016）最近一篇論文的研究代表了一個重要研究方向。但是我們?nèi)钥蓮母娴慕嵌葘徱曔@些理論，更好地了解移動和非移動DSMM之間的相互關(guān)系，并從中獲得結(jié)果（例如 Ghose and Han，2011； Shriver， Nair and Hofstetter，2013）。正如Ghose和Han（2011年）與Shriver，Nair和Hofstetter（2013年）的研究所指出的，移動領(lǐng)域的結(jié)果似乎與非移動領(lǐng)域的結(jié)果有些不同。這些發(fā)現(xiàn)認識到移動端對消費者而言是任務(wù)導(dǎo)向型，而非移動端的互聯(lián)網(wǎng)使用更傾向于網(wǎng)絡(luò)關(guān)系建立和關(guān)系發(fā)展。但目前這種解釋只是投機性的，也就是說隨著消費者在互聯(lián)網(wǎng)使用方面變成“移動互聯(lián)網(wǎng)第一”后，那么移動端和非移動端比較研究可能很快失去相關(guān)性。因此，我們主張研究人員專注于了解移動技術(shù)的營銷價值，專注研究那些讓營銷人員和/或消費者在非移動技術(shù)下無法完成的事（例如，基于地理定位的廣告，利用移動設(shè)備中的傳感器測量環(huán)境屬性，或甚至利用可穿戴設(shè)備進行用戶測定）。

可以說，開發(fā)更全面理解和更一般化的移動消費者行為和移動營銷理論的最好方法是將大數(shù)據(jù)與能夠?qū)崿F(xiàn)消費者層面洞察的實踐相結(jié)合。例如，Andrews 等（2015）收集了中國最大的移動提供商之一中國移動近15，000名消費者的數(shù)據(jù)，開展了一項探討消費者動機的調(diào)研。研究人員發(fā)現(xiàn)，在高度擁擠的空間（例如擁擠的列車）中，人們變得內(nèi)向，用看手機來“有效緩解”環(huán)境焦慮壓力，并且在這種狀態(tài)下他們更容易接受到移動廣告。這是推動營銷文獻發(fā)展的一個很好的例子，把基于大數(shù)據(jù)和心理學(xué)的經(jīng)驗性見解相結(jié)合起來。

移動領(lǐng)域還研究了時間和空間位置距離在促銷有效性的影響。早期研究強調(diào)在線體驗可以塑造消費者線下生活的方式（Schau and Gilly，2003）。相比之下，Andrews等人的研究（2015）是顛覆性的，他們的研究完全是關(guān)于一個線下情境因素（物理擁擠）如何影響在線行為。類似的是Danaher等人（2015）和Fong 等人（2015）的研究，他們基于位置定位來發(fā)放移動優(yōu)惠券，以此考慮物理接近或地理因素如何影響在線和線下行為（另見Luo et al.，2014）。另一個是Hui等人（2013）的研究，他們的研究探討以在線（移動）形式發(fā)送的優(yōu)惠券在店內(nèi)消費上的影響。由此看來，移動研究提供了一個獨特的機會，在數(shù)字化或數(shù)字增強的環(huán)境中建立新的行為理論的可能性，其中虛擬和真實的因素都很重要。

編譯材料主要來源：

Cait Lamberton and Andrew T. Stephen （2016） .A Thematic Exploration of Digital， Social Media， and Mobile Marketing： Research Evolution from 2000 to 2015 and an Agenda for Future Inquiry[J]. Journal of Marketing，80（November）， pp.146-172.

主要參考文獻：

[1] Andrews， Michelle， Xueming Luo， Zheng Fang， and Anindya Ghose （2015）.Mobile Ad Effectiveness： Hyper-Contextual Targeting with Crowdedness[J]. Marketing Science， 35（2），pp.218–33.

[2] Du， Rex Yuxing， Ye Hu， and Sina Damangir（2015）.Leveraging Trends in Online Searches for Product Features in Market Response Modeling[J]. Journal of Marketing， 79 （January）， pp.29–43.

[3] Fong， Nathan M.， Zheng Fang， and Xueming Luo （2015），.Geo-Conquesting： Competitive Locational Mobile Promotions[J].Journal of Marketing Research， 52 （October）， pp.726–35.

[4] Grewal， Dhruv， Yakov Bart， Martin Spann， and Peter Pal Zubcsek （2016）.Mobile Advertising： A Framework and Research Agenda[J].Journal of Interactive Marketing， 34 （May）， pp.3–14.

[5] Kim， Youngsoo and Ramayya Krishnan （2015）. On Product-Level Uncertainty and Online Purchase Behavior： An Empirical Analysis[J].Management Science， 61 （10），pp. 2249–67.

[6] Kumar， Ashish， Ram Bezawada， Rishika Rishika， Ramkumar Janakiraman， and P.K. Kannan （2016）. From Social to Sale： The Effects of Firm-Generated Content in Social Media on Customer Behavior[J]. Journal of Marketing， 80 （January）， pp.7–25.

[7] Liaukonyte， Jura， Thales Teixeira， and Kenneth C. Wilbur （2015）.Television Advertising and Online Shopping[J]. Marketing Science， 34 （3）， pp.311–30.

[8] Narayanan， Sridhar and Kirthi Kalyanam（2015）.Position Effects in Search Advertising and Their Moderators： A Regression Discontinuity Approach[J].Marketing Science， 34 （3）， pp.388–407.

[9] Rosario， Ana Babi′c， Francesca Sotgiu， Kristine De Valck， and Tammo H.A. Bijmolt （2016）.The Effect of Electronic Word of Mouth on Sales： A Meta-Analytic Review of Platform， Product， and Metric Factors[J].Journal of Marketing Research， 53 （June）， pp.297–318.

[10] Srinivasan， Shuba， Oliver J. Rutz， and Koen Pauwels （2016）.Paths to and Off Purchase： Quantifying the Impact of Traditional Marketing and Online Consumer Activity[J]. Journal of the Academy of Marketing Science， 44 （4）， pp.440–53.

[11] Stephen，Peter P. Zubcsek， and Jacob Goldenberg （2016）.Lower Connectivity Is Better： The Effects of Network Structure on Customer Innovativeness in Interdependent Ideation Tasks[J].Journal of Marketing Research， 53 （April）， pp.263–79.

[12] Wedel， Michael， and P.K. Kannan （2016）. Marketing Analytics for Data-Rich Environments[J]. Journal of Marketing， 80 （November），pp.97–121.