消費者行為建模

---

每個營銷人員的頭腦中都隱含著一個消費者行為模型。這是他長期以來對客戶行為的諸多理解的結果。這些理解基於他個人的消費經驗、從營銷活動中獲得的客戶知識以及以往消費者行為研究提供的知識體系。由於消費者行為只是人類行為的一個子集，因此消費者行為模型借鑑了各種研究人類行為的學科，例如心理學、社會學、經濟學、人類學、決策科學等等。

當前建模工作的分類

在 Howard-Sheth 模型和其他平行研究的經驗推動下，人們還進行了幾次額外的嘗試來理解並最終模仿消費者行為。根據以下主要標準，這些努力可以分為幾組：

• 建模的目標。

• 支援的基本學科。

• 支援的分析方法。

• 消費者行為的基本單位建模。

建模目標

建模的目標主要侷限於以下方面：

購買行為的描述

具有此目標的模型關注在購買和行為中起關鍵作用的眾多結構。這些結構在描述整體消費者行為的示意圖中得到說明。這些模型實質上是消費者行為的快照。因此，它們有效地捕捉了模型中各種變數所取的值。但是，它們需要理解因果關係。此類模型最常見的應用之一是向受眾傳達營銷人員對其客戶的設想。為實現此目標而建立的模型也被證明是有益的起點，可以用於建立更復雜和更高層次的目標模型。

實現這些目標的資料來源包括市場定義或消費者概況調查。此類調查可以提供人口統計、社會經濟、心理統計和購買階段資料。這些資料可以根據客戶的重要方面和總體水平來描述客戶。因此，例如，一家微波爐營銷企業可以將其客戶定義為知情的，但需要澄清這些烤箱在其烹飪風格中的價值。該公司還可以根據客戶的其他顯著特徵對其進行畫像，以用於營銷目的。透過識別從這些消費者描述中收集的資料中的特定趨勢，該公司可以假設目標客戶銷售額低下的潛在原因。為了更具體或證明因果關係，營銷人員必須以新的方式處理建模。

描述消費者過程

此目的關注的是影響消費者行為的過程，而不是消費者的狀態。一個例子是 Nicosia 模型，其設計目標就是如此。這些目標使營銷人員更接近於理解因果模型。它們還有助於連線各種結構，併為消費者行為模型中的這些聯絡提供建議。當這些聯絡被量化時，營銷人員就能更好地控制設計輸入組合以實現所需的客戶情緒。

消費者行為的可預測性和可控性

這是消費者行為建模的最終目標。它需要資料來表徵消費者行為的狀態及其聯絡。毫不奇怪，這是最難實現的目標。原因之一是，實現這一目標的資訊基礎取決於營銷領域的完整知識庫以及與人類行為預測相關的其他學科。這些領域的知識尚未發展到能夠嘗試這種努力的程度。在營銷環境中，所涉及的變數是微觀的，例如消費者的品牌偏好、產品認知、關於產品類別或品牌的習得聯想、消費場合等等。使用標準變數預測這種微觀層面的事件時，準確性會顯著下降。

基本學科的支援

當前消費者行為模型的進展也可以透過應用這些模型主要基於的基本學術領域來識別。經濟學，它提供了消費者行為的第一個概念化，認為消費者是一個理性的經濟實體。他的行為引起了微觀和宏觀層面經濟學的關注。該學科的有限假設以及在營銷實踐中發現的人為因素的複雜性降低了該學科在消費者行為建模中的價值。

心理學強調人類行為的“為什麼”，也對消費者行為的理解和建模工作做出了重大貢獻。幾乎每個消費者行為模型都使用某些心理結構。對這些領域及其與其他概念的相互作用的理解通常源於心理學，即母學科。

心理學概念的基本問題在於它們在營銷環境中的可操作性、發現的較弱聯絡以及忽略了非心理學因素。社會學也被廣泛應用於分析消費者群體現象（例如市場細分）和其他消費者社會動態（例如創新擴散）。消費者行為建模者越來越意識到特定學科的重要性。

決策科學

消費者選擇或決策是營銷人員最感興趣的關鍵主題之一。雖然經濟學和心理學（透過認知心理學）在這個領域有所發展，但蓬勃發展的決策科學學科最明確地關注這一點。該學科在消費者行為領域的益處很多。（i）它有助於追蹤消費者決策過程的流程；（ii）它有助於理清有助於選擇的相關品質或特徵；以及（iii）它有助於識別這些關鍵屬性及其在消費者心中使用的水平之間的權衡——這是使用決策科學的另一個好處。決策科學方法在消費者行為中的可用性是消費者行為中的一個範例。

人類學

人與物理世界相互作用的重點將人類學與其他學科區分開來。憑藉其對消費者與產品相互作用的關注，營銷應該成為該領域的強有力借鑑者。遺憾的是，過去這種情況並未發生。這是由幾個因素造成的。人類學本身一直痴迷於更重大的問題，例如輪子對社會的影響或人群之間血型的分佈等等。

他們經常在偏遠地區的孤立部落中建立他們的實驗室，以使他們的研究更具科學性——並從主要興趣變數中分離出無關因素。這些事情給人類學蒙上了一層神秘的面紗。儘管如此，人類學家和營銷人員越來越意識到合作和從相互聯絡中獲益的必要性。

系統動力學和模擬

系統動力學和模擬主要用於模擬複雜的情況。這些方法的工具經過精心調整，可以處理許多變數及其相互作用。消費者行為場景非常接近地滿足了這些條件。因此，在消費者行為模型中，人們越來越意識到並使用系統動力學和模擬。這些學科用於開發、測試和改進模型。

分析技術的支援

消費者行為模型總是處理大量的因素。現代消費者行為模型採用各種分析方法來解決這個問題。大多數這些策略可以在數學、統計和運籌學文獻中找到。然而，隨著先進計算能力的隨時可用，這些策略最近發揮了更大的作用。

因此，例如，逐步迴歸分析和對應分析經常用於發現觀測資料中的關鍵變數及其相關性：為了減少資料並從大量資料中提取本質，應用因子分析和多維尺度技術。消費者經常評估不同的特徵及其相關的權衡。聯合分析已被證明是實現此類目標的寶貴技術。結構的排序和方向在消費者行為模型中至關重要。圖論可以幫助完成這項任務。

消費者行為模型的基本單位

早期的消費者行為模型側重於單個顧客的行為，尤其關注快速消費的非耐用品。這可能是因為這類模型不需要考慮多人購買同一商品之間的互動。然而，隨著家庭、機構和公司在產品購買中重要性的日益提高，必須考慮這些社會單元。因此，越來越多的模型將決策單元擴大到個人之外。其中最普遍的決策單元包括行業（例如，韋伯斯特的“理解組織購買行為的通用模型”）、分銷渠道成員和家庭（例如，謝思的“家庭決策模型”）。

結論

具有此目標的模型關注在購買和行為中起著重要作用的眾多結構。實現這些目標的資料來源包括市場定義或消費者畫像調查。透過識別從這些消費者描述中收集的資料中的特定趨勢，公司可以假設目標客戶銷售額低下的潛在原因。

它需要資料來描述消費者行為的狀態及其聯絡。不出所料，這是最難達到的。原因之一是，實現此目標的資訊基礎依賴於市場營銷和與人類行為預測相關的其他學科的完整知識庫。