消费者行为学的典型营销案例

本文探讨了从行为学视角理解消费者选择啤酒的原因,揭示了不同需求如何驱动购买决策,通过具体案例展示了如何利用消费者行为学原理创新产品策略。

 一天早上,你看到了你的同事手里拿着一款新型的“彩屏手机”,刚好正是你喜欢的那种,你会即时产生许多不同的念头,以下的几种想法,你是那种呢?

  为她感到高兴,她的表情使你感到高兴;

  很想下午就去购买这款手机;

  因为她在炫耀,而产生一种厌恶的感觉;

  决心不买这款手机,因为你不想与她相同;

  有点自卑,因为自己还没有能力购买;

  对自己的男友不满,因为他没有送给自己这款手机

  ……

  人类的行为可以简单归纳为刺激与反应的过程,作为最高等生物的人类,具有最复杂的刺激与反应系统。由于复杂而且动态,人类的行为学很早就成为一门正式的科学。

  作为营销者,你的使命就是改变消费者的行为,上面描述的心理反应与过程发生的时间仅为0.2-1秒。不同的个体可能产生完全不同的反应,每天每一个消费者要处理数以万计的各种信息,并做出相应的反应。

 

如果你面对的是一个果汁的市场,那么你的目标消费群是以亿计算的。这样庞大数量的心理过程,一个营销人员怎样才能把握主流,从而应用方法去改变人们的行为呢?答案只有一个:消费者行为学。

  消费行为在许多情况下是非理性的。例如,如果问你为什么会去购买一瓶娃哈哈纯净水,你能讲出一个合理的解释吗?大部分人可以讲出原因,但并不一定符合逻辑。营销最让人着迷而又感到困惑的就是-消费者不可捉摸的心思。

 

  也许你现在正是一位啤酒公司的市场总监,每天都要与竞争对手展开着艰苦卓绝的价格战,你的专业知识告诉你啤酒都是一样的,闭着眼睛喝基本没有什么差别。你甚至正在怀疑广告要不要做。

 

让我从行为学的角度与你讨论一下,首先一个基本的问题:人为什么要喝啤酒呢?因为它比水解渴?因为它比牛奶有营养?因为它比果汁更健康?好像都不是,从行为学的角度来说,这是一种需求在起作用,一位经常喝啤酒的朋友告诉我,“因为喝啤酒感到舒服,每次只尝一口冰凉的青岛纯生,感觉自己就进入了一种轻松的环境”。他的需求是改变态度,进入轻松环境。而另外一位朋友说,“我和朋友在一起一定要喝啤酒,因为不喝酒显得关系较为陌生。”他的需求是表示亲近的一种信号。还有一位朋友告诉我,“在卡拉OK我会喝很多啤酒,因为在那种场合一定要样。”

  他要的是融入环境!

  你也许会问:“你与我谈这些有什么用呢?”

  如果我是你,我会开发一种新的啤酒,名字叫做“青岛纯熟”口号是“老朋友专用啤酒”。

 

他是针对我第二位朋友的。

  当然,这只是一种想法,不过你应该可以感受到,当我们从行为学的角度去看我们的产品,许许多多无法解决、没有思路的事情,会变得有趣而富于新意。行为学就是这样让我们将封闭的心灵展开,插上创造的翅膀,当然,行为学是一门复杂的科学,它所涉及的领域不仅涵盖了营销中90%的内容,而且在我们生活中也广泛的涉及到。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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