你是否会受身边人的影响,跟风买东西?

你是否会受身边人的影响,跟风买东西?

软件仓库woniu2024-01-20 23:39:4520A+A-

身边有不少的朋友喜欢买同款商品,比如同款手机,服装,相同的知识星球等等。今天小高教学网探特意邀请了颢卿@真知拙见星球合伙人为大家分析分析,造成这种现象的原因。


颢卿,加拿大大学经济系助理教授,蒙特利尔数量经济研究中心研究员。


你是否会受身边人的影响,跟风买东西?

许多消费者的决策都很大程度上受到周围人的影响,比如说女生之间通常喜欢用同样品牌的包包,穿类似的衣服。情侣之间也会通过用类似的产品来增进感情。这使得有些时候尽管消费者没有说一定要买某样产品,但是经不起同伴的怂恿还是买了。

比如说我原来使用的是苹果手机,但是周围的小伙伴都开始使用华为了。那么即便我可能不是那么喜欢使用华为,但是为了和周围的人使用同款手机不落群,我可能还是会去购买华为手机。在这样的考量下,苹果公司面对来自华为的竞争哪怕知道自己的客户群是特定的消费群体,也不敢忽视这种来自同伴的神奇魔力而随意加价。


今天要讲的就是这样一个你是否会眼馋同伴的手机的故事,文章来自于 2019 年的NBER工作论文:“Peer Effects in Product Adoption”。作者们利用来自于脸书的数据,探讨了同伴效应对于美国手机市场的影响。


通过追踪脸书后台用户的登录设备和时间,作者们从数据中确定了每一个用户购买新手机的时间,以及他们脸书上好友购买手机的品牌和时间。这些数据被用于识别你的手机购买决策究竟是如何被朋友的手机购买决策所影响的。

虽然数据直接提供了如果 A 购买了新的手机,那么作为 A 的好友 B 在一周内购买新手机的可能性,但是要正确识别这样的效应其实并不是简单的事情。比如说 A 的好友 B 购买手机的决定可能只是因为广告的关系,而事实上和 A 购买手机的决定并没有太大的关联。


为此他们提供了两种工具变量识别方法,首先是通过机器学习技术分析脸书上的发帖来判断 B 购买手机是不是因为手机丢失这样的原因。

比如说如果在购买手机前一周 B 发帖说“妈的,老子手机丢了……”那么这样的信息就可以被视作一个非常明显的手机丢失信号。

第二个工具变量来自于 B 购买手机可能是因为 B 在那一周正好有资格和电信公司签订新的合同,所以恰巧更换了手机。


对于这两种工具变量,作者们使用了神经网络来估计每一个用户在下一期购买新手机的概率,神经网络会预测什么样的人最可能会在下一期购买新手机,比如说来年人可能要等到手机坏掉以后才会更换新的手机。

非常有趣的是,估计结果显示工具变量虽然很酷炫并且合理,但是却“无用”。

为什么说“无用”呢?因为工具变量的结果和最小二乘的结果几乎完全相同。

总的来说,如果有一个额外的朋友在一周内买了一部新手机,那么会提高你在下周购买新手机的 0.2%~0.04% 的概率。


带着这种不甘心,作者们又分析了这种从众心态导致的同伴效应在不同人群中的异质性。他们发现同伴效应竟然在对于价格敏感的人群众发挥了更大的作用。

这意味着有钱人更不容易被周围的人的购买决定所影响,不会被“噱进”。而收入较低的人群,类似于学生群体则会更倾向于“一起”购买相同款式的手机。这就好像有钱人看李佳琪可能自己看看就好不会向周围的人“安利”,普通人看李嘉琪可能在自己购买了之后会花很大的力气向周围的人“安利”产品。


特别有意思的是,事实上在大多数市场上,我们都可以看到企业利用这种低收入人群的“同伴效应”营销的例子。比如说许多人因为好朋友购买了最新的华为手机而购买华为手机,尽管他们可能已经拥有了非常好的其他品牌的智能手机。这种同伴效应很好地解释了企业在推出新产品的时候,如果某一款产品通常供不应求,企业为什么选择让“消费者排队”造成“饥饿营销的”的局面,而不是“抬高价格”。


道理很简单,因为如果一味抬高价格来遏制需求,那么低收入人群中的某些人可能因为价格过高而放弃对于新产品的购买。然而恰恰是这些人很有可能是在同伴效应中主要发挥作用的人,他们可能是各自朋友圈中引领时尚的传销者。在信息不对称的情况下,企业并不愿意失去这类潜在的客户,所以他们宁愿维持一个相对较低的价格来让用户排队,也不愿意简单太高价格来承受不必要的同伴效应的损失。


那么问题就来了:你是否有因为周围的人购买了某件新产品而跟风的经历呢?你又购买了什么样的产品呢?

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