网络营销中的人工心理应用综述

1、 网络营销中的人工心理应用综述 文/ 王征 张惠摘 要：通过人工心理技术，电子商务企业可以通过自动化手段，根据客户提出的要求以及对客户心理的了解与判断，生产和提供完全符合客户心理需求的产品或服务。本文论述了人工心理的发展概况，总结了其在网络营销中的应用领域及其基本模型，分析了人工心理营销发展的主要障碍和发展途径；旨在为人工心理在网络营销中的应用提供理论依据和创新思路。关键词：网络营销；人工心理；综述引言网络营销是人类经济、科技、文化发展的先进产物；它不受时间和空间限制，在很大程度上改变了传统营销的形态和业态，也使得营销思想和实践呈现出相应的变化轨迹：“大众营销市场细分深度定位市场营销微营销批量

2、定制个性化”。这种变化趋势要求企业能识别、追踪、记录和利用客户的个性化（心理）需求，最终运用有心理针对性的营销策略组合去满足客户需求。其基础和核心是企业与客户建立起一种新型的学习关系，即：企业通过与客户的一次次接触，而不断增加对客户心理了解；利用这种学习关系，企业可以根据客户提出的要求以及对客户心理的了解与判断，生产和提供完全符合单个客户特定需要的产品或服务。为了顺应网络营销的这种发展趋势，日本心理营销学者匠英一在psychological marketingmethod中提出了基于“创造性的客户对应和商品策划”与“不被他人关注的切入点和视角”的心理营销方式；这种营销方式已由注重产品特征的差别

3、化转向注重客户心理的差别化；其关注的心理差别化主要体现在两个方面：一是不同的客户代表不同的心理价值水平，二是不同的客户有不同的心理需求。网络营销环境中的客户心理体现出消费主动性增强、消费心理稳定性减小、转换速度加快、对购买方便性的需求与对购买乐趣的追求并存等个性化特点；而网络营销中最重要和最本质的内容是组织和个人之间进行信息传播和交换；因此，庞大的客户群体与复杂化的客户心理服务并存，必然产生海量的营销数据。与此同时，网络环境中的营销过程日趋复杂；它通过互联网进行产品、服务等信息的传播，主动追踪每一位客户，分别与之进行心理沟通，除将必要的信息传递给每一位特定的客户外，还要搜集客户的个性化需求信息

4、，并随时通过网络与客户进行交互。个性化的营销过程与海量的营销数据之间的矛盾，使得先进计算机技术和人工智能技术成为了所有网络营销者的必然选择。如何让冰冷生硬的计算机系统处理复杂的、饱含心理色彩的客户数据；如何通过简单的网络交互行为，识别与获取客户的心理需求；如何实现自然和谐的人性化服务，成为了人工心理营销领域必须解决的问题。1、国内外研究现状网络环境中的人工心理营销研究涵盖营销学、心理学、人工智能等多学科，国内外已有一些学者从三方面对其应用进行了探讨：人工心理营销应用的第一步是进行客户心理需求监测，即客户心理表述由感性模糊描述到理性定量模型的转化；该步骤将为后续的客户心理需求自动化、个性化服务奠

5、定基础1,2,3,4,5。该方向上的研究包括：王志良等人研究色彩心理效应模型在人性化web 导购系统应用；oudeyer 运用了一系列的算法来分析4800 个语音样本的音频和强度，这些样本包含四种基本情绪( 快乐、悲伤、愤怒、中性)，可以用来识别客户对商品的评价。desilva 等人组合使用了各种心理模式识别方法，能够有效地提高客户兴趣的识别率和精度。fasel 等人利用计算机和摄像头对人脸的表情信息进行特征提取，并从中分析和理解人的情绪，作为营销活动的客户心理反馈信息。人工心理营销应用的第二步是进行客户心理需求与商品心理特征建模，即研究客户在营销过程中心理状态，研究商品特征与客户心理的匹配度

6、，并从中寻找营销机会6,7,8,9。该方向上的研究包括：occ 模型是目前最有影响力的认知心理导出模型；它是由ortony 等人在the cognitive structure ofemotions一书提出的；该模型是第一个以计算机实现为目的而发展起来的人工心理模型，它提供了一个心理和情绪的分类和变迁方案。roseman 则认为情绪和情感的评价维度包括意外性、情绪状态、动机状态、控制潜力、问题资源等多方面的因素，他提出的模型可以在一定程度上判断客户的心理动机，因此在心理营销中具有相当的应用价值。scherer 定义了一个更大的认知心理系统，它不仅包含认知因素，还综合了其他心理学的成分；其本质是

7、一个基于知识的系统，提供了场景实例，因而能够在心理营销的环境决策支持中发挥重要作用。而德国mehrdadjaladi-soli 等人提出了基于embassi 系统的多购物助手模型，目前已有企业依照该模型建立了基于客户心理、商品特征以及环境需求为研究目标的网络型电子商务系统。人工心理营销应用的第三步是进行基于客户心理的信息交互，和传统沟通方式不同，人工心理营销的交互优势更多的体现在能够提供符合客户心理需求的产品和服务上；并且它能够进一步实现营销信息表达的人性化和自然化，从而获取更多商机10,11,12。该方向上的研究包括：breazeal 等人完成了kismet 声音系统的设计，该系统能够用语音

8、传达机器销售人员的情感状态；nourbakhsh 等人实现了导购机器人的心理及情绪如何影响语音合成；这两个系统都能够使得网络中的客户更加身临其境，从而更好的破除其心理壁垒。目前基于视觉的虚拟模特主要依照ekman 和frieser 的脸部表情编码系统表达情绪，例如kismet 系统的虚拟模特面部有15 个激发器，可以协同模拟客户在不同情绪状态中的面部形态，从而为网络客户的选购提供更丰富的依据和参考。综上所述，当前的研究和应用框架如下图1 所示，未来的研究也将基于其中的基本点展开。2、面临问题与研究重点网络环境中的人工心理营销面临着信息交互不自然、客户心理需求获取困难、商品心理特征表述模糊等问题

9、。针对上述问题，未来的人工心理营销研究应该包括如下几部分内容：首先是建立可量化的客户心理模型与商品心理特征模型。目前，网络营销领域中主要研究心理营销的实施方法，其内容包括：开发心理产品、使用心理商标、制定心理价格以及运用心理促销等；而这些研究点均未涉及到如何对客户心理状态或商品心理特征进行量化，也未涉及到客户心理建模与商品心理特征建模的内容；因此，当前的客户心理与商品心理特征研究还未进入细分阶段，其应用还较为粗糙和感性。同时，在一般的网络营销活动中，营销人员往往不太善于利用客户的潜在心理，虽然知道客户肯定有“冲动”或“下意识”的行为，但在设计营销方案时却往往把客户当成了只进行理性价值判断的人，

10、因此丢失了很多商机。如能对二者进行量化的建模，必然能够提高客户心理与商品心理特征表述的特质程度和精确程度，进而使营销活动能够最大限度的满足客户心理需求；同时，量化模型的引入，使得网络营销过程能为计算机系统自动控制，必将大大提高心理营销的处理效率，降低营销人员的工作强度。因此，相关研究的第一方面内容应该设定为：建立可量化的客户心理模型与商品心理特征模型。其次需要研究网络营销环境中的客户心理信息与商品心理特征信息的获取方法。当前，心理营销人员获取客户心理与商品心理特征的主要方法是调查问卷与商品描述；这些方法存在着信息整合速度慢、缺乏量化数据采集标准、不能反映客户实时心理等问题，因此并不适合网络营销

11、环境；而现阶段人工心理学者研究的心理信息获取方法，通常需要专用设备，例如高速摄像头、生理传感器等，显然无法在网络营销环境中广泛使用。因此，其应用研究的第二方面内容设定为：研究在常规（客户仅使用显示器、键盘和鼠标等常规设备）网络营销环境中，通过客户网络行为监测和商品特征精准模式匹配等技术，获取客户心理信息与商品心理特征信息。最后应该研究网络营销环境中人工心理资源的应用方法。心理营销不仅需要对客户的心理需求有全面、深刻、真切的了解，而且要求在营销交互过程中充分应用心理资源，使之入情入理，切实打动客户的心。而当前网络销售环境中，存在着商品特征与客户心理需求不匹配、滥发广告引起客户反感等问题；此外，人

12、类之间的沟通与交流是自然而富有感情的，而在计算机大量代替营销人员工作的网络环境中，如计算机不具有“心理”智能，则也很难期望人机交互真正实现和谐与自然。针对这些实际问题，网络环境中人工心理研究的第三方面内容应该设定为：研究网络营销环境中人工心理资源的应用方法，包括：客户心理定位与“心理需求vs 商品特征”匹配方法等；其中，将着重研究基于人工心理的网络推荐方法。综上所述，网络营销环境中的人工心理应用大有可为，应该得到电子商务企业与研究者的足够重视。参考文献1 王婷婷, 王志良. 色彩心理效应模型在人性化web 导购系统中的搭建与应用j. 微计算机信息.2006.20.2 谷学静, 王志良, 刘冀伟

13、. 人工心理模型在个性化商品推荐系统中的应用j. 微计算机信息.2006.22.3 kazuhiko takahashi. remarks on emotion recognition from bio-potential signalsc. the 2nd international conference onautonomous robots and agents, 2004.4 liu, l.g., and lieberman, h. a model of textual affect sensing using real-world knowledge c. the 8th inter

14、nationalconference on intelligent user interfaces. 2003.5 fasel b, luettin j. automatic facial exp ression analysis: a survey j. pattern recognition society, 2003.1.6 de silva l c. audiovisual emotion recognition c. ieee international conference on systems,man and cybernetics, 2004.7 partala t, sura

15、kka v. pupilsize variation as an indication of affective processing j. international journal of humancomputer studies, 2003.59.8 c breazeal. designing sociable robotsm. cambridge:mit press, 2002.9 christine lisetti, cynthia lerouge. affective computing in telehome health c. proceedings of the 37 th

16、ieee hawaiiinternational conference on system sciences, 2004.10 kshirsagar s, magnenat2thalmann n. a multilayer personality model c. proceedings of the 2nd international symposiumon smart graphics, 2002.11 meerbeek, b., saerbeck, et al. iterative design process for robots with personality. proceedings of the aisb2009symposium on new frontiers in human-robot intera