消费者行为学 课件 第8章+群体因素

a消费者行为学第八章群体因素1·本章提要·2消费者的行为并不只受个人独特性所驱动，也会受群体因素的影响。数智时代下，新技术的发展让消费者群体模式发生了新的变化。消费者群体的价值不断提升，给营销领域带来了新的发展前景和可能性。本章重点介绍群体的性质和类型，围绕意见领袖深入解读个体与群体之间的相互作用，并且聚焦数智时代下消费者的社交革命，深入讨论消费者群体聚集、连接和互动的新形态，关注消费者群体的数字和分析新变化，识别消费者群体的新价值，以及了解消费者赋权新过程。·目录CONTENTS这里放图片3群体概述01意见领袖02数智时代的社交革命03第一部分群体概述本节重点介绍群体的性质与类型、意见领袖以及实践意义。4群体概述·5群体的定义由两个或两个以上具有一套共同的规范、价值观或信念的个体组成的、有着一定目标或共同兴趣的、彼此之间存在着隐含或明确关系的有机集体。群体的性质需要一定的人数基础；需要明确的社会关系联系起来；需要有共同的目标、意识和一致行动的能力以及持续的互动；需要群体成员共同遵守一定的行为准则和规范群体对消费者行为的影响群体行为规范和压力促使消费者与群体预期保持一致，产生消费动力。消费者在购买决策的不同阶段受到群体的影响，如团队服装的购买。群体类型·6正式群体和非正式群体根据群体是否有正式的组织目标、组织结构以及成员是否具有规范的角色划分群体类型。正式群体是有着明确的组织结构，个人有着具体的角色规范的群体，如企业，学校和工厂。而非正式群体主要是因共同兴趣、爱好等自发形成的集体，如“驴友”、“发烧友”或“汉服圈”等。社会群体通常存在四种分类方式：正式群体和非正式群体、首要群体和次要群体、强关系群体和弱关系群体、隶属群体和参照群体首要群体和次要群体根据成员之间联系的紧密程度划分群体类型。首要群体是指群体成员之间经常性地互动和交往，且关系紧密的群体，如家庭、班级。次要群体是指在某一目的和社会规则下建立的社会群体，成员间接触不是很频繁，如居委会、工会和购物伙伴等。群体类型·7社会群体通常存在四种分类方式：正式群体和非正式群体、首要群体和次要群体、强关系群体和弱关系群体、隶属群体和参照群体强关系群体和弱关系群体根据群体成员关系强度划分的群体。强关系群体是指成员之间情感关系强度很高，能紧密联系、深入交流，是社会网络同质化较强的集体，如父母、亲人、朋友等。弱关系群体是指关系并不紧密，没有太多感情维系，社会网络同质化程度较低，如一群不相识的人为了享受优惠的“拼友团”。隶属群体和参照群体隶属群体是指个体当前所属的、有成员资格的群体，如学校、俱乐部或社团等。参照群体是个体在实际行为中用作对比和比较的群体，可以是隶属群体也可以不是。这类群体的看法和价值观被个人作为当前行为的基础，因此能够间接或直接地影响个人行为和决参照群体能够进一步细分。根据个体的成员资格和群体对个体影响的性质，大致分为成员群体、拒绝群体、渴望群体、厌恶群体。两大功能：规范功能与比较功能参考群体具有规范和比较两大功能。规范功能是指个体会遵守群体建立的行为标准，比如家庭的影响，孩子的吃穿用度都会受到家庭成员的影响，形成特定的观念和态度，例如我们常说的“衣品”。比较功能是指个体把目标群体作为自己比较的出发点，比如购车行为中可能会参照亲朋好友用车的品牌、价位和功能等。参照群体的影响方式可以分为三类：规范性影响，信息性影响、价值表现上的影响。规范性影响是指由于群体规范的作用而对消费者的行为产生影响。规范性影响之所以起作用，是由于参照群体具有奖惩权时，消费者可能为了得到奖励或者避免惩罚而服从群体的要求和期望。例如朋友们都想吃海底捞，你可能会应和这个提议。信息性影响是指参照群体具有有用信息时，消费者会参照群体成员的行为来推断并获得自己想要的信息，例如网购时查看网友们的评分和评论。价值表现上的影响是指个体自觉遵守群体内部的信念和价值观，从而保持行为上的一致，例如大多数艺术家都是长发飘飘。个体通过参照群体来表现自己的形象，也可以表达自己对群体的喜爱或忠诚，并与群体建立良好关系。·01三类影响方式：规范性影响、信息性影响、价值表现上的影响028·群体类型-参照群体数智时代下，虚拟（网络）群体也是重要的参照群体。它是指网络上各种各样基于兴趣或目的组建且通过各种应用、平台和社区联系的群体。由于没有时空限制，他们的影响范围不断扩大，个体在思考和行动时，也越来越容易受到虚拟群体意见的影响。不论是拥有千万粉丝的博主，还是普通的消费群体，他们在网络中留下的意见和评论都能够影响其他个体消费者的行为。数智化时代的参照群体：虚拟群体·名人效应名人效应是指借助影视、音乐、体育等领域的明星传递某一行为或观念，从而对公众产生巨大的影响力。企业通常会利用明星代言产品、打广告或者将明星形象或签名展示在产品包装上来促销自家产品。这些方式可以吸引崇拜明星的受众来关注产品或服务。对企业来说，用名人做推广，也要考虑品牌形象和名人形象的一致性以及名人在公众中的公信力。例如，新晋明星妈妈为奶粉、洗衣液做宣传比为运动饮料打广告更适合。9参照群体的营销应用··专家效应专家效应是指利用专家在某一专业领域的知识、权威和经验影响他人。我们经常在牙膏、保健酒、营养品等的广告中看见医生为产品背书。这就是利用专家丰富知识和经验，使得推荐产品或服务更具有公信力。但是也需要注意一些特殊产品利用专家代言的风险，如药品。这也要求专家能独立检测产品安全和效果，提供可信的报告、公正的检验和真实的体验。10参照群体的营销应用··普通人效应普通人效应是指运用普通客户的满意来宣传产品。由于普通人更贴近普罗大众，这会使得潜在的消费者更容易感受到亲近，并引发共鸣。例如，“大宝，天天见”的广告就是利用了普通人效应，反映了消费者对产品的普遍满意，从而获得受众认可。11参照群体的营销应用··经理型代言人经理型代言人是指企业家或管理者亲自为产品提供代言，并提供承诺。例如，“让世界爱上中国造”的格力集团董明珠和家喻户晓的“老干妈”陶华碧。大企业的领导者往往具有一定的光环，他们的创业或发展经历受到公众的敬仰，在广告中更能吸引消费者。同时企业家自己代言，更能体现对消费者负责的承诺，从而使他们对企业更具信心。12参照群体的营销应用·第二部分意见领袖本节重点介绍意见领袖的概念、作用、形成和识别，以及实践意义。13意见领袖··意见领袖最早由Katz提出，用以解释传统媒体传播与大众观念形成的关系。它广泛存在于各个领域，例如市场营销、流行时尚和公共事务等。传统意见领袖主要是指群体中具有较高影响力的个体，这些用户一般具有人格上的特质或者在某些方面具有丰富的专业知识。通过介入传播和信息再加工过程，他们能够起到加快信息传播和扩大影响的作用，同时提高信息的针对性和有效性。尤其是在消费领域，意见领袖对消费者的购买和采纳决策、新产品推广和新技术采用等都有重要的影响。意见领袖的概念促进信息传播信息传播是意见领袖的重要作用之一。随着越来越多的人在网络上发表意见，部分积极的用户利用高质量的观点和高水平的信息收获众多粉丝，从而形成权威的、有地位的意见领袖。与传统媒体信息传播对比，意见领袖在互联网时代中的影响几乎是无限制的，甚至可以造成社交媒体服务器的拥堵或瘫痪。意见领袖除了在信息传播中具有重要的作用外，在新产品领域也有关键的影响，例如对新技术采纳的影响和新产品扩散的作用。研究表明，意见领袖对新产品的试用和重复使用都会起到带头示范效应，从而刺激网络其他用户对新产品的采纳，例如我们常说的明星同款和网红爆款。由于消费者之间普遍存在社会影响和社会传染，新产品在传播过程中会受到关键用户的带动作用。因此识别关键的网络信息节点对新产品营销极为重要，这些用户在新产品的形成过程中扮演着重要的角色。基于创新扩散理论，意见领袖作为领先用户之一，对普通用户的采纳意愿有着积极的影响。01推动新产品采纳与扩散02意见领袖··意见领袖的形成依赖于社交网络。随着互联网的发展和虚拟社交网络的兴起，多形式的社交媒体应运而生，从而使得意见领袖的形成更多地与用户在网络中的活动和行为有关。例如网络世界中总是存在着拥有大量粉丝的用户，如微博大V、B站百大UP主等，他们发布的消息或作品被观看或转发的数量庞大，尤其是高质量的内容更有可能在全网形成热潮，这极大地扩展了原有意见领袖的影响范围和程度。意见领袖的形成传统环境下的意见领袖识别方法传统环境下的意见领袖识别方法主要有两类：特征识别法与调查量表法。特征识别法主要根据以往研究中对意见领袖特征的归类进行意见领袖的识别。根据以往归纳出的特征，寻找具备这些特征的人，然后根据他们具有的特征数量的多少来进一步判断扮演意见领袖的个体。调查量表法目前常用的有五种方法：社会测量法、关键报告者法、自我报告法、观察法以及实验法。社会网络方法：在互联网环境中，更多的研究是利用算法来识别意见领袖。例如有学者提出了类似PageRank算法的OpinionRank算法，通过对意见排序来识别意见领袖。一方面，网络关系对于意见领袖具有重要意义，是意见领袖影响力的基础和本质体现，另一方面，人格特质和专业知识在进行意见领袖识别时是很难被观测到的，而网络关系的数量则很容易观测和计量。内容分析：现有的大多数研究集中于对UGC进行定量分析，例如评论数量和评分高低，为了对UGC进行定性研究，研究人员也经常使用一些定性分析方法或工具从文本内容中提取嵌入的信息，识别不同网络群体中的关键词和主题。01互联网环境中的意见领袖识别方法02第三部分数智时代的社交革命本节重点介绍数智时代消费者的社交形态、数智时代消费者群体的价值。16··17从互联网到移动互联，从万物互联到元宇宙，人类早已经进入了“数智化生存”的阶段。借助虚拟现实、增强现实、人工智能、云计算等新技术，我们的生活变得更加数字化、虚拟化和智能化。消费者每天沉浸在网络中时间越来越长，数字世界和现实世界不断融合，边界越来越模糊，更推动了消费者行为的巨大变化，不断放大消费者的购买力。例如我们现在习以为常的外卖和约车等应用程序极大地便利了消费者的饮食起居，这在以往的时代是不敢想象的。消费者群体的社交形态在数智时代也发生了重大变化，例如虚拟社群突破时空限制，数字连接的强弱转变，互动新模式创造消费者价值。数智时代的社交革命·虚拟社群在当下，多数消费者身处虚拟群体，通过虚拟社群开展社会互动。虚拟社群是在网络空间基于共享利益与目的组织的集体，呈扁平化、组织化，打破时空限制且具聚变效应，内部有层级分化与权力运营结构。虚拟社群分为虚拟兴趣社群和虚拟品牌社群。前者由消费者依兴趣组建，如音乐圈、学术圈等，以共同兴趣为门槛，有科层制特点，成员可实现多重身份认同。后者由企业依托品牌建立，消费者借此获取产品信息与优惠，企业通过内容、互动、增值三种营销模式提升价值，以内容刺激需求，靠互动加强联系，用增值服务提升品牌溢价。在虚拟社群中，成员消费特征显著改变。消费决策过程因成员对产品和品牌熟悉、消费偏好相似而缩短；意见领袖凭借专业内容和高认同感，在促进消费上作用增大；消费兴趣呈现圈层化，相似爱好的消费者形成特定社交与消费圈，如同信息茧房，导致圈层内部信息局限

。18数智时代的社交革命·数字连接——强关系与弱关系5G时代加速万物皆媒，消费者社交连接分强、弱关系。强关系可影响行为，基于三度影响力理论，虽常被认为更好，但因圈子重叠易有利益冲突，且熟人易暴露缺点。弱关系利于信息沟通，六度分割理论表明其连接不超六个节点，“少数人”在信息传播中作用关键，如“冰桶挑战”靠明星等推动实现病毒式传播。数智时代，强、弱关系并存。强关系助力高铁抢票，企业借此开发推荐奖励机制获利。弱关系以微博为代表，信息流转快，网络口碑是消费者获取信息的重要形式，在数字时代同样意义重大。19数智时代的社交革命·互动新模式（1）私域流量帮助消费者群体直接与企业对话。很多企业和品牌往往会从公域（互联网）、它域（平台、媒体）引流到私域，从而达到留存客户、重复购买、提供售后等目的。（2）视频互动欣赏和分享美好生活。各大视频和短视频网站在消费者生活十分普遍。现在的消费者从文字到读图，再到视频，不断地接受着更快捷的阅读方式。（3）购物助手为大规模消费者提供便捷服务。为消费者提供产品、互动信息以及客服服务的智能化互动模式。（4）话题专家模式提高消费者群体自学能力。由某领域内的专家组建或连接的消费者群体中，专家会定期发布功能性信息，满足消费者群体归属感和学习需求。20数智时代的社交革命数智时代消费者群体的价值-消费者群体的数据结构升级·21非结构化数据-非数值型在进行定量分析之前，需要专业人员手动或自动地进行数据标注，将数据处理成标准的“计算机友好”格式[34]。而结构化数据分析前需要的准备工作相对较少（例如，调查数据）或几乎不需要（例如，销售数据）。非结构化数据-多方面性非结构化数据是多方面的（multifaceted），每个方面提供独特的信息，能够根据研究目标选择和分析特定方面的信息。相反，结构化数据是单面的，这意味着在单个数据单元只能提供唯一的信息。非结构化数据-信息同步性非结构化数据具有信息同步性（concurrentrepresentation），即单个非结构化数据单元的多个方面（每个方面都提供独特的信息）是同时存在，允许单个数据单元在同一时间表示不同的现象。因此，可以用一个非结构化数据单元来研究各种问题。而结构化数据由于具有单面特性，它无法呈现同步性。数智时代消费者群体的价值-基于群体的消费者刻画与分析·22基于群体的用户画像在数智时代，相同或相似的消费者群体能生成海量全面的数据，用户画像技术应运而生。借助广泛应用于各类网站的Cookie追踪技术，用户网络行为痕迹得以清晰记录。利用相关数据分析工具，可将消费者在网络上的搜索、订阅、浏览、评论、位置轨迹和购物记录等信息充分利用，从而全面细致地勾勒出消费者的行为习惯、消费偏好和兴趣爱好。用户画像作为用户大数据背景下的虚拟代表，集合了具有相似背景、兴趣、行为的消费者的共同特征，旨在突出消费者的个性化需求。用户画像的构成要素涵盖与个人相关的稳定信息，像基本信息、行为信息、偏好信息等，以及可变信息，例如检索环境、位置轨迹、时间与目的等。用户画像的关键作用在于市场细分。每个具体的画像群体对应一个特定细分市场，助力企业深入了解消费者需求和动机，以便对相似特征群体开展个性化、精准化营销。尽管能为每个消费者画像，但对普通产品而言，对每个消费者提供精准服务成本过高，不具性价比。所以，多数企业选择以群体为单位进行描述和画像，同时也在一定程度上保护了消费者部分数据的隐私，淘宝旗下各大平台和场景使用的标签和画像就是很好的例证，它们使市场细分更为精细

。数智时代消费者群体的价值-基于群体的消费者刻画与分析·23智能算法与机器学习消费领域率先拥抱智能算法和机器学习。电子商务发展使消费者产生海量购物数据与反馈，分析挖掘其中用户行为规律，对预测客户购买行为、定位潜在客户意义重大，而智能算法和机器学习是关键。目前消费领域常用的机器学习分析方法有：文本分析：数智时代消费者文字产出海量，自然语言理解技术打破机器语义理解障碍。基于机器学习的文本分析可快速获取、识别语义、推断逻辑，预测消费者行动，如是否购买产品，既降低企业人力成本，又加快决策速度。图片图像分析：AI通过计算机视觉理解图片。图像特征、分割是理解语义基础，经深度学习或机器学习训练模型实现图像识别与目标检测。商业场景中，企业利用消费者图片数据优化升级，如超市用摄像头和AI优化空间布局与服务。语音识别：手机语音助手等常用此AI技术。语音在计算机以时间序列存储，经音频特征识别、切分，以及声学和语言模型训练实现识别。企业借此捕捉消费者信息，识别其性别、年龄、情绪及所处场景，调整服务方式，实现智能营销

。数智时代消费者群体的价值-消费者群体的价值变化·24智能算法与机器学习消费领域率先拥抱智能算法和机器学习。电子商务发展使消费者产生海量购物数据与反馈，分析挖掘其中用户行为规律，对预测客户购买行为、定位潜在客户意义重大，而智能算法和机器学习是关键。目前消费领域常用的机器学习分析方法有：文本分析：数智时代消费者文字产出海量，自然语言理解技术打破机器语义理解障碍。基于机器学习的文本分析可快速获取、识别语义、推断逻辑，预测消费者行动，如是否购买产品，既降低企业人力成本，又加快决策速度。图片图像分析：AI通过计算机视觉理解图片。图像特征、分割是理解语义基础，经深度学习或机器学习训练模型实现图像识别与目标检测。商业场景中，企业利用消费者图片数据优化升级，如超市用摄像头和AI优化空间布局与服务。语音识别：手机语音助手等常用此AI技术。语音在计算机以时间序列存储，经音频特征识别、