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营销自动化:乌托邦还是反乌托邦?

克劳斯·韦滕布罗赫,诺华公司担任欧洲工商管理学院管理与环境教授兼营销教授|

企业必须考虑消费者心理,抵制以消费者为代价实现短期利润最大化的诱惑。

从细分到定价,几乎所有营销过程都可以实现自动化。在线跟踪个人行为和合并数据源的能力越来越使营销人员能够以细粒度的目标消费者为目标。由于基于机器学习的算法,个人可以实时收到定制的产品报价和广告。

这种精确的目标定位提升了公司的盈利能力,同时让消费者享受便利,并提供符合其需求的服务。然而,它也可能给消费者带来负面的经济和心理后果。问题是,如何确保营销自动化不会造成反乌托邦?

利润最大化  

当企业以每位顾客愿意支付的价格的高端销售产品或服务时,它们的利润就会最大化。在过去,营销人员很难确定消费者的个人支付意愿(WTP),而这种情况往往会让消费者的钱花得物有所值。如今,基于机器学习的预测算法可以对消费者的WTP提供更准确的估计。

在一项实验中,招聘公司ZipRecruiter.com发现,通过采用基于算法的个性化定价,使用100多个消费者变量,公司的利润可以提高80%以上。据报道,优步使用机器学习来设定路线和特定时间的价格。优步可以很容易地利用客户的乘车记录和其他个人数据,进一步实现价格个性化。

这些发展可能会让消费者感到担忧。虽然个性化定价可能会让WTP较低的消费者受益,否则他们可能会被挤出市场,但许多消费者最终可能会支付更接近他们WTP的价格。

个人资料的低补偿

通常,消费者会自由地提供必要的信息来推断他们的偏好和WTP。但他们不应该因为个性化的缺点而得到补偿吗?就企业而言,它们认为消费者会得到更好的产品和免费服务,比如YouTube视频和社交网络等。

在里面研究我在欧洲工商管理学院做的丹尼尔·沃尔特斯杰夫托马诺,消费者被发现,当他们用私人数据交换商品或服务时,系统性地低估了他们的价格,而不是用它来赚钱。以社交媒体平台的用户为例。他们用私有数据为这些服务“付费”,平台利用这些数据产生广告利润。我们的实验表明,尽管知道社交媒体平台的盈利情况,但消费者在这种非货币交换环境中低估了他们的私人数据。这种不均衡的价值交换很可能导致主导科技公司的超常估值。

丧失自主权

我们都重视自主选择,不受外部影响。但这种自治需要隐私。没有隐私,我们就变得可预测。算法可以很容易地预测任何事情,从我们的信用违约风险到我们购买某些产品的概率。

进一步的实验我和沃顿商学院合作罗姆施里夫约纳特兹韦布纳研究表明,当消费者明白算法可以预测他们的选择时,他们的自主性就会受到威胁。当参与者了解到算法可以预测他们的选择时,他们会选择不太喜欢的选项来重建他们的自主感。为了最大限度地接受预测算法,营销人员需要对预测算法进行框架设计,使其不会威胁到消费者感知的自主性。

作为黑盒的算法

算法的复杂性常常使它们难以解释。此外,出于竞争原因,许多项目无法透明。当监管机构无法理解一个算法为什么会这样做时(例如,当它阻止了一项想要的金融交易或授予一个特定的信用限额时),他们就会担心——消费者也会感到不安。

GDPR第13至15条要求公司向客户提供此类自动化决策中“涉及逻辑的有意义信息”。在另一套实验,通知被拒绝的消费者目标对他们来说,知道算法是如何得到负面评价的同样有意义。消费者从理解算法的目的中获得了一种公平感。

如何缓解与自动化营销相关的反乌托邦

防止反乌托邦的结果通常是监管机构的职权范围,但企业也必须制定政策来解决消费者的担忧。营销自动化带来了复杂的挑战,需要一系列的解决方案。这些措施包括数据隐私法规、确保个人数据价格有效的机制,以及企业部署公平的隐私政策。以下措施也应起到缓解作用。

支持隐私和竞争的监管  

为了提高市场效率(通过防止在不向消费者提供足够补偿的情况下收集个人数据),监管机构需要保护消费者隐私并鼓励竞争。这带来了一个难题:决策者必须保护数据驱动型企业之间的创新和竞争,这样企业就不能轻易垄断其市场。但促进竞争需要在公司之间共享消费者的个人数据,这意味着更少的隐私(苹果的iOS要求应用程序获得用户权限,以便在其他应用程序中进行跟踪,这影响了Facebook的定位能力)。这种悖论需要一种良好的平衡行为。一个解决方案可能是给予消费者对其数据的合法所有权,并为他们创建机制来出售或出租其数据以促进竞争。

数据的透明度  

与其反对监管机构的努力,企业应该让消费者对自己的数据有更多的发言权。个人数据收集和使用的透明度有助于恢复消费者对自动化营销程序的信心。失去对消费者数据的控制可能会限制价格歧视的机会,但从长远来看,这将保护品牌和利润。

积极的框架算法

即使算法有时会滋生不信任,它们也可以比人类更高效、更准确,改善我们的生活。然而,公司在设计产品时需要解决消费者和监管机构的担忧;否则,它们可能会引发巨大的阻力。营销人员不应强调算法可以预测消费者的行为,而应将其作为帮助消费者做出与其偏好一致的选择的工具。算法透明性可以进一步减少怀疑。否则,解释算法的目标将大大有助于降低成本与人工智能驱动决策相关的恐惧

避免营销自动化反乌托邦符合所有市场参与者的最佳利益——至少从长期来看是如此。考虑到这一点,企业必须考虑消费者心理,抵制以牺牲消费者利益为代价实现短期利润最大化的诱惑。

这篇文章是根据发表在《纽约时报》上的一篇原创文章改编而成的NIM市场情报评论

克劳斯·韦滕布罗赫是诺华公司管理与环境教授和欧洲工商管理学院营销教授。他指挥着这部电影策略性市场推广计划,是欧洲工商管理学院高管教育课程之一。

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