June 2012 Download this article as a PDFAbstract

В этой статье мы иллюстрируют использование динамики системы моделирования подход к изучению сложной системы: word of mouth. Слово рот играет важную роль в снижении риска и неопределенности в области покупки и потребления. Большинство предыдущих исследований по word of mouth сосредоточены на изучении факторов, которые вызывают участие потребителей (отправка или получение) в word of mouth деятельности или информации word of mouth влияние на потребителей решения о покупке. Связь между процессами два решения, однако, является рекурсивным и динамичным. В большинстве предыдущих исследований не были сосредоточены на рекурсивной связи. Наша цель – представить модель динамики системы для изучения взаимосвязи между покупки решения и решение об участии в word of mouth коммуникации. Мы также обсудим, как динамики системы моделирования можно использовать в других сложных проблем в бизнесе, таких как создание глобального бизнеса.

Введение

Слово рот играет решающую роль в деле снижения риска и неопределенности в области покупки и потребления (Мюррей и Schlacter, 1990). Это неофициальный, клиент клиент связи о характеристиках бизнеса или продукта. Цель исследования, описанного в этой статье заключается в том, чтобы построить вычислительной архитектуры и использовать его как инструмент моделирования для исследования динамической рекурсивной связи между решением потребителей принять продукт, и как опыт принятия может вызвать их вклад сообщений слово рот онлайн обзор веб-сайтов, которые часто оказывают воздействие на других потенциальных усыновителей.

Предварительное исследование word of mouth была главным образом сосредоточена на изучении или факторов, которые инициируют участие потребителей (отправка или получение) в word of mouth деятельности (например, Dellarocas и др., 2004; Акцентирующее и Mayzlrrin, 2004) или информации word of mouth влияние на решения о покупке потребителей (например, Чаттерджи, 2001; Чэнь и СЕ, 2005; Шевалье и Mayzlin, 2006). Однако решение о покупке и решение об участии в word of mouth общение не исключен и не было сделано немало для изучения взаимозависимости существующих в этой связи. Наше исследование способствует существующей литературе, обеспечивая понимание интерактивной динамики этих двух процессов: процесс как слово рта влияет на решения онлайн-покупателей для принятия продукта.

В этой статье мы кратко обсудим характер решения двух процессов, участвующих в word of mouth и их взаимосвязи. Далее мы представляем нашу модель динамики системы для принятия и уст в уста. Мы затем вытянуть последствия этого исследования для создания глобального бизнеса. И наконец мы обсудим некоторые будущие направления для дальнейшего нашего исследования.

Слово рот

Слово рот может принимать одну из многих форм. Онлайн обзор от другого клиента на торговом сайте, является распространенным примером. Потребители также часто получать информацию о конкретных продуктах из различных онлайновых сообществ, таких, как блоги и продукта Обзор веб-сайтов. Исследования показали, что растет зависимость потребителей от уст в уста. Например, текущие исследования, проведенного группой Kokokusha (2007) показывает, что такая зависимость, увеличилось с 61% в 2005 году до 76% в 2007 году).

Предыдущие исследования (например, Чэнь и СЕ, 2005; Кость, 1995 год) свидетельствуют, что позволяет предположить, потребители, как правило, полагаются на опыт и мнения других людей в процессе принятия решений при покупке высокого участия продукта или услуги. Это особенно случай когда: i) прозрачность продукта высока; II) продукт является сложным; III) критерии для объективной оценки продукта трудно оценить; и iv) предполагаемый риск является высоким.

В некоторых случаях e покупатели, которые сделали принять решение, возможно, пожелает внести онлайн отзыв о принятии опытом в отношении продукта, который они приняли. Такой вклад деятельности позволяют потребителям осуществлять как информационных, так и нормативного влияния на оценку продукта и приобрести намерения других потребителей (кости, 1995; Уорд и Reingen, 1990). Последние исследования связаны слово рот деятельности к факторам, включая удовлетворенность, лояльность, качество, приверженность, доверие и воспринимаемая ценность.

Харрисон-Уокер (2001) свидетельствует о том, что слово рот валентности (то есть ли обзор положительный или отрицательный) является важным аспектом, который может оказывать значительное влияние на решения покупке. Рисунок 1 показывает основных факторов, которые приводят к участия потребителей в word of mouth деятельности. Рисунок 2 модели показаны word-of-mouth является важным фактором, который влияет на решение о покупке покупателя и умеренные воздействия других факторов.

Рисунок 1

Рисунок 1. Факторы word of mouth активности

Рисунок 2

Рисунок 2. Модель для word of mouth влияние на решение о покупке

Онлайн покупатель продукта принятие решений, однако, имеет взаимосвязанные связи с их решениями о внесении взносов в word of mouth. Существует рекурсивную связь между двумя решений в том, что решение о покупке потребителя, что приводит к более поздней оценке приобретенного продукта, может привести к решению или не отправить слово из уст в отношении опыта потребителя с продуктом. В свою очередь потребителя слово рот взносов скорее всего может повлиять покупке решения других потребителей в Интернет-сообществе. Рисунок 3 показывает, такие рекурсивные и динамического влияния между покупке решений и решений, чтобы отправить сообщение слово из уст. Пока что не было много исследований, посвященных таким рекурсивной связи и динамичный характер этих двух решений. В текущем исследовании мы сосредоточиться на изучении рекурсивной связи между покупке решения и решение об участии в word of mouth связи.

Рисунок 3

Рисунок 3. Рекурсивная связь между потребителями решения о покупке и их решения слово рот деятельности

Модель системы динамики для принятия и слово рот

Системная динамика является «подход к пониманию поведения сложных систем с течением времени». В этом разделе мы представляем модель динамики системы, которую мы построили, чтобы объяснить рекурсивную связь между онлайн-покупателей покупке решений и их деятельность по отправке сообщений word of mouth.

Причинно-следственная петля между насыщение рынка и слово рот

В динамике системы моделирования работы цикла причинно-следственной диаграммы (расширена) часто используются для представления запасов и потоков в системе. Расширена показывают как взаимосвязанных переменных воздействия друг друга (Ричардсон и Pugh, 1981; Ким, 1992).

CLD на рисунке 4 обеспечивает представление двух явлений, которые мы включили в нашу модель слово рот и принятия. Левой стороне петли ЦРМ представляет, как изменения в количестве потенциальных усыновителей влияет на принятие ставки, которые в свою очередь вызывает изменение баланса потенциальных усыновителей. Причинно-следственная цикл балансировки по своей природе и помечены как «Насыщение рынка». Правой стороне петли на рис. 4, с другой стороны, представляет, как изменения в уровне принятия приносит изменения в количестве усыновителей, который в свою очередь оказывает экспоненциальный влияние, положительное или отрицательное, в зависимости от направления первоначального изменения принятия ставки на скорость принятия себя. Причинно-следственная цикл армирующие по своей природе и помечены как «Из уст в уста».

Рисунок 4

Рисунок 4. Причинно loop диаграмма, указывающий динамические взаимосвязи между принятием и уст в уста

Реализация

Слово рот системы динамики модели был реализован с использованием NetLogo, freeware программного обеспечения пакет, разработанный Uri ПАРЪ Северо-Западного университета. NetLogo был более часто используется для моделирования проблем на основе агентов, однако программное обеспечение поставляется с средством программирования под названием «Системы динамического моделлер», которая была разработана для динамики системы моделирования проблем. Мы использовали системы Dynamics Modeler для нашей модели статистической системы, и мы использовали NetLogo для нашего агента уровня моделирования на втором этапе нашего исследования.

На рисунке 5 изображены основные запасы (прямоугольной формы), потоки (широкая стрелка с кран формы) и ссылки (линии со стрелкой дуги) в системе динамики модели для слова из уст и принятия решений.

Рисунок 5

Рисунок 5. Основные компоненты системы реализованы в системной динамики модели

Запас — это совокупность вещей, совокупности или переменной состояния. Например запас может представлять население онлайн-покупателей, коллекция сообщений word of mouth или число усыновителей. Поток приносит вещи, или из запаса. Потоки выглядят как трубы с кран потому что кран контролирует, сколько материала проходит через трубу. Примеры включают решение купить сделанные онлайн-покупателей. Ссылка предоставляет значение параметра из одной части диаграммы в другую. Ссылка передает число из переменной или запаса на складе или поток.

Есть еще четыре акции определили для нашей модели: Усыновителей (усыновителя), потенциальных усыновителей (покупателя), позитивное слово рот (PWOM) и отрицательные уст в уста (NWOM). Усыновителя и потенциальных усыновителей имеют потоков в них и из них. Для WOM положительные и отрицательные WOM запасов есть только внутренние потоки.

Для усыновителей, внутренний поток является утверждение (то есть, когда потенциальный усыновитель решает купить). Шаблон потока для этого внутреннего потока следует гамма-распределение как обычно наблюдается в новых случаях принятия продукта, (см. рис. 6). Математическое представление в потоке усыновления является:

Уравнение 1

где k — константа, скалярная, определяющий форму распределения, а где α — множитель константа, представляющая как чувствительные потенциального усыновителя к отрицательным WOM. Существует внешний поток «Переключение» то вызывает усыновителя для уменьшения. Переключение представляет истощения в число усыновителей из-за перехода на другие продукты или в конце жизненного цикла продукта. Его скорость оттока является функцией количества усыновителя и переключения скорости.

Рисунок 6

Рисунок 6. Новый продукт и технологии принятия жизненный цикл

Для потенциальных усыновителей в потоке является количество потенциальных усыновителей вновь привлекли (феромоны) рассмотреть вопрос о принятии продукта. Скорость потока в виде функции усыновления и скалярную константу (attractRate). Внешний поток потенциальных усыновителей является количество потенциальных усыновителей, которые решили принять новый продукт (например, принятие). Математическое представление для запаса потенциальных усыновителей (покупателя) выглядит следующим образом:

Уравнение 2

where a is the initial number of potential adopters to start with.

Для положительных WOM (PWOM), в потоке является количество количества новых положительных слова из уст сообщений, предоставляемых усыновителей. Скорость потока в виде функции усыновления и скалярную константу (pwomRate). Математическое представление для PWOM является следующим:

Уравнение 3

где b — начальное количество PWOM начать с.

Для отрицательных WOM в потоке является количество количества новых негативных сообщений слова из уст, предоставляемых усыновителей. Скорость потока в виде функции усыновления и скалярную константу (nwomRate). Математическое представление для NWOM является следующим:

Уравнение 4

где c — начальное количество NWOM начать с.

В дополнение к-моделирование динамики системы NetLogo также предоставляет набор инструментов для создания основных пользовательского интерфейса для ввода и элементов управления. Для осуществления текущего управления "ползунок" позволяет пользователям модели для ввода значений параметров в переменной ставки. Элемент управления textbox может использоваться для целей ввода или вывода. Элемент управления button предоставляет пользователям модели означает для активации процедуры. На рисунке 7 показаны различные элементы управления для пользовательского интерфейса модели.

Рисунок 7

Рисунок 7. Примеры элементов управления, используемых на пользовательском интерфейсе модели динамики системы для word of mouth

Результат для примера конфигурации

Модель продукта принятие и слово рот системы динамики в этом исследовании является система спаренных, нелинейных, первого порядка дифференциальных уравнений. Моделирование осуществляется путем деления единицы времени на дискретные интервалы длины (dt) и шагать системы через время dt в то время как следующий общий формат:

Уравнение 5

где x — вектор уровней (запасов или переменных), p представляет собой набор параметров, а f — нелинейная функция вектора. В нашей модели процесс дифференциации начинается с штока усыновителя, а затем потенциального усыновителя, а затем два вида word of mouth. Применение дифференциации к нашей нынешней модели, f — функция, которая определяет объем усыновления, а x — число покупателей (то есть потенциальных усыновителей) и параметр p является составной индекс exponent (k (pwom / (pwom + α * nwom)) в уравнение (1).

В большинстве новых случаев принятия продуктов распространение такого нового утверждения продукта на протяжении его жизненного цикла, как правило, следует узор гаммы. Таким образом математические характеристики нашей модели демонстрируют аналогичная картина, картина распределения гамма. На основе нашего первоначального наблюдения поведения онлайн принятия для определенной модели цифровой камеры на ведущих торговых сайте, получены пример значения параметров для настройки нашего усыновления и модель динамики системы word of mouth.

Теоретически скалярная константа k и постоянной α множитель являются конкретного рынка. Для нашей первоначальной модели, мы проксируемого число покупателей (x) по количеству браузеров, посетив онлайн Наблюдательный Совет. Мы используем 0,8 и 0,2 k и α соответственно как значения по умолчанию вместо значения, более характерные для цифровой камеры. Значения по умолчанию были протестированы на целый ряд продуктов и признаны достаточно представительным. Две переменные pwom и nwom, динамически определяется путем применения соответствующей вероятности значение для новых усыновителей (принятие). Для этого исследования модель было настроено на использование 0,4 и 0,05 на pwom и nwom, соответственно. Две вероятностные значения были получены ранее обследования вопросов, которые имели предыдущий опыт онлайн покупки. Рисунок 8 фиксирует изменения в принятии и число потенциальных усыновителей с течением времени.

Рисунок 8

Рисунок 8. Количество усыновителей и потенциальных усыновителей с течением времени в имитируемых онлайн торгового сообщества

Последствия для создания глобального бизнеса

В этом исследовании мы стремимся получить представление о динамике в word of mouth системы путем изучения взаимосвязи между покупке решения и решение об участии в word of mouth связи. Системный подход динамика может применяться также для многих других проблем бизнеса, которые характеризуются взаимозависимости, взаимодействия, обратная связь информации и круговой причинности. Один такой хороший пример применяет подход для изучения различных вопросов, связанных с созданием глобального бизнеса.

При разработке бизнес-стратегии для глобального бизнеса, наиболее важно для глобальных предпринимателей обладают способностью для оценки экологических факторов на мировых рынках. Эти экологические факторы носят многосторонний характер, включая правительственных, политических, экономических, социальных, культурных и технологических факторов. «Четыре Ps» маркетинга (например, продукт, Цена, место и продвижение) для глобального бизнеса все будет отличаться и станет неопределенным. В частности предприниматель планирует создать бизнес на глобальном уровне будут сталкиваться с трудностями в отношении следующих аспектов:

  1. Определить различия в потребностях потребителей и моделей их использования для продуктов
  2. Управление продуктом микс вопросов, потому что потребители на мировых рынках может не реагировать на то же маркетинг микс элементов как в внутреннем рынке
  3. Оценка процессов для разработки бренда и продукта в конкурентной среде, которая незнакомо
  4. Оценивая, как различия в правовой среде могут повлиять на общую маркетинговую стратегию
  5. Оценка, как различия в административных процедурах могут повлиять на общую эффективность и калькуляция распределения

Все вышеуказанные вопросы трудно адрес, поскольку каждый из них, как правило, включает много факторов, которые являются взаимозависимыми, связь с большим количеством информации и обратной связи и функции круговой причинно воздействие среди факторов и результатов. Великий объяснительной силой и insightfulness модель динамики системы поможет глобальных предпринимателей визуализировать и понять, каким образом результаты связаны с их политикой действий в рамках взаимодействия с различными факторами.

Заключение

В этой статье мы использовали подход системы динамики модели рекурсивной связи между онлайн-покупателей решений для участия в деятельности word of mouth и каким образом эти мероприятия, в свою очередь, оказывают влияние на покупку решения других покупателей. Мы представили модель системного уровня, которая имитирует динамику таких рекурсивных связей между процессами решения уст в уста. Вклад модели, которую мы представляем это инструмент, который мы предоставляем для изучения сложной динамики в процессе принятия продукта и слово рот процессов в дальнейшем.

Будущее направление для этого исследования является многоаспектным. Во-первых мы будем продолжать наше исследование путем вдаваясь в эмпирической стадии систематического наблюдения и сбора данных параметров из более реальных торговых сайтов. Такие эмпирические данные предоставят нам полезную информацию и помочь нам проверить нашу модель, которая может применяться для других мероприятий по планированию маркетинга. Роль слова из уст через электронные каналы в процессе принятия решения имеет важное значение; понимание, которое мы обретем о word of mouth будет ценным для маркетологов.

Во-вторых мы строим модель на основе агента с адаптивной агентами, которые имитируют различные свойства, включая поведенческие, онлайн-покупателей, которые покупают и участвовать в онлайн-слово рот деятельности. Цель заключается в том, чтобы наблюдать взаимодействие агентов в общине на микроскопическом уровне и сравнить новые результаты с модели статистической системы, которую мы построили в этом исследовании. Мы считаем такое сравнительное исследование, чтобы быть ценным с точки зрения проверки моделей и выверке без ответа вопросы, возникающие в исследованиях моделирования.

Подход моделирования динамики системы демонстрирует высокую объяснительной силой, которая помогает пользователям исследовать и понять, нелинейного и динамичный характер сложных систем. В настоящем документе мы демонстрируем его использования в нашем исследовании рекурсивных отношений онлайн обзора деятельности и потребителей решение о покупке. Он может также поддерживать оценку многих сложных бизнес-проблем, которые связаны с оценкой политики управления во взаимодействии с многочисленными экологическими факторами. Такие сложные проблемы включают в себя создание глобального бизнеса.

Доля этой статьи:

Цитируете эту статью:

Оцените содержание: 
1 голосов были поданы с средний балл 2 звезды

Ключевые слова: принятие, моделирование, рекурсивная связь, Системная динамика, слово рот

Добавить новый комментарий

Обычный текст

  • Теги HTML не разрешены.
  • Адреса электронной почты и адреса страниц включите в ссылки автоматически.
  • Строки и параграфы переносятся автоматически.