发布时间：2024年03月07日
用户沟通在服务营销中至关重要。很多公司每年在客服方面支出大量费用。如何提升企业的服务营销效果，成为学术界与企业界等多方关注的焦点。
近日，长江商学院营销学副教授李洋教授的论文《语言的时机》（When Language Matters）在营销学国际顶级学术期刊《消费者研究杂志》（Journal of Consumer Research）发表。该论文的独特研究视角巧妙融合了数据量化模型与心理学实验两大研究路径，在深刻洞察消费者与市场的基础上探讨了影响服务沟通的语义学特征，揭示了这些特征与关键营销结果之间存在的动态关系。
《消费者研究杂志》（Journal of Consumer Research）创刊于1974年，刊登消费者行为与心理领域的最前沿研究。《消费者研究杂志》一年发布六期，是全球顶尖高校公认的市场营销研究领域的四大期刊之一，也是全球最具影响力的营销学期刊之一。该篇论文由李洋教授、加拿大约克大学Grant Packard教授、宾夕法尼亚大学沃顿商学院Jonah Berger教授三位青年学者合作完成。
市场营销的学术研究主要可分为心理学和数据模型两大主流方向：心理学方向常通过可控实验、问卷调查等手段探索消费者的心理过程、行为和决策机制；数据模型方向则更注重利用数据分析建模、机器学习等方式对营销问题进行量化研究。李洋教授的论文首先在函数型数据分析与机器学习工具相结合基础上建立了稀疏性函数数据模型，计算出语义特征与对话结果的动态相关性和相关方式，之后又通过心理学实验论证了两者间的因果关系。这个研究巧妙应用了数据模型工具解决心理学问题，对数据量化与心理学两大领域的交叉研究进行了有意义的探索。
通常认为，语言是沟通的重要组成部分：广告文案影响购买决策，服务语言影响客户维系，而口碑营销则影响消费者行为。服务型企业普遍重视对消费者的话术，相对情感导向的语言风格而言，往往认为认知导向的语言风格更应成为客服沟通中的优先选择。
然而李洋教授的研究发现，情感导向（即亲切）和认知导向（即能力）两种语言维度的反相关关系并不意味着客服人员必须在互动中全程优先使用某一导向的语言风格，更重要的是考虑何时使用不同的语言特征才能取得积极营销成果。
该研究指出在高效沟通中，沟通的品质不仅取决于语言的内容，还取决于语言的时机。在沟通互动的早期阶段，情感导向比认知导向的语言更为有效；在对话的中间部分，更具分析性、认知性的沟通风格可能会更有裨益；而在对话结束时，情感导向的语言会更有帮助。
李洋教授的研究在探讨语言特征于市场传播、销售和服务中作用的同时，引入了新型建模方法来应对客服对话数据中固有的多维度、不规则和稀疏性等典型数据问题。该量化方法不仅适用于对话、广告、口碑等营销互动情境，也为理解人工智能以及其他领域中的语言动态性提供了良好的框架。
在ChatGPT的热潮之下，聊天机器人商业化不断提速。李洋教授表示，聊天机器人不仅需要输出逻辑严谨的内容，更需要精准把握情感表达尤其是表达的时机。论文的研究成果可以帮助基于大语言模型的聊天机器人提升其情感维度的表现力和沟通效率，从而增强消费者与人工智能产品互动过程中的体验感。
李洋教授现任长江商学院MBA项目负责人、EMBA项目学术主任和高层管理教育项目学术主任。他本科毕业于北京大学电子学系，之后获得哥伦比亚大学生物医学工程硕士学位及哥伦比亚大学商学院博士学位。
李洋教授专注于企业品牌塑造和营销数据建模的研究，其研究成果已发表在Management Science, Marketing Science, Journal of Marketing Research, Journal of Consumer Research等多家国际顶尖学术期刊上，并常受邀在美国和欧洲作营销研究报告。他创新贝叶斯非参数化模型以解决精准营销“千人千程”问题的研究入围了2021年Paul E. Green Award（营销学最高奖项之一）年度最佳论文，成为全球入围的四篇论文之一。李洋教授曾为腾讯、百度、天猫、海尔、TTD等企业提供营销研究咨询，目前担任贵州大数据产业联盟学术委员会委员、天猫智库荣誉学术顾问和长沙新消费研究院首批智库专家，并持有医学图像处理的美国专利。
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