案例1 人工智能与消耗者福祉
目今学界关于人工智能的研究仍停留在人工智能所提供的效劳上 ，忽略了消耗者怎样明确人工智能、怎样与人工智能互动、以及互动所带来的短期和恒久影响。因此 ，该研究基于心理学和行为科学的基础理论和研究范式 ，团结营销学及治理学的研究视角和主要发明 ，探索消耗者怎样认知和明确人工智能手艺及其产品 ，怎样在使用人工智能的历程中与之互动 ，人工智能手艺会给消耗者带来何种影响 ，以及这些影响的恒久效果是什么。通过回覆这些问题 ，该研究能够使人工智能更好地为消耗者效劳 ，增进消耗者的福祉。
案例2 消耗者的知情权与消耗选择
该研究与某大型电商相助 ，重点考察在能效标识上加入电费支出信息会给消耗者的购物决议带来哪些影响 ，进而为能源标识的设计提供政策建议。研究发明 ，在阻止天气转变大配景下 ，能效标识及更详细的电费支出信息可以增添能效及能耗透明度 ，�；は恼叩闹槿� ，凭证自身偏好做出切合自身利益的选择 ，是实现公正、合理碳中和转型的条件条件。
案例3 社交媒体内容分享的念头研究
该研究从热帖转发的角度考察社交网络中的“扩散者”（俗称“潜水” ，较少创立新的内容）同“创立者”的行为差别。该研究发明 ，在某种特定的情形下（网络麋集） ，创立者的热帖转刊行为会被抑制 ，而扩散者不会 ，其背后的缘故原由是在这种情形下热帖会被创立者重复看到 ，从而引发他们的奇异性需求。该发明关于社交平台企业、或者旨在通过社交媒体举行口碑撒播的企业有一定的借鉴意义。差别的用户需要被区别看待 ，同时企业的战略需要阻止引发消耗者特定的心理需求（如奇异性需求等）。
案例4 休闲消耗与基金投资
该研究试图展现休闲消耗对小我私家投资决议的影响。市场营销理论以为 ，以休闲消耗为代表的“享乐型”消耗会增添小我私家的愉悦感 ，而心理学中“情绪一致”与“情绪坚持”理论指出 ，愉悦的情绪会影响小我私家的危害偏好和投资决议。该研究提出休闲运动消耗后小我私家投资者愉悦的情绪导致他们关于投资收益的乐观预计 ，增添投资 ，并且基于某亚洲大型银行2016—2017年投资者层面的信用卡消耗与基金投资数据获得证实。本研究不但有助于明确小我私家投资者的行为以及提升相对应金融机构效劳水平 ，同时在政府体贴的投资者教育等议题上也有响应政策启示。
案例5 消耗者注重力与定向广告投放
该研究通过引入消耗者注重力具有稀缺性的现实思量 ，建设理论模子诠释定向广告的现实有用性与业界期望恒久保存误差的谜题。研究发明 ，由于消耗者注重力有限 ，纵然定向广告手艺很是蓬勃 ，在竞争压力下商家照旧有可能会像公共时代的广告主一样 ，用铺天盖地的广告席卷整个市场 ，而非只对与其产品最为匹配的消耗者群体发送广告。进一步而言 ，厌恶广告骚扰的消耗者由于担心无法从海量的广告中筛选出自己感兴趣的产品信息 ，就会倾向于使用阻挡软件完全拒绝吸收广告。因此 ，定向广告作为一个高效的营销工具 ，其适用规模可能比以往研究所建议的更小。
案例6 消耗行为中的不睬性因素剖析
该研究使用银行大数据探索消耗行为中爆发的不睬性因素。研究发明消耗者容易爆发“发薪日效应” ，即在发薪日太过消耗 ，且具有自控问题的消耗者此种倾向更为严重；同时 ，人们在消耗历程中受到心理账户的影响 ，体现为同样的一元钱收入 ，来自人为的时间消耗倾向很低（约5分钱） ，而来自退款收入的时间消耗倾向显著增高（约7毛钱）；别的 ，消耗具有层级结构下的社会属性 ，其显著受到公司上级和同级同事的影响 ，而不太受到下级同事的影响。
案例7 公益行为支持与消耗偏好
该研究通过淘宝平台的公益账单信息推送 ，系统性评估将所售商品设置为公益废物（一部分营收自动进入慈善项目）的商家在销售额等方面的转变 ，即研究公益运动能不可同时创立商业价值。研究发明由于消耗者对公益行为的支持 ，公益运动能够显著提升商家的销量和对平台的好感度。
案例8 产品设计和效劳治理方面的人性化
不少企业强调以人为本 ，意识到产品和效劳人性化的主要性 ，可是不知道从何下手。通过实证研究和理论思索 ，总结出人性化的四个维度：第一是思量人体的需要 ，让使用者感应清静、省力和恬静；第二是思量人脑的需要 ，即确保产品使用简朴利便 ，切合人的头脑习惯；第三是思量人心的需要 ，让使用者开心、愉快 ，有优异的体验 ，心理上获得知足；第四是思量人伦和人文的因素 ，即产品和效劳的设计要切合社会伦理品德 ，与文化价值观一致 ，有助于社会的协调共存。此研究在四维构架的基础上开发了人性化量表 ，提出了提升人性化水平的详细步伐。这个研究为企业优化产品与效劳设计提供了借鉴。
案例9 中国消耗者的获得感难题与需求治理
在经济快速生长、消耗一直升级的历程中 ，不少消耗者面临“获得感难题” ，详细体现在：有获得 ，纷歧定就有获得感；获得的增添没有带来知足 ，而是刺激了欲望的扩展 ，带来更多的不知足 ，一些消耗者“消化不良”与“贪得无厌”并存；在高获得阶段 ，获得感可能更难告竣。该研究基于对大宗消耗征象、营销征象的剖析 ，探讨“获得感难题”的心理和社会文化泉源 ，提出应对“获得感难题”的步伐 ，通过实证研究考察这些步伐的有用性。在企业层面 ，本研究考察在差别效劳场景下“获得感难题”的详细体现及特点 ，探索治理客户需求、刷新客户关系的有用要领。
案例10 “幼萌理论”对用户体验的影响
该研究基于进化心理学中的“幼萌理论” ，提出在拟人化信息系统中增添幼萌设计元素可以影响系统蜕化时用户对系统质量的感知。研究发明 ，幼萌设计元素可以显著提升用户对系统蜕化的原谅意愿 ，并有用镌汰蜕化对感知系统质量的负面影响。本研究立异性地将幼萌这一构念引入了信息系统研究领域 ，并探讨了这些发明关于人机交互设计的实践价值。
案例11 人工智能算法与组织治理
该研究探索了当企业将人工智能算法实现部分治理职能时可能对员工造成的影响。与现有“算法厌恶”理论的推断差别 ，该研究发明 ，当员工发明自己遭到不公正看待时 ，他们以为由人工智能算法做出的决议要比由人类上级做出的决议越发公正 ，并且影响公正感的心理机制取决于治理使命的详细属性。该研究的效果为企业在数字化转型的历程中用基于人工智能的算法实现组织治理的实践给出了指导建议。
案例12 优化“挚友约请”项目的效率
作为一种典范的基于人际关系获取新用户的方法 ，“挚友约请”（customer referral）现在被全球多个行业（如：银行、旅馆、共享出行、时尚）使用。在“挚友约请”项目中 ，产品的现有用户（约请人；referrer）约请他们的朋侪（被约请人；referee）使用产品 ，只要被约请人接受约请并完成成为新用户的行为（如：装置软件、爆发第一次支付） ，那么约请人和被约请人都能获得一定的奖励。虽然挚友约请模式有很大潜力 ，也正在被普遍应用 ，但现有用户约请率、新用户接受率、总体转化率、新用户消耗量、新用户终身价值等多个方面都有很大提升空间。该研究从行为学的角度 ，提出了一个刷新上述目的 ，提高挚友约请项目的整体效率的要领。该研究的发明被应用于两其中小微企业（一个在美国 ，一个在中国）刷新营销实践。
案例13 怎样降低拖延——基于时间感知的行为干预
人们在事情中需要完成种种使命 ，在生涯中也喜欢为自己制订种种提升自我的目的（如：学习编程 ，学习外语）。然而 ，拖延却很是普遍——许多时间失败仅仅由于“没有最先”。怎样才华助推（nudge）人们尽快最先执行使命呢? 该研究从 “对使命阻止日期的感知”出发 ，提供了一个新的视角息争决计划。该研究以为 ，人们拖延的一个主要缘故原由是由于以为使命阻止日期在“未来” ，不着急执行；而当人们以为使命阻止日期在“现在” ，他们则更可能爆发“执行倾向”。那么 ，怎样才华让人们以为阻止日期就在“现在” 呢？该研究提出 ，虽然时间的流逝是一连的 ，但人们对时间的感知却可以是分段的（categorical）。人们通常使用一些分类线索（如“五一劳动节、自己的生日、新年”等有意义的日期）把未来的时间分为“现在”和“未来”。若是阻止日期在分类线索之前（vs.之后） ，人们就会以为阻止日期和“（真正的）现在”处于相同（vs.差别）的时间种别中 ，而爆发更高的执行倾向�；谏鲜銎饰� ，该研究设计了一系列的改变人们界说“现在”和“未来”的要领 ，资助人们尽早最先使命。这个研究启发了全球一系列助推项目 ，资助人们尽早最先执行主要的使命；好比促使低收入人群尽早最先储备（印度） ，促使吸烟人群尽早加入戒烟项目（新加坡） ，和促使糖尿病高发地区的人们早日完成糖尿病筛检（卡塔尔）。
案例14 决议辅助对消耗者的认知误差影响
该研究在Amazon Mechanical Turk平台开展实验探讨消耗者的直方图偏误（histogram distortion bias, HDB）。实验要求加入者对评分均值相等 ，但直方图漫衍差别的影戏间举行选择 ，研究发明消耗者对平均值的认知容易受到直方图漫衍的影响 ，消耗者更倾向于选择有正向HDB但评分均值更低的选项。HDB的保存导致消耗者决议机制的扭曲和次优选择。以直方图为代表的图像形式的决议辅助可能导致消耗者对现实概率漫衍的认知误差。实验效果与古板均值-方差理论展望的理性决议效果相悖。
案例15 挚友推荐功效对用户行为的影响
该研究在快手APP开展实验探索挚友推荐功效对用户行为的影响。实验将APP的新用户随机分为两组 ，一组关闭挚友推荐功效（实验组） ，一组不受此实验影响正常使用APP（比照组）。实验发明挚友推荐功效扩大了用户的小我私家中心网络、增强了互动、提升了小我私家中心网络的密度和多元化水平。挚友推荐功效还提升了用户在APP中的加入度 ，内容宣布、内容浏览量和浏览时长均获得提升。实验还发明挚友推荐功效对年轻用户、男性用户、大都会用户和刚最先建设小我私家社交网络的用户影响更大。
案例16 思量消耗者行为误差的个性化推荐要领设计
该研究从相关消耗者行为理论出发 ，探讨在线电子商务平台上收罗的消耗者行为及评分数据中误差的泉源 ，并在此基础上设计带有去偏机制的推荐要领。这一研究有助于明确用户与智能系统举行交互的机理 ，从而资助企业形成更为准确的用户洞察 ，进而制订商业战略。
