文件名称：利用实时社交动态吸引移动客户-研究论文
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更新时间：2024-06-09 14:22:29
Mobile Targeting Mobile Trajectory Social
移动和传感器技术的激增推动了基于位置的移动定位的兴起。 除了个人的位置，时间和空间背景之外，嵌入他们的社会背景还可以揭示有关个人行为的丰富信息。 在这项研究中，我们使用机器学习方法根据客户的详细GPS轨迹自动检测了他们的实时社交环境。 为了评估在不同社会背景下进行移动定位的有效性，我们在2015年设计了一个大型购物中心的随机实地实验。我们的分析表明，在不同社会背景下，消费者行为存在显着的异质性。 我们发现，与其他顾客一起的群体中的客户对移动促销的响应平均比单独购物者高1.5倍，并且这种影响随着群体规模（从dyad到triad）的增加而增加。 我们还发现了移动促销设计与社交环境之间的重大异质交互。 总体而言，我们的研究表明了从他们的运动轨迹推断个人社交环境的潜力，以及利用此类实时社交动态来提高移动定位效果的价值。