香港大学市场营销系全奖博士招生 | Prof. CAO教授课题组

导师简介

如果你想申请香港大学 市场营销系博士，那今天这期文章解析可能对你 有用！今天Mason学长为大详细解析香港大学的Prof. CAO的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

作为香港大学商学院市场营销系的助理教授，导师是当今数字营销和移动应用生态系统研究领域的重要学者。导师于2020年加入香港大学，拥有丰富的跨学科教育背景：在厦门大学获得计算数学学士学位，在印第安纳大学获得经济学和商学硕士学位以及市场营销博士学位，并曾在芝加哥大学布斯商学院和国立清华大学进行访问学习。

研究领域

研究兴趣方面，导师的工作涵盖两个核心维度：

1. 实质性研究领域:包括移动应用生态系统、在线教育、医疗保健、数字营销和环境政策。这些领域反映了当代数字经济中最具挑战性和前沿性的问题，体现了导师对社会重大议题的深度关注。
2. 方法论方面:导师专长于因果推断、应用机器学习、随机田野实验和计量经济学。这种多元化的方法论基础使得导师能够从不同角度深入分析复杂的营销现象，为学术界和实业界提供具有严格科学基础的洞察。

导师特别强调研究问题的实质重要性和管理相关性，致力于用最合适的方法解决现实世界中的关键问题。他在移动营销、在线教育、医疗保健、应用机器学习、新媒体平台、娱乐产业和政策干预等领域都有深入的专业知识积累。

研究分析

1. "Effects of Lockdowns in Shaping Socioeconomic Behaviours"

期刊：Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) - Forthcoming

这项研究探讨了疫情封锁政策对社会经济行为的塑造效应。研究利用大规模的实证数据，分析了封锁措施如何影响个体和群体的行为模式，包括消费习惯、社交互动、数字化采纳等多个维度。研究发现封锁政策不仅对短期行为产生了显著影响，更重要的是对长期社会经济行为模式产生了持续性的塑造作用。这项研究对理解重大政策干预的行为经济学后果具有重要意义，为政策制定者提供了宝贵的经验证据。

2. "Is Relevancy Everything? A Deep Learning Approach to Understand the Effect of Image-Text Congruence"

期刊：Management Science - Forthcoming

本研究运用深度学习方法探讨图像-文本一致性对消费者行为的影响。通过构建创新的深度神经网络架构，研究团队能够自动识别和量化多模态内容中的语义一致性。研究发现，图像与文本之间的一致性程度显著影响消费者的信息处理效率和决策质量。这项工作不仅在方法论上有重要突破，更为理解数字环境下的多模态营销传播提供了新的理论框架。研究结果对电商平台的内容优化、社交媒体营销和品牌传播策略都具有重要的指导意义。

3. "From free to paid: Monetizing a non-advertising-based app"

期刊：Journal of Marketing Research (2023)

这是导师最具影响力的研究之一，深入探讨了非广告类移动应用的货币化策略。研究通过大规模田野实验，分析了应用开发者在从免费模式转向付费模式时面临的关键决策：定价策略的选择（硬着陆vs软着陆，即"付费或流失"的付费墙vs在货币化后继续为现有用户提供有限的免费服务）以及产品设计的各个方面（是否为付费用户提供独家的二级服务）。研究结果显示，软着陆策略和独家二级服务都会降低现有应用用户的订阅意愿，但这两种策略在订阅转化方面存在正向交互作用。这项研究为应用开发者的货币化决策提供了重要的理论指导和实践建议。

4. "The Effect of Subsidizing Digital Educational Content: Evidence from a Field Experiment"

这项研究通过大规模田野实验探讨了数字教育内容补贴对用户行为和学习效果的影响。研究设计了精巧的实验框架，能够识别价格补贴对不同类型学习者的差异化影响。初步发现表明，补贴政策不仅能够提高低收入群体对优质教育资源的获取，还能通过降低进入门槛来促进整体的学习参与度。这项研究对理解数字鸿沟、教育公平以及在线教育平台的定价策略都具有重要价值。

5. "Driving towards Purchase: Investigating the Impact of Product Scarcity on Consumers' Search Behavior"

本研究探讨了产品稀缺性对消费者搜索行为的影响机制。通过结合理论建模和实证分析，研究揭示了稀缺性如何改变消费者的信息搜索策略和购买决策。研究发现，感知到的产品稀缺性会激发消费者更加积极的搜索行为，但同时也会缩短决策时间窗口。这种双重效应对零售商的库存管理和营销传播策略都具有重要启示。

项目分析

1. 移动应用货币化策略优化项目

这个项目与多家移动应用开发公司合作，运用大数据分析和机器学习技术，深入研究不同货币化模式的效果。项目构建了包含超过100万用户行为数据的大规模数据集，通过A/B测试和准实验设计，比较了freemium模式、订阅模式、广告模式等不同货币化策略的长短期效果。研究发现揭示了不同用户群体对各种货币化策略的差异化响应模式，为应用开发者提供了个性化的货币化策略建议。该项目的研究成果已被多家知名应用开发公司采纳，产生了显著的商业价值。

2. 在线教育平台用户行为分析项目

该项目与多家在线教育平台合作，运用先进的数据挖掘和机器学习技术，分析影响用户学习效果和平台粘性的关键因素。项目收集了涵盖课程选择、学习进度、互动参与、成绩表现等多维度的用户行为数据。通过构建复杂的预测模型，项目识别了影响学习者持续参与和学习成效的关键驱动因素。研究发现为在线教育平台的产品设计、内容推荐、用户体验优化提供了重要指导。该项目还特别关注了数字鸿沟问题，为提高教育公平性提供了数据驱动的解决方案。

3. 社交媒体视觉内容营销效果评估项目

这个项目开发了基于深度学习的自动化内容分析系统，能够大规模分析社交媒体平台上的视觉内容及其营销效果。项目构建了包含超过50万张图片和相关用户互动数据的综合数据集，运用计算机视觉和自然语言处理技术，自动识别和量化视觉内容的语义特征、情感倾向以及与品牌的关联度。研究揭示了视觉内容特征与用户参与度、品牌认知、购买意向之间的复杂关系。该项目的技术成果已申请多项专利，并被多家社交媒体营销公司采用。

研究想法

1. 基于生成式AI的个性化营销内容创制研究

研究背景：随着ChatGPT、DALL-E等生成式AI技术的快速发展，营销内容创作正面临革命性变化。

创新立意：

• 开发基于多模态生成式AI的个性化营销内容创制系统
• 研究生成内容的品牌一致性、用户接受度和商业效果
• 探讨AI生成内容与人工创作内容的协同优化机制
• 分析生成式AI对创意产业和营销职业的长期影响

可行性分析：技术基础成熟，可与OpenAI、Stability AI等公司合作获取API接口，同时香港大学具备强大的计算资源支持。

2. 元宇宙环境下的沉浸式营销体验研究

研究背景：元宇宙概念的兴起为营销创造了全新的三维交互空间。

创新立意：

• 构建元宇宙营销体验的理论框架，包括沉浸感、交互性、社交性等核心维度
• 通过VR/AR实验研究虚拟环境下的消费者行为模式
• 分析虚拟商品与实体商品的价值转换机制
• 探讨元宇宙品牌建设的独特策略和挑战

实践价值：为企业进入元宇宙提供科学指导，推动新兴营销渠道的健康发展。

3. 可持续消费行为的数字化引导机制研究

研究背景：气候变化和环境保护日益成为全球关注焦点，消费者的可持续意识不断提升。

创新立意：

• 开发基于行为经济学的数字化可持续消费引导系统
• 研究个性化可持续性信息对消费决策的影响机制
• 分析社交网络在传播可持续消费理念中的作用
• 探讨企业ESG传播策略的有效性测量方法

社会意义：促进可持续发展目标的实现，引导企业和消费者的环保行为。

4. 跨文化数字营销传播效果研究

研究背景：全球化和数字化使得跨文化营销变得更加复杂和重要。

创新立意：

• 构建包含文化维度的多模态内容分析框架
• 研究不同文化背景下的视觉符号理解差异
• 分析跨文化营销内容的本土化策略
• 开发文化敏感性的自动化内容优化系统

实践应用：为跨国企业提供文化适应性营销指导，提高国际营销效果。

申请建议

1. 学术背景准备

定量技能建设：

• 强化统计学、计量经济学基础，特别是因果推断方法（工具变量、断点回归、差分差分等）
• 掌握机器学习核心算法，包括监督学习、无监督学习、深度学习等
• 具备大数据处理能力，了解Spark、Hadoop等分布式计算框架

营销理论基础：

• 深入理解消费者行为理论，特别是数字环境下的行为模式
• 掌握品牌管理、数字营销、平台经济等核心理论
• 了解实验设计原理，特别是田野实验和A/B测试方法
• 熟悉移动应用生态系统的商业模式和竞争格局

2. 研究经验积累

项目参与经历：

• 参与导师相关领域的研究项目，积累实际研究经验
• 协助数据收集、清理和初步分析工作
• 参与学术会议和工作坊，了解最新研究动态
• 与企业合作项目经验将是重要加分项

研究成果展示：

• 发表相关领域的工作论文或会议论文
• 参加学术竞赛，展示研究能力和创新思维
• 建立GitHub项目，展示编程和数据分析能力

3. 技术能力发展

编程技能强化：

• Python：重点掌握pandas、scikit-learn、TensorFlow/PyTorch等库
• R：熟练使用ggplot2.、dplyr、caret等包进行数据分析和可视化
• SQL：具备数据库操作和复杂查询能力
• JavaScript：了解网络爬虫和前端数据展示技术

专业工具应用：

• 实验设计软件：Qualtrics、SurveyMonkey等
• 数据可视化：Tableau、Power BI等
• 云计算平台：AWS、Google Cloud等
• 版本控制：Git/GitHub的熟练应用

4. 跨学科知识拓展

计算机科学基础：

• 深度学习：CNN、RNN、Transformer等架构的理解和应用
• 自然语言处理：文本分析、情感分析、主题建模等
• 计算机视觉：图像识别、物体检测、风格迁移等
• 数据挖掘：聚类分析、关联规则、异常检测等

经济学理论：

• 行为经济学：有限理性、前景理论、心理账户等
• 产业组织理论：平台经济、网络效应、双边市场等
• 信息经济学：信号传递、逆向选择、道德风险。

博士背景

Charlotte，本硕985，新加坡市场营销博士毕业，博士后，研究方向包括：消费者行为，品牌管理，网络营销等。在国际权威学术期刊《Journal of Marketing》和《Journal of Consumer Research》上发表论文。擅长市场营销相关领域的文书写作辅导，熟悉相关领域的PhD，DBA申请流程及技巧。