今天我们将带大家深入解析今天我们将带大家深入解析华威大学 市场营销学系的博士生导师Prof.Ahmadi，通过这样的“方法论”，让大家学会如何从了解一个导师开始，到后期更好地撰写套磁邮件及其他文书。
研究领域解析和深入探讨
Dr Iman Ahmadi作为华威大学（The University of Warwick）华威商学院（WBS）的市场营销副教授，核心定位是定量建模者，其研究始终围绕“市场动态与消费者行为的量化解读”展开，聚焦五大前沿方向的交叉融合：
- Pricing（定价）：不同于传统定性定价策略，他侧重通过数学模型与实证分析构建动态定价框架，尤其关注市场需求波动、竞争对手定价行为对企业定价决策的影响，旨在为企业提供可量化的定价优化方案。
- Competition Analysis（竞争分析）：聚焦市场结构演变与企业竞争互动机制，通过定量方法拆解竞争对手的战略意图（如价格调整、产品创新），并预测这些行为对市场份额、行业利润的传导效应。
- Machine Learning（机器学习）：将机器学习技术作为分析工具，解决传统营销研究中“海量数据处理”与“复杂关系建模”的痛点，例如利用算法挖掘消费者行为数据中的潜在规律，提升预测精度。
- Big Markets（大市场）：针对规模庞大、参与者多元的市场场景（如全域电商、跨境零售），研究其独特的供需平衡逻辑与信息不对称问题，探索大市场环境下的营销效率提升路径。
- E-Commerce（电子商务）：结合数字消费场景的特性，研究电商平台的用户留存、转化路径优化、广告投放效率等实际问题，其研究成果直接衔接电商行业的实操需求。
这些领域的交叉性是其研究核心特色——以定量建模为基础，将机器学习技术嵌入定价、竞争分析等传统营销议题，同时聚焦电商与大市场等数字经济场景，形成“技术方法-理论议题-实践场景”三位一体的研究体系。
精读教授所发表的文章
- 《Overwhelming targeting options: selecting audience segments for online advertising》（2024, International Journal of Research in Marketing）：该文针对在线广告中“目标受众选项过多导致企业决策困难”的问题，通过构建多维度评估模型，量化不同受众细分的投放回报与选择成本。研究结论为企业提供了“从海量选项中筛选高价值受众”的实操框架，填补了“受众细分决策量化工具”的研究空白。International Journal of Research in Marketing作为营销领域TOP期刊，其发表成果代表该研究在理论与实践层面的双重认可。
- 《Congruency and users’ sharing on social media platforms: a novel approach for analyzing content》（2023, Journal of Advertising）：聚焦社交媒体内容传播机制，提出一种“内容一致性分析新方法”，量化内容主题、形式与用户认知的匹配度对分享行为的影响。研究发现，内容与用户既有认知体系的“适度 congruency”（而非完全一致或差异过大）能最大化分享意愿，这一结论为社交媒体营销内容创作提供了数据支撑。
- 《Face/Off: the adverse effects of increased competition》（2023, Quantitative Marketing and Economics）：该文为Dr Iman Ahmadi独立署名研究，聚焦“竞争加剧对企业与市场的负面影响”。通过构建动态竞争模型，分析竞争强度与企业利润、产品质量投入的非线性关系，发现过度竞争可能导致企业陷入“价格战陷阱”，反而降低行业整体创新效率。文章发表于定量营销与经济学交叉领域的核心期刊，体现其在该细分方向的独立研究能力。
教授的学术地位
Dr Iman Ahmadi的学术地位与影响力可从三方面体现：
- 任职平台与学术身份：2018年加入华威商学院（WBS），从助理教授晋升为副教授，WBS作为欧洲顶尖商学院之一，其学术资源与研究平台为其提供了良好的研究背书；同时担任Marketing Group核心成员，深度参与领域内学术交流。
- 发表期刊的权威性：三篇近期论文均发表于营销领域权威期刊——International Journal of Research in Marketing、Journal of Advertising为UTD 24种商学院顶级期刊成员，Quantitative Marketing and Economics则是定量营销与经济学交叉领域的旗舰期刊，发表难度极高，足见其研究的学术质量。
- 研究方向的前沿性与实用性：在数字营销快速发展的背景下，其将定量建模与机器学习、电商结合的研究方向，精准响应了行业对“数据驱动营销”的需求，研究成果不仅具有理论创新性，更能直接为企业营销决策提供参考，这种“理论-实践”双导向的研究提升了其在学术界与业界的双重影响力。
有话说
- 定量研究的“问题导向”回归：其研究始终以企业实际痛点为起点（如广告受众选择、竞争应对），而非单纯追求模型复杂性。这种“从实践中来，到实践中去”的研究逻辑，打破了部分定量研究“重方法轻问题”的误区，为营销定量研究提供了更具价值的范式。
- 跨学科融合的“适度边界”把握：他将机器学习引入营销研究时，并未陷入技术工具的堆砌，而是以“解决营销问题”为边界选择合适的算法模型。例如在受众细分研究中，机器学习仅作为“数据处理与规律挖掘工具”，核心仍围绕营销决策逻辑展开，这种“技术服务于研究目标”的思路，值得跨学科研究借鉴。
- 数字营销时代的“动态适配”思维：其研究关注的电商、社交媒体等场景，均处于快速变化中（如AI生成内容的普及、跨境电商政策调整）。未来可进一步延伸研究边界，例如探索AI生成内容对社交媒体分享行为的影响，或全球大市场中文化差异对定价策略的调节作用，这些方向将进一步提升研究的时代性与应用价值。
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。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
