消费者如何从其消费经验中学习?想象一下,初为人父人母者不得不在几乎毫无先前知识的情况下初次选购纸尿片的情形。在随后数周和数月里,他们通过自己的经验了解到各种品牌的更多情况,此时就会面临“战略选择”。换言之,他们可以保守地“挖掘”现有的知识,选择目前为止最有吸引力的品牌。他们也可以进一步“探索”,试用目前不够理想但也许用过之后便觉得很好的品牌,以便将来作出更知情的决定。
以往的研究人员已经开发出理论性很强的数学模型,来模拟消费者这种“挖掘”与“探索”抉择。这些模型对营销很重要,能帮助学者和营销人员理解消费者的动态消费行为和相应的营销策略。 但其弊端往往是问题过于复杂,且解决方法非常耗时。用于这些模型的动态优化极难得出理论的最优方案。研究人员不得不依赖近似解,而动态优化中的“维数的魔咒
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