消費者如何從其消費經驗中學習？想像一下，初為人父人母者不得不在幾乎毫無先前知識的情況下初次選購紙尿片的情形。在隨後數周和數月裡，他們通過自己的經驗了解到各種品牌的更多情況，此時就會面臨“戰略選擇”。換言之，他們可以保守地“挖掘”現有的知識，選擇目前為止最有吸引力的品牌。他們也可以進一步“探索”，試用目前不夠理想但也許用過之後便覺得很好的品牌，以便將來作出更知情的決定。

以往的研究人員已經開發出理論性很強的數學模型，來模擬消費者這種“挖掘”與“探索”抉擇。這些模型對營銷很重要，能幫助學者和營銷人員理解消費者的動態消費行為和相應的營銷策略。但其弊端往往是問題過於復雜，且解決方法非常耗時。用於這些模型的動態優化極難得出理論的最優方案。研究人員不得不依賴近似解，而動態優化中的“維數的魔咒”又使他們無法研究產品數量適中或龐大的品牌或營銷變量問題，進而連近似解也無法得出。然而，理論上我們有理由假定消費者無法在頭腦中很好地解決需要龐大記憶和計算的動態問題。實際上，營銷學、心理學和經濟學的成熟理論認為，消費者決策規則在認知上往往是簡單的。

林松、Juanjuan Zhang、John R. Hauser提出，消費者用認知上簡單的試探方法（即所謂“經驗法則”）來解決學習問題。他們考查了“指數策略”，即消費者為每個品牌分別制定一個數字得分即指數，然後選擇指數最大的品牌。

他們分析證明，這種指數策略適用於上述經典的消費者經驗性學習問題，且該策略能直觀地描述消費者動態行為 。他們研究證實，利用指數策略可以讓決策者（消費者）利益近乎最大化，且大大節省運算的時間和記憶空間。他們運用IRI營銷數據組中的紙尿片購買數據來測試該模型，發現指數策略不僅跟消費行為有很高的契合度，而且樣本外預測顯著優於其它模型（例如不學習模型和被動學習模型）。與現有的近似解法相比，指數策略跟數據的契合度同樣好，產品需求預測也相當接近（並因此具有管理上的意義），但所需的計算成本顯著降低，並更有可能描繪消費者行為。

儘管紙尿片的買主可能會前瞻性地考慮今天的決策對未來的決策的影響，但其他產品類別的消費者則未必。他們的理論表明，消費者更有可能在“不確定性”（比如由於天氣，價格推廣導致）更低的情況下體現出前瞻思維；這一預測可以用跨產品類別分析加以檢驗。在奢侈品類別中，消費價值隨著特異情緒而波動，不確定性可能很大；在以波動營銷變量為特點的市場，不確定性也可能佔據主導。最近興起的限時搶購對食品、小配件和服飾等類別造成了極大的價格波動。這種變化是否會促進衝動消費行為，會是很有意思的研究課題。

最後，基於指數策略的解決方案對紙尿片消費者似乎是一個合理的權衡策略，但作者的基本假設是消費者運用認知上簡約的直觀策略。其他認知上簡約的直觀策略或許比指數策略能更好地解釋消費者行為，也有待進一步的研究。