香港中文大学营销学系全奖博士招生 | Prof. Hu

导师简介

如果你想申请香港中文大学 营销学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港中文大学的Prof.Hu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！

教授现任香港中文大学商学院市场营销学系副教授，同时担任消费者洞察中心主任及市场营销理学硕士课程主任。她拥有扎实的学术背景，本科毕业于复旦大学经济学专业，随后获得纽约大学斯特恩商学院市场营销博士学位。作为一位杰出的学者，教授曾荣获2011年美国市场营销促进协会(Society for Marketing Advances)博士论文提案竞赛冠军，彰显了她早期研究工作的卓越品质。

教授的研究主要聚焦于利用定量模型研究和解释消费者行为，并擅长运用大数据分析电信、汽车、电子商务和金融科技等行业的消费者行为模式。她的研究成果已发表于《Marketing Science》、《Management Science》和《The International Journal of Research in Marketing》等顶级学术期刊。

研究领域

研究兴趣

• 实证建模(Empirical Modelling)
• 口碑营销(Word of Mouth)
• 消费者搜索与学习(Consumer Search and Learning)
• 社交网络(Social Network)
• TMT（科技、媒体和通信）、汽车和金融科技行业(TMT, Auto and FinTech industries)

教授的教学和研究兴趣展现了她对现代市场营销学科前沿领域的关注。她不仅重视传统的市场营销研究方法，也非常注重互联网环境下的营销策略和实践。在研究方面，她特别关注社交网络、口碑营销、消费者搜索和学习行为对消费决策的影响，并运用实证建模方法进行深入分析。同时，她的研究广泛涉及科技、媒体、通信、汽车和金融科技等多个行业，体现了跨行业的应用视角。

研究分析

1: "Heterogeneous Complementarity and Team Design: The Case of Real Estate Agents"

发表期刊: Marketing Science (2024)

这篇最新发表的研究探讨了房地产行业中团队设计和异质互补性的关系。研究通过分析房地产经纪人团队的组成和绩效数据，揭示了不同技能和特质的经纪人之间如何形成互补效应，从而提升整体团队绩效。研究发现，团队成员之间的异质性不仅是一种互补机制，还能够创造额外的协同价值。这项研究对销售团队的组织设计和人员配置提供了重要的理论指导和实践启示，对于理解服务行业中的团队动态和绩效管理具有重要意义。

2: "The selection effect of quota rationing mechanisms on sales distribution: The convergence of auction and lottery"

发表期刊: Journal of Economic Behavior & Organization (2022)

这篇研究探讨了配额配给机制（特别是拍卖和抽签）对销售分布的选择效应。研究分析了不同配给机制如何影响消费者的选择行为和最终的销售分布。尤其关注了这两种看似不同的机制在特定条件下的趋同现象。研究发现，尽管拍卖和抽签在机制设计上存在本质差异，但在某些市场条件下，它们对最终销售分布的影响可能会趋于一致。这一发现对于理解市场配给机制的效果和设计更有效的销售策略提供了重要洞见，特别是在资源有限或需求远超供给的市场环境中。

3: "Search and learning in a daily deals site"

发表期刊: Marketing Science

这篇研究探讨了消费者在日常交易网站上的搜索和学习行为。研究分析了消费者如何在这类平台上搜索产品信息，以及他们如何通过经验学习来优化自己的搜索策略。研究揭示了消费者在面对众多选择时的搜索模式、学习曲线以及决策过程。这些发现对于理解消费者在电子商务环境中的行为机制具有重要价值，同时为交易平台的设计和优化提供了实证依据。该研究还探讨了平台设计和信息结构如何影响消费者的搜索效率和购买决策，为电子商务平台的用户体验优化提供了理论支持。

4: "Understanding the Social Learning Effect in Contagious Switching Behavior"

发表期刊: Management Science

这篇研究聚焦于社交学习对传染性转换行为的影响。研究通过分析消费者如何从其社交网络中学习并模仿他人的转换行为（如更换品牌、服务供应商等），揭示了社交学习在消费决策中的作用机制。研究发现，社交网络中的信息传播不仅影响个体的决策过程，还会形成"传染效应"，即一个人的转换行为可能触发网络中其他人的类似行为。这一研究为理解消费者行为的社会影响机制提供了理论基础，同时为企业的客户关系管理和营销策略提供了重要启示，特别是在竞争激烈的市场环境中如何预防客户流失和促进积极的品牌转换。

5: "Consumer connectivity in a complex, technology-enabled, and mobile-oriented world with smart products"

发表期刊: Journal of Interactive Marketing

这篇研究是一篇合作性论文，讨论了在复杂、技术驱动和移动导向的世界中的消费者连接性。研究分析了智能产品如何改变消费者与品牌、企业和其他消费者之间的互动方式。研究探讨了技术连接性对消费者行为的影响，以及企业如何适应这种新型连接环境。文章讨论了移动技术、物联网、智能产品等新兴技术如何重塑消费者体验和营销实践，为理解当代数字化消费环境提供了理论框架。这一研究对于把握数字化转型背景下的消费者行为趋势和营销策略创新具有重要指导意义。

6: "An Empirical Study of Word-of-Mouth Generation and Consumption"

发表期刊: Marketing Science

这篇研究对口碑的产生和消费进行了实证研究。研究分析了消费者如何生成和接收口碑信息，以及这一过程的影响因素。研究特别关注了不同类型的消费者在口碑传播中的角色差异，以及口碑信息的特性如何影响其传播效果。研究发现，口碑的产生和消费是一个复杂的社会过程，受到多种个人和环境因素的影响。这些发现为理解口碑营销的机制提供了实证基础，同时为企业如何有效利用口碑效应制定营销策略提供了指导。研究还探讨了在线环境下口碑传播的特点，为数字时代的口碑管理提供了洞见。

项目分析

1: "Big Data Applications in the Telecommunications Industry"

出版社: IGI Global

这是一本由教授与欧阳晔共同编辑的专著，聚焦于电信行业的大数据应用。该书系统地探讨了如何利用大数据技术分析和挖掘电信行业的各类数据，以提升运营效率和用户体验。项目涵盖了从数据采集、存储、处理到分析和应用的全过程，展示了大数据在客户识别、吸引、保留和发展等维度的应用案例。特别值得一提的是，该项目将学术研究与行业实践紧密结合，不仅提出了理论框架，还提供了实际应用案例，为电信企业在数字化转型过程中如何有效利用大数据提供了参考。该项目对于理解消费者行为和优化市场策略具有重要价值，同时也为大数据在其他行业的应用提供了借鉴。

2: "Mining Over Air: Wireless Communication Networks Analytics"

这是教授与团队合作的另一部重要著作，聚焦于无线通信网络分析。该项目深入探讨了数据挖掘和机器学习技术在无线网络领域的应用，提供了从理论到实践的全面指导。项目涵盖了网络性能评估、用户行为分析、资源优化和异常检测等多个维度，特别关注了如何通过分析网络数据来提升服务质量和用户体验。该项目的独特价值在于它结合了电信工程和数据科学的视角，不仅解决了技术问题，还关注了商业应用，为无线通信运营商提供了数据驱动决策的实用工具和方法。该项目的成果已被多家电信企业采用，对推动行业的数字化转型发挥了积极作用。

3: "Ideological Conflict and Internet Regulation on Online Platforms"

资助机构: Social Science and Humanities Research Council of Canada (SSHRC)与NET Institute

这个研究项目探讨了在线平台上的意识形态冲突及互联网监管问题。项目获得了加拿大社会科学与人文研究理事会和NET研究所的资助，研究了不同意识形态背景下的网络言论表达及平台监管策略。项目关注用户在社交媒体平台上的政治和社会话题讨论如何导致群体身份凸显和观点极化，并分析了平台设计和监管政策对这些现象的影响。研究发现，当群体身份突出时，用户之间的意见冲突会加剧，而平台的算法和内容监管策略在缓解或加剧这种冲突中起着关键作用。该项目不仅具有理论价值，也为社交媒体平台如何设计更平衡的内容展示算法和制定更有效的社区规范提供了实践指导，对促进健康的在线讨论环境具有重要意义。

研究想法

1. 社交网络分析与消费者决策的动态模型

教授在社交学习和传染性转换行为方面的研究可以进一步拓展，构建一个动态的社交网络影响模型。该模型不仅考虑消费者之间的直接联系，还应纳入间接联系的级联效应，以及网络结构随时间变化的动态特性。特别是，可以探索以下创新点：

• 多层次社交网络的信息传播机制：区分强弱关系网络中的信息传播差异，分析不同类型的社交联系（家人、朋友、同事、网络社区）在消费决策中的差异化影响力。
• 社交影响与个体特质的交互作用：探究消费者的个性特征（如风险偏好、创新性、社会影响敏感度）如何调节社交学习的效果，以及这种交互作用如何影响市场分割和精准营销策略。
• 危机情境下的社交网络动态变化：研究在市场危机或品牌危机情境下，消费者社交网络结构和影响路径的变化，以及企业如何通过识别关键意见领袖来管理危机传播。

2. 整合线上线下的全渠道消费者行为研究

基于教授对消费者搜索和学习行为的研究，可以发展一个整合线上线下消费者行为的全渠道研究框架：

• 跨渠道消费者旅程的实时追踪与优化：开发方法追踪消费者在多渠道环境中的完整决策路径，识别各接触点的相对重要性和协同效应，并优化资源分配以提高整体转化率。
• 情境感知的个性化推荐系统：基于消费者的实时位置、搜索历史、社交影响和环境因素，开发能够预测最佳产品推荐时机和渠道的智能系统，避免信息过载并提高推荐相关性。
• 虚拟与增强现实环境中的消费者体验研究：探索VR/AR技术如何改变消费者的产品体验和决策过程，特别是在高参与度和复杂产品类别中，分析感知风险如何通过虚拟试用得到缓解。

3. 大数据驱动的动态定价与市场设计

结合教授在配额配给机制和大数据应用方面的研究，可以探索更加精细化的市场设计方法：

• 实时需求预测与动态配给机制：利用机器学习方法对消费者需求进行实时预测，开发能够根据市场条件自动调整的混合配给机制，在效率和公平之间取得更好平衡。
• 基于消费者异质性的个性化定价策略：构建考虑消费者价格敏感度、品牌忠诚度和社交影响的多维异质性模型，开发能够最大化长期客户价值的个性化定价策略。
• 平台经济中的双边市场优化：研究多平台竞争环境下的双边市场动态，特别是网络效应与价格策略的相互作用，以及平台如何通过优化补贴策略和服务差异化来建立可持续竞争优势。

4. 多维异质性团队设计与绩效优化

基于教授关于团队异质性和互补性的研究，可以拓展以下创新方向：

• 多维技能匹配的智能团队构建系统：开发算法系统，基于员工的显性技能（专业知识、经验）和隐性特质（社交能力、创新性、团队协作风格）进行最优团队组合，以最大化互补性和协同效应。
• 远程与混合工作环境下的团队协作机制：研究数字化工作环境对团队互动模式和绩效的影响，设计能够促进虚拟团队有效协作的组织结构和激励机制。
• 团队多样性与创新关系的情境依赖性：探究不同类型的团队多样性（功能多样性、经验多样性、认知多样性）在不同任务环境和组织文化下对创新绩效的差异化影响。

申请建议

1. 学术背景与技能准备

• 定量分析能力培养：教授的研究高度依赖实证建模和定量分析方法。申请者应具备扎实的统计学和计量经济学基础，熟悉结构方程模型、贝叶斯分析、面板数据分析等高级统计方法。建议在申请前通过相关课程或研究项目强化这些技能。
• 编程技能提升：掌握R、Python或MATLAB等编程语言是分析复杂数据集的必备技能。特别建议学习机器学习和深度学习的基础知识，以及网络分析和文本挖掘等特定技术，这与教授的社交网络和大数据研究高度相关。
• 跨学科知识积累：除了市场营销学核心知识外，申请者应拓展对行为经济学、社会心理学、网络科学等相关学科的理解。阅读教授引用的经典文献，了解这些领域的基础理论，将有助于在研究提案中展示跨学科思维能力。
• 研究经验积累：参与与教授研究方向相关的实证研究项目，特别是涉及大数据分析、社交网络或消费者行为实验的项目。如可能，尝试撰写和发表相关领域的学术论文，展示研究能力和学术潜力。

2. 研究提案准备

• 深入了解研究脉络：彻底研读教授的全部研究成果，特别关注她最近的工作论文和进行中的项目。识别她研究中的核心问题、方法论取向和理论贡献，在此基础上构思与其研究体系相容的创新性问题。
• 聚焦于创新性交叉点：设计研究提案时，寻找教授现有研究与新兴理论、方法或数据源的交叉点。例如，探索如何将深度学习技术应用于消费者网络分析，或如何将行为经济学的洞见整合进市场设计研究。
• 强调方法论创新：教授重视方法论创新和实证的严谨性。研究提案应明确说明拟采用的分析方法，以及这些方法如何能解决现有文献中的局限。如有可能，提供初步数据分析或模拟结果，展示方法的可行性。
• 突出理论与实践价值：清晰阐述研究问题的理论重要性和实践价值，说明研究成果如何能够推进学术理解并为企业决策提供指导。具体指出研究可能对哪些行业或管理问题产生影响。
• 展示长期研究规划：提出一个连贯的研究议程，而不只是单一项目。说明博士期间的研究如何发展成一系列相关但又各具特色的论文，展示持续发展的研究潜力。

3. 申请材料准备

• 个性化研究兴趣陈述：撰写一份高度定制化的研究兴趣陈述，明确说明为何选择教授作为导师，以及你的研究兴趣如何与其研究方向契合。避免泛泛而谈，使用具体的研究问题和方法论讨论展示你对她研究的深入理解。
• 突出数据分析项目：在简历中详细列出你参与的数据分析和研究项目，特别是那些涉及大规模数据集、社交网络分析或消费者行为实验的项目。提供具体的技术细节和你的独特贡献。
• 准备研究样本：提供1-2篇最能代表你研究能力和学术潜力的论文或研究报告。理想情况下，这些样本应与教授的研究领域相关，并展示你的定量分析能力和理论思考深度。
• 请求针对性的推荐信：选择能够具体评价你在实证研究和定量分析方面能力的推荐人。请推荐人在信中具体提及你与教授研究相关的技能和经验，而不是泛泛而谈的个人品质。

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。