這是“神經管理學”第208篇推送

選文: 王晨曉審稿: 譚惠中  終審: 汪蕾  編輯: 黃雅雯

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原刊及作者

Human Versus Automated Sales Agents: How and Why Customer Responses Shift Across Sales Stages

Information Systems Research, November 2022

Martin Adam, Konstantin Roethke, Alexander Benlian

隨著信息技術的發展，電子郵件營銷場景中的銷售代理（sales agents）越來越多地趨向于自動化銷售代理（automated sales agents, ASAs）的應用，它們模擬人與人之間的互動，通過算法和程序發布新聞資訊和促銷信息、建立溝通交流等，來補充或者替代人類銷售代理（human sales agents, HSAs）。另外，一種強調相對優勢的組合代理類型也逐漸興起，其中HSA負責客戶溝通等互動性業務，ASA負責銷售過程中的報價等規范性業務（以下簡稱HSA-ASA）。

以往關于銷售代理的研究討論了個體對不同類型代理的反應，但忽略了從銷售流程的多個階段考慮個體的連續決策。根據信息加工理論，客戶在銷售過程中會經歷不同的決策階段并進行信息權衡，其中一種衡量方式是考慮信息提供對象的享樂和實用屬性。與HSA相比，ASA具有性能和效率優勢，但其提供的情感和體驗愉悅度較低。鑒于此，客戶對兩種銷售代理的反應可能會有所不同，具體取決于客戶在不同的決策階段是優先考慮享樂還是實用屬性。因此，本文基于Email銷售啟動階段中客戶的兩種連續響應決策——表示對營銷廣告產生興趣以及提供聯系信息，提出以下研究問題：客戶是否以及如何在Email銷售啟動階段對銷售代理類型（即ASA、HSA、HSA-ASA）做出差異化響應？

理論基礎及研究假設

本文假設，在一開始接觸Email廣告時，客戶傾向于尋找享樂屬性信號（如溫暖、同理心）來形成最初建立營銷合作關系的偏好。由于HSA可以提供更個性化的服務，在溝通中傳遞出更多社交線索，客戶更有可能與其建立情感聯系并表明初始興趣。故假設1a和1b提出，相比于ASA，客戶更有可能向HSA或HSA-ASA表明他們對Email廣告的最初興趣，其中社會臨場感起到中介作用（假設1c和1d）。

隨后，當進一步決定是否提供個人聯系信息時，客戶主要考慮實用屬性信息（如效率、性能、便利性）進行更精細的成本效益分析。相比于HSA，ASA執行分析、客觀和自動化任務時具有更高的效率和準確性，客戶相信與ASA的互動有助于提高績效，且互動過程更簡單省力。故假設2a和2b提出，相比于ASA，客戶不太可能在Email銷售啟動過程中向HSA和HSA-ASA提供聯系信息，其中介機制是績效預期和努力預期（假設2c和2d）。整體的研究模型如圖1所示。本文開展了兩項主要的研究檢驗上述假設。

圖1 研究模型

研究一

研究一基于真實公司的Email銷售活動進行隨機現場實驗，旨在驗證直接效應。實驗人員與歐洲領先的制藥公司Pharma合作，獲得從該公司購買產品或服務的客戶數據。Pharma公司主要銷售純化、監測技術以及實驗室用品和服務，考慮到每個客戶的最佳純化、監測技術以及相關耗材和服務取決于其特定要求（例如，使用的化學品、監測要求、必要的認證），銷售代理通常幫助客戶選擇最佳的報價來滿足個性化的需求。

在本實驗中，每名客戶隨機收到HSA/ASA/HSA-ASA發送的Email。在這些E-mail中，各銷售代理提供基本相同的內容和表述，并多次表明身份（如圖2）。預實驗結果表明被試可以按預期識別相應的銷售代理。所有Email都是在正常工作時間的上午10點到上午11點之間發送的。

圖2 研究一E-mail內容設計

實驗程序步驟如下：（1）Pharma向客戶發送一封Email，其中包含銷售代理的一般銷售報價。（2）客戶可以直接回復Email或單擊Email中的按鍵（即“請求銷售報價”或“不感興趣”）來表明最初的興趣。（3）表示最初感興趣的客戶會收到另一封Email，被要求提供個人聯系信息（電話號碼和聯系時間），以便與相應的銷售代理預約會議并進一步討論報價。（4）客戶可以直接回復Email提供所需的聯系信息。

通過分層隨機抽樣，實驗人員聯系了來自德國不同地區和行業的786名客戶，其中325人（41.3%）做出回應。在325名客戶中，87人（26.8%）表示對銷售要約有初步興趣，最終提供聯系信息的有54人（62.1%）。

圖3 研究一實驗結果

圖3展示了不同銷售代理情境下的客戶響應（轉化率）結果。對于因變量“初始興趣表示”（圖3左），HSA情境下的客戶轉化率顯著高于ASA（MHSA= 0.36 vs. MASA= 0.22; F = 4.66，p < 0.05），HSA-ASA和ASA的轉化率沒有顯著差異。此結果對假設1a做出初步支持，但不支持假設1b。對于因變量“聯系信息提供”（圖3右），ASA的客戶轉化率顯著高于HSA（MHSA= 0.48 vs. MASA= 0.77; F = 5.45，p < 0.05）。然而，ASA和HSA-ASA的客戶轉化率沒有顯著差異。此結果初步支持了假設2a而非假設2b。此外，作者還開發了三種模型（即線性概率模型LPM，probit模型和logit模型）進行回歸分析，得到與上述一致的結果。

研究二

研究一的隨機現場實驗基于現實背景，生態有效性高，但難以解釋銷售代理類型對客戶響應影響的潛在機制。因此，本研究繼續設計了一項在線實驗，流程模擬研究一的銷售過程，并從一家歐洲市場研究公司招募了408名被試。被試閱讀材料，想象其通過Email收到一家知名制藥公司的銷售報價，然后決定是否感興趣以及是否提供聯系信息，并填寫中介變量、控制變量和注意力檢查等量表。

實驗結果如圖4所示，對于“初始興趣表示”，HSA和HSA-ASA情境下的客戶轉化率顯著高于ASA，從而支持了假設1a和1b。對于“聯系信息提供”，HSA和HSA-ASA情境下的客戶轉化率顯著低于ASA。與研究一相比，本次實驗結果對假設2a和2b均提供了支持，且回歸分析與無模型分析結果一致。

接下來，為了測試中介假設，研究者采用PROCESS進行了中介分析。以HSA和HSA-ASA為自變量，將初始興趣表示和聯系信息提供一起輸入為因變量，添加社會臨場感、績效預期和努力期望作為中介，以及好奇心和道德意識作為協變量。結果證明了HSA和HSA-ASA（相較于ASA）通過社會臨場感在對初始興趣表示具有正向間接影響，HSA和HSA-ASA（相較于ASA）通過績效預期和努力預期對聯系信息提供具有負面間接影響，即驗證了假設1c、1d、2c和2d。

圖4 研究二實驗結果

研究總結

本文從電子郵件銷售過程中客戶的連續決策出發，探究了客戶對人工與自動銷售代理的反應是否以及如何在各階段發生變化，突出表明銷售代理類型的影響在各決策階段并不統一，并闡明了關鍵的連續解釋機制（即社會臨場感、績效預期和努力預期）。未來研究可以繼續在其他領域（如金融、電子政務和醫療保健）或電子郵件營銷的其他階段（如評估、購買決策、客戶投訴等）進行探索，進一步深入調查邊界條件對客戶響應的影響。

參考文獻

Martin Adam, Konstantin Roethke, Alexander Benlian (2022). Human Versus Automated Sales Agents: How and Why Customer Responses Shift Across Sales Stages. Information Systems Research.

封面來源：

https://app.focussend.com/focussend/News/1/2/NewsInfo_281.html