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培训讲师谈管理:预测唱片销量别看历史数据

企业培训师吉宁 2015年12月12日 培训讲师谈管理

营销人员如何预测观众是否会为某部新电影或歌曲付费呢?这类结果非常难猜。学术界称电影或歌曲为“时尚产品”,因为它们的销量由不稳定的消费者偏好驱动。时尚产品往往生命周期很短,而且有赖于冲动性消费。

提高预测准确度的方法之一是搜集更多数据。但有新研究表明,这一方法不一定适用于时尚产品。IE商学院的马蒂亚斯·塞弗特(MatthiasSeifert)及其同事想知道,综合历史和情境数据是否有助于判断哪类产品会迅速走红,哪类产品销量会不温不火?比如,某音乐公司在评估即将发行的新专辑时,该如何权衡历史数据(“泰勒·斯威夫特上一张专辑卖了X份”)与情境数据(“我们计划投入Y来宣传这张专辑”)?

因为创意产业起伏变化很大,所以单看历史数据不一定有用。虽然你可以假定某部有知名男演员参演的影片可能大卖,但调查发现,明星影响力并不能保证影片票房飘红。情境数据较主观,且不太可能以数值表示,这又加大了我们预测的难度。

塞弗特的团队调查了对流行单曲前100排行榜的预测。他们先采访了4大唱片公司的23位高层经理,请他们指出与唱片成功存在联系的“预测变量”。这些变量包括每支单曲的宣传预算、同一周内发片歌手以及歌手地位(新人或歌坛天王、天后)。

接下来研究者找到92名负责发掘并招募音乐人的艺人经纪部门经理,并将印有一些即将发行歌曲的清单和对应的预测变量信息交给他们。每个经理都要在12周内利用预测变量判断出指定单曲在前100榜单中可能的排位情况,并将之填到4份网络调查问卷上。之后研究者就坐等共210个单曲表现预测的结果。

实验最后一步是将每个预测变量划分为历史或情境变量,然后进行数学分析,看哪类数据更精准以及这两种数据如何相互支持。研究者发现一条妙计:如果艺人经纪部门经理只考虑情境数据,对不稳定需求的判断就会更准确。历史数据似乎干扰了他们理解情境的能力。

相较之下,算法更擅长预测直线关系,因此塞弗特团队建议,在仅靠历史数据就能做出精确预测的稳定环境下,让电脑做决策。但如果你请人来预测某不稳定数据,不要将历史信息透露给他们,这样他们就能把全部重心放在情境信息上。所以说,数据多了并不一定是好事。

关于本研究:《对时尚产品做有效预测》(EffectiveJudgmentalForecasting in the Context of Fashion Products),马蒂亚斯·塞弗特、英诺·西门、阿莱格尔·哈迪达和安德里亚斯·艾辛格利|文

旧档重提

“在过去10年中,一种新技术开始全面影响美国商业,但它过于新颖,以至于我们很难评估其重要性……

这种新技术还没有一个确定的名称,我们应该将其称为信息技术。”

《20世纪80年代的管理》(MANAGEMENT IN THE1980’S,《哈佛商业评论》1958年11-12月合刊),哈罗德·莱维特和托马斯·惠斯勒|文

About 企业培训师吉宁

真正的实战派企业培训师,长期致力于人力资本、公司行为、市场营销、企业战略及领导力发展等组织实践与研究,数十年来参与及主持过的管理咨询项目累计逾千次;受邀主讲过的各类企业培训课程累计逾万次。吉宁老师还主导编写了12Reads系列等知名管理培训教材。