Кратко — сначала факторы (когнитивные + культурные), затем набор методик и конкретные модели/идеи для выявления причинно‑следственных связей между рекламой, статусом бренда и решением о покупке.
1) Когнитивные и культурные факторы (которые влияют по-разному в Китае и в Европе)
- Социальный статус и сигнализация: в Китае сильнее выражена роль статусного сигнала (показательное потребление, «face»), значит бренд‑статус сильнее влияет на покупку. В Европе роль статусности более разделена по сегментам (меньше универсальная).
- Коллективизм vs индивидуализм: Китай — более коллективистский, решения сильнее зависят от мнения семьи/сообщества и от социальных сетей; Европа — более индивидуалистичная мотивация (персональная ценность, функциональность).
- Нормы и тренды: в Китае быстрый цикл трендов, сильное влияние KOL/Weibo/WeChat/直播; в Европе — более фрагментированные каналы, влияние блогеров/обзоров менее централизовано.
- Восприятие риска и доверие к брендам/рекламе: в Европе выше требование к приватности и к качеству обзоров; в Китае доверие к экосистемным брендам (экосистема смартфон‑услуг) может быть выше.
- Когнитивные факторы: Heuristics (бренд как эвристика), loss aversion при апгрейде, ограниченная рациональность (особенно при большом выборе), внимание (ad salience), эффект якоря (цена/функция).
2) Как измерять ключевые переменные
- Реклама (AdExposure): логи показа/кликов, охват по регионам, интенсивность кампании, частота контактов; экспериментальные показания (A/B).
- Статус бренда (BrandStatus): шкалы воспринимаемой статусности/престижности в опросе; индекс репутации; share of voice в соцсетях; позиционирование цены; бранд‑перцепция в conjoint.
- Решение о покупке (Purchase): реальные транзакции, намерение купить (опрос), выбор в конджойнте, время покупки после контакта с рекламой.
3) Методические подходы для выявления причинно‑следственных связей
Рекомендуется комбинировать экспериментальные и квазииспытательные методы.
A. Рандомизированные эксперименты (золотой стандарт)
- Онлайн A/B тесты: рандомизация показа рекламы/креативов/объявлений; измерять среднюю разницу в конверсии.
- Поле‑эксперименты: рандомизация географических зон (городов/районов) для офлайн/наружной рекламы или оффлайн‑промо.
Преимущества: чистая идентификация эффекта рекламы на покупку и на восприятие статуса (если измерять медиаторы).
B. Натуральные эксперименты / Difference‑in‑Differences (DiD)
- Использовать внезапные запуски кампаний/ограниченные по регионам или по времени; сравнить treated vs control до/после:
$$Y_{it}=\alpha +\delta (Treate{d}_i\times Pos{t}_t)+{\gamma }_i+{\lambda }_t+X_{it}\beta +{\epsilon }_{it}.$$ - ДиД даёт квазиказуальную оценку при условии параллельных трендов.
C. Инструментальные переменные (IV)
- Когда AdExposure эндогенна (маркетологи таргетируют активнее где спрос выше). Возможные инструменты: алгоритмическая ротация рекламных слотов, технические ограничения платформы, внешние шоки к медиабюджету, случайные изменения в доступности KOL.
- Стандартная схема (двухступенчатая регрессия):
$$AdExposur{e}_i={\pi }_0+{\pi }_1{Z}_i+X_i\delta +u_i,$$ $$Purchas{e}_i={\beta }_0+{\beta }_1{AdExposure}_i+{\beta }_{2}BrandStatu{s}_i+X_i\gamma +{\epsilon }_i.$$ (при логит‑зависимой переменной учесть особенности IV; можно использовать LPM для 2SLS и тесты робастности).
D. Regression Discontinuity (RD)
- Если есть пороговое правило (например, бренды получают попадание в промо при прохождении рейтинга). Модель:
$$Y_i=\alpha +\tau 1(scor{e}_i\ge c)+f(scor{e}_i)+{\epsilon }_i.$$ RD даёт локальную каузальную оценку при корректном исполнении.
E. Медиаторный анализ / структурные модели
- Для проверки, действует ли реклама через повышение статусности:
двух уравнений:
$$M_i=\pi +\xi A_i+X_i\eta +u_i$$ (где $M$ — восприятие статуса),
$$Y_i=\alpha +\tau A_i+\kappa M_i+X_i\gamma +{\epsilon }_i.$$ Разложение полного эффекта на прямой и косвенный (via $M$). Использовать методы коррекции для эндогенности медиатора (IV для медиатора либо структурные модели).
F. Conjoint‑анализ и выборочные эксперименты
- Оценить вклад бренда/цены/технологий в утилитарную и сигнальную ценность. Утилита:
$$U_{ij}={\beta }_0+\sum _k{\beta }_k{x}_{jk}+{\epsilon }_{ij}.$$ - Hierarchical Bayes для индивидуальных предпочтений; можно включать интеракции с культурными переменными.
G. Поведенческие/нейро‑методы и трекинг
- Eye‑tracking, EEG, biometrics, implicit association tests — для измерения внимания и эмоционального отклика; полезны как медиаторы между рекламой и восприятием бренда.
- Анализ соцсетей / текстовый анализ для измерения общественного обсуждения и статуса.
H. Мультиуровневое моделирование для кросс‑культурного сравнения
- Страны/регионы как уровень 2:
$$Y_{ij}={\beta }_0+{\beta }_{1}A{d}_{ij}+{\beta }_{2}BrandStatu{s}_{ij}+u_j+{\epsilon }_{ij}.$$ - Позволяет оценить межстрановую гетерогенность (случайные коэффициенты).
4) Практическая пошаговая стратегия исследования
1. Построить теоретическую модель (механизмы: прямой эффект рекламы, эффект через статус, влияние социальных норм).
2. Определить и собрать данные: панель транзакций, лог‑файлы рекламных платформ, опросы (включая шкалы статусности), соцмедиа, геоданные.
3. Начать с RCT/A‑B там, где возможно (онлайн кампании). Параллельно — подготовить квазиэксперименты (DiD, RD) на имеющихся данных.
4. Оценить медиаторов: сделать медиаторный анализ и / или использовать IV для AdExposure и для BrandStatus при необходимости.
5. Выполнить robustness checks: placebo тесты, разные спецификации, тесты на параллельные тренды, балансировка ковариат.
6. Провести сегментационный анализ: возраст, доход, урбанизация, цифровая активность; и межстрановой анализ (Китай vs Европа) с мультирегиональными эффектами.
7. Комбинировать количественные результаты с качественными интервью/фокус‑группами для объяснения культурных наблюдений.
5) Типичные проблемы и как с ними бороться
- Селективное воздействие рекламы → решать через рандомизацию или IV.
- Обратная причинность (больше рекламы там, где уже высокий спрос) → IV/DiD/RCT.
- Измерение статуса → использовать мульти‑показатели (опросы + поведенческие прокси).
- Экстерналия сети (сетевой эффект) → включать сетевые переменные, моделирование интеракций.
6) Итоговые рекомендации (коротко)
- Для чистой каузальности: делать рандомизированные тесты (A/B, георандомизация) и/или использовать DiD/RD при наличии естественных шоков.
- Для механики «реклама → статус → покупка»: сочетать медиаторный анализ со структурными моделями и IV для медиатора.
- Для кросс‑культурного сравнения: мультиуровневые модели + одинаковые шкалы измерения культурных переменных (collectivism, materialism, trust), и сегментация по цифровой активности.
- Дополнять строгие квант‑методы поведенческими/нейро и качественными интервью для интерпретации культурных различий.
Если нужно, могу предложить конкретный дизайн RCT/DiD или набор вопросов опросника для измерения BrandStatus и культурных черт.