本研究提出了一种突破性方法，能在复杂数据中自动发现不同人群子组的重要关联模式，能帮助研究人员更准确地分析不同人群特征，为个性化决策提供科学依据。

本研究深入分析了新冠疫情对电子商务的影响，利用阿里巴巴平台339个中国城市的三年销售数据，揭示两个关键发现：一是电商销售在疫情期间经历了下降和恢复的过程，展现了电商的数字韧性；二是物流能力是影响销售波动的关键运营因素。这些发现为平台和政策制定者在数字战略规划和物流基础设施投资方面提供了重要参考。

本研究通过引入一种用于估算平均处理效应（ATE）的双重稳健估计器推进了因果推断，确保了一致性、无维度限制的可扩展性以及有效的统计推断，并通过真实场景应用进行了验证。

本研究通过多维度测量、可解释性改进以及创新的no-worse-off指标推进了算法公平性，同时在公平性与经济效益之间实现了平衡。

《个人信息保护法》对数据密集型企业，尤其是B2C领域的企业产生了负面影响，但拥有更强数据分析和人工智能人才的企业在收入、生产力、盈利能力以及扩展努力方面更好地缓解了下降趋势。

中国的GPT应用程度低于美国，影响主要集中在知识型岗位、金融行业和一线城市。行业和区域不平等可能加剧，需采取针对性技能培训和均衡的AI推广策略。

结合AI个性化服务与消费者参与的推动策略，通过努力驱动的偏好匹配使购买量提升22%。AI与消费者的共同创造最大化了成果，优于单独AI或单一推动策略。

消费者偏好转换器（CPT）结合深度学习与序列搜索理论，能够预测动态偏好并解释决策过程，其准确性和可解释性均优于现有模型。

通过领域特定理论和监督微调（SFT）定制大语言模型，可弥合医疗咨询中人工智能与人类医生之间的专业性、信任度和满意度差距。

尽管成本较高，最后一公里的送货上门显著提升了在线零售平台的销售额和顾客消费。同时，通过先进的机器学习模型，研究提出了优化配送容量并兼顾公平与利润的策略。

以人为本的框架评估llm: GPT-4超越人类，揭示智力权衡，RLHF阻碍创造力，预测劳动力需求，指导人工智能的采用。

顾客浏览更多商品，但点击和购买次数减少，同时来自赞助广告的点击和购买增加。此外，顾客在面对去个性化搜索结果时迅速调整了期望和行为。这些发现为平台和监管机构在隐私保护与用户体验及市场表现之间寻找平衡提供了重要见解。

当电商平台向卖家提供更多市场分析工具和信息时，卖家会推出更多创新产品。具体来说，卖家会采用他们此前产品线中没有的新属性，并更快地更新产品。这些新产品往往定价更高且创造更多收入。研究还发现卖家会模仿他们通过分析工具关注的其他卖家的产品特性，导致竞争卖家之间的客户群体趋同。这表明平台通过提供市场信息可以有效促进创新，无需额外激励措施。

将人类的想法与人工智能的细化相结合，优化了产品创意的创意输出。我们将人类的创造力与人工智能的改进（人类草案+人工智能润色）相结合，为公司提供战略混合工作流程，以最大限度地提高创新效率。

阿里巴巴一项模拟数据监管的大规模实验显示，客户参与度和销售额大幅下降，严重损害了依赖量身定制匹配的小众商家和消费者。

随着连载数字内容的流行，小分割（SP）增加总消费量，而大分割（LP）提升进展率和深度参与。这些发现为优化内容策略提供了重要参考，尤其在高质量和高人气内容中。

展示他人的创意设计能否激发顾客设计并购买自己的产品？一项大规模电商实验表明，高质量设计能激励用户开始项目，而简单设计则帮助他们完成并购买。研究揭示了社会学习如何降低定制产品的努力门槛，为企业提供了宝贵启示。

通过对55万多名顾客的大型电商平台实验，研究发现推荐相关性降低会促使顾客更多使用搜索功能，显示出推荐与搜索之间的替代效应。同时，不同产品类别表现出互补或替代关系，揭示了需求满足与需求形成在渠道互动中的作用，为电商平台设计提供了新见解。

在线零售商配送速度承诺影响顾客行为和业务绩效，研究发现其利弊并提出优化模型及管理策略。

研究发现在电商订单中添加不相关品牌的免费样品能显著提升样品品牌销售，效果持续长达14个月。这种方法既帮助品牌获得新客户，又增加其整体产品线销售。向近期浏览过相关产品或购买非必需品的消费者发送样品效果最佳。这种结合线下物流与线上数据的创新方式为平台、品牌和消费者创造三赢局面。

研究发现经验丰富的献血中心护士能显著提高捐献量，尤其是对不自信的捐献者。这种影响会延续到捐献者未来的访问。因此，慈善机构可以通过智能匹配工作人员与捐献者特性（尤其是自信度较低的捐献者），显著提高整体捐献量，而无需额外成本。

我们提出了一个强化学习框架可以巧妙的运用在结合AB实验的结果，帮助企业优化消费者在浏览，点击，购物的转化路径上每一个节点的触达。

移动APP与物联网技术协同发力，通过提升客户发现机会，助力制定高度本地化的门店策略，进而对线下零售业进行变革，实现线下消费的显著增长。

电商自提点不仅是包裹配送终点，还能成为有力的线下营销渠道。阿里巴巴的实验显示，通过线上通知吸引消费者到自提点领取免费样品（主动引流）比等待消费者自然到店（被动等待）产生更显著的销售增长。这种方式筛选出了真正有购买意愿的消费者——愿意额外跑一趟的人更可能成为实际买家。最后一公里配送点可以转变为精准营销场所，而线上线下结合的引流模式效果远优于单纯依赖线下客流。

线上引流驱动线下互动提升线上销售

数据网络效应(DNE)通过数据相似性和算法交互提升系统价值。平台必须平衡局部/全局算法以优化个性化体验和系统稳健性。

许多电子书评论实际上来自未完全阅读或甚至未开始阅读的用户。这些“未读先评”的行为创造了一个U型评分模式：刚开始和读完的人给出较正面评价，而中途放弃的读者评分最低。基于不完整阅读的评论通常缺乏深度洞见，并对后续销售产生负面影响。平台需要改进评论系统以标识评论者的实际阅读进度，从而提高评价系统的真实性和可信度。

这项研究揭示了推荐计划设计中的一个悖论效应——当社会证明（发送者的购买状态）和金钱激励（推荐奖励）结合在一起时，它们各自的优势反而被抵消，这表明可能存在动机挤出效应或信号冲突。

在邀请他人试用产品或服务时，“怎么说”比“给多少奖励”更重要。当邀请信息强调“帮助朋友获益”而非“自己能得到什么”时，人们不仅更愿意发送推荐，推荐成功率也显著提高。利他型的邀请语降低了分享者的心理负担，使他们能更真诚地推荐给真正需要的人。对企业而言，这提供了一种不增加成本就能提高客户获取效率的方法。

这项研究发现，当电商网站在用户浏览开始时就提供注册选项（而不是等到结账时），用户不仅更可能完成注册，长期来看还会购买更多商品。这一简单的设计变化不影响短期购物决定，却能显著提升用户长期消费金额。对企业而言，这提供了一种无需额外成本就能提高销售额的方法。

本研究揭示了推荐激励中的一个矛盾现象：不可分享的促销码能增加发送者的购买行为，而可分享的促销码则能显著提升推荐率。然而，当这两种策略结合使用时，这些优势完全消失——表明这些方法激活了相互冲突的心理机制，最终导致它们的效果相互抵消。

就算用户之间只有一点点相似之处（例如，共同好友，生活过的城市，爱吃的东西等），透出这些信息可以显著增加用户之间互相关注的几率，催化社交网络的形成。企业对于信息传导的设计显著影响着社交网络的形成与同质性，巧妙的设计可以带来更多的流量。

与传统的一刀切解决方案不同，本研究认识到相同的处理在不同子群体中可能产生截然不同的结果——有时甚至是相反的效果。研究提出的强大框架能精准揭示哪些特定个体将对不同干预措施产生最佳反应，这一突破将赋能组织高效部署有限资源以实现最大效益。

本研究发现在线评论系统存在关键拐点：评论数量决定了顾客反馈是帮助还是损害转化率。评论主要影响初始产品考虑阶段而非最终购买决策，揭示了社会证明在消费者旅程早期阶段发挥最强影响力。

虽然金钱激励能带来更多的初始下载量，但基于信息的推广策略在长期业务成果上表现显著更佳。有效的数字化采用策略应该通过提供有价值的信息吸引合适的用户，而非简单地通过金钱激励最大化下载数量。

在激励公益行为时，针对社交网络设计的奖励机制远优于传统个体激励。实验证明，当奖励与带动他人参与挂钩时，不仅能显著提高成本效益，还能激活那些拥有丰富线下社交资源但网络参与度较低的人群。这一发现为如何有效撬动社会资本、将个体行动转化为集体参与提供了全新思路。

通过分析中国某大型血库八年的献血记录，研究人员发现向现有献血者发送手机提醒很有效，但家庭替代计划——利用医疗紧急情况下的家庭纽带和社会关系——显示出独特优势。当患者的亲属代表他们捐献时，这激活了正式系统无法复制的强大社会网络和责任感。