由红宝石最新线路手机版营销管理系举办的营销管理学术系列讲座2018年第22期（总第62期）于2018年12月20日在文泉北五楼德鲁克会议室成功举办，主题是基于联合网络活动的新产品销量预测，主讲人是来自美国佐治亚大学的张鹏助理教授，主攻市场营销量化分析，并且，在读博士学习之前，他曾在美国有近8年数字媒体分析行业的从业经历。此外，本次讲座由杜鹏副教授负责主持，参加讲座的有我院营销管理系、电子商务系的各位老师，并吸引了营销管理系研究生、武汉大学等兄弟院校和其他专业学生的积极参与。
首先，张鹏老师向大家讲述了Explanatory Statistical Model（解释性分析）和Predictive Analytics（预测性分析）的区别，即解释性分析主要是指对营销现象的有关假设进行验证，而预测性分析主要是指对营销活动的预测模型的建立和评价，本次讲座研究主要是采用预测性分析方法，通过抓取消费者在知识共创社区的行为分析预测电子游戏产业的新产品销售情况。
张鹏老师指出，根据以往研究可以根据网络社区（online community）的主要功能将其分为三类，即社交媒体平台（例如Facebook， Twitter）、个体才艺及创新展示平台（例如 Youtube, personal blogs）、以及用户知识共创（knowledge collaboration）平台 （例如 Wikipedia、Github）。此外，目前学术界已经发现消费者们在前两种网络社区平台上的活动对企业新产品销售情况的预测（New Product Sales Forecast）有着重要作用，然而，却少有研究关注到以用户知识互建为基础的网络社区与新产品销售预测的联系，进而，张鹏老师提出本研究就侧重于对这部分内容的探讨。
因此，研究搜集了681个从2011至2017年新上市的电子游戏的首周交易记录，针对这些数据，又从Wikipedia英文网站上采集到的300多万条用户知识互建信息，以及从NeoGaf论坛上采集的283万多条游戏玩家posts文本。利用函数数据分析（Functional Data Analysis）以及以机器学习为依托的循环神经网络(Gated Recurrent Unit)和随机森林（Random Forest）对这一大数据进行模型构建，最终对用户知识互建类型的网络社区平台在新产品销售预测中作用进行了经验证明（empirical support）。
就研究意义来看，张彭老师说到本研究首次利用知识共创社交平台来进行新产品发布首周的销售预测，并且，
对于企业而言，进行新产品销售预测可以帮助企业提前应对新产品发售的不良情况，及时调整营销策略，从而减少损失。
随后，孙洪庆副教授就研究题目与内容的偏差与张鹏老师进行研讨，他指出对于本研究而言，更多的是基于用户的信息，而不是“知识”，因此研究中对于“知识”的界定应该更加严谨、准确；而王新刚副教授提出本研究是从消费者的知识共创的角度研究消费者行为对营销实践的影响，但是理论部分还要进行进一步挖掘；冉雅旋老师则就自己目前正在进行的关于主题模型研究的方法与张鹏老师进行了探讨。
最后，杜鹏老师表达了对张鹏老师的感谢，至此，本次营销管理系学术系列讲座2018年第22期（总第62期）在愉快的掌声中圆满结束！
