Anand Vengurlekar：营销应先理解顾客行为原因，而非只预测行为
Why understanding customers matters more than predicting their behavior
Anand Vengurlekar撰文指出，电商和广告再营销常因只识别商品相关性、缺少购买历史上下文而误判顾客需求，例如把一次性购买的马桶座圈持续当作兴趣标签。文章建议组织用AI识别“extreme users”和“extreme non-users”，结合Jobs to Be Done理解动机，并以其向Etihad高管培训中的三类休息室用户场景说明如何从“典型顾客”转向情境化理解。
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Anand Vengurlekar撰文指出，电商和广告再营销常因只识别商品相关性、缺少购买历史上下文而误判顾客需求，例如把一次性购买的马桶座圈持续当作兴趣标签。文章建议组织用AI识别“extreme users”和“extreme non-users”，结合Jobs to Be Done理解动机，并以其向Etihad高管培训中的三类休息室用户场景说明如何从“典型顾客”转向情境化理解。
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Anand Vengurlekar撰文指出，电商和广告再营销常因只识别商品相关性、缺少购买历史上下文而误判顾客需求，例如把一次性购买的马桶座圈持续当作兴趣标签。文章建议组织用AI识别“extreme users”和“extreme non-users”，结合Jobs to Be Done理解动机，并以其向Etihad高管培训中的三类休息室用户场景说明如何从“典型顾客”转向情境化理解。
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文章提出预测模型应结合用户动机、使用情境和极端用户研究，营销团队可据此复核再营销规则是否区分耐用品与消耗品、是否接入实际购买数据；但内容主要是作者观点和培训案例，未提供实证样本或效果数据，相关方法价值待实践核验。
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