【作者：德勤德国神经科学研究所Benny Briesemeister、Marianna Bade、Martin Pelach、Sascha Tamm、Gregor Elbel；翻译：杨家齐、宣婧雅、王季、汪严磊；源自：张江评论《从实战视角看神经科学的商业应用》2021.06】

在任何需要人做决策的情况下都有应用神经科学技术缔造更多价值和洞察的机会，神经科学在商业中的应用将毫无疑问地继续走向成功。

为何要应用神经科学

商业运作的一大核心是能够理解决策和行为背后的根本机理，这些都渗透在领导力和企业管理、产品开发、人际沟通、品牌，以及如何换位思考客户直接或间接消费背后的决策过程当中。直至今天，在我们进行商业模式设计时，理性假设始终占据主导位置，这就意味着人类的决策过程和接续行为都是有逻辑和依据可循的。然而，在近几十年里，这些假设已经被许多人用科学方法尤其是神经科学的方法进行了驳斥。实际上，美国普林斯顿大学心理学教授丹尼尔卡内曼（Daniel Kahneman）和阿莫斯特韦尔斯基（Amos Tversky）在1979年进行的开创性且可回溯性研究中就已经揭示人类大脑大多数时间都是靠着捷径和启发思维且带有单纯偏见的做法进行决策的，而非依照客观逻辑进行决策。因此，我们需要考量商业设计和产品开发时的真实决策过程，而不是仅仅依靠那些看似直截了当却内含偏差的市场调研方法。
     在过去10年中，来自神经科学领域用于进一步补充和丰富市场研究的方法备受关注，这类方法直接对大脑和生理过程进行监测，更好地代表了人的无意识状态，且极少受研究手段的暗示和影响。现代化的设备和精妙的实验设计能够研究和分析客户的真实行为且不会影响其完整的旅程体验，这就为我们提供了有关形成客户动机和满意度的真实洞察。过去几年内发表的一些学术研究表明，应用神经科学的方法有助于预测销售环节的购买决策以及广告的投放效能，甚至还能预测音乐的文化契合/流行度，这些都是通过直接粗放的问卷调查无法实现的。不难发现，谷歌、微软、戴姆勒和费列罗等国际公司都已将神经科学研究手段纳入他们的业务中，并最终大获成功。

神经科学应用于商业的5年探索

2015年，高德纳（Gartner）咨询公司在其新兴技术成熟度曲线（Gartner Hyper Cycle）中预测神经商业科学（中国又称为神经经济管理学）将会成为未来10年内一个重要的创新热点。5年后，涉及当时和未来市场发展的预测揭示，神经市场营销行业应用（神经经济管理学在市场营销领域的行业应用）每年会有10%的年均增长率。由此推算，到2027年，全球将形成27亿美元的市场规模。如此快速的发展势头也产生了立竿见影的市场效果，那些对神经市场营销行业应用饶有兴趣但尚不足以配备成熟专家团队的大型企业开始寻求可信赖的神经科学专业服务机构，并与之建立业务关系。一旦这些企业接受了几次第三方神经科学专业应用服务后，便愿意在企业内部投资建立神经市场营销行业应用团队，拓展其业务能力。

通常，上述业务是商业咨询机构应有的核心能力。因此，德勤作为第一家拥有这样新兴业务的专业服务机构就变得顺理成章了，而我们也将神经科学及神经市场营销的行业应用作为定位德勤成为市场深度实践和思想领袖的标志。2015年早期，德勤神经科学研究所（DNI）开始运作。初期，凭借着对神经科学行业应用的理解，DNI发挥着神经科学专业服务机构与大客户企业之间连接的桥梁作用。对大客户企业来说，德勤具备高质量的服务和对业务的精深理解。因此，在为那些神经科学专业服务机构打开大客户企业市场的同时，德勤也会帮助他们有效应对大客户企业对业务质量和需求理解有较高要求的多重挑战。2016年，德勤开始投入资金购置脑科学设备，并在德国与其他一些国家交付了第一个合作项目。德勤自身的神经科学业务能力伴随公司的战略跃迁得以快速发展，德勤开始不仅仅关注于现有初创企业的业务拓展，还关注于自身内部神经科学专精人才的培养和神经科学方法的开发。2018年年初，在传统实验室研究能力的基础上，DNI又拓展和开发了基于网络的远程实验法和隐性测试能力，这些新模式目前已经成为DNI第二大的业务收入来源。截至2021年，德勤神经科学研究所在5年里已经在全球20多个国家完成了超过40项高度成功的项目。

因我不同，成就不凡——神经科学赋能未来

神经科学在商业中的应用将毫无疑问地继续走向成功。过去的一些科学研究已经预言了消费者的决策和行为结果，这超越了传统市场研究的意义，唯一的挑战是识别出既有商业价值又有转化意义和实际商业影响力的洞察。关于应用哪些神经科学方法以及何时加以应用最为恰当也是十分重要的，也就是说，在一些情况下或是在一些市场或商业场景中，神经科学技术的恰当应用将比其他方法能够带来更多收益。

在谈及哪些条件能够为相关项目带来有效洞察时，DNI凭借5年的研究和客户交付经历识别出神经科学可以带来最大化商业价值的两种场景。其中，最容易联想到的就是对潜在业务的影响——在任何需要作出重大事项决策时，对失败的假设往往是不被允许的。决策人员一般会事先验证好他们自身的决策提议，确认关键股东以及消费者的行为假设是可以正确支撑行动计划的，这就是神经科学技术被应用最多的场景。一个典型的例子是通过对具有先验意义的中试广告的测试验证评估其市场投放效果，以避免在正式大量投放后不尽如人意的情况发生。具体做法是在严格控制的实验环境中测试具有高度相关性的行为并且设计一系列测试步骤来为决策者提供与决策有关的影响要素，帮助决策者制订真实且有实操意义的方案。另一个通过应用神经科学技术获得极大受益的情况发生在高度竞争的市场，在那里，即便是再小的竞争优势都可以转化为巨大的经济受益，应用神经科学技术可以通过交付极富实践意义和差异化的洞察观点来提供市场进入的竞争优势。

那么，哪些业务场景适合应用神经科学技术？过去5年间，DNI在与德勤的其他传统业务进行合作时获得了巨大机遇。这些传统业务包括管理咨询、财务咨询、税务筹划、审计鉴证和风险咨询业务等。因此，在任何有人做决策的时候就有应用神经科学技术缔造更多价值和洞察的机会。

神经科学的行业应用

●零售业

零售业的特点是激烈的竞争与多样化，消费者有多种多样的选择。因此，无论是网店还是实体店，零售商不仅需要接触潜在客户并激励他们进入商店，还必须确保消费者的购物体验，满足他们不断增长的期望。即使是很微小的负面体验，如缺货或对服务、定价等的不满情绪，都可能会使消费者产生反感并结束这趟消费旅程。神经科学可以帮助理解和量化消费者的决策过程，识别隐含的行为驱动因素，并从正面或负面的交互方式来衡量客户的体验，以下是3个例子。

（1）实体店购物体验

实体店内的消费者体验来自消费者在许多不同交互点的感受，通常包括商品展示、店内营销措施、购物路线设置以及收银处的情况。实体店在这些方面的设置往往是由营销人员和店铺设计师根据有限的营销预算而设定的，并没有数据可以证明更多的投资能带来更高的回报。

神经科学能够可视化这类交互点的感知情况，同时量化消费者的感观体验水平，从而使有目的性的商业决策更加有据可依。我们用此方法为客户创建的店内设计和营销策略不仅仅是精益化和高性价比的，更是面向未来的。例如，利用可穿戴脑电设备和眼动追踪设备的组合（见图1），我们可以在正常营业时间的实体店中设置神经科学实验以模拟真实的购物体验。参与实验的小组按照指定的购物清单购买商品，清单中还包括一些他们特别感兴趣的商品。这样的实验设置能够映射出消费者搜索相应商品的过程，例如，他们如何在商店中找到商品的位置，他们专注哪些信息，以及这些信息是如何影响他们的消费体验和决策行为的。通过这种方法，我们发现某件商品的陈列方式对不同消费者的吸引程度差异巨大。更令人惊讶的是，某件商品陈列在商店内的具体位置对其吸引力水平有显著的影响，据此可以指导商店根据消费者的隐性需求和期望调整不同商品的陈列位置。此外，我们还能用这种方法识别出对消费者体验造成负面影响的元素并将其从商店设计中移除，从而为消费者营造更满意和正面的整体购物体验。

图1 脑电图：脑电图提供的是一种直接监测大脑活动的非侵入性方法，常被应用于医学诊断和神经心理学研究。这类可穿戴式监测设备类似一副戴在参与者头上的大尺寸耳机，通过对脑电波监测得到的数据做离线分析，可以了解被监测者的一些无意识的情绪和思维过程。

眼动仪：眼动仪是通过监测一个人的眼球运动和视觉焦点来识别出其目光路径以及所感兴趣的区域。研究中的眼动仪是一台可穿戴设备，看起来像一副运动眼镜，人们在佩戴它时可自由移动。

（2）销售策略和价格促销

神经科学让我们明白决策远没有我们想象的那般理性。在预测和推动销售时，价格促销是一种屡试不爽的方式，这似乎与前述洞察相矛盾。花更少的钱买同样的商品似乎是一个理性的选择。

令人纠结的是，价格促销往往需要零售商为其买单，零售商如此做法不仅损失了部分利润，还会让消费者养成寻求促销的习惯，使他们变得对价格敏感且做决定更加谨慎。因此，了解哪类促销更适合哪些商品和客户群体，不仅能帮助零售商显著提高利润，也能帮他们避免长期的成本投入。鉴于此，我们为某消费类电子商品零售商设计了一项研究实验，通过给参与者提供不同的价格促销策略来监测他们明确或隐性的（无意识的）购买动机。实验的目的是明确对消费者来说最具吸引力的价格促销策略，以期避免长期成本投入的同时为零售商实现利润最大化。图2罗列了一款售价为6.99欧元的商品的促销活动策略，我们按照消费者所表达的对不同促销策略的受吸引程度进行统计排序。不出所料，消费者在表达购买意愿的时候确实是依靠理性思维的，并且表现出对促销敏感，更倾向于较低价格的促销模式。然而，脑电的监测显示，他们隐性的、无意识的消费意愿在很大程度上偏离了理性的价格排序（见图3）。虽然“畅销品”从理性角度来看或许是最不受欢迎的选择，但它确实最能促发购买动机。神经科学的这一洞见也印证了社会行为中的概念，即消费者倾向于购买受他人欢迎的商品。在社会环境中，商品购买的频次高会进一步促进商品的价值，因为消费者相信大多数人的购买决定，这也符合“群众的智慧”这一观点。

（3）客户细分和品牌

定价和客户体验是零售战略中赢得客户的两个关键要素，第三个关键要素是构建和传达消费者所重视的品牌。通过打造在市场上表现突出且广受喜爱的品牌来设定和管理消费者预期的这一做法，被一次又一次地验证是收获忠实客户和商业成功的基础。许多神经科学研究表明，强势品牌的基础是强烈的情感内涵。但我们也知道，能够唤起不同人情感的东西也各不相同。

幸运的是，研究表明，个人偏好差异遵循某种模式，即动态的人类激励系统。因此，为了创建品牌，将客户视为具有个性、偏好和价值观不同的个体就显得至关重要。与常规的客户细分不同，基于心理状态的客户细分不以可观察到的购买行为（行为细分）为重点，而是理解购买决策和消费选择的潜在动机。因此，通过此类细分方式的调查可以更广泛地了解各种零售情况，并对品牌战略和营销规划产生更显著的影响。

在为某个具有全球影响力的德国零售商做的项目中，我们使用NeedSphere框架，就品牌战略的重新定位和升级做了一项跨国研究。通过收集不同市场中目标人群的无意识需求，以及这些市场中相对重要的竞争对手的品牌形象，我们揭示了一些重要洞察，即不同市场人群的隐性期望也大不相同。有了这些洞见，品牌商就可以根据特定市场定制他们的品牌策略，从而贴近并吸引该市场人群。此外，分析竞争对手的品牌价值能够让我们进一步发现自身品牌的发展潜力，同时又能做到差异化。考虑不同国家的本地特色，既能使品牌脱颖而出，又能确保其在国际上相对一致的品牌体验。

●移动出行

随着人口数量的稳步增长，未来移动出行将成为人类社会所面临的重大挑战之一。自动驾驶是解决出行问题的关键因素，将在很大程度上转变人们与汽车互动的方式，一方面是技术上的改变，另一方面是驾驶员的看法和期望的变化，神经科学可以在这方面重塑未来出行模式。

（1）产品测试

我们与一家国际化的汽车制造商合作完成第一个试点项目，测试了驾驶员在真实驾驶条件下对自动驾驶功能的接受程度和依赖程度。测试过程配备了脑电、眼动追踪等多种生物生理测量系统，驾驶员必须完成一系列全手动或由自动驾驶辅助的驾驶任务。本研究是为了了解驾驶员在使用自动驾驶辅助功能而放弃对车辆控制的时候可能发生的重大变化。自动驾驶的意义在于让驾驶员拥有更多的时间休息或进行其他活动。然而，这也意味着驾驶员会失去驾驶体验。通过脑电，我们能够量化整个驾驶过程中的驾驶体验，让工程师深入了解哪些因素会发生变化，以及自动驾驶还能在哪些方面改善驾驶体验。此外，在汽车能够完全自主驾驶的时候，驾驶员必须了解汽车什么时候可以帮助驾驶员承担驾驶责任，在什么情况下驾驶员必须依靠自己。过度依赖自动驾驶功能或者不信任自动驾驶都会导致问题的发生，前者会因为驾驶员过度相信汽车可以自动并正确地应对路面状况而导致危险，后者会因为司机可能会干扰自动驾驶的控制系统而导致危险。

根据收集到的数据，我们能够针对驾驶员体验的改善提出建议，特别是在过度依赖或不信任自动驾驶功能方面。在激活或取消相关功能的测试场景下，我们能够确定哪些设计元素更符合驾驶员的驾驶行为。通过对沟通设计和功能设计的细微调整，我们能够显著提高用户满意度和遵从性。

（2） 精准营销

通过个性化的信息来增强与沟通对象的关联程度是我们谈及沟通技巧时无法绕过的话题。这一点同样适用于提高用户的遵从性（如驾驶员与半自动驾驶汽车的互动）或提高沟通手段的说服力。精准营销近年来在数字媒体的浪潮中稳步发展，定向广告的成功在很大程度上取决于客户所得信息的质量和数量。这也是汽车领域这种以传统销售和分销渠道为主导的行业较少采用数字化营销的原因。

NeedSphere框架可以作为传统企业进行数字化营销的一个切入点，通过了解客户的潜在隐性需求，丰富现有信息，从而提高精准营销的能力。我们与一家德国汽车制造商合作，收集了该企业目标客户群体的NeedSphere数据样本，并将其与客户关系管理（CRM）系统中的细分数据进行交叉引用。基于符合相关性的发现，我们创建了一个可以根据现有信息预测NeedSphere原型的系统，该系统可以实现诸如定制化邮件推送等功能。市场的检验表明，基于NeedSphere框架定制的目标明确的客户精准营销可以显著提高邮件推送点击率、客户预约到店率以及售后服务水平。

●未来决策模式

在许多行业及商业领域，如财会行业、企业风险控制部门、保险行业和健康行业等，都非常擅于从那些快速变动的数据中作出回应和决断。对身处这些领域的实践人员来说，快速地获取所有相关数据、精准地进行数据处理、正确地诠释数据含义显得格外重要，因为如此才能作出有依据的决定。我们在数据处理和呈现方面的进步有效地帮助了决策者，但随着数据的持续获取和可视化设备的丰富化，决策者对数据分析和呈现的需求也变得越来越多元化。

大多数与决策有关的商业行为只涉及一部分不确定且内容繁杂的信息输入。基于此，很多决策不得不在紧迫的时间压力下做出，这时就更需要一个良好的可参考的数据呈现。好的数据信息界面设计可以帮助决策者找到并理解数据背后的相关信息，但这同时对设计的专业性和易懂性提出了更高的要求。

跨国公司的财会部门很希望有一个标准化框架，从而能让部门内员工面对的财会界面和业绩指标做到充分统一融合。这样的定制化设计能够让员工快速获知数据背后的信息，而不用像以往那样还要追溯数据是怎么来的。但是，这种新旧方式转变的过程会因新旧数据呈现方式不同而让使用者产生混淆、感到困惑。通过应用眼动追踪分析目视兴趣点以及用脑电量化认知过程，我们可以对比新人与专家之间使用新系统的差异。此外，我们还能够标识出新系统界面与旧系统相比存在的一些让使用者不习惯的设计要素，这些要素在新旧系统界面转变过程中所造成的数据误读往往会造成90%以上的错误决策。在对呈现信息进行位置和高亮方面的轻微调整后，这些误读就被轻易地避免了。总的来说，新界面和业绩指标呈现策略与已有的界面相比更胜一筹，并且能够让使用者作出更快速的决策和更少的数据误读。