人际关系将如何影响团队成员的个人业绩？为什么购物商场的商店配置总遵循一定的规律？不同的商店会如何影响彼此的业务？更高的赞助搜索排名是否物有所值，能否提升公司的利润？沃顿商学院教授珍尼弗•穆勒、玛丽亚•安娜•维托里诺和卡提克•霍桑纳格在最近的研究报告中分别探讨了上述问题、以及它们对业务的影响。
更好的人际关系如何促进团队成员的业绩
谈到团队，有的时候少胜于多。在最近的一篇论文中，沃顿商学院管理学教授珍尼弗•穆勒发现，虽然较大团队的总体生产率通常高于较小的团队，较大团队的成员的个人生产率往往低于较小团队的成员。该项研究“为什么较大团队的成员的个人业绩反而较差”（Why Individuals in Larger Teams Perform Worse）刊登在《组织行为与人类决策过程》（Organizational Behavior and Human Decision Processes）杂志的八月号。
“合作是有成本的，”穆勒表示。“在较大的团队，成本之一便体现在人们可能没有时间和精力去形成那些能真正帮助他们提升生产率的关系。”一个由哈佛商学院教授Teresa Amabile领导的正在进行的研究项目包含了从26个企业设计团队收集到的材料，在阅读了这些材料之后，穆勒对团队规模如何影响个人表现问题产生了兴趣。团队中的238名成员的任务是开发一系列的产品和服务，包括发明一种新型牙线，设计一个新的机票购买流程，开发一种给工厂工人穿的抗切割纤维服。穆勒阅读了这些成员提供的日志和问卷，穆勒表示日志的内容令人大开眼界。她说：“我开始认识到，这些较大设计团队的成员经历了令人难以置信的压力。他们经常说：“我感觉我得不到必须的资源，以完成他们想要我做的事情”。有一个成员将那段经历称为“死亡行军”。
穆勒也开始看到一种规律—团队的规模越大，团队成员的压力就越大。穆勒指出：“在一个较小的团队，人们知道能获得什么资源，并且感觉如果事情出现差错，他们可以提出问题，所以整个形势更加可控。但在这些较大的团队，人们会不知所措。他们不知道该向谁求助，因为他们对彼此不够了解。即使他们向他人求助，他们也觉得其他成员不会很诚心诚意地帮忙，或者其他成员没有时间帮忙。而且他们也不能将这种事告诉团队负责人，因为[这看起来显得]他们自己没用。”
较大团队面临的挑战已经有大量的学术文献加以研究。穆勒表示，一个整合分析表明，大团队往往比小团队业绩更好，但每增加一名成员所带来的团队业绩的提升却很小，因为大团队中成员的个人业绩比小团队中成员的个人业绩更差。关于其背后的原因，以前的研究主要集中在两点：动机和协调损失。前者在现实中很好理解，由于团队规模大，成员的贡献可能会被忽略，或者得不到应有的回报，所以成员工作起来就不那么努力。协调损失是指让大团队的所有不同元素很好地协同工作具有难度。
但是穆勒怀疑，还有第三个原因：关系损失。该论文指出，“关系损失具体涉及到，在遇到困难时，你认为你的队友会在多大程度上为你提供帮助、协助和支持。”穆勒的理论认为，随着团队规模的增加，团队成员之间的联系更加恶化，这导致成员个人平均业绩的下降。
为了评估关系损失的影响，穆勒收集了针对哈佛大学研究项目238名团队成员在产品或服务开发期间的问卷。问卷包括其他团队成员和团队负责人对每个人的业绩评价。问卷问题还涉及团队成员的动机、团队的协调情况以及成员之间的联系程度。以这些数据为基础，通过建立模型，穆勒表明，缺乏与团队其他成员的联系是造成大团队中成员个人业绩较差的一个重要原因。
穆勒指出：“有一些证据显示存在协调损失，但我没有看到动机损失的证据。我看到了令人信服的证据证明存在关系损失，它比你想象的大得多，因为之前人们着重强调的是协调。” 穆勒表示，非最优化的关系使团队成员感到孤立无援，特别是在出现问题的时候。焦虑会直接影响团队成员的业绩。“压力会消耗你的认知资源，致使你记忆信息的能力下降，从而导致业绩下滑。”
穆勒的发现为企业应该如何进行团队项目提供了重要见解。鉴于产品开发项目的复杂性，一个小团队可能难以具有所有必须的专门知识，因此有必要设立一个较大的团队。但穆勒表示，找到一种方法以改善大团队中成员之间的联系，是提高成员个人业绩的关键。“团队可以做的一件事是，让一个人充当问题解决者角色，出现问题就找他/她。”这个人知道团队成员具备什么样的技能和资源，遇到问题能够找合适的人加以解决。她表示：“这个角色可以帮助润滑这些关系，这些关系没有机会自然形成”。她补充说：“问题解决者”不应该由团队负责人担任，因为团队成员可能不愿意有问题就去找老板讨论。
为了促进大团队中成员之间的联系，简单地为人们创造机会以增进彼此的了解有效吗？穆勒表示，如果一个团队可能要维持几年，这样的努力（包括团队建设活动）是有效的。但对于仅维持较短时间的团队而言，这些步骤见效的时间太长了。
建造更好的购物商场
无论地段如何，美国典型的购物商场里的商店往往大同小异。由于缺乏广泛的、具体商场和商店的详细利润数据，很难确定购物商场商店配置背后的原因是什么，以及不同的商店会如何影响彼此的业务。
沃顿商学院市场营销学教授玛丽亚•安娜•维托里诺最近撰写了一篇论文，以揭开这一过程的神秘面纱。在论文《互补性的进驻实证博弈：购物中心行业的应用》（Empirical Entry Games with Complementarities: An Application to the Shopping Center Industry）中，维托里诺概述了其方法论：通过使用商场重点商店的位置数据，揭示位于同一商场的不同百货商店对彼此业务的消极和积极的影响。维托里诺表示，鉴于大多数商场开发商自己物业之外的数据很有限，她的模型可以帮助他们更好地确定失去重点商店的影响，并帮助他们决定如何填补空置铺面，以及为鼓励零售商签订租约应该提供什么类型的补贴。
大部分研究市场组成的方法都假设“额外的商店（或竞争）进驻，永远意味着负面影响”，维托里诺表示：“这不是一个愚蠢的假设，它是有道理的，在大多数情况下，额外商店的进驻将减少你的利润。” 维托里诺指出，但是如果总是如此，为什么汽车经销商会同意进驻汽车商场？为什么多家百货公司选择进驻同一个购物商场是民智之举？
维托里诺在论文中写道，购物商场的市场研究很少，因为研究人员很难从开发商那里获得有关销售、出租、租赁期限和其它因素的数据。“在没有任何价格或量化数据的情况下，要研究购物中心商店配置的决定因素，并衡量商店的战略效果，运用商场进驻及市场结构的实证模型特别方便，因为这些模型主要基于在给定商场内观察到的商店数量和类型，所以只需要很少的数据。”
维托里诺设计的方法论使用了564个区域性购物中心的样本。她主要关注重点租户，它们通常是大型的连锁店，往往占据了购物中心最大的空间。她将它们划分为三类：高端商店（如迪拉德(Dillard's)、梅西百货(Macy's)和诺德斯特龙(Nordstrom)），中端商店（包括J.C. Penney, Mervyn's and Kohl's 等），折扣百货商店（如塔吉特百货(Target)、西尔斯(Sears)或沃尔玛(Wal-Mart)）。根据各商店在商场内聚集方式的不同，维托里诺得出了商场盈利能力贡献因素的几个结论。她指出：“并非所有的影响都是一样的，并不是全部正面或负面。有些类型的商店似乎能受益于其他商店的存在，而其他类型的商店却不能受益”。
例如，当一个商场里有多家中端百货商店的时候，这些百货商店似乎会受益。虽然维托里诺的模型并没有测试其具体原因是什么，她认为，这可能是因为经常去J.C. Penney或Kohl's购物的消费者，很有可能会去附近的商店逛逛，货比三家，而不会仅仅购买某一家商店的商品。维托里诺指出：“他们更愿意去逛那些有很多此类商店的购物商场，这意味着这些商场会吸引更多的顾客”。
该模型表明，商场内如果新进驻一家高端商店，对于诺德斯特龙这样的高端商店有负面影响。但是，如果有中端商店作为邻居，高端商店却可以从中获益。然而，中端商店比邻高端商店却没有益处，维托里诺表示：“高端购物者通常更加忠诚，所以周边有很多高端商店对其他的商店没有好处。JC Penney的顾客更有可能去诺德斯特龙寻找便宜货，而反过来诺德斯特龙的顾客去JC Penney购物的可能性就比较小。”
维托里诺表示，虽然商场开发商可能知道这些影响，他们能获取的外部数据通常比较有限。她指出：“ 他们可以将这个模型作为他们自己数据的补充，以更精细估测这些影响”。
破除关于“赞助搜索”假设的光环
从理论上讲，对于希望通过在搜索引擎结果页上放置广告，向目标受众做广告宣传的商家来说，这似乎是简单的命题：出足够高的价格赢得这些“赞助搜索”结果的最高排名，从而吸引更多的客户，并产生更高的利润。难怪越来越多的广告客户在支付不断增加的价格以获得更靠前的排名，排在搜索引擎搜索结果的旁边。eMarketer.com的数据显示，预计2014年互联网广告总花费340亿美元的40％将涉及“赞助搜索”。
但是，更高的赞助搜索排名真能提升公司的利润吗？沃顿商学院运营和信息管理教授卡提克•霍桑纳格，德克萨斯大学教授Ashish Agarwal和卡耐基梅隆大学教授Michael D. Smith对在线广告竞价的普遍假设做了测试，他们发现，现实与宣传的相去甚远。霍桑纳格表示：“我们发现，排在首位的广告获得的点击要高出很多，但这些点击未必会最大限度地提高商家的收入”。他们的研究发现，排在第二、第三或第四位的广告比排在第一位的广告能带来更高的转化率（点击数与最终购买数的比率）和收入。他们的研究报告《位置、位置、位置：在线广告市场位置的盈利分析》（Location, Location, Location: An Analysis of Profitability of Position in Online Advertising Markets）发表于2011年12月出版的《营销研究杂志》（Journal of Marketing Research）。
霍桑纳格表示，研究人员发现这一令人惊讶的模式背后有两个主要原因。首先，搜索引擎竞价最高位置的广告往往会吸引那些只是浏览有关特定产品信息、而无真实购买意向的消费者。其次，许多认真的购物者在购买之前，将不仅仅点击排在最高位置的广告。而且，他们往往不会返回到最开始的那个链接，而是点击排名较低的链接进行购买。几位作者认为这是由于消费者存在“近期偏差”（"recency bias"）。霍桑纳格指出，对于网上购物者而言，“评估一个额外选项的成本很低”。Smith补充说，消费者往往会在多个广告客户处货比三家，如果所有的产品都比较合理，他们便会“从最后浏览的那个商家购买产品”。然而，大多数购物者并不会意识到，排在页面顶部的广告给企业带来的成本比排在第二或第三位的广告要高很多。
在研究过程中，霍桑纳格、Agarwal和Smith与两个不同的广告客户合作了六个多星期。在研究期间的每个星期，广告客户随机以不同的价格竞标100多个关键字，竞价不断变化，所以它们广告文案出现在谷歌赞助搜索列表中的位置也不断变化。研究人员记录下页面访问者的点击数（“转换”），以及“点击登录”的购买次数。然后，他们分析点击登录率、转换率及收入的变化与广告位置变化之间的关系。
Agarwal指出，除了破除赞助搜索竞价的光环，他们的研究还表明，根据各自的意图，[在网上]不同的人有不同的行为方式。他补充说，市场营销人员和广告厂商需要辨别“橱窗购物者”的搜索方式与准客户之间的差异。他表示：“要了解你的目标受众，了解你的真正顾客在做些什么。而不要只关注点击数。”霍桑纳格补充说，即使一家公司的广告没有放置在搜索引擎列表的顶部，有购买意图的买家更有可能点击进入网站了解更多信息，或进行购买。
这对谷歌等搜索引擎公司有什么影响？研究人员注意到，大多数赞助搜索广告是以“按点击量支付”方式付款。例如，如果广告客户的出价为每次点击10美元，如果最终该公司的广告有3000次点击，则该公司需要支付大约三万美元。如果只有一半的点击次数，广告客户需要支付的费用也相应减半。霍桑纳格表示：“谷歌并没有积极鼓励客户采用“按行为支付”方式付款的合同”（pay for action），其部分原因是因为没有成熟的技术能准确地测量在线广告对实际购买的影响。
这种技术不仅要衡量有多少消费者在点击付费搜索广告后立即购买了产品，还要衡量有多少网站的访问者被该广告吸引，在数天或数周后购买产品（包括从网上或实体商店购买）。霍桑纳格指出，尽管这种做法需要克服技术上的挑战，“我们仍鼓励整个搜索引擎行业及其广告客户更加重视‘按行为支付’的方式。衡量‘按行为支付’的技术在长期来看是可行的，但搜索引擎和广告客户必须携手合作，共同创造出一些公认的、透明的业绩指标。”
霍桑纳格指出，对于搜索引擎而言，这项研究可能预示着‘花大价钱竞标赞助搜索最高位置’理论的破产。他补充说，广告客户通过搜索引擎广告，希望实现目地不同，所以该研究对不同的广告客户有着不同的意义。他表示，如果公司使用赞助搜索是为了创造更大的品牌知名度，那么它可能愿意支付高价获得最高排名。另一方面，如果广告客户的重点是“交易收入”（transaction revenues）（即吸引访客点击广告并购物），“那么它对竞标最高排名应当谨慎”。霍桑纳格建议企业应该了解“付出多少，回报又是多少。如果你关注的是交易收入，那么你要小心，不要过度支付。如果你通过广告没有获得足够的收入，那么你应该降低你的出价。”
