2024年10月24日下午，复旦创新与数字经济前沿讲座第1期在复旦大学经济学院514会议室召开。爱丁堡大学商学院商业经济学副教授汪通老师应邀分享其与合作者的最新研究“Referral Networks and Renewal Rates: An Empirical Study from a Content Provision Platform”.讲座开始前，复旦大学经济学院副院长，复旦-图卢兹创新与数字经济研究院执行院长寇宗来教授表达了对讲座的美好期望，讲座由复旦大学经济学院副教授刘学悦主持，吸引了众多中青年教师及学生的热情参与，并与汪老师展开了深入的交流。

汪老师开场向听众介绍了：推荐系统在当下的数字经济中发挥着越来越重要的作用，特别是在用户获取和留存方面。相较于其他产品，消费者购买朋友推荐的产品的可能性高达四倍，且超过90%的消费者认为朋友推荐优于其他任何形式的广告。汪老师详细阐释了推荐系统的优势主要有两个来源：其一是匹配度，被推荐的用户往往与产品匹配性更高，使用体验较好。其二是社交资本：推荐者与被推荐者之间的社交关系能够进一步增强产品带来的效用。

因此，汪老师的研究聚焦于会员续订中的推荐网络，实证分析揭示了推荐网络与价格等因素对续订决策的影响，并在此基础之上使用结构模型来模拟推荐策略对续订率的影响，旨在揭示“雪球”效应并寻找提高用户留存的有效网络结构。

首先该研究通过回归分析，发现当推荐人选择续订时，被推荐人的续订意愿会显著增加，同时被推荐人进一步推荐的新用户数量越多，被推荐人续订意愿也越强，表明用户续订策略在一定程度上受其网络关系中他人行为的影响。

在此基础之上，该研究使用结构模型引入了被推荐人对其推荐的新用户的续订选择的预判，使推荐网络在用户预期和决策之间进行动态调整。模型估算表明续订率每提高1%，整体收入可能下降0.64%。研究发现一个有趣的结论，与统一折扣或仅针对推荐人的折扣策略相比，对被推荐人的折扣政策更有效。这种为被推荐人提供折扣的营销策略不仅能显著提升续订率，同时还能避免可能的收入损失。

最后，该研究通过比较不同网络结构对总体续订率的影响，表明以高连通性、低中心性的网络更有利于维持用户续订率。研究创新性地提出，鼓励每位用户在链式结构中发挥影响力，比单纯依赖“超级影响者”更能实现用户留存最大化。

在全长两个小时的讲座中，汪老师与在场的老师、同学们围绕模型假设、变量选取及研究拓展等方面展开了热烈的讨论，现场学术氛围浓厚。