我们提出了一个强化学习框架可以巧妙的运用在结合AB实验的结果，帮助企业优化消费者在浏览，点击，购物的转化路径上每一个节点的触达。

我们利用机器学习估计个体的处理效应异质性（heterogeneous treatment effect）结合混合整数规划帮助企业和政策制定者最大化不同政策带来的因果效应。

如何在缺少个人数据的情况下应用已有AB实验的结果帮助决策？我们提出了一个鲁棒优化框架，帮助企业和政策制定者在缺失个人数据的情况下做最鲁棒的决策。

我们提出了一种新的地理位置AOI （Area-of-Interest）的机器学习表征框架，它结合了地图信息和物流路径来更好地理解和表示城市区域。实际实验结果显示，这种方法在预测快递到达时间方面非常有效。

我们的研究大多发表在经济与管理类国际顶级期刊，这些期刊都属于UTD24和FT50，在国际管理学界享有极高的学术声誉。它们代表了学术研究的金标准，是全球商学院公认的顶级学术期刊。

承诺的物流速度并不是越快越好。给定物流送达时间不变的情况下，承诺的物流速度快可以有效提高销量，但同时也会增加退货的成本。零售企业需要基于自身情况找到最佳平衡点。

在疫情的冲击下，线下商业环境受到极大限制，线上平台如何帮助消费经济对抗疫情带来的负面效应？物流在电商运营中起到至关重要的角色。消费者无法下单、供不应求的主要原因来自于物流速度的降低（而不是因为线下生产力的不足）。Han, Brian Rongqing, Tianshu Sun, Leon Yang Chu, and Lixia Wu. "COVID-19 and E-commerce operations: evidence from Alibaba." Manufacturing & Service Operations Management 24, no. 3 (2022): 1388-1405.

在电商平台购买了一包纸巾，收到包裹后发现里面还有乐事薯片的免费样品？当免费样品可以跨品类跨品牌地随着包裹流一起送出，可以给线上商家带来额外的营销机会，为平台带来价值，为消费者带来全新的购物体验。Han, Brian Rongqing, Leon Yang Chu, Tianshu Sun, and Lixia Wu. "Commercializing the package flow: Cross-sampling physical products through e-commerce warehouses." Management Science, Forthcoming

以菜鸟网络末端商业化为例，我们发现从线上被引流到线下门店的消费者（online-to-offline）比线下访店用户更容易产生线上购买行为（offline-to-online）。 在这个全渠道链路（online-offline circle）中线下门店起到了筛选高价值感兴趣用户的作用，因为线下的额外路程（travel cost）会让那些只想薅羊毛的用户打退堂鼓。Han, Brian Rongqing, Tianshu Sun, Leon Yang Chu, and Lixia Wu. "Connecting customers and merchants offline: Experimental evidence from the commercialization of last-mile stations at Alibaba." MIS Quarterly, Forthcoming

很多电商会在用户下单时询问是否注册，但我们发现在用户一开始访问网页的时候就询问用户注册可以显著提高用户注册量，并且会给商家带来长期的消费量和活跃度。用户注册流程的巧妙设计可以给电商带来意想不到的长期价值。Huang, Ni, Probal Mojumder, Tianshu Sun, Jinchi Lv, and Joseph M. Golden. "Not registered? Please sign up first: A randomized field experiment on the ex ante registration request." Information Systems Research 32, no. 3 (2021): 914-931.

通过一个大型随机实验，我们发现数据隐私最严格的监管政策（不允许平台算法运用任何用户个人数据）会对平台的双边市场带来极大的负面影响。一方面，中小商家（特别是一些利基商家）会被推荐算法忽略无法被匹配到目标群体。另一方面，消费者无法找到自己想要的产品，极大减少了在平台上的浏览与转化。同时，我们的发现也验证了用户个人信息在线上经济与生态中起到的至关重要的作用和商业价值。Sun, Tianshu, Yuan, Zhe, Li, Chunxiao, Zhang, Kaifu, Xu, Jun. "The Value of Personal Data in Internet Commerce: A High-Stake Field Experiment on Data Regulation Policy." Management Science, Forthcoming. (See a review paper with Leading Economists on Data Value, Data Privacy, and Data Regulation which covers some of the experimental findings. Presented/Scheduled at Harvard, MIT, U Chicago, CMU, NYU, UCLA, USC, BU, UT Austin, UMN, UBC, Purdue, Tsinghua, etc.

企业如何鼓励存量用户给新用户推荐产品？给存量用户权益奖励并不一定效果最好。我们发现，在营销信息中加入更带有利他主义的奖励（例如，分享后可以给您的朋友带来免费小礼品）会比直接给分享者发权益奖励更加有效。

就算用户之间只有一点点相似之处（例如，共同好友，生活过的城市，爱吃的东西等），透出这些信息可以显著增加用户之间互相关注的几率，催化社交网络的形成。企业对于信息传导的设计显著影响着社交网络的形成与同质性，巧妙的设计可以带来更多的流量。

口碑营销不只是由简单的线上人传人带来的裂变行为。我们研究发现，消费者线下的距离（16公里以内）很大程度上解释了口碑营销的成功。就算用户之间的地址位置相距较远，有相同文化和背景的社区之间更容易促使口碑营销的成功。从某种意义上，我们的研究解释了社区团购的营销逻辑和背后机理。Sun, Tianshu, Yanhao'Max Wei, and Joseph Golden. "Geographical pattern of online word-of-mouth: How offline environment influences online sharing." Information Systems Research, Forthcoming.

信息内容并不是越丰富越好。营销信息中包含“发送者自己的购买经历”可以显著提升接收者购买的几率但并不影响接收者继续分享给他人的行为；如果信息中涵盖了“用户分享信息所得的权益”可以显著提升接收者继续分享给他人的行为但并不影响接收者的购买行为。但是如果营销信息既包含了“发送者自己的购买经历”又包含了“用户分享信息所得的权益”，接收者的行为不会受到任何提升。企业需要把握好信息设计的度，找到最佳的平衡点。