企业微博营销研究——顾客参与行为的视角范文

本文采用 Python 爬取数据的方式，选定了2018年9月1日至2018年9月31日的时间区间，利用爬虫软件对相关指标数据进行收集，并对统计期间的微博进行分类和筛选。通过真实数据来验证模型，以下对实证研究的结论总结如下：第一，具有影响力的微博用户在信息传播的整个过程中都起着重要的信息导向和过滤作用。经过其二次传播的信息，传播速度会提高，也更易得到普通粉丝的认可。企业在编辑微博内容时，可以通过提及有一定声望的、具有影响力的品牌舆论领袖，使其评论并转发信息，这些有影响力用户的点赞、评论以及转发行为在一定程度上增加了信息的认可度以及丰富度，能够带动更多的消费者再次进行点赞、评论以及转发行为，从而获得更好的微博传播效果。

第一章 绪论

1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
社会化媒体作为互联网时代的新型营销平台，与传统媒体最大的区别就是，其不再是单向传播模式，而是具有高度参与、高度互动性、高度社群化特点的双向传播模式，也因此受到越来越多企业的关注。微博作为当下国内外流行的社会化媒体，具有高度参与性、互动性、及时性等特点，也因此成为企业开展营销活动的重要渠道之一。
作为新时代的营销平台，社会化媒体的独特传播方式及其广泛的使用，已经完全改变了了营销方式，例如广告和促销。从传播方式来看，社会化媒体具有双向的传播方式，企业与消费者之间不再是一对一单向的信息流动，而是双向的信息交互。企业可以通过这种互动，根据消费者反馈及时调整产品、服务策略，消费者也会因为这种互动而获得更好的企业服务。微博作为时下新兴的社交媒体，能够做到让用户实时地发布信息，并且这些信息可以得到用户的广泛参与，得到多样化的反馈，微博也因此成为众多企业组织营销活动的重要平台。因此，研究影响企业微博营销有效性的主要因素以及怎样衡量企业微博营销有效性，可以为企业制定微博营销策略提供有具有现实意义的价值参考。
从 2006 年国外 Twitter 的出现到微博在国内得到飞跃式的成长，我们见证了微博成长为最具有影响力的新型社交媒体之一的全部历程。微博作为一种独特的新型社交媒体，已经逐渐成为大众获取和共享信息的重要媒介。以新浪微博为例，2019 年 9 月，其月活跃用户数为4.97 亿，与 2018 年 8 月相比净增加约 5100 万[1]。微博逐渐成为最具有影响力的社会化媒体之一。
微博的爆炸式发展，引起了重多有远见的企业家们的注意，他们把微博看作是推动其事业的有力工具。例如戴尔就是率先利用微博进行实践的成功企业家之一，他在两年时间里获得了 Twitter 平台上超过 300 万美元的营业收入。戴尔的成功得益于他在 Twitter 上连续不断地推出面向 Twitter 用户的独家促销优惠。除戴尔外，许多大型企业也纷纷进入微博战场。在计算机技术的逐步普及的影响下，国内企业界开始意识到微博营销的重要作用，于是把微博营销整合到公司整体营销的策略中，国内的微博营销也开始高速蓬勃发展。
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1.2研究内容与方法
1.2.1 研究内容
社会化媒体传播的信息正在爆炸式增长并影响着消费者行为，包括意识、信息获取、观点态度以及购买行为等各个方面。微博作为新型的社会化媒体，一方面已经成为人们生活中获取信息、娱乐消遣以及社交互动的重要媒介。另一方面，因其在网络营销领域的应用，微博已经成为众多企业进行广告营销的首选渠道之一。如何更好地利用微博平台进行微博营销，是每一个组织微博营销活动的企业所关注的问题。
为了探索不同行业企业微博营销的有效方式，本文首先梳理了影响企业微博营销有效性的主要因素，在此基础上从顾客参与的角度出发，构建企业微博营销影响因素模型并通过多元线性回归验证假设。其次利用爬虫软件爬取新浪微博上不同行业具有代表性企业的微博数据，作为研究的样本进行实证分析，在此基础上提出有价值的营销策略。然后从粉丝数以及产业的角度研究微博营销对顾客参与行为的调节效应。最后选取服务业中具有代表性的电影行业为案例，进一步证实文章的假设，提出电影行业在宣传时期的微博营销策略选择。因此，本研究的内容主要包含有以下几个方面：
第一章，绪论。第一部分简要介绍了本文的研究背景和意义。首先从社交媒体的传播方式和特征出发，介绍国内外企业微博的发展现状，以及企业微博营销与社交媒体营销相比所具有的独一无二的优势，为接下来的研究做了重要的铺垫。第二部分阐述本文的研究内容、研究方法与思路以及研究的创新点，对后文的展开起到了提纲挈领的作用。
第二章，理论基础与文献综述。第一部分综述了企业微博营销研究现状，并总结了企业微博营销的相关理论基础。第二部分阐述了顾客参与的概念及其相关理论基础。第三部分阐述了企业微博营销与顾客参与之间的关系。
第三章，微博营销对顾客参与行为的影响。第一部分是对获取的企业官方微博数据进行了顾客的点赞、评论以及转发这三种参与行为的分析。第二部分是理论基础和研究假设：首先基于前人研究提出：将顾客参与度衡量企业微博营销有效性的一种方法，其中包括平均点赞数、平均评论数以及平均转发数。然后总结出可能影响顾客参与行为的主要因素，并提出假设来构建研究模型，进而构建计量模型。第三部分是研究对象以及变量的选取：样本选取以榜单样本为范畴，本文采用 Python 爬取数据的方式，对相关指标数据进行收集，并对统计期间的微博进行分类和筛选，获取了 2018 年 200 家企业 9 月份发布的微博的相关数据。第四部分是数据的分析以及假设的检验。第五部分是研究的结论与讨论。首先根据回归结果来分析假设成立与否，然后提出相应的策略建议。最后总结研究局限并对未来进行了展望。

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第二章 理论基础与文献综述

2.1企业微博营销
2.1.1 企业微博营销研究现状
微博作为时下流行的新型社交媒体，具有商业传播的互动性。微博平台是一个开放的平台，平台上用户所发布的信息都可以被粉丝和其他人获得。现有粉丝以及好友的点赞、评论、转发行为，可以使信息得到迅速传播，并吸引更多的人关注话题并参与其中（黄艳，2013；赵龙龙，2012）[4][5]。企业也由此通过微博平台向消费者传播企业的品牌信息，并树立良好的品牌形象（王威，2014）[6]。
目前，国内外有关企业微博营销的研究，综合来看，主要涵盖在以下四个方面：一是针对企业微博营销在传播学角度展开的应用性研究；二是企业微博营销的模式和策略研究，主要基于定性研究；三是有关企业微博内容的研究与分析，主要途径是收集微博内容，以分析其类型或影响；四是有关影响企业微博营销的主要因素及有效性评估的研究，本研究大多采用定量研究方法。
伴随着社会化媒体时代的不断发展，微博成为企业组织营销活动的首要平台之一，微博信息的传播机制愈加引起学者的关注。Tang(2014)主要总结了病毒式营销的概念、企业病毒式营销的相似性、负面效应和响应策略[7]；Chen et al.(2014)在总结传播动力学理论和社会网络信息传播理论的基础上，构建了信息级联扩散效应的影响因子模型，通过定量分析验证模型假设，研究发现微博附加信息和企业节点特征对累积的微博转发数量有显着影响；接受型 Hub节点对信息扩散速度有较大影响，而扩散型 Hub 节点有助于扩展信息传播规模[8]；Zhang&Peng(2015)对微博网站上广告信息的传播进行实证评估，发现广告信息的扩散特性基于以下三个方面来量化：扩散宽度、深度和速度[9]。
企业微博营销的模式和策略研究，主要以定性研究为主。莫琳（2011）总结了四种微博营销模式，并强调了微博个性化和企业微博定位的重要性[10]；周凯（2012）构建了微博营销的 5T 模型，并以欧莱雅企业的微博为研究样本，证明了营销策略的实用价值[11]；孟泽云（2012）提出关注舆论领袖的角色，利用微博平台保持长期互动，利用新颖信息和丰富活动等方式可以吸引用户参与[12]。
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2.2顾客参与
2.2.1 顾客参与概念
“参与”一词已成为营销行业的重要用语，通常可用于不同环境下。同时，从业者与学者对于这一概念的理解迥然不同：业界认为参与是线上体验的核心，而学者对线上体验的测量则采用其他更为精准的方法（Mollen&Wilson，2010）[28]。
从学术的角度来看，“参与”的概念与学术研究中广泛采用的其他类似概念之间缺乏清晰的边界，学者对此提出了批评。例如，学术概念“参与”，涉及深思熟虑的行为，诸如点赞或分享企业原创的内容；又比如另一个用于测量情感关系的概念“卷入度”，所有这些得到广泛研究的概念都包括了业界所理解的“参与”这一概念的部分含义。尽管很难给“参与”下一个具体的定义，不过仍可以基于包含了“参与”的行为推导出一个实用的定义——该术语常用语说明品牌或品牌原创信息与消费者之间积极互动的过程，包括点赞、评论以及转发一条状态更新。
参与行为比单纯的品牌认知更有效果，关于这一点虽然已经达成共识（Rappaport,2007），但对于参与的形式尚存在争议[29]。例如，Van et al.及其同事（2010）主要将消费者的参与概念化为特定的消费者行为[30]。相反，Bowden(2009)则强调了消费者参与的认知和情感方面[31]。当消费者与品牌之间发生有意识或潜意识的联系时，会形成情感参与。虽然情感参与被普遍视为可催生行为意图和最终行为的实施，但它不能直接用来测量实际的行为。很多人对环保产品持有积极态度，但实际上很少人会购买。这种现象被称为态度—行为差异，在计划行为理论和理性行为理论研究领域得到了广泛的研究，同时也存在诸多争议。正是因为存在态度—行为差异，所以与纯粹的情感参与相比，行为参与往往被视为更具有价值的参与形式。交互媒体，特别是社交媒体，为行为参与提供了大量前所未有的可能性，潜在消费者可直接参与线上广告互动。例如，在社交网站上点赞、评论或转发广告，这种行为参与只有借助社交媒体网站提供的技术才能成为可能。

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第三章 微博营销对顾客参与行为的影响 ......................... 15
3.1 顾客参与行为分析....................... 15
3.1.1 用户“点赞”行为分析................. 16
3.1.2 用户“评论”行为分析.......................... 16
第四章 微博营销对顾客参与行为影响的调节效应............................. 29
4.1 粉丝数的调节效应............................. 29
4.2行业的调节效应............................. 32
第五章 案例分析.......................................... 39
5.1引言............................ 39
5.2 文献综述............................. 39

第五章 案例分析

5.1引言
近二十年来，服务业的国内生产总值的增长率一直保持着较高的水平。据数据显示，2019全年全国服务业生产指数比上年增长 6.9%[58]。这反映了现代服务业增势良好，是国民经济的重要组成部分。服务业产品具有无形性的特点，即服务在被购买之前一般是无法被感知的。由于服务业产品的质量在购买前无法得到准确的判断，产品的宣传活动对其市场营销效果极其重要。微博是服务业产品开展营销活动的最优渠道。一方面是因为，微博具有信息扩散速度快、范围广的特点，且微博内容形式丰富，极大降低了服务业产品信息质量获取成本（张伟等，2018）[59]。另一方面由于微博具有话题功能组件。企业可以在微博平台发布各种与品牌推广有关的消息，可以通过添加话题功能组件来提高顾客参与，增强与客户的对话。因此顾客参与主要取决于微博内容是否具有信息价值以及微博平台所讨论话题是否符合消费者的兴趣或文化价值观（黄荣贵和桂勇，2014）[60]。
电影是典型的服务业产品，在消费前很难获取准确的信息质量，需要借助社交媒体的信息传播吸引消费者的注意，且电影的消费者主体是年轻人，与微博平台上互动参与最为活跃的群体相匹配。因此选取电影行业为研究对象，利用爬虫软件采集 2018 年 4 月至 2019 年 4月上映的 80 部电影官方微博的提及他人率、话题参与率、粉丝数、日均发博数等客观数据，运用 SPSS 进行多元回归分析，证实了不同营销方式的营销效果与作用机制。最后，根据本文研究结论对企业的微博营销提供了策略建议与实践指导。
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第六章 总结与展望

6.1研究结论
文章选取企业官方微博排行榜前 200 的企业作为研究对象，这些企业分布在互联网行业、餐饮行业以及服装、彩妆行业等十几个不同的行业。本文采用 Python 爬取数据的方式，选定了2018年9月1日至2018年9月31日的时间区间，利用爬虫软件对相关指标数据进行收集，并对统计期间的微博进行分类和筛选。通过真实数据来验证模型，以下对实证研究的结论总结如下：
第一，具有影响力的微博用户在信息传播的整个过程中都起着重要的信息导向和过滤作用。经过其二次传播的信息，传播速度会提高，也更易得到普通粉丝的认可。企业在编辑微博内容时，可以通过提及有一定声望的、具有影响力的品牌舆论领袖，使其评论并转发信息，这些有影响力用户的点赞、评论以及转发行为在一定程度上增加了信息的认可度以及丰富度，能够带动更多的消费者再次进行点赞、评论以及转发行为，从而获得更好的微博传播效果。
第二，为了研究不同企业微博营销方式对微博营销效果的影响作用，在电影行业的案例分析中，本文把微博内容分为电影内容类、粉丝互动类、促销活动类、广告宣传类这四个类别，得出每部电影官方微博的不同类型微博使用率，探究四种微博内容的使用率所对应的点赞数、评论数以及转发数。发现电影官方微博的话题中，广告宣传类所占的比重较大，占据了 33%的份额，比较最高转发数和点赞数这两项指标的分布，发现电影官方微博的转发数和点赞数之间的具有较强的相关性。粉丝互动类微博数量在官方微博中所占比例为 42%，说明电影行业在营销过程比较重视关系营销。
参考文献（略）