關(guān)于的企業(yè)微博營銷效果實證

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1、關(guān)于的企業(yè)微博營銷效果實證關(guān)于的企業(yè)微博營銷效果實證導讀：企業(yè)微博營銷效果實證摘要：本文基于AISAS模型的定性理論，以新浪微博的企業(yè)微博營銷為研究案例，在收集整理案例數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進行量化實證研究，建立企業(yè)微博營銷效果的測量模型，并對此測量模型的適用范圍和諸多影響因素及企業(yè)微博營銷進行探討?！　￡P(guān)鍵詞：AISAS，微博營銷，效果測量　　一、研究目的　　微博營銷是憑借微博這一平臺進企業(yè)微博營銷效果實證由..收集整理提供,如需論文可聯(lián)系我們.行的營銷活動，其特點有：受眾范圍廣、傳播速度快、具有一定的影響深度等等。自2009年8月28日新浪推出了微博后，截止2011年12月底，我國微博用戶

2、數(shù)量從2010年底的6311萬迅速增長至249億，一年新增微博用戶近185億人，增長率高達2838%，在X民中的使用率從138%提升到487%。以新浪微博為例，截止2011年12月，已有超過2億的注冊用戶，每天發(fā)布微博量超過7500萬條，超過40000家企業(yè)開設(shè)了新浪微博?！　∧壳?，企業(yè)微博營銷業(yè)界研究使用微觀理論較多，以AISAS模型為主。AISAS模型認為，在互聯(lián)X時代的Web20營銷模式中，消費者在接觸到商品或服務的信息，達成購買活動后，還會進行主動分享，從而影響其它消費者，并經(jīng)歷這5個環(huán)節(jié)：引起注意、激發(fā)興趣、信息搜索、產(chǎn)生行動、信息分享。本研究運用AISAS模型對新浪微博上

3、的案例進行研究，在收集整理案例數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進行量化實證研究，建立企業(yè)微博營銷短期效果的測量模型，并對此測量模型的適用范圍和諸多影響因素進行探討。　　二、研究設(shè)計　　AISAS模型為構(gòu)建企業(yè)微博營銷短期效果和粉絲數(shù)量的關(guān)系模型，以橫軸表示時間，上下對稱的縱軸表示企業(yè)微博營銷產(chǎn)生的影響力效果。對比圖1中的AISAS模型示意圖，用O表示時間原點A和A’表示企業(yè)沒有進行微博營銷之前的影響力，B和B’表示企業(yè)剛開始進行微博營銷時在微博中的初始影響力，C和C’表示企業(yè)在微博中的影響力自然衰減到最低點。AISAS模型時所使用變量定義如表1-1所示：　　表1-1企業(yè)微博營銷的AISAS模型參數(shù)　　模

4、型參數(shù)參數(shù)含義　　TT企業(yè)微博營銷活動發(fā)布的微博數(shù)量　　FL企業(yè)微博的粉絲數(shù)量　　HT被微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)的含有有獎營銷信息標簽的企業(yè)微博的總數(shù)　　T任意一個觀測時點　　t-1時點t之前的一個觀測時點　　HTt時點O到時點t之間被微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)的含有有獎營銷位息標簽的企業(yè)微博的總數(shù)，用以衡量時點O到時點t之間企業(yè)通過微博銷累積產(chǎn)生的影響力　　HTt-1時點O到時點t-1之間被微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)的六有有獎營銷消息標簽的企業(yè)微博的總數(shù)，用以衡量時點O到時點t-1之間企業(yè)通過微博費銷累積產(chǎn)生的影響力　　△HT觀測時點t和t-1間，企業(yè)通過短期微博營銷發(fā)生的影響力效果變化量　　a企業(yè)在微博營銷之前具有的品

5、牌影響力　　a0企業(yè)品牌影響力a在短期微博營銷中3關(guān)于的企業(yè)微博營銷效果實證導讀：企業(yè)微博營銷效果實證的營銷戰(zhàn)略、以信任為目的的營銷戰(zhàn)術(shù)、以績效為目的營銷評價三個步驟，其中“定位”正向“行為”，“行為”正向影響“效果”，也就是說，在進行企業(yè)微博營銷時，應該先制訂以客戶為目的的營銷戰(zhàn)略，然后執(zhí)行以信任123產(chǎn)生的影響力效果，是只與a有關(guān)的常量　　a1HTt-1的自然衰減系數(shù)，Oa2TT和FL相互作用對企業(yè)微博營銷產(chǎn)生影響力的放大系數(shù)，a2>0　　互動性是企業(yè)微博營銷與以往營銷模式最大的區(qū)別，在企業(yè)與粉絲互動過程中，一方面，企業(yè)越主動參與，粉絲的互動性越強，越有更多粉絲關(guān)注企業(yè)微博；另一

6、方面，企業(yè)發(fā)布微博越多，關(guān)注企業(yè)微博的粉絲數(shù)量越多，企業(yè)與粉絲互動、粉絲與粉絲互動起到擴大企業(yè)微博營銷的短期效果的作用越明顯，因此提出兩個相關(guān)假設(shè)：HI：企業(yè)發(fā)布微博數(shù)量與和粉絲數(shù)量正相關(guān)。H2：企業(yè)微博營銷影響力效果與企業(yè)發(fā)布的微博數(shù)量與和粉絲數(shù)量正相關(guān)。根據(jù)AISAS模型，產(chǎn)生影響力自然衰減效應。本文的案例數(shù)據(jù)提取，采用每隔半天記錄一次全部觀測數(shù)據(jù)的方式，對于企業(yè)微博營銷影響力效果的數(shù)據(jù)，盡管當期數(shù)據(jù)比前一期數(shù)據(jù)要小，在自然衰減過程中依然有前一期影響力越大，當期影響力也越大，因此提出另一個相關(guān)假設(shè)：H3：當期企業(yè)微博營銷影晌力效果與前一期影響力正相關(guān)?！　∮善髽I(yè)微博營銷過程中影響

7、力效果的多層次傳播復雜性可知：（1）任意觀察時點的HTt-1對HTt、HTt+1…都存在影響力滯后效應；（2）TT和FL的非獨立性會導致多重共線性?？紤]到這兩個理由，本文采用一階自回歸模型，用以解決上述滯后理由和多重共線性理由。所以，根據(jù)國內(nèi)研究的總結(jié)，筆者采用借鑒已有的關(guān)于TT、FL、HT的一階自回歸模型（王睿，2012）：　　HTt=a0+a1*HTt-1+f{TT，F(xiàn)L）　　三、數(shù)據(jù)分析　　由于新浪微博在2010年成為國內(nèi)企業(yè)進行微博營銷的首選平臺，