基于因子分析法的微博营销策略有效性评价指标体系研究

■ 赵 杨 ， 王 林 ，2， 彭丽清

（1.东北大学秦皇岛分校，河北 秦皇岛 066004；2.东北大学，辽宁 沈阳110819）

一、前 言

目前，微博的使用率正在上升，而其他网络社交工具的使用率略微出现下降，如博客、贴吧等，微博覆盖面很广并且它是中国网民获得信息的重要途径之一，因此企业利用微博进行营销是有必要的[1]。据新浪公布2015第一季度财报数据显示，截至2015年3月，微博月活跃用户1.98亿，日活跃用户6660万，新浪微博上有40多万个企业认证账号。新浪公司旗下微博业务于2014年4月17日正式登陆纳斯达克，成为全球范围内首家上市的中文社交媒体，上市当天逆市上涨19%。尽管微博营销的前景十分光明，但是随着微信的出现其营销的价值也受到挑战，同时对于企业来说微博的商业模式很难真正打动消费者的兴趣，这主要是微博尽管加大了营销力度[2]，但一直缺乏系统的营销策略有效性评价体系。因此，本文将通过实证研究系统建立微博营销策略有效性评价指标体系，从而为各大微博平台提供有借鉴价值的营销策略有效性评价方法，优化微博营销策略及关键考核指标[3]，增强客户粘性，加速微博口碑传播速度，从而有效提高客户情感忠诚度。

二、微博营销相关理论

（1）社会化媒体 （Social Media）与社会化媒体营销。现阶段国内的社会化媒体主要包括微博、贴吧、微信、论坛等等[4]，国外的社会化媒体包括Linkedin、 Youtube、 Facebook、 Twitter等为代表的新型媒体平台[5]，他们共同的特点是由用户创造内容，并且传播迅速、操作简单[6]。由于社会化媒体具有互动参与性、高度透明性以及社交性，企业将其视为一种新型的营销传播平台，以期提高营销效果[7]。

社会化媒体营销就是通过诸如社交网站、微博、微信、博客等的一系列社会化媒体工具[8]，通过发布信息，与用户交流互动，利用社会化媒体的病毒式传播的优势特征，来实现品牌塑造、客户反馈、客户互动、口碑营销、销售促进等的一种网络营销行为[9]。社会化媒体营销 （Social Media Marketing）已成为众商家最重要的营销手段之一，从而为推荐系统的发展提供了前所未有的市场机会和应用前景[10]。微博营销有自己独特性，对于微博营销效果的研究大多关注其影响因素[11]，并未构成系统的指标体系，而且各学者对相同的指标持不同的看法，比如微博粉丝量或者活跃粉丝量，王武义认为最重要的因素是粉丝数量[12]，而邢斗提出粉丝数量与所谓的活跃粉丝数并不能评价微博营销绩效。

（2）微博营销相关概念。微博营销指的是不同的个人与组织运用微博客这种网络应用工具、借助于各类微博平台、并结合微博的传播特性所进行的市场营销、品牌推广或公共关系维护等行为[13]。与一般的社会化媒体工具相比，微博具有独特的优势。首先，微博营销的低成本是论坛不可相比的；其次，微博的瞬时分享、即时互动、简短的优势是博客所达不到的；最后，SNS覆盖用户比较集中、粘性大、侧重交往，更适合精准人群的特定营销，而微博覆盖更广，更适合话题或事件营销，并且可以实现开放式营销。

总之，在文献研究基础上，本文归纳出微博营销的五个基本策略，包括准备工作、粉丝部落、内容策略、互动策略以及情报监控，这些研究对微博营销策略有效性评价指标提取奠定了基础。

三、微博营销策略有效性评价指标体系的构建

1.指标提取及问卷设计

本文通过内容分析法，从许多资料中提取了表1中这些未分类的具体指标，其中所有35个指标都是与微博密切相关的。基于以下指标，本文根据五点量表设计出微博营销策略评价指标有效性调查问卷。问卷第一部分包括五道基础信息题，关于被调查者的性别、年龄、使用微博时长、登录微博频率以及其微博关注对象。问卷第二部分包括35道题，测试的是各因素指标在评价微博营销策略有效性时有不同的重要程度，分别是非常不重要、比较不重要、一般重要、比较重要以及非常重要，其赋值分别为1、2、3、4、5。

表1 使用内容分析法提炼的具体指标及其含义

2.数据分析

（1）信度分析。本研究主要借助SPSS20.0软件进行分析，如表2所示，这次问卷共收回159份，有效问卷159份，无效问卷0份，有效率为100%。由表3可知内部一致性α系数为0.949，大于0.900，说明问卷结果的可靠性是非常理想的。

表2 案例分析结果

表3 可靠性统计量

（2） 因子分析。取样适当性量数值为0.906，指标值大于0.9，如表4所示，表示变量间有共同因素存在，量表题项适合进行因素分析。

表4 KMO和Bartlett的检验

解释总方差结果如表5所示，采用最大方差法后，四个共同因素的特征值分别是5.767、4.222、3.976、3.436，四个共同因素可以解释测量题项58.003%的变异量。

由表6可以看出第一个因素包括十一个指标(Q7、 Q6、 Q38、 Q40、 Q37、 Q39、 Q31、 Q8、Q30、Q14、Q18)，这些指标负荷量介于0.714至0.525之间；第二个因素包括八个指标 (Q25、Q27、 Q28、 Q22、 Q24、 Q26、 Q20、 Q29)， 这些指标负荷量介于0.707至0.542之间；第三个因素包括六个指标 (Q9、Q10、 Q13、Q11、 Q15、Q23)，这些指标负荷量介于0.832至0.522之间；第四个因素包括六个指标 （Q35、Q32、Q33、Q34），这些指标负荷量介于0.727至0.610之间。这四个因素里面的题项均大于3，而且各个因素层面的题项变量的因素负荷量均在0.500以上，表示潜在变量可以有效的反映各指标变量。

表5 解释总方差

3.I-B-C-S模型的评价指标体系建立

根据因子分析的结果，我们将Q6、Q7、Q8、Q14、 Q18、 Q30、 Q31、 Q37、 Q38、 Q39、 Q40 归为第一类指标，Q20、Q22、Q24、Q25、Q26、Q27、Q28、Q29归为第二类指标，Q9、Q10、Q11、Q13、Q15、Q23归为第三类指标，Q32、Q33、Q34、Q35归为第四类指标，具体分类如图1和表7所示，由此我们建立起I-B-C-S模型的微博营销策略有效性评价指标体系。

如图1所示，信息传播，即Information dissemination，微博作为一条信息传播的渠道，其信息传播的有效性很大程度上影响微博营销策略的有效性。信息传播有效性由信息有效性、传播有效性、销售转化率和客户体验获得，其中信息有效性包括内容趣味性、内容的个性、内容利益性，传播有效性包括转发质量和传播力，销售转化率包括销售量和用户转化率，客户体验包括微博情感距离、微博情绪敏感度、微博体验强度、微博分享数。

品牌互动，即Brand interaction，社会化媒体营销的最大作用就是品牌塑造，微博也不例外，所以品牌互动在一定程度上也影响着微博营销策略的有效性。品牌互动由O2O信任协同、客服质量、品牌效应三个指标构成，O2O信任协同包括微博可信度、线上线下配合度，客服质量包括用户投诉率、用户投诉解决率、投诉一次解决率、危机反应速度，品牌效应包括品牌知名度、品牌忠诚度。

客户参与，即Customer participation，微博营销的重点在于用户之间的传播，也就是说客户参与对于微博营销策略有效性也是很重要的一项指标。客户参与包括外部客户和内部客户，分别由粉丝活跃度、团队影响力决定，粉丝活跃度包括粉丝数量、活跃粉丝数、评论数、转发数，团队影响力包括发博数和微博营销团队人数。

表6 旋转成份矩阵

图1 微博营销策略有效性评价的I-B-C-S模型

分享集群，即Share cluster，分享集群由短链流量、众包集群两个指标决定，短链流量包括短链分享量和短链点击量，众包集群包括众包开放度和搜索数。

四、结论与展望

本文通过对国内外网络营销以及微博营销策略的研究，通过因子分析法建立了IBCS模型的微博营销策略有效性评价指标体系，其中第一中间层包括信息传播 （Information dissemination）、品牌互动 （Brand interaction）、客户参与 （Customer participation）、分享集群 （Share cluster）四个指标，这对于优化微博营销策略的个性化、智能化推荐具有重要的参考价值，也对量化微博营销策略的有效性具有科学的评价依据。

表7 微博营销策略的有效性评价指标体系建立

在微博营销策略中，企业首先要做的就是需要选择合适的媒介。我国最大的两个平台是新浪微博、腾讯微博，他们都有自己独特的优势，新浪微博在于其名人效应、用户多、影响力大等优势；腾讯微博在于它基于QQ用户的丰富资源与强大传播优势。因此，下一步我们将使用层次分析法，以新浪微博和腾讯微博为实验平台，对上述微博营销策略有效性指标体系进行修正与验证，基本思路如下：第一，确定目标层、准则层和方案层。目标层为微博营销策略有效性，第一准则层包括信息传播、品牌互动、客户参与、分享集群四个指标，第二中间层包括客户体验、客服质量、品牌效应、粉丝活跃度、短链流量、众包集群等11个指标，第三中间层包括内容趣味性、短链点击量、众包开放度以及搜索数等29个指标，备选方案层为新浪微博平台和腾讯微博平台；第二，组织专家利用AHP层次分析系统的群决策功能对上述指标体系进行专业打分；第三，确定指标之间的权重和得分，获得目标层得分；第四，验证这套指标体系的适切性，进行完善并做出决策。营销管理实践表明，这套微博营销策略有效性评价指标体系需要相应的营销活动做支撑，比如前期准备工作、微博粉丝部落、微博内容营销策划、微博互动关系管理以及微博舆情监控。

随着微博的快速发展，企业微博将会在过程中形成更多的变量，更多的数据，考虑到评价指标的量化，未来的微博营销策略有效性评价指标体系将采用大数据挖掘技术进一步加以完善。

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