数字营销：过去、现在与将来（二）

Cait Lamberton and Andrew T．Stephen

在日益兴盛的互联网影响下，数字营销越来越受到重视，不少企业的营销都开始转向数字营销。过去的十几年里，数字营销发展迅速，为整个营销领域带来了革命性的冲击和变化，为商家提供了一种全新的广告、洞察客户、吸引关注以及推广商品的方式。

本刊将连续分5期回顾数字营销的发展历史，希望能让大家清晰了解数字营销研究与实践的过去、现在和未来。标题中的数字营销实际包含了数字营销、社交媒体营销和移动营销三个大的领域，统称为DSMM。

本期为第二篇，主要讲述从2005-2010年数字营销的发展。

数字营销的第二阶段：2005-2010年

上一阶段中，我们谈到消费者和营销从业者均将互联网作为有效而独立的工具去获得一定利益，消费者本身并没有成为互联网的主人而仅仅是使用者。但在2005年-2010年这个阶段，情况发生了改变。这个阶段，大部分消费者在在线社交互动中，通过在线口碑和社交网络的方式对推动了数字营销的发展，起到了更积极的作用。

本阶段为何会发生这种转变呢？这里有几个原因：

首先，互联网的普及率已从2000年的大约40%上升至2005年的高于50%（Pew ResearchCenter，2014）。此阶段，人们在生活中使用互联网已越来越普遍，互联网作为在线讨论和信息存储的作用扩大了。互联网这个存储库能够存储与产品、服务和品牌有关的所有有价值的数字信息。

其次，用户生成内容（UGC）在此期间变得越来越普遍。例如，成立于2004年的Yelp（注：相当于中国大眾点评网）在2005年快速发展。在2005年至2006年间，该网站及App的评论人数从12000人猛增至100000人，2006年该网站每月有100万用户。到2010年，该公司的营业收入约为3000万美元。

另外，本阶段也见证了社交媒体从非主流到主流的进化，众多的社交网站开始纷纷成立并抢占市场。例如，Friendster（2002年成立，该网站曾是全球最大的社交网站之一.早于Facebook和MySpace等社交网站），Myspace（2003年成立），当然还有Facebook（2004年成立）。这一时代从全球性大品牌（如麦当劳）到区域小品牌如社区牙医都开始使用社交网站Facebook、Twitter以及其他社交媒体作为其数字营销渠道。

在这种趋势之下，营销研究者和从业人员开始将在线口碑和社交网络的相关工具应用于营销研究和实践。相较于上一个阶段。本阶段要求研究者和从业者对社交过程和系统有更清晰的认识。新的用户平台，尤其是社交媒体开始允许广告发布，营销人员需要开始关心这种投入产出回报率（ROI）。简单来说，上一个阶段DSMM是营销人员和用户的使用工具，而在本阶段营销人员和用户反过来积极塑造和发展了DSMM，是DSMM的内容构成部分。

一、本阶段在数字营销学术研究方面的进展

下面将从两个方面介绍本阶段数字营销在学术研究方面的发展情况：

（一）在线口碑与营销

在回顾上一阶段时，我们发现学术研究大部分仅把网络论坛作为个性化表达的工具，而很少考虑营销与之结合。而在本阶段，网络论坛除了表达个人意见外，开始直接与营销实践相结合。

早期关于在线口碑效应（WOM）的研究，特别是Godes和Mayzlin（2004）的研究显示，网络论坛可以用于评估口碑营销活动。并且在线口碑的确能影响营销效果。不过，Godes和Mayzlin研究了Usenet论坛，他们发现用户谈论产品的时间非常少见，并且仅限于一小部分用户。

这种现象在电商网站允许用户可以发表产品评论后开始改变（即用户生成内容（UGC））。本阶段UGC的兴起激发了对在线口碑的众多研究，并使人们开始关注在线口碑如何在线评论方式上影响销售，获得新客户。

许多研究团队采用多种方法和数据源开展这一主题的研究。这一领域最具影响力的研究包括Chevalier和Mayzlin（2006）

以及Trusov，Bucklin和Pauwels（2009）所做的定量研究；Schlosser（2005）的行为研究；Kozinets等人的定性研究（2010）。

Chevalier和Mayzlin研究了著名的网络书店亚马逊和Barnesandnoble.com上图书的在线评分、评论是如何影响网站上的图书销售额的（即销售排名）。他们发现用户生成的评分（1-5级）和评论（文字）与销售水平正相关，产品评分和评论形式对销售有明显的影响。他们这项研究受到高度重视，这篇论文平均每年被引高达54次。

这与之前Godes和Mayzlin（2004）的研究一样，激发更多人去研究在线口碑（WOM）形式对销售的影响以及如何衡量这些影响。顶级专业期刊中也出现了一些研究产品评论对销售影响的文章。其中，值得注意的是Dellarocas，Zhang和Awad（2007）的研究，他们基于扩散模型开发了以在线评论为指标的预测模型，用来预测电影票房。

Trusov，Bucklin和Pauwels（2009）研究了营销绩效的不同指标和在线口碑的不同类型之间的相关性。他们研究了当时主流的社交网站，将吸引新客户（即会员增加）作为在线口碑（WOM）的营销结果，将让现有客户发送“朋友推荐”电子邮件去获得潜在客户作为在线口碑的指标。这项研究还考虑了吸引客户的非在线口碑驱动因素，这在方法论研究非常重要（控制遗漏变量或考虑吸引客户的其他潜在方法），为后续研究提供了思路。

后来的研究者们，开始在在线口碑与传统营销（媒体、公关和线下活动的形式）进行比较和重复研究，例如，后来有了Stephen和Galak（2012）对传统媒体和社交媒体作为销售驱动因素的比较研究。

Trusov，Bucklin和Pauwels（2009）研究发现，在线口碑（WOM）往往在长期内吸引的客户比传统营销活动多。这为企业加大在线口碑（WOM）的投入提供了依据，一定程度上打消了很多企业先前的顾虑。Villanueva，Yoo和Hanssens（2008）提出了相似的研究结果，他们使用来自网络托管公司的数据测试了一个体验模型，发现相比于在线口碑（WOM），传统营销更能在短期内吸引客户，而在线的口碑营销更能吸引长期用户。这些研究的发现对企业如何优化营销费用支出有重要启示。

Schlosser（2005）和Kozinets等人（2010）以定量研究的方式，从消费者行为和文化角度探究了在线口碑（WOM）。Schlosser做了开创性工作，他发现“分享者”（在线分享意见的人）和“潜水者”（阅读但不发表的意见的人）受他人意见的影响不同。Kozinets等人（2010）认为，当营销人员使用在线口碑（WOM）时，他们面临着消费者作为博主的“叙事的联合协作”（networked coproductionof narratives）的影响。换句話说，作为分享者你要影响的不是一个单个的个体，而是其协作起来的一个用户网络。

两篇定量研究文章研究了在线口碑（WOM）如伺影响一些营销绩效指标，也探讨了当营销人员以故事或叙述形式的在线口碑（WOM）吸引消费者时会发生什么。他们的研究推动了消费者的内容生产和在线社区对信息反应的在线口营销传播策略的研究。

这段时间，一些顶级的专业期刊开始看出不少关于用户生成内容（UGC）的研究：Sen和Lerman（2007）通过观察和实验，研究了UGC的负面影响，这一研究内容在此后一直备受关注。Dhar和Chang（2009）利用传统指标，将用户生成内容（UGC）的数量（即WOM数量）作为销售的附加预测因子，以研究“闲聊/八卦”在在线音乐销售中的重要性。Brown，Broderick和Lee（2007）的定性研究将网站概念化为消费者在线体验中的“主要参与者”，并认为消费者与网站的联系是在线社区行为的关键因素。

Dellarocas（2006）研究了企业在在线论坛中战略性的操纵在线口碑的问题，以及这种操控会如何产生企业利润和消费者剩余。Godes和Mazlin（2009）从经验角度出发研究了企业“制造”的口碑，并考虑企业是否应该尝试外源性地制造WOM（例如通过病毒式传播）。他们的研究发现，对于识别度较低的产品（大家不是很了解的产品），可能是一个有效的策略。该研究在下一阶段发展为企业创造在线口碑的研究（例如Libai，Muller and Peres，2013），并且该研究在2015-2016仍然有所推进（例如Chae et al，2016）。

（二）信息与价值工具

上一阶段，研究者们提出互联网可以帮助优化消费者做各种事情，这也后来营销智能研究主题的重要初始研究。在本阶段，研究者们发展了Goldenberg。Libai和Muller（2001）以及Vanden Bulte和Lilien（2001）的早期研究，但在呈现方式等主题发生了变化。本阶段，研究者开始研究在互联网环境下各类参与者之间的联系，开展研究这些不同种类的联系及基于位置的研究。

相比第一阶段，本阶段的数字营销研究方向发生了转变，原因主要有三个：首先，社交网络的出现为学者提供了新的研究方向，为从业人员提供了可以解决的新环境。第二，Duncan Watts及其同事（例如Watts and Strogatz，1998）在社会学方面的研究，包括由畅销书籍《流行科学》（例如Gladwell，2000；Watts，2003）中推广的一些新概念，使社交网络得到普及。学者在对互联网产生兴趣的同时，也成功地将这种兴趣分享给了其他人。第三，熟悉网络概念的营销学者都认为这些概念可以应用于数字化环境，产生很多有趣的新现象。尤其是移动互联网环境下，这点在高质量专业期刊中受到越来越多的关注（例如Shankar and lasubramanian，2009）。

这个阶段研究的关键问题之一是：谁在推动网络传播。一方面，Watts和Dodds（2007）的模拟研究将网络传播和传染相关概念结合起来，认为信息传播不一定是因为初始传播者（“种子”）具有非常庞大的社交联系（即一个社交中心），而是由于其受众的特性。这项研究受到很多研究者的关注，引用次数居高不下，其部分原因可能是它对传统的研究提出了挑衅，因为它表明有影响力的人或社交中心驱动信息传播的想法可能是不完整的（Coleman，Katzand Menzel，1957；Van den Bulte and Lilien，2001）。

但这篇论文本身并没有解决这个问题，其他研究人员仍然试图找出“有影响力”的人是传播的中心。在这项研究中，有影响力的人是通过网络结构（地位）属性识别，而不是通过例如个人差异，如专业知识或个性特征。可以通过这样的方式识别是因为社交网络地位相对具有可测性。

有了这些认识，企业就可以将具有潜在影响力的个体作为他们口碑（WOM）/病毒式/流感式营销计划的一部分。

在这方面有三篇文章特别重要。Goldenberg等人（2009年）使用韩国网站的社交网络数据证明，采用具有大量社交联系的社交中心（即网络术语中的关键“节点”），能够加速传播，加速虚拟商品在网络用户之间共享。Trusov，Bodapati和Bucklin（2010）的研究也对此作出了重要贡献，他们开发了一种能够识别在线社交网络中有影响力的用户的方法，其中有影响力被定义为对他人的在线活动产生影响。Katona，Zubcsek和Sarvary（2011）采用了类似的方法，通过在线社交网络（一个匈牙利网站）统计使用数据，发现通过用户的网络属性（频度和密集度）可预测他们影响其他用户加入的能力。个体角色和影响力之间的这种关系暗示高度的消费者赋权可能对先前的商业模式产生根本性挑战（Deightonand Kornfield，2009）。

网络连结的概念也被用于研究企业如何效用最大化。通过购物广告链接在网站之间流动来带来用户流量，Katona和Sarvary（2008）将商业互联网构建为一个能够将网站连接在一起的网络图。这是市场营销中的第一个建模分析研究，提出将网络结构作为市场化进程的平衡产物。在这种情况下，网站通过数字广告获取用户流量能够使网站的效用最大化。几年后，Stephen和Toubia（2010）将数字市场结构建模为卖家网络，其中卖家之间联系能够促进了卖家网络之间潜在收入（客户）的流动。这项研究的数据来源于一家法国电子商务公司，该公司允许用户建立自己的在线商店（以网站形式），并将他们的商店链接到其他商店（加入“社区电商”）。他们发现，卖家间的联系越紧密，也就是商店之间的链接浏览方式越方便，市场总收入就越高。相比之下，使客户“陷入”浏览“死胡同”的结构会降低收入，缺乏浏览的便利性也更有可能使客户离开该市场。

这些研究论文做了三件重要的工作：首先，他们回应了从业人员所关注的将数字战略转化为可衡量的企业绩效，表明了企业加入数字网络以创造经济收益的可能性和重要性。第二，在一定程度上，这些研究成为了后来系统研究的基础。例如，Stephen和Toubia的社会电子商务平台，个体用户能作为公司（卖家）使其他用户（买家）、他们自己（作为销售方获利）、从经济交易活动中获利的市场平台受益。这个概念可以说是当今平台商业模式的前身。个体用户可以作为买家或卖家参与经济活动，而市场平台能够通过交易获利（例如Airbnb，eBay，Uber）。第三，在本阶段使用的网络分析方法是一个重要的进步。这种方法的优点在于利用一些异常的数据组。根据其国际起源和具体目的（例如韩国，匈牙利或法国网络和电子商务网站），能综合展示不同网络视角以及连接和网络位置的重要性。

但是对于从业者所担忧的网络陷阱，研究人员认为在高度互联网的环境中依然存在可能。Wilbur和Zhu（2009）分析了一种称为“点击欺诈”的现象，为了达到广告客户的预算或提高第三方的流量收益，有些人（从广告中获得流量收益的竞争对手、第三方网站）会利用欺骗手段促使用户点击搜索广告。他们研究了理论上这种方式如何影响搜索引擎的收入，并说明了在什么情况下点击欺诈会使广告客户受益或受损。值得一提的是，广告欺诈这一主题从Wilbur和Zhu（2009）的研究后得到的关注就相对较少，可能因为从业人员对在线广告欺诈的关注而有所改变。与这项研究相关，Ghose和Yang（2009）研究了Google上的赞助搜索广告，试图将Adwords这一复杂系统建模为一个双边市场，即一个响应并依赖于消费者和企业行动的市场。

二、本阶段在数字营销实践层面的进展

本阶段的学术研究在某些方面响应了从业者在上一阶段中表达的需求。通过研究者的研究，从业者关心的一些话题已有更好的理解（例如搜索/关键字廣告）。本阶段，从业者也与研究者一同寻找用户生成内容与企业营销绩效相关的方法。

但在上一阶段实践中的某些关注点并没有成为本阶段学术研究的焦点。这可能是因为关注这些事件的研究人员有些转向研究非DSMM的主题。例如，在上一阶段的结束和本阶段开始，2004-2006年期间美国营销科学研究院（MSI）的研究重点很少涉及DSMM，期间所有一类和二类MSI研究重点中，唯一一个与DSMM相关的主题是“非传统媒体营销组合模型”“数字化”“在线”和“互联网”都没有被提及。但在本阶段，营销从业人员将注意力转向当时的突出现象，如在线社交网络和社交媒体，希望能够将这些数字平台作为营销渠道。2006-2008年，美国营销科学研究院的研究重点可以概括为“相关消费者”，六个一类研究主题之一为“新媒体”。因此，在本阶段，实践和学术之间形成了坚实桥梁，使研究工作更符合与实践相关的主题和关注点。

尽管具有高度的一致性，学术界与业界之间仍然存在一定程度的脱节。学者认为社交媒体营销和用户生成内容（UGC）能够为公司创造收益，而从业者却不想相应地提高他们的数字营销预算。回顾Chevalier和Mazlin（2006），Goldenberg等人（2009）、Katona和Sarvary（2008）、Stephen和Toubia（2010）、Trusov，Bucklin和Pauwels（2009）、Villanueva，Yoo和Hanssens（2008）的研究，他们都研究了“关联消费者”和社交媒体相关概念（如UGC）如何获取客户。然而，2007年的一项从业人员调查表明，社交媒体可以用来构建竞争优势，但当时它只占总营销支出的8%（美通社。2007）。这个阶段后来的研究文童重申了社交媒体（如UGC）的相关价值非常高，但在很大程度上市场营销人员仍然不确定如何将社交媒体有效地应用于营销（美国商业资讯，2009）。

相比之下，在本阶段搜索引擎优化（SEO）是营销从业人员的首要任务。学术界对此尽管并不是毫无反应，但反应并不强烈。一些研究认为公司有必要优化搜索引擎营销（Chen，Liu and Whinston，2009；Ghose and Yang，2009）。但是，学术研究的数量与市场营销人员的关注点不匹配，这可能是因为搜索引擎优化（SEO）的战术性和操作性，理论研究发展的潜力很小。

（连载，未完待续）