利用结构方程模型社会化媒体营销影响因素

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[摘 要 ]社交网站是伴随web 2.0技术迅速发展的网络社区平台,越来越多的机构或名人在社交网站进行社会化媒体营销.以“开心网”为研究样本,构建社会化媒体营销影响因素结构方程模型,对影响因素及相互关系进行分析与评价,为改进社会化媒体营销策略提供参考和借鉴,同时为社会经济统计分析提供实际应用价值.

[关 键 词 ]结构方程模型 社会化媒体营销 社交网站

[分类号]G350

1 引言

随着技术的发展和网络的普及,各种网络协作平台迅速兴起,基于“六度分隔理论”的社交网站以其易于使用维护、注重关系拓展等特点成为网络时代非常重要的交流工具.社交网站的蓬勃发展也吸引众多企业、机构或名人人驻网站,推广品牌形象,宣传产品和服务,提升个人知名度,进行社会化媒体营销活动.

社会化媒体营销是指利用社区、博客、百科或其他互联网协作平台媒体来进行营销、公关和服务维护的一种方式等,其中社会化媒体主要包括短信、聊天室、论坛、社会化书签、维基百科、博客和社交网站等在线交流工具.在营销过程中,营销主体注重潜在顾客的感受和体验,弱化或规避广告行为本来的灌输性,充分利用文字、图像、视频等信息手段全方位将个人或公司的产品和服务推荐给顾客.

社会化媒体营销克服了传统营销的强制性等缺点,形成了一套新的理论和实践方式.国内外一些学者对此进行了研究与探索.如Weber在其专著中分别从媒体、客户、公司三个维度概括影响社会化媒体营销效果的因素,包括来访统计、路径导航、时间耗费、风险规避、品牌忠诚等.Baxter和Mateart提出社会化媒体营销存在的六种资源要素,包括资金、设备、人力、组织、关系、信息,其中资金和设备为有形资源,人力、组织、关系和信息为无形资源,无形资源会对有形资源产生长远的影响.纪翔介绍了社会网络的出现、发展和国内外社会网络的现状,提出一种基于博客加社会网络的企业专区营销模式,展望了其应用前景.李妙恬以国内知名社交网站校内网为例,分析和探讨了社会化媒体营销中的病毒营销策略,并提出增值服务附带产品广告、网络口碑传播、增加互动游戏等建议,说明病毒营销和社会化媒体结合的可行性和实用性.薛薇分析了中国社交网站的广告营销现状和不足,并提出了意见领袖引导的用户卷入广告营销模式.


目前社会化媒体营销方面的研究主要是从定性的角度探索营销的框架、模式和成效,相比较而言,从细节的角度对营销的影响因素作量化的实证研究并不多见.基于以上研究背景和不足,本文选取社交网站为研究实例,根据用户数据建立结构方程模型,分析社会化媒体营销过程中存在哪些影响因素,确定影响因子,对影响因子及其相互关系进行量化分析与评价,探索提高营销效果的有效途径,以期进一步完善社交类网站的功能,为社会化媒体营销提供借鉴和帮助.

2 理论背景

本文利用结构方程模型来研究社会化媒体营销的影响因素,识别这些因素对网络营销的相对重要性.结构方程模型同时检验模型中包含的观测变量、潜在变量、误差变量间的关系,进而获得自变量对因变量影响的直接效果、间接效果或总效果.观测变量一般是可以直接被测量到的变量,如用户的粉丝数;潜在变量是不能直接被测量或观察到的变量,也可以是根据相关理论人为建立的变量,如用户的宣传力度.社会科学领域中所涉及的变量,很多都不能准确而直接地被测量到,结构方程模型通过为难以直接测量的潜在变量设定观测变量,可以在一定程度上解决这一问题.

直接效果是指由原因变量(可以是潜在自变量或潜在因变量)到结果变量(潜在因变量)的直接影响,用原因变量到结果变量的路径系数来衡量.间接效果指原因变量通过影响一个或多个中介变量,对结果变量的间接影响.当只有一个中介变量时,间接效果的大小是两个路径系数的乘积.总效果是由原因变量到结果变量总的影响,它是直接效果与间接效果之和. 结构方程模型包括两类模型:①结构模型,用来界定潜在自变量与潜在因变量之间的线性关系;②观测模型,可以界定潜在变量与观测变量之间的线性关系.

3 数据与预处理

本文选取开心网(.省略)作为实证对象,该网站是目前国内主流的、发展最快、用户规模最大的社区平台服务提供商.根据Warr WA对社会化媒体的定义,开心网属于典型的社会化媒体.一般来说,社交网站借各行各业的机构和名人用户吸引人气和关注度,而机构和名人们也愿意借此平台提升价值,增进交流,从事营销.从运营的角度讲,机构名人用户是社交网站蓬勃发展的支柱之一,是进行社会化媒体营销的主力,因此从研究的角度看,以机构名人用户为样本也就具有了代表性.

使用通用爬虫“火车头采集器”抓取机构和名人用户的数据,抓取时间为2010年4月10日20点至24点,具体抓取和处理过程如下:①抓取表征用户属性的数据资料,包括用户名、照片数、日记数、转帖数、留言数、礼物数、粉丝数、来访数,这8项数据组成1条记录,以用户为单位进行保存,共得到790条记录.②Bentler与Chou认为结构方程模型研究的观测变量如符合正态或椭圆分布情况,则每个观测变量对应5个样本就足够了;台湾学者黄芳铭认为如果是其他的分布,则每个观测变量最好对应10个样本以上.本研究中,除“用户名”外的其余7个数据项均为观测变量,最少要对应70个样本.一般而言,大于200的样本,才可以称得上一个中型的样本空间,因此,先将包含0值数据项的记录删除,再通过对比分析,挑选出相关度最高的记录,共得到202条.③本文使用的统计与分析软件为SPSS和Amos.将记录导入SPSS中,作为Amos的数据配置文件.

4 模型构建

照片数、日记数、转帖数是指公司或公众人物为了树立形象、提高知名度或配合新产品宣传而发布的相关照片、日记或帖子的数量,数量越多,表明宣传力度越大,因此定义“宣传力度”为潜在变量,并提出如下假设:

Hla:照片数正向反映宣传力度.

Hlb:日记数正向反映宣传力度.

Hlc:转帖数正向反映宣传力度.

留言数、礼物数是指普通用户来到机构或名人主页留言的数量或赠送虚拟礼物的数量.虽然理论上存在留言内容褒贬不一的情况,但并不妨碍这两个指标反映普通用户对机构或名人营销宣传本身的认同程度.留言数和礼物数越多,表明普通用户认同程度越高,因此定义“认同程度”为潜在变量,并提出如下假设:

H2a:留言数正向反映认同程度.

H2b:礼物数正向反映认同程度.

粉丝数、来访数是机构或名人用户的粉丝数量和访问机构或名人用户主页的人数,粉丝数和来访数越多,表明机构或名人用户的影响力越大,因此定义“影响力”为潜在变量,并提出如下假设: H3a:粉丝数正向反映影响力.

H3b:来访数正向反映影响力.

潜在变量与相对应的观测变量及变量名如表1所示:

机构或名人用户通过各种宣传方式吸引普通用户来访,增加来访数,其中一部分用户会转变成其粉丝,直接提升了自身的影响力.从另一个角度看,社会化媒体营销是在社交网络基础上的营销,营销主体更加突出与营销对象之间的参与性与互动性,机构或名人用户通过宣传形成普通用户的互动和反馈――表现为留言或赠送礼物――首先对认同程度产生影响,又因为留言或赠送礼物客观上增加了来访数和潜在的粉丝数,间接对机构或名人的影响力产生了促进作用.基于以上情况,提出以下假设:

H1:宣传力度对认同程度产生正向影响.

H2:认同程度对影响力产生正向影响.

H3:宣传力度对影响力产生正向影响.

宣传力度为潜在自变量,影响力为潜在因变量,认同程度既是潜在因变量也是潜在自变量,称为中介变量.在Amos环境中构建的营销影响因素结构模型见图1.

5 模型评价与分析

5.1 模型评价

采用极大似然法对结构方程模型进行估值并修正.一方面,发布照片和转帖作为两种不同的宣传方式是相辅相成的关系,符合逻辑事实;另一方面,照片数和转帖数成正相关,存在共变关系.实际情况和统计结果均符合模型修正的要求,因此根据修正指标参考值的提示,在照片数和转帖数对应的变量x1和x3的残差项间建立共变关系,结构模型修改为图2所示:再次进行估值,输出标准化估值结果如图3所示:

从图3可以看出,潜在变量(宣传力度、认同程度、影响力)间的路径系数、潜在变量和观测变量(x1、x2、x3、Y1、Y2、z1、Z2)间的载荷系数均为正值,与原假设模型方向相吻合.

结构方程的卡方值为54.08,其余主要适配度指数及参考标准见表2.

从表2中可以看出,GFI、NFI、IFI、CFI、CAIC值均达到适配标准,AGFI和TLl值分别为0.813和0.825,接近0.90的适配标准.整体而言,主要适配度指数检验结果基本上达到或接近适配标准,假设模型与样本数据间可以契合,模型可以被接受.

5.2 结构模型分析

宣传力度到认同程度和影响力的路径系数分别为0.51和0.22,说明宣传力度对认同程度的直接提升能力更强.也就是说,机构或名人用户发布照片、日记和转帖,既能不断提升认同程度也能提升影响力,而且认同程度得到的提升更为明显.

认同程度到影响力的路径系数为0.96,对影响力有比较明显的直接提升能力,即认同程度每提升1个单位,影响力会提升0.96个单位.经计算,宣传力度到影响力的间接效果为0.49,对影响力的总效果为0.71,间接效果大于直接效果.由此可得,机构或名人用户应设法提供良好的用户体验,吸引更多的普通用户前来留言或赠送礼物,通过认同程度提升影响力,这样的间接提升效果显然要比直接提升影响力来得显著.

5.3 观测模型分析

宣传力度到其观测变量的载荷系数分别为0.38、1.15和0.07,表明照片数、日记数、发帖数均与机构或名人用户的宣传力度成正比,但对宣传力度的反映程度有所不同.最大值为1.15,说明X2代表的日记数受宣传力度的影响强度最大,即发布日记的数量最能反映宣传力度的大小,机构或名人可以此为突破口,将更多的精力放在能够忠实记录自身状态的日记上,根据用户的需要撰写有针对性、有吸引力的日记,从最有效的途径加强自身宣传力度,为提升影响力做准备.

观测变量)(3的载荷系数仅为0.07,说明X3代表的转帖数几乎不能反映宣传力度的大小,这与通常意义上的认识有所区别.一般认为,转发帖子是与撰写日记、发布照片类似的一种宣传行为,能够起到相似的宣传效果.但根据上述研究数据,笔者认为:转帖内容并非原创,对普通用户的吸引力远不及原创的日记大,转帖内容存在与宣传主题关联性或强或弱的问题,普通用户会较少关注与宣传主题无关的内容,因此转帖数不能有效反映宣传力度的大小,机构或名人用户不必过多顾及如何转帖,转多少贴,甚至可以忽略转帖这种宣传方式.

认同程度中两个载荷系数均为正值,Y2的载荷系数为0.82,接近另一个载荷系数值的2倍,表明普通用户对机构或名人用户的认同程度主要以礼物数作为正向衡量标准,机构或名人用户可以此为参考,通过各种激励措施引导普通用户赠送礼物,从而提升被认同程度,间接提升自身影响力.

留言数的载荷系数为0.43,对认同程度有不容忽视的反映和影响程度.根据Eley和Tilley的研究,使用社会化媒体最重要的是遵循四个步骤,即倾听、参与、反馈、发布.因此首先要做好倾听的准备,阅读用户留言,了解用户关心的问题,进而投其所好,有的放矢,这是社会化媒体营销的首要工作.

影响力到Z1和Z2的载荷系数相同,说明粉丝数和来访数对影响力的反映程度相当,高访问量是机构或名人进行社会化媒体营销的基础,粉丝多则意味着持续稳定的访问量,两变量的同等重要性意味着机构或名人用户不能仅仅满足于将普通用户吸引过来,更要尽量将来访的用户转变为粉丝.

6 结语

社会化媒体营销是营销模式的一种,需要花费大量的时间去培养与潜在受众的感情,侧重于先营销自己再营销产品.近年来,利用社会化媒体展开营销,已经成为众多企业的首要选择.

以往学者所作的研究更侧重从整体上探析社会化媒体营销的框架和模式,但对于营销过程中的因素如何量化,相互关系如何评价等细节问题并没有太多深入的探讨.随着各种营销模式渐渐被众人所熟知,良好的客户体验和对细节的把握成为社会化媒体营销的核心要求,从中发现最重要的影响因素并加以利用方能推进社会化媒体营销向更高层次发展.本文以社交网站为研究样本,根据开心网中机构或名人用户的数据资料,构建结构方程模型,通过研究照片数、粉丝数、留言数等观测变量之间的关系,发现观测变量对潜在变量不同的反映程度以及潜在自变量对潜在因变量不同的影响程度,揭示了社会化媒体营销中影响因素间的关系.本研究为各类公司、机构、社会团体、公众人物利用社交网站与受众互动、扩大影响力、提高知名度、进行社会化媒体营销提供了有力的参考和依据,具有一定的现实意义,同时对于实际社会经济统计分析也具有较大的应用价值.

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