基于用戶(hù)社交網(wǎng)絡(luò)信息的微營(yíng)銷(xiāo)渠道優(yōu)化分析
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1、基于用戶(hù)社交網(wǎng)絡(luò)信息的微營(yíng)銷(xiāo)渠道優(yōu)化分析 陳思靜+劉崢+趙程程+趙袁軍 內(nèi)容摘要:微營(yíng)銷(xiāo)渠道是微營(yíng)銷(xiāo)廣告信息從發(fā)送者傳向接收者經(jīng)過(guò)的整個(gè)路徑。由于社交網(wǎng)絡(luò)媒體存在大量的冗余信息,采用微營(yíng)銷(xiāo)渠道將營(yíng)銷(xiāo)廣告準(zhǔn)確傳遞給用戶(hù)變得越來(lái)越困難。為了黏住企業(yè)社交平臺(tái)關(guān)注者并將他們轉(zhuǎn)化為消費(fèi)者,本文構(gòu)建微營(yíng)銷(xiāo)渠道模型,并結(jié)合用戶(hù)的社交網(wǎng)絡(luò)信息,對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。同時(shí),采用算例分析驗(yàn)證優(yōu)化后模型的優(yōu)越性,結(jié)果表明優(yōu)化后的微營(yíng)銷(xiāo)渠道模型能夠在三個(gè)月內(nèi),將公司的客戶(hù)流失率從10%降到8%,并將公司的營(yíng)銷(xiāo)利潤(rùn)提高27%。 關(guān)鍵詞:微營(yíng)銷(xiāo)渠道優(yōu)化 社交網(wǎng)絡(luò) 推薦系統(tǒng)算法 客戶(hù)流失率 研究思路 微營(yíng)銷(xiāo)是一
2、種針對(duì)一小群高度相關(guān)的目標(biāo)消費(fèi)群體進(jìn)行特定廣告投放的營(yíng)銷(xiāo)策略,基于社交網(wǎng)絡(luò)的微營(yíng)銷(xiāo)在企業(yè)運(yùn)營(yíng)中扮演越來(lái)越重要的作用,諸如微信、微博等的社交平臺(tái),可以幫助企業(yè)以較低的成本實(shí)施微營(yíng)銷(xiāo),然而也存在一些問(wèn)題。 隨著信息爆炸和社交網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,傳統(tǒng)的微營(yíng)銷(xiāo)渠道(TMC)遇到一些困境,主要包括如何保證企業(yè)社交平臺(tái)關(guān)注者對(duì)企業(yè)發(fā)送的信息感興趣、如何平衡公司對(duì)不同社交平臺(tái)的使用、如何提高關(guān)注公司社交平臺(tái)賬號(hào)的用戶(hù)對(duì)公司產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)意愿。為了避免客戶(hù)流失和利潤(rùn)損失,本文基于用戶(hù)社交網(wǎng)絡(luò)信息構(gòu)建優(yōu)化的微營(yíng)銷(xiāo)渠道模型(OMC)。 在傳統(tǒng)的微營(yíng)銷(xiāo)渠道中,為了增加信息的曝光度并提高收益,公司往往給其所有的社交平臺(tái)的
3、所有關(guān)注者發(fā)布營(yíng)銷(xiāo)信息。但每個(gè)用戶(hù)有自己獨(dú)特的性格特征和興趣,考慮用戶(hù)個(gè)性化特征的營(yíng)銷(xiāo)廣告,往往更能夠吸引用戶(hù)。為了找到用戶(hù)感興趣的促銷(xiāo)廣告,OMC考慮了三個(gè)特點(diǎn):用戶(hù)加入的興趣小組以及個(gè)性化標(biāo)簽;在社交平臺(tái)中的個(gè)人公開(kāi)數(shù)據(jù);評(píng)論或轉(zhuǎn)發(fā)等的社交行為??紤]以上這三個(gè)因素,OMC可以解決TMC遇到的困境。 模型構(gòu)建 (一)模型介紹 本文模型選取收益、客戶(hù)流失以及影響企業(yè)收益的客戶(hù)流失率作為約束條件,在構(gòu)建模型之前,相關(guān)的模型參數(shù)介紹如下: 收益。本文計(jì)算的收益僅僅來(lái)自公司的微營(yíng)銷(xiāo)。假定公司通過(guò)微營(yíng)銷(xiāo)渠道推廣m個(gè)產(chǎn)品,并且該公司所有的社交平臺(tái)上有n個(gè)關(guān)注者, pj表示公司從產(chǎn)品j中獲得的收益
4、,公司從微營(yíng)銷(xiāo)渠道中獲得的總利潤(rùn)是企業(yè)所有社交平臺(tái)的關(guān)注者貢獻(xiàn)的利潤(rùn)總和。 用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)可能性 BPij( Ppa表示產(chǎn)品在廣告中的標(biāo)價(jià))。本文采用用戶(hù)關(guān)注相似公司賬戶(hù)的數(shù)量以及用戶(hù)的社交網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)來(lái)評(píng)價(jià)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)意愿,平臺(tái)關(guān)注者的購(gòu)買(mǎi)可能性可以通過(guò)計(jì)算他們的購(gòu)買(mǎi)意愿和保留價(jià)格獲得。定義用戶(hù)j關(guān)注相關(guān)官方賬號(hào)的數(shù)量NF,用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論相似廣告的數(shù)量NC。如果NF超過(guò)五并且NC存在,則定義用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)意愿BW,為強(qiáng)烈意愿。如果NF小于五并且NC大于1,則定義BW為一般意愿;其他情況下,BW是沒(méi)有興趣。比較用戶(hù)的 Prp和Ppa。則 BPij可以由以下公式計(jì)算得到: 從上述模型中可以看出,公式
5、(a)、公式(b)、公式(c)跟TMC模型中的模型(a)、模型(b)、模型(c)有相同的含義。并且在(b)項(xiàng)中, Wint指出接收社交平臺(tái)感興趣信息的客戶(hù)數(shù)量,若他們沒(méi)有收到他們感興趣的信息,會(huì)取消對(duì)C官方賬戶(hù)的關(guān)注。(c)中, Wbuy表示顧客通過(guò)社交平臺(tái)購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品數(shù)量,若他們不接受自己喜歡的廣告,他們將不會(huì)購(gòu)買(mǎi)。另外,(d)為C的社會(huì)平臺(tái)沖突的約束。從模型中可以發(fā)現(xiàn),優(yōu)化之后的模型對(duì)CLR和CL的影響較大,這也會(huì)相應(yīng)地影響企業(yè)總利潤(rùn)。 算例分析 為了便于計(jì)算和比較,本文選擇C公司在三個(gè)月內(nèi)的社交平臺(tái)營(yíng)銷(xiāo)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。假設(shè)C有五個(gè)主要的社交平臺(tái)S1、S2、S3、S4、S5存在于其現(xiàn)有的社交網(wǎng)
6、絡(luò)。 (一)數(shù)據(jù) 仿真實(shí)驗(yàn)用于比較客戶(hù)流失率、顧客忠誠(chéng)度等指標(biāo),因此數(shù)據(jù)應(yīng)該能夠獲取所有相關(guān)的目標(biāo)和約束。在月初,本文假設(shè)公司C在其所有的平臺(tái)擁有1000個(gè)關(guān)注者,每個(gè)社交平臺(tái)有相應(yīng)的關(guān)注者?,F(xiàn)有的用戶(hù)可能同時(shí)關(guān)注超過(guò)C的1個(gè)甚至是5個(gè)社交平臺(tái)。在設(shè)置了一個(gè)公司的社會(huì)平臺(tái)上最初的關(guān)注者和他們的關(guān)注狀態(tài)后,收集相關(guān)數(shù)據(jù)描述用戶(hù)的特點(diǎn),包括他們的個(gè)性化特征和行為。由表1、表2、表3分析可知,用戶(hù)的生活城市、性別、轉(zhuǎn)發(fā)信息等與OMC模型密切相關(guān)。 (二)推薦算法 為了獲得用戶(hù)對(duì)使用的社交平臺(tái)和廣告的偏好,本文采用基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)(CBRS)和協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)(CFRS)算法,在仿真階段將這
7、兩種算法結(jié)合起來(lái),在平臺(tái)上得到用戶(hù)首選的社交平臺(tái)和感興趣的話(huà)題。 此外,用戶(hù)評(píng)論和轉(zhuǎn)發(fā)廣告信息,能為公司找到用戶(hù)喜歡的話(huà)題或產(chǎn)品。對(duì)于用戶(hù)使用的社交平臺(tái),本文采用用戶(hù)在所有社交平臺(tái)上的活動(dòng)來(lái)評(píng)價(jià)其偏好。 (三)結(jié)果及分析 在仿真實(shí)驗(yàn)中,C的傳統(tǒng)微營(yíng)銷(xiāo)渠道(TMC)在其所有的五個(gè)社交平臺(tái)上,給其1000個(gè)追隨者發(fā)布信息150條信息。然而,OMC將在不同的社交平臺(tái)上,為C的不同關(guān)注者選擇不同的定制化信息。在存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和部署實(shí)驗(yàn)環(huán)境后,運(yùn)行結(jié)果如表4、表5、表6所示。 表4給出了三個(gè)月內(nèi)公司C從其社交平臺(tái)獲得的利潤(rùn)對(duì)比,采用優(yōu)化后的微營(yíng)銷(xiāo)渠道可以幫助企業(yè)提高27%的利潤(rùn)。表5給出了TMC和OM
8、C之間的客戶(hù)流失率對(duì)比,優(yōu)化之后的微營(yíng)銷(xiāo)渠道可以幫助企業(yè)將客戶(hù)流失從10%降到8%。表6給出了TMC和OMC之間的客戶(hù)忠誠(chéng)度比較,結(jié)果表明OMC可以將企業(yè)的客戶(hù)忠誠(chéng)度從5%提高到15%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明優(yōu)化后的微營(yíng)銷(xiāo)渠道可以提高企業(yè)利潤(rùn)和客戶(hù)忠誠(chéng)度,并且該模型可以滿(mǎn)足客戶(hù),從而大大地降低客戶(hù)流失率。 結(jié)論 本文構(gòu)建了微營(yíng)銷(xiāo)渠道的優(yōu)化模型。在該模型中,過(guò)濾器可以根據(jù)用戶(hù)的社交網(wǎng)絡(luò)信息,為他們選擇適當(dāng)?shù)钠脚_(tái),傳遞營(yíng)銷(xiāo)信息。其一,OMC可以為公司帶來(lái)更多的利益。OMC可以將營(yíng)銷(xiāo)信息傳遞給具有高購(gòu)買(mǎi)可能性的用戶(hù),并幫助公司黏住用戶(hù)。其二,OMC可以降低客戶(hù)流失率。OMC通過(guò)采用推薦系統(tǒng)相關(guān)算法,可以分
9、析并發(fā)現(xiàn)其關(guān)注者的偏好和興趣,可以幫助公司發(fā)送特定的營(yíng)銷(xiāo)信息給其關(guān)注者,這能夠很大程度上黏住消費(fèi)者,從而降低公司的客戶(hù)流失率。其三,雖然本文做了一定的貢獻(xiàn),但仍有一些方向值得未來(lái)繼續(xù)研究。endprint 參考文獻(xiàn): 1.Bedard K,Kuhn P. Micro-marketing healthier choices: Effects of personalized ordering suggestions on restaurant purchases [J].Journal of health economics,2015(39) 2.Bouadjenek M R,Hacid H
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14、016,36(2) 10.Schafer J B,F(xiàn)rankowski D,Herlocker J,et al. Collaborative filtering recommender systems[M]//The adaptive web. Springer Berlin Heidelberg,2007 作者簡(jiǎn)介: 陳思靜(1990-),女,漢族,上海人,研究方向:社交網(wǎng)絡(luò)與微營(yíng)銷(xiāo)。 劉崢(1987-),男,漢族,天津人,博士后,講師,研究方向:供應(yīng)鏈管理和運(yùn)營(yíng)管理。 趙程程(1985-),女,漢族,上海工程技術(shù)大學(xué)講師,研究方向:區(qū)域創(chuàng)新管理,創(chuàng)新供應(yīng)鏈。 趙袁軍(1988-),男,漢,山東薛城人,博士研究生 ,研究方向:財(cái)務(wù)管理與資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)。endprint
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