基于用戶社交網(wǎng)絡(luò)信息的微營銷渠道優(yōu)化分析

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1、基于用戶社交網(wǎng)絡(luò)信息的微營銷渠道優(yōu)化分析 陳思靜+劉崢+趙程程+趙袁軍 內(nèi)容摘要:微營銷渠道是微營銷廣告信息從發(fā)送者傳向接收者經(jīng)過的整個路徑。由于社交網(wǎng)絡(luò)媒體存在大量的冗余信息,采用微營銷渠道將營銷廣告準確傳遞給用戶變得越來越困難。為了黏住企業(yè)社交平臺關(guān)注者并將他們轉(zhuǎn)化為消費者,本文構(gòu)建微營銷渠道模型,并結(jié)合用戶的社交網(wǎng)絡(luò)信息,對模型進行優(yōu)化。同時,采用算例分析驗證優(yōu)化后模型的優(yōu)越性,結(jié)果表明優(yōu)化后的微營銷渠道模型能夠在三個月內(nèi),將公司的客戶流失率從10%降到8%,并將公司的營銷利潤提高27%。 關(guān)鍵詞:微營銷渠道優(yōu)化 社交網(wǎng)絡(luò) 推薦系統(tǒng)算法 客戶流失率 研究思路 微營銷是一

2、種針對一小群高度相關(guān)的目標消費群體進行特定廣告投放的營銷策略,基于社交網(wǎng)絡(luò)的微營銷在企業(yè)運營中扮演越來越重要的作用,諸如微信、微博等的社交平臺,可以幫助企業(yè)以較低的成本實施微營銷,然而也存在一些問題。 隨著信息爆炸和社交網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,傳統(tǒng)的微營銷渠道(TMC)遇到一些困境,主要包括如何保證企業(yè)社交平臺關(guān)注者對企業(yè)發(fā)送的信息感興趣、如何平衡公司對不同社交平臺的使用、如何提高關(guān)注公司社交平臺賬號的用戶對公司產(chǎn)品的購買意愿。為了避免客戶流失和利潤損失,本文基于用戶社交網(wǎng)絡(luò)信息構(gòu)建優(yōu)化的微營銷渠道模型(OMC)。 在傳統(tǒng)的微營銷渠道中,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的

3、所有關(guān)注者發(fā)布營銷信息。但每個用戶有自己獨特的性格特征和興趣,考慮用戶個性化特征的營銷廣告,往往更能夠吸引用戶。為了找到用戶感興趣的促銷廣告,OMC考慮了三個特點:用戶加入的興趣小組以及個性化標簽;在社交平臺中的個人公開數(shù)據(jù);評論或轉(zhuǎn)發(fā)等的社交行為??紤]以上這三個因素,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、客戶流失以及影響企業(yè)收益的客戶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。本文計算的收益僅僅來自公司的微營銷。假定公司通過微營銷渠道推廣m個產(chǎn)品,并且該公司所有的社交平臺上有n個關(guān)注者, pj表示公司從產(chǎn)品j中獲得的收益

4、,公司從微營銷渠道中獲得的總利潤是企業(yè)所有社交平臺的關(guān)注者貢獻的利潤總和。 用戶的購買可能性 BPij( Ppa表示產(chǎn)品在廣告中的標價)。本文采用用戶關(guān)注相似公司賬戶的數(shù)量以及用戶的社交網(wǎng)絡(luò)活動來評價用戶的購買意愿,平臺關(guān)注者的購買可能性可以通過計算他們的購買意愿和保留價格獲得。定義用戶j關(guān)注相關(guān)官方賬號的數(shù)量NF,用戶轉(zhuǎn)發(fā)和評論相似廣告的數(shù)量NC。如果NF超過五并且NC存在,則定義用戶對產(chǎn)品的購買意愿BW,為強烈意愿。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是沒有興趣。比較用戶的 Prp和Ppa。則 BPij可以由以下公式計算得到: 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)項中, Wint指出接收社交平臺感興趣信息的客戶數(shù)量,若他們沒有收到他們感興趣的信息,會取消對C官方賬戶的關(guān)注。(c)中, Wbuy表示顧客通過社交平臺購買的產(chǎn)品數(shù)量,若他們不接受自己喜歡的廣告,他們將不會購買。另外,(d)為C的社會平臺沖突的約束。從模型中可以發(fā)現(xiàn),優(yōu)化之后的模型對CLR和CL的影響較大,這也會相應(yīng)地影響企業(yè)總利潤。 算例分析 為了便于計算和比較,本文選擇C公司在三個月內(nèi)的社交平臺營銷進行實驗。假設(shè)C有五個主要的社交平臺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) 仿真實驗用于比較客戶流失率、顧客忠誠度等指標,因此數(shù)據(jù)應(yīng)該能夠獲取所有相關(guān)的目標和約束。在月初,本文假設(shè)公司C在其所有的平臺擁有1000個關(guān)注者,每個社交平臺有相應(yīng)的關(guān)注者?,F(xiàn)有的用戶可能同時關(guān)注超過C的1個甚至是5個社交平臺。在設(shè)置了一個公司的社會平臺上最初的關(guān)注者和他們的關(guān)注狀態(tài)后,收集相關(guān)數(shù)據(jù)描述用戶的特點,包括他們的個性化特征和行為。由表1、表2、表3分析可知,用戶的生活城市、性別、轉(zhuǎn)發(fā)信息等與OMC模型密切相關(guān)。 (二)推薦算法 為了獲得用戶對使用的社交平臺和廣告的偏好,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,在平臺上得到用戶首選的社交平臺和感興趣的話題。 此外,用戶評論和轉(zhuǎn)發(fā)廣告信息,能為公司找到用戶喜歡的話題或產(chǎn)品。對于用戶使用的社交平臺,本文采用用戶在所有社交平臺上的活動來評價其偏好。 (三)結(jié)果及分析 在仿真實驗中,C的傳統(tǒng)微營銷渠道(TMC)在其所有的五個社交平臺上,給其1000個追隨者發(fā)布信息150條信息。然而,OMC將在不同的社交平臺上,為C的不同關(guān)注者選擇不同的定制化信息。在存儲數(shù)據(jù)和部署實驗環(huán)境后,運行結(jié)果如表4、表5、表6所示。 表4給出了三個月內(nèi)公司C從其社交平臺獲得的利潤對比,采用優(yōu)化后的微營銷渠道可以幫助企業(yè)提高27%的利潤。表5給出了TMC和OM

8、C之間的客戶流失率對比,優(yōu)化之后的微營銷渠道可以幫助企業(yè)將客戶流失從10%降到8%。表6給出了TMC和OMC之間的客戶忠誠度比較,結(jié)果表明OMC可以將企業(yè)的客戶忠誠度從5%提高到15%。實驗結(jié)果表明優(yōu)化后的微營銷渠道可以提高企業(yè)利潤和客戶忠誠度,并且該模型可以滿足客戶,從而大大地降低客戶流失率。 結(jié)論 本文構(gòu)建了微營銷渠道的優(yōu)化模型。在該模型中,過濾器可以根據(jù)用戶的社交網(wǎng)絡(luò)信息,為他們選擇適當?shù)钠脚_,傳遞營銷信息。其一,OMC可以為公司帶來更多的利益。OMC可以將營銷信息傳遞給具有高購買可能性的用戶,并幫助公司黏住用戶。其二,OMC可以降低客戶流失率。OMC通過采用推薦系統(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)送特定的營銷信息給其關(guān)注者,這能夠很大程度上黏住消費者,從而降低公司的客戶流失率。其三,雖然本文做了一定的貢獻,但仍有一些方向值得未來繼續(xù)研究。endprint 參考文獻: 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

10、,Bouzeghoub M. Social networks and information retrieval,how are they converging? A survey,a taxonomy and an analysis of social information retrieval approaches and platforms [J].Information Systems,2016(56) 3.Becker G S. A Theory of the Allocation of Time[J].The economic journal,1965 4.Jedidi K,Z

11、hang Z J. Augmenting conjoint analysis to estimate consumer reservation price[J]. Management Science,2002,48(10) 5.Keeney R L,Raiffa H. Decisions with multiple objectives:preferences and value trade-offs[M]. Cambridge university press,1993 6.Panniello U,Gorgoglione M,Tuzhilin A. Research Note—In C

12、ARSs We Trust:How Context-Aware Recommendations Affect CustomersTrust and Other Business Performance Measures of Recommender Systems[J]. Information Systems Research, 2016,27(1) 7.Wang Y F,Chiang D A,Hsu M H,et al. A recommender system to avoid customer churn:A case study[J]. Expert Systems with Ap

13、plications,2009,36(4) 8.Gabriel Y,Lang T.The unmanageable consumer[M].Sage,2015. 9.Newell S J,Wu B, Leingpibul D,et al. The importance of corporate and salesperson expertise and trust in building loyal business-to-business relationships in China[J]. Journal of Personal Selling & Sales Management,2

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 作者簡介: 陳思靜(1990-),女,漢族,上海人,研究方向:社交網(wǎng)絡(luò)與微營銷。 劉崢(1987-),男,漢族,天津人,博士后,講師,研究方向:供應(yīng)鏈管理和運營管理。 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:財務(wù)管理與資產(chǎn)經(jīng)營。endprint

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