本文關(guān)鍵詞：音樂APP在社交平臺傳播推廣的用戶行為分析　出處：《北京交通大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：近年來社交網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展,社交平臺的用戶流量巨大,在全民社交網(wǎng)絡(luò)時代用戶分享應(yīng)用消息數(shù)量與日俱增,如今社交平臺分享應(yīng)用對APP的傳播逐漸代替?zhèn)鹘y(tǒng)的廣告營銷,甚至有時可以決定一款A(yù)PP的成敗,因此在音樂應(yīng)用發(fā)展迅速、競爭激烈的背景下,本文從微博這一主流社交網(wǎng)絡(luò)平臺入手,提出音樂應(yīng)用開發(fā)商可以利用微博來對音樂APP進(jìn)行有效推廣。本文介紹了微博、音樂APP的現(xiàn)狀,社交平臺數(shù)據(jù)獲取技術(shù)以及用戶行為動力學(xué)理論,分析了微博用戶分享應(yīng)用行為的影響因素,找到對其產(chǎn)生影響的用戶特征,接著根據(jù)分析構(gòu)建用戶選擇行為模型,通過路徑分析和用戶興趣驅(qū)動理論論證了模型,根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了實證,從而明確影響微博用戶分享應(yīng)用行為的影響因素,應(yīng)用開發(fā)商可以通過對影響因素的控制來實現(xiàn)對音樂APP的推廣。本文克服了新浪微博的限制,通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲以及API接口獲取了研究所需的用戶特征。對音樂APP進(jìn)行傳播推廣的關(guān)鍵是增強用戶微博分享應(yīng)用消息的行為,因此將用戶分享音樂APP行為的影響因素分為兩部分,分別分析了用戶分享時間間隔的影響因素和微博關(guān)注數(shù)影響因素,應(yīng)用SPSS進(jìn)行相關(guān)性分析和統(tǒng)計分析等來找尋可能的影響因素。本文根據(jù)影響因素分析結(jié)果提出了社交平臺音樂APP用戶選擇行為模型,通過AMOS進(jìn)行路徑分析修正了微博關(guān)注數(shù)因素鏈,通過興趣驅(qū)動理論結(jié)合社交平臺特點加入社會關(guān)注作為變量,論證了用戶分享音樂應(yīng)用消息獲得的關(guān)注數(shù)會對用戶的分享行為產(chǎn)生積極的影響。本文揭示了用戶行為與消息分享傳播之間的關(guān)系,為以后研究社交平臺用戶行為提供了方法參考,同時為音樂開發(fā)商的運營推廣提供建議策略。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of social network, the user traffic of social platform is huge. In the era of social network, the number of users sharing application messages is increasing. Nowadays, the spread of social platform sharing apps to APP is gradually replacing the traditional advertising marketing, and sometimes it can even determine the success or failure of a APP. Therefore, in the context of the rapid development of music applications, the competition is fierce. This paper starts with Weibo, a mainstream social network platform, and points out that music application developers can use Weibo to promote music APP effectively. This paper introduces Weibo, the current situation of music APP. Social platform data acquisition technology and user behavior dynamics theory, analysis of Weibo user sharing application behavior factors, to find the impact of user characteristics. Then the user choice behavior model is constructed according to the analysis, the model is demonstrated by path analysis and user interest driven theory, and the model is demonstrated according to the collected data. In order to clearly affect Weibo user sharing application behavior factors, application developers can control the impact factors to achieve the promotion of music APP. This paper overcomes the limitation of Sina Weibo. Through the web crawler and API interface to obtain the required user characteristics. The key to spread and promote the music APP is to enhance the user Weibo sharing application messages behavior. Therefore, the influencing factors of user sharing music APP behavior are divided into two parts, and the influencing factors of user sharing time interval and Weibo attention number are analyzed respectively. Based on the results of SPSS correlation analysis and statistical analysis to find the possible factors, this paper puts forward a social platform APP user choice behavior model. Through the path analysis of AMOS, Weibo's attention chain is revised, and social attention is added as a variable through interest driven theory combined with the characteristics of social platform. It is demonstrated that the number of attention gained by the user sharing music application will have a positive impact on the user's sharing behavior. This paper reveals the relationship between user behavior and message sharing propagation. It provides a method reference for the later study of social platform user behavior, and also provides suggestions for music developers to promote their operation.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：J605;G206

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1375704