【摘要】：本文以微博為例,第一次將社會化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的營銷過程劃分為:曝光、互動、轉(zhuǎn)化、以及維護(hù)四個階段,并以此為基礎(chǔ),運(yùn)用層次分析法建立了營銷效果兩級測評指標(biāo),通過德爾菲法獲取各級評價指標(biāo)的權(quán)重值,最終構(gòu)建形成社會化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下營銷效果測評體系。采用粗糙集決策分析方法對多件微博營銷事件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,總結(jié)歸納出影響企業(yè)社會化網(wǎng)絡(luò)營銷效果的主要因素,為企業(yè)在社會化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行營銷效果的合理測評提供建議,對企業(yè)社會化網(wǎng)絡(luò)營銷的發(fā)展和"以用戶為中心"的產(chǎn)品與服務(wù)優(yōu)化有一定的指導(dǎo)作用。
【圖文】：

費(fèi)者的需求和欲望的角度出發(fā)，而不是像傳統(tǒng)營銷理論那樣，從企業(yè)自身獲取利益的角度出發(fā)。本文以微博為例，通過對案例、專家訪談以及相關(guān)文獻(xiàn)的閱讀試圖建議社會化網(wǎng)絡(luò)營銷效果測評體系，，從而為企業(yè)社會化營銷提供一些啟示。2社會化網(wǎng)絡(luò)營銷測評指標(biāo)體系2.1社會化網(wǎng)絡(luò)營銷測評指標(biāo)構(gòu)建根據(jù)市場營銷學(xué)中直復(fù)營銷理論，利用一定的傳播媒體，進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的宣傳，并能隨時接收受眾反應(yīng)或達(dá)成交易的營銷方式【13】。在其基礎(chǔ)上，我們通過構(gòu)造社會化網(wǎng)絡(luò)營銷的三力模型，來對社會化網(wǎng)絡(luò)營銷過程進(jìn)行分析。圖1社會化網(wǎng)絡(luò)營銷的三力模型圖本文從社會化網(wǎng)絡(luò)營銷的四個階段，曝光階段、互動階段、轉(zhuǎn)化階段和維護(hù)階段并結(jié)合直復(fù)營銷理論，構(gòu)建了社會化網(wǎng)絡(luò)營銷效果測評指標(biāo)，從曝光率、互動率、轉(zhuǎn)化率、影響率這四個方面去考慮微博營銷的效果，如表1所示。表1社會化網(wǎng)絡(luò)營銷效果測評指標(biāo)表一級指標(biāo)曝光率互動率轉(zhuǎn)化率影響率二級指標(biāo)原創(chuàng)數(shù)量回復(fù)數(shù)量主頁粉絲數(shù)量活躍天數(shù)品牌被提及量品牌自回帖量在線咨詢量在線訂購量線下實(shí)際銷售量新用戶注冊量微博帳號影響力排名老用戶保持率新用戶吸引率（1）曝光率。曝光率由以下的因素組成：①原創(chuàng)數(shù)量，一個品牌的原創(chuàng)微博數(shù)量越多，說明品牌有更多內(nèi)容來吸引用戶，曝光率越高；②回復(fù)數(shù)量，回復(fù)數(shù)量越多，說明有越多用戶對該品牌越感興趣；③微博主頁粉絲數(shù)量，一個品牌的主頁粉絲數(shù)量越多，說明該品牌受到的關(guān)注很多，用戶基礎(chǔ)很廣泛。（2）互動率�；勇士梢詮囊韵氯齻�因素去考慮：①活躍天數(shù)，活躍天數(shù)的數(shù)量表明了企業(yè)對自身品牌塑造的重視度和對用戶吸引率的高低；②品牌被提及量，用戶對品牌提及的次數(shù)?

.3.1-2013.3.11。微博營銷屬性決策表如表4所示。3.2.3連續(xù)數(shù)據(jù)離散化因?yàn)樵谖⒉I銷的決策屬性表中評論數(shù)量、回復(fù)數(shù)量、活躍天數(shù)、品牌粉絲數(shù)量等條件屬性都是連續(xù)屬性，需要進(jìn)行離散化才能進(jìn)行粗糙集決策規(guī)則提取【16】。通過SPSS19.0軟件分析得出活躍天數(shù)、自回復(fù)數(shù)兩個變量數(shù)值分布不均勻,不適合使用等距離離散化方法，根據(jù)冪律分布方法特點(diǎn),應(yīng)該首先對活躍天數(shù)取對數(shù),然后再對變換后的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視離散化。通過使用SPSS數(shù)據(jù)分析軟件可以得出，離散前的數(shù)據(jù)如圖2所示。圖2營銷事情數(shù)據(jù)圖通過使用SPSS的可視離散化的功能，各個指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化。其中對活躍天數(shù)、自回帖數(shù)量取對數(shù)后，再進(jìn)行離散化。選擇可視離散化后，再選擇基于已掃描個案的平均和選定標(biāo)準(zhǔn)差處的分割點(diǎn)來生成分割點(diǎn)。通過可視離散化后，得到如圖3所示的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。圖3營銷事件屬性數(shù)據(jù)離散化圖通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，我們可以得出：從2013年3月1號到2013年3月11號這個時間段內(nèi)。在原創(chuàng)數(shù)量屬性上，1代表數(shù)量0-8；2代表數(shù)量8-30；3代表數(shù)量30-50；4代表數(shù)量70-90；5代表數(shù)量90以上。在回復(fù)數(shù)量屬性上，1代表數(shù)量0-60；2代表數(shù)量60-1000；3代表數(shù)量1000-10000；4代表數(shù)量10000-30000；5代表數(shù)量30000以上。在被提及量屬性上，2代表數(shù)量0-1000；3代表數(shù)量1000-10000；4代表數(shù)量10000-40000。在自回帖數(shù)量屬性上，1代表數(shù)量1-10；2代表數(shù)量10-60；3代表數(shù)量60-120；4代表數(shù)量120以上。對于營銷效果，0表示營銷效果不好，1表示營銷效果好。3.2.

【參考文獻(xiàn)】

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