基于新浪微博的微博营销战略

山西大学商务学院 陶斯佳 孙 丽

基于新浪微博的微博营销战略

山西大学商务学院 陶斯佳 孙 丽

新媒体营销已经成为当前的一种趋势，其中以新浪微博尤为的突出，新浪微博是革命性的营销工具，通过它，营销人员可以史无前例的与顾客/潜在顾客进行针对性的深度沟通(私信或评论)。同时也可以进行广度传播(直接发微博影响粉丝)，是让人梦寐以求的营销工具。它的很多特性决定了它是一个媒体，而营销者也要以一个媒体人来要求自己。中小企业的发展存在一定的瓶颈，这些企业无时不刻地想要寻求突破，当线下已经很难拓展的时候进行微博营销将成为一种崭新的营销方式。本文以中小企业为例，充分挖掘其线上的发展潜力，以新浪微博为突破口制定营销策略，运用spss和matlab软件编程建立基于新浪微博的信息传递效应预测模型和消息覆盖规划模型计算求出最优的微博推广方案，将线下商务的机会与互联网结合在了一起，让互联网成为线下交易的前台，迅速将规模发展壮大。

新媒体营销；微博营销；信息传递效应预测模型；消息覆盖规划模型

中小企业是我国国民经济和社会发展的重要力量，其数量占全国企业总数的99%以上，提供了80%的城镇就业岗位，同时创造了60%的国内生产总值和50%的税收，因而中小企业应用电子商务，对中小企业提高内部管理效率、降低运营成本、扩大市场机会、提升服务水平具有重要作用。

据最新的《CNNIC第31次中国互联网络发展状况统计报告》获悉截至2012年12月底，受访中小企业中，利用互联网开展营销推广活动的比例为23.0%。在各类营销推广渠道中，互联网早已超越报纸、杂志等传统平面媒体，同时又以多元化的展现形式、相对较低的推广门槛和可评估的推广效果等优势，超越电视、电台等立体媒体，成为我国中小企业进行营销推广的首选渠道。进一步调研发现，在各种网络营销方式中，中小企业倾向选择电商平台推广、搜索引擎营销、即时聊天工具营销、网站展示广告、邮件营销等较为成熟的网络营销方式，其它较为新兴的网络营销方式，比如微博营销、论坛/ BBS、SNS、视频营销、团购等也在一定程度上受到中小企业的青睐。受访中小企业的电子商务应用水平较低，开展在线销售的比例为25.3%，开展在线采购的比例为26.5%。因而，提升我国中小企业的电子商务应用水平具有十分重要的意义。

新浪微博商业化的潜力确实毋庸置疑，但其缓慢的进程也着实让人着急。最近新浪微博也在频频测试其信息流广告，希望尽快推向市场。那么号称“比右侧的微博展示类广告效果提升了10倍左右”的信息流广告，能到的企业用户的亲睐吗？

目前微博信息流广告采取竞价的模式，分为CPE和CPM两种计费方式。CPE即Cost Per Engagement，按照微博有效互动计费，互动包括转发、点击链接、加关注、收藏；而CPM即Cost Per Mille，按微博在信息流中的曝光次数计费。此外，广告主还可以选择接受广告的微博号是否为自己的粉丝，可以只面向自己的粉丝推送广告，也可以根据微博用户的社交兴趣图谱，选择于自己品牌和产品相关的微博用户进行投放。

由此可以看出：

1.新浪还在逐渐培养用户对广告的接受程度，随着用户对广告的逐步接受，抱怨的用户也将随之减少。

2.新浪采用竞价排名的机制，这时大量做品牌广告的将会蜂拥而至，同时价格水涨船高，将不会有像现在的优惠价格。

3.新浪希望能够改善体验模式，不让用户感觉自己被“绑架”。

这也是为什么新浪一直在测试，但从不急于向市场做推广的原因。微博信息流广告确实如新浪所言，比右侧的微博展示类广告效果要好很多。但同时也是一把双刃剑，弄不好也非常容易招致用户的反感，特别是容易引起用户对于广告主的反感，这也是为什么很多企业也在观望的原因。

在这种信息流广告尚不成熟的时候，本文建立基于新浪微博的信息传递效应预测模型和消息覆盖模型，旨在通过模型计算出雇佣多少推广者来达到最优化的推广营销。

一、信息传递效应预测模型

(一)模型的建立

此模型以一次传播过程的基数为依据，将一次传播分为原有粉丝引发的二次传播和新增粉丝引发的二次传播，并对他们分别代入消息蔓延效应预测模型中求出消息收听者的蔓延情况。由于消息转发密度C(t)和只读密度G(t)演化情况不同，信息传递效应预测模型又分为消息转发者预测模型和消息接受者预测模型。

根据新浪微博的用户之间的链接关系数据，分析出普通网络用户的原始粉丝分布平均数为M，设tSΔ为第一天新增的500名粉丝所引起的粉丝信息传递效应预测模型（粉丝间消息不停转发传播）。在第t天时新增的消息传播者；tKΔ第t天由普通网络用户引起的新增只读者，由一个推广者在第t天新增的500粉丝在未来的100-t+1天中所带来的新增转发者（转发节点数）为即第t天消息二次传播模型的传播节点密度函数；即第t天消息二次传播模型的未知节点密度函数，

专业推广者第1天新增的500粉丝后，在未来的100-t+1天里由这些粉丝所引起的新增消息转发者情况：

将整个上述过程的（推广能力，粉丝基数）由专业推广者的（500，477）替换为兼职宣传者的（35，334）即可得到兼职宣传者的推广效益蔓延模型

(二)编程实现

根据以上推导过程，用C++编写程序实现。大致思路如下：

根据模型一模拟出的C(t)，W(t)，g(t)函数，考虑到C++运行过程对小数的识别精度问题（例如0.000076在运算中直接识别为0）以及数据本身的区分度问题，做如下简化：8天以内单独取值（第t天的C(t)，W(t)，g(t)值取当天的平均值）。8～30天取第8天的值。30天以后取趋势值（即极限）。

分别编写函数S(num，k，t)，T(num，k，t)等重复迭代求解。代码见附件。

初略处理后数据如下表：

t 1 2 3 4 5 6 7 8～30 30以后C(t)均值0.72095 0.3872 0.17045 0.0692 0.0267 0.0108 0.00445 0.0013 0 W(t)均值0.56319 0.0671 0.005161 0.00226 0.00161 0.000387 0.000323 0.00026 0 g(t)均值0.4845 0.5963 0.82985 0.93605 0.9795 0.99385 0.99905 0.9992 1

二、消息覆盖规划模型

(一)重复率L分析

L为各个专业推广者的所有的消息接受者的重复率，该重复率根据新浪微博用户之间的链接关系数据分析研究得出。

选取6万粉丝数据为统计样本，用excel进行重复度分析，得到样本粉丝在重复度上分布情况，表示样本粉丝重复的次数，通过excel中的函数countif（）和演化。

通过用软件spss分析样本数据，重复度在1～15之间的频数分析如下：

?

则平均重复度为：

此处计算出的重复率L是在样本数据量的范围下推拟出的一个值。

(二)线性规划模型

由cnnic获取的数据假定企业产品的潜在用户大约有2亿人，他们都在使用社交网络，专业推广者每天的工资是500元，还可以从网络上雇佣兼职宣传者，每天仅需要付50元的工资，但他们平均每天新增的粉丝数仅为35人广告宣传需要覆盖企业潜在用户40%的人群，求出需要雇佣专业社交网络推广者的最小人数；在成本最优的条件下为企业制定一份合理的用人方案

基于前述模型结果，为使宣传覆盖40%用户企业至少需要的专业推广者的人数为：

根据原问题情景，列出线性规划模型如下：

用MATLAB求线性规划的最优解：MATLAB命令的标准形是求目标函数的最小值：

得到用人方案为：雇佣413名兼职推广者，所需成本为：2064100元。

根据以上论证，我得出如下结论：在我看来，当前信息流广告存在诸多的问题，与其寄希望于这些广告达到宣传，不如像博客一样以较为委婉的方式来宣传产品，这样更符合微博营销的理念，也更有专业性，只要把微博打理的更为专业才能更好地让企业获取更多的粉丝和忠实客户。