基于用戶社交網(wǎng)絡(luò)信息的微營(yíng)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(yíng)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(yíng)銷渠道是微營(yíng)銷廣告信息從發(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)銷渠道將營(yíng)銷廣告準(zhǔn)確傳遞給用戶變得越來(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)銷渠道模型，并結(jié)合用戶的社交網(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)銷渠道模型能夠在三個(gè)月內(nèi)，將公司的客戶流失率從10%降到8%，并將公司的營(yíng)銷利潤(rùn)提高27%。 關(guān)鍵詞：微營(yíng)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(yíng)銷是一

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)銷策略，基于社交網(wǎng)絡(luò)的微營(yíng)銷在企業(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，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)的用戶對(duì)公司產(chǎn)品的購(gòu)買意愿。為了避免客戶流失和利潤(rùn)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(yíng)銷渠道模型（OMC）。 在傳統(tǒng)的微營(yíng)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(tái)的

3、所有關(guān)注者發(fā)布營(yíng)銷信息。但每個(gè)用戶有自己獨(dú)特的性格特征和興趣，考慮用戶個(gè)性化特征的營(yíng)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(gè)特點(diǎn)：用戶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(jì)算的收益僅僅來(lái)自公司的微營(yíng)銷。假定公司通過(guò)微營(yíng)銷渠道推廣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。 用戶的購(gòu)買可能性 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(dòng)來(lái)評(píng)價(jià)用戶的購(gòu)買意愿，平臺(tái)關(guān)注者的購(gòu)買可能性可以通過(guò)計(jì)算他們的購(gòu)買意愿和保留價(jià)格獲得。定義用戶j關(guān)注相關(guān)官方賬號(hào)的數(shù)量NF，用戶轉(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，則定義用戶對(duì)產(chǎn)品的購(gòu)買意愿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官方賬戶的關(guān)注。（c）中， Wbuy表示顧客通過(guò)社交平臺(tái)購(gòu)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(huì)購(gòu)買。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(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)上得到用戶首選的社交平臺(tái)和感興趣的話題。 此外，用戶評(píng)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(duì)于用戶使用的社交平臺(tái)，本文采用用戶在所有社交平臺(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之間的客戶流失率對(duì)比，優(yōu)化之后的微營(yíng)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(chéng)度比較，結(jié)果表明OMC可以將企業(yè)的客戶忠誠(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)銷渠道可以提高企業(yè)利潤(rùn)和客戶忠誠(chéng)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(yíng)銷渠道的優(yōu)化模型。在該模型中，過(guò)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(dāng)?shù)钠脚_(tái)，傳遞營(yíng)銷信息。其一，OMC可以為公司帶來(lái)更多的利益。OMC可以將營(yíng)銷信息傳遞給具有高購(gòu)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(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。 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