微博營(yíng)銷效果的影響因素研究

王曉光　袁毅

〔摘 要〕以主流微博平臺(tái)為研究對(duì)象，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)直復(fù)營(yíng)銷理論和網(wǎng)絡(luò)關(guān)系營(yíng)銷理論，多角度分析微博營(yíng)銷效果的影響因素及其相互關(guān)系。研究結(jié)果表明：大部分觀測(cè)變量對(duì)潛在變量反映顯著，潛在變量對(duì)微博營(yíng)銷效果均有直接或間接的正向影響。本研究可以為進(jìn)一步完善微博網(wǎng)站的功能，探索提高營(yíng)銷效果的有效途徑提供科學(xué)依據(jù)和理論借鑒。

〔關(guān)鍵詞〕微博營(yíng)銷；網(wǎng)絡(luò)直復(fù)營(yíng)銷；網(wǎng)絡(luò)關(guān)系營(yíng)銷

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.07.011

〔中圖分類號(hào)〕G2062 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1008-0821（2015）07-0057-05

〔Abstract〕Basing on the mainstream micro-blog platform，combined with the network direct marketing theory and network relationship marketing theory，this paper made an analysis on impact factors and their correlation of effect of micro-blog marketing through various angles.The results showed that：Most of the observed variables could reflect potential variables significantly，potential variables had a direct or indirect positive influence on the effect of micro-blog marketing.The research could provide scientific basis and theoretical reference for the improvement of function of micro-blog websites and marketing effectiveness.

〔Key words〕micro-blog marketing；network direct marketing；network relationship marketing

近年來，微博客作為一種信息傳播與交流工具繼續(xù)迅猛發(fā)展，企業(yè)用戶正積極嘗試?yán)梦⒉┛瓦M(jìn)行營(yíng)銷，在潛移默化中間接促進(jìn)微博營(yíng)銷主體在線上或線下的銷售。微博營(yíng)銷以微博作為營(yíng)銷平臺(tái)，每一個(gè)受眾（粉絲）都是潛在營(yíng)銷對(duì)象，企業(yè)利用更新自己的微型博客向網(wǎng)友傳播企業(yè)信息、產(chǎn)品信息，樹立良好的企業(yè)形象和產(chǎn)品形象。每天更新內(nèi)容就可以跟受眾交流互動(dòng)，或者發(fā)布受眾感興趣的話題，這樣來達(dá)到營(yíng)銷的目的[1]。在營(yíng)銷過程中，營(yíng)銷主體注重潛在顧客的感受和體驗(yàn)，弱化或規(guī)避廣告行為本來的灌輸性，充分利用文字、圖像、視頻等信息手段全方位將個(gè)人或公司的產(chǎn)品和服務(wù)推薦給顧客。

國(guó)外學(xué)者較早對(duì)微博營(yíng)銷及相關(guān)影響因素進(jìn)行了探索和研究：Chien-Lung Hsu[2]等人研究了消費(fèi)者對(duì)企業(yè)進(jìn)行微博營(yíng)銷的反饋情況，研究結(jié)果表明消費(fèi)者的滿意度對(duì)于公司形象、購買意圖、參與度等方面的提升均有積極的影響，其中購買意圖須由中間人推薦、公司承諾以及相互信任進(jìn)一步促成。Anne Thoring[3]認(rèn)為以Twitter為代表的微博客迅速發(fā)展，為各行各業(yè)尤其是出版行業(yè)提供了互動(dòng)的、以消費(fèi)者為導(dǎo)向的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的機(jī)會(huì)，同時(shí)以英國(guó)貿(mào)易出版商的微博賬戶為實(shí)證研究對(duì)象，探討了出版商規(guī)模與微博營(yíng)銷之間的聯(lián)系。Andrea Hausmann和Lorenz Poellmann[4]針對(duì)德國(guó)藝術(shù)表演團(tuán)體利用社會(huì)化媒體營(yíng)銷的研究表明：（1）藝術(shù)表演團(tuán)體越來越多地使用社會(huì)化媒體手段進(jìn)行營(yíng)銷，大部分劇場(chǎng)至少使用一種手段；（2）社會(huì)化媒體能夠從強(qiáng)化交流、提升口碑、有效管理等方面幫助藝術(shù)表演團(tuán)體進(jìn)行市場(chǎng)營(yíng)銷。

國(guó)內(nèi)首家將微博的企業(yè)營(yíng)銷功能提升為專業(yè)服務(wù)的新浪微博于2011年6月才開放企業(yè)版內(nèi)測(cè)，因此，微博營(yíng)銷對(duì)國(guó)內(nèi)絕大多數(shù)企業(yè)來說仍處于自行摸索的試驗(yàn)階段。業(yè)界尚且如此，學(xué)界相關(guān)的理論研究就更不多見，有限的研究成果也多集中在理論領(lǐng)域，從實(shí)證角度探討微博營(yíng)銷效果的成果還比較少，如鞠宏磊、黃琦翔[5]以鳳凰衛(wèi)視在新浪微博上的內(nèi)容傳播為案例，通過分類統(tǒng)計(jì)和定量分析，探討了傳統(tǒng)媒體應(yīng)如何通過微博平臺(tái)進(jìn)行內(nèi)容傳播并提升品牌價(jià)值的問題。周凱、徐理文[6]結(jié)合傳播理論、文獻(xiàn)資料與數(shù)據(jù)分析方法，建立了微博營(yíng)銷的5T模型，通過模型分析提升營(yíng)銷效果的相應(yīng)策略，并以歐萊雅為實(shí)證研究對(duì)象，例證分析策略的應(yīng)用價(jià)值?？傮w而言，國(guó)內(nèi)有關(guān)微博營(yíng)銷的研究多是探索營(yíng)銷的框架、模式和成效，相關(guān)的實(shí)證研究尤其是分析微博營(yíng)銷影響因素或構(gòu)建營(yíng)銷效果指標(biāo)體系的研究尚不多見。

基于以上研究背景和不足，本文選取主流微博平臺(tái)為研究對(duì)象，以媒體機(jī)構(gòu)板塊為研究實(shí)例，基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建立結(jié)構(gòu)方程模型，多角度分析評(píng)價(jià)微博營(yíng)銷效果的影響因素及其相互關(guān)系，探索提高營(yíng)銷效果的有效途徑，以期進(jìn)一步完善微博平臺(tái)的功能，豐富微博營(yíng)銷效果的影響因素評(píng)估體系，為微博營(yíng)銷主體提供科學(xué)依據(jù)和理論借鑒。

1 理論模型與假設(shè)

11 理論概念

微博營(yíng)銷是一種新的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷模式，網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的理論基礎(chǔ)主要包括網(wǎng)絡(luò)直復(fù)營(yíng)銷理論和網(wǎng)絡(luò)關(guān)系營(yíng)銷理論。網(wǎng)絡(luò)直復(fù)營(yíng)銷是一種商家與消費(fèi)者相互影響、交互作用的市場(chǎng)營(yíng)銷體系，它運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)促使某一群體的消費(fèi)者產(chǎn)生足夠的反應(yīng)，從而實(shí)現(xiàn)商家引出銷售線索、銷出產(chǎn)品和服務(wù)、建立和維護(hù)顧客關(guān)系等功能[7]。網(wǎng)絡(luò)直復(fù)營(yíng)銷的雙向交流不受時(shí)空限制，針對(duì)顧客個(gè)人的需要提出特殊的產(chǎn)品營(yíng)銷方案，顧客的回應(yīng)也是個(gè)性化的以一對(duì)一為基礎(chǔ)的互動(dòng)，有利于彼此間建立和保持良好的關(guān)系。endprint

網(wǎng)絡(luò)關(guān)系營(yíng)銷是指企業(yè)借助聯(lián)機(jī)網(wǎng)絡(luò)、電腦通信和數(shù)字交互式媒體的威力來實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷目標(biāo)。它是一種以消費(fèi)者為導(dǎo)向、強(qiáng)調(diào)個(gè)性化的營(yíng)銷方式，適應(yīng)了定制化時(shí)代的要求；它具有極強(qiáng)的互動(dòng)性，是實(shí)現(xiàn)企業(yè)全程營(yíng)銷的理想工具；它還能極大地簡(jiǎn)化顧客的購買程序，節(jié)約顧客的交易成本，提高顧客的購物效率。網(wǎng)絡(luò)化營(yíng)銷更多地強(qiáng)調(diào)企業(yè)借助于電子信息網(wǎng)絡(luò)，在全球范圍內(nèi)拓展客源，為企業(yè)走向世界提供基礎(chǔ)[8]。

12 研究假設(shè)

微博營(yíng)銷主體通過發(fā)布微博進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)直復(fù)營(yíng)銷。原創(chuàng)微博數(shù)、含圖微博數(shù)、含視頻微博數(shù)、發(fā)布微博總數(shù)可從原創(chuàng)性、多媒體化、量化等不同角度衡量營(yíng)銷主體進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)直復(fù)式營(yíng)銷時(shí)的宣傳力度。不同類型的微博數(shù)量越多，意味著進(jìn)行營(yíng)銷的宣傳力度越大。

微博用戶通過關(guān)注功能成為其他用戶的粉絲，接收新的信息，成為信息傳遞中的一環(huán)，這是關(guān)注功能最基本的應(yīng)用。但關(guān)注功能不容忽視的另一個(gè)應(yīng)用是：當(dāng)一個(gè)用戶主動(dòng)關(guān)注其他用戶時(shí)，被關(guān)注用戶往往因好奇心的驅(qū)使而到主動(dòng)關(guān)注者的頁面瀏覽一番，尋找自己被莫名關(guān)注的原因。此時(shí)的關(guān)注功能間接轉(zhuǎn)變?yōu)槲⒉I(yíng)銷主體主動(dòng)展示的工具。從間接效果上講，對(duì)其他用戶的關(guān)注數(shù)越多，微博營(yíng)銷主體的宣傳力度越大。

基于上述觀點(diǎn)，定義微博營(yíng)銷主體的“宣傳力度”為潛在變量，并提出如下假設(shè)：

H1a：原創(chuàng)微博數(shù)正向反映宣傳力度。

H1b：含圖微博數(shù)正向反映宣傳力度。

H1c：含視頻微博數(shù)正向反映宣傳力度。

H1d：微博總數(shù)正向反映宣傳力度。

H1e：關(guān)注數(shù)正向反映宣傳力度。

各種圖文并茂的微博會(huì)吸引粉絲用戶的注意并被轉(zhuǎn)發(fā)或被評(píng)論，微博信息被轉(zhuǎn)發(fā)或被評(píng)論的過程促成了微博用戶間的互動(dòng)。被轉(zhuǎn)發(fā)過程體現(xiàn)了用戶間互動(dòng)的廣度，被評(píng)論過程體現(xiàn)了用戶間互動(dòng)的深度?？蓪⑽⒉I(yíng)銷主體所發(fā)微博的平均被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)和平均被評(píng)論數(shù)視作影響互動(dòng)程度的重要指標(biāo)。定義微博營(yíng)銷主體的“互動(dòng)程度”為潛在變量，并提出如下假設(shè)：

H2a：平均被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)正向反映互動(dòng)程度。

H2b：平均被評(píng)論數(shù)正向反映互動(dòng)程度。

如前所述，關(guān)注功能在特定情況下會(huì)轉(zhuǎn)變成用戶主動(dòng)展示的工具，隨著相互了解的深入，一部分被動(dòng)關(guān)注用戶與主動(dòng)關(guān)注用戶會(huì)相互關(guān)注，互為粉絲。可將粉絲的數(shù)量視為影響微博用戶間互動(dòng)程度的重要指標(biāo)。雖然有“僵尸粉”的存在，但從概率上講，用戶粉絲數(shù)越多，產(chǎn)生互動(dòng)的可能性越大。鑒于此，提出如下假設(shè)：

H2c：粉絲數(shù)正向反映互動(dòng)程度。

微博營(yíng)銷并不產(chǎn)生直接買賣結(jié)果，營(yíng)銷主體通過發(fā)起各種活動(dòng)、引出各種話題、不斷更新微博等“動(dòng)作”，向網(wǎng)友傳播企業(yè)信息、產(chǎn)品信息，樹立良好的企業(yè)形象和產(chǎn)品形象，在網(wǎng)友中引發(fā)的關(guān)注和討論會(huì)越來越多。提及營(yíng)銷主體名稱的用戶或參與討論的用戶越多，表明營(yíng)銷主體的“廣告”做得越好，營(yíng)銷效果越好。通過網(wǎng)站搜索引擎檢索出的提及營(yíng)銷主體名稱的實(shí)時(shí)微博數(shù)、名人微博數(shù)、原創(chuàng)微博數(shù)等數(shù)值可以從很大程度上反映普通用戶提及或正在討論該微博營(yíng)銷主體的情況，因此各種有關(guān)營(yíng)銷主體名稱的微博的檢出數(shù)量就成為影響微博營(yíng)銷效果的重要指標(biāo)。定義微博營(yíng)銷的“營(yíng)銷效果”為潛在變量，定義檢索出的當(dāng)前由所有用戶發(fā)布的包含某營(yíng)銷主體名稱的微博數(shù)為“實(shí)時(shí)檢索數(shù)”，名人用戶發(fā)布的包含某營(yíng)銷主體名稱的微博數(shù)為“名人提及數(shù)”，原創(chuàng)性的包含某營(yíng)銷主體名稱的微博數(shù)為“原創(chuàng)提及數(shù)”，短期集中出現(xiàn)的包含某營(yíng)銷主體名稱的微博數(shù)為“熱門提及數(shù)”，所有用戶發(fā)布的包含某營(yíng)銷主體名稱的微博總數(shù)為“綜合檢索數(shù)”，并提出如下假設(shè)：

H3a：實(shí)時(shí)檢索數(shù)正向反映營(yíng)銷效果。

H3b：名人提及數(shù)正向反映營(yíng)銷效果。

H3c：原創(chuàng)提及數(shù)正向反映營(yíng)銷效果。

H3d：熱門提及數(shù)正向反映營(yíng)銷效果。

H3e：綜合檢索數(shù)正向反映營(yíng)銷效果。

一方面，微博營(yíng)銷主體的自我展示與宣傳可以直接提升微博營(yíng)銷的效果；另一方面，圖文并茂的微博內(nèi)容不斷吸引粉絲用戶前來瀏覽、評(píng)論或轉(zhuǎn)發(fā)，形成互動(dòng)效果，不斷提升的互動(dòng)效果也可以直接提升微博營(yíng)銷的效果?；谏鲜銮闆r，提出以下假設(shè)：

H1：宣傳力度對(duì)營(yíng)銷效果產(chǎn)生正向影響

H2：宣傳力度對(duì)互動(dòng)程度產(chǎn)生正向影響

H3：互動(dòng)程度對(duì)營(yíng)銷效果產(chǎn)生正向影響

其中宣傳力度為潛在自變量，營(yíng)銷效果為潛在因變量，互動(dòng)程度既是潛在因變量也是潛在自變量，稱為中介變量。構(gòu)建理論模型，潛在變量之間的關(guān)系如圖1所示：

2 實(shí)證研究

21 數(shù)據(jù)與預(yù)處理

新浪微博是目前中國(guó)最具影響力的微博站點(diǎn)，具有用戶活躍度高、聚集性強(qiáng)、信息交互頻繁等典型特征。包括省級(jí)衛(wèi)視在內(nèi)的各類電視臺(tái)、電臺(tái)等媒體機(jī)構(gòu)，紛紛開設(shè)媒體微博與節(jié)目微博，發(fā)布與電視廣播節(jié)目相關(guān)的微博內(nèi)容。鑒于媒體機(jī)構(gòu)更高的網(wǎng)絡(luò)傳播天賦及由此可能帶來的更加明顯的營(yíng)銷效果的提升，本研究選取經(jīng)過認(rèn)證的具有代表性的“媒體匯”板塊，以省級(jí)衛(wèi)視、地方電視臺(tái)、電臺(tái)、電視頻道、電臺(tái)頻道等開設(shè)的微博賬戶為實(shí)證對(duì)象，研究此類媒體機(jī)構(gòu)利用微博營(yíng)銷配合線下運(yùn)營(yíng)的實(shí)際效果。

使用通用爬蟲“火車頭采集器”[9]和人工相結(jié)合的方式，抓取280個(gè)有代表性的微博賬戶的相應(yīng)數(shù)據(jù)，抓取時(shí)間為2014年6月18日18點(diǎn)至24點(diǎn)及6月19日全天，具體抓取和處理過程如下：①自動(dòng)抓取微博賬戶所屬數(shù)據(jù)，包括關(guān)注數(shù)、粉絲數(shù)、微博總數(shù)、原創(chuàng)微博數(shù)、含圖微博數(shù)和含視頻微博數(shù)。②利用新浪微博搜索引擎手動(dòng)檢索包含各微博賬戶名稱的實(shí)時(shí)檢索數(shù)、名人提及數(shù)、原創(chuàng)提及數(shù)、熱門提及數(shù)和綜合檢索數(shù)。③針對(duì)每個(gè)微博賬戶，隨機(jī)選擇20條其發(fā)布的微博內(nèi)容，測(cè)算其平均被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)和平均被評(píng)論數(shù)。④每個(gè)賬戶的上述13項(xiàng)數(shù)據(jù)及賬戶名組成1條記錄，共得到280條記錄。仔細(xì)對(duì)比后發(fā)現(xiàn)：一些賬戶發(fā)布微博數(shù)量、互動(dòng)評(píng)論數(shù)量很小，但是粉絲數(shù)量及被檢索數(shù)量多得驚人，不符合常理，推測(cè)是存在相當(dāng)數(shù)量的無效粉絲或由于品牌知名度帶來的盲目關(guān)注。將這一類沒有研究?jī)r(jià)值的賬戶數(shù)據(jù)刪除，保留240條記錄。⑤本文使用的統(tǒng)計(jì)與分析軟件為SPSS和Amos。將記錄導(dǎo)入SPSS中，作為Amos的數(shù)據(jù)配置文件。endprint

臺(tái)灣學(xué)者黃芳銘[10]認(rèn)為如果觀測(cè)變量是非正態(tài)或橢圓分布，則每個(gè)觀測(cè)變量最好對(duì)應(yīng)10個(gè)樣本以上。一般而言，大于200的樣本，才可以稱得上一個(gè)中型的樣本空間[11]，因此，通過對(duì)比分析，挑選出相關(guān)度最高的200條記錄作為最終研究樣本。

22 信度與效度檢驗(yàn)

信度指采用同樣的方法對(duì)同一對(duì)象重復(fù)測(cè)量時(shí)所得結(jié)果的一致性程度。就本研究而言，可以將所有被抓取數(shù)據(jù)的微博賬戶看成整體對(duì)象，抓取每個(gè)賬戶所屬的若干數(shù)據(jù)，相當(dāng)于用同樣的方法對(duì)同一對(duì)象重復(fù)測(cè)量。采用Cronbachα模式進(jìn)行信度分析，如表1所示，各潛在變量的Cronbachα值均大于07，表明各潛在變量具有良好信度。

效度指測(cè)量結(jié)果的有效性，或某項(xiàng)測(cè)量活動(dòng)能夠測(cè)量到測(cè)量者所希望了解的特性程度。就本研究而言，效度指抓取到的微博賬戶所屬數(shù)據(jù)能夠反映或者表示研究者希望了解的特性程度。采用因子分析法對(duì)變量進(jìn)行效度檢驗(yàn)，宣傳力度、互動(dòng)程度、營(yíng)銷效果的KMO值分別為0606、0675和0818，均超過了05的最低標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)Bartlett球度檢驗(yàn)的相伴概率P值顯著性水平均為0000，說明因子分析結(jié)果非常理想，觀測(cè)變量對(duì)于相應(yīng)潛在變量具有很強(qiáng)的解釋性。

23 模型評(píng)價(jià)

利用Amos進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程分析以驗(yàn)證研究提出的假設(shè)。定義潛在變量與對(duì)應(yīng)的觀測(cè)變量及觀測(cè)變量名如表2所示：

采用極大似然法對(duì)結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行估值并修正：作為微博賬戶被檢索出的重要數(shù)據(jù)，名人提及數(shù)和熱門提及數(shù)存在共變關(guān)系，實(shí)際情況和統(tǒng)計(jì)結(jié)果均符合模型修正的要求，根據(jù)修正指標(biāo)參考值的提示，在名人提及數(shù)和熱門提及數(shù)對(duì)應(yīng)的變量Z2和Z4的殘差項(xiàng)間建立共變關(guān)系并再次進(jìn)行估值，輸出標(biāo)準(zhǔn)化估值結(jié)果如圖3所示。

由于樣本量越大，卡方值越大，當(dāng)樣本值大于200時(shí)，結(jié)構(gòu)方程模型的卡方值即無太大參考價(jià)值[11]，因此主要參考GFI、NFI、IFI、CFI、CAIC等適配度指數(shù)。計(jì)算結(jié)果顯示GFI值為0912，CAIC的值小于獨(dú)立模型值和飽和模型值，其余適配度指數(shù)如表3所示。

除RFI指數(shù)略微偏低外，NFI、IFI、TLI、CFI指數(shù)均超過09的適配標(biāo)準(zhǔn)，主要適配度指數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果達(dá)到或接近適配標(biāo)準(zhǔn)，假設(shè)模型與樣本數(shù)據(jù)間可以契合，模型可以被接受。

24 結(jié)構(gòu)模型分析

宣傳力度到營(yíng)銷效果的路徑系數(shù)為020，到互動(dòng)程度的路徑系數(shù)為014，表明宣傳力度對(duì)營(yíng)銷效果和互動(dòng)程度有一定提升，但提升效果并不明顯，相對(duì)而言，宣傳力度對(duì)營(yíng)銷效果的提升效果更佳?；?dòng)程度到營(yíng)銷效果的路徑系數(shù)為064，即互動(dòng)程度每提升1個(gè)單位，營(yíng)銷效果會(huì)提升064個(gè)單位，說明互動(dòng)程度對(duì)營(yíng)銷效果的提升效果顯著。由此建議微博營(yíng)銷主體可注重與粉絲或其他用戶的互動(dòng)，這樣可以在很大程度上提升微博營(yíng)銷的效果和影響力。

25 觀測(cè)模型分析

（1）宣傳力度到其觀測(cè)變量的載荷系數(shù)分別為067、089、034、041和034，表明原創(chuàng)微博數(shù)、含圖微博數(shù)、含視頻微博數(shù)、微博總數(shù)、關(guān)注數(shù)均與宣傳力度成正比，但對(duì)宣傳力度的反映程度有所不同。最大值為089，說明含圖微博數(shù)（X2）最能反映宣傳力度的大小，借此推斷：一般用戶對(duì)圖文并茂的微博內(nèi)容更感興趣，關(guān)注度更高，微博宣傳和營(yíng)銷效果更明顯。微博營(yíng)銷主體應(yīng)考慮盡量在微博內(nèi)容中插入相關(guān)的圖片，更好地詮釋微博內(nèi)容，從最有效的途徑做好宣傳工作，為提升營(yíng)銷效果做好準(zhǔn)備。原創(chuàng)微博數(shù)（X1）的載荷系數(shù)為067，說明原創(chuàng)微博數(shù)量對(duì)宣傳力度的反映程度也比較強(qiáng)，據(jù)此推斷：微博營(yíng)銷主體發(fā)布的內(nèi)容中原創(chuàng)內(nèi)容越多，吸引其他用戶注意與關(guān)注的能力也就越強(qiáng)。營(yíng)銷主體應(yīng)考慮盡量發(fā)布原創(chuàng)微博，以更加誠(chéng)懇和積極的態(tài)度做好微博營(yíng)銷的宣傳工作。

（2）與含圖微博數(shù)（X2）的載荷系數(shù)形成對(duì)比的是，宣傳力度到含視頻微博數(shù)（X3）的載荷系數(shù)僅為034，為最小值，說明發(fā)布含視頻的微博并不是非常有效的宣傳手段。筆者推測(cè)有兩種可能：一是媒體機(jī)構(gòu)本身已通過電視平臺(tái)發(fā)布了視頻，部分網(wǎng)絡(luò)用戶已不再關(guān)心微博上的視頻內(nèi)容；二是觀看視頻意味著需要花費(fèi)較多的時(shí)間，可能破壞了用戶瀏覽微博內(nèi)容的節(jié)奏，用戶被迫放棄觀看視頻甚至放棄瀏覽微博內(nèi)容。在提升宣傳力度進(jìn)而提高營(yíng)銷效果的方法上，減少包含視頻的微博內(nèi)容的發(fā)布也許是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

（3）互動(dòng)程度到平均被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)（Y1）和平均被評(píng)論數(shù)（Y2）的路徑系數(shù)均為100，驗(yàn)證了平均被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)和被評(píng)論數(shù)是衡量微博營(yíng)銷主體與粉絲間互動(dòng)程度的非常重要的指標(biāo)。營(yíng)銷主體與粉絲互動(dòng)效果如何，主要基于微博內(nèi)容被轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論的數(shù)量，而且被轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)量和被評(píng)論的數(shù)量同樣重要。相比較而言，粉絲數(shù)（Y3）的載荷系數(shù)為042，對(duì)互動(dòng)程度的反應(yīng)能力相對(duì)一般，這也符合現(xiàn)實(shí)邏輯：某用戶對(duì)另一用戶感興趣即可能成為其粉絲，但也可能隨著感興趣程度的降低而不再關(guān)注，也就無從談起彼此間的互動(dòng)。綜上所述，平均被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、平均被評(píng)論數(shù)、粉絲數(shù)對(duì)互動(dòng)程度均有正向的反應(yīng)能力且前兩者的反應(yīng)能力更強(qiáng)。根據(jù)Eley和Tilley[12]的研究，使用社會(huì)化媒體最重要的是遵循4個(gè)步驟，即傾聽、參與、反饋、發(fā)布。首先要做好傾聽的準(zhǔn)備，閱讀用戶留言與評(píng)論，了解用戶關(guān)心的問題，進(jìn)而投其所好，有的放矢，這是包括微博營(yíng)銷在內(nèi)的社會(huì)化媒體營(yíng)銷的首要工作。營(yíng)銷主體應(yīng)該注重微博內(nèi)容質(zhì)量，吸引粉絲注意，產(chǎn)生轉(zhuǎn)發(fā)或評(píng)論行為，增強(qiáng)互動(dòng)性，繼而轉(zhuǎn)化為營(yíng)銷效果的提升。

（4）營(yíng)銷效果到其觀測(cè)變量的載荷系數(shù)分別為09、077、070、080和100，表明實(shí)時(shí)檢索數(shù)（Z1）、名人提及數(shù)（Z2）、原創(chuàng)提及數(shù)（Z3）、熱門提及數(shù)（Z4）和綜合檢索數(shù)（Z5）等檢索數(shù)值均能夠正向反映營(yíng)銷效果且反映程度均比較高。綜合檢索數(shù)（Z5）對(duì)應(yīng)的載荷系數(shù)最高，意味著討論某賬戶名稱的各類微博總數(shù)越多，微博的營(yíng)銷效果就越明顯。事實(shí)上通過網(wǎng)站搜索引擎檢索出的實(shí)時(shí)提及營(yíng)銷主體名稱的微博數(shù)、名人提及該主體名稱的微博數(shù)、原創(chuàng)提及該主體名稱的微博數(shù)是綜合檢索數(shù)在不同維度上的分解體現(xiàn)。因此，營(yíng)銷效果的幾個(gè)觀測(cè)變量是構(gòu)成微博營(yíng)銷效果的重要指標(biāo)，換言之，提到或包含營(yíng)銷主體名稱的各類微博不管是出自哪類用戶、通過哪種形式、哪個(gè)時(shí)間段提及的，只要數(shù)量越多，微博營(yíng)銷效果也就隨之越來越好。endprint

3 結(jié) 語

本文以當(dāng)前我國(guó)最具影響力的微博平臺(tái)——新浪微博為研究對(duì)象，以其中具有代表性的電視廣播媒體板塊為研究樣本，通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，研究以“宣傳力度”、“互動(dòng)程度”為代表的潛在變量對(duì)“營(yíng)銷效果”的影響，同時(shí)研究“原創(chuàng)微博數(shù)”、“含圖微博數(shù)”等觀測(cè)變量對(duì)潛在變量的反映程度，以期找出并強(qiáng)化最容易影響潛在變量的因素，弱化對(duì)潛在變量影響程度最小的因素，最終揭示此類媒體機(jī)構(gòu)利用微博營(yíng)銷配合線下運(yùn)營(yíng)的實(shí)際效果。

與以往基于主觀的評(píng)價(jià)體系不同，本研究通過定量分析構(gòu)建了更為具體的微博營(yíng)銷效果的影響因素評(píng)估體系，將微博用戶實(shí)現(xiàn)自我展示自我宣傳的發(fā)布與關(guān)注功能、實(shí)現(xiàn)互動(dòng)的轉(zhuǎn)發(fā)與評(píng)論功能以及檢索出各類微博數(shù)量的檢索功能共同納入效果評(píng)估體系，共同作為衡量營(yíng)銷效果的重要因素，為研究微博營(yíng)銷效果乃至整個(gè)社會(huì)化媒體營(yíng)銷效果這一課題提供了新的視角。本研究同時(shí)也為各類公司、機(jī)構(gòu)、社會(huì)團(tuán)體、公眾人物利用微博平臺(tái)與受眾互動(dòng)、推廣產(chǎn)品信息、提升自身形象、探索提高營(yíng)銷效果的有效途徑提供了科學(xué)依據(jù)和理論借鑒，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

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（本文責(zé)任編輯：孫國(guó)雷）endprint