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关于评价指标体系论文范文写作 基于因子分析法微博营销策略有效性评价指标体系相关论文写作资料

主题:评价指标体系论文写作 时间:2024-03-20

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摘 要?演在研究网络营销、社会化媒体营销、微博营销以及微博营销策略的基础上,重点研究微博营销策略有效性的评价指标.文章首先通过内容分析法得出微博营销策略的有效性评价指标,然后利用因子分析法建立了微博营销策略有效性评价指标体系的I-B-C-S模型,该模型有助于于优化微博营销策略和个性化推荐.

关键词?演社会化媒体;微博营销策略;评价指标体系

[中图分类号]F274 [文献标识码] A [文章编号]1673-0461(2015)07-0026-05

一、前 言

目前,微博的使用率正在上升,而其他网络社交工具的使用率略微出现下降,如博客、贴吧等,微博覆盖面很广并且它是中国网民获得信息的重要途径之一,因此企业利用微博进行营销是有必要的[1].据新浪公布2015第一季度财报数据显示,截至2015年3月,微博月活跃用户1. 98亿,日活跃用户6 660万,新浪微博上有40多万个企业认证*.新浪公司旗下微博业务于2014年4月17日正式登陆纳斯达克,成为全球范围内首家上市的中文社交媒体,上市当天逆市上涨19%.尽管微博营销的前景十分光明,但是随着微信的出现其营销的价值也受到挑战,同时对于企业来说微博的商业模式很难真正打动消费者的兴趣,这主要是微博尽管加大了营销力度 [2],但一直缺乏系统的营销策略有效性评价体系.因此,本文将通过实证研究系统建立微博营销策略有效性评价指标体系,从而为各大微博平台提供有借鉴价值的营销策略有效性评价方法,优化微博营销策略及关键考核指标[3],增强客户粘性,加速微博口碑传播速度,从而有效提高客户情感忠诚度.

二、微博营销相关理论

(1)社会化媒体(Social Media)与社会化媒体营销.现阶段国内的社会化媒体主要包括微博、贴吧、微信、论坛等等[4],国外的社会化媒体包括Linkedin、Youtube、Facebook、Twitter等为代表的新型媒体平台[5],他们共同的特点是由用户创造内容,并且传播迅速、操作简单[6].由于社会化媒体具有互动参与性、高度透明性以及社交性,企业将其视为一种新型的营销传播平台,以期提高营销效果[7].

社会化媒体营销就是通过诸如社交网站、微博、微信、博客等的一系列社会化媒体工具[8],通过发布信息,与用户交流互动,利用社会化媒体的病毒式传播的优势特征,来实现品牌塑造、客户反馈、客户互动、口碑营销、销售促进等的一种网络营销行为[9].社会化媒体营销(Social Media Marketing)已成为众商家最重要的营销手段之一,从而为推荐系统的发展提供了前所未有的市场机会和应用前景[10].微博营销有自己独特性,对于微博营销效果的研究大多关注其影响因素[11],并未构成系统的指标体系,而且各学者对相同的指标持不同的看法,比如微博粉丝量或者活跃粉丝量,王武义认为最重要的因素是粉丝数量[12],而邢斗提出粉丝数量与所谓的活跃粉丝数并不能评价微博营销绩效.

(2)微博营销相关概念.微博营销指的是不同的个人与组织运用微博客这种网络应用工具、借助于各类微博平台、并结合微博的传播特性所进行的市场营销、品牌推广或公共关系维护等行为[13].与一般的社会化媒体工具相比,微博具有独特的优势.首先,微博营销的低成本是论坛不可相比的;其次,微博的瞬时分享、即时互动、简短的优势是博客所达不到的;最后,SNS覆盖用户比较集中、粘性大、侧重交往,更适合精准人群的特定营销,而微博覆盖更广,更适合话题或事件营销,并且可以实现开放式营销.

总之,在文献研究基础上,本文归纳出微博营销的五个基本策略,包括准备工作、粉丝部落、内容策略、互动策略以及情报监控,这些研究对微博营销策略有效性评价指标提取奠定了基础.

三、微博营销策略有效性评价指标体系的构建

1. 指标提取及问卷设计

本文通过内容分析法,从许多资料中提取了表1中这些未分类的具体指标,其中所有35个指标都是与微博密切相关的.基于以下指标,本文根据五点量表设计出微博营销策略评价指标有效性调查问卷.问卷第一部分包括五道基础信息题,关于被调查者的性别、年龄、使用微博时长、登录微博频率以及其微博关注对象.问卷第二部分包括35道题,测试的是各因素指标在评价微博营销策略有效性时有不同的重要程度,分别是非常不重要、比较不重要、一般重要、比较重要以及非常重要,其赋值分别为1、2、3、4、5.

2. 数据分析

(1)信度分析.本研究主要借助SPSS20.0软件进行分析,如表2所示,这次问卷共收回159份,有效问卷159份,无效问卷0份,有效率为100%.由表3可知内部一致性α系数为0.949,大于0.900,说明问卷结果的可靠性是非常理想的.

(2) 因子分析.取样适当性量数值为0.906,指标值大于0.9,如表4所示,表示变量间有共同因素存在,量表题项适合进行因素分析.

解释总方差结果如表5所示,采用最大方差法后,四个共同因素的特征值分别是5.767、4.222、3.976、3.436,四个共同因素可以解释测量题项58.003%的变异量.

由表6可以看出第一个因素包括十一个指标(Q7、Q6、Q38、Q40、Q37、Q39、Q31、Q8、Q30、Q14、Q18),这些指标负荷量介于0.714至0.525之间;第二个因素包括八个指标(Q25、Q27、Q28、Q22、Q24、Q26、Q20、Q29),这些指标负荷量介于0.707至0.542之间;第三个因素包括六个指标(Q9、Q10、Q13、Q11、Q15、Q23),这些指标负荷量介于0.832至0.522之间;第四个因素包括六个指标(Q35、Q32、Q33、Q34),这些指标负荷量介于0.727至0.610之间.这四个因素里面的题项均大于3,而且各个因素层面的题项变量的因素负荷量均在0.500以上,表示潜在变量可以有效的反映各指标变量.

结论:适合不知如何写评价指标体系方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于评价指标体系有哪些论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。

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