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旅游網絡營銷案例范文第1篇

【關鍵詞】微博營銷；微博數；粉絲數；平均轉發數

1.引言

據中國互聯網絡信息中心的《第30次中國互聯網絡發展狀況統計報告》，我國微博用戶已突破三億，由2010年的6311萬增長為2012年9月的3.27億。龐大的微博用戶數量使微博逐漸發展為一種新型網絡營銷渠道，通過開通企業微博，企業可以隨時將企業及產品最新動態在微博上，實現即時的信息共享。根據DCCI的最新調查，有51.9%的微博用戶看到微博平臺上的電子購物信息后會到電子商務網站如淘寶、京東等進行商品搜索，而近50%的用戶會通過微博上的鏈接進入產品官方網站進行了解，因此微博還為企業提供了一個產品推廣和網上營銷的平臺。而通過與用戶在微博上的互動，企業又可以及時了解消費者對產品的反饋以及潛在的需求。此外，在服務至上的營銷時代里，能否有效解決顧客的抱怨以提升顧客滿意度是企業戰略的重要組成部分，而微博正好為企業提供了一個快速客服通道。

但是由于微博營銷尚不夠成熟，很多企業盲目跟從使用微博營銷后，時間和精力的投入可能并沒有帶來相應的營銷效果，對于企業的利潤也并沒有帶來較大的提升。因此本文試圖通過實證分析來研究微博營銷效果的影響因素為企業運用微博進行營銷提供一定的參考，以便企業更好地挖掘微博的商業價值，找到適合各自企業的運作模式。

2.理論基礎

對于網絡營銷對用戶產生影響的作用機制，AISAS（attention-interest-search-action-share）模型是目前被大家普遍接受的一個理論。該模型是由傳統營銷理論AIDMA（attention-interest-desire-memory-action）模型發展而來的。該模型認為，在互聯網時代的營銷模式下，消費者在接觸到商品或服務的信息，達成購買活動后，會進行主動分享，從而影響其他消費者。因此其經歷的5個階段轉變為：引起注意、激發興趣、信息搜索、產生行動、信息分享。由于信息搜索和信息分享環節的存在，企業營銷效果隨時間不再是單純的自然衰減趨勢，而是既存在自然衰減趨勢，因為消費者的搜索、行動、分享等互動行為而呈現放大趨勢，消費者的良性互動能提高企業營銷活動的真實轉化率。

利用微博營銷的AISAS傳播機制，國內外學者對微博營銷進行了更加深入的研究。Ehrlich等通過對Twitter上四個月的持續觀察和對比分析認為，在微博營銷中粉絲互動階段往往比粉絲集聚階段更具價值，由于人們獵奇、憤怒、批評等心理，微博上的信息比正面消息傳播得更加迅速，而此時企業及時有效的回應和互動則至關重要。王武義則根據新浪微博早期的企業微博營銷案例，利用AISAS模型，提出微博影響力與粉絲數量、粉絲的粉絲數量、熱點話題、微博平臺對企業的支出等因素相關。

3.模型構建

3.1 微博營銷效果指標的確定

綜合Chris Murdough、唐興通等眾多學者對于社會化媒體營銷效果的研究以及微博營銷本身的特性，本文選擇凈話題量（NT）作為衡量企業微博營銷效果的衡量指標。此處所謂的凈話題量是指由企業微博的粉絲或者感興趣者自主創造的關于某企業的微博數量。而根據AISAS模型，企業微博營銷效果的影響因素可以歸結為三個方面，企業微博的活躍度、微博的覆蓋度以及微博的傳播力。因此，本文使用企業日平均微博數（AMB）衡量微博的活躍度，而覆蓋度則可以用企業微博的粉絲數（FS）進行測度。對于微博的傳播力則選用企業微博平均轉發量衡量，也即自企業微博開通以來所發微博平均被轉發次數（AF）。構建如下分析模型：

其中，NT為凈話題量，AMB、FS、AF分別為企業日平均微博數、粉絲數、平均轉發數。而α1則表示企業的品牌效應大小，表示由于企業品牌價值的存在，當企業不微博、無粉絲的情況下，關于該企業的凈話題數。

3.2 數據獲取

所選的企業如圖所示，這些企業均為在新浪微博上注冊的電子商務型企業。這主要是因為傳統的生產制造企業，電子商務企業更容易通過網絡實現銷售。他們只需要在所發微博中附上相關產品的鏈接，客戶即可以通過點擊鏈接輕松實現購物過程。而類似于堆糖網、音悅臺這樣的企業，只要用戶點擊鏈接進入網站瀏覽，企業即實現了營銷目的。而且，本文所選企業所在行業的微博營銷發展較為成熟，參考性較強。

表1 所選企業列表（30家）

團購網 B2C網站 旅行網 音樂網 社區

美麗說 京東商城 攜程旅行 音悅臺 堆糖網

嘀嗒團 蘇寧易購 去哪兒 一聽音樂網 暴走漫畫

拉手網 天貓 螞蜂窩旅游攻略 多米音樂 貓撲網

美團 凡客 藝龍旅行 蝦米音樂 果殼網

團800網 麥考林 同程網 鄰居的耳朵網站

窩窩團 1號店 驢媽媽旅游網 酷我音樂

糯米網 蘑菇街

本文擬采用2012年11月30日—2012年12月14日的面板數據進行分析，將該時間段以星期為單位劃分為三組時間序列，即2012年11月30日、12月7日、12月14日。選擇以周為單位而非以日為單位，主要是基于兩方面的考慮。首先，若以日為單位，諸如平均轉發數、平均發微博數等變量的數據變化極其微小，影響回歸的穩定性和準確性；其次，基于工作日與非工作日的企業和粉絲的作息時間安排，企業發微博與粉絲轉發微博活動呈現以星期為周期的周期性變化，因此以一周為時間間距能夠更好地反映各變量之間的關系，減少了數據隨機性的干擾。解釋變量的數據則全部來源于微博風云這個網站。

4.回歸分析

對于面板數據，通常存在三種形式的模型：混合回歸模型、固定效應模型和混合效應模型，為了探究本文適用的模型，筆者對前兩個模型進行回歸，獲得相應的殘差平方和SSR，利用F檢驗計算得到的F值（428.48）遠大于相應的F檢驗值，因此在這兩種模型中，應選用固定效應模型。其次，利用Hausman檢驗判斷應該建立固定效應模型還是隨機效應模型，結果顯示，Hausman統計量為20.93，相對應的概率為1.0000，檢驗結果接受了隨機效應模型店的原假設，因此本文應選用個體隨機效應模型。回歸結果如下（括號內為相應的P值）：

（1）

從上述回歸結果可以看出，AMB、AF這兩個變量t檢驗值對應的P值均小于0.1，因此可以認為在10%的置信水平下，日平均微博數以及微博平均被轉發數對企業微博營銷效用具有顯著的促進作用。而粉絲數這一變量的系數雖然為正，但是相應的P值大于0.1，即企業微博粉絲數對于微博營銷的促進作用并不顯著。這可能是由于眾多粉絲中存在較大部分的“僵粉”。這類用戶不微博，也不轉發或者評論他人的微博，因此這類粉絲數量的增加并不能提升企業微博營銷的效果，而只有活躍粉絲對于企業微博營銷效果具有很大的促進作用。為了進一步驗證這一預期，本文將在模型（1）的基礎上進行改進，分別以粉絲活躍率（r）以及活躍粉絲數（AFS）代替模型（1）中的變量粉絲數（FS），得到如下回歸模型：

（2）

（3）

根據前文所述的F檢驗和Hausman檢驗方法，以上兩個回歸模型均應采用個體固定效應模型，回歸結果如下：

（4）

（5）

通過模型（4）、（5）可以看出，加入粉絲活躍率以及活躍粉絲數的模型估計結果得到明顯改善，R2的值接近1，D.W.的值大于2，說明回歸模型不存在殘差項的自相關性。同時每個變量t檢驗值對應的P值也幾乎接近于0，即在1%的置信水平下，企業日平均微博數、微博平均被轉發數以及活躍粉絲數（或粉絲的活躍率）對于企業微博營銷效果具有顯著的促進作用。而不同企業在常數項的差別則體現了不同企業的品牌價值，諸如美麗說、京東商城、天貓、去哪兒、音樂臺、貓撲這類企業由于其強大的品牌優勢，即使企業不微博，也會吸引大量的微博用戶自發創建關于該企業的微博新聞，推廣企業的產品、宣傳企業文化價值等。相比之下，嘀嗒團、團800網、一聽音樂網、麥考林等企業則缺乏品牌先發優勢，因此若企業不積極微博，則關于該企業的話題數則明顯減少。

5.結論

鑒于上文的回歸結果，本文認為，為了提升企業微博營銷效果，企業應注重以下幾點：第一，增強微博的活躍度。企業可以通過符合企業價值的有獎活動、企業文化推介、人生哲理等微博信息，從多角度獲取關注度和增加粉絲數，形成有效的客戶關系管理，從而提升用戶對于企業產品、價值的認同，及時消除社會對于企業的負面新聞，并通過粉絲的口碑效應對企業品牌和營銷影響力起到放大作用。此外，企業應提升微博內容的趣味性和原創性，通過圖文并茂的描述或者幽默性語言在眾多微博中脫穎而出，從而吸引大眾眼球，提升營銷效果。第二，避免“唯粉絲論”陷阱。實證分析結果表明，只有經常性地更新微博、轉發或者評論他人微博的活躍粉絲才能真正提升微博營銷效果。因此，企業應避免盲目追求粉絲數量而花錢購買虛假的“僵尸粉絲”，造成自欺欺人虛假粉絲繁榮。第三，注重品牌差異。京東商城、天貓等企業由于其已經創立了較好的品牌知名度，產品和服務得到了較為廣泛的認可，因此其營銷重點在于如何維護企業品牌的形象。而中小企業在品牌上則處于弱勢狀態，產品和服務還沒有充分得到用戶的認可和信賴，因此這些企業的關鍵是通過微博傾聽客戶的反饋，從而針對性地對產品加以改進，通過長期運營增強品牌知名度和信任度。

正如新浪微博的宣傳語一樣“新浪微博，你我的睡前3分鐘”，對于大部分網名來說微博已成為每日不可或缺的信息關注平臺。面對這一新興的營銷方式，微博營銷對于每個企業既是機遇也是挑戰，關鍵在于企業能否制定符合本企業特性的微博營銷策略和技巧，希望本文的研究結果能為企業實施微博營銷提供一定的參考意見。

參考文獻：

[1]Chris Murdough. “Social Media Measurement： It’s not impossible，” Journal of Interactive Advertising， 2009，10：94-95.

[2]唐興通.社會化媒體營銷大趨勢：策略與方法[M].北京：清華大學出版社，2011.

[3]Fumito K. “ The modeling of AISAS marketing process”， Journal of System Dynamics， 2009，8：95-102.

[4]吳敏.基于微博的媒體營銷研究——以新浪微博為例[D].廣東，暨南大學，2010.