社会化媒体运营效率分析.docx

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社会化媒体运营效率分析

社会化媒体运营效率分析

摘要：

本文对企业社会化媒体运营中微博运营效率评估的指标体系提出了建设性的构想，并运用数据包络分析法对其效率进行分析发现运营中的问题并提出改进意见。

分析认为，企业在开展社会化媒体运营前需要对大众的情感取向做好充足的市场调研，迎合大众的兴趣并进行针对性的活动，控制活动的频次，尽量打造企业专属的代表性活动，保持较高的奖励力度，并时刻掌握市场舆论的演进情况对症下药。

这些举措能够使企业的社会化媒体运营保持高效率。

关键词：

社会化媒体；指标体系；数据包络分析：

效率

一、社会化媒体的定义与发展现状

（一）社会化媒体定义

2007年AntonyMayfield在《WhatIsSocialMedia》一书中首次提出了社会化媒体的概念，他认为社会化媒体是一种给予用户极大参与空间的新型在线媒体，并具有参与、公开、交流、对话、社区化和连通性六个特征。

M.Kaplan和MichaelHaenlein（2010）认为社会化媒体是一组基于互联网的建立在Web2.0的思想和技术基础上的允许创建和交换用户生成的内容的应用程序。

并通过社会临场感理论（Socialpresencetheory）和媒体丰富度理论（Mediarichnesstheory）对不同形式的社会化媒体自我展示自我披露的程度进行了区分。

王明会、丁焰和白良（2011）认为社会化媒体是人们彼此之间用来分享信息、意见、见解、经验和观点的新型在线媒体。

他们指出社会化媒体的技术基础是移动互联网技术、Web2.0技术和六度分割与弱联系理论。

并展望了社会化媒体的未来，认为微博、基于社会化媒体的网络营销与电子商务会是社会化媒体最广阔的舞台。

基于已有文献可以为社会化媒体下这样的定义：

社会化媒体是一组基于移动互联网与Web2.0技术的新型在线媒体，它的内涵就是UGC（用户创造内容），它模糊了媒体与受众的界限，构建起交互性和粘性更大的社会化网络。

（二）社会化媒体发展现状

自进入Web2.0时代，社会化媒体的主要形式已基本成型，主要有博客/微博、百科、社交网站、论坛、视频分享型网站和内容社区等多种形式。

社会化媒体大体可以分为用户关系驱动型和内容分享驱动型两种。

前者的典型代表有Facebook、LinkedIn，后者的典型代表有Twitter、Youtube、微博。

与传统媒体点对点的、单向的传播模式不同，其传播模式是星状的、双向的，以此构建了信息通路更为庞大密集的社会化网络。

1.国外社会化媒体发展现状

国外的主流社会化媒体包括Facebook、Twitter、MySpace、Youtube，其中成立于2004年的Facebook是世界范围内社交网站的领军企业，其致力于提供社交网络服务与照片分享服务，近几年Facebook不断拓展自己的业务边界，在音乐、游戏、广告、物联网等领域都伸出了自己的触手。

从其收购Instagram和WhatsApp的动作看来，Facebook渴望成长为集多种功能为一体的综合性、全球性的社会化网络平台。

2016年，1.629亿美国人每个月登录Facebook；在英国超过半数人口每个月访问Facebook（3320万）。

eMarketer预测到2020年Facebook月活跃用户将达到18.7亿人。

2016年的美国总统大选辩论，Facebook开启直播及即时讨论，观看人数超300万人次，创下记录，其全球影响力可见一斑。

此外，2016年移动占Facebook美国网络广告收入的82.0%。

Instagram和移动视频广告推动Facebook广告收入增长。

今年Instagram在美国贡献13.0亿美元移动广告收入，占Facebook美国移动广告收入的15.4%。

这也说明了当今社会化媒体的一个总趋势是移动化，社会化媒体从PC端向移动端的过渡是社会化媒体发展的大方向。

2.国内社会化媒体发展现状

1994年曙光BBS论坛拉开了中国社会化媒体发展的序幕。

时至今日已经形成了形式多样、用户覆盖面庞大的社会化媒体群。

主要的社会化媒体形式和领头企业如下：

表1主要的社会化媒体类型及其代表企业

值得一提的是2009年微博的推出。

微博是新浪推出的一款通过关注机制分享简短实时信息的广播式社交网络平台，它与传统博客的区别在于微博有140字的长度限制，可以通过各种客户端随时随地发送，更符合人们利用碎片化的时间浏览发布网络信息的习惯。

选择自己的兴趣，微博系统会自动推荐可能感兴趣的人，帮助网民们迅速找到自己的社交圈子。

除个人外，企事业单位都可以开通自己的官方微博，利用微博平台快捷性和高粉丝基数的特点，可以使发布的信息快速广泛地传播。

据2016年微博发布的第三季度财报中显示，截止2016年9月30日，微博月活跃人数已达到2.97亿，较2015年同期相比增长34%；其中9月份移动端在MAU总量中的占比为89%。

可以说，微博确实是一件划时代的产物。

微博在内容驱动的社会化媒体中占有举足轻重的地位，而微信是社交关系驱动型社会化媒体中的霸主。

微信是腾讯公司于2011年研发的一款即时通讯软件，除了最基本的通讯功能外，微信集朋友圈、摇一摇、扫一扫、公众号、微信支付等多种功能于一身，将人们在虚拟平台上的社交需求与现实的生活需求相融合，成为一款独一无二的社交应用。

截止到2016年第二季度，微信已经覆盖中国94%以上的智能手机，月活跃用户达到8.06亿，用户覆盖200多个国家、超过20种语言。

此外，各品牌的微信公众账号总数已经超过800万个，移动应用对接数量超过85000个，广告收入增至36.79亿人民币，微信支付用户则达到了4亿左右。

微信全方面改变了人们的生活，与微博一起成为了当今社会化媒体最典型的代表。

二、社会化媒体运营效率研究现状

（一）研究现状

目前对社会化媒体运营效率进行研究的文献并不多，比较多的是对整个社会化媒体运营过程中的效果进行研究。

DavidBerkowitz（2009）提出了用于评价社会化媒体营销的100个指标，主要包括用户的数量、影响力、交互反馈程度、品牌信息曝光度等，并建议企业先确定自己的业务目标，再根据自身情况选取指标。

RichardPentin认为社会化媒体的营销活动需要建立在一个框架呢，框架的三个要素是IAB。

I即intent（意图），意图必须明确。

A即awareness-appreciation-action-advocacy（认识-欣赏-行动-倡导），也被称为4As评估模型，B即Benchmark（基准），评估效果需明确基准。

ChrisMurdough提出了定性与定量相结合的社会化媒体运营的评估框架，定性的评估指标包括讨论的主题和观点，定量的评估指标包括粉丝数、评论数、活动参与量等。

赵爱琴、朱景焕将微博营销对用户产生的影响划分为五个阶段：

注意—参与—态度—行动—保留（Awarenwss-Engagement-Sentiment-Action—Retention），即AESAR模式，并分别在每个阶段选取了关键评估指标，概括来说，注意阶段注重流量与热度，参与阶段注重参与度与反馈程度，态度阶段注重用户评论态度的改善，行动阶段注重流量向产品购买的转化，保留阶段则看重品牌影响力及用户对品牌的认知度。

具有较大的实践意义。

（二）拟解决问题

企业在进行社会化媒体运营以后往往不能用科学的手段够精确地评估社会化媒体运营的效率，从而导致在某方面投入过多而回报率过低或者不能正确找到需要加大投入的点等一系列问题。

此类问题对于企业的社会化媒体运营影响是致命的，持续的运营低效率可能会使企业削减甚至放弃对社会化媒体领域的投入和开辟，从而损失了一个庞大的市场。

本文拟通过运用数据包络分析方法（DEA）对企业微博的运营效率进行分析，解决以下三个关键问题：

1、企业社会化媒体运营投入及产出指标的确定。

2、当前普遍存在于企业社会化媒体运营的误区。

3、效率最优的社会化媒体运营方案。

三、数据包络分析（DEA）简介

（一）数据包络分析的提出

1978年，美国的Charnes、Cooper和Rhodes首次提出了数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis），它是一种以评价对象间的相互比较为基础的对多个决策单元的技术效率进行评价的分析方法。

通过建立线性规划模型对系统中的投入产出组合进行对比分析，DEA可以评价样本的效率，效率值为1即技术有效，低于此水平则为无效率单元。

由于DEA在处理多投入多产出问题上有显著的优势，而且由于无需量化适用范围广，在多个领域都得到了有效应用。

（二）DEA基础模型简介

1.CCR模型

CCR模型于1978年由Charnes、Cooper和Rhodes提出，该模型假设规模收益不变，其得出的效率包含规模效率，被称为综合技术效率。

每一个可测度的对象被称为决策单元。

假设每个DMU有x种投入（记为Xi），y种产出（记为yr），投入与产出的权重分别为vi和ur。

效率值记为θj则投入导向的CCR模型的规划式为

;

;

最优解θ*=1时，DMU位于前沿面，技术有效；θ*<1时，DMU处于技术无效率状态。

投入导向即以产出既定情况下，各项投入能够等比例缩减的程度对无效率状况进行测量。

产出导向即以投入既定情况下，各项产出能够等比例增加的程度对无效率情况进行测量。

其规划式为

；

；

最优解φ*越大效率越低，φ*=1时，技术有效，φ*≥1时，处于技术无效率状态。

2.BCC模型

BCC模型于1984年由Banker、Charnes和Cooper三人提出，该模型基于规模收益可变，得出的效率，排除了规模的影响，为纯技术效率。

投入导向BCC模型的规划式为

；

；

产出导向BCC模型的规划式为

；

；

两者都是在CCR模型的基础上加上了∑λj=1的约束条件，为了使投影点的生产规模与被评价DMU的生产规模处于同一水平。

（三）MaxDEA简介

MaxDEA是以基于AccessVBA平台开发的数据包络分析软件，具有使用简便、备份简单、对决策单元数量无限制、可同时运行多个DEA模型等诸多优点。

本文使用的版本是基础版5.2。

进行模型分析的第一步是准备数据，在Excel中编辑数据后导入到MaxDEA中。

第二步是定义数据，数据导入后会自动进入该步骤，目的是确定DMU名称、投入变量、产出变量等定义内容。

第三步是运行模型，有EnvelopmentModel（数据包络模型），MultiplierModel（乘数模型）和ExpresstoBasicModels（常用模型快捷通道）三个选项，最后一个选项可以直接运行CCR和BCC模型。

选定模型后第四步是设置模型，在基础模型的设置选项里用户可以设置距离函数、导向和规模收益。

也可以对显示结果的选项与数据的小数位进行设置。

如使用径向模型，用户可以自行设置松弛变量计算方法与求解精度。

四、实证研究

（一）指标体系及模型构建

1.指标选取及理由

在众多的社会化媒体运营方式中，微博是各种类型的企业广泛采用的传播方式。

相较于自建官方网站或论坛，利用官方微博发布消息，开展各种营销活动具有成本低，覆盖面广，营销效果易于评估等好处。

另外，研究微博的运营效率对资金不是很充裕，想要开展社会化媒体运营的中小企业制定营销计划有着借鉴作用。

企业微博运营的主要方式有发布话题微博吸引用户参与讨论，不定期开展有奖活动鼓励用户进行转发。

在这个过程中，企业通过发博吸引流量进入，用户会对内容进行筛选，并将其认为有价值或是优质的内容进行转发，从而扩大了企业微博的受众，增强了企业的影响力。

有研究表明企业的发博数与营销效果成正相关关系，所以可以将企业的发博数量作为一种投入要素，结合时间综合考虑，以发博率（发博数量/天数）作为最终的投入要素，作为对企业活跃度的体现。

另外，阎俊在在其研究中提到消费者有通过网络口碑传播获得有形或无形奖励的动机，所以企业微博中的有奖活动数和奖品价值也应纳入投入指标，作为对企业活动吸引力的体现。

综上，将企业官博的发博率、有奖活动数、奖品价值作为DEA的投入指标。

在确定产出指标时，本文从流量和质量两个方面来考虑。

流量包括用户对活动微博的评论数和转发数，用户的评论数与转发数越多，消息的覆盖面越广，影响力越大，企业的营销效果也就越好。

质量指的是评论的质量，正面积极的评论与企业的营销效果是正相关的，而负面的评论会使企业形象遭受损失，所以确定情感值作为指标来衡量用户对于企业活动及产品的接受程度、喜好程度。

综上，将企业活动微博的评论数、转发数、情感值作为DEA的产出指标。

2.样本及模型选取

研究对象本文选择了天猫商城的官方微博，原因有二：

第一，天猫作为中国领先的电子商务平台，其用户覆盖面广，天猫官方微博粉丝有1205万，这使得研究更具科学性和代表性，可降低实验结果的偶然性。

第二，较之于其他企业微博，天猫进行微博营销的资金充裕，会不定期创造阶段性的话题，并开展有奖活动，由此产生的多个样本更有利于对企业在不同情况下的微博运营进行分析。

考虑到规模效率的影响本文选择基于规模收益可变的BCC模型，由于需要对企业微博运营的无效率部分进行改进，我们需要松弛变量值、目标值等结果，本文选择包络模型。

DEA要求DMU的数量不应少于投入产出指标数量的乘积，同时不少于投入和产出指标数量的三倍。

此次研究有三个投入指标与三个产出指标，即最少需要18个DMU。

基于这个原则，本文把2016年每半个月划分为一个阶段，以每个阶段作为一个DMU，共24个DMU。

综上，本次研究的DMU为天猫官方微博每半个月的微博，投入指标为有奖活动数，发博率，奖品价值，产出指标为评论数、转发数、情感值。

模型选取为BBC包络模型，投入产出双导向，并同时计算规模效率。

3.数据收集

发博率：

本文在新浪微博平台上统计了每个阶段内天猫官博的发博数（Q），并将其除以天数T（15天，）得到发博率F=Q/T。

有奖活动数：

本文统计了天猫官博发布的奖励为实物奖品的有奖活动数量，即有奖活动数。

奖品价值：

将每阶段活动奖品在天猫商城上的市场价格相加得到奖品价值。

评论数、转发数：

将天猫官博有奖活动微博下的评论数与转发数分别相加得到每阶段的评论及转发总数。

情感值：

本文选取科学可靠的微博数据分析平台知微传播分析（）对微博的转发评论的情感倾向进行分析。

该平台对该微博的转发文本进行自然语言处理后,分别统计出现的正负面高频词由此得出情感倾向判断，经过系统处理得出最终的情感值。

经过上述统计所获得的原始数据见表2

表2原始数据

原始数据

DMU

活动数

发博率

奖品价值

评论数

转发数

情感值

16年1月上半月

9

2.06

1780

10208

21757

33

16年1月下半月

6

1.87

1050

7596

14923

66

16年2月上半月

2

1.93

1200

2390

12053

61

16年2月下半月

2

0.80

8279

8771

30722

69

16年3月上半月

2

1.27

500

795

1208

55

16年3月下半月

12

3.67

10636

46208

117975

55

16年4月上半月

7

1.73

7345

8243

23425

55

16年4月下半月

6

2.47

3248

1150

15832

19

16年5月上半月

4

2.40

2699

8309

12567

90

16年5月下半月

15

2.87

16829

11732

37421

44

16年6月上半月

7

2.73

9000

9582

39721

24

16年6月下半月

5

0.87

3500

9649

15740

58

16年7月上半月

2

1.67

520

504

782

65

16年7月下半月

4

3.13

6299

1837

4377

80

16年8月上半月

10

3.00

7690

5485

40499

77

16年8月下半月

8

2.80

2265

2557

12936

63

16年9月上半月

17

3.87

21626

44054

48180

73

16年9月下半月

12

3.40

5538

3902

19355

73

16年10月上半月

5

1.20

3000

1272

9640

94

16年10月下半月

13

5.20

20723

18752

92986

90

16年11月上半月

22

9.33

24849

43108

504200

48

16年11月下半月

1

0.40

8325

1281

8658

78

16年12月上半月

7

1.47

7698

2571

14626

82

16年12月下半月

12

3.33

10876

3050

23102

58

（二）运算结果及结果分析

1.运算结果

效率值如下：

表3效率值表

效率值表

DMU

综合技术效率

纯技术效率

规模效率

1月上

0.959

0.959

1

1月下

1

1

1

2月上

1

1

1

2月下

1

1

1

3月上

1

1

1

3月下

1

1

1

4月上

0.562

0.562

1

4月下

0.281

0.281

1

5月上

1

1

1

5月下

0.36

0.36

1

6月上

0.415

0.418

0.992

6月下

1

1

1

7月上

1

1

1

7月下

0.53

0.634

0.836

8月上

0.543

0.543

1

8月下

0.558

0.558

1

9月上

0.913

1

0.913

9月下

0.428

0.428

1

10月上

1

1

1

10月下

0.512

1

0.512

11月上

1

1

1

11月下

1

1

1

12月上

0.643

0.643

1

12月下

0.296

0.296

1

无效率部分的改进值表如下：

表4改进值表

效率值表

一月上

活动数

发博率

奖品价值

评论数

转发数

情感值

原始数据

9

1.47

7698

2571

14626

82

投入冗余值

-0.276

-0.478

-2502.881

126.408

719.116

4.032

产出不足值

-1.046

0

0

0

0

0

目标值

3.678

0.992

5195.119

2697.408

15345.116

86.032

四月上

活动数

发博率

奖品价值

评论数

转发数

情感值

原始数据

7

1.73

7345

8243

23425

55

投入冗余值

-2.006

-0.496

-2104.717

2220.423

6310.009

14.815

产出不足值

0

0

0

0

0

0

目标值

4.994

1.234

5240.283

10463.423

29735.009

69.815

四月下

活动数

发博率

奖品价值

评论数

转发数

情感值

原始数据

6

2.47

3248

1150

15832

19

投入冗余值

-1.071

-0.441

-579.933

2208.038

30397.962

36.481

产出不足值

-0.797

0

0

1783.047

0

0

目标值

4.132

2.029

2668.067

5141.085

46229.962

55.481

五月下

活动数

发博率

奖品价值

评论数

转发数

情感值

原始数据

15

2.87

16829

11732

37431

44

投入冗余值

-6.982

-1.336

-7832.982

5698.183

18175.223

21.371

产出不足值

-3.576

0

0

0

0

0.294

目标值

4.442

1.534

8996.018

17430.183

55606.223

65.665

六月上

活动数

发博率

奖品价值

评论数

转发数

情感值

原始数据

7

2.73

9000

9582

39721

24

投入冗余值

0

0

0

13322.599

55227.192

33.369

产出不足值

0

-0.041

0

0

0

3.593

目标值

7

2.689

9000

22904.599

94948.192

60.962

表5改进值表

效率值表

七月下

活动数

发博率

奖品价值

评论数

转发数

情感值

原始数据

4

3.13

6299

1837

4377

80

投入冗余值

-1.463

-1.145

-2303.653

0

0

0

产出不足值

0

-0.413

0

2283.69

4043.923

0

目标值

2.537

1.572

3995.347

4120.69

8420.923

80

八月上

活动数

发博率

奖品价值

评论数

转发数

情感值

原始数据

10

3

7690

5485

40499

77

投入冗余值

-3.976

-1.193

-3057.331

594.769

4391.533

8.35

产出不足值

0

0

0

0

0

0

目标值

6.024

1.807

4632.669

6079.769

44890.533

85.35

八月下

活动数

发博率

奖品价值

评论数

转发数

情感值

原始数据

8

2.8

2265

2557

12936

63

投入冗余值

-3.534

-1.237

-1000.675

0

0

0

产出不足值

-0.536

0

0

1100.636

0

0

目标值

3.929

1.563

1264.325

3657.636

12936

63

九月下

活动数

发博率

奖品价值

评论数

转发数

情感值

原始数据

12

3.4

5538

3902

19355

73

投入冗余值

-6.321

-1.791

-2917.292

411.795

2042.616

7.704

产出不足值

-0.175

0

0

0

0

0

目标值

5.504

1.609

2620.708

4313.795

21397.616

80.704

十二月上

活动数

发