企业微博营销中品牌曝光度对网络口碑的影响研究，本文主要内容关键词为：口碑论文,品牌论文,企业论文,网络论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
引言
近年来随着社交媒体的发展，企业有了更多的机会接触和了解消费者。越来越多的企业开始利用社交媒体与消费者沟通，并进行客户关系管理。其中，微博营销作为一种新生事物获得了企业的广泛认同，很多企业在互联网上开通了官方微博，以此为媒介向消费者传递信息。相对于门户网站，这种微博营销渠道由于具备成本低、速度快、能够提供个性化服务、促进与消费者的沟通、塑造和改进品牌形象、可以进行公共关系活动和客户关系管理等特点，因而被众多企业所青睐。根据新浪网站上的统计，截至2012年9月底，新浪微博注册用户已经突破4亿；全球500强中约有30％的企业已经建立了官方微博或者博客。
企业通过社交媒体向消费者进行营销的主要特点是可以利用消费者彼此间的口碑传播[1]。企业微博营销中，一方面可以通过官方微博直接影响其受众或粉丝，另一方面也可以通过受众或粉丝间的信息转发间接影响其他消费者。个人通过关注，了解自己关注的企业和品牌信息，然后通过转发让更多的消费者知道这一信息，这将在很大程度上扩大企业信息的广告效果，带来微博信息的网络口碑效应。国外微博网站Twitter的统计分析显示，43％的微博用户会关注相关品牌的官方微博以获得品牌的活动和促销信息，而67％的用户愿意将他们关注的品牌推荐给他们的朋友。因此，企业微博营销中的网络口碑效应不容忽视。
然而，尽管微博营销已经成为企业越来越重视的营销手段，但是针对企业微博营销策略方面进行的实证研究仍然很少，学术研究已远落后于企业实践。企业官方微博不仅仅是在拥有足够的粉丝后发布企业的品牌信息那么简单，还需要与消费者进行沟通互动，那么如何提高微博信息的质量并让消费者心甘情愿地进行转发？由此，探讨不同微博营销策略对企业品牌传播的影响，研究如何吸引消费者并扩大微博信息的口碑效应，成为企业应对快速变化的营销环境的重要课题[2]。我们将从企业微博营销策略中的品牌曝光度着手，基于微博网站的官方微博数据，通过构建多水平泊松回归模型，探讨和研究品牌曝光度对微博信息网络口碑的影响。
文献综述
1、微博营销的网络口碑效应
随着营销研究的进步及互联网环境的发展，如何利用新的方法和手段进行口碑营销已愈来愈引起企业和营销学者的重视[3]。口碑多年来一直被认为是影响人们认知、情感和行为的重要因素之一。相对于传统沟通方式，口碑营销能够更大程度地影响和改变消费者的期望、认知、态度和行为[4]，并为公司带来更多利润和长期顾客价值[5]。微博作为社交媒体的一种，主要特点是朋友之间可以通过微博相互交流并传播信息[6,7]，因而微博信息的相互转发即带来了网络口碑效应。
微博(博客)信息在消费者处理和分享信息以及购买决策的过程中起着越来越重要的作用[8]，甚至透过微博信息可以反映出消费者的情绪[9]。相对于电子杂志，博客能够和消费者建立更强的关系，消费者会将博客当作是朋友，更为信任博客的信息，并对博客信息中所展示的品牌产生更好的态度和购买意图[10]。因此，企业可以通过微博(博客)发布信息，树立品牌形象[11]，与消费者共同设计产品，增强消费者的体验[12]，促进消费者的参与，解决消费者的反馈问题[13]，从而进行更为有效的客户关系管理。因此，微博(博客)可以作为一个营销平台，与传统的广告协同作用，共同影响产品销售量[14]。甚至，企业通过微博(博客)平台与消费者进行信息沟通，也可以增强消费者对企业的信心，从而影响股票价格[15]。
然而，企业官方微博营销策略作为近年来新兴的一种营销手段，目前研究仍然相对较少，尤其是针对官方微博口碑效应的研究更是为数不多。如何经营和管理官方微博才能带来消费者之间的口碑传递，需要进一步的研究和探索。
2、品牌曝光度
广告沟通效果研究中品牌曝光度(repeated exposure)一直以来备受学者的关注，广告研究中品牌曝光度是指广告中品牌名称重复出现的次数[16,17]。企业在官方微博中，往往将品牌名称嵌入微博内容之中，品牌曝光度即品牌名称重复出现的次数也将影响消费者对品牌的识别和态度。因此，我们将借鉴品牌曝光度在广告领域的相关研究，探讨微博信息中品牌曝光度对网络口碑效应的影响。
传统广告研究发现品牌曝光度和沟通效果之间存在着非线性的关系，当品牌曝光度较低时，信息沟通效果随着品牌曝光度的提升而增长，但是当品牌曝光度较高时，信息沟通效果会随着品牌曝光度的提升而降低[18]。根据双因素理论(two factor theory)[19]，当人们在广告中反复的面对同一个品牌时，会同时进行两个独立的心理过程。一方面，重复面对同一品牌会提升对产品的熟悉程度并减少对其的不确定性；另一方面，如果人们重复面对同一品牌，也会产生厌倦感，这时候将不会再愿意学习和了解品牌知识，反而会对重复的品牌信息产生抗拒，因此人们对重复播放品牌的态度会随曝光度呈现先升后降的趋势。
然而，也有研究发现品牌曝光度和信息沟通效果之间可能不存在任何关系[20]，或者两者的关系也可能受一些调节变量如广告语境[21]、广告和信息的复杂性[18]、品牌熟悉程度[16]等的影响。近年来，网络广告的相关研究也表明，提高广告品牌的曝光度将会有效改善品牌的认知和记忆效果[22,23]；但是植入广告的研究发现，在电影电视节目中重复植入同样的品牌或者在网页中重复插入同样的游戏广告并不能改善人们对品牌的记忆，反而会产生厌倦效应，因而对品牌产生负面态度[24,25]。
此外，品牌曝光度与品牌显著性具有密切的联系，两者共同反映了广告中品牌所体现的强度[24,25]。植入广告的相关研究发现，游戏、电影或电视中植入广告的品牌越显著，品牌的认知和记忆效果越好[26－28]。然而，虽然植入品牌越显著，品牌的记忆效果越好，但是品牌态度不会发生改变甚至会更差[24,29]。根据说服知识理论(persuasion knowledge theory)[30]，如果植入广告里的品牌特别显著，观众可能会开始怀疑节目的说服意图，因此虽然显著的品牌会提高人们对品牌的认知，但是也会带来对品牌的负面态度。
尽管广告中品牌曝光度及品牌显著性对消费者认知、记忆和态度的影响已经进行了广泛的研究，但是并没有研究探索品牌曝光度对网络口碑尤其是微博营销网络口碑的影响。根据网络口碑的相关研究，人们在网络上转发信息主要是出于对信息的兴趣以及信息能够提供的价值，因此微博营销中人们对微博信息的态度至关重要。考虑到品牌曝光度对品牌态度存在着非线性的影响，我们推测在微博信息中适当程度的曝光品牌的信息，并不会影响消费者对信息的传递，甚至一般来说消费者作为企业官方微博的粉丝，可能还会因为适度的曝光品牌信息而促进对信息的传递；但是如果微博信息中品牌曝光度到达一定的数量以后，随着品牌曝光度的提升，可能会让消费者意识到企业微博信息中说服知识的意图，因而不再愿意传递这样的信息。微博信息中品牌曝光度和网络口碑即信息被转发的数量也可能存在着非线性的关系。我们将通过实证数据加以检验。
数据
我们主要通过分析企业官方微博数据，跟踪企业微博的网络口碑数量，构建多水平泊松回归模型对假设进行检验。研究中所采用的微博数据主要来自新浪微博网站，该微博网站是我国企业开展微博营销的主要平台。根据Park和Lee[31]的研究，体验型产品的网络口碑效应更为显著，因此我们选择了护肤品牌进行分析。
根据研究需求，我们抓取了2010年8月1日至2011年5月1日期间新浪微博所有护肤品牌的官方微博数据。其中，数据选取标准如下：(1)由于我们关心的是企业官方微博的营销策略即品牌曝光度对网络口碑的影响，因此我们仅选取新浪微博品牌管理认证的官方微博进行分析，对于企业员工个人注册的微博，我们不予考虑；(2)由于官方微博的经营需要一定时间的积累，我们选择官方微博开通至少1个月以上，即2010年7月1日以前开通官方微博且2011年5月1日以后仍然在持续经营的企业，最终我们选取了欧莱雅、雅诗兰黛、玉兰油、凡茜等14个护肤品牌进行分析。
我们记录了每条微博信息的时间、内容、转发次数以及是否为原创信息，共获得了12204条微博信息记录。其中122条记录被转发500次以上，主要是一些特殊的事件信息，例如“美容英语词汇”、“美容方法”等，考虑到信息被转发超过500次以上的概率相对较少，因而我们对这些记录予以删除。进一步，由于我们研究中重点关心品牌曝光度对微博营销信息口碑的影响，因而对于那些内容中未出现品牌名称的微博，如“张曼玉语录”、“美容老师访谈”等，我们也不予以考虑。最终我们选取了4982条微博记录进行分析。数据的描述性统计如表1所示。
我们用微博信息被转发的次数代表网络口碑的数量，微博信息中品牌名称出现的次数代表品牌的曝光度。同时我们还考虑了信息原创性和微博内容字数对网络口碑的影响。其中，信息原创性设置为哑变量，原创的信息为1，转发的信息设置为0。微博内容的字数我们根据微博内容字数进行计算，计算包括空格和字符后微博内容的字数。分析数据中，微博信息网络口碑数量平均为16.87，即每条官方微博信息平均被转发16.87次，可见企业微博营销中微博信息的确存在着一定的网络口碑效应。微博内容中品牌曝光度平均值为1.53，品牌名称最多出现6次；原创信息在微博内容中占58％的比例；微博内容平均含有103.43个字数，最少为3个字，最多为207个字(字数的统计方法与新浪微博不同，因而会出现字数超过新浪微博要求140字的情况)。
变量之间的相关系数分析显示网络口碑数量和品牌曝光度、内容原创性以及内容字数之间存在着显著的相关关系。图1进一步比较了不同品牌曝光度情况下的网络口碑数量，发现品牌曝光度和微博网络口碑数量之间存在着先上升后下降的非线性关系。我们将通过模型构建，验证品牌曝光度和网络口碑之间的非线性关系。
图1 品牌曝光度和微博网络口碑数量的关系
模型构建
研究中因变量网络口碑数量为计数数据，服从泊松分布。同时我们需要考虑不同品牌的差异，数据具有层次结构。为了解决数据的过离散问题(over－dispersion)，我们将建立多水平泊松回归模型(Multilevel Poisson Regression)来对数据进行检验。
数据分析
我们采用SAS软件对多水平泊松回归模型进行分析，估计过程采用AGQ(Adaptive Gauss－hermite Quadrature)的方法，结果如表2所示。模型1中我们分析了微博信息中品牌曝光度、微博信息的原创性和微博内容的字数对微博信息口碑的影响。模型的Pearson 
/DF(1.70)接近于1，说明模型拟合优度较好。微博信息中品牌曝光度和微博信息的原创性对网络口碑均有显著的正向影响。品牌曝光度越高，微博信息被转发的数量越多；相对于转发的微博信息，原创的微博信息更有可能被转发。但是微博内容的字数对微博信息网络口碑的影响并不显著。
为了分析品牌曝光度对网络口碑是否存在非线性的影响，模型2中我们将微博信息中品牌曝光度变量离散化，即按照品牌出现的次数分类，相对于基础模型1Δ
(4)＝45.61，说明模型拟合的更好。品牌曝光度变量离散化以后我们可以发现，虽然微博信息中各品牌出现的次数对网络口碑的影响相对于品牌出现6次没有显著的差异，但是从趋势上我们可以看出随着品牌出现的次数增多，微博信息被转发的可能性也会增大，但是到了品牌出现4次以后，开始出现下降的趋势。即品牌曝光度对微博信息网络口碑可能存在非线性的关系。
进一步，我们在模型3中分析了品牌曝光度对微博信息网络口碑是否存在非线性关系，相对于基础模型1Δ(1)＝99.87，说明模型拟合的更好。品牌出现频次和品牌出现频次的平方对微博信息网络口碑的影响显著，说明品牌曝光度和微博信息网络口碑之间存在先上升后下降的非线性关系。即通过模型构建，我们验证了微博信息中品牌曝光度和网络口碑之间的非线性关系。
为了检验模型的稳定性，我们用混合线性模型(Mixed Model)的方法对数据进行了分析，如表3所示。模型4中对微博信息中的品牌曝光度进行了离散化处理，结果显示了与模型2同样的趋势，即随着品牌出现的次数越多，微博信息被转发的可能性越大；但是到达一定频次以后，微博信息被转发的可能性会随品牌曝光度而降低。模型5加入了品牌曝光度的平方项，品牌曝光度变量及其平方项系数均显著，同样说明品牌曝光度和微博信息口碑间存在非线性的关系。模型估计结果较为稳健。信息原创性对网络口碑的影响同样获得了验证；但是混合线性模型中，内容字数对网络口碑存在着显著的正向影响，微博内容的字数越多，被转发的可能性越大，该结论与多水平泊松回归模型的估计结果有所不同。
结论和讨论
本文采用企业官方微博数据，实证研究了企业微博营销中品牌曝光度对微博信息网络口碑的影响。研究结果表明，企业微博营销中的品牌曝光度和网络口碑间存在着先升后降的非线性的关系。当品牌曝光度较低时，网络口碑会随着品牌曝光度的提升而增强；而当品牌曝光度较高时，网络口碑将随着品牌曝光度的提升而减少。同时，研究中我们也控制分析了其他因素如信息原创性对网络口碑的影响，相对而言原创的企业微博信息更容易被目标受众所转发。
本文实证研究了微博营销信息中应如何控制品牌的相关信息以达到更好的网络口碑效果，研究结论的理论意义主要表现在以下几个方面。首先，企业微博营销策略的实施已经非常普遍，但是在这方面的实证研究仍然有限，理论研究已落后于实践。本文以品牌曝光度为切入点，探讨微博营销中品牌曝光度的作用，研究结论对企业微博营销理论框架的搭建具有重要意义。第二，尽管品牌曝光度对品牌认知、记忆和态度方面已经开展了广泛的研究，但是并没有研究探索该因素对网络口碑的影响。本文以品牌曝光度在广告沟通领域的研究为基础，探讨了微博营销中品牌曝光度对网络口碑的影响，进一步拓展和延伸了品牌曝光度对广告沟通效果影响的相关研究，对新经济环境下的广告效果研究也具有重要意义。第三，品牌曝光度的相关研究主要采用的是实验研究的方法，即在控制的环境下研究品牌曝光度对广告效果的影响，这样的研究外部效度有限。企业微博营销可以提供大量的品牌相关信息，利用这些数据进行研究也为广告效果的研究提供了新的方法和途径。
本研究对企业的微博营销实践具有重要的意义。微博营销作为新经济环境下社交媒体的一种应用，已经成为现代企业越来越重视的营销手段。但企业微博传播是一个需要花费相当长的时间成本的大工程，微博营销是一把双刃剑，如果应用不当，也会带来风险和负面影响。企业实践中如何正确使用微博营销，是企业所面临的重要问题。根据研究结论，企业微博营销中如果适当地增加品牌信息，可以促进目标受众或粉丝向他人传递品牌的信息；但是企业也需要注意的是，如果过度强调品牌的信息，则会带来负面效果。因此，企业需要根据自身行业和企业的特点，确定最为合适的品牌曝光度，通过对品牌曝光度的有效控制，达到微博营销的网络口碑效果。
本研究也存在一些局限性：(1)研究重点关注了品牌曝光度的影响，因而并没有探讨企业的微博信息形式，例如微博信息的目的是为了品牌宣传、活动推广还是产品促销，也许会影响微博信息的网络口碑效果。未来研究中，还需要进一步分析不同微博信息形式下的品牌曝光度对网络口碑效果的影响。(2)研究中根据多水平泊松回归模型估计，企业微博营销信息的字数对网络口碑的影响并不显著，但是在混合线性模型估计中微博信息的字数将会影响其被转发的数量。一方面，企业微博营销信息的字数或版面将会提升读者的注意力，但是在口碑传播方面该因素是否会产生显著的影响，需要进一步的研究。(3)本研究借鉴品牌曝光度在传统广告领域的相关研究，假设并验证了微博信息中品牌曝光度和网络口碑的非线性关系，但是其中的内在机制，即品牌曝光度怎样影响了消费者的态度或情绪，进而影响其转发的意愿，仍需要进一步的探讨和研究。
收稿日期：2012－10－28
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