电子商务特征及精准营销模式研究范文

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SNS(SocialNetworkingService)即社会性网络服务，作为一种免费开放的资源，强调关系链接，以用户为中心，致力于构建基于用户兴趣、爱好、人际的关系网。2004年美国Facebook的上线得到了广大年轻人的追捧，此后，国内外相关的社交网站如雨后春笋般涌现。根据Hitwise的统计:就新浪微博而言，2012年底其8．7%的输出流量转到了电子商务网站，其中淘宝及天猫占到3．7%左右。另据谭磊［1］2012年的抽样调查显示，42．6%的微博用户同时也是淘宝用户，31．7%的微博用户也是京东用户，3．9%的微博用户也是QQ商城用户。正是因为社交平台的用户与电商客户存在很大的重合，使得电商企业纷纷转向社交平台开展SNS营销活动。国内外学者对SNS的营销研究伴随着FaceBook的产生而兴起，VictoriaBolotaeva在其文章中分析了SNS平台带给企业的营销机会及使用SNS营销的优势［2］。Shu－ChuanChu提出在SNS平台口碑营销中影响消费者购买意愿的主要因素并对其进行实证研究［3］。国内学者罗怡懈从传播的角度分析SNS病毒式传播特性［4］。部分学者基于微博对SNS营销策略进行探索，对其营销效果进行实证分析［5，6］。国内外对SNS营销的分析主要集中于从传播学及营销学角度分析SNS营销的主要影响因素、传播模式、营销策略及效果，较少文献涉及到根据SNS特征进行精准营销模式的研究，因而本文通过分析基于SNS平台进行营销的特点，提出在大数据背景下利用SNS平台进行精准营销的模式。

1社交网络营销的特点

①低成本、高效率、强互动:全球经济一体化背景下产品的同质化趋势越来越突出，产品质量、生产成本已越来越趋同，因此如何降低企业的营销成本，提高客户满意度成为企业发展的一项重要战略。与一般传统营销手段相比，SNS营销的直接成本低且由于SNS平台的全球性使得企业能够以较低的成本突破地域的限制进行营销。同时，基于SNS平台的传播速度快，具有较强的时效性，因此其营销效率高。SNS营销的另一突出特点是具有很强的互动性，企业与客户能够基于产品售前、售后服务及意见进行随时互动交流。此外，企业也可以主动为客户提供相关产品优惠活动信息，通过构建良性互动机制提高客户的满意度。②易于潜在客户的挖掘:SNS是建立在人际关系网上的，用户真实性强，常用平台的粘度高是其主要的特点之一。许多SNS平台都会有建立社区的功能，这些社区往往是某一兴趣人群的集合即它们形成了天然的客户分群，通过寻找与企业产品定位相关的社区是一种最直接的潜在客户挖掘。另外，部分SNS提供了开放平台的API接口，因此我们很容易通过开放API搜集到企业粉丝的社交信息，根据SNS用户的行为如互动活跃度、关注公众账号的特征、主题参与度、营销参与度进行用户群体的细分，找到相似用户人群。并且，由于社交平台的强关联性，相似的人更倾向于拥有较强的关系网，因此我们可以通过粉丝的粉丝进行二级用户分析从而挖掘潜在客户。③病毒式传播效应:SNS的理论依据是六度分隔理论，由哈佛大学心理学教授StanleyMilgram提出的六度分隔理论指出:只要能够有效确定传播者，你可以通过最多6个人认识任何一个陌生人。基于这个理论当我们确定“病原体”(企业营销活动内容)后只要通过适当的传播途径，就可以利用SNS平台将信息传播给任何一个受众。因此企业可以抓住这一特点利用SNS平台进行口碑营销，同时充分利用“意见领袖”这一具有高影响力和导向力人群作为信息源的一级传播者，扩大有效接触人群面。④连接O2O的桥梁:O2O的运营模式一方面解决了B2C、C2C网上购物退换率高的问题，另一方面也促进了实体店面经济的发展。而SNS具有很强的地理性，可以借助SNS平台进行线上活动推广，线下实体消费。由麦当劳发起的“见面吧”活动是SNS营销与O2O深度而全面融合的典型案例，活动上线后其广告CTR高于其他活动200%，根据NeilsenOnline的数据监测短短1天内得到60万人发送见面邀请，活动结束后2000万人人网用户知道或参与活动，有将近50%的用户到麦当劳消费。SNS平台作为企业连接线上线下业务的一座桥梁能够引导线下消费，助力企业实现有效销售的增长。

2当前企业社交网络营销存在的问题

①“大数据”储备不足，数据获取能力差:社交网络精准营销的基础在于“大数据”，在互联网背景下可以说“得数据者得天下”，数据作为企业软实力表征之一具有较强的现实意义。然而，当前企业往往借助第三方平台进行电子商务活动而未建立企业自有电商平台，平台商掌握了客户的各种历史交易数据，而电商企业在客户交易数据获取中处于弱势地位，客户是“大众”客户而非企业“独有”客户。此外，企业对数据收集能力及沉淀的意识仍较为薄弱，甚至基于企业内部的交易数据也未能充分收集与备份。②数据分析能力弱，缺乏个性化推荐能力:数据挖掘技术具有强大的数据分析能力，其能从海量数据中高效、迅速地挖掘潜在价值并转化为企业决策依据，因而被广泛应用于客户分析中。中小型电商企业往往因数据挖掘人才的欠缺，在数据分析工作中显得力不从心，特别是SNS营销中所体现的大数据4V特征(Volume大量、Velocity高速、Variety多样、Value价值)使得企业数据分析雪上加霜。数据分析能力的薄弱进一步加剧了以“数据驱动销售”的个性化推荐能力的不足，从而导致客户对企业SNS营销的“零存在感”。③低互动，频发文，少软文，多硬植:当前，企业SNS账号存在的主要通病是低互动，频发文，少软文，多硬植，以客户为中心的服务理念并未能在SNS账号经营管理中体现。企业因人员投入或对SNS企业主账号重视的不足往往忽略与客户的积极互动，未能对于客户的评价、咨询进行一一回复与关注，且回复内容千篇一律不具有针对性，与用户的交流并未形成双向互动链。此外，企业发文内容单一且频繁，内容以产品营销为核心如介绍产品的优惠方案，夸张的产品功能描述，在介绍产品的内容中未能巧妙运用“软文”手法进行隐射，容易造成关注用户的反感与选择性退出关注。

3社交网络精准营销模式研究

SNS精准营销的关键是企业能够针对消费者的偏好推荐相关的产品或服务信息进行个性化营销，个性化营销要求企业综合考虑用户特性与推送资源的匹配程度。如何借助SNS平台进行有效、精准营销，这就需要企业认知精准营销模式，根据用户特征进行个性化服务，图1描述了基于SNS平台进行电商精准营销的一般过程。SNS精准营销模式的实质是以数据为中心，围绕数据的获取、处理、挖掘展开营销，主要核心流程包括数据储备、用户群体细分及潜在用户挖掘、个性化信息推送以及最终的营销实施。

3．1数据储备在进行数据挖掘与分析时，如果输入的数据是“问题”数据，那么输出的结果也必定是不正确的，因此保证数据源的高可靠性、数据的完整性至关重要，基于SNS平台进行电商精准营销时涉及到三要素即用户、产品、关联，关联的发现是基于用户、产品的准确分析。其中，用户数据涵盖:①SNS显式信息如用户的基本注册信息、人口统计学特征;②用户关系网络:粉丝、关注信息;③用户行为信息，包括参与话题、评论、分享、互动等行为;④实时情境，描述用户的动态需求，如通过搜索引擎、RFM模型可分析用户对某类产品近期是否有购买需求。产品数据来源于:①企业通过明确产品定位及目标人群的确定，结合以往已购用户对产品的评价，抽取出描述产品的特征词形成产品标签库。②对推送信息进行归档标记，判别消息属性确定是属于产品推送、企业文化、娱乐新闻还是隐式广告。收集到相关数据后需要采用ETL工具对数据进行清洗、加工，同质化异构数据源，将数据整合成符合模型要求的输入格式。

3．2用户群体细分及潜在用户挖掘精准营销的基础是对用户的充分定位与分析，依托SNS平台的强互动特性，建立个性化客户服务机制。而如何科学合理的定位客户、区分客户则需要借助数据挖掘技术来实现。数据挖掘中的聚类与分类算法常被用于客户聚类与分类研究中，聚类将已有客户根据属性值的相似性进行分割，分割子类具有较强的相似性，因此可以准确区分高价值群体与低价值群体。而分类则基于已有分类模型对新的客户进行判别，也因此具有较强的客户分析能力。通过企业自有粉丝结合数据输入模块用户的信息，采用基于互动活跃度聚类算法将企业的粉丝进行细分，并找出各个类用户的重要特征，从而描述各个类的群体特征(活动热衷群、意见领袖群、冷漠坚定群等)。根据聚类的结果以高价值聚类群体入手，基于强关系属性如:是否相互关注、互动行为(分享、转发、评论、点赞)、共粉数、话题参与情况进行潜在用户挖掘，为高价值群体中的每一位粉丝寻找相似的k个邻居。

3．3个性化信息推送前两阶段的基础上完成了提取用户知识库及信息资源库特征的工作，个性化信息推送要求根据两者的关系粒度利用个性化引擎产生推送结果。一般使用基于协同过滤和混合过滤的推荐算法对用户－资源矩阵进行分析从而产生推荐结果。基于协同过虑的推荐从与用户相似的其他用户的历史数据中得到的，在用户群体细分及潜在用户挖掘中以企业粉丝为参照样本，分析粉丝的兴趣行为，可将与企业粉丝关注点相同的消息推荐给其k个邻居。个性化推荐中常用的算法有余弦相似度、Jaccard相似度、关联规则，KNN算法等，基于混合过滤的推荐算法综合了基于内容和协同过滤的方法得到，在实践中被证明具有更强的适应性及精准性。SNS营销不同于传统营销体现在平台的点对点功能及交互性功能，企业可根据个性化推送机制产生的结果将推送消息分发给相应的客户并根据对客户信息的准确把握与其进行互动交流从而提高客户的下单率与服务满意度。

3．4营销实施营销实施的关键在于营销策略的选择及营销效益评价，营销策略为企业进行营销提供了蓝图，是企业实施企业营销活动的指导依据，营销策略的好坏直接影响到营销实施的成效。SNS营销策略本质上是对怎样积极影响消费者AISAS(Attention、Interest、Search、Action、Share))各个阶段的思考。在AI(Attention－Interest)阶段，主要工作在于企业品牌账户的建立以及粉丝人数的聚集，从而为后期的具体营销做铺垫，在企业创建账户初期可通过站外推广，利用公司员工的宣传力积累一定的原始用户数，后期则通过企业自有粉丝的口碑效应，充分利用SNS病毒式传播特性增加企业品牌账户的影响力。在SAS(Search—Action—Share)阶段即企业与粉丝的互动与信息分享，此阶段需重视对粉丝行为的分析，了解用户的个性化需求，挖掘潜在用户，制定具有较强传播影响力的营销活动方案，以达到用户购买与分享效果。2010年著名服装品牌优衣库在中国内地与人人网合作打出的网上排队活动，在短短半个月内客户排队人数达到了133万，粉丝数激增13万，为后续的客户销售做了充分铺垫，而其营销成本不到传统渠道的四分一。因此，SNS营销策略一方面需要起到用户积攒效果，另一方面需要具有足够的吸引力以勾起用户的购买欲望，影响用户的行为，引导用户主动搜索、交易并分享操作，特别是分享行为将为整个营销活动的传播和影响效应做出重大贡献。

4小结

社交网络平台的出现为企业提供新型信息交流平台的同时也开辟了另一条企业电子商务营销之道，其强大的用户资源吸引了广大企业的眼球，本文根据SNS营销的特点论述基于SNS平台进行精准营销模式的整个流程，以期为企业开展SNS营销提供借鉴。

作者：李宝玉 黄章树 叶志龙 单位：福州大学 经济与管理学院