基于媒体整合与用户生命周期的社交电商发展研究

A Study on the Development of Social Commerce from the Perspectives of Media Integration and the User Lifecycle

摘要: 针对社交电商在多平台和多触点环境下“效率–规模–结构”难以协同的运营现状，本研究融合媒体整合与用户生命周期理论，构建了一个涵盖“投放–触达–点击–下单–激活–留存–变现”全链路的一体化机制模型。该模型创新性地引入了达人协同乘子、内容一致性约束与服务质量的留存效应，并设定了多触点公平归因与跨期净收益优化的目标。基于MATLAB的仿真结果表明：渠道投放的触达效果呈现显著的边际递减规律；点击与转化率对内容质量与合规治理最为敏感；头部与口碑达人的协同存在最优区间，过度触达将削弱其乘数效应。本研究在理论上实现了媒介策略与用户运营在统一框架下的机理贯通，在管理上为优化资源配置提供了参考增长路径。

Abstract: Addressing the operational difficulty of coordinating “efficiency, scale, and structure” in the multi-platform, multi-touchpoint environment of social commerce, this study develops an integrated mechanism model that bridges media orchestration and user lifecycle management. The model captures the entire user journey from “investment, reach, click, order, activation, retention, to monetization”. It innovatively introduces an influencer synergy multiplier, content consistency constraints, and the retention effects of service quality, while incorporating objectives for multi-touch attribution and multi-period net profit optimization. Simulations conducted in MATLAB reveal several key findings: channel reach displays clear diminishing returns to scale; click-through and conversion rates are highly sensitive to content quality and compliance controls; and the synergy between head influencers and word-of-mouth advocates follows an inverted U-shaped pattern, being weakened by excessive exposure. Theoretically, this work integrates media strategy and user operation logic within a unified, computable framework. Managerially, it offers a structured pathway for optimizing resource allocation and driving growth.

1. 引言

近年来，短视频与直播的广泛普及重塑了美妆等品类的“发现–决策–购买–复购”路径，线上社交电商已从增量渠道转变为企业的核心经营阵地[1]。与以搜索为主的货架式电商相比，社交场景更注重内容驱动的需求创造以及数据化运营。头部达人能提供专业测评并给予权威背书[2]，口碑达人通过真实分享形成社会证明，平台分发机制可实现对细分人群的精准触达，品牌小程序与会员体系则完成私域承接与复购[3]。然而，随之而来的是信息过载、信任门槛、履约与客服压力、营销合规与频控、隐私与数据治理等多维度挑战。如何在多平台、多触点的条件下，凭借统一机制模型将“媒体整合–转化漏斗–服务质量–运营边界–收益优化”贯穿起来，是亟待解决的理论与实践问题。

诸多研究多侧重于传播端的媒介协同或单环节指标的优化，或运用生命周期模型来描绘获客、留存以及价值创造的过程[4]。然而，较少有研究能在同一框架内，同时纳入媒体结构差异、达人矩阵的协同与一致性、触达频次的管控、服务质量对留存的传导作用、库存与时效等运营刚性约束，以及多触点场景下的公平归因与跨期净收益目标。这一状况致使策略制定常常在“效率–规模–结构”这三个维度之间出现失衡，也难以阐释拉新有效但复购不稳定，口碑良好但收益未达预期等现象。

针对上述研究缺口，本文以媒体整合与生命周期管理为主要线索，构建“投放–触达–点击–下单–激活–留存–变现”的一体化可计算模型。在投放–曝光环节，运用指数饱和函数来刻画边际递减效应，并引入达人协同与一致性因子；在转化环节，借助逻辑响应来关联内容质量、合规性、履约可信度与人群匹配度；在用户动态环节，通过留存和将服务质量对存量的影响进行显式表达，并通过收入与生命周期价值来度量其时间复利效应；在运营方面，施加预算、频次、库存与时效等可行性约束；在评估与决策方面，引入多触点边际贡献归因于多期净收益优化。基于标定参数，本文完成了预算饱和、投入产出、响应曲线、协同热力、AARRR时序、队列留存、渠道归因与敏感性等图组分析。

2. PESO整合策略分析

2.1. PESO媒体整合

PESO四象限协同，即Paid、Earned、Shared、Owned (付费、赢得、分享、自有)媒体整合模型在早期“自有–赢得–付费(POE/POEM)”框架上增加分享维度，用以刻画社交平台与用户生成内容兴起后，如何在多触点环境下实现传播协同与经营闭环[5]，见图1。构建“触达–信任–承接–复购”闭环，为本文提供了经典的分析框架。其核心主张是：不同媒体资源在可控性、成本结构、触达效率与信任产出上的异质性，可通过策略性编排形成触达–信任–承接–复购的链式机制，从而统一服务于增长与价值创造[6]。具体包括：

(1) 付费媒体(Paid)：以广告与带货投放为代表，优势在于规模弹性与可精细定向，典型指标包括曝光、点击、获客成本与投产比。其边界是边际回报递减与平台合规约束。

(2) 赢得媒体(Earned)：来自第三方媒体、意见领袖背书、自然报道与自发讨论，具有较强的信任与议程设置能力，但可控性相对有限，产出具有不确定性与时滞。

(3) 分享媒体(Shared)：依托社交网络的转评赞、社群与口碑达人扩散，放大效应依赖内容一致性与关系网络结构，过度触达会引发受众疲劳与平台限流。

(4) 自有媒体(Owned)：品牌小程序、会员体系、私域社群与客服触点，承担沉淀、承接与复购，强调数据可得性与服务体验，但对流量的外部获取依赖前三象限。

Figure 1. PESO media integration model

图1. PESO媒体整合模型

2.2. AARRR用户生命周期

AARRR将用户从初识品牌到持续价值贡献的全过程划分为五个相邻阶段[7]，见图2。获客、激活、留存、变现、裂变。该框架起源于互联网产品增长研究，后被广泛应用于社交电商、内容平台与会员经营场景。其核心思想是：不同阶段的约束条件、影响因素与评价指标各不相同，唯有以阶段化治理与闭环联动，方能实现增长与盈利的协同最优[8]。具体包括：

(1) 获客：通过平台分发、广告投放、达人内容与口碑触达潜在用户，形成可观察的访问与线索。关键在于触达效率、目标人群匹配与合规边界。

(2) 激活：将“到访者”转化为“有意义的首行为”，如关注、加购、首单、注册或留资。决定因素包括内容质量、权益透明度、页面与路径体验、评价与信任线索等。

(3) 留存：使用户在后续周期内保持回访与复购。受服务质量、履约时效、库存保障、售后体验与社群活跃度驱动。

(4) 变现：用户在一个或多个周期内形成稳定的价值贡献，可度量为收入、毛利、客单价值等；与留存存在耦合与时间复利效应。

(5) 裂变：既有用户通过分享、评价与口碑带来新的有效触达与激活，体现“老带新”的外部性与网络效应。

Figure 2. AARRR model

图2. AARRR模型

2.3. 媒体整合与用户增长协同模型

基于以上理论，本文构建出社交电商产品的媒体整合与用户增长协同模型，具体流程为权威起爆(KOL)–扩散(Shared)–口碑佐证(KOC)–承接复购(Owned)–数据回流迭代。按照媒体整合与用户增长的逻辑将策略定位为，首先以KOL完成P/S端的权威触达与激活，以KOC完成E端的真实口碑与长尾扩散[9]，最后由O阵地承接转化与复购。具体流程见图3。

Figure 3. KOL matrix-driven PESO growth closed loop

图3. 达人矩阵驱动的PESO增长闭环

3. 机制一体化模型

本文定义的模型中使用的部分参数见表1所示，以清晰地阐述数学模型。

图3展示的达人矩阵驱动的PESO增长闭环定性描述了社交电商的增长路径，本小节将在此基础上，构建与之对应的、可量化的数学模型，将定性环节转化为具体的变量与公式。

Table 1. Definition of model symbols

表1. 模型符号定义表

符号	名称	定义与说明
${\rho }_t$	内容一致性	衡量跨渠道传播内容主题的统一程度
${\overline{F}}_t$	超频抑制因子	因触达频次过高导致的负面效应
$P_t^{\text{deal}}$	价格透明度	促销与价格表达的清晰度与吸引力
$C_t^{\text{camp}}$	合规得分	内容与活动符合平台规则的程度
$CV{R}_{c,t}$	转化率	渠道(c)在时期(t)的点击至下单转化率
$X_t^{pf}$	履约可信度	综合物流时效、用户评价的履约水平
$U_t^{\text{match}}$	人群匹配度	内容与产品目标客群的需求契合度
${\pi }_c^{act}$	渠道激活概率	渠道(c)的订单转化为有效激活用户的概率
$L_t$ , $S_t$ , $D_t$	服务质量指标	晚到率、缺货率、破损率

3.1. 渠道产出与协同

(1) 投放–触达饱和

线上投放的触达通常呈边际递减规律：当预算不断增加，新增曝光的回报逐步收敛。为此，采用负指数饱和函数刻画投放递增但边际触达递减的事实，同时纳入KOL、KOC放大效应与跨要素协同，则渠道$c$ 在期$t$ 的曝光为：

$I_{c,t}=I_{c,t}^{\text{base}}\left(1-e^{-{\alpha }_c{B}_{c,t}}\right)\left(1+{\beta }_c^{\text{kol}}{\omega }_t^{\text{kol}}\right)\left(1+{\beta }_c^{\text{koc}}{\omega }_t^{\text{koc}}\right)M_t$ (1)

其中，$I_{c,t}^{\text{base}}$ 表示当期自然触达基线，${\alpha }_c$ 表示预算响应系数，$B_{c,t}$ 表示预算渠道，${\beta }_c^{\text{kol}}$ ，${\beta }_c^{\text{koc}}$ 表示渠道放大系数，${\alpha }_c^{\text{kol}}$ ，${\alpha }_c^{\text{koc}}$ 表示当期kol/koc强度。

(2) 协同乘子

投放效果不仅取决于预算规模，还受传播结构影响，考虑头部背书与口碑扩散的乘性协同、话题一致性与超频抑制，协同乘子$M_t$ 可以表示为：

$M_t=1+{\eta }_1{S}_t^{\text{kol}}{S}_t^{\text{koc}}+{\eta }_2{\rho }_t-{\eta }_3{\overline{F}}_t$ (2)

其中$S_t^{\text{kol}}$ ，$S_t^{\text{koc}}$ 表示达人活动强度，${\rho }_t$ 表示内容一致性，${\overline{F}}_t$ 表示超频抑制性，${\eta }_1,{\eta }_2,{\eta }_3$ 分别表示不同影响因素的权重系数。

(3) CTR逻辑回归

点击率以逻辑函数表征关键质控因子的边际效应可以表示为：

$CT{R}_{c,t}=\sigma \left({\gamma }_0+{\gamma }_1{Q}_t+{\gamma }_2{P}_t^{\text{deal}}+{\gamma }_3{\mathcal{C}}_t^{\text{camp}}\right)$ (3)

其中，$Q_t$ 表示内容质量，$P_t^{\text{deal}}$ 表示价格透明度，$C_t^{\text{camp}}$ 表示合规得分，${\gamma }_1,{\gamma }_2,{\gamma }_3$ 为对应项系数。

(4) 点击量

由曝光与$CTR$ 的乘积得到渠道点击量$C_{c,t}$ 具体表示为：

$C_{c,t}=I_{c,t}\cdot CT{R}_{c,t}$ (4)

(5) CVR逻辑回归

用户从点击到下单受多因素驱动，使用逻辑函数，将履约可信度$X_t^{pf}$ (时效、物流、评价等)与人群匹配度$U_t^{\text{match}}$ 纳入，同时允许分渠道斜率以刻画不同渠道人群结构差异转化率$CV{R}_{c,t}$ 表示为：

$CV{R}_{c,t}=\sigma \left({\delta }_{c0}+{\delta }_{c1}{Q}_t+{\delta }_{c2}{X}_t^{pf}+{\delta }_{c3}{U}_t^{\text{match}}\right)$ (5)

3.2. 下单与AARRR动态

(1) 订单与激活

把曝光–点击–转化三段漏斗相乘得到可结算的订单量$Q_{c,t}$ ，该式使上游质量与履约匹配能够通过$CTR/CVR$ 一致地传导到经营侧关键量。则曝光–点击–转化三段漏斗得到订单量$Q_{c,t}$ 为：

$O_{c,t}=I_{c,t}\cdot CT{R}_{c,t}\cdot CV{R}_{c,t}$ (6)

不同渠道订单得到有效激活的转化强度有差异。以渠道常数把订单汇聚为激活量可由订单级路径数据估计，也可在实验中按渠道、场景分层标定不同渠道订单转为有效激活的概率不同，则当期激活量$A_t$ 为：

$A_t={\displaystyle \sum _c{O}_{c,t}}\cdot {\pi }_c^{act}$ (7)

其中，${\pi }_c^{act}$ 为渠道c的下单激活概率。

(2) AARRR增长

增长的本质在于存量的积累与留存。采用标准的线性递推：上期存量按留存率保留下来，再与本期激活叠加。该式为后续收入与$CLV$ 的时间维度提供统一载体。那么在本文的AARRR 框架下，按留存保留并叠加本期激活量，存量$R_t$ 可以具体表示为：

$R_t=R_{t-1}\cdot r_t+A_t$ (8)

服务体验的失真(晚到、缺货、破损)是留存的核心阻碍。在基线上引入三项线性扣减：晚到率$L_t$ 、缺货率$S_t$ 、破损率$D_t$ ，敏感系数${\varphi }_1,{\varphi }_2,{\varphi }_3$ ，反映每上升一个百分点带来多少留存损失。则将服务质量三项对留存的负效应线性扣减得到的留存率为：

$r_t=\overline{r}-{\varphi }_1{L}_t-{\varphi }_2{S}_t-{\varphi }_3{D}_t$ (9)

3.3. 收入与长期价值

考虑存量在后续$H$ 期内持续产生毛利，定义当期毛利收入$Re{v}_t$ 为：

$Re{v}_t={\displaystyle \sum _{\tau =0}^H\left(R_{t-\tau }\cdot m_{t-\tau }\right)}$ (10)

在稳定期留存与每期折现率假设下，式(11)给出单个用户在$H$ 期内的折现毛利之和，并扣除获客成本。提供微观价值标尺，可与式(7)~(9)联立评估提升质量、履约、匹配对长期价值的边际贡献在稳定留存与折现率假设下，人均生命周期价值$CLV$ 为：

$CLV={\displaystyle \sum _{k=1}^H\frac{r^{k-1}{m}_k}{{\left(1+d\right)}^k}}-CAC$ (11)

将存量的外部影响拆解为触达 × 转化，激活可得：

$\left\{\begin{array}{l}{K}_t=i_t\cdot p_t\\ A_t^{\text{ref}}=K_t\cdot R_t\\ A_t\leftarrow A_t+A_t^{\text{ref}}\end{array}\right\}$ (12)

3.4. 运营边界与风控

投资受制于当期总预算，同时对个体频次施加上限：

$\begin{array}{l}{\displaystyle \sum _c{B}_{c,t}}\le B_t^{tot}\\ FR{Q}_{u,t}\le FR{Q}^{\max }\forall u\end{array}$ (13)

确保供给能力与交付承诺不被策略突破，进行如下约束：

${\displaystyle \sum _c{O}_{c,t}}\le In{v}_t,Lea{d}_t\le SL{A}^{\max }$ (14)

3.5. 归因与目标优化

在多触点情境下采用Shapley权重保证公平性：

${\widehat{w}}_{c,t}={\displaystyle \sum _{S\subseteq N\setminus \left\{c\right\}}\frac{\left|S\right|!\left(n-\left|S\right|-1\right)!}{n!}}\left[V_t\left(S\cup \left\{c\right\}\right)-V_t\left(S\right)\right],n=\left|N\right|$ (15)

为与收入等量纲结合，要求：

${\displaystyle \sum _c{\widehat{w}}_{c,t}}=1,{\widehat{w}}_{c,t}\ge 0$ (16)

在上述约束下，最大化多期净收益可以表示为：

$\underset{\left\{B_{c,t}\right\}}{\max }{\displaystyle \sum _{t=1}^T\left(Re{v}_t-{\displaystyle \sum _c{B}_{c,t}}-F_t^{\text{kol}}-F_t^{\text{koc}}-{\mu }_{2}SL{A}_t^{\text{pen}}\right)}$ (17)

4. 结果分析

本文在MATLAB R2021a中进行情景与敏感性仿真。随机种子固定以保证结果可复现。

见图4，各渠道曲线均呈明显凹形的边际递减：在低–中等预算区间，单位预算带来的触达增量

Figure 4. Channel delivery saturation curve

图4. 渠道投放饱和曲线

较高，随后逐步收敛。示例结果显示，S渠道在中低预算下爬升最快，P渠道上界更高。预算分配应遵循等边际原则，在多渠道下，可采用效率优先结合规模保底双阈策略，先把S投到临界点，再加大P以获取规模上限；E、O只在其边际回报不低于S、P的节点上追加。

见图5，末期ROAS排序为S > P > E > O，S在相同预算下产出毛利最高，P次之。这反映了效率–规模的结构性差异：S的响应灵敏，单元效率强；P的可承载规模更大，因而绝对贡献可能反超。KPI设计应区分效率型与规模型目标，预算递进时，先以ROAS排序进行第一层分配，再用贡献份额做第二层修正，可避免高ROAS但总量不足或有规模但低效的偏误。

CTR，CVR两条曲线对Q单调上升且呈轻微凸形，CTR的斜率显著大于CVR，见图6。质量提升先影响注意与点击，再经由履约/匹配等因素传导至下单。在冷启动与中预算阶段，提升Q的前链路回报更快(CTR弹性更高)，应优先投入内容生产与创意治理；对CVR的提升需配合履约可信人群匹配同步推进。

Figure 5. Late-stage ROAS

图5. 末期ROAS

Figure 6. CTR/CVR response to content quality

图6. CTR/CVR随内容质量的响应

见图7，随预算序列上升，激活逐期增加，存量呈次线性上升；收入随之上升。增长应由拉新导向转为拉新–留存–复购的通盘最优：提高边际价值在中长期大于单期拉新，运营侧治理是最具性价比的增长抓手。见图8，各队列留存规模均呈指数式衰减，呈现规模提高–质量下降的典型替代效应。当扩张速度超过服务与匹配能力，会导致留存核变差。增长节奏需与产能/履约/客服能力协同扩张。

Figure 7. AARRR growth

图7. AARRR增长

Figure 8. Cohort retention curve

图8.队列留存曲线

见图9，累计归因贡献为P > S > E > O，尽管S的ROAS更高，但P因基线规模与承载能力更强，对总收入的绝对贡献更大。Shapley在多触点下衡量边际贡献的平均值，避免最后触点高估与平均分摊低估。渠道决策应同时看效率与结构份额，一味追求ROI可能错失“规模–高协同的主干渠道；反之只做规模也会被单位经济性拖累。

见图10，关键参数相对弹性为$Q>{\alpha }_P>C^{\text{comp}}>S^{\text{kol}}>S^{\text{koc}}>\overline{F}$，在既定标定下，质量变量对全链路最敏感，其次是P渠道的预算响应。达人策略强调KOL × KOC同步放量加之频控约束，以获取协同红利而不过频。

Figure 9. Attribution stacking and channel structure

图9. 归因堆叠与渠道结构

Figure 10. Parameter sensitivity analysis

图10. 参数敏感性分析

5. 结语

本文通过构建社交电商一体化机制模型，揭示了媒体整合与用户生命周期管理的协同规律。研究发现：社交分享渠道具备投放效率优势，付费渠道更具规模潜力，二者形成“效率–规模”互补结构；内容质量与合规治理是前链路转化的关键杠杆，服务履约质量则决定用户留存与长期价值；头部与口碑达人的协同效应受内容一致性与触达频次约束，过度营销将导致收益递减；基于Shapley值的归因方法能为资源配置提供了一定的理论依据，通过可计算模型贯通了媒介策略与用户运营；提出了“触达–口碑扩散–私域承接–增长优化”的闭环路径。研究局限在于模型参数依赖理论推导，未来可引入真实数据实证校准，并纳入竞争环境等动态因素，推动模型向动态自适应系统演进。

基金项目

国家自然科学基金(72071130、71871144)；上海理工大学大学生创新基金(SH2025080)。

NOTES

^*通讯作者。