微营销时代的品牌营销决策指标测评构建及实证研究

The Construction and Empirical Research of Brand Marketing Decision Index Evaluation in Micro-Marketing Era

摘要: 微营销是传统营销与现代网络营销的结合体，通过传统方式与互联网思维实现营销的新突破。本文在总结相关研究的基础上构建了微营销时代背景下品牌营销决策指标体系。指标体系包含认知指标、感受指标、行为指标三个核心维度，并细分为6个二级指标和11个三级指标。同时本文以洗护品牌(哈罗闪、施巴、洁喜诺)作为研究对象进行实证分析。研究结果对微营销品牌决策具有重要参考价值。

Abstract: Micro marketing is a combination of traditional marketing and modern online marketing. It achieves a new breakthrough in marketing through traditional methods and Internet thinking. Based on the summary of relevant research, this paper builds a brand marketing decision index system in the context of micro-marketing era. The index system includes three core dimensions: cognitive index, feeling index, and behavior index, and is subdivided into 6 secondary indexes and 11 tertiary indexes. Meanwhile, wash and care brands (Hello Flash, Shiba, Jiexinuo) were taken as research objects for empirical analysis. The research results have important reference value for micro-marketing brand decision-making.

1. 文献综述

目前，越来越多的学者对社交媒体给予更多的关注，特别是微平台的影响和传播效果的评价。目前己经有较多相关传播效果模型指标的研究成果，其中，多为对前人研究成果使用不同的评判标准或不同的着手点进行总结得出指标。

1.1. 关于品牌营销决策效果的评价指标

已有许多学者已经从不同角度做出了研究，其中经典模型分为线性和非线性两种。宁昌会(2019)在线性决策模式的基础上提出了提高品牌决策效率、降低成本的方法 [1]。从品牌营销的角度来看，消费者的反应可以按照前后的反应阶段分为：品牌意识，品牌态度，品牌接受，品牌偏好，品牌购买，品牌重复购买，品牌满意度和品牌忠诚度，这也是品牌决策能力的指标，因此，衡量品牌决策效果时应该包括这些指标。喻国明(2010)以接触理论为基础理论，以不同受众品牌的辐射为基础，建立了认知指标、感觉指标和评价指标，以提供品牌形象和决策效果的全景描述 [2]。

1.2. 关于微平台传播效果评价指标

除了经典的品牌营销决策评价模型外，许多学者还对日益主流的微营销时代下的社交媒传播效果进行了评价。在评估微平台传播效果的相关研究中，主要有以下几种：其一，主要针对构建评估指标。田媛媛(2018)等人选取活跃度、微平台内容和传播力被用作一级指标，又选取微平台总数、原微平台数量、发布频率、用户总数、转发分享信息数等15个指标作为二级指标来评价中药企业微平台的影响力 [3]。单晓红(2016)等对微平台的传播阶段划分，依次分析用户对微平台的注意阶段和行动阶段的特点，并对前人研究做提炼总结，提出以微平台转发效用指标、内容表现形式指标、影响时间指标、影响范围指标、微平台最终发布效果指标作为一级指标、及若干二级指标、三级指标 [4]。其二，分析了微平台传播的机制和特点，探讨了微平台除传播有效性的关键影响因素。谢新洲(2014)等人认为，认知、态度和行为构成了品牌营销决策效果评价的核心要素。故使用这三个指标作为一级指标，并下设曝光指标、提及指标、曝光情绪指标、曝光互动指标、互动指标、活跃指标六个二级指标，及曝光量、口碑量、互动率、活跃率、情绪互动量等11个三级指标，对汽车品牌的微平台影响力进行评价 [5]。王梦莹(2013)结合了微平台的传播特点和信息共享机制，设计了一个指数系统，共有三个级别的29个指标。其中，一级指标包括品牌情感，品牌购买和推荐意愿，以及消费者企业识别。次要指标包括八个因素：情绪取向，传播质量和企业声誉 [6]。其三，对微平台传播效果进行评价。2012年，CIC发布了报告《从微平台迈向社会化商业主题二——市场研究的社会化创新》提到情感可以用来作为指标衡量社会化媒介的传播效果。此处，情感指网民在网络讨论中对品牌、产品、属性所表达出的正负面倾向。纪文静(2016)基于5W模型(ｗho, what, in which channel, to whom, with what effect)，使用微平台发布者、用户、博文、传播方式、传播收益来评价旅游行业官方微平台传播效果，并下设18个二级指标，如用户活跃度、用户类型、用户数量、博文阁片视频数量、博文曝光率等 [7]。王晓光(2015)等使用宣传力度、互动程度、营销效果作为一级指标，随后将该二个指标分解为原微平台数量、微平台数量、微平台总数等其他13个指标，如关注数量、平均转发次数和平均评论数量 [8]。李军(2012)等人在研究微平台影响力评价中，将微平台品牌营销归结为吸引力和用户 [9]。研究根据上述研究成果，笔者汇总相关学者使用的评价指标如表1。

Table 1. First-level indicators of brand marketing decision evaluation model

表1. 品牌营销决策评价模型一级指标

综上所述，笔者发现前人多基于消费者行为学、品牌营销、品牌营销决策理论或者微平台中常使用的衡量标准——微营销时代品牌营销传播效果来作为选择指标的基本思路。但本研究希望能在研究微营销时代微平台的品牌营销决策效果的同时，探究不同因素对其营销效果的影响，且希望加入对于微平台传播机制的最新研究成果，修正对评价指标的模型构建。本研究不止局限于对微平台影响力的维度分解指标，还结合品牌营销决策理论和品牌营销理论，立足消费者的反应，将其作为基本点，结合微平台的传播机制和自身特点设置指标。通过相关参考文献分析，笔者认为最重要的三个指标：认知、感受和行为指标。将这些元素筛选后纳入评价模型中。

2. 品牌营销决策指标评测体系构建

本研究项目将微博作为微营销时代微平台典型代表的研究对象，一方面考虑数据采自微博面板，属于客观数据：再者，考虑到微博指标选取考虑因素颇多，不同评价者选取角度不同，主观色彩浓烈，选取专家的代表性也值得商榷；另一方面，熵值法频繁出现于对微平台传播效果的评价中。因此，在本研究中，本项目研究团队使用客观赋权—熵值法对模型中的每个指标赋予权重。

2.1. 指标测评设计思路

本研究通过研究发现，无论是品牌营销决策理论中众多学者提出接触点的重要性，还是品牌传播理论中对品牌传播效果进行评价时十分重视的消费者行为，全部立足于消费者的反应，并且在某种程度上存在着对应关系。本项目研究中主要选取品牌营销决策中适宜微营销时代的，麦肯锡提出的消费者决策之旅，及品牌传播中宁昌会在诸多品牌管理教材中都有使用的线性传播理论做指标选取的理论基础。其中，品牌传播线性模型中的品牌知晓可以对应认知指标，品牌态度对应感受指标，品牌接受和偏好对应到行为指标，其他四项指标属于购买后指标，基于微博品牌营销决策主要针对购买前消费者行为，故本项目不做考虑。

在此基础上，我们结合了相关微博传播机制的研究成果，选取一些学者提出的对微博传播影响较大的因素，并根据对微博特点进行总结归纳，在对二级、及三级指标的选取中，本研究加入一些其他学者没有使用过或很少使用的指标纳入模型。综上，指标选取基于三个考量：1) 宁昌会品牌营销理论中对消费者反应阶段的描述；2) 麦肯锡在2007年提出的针对数字化营销中消费者做决策的历程；3) 评价微博营销时，众多学者的研究成果。

2.2. 评价模型构建

一级指标：认知指标、感受指标、行为指标。

二级指标主要根据一级指标(认知指标，行为指标和感受指标)进行扩展和分解。二级指标根据一级指标的划分，査阅相关文献中对该三个指标的解读及划分，确认了6个次级指标：曝光指标、影响指标、互动指标、活跃指标、吸引力指标和内容指标。

最后，根据一些学者的研究成果和对一些报告中计算相关指标时所使用的数据、微博特点及传播机制，将对微博传播影响非常大的转发、评论、点赞、粉丝数曝光等纳入模型，依此研究团队确定了11个二级指标，分别为：曝光量、微博总数、发博频率、点赞数、回复数、转推数、粉丝数、粉丝增长数、含图微博数、含视频微博数(图1)。

2.3. 权重计算方法介绍及选取原因

熵值法是多指标系统指标赋权的一种常用方法，是用于判断多指标系统中每个指标的分散程度的数学方法。根据每个指标的变化程度，我们可以计算出每个指标的权重，为多个指标的综合评价提供依据。熵本是热力学中用来度量不确定性的概念。在信息论中，熵可以用来衡量信息的不确定性。熵值大用来表示，信息量越小，则不确定性越大，于是其对系统的影响程度就小，反之亦然。根据熵的特征，我们可以通过计算熵值来判断事件的随机性和无序程度，也可以用熵值来判断指标的离散程度。熵越大则信息少，信息的离散程度相应就小，则该指标对整体评价的影响就越小。相反，熵越小则信息多，信息的离散程度相应就大，则该指标对整体评价的影响就越大。如果指标值相等，则该指标在评价系统中不起作用。通过阅读相关文献发现，对于微营销时代下社会化媒体微平台的品牌营销决策评价，很大比例的学者使用了该方法进行指标赋权。基于此，本研究给出了基于熵值法赋予微营销时代的社交媒体品牌营销决策评价指标的方法。

Figure 1. Micro-marketing platform brand marketing decision evaluation index system taking microblog as an example

图1. 以微博为例的微营销平台品牌营销决策评价指标体系

2.4. 权重计算步骤

权重计算步骤可基本概括为：数据标准化－计算指标值比重－计算熵值－计算指标的差异性系数－定义权重－计算指标值－计算各指标方案得分。

1) 列出矩阵。选取m个品牌，n个指标(m = 3, n = 11)

$A=\left[\begin{array}{l}{x}_{11}{x}_{12}\cdots x_{1n}\\ ⋮\ddots ⋮\\ x_{m1}{x}_{m2}\cdots x_{mn}\end{array}\right]$

2) 指标归一化处理：将实际数据进行无量纲化，使得数据转化为不受量纲影响的平价指标值。本文选择效果更加稳定的极差化法进行处理，此处选取指标大为优的标准(张立军，2010)，计算公式如下：

$R_{ij}=\frac{\left(x_{ij}-\min \left(x_{1i},x_{2j},\cdots ,x_{nj}\right)\right)}{\max x_{ij}-\min x_{ij}}*N$

其中 $R_{ij}$ 为第i个品牌，第j个指标经过标准化后的数值， $x_{ij}$ 为其原始数据，N为该指标的满分值，此处设为100。 $\max x_{ij}$ 和 $\min x_{ij}$ 分别为原始矩阵中第j个指标的最大值和最小值。

3) 计算第j个指标下第i个方案Ai的贡献度。

$P_{ij}=r_{ij}/{\displaystyle {\sum }_{i=1}^m{r}_{ij}}$

4) 定义熵：计算所有方案对第j项指标的贡献总量，即第j项指标熵值。

$S_j=-k{\displaystyle {\sum }_{i-1}^m{p}_{ij}\ln \left(p_{ij}\right)}$

K = 1/ln (m)；m为方案数量。

5) 计算差异性系数， $d_j$ 为第j属性下各方案贡献度的一致性程度。

$D_j=1-S_j$

6) 计算权：计算指标j的权重：

$W_j=d_j/{\displaystyle {\sum }_{j=1}^n{d}_j}$

7) 对各个方案进行评分：将归一化后的数值与权重相乘，将每一个指标执行上述操作，得出每一个指标的得分，最后进行加和得出每一个方案的加权后综合得分。

3. 评测模型实证研究

3.1. 研究目标的选取

本研究选取哈罗闪、施巴、洁喜诺企业官方微博作为研究对象。根据微博数据中心对2017年１月至2018年10月数据的统计，发现相关洗护品牌的互动用户数较之前出现大幅增长。其中有1.1亿账户发布过该类话题相关微博，7800万人转发，5530万用户评论，1.2亿人次点赞(微博数据中心，2017)，可见：

1) 洗护品牌博文引来大量用户强互动；

2) 洗护品品牌提及量大、曝光强，更能体现微营销的特性；

3) 女性更热衷于参与互联网话题互动、女性在购物节的购买力更强；

4) 洗护行业使用互联网营销活动参与程度高，数据量更大更有代表性；

5) 用户对KOL的关注程度很大程度上影响对品牌的关注程度、购买意愿及喜爱程度，洗护品牌在这一点上特性更加突出。

微博信息传播快，互动多等特性在洗护品牌的官方微博运营中得到了比较好的体现，且该行业网民基础更大，该行业更具备互联网的一些特性。考虑上述原因，本研究选取洗护行业作为实证分析的对象，既合理又具有代表性。

3.2. 据来源及原始数据

本研究数据采用网络爬虫结合人工计数的方式获取微博面板数据，统计时间为2019.3.6 00:00-2019.3.8 24:00。现将获取的所需数据列为表2。

Table 2. Original data of third-level indicators

表2. 三级指标原始数据

3.3. 指标权重计算

对收集的原始数据先进行归一化和标准化，使用熵值法计算每个指标的贡献度、熵值和权重进行赋权，现将结果列为表3。模型中共含有11个指标，每个指标平均占比9.09% (表3)。

Table 3. Index weights at all levels

表3. 各级指标权重

根据权重，对标准化后的数据乘以权重，对每个品牌的各项表现进行评分，可得出下表4中三个品牌的各项指标得分及综合得分，标出得分超过70的项目，使得结果更加直观、清晰。

Table 4. Scores of brand marketing decision indicators of the three brands

表4. 三家品牌的品牌营销决策指标评分

3.4. 品牌营销决策指标测评结果分析

根据赋权结果可见，虽认知指标有三个小指标、感受和行为指标各有四个小指标，数量不同，但不影响整体评价权重，感受指标占比最高，为39.7%。各个三级指标的权重比较平均，其中最重要的依次为：粉丝增长数、粉丝数和曝光量，权重均超过10%。三种有二从属于吸引力指标；而最不重要的依次为：含视频微博数、活跃人数和发博频率，权重基本在7%上下。

首先从一级指标来看，认知指标、感受指标和行为指标各占28.2%、39.7%和32.1%，权重可以看出认知指标占据的比重最大。从二级指标看，权重曝光、影响、吸引力、内容、互动和活跃指标各占了11.1%、17.1%、24%、15.7%、25.1%和7%。可见吸引力指标对微博传播效果的影响最大，而吸引力指标代表了官方微博的基础粉丝数、粉丝增长数，这些对消费者感受品牌信息起到很大的作用，验证了意见领袖或拥有粉丝数量大的账号对微博品牌传播的贡献程度更高。一般来说，对互动指标的衡量，都是采用赞、评、转来实现的，使用这三个指标，更加直观的反映了品牌与用户的互动们可见其25.1％的权重也说明了使用微博进行营销，激起用户反应，从行为上影响用户的重要性。从三级指标来看，各个指标各具特色，并以平均线9.09%划分，我们近似认为高于平均线的指标较重要，对品牌传播效果产生了较大贡献，反之亦然。下面选取几个指标进行具体分析：

第一，曝光量是指发布或者转发内容中含有品牌关键词的用户所具有的粉丝数，即参与传播品牌信息的用户的总覆盖面。此指标对模型的贡献度为11.07%，超过平均贡献度9.09%，我们认为该指标对品牌传播效果的影响较大。再观察哈罗闪、施巴、洁喜诺的曝光量的得分分别为80.5，9.6和0.25，相差悬殊。本研究归因于本身哈罗闪粉丝数量就远超其他两家，转发量自然较大，加之发布哈罗闪产品信总和转发的用户粉丝数量往往较大，其中对曝光量贡献较大推荐，可见品牌口碑良好，与品牌联合推广和合作较多。

第二，微博总数的贡献度为9.71%，微微超过平均贡献度，本研究认为持续发布博文，始终出现在大众视野内会对消费者的认知产生影响，从而影响品牌的传播效果。哈罗闪、施巴、洁喜诺的曝光量的得分分别为27.2、54.6和21.1，本指标施巴明显呈现优势，其他两家基本持平，可见施巴属于勤奋发博类型的企业。

第三，该发博频率指的是活动期间的发博频率，发博频率占比7.3%，低于平均水平。可见品牌的传播效果相对短期的发博数量，长期多量发博更能影响传播效果。

第四，粉丝数量占据10.35%的贡献度，哈罗闪、施巴、洁喜诺的该指标得分为81、13.6和1.98。该结果说明，粉丝数量的多少不仅对微博营销效果的影响非常大，还可看出不同品牌的粉丝数量相差悬殊导致其得分相距甚远。

第五，粉丝增长数占比13.69%，为最重要的影响因素。由此见得，一段时间内粉丝的大量增长对品牌传播的影响是巨大的。多一些人关注，就多一些传播的可能，后续基于消费者产生的种种反应的机会也就更多。

第六，含图微博和含视频微博的贡献度分别为9.7%和６%，由此见得，使用图片进行传播还是对传播起到了较大的影响，微博的传播上视频的效果是不如图片的。本研究认为，阅读图片更加省时省力，对于微博这种快速传播信息的工具来说，让读者少思考，最快的引起读者的情感共鸣更加重要。

第七，从互动指标的赞、评、转的贡献度7.84%、8.52%和8.75%来看，赞的力度小于转和评，分开来看这三个指标也都不是非常的重要。

第八，活跃人数贡献度达6.9%，为本模型中最不重要的指标。活跃人数指的是活动期间发布过含有品牌关键词的用户数量。本研究认为，该指标不重要的原因为传播效果好不好主要还是靠发布信息的用户身份，如果该用户不具备大量粉丝和影响力，那么他或她的发布对品牌传播的贡献度是不大的。

4. 结论

根据得出的结果可以发现，三家品牌评价效果各不相同。从品牌热度来说，通过百度指数可以得知品牌被搜索的频率，而通过该模型可以得知品牌使用微营销的决策指标。百度指数的统计以周为单位，在活动期间的百度指数排名中，哈罗闪、施巴、洁喜诺分别位列第2、12、19位，根据本研究设计的评价模型得出的三个品牌的综合得分分别为68.2，33.49，13.29分，其综合得分的排序和百度指数排名完全匹配，且分数差距相对悬殊。

一般来说，品牌的热度要和宣传效果要包含诸多因素和使用多个营销工具，可能包含使用传统媒介如电视广告、线下门店推广等，也可能包含互联网宣传，包含不止微博在内，还有微平台、论坛等工具的使用。我们可以推断微博的使用对企业的知名度和推广度起到了非常大的贡献作用。企业使用用户范围非常广的微博拉近与用户的距离，吸引用户对品牌的关注程度，进而主观搜索的意愿愈发强烈。也可以理解为，消费者对于感兴趣的品牌，在百度上搜索后，考虑到品牌微博具有更多包涵品牌产品、活动、广告、代言人的信息，消费者转到微博了解更多的品牌消息。以上两种情况都会增加消费者与品牌的接触，从而购买品牌的几率也会大大增加。

基金项目

秦皇岛市科技局项目《微平台产品营销驱动机制研究》，编号201902A259。

参考文献

NOTES

^*通讯作者。