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

　　2007年AntonyMayfield在《WhatIsSocialMedia》一书中首次提出了社会化媒体的概念，他认为[MayfieldA.什么是社会化媒体[M].Spannerworks,2008]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[王明会,丁焰,白良.社会化媒体发展现状及其趋势分析[J].信息通信技术，2011，(5)：5-9.]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。

　　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X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X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FacebookX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X贡献13.0亿美元移动广告收入，占FacebookX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。

　　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[SocialMediaInsider：100waysToMeasureSocialMedia,Nov.17,LearningAce,http://www.learningace.com/doc/5560194/f271a22101dffc5c04ff1b12f3bbd805/social-media-insider_100-ways-to-measure-social-media.]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[赵爱琴，朱景焕.企业微博营销效果评估研究[J].江苏商论，2012，(1)：89-92.]：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。

　　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。

　　1978年，X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。

　　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。

　　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。

　　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（www.weiboreach.com）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

　　1.运算结果

　　效率值如下：

　　表3效率值表

　　无效率部分的改进值表如下：

　　表4改进值表

　　表5改进值表

　　2.结果分析

　　效率值表中的综合技术效率是指在假设规模收益不变的情况下，对决策单元的资源配置能力和使用效率多方面综合考量得出的指标，其中包含规模效率的成分。而纯技术效率排除了规模的影响，通常反映了企业管理或技术因素影响下的生产效率。规模效率则是企业规模因素影响下的生产效率，其通常有递增、递减、不变三种情况。三者之间的关系为综合技术效率=纯技术效率×规模效率。

　　从表3可以看出，在24个活动时段中，仅有11个的综合技术效率为1，处于技术有效状态，有13个DMU处于技术无效率状态，且在这13个DMU中有11个与平均水平还有一定差距。总的来看，天猫官博对于资源配置的把控并不是很到位，很多时候一些无谓的投入并不能达到理想的产出目标。本文结合了MaxDEA软件的分析结果和天猫官博的实际活动情况，将性质与问题相同的活动时期归类，从同类的DMU中选出典型进行分析，然后从低效率时段中的问题与高效率时段中的优势两个角度出发，分析企业在社会化媒体运营中存在的无效率问题与改进措施。

　　（1）低效率问题分析

　　根据表3可以看到4月下这个时段的综合技术效率与纯技术效率同处于垫底的位置，仅有0.281。而从表4可以看到，这个时段三个投入指标的冗余程度均不是很高，却远未达到所需的产出水平，尤其是情感值仅有19，处于所有DMU情感值指标的末位。结合天猫官博这一时间段的具体活动发现，4月下天猫的主打活动是天猫男人节，天猫官博采用通过晒出搭配图，吸引用户转发赠送图内单品的形式来获取关注。通过观察评论发现，多数用户对于搭配的审美观持反对看法，评论中“难看”，“不想要”，“失望”等字眼占了大多数，而本身此次活动奖品价值不算高，更难以激发用户参与活动的兴趣。此次活动技术无效率的主要问题在于，天猫官博并没有做好市场调研，选用了可能会使用户喜爱度分歧较大的活动形式，造成了即使投入要素把握得当却无法获得有效产出的结果。

　　另外值得注意的是6月上这一时段，从表3可知其综合技术效率与纯技术效率分别为0.415和0.418，属于无效率较为严重的情况。从表4可以看出其投入冗余的程度低而产出不足的程度很高。应当注意到的是此阶段活动的规模效率为0.992，非常接近于1，且6月下是四个规模效率还未达到规模有效的DMU中唯一一个规模效率递增的DMU。这就意味着若将投入要素等比例增加，产出的增加值将会超过投入的价值。所以这种情况下，企业应该调整活动规模，加大投入，以此提高活动的产出效率。

　　与4月下相反，12月下的三项投入指标的冗余程度均超过了50%，然而产出水平仍达不到目标值，以至于综合技术效率只有0.296，位列倒数第二。通过观察发现，12月下天猫官博联系了冬至日、圣诞节与即将到来的新年发布了多个话题，话题性质类似，这就导致转发与评论的集中度过于集中在某一时段，用户的参与度呈下滑趋势。所以，即使在发博积极、奖品价值不低的情况下，也难以提起用户持续参与的兴趣，造成了投入冗余产出不足的情况。为避免这种情况，建议企业应采用主打活动的形式，在活动期间定期发布使用户感兴趣的话题，不求数量但求质量，过于频繁的发博可能导致用户的疲倦，有营养的微博加上可观的奖励会使用户参与度大大提高。

　　（2）高效率问题分析

　　在11个技术有效的DMU中，每一个达到技术有效水平的原因并不都相同，本文总结出两点，可以成为企业社会化媒体运营的良好示例。

　　从表2可以看到，5月上活动的情感值达到了90，属于很高的水平，而此时段的三项投入指标都处于较低水平，是典型的低投入获得高产出的范例。究其原因，发现天猫官博利用五月份的母亲节开展活动，号召大家为自己的母亲购置需要的产品，尽自己的孝心。在“百善孝为先”的理念被社会倡导的背景下，这样正能量的活动很容易被大众接受，大众也乐于探讨。在知微传播分析的传播路径分析中，相关的微博在4层以上的转发占比为21.1%,最大的转发层数为10层，这是其他时段的所有微博都难以望其项背的水平。也就意味着此类微博的影响力非常大，无形中又帮企业提升了话题度与曝光度。由此可以看到，企业在发博时尽量与社会的热点事件或节日相结合，发布迎合大众口味的正能量话题往往能获得不错的营销效果。

　　11月上是天猫的传统活动双十一，活动规模非常大，受众也非常广。从表2可以看到，天猫官博这一时段的活动数、发博率、奖品价值三项投入指标均列第一，产出方面转发数也达到了50万的高水平，这是高投入获得高产出的范例。双十一活动的规模大，优惠力度大，覆盖面广，经过天猫数年的经营已经形成了自己的品牌效应，在此基础上进行的社会化媒体运营效率则会高得多。美中不足的是活动期间的情感值只有48，还不如10月下为双十一造势的双十一潮流盛典多。观察评论发现，在活动宣传期间，大众普遍表示对活动期待，而在活动开展期间，由于参与人数众多而服务器跟不上，导致许多人没能抢到心仪的商品，微博下评论以抱怨居多。所以企业在开展社会化媒体运营的同时也不能放松对硬件设施的加强，与高质量的产品和服务配套，社会化媒体运营才能发挥出应有的成效。

　　通过上述分析我们可以总结出如今在社会化媒体运营中出现的几个问题：①不能正确有效地预测大众的情感取向，导致活动的参与度与口碑下降。②开展的活动过于分散，频繁地发博反而会导致大众关注度参与度的降低。③不能正确判断运营所处的状态，导致投入冗余或产出不足的情形。④利用自建网站等方式进行社会化媒体运营的企业可能存在硬件或技术水平跟不上的情况。

　　针对上述问题本文给出了几点建议：①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，这在大数据时代尤为重要。了解大众想要什么，迎合大众的兴趣并进行针对性的活动会大幅提高产出，结合节日进行配套的营销活动也是锦上添花的做法。②控制活动的频次，尽量打造企业专属的代表性活动，配合高奖励力度会大幅提升吸引力。③企业要时刻关注舆论的演进状态，必要可以采用相关的数据跟踪分析软件，确定边际报酬的状态，以此来调整各投入要素。

　　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。本文的创新之处在于将数据包络分析法（DEA）与社会化媒体运营有机结合起来，很好地利将DEA分析多指标的特性运用到社会化媒体效率分析中来，为相关研究提供了一种新的途径。本文的局限性在于仅对社会化媒体运营中的微博运营展开分析，其他形式的社会化媒体运营还有待探究。

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