摘要：随着社交网络的发展，企业参与社交网络的行为也逐渐受到经济社会的关注。本研究以微博作为新媒体研究平台，以电影院线为研究对象，使用微博数据和电影票房数据，对企业官方微博账号发布内容、微博消费者参与行为、短期院线票房收入三者之间关系进行了分析和建模。并且，根据社交媒体内容营销的启发，为人民网提供有益的运营建议。

关键词：新媒体 内容营销 消费者参与 电影票房 人民网

一、研究背景

顺应媒体融合的大趋势，人民网创办于1997年1月1日，自此始终积极探索和实践媒体融合发展道路。近几年，通过整合拓展报网资源，积极应用各种新技术、新模式，不断拓展业务领域和业务模式，使人民网发展取得了较好成绩，在媒体融合发展上也取得了一些经验和成绩，成为了国际互联网上最大的综合性网络媒体之一。

随着互联网发展和媒体传播新模式的不断涌现，媒体挑战与机遇并存。尤其自从Twitter 2006在美国上线，短博客平台作为一种新的社交媒介形式在全球得到迅速推广。伴随着微博等新媒体的发展，企业对社交网络的采用在近年来迅速兴起。 Bulearca（2010）指出，2008年起，社交网络中的用户数和营销活动开始爆炸式的生长[1]。Chief Marketing Officer在2013年对4943个美国公司的营销总监的调查中发现，企业在社交网络中投入的营销支出占比将从2013年的8.4%在接下来的五年内提升到22%。就新浪微博而言，截至2011年12月，已经有超过40000家企业开设了新浪微博账号[2]。可见企业对社交网络的日趋重视是一个不可避免的趋势。然而，这样大规模的营销支出如果无法从市场获得足够的收益，对企业来说，将是非常巨大的损失。

人民网也尝试利用微博等传播平台，通过新型传播载体，构建立体化传播格局，探索传播渠道的融合发展。更重要的是，当数量众多的企业都开始关注并涉足微博内容营销，并取得成效时，人民网应该合理借鉴其内容运营的优势，以此增强自身的竞争力。

二、文献综述

营销内容理论。在经济学文献中，常见的分类方法是将广告分为说服性（persuasive，直接改变消费者偏好）和信息性（informative，改变消费者对产品的认知）[3-6]。信息性内容在数十年的营销经济学研究中被研究地最为广泛，大多数观点认为广告提供更多具有信息量的内容的作用在于它们可以降低不确定性[7-10]。然而，对说服性信息的分类并不如信息性内容那么清晰，长期以来，说服性内容被当做一个包罗万象的概念使用。如情感性内容和幽默的内容被认为可以促进口碑的产生和病毒营销的效果[11-13]；慈善信息可以提高广告的有效性[14]；Berger和Schwartz（2011）还发现信息的趣味性也可以促进口碑的生产[15]。

消费者参与理论。在构建概念的过程中，研究者从相关领域如社会心理学引入可用理论[16-18]。在本研究中，我们针对微博平台将消费者微博参与定义为：以微博平台为行为基础，消费者在交易行为之外，由对企业品牌、产品、服务的认知和情感驱动的，和企业微博账号的联系强度和互动水平。强调了消费者的事实行为，以增强消费者参与的可测量性。

微博营销分析。微博与商业的结合产生了微博营销这一新的营销工具，学者和营销专家对微博营销价值进行了诸多探索，如微博营销中消费者行为、微博营销效果的影响因素和作用机制，为微博营销提出指导性的策略[19-22]。

三、理论框架与假设提出

由文献整理可知，在营销内容相关研究领域，“广告的信息量和说服力会对消费者产生影响，以此辅助其决策、培养信任、提高品牌忠诚，最终可使企业销量提高”的结论受到了广泛认可。尤其在微博平台中，企业活动的基本方式就是日常更新微博来发布不同内容。这些内容通过微博信息流的方式在企业账号的关注者微博主页得到展示。这说明，微博中的用户对企业建立认知和理解的最直接的渠道就是接收企业发布的内容。由此赋予了企业发布微博内容极高的重要性，也决定了企业微博营销的最终受益必然在极大程度上依赖于企业发布微博的内容特征。

另一方面，根据AISAS[23]模型的启示，认为在微博平台中，企业以内容运营的形式引起消费者的关注和兴趣，满足消费者获取信息的需求，从而使消费者产生由内容驱动的行动和信息分享。微博用户在接受到企业发布的微博内容之后，可以进行三种不同的行为：转发，评论和点赞。这三种用户行为，在研究中通常为看作社交网络环境下的消费者参与。

同时，Rui等（2012）指出twitter和微博型的社交网络与论坛等形式的在线平台相比具有很大的特殊性：与不存在社会结构信息的论坛不同，Twitter平台通过关注和被关注的关系构成了一个具有结构特征的社会关系网络，这种社会网络决定了信息如何在用户间进行传播。而微博用户的行为在本质上是嵌入在微博的社会网络结构中的，这种嵌入性为微博企业用户的行为带来了强大的制约（例如，用户发布的信息只能第一时间被粉丝看到），而另一方面，通过对潜入在社会网络结构中资源的利用，企业可以从结构中得到更大的收益（例如，通过转发实现信息的病毒式营销，并进一步重新塑造自己的微博中的自我中心网络的形态，例如吸引更多人关注自己，从而会使营销企业的销售增长[24]）。因此，本研究认为消费者参与行为也将有效帮助企业带来销售收入的提高。

在此基础上，本研究提出如下将企业微博营销内容、消费者参与行为和企业销售收入三者联系起来的理论框架，如图1所示。通过这一模型的提出构成了一个从企业到消费者，从线上到线下的完整行为链条。

3.1 企业发布内容对企业销售收入的影响

企业对社交网络的参与让企业可以更容易地发布关于新产品，服务，促销，客户关系，和企业社会责任相关的信息。随着社交网络对商业日益增长的影响，在管理上产生了强烈地研究需求：企业社交网络参与的努力能否带来相应地回报。本研究中首先关注企业发布信息的内容维度，采用广告内容研究的经典方法，通过内容的信息量和说服力两个维度来分析企业的社交网络参与。

内容的信息量指企业发布营销内容中所包含的关于产品、服务特性和信息介绍的数量。由于营销广告内容的一个重要作用是降低消费者的不确定性，当内容中包含更多关于产品/服务的客观信息时，可以有效降低消费者的信息搜寻成本。同时，在媒体平台中存在着不同的展示形式（如文字、图片、视频），这会使得信息被理解的程度以及消费者获取其的成本变得不同[25-27]。基于以上分析，本研究提出假设1a。

H1a：企业在社交网络上发布内容中信息含量越多，会为企业产品带来更高销售收入；

而内容的说服力是与信息性相对的另一个内容特征。如借用权威、名人的力量来获取消费者信任，呼吁消费者情感上对企业及其产品的认同，用对话、互动与消费者建立亲密关系。这类内容并不以向消费者提供更多信息为目的，而是通过希望能够直接改变消费者的偏好[28-30]。尤其针对本研究面向的电影院线微博而言，院线发布的与电影有关的信息常常只将电影有关的信息传播出去，而说服性信息将帮助信息接收者表现出了企业与消费者建立良好关系的意愿和努力，并使企业微博账号获得不仅是作为追求利润的经济实体的代言人，同时是具有感情和沟通能力的人格化角色。通过这种方式建立起对企业品牌认知，更直接得影响消费者对品牌的偏好，从而更好地提高本院线内的电影票房。因此我们提出假设1b。

H1b：企业在社交网络上发布内容的说服力越强，会为企业产品带来更高销售收入。

3.2 企业发布内容对消费者参与行为的影响

企业发布的信息可以通过两种模式传播出去：关注模式和社会传染模式。在关注模式中，信息被关注企业账户的用户接收到；此后，在社会传染模式中，信息触达那些未曾关注企业，但和企业的关注者有直接联系的用户，并进一步向更多阶的网络传播。想要触发社会传染模式，让信息能够更广泛地在社交网络中扩散，必要条件是企业关注者对这些信息进行转发，并且（在理想情况下），这些信息可以通过转发行为一步步拓宽传播网络的边界。

由于微博类的社交网络相比传统口碑媒介包含的信息更加广泛，相比用户主动寻求某类信息，微博用户只是选择关注的对象，而信息的生产是由关注者进行的。因此相比传统口碑媒介（如Yahoo！电影）用户往往对商品有预先了解后上来寻求其他用户的评价，微博用户对商品本身常常是缺乏了解的，因此微博会起到更多的提供商品信息的作用[31]。当企业发布更多地信息性内容时，其信息将更容易激发其他用户的转发行为，促进信息地传播。通过用户的行为，企业发布信息到达更广泛的网络范围，到达本身没有动机关注企业的社交网络用户。因而进行转发的用户，成为企业和外界沟通的“桥梁”，提高了信息接受者的异质性水平。由此研究提出假设2a：

H2a：企业在社交网络发布信息包含的信息性内容越多，其信息会被更多地人转发。

用户在社交网络中除了转发企业的信息，还可以直接与企业进行互动，如：评论、赞等。这些信息并不能帮助企业信息向更广的网络传播，但这种互动关系的社会嵌入型可以帮助企业和消费者之间建立期望和规范，并带来消费者对企业的信任和好感。在社交网络环境中，评论企业发布的信息或积极的反馈（如“点赞”）可以被看做是一种积极的口碑。消费者的参与通常意味着重复购买行为，抱怨的减少和价格弹性的降低。

从企业发布信息的角度来看，说服性内容试图使用各种方式（如名人、对话、闲聊、带有煽动力的语言）让消费者对企业产生信任与好感，与消费者之间建立情感上的联系，从而促进社交网络用户与企业产生互动行为,如情感性内容和幽默的内容被认为可以促进口碑的产生。社交网络用户与企业之间的互动强化了彼此之间的关联，代表了消费者与企业之间的友好、信任、互惠性等关系。由此，本文提出假设2b和2c：

H2b：企业在社交网络发布的信息中含有说服性内容越多，会有越多用户提供评论；

H2c：企业在社交网络发布的信息中含有说服性内容越多，会有越多用户成为企业发布内容点赞。

3.3 消费者参与行为和企业销售收入

消费者的转发行为将企业发布的信息附带企业的账号信息更广泛地抵到更多社交网络用户，使企业及其产品的认知度更高，进入更多人的备择集合中。同时，用户对企业信息的转发行为，本身代表着其对企业及其商品的认可和满意程度，不仅转发者本身有更高几率从信息选择发布企业获取服务。同时由于关注者和被关注之间常常是朋友关系，或其他具有较高信任的关系（如名人与粉丝），这种认可和满意会被信息的下层接收者感受到，影响信息接受者的判断，最终帮助企业在商品销售中获得更高的销量。由此研究提出假设3a：

H3a：微博用户对企业发布信息的转发行为的数量，对企业发布微博内容的信息量和企业销售收入之间的关系起到部分中介作用。

另一方面，用户与企业产生互动，是对企业发布内容主动的反应，意味着与企业建立良性关系的意愿。这推动了关系网络中的成员对彼此产生信任，并进一步产生为之付出的意愿。当做出购买决策时，用户更倾向于选择该企业的产品，即使实际的体验或价格略差于其他企业提供的替代品。同时用户和企业的互动作为一种口碑信息被信息的其他接受者观察到，信息的其他接受者可以感受到企业对维护消费者关系的投入，以及消费者对企业的态度和信任。这有助于提高企业及其产品/服务在信息接收者备选集合的位置。从而最终提高企业商品的销量。由此，研究提出假设3b和3c：

H3b： 微博用户对企业的评论行为的数量，对企业发布微博内容的说服性和企业销售收入之间的关系起到部分中介作用；

H3c： 微博用户对企业的点赞行为的数量，对企业发布微博内容的说服性和企业销售收入之间的关系起到部分中介作用。

四、研究设计

4.1数据采集

本研究以新浪微博作为研究企业社交网络营销的平台，选取中国最大的电影院线的官方微博账号“万达电影生活”作为研究的目标账号。利用新浪API获取了“万达电影生活”从2014年9月至2015年12月·发布的所有微博的文本内容、网页链接、图片视频地址、发布时间、评论/转发/点赞的数量，同时还获取了企业每条微博下用户评论和转发等参与行为的时间、发表的内容以及参与者ID。最终，研究获得了企业微博数据共2215条，微博用户行为数据共637046条。与此同时，我们从中国电影票房数据库（58921.com）抓取了2014年9月25日至2015年11月20日在中国大陆上映的电影票房数据，在删除了部分数据不全的记录后，获取了295部电影的每日票房数据，并从豆瓣电影（http://www.movie.douban.com）获得了每部影片的评分，类别等信息的数据。这些数据共同构成了本研究的数据基础。

4.2 数据编码

企业发布的微博内容可以被分为信息性和说服性两类（同一条微博中可以同时具有两种属性的内容）。信息性内容告知用户有关产品细节和价格折扣等信息，而说服性内容的发布是为了在个人层面和消费者建立联系，来促进品牌个性的建立，和消费者培养良好的关系。依据Resnik和Stern（1977）识别信息性内容的操作标准，结合从行业报告和文章中挖掘的特征，提出了微博内容特征的分类标准，包括内容变量的定义、描述性统计和数据处理方式，见表1。

选择采用人工标注的方式进行文本编码，由三位独立的评审人分别执行，并选取其中有至少两位认同的结论最为最终编码。当三位独立评审的意见都不统一时，由三位评审分别陈述标注理由，并进行第二次标注。

表 1 微博内容编码标准

4.3 变量测量

企业销售收入的测量。本研究中使用首周票房来测量的院线电影的销售收入。使用首周票房一方面不会丧失数据的代表性，另一方面在数据的稳定性上有了很大的提升。

企业微博内容的测量。依据本文提出的标准，从信息量和说服力两个维度衡量企业发布的微博内容。对所获得的每条企业微博，考察每个特征在每条微博中是否出现，并以总和测量其水平；之后，对于每一部影片，研究统计该影片上映前后各一周共14天时间内万达发布微博说服力的总和。由以下表2中公式表示,公式中〖FeatureVol〗_it表示t时发表的微博中包含特征i的数量，〖PreDay〗_m指的是影片m的首映日日期。

消费者参与行为的测量。本研究使用微博用户对企业发布微博的传播力来测量消费者的转发行为。传播力指的是企业发布的微博被其他微博用户转发的次数。具体来说，我们对于每部影片，首先以上映前一周和上映后一周内企业发布的所有微博，对于每条微博，我们统计微博用户在微博发布时间到影片上映一周这个时间段内的所有用户转发行为的数量。同样的，本研究使用互动力和好感度作为评论行为和点赞行为的度量。与传播力的计算相似，但互动力使用用户评论行为，好感度使用用户的点赞行为进行计算，公式如下表2所示，其中〖RepostVol〗_w、〖CommentVol〗_w、〖LikeVol〗_w分别表示微博w的回复、评论和点赞数，T_repost、T_comment和T_like分别表示转发、评论和点赞行为的发生时间。

控制变量的测量。电影票房受到多种因素的影响，我们借鉴电影票房相关研究，从历史文献中筛选了被广泛采用的变量作为本研究的控制变量，并根据本研究的特殊场景增加了一些变量的控制。

表2 研究变量表

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