网络微博营销的SWOT分析

随着微博火爆程度的增加,微博营销也成为了众多企业所选择的一种新的营销方式。本文对微博营销运用SWOT模型进行分析,指出了微薄营销的优势、劣势、机遇和威胁,为企业进行微博营销提供了参考。     

手机微博客户端与网页微博应用的差异研究

微博对于手机的重大意义就在于培养了一种随时随地记录生活的习惯：手机用户使用手机上网的习惯,增强手机同互联网的互动,从而使手机用户顺利过渡到无线互联网用户。随着智能手机的广泛应用,手机微博由于其“随时随地”的特点已经被广大用户所采用。本研究在分析了手机客户端和网页差异性的基础上。探讨了手机微博的特点。     

企业微博营销活动的生命周期和分享模型研究

在信息化的时代背景下,“微博”这一平台已成为各个企业营销的战略要地.在阐述AISAS模型概念的基础上,构建了微博营销活动的生命周期和分享模型,发现微博分享在企业营销活动中产生的重大影响,尤其对微博活动的二次传播至关重要,该模型也显示微博分享价值是受微博转发数、微博评论数、日发微博数、微博累计影响力等因素共同影响的,通过研究企业微博营销中分享的价值,提出了更有针对性的企业微博营销策略.     

微博营销效果研究：基于品牌关系的视角

在微博平台发展的如火如荼之际,企业纷纷展开微博营销。为验证微博营销的效果,研究结合品牌关系的定义和微博“拟人化”的特征,提出微博营销将影响品牌关系质量。并通过构建结构方程模型的方式,验证了企业微博账户的满意度经过微博账户社群意识的中介影响,直接对微博账户的行为意向和品牌关系质量产生显著影响。即当对企业微博较满意的“粉丝”在感受到较强的社群意识的时候,他们倾向于继续长期和此企业微博保持联系并持续关注,也愿意花费更长的时间在该企业微博账号上。同时,研究表明社群意识对品牌关系质量具有一定的提升效果,品牌关系质量测量维度包括认知、情感和忠诚。     

浅析微博营销的商业价值及运作模式

在Web2．0时代,企业进行网络营销推广的一个重要手段是通过企业博客进行营销推广,随着互联网技术的日新月异,另一种全新的Web2．0企业网络营销模式已经出现了,那就是企业微博。本文从微博营销的内涵起笔,简单回顾了微博的发展史并对文中涉及到的微博营销基本概念做了定义,进而指出了微博营销的特征及其重要性。接着研究了微博的商业价值,为随后的研究奠定了基础。然后按照模式分析理论结合实际案例,引出了微博营销的几种主要模式。最后,对微博营销市场的未来前景做出了具体展望,并最终引出了全文的结论。通过本文的研究,得到以下主要结论：微博营销是网络营销的一个新兴分支,使用微博进行营销时必须慎重考虑其在不同条件下的模式,想机械地通过单一微博营销模式进行企业推广营销是达不到预期效果的,需要多重模式的综合搭配才能奏效。微博营销已经出现并不断改变网络营销的格局,相信随着微博与其他媒介整合度的加强,微博营销不再是独立存在的．它一定是一套整合营销模型中的一部分。     

微博客,大影响——浅析微博营销模式及其价值

微博的出现与蓬勃发展改变了互联网信息传播的模式,也影响着人们的信息接收行为和生活方式。微博给企业带来了新的营销模式和契机。该文通过诠释微博的特点,结合国内外成功的微博营销案例,分析阐述微博营销的价值,并为企业进行微博营销提出建议。     

社交网络中的用户转发行为预测

以新浪微博为研究对象,基于微博主题及用户特征,提出社交网络中的用户转发行为预测算法.首先,基于互信息理论,从已发生转发行为的用户的微博内容中提取特征,通过分析给定用户的微博内容与特征之间的相关程度,预测用户是否会对给定主题的微博发生转发行为;然后通过研究用户性别、粉丝数、关注数、微博数与用户转发行为的关系,选取合适的用户特征描述,并基于贝叶斯模型预测给定用户对微博的转发概率.最后,结合以上2种算法的预测结果,得到给定用户对某主题微博的转发行为预测.该预测算法对研究网络舆情传播及微博营销具有重要意义.     

基于多任务学习的微博流行度预测

以短文本内容发布为主要特点的微博,已经成为重要的信息传播媒介,预测微博流行度对舆情监测、企业营销、热点推送等都具有重要意义.当前对微博流行度预测的研究主要侧重于对所有用户的微博数据进行统一建模预测,鲜有研究考虑不同影响力用户之间的差异.而微博数据的分析显示标签、提及和微博长度等对微博流行度的影响会随发布者的影响力变化显示出明显差异,在流行度预测中充分考虑这些差异,有助于取得更好的预测结果.为此,在流行度预测中引入多任务学习(Multi-Task Learning,简称MTL),并结合SVM构建SVM+MTL模型,此模型通过同时考虑所有用户的共同特性和不同用户的具体特性来提高预测性能.此外,除了预测常用的用户属性和微博发布行为等特征外,还引入微博内容相似性这一新特征,该特征能明显提高预测准确率.基于微博数据的实验表明,SVM+MTL模型可以有效提高微博流行度预测性能.     

基于随机森林分类的微博机器用户识别研究

针对网络上机器用户大量散布谣言, 发布虚假信息, 误导网民舆论, 严重影响网络环境的问题, 以微博中的机器用户为研究对象, 结合其自动化程度高、伪装能力强、信息发布有针对性的特点, 从行为模式、微博内容、用户关系和发布平台4个维度分析机器用户的特征指标, 利用信息熵、内容重复率等8个指标构建微博用户的特征向量, 通过随机森林算法设计微博中机器用户的识别模型。最后, 在真实的新浪微博数据集上进行验证, 结果表明本模型识别机器用户的准确度达到96.7%, 可以有效地区分微博中的机器用户和普通用户。     

新浪微博的未来盈利模式探讨

微博产品的问世,预示着一个媒介新时代的来临。新浪微博的商业价值将体现在危机公关、舆论炒作以及网络推广方面。盈利模式的关键是企业的价值创造活动,有效的价值创造活动必须是能持续的创造出差异化的产品和服务。保障盈利的前提和基础是海量的用户和用户对于新浪微博的粘性及忠诚度。目前微博营销的模式至少有以下几种:活动营销、植入式广告、客户服务的新平台、品牌宣传。     

浅谈企业微博营销策略

2010年"微博"成了网上最流行的词汇,微博凭借其强大的影响力,也越来越多的受到了企业的关注和认可,微博营销展露头角,微博式的网络推广手法成为新时代的宠儿。但是,目前企业微博营销还很不成熟,在国内刚刚进入摸索阶段,本文在分析了微博营销的优势和发展中存在的障碍的基础上,提出了企业开展微博营销的具体策略。     

浅析网络营销策略之微博营销

互联网的迅速发展,带动了网络营销的蓬勃发展,不断出现新的网络营销策略,微博营销就是其中的一种较新的营销策略。微博营销具有操作简单、多平台、传播迅速、成本低等特点,越来越多的企业进行微博营销,但是也出现一些问题,本文针对所出现的问题,提出了相应的解决建议。     

企业微博营销策略研究

随着微博汹涌大潮的袭来,更多的企业在这种新的营销模式面前显得有些措手不及,不知该怎样利用这个网络新宠进行有效地营销。文章从企业微博营销中所涉及的平台选择、结构搭建、内容设计、营销推广及现存的问题,作了简要分析,以期能为企业在实施微博营销时提供一些建议和思考。     

微博的信息组织和获取方式在企业信息化营销中的应用——以新浪微博为例

以新浪微博为例,阐述了微博的信息组织和获取方式,并举例说明了企业信息化营销中的微博营销,指出企业在信息化浪潮中要抓住机遇,利用微博的信息组织和获取方式来保持企业的竞争优势。     

基于矩阵模型的社交媒体农产品营销策略研究

目前农产品在微信、微博等社交媒体上销售越来越普及,以矩阵这一全新的角度探讨农产品社交媒体的营销方法,详细分析农产品通过微博、微信展开新媒体营销的途径,并将各种营销策略进行系统化的总结,构建了横、纵两个维度的矩阵模型,并将此模型推广到其他新媒体平台,为今后农产品微营销的展开提供了新的思路。     

微博营销在旅游目的地的应用探析

旅游微博作为旅游界一种新兴的传播方式,它逐渐改变着人们出行旅游的方式,以其低成本、实时性强、互动性高等特点,迅速成为旅游目的地进行营销的全新平台,引起了企业和学者们的广泛关注.通过微博营销的特点,结合旅游目的地分析微博营销的发展问题,从而提出组建微博营销专业团队、持久性适度发布高质量信息、借热点问题增强与粉丝互动、实施资源媒介的整合营销、开展网络公关等策略.     

基于用户特征的微博转发预测研究

研究微博用户转发行为,预测微博转发概率,确定影响微博转发概率的因素,在热点挖掘、产品营销、舆情监控、谣言控制等方面有重要的现实意义.本文介绍了影响微博转发的用户特征,其中比较典型的有用户影响力、粉丝平均标签数、粉丝活跃度等特征.通过粉丝数-关注数算法、用户标签数算法、粉丝活跃度算法等分析了它们与微博转发之间的关联关系,并确定各个属性的阈值,这些阈值对微博转发预测起到了至关重要的作用.     

基于SWOT分析的中小企业微博营销研究

对于规模较小、缺乏资金的中小企业来说,微博营销的四个方面(优势、劣势、机遇、威胁)的特点为其带来了机遇和挑战。中小企业已经具备了微博营销的基础条件,若要成功进行微博营销,中小企业必须提高自己的微博营销意识,建立专业化的微博营销团队,设计个性化的微博内容和微博营销板块,利用热点时事和名人效应吸引潜在客户,同时要加强行业自律,运用多种营销方法进行店铺及产品的推广,抓取真实有效的订单。     

采用超图的微博群落感知方法

针对微博群落的识别与形成演化机理的获取问题,提出一种基于超图的微博群落感知方法.归纳微博用户的交互关系,提出以用户为节点、交互关系为边的微博用户交互关系超图模型;分析微博用户交互环境的情境特征,通过FP-TREE方法挖掘用户交互与情境特征的关联规则;根据关联规则对超图模型进行划分,得到具有相同情境的微博群落.以新浪微博为例进行了模拟验证,结果表明该方法能够感知导致微博群落形成的情境特征,且较传统数据挖掘方法能够更加准确地识别微博群落.     

基于熵值法的中国西南地区国家5A级旅游景区 微博营销评价

在移动互联网时代,微博营销已成为旅游景区获取竞争优势的重要途径。文章以西南 地区国家5A级旅游景区为研究对象,运用熵值法构建包括微博活跃度、微博内容覆盖度、微博传 播力三个方面的国家5A级旅游景区微博营销评价指标体系,并对西南地区国家5A级旅游景区微 博营销的综合评分及排名进行分析。结果表明：西南地区各省份国家5A级旅游景区微博营销发 展不平衡,一些建成时间较早的国家5A级旅游景区微博平台建设更加全面,官微影响力更大,其 中微博传播力的建设对景区微博营销起关键作用。文章从联合营销、提升内容丰度、开展营销活 动、创新营销方式等方面提出了优化微博营销的建议。