基于主成分分析和聚類分析的明星用戶微博營銷分析

劉艷

摘 要：隨著微博等社交網絡平臺的迅速發展，許多商家紛紛選擇在這種平臺上進行用戶營銷，尤其是利用“明星領袖”的作用。本文研究當前一些學者的研究情況，結合華為手機的案例，統計華為形象代言人的相關數據，采用主成分分析和聚類分析進行分析，得出當前代言人的綜合得分和類群，評價當前代言人的代言效果，分析研究中的不足，確定接下來的研究方向。

關鍵詞：明星用戶 微博營銷 華為 主成分分析 聚類分析

中圖分類號：F713 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2018）02（b）-063-04

隨著網絡技術和智能終端的快速發展，在線社交網絡（Online Social Network，OSN）已成為人們日常必不可少的工具之一[1]。據統計，2016年全球約23.4億人經常訪問社交網絡，占全球總人口的32.0%，占網民總數的68.3%。如此龐大的在線社交網絡用戶群每時每刻都在社交網絡平臺上產生海量的數據。這一龐大的數據資源為許多商家在社交網絡平臺上進行廣告投放提供了依據。

以往，在社交網絡尚未成熟時，商家大多以電視、門戶網站、視頻網站等為媒介進行廣告投放。隨著社交網絡逐漸成熟，許多商家看到了社交網絡中用戶的數據價值，紛紛轉到微博等社交網絡平臺。微博是國內最重要的獲取和討論明星信息的平臺，也是粉絲與明星零距離互動的最佳平臺。在微博上信息傳播的速度極快，其熱點信息每10分鐘更新一次。大多數明星都注冊了微博賬號，并且通過一定的運營，擁有上百萬甚至上千萬的粉絲數。許多商家利用明星領袖作用，選取時下的熱門明星作為自己的代言人，通過明星在微博平臺上發微博的形式，開展廣告投放等營銷策略。以華為手機為例，華為手機選取不同明星作為新發布系列的形象代言人，但是在實際運營過程中，華為手機的明星代言效果和OPPO等相比差距明顯。本文針對這一問題，從明星在微博上的營銷效果進行分析，對不同明星的代言效果進行評估。

1 研究現狀

許多學者從不同的角度研究明星微博廣告營銷，大多數學者從明星微博營銷的效應角度進行研究探討，如蘇燕從概念入手分析明星微博廣告營銷的優勢和劣勢[2]；杭璐全面分析微博明星代言策略，從傳播學角度討論明星微博的效應[4]；孫麗雅從明星微博代言的社會效應角度，系統討論了明星微博代言的效益[5]；周娜運用SWOT法分析明星微博廣告[5]等。部分學者從粉絲經濟的角度研究明星微博代言效果，如王肅會從電影微博營銷的角度來探討粉絲經濟對營銷的影響[6]；姜佳延從粉絲經濟來分析奧迪品牌社交媒體營銷效果[7]等。綜合以上相關文獻，筆者認識到當前明星微博廣告營銷在實際中應用已經十分廣泛，但是不難發現，這其中仍然存在許多問題，如代言人明星的選取問題以及明星代言效果評估問題，這些都是商家亟待解決的問題。

2 主成分分析和聚類分析理論

2.1 主成分分析

主成分分析是一種降維的統計方法，通過正交轉換，將原來存在相關性的變量組轉化為線性無關的變量組，從而實現降維的效果。

主成分分析的一般步驟如下。

（1）對原始數據的標準化處理。

2.2 層次聚類分析

所謂層次聚類，就是數據集按照某種方法進行層次分析，直到滿足某種條件為止。假設有N個待聚類的樣本，對于層次聚類來說，基本步驟如下：

（1）初始化過程。把每個樣本歸為一類，計算每個類之間的距離，即樣本與樣本之間的相似度；

（2）按一定規則選取符合距離要求的類別，完成類間合并；

（3）重新計算新生成的類與各個舊類之間的相似度；

（4）重復（2）和（3），直到所有樣本點都歸為一類，然后結束。

通過聚類分析，將調查樣本進行歸類，分析每一類的具體特點。

3 明星用戶微博營銷分析過程

3.1 初步分析

筆者選取明星的粉絲數、關注數、近一個月平均點贊數、近一個月平均轉發數、近一個月平均評論數、在代言期間代言微博的點贊數、評論數、轉發數作為主要的定量評估指標，統計出如表1所示的結果。由于數據量相對較小，均為手工統計得出。

通過初步的數據統計，我們可以看出陳坤的粉絲數最多，但是其近一個月微博的平均影響力不怎么突出，反而是張藝興、吳亦凡這一類“流量小生”的影響力較大，梅西的影響力不怎么突出，可能和其在微博平臺上的活躍程度并不如其本人在各個社交平臺上的綜合活躍程度高有關系。張涵予代言華為系列手機是在2016年，并且其并沒有在微博上發布相關微博，因此得不到其相關數據。孫楊的代言微博發布數最多，這可能部分會影響其代言效果，本文不考慮其他相關博主（如華為官博）發布的相關代言人的微博。

3.2 主成分分析過程

表2中，根據得到的初始數據，對其進行標準化處理。

表3反映了各個主成分的貢獻率和累計貢獻率。從中我們可以看出前5個主成分的累計貢獻率達到96.53%，對原變量具有很強的解釋能力。因此本文選擇了前5個主成分進行分析。

表4中，在第一主成分中具有較大正向載荷的變量為“粉絲數”和“代言微博平均轉發數”，說明粉絲數和代言微博平均轉發數在評價代言效果時占據較大比例。在第一主成分具有較大負向載荷的變量為“近一個月微博平均點贊數”和“涉及代言的微博數”。在第二主成分中正向載荷不明顯，負向載荷較為突出，主要為“近一個月微博平均轉發數”以及“代言微博平均評論數”。三、四、五主成分不具有突出的一些特征。因此可以分析出對評價微博代言效果較合理的指標為：粉絲互代言微博平均轉發數、近一個月微博平均點贊數、涉及代言的微博數、近一個月微博平均轉發數以及代言微博平均評論數。前四個具有正向作用，后兩個具有負向作用。

表5體現了代言人的得分和排名。其中陳坤的代言效果最為明顯，其次是張涵予、關曉彤、梅西、孫楊、吳亦凡和張藝興。3.3 聚類分析

表6中計算代言人之間的距離，采用閔可夫斯基距離進行求解。

表7中，給各個代言人進行編號，得到圖1。

從分類結果來看，張涵予和梅西接近，關曉彤、張藝興、吳亦凡、孫楊接近，因此，將7位代言人分為三類，張涵予和梅西為一類，關曉彤、張藝興、吳亦凡、孫楊為一類，陳坤為一類。

4 結論與展望

通過對華為手機在微博平臺上的品牌代言人相關數據的主成分分析和聚類分析，我們得到了代言人的綜合排名得分和代言人的類群。從中我們發現“流量小生”在微博平臺上的代言效果并沒有起到很大的作用。當然，本文所研究的范圍僅考慮代言人自己發布的微博的代言效果，在實際中，華為的官方微博（華為手機、榮耀手機等）也會發布相關代言人的代言信息，起到一定的營銷效果。此外，該代言人也會接其他各種廣告，這在某種程度上也會起到一定的作用。

參考文獻

[1] 李春英，湯庸，賀超波，等.在線社交網絡用戶分析研究綜述[J].華南師范大學學報（自然科學版），2016，48（05）.

[2] 蘇燕.自媒體時代明星微博的廣告發展——以新浪微博為例[J].出版廣角，2016（22）.

[3] 杭璐.我國明星微博的傳播效果研究[D].華東師范大學，2012.

[4] 孫麗雅.娛樂明星微博的傳播研究[D].東北師范大學，2013.

[5] 周娜.用SWOT分析法淺析明星微博廣告——以新浪明星微博廣告為例[J].中國報業，2016（09）.

[6] 王肅會.粉絲經濟時代的微博營銷——以電影的微博營銷為例[J].科技經濟市場，2015（12）.

[7] 姜佳延.奧迪品牌社交媒體營銷策略研究[D].吉林大學，2015.