基于LSOIR模型的企業社會化營銷信息傳播研究

王潤 趙軍

摘要：社會化營銷是如今企業的主要營銷方式，研究其中的信息傳播機理有利于對營銷信息傳播過程進行分析，進而為企業社會化營銷策略提出合理建議。通過重新劃分和定義信息傳播中的節點狀態、分析歸納不同影響因素、從復雜系統的角度分析信息傳播影響因素與不同的狀態轉換概率之間的聯系，改進了SIR模型，構建了企業社會化營銷背景下的LSOIR信息傳播模型。仿真結果表明，模型能夠反映出現實社會化營銷中的信息傳播規律。

關鍵詞：社會化營銷;信息傳播;傳染病模型;復雜系統;仿真

中圖分類號：TP319.9 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）14-0028-07

1引言

隨著網絡社群人數急速增加，國內外社交媒體不斷推陳出新，其中以微博、Twitter等社交媒體平臺用戶人數最多。據中商情報網統計數據顯示，截至2018上半年中國微博用戶規模為3.37億人，在整體網民數量中微博用戶數比例達到42.1%，成為國內用戶數量最高的社會化媒體，當代社會化媒體呈現出蓬勃的發展趨勢。社會化媒體具有良好的社會性和互動性，能夠極大地提高信息傳播的廣度和深度，這些特點結合數量繁多的使用人群為企業打開了一個新的營銷市場，為企業的產品和服務提供了實時的展示、溝通和服務平臺嘲，能夠讓企業充分利用社會網絡所帶來的優勢進而展開各種營銷活動。根據微博提供的微數據顯示，截至2018年8月，微博企業賬號達到140萬，覆蓋行業超過60個，基于社交網絡和多元內容的社交媒體平臺受到越來越多企業的關注，社會化媒體營銷成為企業的主要營銷方式之一。

企業社會化營銷不同于傳統的線下及網絡營銷，它更強調與用戶的互動，期望借助社會化媒體平臺使用戶成為營銷活動的主動策劃者、參與者。整個社會化營銷是借助于社會網絡中信息的傳播和共享來實現的，一系列營銷活動的本質就是信息傳播。因此，研究企業社會化營銷中的信息傳播機理對于企業把握消費者行為、制定品牌營銷策略等工作具有重要意義。

傳染病學被廣泛應用于復雜系統信息傳播機理的相關研究中。傳染病動力學模型包括了SI、SIS、SIR，其中最為經典的模型是SIR。該模型將一個群體中的個體狀態分為了易感個體（Susceptible）、感染個體（Infeeted）和免疫個體（Recovered）這三類個體來代表信息傳播中不同狀態的個體，通常研究社會網絡下的信息、謠言等傳播過程及機理。另外，傳染病學在營銷領域的信息傳播方面也應用得較為普遍，主要研究集中在病毒營銷有效性預測模型、社會網絡中營銷信息的傳播和滲透、社交媒體營銷傳播機理、信息源隨時間的變化和信息傳播幅度范圍等傳播規律這樣幾方面。以上文獻均是在SIR模型的基礎上，或是重新考慮了節點特征和不同的免疫方式，或是改進了感染及免疫概率的計算方式，但并沒有將營銷活動中的信息傳播看作是一個受多種因素影響的復雜系統，沒有從復雜系統的角度去考慮影響因素和節點狀態轉換概率的聯系，進而構造一個更為貼合實際社會化營銷信息傳播的模型。企業社會化營銷處于復雜的社會關系網絡背景之下，企業與用戶構成的社會化關系網絡中節點狀態復雜，并且信息傳播過程受到多種外界因素的影響，為了研究企業社會化營銷中的信息傳播機理，需結合社會化營銷的特點添加節點狀態，并充分考慮信息傳播的影響因素。

本文以微博中的企業社會化營銷作為研究對象，基于信息傳播影響因素的文獻分析，結合企業社會化營銷信息傳播的特點，合理考慮到企業權威度、廣告覆蓋率、企業影響力以及外界評價四個影響因素，在經典SIR模型的基礎上，重新劃分了用戶類型、添加并定義了用戶狀態，并提出一種新的企業社會化營銷LSOIR模型，通過仿真實驗組來研究企業社會化營銷信息傳播機理，探討企業權威度、廣告覆蓋率、企業影響力以及外界評價對信息傳播過程的影響，最后結合仿真結果為企業社會化營銷活動提出策略建議。

2信息傳播模型構建

2.1微博中的企業社會化營銷信息互動模式

新浪微博是我國規模最大的社會化平臺之一。其龐大的用戶群體和多元化的平臺功能吸引了眾多企業在微博中開展社會化營銷活動。微博中，用戶都擁有“關注者”和“被關注者”兩種身份，用戶可以選擇關注別人，也可以被別人關注，關注了一個用戶，就能獲知該用戶發布的微博信息。企業社會化營銷的目標是提升企業知名度，增長客戶數量以及鞏固客戶忠誠度。微博中的企業社會化營銷活動，就是企業賬號通過發起具有一定吸引力營銷活動，讓營銷信息在不同用戶之間廣泛傳播，從而使用戶了解并關注企業賬號，成為企業粉絲，通過這樣一個過程，企業提升了知名度，增加了客戶數量，即達到了企業社會化營銷的目的。

在微博中，企業進行社會化營銷信息發布和擴散的方式有三種。一是企業自身通過微博平臺賬號發布相關營銷信息，讓已經關注了企業賬號的用戶第一時間收到營銷信息。二是會與“代言賬號”進行合作，這些代言賬號通常是明星或者是自媒體賬號，在微博平臺和社會中擁有較多粉絲，具有一定影響力，讓其幫助營銷信息的擴散，從而讓更多的用戶知曉營銷信息，并去關注企業，成為企業的粉絲。三是企業將營銷信息放在微博熱搜榜的推薦位上，讓更多用戶知曉營銷信息，微博熱搜榜涵蓋了近期的時事、新聞熱點，是微博平臺的重要功能，并面向全體微博用戶開放，企業通過微博熱搜榜發布營銷信息，可以達到信息被廣泛知曉和傳播的效果。

因為微博的關注機制，信息傳播的過程中存在著“鄰近者先知”的特點，即企業本身和企業代言發布的營銷信息，先會被關注了他們的人接收到，再由知曉了信息的人進行信息傳播，即轉發，讓沒有關注企業的人接收到營銷信息。企業社會化營銷背景下的微博信息互動模式如下圖l所示。

根據上圖所示的關注關系，將用戶分為以下四類：

1）關注了企業的用戶A，該類用戶第一時間獲知由企業傳播的營銷信息;

2）關注企業代言的用戶B，該類用戶也能較快的獲知由企業代言傳播的營銷信息;

3）沒有關注企業和企業代言的用戶C，在網絡中與企業和廣告商距離較近，能夠獲知由A或B類用戶傳播的營銷信息;

4）沒有關注企業和企業代言用戶D，在網絡中與企業和廣告商距離較遠，通過微博熱搜榜獲知營銷信息。

2.2網絡用戶狀態分類

經典SIR模型中，s、I、R三類狀態在信息傳播問題中分別代表的含義是未知狀態、感染狀態、免疫狀態，分別表示對信息的未知、傳播和停止傳播。在微博平臺中，企業社會化營銷表現為：多渠道發布具有一定吸引力的營銷活動信息，讓盡可能多的用戶關注企業賬號，去參與活動和轉發信息，從而達到企業社會化營銷提升企業知名度，增長粉絲量的目的。所以在整個營銷活動進行期間，用戶狀態經歷了未知一已知—傳播—停止傳播的變化。

基于以上分析，本文結合2.1節中的用戶分類和其對應的信息獲知與傳播狀況，在經典SIR模型的基礎上增加用戶狀態，并重新定義各狀態含義。

1）L（Long-range）：有小機率知曉信息的人。

2）s（Susceptible）：有大機率知曉信息的人;

3）O（Observe）：知曉但還未傳播信息的人;

4）I（Infected）：知曉并且傳播信息的人;

5）R（Recovered）：停止傳播信息的人;

四類狀態轉換過程如下圖所示：

2.3轉換概率的定義和取值

關于信息傳播的影響因素，眾學者通過實證等各種方法進行過許多深入研究，也有了眾多研究成果，限于篇幅和研究重點，本文對此不作深入研究，只基于以往的研究基礎，結合企業社會化營銷的特點，歸納出企業社會化營銷過程中信息傳播的影響因素，并結合實際建立各因素與轉換概率之間的聯系。

社會網絡中信息源的傳播范圍對傳播過程有重要影響。在企業社會化營銷中，營銷初期信息發布范圍的廣度能夠決定潛在傳播信息的人數，并影響到企業社會化營銷的最終效果。結合微博平臺中企業發布信息的方式，企業合作代言人的影響力，以及企業將營銷信息發布于微博熱搜榜的位置，都對信息傳播和營銷效果起著重要的影響。本文將對應的兩個影響因素分別稱為廣告覆蓋率和企業權威度。

知曉信息后，是否傳播信息取決于用戶的傳播意愿，決定用戶傳播意愿的有外界評論㈣、用戶本身的想法等等，這里只關注外在因素，因此將是否傳播信息的影響因素定為外界評價。

企業數量眾多，大小不一，實力不同，社會影響力也不一樣，用戶有可能基于企業產品的品牌效應直接進行信息傳播，本文將對應的影響因素稱為企業影響力。

假設微博平臺中用戶只會對信息進行一次轉發，即用戶傳播完信息后就對信息免疫，不再重復傳播。

綜上，信息傳播過程中轉換概率分為感染概率、傳播概率和免疫概率三類。

1）感染概率p5：不易感節點L通過讀取企業公開發布信息，即瀏覽微博熱搜榜而獲知企業營銷信息，并以p5的概率轉變為知曉信息的節點o。p5和廣告覆蓋率有關。

2）感染概率p3：易感節點S可通過其關注的用戶轉發到首頁的營銷信息而知曉營銷信息，即I節點以p3的概率感染s，使其轉變為0節點。p3與企業權威度有關。

3）傳播概率p1：處于觀望態的節點0再參考外界評論，影響自身傳播意愿，轉發營銷信息，即I節點以p1的概率感染0，使其轉變為I節點。p1和外界評價度有關。

4）傳播概率p2和p4：用戶基于品牌效應，不受到外界評論的影響，直接傳播營銷信息，從L和s節點分別以p4和p2的概率轉變為I節點。p2和p4與企業影響力有關。

5）免疫概率p6：用戶隨時間增長而對營銷信息失去興趣，從而停止對營銷信息的傳播，即從I節點以p6的概率轉變為R節點。因本文設定信息不再被重復傳播，所以p6=1。

3仿真實驗及分析

仿真情境：有一個正處于發展時期的中小型企業，意圖通過微博平臺上的社會化營銷來增長粉絲量，提升知名度。該企業在營銷活動開始之前粉絲量較少，平臺中大多數用戶在網絡關系上與其距離較遠。根據以上描述設定不同狀態人數密度

整個信息傳播過程四類用戶密度隨時間的變化情況如下圖3所示。可以看到，在企業社會化營銷信息傳播過程中，L和S類人數密度逐漸減少，0類和I類人數密度起初先有一個增加的過程，后來逐漸減少，而R類人數密度隨著時間的推移一直在增加，最終收斂到一個穩定值。

3.1感染概率對傳播過程的影響

在其他初始值條件不變、其他概率取中值的情況下，感染概率p3和p5依次取不同的值，圖4分別給出了p3和p5取不同值時節點L、S、O、I的密度隨時間變化的曲線。本文從傳播模型和現實意義兩個角度進行結果分析。

1）傳播模型的角度：在信息傳播過程到達一個穩定的狀態之前，p3對L幾乎沒影響，對S有影響;p5對L有影響，對S幾乎沒影響;p3和p5對0、I有一定的影響，且p5比p3對0、I的影響更大，0和I的密度峰值隨著p3和p5的增大而增大。

2）現實意義的角度：和p3、p5有關的企業權威度、廣告覆蓋率在企業社會化營銷過程中起著不同的作用。從a-d圖來看，對于未知營銷信息、且在社會網絡中與企業距離較遠的用戶來說，廣告覆蓋率比企業權威度更能讓他們接觸到營銷信息，而對于與企業距離較近的用戶則相反;從e-h圖來看，企業權威度和廣澳覆蓋率越高，曲線峰值越大，對應的信息傳播速度也更快，知曉信息的人和傳播信息的人越多。廣告覆蓋率的影響大于企業權威度的影響。

3.2傳播概率對傳播過程的影響

在其他初始值條件不變、其他概率取中值的情況下，傳播概率p1、p2和p4依次取不同的值，圖5分別給出了p1、p2和p4取不同值時不同節點密度隨時間變化的曲線。

1）傳播模型的角度：p1、p2和p4對L和s兩類用戶沒有太大影響;p1、p2和p4對0和I都有一定的影響，且影響程度pl>p2≈p4，0的密度峰值隨著p1、p2和p4的增大而減小，I的密度峰值隨著p1、p2和p4的增大而增大。

2）現實意義的角度：從a-c圖來看，外界評價、企業影響力對于遠距離用戶都稍有影響，評價和影響力越高，密度變化越快，用戶越容易知曉營銷信息;從d-f圖來看，外界評價、企業影響力對近距離用戶的影響稍大于對遠距離用戶的影響，評價和影響力越高，密度變化越快，用戶越容易知曉營銷信息;從g和j圖來看，外界評價度在信息傳播過程中起著很重要的作用。評價度越高，即正面評論越多，0的峰值越小，變化速率越快，而I的峰值越大，變化速率越快。反映了現實中，如果正面評論夠多，那么已經知曉信息的人會更加快速的去傳播信息，成為信息傳播者。相反，如果正面評論不夠多的話，原本知曉信息的人不會很快的去傳播信息，所以信息知曉者和信息傳播者的數量變化并不大，隨著時間的推移，未知曉信息的人通過各種渠道接觸到營銷信息，所以信息知曉者的人數增加。另外，外界評價對信息達到穩態的時間也起到了決定性作用。從h、i、k、L圖來看，外界評價和企業影響力越大，選擇傳播信息的人則越多。

4結束語

本文借鑒了傳統的傳染病模型，在微博信息互動模式的分析基礎上，重新劃分了企業社會化營銷中的用戶類型，并根據實際情況限定了用戶狀態轉換概率的取值范圍，另外在文獻分析的基礎上，歸納出企業權威度、廣告覆蓋率、企業影響力、外界評價這樣四個影響因素，結合實際將其與不同的狀態轉換概率聯系起來，構建了企業社會化營銷背景下的IJSOIR信息傳播模型，并進行了仿真，就仿真結果分別從信息傳播模型和現實意義兩個角度進行了分析。從仿真結果來看，四個影響因素對企業社會化營銷過程中不同狀態的用戶數量變化均有著大大小小的影響，其中外界評價對信息傳播過程的影響最大。結合第2小節中的仿真結果分析，本文給出以下企業社會化營銷策略建議：

1）企業應努力提升自身權威度和影響力，從而在企業社會化營銷中讓更多的人接觸到營銷信息，并更快地去傳播信息;

2）在營銷時，企業應在能力允許的范圍內多渠道、大范圍地散播營銷信息，提高廣告覆蓋率，以增加信息知曉人數，從而提升企業和產品知名度，增加潛在客戶;

3）企業在社會化營銷過程中應關注外界評價，并適當引導輿論，吸引更多正面外界評價，形成良好的口碑，有助于增加信息知曉人數并使其更快地傳播信息，起到良好而高效的社會化營銷效果。

社會化營銷已經成為被企業廣泛運用、被用戶廣泛接受的重要營銷模式，對應的企業社會化營銷能力的演化也成為企業在發展迅速、競爭激烈的社會環境中求生存、謀發展所必須要考慮的問題。本文為企業社會化營銷策略建議方面做了一些工作，但對能力演化這樣一個動態問題，靜態的LSOIR模型不足以支撐其研究。因此，將模型動態化，使模型能夠用于狀態變化的實時分析是下一步的主要工作。