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清华大学学报(自然科学版)  2014, Vol. 54 Issue (5): 649-654    
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新浪企业微博口碑传播的实证研究
张晶1,2,黄京华1,2(),黎波2,严威2
2. 清华大学 经济管理学院,北京 100084
Empirical research on enterprise micro-blogs' word-of-mouth of Sina Weibo
Jing ZHANG1,2,Jinghua HUANG1,2(),Bo LI2,Wei YAN2
1. Research Center for Contemporary Management, Tsinghua University, Beijing 100084, China
2. School of Economics and Management, Tsinghua University, Beijing 100084, China
全文: PDF(1386 KB)   HTML
输出: BibTeX | EndNote (RIS)       背景资料
文章导读  
摘要 

该文针对企业微博的口碑传播,基于口碑营销理论和产品类型研究,对企业微博转发数的影响因素进行研究,建立了企业微博的口碑传播模型。企业微博的转发数受到粉丝数和产品类型的影响。通过抓取新浪企业微博的实际运营数据,运用面板数据模型对模型的系数进行了估计。研究结果表明: 企业微博的转发数受到粉丝数和新增粉丝数的影响; 并存在正的自相关,即前一天的转发数会正向影响后一天的转发数; 产品类型对企业微博的转发数有显著的影响,提供体验型产品的企业转发数高于提供搜索型产品企业的转发数。

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作者相关文章
张晶
黄京华
黎波
严威
关键词 企业微博口碑传播转发产品类型    
Abstract

Information about a company' micro-blog is often spread by word-of-mouth. This paper uses a company micro-blog word-of-mouth model to analyze the factors affecting the number of retweets of a micro-blog, based on word-of-mouth marketing theory and a product type model. The number of retweets of a company micro-blog information is affected by the number of fans and the product type. This study uses crawled data of a company micro-blog to estimate the correlation coefficients using a panel data model. This study shows that not only do the number of fans and the increasing number of an enterprise micro-blogs influence the number of retweets, but they also have positive autocorrelation. The product type also influences the number of retweets, with greater influence for products the user has personally used than for products seen in searches.

Key wordscompany micro-blog    word-of-mouth    retweets    product type
收稿日期: 2012-10-29      出版日期: 2014-05-15
ZTFLH:     
基金资助:国家自然科学基金资助项目(71272028);教育部人文社科重点研究基地重大项目(13JJD630008)
引用本文:   
张晶, 黄京华, 黎波, 严威. 新浪企业微博口碑传播的实证研究[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2014, 54(5): 649-654.
Jing ZHANG, Jinghua HUANG, Bo LI, Wei YAN. Empirical research on enterprise micro-blogs' word-of-mouth of Sina Weibo. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2014, 54(5): 649-654.
链接本文:  
http://jst.tsinghuajournals.com/CN/  或          http://jst.tsinghuajournals.com/CN/Y2014/V54/I5/649
  企业微博口碑传播模型
变量 含义
粉丝数
FANSi, t-1
i家企业微博在第t-1天的粉丝数
新增粉丝数
FANS_INCi, t
i家企业微博第t天的新增粉丝数
转发数
REPOSTi, t
i家企业微博第t天所发微博的当天被转发数(包括一级、二级转发)
前一天转发数
REPOSTi, t-1
i家企业微博第t-1天所发微博的当天被转发数(包括一级、二级转发)
产品类型
EXPERIENCEi
i家企业生产的产品类型(1表示体验型, 0表示搜索型)
节假日
HOLIDAYt
t天是否为节假日(1表示周六日、圣诞、元旦、春节, 0表示其它)
发文数
POSTi, t
i家企业微博在第t天的发微博数
微博总数
SUM_POSTi, t
i家企业微博截至到第t天的发微博总数
  变量及其含义
产品类型 企业类型 数目
体验型产品 食品类 12
交通类 9
化妆品类 6
服务类 5
日用品类 6
首饰珠宝 1
小计 39
搜索型产品 服装鞋帽 20
电子产品类 3
小计 23
总计 62
  行业和产品类型分布
变量 固定效应模型估计系数 标准差
REPOSTi, t-1 0.134*** 0.04
FANS_INCi, t 0.049*** 0.013
FANSi, t-1 -0.001*** 0.000 6
HOLIDAYt -48.45*** 14.49
POSTi, t 19.39*** 3.66
SUM_POSTi, t -0.015 0.033
  模型1估计结果
变量 固定效应模型估计系数 标准差
REPOSTi, t-1 0.138*** 0.04
FANS_INCi, t 0.052*** 0.015
HOLIDAYt -47.38*** 14.38
POSTi, t 19.65*** 3.68
SUM_POSTi, t -0.06 0.048
  修改后的模型1的估计结果
变量 混合回归模型估计系数 标准差
REPOSTi, t-1 0.406*** 0.062
FANS_INCi, t 0.034*** 0.013
FANSi, t-1 0.000 6*** 0.00008
EXPERIENCEt 31.67*** 12.89
HOLIDAYt -43.93*** 13.45
POSTi, t 17.67*** 2.06
SUM_POSTi, t -0.0017 0.005
  模型2估计结果
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