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《西华大学》 2013年
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基于BP神经网络的微博营销效果实证研究

陈昱霏  
【摘要】:2006年3月,伊万.威廉姆斯创建Twitter,标志着微博诞生。现已成为价值近百亿美元的知名网站。2009年8月4日,国内最大的门户网站“新浪”推出“新浪微博”内测版,成为我国门户网站中第一家提供微博服务的网站。而后,在短短的一年多时间内迅速掀起国内微博风潮,使微博正式进入中文网主流人群的视野。如今,新浪微博已成为国内微博领域的领航者,它现已拥有2亿多注册用户、几万各界名人、一万家企业与机构账户。根据《中国微博元年市场白皮书》数据显示,随着微博用户数的不断增长,2010年7月,新浪微博产生的总微博数超过9000万,每天产生的微博数超过300万,相继的腾讯微博也在良好的发展势头中。据权威机构预测,到2013年,国内微博市场将进入成熟期。不可否认,微博正以它独特的优势和魅力迅速发展,也正因为如此,国内外很多企业已意识到这个商机,纷纷利用微博进行营销,从而使微博营销的实践活动逐渐增多,发展十分迅速。针对这一现象,国内外学者开始着手对微博营销进行研究。 在总结国内外学者研究成果的基础上,不难发现,国外研究重点是微博在各个机构以及各个领域中的应用研究,倾向于定量研究。而国内多数研究还停留在站在企业角度,对微博营销策略的探索性研究层面上,倾向于定性研究。那么,国外的研究结论在国内是否成立,国内微博营销是否可以进行定量研究,成为热点论题。 在阅读相关文献的同时,发现微博营销有利有弊,两级化严重,“利”在于可以引发蝴蝶效应,迅速推广产品,几乎零成本,成为许多商家入驻微博的重要原因。但有不少企业忽视了微博营销的“弊”,一旦出现危机,信息传播速度快,超乎想象,公关问题成为一大难题。那么,微博营销到底给企业营销带来了多少效果,即对企业整体的营销效果有何影响,成为亟待解决的难题。 本研究以此为研究论题,通过对微博营销相关理论的研究综述,将AESAR(注意(Awareness)—参与(Engagement)—态度(Sentiment)—行动(Action)—保留(Retention))模式结合第三方监控软件——“微博风云榜”,理论联系实际,分析总结归纳,建立微博营销效果评价模型,并提出应用LM-BP(Levenberg Marquadt-Back Propagation)神经网络方法对模型进行验证的实现过程,在此基础上,进而提出微博营销效果评价指标体系,测算方法以及测算公式。对选取的实例微博账号进行操作化定义及测算,利用Matlab数学建模软件的神经网络工具箱对实测数据进行验证和预测,同时,应用灰色预测软件对数据进行长期预测,利用实测数据和结果数据,进行回归分析,从而论证微博营销对企业整体营销效果的影响问题。 与国内已有研究成果相比,本研究在以下方面有所见解: 第一,突破国内研究不够深入的缺点,从探索性研究跨越到实证性研究; 第二,对国内微博营销研究缺乏定量研究进行了弥补,以数据作为支撑,更具科学性; 第三,比较深入的研究了微博营销效果问题,将AESAR模式与第三方监控软件相结合,构建模型,并提出应用LM-BP神经网络方法对模型进行验证的实现过程; 第四,建立了微博营销效果评价指标体系,提出了相对应的测算方法和公式; 第五,针对所选实例,进行操作化定义,通过测算,应用Matlab数学建模软件的神经网络工具箱和灰色建模软件进行了预测分析,由回归分析做出了较为科学的论证,得到了与之相对应的结论,发现微博营销对企业整体市场营销效果影响不显著; 第六,应用了当前热门的拓扑学原理,将神经网络和灰色预测相结合,为处理模糊信息,提供了参考,也为本方向的研究提供了新的研究思路; 第七,应用不同的数学建模软件,如Matlab数学建模软件以及灰色预测软件,对模型进行验证和预测,应用相应的统计分析软件,如Eviews统计分析软件,对数据进行科学性的测算,使得研究结果更具说服力。 研究过程中存在三点不足:提取的数据量还不够,权值是自主赋值,以快消品作为研究实例,对于其他行业是否能得到同样结论,有待研究。
【学位授予单位】:西华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TP183;F274

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