考慮SNS的電子商務(wù)推薦策略及其決策支持

陳靜然，史文瑾

(東南大學(xué)　經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇　南京　211189)

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考慮SNS的電子商務(wù)推薦策略及其決策支持

陳靜然，史文瑾

(東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇南京211189)

[摘要]文章以微博用戶信息為研究數(shù)據(jù)樣本，提出考慮SNS的電子商務(wù)推薦策略。提煉興趣偏好信息以標(biāo)示用戶特征，并構(gòu)建基于用戶共同關(guān)注的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型，從而形成具有興趣標(biāo)簽的聚合社群，并借力于社群意見領(lǐng)袖的影響力聚集關(guān)注度，從而增強(qiáng)客戶信任、增強(qiáng)推薦效果。

[關(guān)鍵詞]電子商務(wù)；社交網(wǎng)絡(luò)；興趣偏好；意見領(lǐng)袖；推薦策略

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.02.096

社交網(wǎng)絡(luò)，由英文SNS(Social Network Service)直譯為社會性網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，是一種以用戶為中心，基于社交聯(lián)系構(gòu)建的強(qiáng)調(diào)用戶參與、興趣聚合的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

回溯SNS的發(fā)展歷程，經(jīng)由早期以六度分隔理論為代表的概念化階段直至現(xiàn)階段的云臺分布式網(wǎng)絡(luò)社交理論，社交網(wǎng)絡(luò)將其社交屬性進(jìn)行價(jià)值外延，逐漸演化為一種新型商業(yè)模式的平臺。微博作為我國社交網(wǎng)絡(luò)頗具規(guī)模性與示范性的代表，是一個(gè)以用戶社交關(guān)注關(guān)系及興趣標(biāo)簽標(biāo)注的多社群共同參與的興趣聚合網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)其特有屬性，電子商務(wù)企業(yè)可根據(jù)自身產(chǎn)品或服務(wù)的特點(diǎn)確定目標(biāo)客戶，通過社交網(wǎng)絡(luò)中的聚類興趣社群向目標(biāo)消費(fèi)群體進(jìn)行精準(zhǔn)營銷與推薦，并通過社群意見領(lǐng)袖聚集關(guān)注度，增強(qiáng)客戶信任，有效提高推薦效果。

1基于社交網(wǎng)絡(luò)的推薦策略優(yōu)勢

1.1目標(biāo)客戶的精確性——用戶偏好導(dǎo)向

微博用戶以興趣標(biāo)簽為標(biāo)注，形成頗具特點(diǎn)的細(xì)分市場。在用戶高參與度的SNS情境下，企業(yè)可根據(jù)其產(chǎn)品與服務(wù)的屬性精確鎖定目標(biāo)客戶，提供考慮用戶偏好與興趣標(biāo)簽的推薦服務(wù)，并有效排除非目標(biāo)群體，避免營銷資源的浪費(fèi)。

1.2客戶圈層的拓展性——社交網(wǎng)絡(luò)延伸

基于用戶社交聯(lián)系的微博，因其特有的社交屬性及用戶認(rèn)證功能而成為一個(gè)具備用戶高參與度及高黏著度的常用平臺。企業(yè)用戶通過微博授權(quán)的開放平臺API，能夠獲取用戶的標(biāo)簽特征、社交關(guān)注聯(lián)系、互動活躍度等屬性?；诠叉溇W(wǎng)絡(luò)的關(guān)注關(guān)系，企業(yè)可將營銷推薦渠道經(jīng)由用戶社交圈延伸，實(shí)現(xiàn)客戶圈層的有效拓展。

1.3營銷推薦的有效性——意見領(lǐng)袖推薦

意見領(lǐng)袖是指社交網(wǎng)絡(luò)中具有話語權(quán)與影響力的用戶，因其個(gè)人威信與聲譽(yù)而受到所處社群用戶的信任與自發(fā)跟從。企業(yè)通過著力爭取與目標(biāo)社群的意見領(lǐng)袖建立合作，可利用意見領(lǐng)袖所處的網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)優(yōu)勢，將產(chǎn)品信息傳播范圍進(jìn)一步輻射，有效擴(kuò)大接觸人群。亦可以實(shí)現(xiàn)口碑營銷，利用意見領(lǐng)袖的社群影響力獲得用戶信任，便于產(chǎn)品與服務(wù)的推廣。

1.4實(shí)施推薦的經(jīng)濟(jì)性——高效交互服務(wù)

社交網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)跨終端的即時(shí)互動的平臺，能夠幫助企業(yè)與用戶進(jìn)行深層次的互動營銷，打造“跨媒體、區(qū)域化、互動式”的社會化媒體營銷平臺。借助網(wǎng)絡(luò)的高速裂變傳播，企業(yè)能夠在短時(shí)間實(shí)現(xiàn)推薦信息的跨媒體傳播。社交網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確標(biāo)示用戶地理位置,在移動終端普遍覆蓋的“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代，企業(yè)可借助社交網(wǎng)絡(luò)平臺構(gòu)建O2O模式，以線上活動推廣引導(dǎo)線下實(shí)體消費(fèi)。亦可通過SNS實(shí)現(xiàn)與用戶的實(shí)時(shí)交互溝通，增強(qiáng)客戶體驗(yàn)，降低CRM成本。

2基于社交網(wǎng)絡(luò)的推薦策略設(shè)計(jì)

基于社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行精準(zhǔn)化營銷推薦，核心在于用戶信息的收集、分析與處理，本研究以微博用戶為樣本，提煉用戶興趣偏好及行為特征，并通過共鏈關(guān)系構(gòu)建關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型、結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究理論確定處于網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的微博意見領(lǐng)袖，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)推薦信息推送。實(shí)驗(yàn)具體涉及以下三個(gè)環(huán)節(jié)。

2.1用戶特征提取

以新浪微博用戶為研究樣本，運(yùn)用基于 Java Heritrix 架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)爬蟲和社交網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商開放的 API 和 SDK對網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)進(jìn)行廣度優(yōu)先的數(shù)據(jù)抓取，使用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 MongoDB，存儲抓取到的大量數(shù)據(jù)信息。用戶數(shù)據(jù)應(yīng)包括：登錄注冊信息、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)信息(關(guān)注及被關(guān)注)、社交行為信息(微博話題評論、線上活動參與等)、動態(tài)情景信息(地理位置、話題搜索、活躍互動等)。在進(jìn)行特征提取的處理之前，應(yīng)先進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗、去噪等一系列 動作，也可以采用 ETL 工具進(jìn)行抽取。抽取后的數(shù)據(jù)才可以做降維處理，整合為符合要求的輸入格式。

2.2關(guān)系網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

使用Java語言和微博開放平臺提供的 SDK對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。通過聚類分析方法,挖掘微博用戶之間的關(guān)系特征，并對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重要度衡量。以網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)為基礎(chǔ)構(gòu)建關(guān)系網(wǎng)絡(luò)清晰化模型，生成網(wǎng)絡(luò)社區(qū)群圖并標(biāo)示社群意見領(lǐng)袖。從而清晰勾勒出微博社會網(wǎng)絡(luò)的真實(shí)形態(tài)，便于確定營銷推薦的渠道環(huán)節(jié)及關(guān)鍵人物，有效提升影響力擴(kuò)散與傳播的效果。

2.3文本語義處理

對各社群意見領(lǐng)袖的微博文本進(jìn)行語義處理，并對冗雜信息進(jìn)行過濾與去噪。根據(jù)分詞結(jié)果提取語義特征進(jìn)行興趣社群劃分，為相關(guān)興趣聚類提供基礎(chǔ)。企業(yè)可對比社群興趣關(guān)鍵詞，尋找與自身產(chǎn)品及服務(wù)屬性匹配的目標(biāo)人群，從而進(jìn)行精準(zhǔn)的商務(wù)推薦與營銷。

經(jīng)由以上三個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)分析與處理，圖1、圖2分別呈現(xiàn)了微博用戶原始關(guān)系復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)及經(jīng)由特征詞歸納處理形成的興趣聚合社群(以體育類作為示意標(biāo)簽)。

圖1　基于微博用戶共鏈關(guān)注關(guān)系的整體網(wǎng)絡(luò)

圖2　提取興趣標(biāo)簽(體育類)的聚合社群及意見領(lǐng)袖節(jié)點(diǎn)標(biāo)示

3基于社交網(wǎng)絡(luò)的推薦策略實(shí)施

(1)興趣標(biāo)簽策略：對微博用戶文本關(guān)鍵詞進(jìn)行提取并歸納興趣標(biāo)簽，將符合用戶偏好的商品信息推送至目標(biāo)客戶。

(2)意見領(lǐng)袖策略：企業(yè)應(yīng)爭取與社群意見領(lǐng)袖進(jìn)行合作，由其將商務(wù)推薦信息發(fā)布至個(gè)人微博，利用輿論影響力與社群用戶信任度實(shí)現(xiàn)商務(wù)推薦。

(3)LBS(Location Based Service)+O2O策略：結(jié)合用戶關(guān)鍵詞檢索信息，將推薦信息推送至指定地理區(qū)域的微博用戶，根據(jù)地理坐標(biāo)為其推薦商品或服務(wù)，結(jié)合微博提供的體驗(yàn)式分享平臺，幫助實(shí)現(xiàn)商家線上推廣與線下消費(fèi)的商業(yè)模式改革。

4亟待解決的問題

4.1數(shù)據(jù)獲取存在障礙——平臺尚未融通

考慮社交網(wǎng)絡(luò)的電子商務(wù)推薦策略研究應(yīng)基于足量的數(shù)據(jù)儲備。在策略實(shí)施的各個(gè)環(huán)節(jié)，由社交網(wǎng)絡(luò)用戶信息提煉行為興趣特征，考慮用戶關(guān)注關(guān)系構(gòu)建關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型，直至對意見領(lǐng)袖微博文本進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取均涉及海量數(shù)據(jù)的收集與處理，工程浩繁。而在商務(wù)推薦實(shí)施階段，營銷推薦與用戶最終購買決策的匹配程度仍受到如品牌偏好、接受價(jià)格、服務(wù)體驗(yàn)等諸多交易因素的影響，目前我國社交網(wǎng)絡(luò)平臺與電子商務(wù)平臺尚未實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)有效對接，故而本研究僅能針對社交網(wǎng)絡(luò)平臺的用戶屬性進(jìn)行商務(wù)推薦研究，若能獲取開源的用戶真實(shí)交易數(shù)據(jù)，推薦效果將會進(jìn)一步提升。

4.2信息管理程序復(fù)雜——數(shù)據(jù)龐大冗雜

微博用戶呈指數(shù)化增長態(tài)勢，企業(yè)面臨龐大規(guī)模的數(shù)據(jù)，面對用戶頻繁發(fā)布的各種信息，企業(yè)應(yīng)具備較強(qiáng)的甄別能力，從中篩取關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以便于推薦人群的精準(zhǔn)定位與推薦內(nèi)容的精確選擇，這要求企業(yè)具備較強(qiáng)的信息管理能力，方能保證營銷推薦的有效性。

4.3推薦效果難以預(yù)估——營銷環(huán)境特殊

基于社交網(wǎng)絡(luò)平臺實(shí)施電子商務(wù)推薦主要考慮借力于其社群精確度與傳播影響力的優(yōu)勢，故與之相對便面臨著由于受眾標(biāo)簽化而導(dǎo)致的客戶群規(guī)模較小、可能流失部分市場等問題，企業(yè)對目標(biāo)市場的定位便尤顯關(guān)鍵。而由于微博輿情的傳播速度，用戶的負(fù)面評價(jià)也會造成不可估量的影響。加之社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播受到中間環(huán)節(jié)多種因素的影響，極易產(chǎn)生信息失真，這對企業(yè)的營銷推薦也造成了較大的影響。

5結(jié)論

本文研究考慮社交網(wǎng)絡(luò)的電子商務(wù)推薦策略，思路在于針對用戶興趣標(biāo)簽及偏好特征實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化營銷，同時(shí)借助社交網(wǎng)絡(luò)的傳播影響力實(shí)現(xiàn)由社群意見領(lǐng)袖為中心的客戶圈層拓展。在營銷推薦的實(shí)踐環(huán)節(jié)，企業(yè)面臨更為復(fù)雜的動態(tài)環(huán)境，更應(yīng)加強(qiáng)自身的信息化建設(shè)，希望本研究能夠?yàn)槠錉I銷推薦決策的制定提供參考。

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[作者簡介]陳靜然(1994—)，女，回族，甘肅天水人，東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院工商管理專業(yè)2012級。