社交網(wǎng)絡(luò)商業(yè)意見領(lǐng)袖用戶畫像研究

趙曉罡 副教授 王 越 耿紫珍 副教授 通訊作者

（西安外國(guó)語(yǔ)大學(xué)商學(xué)院 西安 710128）

本文選擇快時(shí)尚企業(yè)中具有代表性的ZARA和H&M，以其微博粉絲中的商業(yè)意見領(lǐng)袖為研究對(duì)象，構(gòu)建用戶畫像模型，收集、分析在線用戶數(shù)據(jù)，比較ZARA和H&M微博商業(yè)意見領(lǐng)袖群體的用戶畫像差異，并提出結(jié)論與建議。

研究現(xiàn)狀概述

（一）用戶畫像模型的構(gòu)建研究

用戶畫像理論最早起源于美國(guó)，由Alan Cooper（1999）首次提出，他認(rèn)為用戶畫像（persona）是一種從海量數(shù)據(jù)中獲取的、由用戶信息構(gòu)成的形象集合。D Travis（2002）等將用戶畫像應(yīng)用到電子商務(wù)領(lǐng)域，并從基本性、移情性、真實(shí)性、獨(dú)特性、目標(biāo)性、數(shù)量和應(yīng)用性七方面確定了用戶畫像模型的構(gòu)成要素。隨后，相關(guān)學(xué)者補(bǔ)充了基本素養(yǎng)、學(xué)歷和社會(huì)關(guān)系等構(gòu)成要素。

我國(guó)研究進(jìn)程可分為3個(gè)階段。初始階段（2006～2009年）：以魏士靖（2006）等為代表的學(xué)者，研究集中在用戶行為分析方法和手段、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用；起步階段（2010～2014年）：鄭寶鑫、周雪松（2010）等正式提出基于我國(guó)用戶特點(diǎn)的用戶畫像模型，指出了推動(dòng)大數(shù)據(jù)發(fā)展的重要性。發(fā)展階段（2015年至今）：2015年國(guó)務(wù)院印發(fā)的《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，針對(duì)推動(dòng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展和應(yīng)用提出了新要求。劉海、盧慧等（2015）從營(yíng)銷學(xué)角度構(gòu)建了基于用戶畫像挖掘的精準(zhǔn)營(yíng)銷細(xì)分模型。學(xué)者開始關(guān)注如何加強(qiáng)用戶的在線數(shù)據(jù)分析和推廣個(gè)性化精準(zhǔn)服務(wù)。

目前，用戶畫像模型的應(yīng)用研究最廣泛的是圖書館學(xué)和情報(bào)學(xué)領(lǐng)域。盡管學(xué)術(shù)界對(duì)用戶畫像模型構(gòu)建沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，但建模思想具有相對(duì)一致性。張鈞（2017）等為代表的學(xué)者從用戶的年齡、性別等基礎(chǔ)信息、行為和心理特征以及社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等方面構(gòu)建用戶畫像模型，并根據(jù)行業(yè)特性進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整，如增加用戶活躍度等要素。

（二）社交網(wǎng)絡(luò)用戶畫像及影響力相關(guān)研究

社交網(wǎng)絡(luò)媒體起源于美國(guó)，Twitter和Facebook是全球應(yīng)用最廣泛的媒體平臺(tái)，也是學(xué)術(shù)界的重點(diǎn)研究對(duì)象。Peluchette（2008）指出不同性別的Facebook用戶具有不同的信息獲取傾向，Quinn等（2011）發(fā)現(xiàn)用戶年齡差異會(huì)影響使用社交媒體的行為，包括好友數(shù)量及功能使用。

社交網(wǎng)絡(luò)用戶及社群影響力已成為我國(guó)相關(guān)研究的熱點(diǎn)方向。仲兆滿（2017）認(rèn)為微博用戶的興趣可從自填標(biāo)簽、簡(jiǎn)介等背景信息和用戶發(fā)文內(nèi)容等獲得。劉玲（2017）提出了用戶影響力可從“用戶質(zhì)量指數(shù)”進(jìn)行構(gòu)建，該研究加入了對(duì)用戶質(zhì)量的考量，分析結(jié)果更具合理性和真實(shí)性，為本研究提供了有力支持。

綜上，本文采用融合用戶興趣的畫像模型，增加用戶影響力指標(biāo)，旨在幫助企業(yè)更好地識(shí)別和了解社交網(wǎng)絡(luò)中的商業(yè)意見領(lǐng)袖，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)社群營(yíng)銷。

模型構(gòu)建與研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

用戶畫像也稱為用戶角色，是基于一系列真實(shí)數(shù)據(jù)建立的目標(biāo)用戶模型，同時(shí)也是能描述如年齡、性別、居住地、工作地點(diǎn)等用戶特征的形象集合。本文采用融合用戶興趣的畫像模型構(gòu)建方法，所構(gòu)建的社交網(wǎng)絡(luò)商業(yè)意見領(lǐng)袖的用戶畫像模型包括兩類標(biāo)簽，分別是基礎(chǔ)標(biāo)簽和興趣標(biāo)簽，如圖1所示。除基礎(chǔ)標(biāo)簽和興趣標(biāo)簽外，考慮到用戶影響力比較分析能反映企業(yè)營(yíng)銷活動(dòng)中商業(yè)意見領(lǐng)袖用戶畫像差異的原因，本文接下來(lái)將分別從基礎(chǔ)標(biāo)簽、興趣標(biāo)簽、用戶影響力三方面針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)商業(yè)意見領(lǐng)袖的用戶畫像進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、比較和差異原因分析。

（二）樣本選擇

行業(yè)報(bào)告顯示，在快時(shí)尚行業(yè)中，ZARA和H&M的品牌定位高度相似，品牌影響力位居前兩位，截止至2019年3月，ZARA和H&M官方微博粉絲數(shù)分別為850552人、898486人，為保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，選取其中更具代表性和影響力的社交網(wǎng)絡(luò)商業(yè)意見領(lǐng)袖作為研究對(duì)象。

依據(jù)微博官方對(duì)社群主題的劃分結(jié)果，選定其中人數(shù)占比且與服裝相關(guān)度均最高的三類商業(yè)意見領(lǐng)袖用戶，即時(shí)尚、美妝和娛樂(lè)明星類。根據(jù)占比值（依次為28.40%、13.52%和7.12%），分別在品牌粉絲群體中選取樣本758個(gè)（其他類型均小于2%，代表性不足不予選?。Ｆ渲邪P(guān)注ZARA微博的時(shí)尚類商業(yè)意見領(lǐng)袖237名、美妝類106名、娛樂(lè)明星類33名；關(guān)注H&M微博的時(shí)尚類商業(yè)意見領(lǐng)袖202名、美妝類103名、娛樂(lè)明星類77名。

（三）數(shù)據(jù)收集

本文通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，共計(jì)抓取758位商業(yè)意見領(lǐng)袖于2019年12月發(fā)布的全部微博文139917條。經(jīng)數(shù)據(jù)去重篩選后，剔除掉無(wú)效商業(yè)意見領(lǐng)袖1位，重復(fù)和無(wú)效博文17663條，剩余總文字量達(dá)18963948字。

1.商業(yè)意見領(lǐng)袖個(gè)人信息。搜集到全部757位商業(yè)意見領(lǐng)袖的個(gè)人信息包括昵稱、所在地、性別、生日、簡(jiǎn)介、注冊(cè)時(shí)間、標(biāo)簽、認(rèn)證、關(guān)注數(shù)、粉絲數(shù)和全部微博數(shù)。

2.商業(yè)意見領(lǐng)袖博文內(nèi)容。共抓取757位商業(yè)意見領(lǐng)袖于2019年12月發(fā)布的全部發(fā)文信息122254條，以及每條微博的點(diǎn)贊數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評(píng)論數(shù)、發(fā)表時(shí)間、被轉(zhuǎn)發(fā)理由、是否為原創(chuàng)內(nèi)容、是否帶有圖片視頻。

（四）分析方法

基礎(chǔ)標(biāo)簽數(shù)據(jù)采用描述性統(tǒng)計(jì)方法分析，興趣標(biāo)簽數(shù)據(jù)則采用語(yǔ)義分析?；谧ト〉降腪ARA和H&M的文本數(shù)據(jù)，利用ROST NEWS ANALYSIS軟件對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義分析，包括文本預(yù)處理、詞頻統(tǒng)計(jì)和分類聚類分析，從基礎(chǔ)標(biāo)簽、興趣標(biāo)簽、用戶影響力三個(gè)方面研究ZARA和H&M微博商業(yè)意見領(lǐng)袖群體的用戶畫像差異。

研究結(jié)果

（一）基礎(chǔ)標(biāo)簽比較分析

1.性別。ZARA和H&M的三個(gè)類型商業(yè)意見領(lǐng)袖均以女性居多，占比在60.29%～88.68%之間。但相比H&M，ZARA的男性商業(yè)意見領(lǐng)袖占比均較低，兩者的占比差值在5%～10%之間。

圖1 微博商業(yè)意見領(lǐng)袖的用戶畫像模型

圖2 三類社群的興趣詞集表

2.年齡。從年齡分布上來(lái)看，80%的ZARA和76%的H&M商業(yè)意見領(lǐng)袖年齡集中在21～40歲間。21～30歲用戶群體比例ZARA為67%，明顯高于H&M的52%；31歲以上ZARA為17%，明顯低于H&M的30%，說(shuō)明H&M商業(yè)意見領(lǐng)袖年齡大于ZARA。

3.所在地?？傮w來(lái)看，兩個(gè)品牌間用戶的所在地差距并無(wú)明顯差距，主要集中在北京、上海、廣東和海外地區(qū)。而從社群類型來(lái)看，ZARA時(shí)尚類的所在地以上海和海外地區(qū)為主，占比各為19%，而H&M占比最高的城市為北京和上海，各占21%。兩品牌美妝類的所在地占比最高的城市均為上海，比例為29%～30%。兩品牌娛樂(lè)明星類占比最高的城市均為北京，但所占比例差距較大，ZARA為46%，H&M為26%。

4.微博注冊(cè)時(shí)長(zhǎng)。微博注冊(cè)時(shí)長(zhǎng)是指商業(yè)意見領(lǐng)袖的微博注冊(cè)日期到2019年4月的時(shí)長(zhǎng)。所有商業(yè)意見領(lǐng)袖的注冊(cè)時(shí)長(zhǎng)均集中在7～9年，即均屬于較成熟的商業(yè)意見領(lǐng)袖，微博運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)豐富。

（二）興趣標(biāo)簽比較分析

本文利用ROST News Analysis Tools工具對(duì)所爬取的用戶自我簡(jiǎn)介、自填標(biāo)簽、認(rèn)證信息和微博文四類文本內(nèi)容分別進(jìn)行語(yǔ)義分析。由于博文文本中前60位特征詞出現(xiàn)頻次占總數(shù)量60%以上，其它近10萬(wàn)特征詞出現(xiàn)頻次僅占總數(shù)的近40%，不具有研究?jī)r(jià)值，故選取前60位特征詞進(jìn)行提取。經(jīng)過(guò)人工篩選，包括去重合并、剔除無(wú)意義詞和停用詞后，對(duì)四類文本的詞頻統(tǒng)計(jì)進(jìn)行文本聚類分析。

數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，ZARA和H&M各自的三類商業(yè)意見領(lǐng)袖在靜態(tài)、動(dòng)態(tài)興趣上的差異不大，此處將三個(gè)社群類別做合并處理，并根據(jù)高頻特征詞分類，按照詞頻高低從中篩選出ZARA和H&M商業(yè)意見領(lǐng)袖群體的興趣標(biāo)簽詞集，如圖2所示。兩個(gè)品牌的靜態(tài)興趣在職業(yè)和社會(huì)屬性上差異較為明顯，ZARA商業(yè)意見領(lǐng)袖中具有差異性的群體是專家、母嬰育兒、媒體，而H&M的差異性群體為辣媽、教師、影評(píng)人。動(dòng)態(tài)興趣差異主要體現(xiàn)在六個(gè)方面，即服裝類型、服裝質(zhì)地、服裝風(fēng)格、美容產(chǎn)品的質(zhì)地和效果、價(jià)格和明星類型。

（三）用戶影響力比較分析

考慮到用戶影響力比較分析能夠反映企業(yè)營(yíng)銷活動(dòng)中商業(yè)意見用戶畫像的基本標(biāo)簽和興趣標(biāo)簽產(chǎn)生差異的原因，本文借鑒劉玲等人提出的用戶影響力分析模型（如圖3所示）和公式，計(jì)算和比較相關(guān)指標(biāo)，針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)商業(yè)意見領(lǐng)袖的用戶影響力進(jìn)行比較分析，以進(jìn)一步剖析兩家企業(yè)的微博意見領(lǐng)袖的用戶畫像產(chǎn)生差異的原因。

各項(xiàng)指標(biāo)計(jì)算公式如下：

用戶影響力指數(shù)=用戶質(zhì)量指數(shù)×近期用戶活躍度 （1）

用戶質(zhì)量指數(shù)=微博平均轉(zhuǎn)發(fā)率+微博平均評(píng)論率+微博原創(chuàng)豐富度 （2）

近期用戶活躍度=最近30天內(nèi)所發(fā)微博數(shù)量/30天（3）

微博平均轉(zhuǎn)發(fā)率=被轉(zhuǎn)發(fā)總數(shù)/所發(fā)微博總數(shù)/微博總粉絲數(shù) （4）

微博平均評(píng)論率=被評(píng)論總數(shù)/所發(fā)微博總數(shù)/微博總粉絲數(shù) （5）

微博原創(chuàng)豐富度=（原創(chuàng)微博數(shù)+帶圖片和視頻的微博數(shù)）/所發(fā)微博總數(shù)/微博總粉絲數(shù) （6）

本文研究重點(diǎn)為兩個(gè)品牌的三個(gè)社群用戶畫像比較，故將每一類微博商業(yè)意見領(lǐng)袖看作一個(gè)整體，進(jìn)行匯總加和后，計(jì)算相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)，以此方法所得到的結(jié)果偏差對(duì)研究結(jié)論影響較小，可忽略不計(jì)。

通過(guò)上述公式計(jì)算結(jié)果如表1所示。

表1 ZARA和H&M三類商業(yè)意見領(lǐng)袖用戶影響力指數(shù)

圖3 用戶影響力分析模型

圖4 ZARA和H&M用戶畫像比較分析總結(jié)

從單個(gè)品牌來(lái)看，ZARA的時(shí)尚類意見領(lǐng)袖的用戶影響力最強(qiáng)，娛樂(lè)明星類意見領(lǐng)袖影響力最弱；H&M則表現(xiàn)為娛樂(lè)明星類意見領(lǐng)袖的用戶影響力最強(qiáng)，美妝類商業(yè)意見領(lǐng)袖用戶影響力最弱。從三個(gè)類別分別來(lái)看，在時(shí)尚類商業(yè)意見領(lǐng)袖中，ZARA的意見領(lǐng)袖用戶影響力高于H&M。在美妝類中ZARA的微博商業(yè)意見領(lǐng)袖用戶影響力低于H&M。而在娛樂(lè)明星類中，兩個(gè)品牌之間差距懸殊，H&M的微博商業(yè)意見領(lǐng)袖影響力約為ZARA的26倍。

（四）用戶畫像差異總結(jié)及其原因分析

上述分析結(jié)果顯示，ZARA和H&M的三類微博商業(yè)意見領(lǐng)袖在用戶基礎(chǔ)標(biāo)簽上H&M年齡明顯大于ZARA。在興趣標(biāo)簽方面，靜態(tài)興趣差異較小，且不同類別微博商業(yè)意見領(lǐng)袖之間幾乎無(wú)異；差異主要體現(xiàn)在動(dòng)態(tài)興趣上，不同類別微博商業(yè)意見領(lǐng)袖之間具有明顯的興趣差異，針對(duì)上述分析的總結(jié)如圖4所示。該結(jié)果在一定程度上能夠幫助企業(yè)判斷其社交網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)意見領(lǐng)袖的基本特征和興趣傾向，但難以幫助企業(yè)精準(zhǔn)識(shí)別更有利于品牌傳播的社交網(wǎng)絡(luò)商業(yè)意見領(lǐng)袖，具有局限性。因此，本文將進(jìn)一步分析兩個(gè)品牌不同類別社交網(wǎng)絡(luò)商業(yè)意見領(lǐng)袖影響力之間的差異，從而幫助企業(yè)識(shí)別出本品牌粉絲群體中影響力最高的社交網(wǎng)絡(luò)商業(yè)意見領(lǐng)袖類別。

結(jié)合原始數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)兩個(gè)品牌的三類意見領(lǐng)袖的基本標(biāo)簽和興趣標(biāo)簽出現(xiàn)差異各自的根本原因：時(shí)尚領(lǐng)域方面，H&M的意見領(lǐng)袖群體在總粉絲數(shù)量上雖占據(jù)一定優(yōu)勢(shì)，但所發(fā)布的微博數(shù)量相比ZARA較少，失去了大粉絲集群的優(yōu)勢(shì)，從而降低了其意見領(lǐng)袖的用戶影響力。美妝領(lǐng)域方面，ZARA微博的意見領(lǐng)袖群體雖然擁有較多粉絲，但其被評(píng)論和轉(zhuǎn)發(fā)總數(shù)顯著低于H&M，且微博內(nèi)容缺乏吸引力，難以刺激其粉絲參與到話題中來(lái)，導(dǎo)致了該類意見領(lǐng)袖群體的用戶影響力較低。在娛樂(lè)明星領(lǐng)域中，H&M在各層級(jí)的指標(biāo)都優(yōu)于ZARA，且對(duì)比后發(fā)現(xiàn)，對(duì)H&M而言，娛樂(lè)明星類意見領(lǐng)袖群體的影響力最強(qiáng)，更容易傳播和產(chǎn)生熱點(diǎn)話題，能夠幫助H&M在該類社群中的信息傳遞。

總結(jié)與建議

第一，從基礎(chǔ)標(biāo)簽來(lái)看，ZARA和H&M的商業(yè)意見領(lǐng)袖間除年齡特征外均差異較小，都具有女性居多、一線城市為主以及微博使用年限較長(zhǎng)等特點(diǎn)，說(shuō)明兩個(gè)品牌的客戶群在實(shí)際生活中具有較大的重疊性。H&M商業(yè)意見領(lǐng)袖在31-40歲年齡段的比重明顯大于ZARA，說(shuō)明兩個(gè)品牌的目標(biāo)消費(fèi)群體年齡差異較為明顯，企業(yè)可以根據(jù)這些特征，并結(jié)合本企業(yè)的目標(biāo)市場(chǎng)定位挖掘新的潛在市場(chǎng)。

第二，從興趣標(biāo)簽來(lái)看，基于對(duì)文本數(shù)據(jù)的語(yǔ)義分析，發(fā)現(xiàn)靜態(tài)興趣特征的差異主要表現(xiàn)在職業(yè)和社會(huì)屬性方面，在動(dòng)態(tài)興趣特征上的差異則主要體現(xiàn)在服裝類型、質(zhì)地、風(fēng)格，美容產(chǎn)品的質(zhì)地等方面。所以兩個(gè)企業(yè)可以根據(jù)各自微博商業(yè)意見領(lǐng)袖群體的興趣傾向，改進(jìn)本品牌的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、宣傳方式和渠道等策略。例如，ZARA的微博意見領(lǐng)袖在動(dòng)態(tài)興趣中更傾向“復(fù)古”風(fēng)格的服裝，與H&M的意見領(lǐng)袖偏好“優(yōu)雅”“青春休閑”以及“可愛”的風(fēng)格差異顯著，尤其是結(jié)合H&M較ZARA微博意見領(lǐng)袖年齡偏大的事實(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)年齡偏大的群體傾向于“年輕”的風(fēng)格；年輕的群體卻傾向于“成熟”的風(fēng)格。因此H&M和ZARA可以在服裝產(chǎn)品設(shè)計(jì)上，可以更加迎合消費(fèi)者的傾向，滿足消費(fèi)者的需求。

第三，從用戶影響力來(lái)看，微博商業(yè)意見領(lǐng)袖的微博被轉(zhuǎn)發(fā)率、被評(píng)論率和原創(chuàng)豐富度是影響其用戶影響力的主要因素。因此，微博商業(yè)意見領(lǐng)袖應(yīng)不斷增強(qiáng)其發(fā)文內(nèi)容的吸引力，以促進(jìn)其影響力的提升。例如，娛樂(lè)明星類微博商業(yè)意見領(lǐng)袖用戶影響力較弱的ZARA可以通過(guò)舉辦線上、線下相結(jié)合的營(yíng)銷活動(dòng)，調(diào)動(dòng)這些意見領(lǐng)袖參與線下體驗(yàn)、線上分享及轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論的積極性，從而增強(qiáng)其影響力，提高企業(yè)知名度。