新產品發布與品牌社區網絡動態演進

王 維 ,孟 韜

(1.西安交通大學 管理學院,西安 710049;2.東北財經大學 國際商學院,遼寧 大連 116025)

品牌社區以顧客間互動的方式進行產品知識和營銷信息的創造與傳播,在企業新產品開發和營銷中得到廣泛關注。目前,學界對這類社區的治理[1]以及社區中成員的參與行為[2]等方面進行了研究。然而,現有研究大多采用靜態視角研究社區中個體的行為特征,對于社區的網絡特征及其動態變化的關注相對較少。在實際中,用戶在品牌社區中關系的建立使線上社區成為一種基于線上互動的社會網絡[3]。雖有學者基于社會網絡中的嵌入視角對品牌社區進行了研究,但是鮮有學者關注品牌社區的整體社會網絡特征的動態變化。而在其他一般性虛擬社區的研究中不少學者采用社會網絡分析方法研究了社區整體的網絡結構[4],網絡的動態演進[5-6]以及網絡用戶的識別[7]等。但在品牌社區中,相似的研究卻十分缺乏。

社會網絡分析作為一種從社會學引入的分析方法,在管理學研究中有大量應用[8-11]。目前,社會網絡分析逐漸開始被品牌社區研究所重視,一些核心思想被學者們以嵌入(例如社會嵌入,社會資本)或個體網絡結構(例如中心性,結構洞)的形式應用于相關研究[12-13]。盡管這些研究提供了一些有意義的結論,但是相關研究或是只聚焦于問卷測量,或是缺乏對社區整體網絡的探討。而在一般的虛擬社區中,整體網絡的分析已經得到學者們的關注[13-15],相關結論亦為這些虛擬社區提供了有效的管理建議。在品牌社區中,使用社會網絡分析方法對社區整體結構以及網絡演進進行研究,能夠幫助了解品牌社區中信息與知識的流動特征以及社區中用戶的參與模式等,這對于品牌社區的治理及社區中顧客知識的管理有著重要意義。另外,不同于其他虛擬社區,品牌社區中的用戶是基于產品或品牌凝聚而成的顧客群體,因此,用戶的行為受到產品或品牌重要事件的影響。在實踐中,最重要的事件當屬新產品發布。當新產品發布時,顧客會更加關注企業及其產品,會主動通過社區或其他網站進行產品知識的學習以及與產品相關的互動[16],而這些前期互動會影響顧客對產品的采用[17]以及新產品信息的傳播及擴散[18]。但是,目前尚無研究關注新產品發布后,品牌社區中知識的傳遞以及產品信息的擴散,以及該過程中社區網絡結構的動態變化。

為填補上述研究空白,以小米社區中紅米Note4/4X 板塊為例,運用社會網絡分析方法,對社區中顧客互動進行探索性的動態研究,探究新產品發布后品牌社區的結構變化以及顧客在社區中參與形式的動態演進。本文旨在回答如下關于顧客社區網絡問題:①新產品發布如何影響品牌社區用戶間的社會網絡? ②新產品發布后,社區用戶的參與模式以及信息的傳播機制如何? ③整體而言,品牌社區的社會網絡以及用戶的參與有著怎樣的特征?

1 相關研究概述

1.1 品牌社區

品牌社區是一種特殊的虛擬社區。虛擬社區最早被定義為“一群通過計算機公告欄與網絡交談和交流思想、可能相互見面亦可能不見面的人,經常在電腦空間里相遇而形成的文化集合”[19]。網絡上存在著健康社區、學習社區、品牌社區等多種多樣的虛擬社區,在這些社區中,成員進行著知識交換與信息傳遞[20]。隨著對虛擬社區研究的深入,眾多學者采用社會網絡分析方法對這種線上關系群體進行了研究[5]。但是這些研究主要關注傳統的知識社區。隨著互聯網上顧客群體的壯大,越來越多的顧客集結在例如貼吧、知乎等三方社區[21]或企業建立的品牌社區[1]進行互動交流。在品牌社區中,成員間的交流能夠快速傳播企業產品信息,促進企業的營銷活動。另外,由于顧客參與及企業授權的差異,社區中亦存在正式或非正式的意見領袖[18,22]、管理員[23]等特殊類型的顧客。這些用戶能夠影響其他成員的參與,進而對企業的營銷活動產生一定的影響。

盡管學者們對品牌社區進行了大量研究,但仍然缺乏基于社會網絡分析的動態研究以及對社區中不同類型意見領袖作用的探討。而現有研究主要采用問卷方式對社區中的特殊個體進行研究[23-24],但這種方式較為主觀,不能完全客觀真實地反映特殊個體的作用。

1.2 新產品擴散

企業發布新產品后,產品信息如何傳達給消費者,對于后續產品的銷售以及產品的改進非常重要。因此,學者們進行了新產品擴散的相關研究。現有關于產品擴散的理論,最為著名的就是20 世紀Bass開發的Bass 模型[25]以及后續的一些研究。Bass模型提出新產品投入市場后主要有大眾傳媒和消費者口碑兩種途徑,其中,大眾傳媒主要傳播新產品容易驗證的功能,消費者口碑主要傳播不太容易驗證的產品信息。學者們基于Bass模型仿真進行了大量產品擴散的研究[26]。然而,Bass模型更加關注傳統媒介中的產品擴散行為與機制,同時亦更多地關注總體角度的新產品擴散速度[27]以及已經證明是成功的新產品擴散機制[18]。除了經典的Bass模型外,學者們將社會網絡中的小世界網絡、社會關系網絡影響力等因素加入到傳播模型[27-29]。此外,亦有學者探究不同網絡類型中新產品采用的差異[30],動態網絡中人際影響以及同質性影響的差異[31]。由此可見,社會網絡因素已經得到新產品擴散領域學者的廣泛關注。盡管已經存在大量的產品擴散研究,但大多數都是基于仿真的研究,完全采用真實數據探討新產品擴散的研究相對較少。另外,在互聯網時代,虛擬社區的誕生使得顧客之間的互動以及信息擴散過程產生了較大的變化,而傳統的仿真研究不能完全適用于這種新的情境。

在虛擬社區產品擴散研究中,學者們關注最多的是社區中的口碑傳播,但是,一般的口碑研究主要關注口碑的生成與采用[32-33],而對整體的信息及產品擴散關注較少。除了口碑外,關注信息擴散的研究有:冉曉斌等[16]研究了社交網絡上的傳播與采納;Garg等[34]研究了一個在線音樂社區的信息擴散機制。但是,這些對信息及產品擴散的研究同樣是基于仿真進行的,而使用真實數據的歸納研究較為缺乏。另外,現有研究要么聚焦于個體之間的影響,要么是某些特定類型信息的擴散,并未考慮關鍵性的外部事件對社區信息擴散的影響。而在品牌社區中,往往存在著影響社區信息擴散的重要外部因素,即新產品發布。王殿文等[18]對新產品發布后中心人物對新產品擴散的影響進行了研究,但該研究主要關注社區的中心人物,并未關注社區的整體結構。在品牌社區的新產品擴散中,社區用戶可以容易地參與到其他用戶間的互動與信息傳播之中,故社區中的信息傳播并非單一的大眾傳媒,亦非單一的口碑傳播,而是一種綜合兩者的一對多式口碑傳播。因此,在品牌社區中,顧客群體網絡的變化會更加凸顯。同時,品牌社區中也存在著影響傳播的企業聘用管理員等各類領袖[22-23],但現有研究并未深入探討社區中新產品擴散中的群體因素以及特殊領袖的作用。

1.3 社會網絡分析

社會網絡分析是一種研究網絡結構的概念和方法。它以網絡中行動者之間的關系為研究對象,通過對行動者之間關系的研究,可以得到網絡整體結構特征以及網絡中特殊節點的相關特征[35],該方法已被應用于知識轉移[36]、新產品擴散[18]、虛擬社區研究[14]等領域。通過社會網絡分析方法可以發現、推測網絡中個體與整體的互動模式,解釋個體與整體結構間的相互影響。在品牌社區中,用戶之間的互動亦能構成一個社會網絡,對這種社區互動的分析可以發現、識別社區中個體與整體網絡的相關特征,并且通過較長時期內的動態分析,可以識別出特殊事件對社區中社會網絡特征的影響。

目前所知,眾多學者采用社會網絡分析方法對虛擬社區進行了研究,根據研究的時間跨度,可以分為靜態與動態網絡分析兩類,現有研究主要集中于靜態研究。通過對社區網絡的靜態分析,可以得到信息的傳播模式[37]、社區結構特征[14]等。動態研究有一些基于連續的時間段進行的研究,但聚焦于二元關系[38]、中心人物[18]等;而另一些則將網絡分為獨立的幾個階段[39],忽略了網絡變化的連續性。僅有少數研究直接對虛擬社區的動態網絡參數進行了連續研究[40-41],但相關研究亦未聚焦于品牌社區。基于上述分析,本文基于社會網絡分析方法,探討品牌社區中網絡的動態變化,解釋新產品發布與社區網絡結構之間的相關性,以期發現指導新產品傳播、管理品牌社區中的顧客創新的相關建議。

2 研究對象與方法

2.1 研究對象與數據

本文選擇代表性較強、國內品牌社區建設較為領先的小米社區作為研究對象。小米公司成立于2010年4月,并于2011年8月1日正式對外上線小米社區。小米社區為小米顧客提供了與企業或與其他顧客進行信息交流與信息互動的平臺。小米社區用戶分為兩大類:一類是小米聘用的領先顧客,包括“社區版主”這類管理社區用戶、維護社區秩序的領先用戶,以及“小米達人”等管理社區及發布信息的領先用戶,在社區中,領先用戶可以通過申請,經管理團隊審核通過而獲得,且這些用戶需要定期在“達人討論區”等對應的管理板塊上傳個人月度工作總結;另一類是社區中的普通參與者,包括各類“XX手機控”(例如“潛力級手機控”“高級手機控”等)。小米社區可以公開訪問用戶發帖、回帖以及各用戶所屬群組等信息,為本文提供了有效的數據基礎。本文以社區中的紅米Note 4/4X 板塊為研究對象,爬取該板塊內連續發布兩次新產品(紅米Note 4/紅米Note 4X)的互動數據,所采用的數據共計54周,在54周內,第20周與第45周為兩次新產品發布時間。

通過爬蟲軟件“八爪魚采集器”爬取數據,所收集的數據包括帖子名稱、發帖人姓名、回帖人姓名、發帖時間、發帖用戶所屬用戶群組以及帖子的URL地址,提取到該板塊2016 年4 月11 日(周一)到2017年4月21日(周五)期間7 649個帖子。通過預處理,剔除無人回復的帖子以及自己回復自己的關系數據,共獲得由22 546個活躍用戶構成的整體網絡。此外,通過發帖時間,細分了該社區板塊中各周(周一～周日)的用戶參與網絡54個。在構建網絡關系時,以發帖人為起點指向回帖人,最終獲得55個待分析網絡(包括一個54 周的整體互動網絡)。

2.2 分析方法

采用社會網絡分析方法和主成分分析方法對小米社區紅米Note 4/4X 板塊進行研究。社會網絡分析方法廣泛應用于管理學的各個領域,有學者已將其應用到虛擬社區研究[4-5]。主成分分析方法是將具有相關性的變量通過特定方式使其重組為幾個互不相關的綜合變量(主成分)的一種方法,通過這種方法提取出特定的幾個綜合的核心變量,有助于對核心屬性的探討[42-43]。采用社會網絡分析軟件Pajek 5.01[44]對小米社區紅米Note 4/4X 板塊總體網絡以及54個子網絡進行分析,并使用Excel進行相關數據的查找及處理。

對社區整體網絡、54周網絡演進以及54周內特殊個體的網絡屬性變化進行研究。其中:整體網絡指標使用帖子數、節點數、弧、多重關系數、平均弧(平均參與)、邊、網絡密度、平均度、度中心勢以及中介中心勢;網絡演進考察帖子主題變化、帖子數、節點數、弧、邊、平均弧(平均參與)、平均度、度中心勢、中介中心勢、同配性以及網絡密度等指標;對個體屬性的研究主要關注用戶的參與周次,社區版主度中心性、入度、出度、接近中心性、中介中心性的變化以及個體網絡屬性中入度、出度、度中心性、接近中心性、中介中心性排名前十用戶中聘用用戶數量。上述參數中:節點(Vertices)數指網絡中用戶數量的多少,表示社區中活躍用戶數量;弧(Arcs)表示網絡中的有向關系;多重關系(Multiple Lines)表示有向多重網絡中兩個節點間關系產生的次數;平均弧(Average Arcs)(平均參與)為平均每一個節點所具有的弧的數量,表示用戶在社區中的平均參與情況;邊(Edges)表示無向網絡中節點間的連線;平均度(Average Degree)表示平均每一個節點所具有的邊的數量;密度(Density)表示網絡中實際存在的連線數量占最大可能連線數的比值,能夠衡量網絡中各節點鏈接的緊密程度;同配性(Assortativity)表示網絡中節點和與其度相同的節點連接的傾向性,能夠衡量網絡中用戶間的關系特征;入度(In-degree)為有向網絡中指向某節點的關系數,表示用戶被回帖的總數,出度(Out-degree)為有向網絡中由某節點發出的關系數,表示節點回復別人帖子的總數;度中心性(Degree Centrality)、接近中心性(Closeness Centrality)和中介中心性(Betweenness Centrality)分別為從連接度值、接近度或距離以及中介信息流動衡量個體位于中心位置的程度的3種變量;度中心勢(Degree Centralization)和中介中心勢(Betweenness Centralization)是基于度中心性以及中介中心性對整體網絡中心化程度衡量的指標。除了上述社會網絡指標外,本文還關注了參與周次與個體網絡屬性排名前十用戶中聘用用戶的數量,其中,參與周次指用戶在54周的時間內參與社區的周數,個體網絡屬性排名前十用戶中聘用用戶數量是指在識別出每周網絡中個體網絡屬性前十用戶后所統計出的聘用用戶在其中的數量情況。基于上述參數,對紅米Note 4/4X 板塊進行分析。

3 數據結果和討論

3.1 整體網絡介紹

紅米Note 4/4X 板塊的整體網絡特征如表1所示。研究數據包含54周內的7 649個帖子,22 546個活躍用戶,總互動次數為40 646次,其中相同兩個用戶的多次互動共4 399次,占整體互動次數的1.87%。這說明,該網絡中大部分互動為單次互動。由平均參與和平均度可以看出,該板塊中每個用戶平均參與3.59 次,平均與3.20 個用戶建立關系。由該板塊的密度和中心勢指標可以看出,該板塊整體網絡結構比較松散,且網絡整體中心化程度較高,存在一些核心的中心人物。

表1 整體網絡特征

3.2 網絡基本參數演進分析

在54周范圍內,存在兩次新產品發布,一次為第20周,一次為第45周。通過識別用戶發布的帖子名中所包含的產品信息,識別出每周各類型產品主題的變化趨勢如圖1所示。

圖1 帖子主題演進

由圖1可以看出,在第20周,有關紅米Note4的主題突然增多,在第21周形成一個峰值,第22～44周前處于一個相對穩定的狀態。在第44周,社區中開始傳播有關紅米Note4X 的小道消息,紅米Note4X 的主題開始增多,并在產品正式發布的第45周迎來第一個峰值。而上一代產品紅米Note3,其主題數量逐步減少。由圖1還可以看出,隨著紅米Note4導入,紅米Note3的主題數下降了6周,于紅米Note4發布后的第7周恢復到穩定值,整體下降幅度較小。而在紅米Note4X 發布后,有關紅米Note4與紅米Note3 的帖子占比大幅下降,在第54周之前并未明顯恢復到之前的比例。由新產品推出后老產品下降的比例可以看出,紅米Note4X得到了更多的關注。

54周內網絡基本參數的變化如圖2所示。

圖2 網絡基本屬性演進

由圖2可以看出,在第20周,隨著紅米Note4產品的發布,社區的活躍度增強,該周內的帖子數迎來一個峰值,活躍用戶數(節點數)、互動次數(弧)以及關系數(邊)相應增多,且增幅較大。而用戶的平均參與及平均關系數(平均度)在該周亦形成了一個峰值,但其變化量相對一般。這表明,紅米Note4產品的發布帶來了大量用戶的關注,造成了參與總數的增加,但是平均互動的增加卻相對較小,說明在第20周,社區中的信息主要是單向傳播,即在該時間段內,信息主要由一些專家達人(如小米達人等)發布,一般用戶僅作為信息的接收者。在該產品發布之后的幾周內,新產品確實調動了社區中用戶的參與,但是,其作用僅持續了3周,到新產品發布后的第6周(第25周),社區的整體活躍度到達一個低谷。從社區的平均參與情況看,在第20周后,平均參與迅速下降,說明雖然新產品發布帶來了一些討論,但這種討論并不能持續。直到新產品發布10周后,平均參與和平均度的關系才有了較大的偏差。這說明,隨著使用新產品用戶的增加以及用戶新產品使用時間的增加,部分用戶對該產品有所了解,這些用戶能夠在社區中與其他用戶進行多次溝通。在第45周,紅米Note4X 正式發布,但在第44周,社區中就出現了大量有關該產品的討論,且在第45周形成一個參與的峰值,該峰值于之后的第3周降到最低。此外,在紅米Note4X 發布后的幾周內,平均參與和平均度相差較大,說明不少用戶對于該產品進行了重復性的討論。在第48周,小米官方發布整點開搶手機,使得該周內帖子數、節點數、弧以及邊等數據形成一個峰值,但由于此時用戶對于該產品了解較少,故平均參與程度較弱。在第51周,由于小米發布了紅米Note4X 高配版,并開始了“小米七周年點亮圖標”的活動(回復“小米七周年快樂”七次點亮七周年紀念圖標),故該周的網絡擁有了較高的用戶平均參與及用戶平均度,形成較大的參與峰值。

3.3 網絡屬性演進分析

除了最基本的網絡屬性外,對兩次新產品發布54周內的其他類型網絡屬性進行了分析,如圖3所示。

圖3 網絡屬性演進

由圖3可以看出,首先,同配性指標在54周內均小于0,說明網絡是異配的,知識傳遞更多發生在不同參與值的個體之間,即信息由中心人物傳遞到較為邊緣的用戶;其次,同配性指標整體變化不大,說明新產品的發布并未對網絡同配性造成太大影響,信息依舊主要由中心人物掌控。由度中心勢與中介中心勢的指標可見,在54周的變化區間內,中心勢指標的變化整體并未形成非常極端的峰值,說明在這段時間內并沒有突然出現非常核心的中心人物。

在紅米Note4發布的幾周內,網絡的度中心勢與中介中心勢分別為由第19周的0.06和0.31增加到第20周的0.18和0.35,再到第21周的0.20和0.41,最后增加到第22周的0.42和0.59,說明在紅米Note4發布后的3周內,社區整體的中心化程度增加,表明有一些關鍵節點起到了連接其他節點的作用;但是第20和第21周網絡的中心化程度并未高于該板塊平均的中心化程度(0.22與0.40),說明新產品發布時整體中心化指標并未非常突出,社區中心人物的作用并不是很明顯。在紅米Note4X 發布的幾周內,盡管網絡的中心化程度有所上升,但在隨后的第47周迅速下降至最低點,且這3周內社區中的帖子是以紅米Note4X 為主,對比中心性指標和主題分布,以及紅米Note4發布時的相關數據可以看出,相比于紅米Note4,紅米Note4X的帖子吸引用戶聚集的作用較弱。由該周期內的網絡密度指標變化趨勢可以看出,在新產品發布的第20周以及第44～45周,網絡的整體密度呈現出幾個低谷狀態。這說明,在新產品發布時,網絡中用戶的整體關系比較松散,但對比這3周的中心勢指標發現,新產品發布的3周均呈現出低密度高中心勢的狀態。這是因為新產品的發布吸引了大量邊緣用戶的參與,但邊緣用戶在社區中的位置依舊位于邊緣位置,并未走入社區的核心,而中心勢的提高主要是由核心參與者聚集了邊緣用戶造成的。同時,該結果亦說明,此時社區中存在明顯的核心邊緣結構。

為進一步分析社區中各網絡屬性之間的關系,對這些指標進行了相關分析,以從相關性數據得到一些參考性結論1)由于本文所用數據均為社會網絡參數,并且樣本量相對較少,故僅使用相關分析提供一些參考性結論,結果如表2所示。

表2 網絡屬性相關性

由表2 可以看出:網絡密度與節點數(β=-0.597,p<0.01)負相關,表明網絡越大,其密度越小,說明社區中存在核心結構,而新加入的節點大多屬于邊緣結構用戶;節點數與弧(β=0.988,p<0.01)、邊(β=0.992,p<0.01)正相關,說明新節點的加入增加了社區的整體活躍度,而節點數與平均參與(β=-0.001,p>0.1)、平均度(β=0.083,p>0.1)不相關,亦證明了新用戶大多是網絡的邊緣結構,參與相對較少。從節點數(β=0.546,p<0.01)、弧(β=0.497,p<0.01)、邊(β=0.498,p<0.01)的指標與度中心勢以及節點數(β=0.475,p<0.01)、弧(β=0.432,p<0.01)、邊(β=0.431,p<0.01)與中介中心勢的相關性可以看出,網絡中節點越多,社區中互動越多,網絡越趨于中心化,說明新加入用戶并未使網絡呈現去中心化趨勢,表明新加入用戶在社區中并不能占據網絡中相對中心位置。這說明,新加入的用戶并未產生太多高質量帖子,相反,其更多是參與社區核心成員所發帖子的互動。另外,節點數(β=-0.533,p<0.01)以及 弧(β=-0.469,p<0.01)、邊(β=-0.474,p<0.01)與同配性的關系亦證明了新加入成員的參與情況,當節點數越多,弧越多,邊越多時,網絡愈發異配,說明增加的用戶及參與均是異配的參與。

對新產品發布前后幾周內的網絡圖的對比分析結果如圖4所示。由圖4可以看出,在第20周新產品發布時,網絡節點大幅增加,且這些節點都圍繞較為集中的中心人物進行互動,第21、22周同樣如此,與前文論述一致。同時,在這幾周內,均有一個獨立的子群結構存在,這些用戶主要是對社區中發布的一些刷機資源進行互動,與新產品發布的關系不大。而由紅米Note4X 的發布過程可以看出,在第44周有關新產品討論開始增加時,有一些核心用戶發布了有關新產品的帖子獲得了與大量邊緣用戶的互動,而第45周新產品正式發布時,社區中同樣存在明顯的核心結構,新加入者大部分位于社區的邊緣,到了第46周,普通成員亦能占據一些中心位置,社區的總體中心化程度降低,這亦與前文分析一致。

圖4 新產品發布前后網絡變化

3.4 個體網絡屬性演進分析

在小米社區中,用戶之間可能每周都會進行互動交流,但是在某一特定的手機版塊,用戶并不一定每周都會參與。該板塊22 546個活躍用戶的參與周數的總體情況如表3所示,該板塊參與周數排名前十的用戶如表4所示。

表3 用戶參與周次情況

表4 參與周次前十用戶

由表3、4可以看出,該板塊用戶參與周數的平均值為1.47,最小值為1,中位數為1,說明該板塊中大部分用戶為單次參與,與前文分析一致。而參與周數最多的為用戶“imleizi”,該用戶于2015年5月正式成為該板塊版主,因此有著最高的參與周數。另外,社區版主作為維護社區秩序,維持社區活躍的主要活動者,其在社區中非常重要,因此,對該板塊版主在其參與的53周內的個體網絡屬性變化進行研究。

用戶“imleizi”在53周內的個體網絡屬性的變化如圖5所示。由圖5 可以看出,出度值除了第42周和第50 周外,其余數據均為0,表明該版主在社區中發帖較少。而入度值與度中心性的變化相當,在各周均不為0,且在紅米Note4 發布后的第5周,有一定的增長,說明在新產品推廣的第5周后,用戶對于產品的反饋以及問題增多,而版主在此期間更多地為社區成員答疑解惑。另外,其入度值在紅米Note4X討論最熱的第44周亦形成了峰值。此外,根據3種中心性的變化可以看出,從第25周開始,社區版主在社區中的中心地位提升,由于其在社區中主要負責答疑解惑的職責,故亦反映出這段時間與產品相關的問題較多。在第44周,由于社區中關于紅米Note4X 的討論增加,其接近中心性亦形成了一個峰值。根據中介中心性的變化趨勢可以看出,該版主在社區中第24周以前中介中心性相對較小,接近于0,到第25周之后,其中介中心性增加,成為社區中信息傳遞的主要中心人物,而這與版主在社區中答疑的職責相似,新產品的使用使得消費者產生更多的產品問題,進而在社區中尋求幫助。在第44、45周,隨著紅米Note4X 的發布,其中介中心性下降,表明產品剛投入時與產品相關的答疑相對較少,消費者的疑問往往有幾周的滯后性。

圖5 社區版主的網絡屬性演進

個體網絡屬性能夠衡量個體在網絡中的重要程度。在小米社區中,除了社區版主外,小米公司還在其社區中聘用了其他類型的領先用戶,如“小米達人”等,這些用戶每月有一定的任務量。本文梳理了該板快互動的54周的各網絡指標排名前十的用戶,其中,各周網絡中個體屬性值前十用戶中社區聘用用戶數量的基本情況如表5所示。

表5 個體屬性排名前十中聘用用戶數

由入度人數前十的結果可以看出,該板塊在大多數情況下聘用用戶占據入度前十的位置,并且平均占據人數為2.50人,表明聘用用戶在社區中回復他人帖子的數量較多,屬于社區的主要活躍人群。在出度前十的用戶中,聘用用戶占據比例較小,平均數量為0.56,中位數為0,表明每周產生的能夠吸引用戶回復的帖子主要由一般用戶產生。從3種中心性排名前十的用戶數量上看,平均每周約有1名聘用用戶在中心性排名中位于前十,且中值僅為1或0。這說明,周次網絡的中心位置并非主要是由社區聘用人員占據。

個體屬性占據前十用戶類別的動態變化結果如圖6所示。由圖6可以看出,在新產品發布的第20周、第44～45周,出度值、度中心性和中介中心性排名前十中聘用用戶數量均出現了一個峰值。這說明,在新產品發布時,這些聘用用戶在社區中產生了高質量帖子,促進了產品信息的傳播。

圖6 個體屬性排名前十中聘用用戶數

3.5 主成分分析

對所采用的帖子數、節點數、弧以及其他7 個社會網絡指標進行主成分分析。首先,對這10 個指標進行了KMO 和Bartlett球形檢驗,KMO=0.625,Bartlett球形檢驗卡方為987.179,自由度45(p<0.001),表明變量適合進行主成分分析。旋轉后的主成分分析結果如表6 所示,三因子共提取原始變量的85.791%,說明三因子可以用來衡量原始變量。

根據表6結果,帖子數、節點數、弧、邊以及密度可以聚合為一個指標,度中心勢、中介中心勢以及同配性可以聚合為一個指標,平均參與和平均度可以聚合為一個指標。本文將其分別命名為社區活躍度(F1)、社區中心化程度(F2)以及平均參與度(F3),并以此來衡量社區參與。圖7展示了根據主成分分析提取出的指標在54周的變化情況。由圖7可以看出,在新產品發布的第20周以及第44～45周,社區的活躍度以及平均參與度產生了相對較大的峰值,此時,社區中心化程度形成低谷,表明此時社區中吸引用戶的帖子較多。

表6 成分載荷矩陣

圖7 社區參與演進

此外,根據社區參與的3個指標,將新產品發布后4周的社區參與以及發布前的社區參與進行比較,以分析新產品發布所產生的實際影響。表7展示了以新產品發布前一周為基線以及以新產品發布前19周均值為基線的指標變化情況。由表7可以看出,新產品發布的那一周,社區參與變化明顯,其影響在隨后幾周內迅速減弱。對于前19周的社區參與指標的變化,使用單樣本T檢驗探究社區參與變化的顯著性,結果表明,新產品發布對社區參與的顯著影響持續2～4周。其中,在紅米Note4發布兩周內,社區活躍度增加,平均參與度增加,社區中心化程度減少,表明社區成員廣泛發帖,積極參與社區互動。而在紅米Note4發布時,由于小道消息的提前散布,社區中參與者增多,但都匯聚于小道消息的相關帖子中(社區活躍度增加,平均參與度增加,社區中心化程度增加),但在產品正式發布后,社區活躍度增加,平均參與度增加,社區中心化程度減少,表明社區成員進行了廣泛討論。

表7 新產品發布的實際影響

4 結論

通過對小米社區紅米Note 4/4X 板塊兩次新產品發布共計54周的社會網絡屬性動態變化的分析,得出如下結論:

(1)新產品發布后,社區網絡屬性與新產品傳播相互影響、相互促進。品牌社區用戶參與主要是基于品牌熱情與信息交互。新產品發布后,社區中產生有關新產品的信息,用戶會廣泛加入到討論之中,促進社區活躍;同時,社區活躍度的增加亦進一步增強關于新產品的討論,促進新產品傳播。

(2)新產品發布后,社區核心邊緣結構明顯,其中,核心用戶起到凝聚新用戶的作用,新用戶從核心用戶處獲取信息,但其持續參與的可能性較小。新產品的發布帶動了新產品的討論,增加了社區活躍度與平均參與,但是新產品發布更多吸引的是追求產品信息的用戶,這些用戶持續參與的可能性較小,造成社區密度的下降。同時,產品發布時聘用的意見領袖扮演發布信息的角色,匯聚新參與的用戶,故中心化程度增加,但由于社區中存在多個聘用領袖,中心化指標并未出現凸顯的峰值。社區的密度、中心性以及同配性指標均證明了該關系的存在。最后,社區中由新產品發布所帶來的影響往往僅能持續約2～4周。

(3)從整體網絡結構來看,顧客社區用戶結構較為松散,用戶參與和互動程度較低。在紅米Note 4/4X 板塊中,大部分用戶在社區中互動以單次互動為主,其參與行為亦更多是瀏覽社區內容而不參與互動。同時,該板塊用戶參與周次相對較少,只有極少數用戶參與周次較高,這亦驗證了大部分成員參與僅為獲取產品知識,在其獲取到知識后,并不會經常性地參與到社區互動之中。

(4)社區中心化趨勢明顯,聘用用戶在社區中起到重要作用。具體而言,版主和其他聘用用戶在新產品發布及傳播中分別起到答疑和信息傳播的作用。“小米達人”等領先顧客在社區中傳播產品信息,在產品發布時及時發布產品測評等高質量帖子,起到匯聚用戶、增加社區活躍的作用。而版主作為社區的管理者,其作用主要體現在產品使用增加后。當產品被廣泛使用后,版主為社區用戶答疑,收集并向企業反映相關問題,這亦凸顯了社區管理員在社區中答疑解惑的支持性作用[23]。

本文探討了新產品發布后品牌社區中社會網絡的動態變化,對現有的品牌社區研究、新產品擴散研究以及虛擬社區網絡研究有一定的貢獻。

(1)盡管學者們對品牌社區中的社會網絡因素進行了探討,但是他們更多關注特殊網絡位置個體的行為及影響[13,18],而對品牌社區整體網絡變化等因素關注較少;另外,在品牌社區中,由于企業政策等原因亦會產生社區管理員等多種類型的聘用用戶[22-23],但現有研究對這些聘用用戶的探討不足。本文探討了社區中社會網絡因素的動態演進以及網絡演進中的聘用用戶作用,貢獻了有關品牌社區的研究。

(2)傳統的新產品擴散研究主要是基于關注大眾傳播或口碑傳播的Bass模型的仿真模擬研究,但品牌社區中用戶互動的公開性使社區中的信息傳播呈現為綜合大眾傳播和口碑傳播模式的一對多式口碑傳播,現有模型的解釋力度不足。本文根據新產品擴散時品牌社區中的實際數據,通過社會網絡分析方法探究了傳播過程中整體及局部網絡動態變化,豐富了有關新產品擴散的研究。

(3)對于虛擬社區中社會網絡的研究以靜態描述以及領先用戶發現為主[5,15],動態研究主要關注一般性的網絡結構演進以及分段式的網絡變化[38,40],但是虛擬社區中社會網絡的動態變化往往受到與社區有關的外部事件的影響,并且這種影響較為持續。本文關注新產品發布這一外部事件,對社區網絡的變化進行了連續地描述和總結,因此亦貢獻于虛擬社區中社會網絡的研究。

基于所發現的規律和作用,為其他品牌社區以及小米社區提出如下管理建議:

(1)企業應重視品牌社區在新產品發布及管理中的作用。在新產品發布時,企業可以在自己的品牌社區進行產品的預熱,增強用戶對新產品的討論,以此來傳播企業產品信息,促進顧客的新產品采用。同時,由于社區方便了企業與顧客之間的互動,故在新產品推出后的反饋管理中,企業應充分利用品牌社區即時通訊的能力,快速獲取用戶反饋。

(2)品牌社區可以參考小米社區的領先顧客聘用機制進行社區管理,并采用角色激勵等方式增強領先用戶的社區參與。在小米社區中,領先用戶被聘為版主、“小米達人”等多種類型,促進了領先用戶在社區中的參與,因此,對于其他品牌社區而言,可以參考此種聘用方式,吸引領先用戶參與。同時,針對不同類型的用戶采取不同的激勵手段,使其在社區中的不同方面起到不同的作用。

(3)小米社區中用戶較為松散,高質量內容掌握在聘用用戶手中,因此,小米社區應加強社區高質量用戶生成內容的產生,積極舉辦一些全民參與的活動,促進普通用戶產生高質量的用戶生成內容。

(4)研究結果顯示,所研究板塊中用戶參與程度較低,因此,小米在社區管理中可以采取累積參與獎勵,板塊線下活動等方式促進板塊內人員互動,促進社區各板塊的用戶參與。

本文系統分析了新產品發布后品牌社區社會網絡的動態變化,但由于訪問權限與方法的局限,未能深入探究其他板塊以及更深層次的因果關系,未來研究可以根據本文結論,進一步探究社區其他板塊以及具體的因果機制關系。此外,本文未能對小米公司新產品發布產生的企業實際價值進行探究,未來可采用事件分析方法對小米公司新產品發布所產生的績效影響進行探究。