Citation - Hinz, O., Skiera, B., Barrot, C., & Becker, J. U. (2011). Seeding strategies for viral marketing: An empirical comparison. Journal of Marketing, 75(6), 55-71.

Keyword - viral marketing, seeding strategy

• 背景/動機：播種策略(seeding strategy)對病毒傳播的成功，至關重要。但以往的電腦模擬與分析模型所產生的最佳策略建議，卻常常彼此矛盾。本研究透過實地實驗四種不同播種策略，了解實際上那一種策略效果最好。
• 假定：
  • Seeding & Viral marketing: 在病毒行銷中，可以透過選擇某些特定的初期對象，優化行銷成效。
  • 基於social contagion社會濡染理論，設計四種不同的播種策略。(1)高程度中心性、(2)低程度中心性、(3)高中介中心性、(4)隨機。
• 方法：
  • 兩個小規模實地實驗，比較四種策略的差異
  • 分析一個超過20萬人的真實病毒行銷活動
• 資料：
• 發現：
  • 實徵研究的結果，發現最好的播種策略能有八倍以上的效果。
  • 播種在「高程度中心性」(具有優良連結性的個體, well-connected individuals)」，是最成功的策略。因為這些有吸引力的播種典在病毒行銷活動中更能夠參與。
    • 將資訊傳播到不同的人，高程度中心性，與高中介中心性，這兩種策略表現一樣好。高出隨機52%，且是邊陲的8倍。
  • 研究發現牴觸其他研究的通用假設。「具有優良連結性的個體」也利用他們高度的到達率，但並未有更多的影響力。

The term “viral marketing” describes the phenomenon by which consumers mutually share and spread marketing relevant information, initially sent out deliberately by marketers to stimulate and capitalize on word-of-mouth (WOM) behaviors (Van der Lans et al. 2010).
一開始由行銷人先送出某些訊息，刺激並透過口耳相傳(WOM)擴大，使得消費者共同分享並傳播行銷相關資訊。

1. 內容(content): 具吸引力的訊息更能被記得 (Gladwell

2002; Porter and Golan 2006; Berger and Milkman 2011; Berger and Schwartz 2011)

1. 社會網絡結構(structure of the social network) (Bampo et al. 2008)
2. 接受者的行為特性與分享訊息的動機 (Arndt 1967)
3. 播種策略(seeding strategy): 選定哪些人作為廣告活動的初期目標 (Bampo et al. 2008; Kalish, Mahajan, and Muller 1995; Libai, Muller, and Peres 2005)

• 選定哪些人作為廣告活動的初期目標

• 可由行銷人控制
• 可利用其社會特徵或可觀察的網絡指標

• Hub: 集結，有最多連結的個體 (well-connected individuals)
  基於影響力假說: 鎖定與社會網絡中具有最多連結的成員，以確保訊息能夠持續擴散 (for a summary of arguments, see Iyengar, van den Bulte, and Valente 2011).
  • = high degree centrality (程度中心性) 高的結點
  • 支持此策略的相關研究
    • Burt (1987) hubs 比起孤立的個體，更可能早期接受創新
    • Goldenberg and colleagues (2009) 發現 hubs 因為更早能從大量連結中獲得創新，所以通常更容易獲得資訊
      hubs tend to be better informed than others because they are exposed to innovations earlier through their multiple social links.
  • 反對/對影響力假說的質疑
    • 有些創新採用，發生在邊陲
    • Van den Bulte and Lilien (2001): 社會接觸傳染(social contagion)與影響力無關
    • Watts and Dodds (2007): 電腦模擬，發現更多連結的個體 ，對大型網絡的初期傳播與擴散而言，沒有那麼重要
    • Thompson (2008) 採訪 Duncan Watts 的說法，認為個體的影響力大小沒有差別
• Fringes: 邊陲，有最少連結的個體
  • = low degree centrality (程度中心性) 低的結點
  • 支持此策略的相關研究
    • 有些創新採用先發生在邊陲，因為集結hub並不接受這個創新 (Iyengar, Van den Bulte, and Valente 2011)。一些人認為，這是因為hub資訊超載，而無法展開行動。
• Bridges: 橋結，有最高中介性的個體
  • = betweenness centrality

social contagion 社會濡染

determinants of social contagion (基於 Van der Lans et al., 2010)

• information probability 接收並了解訊息的機率
• participation probability 接受者轉變成為傳播者的機率
• used reach 訊息接觸到達的規模
• conversion rate 轉換率，接受到訊息而後行動的機率

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