Seeding strategies for viral marketing: An empirical comparison / Hinz, O., Skiera, B., Barrot, C., & Becker, J. U. (2011)

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

Abstract

  • 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。

Content

病毒行銷 (viral marketing)

定義

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。

成功病毒行銷的四要素

  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)

播種策略(seeding strategy)

  • 選定哪些人作為廣告活動的初期目標

播種策略的重要性

  • 可由行銷人控制
  • 可利用其社會特徵或可觀察的網絡指標

策略類型

  • 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

social contagion 社會濡染

影響社會濡染的要素

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

Note

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