2023年2月21日上午九点，中国营销工程与创新研究中心(以下简称“MEI”)2022-2023年第二学期第1次研讨会(以下简称“Seminar”)在MEI如期举行，参与本次研讨会的有黄敏学老师、朱华伟老师及MEI各位成员。

　　本次Seminar由谢晓东研读文章《Influencer Marketing Effectiveness》。

　　一、研究导入

　　消费者对传统营销方式越来越怀疑、排斥，使得企业越来越难以吸引和影响消费者。许多营销人员求助于网络影响者在社交媒体上推广他们的品牌和产品(例如，Instagram, Facebook，微博)，推动了“影响者营销” 的发展。公司选择并激励网络影响者在社交媒体上吸引他们的粉丝，以推广公司的产品(Leung, Gu, and Palmatier 2022)。

　　“影响者营销”需要大量资源，也难以实施和评估，因此，确定能够提高影响者营销工作有效性的关键因素至关重要。因此，我们收集影响者成本和相关的参与度数据，对不同条件下的影响者营销有效性进行系统评估。

　　二、理论框架

　　1. 影响者营销效率(Influencer Marketing Effectiveness)

　　相当多的营销文献提到广告对公司相关结果的有效性，如销售、市场份额和公司价值(Dinner, Van Heerde,and Neslin 2014;Sethuraman, Tellis, and Briesch 2011;Sridhar等人2016)。广告效果的传统衡量标准是弹性，弹性定义为当输入变量(例如，在特定媒介上的广告支出)增加1%时，结果变量增加的百分比(Danaher和Van Heerde 2018)。

　　然而，先前的研究很少考虑到与网络影响者相关的成本，以确定其有效性或弹性。因此，我们获得影响者营销的帖子的独特消费数据。然后，为了反映影响者营销的主要目标，即鼓励消费者参与社交媒体上的赞助内容(Hughes,Swaminathan,and Brooks 2019)，我们将消费者的参与度作为结果变量。

　　2. 沟通模型(Models of Communication)

　　与其他传播策略类似，企业使用影响者营销来向消费者沟通并传递价值，以追求有利的企业结果(Leung, Gu,and Palmatier 2022)。这种传播明确了影响者营销的价值传播过程(Balducci和Marinova 2018)，其与传统的传播模型一致(Shannon和Weaver 1949)，描述了信息从发送者流向接收者的过程。

　　而此类模型都引用了形成有效沟通的三个常见元素:(1)消息的发送者，(2)消息的接收者，以及(3)消息本身(Swani, Brown, and Milne 2014;Walker et al 2017)。

　　3. 发送者(影响者)特征

　　(1)影响者的活动:

　　指的是影响者在社交媒体上传输内容(例如，信息、照片、视频)的频率(Stephen et al 2017)。当影响者频繁发帖时，粉丝会推断影响者发送的信息是新鲜和最新的(Stephen et al 2017)。然而，如果影响者极度频繁地发帖，大量的帖子可能会分散粉丝的注意力，冲淡他们对任何特定帖子的关注(Gong et al 2017)。

　　(2)影响者的原创性:

　　被定义为在线影响者在社交媒体上创造原创内容，从而在追随者心中实现差异化的程度(Casaló, Flavián, and Ibáñez-Sánchez 2020)。分享原创内容和想法的影响者有可能被视为知识渊博、可信的发送者，追随者可能更愿意与之互动(Ki and Kim 2019)。原创性是真实性的一个定义属性(Nunes, Ordanini, and Giambastiani 2021)，也是成功影响者的一个关键特征(Casaló, Flavián, and Ibáñez-Sánchez 2020)。

　　(3)追随者规模:

　　指在线影响者在社交媒体平台上拥有的追随者数量(De Veirman, Cauberghe, and Hudders 2017)。庞大的追随者网络使影响者能够接触到大量的潜在消费者，并有更大的潜力来引起参与反应。追随者的规模是影响者受欢迎程度(De Veirman, Cauberghe, and Hudders 2017)、地位和声誉的标志(Labrecque et al 2013)。

　　4. 接受者(追随者)特征

　　关注者与品牌的契合度是指影响者的关注者的兴趣与赞助品牌的领域相匹配的程度。当一个品牌的领域与影响者的追随者的兴趣相吻合时，关于该品牌的赞助帖子对这些追随者来说更具有个人相关性(Geng等人，2021年)，这应该会促使他们处理这些信息(Petty和Cacioppo，1986年)。

　　然而，如果粉丝与品牌的契合度已经很高，进一步增加可能会适得其反。

　　如果一个帖子与一个兴趣密切相关，它就会与其他类似的内容争夺粉丝的注意力(Nan和Faber 2004)。当相关的内容超过一定的水平时，消费者就会对特定的话题感到厌倦，之后他们会寻求多样性(McAlister 1982)。当消费者收到与他们的兴趣密切相关的诉求时，他们可能会逐渐怀疑这些内容是出于商业动机或操纵性的。这种不断增长的怀疑会引起消费者的反应(Campbell and Kirmani 2000)。

　　5. 信息(帖子)特征

　　(1)帖子的积极性:

　　指影响者营销帖子的积极程度(Berger and Milkman 2012)。当影响者分享关于他们认可的品牌的高度正面评论时(即帖子的积极性很高)，追随者可能会质疑他们帖子的真实程度(McQuarrie, Miller, and Phillips 2013)，而认为有操纵的意图。

　　一个包含一些负面评论的适度积极的帖子应该比积极性低或高的帖子提供更大的内容价值(Uribe, Buzeta, and Velásquez 2016)，因为它的积极性足以产生积极的印象，但仍然允许人们感知到辨别。

　　(2)赞助商显著性:

　　即赞助商品牌在帖子中的突出程度(Teixeira, Wedel, and Pieters 2010; Tellis et al 2019)，会影响消费者对内容的推断。因此，赞助商突出度较高的影响者帖子被认为信息量更大，拥有更大的内容价值(Lou and Yuan 2019)。影响者的帖子与赞助商品牌的链接越多，它就越像一个传统的广告，而不像影响者的真实分享(Stubb 2018)。

　　(3)新产品广告:

　　先前的文献表明，新产品广告一般会被更多地分享，因为它们使分享者显得对市场有了解(Tellis等人，2019)。相应地，我们研究中的消费者可能会更积极地参与或分享新产品发布的帖子，以表达他们的独特性或满足他们的社交和帮助动机(Berger和Schwartz 2011;Tellis等人2019)，增强影响者营销的有效性。对Facebook广告的研究(Gavilanes, Flatten, and Brettel 2018)显示，人们对分享他们尚未体验的新产品的内容犹豫不决。

　　6. 研究假设

　　H1: 影响者活动(频率)会对影响者营销效果的影响呈倒U型。

　　H2: 影响者的原创性会增强影响者营销效果。

　　H3: 影响者的追随者规模会提高影响者营销效果。

　　H4: 关注者-品牌契合度对影响者营销效果的影响呈U型。

　　H5: 帖子积极性对影响者营销效果有倒U型影响。

　　H6: 赞助商显著性(a)增强影响者营销效果或(b)降低影响者营销效果。

　　H7: 新品发布帖子(a)增强影响者营销效果或(b)降低影响者营销效果。

　　三、实证过程

　　1.数据

　　从中国的一个公开上市的影响者营销平台获得的数据。数据提供者分享了其在微博(中国流行的微博网站)上的帖子交易数据。这些数据涉及到由2412名在线影响者撰写的5835个影响者营销帖子，涉及到 2018年10月，861个品牌的1256个活动。赞助品牌横跨29个类别。最大的6个类别是美容产品、电商平台、食品和饮料、电子产品、服装和个人护理产品。

　　特别的，数据集包括每个帖子的花费和24小时的滞后参与数据(即帖子在微博上分享24小时后捕获的转帖和评论数量)，因此我们可以探究基于花费投入的推动参与的有效性。

　　2.选择模型

　　某些有影响力的人，由于其独特的特征，可能会被品牌有意选择来吸引消费者——这就是选择偏差的可能性。

　　Heckman(1979)选择模型是一个第一阶段的probit模型。

　　其中j和k表示影响者j和品牌k;Selectionjk=1(选择)或0(不选择);Φ是标准正态分布的累积分布函数;Xj是影响者层面的变量向量，与影响者的选择直接相关，包括性别、粉丝规模和影响者活动;θ和η是回归系数的向量。此外，方程1中的Zjk包括两个控制变量，它们影响帖子的influencer选择，但不直接影响帖子产生的参与度，这样它们满足排除限制(Gill, Sridhar, and Grewal 2017; Heckman 1979; Hughes, Swaminathan, and Brooks 2019)。第一个控制变量是品牌k对第二大相似影响者(与焦点影响者j)的选择。Zjk中的第二个控制变量指的是影响者活动的增加(或减少)趋势。

　　表4包含了第一阶段选择模型的估计结果。与我们的预测一致，当一个类似的影响者也被选中时，一个焦点影响者被品牌选中的可能性明显增大(b=1.646，z=89.85，p<.001)。更高的影响者活动(b<.001, z=1.02, p=.309)和他们活动的增加趋势(b=.030, z=1.25,

　　p=.212)，尽管不显著，但与更大的选择概率有关。

　　3.参与度模型

　　反米尔斯比率(IMR)代表了由品牌和影响者决定的影响者选择的非观察方面(例如，他们之间的先前关系)，在所有第二阶段模型中被列为自变量，缓解了影响者营销支出对参与度的估计效果容易出现选择偏差的担忧。

　　四、研究结论

　　1. 影响者活动(频率)对影响者营销效果有倒U型影响。

　　2. 影响者的原创性会增强影响者营销的有效性。

　　3. 影响者的追随者规模会增强影响者营销的有效性。

　　4. 追随者-品牌契合度对影响者营销效果有倒U型影响。

　　5. 帖子的积极性对影响者营销效果有倒U型的影响。

　　6. 赞助商的突出性会增强影响者营销的有效性。

　　7. 新产品发布帖子降低影响者营销效果。

　　文字/翟昊淳

　　排版 /翟昊淳

　　审核 / 刘冰怡