Category Archive for '客座'

颱風莫拉克的來襲,造成了八八水災,與臺灣史上最嚴重水災之一的八七水災,相隔50年。

據RFI報導:臺灣南部地區這次在三天內降下了以往一整年的雨量,是造成災害的主因;莫拉克颱風也創下臺灣最大單日雨量紀錄。

在8/8號超乎預料的超大雨量過後,臺灣網友自發的組織起了網路救災,他們迅速的搜集災情資訊,建立發佈網站,彙聚物資和組織援助,為救援提供了巨大的幫助,再次讓我們看到網路的力量。

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當我們一方面討論Social Network如何影響一個人的購物行為時,另一方面我們也應該好好想想什麼是Social Network影響不到的。雖然到現在還是對Social Network的行銷能量一知半解,但是因為看到了許多SNS社群所出現的奇妙現象,所以我和研發團隊們都對這古老人際關係理論的「科技實踐版」,有很深的行銷期待。不過期待歸期待,我們不能只做一種觀點的假說,今天我就要從反面的觀點,來看Social Network真正的價值。 不能被影響的因素一:我有我的調調 青少年的Social Network一直是許多研究者研究的標的,因為在這個系統中,對所有的實驗變因的反應都相當敏銳。青少年有組織次文化的能力,在他們的世界裡,許多價值觀跟真實的社會可能有著不一樣的標準,而這特性讓這個次文化形成了我常提及的「狹域同質性」,於是在傳遞口碑、發揮口碑影響力便不是一件難事。不過,當涉及「個人風格」的時候,同儕的壓力就難以百分之百影響他們的決策。他們總想要在大家都追求的流行風潮中,加進一點個人的創意,就算那個創意對大家來說是有點難以理解的。

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上週週末,決定到一家朋友介紹的餐廳用餐。這一家餐廳不僅我的朋友推薦,網路上相關的評價也不錯,這幾乎讓我確認這家餐廳應該不會讓我失望,於是我在行前先依照朋友的提示,打了通電話預訂座位,雖然電話那頭接待我的服務人員聲音聽起來有些匆忙,但是基本上他還是順利的幫我留下了座位。在指定的時間內到了餐廳現場,果然如大家所言,餐廳門口已經有大排長龍的跡象,有許多人在等候,這時我開始慶幸好險友人有先提示我要訂位,否則我可能要跟這些像是臨時決定的顧客一樣在餓著肚子在門口等,這是我相當不願意的。不過,我擔心的事還是發生了,當我跟門口接待的服務生報上我的名字跟電話號碼時,服務生竟然還要我等,另外,當我質疑他們的訂位制度時,服務生竟然冷冷的答道:非常抱歉,門口這些客人都是有訂位的,請耐心等候。

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在擴散模型(diffusion model)中,從具有嘗鮮精神的早期採用者擴散到早期採用族群是最不容易的一件事(這是<Crossing The Chasm>這本書的結論)。的確,在許多行銷活動中,只要是商品看起來有點意思,應該都會吸引一些消息靈通、有冒險精神的早期採用者來使用,就算行銷活動到最後是失敗的。不僅如此,很多商品沒有辦法利用口碑創造出一波流行趨勢,他們大多是無法跨過早期採用族群這一關,因為單點式的吸引早期採用者跟一次吸引一個早期採用者族群完全是兩碼子事,而前者要比後者容易很多。 找到推銷員 最近,常常處在後勤單位的研發團隊開始大量研發一些新的網站功能供消費者使用。這次因為不是對客戶(To B)行銷商品,所以我們沒有業務團隊的夥伴們幫忙,必須自己正式站上前線對一般使用者(To C)行銷我們的新功能。當然,行銷策略的擬定本來就是我們的工作範圍,對我們來說並不陌生,理所當然的,我們搬出了擴散模型來看看如何讓我們研發出來的新功能造成流行。(跟一般網站可能有些不同,我們會以使用者的投票數來決定新功能的去留,如果使用者決定讓新功能消失,我們也只能含淚收下來,就跟商品賣不出去的下場一樣)

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今天一位口碑行銷團隊的夥伴跟我提到他想做的研究方向,這個方向很有趣,是社群中議題與回應的模型。之前,其實我沒有認真想過這個問題,因為把議題討論的環境交給消費者去經營一直是我的想法與原則。不過這位研究夥伴所提出的觀點卻提醒了我一些事情,也給了我做下一步研發的靈感。如果,我們可以藉由分析消費者議題討論的模型得到消費者的購物意識形態,這或許是一個預測消費者口碑傳遞動力或速率的方法。因為是第一次做這樣的分析,所以以下如果有不正確之處,將在之後另外撰文補正。 議題形成 一般來說,議題的形成主要來自以下原因:尋求解決困擾的方法、分享自身已知資訊、調查社群成員概況、各類經歷分享、否定或肯定某人事物之敘述、其他無法歸類者。在UrCosme社群來說,最快得到回應的是「尋求解決困擾的方法」類,最多回應次數的應屬「調查社群成員概況」,最不受歡迎(指回應數很少或是容易引起紛爭)為「否定或肯定某人事物之敘述」,回應篇幅最大者為「各類經歷分享」,最後是從回應數看不出議題的影響力的「分享自身已知資訊」(因為回應數少不代表該議題沒有影響力,回應數多也不代表其影響力大)。以上分析是以UrCosme社群管理部在特定時間留下的資訊,沒有經過嚴格的量化統計,不過實際上統計過後應該相去不遠。

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隨著網路資訊的發達,單一消費者所花在購物決策的平均時間也越來越長,當發生Information Overloading時,再完善的口碑資訊、商品資訊也都將失去價值。近年來,許多國外的網路業界開始積極想解決這個問題,有的服務決定以「人」來解決人的問題,也就是由專門領域的「達人」用直接協助一般消費者完成購物決策的方式,節省一般消費者自行摸索的啟蒙期,縮短購物決策的時間。另外還有一種服務是走「自動化推薦系統」的路,常見的方法是收集消費行為資料並執行資料採礦(Data Mining),在以自動化模組比對分析結果之後,將對的商品,在對的時候,推薦給對的人,而在這類服務中Amazon網路書店是頗負盛名的例子。 以個人的喜好而言,我喜歡自動化推薦系統多過於達人推薦模式。因為我認為來自達人的資訊只能快速度過啟蒙期,如果對某種商品產生濃厚的興趣之後,極有可能會產生跟達人相左的想法,不過自動化推薦系統完整之後。當然,這只是個人的觀感,而且我也並不否定達人推薦模式的價值。

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網路使用行為可以因為同樣的習慣、興趣而形成網路社群,而在這些社群當中,如果我們試著把每一個使用者社交的網絡圖(社交行為的定義是互加為好友、對彼此的意見回應、有通信行為…等)描繪出來,我們可以發現每一個使用者會跟許多其他使用者產生連結,而有些人的連結數相當多,這些人就好像是世界飛機航線中像紐約、巴黎、東京、上海這些大城市一般,被密密麻麻的連結線所圍繞著。如果,再把視線拉遠一點,離開個人身上,我們會發現每一個佈滿連結線的使用者對外的連結不只有一個階層,而每一個階層跟他們有所連結的使用者就像同心圓一般圍繞著他們,甚至每一個階層中也會有同樣擁有許多連結的使用者,也同樣擁有以自己為中心的同心圓,就這樣每一個同心圓便糾結成一個像球體般的複雜樣貌(具體的畫出來有點像毛線球)。這些球體在社群中大大小小存在若干個,而我們把它暫時命名為「聚落」。(其他的觀點有聽過命名為子社群、小團體…等) 在聚落的研究中,行銷人過去有一陣子將焦點都放在那些擁有許多連結的使用者,他們大多是意見領袖,而行銷人相信真正傳遞口碑的力量是來自這些少數、不斷經營自己人際關係的人身上。目前雖然有一些研究已經指出意見領袖不一定就是口碑傳遞力量的核心,不過,也還未有人能夠完全否定意見領袖在口碑傳遞上的價值。

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