在线旅游服务企业微博营销效果影响因素研究

发布时间：2017-08-03 11:32

  本文关键词：在线旅游服务企业微博营销效果影响因素研究

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【摘要】：2000年左右随着互联网泡沫的破灭,互联网公司纷纷陷入破产边缘。然而web2.0的发展给了这些企业来带希望。Web2.0中社交网络的发展最为迅速,微博作为社交网络中的代表,给予网民一个畅所欲言和娱乐的平台,同时给企业带来的巨大的商机。众多企业,尤其是在线旅游服务企业,纷纷采用独特手段进行微博营销,并从中获益。本文在分析国内外文献的基础上,综合考虑新浪微博特点,结合AISAS模型和Moore-Thorson整合营销传播模型,提出了微博内容、发布时间、微博形式、企业微博账号之间的配合会对影响微博营销效果。本文通过编写网络爬虫程序对携程和艺龙旗下营销账号的相关数据进行搜集。其中对于微博文本数据,首先进行文本分词,去停用词等预处理。后采用隐含狄利克雷分布文档主题生成模型(LDA)对微博文本进行主题提取,根据主题中概率较大的词对主题进行命名,最终得到10个微博内容主题:旅游体验、有奖转发、美食、酒店、目的地、促销广告、旅行方式、风景、小清新和其他。在参考前人研究的基础上,本文构建了微博营销效果影响因素模型。采用负二项回归模型对各个变量进行多元回归分析。通过每个变量的显著程度分析,验证了微博内容、发布时间、企业微博账号之间的配合会对影响微博营销效果的研究假设。根据每个变量的系数大小及显著程度,针对在线旅游服务企业提出微博营销建议。
【关键词】：微博营销 在线旅游服务企业 营销效果 实证分析
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F592.6;F724.6
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-17
• 1.1 研究背景及研究目的和意义8-11
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究目的及意义9-11
• 1.2 国内外研究现状及分析11-14
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状12-14
• 1.2.3 国内外研究现状分析14
• 1.3 主要研究内容14-15
• 1.4 研究路线和方法15-17
• 第2章 理论基础及研究假设17-25
• 2.1 微博营销17-19
• 2.1.1 微博营销定义17
• 2.1.2 微博营销特点17-19
• 2.2 消费者决策过程模型19-21
• 2.2.1 五阶段模型19-20
• 2.2.2 七阶段模型20
• 2.2.3 AISAS模型20-21
• 2.3 整合营销传播21-23
• 2.3.1 整合营销传播定义21-22
• 2.3.2 整合营销传播理论22-23
• 2.4 研究假设23
• 2.5 本章小结23-25
• 第3章 在线旅游服务企业微博文本分析25-36
• 3.1 样本选取和数据获取25-28
• 3.1.1 样本选取25-26
• 3.1.2 数据抓取26-28
• 3.2 在线旅游服务企业微博文本分析与处理28-33
• 3.2.1 新浪微博内容特点28-29
• 3.2.2 文本分词及去停用词29-30
• 3.2.3 基于LDA的微博主题模型30-32
• 3.2.4 微博文本分析结果32-33
• 3.3 微博主题的描述性统计分析33-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第4章 在线旅游服务企业微博营销效果影响因素实证分析36-51
• 4.1 在线旅游服务企业微博营销效果及其影响因素36-38
• 4.1.1 微博营销效果36-37
• 4.1.2 微博营销效果影响因素37-38
• 4.2 实证模型38-41
• 4.2.1 变量表示38-40
• 4.2.2 模型选择40-41
• 4.3 数据结果分析41-48
• 4.4 研究假设验证48
• 4.5 在线旅游服务企业微博营销建议48-50
• 4.6 本章小结50-51
• 结论51-52
• 参考文献52-56
• 附录56-62
• 致谢62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 彭敏;杨效忠;;微博在旅游网络营销和管理的应用初探[J];旅游论坛;2012年04期

2 高承实;荣星;陈越;;微博舆情监测指标体系研究[J];情报杂志;2011年09期

3 任一奇;王雅蕾;王国华;冯伟;;微博谣言的演化机理研究[J];情报杂志;2012年05期

4 方成江;薛华菊;曾程程;张文;;旅游微博对青海旅游业的发展影响研究——基于新浪微博的网络文本内容分析[J];中国商贸;2013年31期

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本文编号：614199