京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据与口碑营销背后的科学奥秘
为什么有些公司、产品、服务得到的口头宣传就要比别的多?是运气吗?不,这里面是有科学的。社交网络大师总给我们灌输一个道理,乏味的产品或创意是不会有人讨论的。因此你可能会认为更有趣的 产品和品牌被讨论得越多。新颖的东西相对于平凡的被提起得更多。
初创企业的生死存亡取决于口碑。无论是新网站、革命性的招聘服务,还是 B2B,消费者意识一开始都是很低的。没人意识到你的存在,所以你必须有人帮你宣传。但是大多数的初创企业都没有很高的广告预算。它们必须有机地发展壮大:让现有的客户或粉丝帮招揽新的—一次一个就行。
那么为什么有的公司、产品和创意会比别的被讨论得更多?大家往往认为口碑营销之难就好比拿瓶子去捕捉闪电。得有运气。市场必须恰到好处。或者你需要 3、4 种难以形容的品质组合通过某些无法解释的手段来创造出魔法来。
这是一个很棒的理论。除了有一点完全错了。
口口相传背后是有科学奥秘的。为什么有人讨论某些东西比别的多?这既非随机亦非运气。正如行为经济学家研究过为什么大家会做出特定的选择,或者统计学家从 “大数据” 剖析出人类行为那样,研究人员一直在努力分析我们决定讨论或分析什么背后的人类行为。
比方说,在最近的一次调查中,我和同事研究了几乎 10000 种产品和品牌的口碑数据,大至可口可乐、沃尔玛等巨头,小至各种初创企业,不一而足。范围涵括了从技术公司到服务,从 B2B 到消费型袋装货物等一切东西。我们还在另外一个项目中分析了几乎7000 种在线内容的病毒传播力。这里面既有政治性的,也有国际新闻,也包括有趣的内容、体育、时尚等。
但是这些研究并不仅仅关注于记录哪个产品被谈论得最多,或者哪种类型的在线内容获得了病毒式传播。而是要去理解这些结果背后的动机:促使某件事情 / 东西被讨论得更多或获得病毒式传播的底层人类行为;不同的情绪(悲伤与愤怒)是如何决定大家要分享什么的;网上与线下沟通是否会影响到大家对品牌的讨论内容?如何影响?讨论的心理学;社会传递的科学等。
就拿促因(Triggers)来说吧。迪斯尼要比 Cheerios(麦圈品牌)更有趣。这的确是一项吸引人的情感体验。但是问题在于大家并没有被触发到会频繁地想到它。当然在逛了迪斯尼的某个主题公园之后大家会谈很多迪斯尼的东西,但是除非随后几周或几个月内被提醒要想一下那方面的体验,否则他们是不会不断提起迪斯尼的。
Cheerios 是没有那么有趣,但是大家每天都要吃早餐,1年365 天都得吃。哪怕他们不买 Cheerios,每周推着购物车在谷类购物通道经过时还是要看到它的。这让 Cheerios 更容易被第一时间想起,增加了它被提到的几率。某个产品或主意也许的确非常有趣,但是如果大家没有受到触发去想起它,它就永远也不会被提及。心中想起(Top-of-mind)意味着话在嘴边(tip-of-tongue)。
促因只是我和同事在研究中发现的口口相传的关键驱动力之一。我在研究中再三地发现有 6 个相同的原则促使大家讨论和分享东西。这 6 大原则可以简称为 STEPPS:社交货币(Social Currency),促因(Triggers),情绪(Emotion),公共(Public),实际价值(Practical Value)以及故事(Stories)。
社交货币(Social Currency)。跟我们开的车穿的衣服一样,我们说的东西影响到别人如何看我们。所以某样东西越能让某人看起来不错,就越能被传递下去。
促因(Triggers)。如果一样东西总在第一时间被想起,就会被经常提及。正如花生酱令我们想起果冻一样,我们被触发想起某样产品或想法的次数越多,我们讨论它的次数就会越多。
情绪(Emotion)。我们在意的时候就会分享。无论是积极的(兴奋或幽默)或者是消极的(生气或焦虑),高唤醒情绪促使我们分享。
公共(Public)。人倾向于模仿他人。但正如老话 “有样学样” 说得那样,越容易看到某人在做什么,就越容易模仿。公共可观察性会推动模仿(如 iPod 的白色耳机)。
实际价值(Practical Value)。大家不仅仅是想要好看,也希望能帮到别人。因此越有用的东西被分享就越多。比方说融资的 10 种方式或者 5 大谈判技巧这样的文章肯定吸睛。
故事(Stories)。没人希望被看成是活广告,但是如果某样东西是更宽泛的故事中的一部分的话他们会愿意谈到它的。所以要编一个 “特洛伊木马” 式的故事,从中去传递你的品牌信息。
这 6 个原则构成了赢得更多口碑的方程式。这是制作有感染力内容并让更多人讨论产品或主意的配方。
按照这个公式做就能保证赢得病毒式传播吗?不能。但是它可以提高平均成功率。没人每次都能击出全垒打,但是理解制造轰动的科学之后,我们可以通过击出更多的一垒安打、二垒安打乃至于全垒打来提高成功率。
口碑传播也是如此。理解了为什么会大家议论和分享背后的科学之后,企业组织就能够让自己的产品和想法赢得更好的口碑,并帮助这些产品和想法一路流行起来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07