王一慈，顧桂芳，曹鈺椒，謝麗玲

（江蘇大學(xué) 管理學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013）

一、研究背景

近年來(lái)，電子商務(wù)的興盛發(fā)展促進(jìn)了互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的高度繁榮，也使得消費(fèi)者的網(wǎng)購(gòu)行為日趨成熟，網(wǎng)絡(luò)口碑已成為影響消費(fèi)者決策的關(guān)鍵因素。如麥當(dāng)勞曾抓住中國(guó)學(xué)生考試壓力的熱點(diǎn)，開(kāi)展了“我的高考準(zhǔn)考證”麥滿分線上互動(dòng)營(yíng)銷，實(shí)現(xiàn)了15%的關(guān)鍵銷售指標(biāo)，其中銷售額更是增長(zhǎng)了428%。丹麥邊境超市Fleggaard使用演員Casper Christensen作為品牌形象大使，創(chuàng)造了漫畫(huà)網(wǎng)絡(luò)廣告，顛覆了大眾對(duì)傳統(tǒng)電視媒體廣告的固有認(rèn)知，贏得了YouTube特別成就獎(jiǎng)，并被170萬(wàn)丹麥人收看。因此，進(jìn)行優(yōu)質(zhì)精準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)口碑營(yíng)銷將成為電商企業(yè)在激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下贏得流量，提高用戶粘性的關(guān)鍵。

網(wǎng)絡(luò)口碑已成為國(guó)內(nèi)學(xué)者研究的熱點(diǎn)，學(xué)者們主要致力于研究網(wǎng)絡(luò)口碑的影響因素及網(wǎng)絡(luò)口碑營(yíng)銷。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)口碑影響因素的研究，學(xué)者們主要從信息源、傳播渠道、接收者等各個(gè)方面對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑的影響因素進(jìn)行了多角度研究。如陽(yáng)杰等人從口碑內(nèi)容、口碑生產(chǎn)、口碑類型、口碑傾向、口碑?dāng)?shù)量、口碑互動(dòng)機(jī)制六大方面構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)口碑測(cè)評(píng)層次模型，結(jié)合豆瓣讀書(shū)進(jìn)行實(shí)證分析，最終得出各影響因素的排名，其中口碑內(nèi)容是最關(guān)鍵的因素①。夏立新等人從企業(yè)創(chuàng)造內(nèi)容角度研究了企業(yè)官微對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑的影響，并基于信息的說(shuō)服傳播理論、AISAS模型以及網(wǎng)絡(luò)口碑測(cè)量指標(biāo)構(gòu)建研究模型，最終得出結(jié)論：企業(yè)應(yīng)注重微博的發(fā)布頻率與內(nèi)容質(zhì)量。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)口碑營(yíng)銷的研究，學(xué)者們更多地關(guān)注于營(yíng)銷策略②。如何述芳和李金海通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑的傳播特點(diǎn)與影響的梳理,得出了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)口碑營(yíng)銷策略③。馬林嶺從旅游類微博角度研究網(wǎng)絡(luò)口碑傳播，選取100位旅游類微博博主，建立了關(guān)注關(guān)系矩陣，通過(guò)中心度分析，揭示了旅游博主之間消息傳播的特點(diǎn)，對(duì)幫助企業(yè)選取合適的博主進(jìn)行口碑營(yíng)銷有所啟示④。總體而言，當(dāng)前學(xué)者對(duì)于網(wǎng)絡(luò)口碑的探索非常豐富，主要集中在網(wǎng)絡(luò)口碑特點(diǎn)、影響因素、營(yíng)銷策略以及意義等層面，但卻鮮有關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析對(duì)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)口碑營(yíng)銷影響的研究。

對(duì)于電商企業(yè)而言，數(shù)據(jù)就是資源，網(wǎng)絡(luò)上的自由發(fā)聲、表達(dá)觀點(diǎn)、互動(dòng)交友，產(chǎn)生了海量的信息和數(shù)據(jù)。因此，對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行高效整合、精準(zhǔn)提取和有效分析，將成為企業(yè)深入了解用戶偏好、確定口碑營(yíng)銷風(fēng)向以及實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放的重要需求。

社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析就可以很好地滿足這一需求，它“是一種利用可視化技術(shù)對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析的方法⑤?！币?yàn)樯缃痪W(wǎng)絡(luò)環(huán)境中涉及到的信息分散、無(wú)序且數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不統(tǒng)一，所以若采用人工分析，可能會(huì)因?yàn)榉治鲞^(guò)程的不確定性和非結(jié)構(gòu)性，難以將數(shù)據(jù)導(dǎo)入系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)深度挖掘。但如果使用功能強(qiáng)大的可視化分析工具，可以關(guān)聯(lián)分析相關(guān)數(shù)據(jù)，生成完整的可視化圖表。數(shù)據(jù)表明，人類對(duì)于圖像的接收處理速度要遠(yuǎn)大于文字信息的數(shù)百倍——常有“一圖勝千言”的說(shuō)法。因此，可視化分析工具利用圖形、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及用戶界面，通過(guò)表達(dá)、建模以及對(duì)立體、表面、屬性以及動(dòng)畫(huà)的顯示對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)加以可視化解釋，可以幫助企業(yè)更加便捷高效地挖掘與分析數(shù)據(jù)，對(duì)電商企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)口碑營(yíng)銷有著非常重要的影響。

社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析已得到了較好的應(yīng)用，如寧躍飛、李艷萍在技術(shù)層面提出通過(guò)劃分?jǐn)?shù)據(jù)支撐層、業(yè)務(wù)邏輯層、顯示層構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)消息可視化系統(tǒng)邏輯層結(jié)構(gòu)，利用可視化工具來(lái)降低時(shí)間復(fù)雜度，提高可視化性⑥。黃河燕分析總結(jié)了國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于社交媒體主題、社交用戶偏好以及社交網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化檢索三大方面可視化建模的研究成果，并對(duì)未來(lái)的研究成果提出兩點(diǎn)展望：(1)融合時(shí)空的社交媒體可視化研究；(2)傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)“三網(wǎng)”融合的可視化研究⑤。

因此，通過(guò)研究可視化分析與電商企業(yè)網(wǎng)絡(luò)口碑營(yíng)銷兩者的關(guān)系，以電商企業(yè)為研究對(duì)象，采用實(shí)證調(diào)研法來(lái)了解企業(yè)內(nèi)部社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析的應(yīng)用現(xiàn)狀，可以總結(jié)出社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析對(duì)電商企業(yè)網(wǎng)絡(luò)口碑營(yíng)銷的影響。

二、實(shí)證研究

（一）研究設(shè)計(jì)

本文調(diào)研的目的是通過(guò)實(shí)證方法了解電商企業(yè)內(nèi)部社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析的應(yīng)用現(xiàn)狀，從而探究社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析對(duì)電商企業(yè)網(wǎng)絡(luò)口碑營(yíng)銷的影響。在江蘇省范圍內(nèi)，問(wèn)卷共計(jì)發(fā)放500份(問(wèn)卷形式包括紙質(zhì)問(wèn)卷、word版本的電子問(wèn)卷和網(wǎng)頁(yè)版電子問(wèn)卷)，回收327份，其中有效問(wèn)卷261份，回收率為65.4%，有效率為79.8%。

調(diào)研問(wèn)卷包含三個(gè)部分，第一部分包含填寫(xiě)企業(yè)基本信息和被訪者基本信息；第二部分包含相應(yīng)電商企業(yè)可視化數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用概況；第三部分包含相應(yīng)電商企業(yè)社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析的應(yīng)用概況。

（二）問(wèn)卷信息搜集與分析

本問(wèn)卷基本信息統(tǒng)計(jì)：（1)問(wèn)卷被訪者部門(mén)主要集中在：31%的市場(chǎng)營(yíng)銷部、24%的技術(shù)研發(fā)部、18%的數(shù)據(jù)分析部、13%的運(yùn)營(yíng)管理部、14%的其他部門(mén)。（2）問(wèn)卷被訪者身份主要為：18%高層管理者、22%中層管理者、41%基層管理者、19%的普通業(yè)務(wù)人員。（3)問(wèn)卷被訪者對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)可視化的認(rèn)知情況，15%的人確切理解內(nèi)容，73%的人基本了解，12%的人對(duì)此不太了解。

三、社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析應(yīng)用現(xiàn)狀分析

（一）電商企業(yè)可視化數(shù)據(jù)圖表和工具的應(yīng)用狀況

1.電商企業(yè)可視化圖表應(yīng)用現(xiàn)狀。電商企業(yè)利用可視化工具能夠直觀明了地展示抽象數(shù)據(jù)分析結(jié)果，針對(duì)大尺度高維復(fù)雜數(shù)據(jù)減少視覺(jué)混淆對(duì)信息的干擾。如圖1所示，目前電商企業(yè)中常用的可視化圖表包括：純可視化圖表/報(bào)表、商業(yè)智能分析類、數(shù)據(jù)地圖類、可視化大屏類、關(guān)系圖譜類、數(shù)據(jù)挖掘類?？梢园l(fā)現(xiàn)，企業(yè)內(nèi)部最常用的圖表是較為傳統(tǒng)的純可視化圖表/報(bào)表（包括柱形圖、扇形圖、折線圖、散點(diǎn)圖、直方圖等）。針對(duì)非結(jié)構(gòu)、非幾何的抽象數(shù)據(jù)的關(guān)系圖譜類（詞云圖、動(dòng)態(tài)分層的關(guān)系數(shù)據(jù)圖表）。更偏向于商務(wù)分析，能夠快速進(jìn)行探索式數(shù)據(jù)分析，制作數(shù)據(jù)分析報(bào)告的商業(yè)智能類圖表。這三類圖表基本上不需要代碼基礎(chǔ)，操作比較簡(jiǎn)單，所以應(yīng)用比較廣泛。而數(shù)據(jù)挖掘類的圖表基本上是提供給編程能力較強(qiáng)的技術(shù)性數(shù)據(jù)分析師，使用門(mén)檻會(huì)比較高?？梢暬笃令愡m用于大型企業(yè)，成本較高，中小型企業(yè)應(yīng)用較少。而對(duì)于數(shù)據(jù)地圖類適用于區(qū)域跨度較大的大型企業(yè)，因此總體占比較小。

圖1 電商企業(yè)可視化圖表類型應(yīng)用情況

2.電商企業(yè)可視化工具應(yīng)用現(xiàn)狀。關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析采用的圖表類型最主要的是關(guān)系圖譜類，常用的工具有 Excel、Gephi、Tableau 等熱門(mén)軟件。由于Excel工具應(yīng)用普遍性較強(qiáng)，操作簡(jiǎn)單易上手，還是目前大多數(shù)工作人員所采用的工具。但是Excel軟件負(fù)載性較弱，功能較單一，因此在技術(shù)研發(fā)部和數(shù)據(jù)分析部的專業(yè)人員會(huì)使用像Gephi、Tableau等其他可視化分析軟件進(jìn)行具有更強(qiáng)交互性、更高便捷性、更廣功能性的專業(yè)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析人員還可以以此來(lái)輔助python等語(yǔ)言爬取技術(shù)展開(kāi)數(shù)據(jù)的更深層挖掘與分析。

（二）電商企業(yè)數(shù)據(jù)分析工作歸屬與可視化分析應(yīng)用程度

1.電商企業(yè)數(shù)據(jù)分析工作歸屬情況。從圖2可以看出，有19%的被訪企業(yè)內(nèi)部設(shè)有專職的數(shù)據(jù)分析部，針對(duì)企業(yè)內(nèi)部各項(xiàng)目進(jìn)行專業(yè)的數(shù)據(jù)分析，生成分析報(bào)告，有專門(mén)的數(shù)據(jù)分析師從事投資、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析等高級(jí)決策工作。有48%的被訪企業(yè)將數(shù)據(jù)分析工作分散至各職能部門(mén)來(lái)輔助其職能工作的運(yùn)行，且部門(mén)內(nèi)部的數(shù)據(jù)分析工作人員專業(yè)性偏弱。有33%的被訪企業(yè)將內(nèi)部的數(shù)據(jù)分析工作外包給相關(guān)數(shù)據(jù)分析公司或事務(wù)所，根據(jù)其產(chǎn)生的專業(yè)性分析報(bào)告以及建議進(jìn)行相關(guān)決策。

圖2 數(shù)據(jù)分析部門(mén)設(shè)置

實(shí)際工作中，相對(duì)大型的電商企業(yè)會(huì)設(shè)立專職的數(shù)據(jù)分析部門(mén)，內(nèi)部的管理機(jī)制也會(huì)更加專業(yè)和明確。而一些規(guī)模偏小的中小型企業(yè)則會(huì)選擇數(shù)據(jù)整體外包或各職能部門(mén)分散管理的形式。數(shù)據(jù)外包可能會(huì)使企業(yè)陷入比較被動(dòng)的方式，也有可能會(huì)因?yàn)橥獍修k方不熟悉企業(yè)內(nèi)部事務(wù)出現(xiàn)數(shù)據(jù)與實(shí)際工作不相符的狀況。職能部門(mén)的分散管理具有一定的隨意性，各部門(mén)的工作內(nèi)容可能會(huì)出現(xiàn)不匹配、不明確的情況，并且一些工作人員可能會(huì)把數(shù)據(jù)分析當(dāng)作附帶完成的任務(wù)或職能。因此，目前中小型電商企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)分析的專業(yè)性和適應(yīng)性仍需加強(qiáng)。

2.電商企業(yè)數(shù)據(jù)可視化分析應(yīng)用現(xiàn)狀。在被訪人群中有33%的人員從事數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作，其中有84%以上的人員在日常工作中會(huì)利用可視化工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析展示，有36%的人員能夠掌握兩種以上的可視化分析工具?？傮w而言，數(shù)據(jù)是電商企業(yè)的戰(zhàn)略性資源，數(shù)據(jù)分析工作是電商企業(yè)必不可少的重要環(huán)節(jié)，而目前一些中小型電商企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)分析管理仍需加強(qiáng)。在數(shù)據(jù)分析可視化方面，工作人員應(yīng)用較為普遍，尤其是專業(yè)數(shù)據(jù)分析人員，他們能夠非常熟練地利用可視化分析工具來(lái)處理數(shù)據(jù)和展示成果。

（三）電商企業(yè)社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析應(yīng)用程度與影響

社交網(wǎng)絡(luò)是電商企業(yè)傳播網(wǎng)絡(luò)口碑的重要途徑，其內(nèi)部的數(shù)據(jù)信息對(duì)于企業(yè)的戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)決策、產(chǎn)品服務(wù)生產(chǎn)以及市場(chǎng)營(yíng)銷定向等方面都有著重要的影響。但是社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部數(shù)據(jù)一般都是非結(jié)構(gòu)性、非線性信息的雜亂堆砌，而且社交關(guān)系的復(fù)雜性往往難以通過(guò)簡(jiǎn)單直觀的圖表進(jìn)行處理與展示。因此，社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析的出現(xiàn)就顯得尤為重要。社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析可以理解為電商企業(yè)根據(jù)目前應(yīng)用廣泛的各大社交媒介所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行主題、用戶偏好以及個(gè)性化檢索等多方面的可視化分析。優(yōu)質(zhì)準(zhǔn)確的社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析可以幫助企業(yè)了解目標(biāo)市場(chǎng)下的主題推演過(guò)程，發(fā)掘目標(biāo)用戶的個(gè)性化偏好、群體特性，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的定位與營(yíng)銷等。

1.電商企業(yè)社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析的應(yīng)用程度。如圖3所示，在被訪企業(yè)中，有88%的高層管理者對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析的應(yīng)用程度處于一般水平之上。因?yàn)楣芾碚叩膶蛹?jí)越高，其具備的能力與素質(zhì)要求就越高。資質(zhì)優(yōu)秀的高層管理者需要具有較高的業(yè)務(wù)認(rèn)知能力、豐富的管理經(jīng)驗(yàn)、較強(qiáng)的邏輯分析能力以及能夠善用各種工具來(lái)提高工作效率，所以社交網(wǎng)絡(luò)的可視化分析是其進(jìn)行參考和決策中非常重要的一環(huán)。對(duì)于中層、基層管理者來(lái)說(shuō)，有68%的社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析的應(yīng)用程度集中在 “較高和一般”狀態(tài)，因?yàn)樵谄淙粘９ぷ髦谐?huì)利用可視化分析工具進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，生成可視化的數(shù)據(jù)分析報(bào)告供更高層級(jí)審閱。普通的業(yè)務(wù)人員因?yàn)楣ぷ鲀?nèi)容較為局限，涉及數(shù)據(jù)層面的處理偏少，因此有70%的社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析應(yīng)用程度集中于 “一般或偏低”狀態(tài)。

圖3 電商企業(yè)內(nèi)部社交網(wǎng)絡(luò)可視化應(yīng)用程度

2.電商企業(yè)社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析的影響。如圖4所示，在社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析對(duì)電商企業(yè)作用的調(diào)查中，雖然認(rèn)為社交網(wǎng)絡(luò)可視化對(duì)電商企業(yè)在“市場(chǎng)定位、營(yíng)銷定向、工作效率、營(yíng)銷成本以及經(jīng)濟(jì)效益”這5個(gè)方面的影響水平很高的企業(yè)占比最高只有15%，但是認(rèn)為社交網(wǎng)絡(luò)可視化對(duì)這五方面有較高影響的占比基本穩(wěn)定在30%～40%之間，而認(rèn)為影響水平較低或很低的只占很小一部分。因此，絕大多數(shù)的被訪電商企業(yè)認(rèn)為社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析對(duì)于各項(xiàng)工作的開(kāi)展有著較高程度的積極作用。

圖4 社交網(wǎng)絡(luò)可視化對(duì)電商企業(yè)的影響

四、結(jié)論與建議

基于上述數(shù)據(jù)調(diào)查，可以得出：絕大部分的電商企業(yè)將數(shù)據(jù)分析作為日常工作的重要環(huán)節(jié)，并且絕大多數(shù)的工作人員會(huì)利用可視化分析工具和圖表輔助工作來(lái)提高效率。在電商企業(yè)中，職位級(jí)別越高的工作人員，能力要求越高，利用社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析與展示數(shù)據(jù)信息的頻率就越高。社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析對(duì)電商企業(yè)在“市場(chǎng)定位、營(yíng)銷定向、工作效率、營(yíng)銷成本以及經(jīng)濟(jì)效益”這五個(gè)方面都有非常重要的積極影響。電商企業(yè)可利用社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析著重從以下幾個(gè)方面來(lái)實(shí)現(xiàn)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)口碑營(yíng)銷：

（一）高效預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)，精準(zhǔn)定位目標(biāo)市場(chǎng)

在碎片化的環(huán)境下，社交網(wǎng)絡(luò)每天會(huì)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)龐大、復(fù)雜且無(wú)序，既是資源又是挑戰(zhàn)。企業(yè)如何在浩瀚的數(shù)據(jù)海洋中挖掘機(jī)會(huì)、尋求突破成為其得以生存的關(guān)鍵。社交網(wǎng)絡(luò)的可視化分析能夠幫助企業(yè)深入洞悉數(shù)據(jù)背后的規(guī)律與趨勢(shì)——實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)“數(shù)據(jù)互動(dòng)”、高效提取有效信息、預(yù)測(cè)熱點(diǎn)趨勢(shì)、精準(zhǔn)定位適合企業(yè)發(fā)展的目標(biāo)市場(chǎng)。而找準(zhǔn)市場(chǎng)定位正是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)口碑營(yíng)銷的前提與基礎(chǔ)。

（二）了解目標(biāo)用戶偏好，明確口碑營(yíng)銷定向

知己知彼，方能百戰(zhàn)不殆。在精準(zhǔn)定位目標(biāo)市場(chǎng)后，通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行目標(biāo)市場(chǎng)主題、目標(biāo)用戶偏好和目標(biāo)用戶可視化檢索等多方面的可視化分析。在分析過(guò)程中，企業(yè)可以更深層次地發(fā)掘市場(chǎng)主題推演過(guò)程，深入了解目標(biāo)用戶偏好、特性與需求，及時(shí)調(diào)整營(yíng)銷內(nèi)容，明確口碑營(yíng)銷定向，從而搶占市場(chǎng)先機(jī)。

（三）引導(dǎo)輿情傳播風(fēng)向，節(jié)省口碑營(yíng)銷成本

在社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析與展示過(guò)程中，企業(yè)可以根據(jù)數(shù)據(jù)趨勢(shì)科學(xué)客觀地剖析自身、分析問(wèn)題、及時(shí)發(fā)現(xiàn)不足及潛在危機(jī)。在不可控的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，企業(yè)可以通過(guò)針對(duì)性的優(yōu)化口碑營(yíng)銷內(nèi)容，來(lái)削弱水軍對(duì)網(wǎng)民的意見(jiàn)綁架，進(jìn)而引導(dǎo)輿情傳播風(fēng)向。在良性的口碑傳播體系下，企業(yè)將大幅降低口碑傳播的負(fù)面影響，減少危機(jī)公關(guān)頻率，更好地保證廣告轉(zhuǎn)化率，大大節(jié)省了口碑營(yíng)銷成本。

（四）提高整體工作效率，提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益

可視化分析工具能夠讓企業(yè)在較短的時(shí)間內(nèi)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效記錄、推理、分析與傳播，進(jìn)而使企業(yè)能夠快速了解市場(chǎng)背景，做出業(yè)務(wù)或產(chǎn)品決策。這大大簡(jiǎn)化了業(yè)務(wù)流程，減輕了員工的工作負(fù)擔(dān)。并且可視化的數(shù)據(jù)展示直觀明了，能夠迅速引導(dǎo)注意力，促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部的交流與合作，提高整體的工作效率。因此，企業(yè)在目標(biāo)明確、資源充足、工作高效的優(yōu)質(zhì)環(huán)境中，經(jīng)濟(jì)效益會(huì)不斷得到提升。

社交網(wǎng)絡(luò)可視化分析給電商企業(yè)帶來(lái)了機(jī)遇，也提出了挑戰(zhàn)。在競(jìng)爭(zhēng)如此激烈的互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)上，電商企業(yè)唯有不斷審視自己、優(yōu)化改革、善用數(shù)據(jù)資源與工具，才能突破重圍，做好網(wǎng)絡(luò)口碑營(yíng)銷，實(shí)現(xiàn)更長(zhǎng)遠(yuǎn)的價(jià)值。

注釋：

①陽(yáng)杰,劉錦宏,陳迪.中文圖書(shū)網(wǎng)絡(luò)口碑測(cè)評(píng)研究——以豆瓣讀書(shū)為例[J].出版發(fā)行研究,2017,(11):48-51.

②夏立新,張純,陳健瑤,池毛毛.企業(yè)微博內(nèi)容對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑及品牌認(rèn)可度的影響[J].情報(bào)科學(xué),2019,37(04):79-85.

③何述芳,李金海.移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下的網(wǎng)絡(luò)口碑營(yíng)銷策略研究[J].中國(guó)集體經(jīng)濟(jì),2018,(27):66-67.

④馬林嶺.基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的網(wǎng)絡(luò)口碑傳播研究——以旅游類微博為例[J].圖書(shū)情報(bào)工作,2018,62(S1):101-108.

⑤黃河燕.在線社交網(wǎng)絡(luò)的可視化分析[J].中國(guó)科學(xué)院院刊,2015,30(02):229-237.

⑥寧躍飛,李艷萍.Gephi的社交網(wǎng)絡(luò)消息可視化分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2017,40(17):183-186.