UGC模式下购物分享社区中用户细分研究

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随着互联网新技术的不断革新,社交网络朝着更具有互动性和参与性的环境转变,而随着城市内中产阶级的崛起与旅游业的发达,以用户生成内容(User Generated Content,UGC)为主的社交型购物社区也在近几年异军突起,并取得了不错的成绩。用户不再只是传统的消费者,更加变成优质内容的产生者,甚至是社区内潮流的引领者;UGC购物社区依靠不同类别用户生成的内容吸引更多的用户参与社区,并为其他用户的购买提供参考;而同时社区内也存在着大量的潜水用户,而根据长尾理论,挖掘出这部分用户的潜力也同样能够为社区带来巨大的收益。帮助社区清晰的认知用户类别,对于社区进行差异化的用户营销管理大有裨益。本文以UGC模式下的购物分享型社区为研究对象,通过文献研究、网络爬虫以及聚类算法等对UGC购物分享社区内的用户进行细分,并结合“小红书”购物平台的用户特征数据进行实例分析,利用DBSCAN算法把社区内用户聚成5大类,并针对性地给出了运营对策。主要的研究内容如下:首先,本文通过阅读国内外大量与UGC(用户自生成内容)和用户细分的相关文献,从理论结合UGC购物分享社区实际角度,总结出用户等级、用户粉丝数、用户UGC数量、用户获赞与收藏数、用户UGC的获赞数、收藏数、评论数、用户UGC的情感极性、长度等9个细分用户的指标,并根据文献理解结合UGC购物分享社区的特点将它们归纳到影响UGC的用户自身属性、用户UGC社交属性、用户UGC的内容属性这三个维度下,构建起UGC购物分享社区中用户细分的指标体系。其次,在UGC购物分享社区用户细分指标体系的基础上,详细地介绍了构建UGC购物分享社区用户细分模型的过程,通过采集所需的用户数据、数据预处理等过程,最终构建了基于三维空间的UGC购物分享社区的用户细分模型。最后,本研究选取UGC购物分享社区“小红书”平台,通过网络爬虫的方式,按照商品类别进行抽样,爬取了小红书2081个用户的特征数据与其32295篇笔记数据,进行数据预处理后,采用T-SEN算法进行降维,并用R语言计算出笔记的情感倾向,把所有数据预处理成标准样式,采用DBSCAN聚类算法对这些用户进行聚类,最终将“小红书”内的用户聚类成沉默用户、明星类用户、情感积极性用户、内容产出型、平庸型等5大类用户。通过聚类,我们发现,社区内沉默用户占比80%左右,这部分用户没有任何UGC的产出,也几乎不与其他用户互动,同时对社区的情感积极性也不强,忠诚度与购买倾向较低;内容产出型用户在平台的UGC产出非常多,是社区丰富内容的重要来源,但是其情感积极性不高,属于社区型红人但是稳定性不强;情感积极型用户属于社区内忠诚度较高的用户,大多数是随着社区发展而来的“种子用户”;平庸型用户UGC产出、社交属性与情感极性均一般,偶尔发生购买行为;文章清晰的展示了这5大类用户的特征,并针对性的给出了用户运营策略,对于提升UGC购物社区内的内容质量与用户购买转化有积极意义。本研究为UGC购物分享社区用户细分提供了新的思路,并帮助社区识别其优质、潜水、低质用户,根据本文的研究结论,社区可以采取差异性的策略运营不同类别的用户,充分发挥调动所有社区内用户的巨大潜力。
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