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把創意變成好生意

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2013年5月號

釐清影響力的灰色地帶

What Would Ashton Do— and Does It Matter?
思南.艾瑞爾 Sinan Aral
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  • "釐清影響力的灰色地帶"

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本文提出的這項新研究,揭露「影響者」的威力與限制。

我演講時,都會進行一個簡單的實驗。首先,我會問聽眾是否有在社群媒體推特(Twitter)上關注演員艾希頓.庫奇(Ashton Kutcher),有的人請舉手。通常大多數人會舉手,這並不令人訝異。幾年來,庫奇一直在積極累積關注者,甚至租用廣告牌,呼籲人們要關注「aplusk」,那是他在推特的使用者名稱。2009年,他成為第一位擁有一千萬名關注者的使用者;到2013年初,關注者總數是1,370萬人。庫奇似乎就是不折不扣的社群媒體「影響者」(influencer)。但接著,我問觀眾另一個問題:有多少人曾因庫奇的建議而去做某件事情?大多數情況下,沒有人舉手。因此,我不禁好奇:如果庫奇是典型的影響者,但沒有人去做他建議的事,那麼他究竟有什麼影響力?

每個行銷人員都應該努力思索這個問題。麥爾坎.葛拉威爾(Malcolm Gladwell)2000年出版的《引爆趨勢》(The Tipping Point )一書,讓影響者的概念大為風行,自那時以來,企業念茲在茲的想法是,如果他們可以把自家產品打進精選的一組人脈良好、勇於發聲的消費者,產品遲早就會宛如病毒蔓延般暢銷。為了達到這個目的,行銷人員花費數百萬美元執行社群媒體策略;他們努力聚集關注者,使用由Klout和PeerIndex等公司制定的「影響力分數」(influence score),試圖了解每個關注者發揮多少影響力。他們希望在一段時日後,從昂貴、無效的傳統式大規模廣告做法,轉變成同儕影響的口碑式宣傳。行銷人員並不是唯一努力利用影響力的人。政策制定者也試圖了解如何利用社群媒體,來擴大正面的社會改革,如減少肥胖或增加保險套的使用。

這是具有挑戰性的工作。即使資料科學家(data scientist)使用強大的統計工具,也發現很難找出其他因素具有影響力。做得正確的話,可以提高銷售與利潤,或是改善社會計畫的執行。如果做得不對,那些行銷做法到最後恐怕仍只是接觸到那些原本就很可能購買的使用者。有些學者研究過影響力在消費行為上的作用後,開始懷疑它的威力,是否真的像葛拉威爾等人認為的那樣強大。例如,鄧肯.華茲(Duncan Watts)在他的書《一切顯而易見》(Everything Is Obvious )中就主張,一般人啟動趨勢的能力,不下於庫奇那種影響者。要解決這些爭論,我們需要資料,尤其是實驗資料。為了更正確地估計影響力,我和同事們做了社群媒體網路的研究實驗。我還與數家公司合作,包括臉書(Facebook)、雅虎和《紐約時報》,幫他們更了解客戶如何相互影響。雖然從中得到的深入見解還在不斷浮現,但我們初步的成果有助於組織了解,什麼樣的人最具影響力,以及誰最容易受他們影響。

物以類聚??

很難了解影響力的主因是,人們把相關性和因果關係混為一談。無數的研究顯示,人類的行為往往集中出現在朋友之間,以及同樣的時間點:例如,朋友經常在大約相同的時間進行活動,像是觀看「紙牌屋」影集(House of Cards),喝威士忌雞尾酒等。問題是,這是同儕影響造成的結果,或者是其他原因造成的。

一個可能的解釋,是稱為「同質性」(homophily)的社會現象:人們傾向和類似自己的人交往;記得「物以類聚,人以群分」這句諺語吧。根據定義,這是指我們的喜好、興趣與行為,和我們朋友的喜好、興趣與行為有高度相關。我們會同時購買同樣的產品。我們看同樣的電視節目,造訪同樣的網站,所以我們接觸到同樣的廣告。我們到同樣的餐廳用餐,上同樣的健身房,而且有類似的通勤模式。所有這些事情都酷似社會影響力,但可能和它無關。研究人員稱這是「混淆的因素」(confounding factor)。

為了正確估計社會影響力,我們必須確認混淆的因素,以便把行為的傾向和行為的改變區分開來。若要判斷你對我的購買決定可能有多少影響,我們必須知道,去除自己原本就要購買的可能性後,你的行為或建議,對我的購買決定有何影響。在實際情況中,要了解這點可能非常困難,但有了社群媒體,就有了一個新的實驗室。

我們研究了雅虎即時通網路的2,700萬用戶,採用一款手機服務產品的情況,並使用統計技術,把影響力和同質性等其他混淆因素區分開來。具體來說,影響力是指一個朋友使用或建議使用那項產品,如何影響另一個人決定要不要使用它。我們發現,傳統模式高估了影響力達七倍之多,而且被認為是影響力的情況之中,有半數其實是同質性和其他混淆因素造成的。我們還發現,在產品生命週期的早期,尤其會有極端高估影響力的情形;這是因為,早期採用者彼此類似的可能性,更高於晚期採用者。如果你想看到這種現象,下回有新款iPhone推出時,去蘋果商店看看在店前排隊露宿的人就知道了。

這些研究結果,對行銷策略有重大的意義。假設你是行銷長,正在為某品牌規畫推出產品。你們公司的資料科學家提出證據,預測某人採用你的產品時,他的許多朋友也會跟著開始使用。如果資料科學家說明,90%的相關性和影響力有關,你可能會撥出很多行銷預算,用於同儕影響策略和口碑行銷策略;例如,舉辦「朋友和家人」促銷活動,好讓使用者共用一個折扣代碼。但如果他認為,90%的相關性和同質性有關,你就明白同儕促銷不太可能有效,而如果依人口特徵來區隔市場,並以傳統的廣告和促銷活動,針對可能的採用者來行銷(不管他們的朋友是誰),成效可能會比較好。

在第二個實驗中,我們研究了影響力如何讓臉書的140萬用戶,決定是否下載一個商業電影應用程式。我們把應用程式採用者隨機分成三組。第一組人下載那個應用程式時,能親自邀朋友使用它。第二組人的朋友則會收到一個自動發送的通知,告知他們那名受試人正在使用那個應用程式。第三組人則不能邀請朋友使用,也沒有自動通知發給他們的朋友。我們發現,收到個人親自邀請的人當中,有6%下載那個應用程式,是收到自動通知者的三倍。我們還比較兩種採用者,一種採用者的朋友是因收到個人邀請而加入使用那個應用程式,另一種採用者的朋友是因收到自動邀請通知而加入使用。我們發現,長期而言,前一種採用者的使用情況比後一種高出17%。總體而言,這些策略不僅讓參與使用的情況持續增加,而且採用者總數也顯著增加,而做到這一切只需要花一次性的固定成本,約六百美元,去設計和執行病毒式傳播的各項功能。

我們還分析資料,以深入了解什麼樣的人有影響力,什麼樣的人易受影響。我們發現,男性比女性有影響力;女性對男性的影響,超過女性對其他女性的影響;整體而言,三十歲以上的人比年輕人有影響力,也較不易受影響;已婚者比單身者不易受影響。而且我們發現,影響力和易受影響性之間,有此消彼長的情況:影響力較大的人,較不易受人影響;而較易受到影響的人,影響力往往較小。

雖然對其他產品來說,這些結果不一定成立,但它們說明了衡量影響力及易受影響性的一般方法,並顯示研究如何讓企業獲得有價值的見解,深入了解什麼類型的消費者,可能會影響別人採用他們的產品。

在其後的一項研究中,我們探討了企業如何能激勵用戶推薦他們的產品。我們試驗了三種激勵方式,來促銷使用網路的鮮花遞送服務。我們給予一個小組裡的用戶每人十美元,邀請朋友使用這項服務;這個方案稱為「自私的激勵」。第二個小組的用戶,則有機會給朋友十美元的折扣,換取朋友簽約接受這項服務,我們稱這是「慷慨的激勵」(推薦人沒有獲得獎勵)。我們提供第三個小組「公平的激勵」:推薦人收到五美元,朋友獲得五美元的折扣。結果令人驚訝:慷慨與公平的激勵方式,讓較多用戶發出邀請,超過自私的激勵。事實證明,人們不喜歡寄垃圾郵件給朋友,除非他們能同時送出一項好處。這些結果符合社會學的「禮物經濟」(gift economy)概念:慷慨大方的作為,會賦予你地位。

我說明的見解,用途遠遠超過消費性產品的行銷。例如在南非,我們正在進行一項試辦計畫,將鮮花遞送試驗略作改變,以調查哪些激勵方式,可讓人們去做愛滋病病毒檢測。我們正在使用音樂電視網(MTV),研究人們使用社群媒體的方式,可能會如何影響他們朋友的政治動員。

社會影響力行銷的未來,取決於強勁的分析,好讓我們更加了解是什麼因素促使行為改變。若是把眾多混淆因素誤認為是影響力,可能會在行銷策略和公共政策上,犯下重大錯誤,付出高昂代價。

(侯秀琴譯自“What Would Ashton Do— and Does It Matter?”HBR , May 2013)



思南.艾瑞爾

思南.艾瑞爾 Sinan Aral

紐約大學史登商學院(NYU's Stern School of Business)助理教授,也是微軟研究計畫的研究員(Microsoft Faculty Fellow)。


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