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事儿关经济

新媒体营销:社交网络的口碑效应与广告投放策略——一定要投放给大V么?

这期AER里面的一篇paper看起来蛮有意思的——

Word-of-Mouth Communication and Percolation in Social Networks, by Arthur Campbell

整篇文章非常technical,纯纯的theoretical research。不过有些直觉和结论蛮有意思的。我就试着小小的讲解一下直觉。

设想这么一个情景:有一家厂商试图向一群人推销一样商品,幸运的是他知道这个网络的结构,所以作为新媒体营销的一次尝试,他决定暂时不采取大范围投放广告的方式,只接触部分人然后依靠大家的口口相传进行产品营销。只有获得该消息的消费者才可以购买商品。对应现实中类似的情况,就是大家在微信上投广告,然后只能借助朋友之间的相互转发或者群内转发来影响其他用户。

在这样的情况下,作者证明,借助口口相传的情形相比于直接全面投放广告而言,消费者的需求更有弹性。这样的结果就是,这个厂商的定价会相应的变低,以吸引更多的消费者来攫取利润。

群聚效应:再复杂一点的情况就是,人们对于一件商品的价值估计可能和周围朋友的数量有关。比如周围朋友很多的时候,人们对于一件漂亮衣服的估值就可能更高(炫耀嘛),而一款集体游戏的价值可能也展现的更充分。出于这样的考虑,在一小群人中,便会出现需求曲线的弹性远远低于全面投放,从而厂商得以制定一个更高的价格。如果一群人是因为兴趣相投偏好相似而聚在一起(物以类聚),那么这种需求的刚性可能会更为明显。

分散的群落:再想一想网络的结构。如果这个网络是相对而言较为割裂的(人群与人群直接交流不多),那么由于信息传播的不充分,整体的需求曲线会变得更加有弹性,整体需求也会下降,导致此时厂商不得不降价来实现利润最大化。这可能和直觉上大家觉得既然人群之间信息传播不充分,便可以实现群落之间的价格歧视——事实上,可能人们对于商品的价值估计受这样的网络割裂影响更大,所以大家多少会有一点观望心态。

广告投放策略:在有口碑效应存在的情况下,口碑效应和直接广告投放会成为“策略互助” (strategic complements)——即他们彼此之间会相互加强。因此最优策略可能是,如果厂商希望低价买更多的人,那么他们应该将广告定向投放给那些相对而言较为边缘和孤立的人群,以期克服网络中信息传播的障碍,实现利润最大化。这和我们传统的借助网络营销中一味的去找"大V"转发的策略相悖而驰。如果厂商只希望一小群人以高价购买,那么他们应该投放广告给那些热门用户。所以,取决于具体的商品和厂商的战略布局,借助社交网络营销可能应使用不同的策略。

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最后的废话:这篇paper居然是发在AER而不是Marketing Science上,多少有一些风向变化的感觉。看看最后这样的冲击会积累到多大吧!

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网络新发现

R+3D打印=可爱的网络模型

无意中刷feedly刷出来的...

small_3dprint-300x242这货居然是打印出来的...虽然大多数3D人偶神马的都很丑,这个网络模型倒是还可以看看的。貌似可以3D打印一些R会议纪念品什么的...

原文在此。作者用的是iGraph,然后在Shapeways上注册个帐号就好了。设计图vs实物图见下。

3D_and_blender

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日常应用

七彩琴键图...(via ggplot2)

这个纯属做出来卖萌的...只是画出来有高有低比较像琴键的感觉,又按照类别填了一下颜色,所以再卖弄一下来个好听的名字——七彩琴键图。

Year over Year Growth
点击看大图

数据比较敏感,所以很多信息都删掉了...大概还是可以看出来横轴是时间,纵轴是增长率。增长率大于阈值40%则100%上色,否则设为半透明。颜色是ggplot2自己上的,还是挺美观的...从上而下,各个类别的表现比较容易直接区分,这也就是这张图的目的。此外标注了一些重要日期。

可能一般画增长率都会画折线图吧,我只是觉得同样的数据折线图画出来大起大落的太丑了,还是这样好看一些...

最后按惯例,放上代码。其实很短...

library(ggplot2)
require(scales)

# growth
ggplot(q4_yoy, aes(x=DT12, y=ll, color=NULL))+
geom_bar(stat = "identity",aes(fill=Vertical,alpha=ll>0.4))+ #柱状图,然后判断是否大于40%
scale_y_continuous(labels = percent_format())+ #纵轴改成百分比
facet_grid(Vertical~.)+ #分类别画出来
geom_hline(yintercept=0.4,alpha=0.9,color="grey",linetype="dotdash")+ #40%增长率的水平线
geom_vline(xintercept=as.numeric(as.Date("2012-10-31")),
alpha=0.5,color="red",linetype="dotdash")+ #一些重要的日期
geom_vline(xintercept=as.numeric(as.Date("2012-11-22")),
alpha=0.5,color="red",linetype="dotdash")+
geom_vline(xintercept=as.numeric(as.Date("2012-12-25")),
alpha=0.5,color="red",linetype="dotdash")+
geom_vline(xintercept=as.numeric(as.Date("2012-09-22")),
alpha=0.5,color="blue",alpha=0.5)+
#   annotate("text",label="Sep 22",x=as.Date("2012-09-22"),y=-0.5)+
theme_bw()#黑白底板

 

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日常应用

ODBC(Teradata)和R连接常见问题

以前总结了一些R、SAS和TD彼此之间数据导入导出的办法,可是实际使用中还是会碰到各种各样的问题...问的人多了,就多少攒出一些FAQ放在了内部的wiki上。

还有一些问题估计大家都会遇到,所以也摘到blog上来好了。一开始用英文写的,简单翻译一下,不全翻译了。首先是通过RODBC连TD的一些常见问题,不知道是不是通用于其他ODBC driver...

  • Q: I cannot load RODBC on my own computer (not on R servers)... what can I do?
    A: Try to debug in these steps -1)  Check if you have installed the 64-bit version of Teradata ODBC driver on your 64-bit OS. If not, download and install these three packages here: http://downloads.teradata.com/download/connectivity/odbc-driver/windows(保证R、操作系统和ODBC driver位数一致,如果是64位的操作系统就装一套儿64位的吧...上面那个link是64位TD ODBC Driver的下载地址)。2)  Open your 64-bit ODBC administrator and configure the TD server DNS. (在新的ODBC中配置server地址) 

    3)  Close and re-open R again. (重启R,这步一定不能省)
    4)  If you still have problems, use R 2.*** instead of R 3.0+ (R 3.0以上版本有时候会莫名其妙报错,如是,改用2.15+版本吧。)

  • Q: How can I call R in the command line (to schedule a recurring job)? (怎么run batch job?)
    A: You can call RScript directly in your command line. If failure, you need to add R's path to your system environment variable - PATH. e.g. C:\Program Files\R\R-2.15.2\bin (设一下环境变量)
    Pay attention to its parameters. Also, you can save the log. A sample command is as follows - (命令行类似如下)

    Rscript --no-save --no-restore --verbose "/home/Liyun.Chen/R/recurring/recurring_dashboard_by_week.r" > outputFile.log 2>&1

    (记得存个log)

暂时就是这些...做个存档好了。

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读书有感

最近在修的几门课...(Sep, 2013)

大家火眼金睛,微博上随便吱呀一句全都猜出来了...最近在修几门历史和艺术相关的课,总而言之就是我觉得我的人文修养实在是太烂了...工作之后的好处就是想学点什么就学点什么,自由的很,随心而至。

《史记》记载,秦始皇时期,“秦法,不得兼方。不驗,輒死。”。而我就属于那种死就死了吧...总是想学点好玩的东西的人。

现在在follow 的几门课是:

其他的边走边看吧,coursera上的课大都不长,可以一门一门慢慢来...

此外,刚留意到复旦吴立德老师的Elements of Statistical Learning又开课了,可惜我们搬离张江了哇...各种怨念中。