潘蕊 周靜 關(guān)蓉

內(nèi)容提要：從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論出發(fā)，通過對(duì)國(guó)內(nèi)某移動(dòng)通訊運(yùn)營(yíng)商提供的用戶之間通話和短信數(shù)據(jù)以及消費(fèi)記錄的分析，提煉出用戶通話網(wǎng)絡(luò)與短信網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征，對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變量進(jìn)行主成分分析與聚類分析，并將現(xiàn)有客戶分為不活躍用戶、中等活躍用戶和意見領(lǐng)袖，將客戶的價(jià)值分為直接價(jià)值與間接價(jià)值，探究意見領(lǐng)袖對(duì)客戶間接價(jià)值的影響?；貧w分析表明意見領(lǐng)袖的作用主要體現(xiàn)在提升客戶間接價(jià)值上，其個(gè)人消費(fèi)金額（直接價(jià)值）與其他消費(fèi)者并無(wú)顯著差異。但是，由于其在網(wǎng)絡(luò)中所處的地位和活躍程度，使得與意見領(lǐng)袖間接聯(lián)系的消費(fèi)者的消費(fèi)金額有了顯著提高。這一研究結(jié)論表明衡量客戶價(jià)值應(yīng)以個(gè)人的消費(fèi)額度為基礎(chǔ)，而且一個(gè)客戶的價(jià)值還應(yīng)該包含他的社會(huì)關(guān)系價(jià)值；為了穩(wěn)定廣大客戶長(zhǎng)期在網(wǎng)，通信服務(wù)業(yè)要注重對(duì)意見領(lǐng)袖的識(shí)別和維護(hù)，他們具有加固網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的作用。

關(guān)鍵詞：社會(huì)網(wǎng)絡(luò)；客戶間接價(jià)值；意見領(lǐng)袖；主成分分析；聚類分析；回歸分析

中圖分類號(hào)：F272；C939 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-148X（2017）09-0028-05

收稿日期：2017-03-16

作者簡(jiǎn)介：潘蕊（1985-），女，遼寧大連人，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院副教授，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，研究方向：高維數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)建模；周靜（1989-），本文通訊作者，女，哈爾濱人，中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院講師，管理學(xué)博士，研究方向：客戶關(guān)系管理、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析；關(guān)蓉（1985-），女，南寧人，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院講師，管理學(xué)博士，研究方向：復(fù)雜數(shù)據(jù)分析。

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：11601539；國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：11631003；中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金“中央財(cái)經(jīng)大學(xué)科研創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)支持計(jì)劃”資助；中國(guó)人民大學(xué)新教師啟動(dòng)基金項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：17XNLF08。

隨著社交媒體（如Facebook，Twitter，WeChat等）的蓬勃發(fā)展，每個(gè)人都處于不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)（social network），扮演著不同的社會(huì)角色，而且與網(wǎng)絡(luò)中的其他人有著各種各樣的聯(lián)系。由大大小小的網(wǎng)絡(luò)所構(gòu)成的社會(huì)，不僅包括網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體（node），還有這些個(gè)體之間的相互關(guān)系（relationship），社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體通過某種關(guān)系相互聯(lián)系，個(gè)體間的關(guān)系是網(wǎng)絡(luò)中資源傳遞的樞紐[1]。對(duì)通信運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)，用戶無(wú)疑是最重要的資產(chǎn)。本文所要研究的問題是基于移動(dòng)電話用戶的通信行為，主要是如何識(shí)別高價(jià)值用戶，并且保留住這部分用戶；如何通過分析用戶在網(wǎng)絡(luò)中的地位對(duì)其通信行為的影響而識(shí)別出具有價(jià)值的客戶，并最終在客戶管理層面給通信運(yùn)營(yíng)商提供一些建議。

一、研究數(shù)據(jù)的選取與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變量

消費(fèi)者的偏好和決策不是獨(dú)立形成的，而是會(huì)受到其他消費(fèi)者的影響，無(wú)論這種影響是正面的或是負(fù)面的，都會(huì)對(duì)消費(fèi)者的決策以及后續(xù)的選擇起作用[2]。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法中有很多刻畫網(wǎng)絡(luò)特征的指標(biāo)，通過對(duì)這些指標(biāo)的分析可以更好地理解網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體之間的聯(lián)系。

（一）數(shù)據(jù)介紹

本文的數(shù)據(jù)由國(guó)內(nèi)某移動(dòng)通訊運(yùn)營(yíng)商提供，研究的個(gè)體全部來(lái)自該運(yùn)營(yíng)商的客戶，他們是來(lái)自國(guó)內(nèi)某大學(xué)同一學(xué)院的學(xué)生，樣本量為n=104。數(shù)據(jù)當(dāng)中記錄了這些個(gè)體在一個(gè)月的電信消費(fèi)金額（單位：元），主要是由通話和短信所產(chǎn)生的費(fèi)用構(gòu)成，記為Yi，i=1，…，104。圖1是消費(fèi)金額的直方圖，從中可以看到有兩個(gè)個(gè)體的消費(fèi)金額超過了150元，大部分個(gè)體的消費(fèi)金額集中在50元附近，我們將消費(fèi)金額視為客戶的直接價(jià)值。

除了消費(fèi)金額，還記錄了這些消費(fèi)者在當(dāng)月每天互相通電話和發(fā)短信的行為，這部分?jǐn)?shù)據(jù)被用于構(gòu)建本文研究的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。本文構(gòu)造了兩個(gè)矩陣：X1和X2，它們都是104×104維的矩陣，分別代表通話和短信網(wǎng)絡(luò)。所有符號(hào)的上標(biāo)都用來(lái)區(qū)分兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)，1代表通話網(wǎng)絡(luò)，2代表短信網(wǎng)絡(luò)。如果在當(dāng)月用戶i給用戶j打過電話，那么X1ij=1，否則X1ij=0。如果用戶i給用戶j發(fā)過短信，那么X2ij=1，否則X2ij=0。為了方便起見，讓X1和X2的對(duì)角元素都等于0，這樣的矩陣稱為鄰接矩陣或者關(guān)系矩陣（adjacency matrix）。注意到X1和X2可以是非對(duì)稱的矩陣，這意味著盡管用戶i給用戶j打過電話，但是用戶j并不一定給用戶i打過電話，兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是存在一定差異的。

圖1 消費(fèi)金額直方圖

（二）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變量

為了描述每個(gè)個(gè)體在兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)中所起到的作用以及所處的地位，現(xiàn)在介紹各種網(wǎng)絡(luò)變量的基本概念和計(jì)算方法。

1.點(diǎn)（node，individual，actor）：網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)個(gè)體被稱為一個(gè)點(diǎn)，數(shù)據(jù)中的每個(gè)消費(fèi)者都是一個(gè)點(diǎn)。

2.邊（edge，relationship）：當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中的某兩個(gè)個(gè)體產(chǎn)生了某種聯(lián)系之后就形成了一條邊，如果個(gè)體i給個(gè)體j打過電話，相應(yīng)的X1ij=1，他們之間就存在一條邊，也就是說(shuō)他們之間產(chǎn)生了“打電話”關(guān)系，值得注意的是邊是有方向的。

3.點(diǎn)的度數(shù)（degree）：對(duì)于非對(duì)稱鄰接矩陣來(lái)說(shuō)，點(diǎn)的度數(shù)分為輸出度數(shù)（out-degree）和輸入度數(shù)（in-degree）。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，個(gè)體i的輸出度數(shù)就是以i為起點(diǎn)的邊的數(shù)量，其輸入度數(shù)就是以i為終點(diǎn)的邊的數(shù)量。以通話網(wǎng)絡(luò)為例，個(gè)體i的輸出度數(shù)就是i給多少人打了電話（即呼出電話數(shù)），其輸入度數(shù)就是多少人給他打了電話（即呼入電話數(shù)），可以利用鄰接矩陣非常容易算出每個(gè)個(gè)體的輸出和輸入度數(shù)。以通話網(wǎng)絡(luò)為例，個(gè)體i的輸出和輸入度數(shù)分別為：

D1Oi=∑j≠iX1ij，D1Ii=∑j≠iX1ji。

如果某一個(gè)體的輸出和輸入度數(shù)都為0，可稱其為孤立點(diǎn)，因?yàn)樗c網(wǎng)絡(luò)中的其他個(gè)體沒有任何聯(lián)系。輸出度數(shù)大的點(diǎn)被稱為信息的發(fā)送者，而輸入度數(shù)大的點(diǎn)被稱為信息接收者。度數(shù)越大的點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中越活躍，因?yàn)樗c網(wǎng)絡(luò)中的很多個(gè)體都會(huì)有直接的聯(lián)系，從而在網(wǎng)絡(luò)中可以起到非常重要的作用。類似的，也可以在短信網(wǎng)絡(luò)上定義輸出和輸入度數(shù)。endprint

4.網(wǎng)絡(luò)的密度（density）：網(wǎng)絡(luò)密度就是這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中所觀測(cè)到的邊的數(shù)量與這個(gè)網(wǎng)絡(luò)可能形成的所有的邊的數(shù)量的比值，這個(gè)數(shù)值介于0到1之間，密度越大說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體的聯(lián)系越緊密，可以通過計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的密度而對(duì)網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體聯(lián)系的疏密程度有一個(gè)大概地了解。

5.點(diǎn)的接近中心度（closeness centrality）：從一定程度上，點(diǎn)的度數(shù)反映了每個(gè)個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)中的活躍程度，度數(shù)大的點(diǎn)更有可能處在網(wǎng)絡(luò)的中心位置，起到傳遞信息的重要作用。但是，在計(jì)算某個(gè)點(diǎn)的度數(shù)時(shí)只考慮與這個(gè)點(diǎn)有直接聯(lián)系的那些點(diǎn)屬于衡量點(diǎn)局部性質(zhì)的統(tǒng)計(jì)量，而點(diǎn)的接近中心度考慮了每個(gè)點(diǎn)能夠到達(dá)的所有的點(diǎn)更接近全局的概念。

假設(shè)從個(gè)體i出發(fā)經(jīng)過一些沒有重復(fù)的點(diǎn)還有邊，能夠到達(dá)個(gè)體j，他們之間便形成了一條路徑。值得注意的是從i到j(luò)可能存在不止一條路徑，每條路徑都可以計(jì)算其長(zhǎng)度，也就是這條路徑包含的邊的數(shù)量。我們將最短路徑的長(zhǎng)度定義為從i到j(luò)的距離，記為dij。對(duì)于個(gè)體i，將他能夠到達(dá)的點(diǎn)的數(shù)量記為Ii。點(diǎn)的輸出接近中心度（out-closeness centrality）的一種定義如下（以通話網(wǎng)絡(luò)為例）：C1Oi=I1i/（n-1）∑j≠id1ij/I1i。

仔細(xì)觀察接近中心度的公式，發(fā)現(xiàn)分子是個(gè)體i能夠到達(dá)的人的數(shù)量占總?cè)藬?shù)的比，分母是個(gè)體i到能夠達(dá)到的人的平均距離。類似的，將能夠到達(dá)個(gè)體i的點(diǎn)的數(shù)量記為Ji，仍然以通話網(wǎng)絡(luò)為例可以得到輸入接近中心度的公式（in-closeness centrality）：C1Ii=J1i/（n-1）∑j≠id1ji/J1i。

同理，每一個(gè)體在短信網(wǎng)絡(luò)中的輸出（輸入）中心度的公式分別為：

C2Oi=I2i/（n-1）∑j≠id2ij/I2i，C2Ii=J2i/（n-1）∑j≠id2ji/J2i。

如果Ii（或者Ji）取值為0，也就是個(gè)體i不能到達(dá)任何其他個(gè)體（或任何其他個(gè)體無(wú)法到達(dá)個(gè)體i），相應(yīng)的輸出（輸入）接近中心度取值為0。注意到，輸出（輸入）接近中心度最小取值為0，最大取值為1。接近中心度越大的個(gè)體，到達(dá)其他點(diǎn)（或其他點(diǎn)到達(dá)他）的平均距離就越短，說(shuō)明他與其他個(gè)體互相傳遞信息的效率越高。因此，點(diǎn)的接近中心度在一定程度上反映了個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)中的中心地位。

6.中間中心度（betweenness centrality）：網(wǎng)絡(luò)中有很多的點(diǎn)并不能直接相連，而是需要經(jīng)過某些路徑到達(dá)彼此，處于路徑上的點(diǎn)在一定程度上起到了某種控制和傳遞作用。如果某個(gè)點(diǎn)處于很多路徑上，說(shuō)明其他的點(diǎn)之間的聯(lián)系依賴這個(gè)點(diǎn)，那么其在網(wǎng)絡(luò)中有很大的影響力，處于非常重要的中心地位，我們視這種點(diǎn)為“中介”。點(diǎn)的中間中心度就能夠幫助我們很好地衡量這種影響力。這里采用最常用的Freeman（1979）[3]的定義，用j和k代表兩個(gè)不同的個(gè)體，gjk表示從j到k的最短路徑的條數(shù)?，F(xiàn)在考慮另外一個(gè)個(gè)體i，如果i處于j到k的最短路徑中，我們說(shuō)j到k的最短路徑經(jīng)過i，用gjk（i）表示最短路徑中有多少條是經(jīng)過i的，那么個(gè)體i的中間中心度定義如下（以通話網(wǎng)絡(luò)為例）：

B1i=∑j≠kg1jk（i）/g1jk。

類似的，我們可以定義短信網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體的中間中心度，B2i=∑j≠kg2jk（i）/g2jk。這樣定義的點(diǎn)的中間中心度取值在0和n-1（n-2）之間。如果取值為0，說(shuō)明某個(gè)點(diǎn)沒有在任何最短路徑中出現(xiàn)。如果取到最大值，說(shuō)明某個(gè)點(diǎn)出現(xiàn)在所有其他點(diǎn)的最短路徑中。在下文中所報(bào)告的都是標(biāo)準(zhǔn)化的中間中心度，中間中心度越大的點(diǎn)越有可能決定著網(wǎng)絡(luò)中信息的傳遞的方向和效率，它們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)中也就處于非常重要的地位。

在定義了以上變量之后，現(xiàn)將這10個(gè)變量的描述統(tǒng)計(jì)列在表1當(dāng)中。從表1可以得到以下結(jié)論：第一，對(duì)于輸出和輸入度數(shù)來(lái)說(shuō)，通話網(wǎng)絡(luò)較比短信網(wǎng)絡(luò)在5個(gè)度量上的取值都要偏小。例如通話網(wǎng)絡(luò)的輸出（輸入）度數(shù)的均值是455，而短信網(wǎng)絡(luò)的相應(yīng)的取值是696，這說(shuō)明個(gè)體在短信交流方面要比通話更為頻繁。第二，類似的，對(duì)于輸出（輸入）接近中心度來(lái)說(shuō)，也能觀察到類似于輸出（輸入）度數(shù)的結(jié)論，這都說(shuō)明該樣本的個(gè)體在短信網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)更為活躍。第三，對(duì)于中間中心度來(lái)說(shuō)，短信網(wǎng)絡(luò)的中間中心度的最大值要高于通話網(wǎng)絡(luò)，但均值和中位數(shù)相對(duì)較低。

二、數(shù)據(jù)的主成分分析

在進(jìn)行主成分分析之前先將10個(gè)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使得每個(gè)變量的均值為0，方差為1，這樣做相當(dāng)于使用相關(guān)系數(shù)矩陣來(lái)進(jìn)行主成分分析。在選取主成分個(gè)數(shù)的時(shí)候使用Kaiser準(zhǔn)則，保留特征值大于1的主成分，得到兩個(gè)主成分，對(duì)應(yīng)的特征值分別為704和112，這兩個(gè)主成分對(duì)應(yīng)的系數(shù)見表2。從表2中不難看出所有變量在第一主成分上的系數(shù)相差不多，可以將第一個(gè)主成分看成是所有變量的平均水平，也可以理解為用戶在兩個(gè)網(wǎng)中的總體表現(xiàn)。在第二主成分上發(fā)現(xiàn)和通話網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的變量的系數(shù)為正，而和短信網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的變量的系數(shù)為負(fù)，這說(shuō)明第二主成分刻畫了通話網(wǎng)絡(luò)和短信網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比。

再進(jìn)一步計(jì)算所有個(gè)體在兩個(gè)主成分上的主成分得分。由于第一主成分代表的是所有網(wǎng)絡(luò)變量的平均水平，也就是用戶在兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的整體表現(xiàn)。在第一主成分上得分較高的個(gè)體，其在兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)中總體表現(xiàn)活躍；第二主成分代表的是兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比，在第二主成分上得分絕對(duì)值較高的個(gè)體，他們?cè)趦蓚€(gè)網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)差異很大。為了進(jìn)一步對(duì)個(gè)體進(jìn)行區(qū)分，我們利用所有個(gè)體的兩個(gè)主成分得分進(jìn)行聚類分析，這里采用了k均值聚類的方法，通過偽F統(tǒng)計(jì)量的取值來(lái)決定類別的個(gè)數(shù)，最后將個(gè)體分為3類（類別為2到5時(shí)，偽F統(tǒng)計(jì)量的取值分別為：1256，1370，1291和1204，在類別為3時(shí)達(dá)到峰值）。我們將所有個(gè)體在兩個(gè)主成分上的得分以及類別描繪在圖2中，每個(gè)類別比較有代表性的個(gè)體編號(hào)也顯示在圖2當(dāng)中。

圖2 根據(jù)主成分得分得到的類別

圖2實(shí)心點(diǎn)、空心方塊和空心倒三角分別代表3個(gè)不同類別，第一個(gè)類個(gè)體，在第一主成分上得分基本都小于0，說(shuō)明他們?cè)趦蓚€(gè)網(wǎng)絡(luò)中的活躍程度很低；他們?cè)诘诙鞒煞稚系梅纸^對(duì)值也不算很高，說(shuō)明其在兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)中活躍程度都偏低。這類客戶以13、29、67號(hào)個(gè)體為代表，總共有39人。第二類個(gè)體在第一主成分上得分要高于第一類，說(shuō)明其總體活躍程度較高，在第二主成分上得分與第一類相似。這類客戶以55、68號(hào)個(gè)體為代表，總共有50人。第三類個(gè)體非常值得關(guān)注，他們?cè)诘谝恢鞒煞稚系梅址浅８?，說(shuō)明其總體活躍程度很高；在第二主成分上的得分絕對(duì)值也很高，說(shuō)明其在兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)差異很大。例如43號(hào)個(gè)體，在通話網(wǎng)絡(luò)中的活躍度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其在短信網(wǎng)絡(luò)中的，而2、9、11號(hào)個(gè)體在短信網(wǎng)絡(luò)中的表現(xiàn)要比通話網(wǎng)絡(luò)中的活躍很多，以他們?yōu)榇淼牡谌惪蛻艨偣灿?5人。endprint

由此，可通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變量將消費(fèi)者分成了三類，將第一類消費(fèi)者視為“不活躍”群體，將第二類消費(fèi)者視為“中等活躍”群體，將第三類消費(fèi)者視為“極度活躍”群體。這里面最值得關(guān)注的是第三類消費(fèi)者，他們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)中處于中心位置，屬于意見領(lǐng)袖。雖然這類消費(fèi)者是極度活躍的群體，但是其在兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的表現(xiàn)差異很大。

三、數(shù)據(jù)的回歸分析

現(xiàn)將消費(fèi)金額的對(duì)數(shù)值作為因變量，根據(jù)消費(fèi)者被分成三個(gè)不同的類別而構(gòu)造兩個(gè)啞變量D1和D2。當(dāng)消費(fèi)者屬于第一類時(shí)，兩個(gè)啞變量同時(shí)取值為0；當(dāng)消費(fèi)者是第二類時(shí)D1取值為1，D2取值為0；當(dāng)消費(fèi)者是第三類時(shí)D1取值為0，D2取值為1。具體的回歸模型如下：

lnYi=β0+β1D1i+β2D2i+εi（1）

其中εi是誤差項(xiàng)。（1）式的回歸結(jié)果見表3。

從表3可以看到回歸模型的F沒有通過檢驗(yàn)，也就表明模型（1）并不顯著。這說(shuō)明在網(wǎng)絡(luò)中活躍程度不同的消費(fèi)者的消費(fèi)金額并沒有顯著差異，意見領(lǐng)袖的直接價(jià)值與其他消費(fèi)者并沒有顯著差別。

現(xiàn)在定義一個(gè)新的變量Yi，對(duì)于每個(gè)消費(fèi)者i來(lái)說(shuō)，Yi就是他在當(dāng)月有聯(lián)系的所有個(gè)體（包括通話和短信）的消費(fèi)金額的總和。我們將Yi視作個(gè)體i的間接價(jià)值，其數(shù)值大小能反映了個(gè)體所聯(lián)系的所有人的消費(fèi)情況，于是我們建立了模型（2）：

lnYi=β0+β1D1i+β2D2i+εi（2）

更具體地說(shuō)，如果某個(gè)個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)中非常活躍，那么網(wǎng)絡(luò)中就會(huì)有很多個(gè)體與他產(chǎn)生聯(lián)系，他的間接價(jià)值就會(huì)很高，其回歸結(jié)果見表4。

從中可以看到回歸模型（2）的全模型F檢驗(yàn)是顯著的，判決系數(shù)達(dá)到566%。另外，所有系數(shù)的估計(jì)都是顯著的。β1和β2的估計(jì)值的符號(hào)和大小說(shuō)明意見領(lǐng)袖所帶來(lái)的間接價(jià)值最高，其次是第二類消費(fèi)者，最低的是第一類消費(fèi)者。所以，消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)地位會(huì)在一定程度上影響其消費(fèi)行為。

具體來(lái)說(shuō)，雖然意見領(lǐng)袖（第三類）的消費(fèi)金額與其他兩類沒有顯著差異（見表3），但是他所帶來(lái)的間接價(jià)值要顯著高于其他兩類客戶。這也就說(shuō)明，研究電信消費(fèi)的時(shí)候不能只考察消費(fèi)者的直接消費(fèi)金額，更不能認(rèn)為消費(fèi)金額高的消費(fèi)者價(jià)值就高，消費(fèi)金額低的就沒有價(jià)值；相反，我們要關(guān)注消費(fèi)者在網(wǎng)絡(luò)中所處的地位以及其活躍程度。因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)中的意見領(lǐng)袖，雖然消費(fèi)金額不一定很高，但在網(wǎng)絡(luò)中起到非常關(guān)鍵的作用，有著很高的社會(huì)關(guān)系價(jià)值。所有的消費(fèi)者會(huì)因?yàn)橐庖婎I(lǐng)袖而聯(lián)系得更加緊密，信息的傳遞也會(huì)更加有效率。因此，意見領(lǐng)袖會(huì)帶來(lái)很高的間接價(jià)值，在分析客戶價(jià)值的過程中不能忽略他們的作用。

四、研究結(jié)論

首先，研究數(shù)據(jù)刻畫了兩個(gè)不同的網(wǎng)絡(luò)，分別是通話和短信網(wǎng)絡(luò)。兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)存在著顯著差異。從各種網(wǎng)絡(luò)變量的取值來(lái)看，個(gè)體在短信網(wǎng)絡(luò)中的活動(dòng)更為頻繁，這符合當(dāng)代人的行為習(xí)慣，尤其對(duì)于大學(xué)生來(lái)說(shuō)，發(fā)短信更是普遍的行為，而非打電話。

其次，我們通過聚類分析而將網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體分成了三類，分別是“不活躍”、“中等活躍”以及“意見領(lǐng)袖”這三個(gè)群體，意見領(lǐng)袖在網(wǎng)絡(luò)中起到最重要的作用，他們使得網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體之間的聯(lián)系更加緊密，信息的傳遞也更加有效，這類個(gè)體可以說(shuō)是網(wǎng)絡(luò)中的“粘合劑”。但是，在第一部分的回歸當(dāng)中我們發(fā)現(xiàn)這三類個(gè)體的消費(fèi)金額沒有顯著差異，意見領(lǐng)袖的直接價(jià)值和其他消費(fèi)者并沒有顯著差別。

最后，我們定義了用戶的間接價(jià)值，間接價(jià)值體現(xiàn)了用戶在網(wǎng)絡(luò)中的影響力。從第二部分的回歸結(jié)果中發(fā)現(xiàn)意見領(lǐng)袖的間接價(jià)值高于那些不活躍的個(gè)體，這就說(shuō)明在衡量客戶價(jià)值的時(shí)候除了要考慮客戶自身帶來(lái)的直接價(jià)值外，還應(yīng)該考慮由于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系而帶來(lái)的間接價(jià)值。

五、管理啟示

對(duì)于通信運(yùn)營(yíng)商，基于上述結(jié)論給出了如下一些建議。

首先，把握大學(xué)生消費(fèi)行為特點(diǎn)，重視集團(tuán)短信營(yíng)銷方案。對(duì)大學(xué)生群體而言，更偏好于使用短信交流，對(duì)短信溝通的需求更強(qiáng)。目前，通信運(yùn)營(yíng)商對(duì)語(yǔ)音業(yè)務(wù)的營(yíng)銷考慮更多，對(duì)短信業(yè)務(wù)的營(yíng)銷考慮較少，對(duì)學(xué)生的短信套餐都是兩部式定價(jià)，沒有考慮短信網(wǎng)絡(luò)的因素。因此，運(yùn)營(yíng)商還可以考慮如何在校園市場(chǎng)優(yōu)化短信業(yè)務(wù)的營(yíng)銷方案。

其次，關(guān)注社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，正確衡量客戶價(jià)值。通信行業(yè)衡量客戶價(jià)值是以個(gè)人的消費(fèi)額度為基礎(chǔ)的，并據(jù)此制定營(yíng)銷方案。但是，一個(gè)客戶的價(jià)值還應(yīng)該包含他的社會(huì)關(guān)系價(jià)值，特別是對(duì)于通信服務(wù)而言，正確衡量一個(gè)用戶價(jià)值既要計(jì)算他的直接價(jià)值，還要計(jì)算他的間接價(jià)值。

最后，為穩(wěn)定廣大客戶常期在網(wǎng)，要注重意見領(lǐng)袖的識(shí)別和維護(hù)。一個(gè)客戶忠誠(chéng)于某個(gè)運(yùn)營(yíng)商既可能因?yàn)樽约旱钠?，也可能是因?yàn)槭苤車巳旱挠绊懀庖婎I(lǐng)袖有加固網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的作用，可以起到類似粘合劑的作用。因此，識(shí)別出意見領(lǐng)袖，穩(wěn)定他們通信網(wǎng)絡(luò)中非常有利于維護(hù)整個(gè)通信網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定。

本文的研究也存在一定的局限性。首先從樣本上看只考慮了某高校某一學(xué)院的通信網(wǎng)絡(luò)，樣本量較小，但優(yōu)點(diǎn)是可以最大程度的觀測(cè)到全網(wǎng)的結(jié)構(gòu)。在未來(lái)的研究中希望可以擴(kuò)大樣本量，研究更大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)中用戶的行為是如何受到社交網(wǎng)絡(luò)變量影響的。其次，隨著社交軟件的發(fā)展，短信已不再是唯一的即時(shí)通信工具，如現(xiàn)在有更多的年輕人使用微信作為日常主要的交流工具，遺憾的是運(yùn)營(yíng)商無(wú)法記錄到用戶使用社交軟件的行為，無(wú)法構(gòu)建基于社交軟件的用戶網(wǎng)絡(luò)關(guān)系也就無(wú)法探討該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)人們的消費(fèi)行為有何影響。所以，如果未來(lái)可以在這方面有所突破也將會(huì)是對(duì)現(xiàn)有研究的一個(gè)有力補(bǔ)充。最后，受數(shù)據(jù)收集的限制，本文考慮的變量也十分有限，未來(lái)的研究可以考慮增加更多的變量，來(lái)豐富研究結(jié)果。

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