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微博营销对产品销量的作用机理研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
1 绪论第8-17页
    1.1 研究背景第8-12页
        1.1.1 微博的蓬勃发展第8-9页
        1.1.2 微博主体的多元化第9-10页
        1.1.3 双线并行的微博营销第10-11页
        1.1.4 微博转发机制的影响第11-12页
    1.2 研究意义第12-13页
        1.2.1 理论意义第12-13页
        1.2.2 实践意义第13页
    1.3 研究方法与内容第13-17页
        1.3.1 研究方法第13-14页
        1.3.2 研究内容第14-17页
2 文献综述第17-32页
    2.1 概念界定第17-23页
        2.1.1 企业自有媒体与第三方媒体第17-19页
        2.1.2 微博背景下的产品关注与产品态度第19-20页
        2.1.3 原创型微博与转发型微博第20-23页
    2.2 理论综述第23-28页
        2.2.1 详尽可能性模型第23-25页
        2.2.2 议程设置理论第25-27页
        2.2.3 培养理论第27-28页
    2.3 社交媒体分析技术第28-32页
        2.3.1 社交媒体分析技术概念第28-29页
        2.3.2 社交媒体分析技术介绍第29-30页
        2.3.3 社交媒体分析技术在公共管理中的应用第30-32页
3 研究假设第32-43页
    3.1 理论模型的提出第32-33页
    3.2 不同微博主体对产品销量的影响差异第33-36页
        3.2.1 企业自有媒体和产品销量第33-35页
        3.2.2 第三方媒体和产品销量第35-36页
    3.3 企业自有媒体与第三方媒体影响产品销量的中介模型第36-41页
        3.3.1 企业自有媒体、产品关注和产品销量第37-39页
        3.3.2 第三方媒体、产品态度与产品销量第39-40页
        3.3.3 第三方媒体、产品关注与产品销量第40-41页
    3.4 原创型微博与转发型微博对产品销量的影响差异第41-43页
4 研究设计第43-52页
    4.1 研究方法的选择第43-46页
        4.1.1 问卷调查法第43-44页
        4.1.2 实验研究法第44页
        4.1.3 客观数据法第44-46页
    4.2 研究对象的选取第46-47页
    4.3 变量操作化定义第47-49页
    4.4 数据收集过程第49-52页
5 数据分析与假设检验第52-73页
    5.1 数据分析方法第52-54页
        5.1.1 描述统计第52页
        5.1.2 线性回归分析第52-53页
        5.1.3 结构方程模型第53-54页
        5.1.4 Bootstrap法第54页
    5.2 第一阶段假设检验第54-57页
        5.2.1 样本数据的描述统计第54-55页
        5.2.2 结构方程模型第55-57页
        5.2.3 线性回归分析第57页
    5.3 第二阶段假设检验第57-63页
        5.3.1 样本数据的描述统计第57-58页
        5.3.2 结构方程模型第58-59页
        5.3.3 线性回归分析第59-61页
        5.3.4 Bootstrap法第61-63页
    5.4 第三阶段假设检验第63-71页
        5.4.1 样本数据的描述统计第63-64页
        5.4.2 结构方程模型比较第64-65页
        5.4.3 线性回归分析比较第65-69页
        5.4.4 Bootstrap法比较第69-71页
    5.5 假设检验结果汇总第71-73页
6 研究结论与展望第73-78页
    6.1 研究结论与创新点第73-75页
        6.1.1 研究结论第73-74页
        6.1.2 论文创新点第74-75页
    6.2 营销建议第75-76页
        6.2.1 多个微博主体联合宣传第75页
        6.2.2 重视微博营销活动引起的消费者反应第75-76页
        6.2.3 注重微博转发行为第76页
    6.3 研究局限与展望第76-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-85页

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