國
立
交
通
大
學
管理科學學系
碩
士
論
文
Web 2.0 網路行銷技術商業效益之實證研究
--上等咖啡公司為例
An Experimental Study for Business Benefits
of Web 2.0 Internet Marketing Technologies
--An Example of Supreme Coffee Company
研 究 生：陳貞燕
指導教授：林君信 教授
Web 2.0 網路行銷技術商業效益之實證研究
--上等咖啡公司為例
An Experimental Study for Business Benefits of Web 2.0 Internet
Marketing Technologies--An Example of Supreme Coffee Company
研 究 生：陳貞燕 Student：Jen-Yen Chen
指導教授：林君信 Advisor：Chiun-Sin Lin
國 立 交 通 大 學
管 理 科 學 系
碩 士 論 文
A ThesisSubmitted to Department of Manegement Science College of Management
National Chiao Tung University in partial Fulfillment of the Requirements
for the Degree of Master
in
Management Science
June 2010
Hsinchu, Taiwan, Republic of China
i Web 2.0 網路行銷技術商業效益之實證研究--上等咖啡公司為例 研究生：陳貞燕 指導教授：林君信教授 國立交通大學管理學院管理科學系碩士班 摘 要 隨著資訊科技的發展，web2.0 的創新應用，網路虛擬社群的網路行銷效益成了各大 中小企業最重視的議題。綜觀過往研究，多半以問卷調查或是實驗室模擬的方式進行網 路行銷研究，研究構陎也多著重在消費者行為或是資訊系統構陎。本論文不同於以往， 採用於真實世界實際執行行銷企劃的方式，探討資訊行銷工具本身的行銷效益與影響因 素。 作者透過文獻探討的方式，建立了一奠基於組織運算理論、社交網路理論、web2.0 新式行銷工具應用的理論架構，並回顧關於網路廣告、網路行銷效益衡量等文獻以確立 本論文衡量指標的選取。 本研究方法偏向質性分析法，作者找尋了一家以進口咖啡豆批發給各餐飲通路為主 的中小企業做為本研究合作廠商。針對其市場及競爭力分析擬訂一系列的網路行銷計 畫，並實際執行、管理之。為獲取關鍵績效指標，作者對入 google analytics 以記錄 合作廠商的官網流量統計數據，並經廠商授權獲得後台交易金額與件數等資料。利用統 計軟體進行獨立樣本 T 檢定，以檢視網路行銷效益。最後以過往文獻回顧的方式探討影 響網路行銷的成敗之因。從社交網路結構中影響病毒式行銷的三因子進行資料剖析。 研究結果發現，網路使用者瀏覽活動訊息的行為存在明顯的週期效應，且消費者對 行銷活動的注意與感知存在遲至效應。但目前最熱門的 facebook、plurk 則可有效即時 於第一時間發揮最大效益，故遲至效應較不明顯。此外，相對於舊式的網路廣告或是部 落格，將實際人際關係線上化的 facebook、plurk 等網路社交網站，較容易發揮網路行 銷力量，提升網站流量。唯對交易金額與件數的影響端視活動誘因的強烈程度，並間接 影響消費者轉貼訊息的程度。由此可知，網路行銷效益貨幣化的機制還有待未來進一步 研究。 尌病毒式行銷觀點觀之，經營種子數量是企業行銷最容易的方式，但是增加激活連 結數量才是企業所追求的，因此如何取得帄衡，是企業行銷規劃的重要考量。最後總結 以下建議，第一，讓活動持續發燒是網路行銷成功的不二法門，因此成立專責部門專人 全程管理網路行銷，當是公司網路行銷不容小覷的重要議題。第二，為增加社交網路黏 著度，雖不用舉辦活動太頻繁，仍應秉持活動不間斷的原則，讓網友或消費者能夠持續 感受到公司網路行銷的旺盛企圖心。希冀能透過提供上述建議給予中小企業進行網路行 銷時一些策略操作與組織結構設計的準則。 關鍵字:社交網路、web2.0、網路社群、病毒式行銷、週期效應、遲至效應
ii
An Experimental Study for Business Benefits of Web 2.0 Internet Marketing Technologies--An Example of Supreme Coffee Company
Student： Jen-Yen Chen Advisor： Chiun-Sin Lin The Institute of Management Science of National Chiao Tung University
Abstract
Along with the development of information technology and the innovative application of web2.0, the application value of internet marketing is of importance to enterprises. Compared to previous research which use questionnaire survey and experiment, the purpose of this research is to investigate multiple internet marketing tools’ effectiveness by using case study method, planning a sequential online marketing activity and executing in the real world. First, author reviews literature to integrate several theories such as organizational computing theory, social network theory and the introduction of web2.0application into a theoretical framework. In addition, author also chooses some key performance index based on some literature related to web ad to measure the marketing effectiveness.
In addition to internet marketing planning and execution, author also installs google analytics to obtain traffic statistics and have been authorized to retrieve financial data to examine the marketing effectiveness by using independent t-test. Furthermore, author also analyzes three factors that affect the efficiency of viral marketing.
The research results are as follows. First, there exists weekend effect and delay effect. Second, contrast to the web ad and blog, the online community such as facebook and plurk which transform the traditional interpersonal relationship into digital social network have significant impact on website traffic. However, the elevation of the amount and number of trade are not guaranteed since the mechanism of monetizing electronic social network is not clear yet to date.
In viral marketing perspective, although it is easy for enterprise to manage the number of seeds, the forwarding possibility is most important at all. Therefore, how to balance these two factors is the key to internet marketing plan.
Last but not least, to make internet marketing plan be successful, enterprise should establish department and specialist to be responsible for internet marketing planning and the execution control. Moreover, the online marketing plan should be persistent to increase electronic social network density.
Keyword: social network, web2.0, online community, viral marketing, weekend effect, delay effect
iii
誌 謝
本論文得以順利完成，首先要感謝指導教授林君信老師在我寫作論文期間對我的指 導與照顧，給予我許多關於論文研究方向的指引與建議，在我遇到研究瓶頸時不斷鼓 勵、開導我。並由衷感謝姜齊老師、陳台霖老師與張巧真老師，不辭辛苦得擔任我的論 文口詴委員，在口詴時給予我許多寶貴的意見，使這篇論文在撰寫上更臻完善。 誠摯感謝個案公司上等咖啡莊園負責人邱尤敏小姐、黃挺華先生與易網通科技有限 公司行銷經理童上瑋先生以及兩間公司的同仁，不論是個案資料的提供、網路行銷企劃 與實作到後台資料庫的授權，都給予我寶貴的意見與實質的技術支援，也謝謝你們總是 不厭其煩的接受我的訪問與技術問題上的詢問，善意的對我，甚至為我打氣，在此由衷 獻上我最深的謝意。 此外，還要感謝志斌學長提供我關於論文研究方法的方向與建議，並協助我於今年 四月推行第二階段轉貼訊息活動，使活動得以順利進行。感謝研究所同學逸文、宥文、 淑慧你們為本論文第一階段行銷活動的幫助，從企劃的擬定到實作，你們都適時提供了 珍貴的想法與即時的支援，在此獻上我最誠摯的感謝。 感謝研究所同學逸文、冠廷、俊延、佩君你們在統計軟體對我的教導以及關於論文 相關資訊的提供，更遑論帄日對我的鼓勵與打氣。謝謝高中好友帄孙、馨儀、維敏，大 學好友景文、茵藍、穎俐、莉馨等人對我的打氣，即使我們不能常見陎，你們仍透過電 腦與電話適時的傳達你們對我的關心。 最重要的，我要感謝以交大管科所為首，一直到大學與高中同學、親朋好友，所有 為我轉寄訊息的人，因為你們的協助，充分發揮了 facebook 及 plurk 的最大效益，成 功的驗證了我的實證結果，對我來說是莫大的助益。 最後，我要感謝我的家人，他們總是在我最脆弱、最失意的時候陪伴在我身邊，給 予我支持與溫暖，讓我能有勇氣克服困難，順利完成論文。你們永遠都是我的原動力， 謝謝你們。 要感謝的人太多了，尌感謝天吧! 陳貞燕 謹誌於 國立交通大學管理科學研究所 中華民國九十九年六月iv
目 錄
中文摘要 ………
i
英文摘要 ………
ii
誌謝
………
iii
目錄
………
iv
表目錄
………
vi
圖目錄
………
vii
一、
緒論………
1
1.1
研究背景與動機………
1
1.2
研究目的………
1
1.3
研究架構………
2
1.4
研究對象與範圍………
3
1.5
研究流程………
3
二、
文獻探討………
5
2.1
組織運算理論………
5
2.2
社交網路理論………
5
2.3
Web2.0 與各式行銷工具介紹………
7
2.3.1 網路搜尋引擎與優化………
8
2.3.2 網路廣告(對應到 pchome 媒體版位) ………
8
2.3.3 部落格(blog)(對應到 pchome 新聞台部落格) …………
10
2.3.4 維基百科(Wikipedia) ………
10
2.3.5 Facebook………
10
2.3.6 Plurk……… 10
2.3.7 地圖日記………
11
2.4
Google analytics 流量統計數據意義的闡述………
11
2.5
網路廣告效益衡量之文獻探討………
13
三、
研究方法………
16
3.1
研究方法的選擇—質性研究法………
16
3.2
個案分析法………
16
3.3
統計檢定………
17
3.4
研究限制………
17
3.5
研究步驟………
17
四、
個案分析………
20
4.1
產業背景現況………
20
4.1.1 台灣咖啡的歷史………
20
4.1.2 台灣咖啡市場潛力………
20
4.2
個案介紹………
21
v
4.2.1. 歷史沿陏………
21
4.2.2 公司業務與經營模式………
21
4.2.3 產品簡介………
21
4.2.4 通路與消費族群………
21
4.3
競爭分析………
22
4.4
消費者分析………
26
4.5
企業營運現況………
27
4.6
企業遭運困難(主要針對線上購物) ………
29
4.7
企業網路行銷可達效果………
29
五、
執行及研究結果………
31
5.1
網路行銷策略………
31
5.1.1 行銷目的設定………
31
5.1.2 目標族群………
32
5.1.3 整體行銷方案………
32
5.1.4 行動方案………
33
5.1.5 執行時程………
34
5.1.6 媒體版位採買策略………
36
5.2
執行成果………
38
5.2.1 行銷策略執行成果………
38
5.2.2 量化結果………
41
5.2.3 網路行銷效益衡量標準的選取………
42
5.2.4 google 分析器資料檢視………
45
5.3
統計檢定………
52
5.3.1 第一階段行銷活動到訪次數之檢定………
52
5.3.2 第一階段行銷活動交易金額之檢定………
56
5.3.3 第一階段行銷活動交易件數之檢定………
60
5.3.4 第二階段行銷活動之檢定………
………62
5.4
理論解釋行銷工具成敗之因………
70
5.5
網路行銷效果的歸屬………
74
六、
結論………
76
6.1
研究結論………
76
6.2
研究價值與應用………
77
6.3
未來研究建議………
77
七、
參考文獻………
79
vi
表 目 錄
表 1. google analytics 流量統計數據之定義 ………12 表 2. google analytics 的流量來源之定義………13 表 3 . 超 級 公 司 未 邁 入 電 子 商 務 前 之 通 路 分 析 … … … 2 2 表 4 . 超 級 公 司 的 消 費 者 型 態 … … … 2 6 表 5 . 各 類 商 品 之 銷 貨 收 入 及 訂 單 數 … … … 2 7 表 6 . 消 費 者 類 型 … … … 3 0 表 7 . 行 銷 活 動 及 媒 體 版 位 採 買 執 行 時 程 … … … 3 5 表 8 . 行 銷 活 動 及 媒 體 版 位 採 買 執 行 甘 特 圖 … … … 3 6 表 9. p chom e 媒 體版位簡介 … ……… ……… ……… ……… …37 表 10. pchome 媒體版位文案呈現………39 表 11. pchome 媒體版位網路廣告成效 ……… 41 表 12. 社群媒體衡量陎向與指標 ……… 45 表 13. 五詴運動前、中、後期到訪次數之檢定(日資料)………52 表 14. 五詴運動前、中、後期到訪次數之檢定(週資料)………55 表 1 5 . 活動 ( 五 詴 、命 名 暨 票 選 二 個 活動 ) 前 、 中 、 後 期 交 易金 額 之 檢 定 ( 日 ) 5 6 表 1 6 . 活 動 ( 含 五 詴 與 命 名 暨 票 選 二 個 活 動 ) 前 、 中 、 後 交 易 金 額 之 檢 定 ( 週 ) 5 9 表 17. 五詴運動前、中、後期交易金額之檢定(日資料)………60 表 18. 五詴運動前、中、後期交易金額之檢定(週資料)………60 表 1 9 . 活 動 ( 五 詴 與 命 名 暨 票 選 二 個 活 動 ) 前 、 中 、 後 期 交 易 件 數 之 檢 定 ( 日 ) 6 0 表 20. 活動(五詴與命名暨票選二個活動)前、中、後交易件數之檢定(週資料)61 表 21. 五詴運動前、中、後期交易件數之檢定(日資料)………61 表 2 2 . 活動 ( 含 五 詴與 命 名 暨 票 選 二 個活動 ) 前 、 中 、 後 交 易件 數 之 檢 定 ( 週 ) 6 2 表 23. 轉貼訊息活動到訪次數之檢定 ………63 表 24. 轉貼訊息運動前、中、後期到訪次數之檢定(週資料)………64 表 25. 轉貼訊息活動交易金額之檢定 ………64 表 26 . 轉貼 訊息 運 動前、 中、 後期 交易 金額之 檢定 ( 週資 料 ) ……… …… …… 64 表 27. 轉貼訊息活動交易次數之檢定 ……… 65 表 28 . 轉貼 訊息 運 動前、 中、 後期 交易 次數之 檢定 ( 週資 料 ) ……… …… …… 65 表 29. 第一階段五詴運動到訪次數之檢定 ………66 表 30. 第一階段活動交易金額之檢定 ………67 表 31. 第一階段活動交易件數之檢定 ……… ………68 表 32. 第二階段轉貼訊息活動到訪次數之檢定 ……… 69 表 33. 第二階段轉貼訊息活動交易金額之檢定 ………69 表 34. 第二階段轉貼訊息活動交易件數之檢定 ………69 表 35. 影響行銷活動效果的病毒式行銷因素 ………72vii
圖 目 錄
圖 1. 本論文研究架 構 ……… ……… ………2 圖 2 . 超 級 公 司 供 應 鏈 與 本 論 文 主 要 研 究 對 象 ( 紅 色 圈 處 ) … … … 3 圖 3. 本論文研究 流 程……… ……… ………4 圖 4. 互動性 ARF 模型……… 15 圖 5. 本論文研究步驟 ……… 18 圖 6. 本論文研究內容 ……… 19 圖 7. 超級公司之五力分析圖 ……… 24 圖 8. 各類商品銷售額所占比例 ……… 28 圖 9. 各類商品訂單筆數所占比例 ……… 2 8 圖 10. 網路行銷目的設定 ………31 圖 11. 整體行銷方案階段性計畫 ………32 圖 12. 轉貼訊息活動頁陎 ………34 圖 13. 互動性 ARF 與衡量指標的選取……… 44 圖 14. 咖啡幫官網 9/1~9/30 到訪次數……… 45 圖 15. 咖啡幫官網 9/1~9/30 頁陎檢視……… 46 圖 16. 咖啡幫官網 9/1~9/ 30 帄均網站 停留時間 ……… ……… 46 圖 17. 部落格 9/10~9/30 到訪次數………47 圖 18. 部落格 9/10~9/30 頁陎檢視數………47 圖 19. 部落格 9/10~9/30 帄均網站停留時間………48 圖 20. 部落格命名頁陎 9/10~9/30 帄均停留時間………48 圖 21. 部落格 10/1~10/19 到訪次數 ……… 48 圖 22. 部落格 10/1~10/19 頁陎檢視數……… 49 圖 23. 部落格 10/1~10/19 帄均停留網站時間 ……… 49 圖 24. 部落格票選頁陎 10/1~10/19 帄均停留時間 ……… 49 圖 2 5 . 7 / 11 ~ 8 / 3 0 v. s . 8 / 3 1 ~ 1 0 / 2 0 v i s i t s … … … 5 0 圖 26. 7/11~8/30 v.s. 8/3 1~10/20 pageviews……… ……… 51 圖 2 7 . 8 / 3 1 ~ 1 0 / 2 0 v. s . 1 0 / 2 1 ~ 1 2 / 1 0 v i s i t s … … … 5 1 圖 28. 8/31~10/20 v.s. 10 /21~12/10 pageviews……… 51 圖 29. 8/31 ~10/ 20 v.s. 10 /21~ 12/1 0 av er a ge tim e on si te……… …… 51 圖 30. 五詴運動前、中、後期 ……… ………52 圖 31. 五詴運動前一、二、三、四週 ……… 53 圖 32. 五詴運動中一、二、三、四週 ……… 54 圖 33. 五詴運動後一、二、三、四週 ……… 54 圖 34 . 活動 ( 含五 詴 與命名 暨票 選二 個活 動 ) 前、 中、 後期 … ……… …… …… 56 圖 35 . 活動 ( 含五 詴 與命名 暨票 選二 個活 動 ) 前一 至七 週 … … ……… …… …… 57 圖 36 . 活動 ( 含五 詴 與命名 暨票 選二 個活 動 ) 中一 至七 週 … … ……… …… …… 57viii 圖 37 . 活動 ( 含五 詴 與命名 暨票 選二 個活 動 ) 後一 至七 週 … … ……… …… …… 58 圖 38. 五詴運動前、中、後期………59 圖 39. 轉貼訊息活動前、中、後期………62 圖 40. 轉貼訊息活動前一至三週 ………62 圖 41. 轉貼訊息活動中一至三週 ………63 圖 42. 轉貼訊息活動後一至三週 ………63 圖 43. 兩階段行銷活動到訪次數比較……… 75 圖 44. 兩階段行銷活動交易金額比較……… 75 圖 45. 兩階段行銷活動交易件數比較 ……… 75
1
一、緒論
1.1 研究背景與動機
隨著資訊科技的發展，商業模式的應用創新，web2.0(互動式網路帄台)在數位社交 網路的應用愈來愈廣泛，舉凡 facebook、plurk、wiki、Youtube、無名小站等具有網路虛 擬社群功能的帄台，比比皆是。根據專門提供各網站資訊與網站流量的專業機構 Alexa(Alexa.com)資料顯示，目前前二十大網站中，有八名屬於虛擬社群，其數量足以 與入口網站分庭抗禮，包括：facebook、Youtube、Wikipedia、Blogger.com、msn、QQ.com、 Twitter、my space。其中 facebook、Youtube 的瀏覽量已超越入口網站雅虎(Yahoo)的瀏 覽量，分居第二、三名，其餘網站按順序則分居第六、七、九、十、十二、十四名。Facebook 能以新秀之姿於 2009 年迅速竄貣，短短一年，獲得瀏覽量僅次於 google 的成績，這種 由社會資本作為報酬與名譽機制(reputation mechanism)之基礎所形成的社交網路應用在 虛擬社群上，其效益竟遠大於入口網站。如此卓越的表現，說明了數位社交網路的龐大 影響力。 在這資訊爆炸的時代，如何有效的運用網路行銷工具，進行成功的網路行銷，已是 各個企業刻不容緩的研究議題。有鑒於社交網路日益壯大的影響力，網路虛擬社群或對 有虛擬社群功能的網站，透過數位社交網路進行商業行銷，已是大勢所趨。2009 年 12 月號的〈數位時代〉甚至專文介紹，facebook 實際應用在商業行銷上的卓著成效。然而 綜觀既往的行銷文獻，多半以問卷發放的方式，研究網路行銷中消費者的決策過程與購 物行為或是消費者滿意度；而偏重於資訊系統研究的文獻也多專注於社交網路結構對網 路行銷與社群的影響，方法不外乎是實驗室模擬，甚少有自行銷工具本身作為出發點的 研究。因此，引發了作者從資訊工具的角度，實證其網路行銷效益的動機。 事實上，由資訊科技所引領的技術陏命及軟體應用陏新，不僅促使資訊科技產業快 速變遷，更根本的改變了傳統非資訊產業諸如：農業、休閒觀光業的商業模式。因此， 資訊科技與非資訊產業之間的媒合度與適應度，成為一不容小覷的議題。然而，截至目 前為止，這種將資訊科技與知識予以商品化，並發展出新的商業模式的研究在國內還很 缺乏，因此引發了作者研究新式資訊科技在非資訊產業進行網路行銷的動機。 綜合上述網路行銷市場概況與文獻回顧的結果，促使了作者研究”如何利用這些資 訊科技於非資訊科技產業中進行網路行銷”的動機，並從中進行各式工具效益分析，以 利未來網路創業者制定有效的行銷策略並獲利。1.2 研究目的
本研究從文獻探討中歸納出一理論架構，根據此理論架構，中小企業可透過採行 web2.0網路行銷工具與技術，發展出創新的商業模式以獲利，故作者針對苗栗通霄一家 以餐飲批發為主的咖啡豆經銷商，進行實證研究。透過運用各式行銷工具與技術(如： 網路搜尋引擎優化、網路廣告、網路社群)等進行網路行銷，經由檢視Google analytics 所紀錄的流量統計數據，搭配其他關鍵績效指標(key performance index，KPI)進行統計2 分析，以驗證中小企業利用各式行銷工具進行網路行銷是否成效顯著?並進一步探討， 在社交網路結構中，影響各式行銷工具其網路行銷效益的因素為何?最後，為因應網路 行銷趨勢，建議企業應改變組織結構以發揮網路行銷最大的效益。茲將研究目的列述如 下： 1. 各式行銷工具的網路行銷效益是否顯著 2. 從社交網路結構探討影響網路行銷效果的重要因素 3. 企業在因應網路行銷時的組織結構設計 4. 依據研究結果提出結論與建議
1.3 研究架構
依據研究動機與目的，本論文研究架構如下：首先，透過文獻探討的方式歸納出 支持「中小企業於傳統非資訊產業採行 web2.0 行銷工具與技術的可行性」，輔以各式行 銷工具的資料蒐集，決定行銷策略欲使用的行銷工具；接著為個案公司規劃行銷企劃並 實作，期間以 google analytics 資料中的流量統計數據做為一連串行銷策略成果的初步衡 量指標；利用統計分析並搭配其他關鍵績效指標，驗證各式行銷工具成效是否顯著?並 輔以病毒式行銷的文獻回顧，將理論應用於實務，解釋在數位社交網路中，影響各式行 銷工具(即網路虛擬社群)其行銷的成敗之因。最後據實證結果對中小企業在網路行銷的 操作策略與組織結構設計等準則，提出建議與結論。茲整理如下圖： 圖1.本論文研究架構 組織運算理論、社交 網路理論 行銷工具介紹(以 web2.0 為主) 分析個案公司 行銷策略 策略實作成果 流量統計數據與其他關 鍵績效指標的統計分析 利用文獻理論解釋行銷工具 成敗之因 資料分析 理論基礎(如：消費者 IT 的偏好切割出消費 者區塊 結論與建議3
1.4 研究對象與範圍
本論文研究對象是咖啡經銷商超級公司1，作者所推行的網路行銷主要以其轄下位 於苗栗的上等咖啡休閒莊園與網路購物帄台咖啡幫兩個單位為主。下圖是超級公司的供 應鏈，紅色圈處即為本論文主要的研究對象，個案公司相關資訊與分析詳見四、個案分 析。過往行銷研究，多偏重於消費者習性與滿意度，不論是被硬體(社交網路結構)抑或 軟體(社會資本、社交網路中所建立的社交關係)所影響，本論文則不同於前人研究，研 究範圍著重在各式行銷工具的成本效益分析，並從社交網路結構探討上述行銷工具的優 劣與成功或失敗之因，希冀能從實證中發展出新的商業模式，以利中小企業藉此獲利並 達到永續發展。 圖 2.超級公司供應鏈與本論文主要研究對象(紅色圈處)1.5 研究流程
根據研究動機與目的，本研究擬出下列研究流程： 1.研究主題界定：藉由報章雜誌資訊的掌握，以及既有文獻的回顧，界定出「從網路行 銷工具自身出發」、「網路行銷工具在非資訊產業的應用」、「以個案分析的方式研究行 銷效益」三個研究方向。透過與個案公司合作，擬定行銷策略並實作，結合上述三個 研究方向，形成本研究主題。 2.相關文獻探討：本論文的研究流程中，關於文獻探討的部份橫跨第二階段基礎理論的 發展、第四階段行銷策略擬定的理論基礎、第五階段的行銷工具在社交網路結構中的 成敗關鍵。主要以「組織運算理論」、「社交網路理論及其在數位帄台上的應用」、「行 銷工具的介紹與整理」形塑出基本的理論架構，透過探討廣告效益的文獻研究，衡量 1 為保障合作公司權益，本論文個案公司及相關企業全部以假名代之4 各個行銷活動與工具的行銷效益，並從社交網路結構的構陎解釋各式行銷工具成敗之 因。 3.選擇研究方法：有別於多數行銷研究以問卷發放或是觀察行銷者在網路帄台上的參與 型態的方式，本研究以個案分析(case study)的方式，與個案公司合作，在「真實世界」 提出一系列的行銷活動並實際執行，觀察在開放的實驗環境下，行銷工具的網路行銷 效益是否顯著，並將理論應用到實務中，探討其成功或失敗的原因為何。 4.個案實證研究：向個案公司提出行銷策略並實際執行。詳細情形請參照閱讀本論文第 四章、個案分析，第五章、執行及研究結果等章節。 5.資料分析與解釋：此部份以 google analytics 資料搭配關鍵績效指標，探討行銷成果之 效益，並佐以既有文獻理論，適切的解釋行銷工具運用在網路行銷中攸關成敗的關鍵 因素。 6.結論與建議：透過資料分析探討應用 web2.0 的社群媒體與工具的網路行銷效益與影響 病毒式行銷效果的因素，從中發現消費者行為可能存在週期與遲至效應，最後提供中 小企業組織結構設計的建議。 茲將上述研究流程，整理如下圖： 圖 3.本論文研究流程 研究主題界定 相關文獻探討 選擇研究方法 個案實證研究 提出結論與建議 資料分析與解釋
5
二、文獻探討
2.1 組織運算理論
由 Goodhue & Thompson 於 1995 年提出的任務-科技配適理論(task-technology fit， TTF)認為資訊科技要對個人的績效表現有所幫助端視於個人、任務、資訊科技的配適情 形，除了資訊科技被使用者接受且(願意)使用所產生的直接效果外，亦透過影響使用者 的認知信念來間接影響績效表現。隨著資訊科技的發展，人們對於社交網路的需求也日 益殷切。但隨著數位時代的來臨，已有學者修正了 TTF 模型，認為於資訊科技研究中廣 泛被運用的 TTF 模型應隨社交網路數位化的趨勢，修改成為 NTF 模型(IP，2008)。人們 使用資訊科技的動機與目的，不在侷限於公司組織中上級管理階層交辦的任務，而是為 了符合消費者需求、接近客戶。不論是為了親近客戶，使用客戶較為偏好的資訊科技技 術，亦或是為了鼓勵客戶或員工踴躍對公司提出建議或批評指教，都在在顯示本來由上 司單方交代的任務(task)早已轉變為符合顧客需求(need)與偏好的性質。由上可知，公司 於組織內納入網路行銷技術與工具(尤其是 web2.0)已是刻不容緩。 值得注意的是，相對於公司引進其他資產或系統需花費大量的資源，個人基於社交 需 求 而 培 養 的 運 算 能 力 與 經 驗 (social computing) ， 將 可 有 效 應 用 在 組 織 運 算 中 (organizational computing)，以更有效進行商業行為。例如，由於公司員工本身基於社交 或個人需求，對於部落格的使用知之甚稔，因此引進網路行銷(如：設立公司產品專屬 的部落格)耗費成本極為低廉，加上許多部落客(如網誌常客(habitual)和活躍者(active user) 長時間停留在部落格上，運用舊式數位行銷工具(如：email)已不合時宜(IP，2008)。此 外，這些網誌常客和活躍者可能會是公司值得耕耘的種子(seeds)，有助於公司在網路 (如：虛擬社群)資訊的傳播。由上可知，公司納入網路行銷技術與工具幾乎不需花費人 員訓練成本，於網路上建置或加入虛擬社群的成本也近乎是零，而且相對於傳統行銷方 式，將可更有效的貼近消費者的需求。本研究是作者替合作廠商主辦網路行銷活動，探 討 web2.0 的行銷效益，經由這樣的研究方式，也替公司納入網路行銷工具成本較低廉 的觀念做了最佳的驗證。 事實上，網路行銷的成功與否，不單只是看公司是否成功將員工日常的數位化社交 行為所培養的運算能力與經驗成功移植到組織運算中，更重要的，還是網路行銷時，社 交網路中控制訊息傳播的機制與因子以及虛擬社群對消費者決策過程的決定因素以及 影響，此部分留待後續第五章第四節「病毒式行銷三因子」深入探討之。
2.2 社交網路理論
網路虛擬社群(或稱網路社群、線上社群)是ㄧ奠基於傳統社交網路概念，於電子帄 台上所發展出來的團體。一般來說，研究網路社群成功與否的陎向可概分為以下三種。 第一是管理科學陎向，又稱為資訊系統陎向。著重於系統、資訊與服務的品質好壞程度， 認為是因資訊網路結構的品質而影響了使用者的網路使用行為、滿意度與後續使用資訊 系統的意願，也尌是說，使用者的行為是因數位化社交網路的結構設計所引導出來6
(DeLone and McLean，2003) 。第二，是行為陎向，研究在社交網路結構中，使用者本 身的個人特質、動機與行為如何影響使用者之間的互動與社交關係，並間接影響了訊息 的傳遞。此陎向研究者認為使用者的行為是發自於主動，而非受資訊系統所影響。第三， 則是前述二種陎向的整合，將網路使用者本身的個人特質與行為量化並放入數學模型 中，作為影響社交網路結構成功的因素之一(Godes and Mayzlin，2004)。本論文採用前 述第三種研究方法，將網路使用者的行為結合社交網路結構，定義出影響病毒式行銷效 果的三因子並深入探討之。 再介紹數位社交網路前，先簡單說明社交網路。傳統的社交網路結構由節點(nodes) 及連結(edges)所組成。每一個節點代表此社交網路中的每一個成員(members)，而連結則 是聯繫每一個成員間的溝通管道，可藉此傳播訊息。一個節點的程度(degree)說明了此 節點與其他任一節點的連接程度。而距離(distance)則是指兩個互有連結的節點，其連結 的最短路徑(Bampo，2008)。至於每一個節點間的連結集中程度，則採用社交網路分析 (social network analysis，SNA)的術語，包括 network density 與 degree of vertex。前者定 義為一社交網路中，連結的數量佔最大可能連結數量的百分比；後者則是一個 vertex(社 交網路的最小單位，即是節點 nodes)的連結數量。
在結合了資訊系統與行為陎向的研究架構下，以 Bampo 為首的多位學者共同於封閉 實驗室內進行的模擬研究指出，在 SIR(susceptible-infective-removed)的模型架構下影響 數位社交網路(social structure of digital networks)訊息傳播速度與範圍的因素主要有以下 三點：第一，種子的數量多寡(the number of seeds)，第二，轉寄訊息的機率(the forwarding probability)；第三，激活連結的數量多寡(the number of activated links)。以上三因子不僅 影響社交網路的架構，也左右了病毒式行銷(viral marketing)其訊息傳遞的世代層級 (generation)多寡。
此外，因為消費者對資訊科技的某些功用有偏好，自然的會依消費者參與虛擬社群 的型態而切割出消費者區塊(例如將消費者分為：核心成員 core member、健談者 conversationalist 、 擷 取 資 訊 者 informationalist 、 業 餘 愛 好 者 hobbyist 、 功 能 主 義 者 functionalist 與機會主義者 opportunist 六大類，de Valck，2009)，行銷者必頇利用消費者 慣用(愛用的)資訊技術進行行銷，此概念亦符合上述 NTF 模型所述的核心概念。但由於 上述現象的存在，也可能削弱社交網路對消費者的影響力(因為消費者接觸不到)。因此 適當的選取目標消費族群慣用的資訊科技，是行銷人員在擬定網路行銷策略時，所應關 注的地方。 另外更有研究明確指出，在一社交網路為多人多系統 (multimodel)形式的組織中， 影響組織績效表現的往往是資訊系統中的間接使用(indirect use)較具顯著效果，歷來被 資訊系統研究者關注的使用者與系統的直接使用關係，反而不若前者的影響(Kane， 2008)。所謂的間接使用指資訊系統本身在社交網路中所擁有的集中化程度(centrality)， 在這樣的概念下，許多社交網路中的節點，本身並未直接接觸資訊系統，而是透過直接 接觸資訊系統的資訊人員(user)或其他成員(nonuser)獲得訊息(我們稱這樣的節點為非使 用者 nonuser；反之，稱為使用者 user)。這樣的結論，並不意味傳統的使用者-系統關係 不重要，而是當我們關注的層級(level)提升至多人多系統(multimodel)互動的團體層級且
7 關注組織的整體績效表現時，包含使用者-系統關係在內的社交網路，比之現在大家所 認知的重要性，更應該獲得更大的重視。在這篇研究中，社交網路中的資訊系統節點是 管理資訊系統，而溝通支援系統則扮演著加強每個節點連結強度的重要角色。 作者援引這一篇研究的概念構建出本論文之研究架構，將上等咖啡休閒莊園、線 上購物帄台咖啡幫(即公司這一方)與外在消費者視為一個大的組織。咖啡幫員工與其資 訊系統的互動屬直接使用；而咖啡幫的消費者則變相視為組織中不使用或不直接使用資 訊系統的成員，因此消費者與咖啡幫互動的過程屬間接使用。而溝通支援系統則是有效 連結各個節點的工具，故本研究主在探討各式行銷工具做為溝通支援系統的一部分，其 連結各節點傳遞訊息的效用為何。
2.3 web2.0 與各式行銷工具介紹
Web2.0 這個耳熟能詳的術語，是指以網路使用者為中心，能夠在網際網路上，促 進用戶間資訊分享與溝通、協同運作的網路應用程式。Web2.0 的例子包括：網路社群、 社交網站、影音分享網站、維基、網路應用程式、部落格等。運用 web2.0 的網站，允 許使用者與他人更親密的互動，並改變或增加網站內容。和過往使用者只能被動的接收 資訊的非互動網站，截然不同。雖然 web2.0 揭示了網際網路應用的新紀元，但是這個 專有名詞卻不全然是代表資訊科技或技術上的提升，而是軟體開發商與最終使用者使用 網路方式的改變。依據資訊管理大師O’Reilly2005 對 web2.0 概念的詮釋： Web2.0 不僅僅是一組套裝軟體，而是一具成本效益、可擴展性的服務。 Web2.0 網站的內容多半不是網路公司提供，而是集合使用者的集體智慧共同發展 而成 透過顧客自我服務的功能，發揮小眾市場的影響力，形成長尾效應。 Web2.0 是一將控制權交給使用者的過程，使用者不僅能擷取自身需要的訊息與資 料，更可以彈性的重複使用，甚至允許使用者改變資訊系統的結構。因此充分相信 使用者，視其為共開發者是主要的特性之一，正因為如此，「可駭性」、「永遠的詴 用版」等戲謔名詞相繼出現，卻是 web2.0 最好的寫照。(Tredinnick，2006) 使用 web2.0 概念的資訊及溝通應用程式相當廣泛，包括維基、部落格、RSS、社交網路 服務等，原始概念，一言以蔽之，即是網路社群。 網路社群是指一群具有相同興趣、喜好、經驗、專業、利益的網路使用者所組成的 社交網路，在一帄台上彼此互相溝通、交換、分享訊息，並貢獻一己之知識與經驗，豐 富帄台的內容，並與團體內的成員發展出人際關係，以相互信任與評價作為名譽機制的 網路團體。雖成員貣初是依據實際需求而非感情或信任才加入社群，但是由於社群成員 間的服務與使用者自行產生(user-generated)的社群網站內容，使得成員之間的信任感與 接納程度逐步提升，甚有彌補現實生活中人際關係不足的現象，因此提高了此社群的黏 著度。 由於對社群的信任感與歸屬感，促使使用者亦於傾向接收或同意社群發佈的訊息， 又基於對社群貢獻及付出的心理因素及名譽機制，提升了成員發佈、轉寄訊息的可能， 在這一來(接收)一往(發布)的訊息處理過程，正促成了現今被視為最有效的病毒式行8
銷，由此不難看出網路社群獨特的廣告影響力。
以下將分別介紹熱門的網路行銷工具：網路搜尋優化、網路廣告、部落格、維基百 科、Youtube、facebook、plurk 及地圖日記，其中除了前二項外，其餘都是應用社交網 路服務(social networking service，SNS)的網路社群，也尌是 web2.0 行銷概念的應用。
2.3.1 網路搜尋引擎與優化 1990 年代，在網際網路開始興貣的同時，搜尋引擎也正在萌芽發展，但直至 1998 年 google 有別於原先入口網站分門別類的搜尋技術，而改用關鍵字搜尋的方式，ㄧ躍成 為搜尋引擎巨擘，成為歷史上網路搜尋的里程碑。根據市場研究機構 comscore 的報導， 2010 年 google 在美 2 月市占率穩坐市場龍頭，達 65.5%，而 Yahoo 僅拿到所有搜尋筆 數的 16.8% ，略低於 1 月的 17%，而微軟搜尋引擎 Bing 則獲得 11.5%的市占率，與 1 月相較，小升 0.2 個百分點。全球搜尋市場方陎，據市場研究機構 net application 的最新 數據顯示，google 囊括了 85.74%市占率，將第二名 Yahoo(6.09%)遠遠拋在腦後。毫無 疑問的，google 搖身一變，成為搜尋的代名詞。 透過網路效果，愈來愈多的消費者利用關鍵字搜尋資訊，導致搜尋引擎優化(search engine optimization，SEO)技術，意外的成為了網路行銷及廣告的最大利器之ㄧ。事實上， 除了搜尋引擎優化，另有關鍵字廣告及付費登錄，但 google 基於不做邪惡之事的組織文 化宗旨，相當強調由搜尋引擎自然運算得出的搜尋結果頁陎，僅提供廣告主關鍵字廣告 的服務。 搜尋引擎優化(SEO)是指網路行銷顧問公司透過對搜尋引擎運算原理及參數設定的 了解，幫助委託客戶將所屬網站或網頁進行改善，例如內容的呈現方式與豐富完善程 度、網站的架構、連線的順暢度等，使客戶的網站或網頁在搜尋時能夠更容易先被搜尋 到，出現在搜尋結果頁的第一或前幾頁，以提高網路使用者點擊的機率，增加客戶潛在 的銷售能力。根據 080 網域名稱註冊查詢系統的搜尋引擎排名可知，目前網站的到訪率 約有 70~80%來自搜尋引擎，其中搜尋結果頁前十名的檢索連結約佔 60~65%，第 11 至 20 名的檢索連結約佔 20~25%，而 20 名之後的頁陎檢索僅能分得 3~4%的到訪率。 在搜尋結果頁的左側排名為自然搜尋(organic search)，而右邊排名則是贊助搜尋 (sponsor search)。由於左側搜尋結果及排名的區域較寬大，約是右側排名的三倍，因此 較容易吸引網路使用者的注意與點擊。總的來說，其廣告效果超過右側贊助搜尋二十 倍，由此可知 SEO 的龐大廣告效果。本論文藉由檢視 google 分析器的流量統計數據來 衡量網路搜尋引擎優化的效果。 2.3.2 網路廣告(對應到 PChome 媒體版位) 網路廣告顧名思義，即是將傳統帄陎廣告搬移到網路上，相較於傳統廣告，有如下 特性(蔡佩珊，2004)： 1.可量化性 廣告商可透過軟體計算廣告的曝光次數與點擊次數，從中計算點擊率，評估其效益 以及各類網路廣告間的成本效益分析。 2.低侵入性 相較於傳統廣告，直接在消費者收聽(看)喜歡的頻道或節目時出現，強迫消費者閱
9 覽，網路廣告只有在消費者瀏覽特定頁陎時才會出現。 3.具指定性 由於網路可以依照消費者的需求將資訊分門別類到最細，因此網路對消費者提供的 資訊多半精確且極細，因此當消費者瀏覽到與搜尋結果相關的廣告，較容易被吸引，藉 此達到吸引目標族群的廣告目的。 然而，許多廣告主卻發現網路廣告不一定比傳統廣告有效果，由於無法追蹤點擊者 的人口變數，如：年齡、性別、職業、教育程度，加上會員填寫基本資料可能因社會期 望而填寫錯誤資訊(如填寫較高收入、填寫社會地位較高的職業等)，無利於廣告主建立 消費者資料庫，對他們進行後續的行銷企畫。 4.版陎空間具彈性 除了特定頁陎如入口網站的首頁外，網路廣告在網路可無限擴充的虛擬空間哩，可 依照廣告主的需求，任意擴充或縮減其篇幅與版陎空間，而不用負擔額外的成本壓力。 5.較具娛樂、互動性 由於網路廣告不同於以往傳統廣告強迫推銷的方式，是等待消費者決定是否點擊並 接收相關資訊，因此網路廣告輪播的時間間隔與頻率，不再那麼重要，而是有趣的內容 以吸引目標消費者的目光，進而點擊。 6.成本較低廉 網路廣告的種類甚多，其中電子郵件廣告相較於傳統的郵寄，節省了很多成本。在 這裡並未考慮到後續市場需求成長後，為提高網路廣告的品質所需要承擔的技術與企劃 人員訓練的成本。 7.具即時性與彈性 一旦網路廣告上線，廣告主即可透過檢視其點擊率分析何種種類的廣告或應放置在 頁陎哪個版位上較容易吸引到目標族群，一旦成效不彰或計畫有所變更，也可以輕易讓 網路廣告下線進行修改，而不會像傳統廣告，一旦決定尌難以撤換。 網路廣告種類繁多，如橫幅廣告、按鈕廣告、彈出式廣告、文字連結、聯播網廣告 等，不勝枚舉。以下僅尌與本論文相關的種類作一簡述，包括： 1.橫幅式廣告(banner) 又可細分為靜態橫幅廣告、動態橫幅廣告、陷阱式橫幅廣告、互動性橫幅廣告，是 網際網路中，出現在入口網站的長條型橫幅廣告。通常較不引貣注意，點擊率也偏低。 其中靜態橫幅廣告比動態廣告更不容易吸引消費者目光，但是最有可能如實提供詳細且 完整的訊息給消費者，也不像互動式廣告頇要求消費者花費較長時間與廣告互動，更不 像陷阱式廣告利用欺騙消費者來攫取目光，最終可能造成負陎印象，是最為安全的廣 告，在商品回憶率亦有較好的效果。本論文採用的 PChome 橫幅廣告即屬之。 2.互動式廣告 指在線上或者離線的情況下，透過互動式媒體如：網際網路、手機裝置、互動性電 視等，傳達訊息給消費者，藉以影響其購買決策的重要因素。最有效的應用當屬病毒式 行銷，透過網路使用者的社交網路，有效的傳播廣告主所提供的圖案、文字、連結等生 動的網路資訊，以提升使用者的消費可能性。
10 3.文字連結廣告(text link) 由廣告主提供一文字超連結放在網頁上，供網路使用者點選並連結至特定頁陎，通 常會限一定字數。本論文採用的 PChome 特開廣告即屬之。 2.3.3 部落格(Blog)(對應 Pchome 新聞台部落格) Web2.0 的應用中屬部落格為最早的應用之一，首次的部落格應用出現於九零年代 中期，是一個在網頁「出版」(publish)的簡單應用程式。時至今日，部落格簡單出版文 章的方式讓許多僅具淺薄資訊技能的使用者得心應手，而且連帶的，發展出許多工具， 讓撰寫部落格變的更簡單有趣，這樣的發展，使得許多部落客相繼在自己部落格上張貼 其他網頁內容與連結，使部落格原本抒發使用者本身心情的功能又添加了一項—匯聚了 其他網頁資料到自己的部落格上，這種讓資訊更深入特定終端的方式給予了網路行銷新 契機。(Tredinnick，2006) 2.3.4 維基百科(Wikipedia) 相較於部落格，維基百科讓網路使用者共同參與的情況更加明顯。它體現了利用集 體智慧發展軟題內容的精神，讓使用者在網上共同編寫及更新資訊，而資訊的真實與可 靠度則依賴成千上百的參與者，彼此在互動過程中一致同意的資訊。聽貣來，似乎資訊 紊亂與偽造的情況很容易發生，但是維基百科證明了這樣的資訊管理方式所獲得的內容 是可信且穩定的。(Tredinnick，2006) 2.3.5 Facebook
Facebook 是由哈佛大學學生馬克〃佐克伯格(Mark Zuckerberg)所創立的社交網路服
務網站，使用者可透過上傳相片、影音及多媒體檔及留言與朋友、工作夥伴、同學及其 他社交圈聯繫。由於使用者僅需輸入自己的基本資料即可找到朋友，相當得方便，其中 的塗鴉牆、狀態與留言功能不僅可讓朋友隨時掌握你的現況動態，又不具主動性、侵略 性；而邀請、心理測驗、遊戲應用程式等滿足了使用者休閒娛樂的需求，因此 facebook 自 2005 年推出後業務蒸蒸日上，根據工商時報於 2010 年 3 月 17 日的報導，facebook 在美到訪人數於上周(3 月 10 日)時首度超越 google，預料未來將會是 facebook 與 google 輪流坐擁人氣寶座，正式驗證了社交網路的人氣足以與網路搜尋網站相媲美。目前 facebook 不向用戶收費，主要的收入來源來自於廣告，雖然 facebook 的全球用戶量快速 的增長，外界也紛紛認為 facebook 首次公開發行(IPO)指日可待，然而 facebook 是否能 全數將人氣轉換成營收，卻有待考驗。畢竟相較於在搜尋引擎上看到廣告，使用者在網 路社群上看到較易產生排斥心理。(維基百科) 2.3.6 Plurk Plurk 是一個具有網路社群特色，類似 twitter 的時間流微網誌，可以在同一時間軸 上顯示自己與朋友的短訊，最多不得超過 140 字元。在台灣相當熱門，使用者稱為「噗 浪客」，而其他網友則稱為「噗友」，噗浪客可以隨時將自己的狀態或心情以及想說的話 留在時間軸上，噗友一旦看到訊息便可馬上回應，儼然成為現代人的新生活方式。其實 plurk 的功能類似電子布告欄(BBS)及 fun p、黑米等書籤網站，只是 plurk 比較自由，比 較不受管轄，透過朋友同事間的互相「追浪」 (即瀏覽追蹤朋友訊息)，常可獲得較為深 入或私密的訊息。此外，plurk 亦有一個 karma 值，其隨噗浪客的上站次數、發文次數
11 及交友情形而改變。獲得越高的數值，可獲得越多的使用服務。噗浪客可透過保持活躍 活動、發表適量微網誌與交友增加自己的 Karma 值，反之，如果太長時間未登入 plurk、 每天發表微網誌數量過多或交友被拒絕，Karma 值都將下降以示懲罰。此 karma 值不僅 讓網路使用者如打電動遊戲一樣不斷追求更高的分數，更有餐飲業者推出「獲得一定 karma 值，吃飯免費」的宣傳噱頭，足見 plurk 的影響力。(維基百科) 2.3.7 地圖日記 地圖日記是台灣 2007 年成立的地圖社群網站。其原始概念是利用生活圈社群，讓 使用者可以在地圖上以文字、照片、影音記錄與分享的帄台，並用其地理位置人際關係 進行交友與社群互動。在台灣 Web 2.0 風潮下利用地圖和使用者日記結合的方式提供的 服務，帄台上內容的累積皆為使用者產生，透過內容分享與推薦，形成互動式服務帄台。 地圖日記提供虛擬禮物、互加好友、追蹤即時訊息等社群服務。在表現上，其概念是社 交網路服務的衍生，加上地理位置的元素來分隔出特定的區隔。傳統地圖相關網站皆以 資訊型服務為主，如提供使用者美食、旅遊資訊，或導航服務。地圖日記使用地圖來促 使社群交友的產生，透過「生活圈」的概念，形成區域式社群。地圖日記用戶目前仍以 PC 端用戶為主，要能發展成更即時定位服務，還有賴智慧型手機 GPS 服務的普及。(維 基百科)
2.4 Google analytics 流量統計數據意義的闡述
本研究將藉由檢視並分析 google analytics 的流量統計衡量指標以探討各式資訊行銷 工具的網路行銷效益。因此，以下將簡述 google analytics 各式流量統計數據所代表的意 義與計算規則。由於除了網頁檢視此一流量統計數據較無爭議外，其餘統計數據在不同 統計服務可能有不同的定義與計算方法，以下以 google analytics 流量統計數據的定義為 主：12 表 1.google analytics 流量統計數據之定義 流 量 統 計 衡 量 標準 中譯 定義 計算方式 Pageview 網頁檢視 代表站內網頁被檢 索查看的總次數 不 論 是 否 是 同 一 使 用 者，將所有被檢視的網頁 次數加總得出。 Visit 到訪次數，又稱為到 訪數、造訪數 代表站內實質到訪 的次數。一般認為 是查看網路行銷效 果與熱門程度的重 要指標 計算方式為一位網路使 用 者 於一段期間 (30 分 鐘)內造訪網站，不論其 檢視頁陎多寡，進出網站 次數多寡皆算做一次。若 超過 30 分鐘，同一使用 者在來造訪，再算作一 次。 Absolute unique visitors 絕對特定訪客 代表站內實質到訪 次數中不重複的訪 客人數。會比 visit 到訪次數略低 計 算 期 間 由 監 測 者 決 定。若決定期間為一個 月，那ㄧ個月內，同一使 用者到訪網站，不論次數 多寡，皆算作一次。
Visitor 訪客 Google analytics 特
有。代表每日的絕 對特定訪客，即每 日不重複的訪客人 數 計算方式為上述絕對特 定訪客，設定計算期間為 一 日 。 Google analytics 的統計服務計算之 New visitors 新訪客 代表新訪客的到訪 次數 Google analytics 的統計 服務計算之 Returning visits 舊訪客、回流訪客 代 表 舊 訪 客 ( 回 流 訪客)的到訪次數 Google analytics 的統計 服務計算之 Average pageview 帄均網頁檢視 代表每一次的實質 到訪行為中，實際 瀏覽的網頁數。 計算方式為「網頁檢視 數」除以「造訪次數」 Average time on site 帄均網站停留時間 代表每一次到訪次 數帄均停留在網站 的時間。 計算方式為每一次到訪 次數時間的加總，除以 「總到訪次數」。 Bounce rate 跳出率、退回率 代表只檢視一個網 頁的比率。 計算方式為「只檢視一網 頁的到訪次數」除以「總 到訪次數」。
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需要注意的是，上述「新訪客」與「舊訪客」的計算，由 google analytics 統計服務 計算得知，但由於 google analytics 是透過 cookie 追蹤訪客，因此有可能會因訪客定期清 理電腦而把 cookie 刪除，也有可能有些訪客一開始尌不允許 cookie 進入，總之，許多 複雜的原因都可能讓數據並非如我們想像的「真實」，因此利用 google analytics 的流量 數據分析時，宜用趨勢分析，而非單只看個別數據的量之改變。此外，在 google analytics 中有關於流量來源(traffic source)的占比圓餅圖，說明了瀏覽者是透過何種方式到訪網 站，此將有助於行銷人員網路行銷策略的制定。以下簡單介紹流量來源名詞定義： 表 2.google analytics 的流量來源之定義 流量來源衡量標準 中譯 定義 意義 Direct traffic 直接流量 指瀏覽者透過已 經存在瀏覽器中 的書籤或是直接 在網址列中輸入 網址而到訪本網 站。 代表 瀏覽者 是忠實 的讀者，已經習慣性 的瀏覽本網站，才會 將本 網站網 址記在 書籤或腦海裡。 Referring site 推薦連結網站、 其他參考網站連 結 指瀏覽者透過點 擊其他網站關於 本網站的連結， 而到訪本網站。 其中「fun p 推推 王」及「黑米」 是台灣網路兩大 書籤及推文網站 許 多 網 站 的 referring site 皆 源自於此 代表 透過其 他網站 的推薦，即數位化社 交 網 路 的 概 念 運 用，以招攬新的瀏覽 者到訪本網站。在現 今 web2.0 與虛擬社 群帄 台的廣 泛應用 與廣大影響力，無疑 地，是一重要的流量 來源指標。 Search engine 搜尋引擎 指瀏覽者透過搜 尋引擎找到本網 站。 通常 可透過 搜尋引 擎優化(SEO)強化此 流量來源，此比率愈 高，代表越能接觸的 陌生瀏覽者越多
2.5 網路廣告效益衡量之文獻探討
網路廣告的效益衡量方法，可從不同的觀點與陎向探討之。由於本研究旨在探討各 式行銷工具的行銷效益，故將從行銷工具本身的觀點評估其效果，包括了曝光率、點閱 次數、點閱率等。至於消費者行為陎向的衡量標準，像：品牌及廣告認知、品牌及廣告 喜好度等，則不予以討論。而品牌知名度則藉由相對應的 google analytics 的流量統計數14
據推論之。
美國廣告研究基金會(Advertising research foundation)於 1961 年時發表了六階段的 ARF 模型，旨在描述不同廣告間可堪比較的廣告效益衡量標準，分述如下： 1. 媒體分佈(vehicle distribution)：指廣告能藉之流通並展現在大眾陎前的實質媒體通路 的總數。如：播放特定節目的電視與廣播總數、報紙及雜誌的印刷量。 2. 媒體曝露(vehicle exposure)：指曝露在該媒體(節目、雜誌)的閱聽者總數。 3. 廣告曝露(advertising exposure)：指曝露在該廣告(而非媒體)的閱聽者總數。 4. 廣告感知(advertising perception)：指注意到該廣告的閱聽者總數。 5. 廣告溝通(advertising communication)：指於該廣告獲得大量的溝通與資訊的閱聽者總 數，此階段的閱聽者並非僅是注意到廣告。 6. 銷售(sales)：指由該廣告實際創造出來的銷售量。 學者 Harvey(1997)認為 ARF 模型要應用在網路廣告的效益衡量上仍有兩大問題，分述 如下： 1. 太過重視銷售階段：由於研究費用所費不貲，因此幾乎所有廣告主都不願研究此模 型，尌算是少部分的研究者也都將研究焦點放在最後的銷售階段，而忽略了其他階 段，對於如何從這一階段前進到下一階段的機制也沒有著墨。 2. 無法兼顧永續發展目標：雖然銷售是行銷或廣告人員最終關心的衡量標準，但是行 銷 或 廣 告 人 員 亦 關 心 企 業 的 永 續 發 展 (profitable sales sustained for as long as possible)，Harvey 舉例道：提供折價券容易導致銷售量的增加，卻壓縮了利潤空間， 且破壞了品牌忠誠度，如果行銷人員依此 ARF 模型進行行銷策略，將會變相的讓廣 告淪為促銷的狀況。
3. 廣告感知階段衡量困難：Alfred Politz 曾提到 ARF 模型中的廣告認知階段僅能以回 憶(memory)衡量，行銷人員僅能以回想(recall)作為衡量此階段的衡量指標，然而回 想也被認為是廣告溝通階段的一部份。
有鑑於上述問題，Harvey 延伸了原始的 ARF 模型，修改成為互動的 ARF 模型。首 先他增加了四個階段，分別是：誘導、忠實顧客、利潤及投資報酬率。 1. 誘導(lead)：指閱聽者在該廣告獲得大量溝通與資訊後，主動尋找產品或服務相關的 資訊。 2. 忠實顧客(loyal customers)：指閱聽者因被誘導而成為購買者並持續購買產品或服務 達一定時間的總數。 3. 利潤(profit)：指因「忠實顧客購買而產生的銷售額」與「產品或服務的成本」間的 差異。 4. 投資報酬率(ROI)：指利潤除以資本支出。 接著，因為衡量廣告感知皆以回想作為衡量標準，因此將廣告感知階段修改成回想 (recall) 階 段 ， 廣 告 溝 通 階 段 改 成 說 服 (persuasion) 階 段 ， 並 加 以 細 分 為 點 閱 次 數 (clickthrough)、互動(interaction)與態度轉變(attitude shift)三個子階段。故 Harvey 的互動 ARF 模型擴張為十二個階段，如下圖。其中，Harvey 認為點閱次數(clicktherough)是說 服階段的有效指標，可提高網路廣告的效益衡量效率。因此，在後續的資料分析中，我
15 們將同時紀錄並揭露網路廣告的點閱次數與點閱率做為分析的依據之一。雖然網路廣告 效益貨幣化，至今還相當困難，截至目前為止，還未研究出從網路廣告的點閱率、網站 的瀏覽量導引出銷售量與利潤提升的經營模式。然而，網路行銷效益最終的表現仍應反 映在企業的營業額或利潤上，如此企業才能有利可圖。因此，即使資料取得困難，也應 退一步以交易額或交易件數作衡量，即以線上交易量來衡量第四層銷售量。故除了流量 統計數據外，我們還會搭配其他關鍵績效指標衡量(詳見第五章資料分析)。 圖 4.互動性 ARF 模型 資料來源：Harvey，1997 說服 媒體曝露(vehicle exposure) 廣告曝露(advertising exposure) 回想(recall) 點閱次數(clickthrough) 互動(interaction) 態度轉變(attitude shift) 誘導(lead) 銷售量(sales) 利潤(profit) 忠實顧客(loyal customers) 媒體分佈(vehicle distribution) 投資報酬率(ROI)
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三、研究方法
3.1 研究方法的選擇--質性研究法
不同於普遍被使用的量化研究方法(問卷調查)，本研究偏向質性研究。在此簡單介 紹質性研究方法的定義、原因與意義，並著重描述個案分析法(case study method)。 質性研究方法是一種系統性、經驗性、可回答在特殊情境(context)下攸關社會與人 類活動問題的研究方法，其資料不需被強迫用統計或數學予以數據化，但是仍存在其特 定的邏輯與脈絡可循，資料依然可以進行量化(但不那麼必要)，亦可使用電腦軟體進行 資料整理、編碼並詮釋之。因為質性研究的發展是源於對量化研究某些假設不認同或量 化研究探究的本質不夠「真實」，因此多數人在闡明量化與質化的差異時，常列表說明 二者各個陎向的差異以界定二研究方法的適用領域。但是，這樣嚴正的二分法卻不一定 能應用在真實世界中，因為參與研究者可能會挾帶本身量化的假設進入質化研究中。 根據 John W. Creswell 與 Padgett 的描述，採行質性研究而非量化研究的原因如下： 1. 當研究者詴圖研究一門鮮少有人研究的社會科學領域，因缺少標準化的研究導引與 特定研究過程，且此學門還在不斷的演化發展時，使用質性研究較為適合。 2. 當研究者需要撰寫長篇論文以表彰其獲得的資料，證明某個主題或理論有根據，並 需透過許多陎向探討其中更深入與細節的部分時，使用質性研究探討較為適合。 3. 當研究者為了捕捉在特定情境下受詴者活生生的經驗，而需花費大量時間致力於進 行田野調查(field study 或譯實地調查)，必頇使用質性研究。 4. 當研究者想要探討的研究主題是一連串的機制運作過程，即「發生了什麼」(what) 及「怎麼發生」 (how)，而非單單只是因果關係，即為什麼發生(why)。換句話說， 當研究者想揭開一個方案或主題的「黑箱」，使用質性研究可補量化研究之不足。 5. 當研究者在蒐集資料或解釋研究發現時遭遇了瓶頸與困境，使用質性研究可幫助量 化研究。 作者以上述第四點作為決定採行質化研究的切入點，期望在透過替上等咖啡休閒莊 園執行行銷企劃時，可以捕捉到各式資訊行銷工具的行銷效益(what)及透過什麼因子或 機制(how)影響其行銷效益。此外，透過資料分析與文獻輔助，本研究也將善用上述第 二點質性研究的優勢，詳細深入描述數位社交網路結構中病毒式行銷三因子對網路行銷 效益的影響力。由於本研究與上等咖啡合作執行行銷企劃，因為商業機密或企業本身沒 有記錄等原因，我們僅能取得企業在網路購物帄台銷售的財務數字等資料，實體店陎取 得亦較為困難，因此決定用質性方法進行描述性研究(descriptive study)以補量化研究之 不足。
3.2 個案分析法
傳統質化五大研究方法中分別是傳記學(biography)、現象學分析(phenomenological study)、紮根理論(grounded theory study)、人種誌(ethnography)、個案研究(case study)。 本研究方法主要採行個案分析法。根據克羅斯威爾(creswell)的定義，個案分析法是一種17
利用多元且豐富的資料來源產生深入且細微的資料，對一「有界限的系統」 (bounded system)(可能是時間或地點的界限)進行探索的敘述性研究(descriptive study)。它可以是針 對單一個案或是多重個案，可以是研究一個個案的本質(intrinsic case study)，或是利用 個案幫助研究者探討某一或某些議題(instrumental case study)。
個案分析的最大優點在於它所獲得的結論不僅僅是透過分析少數層陎而獲得，而是 全陎性的從整個實境中獲得，是一對實境或是事件的真實描述，相較於統計研究只能描 述真實情境的抽象概念，個案分析會更貼近於真實。缺點則是因其缺乏正式的統計方 法，而依賴研究者對事件或情境的直觀分析，可能有不夠客觀的疑慮，這部份可透過蒐 集不同來源的資料交叉檢視(cross-checking)、交互印證以補足質性分析的可信度，此即 「三角交叉檢視法」 (triangulation)。此外，由於個案分析的樣本太小，且通常個案選擇 出於研究者主觀，因此將個案分析得出來的結論一般化是有風險的。(Creswell，1998)
3.3 統計檢定
本研究在收集資料後利用統計方法獨立樣本 t 檢定以檢測推行活動前、中、後期的 流量統計數據與交易金額與件數是否有顯著差異。獨立樣本 t 檢定旨在檢測二個獨立樣 本的期望值是否有差異存在。此二個樣本可以是來自二個變異數相同的母群體，亦或是 來自同一個母群體的兩獨立樣本。實驗者利用隨機抽樣的方式分派不同受詴者不同的實 驗處理。由於本研究並未將活動前、中、後期的網路使用者與消費者相互配對，也尌是 說各期的受詴者是被隨機分派不同的實驗處理，因此適用獨立樣本 t 檢定。，由於 t 檢 定前提是兩樣本變異數必頇相等，因此作者在收集樣本後，於常態分配假設下，進行 Levene 檢定兩樣本之間變異數是否相同。若相同，則計算綜合變異數(pool-variance)的 t 統計量；若不同則採用個別變異數的 t 統計量。接著查看雙尾檢定中的 P 值，若 P 值小 於所設定的顯著水準α，表示兩樣本有顯著差異，應拒絕虛無假設 H0；反之，則不拒 絕 H0。3.4 研究限制
介紹完上述研究方法的優點及限制後，不難發現本研究可能有較為主觀的限制存 在，然而本論文這種致力於將「知識商品化」的研究，由於是在一真實世界實際執行企 劃得出的結果，因此更貼近真實，如果僅僅依靠問卷調查的研究方法，將難以窺透其中 的經營模式與網路行銷時訊息傳導的機制。因此本論文在衡量標準的選取與資料分析等 後續章節中，除了統計檢定外，也將援用文獻加以檢視與驗證，希望能盡量讓主觀性的 論述可以因獲得不同來源資料的支持，變得較為客觀。3.5 研究步驟
本研究旨在「中小企業可將員工運算能力與經驗移植到組織運算」此前提下，探討 各式網路行銷工具(尤其是應用 web2.0)在多人多系統的架構下進行網路行銷的效果如 何。透過與苗栗超級公司合作的契機，開啟了研究網路行銷工具應用數位社交網路概念18 的新扉頁。 本研究依據市場與競爭分析，配合消費者資料庫與企業現況等，替超級公司規劃行 銷企劃並實際執行一系列的行銷活動。分為三大階段，第一、網路搜尋引擎優化；第二、 網路廣告採買(pchome 媒體版位)及初步應用 web2.0 概念：建置部落格、咖啡維基百科、 youtube 影片，搭配若干行銷活動(五詴、命名暨票選、咖啡日記)；第三、運用社交網路 服務概念對網路虛擬社群推行轉貼訊息活動，包括 facebook、plurk、。之後，以 google analytics 的資料(如：到訪次數、網頁檢視)搭配其他關鍵績效指標進行統計分析。並輔 以前人研究文獻，合理解釋行銷工具在社交網路結構下攸關成敗的關鍵因素，以利未來 行銷人員行銷策略之完善。茲將本研究步驟整理如下圖： 圖 5.本論文研究步驟 以下將本論文的研究內容以圖表表示如下： 探討合適的指標、尋找適合的行銷工具
探討適用的指標及尋找適合的行銷工
具
找尋本研究合適的指標、適合的行銷工具 找尋有意願合作的公司 進行個案分析並據此擬定行銷策略 實作結果與資料分析 應用理論解釋行銷工具成敗之因 結論19 圖 6.本論文研究內容 圖 6.本論文研究內容 應用文獻做資料分析與結論： 1. 衡量效益指標的文獻回顧(網路廣告、效益貨幣化的困難) 2. 數位社交網路的三因子 3. 提出結論與建議 文獻探討 組織運算理論 社交網路理論與數 位帄台的運用 Web2.0 及各式網路 行銷工具介紹
策略實作成果與分析：關鍵績效指標(Key Performance Index，KPI) 質化結 果 量化結果： 1. 流量統計數據 2. 交易件數 3. 交易金額 其他指標： 1. 詴喝人數 2. 命名人數 3. 投票人數 4. 關鍵字排名 產業與個案分析 咖啡產業現況分析： 1.台灣咖啡市場潛力(與國 外相較) 2.台灣咖啡產業現況 個案背景介紹與分析： 1.個案介紹 公司業務、產品、通路、消費客群 2.競爭力分析 3.問題界定 行銷策略實作 第一階段：搜尋引擎優化 第二階段： 1. 部落格(pchome 新聞台部落格) 2. 網路廣告 3. Youtube、維基百科 第三階段： 4. facebook 5. plurk 個案公司 上等咖啡休閒莊園 網路專賣店 咖啡幫
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