蘭穎,譚北平

    摘要 互聯(lián)網(wǎng)改變了消費(fèi)者與品牌的溝通方式，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，使得這些溝通行為可以被測(cè)量。在互聯(lián)網(wǎng)上，消費(fèi)者與品牌的接觸方式有很多種，但這種大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的品牌關(guān)鍵指標(biāo)關(guān)聯(lián)度如何，哪些指標(biāo)更有效，這是大數(shù)據(jù)應(yīng)用于品牌測(cè)量領(lǐng)域的關(guān)鍵問(wèn)題。本研究基于大數(shù)據(jù)采集了近200個(gè)品牌的30多種消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)行為大數(shù)據(jù)，并且與對(duì)應(yīng)的200個(gè)品牌的基于線下調(diào)查的品牌發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較。研究發(fā)現(xiàn)：消費(fèi)者行為大數(shù)據(jù)可以分為四大類聯(lián)結(jié)行為：內(nèi)容、需求、行動(dòng)與互動(dòng)，并可以匯總為統(tǒng)一的聯(lián)結(jié)指數(shù)。品類發(fā)展不均衡，各品類的聯(lián)結(jié)指數(shù)差異較大。應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法在消除品類差異后，互聯(lián)網(wǎng)行為大數(shù)據(jù)的品牌指標(biāo)與傳統(tǒng)調(diào)查指標(biāo)顯著相關(guān)。這個(gè)研究提示我們，大數(shù)據(jù)指標(biāo)確實(shí)能夠測(cè)量品牌的表現(xiàn)，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)更加敏捷、細(xì)節(jié)和準(zhǔn)確，能夠幫助營(yíng)銷實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的革新。
    關(guān)鍵詞 品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)，互聯(lián)網(wǎng)行為，多層次線性模型，大數(shù)據(jù)，品牌測(cè)量
    1．前言
    我們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上瀏覽信息，搜索內(nèi)容，購(gòu)買產(chǎn)品，分享見(jiàn)解……互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，改變了我們的生活方式。
    互聯(lián)網(wǎng)也改變了消費(fèi)者與品牌的溝通方式。消費(fèi)者購(gòu)買一個(gè)品牌，不再依賴于頭腦中的封閉式的大量品牌的篩選，而是轉(zhuǎn)化為開(kāi)放性的、依靠更多信息的品牌評(píng)估 。這也讓我們重新思考，在數(shù)字時(shí)代，品牌應(yīng)該如何管理 。Chen 和Muller 的研究表明，網(wǎng)站對(duì)企業(yè)的品牌管理有著重要的作用，它是加強(qiáng)品牌屬性（brand attribute）的重要工具。在2002年，Page & Lepkowska-White 首次提出網(wǎng)站品牌資產(chǎn)的概念，以傳統(tǒng)的方法構(gòu)建了以網(wǎng)站認(rèn)識(shí)和網(wǎng)站形象為中心的網(wǎng)絡(luò)品牌資產(chǎn)的理論框架，幫助企業(yè)通過(guò)加強(qiáng)網(wǎng)站的管理進(jìn)而增強(qiáng)品牌的管理。但David Edelman1 認(rèn)為，在數(shù)字時(shí)代用傳統(tǒng)的指標(biāo)、方式來(lái)管理品牌是不合時(shí)宜的，大部分企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)上對(duì)品牌的花費(fèi)用錯(cuò)了地方。
    大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，給互聯(lián)網(wǎng)上品牌的管理帶來(lái)了新契機(jī)。可是當(dāng)前，通過(guò)大數(shù)據(jù)從事最多的是關(guān)于社交媒體在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究。一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)，社交媒體的應(yīng)用能夠增加品牌的銷量 ，然而，這些研究主要集中于特定的行業(yè)中，并不能廣泛適用于所有品牌。雖然在數(shù)字化變革中，數(shù)字化觸點(diǎn)的管理將是企業(yè)致勝的法寶 。可實(shí)際上，在數(shù)字時(shí)代，企業(yè)對(duì)如何全面的管理品牌，且消費(fèi)者與品牌是如何相互影響和作用的，都缺乏清晰的了解和認(rèn)識(shí)，也缺乏簡(jiǎn)便有效的方法。
    2．研究假設(shè)：
    本研究將著重探索在數(shù)字時(shí)代，運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)行為大數(shù)據(jù)對(duì)品牌進(jìn)行測(cè)量的方法，且以期此方法可以廣泛應(yīng)用于各行業(yè)中。
    越來(lái)越多的企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到互聯(lián)網(wǎng)對(duì)品牌的改變，也在努力尋找一些指標(biāo)以測(cè)量品牌在互聯(lián)網(wǎng)上的現(xiàn)狀，如使用官網(wǎng)訪問(wèn)量、百度指數(shù)、微博、電商等指標(biāo)數(shù)據(jù)。然而，這些指標(biāo)多而龐雜，更重要的是，它們顯示的僅僅是品牌在市場(chǎng)表現(xiàn)的一個(gè)個(gè)獨(dú)立的點(diǎn)，無(wú)法系統(tǒng)地顯示出品牌全貌。因此，在此基礎(chǔ)上提出假設(shè)1：互聯(lián)網(wǎng)行為大數(shù)據(jù)可以進(jìn)行分類，并能夠提煉出綜合指標(biāo)測(cè)量品牌的整體表現(xiàn)。
    互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為消費(fèi)者與品牌發(fā)生關(guān)系的重要渠道，且不同品類和品牌對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的使用方式不同。如網(wǎng)上銀行是網(wǎng)購(gòu)過(guò)程中必不可少的支付環(huán)節(jié)；消費(fèi)者習(xí)慣于在超市里挑選飲料，即時(shí)飲用；消費(fèi)者在互聯(lián)網(wǎng)上查看汽車的信息，分享經(jīng)驗(yàn)，但傾向于在4S店里進(jìn)行購(gòu)買。基于此，本文提出假設(shè)2：不同品類在互聯(lián)網(wǎng)上的發(fā)展階段不同，且品類間的品牌表現(xiàn)具有顯著性差異。
    品牌在互聯(lián)網(wǎng)上的表現(xiàn)僅僅是品牌在市場(chǎng)中表現(xiàn)的一部分，品牌在線上的表現(xiàn)是否也是其在現(xiàn)實(shí)世界的反映，是企業(yè)非常關(guān)注的問(wèn)題?；诖?，本文將以傳統(tǒng)的調(diào)查數(shù)據(jù)作為效標(biāo)，驗(yàn)證互聯(lián)網(wǎng)品牌大數(shù)據(jù)的現(xiàn)實(shí)意義。因此，提出假設(shè)3：互聯(lián)網(wǎng)行為大數(shù)據(jù)的品牌指標(biāo)與傳統(tǒng)調(diào)查指標(biāo)品牌力顯著相關(guān)。 
    然而，不論在線下還是在線上，消費(fèi)者的行為習(xí)慣會(huì)因品類存在較大差異。例如我們可能每隔一個(gè)月需要購(gòu)買護(hù)發(fā)用品，而更換一部手機(jī)卻要一年之久，因此，行業(yè)的差別是大數(shù)據(jù)指標(biāo)現(xiàn)實(shí)意義驗(yàn)證中需要關(guān)注的因素?；诖耍岢黾僭O(shè)4：品牌所屬的品類，會(huì)顯著性影響品牌在互聯(lián)網(wǎng)上的表現(xiàn)與品牌力的關(guān)系。
    3．?dāng)?shù)據(jù)采集與分析
    3.1 大數(shù)據(jù)的采集
    本研究所采用的互聯(lián)網(wǎng)行為大數(shù)據(jù)，覆蓋超過(guò)中國(guó)1億網(wǎng)民用戶。同時(shí)為保證研究的廣泛性和適用性，在研究中，本文將涉及與消費(fèi)者日常生活息息相關(guān)的20個(gè)品類，如服裝、汽車、手機(jī)、快餐、護(hù)發(fā)等，包括兩百余個(gè)國(guó)內(nèi)外品牌。
    其中，這些數(shù)字觸點(diǎn)由兩類數(shù)據(jù)組成。一種是基于消費(fèi)者在一系列相關(guān)網(wǎng)站或頁(yè)面的瀏覽數(shù)量。將每個(gè)網(wǎng)站或頁(yè)面的URL作為統(tǒng)計(jì)依據(jù)，計(jì)算在一定時(shí)間范圍內(nèi)，每一個(gè)URL的瀏覽次數(shù)之和。另一種是基于消費(fèi)者和品牌在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)表或轉(zhuǎn)發(fā)文章數(shù)量的統(tǒng)計(jì)。在一定的時(shí)間范圍內(nèi)，只要全文中包含特定關(guān)鍵詞，則記為一篇。這些數(shù)據(jù)基本覆蓋了消費(fèi)者與品牌發(fā)生關(guān)系的各觸點(diǎn)以及觸及方式。
    為便于統(tǒng)計(jì)整理，將這些觸點(diǎn)按照消費(fèi)者的決策路徑劃分為四個(gè)大維度：內(nèi)容聯(lián)結(jié)，需求聯(lián)結(jié)，行動(dòng)聯(lián)結(jié)和互動(dòng)聯(lián)結(jié)，如表1所示。其中，內(nèi)容聯(lián)結(jié)為消費(fèi)者對(duì)品牌官網(wǎng)、官方論壇等品牌相關(guān)內(nèi)容的訪問(wèn)；需求聯(lián)結(jié)為消費(fèi)者主動(dòng)搜索品牌；行動(dòng)聯(lián)結(jié)為消費(fèi)者在電商搜索或者瀏覽品牌電商頁(yè)；互動(dòng)聯(lián)結(jié)為消費(fèi)者在社交媒體等互動(dòng)平臺(tái)上發(fā)布品牌的相關(guān)內(nèi)容。
    
    3.2 線下品牌數(shù)據(jù)源
    本文將全球知名傳播服務(wù)集團(tuán)WPP旗下市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)華通明略 (MillwardBrown)推出的BrandZ? 數(shù)據(jù)作校驗(yàn)，其每年推出的“最具價(jià)值品牌排行榜”在全球范圍內(nèi)具有廣泛的影響。BrandZ?是通過(guò)傳統(tǒng)市場(chǎng)調(diào)研中抽樣訪問(wèn)的方法，訪問(wèn)數(shù)百萬(wàn)的消費(fèi)者得到的品牌資產(chǎn)數(shù)據(jù)。本文所引用的數(shù)據(jù)是2015年全球品牌資產(chǎn)榜中品牌在中國(guó)的數(shù)據(jù)。
    其中，品牌力是品牌資產(chǎn)重要的組成部分 ，具有強(qiáng)勁品牌力的品牌，在市場(chǎng)上可以迅速成長(zhǎng)，從而把品牌資產(chǎn)與品牌成長(zhǎng)戰(zhàn)略相聯(lián)系起來(lái) 。另外，從BrandZ? 數(shù)據(jù)中很容易的分析出，品牌力與品牌排名具有較高的相關(guān)性（0.62）。因此，在后文的分析中，選取品牌力作為衡量品牌線下表現(xiàn)的指標(biāo)，探索互聯(lián)網(wǎng)上品牌表現(xiàn)的指標(biāo)與品牌力的關(guān)系。
    3.3 分析方法
    在前期的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備中，將互聯(lián)網(wǎng)行為大數(shù)據(jù)所涉及的品類和品牌與BrandZ? 一一對(duì)應(yīng)，剔除缺失值。最終，可用于研究的品類有15個(gè)，分別為：服飾類、銀行類、啤酒類、汽車類、奶制品類、家電類、護(hù)膚品類、快餐類、食品類、護(hù)發(fā)類、醫(yī)藥類、嬰兒食品類、保險(xiǎn)類、手機(jī)類、軟飲料類、以及運(yùn)動(dòng)品類，涵蓋圍繞消費(fèi)者生活的品牌109個(gè)。
    本文研究過(guò)程中，將按照以下方法對(duì)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。
    第一步：主成分分析
    與傳統(tǒng)調(diào)查方法中品牌影響力的指標(biāo)一樣，品牌大數(shù)據(jù)指標(biāo)并不能簡(jiǎn)單地由各級(jí)指標(biāo)加總而成，需要考慮各指標(biāo)間的差異及相互作用，本文將采用主成分法確定品牌大數(shù)據(jù)指標(biāo)各二級(jí)指標(biāo)系數(shù)。在這一階段，使用互聯(lián)網(wǎng)行為大數(shù)據(jù)中采集到的192個(gè)品牌，超過(guò)1,000,000觸點(diǎn)的數(shù)據(jù)。
    第二步：?jiǎn)我蛩胤讲罘治?/b>
    品牌所處的行業(yè)和品類的特性會(huì)使得品牌在互聯(lián)網(wǎng)上的發(fā)展呈現(xiàn)差異性，進(jìn)而影響品牌在互聯(lián)網(wǎng)上的表現(xiàn)，因此，本文將通過(guò)單因素方差分析的方法來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證。在這一階段，本文將采用上一步分析中，通過(guò)192個(gè)品牌總結(jié)出的品牌大數(shù)據(jù)指標(biāo)。
    第三步：HLM多層線性模型
    考慮到品牌嵌套于不同的品類和行業(yè)中，而這種嵌套關(guān)系的存在，難以滿足品牌間隨機(jī)誤差獨(dú)立性的假設(shè)條件，因此，傳統(tǒng)的回歸分析無(wú)法應(yīng)用于此研究中。而傳統(tǒng)的市場(chǎng)研究中，一般也只局限于同品類品牌的比較，無(wú)法找到合適的方法來(lái)解決這一問(wèn)題。因此，本文將借用社會(huì)學(xué)研究的方法，采用多層線性模型（HLM）來(lái)研究影響品牌大數(shù)據(jù)指標(biāo)與品牌力的關(guān)系。HLM的優(yōu)勢(shì)在于充分考慮了數(shù)據(jù)分層的特點(diǎn)，通過(guò)建立多層回歸方程組，將總誤差分解為各層次的誤差，解決了隨機(jī)誤差獨(dú)立性假設(shè)違反的問(wèn)題 （劉紅云，孟慶茂，2002），以探討不同層面自變量對(duì)因變量的影響。在這一階段，將使用經(jīng)過(guò)比對(duì)整理的15個(gè)品類，109個(gè)品牌的大數(shù)據(jù)信息。
    4. 分析結(jié)果
    4.1 互聯(lián)網(wǎng)的不同聯(lián)結(jié)之間高度相關(guān)
    在研究中發(fā)現(xiàn)，處于不同聯(lián)結(jié)頻次的品類的主要聯(lián)結(jié)點(diǎn)有所不同，如圖1。高頻品類對(duì)官方資源的控制力較強(qiáng)，善于利用官網(wǎng)、官方論壇、官方商城等與消費(fèi)者聯(lián)結(jié)。百科類網(wǎng)站對(duì)中低頻品類有著重要的作用，是與消費(fèi)者溝通的主要渠道之一。因此，通過(guò)了解品類在互聯(lián)網(wǎng)上的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，可以明確品牌自身的優(yōu)劣勢(shì)，采取差異化策略。
    
    同時(shí)，在分析中，我們也看到，品牌的各個(gè)指標(biāo)并不是獨(dú)立存在的，他們相互影響作用，構(gòu)成了品牌在互聯(lián)網(wǎng)上生存的生態(tài)圈。因此，需要找到一個(gè)指數(shù)，用于測(cè)量品牌在互聯(lián)網(wǎng)上的整體表現(xiàn)。本文采用主成分法，得出以下分析結(jié)果：
    
    KMO值大于0.7，顯著性為P=0.000，且提煉出的一個(gè)因子對(duì)指標(biāo)都的解釋率達(dá)到63%，說(shuō)明可以通過(guò)主成分法確立指標(biāo)系數(shù)。因此，互聯(lián)網(wǎng)行為大數(shù)據(jù)可以進(jìn)行分類，并可以提煉出一個(gè)綜合指標(biāo)，用于測(cè)量品牌通過(guò)各個(gè)觸點(diǎn)與消費(fèi)者之間的關(guān)系，假設(shè)1證明成立。由于品牌與消費(fèi)者關(guān)系的本質(zhì)在于聯(lián)結(jié)，在后面的研究中，我們將這一指標(biāo)定義為“品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)（BrandCQ, Brand Connection Quotient）”，表示每萬(wàn)人每周消費(fèi)者與品牌的聯(lián)結(jié)指數(shù)。下圖為品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)指數(shù)與各指標(biāo)的關(guān)系，品牌加強(qiáng)各觸點(diǎn)與消費(fèi)者的聯(lián)結(jié)，有助于提高品牌在互聯(lián)網(wǎng)上的表現(xiàn)，即增加品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)。
    
    4.2 互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字聯(lián)結(jié)品類間差異很大
    雖然在互聯(lián)網(wǎng)上，各品牌與消費(fèi)者關(guān)系的本質(zhì)都是聯(lián)結(jié)，都可以用統(tǒng)一的指標(biāo)進(jìn)行測(cè)量，但由于品類的物理特性，功能特性等差異，各品類對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的利用方式和程度不同，其所屬品牌在互聯(lián)網(wǎng)上的表現(xiàn)也會(huì)不同。本文通過(guò)單因素方差檢驗(yàn)，也證實(shí)了這一點(diǎn)，如表3：
    
    單因素方差檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，品類間存在著顯著性差異（P=0.000），這說(shuō)明，假設(shè)2成立，不同品類在互聯(lián)網(wǎng)上的發(fā)展階段不同，且品類間的品牌表現(xiàn)具有顯著性差異。
    在進(jìn)一步的分析中，我們可以看到（如圖3），銀行、手機(jī)、汽車等與人們每天生活都密不可分的品類的數(shù)字化程度越高，消費(fèi)者與這些品類每個(gè)月的聯(lián)結(jié)占到所有聯(lián)結(jié)的95%左右；而面部護(hù)理，嬰兒紙尿褲，奶制品，計(jì)生用品等品類處于中等數(shù)字化水平，每個(gè)月消費(fèi)者與這些品類的聯(lián)結(jié)占到所有聯(lián)結(jié)的4%左右；而嬰兒奶粉、軟飲料等品類，在互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)字化程度較低，消費(fèi)者與這些品類的聯(lián)結(jié)僅有1%左右。可見(jiàn)，消費(fèi)者與品牌的親密關(guān)系直接體現(xiàn)在聯(lián)結(jié)上。
    單因素方差檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，品類間存在著顯著性差異（P=0.000），這說(shuō)明，假設(shè)2成立，不同品類在互聯(lián)網(wǎng)上的發(fā)展階段不同，且品類間的品牌表現(xiàn)具有顯著性差異。
    在進(jìn)一步的分析中，我們可以看到（如圖3），銀行、手機(jī)、汽車等與人們每天生活都密不可分的品類的數(shù)字化程度越高，消費(fèi)者與這些品類每個(gè)月的聯(lián)結(jié)占到所有聯(lián)結(jié)的95%左右；而面部護(hù)理，嬰兒紙尿褲，奶制品，計(jì)生用品等品類處于中等數(shù)字化水平，每個(gè)月消費(fèi)者與這些品類的聯(lián)結(jié)占到所有聯(lián)結(jié)的4%左右；而嬰兒奶粉、軟飲料等品類，在互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)字化程度較低，消費(fèi)者與這些品類的聯(lián)結(jié)僅有1%左右?？梢?jiàn)，消費(fèi)者與品牌的親密關(guān)系直接體現(xiàn)在聯(lián)結(jié)上。
    
    4.3 行為大數(shù)據(jù)與調(diào)查所得數(shù)據(jù)高度相關(guān)
    前面的研究已證實(shí)，品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)指數(shù)越高，品牌與消費(fèi)者在互聯(lián)網(wǎng)上的關(guān)系越緊密。然而，線上和線下都是品牌表現(xiàn)的重要組成部分，驗(yàn)證品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)對(duì)品牌線下表現(xiàn)的影響是非常必要的。
    對(duì)此，本研究采用多層次線性模型，品牌是第一層數(shù)據(jù)，品牌嵌套在品類中，描述各品類在互聯(lián)網(wǎng)上的表現(xiàn)，即品類的聯(lián)結(jié)資產(chǎn)是第二層數(shù)據(jù)。在分析中，首先看0模型：
    層1：品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn) = B0 + R
    層2：B0 = G00 + U0
    
    由表4可見(jiàn)，0模型的卡方檢驗(yàn)結(jié)果顯著（P= 0.000），不同品牌的品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)存在顯著差異，且對(duì)品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)而言，其跨級(jí)相關(guān)為：319125/(319125+354100)=47.4%，即品類之間的差異解釋了品牌在互聯(lián)網(wǎng)上表現(xiàn)的47.4%。顯然，如以上結(jié)論，品類之間存在差異。加入品牌力這一變量，輸出結(jié)果如下：
    
    由固定部分的參數(shù)可見(jiàn)，品牌力與品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)呈現(xiàn)顯著上升的趨勢(shì)（回歸系數(shù)3.00，p值<0.05），即品牌力越強(qiáng)的品牌，其品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)也越高，因此，假設(shè)3成立，品牌在互聯(lián)網(wǎng)上的表現(xiàn)指標(biāo)——品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)對(duì)品牌力具有顯著性影響。但從隨機(jī)部分的參數(shù)估計(jì)結(jié)果可以看出，品牌個(gè)體之間存在顯著性差異，于是加入品類品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)這一變量，得到完全模型，輸出結(jié)果如下：
    層1：品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn) = B0 + B1*(品牌力) + R
    層2：B0 = G00 + G01*(品類聯(lián)結(jié)資產(chǎn)) + U0
    B1 = G10
    
    如以上結(jié)果，交互作用顯著，品類作為第二層變量，對(duì)品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)和品牌力有顯著性影響(P=0.000)，同時(shí)，作為第二層的品類很好的解釋了品牌間的差異（P>.5）。這說(shuō)明在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)展較成熟的品類，其所屬的品牌在互聯(lián)網(wǎng)上的品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)與品牌力的相互作用就越明顯。假設(shè)4成立，品牌所屬的品類，會(huì)對(duì)品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)與品牌牌力的關(guān)系產(chǎn)生顯著性影響。
    5. 討論
    5.1 需要用全面的聯(lián)結(jié)行為作為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代品牌管理的工具
    品牌已經(jīng)存在于消費(fèi)者大腦和互聯(lián)網(wǎng)外腦。在數(shù)字時(shí)代，品牌不僅存在于消費(fèi)者的頭腦中，還存在于互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)大空間中，互聯(lián)網(wǎng)上的各類信息已經(jīng)成為我們可以任意讀取、存儲(chǔ)、重復(fù)利用的廉價(jià)的電子記憶形態(tài)（E-Memory） 。消費(fèi)者與品牌在互聯(lián)網(wǎng)上的聯(lián)結(jié)行為紛繁復(fù)雜，多種多樣。
    從文中分析可知，單一的搜索或者社交數(shù)據(jù)只是品牌表現(xiàn)的一部分。品牌在互聯(lián)網(wǎng)上與消費(fèi)者聯(lián)結(jié)的各觸點(diǎn)并不是孤立存在的，它們對(duì)品牌有不同的作用，且觸點(diǎn)間相互影響，共同形成了品牌在互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)字化狀態(tài)。因此，企業(yè)需要一個(gè)綜合全面的數(shù)據(jù)指標(biāo)對(duì)品牌進(jìn)行測(cè)量。
    品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)的提出，正是基于對(duì)品牌各觸點(diǎn)的整合，讓企業(yè)不僅可以直觀了解品牌的整體表現(xiàn)，還可以結(jié)構(gòu)化地對(duì)品牌表現(xiàn)進(jìn)行分解，有目的對(duì)品牌進(jìn)行管理，以確保品牌在互聯(lián)網(wǎng)上全面、均衡、健康發(fā)展。
    5.2品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)為品牌的數(shù)字化管理提供了新方法
    大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，使得消費(fèi)者與品牌各觸點(diǎn)的聯(lián)結(jié)可以被追蹤和記錄，并最終轉(zhuǎn)化為數(shù)字，讓品牌可以被測(cè)量。品牌的數(shù)字化測(cè)量方法相對(duì)傳統(tǒng)的品牌調(diào)查，有諸多優(yōu)勢(shì)。
    一、速度快。品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)時(shí)采集消費(fèi)者行為大數(shù)據(jù)，可以程序化的應(yīng)用于品牌監(jiān)測(cè)中，使之可以敏捷、動(dòng)態(tài)地反饋品牌在市場(chǎng)中的表現(xiàn)，加快品牌管理的迭代更新。
    二、數(shù)據(jù)客觀。與傳統(tǒng)的特定情境下的訪問(wèn)式調(diào)查不同，品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)作為一個(gè)觀察者，真實(shí)記錄消費(fèi)者與品牌在互聯(lián)網(wǎng)上的每一次接觸，剔除人為干擾及方法上的系統(tǒng)誤差，保證測(cè)量結(jié)果客觀準(zhǔn)確。
    三、結(jié)果精細(xì)。相較于粗略的抽樣訪問(wèn)，品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)能夠覆蓋全國(guó)所有省市和各級(jí)別市場(chǎng)，洞察所有網(wǎng)民與品牌的各個(gè)觸點(diǎn)，全面而立體地測(cè)量品牌在市場(chǎng)中的表現(xiàn)。
    5.3 數(shù)字化發(fā)展階段不同的品類應(yīng)采用不同的品牌數(shù)字化策略
    數(shù)字化程度較低的品類應(yīng)加強(qiáng)品牌與消費(fèi)者在官方類網(wǎng)站上的聯(lián)結(jié)。由前文分析可知，數(shù)字化發(fā)展程度較高的品類在官方渠道，如內(nèi)容聯(lián)結(jié)中的官網(wǎng)、官方論壇，行動(dòng)聯(lián)結(jié)中的官方商城等，與消費(fèi)者的聯(lián)結(jié)量明顯高于低品類的品牌。這說(shuō)明消費(fèi)者更傾向于從官方渠道上了解品牌和產(chǎn)品，并進(jìn)行購(gòu)買，這也說(shuō)明品牌的官方類網(wǎng)站更易于與消費(fèi)者建立聯(lián)系。因此，企業(yè)可以通過(guò)加強(qiáng)官方類網(wǎng)站的管理，建立良好的品牌形象，加強(qiáng)與消費(fèi)者的互動(dòng)溝通，以增加消費(fèi)者的聯(lián)結(jié)量。
    而數(shù)字化程度較高的品類應(yīng)著重探索互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的新方向。如前文分析，銀行、手機(jī)、汽車處于數(shù)字化發(fā)展較高階段，銀行通過(guò)官網(wǎng)的支付功能與消費(fèi)者聯(lián)結(jié)，汽車正在試圖讓消費(fèi)者在互聯(lián)網(wǎng)上預(yù)約購(gòu)買，而手機(jī)涌現(xiàn)出如小米的互聯(lián)網(wǎng)品牌。尤此可見(jiàn)，互聯(lián)網(wǎng)不僅是品牌推廣的媒介，銷售的渠道，也是服務(wù)本身。
    5.4 探索行為數(shù)據(jù)與態(tài)度數(shù)據(jù)的結(jié)合，以更好洞察品牌
    品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)的行為數(shù)據(jù)與問(wèn)卷調(diào)查的態(tài)度數(shù)據(jù)相結(jié)合，能更完整洞察品牌。品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)由消費(fèi)者行為大數(shù)據(jù)構(gòu)成，是消費(fèi)者對(duì)品牌主動(dòng)行為的體現(xiàn)；而問(wèn)卷調(diào)查在測(cè)量消費(fèi)者的感情態(tài)度方面具有優(yōu)勢(shì)，用來(lái)了解消費(fèi)者行為背后的原因。如文中分析，品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)與品牌力高度相關(guān)，因此，品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)可以和調(diào)查所得數(shù)據(jù)相交互，全面深度解讀品牌表現(xiàn)。
    在輔以問(wèn)卷調(diào)查時(shí)，建議采用簡(jiǎn)短快速的Online調(diào)查。設(shè)計(jì)有針對(duì)性的問(wèn)卷，可以定時(shí)、定地點(diǎn)、連續(xù)地投放在相關(guān)網(wǎng)站上，快速、周期性收集消費(fèi)者反饋。這樣，調(diào)查結(jié)果不僅能反映出消費(fèi)者態(tài)度，更具有時(shí)間上的連續(xù)性，與品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)相結(jié)合時(shí)，研究結(jié)果更準(zhǔn)確，更能適應(yīng)品牌市場(chǎng)的瞬息萬(wàn)變，推動(dòng)品牌管理的更新迭代。
    6、本文貢獻(xiàn)與研究局限
    本文的理論貢獻(xiàn)在于：探索性地提了出“品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)”這一測(cè)量品牌的新指標(biāo)，并對(duì)其進(jìn)行了驗(yàn)證。不論是在我國(guó)還是國(guó)外，大數(shù)據(jù)都尚屬新興領(lǐng)域，將大數(shù)據(jù)應(yīng)用在市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域以及品牌管理領(lǐng)域的研究更是少之又少，本研究既可豐富此領(lǐng)域的理論基礎(chǔ)又對(duì)將來(lái)的研究起到拋磚引玉的作用。
    另外，分層線性模型分析的引入，豐富了市場(chǎng)研究的方法，更為大數(shù)據(jù)在市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域的應(yīng)用提出了新的思路。
    實(shí)踐意義在于：在互聯(lián)網(wǎng)的影響下，企業(yè)傳統(tǒng)的對(duì)品牌的管理已經(jīng)無(wú)法滿足快速變化市場(chǎng)的需求，基于大數(shù)據(jù)的品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)，可以成為企業(yè)快速管理品牌的工具，其具有的敏銳、細(xì)節(jié)、準(zhǔn)確的特性，幫助企業(yè)進(jìn)行品牌市場(chǎng)決策。
    盡管本研究取得了一定的成果，但仍存在一些不足。首先，由于傳統(tǒng)調(diào)查得到的是截面數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)的品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)在時(shí)間上的優(yōu)勢(shì)沒(méi)有得到體現(xiàn)。其次，缺少適當(dāng)?shù)匿N量數(shù)據(jù)與品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)相互驗(yàn)證，品牌聯(lián)結(jié)資產(chǎn)對(duì)銷量的影響還無(wú)法有效證明。在未來(lái)，將引入線下的銷量數(shù)據(jù)，對(duì)指標(biāo)的銷售預(yù)測(cè)能力進(jìn)行探索。
    
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    The exploratory study of using behaviors’ big data in internet to measure brand performance
    Abstract The Internet has been changed the relationship between the consumers and brands. As the meanwhile, the development of big data technology makes the relationships can be tracked. There are many different touch points between consumers and brands which all can be tracked. But the biggest difficult points are whether and which touch points from big data have high relationship with the traditional indices. only solve this problem, the big data can be used in brand management. In this article, we will explore the relationship and apply it to brand measurement in digital era. We collected the big data about nearly 200 brands information. Each brand has more than 30 touch points information which gathered to four big parts, Content connection, Desire connection, Action connection and Interaction connection. We found that, the behaviors’ big data in internet can be gathered and calculated to a single one index, which named Brand Connection Quotient, to measure the brand performance. We also found that different category has different stages of development in the internet. Some categories have very high frequency connection with consumers but some are very low. The other very important result is the index of behaviors’ big data shows significant impact upon the traditional brand power index and the category has the same significant impact to the relationship between the index of behaviors and brand power index. With the research, We learn that big data is truly a very useful technology to measure brand performance in the internet and the real world. It makes the measurement more rapid, detailed and accurate. The companies need to care about the changing relationship about the brand and consumer and use the big data technology to measure the brands and their consumers in marketing.
    Key Word Brand Connection Quotient, Internet behavior, HLM, Big data, Brand tracking