微工场微营销精选：2013四川微博营销大会叶开谈企业微博营销

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1、大数据时代前期如何迎接CRM微博营销浪潮          新浪四川：这是新浪第一次在成都举办微博营销大会，您如何看待？叶开：这说明西南地区越来越重要，新浪微博也从一线城市重点向二三线城市纵深发展，而成都就是这样一个代表。新浪四川：成都认证的官方企业微博有近4800家，这次有1/10的企业会到场，您觉得微博营销市场是否广阔？叶开：非常广阔。新浪微博在企业应用方面，还有很大的潜力可以挖掘。成都、重庆这样的城市是以旅游、餐饮等休闲业态为主，这样的业态非常适合品牌传播、客户服务、会员等的整合运营。西部企业可以另辟蹊径做实事　　新浪四川：跟东

2、部相比，西部企业在互联网上的活跃度是否较低？在开展微博营销方面，您有何建议？叶开：活跃度较低这和西部的网络普及程度有关，达到全国平均水平这需要一定的时间。不过，这并不意味着在微博营销方面，西部就一定会在长时间内落后于东部。从微博行为来看，东部地区比如华北华东更关注新闻、意见领袖等，活跃度主要体现在追随，表示态度上，是一种媒体模式。那么，西部地区可以消费者为核心，将衣食住行吃喝玩乐这些实实在在的内容，通过一批品牌企业或种子企业的参与，让更多的消费者不断地参与进来，这样的活跃度反而更有质量。也就是说，由于在话语权方面，名人数量方面，西部弱

3、于东部，以己之短，追随他人之长，不如以自己擅长的实用内容，围绕普通的草根消费者，在微博上闯出另外一片天地。我个人认为，类似成都、重庆这样的旅游、餐饮等休闲业态的城市，企业和消费者不断地互动，比媒体性的内容更有价值。微博营销比传统营销含金量更高　　新浪四川：您认为微博营销与传统的广告营销以及互联网营销有什么不同？叶开：传统的广告营销讲究的是到达，比如收视率，你看到了就行了，至于你是否感兴趣，那是不知道的。互联网营销则进了一步，你看到了，你还得点击，说明你有初级的想了解的欲望。这样相对前者而言，让用户有了一定的自主权。但点击完了，效果如何

4、，企业还是不知道。微博营销相对前两者，更体现了消费者主导和参与。微博营销更依赖于企业微博的影响力、企业与粉丝间的关系强度，并且传播上是基于朋友、同事等的社交网络传播，加重了口碑推荐，加强了价值传递，因此含金量更高。微博营销信息不是太多而是缺乏分类新浪四川：微博本质上是一个信息分享平台，微博营销信息太多是否不利于平台的长远发展？　　叶开：这个不是营销信息太多的问题。首先，要对人进行分群，哪些人是喜欢接收营销信息，哪些人是不喜欢的。第二，对信息的分群分类和差异化。比如20-25岁年龄段的城市女性，她可能就乐于接收一些化妆品的优惠信息，如果

5、你给她发户外汽车用品的，可能就不适合。所以，如果把营销信息区分好，哪些是促销，哪些是会员服务信息，哪些是品牌传播，哪些是垃圾营销；另外实现个性化的推送，让大部分微博营销信息对接收到的用户而言，是有价值的信息，这样对微博这个平台是件好事。大数据时代的微博营销还没到来　　新浪四川：现在大数据也是一个很火的名词，您觉得现阶段的微博营销能运用吗？叶开：我个人认为，大数据在微博营销中更多还是一种概念。微博营销有三个阶段，第一个是差异化。就是基于消费者群体的不同，比如性别、年龄段、地域，给他推送的信息流广告出现不一样的内容。第二个是个性化。基于消

6、费者的属性、喜好、订阅、标签、关注的对象不同，进行个性化的营销。第三阶段，也就是基于大数据下的即时响应。对消费者在微博上随机的一句话，根据消费者的关系网络、以往的购买习惯进行分析。比如消费者在微博上发了句话，下周要到哪里去玩。那么根据这样随机、碎片化的数据，系统会自动推测他最可能采用的交通工具，假如是飞机，那可能会推荐机票优惠信息给他，假如是汽车，那可能会推荐一些汽车保养用品或加油的优惠券。当然，这需要庞大的，购买偏好、出行偏好，支付偏好等各种数据库的共享与整合。目前中国还没有达到这样的阶段。目前新浪微博上的微博营销多属于第一阶段。企

7、业做微博营销应该重运营轻内容新浪四川：微博营销刚起步，但越来越多的成都企业开始重视，也有一些企业避而远之，您认为这是什么原因？叶开：其实主要是有些企业急功近利，弄一些虚假数据，把数据做得很高，动辄转发几十万的数据，让真正想做的企业认为目标太高，自己做不到没面子没效果还不如不做。新浪四川：企业要做微博营销，您有什么建议？叶开：我个人觉得，特别好的创意团队是可遇不可求的，所以不要去太希望弄条微博就跟杜蕾斯一样转发上万，然后一夜成名。企业应该重运营，轻内容，不要自己创造内容，而是要在运营过程中激发和鼓励消费者产生内容。通过消费者的强沟通来实

8、现营销，这样的微博营销才是牢固的。在微博营销中，很多企业去关注粉丝数，转评数，我个人是不赞成的。我们也关注人和数据。但这个人不是简单的粉丝，而是包括粉丝、消费者、和潜在消费者。在数据方面，我们关注的是用户行为特征、关系强