据中国互联网络信息中心的《第30次中国互联网络发展状况统计报告》，我国微博用户已突破三亿，由2010年的6311万增长为2012年9月的3.27亿。庞大的微博用户数量使微博逐渐发展为一种新型网络营销渠道，通过开通企业微博，企业可以随时将企业及产品最新动态在微博上，实现即时的信息共享。根据DCCI的最新调查，有51.9%的微博用户看到微博平台上的电子购物信息后会到电子商务网站如淘宝、京东等进行商品搜索，而近50%的用户会通过微博上的链接进入产品官方网站进行了解，因此微博还为企业提供了一个产品推广和网上营销的平台。而通过与用户在微博上的互动，企业又可以及时了解消费者对产品的反馈以及潜在的需求。此外，在服务至上的营销时代里，能否有效解决顾客的抱怨以提升顾客满意度是企业战略的重要组成部分，而微博正好为企业提供了一个快速客服通道。
2.理论基础
3.模型构建
3.1微博营销效果指标的确定
3.2数据获取
表1所选企业列表（30家）
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4.回归分析
对于面板数据，通常存在三种形式的模型：混合回归模型、固定效应模型和混合效应模型，为了探究本文适用的模型，笔者对前两个模型进行回归，获得相应的残差平方和SSR，利用F检验计算得到的F值（428.48）远大于相应的F检验值，因此在这两种模型中，应选用固定效应模型。其次，利用Hausman检验判断应该建立固定效应模型还是随机效应模型，结果显示，Hausman统计量为20.93，相对应的概率为1.0000，检验结果接受了随机效应模型店的原假设，因此本文应选用个体随机效应模型。回归结果如下（括号内为相应的P值）：
（1）
（2）
（3）
根据前文所述的F检验和Hausman检验方法，以上两个回归模型均应采用个体固定效应模型，回归结果如下：
（4）
（5）
5.结论
参考文献：
[1]ChrisMurdough.“SocialMediaMeasurement：It’snotimpossible，”JournalofInteractiveAdvertising，2009，10：94-95.
[2]唐兴通.社会化媒体营销大趋势：策略与方法[M].北京：清华大学出版社，2011.
[3]FumitoK.“ThemodelingofAISASmarketingprocess”，JournalofSystemDynamics，2009，8：95-102.
[4]吴敏.基于微博的媒体营销研究——以新浪微博为例[D].广东，暨南大学，2010.