摘要：高效的运营逻辑与完善的风险防控能够帮助社交零售企业依托社交关系实现用户裂变与业绩增长，从而提升核心竞争力。文章基于市场调研与案例分析相结合的方法，以社交零售行业标杆——拼多多年度活跃商家为例，首先，通过科学的问卷设计、信效度检验和调研质量控制，获取国内一线城市及新一线城市的一手调研资料，并对问卷数据做出基本的统计分析；其次，构建三种经典运营效果评估模型进行社交裂变运营效率测算，并利用合理的指标将三类模型进行横向比较，选取适配社交零售企业的最优运营评估模型；然后，基于风险管控理论，对社交裂变过程中的各类风险进行分级，为企业实行针对性风险防控提供决策依据。文章不仅是对现有社交零售社交裂变运营策略与风险防控研究的补充，同时可作为其它社交零售企业规范运营、规避风险的有益借鉴。

关键词：社交裂变；社交零售；运营逻辑；风险防控

中图分类号：F724.6

一、引言

习近平总书记在党的二十大报告中指出，要加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。社交零售作为数字经济与实体经济融合的重要载体，依托社交媒介与社交关系链，通过社交裂变模式实现用户快速增长与商品高效流通，已成为零售行业转型升级的重要方向。然而社交零售行业目前存在运营不规范、风险防控薄弱的现象，王浩等（2020）通过问卷调查的形式对社交零售市场进行研究，结果表明超过60%的社交零售企业存在裂变运营效率低下、风险管控缺失等问题[1]。构建科学的运营逻辑、完善风险防控体系是社交零售企业可持续发展的关键环节，能够帮助企业依托社交裂变实现规模化增长，同时规避各类经营风险。本文以社交裂变视角下社交零售的运营逻辑与风险防控为主题，以社交零售行业的标杆拼多多年度活跃商家为例展开研究，以期为社交零售企业优化运营策略、强化风险防控提供精准的、可落地的对策，并助力社交零售行业高质量发展、促进数字经济与实体经济深度融合、落实党中央关于数字产业发展的战略部署。

在相关社交裂变与社交零售研究的文献中，运营模型与风险评估方法的使用较为普遍。李娟（2022）利用三种经典运营评估模型对社交零售企业的裂变效率进行测算，其研究利用国内某大型社交零售平台的真实运营数据，建立运营效率评估体系，通过多项评价指标将三种模型的测算效果进行横向对比，最终得出层次分析法更适合社交零售企业社交裂变运营效率的评估[2]。该研究对于本文具有一定启示作用。此外，正如张敏（2019）在研究中所言“社交零售的核心竞争力在于社交裂变的高效性，而高效裂变的前提是科学的运营逻辑与完善的风险防控，二者缺一不可[3]。”因此对社交裂变过程中的风险进行分级管控，能帮助企业将有限的资源投向高风险、高影响的环节，提升风险防控效率。在风险管控方面，刘阳等（2021）的研究结果表明，社交零售企业的裂变风险主要由运营流程、监管合规、用户行为三个维度决定[4]。陈丽和赵伟（2018）在研究中从企业的角度讨论社交零售的风险管控策略，并建议采用基于风险分级的针对性防控策略，实现风险的精准管控[5]。

市场调研与案例分析是研究社交零售运营逻辑与风险防控的重要手段。通过对目标市场的深入了解、企业运营现状、风险发生情况等方面的调查分析，可以帮助企业梳理运营逻辑、识别核心风险。基于现有的研究成果，本文利用市场调研与案例分析相结合的方法，围绕社交裂变视角下社交零售的运营与风险，对国内一线城市及新一线城市的拼多多年度活跃商家展开调查。首先，对问卷结构与题项进行科学合理的设计，通过调研质量控制与信效度检验来保障所获得的一手调研资料的真实性，并对数据做出基本的统计分析；随后，构建三种经典运营效果评估模型进行社交裂变运营效率测算，并利用合理的指标将三类模型进行横向比较，从而选取能够精准评估社交零售企业运营效率的最优模型；最后，基于风险管控理论，利用风险评估模型对社交裂变过程中的各类风险进行分级，从而为企业实行针对性风险防控提供决策依据。本文不仅能对社交零售企业社交裂变运营与风险防控的现有研究进行补充，而且对其他社交零售企业规范运营、规避风险具有借鉴作用。

二、问卷设计与数据获取

1. 问卷设计

本文借鉴现有的研究成果进行问卷设计，问卷共包含四部分。第一部分用于调查商家的基本信息特征，包括商家规模、经营年限、主营品类、员工数量、注册资本、所在城市等级。第二部分调查商家的社交裂变运营特征，包括裂变模式选择、裂变激励方式、运营投入占比、裂变用户转化率、复购率。第三部分对社交裂变运营效果较好的商家进行调查，利用likert五点计分量表，让商家围绕裂变效率、用户粘性、成本控制、品牌影响力四个方面对自身运营效果进行打分评价，1-5分代表着“很差”到“非常好”。第四部分属于社交裂变运营效果较差的商家问卷，用于调查该群体的运营痛点与风险遭遇情况，通过对这两个自变量的特殊处理获得该群体的风险影响程度值，处理方法将在后文进行介绍。在本研究中所使用到的题项如表1所示。

2. 数据收集与信效度检验

本研究于2023年6月至2023年10月实施调查，采用三阶段抽样获得抽样框。第一阶段利用代码法实施不等概率PPS抽样，以国内15个一线城市及新一线城市的社交零售商家数量作为各城市相应单元的大小，抽中北京、上海、广州、深圳这四个一线城市，杭州、成都、重庆、武汉、西安这五个新一线城市；第二阶段通过比较商家注册资本，将第一阶段入样的九个城市的所有拼多多年度活跃商家划分为大型、中型、小型三个等级并进行分层抽样，最终抽取大型商家10个、中型商家14个、小型商家12个；在第三阶段采用系统抽样，根据各城市商家总数确定间距进行抽取，对各商家抽取25名负责社交裂变运营的工作人员进行问卷发放。共计获得1080份回答，随后对回收问卷中填写时间过短，前后回答不一致，缺失数量太多和答案明显存在规律的问卷进行剔除，最终得到有效问卷896份，有效回答率为82.96%。

本文首先对数据进行一致性检查、处理无效值与缺失值，随后，从内部一致性信度和结构效度两个方面来检验本次调研问卷的质量。问卷中各层面的Cronbach α系数均接近或大于0.9，说明问卷通过信度检验，具有较好的内在一致性。利用探索性因子分析的方法对问卷结构效度进行检验，问卷KMO系数为0.968，Bartlett检验中P小于0.01，说明数据非常适合做因子分析，结构效度较好。

3. 调研数据的描述性统计分析

由商家基本信息特征数据显示，在896名受访者所在的商家中，小型商家占比58.3%，中型商家占比31.2%，大型商家占比10.5%；商家经营年限集中在1-5年，共计占比88.7%，其中2-3年的商家最多，占比为35.9%；商家主营品类中，日用品、食品、服饰三类占比最高，分别为32.6%、28.7%、21.5%；在员工数量方面，10人以下的商家占比最高，达到47.2%，10-50人的商家占比38.6%，50人以上的商家占比14.2%；注册资本在100-500万元的商家占比最多，达到51.8%；在所在城市等级方面，新一线城市商家占比62.3%，一线城市商家占比37.7%。由社交裂变运营特征数据显示，受访商家在选择社交裂变模式时，“拼团裂变”“分销裂变”“分享裂变”这三种模式的采用占比最多，分别是55.3%、48.7%、39.2%。在裂变激励方式上，选择“优惠券激励”“现金返利”“积分兑换”的商家占比最多，分别是62.8%、57.3%和41.5%。

在896名受访者所在的商家中，社交裂变运营效果较好的商家占比78.6%，运营效果较差的商家占比21.4%，说明国内一线城市及新一线城市拼多多年度活跃商家的社交裂变运营整体情况良好，但仍有较大提升空间。在本研究中着重关注运营效果较差商家的运营痛点与风险遭遇情况，如表2、表3所示，裂变用户转化率低是该群体运营效果不佳最广泛的原因，此外该群体中分别有53.20%和51.80%的商家在优化裂变激励方式、加强风险管控的情况下会提升运营效果。

三、社交裂变视角下社交零售运营效率评估

在建立模型前，首先将受访者所在商家的“商家规模”“经营年限”“主营品类”“员工数量”“注册资本”“裂变模式选择”“运营投入占比”这七个特征变量进行相关性检验，通过检验结果可以证明出这七个特征变量之间并不存在强相关性，避免对模型造成影响。

1. 层次分析法模型设计与实证结果

层次分析法是一种经典的多准则决策算法，其将复杂的评估问题分解为多个层次，通过两两比较判断各指标的重要性，构建判断矩阵，进而计算各指标权重，最终得到综合评估结果[6]。由于样本数据中关于社交裂变运营效果“好”和“差”的占比接近8:2，会导致数据不平衡，对此，本研究对数据进行欠采样处理。以189家运营效果较差的商家数据为标准，在707家运营效果较好的商家数据中抽取189份，形成新的数据集，从而建立层次分析法模型。其中，七个特征变量为评估指标，运营效率综合得分为评估结果，得分越高表示运营效率越好，得分越低表示运营效率越差。最终得到的模型结构通过各指标权重分配实现，各指标权重根据两两比较判断矩阵计算得出，其中商家规模权重0.18、经营年限权重0.15、主营品类权重0.16、员工数量权重0.12、注册资本权重0.13、裂变模式选择权重0.14、运营投入占比权重0.12。

模型评估结果如表4所示。其中TP表示真实运营效果好且预测运营效率高，FN表示真实运营效果好但预测运营效率低，FP表示真实运营效果差但预测运营效率高，TN表示真实运营效果差且预测运营效率低。

2. 数据包络分析法模型设计与实证结果

数据包络分析法（DEA）是一种基于相对效率的非参数评估算法，基于投入产出理论，通过比较决策单元的投入与产出，计算各决策单元的相对效率值，从而实现对运营效率的评估[7]。这种算法通过构建生产前沿面，将各决策单元与生产前沿面进行对比，效率值为1表示决策单元处于生产前沿面，运营效率最优；效率值小于1表示决策单元未达到最优运营效率，数值越小，运营效率越差。在本研究中，针对社交零售运营效率评估这一问题，投入指标为运营投入占比、员工数量、注册资本，产出指标为裂变用户转化率、复购率，生产前沿面即为运营效率最优的商家投入产出组合。以二维空间为例，如图1所示，虚线上的点即为运营效率最优的商家（决策单元），实线为生产前沿面。

本文使用DEAP2.1软件进行模型预测，在使用默认参数的情况下，模型的测试集效率平均值为72.35%，效果不佳，所以需要对模型进行调参。通过调整投入产出指标的权重分配，对投入指标中的运营投入占比权重进行优化，最终将最优权重分配代入模型，并进行预测得到结果表如表5所示。

3. 模糊综合评价法模型设计与实证结果

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评估算法，其将定性评价与定量分析相结合，通过构建模糊评价矩阵，对评估对象进行全面、客观的评估，具有较强的适用性和灵活性[7]。若有N个评估对象，每个评估对象具有M个评估指标，模糊综合评价法会先确定各指标的权重，再对每个评估对象的各指标进行打分，构建模糊评价矩阵，随后通过权重与模糊评价矩阵的合成运算，得到每个评估对象的综合评价得分，从而实现运营效率的分级评估。

本文使用MATLAB软件进行模型预测，在使用默认参数的情况下，模型的评估准确率较低，效果不佳，所以需要对模型进行调参。通过优化模糊评价矩阵的构建方法，调整指标打分标准，对各指标权重进行重新分配，最终将调整好的最佳参数代入模型中，得到预测结果如表6所示。

此外，在模糊综合评价法中，若某一指标的权重发生微小变化，导致综合评价得分出现较大波动，则说明这个指标对于运营效率评估的影响较大。据此本研究通过权重敏感性分析得到各个特征的重要性如表7所示。

4. 模型评价

（1）模型性能评估方法

在本研究中使用四项指标来评价模型的预测性能，即准确率、精确率、召回率和F1值。

准确率：即模型预测的结果中，正确结果的占比，计算方式为正确预测的样本数量除以总样本数量。

精确率：即预测结果为运营效率高的样本中，真实运营效果好的比例，也叫查准率，计算方式为真实运营效果好且预测运营效率高的样本数量除以所有预测为运营效率高的样本数量。

召回率：也叫查全率，即真实运营效果好的样本中，预测结果为运营效率高的比例，用于衡量模型识别优质运营商家的能力，计算方式为真实运营效果好且预测运营效率高的样本数量除以所有真实运营效果好的样本数量。

F1值：为精确率与召回率两者的综合，能够反映出模型预测准确性与全面性的能力，计算方式为精确率与召回率的乘积的两倍，再除以精确率与召回率的和。

（2）模型性能评估结果

基于前文的评估结果，计算得到三种运营效率评估模型的准确率、精确率、召回率以及F1值，结果如表8所示。

在本研究的评估情况下，层次分析法的测试集的召回率与F1值均较低，评估能力相对不佳。数据包络分析法的测试集的各项指标均呈现出一般水平，评估结果可以接受。而模糊综合评价法对样本评估的各项指标水平均远高于前面两种模型，且其F1值达到了91.65%，说明模糊综合评价法能对社交零售企业的社交裂变运营效率进行又全面又准确的评估，是三种运营效率评估模型中能实现社交零售运营效率精准评估的最优模型。模型的应用如下例，某商家的基本信息为：中型商家，经营年限3年，主营日用品，员工数量25人，注册资本300万元，采用拼团+分销双重裂变模式，运营投入占比15%。模糊综合评价法模型认为该商家的社交裂变运营效率较高，属于优质运营商家。

四、社交裂变视角下社交零售风险分级与防控策略

1. 风险分级理论模型构建

参考刘阳等（2021），由风险发生概率与风险影响程度这两个变量进行组合，可以将社交裂变视角下社交零售的风险划分为四种类型：风险发生概率与风险影响程度均较高、风险发生概率较高但风险影响程度不高、风险发生概率不高但风险影响程度较高、风险发生概率与风险影响程度均不高。

上述类型分别对应：重大风险、高风险、中等风险、低风险。其中重大风险是企业风险防控的核心重点，企业需要投入大量资源进行重点防控，避免风险发生造成严重损失；对于高风险，企业需要建立常态化防控机制，加强风险监测，及时发现并化解风险；对于中等风险，该类风险发生概率较低但影响较大，企业需要制定应急处置方案，做好风险应对准备；对于低风险，企业可以采取常规防控措施，无需投入过多资源，定期监测即可。

2. 指标量化的设计

（1）风险发生概率的衡量

在本研究中，使用“风险遭遇频率”来衡量各类风险的发生概率，通过统计受访商家遭遇各类风险的次数占比，确定不同风险的发生概率等级。

（2）风险影响程度的衡量

对于风险影响程度的衡量，本研究围绕“风险造成的经济损失”和“风险对品牌形象的影响”两个方面来展开。

在“风险造成的经济损失”方面，通过对受访者提问“该风险发生后，给贵商家造成的经济损失占比大概是多少”得到反馈。将回答为“无经济损失”的受访者所在商家定义为“无风险影响群体”，并将其信息剔除。随后根据损失占比的范围来衡量风险影响的重要性，并依次对损失占比赋分，损失占比越高，赋分越高，最终累计得到经济损失得分记为A。赋分标准如表9所示，其中X为最高损失占比比值。

在“风险对品牌形象的影响”方面，通过对受访者提问“该风险发生后，对贵商家品牌形象的影响程度如何”来得到受访者的反馈，并通过上述标准对其赋分，最终累计得分记为R。与“风险造成的经济损失”方面不同的是，在赋分时将“无影响”这一选项定义为无风险影响选项，特殊定义其赋分为0。

最终，采用如下方式计算得到风险影响程度指数H：风险影响程度指数等于经济损失得分与品牌形象影响得分的加权和，其中经济损失得分与品牌形象影响得分的权重分别为60%和40%，该权重根据风险防控实践经验与专家意见确定，能够更精准地反映风险对企业的综合影响。

3. 基于聚类分析的风险分级与防控策略

在本部分将衡量风险的发生概率与影响程度的变量作为聚类因子，此外，为了深入了解各个风险等级的具体特征与防控重点，还选取了“风险类型”“商家规模”“经营年限”“裂变模式”“运营投入占比”这五个变量作为聚类因子进行K-means聚类。最终得到四类风险的聚类结果，对四类风险的发生概率与影响程度进行组合比较，得到风险分级结果表如表10所示。

可概括高风险的特征为：经营年限较短、规模较小、采用多级分销裂变模式、运营投入不足的商家，主要面临合规风险（传销嫌疑），这类风险发生概率较高但影响程度中等，主要原因是商家对社交裂变的合规边界把握不清，缺乏专业的合规指导。防控策略方面，企业需要加强合规培训，明确多级分销的合规边界，避免超出三级分销范围，同时建立合规自查机制，定期排查合规风险，必要时可借助第三方合规机构提供指导。

对于重大风险，该类风险主要是裂变用户转化率低，集中在经营年限较长、规模较大、采用单一拼团裂变模式、运营投入适中的商家，这类风险发生概率与影响程度均较高，会直接影响企业的业绩增长与可持续发展。防控策略方面，企业需要优化裂变模式，采用“拼团+分销”双重裂变模式，丰富裂变激励方式，结合优惠券、现金返利、积分兑换等多种激励手段，同时加强用户画像分析，精准推送裂变内容，提升用户参与度与转化率。

对于中等风险，该类风险主要是用户信息泄露风险，集中在经营年限中等、规模中型、采用分享+拼团裂变模式、运营投入较高的商家，这类风险发生概率较低但影响程度较高，会损害品牌形象与用户信任。防控策略方面，企业需要加强用户信息安全管理，采用加密技术保护用户信息，建立信息安全管理制度，明确信息收集、存储、使用的规范，同时定期开展信息安全排查，及时发现并修复安全漏洞。

对于低风险，该类风险主要是售后纠纷频发，集中在经营年限较短、规模较小、采用单一分享裂变模式、运营投入不足的商家，这类风险发生概率与影响程度均较低，对企业的整体运营影响较小。防控策略方面，企业可以建立常规售后管理制度，优化售后响应流程，及时处理用户投诉与纠纷，同时加强产品质量管控，从源头减少售后纠纷的发生，无需投入过多防控资源。

五、研究结论与应用展望

根据前文的研究，可以得到如下的结论。首先，在社交裂变视角下社交零售运营效率评估方面，模糊综合评价法能有效地对企业运营效率进行精准评估，在评估过程中，“裂变模式选择”“运营投入占比”“商家规模”这三项指标占据显著作用。其次，在社交裂变视角下社交零售风险分级方面，重大风险与高风险均与裂变模式选择、运营投入占比密切相关，重大风险中的裂变用户转化率低问题主要受单一裂变模式的影响，高风险中的合规风险主要受多级分销模式与运营投入不足的影响。中等风险中的用户信息泄露风险与商家的信息安全管理水平相关，低风险中的售后纠纷问题主要与商家规模和运营投入相关。

依据以上研究结论，本文提出如下应用展望以期助力社交零售企业优化社交裂变运营逻辑、强化风险防控。首先，企业在优化社交裂变运营策略时，可以预先收集自身的“裂变模式选择”“运营投入占比”“商家规模”等指标，并利用模糊综合评价法进行运营效率评估，根据评估结果调整运营策略，优化裂变模式与投入分配，从而达到提升运营效率、降低运营成本的效果。其次，在风险防控方面，可以根据风险分级结果，对重大风险与高风险进行重点防控，优化裂变模式、加强合规管理与运营投入；对中等风险制定应急处置方案，强化信息安全管理；对低风险采取常规防控措施，优化售后管理。同时，社交零售企业可以加强行业交流与合作，借鉴优质企业的运营经验与风险防控策略，推动整个社交零售行业的规范化、高质量发展。