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1、针对评审老师1的回复具体意见：1.平衡维度和结合维度的定义表述不清。在文章开头部分的文字定义过于简短，应详细展开，否则对文章易读性有很大影响。同时，文章后面部分关于这两个维度的数理定义也过于机械，没有恰当解释。文中平衡维度定义为: = 130 - |对话中营销文本数量 - 服务文本数量|。但我认为营销服务二元的平衡不等于二者文本数量的绝对平均。比如，消费者可能认为80%的服务内容，20%的营销内容是他们主观上二元分割的平衡点。那么，当服务内容降至70%时，消费者的满意度、购买量均可能下降，与假设（1）（3）相悖。文中结合维度定义为: = 营销文本数量 * 服务文本数量。结合维度的定义没有与平衡
2、维度完全区分开。假设总文本数量固定为100，第一种情况服务文本为90，营销文本为10；第二种情况服务文本为50，营销文本为50。根据文章定义，第一种情况的平衡维度和结合维度均比第二种情况小。以上例子说明营销服务二元内容比例越失衡，结合维度越小，直观上看结合维度也（部分地）体现了文本内容的平衡性。若作者对此有技术上的处理，需在文中阐述。目前来看，作者需要对这两个维度的定义作进一步深入解读。回复说明：我们确实在解释二元性的概念之后，就匆匆地提出平衡性和结合性这两个变量，使得理解这两个变量有困难。我们在正文中加强了二元性的概念解释，并对平衡与结合维度进行了量化的举例解释，修改如下（参见正文的P2）：
3、二元性指的是为企业或个人同时追求探索活动和开发活动的能力，这一点已经达成了广泛的共识，但是该概念并没有清晰的指出是要同时增强两种活动的总量还是达成两种活动的数量相互匹配，根据He和Wong、Cao等14的定义，前者强调的是两种活动的绝对数量，而后者强调的是两种活动的相对平衡，不同的概念界定表示的二元性的大小可能是不同的，如下表所示：营销对话个数服务对话个数二元性的平衡维度二元性的结合维度企业客户代表12010低高企业客户代表21010高低表格 1 营销服务二元性的不同维度示例表格1展示了两个企业客户代表不同的营销和服务对话个数，客户代表1的营销对话个数为20个，服务对话个数为10个，而客户代表
4、2的营销对话的个数为10个，服务对话的个数为10个。到底哪个客户代表的内容更加具有二元性？取决于如何对二元性进行定义，一方面如果认为服务和营销内容相对平衡表示二元性，则代表2的内容更加具有二元性；另一方面，如果认为服务和营销两者的结合总量表示二元性，则代表1的内容更加具有二元性。对于您提出的营销与服务之间的平衡点是否一定是平均就好这一问题，首先在不同的环境下，营销服务的最佳平衡点的确会有变化，例如汽车等消费中，需要更多的汽车产品相关的服务方面的解答而不是推荐更多的其他汽车的广告信息，服务与营销的平衡点可能 80%：20%；而日常的消费品方面，消费者可能需要更多的打折、优惠券等等，平衡点可能是3
5、0%：70%。我们之前的版本确实未能解释母婴类产品的营销和服务最佳平衡点的问题，而只是泛泛地讨论了平衡的重要性。为了更好地提高结果的可解释性，我们通过数据对本研究的最佳平衡点进行了估计计算。我们提取了消费者满意度较高的子样本，发现这些客户代表的平衡维度平均为242（大约对应的服务内容为56个，营销内容为42个，占比分别为57.1%和42.9%）。因此可以推断在我们的研究下，平衡维度不是绝对均衡，而是57%：43%左右。类似的，我们也可以得到本研究关于结合度的最优点的数据，计算后发现消费者满意度较高的子样本的结合维度前10%分位数为45.6（标准化后的，服务内容为164，营销内容为65）。不过考
6、虑到CD呈倒U型曲线，假设y=aCD2+bCD+c，令其导数等于0可以求得最优CD值，根据原始论文中表格5和表格6中的模型3，可以得到满意度最高的CD为43（标准化后的），与之前的数据分析的结果大致相等。对于您提出的关于平衡度与结合度可能会有相关性这一问题，我们同意二元性的平衡维度与结合维度确实是不同但是相互关联的变量，本文之所以将采用这两种划分方式，原因主要有三：一是过去的文献方面，对二元性的刻画就没有统一的共识，平衡维度和结合维度两种方式是都存在的，本文试图从理论基础出发对不同的刻画方式进行总结，例如，刻画探索（exploration）与利用（exploitation）的相对大小方面有很多
7、文献使用差的绝对值，而在刻画两者的总量时，多使用乘积的形式；二是理论上来说，对于企业的客户代表来讲，营销和服务是两种不同的沟通内容，其中需要不同的经验与技巧，对于客户代表的时间和精力等个人资源是相互竞争的关系，但是针对消费者提供营销内容有助于客户代表对产品和消费者的理解，有助于提供更好的服务内容，进而产生协同作用（反之亦然）。三是平衡维度反应了营销与服务的相对大小，而结合维度反应了营销和服务的总体数量，评审老师的举例将总文本的数量进行了固定，则从“总体数量”的角度来说，任意分配都应该是相同的结合度，如果使用加法的方式，可能会更加明确，但是这种方式无法体现营销和服务相辅相承、相互协同的关系，并且
8、也没有具体的理论依据1。为更好地增加对这两种维度的解读，我们在正文中列举如下的文献说明两种维度的文献基础，参见正文P2。事实上，现有研究对二元性刻画的两种方式是都存在的：平衡维度使用两种活动差的绝对值，强调两种不同目标的活动同时竞争相同资源，需要在两者之间进行协调以保持相对平衡，但不是简单的平分，而是需要同时考虑两种活动2；结合维度使用两种活动的乘积，强调同时提高两种活动的参与，实现两种活动总体数量的提升。He和Wong同时使用探索活动和开发活动的乘积以及差的绝对值刻画二元性对企业销售增长率的影响。Cao等总结了二元性的平衡维度和结合维度两个概念，验证不同的维度对组织的绩效有不同的作用，此后学
9、者们基本就两种不同的测度方式达成了共识1。杨大鹏等3以企业探索和利用式创新的绝对差值来测量平衡二元性，探索平衡二元性对企业绩效的影响；Chi等4分别用IT治理策略中的契约治理和关系治理的差的绝对值以及两者的乘积测量平衡性和结合性，探讨了IT二元性的调节效应；王业静等5探讨了组织二元性的平衡维度和结合维度对高科技新创企业的不同影响；Sok等6以平衡维度和结合维度刻画企业研发部门负责人参与创新活动和细节活动的二元性，指出不同维度的二元性对新产品创新和企业绩效关系的调节作用。2.如何对回归结果进行解读？一般来说，回归系数代表的是单纯改变相应自变量对因变量带来的影响。这篇文章中的主要自变量（即平衡维度
10、和结合维度）是十分抽象的概念。什么是增加1单位平衡维度（或结合维度）同时保持其他自变量不变？要将回归结果与企业策略联系起来，最终要归结到有具体意义的变量上（如营销、服务文本数量、比例）。目前，文章结果对企业策略难以起到有效的指导作用。回复说明：在上一版本中确实存在着对于模型系数解读不够充分的现象。我们基于前一个问题平衡度与结合度的最优点的计算，将原文中的模型结果说明进行修改如下（请参见正文P7页）：表6总结了社交媒体二元性与消费者满意度之间的关系。模型13考察社群内容二元性的两个维度和消费者满意度之间的关系，平衡维度与消费者满意度正相关，结合维度与消费者满意度的关系呈倒U型，支持假设1与假设2
11、。具体来说，平衡维度增加1单位，消费者满意度上升2.5%，例如，员工当前的营销内容为22个，服务内容为10个，若增加1个服务内容的对话，则平衡维度就增加1个单位，那么消费者满意度就可能提高2.5%。本文还进一步计算了母婴类电商场景下的最优平衡度。本文提取了消费者满意度较高的子样本，发现这些员工的平衡维度平均为242（大约对应的服务内容为56个，营销内容为42个，占比分别为57.1%和42.9%）因此可以推断在本研究下，平衡维度不是绝对均衡，而是57%：43%左右，这一范围内的平衡度能取得最好的满意度效果。当然在不同的环境下，营销服务的最佳平衡点应该会有所变化，例如汽车等消费中，需要更多的汽车产
12、品相关的服务方面的解答而不是推荐更多的其他汽车的广告信息，服务与营销的平衡点可能会上升到80%：20%。对于结合维度的倒U型关系，模型3中结合度(CD)的系数为正显著，而CD2的系数为负显著，表明CD与消费者的满意度正相关，但是随着CD的过度增加导致边际效应递减。本文通过与计算最优平衡度类似的方法得到了结合度的最优点，本文发现消费者满意度较高的子样本的结合维度前10%分位数为45.6（标准化后的，服务内容为164，营销内容为65），不过考虑到CD呈倒U型曲线，假设y=aCD2+bCD+c，令其导数等于0可以求得最优CD值，根据表6中的模型3，可以得到满意度最高的CD为43（标准化后的），与之前
13、的数据分析的结果大致相等。也就是说，如果员工当前的服务内容为150个，营销内容为50个，则两种内容分别提升10个则有助于消费者满意度的提高，但是如果分别提高50个则会经历满意度提升后又下降的过程，因此，支持假设2。模型4考察社交媒体二元性在不同员工技能水平下的表现。具体来说，技能水平与平衡维度的交互项为正显著，因此技能水平越高，平衡维度的效果越强，这一结果与假设5是相反的，表明对于高技能水平的员工而言，在平衡维度上与低技术水平的员工一样也有风险，需要更加注重社群内容的平衡，这样才能保障客户的满意度；另一方面，员工技能水平与CD有正显著的交互作用，但是技能水平与CD2的交互项却是负显著的，这一结
14、果表明，随着技能水平的提高，CD提高消费者满意度的正向线性效果提高，同时，负向非线性效果同样增强，该结果支持假设6消费者满意度部分。在社群内容二元性与绩效的关系方面，模型结果如表7所示。模型13的结果显示，平衡维度与员工的绩效正相关，支持假设3，而结合维度与员工的绩效之间的关系呈倒U型，支持假设4。具体来说，平衡维度每提升1个单位（例如，员工当前的营销内容为20个，服务内容为10个，若多发布一个服务内容，则使平衡维度提高1），员工销售绩效平均能提高1803元。模型3中，结合度CD的系数为正显著，而CD2系数为负显著，表明CD与员工绩效正相关，但是过高的CD导致该边际效应递减，且根据模型3的结果
15、，可以得到最优的CD值为73（标准化后的），如果员工当前的服务内容为150个，营销内容为50个，则两种内容分别提升10个则有助于员工绩效的提高，但是如果分别提高50个则会经历绩效提升后又下降的过程。模型4显示，技能水平与平衡维度的交互项系数显著为负，表明员工技能水平较低时，BD更加有效，支持假设5员工绩效部分; 员工技能水平与CD有正显著的交互作用，但是技能水平与CD2的交互项是负显著的，表明随着技能水平的提高，CD提高员工绩效的正面线性效果增强，同时，负向非线性效果同样增强，该结果支持假设6员工绩效部分。另外，经验较长的员工绩效也较高；而消费者的满意度越高则员工绩效也越好。3.在数据处理中，
16、营销、服务文本的划分标准需要作者展开探讨。比如营销文本是否一定要是针对所有群组成员的？有（多位）消费者请求员工推荐某款产品或询问有无促销活动，员工对其进行回复，是划为服务还是营销？营销文本发布后，消费者对营销推送感兴趣进一步追问产品相关信息产生的对话，是划为服务还是营销？营销服务很多情况没有明显分界，员工与消费者的对话也是在二者间自然转换的。回复说明：针对您提的“当有消费者请求员工推荐产品或者询问有无促销活动，员工的回复属于营销还是服务”这一问题，在本研究的定义中属于消费者提出一个服务请求，然后员工进行相应的回复，满足消费者获取相应信息的需求，因此，被划分为服务内容。而接受营销信息后，消费者进一步的询问也属于消费者产生服务请求后的服务内容。对于员工内容的分类，本文的编码类型及举例如下（用于人工标注文本分类模型的训练集），后续引发的对话即属于相应的类型
