05.09 创下三个记录!中国能源企业口碑榜四月榜单出炉

2018年4月中国能源企业口碑榜创下了今年以来的三个记录——

一是,两家民营公司占领了排行榜状元、榜眼位置。这两家公司是动辄大起大落的汉能集团,以及独角兽宁德时代

二是,4月份口碑分值为负的企业总家数创下今年新高:9家。而一月的数量8家,二月4家,三月6家。

创下三个记录!中国能源企业口碑榜四月榜单出炉

三是,口碑分值为零的企业,创下今年前四月最低:3家。一月份是4家,二月6家,三月8家。

创下三个记录!中国能源企业口碑榜四月榜单出炉

口碑为零,说明这样一个事实:企业经营活动不多,或者,企业不为高公信力、高影响力、高传播力的媒体关注,或者,不为公众所关心。值得一提的是,在四月口碑分值为零的三家企业当中,有两家在今年前四月中有两个月口碑分值均为零。

其中一家是远景能源,一月的口碑分值也为零。远景能源曾经是一家“网红”企业,前两年,公司的名字频繁在媒体中出现,其CEO张雷也频繁露脸,发表对于新能源、新技术的观点和看法。这家企业最近一段时间较为沉寂。这沉寂的背后意味着什么,不得而知。

创下三个记录!中国能源企业口碑榜四月榜单出炉

中国能源企业口碑榜的口碑,是一段时间内的公众对于企业、产品、服务感知的数据化反应。口碑分值为正,固然值得高兴;口碑分值为负,也不必气馁,努力转变即可。最可悲的是口碑分值为零——这说明人们根本就不CARE你。


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4月份口碑分值为负值的企业,主要原因还是受企业经营业绩下滑影响。4月是季报集中发布时间,而一批企业经营收益同比下滑。口碑的变动,也说明能源企业的竞争越来越激烈,即便光伏、电池这样的产业,也已经进入“红海”状态。

口碑为负,还有一种原因,就是过去的问题持续发酵,尤其是几经努力仍然无法好转,导致口碑负面评价持续、惯性累积。神雾环保、中国华信等都属于此列。

实际上,中国能源企业口碑榜最终呈现的分值,是正向分值和负向分值相加的结果。正向分值超过负向分值,最终分值为正。隐藏在排行榜后面的原始数据中,导致中国能源企业口碑负向分值的因素还有很多。比如环境保护不力,也会给企业口碑增加负向分值。4月,国有企业像中国石油、中国石化都有被某级政府因为环保问题被约谈的记录。虽然他们最终得分仍高居排行榜顶部,但是并不说明企业行为无可挑剔。

4月,高居排行榜榜首的,一是上月的状元宁德时代。4月,独角兽宁德时代仍然被广为关注。但是,电池产业产能过剩、宁德时代本身也有基地未能如期完工,也导致了公众对于这家企业的理性思考。质疑是有价值的,在这一点上,大家不要相信北京大学那位校长的错误判断。

同样需要质疑的,还有汉能。4月,汉能旗下的汉能薄膜开始了在香港股市复牌的冲刺,汉能也以两次主动传播活动成功提高了公众、媒体对这家企业的美誉度。

这两次主动传播,一是新一代汉瓦的发布,一是推出点亮非洲,造出汉伞概念。

汉能的老板李河君,是一个善于运用舆论的高手。汉瓦每次发布,都能制造一次关注焦点。但除了一片汉瓦相当于种多少棵树这样公益性、占有道德制高点的数据,除了汉瓦本身的技术指标,人们目前无法获知汉瓦为汉能带来什么样的市场以及经济效益相关数据。而点亮非洲,仍然是公益性大于经营性的举动。

汉能虚虚实实,一半实物一半秀。如此赢得的口碑与美誉度,如何扎实助力企业经营、创新,也颇有商榷之处。

以下是“中国能源企业口碑榜——4月榜单”的子榜单

国有企业

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民营企业

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光伏企业

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电池企业

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风电企业

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中国能源企业口碑榜说明

一、样本选择

中国能源企业数量众多,为此,“中国能源企业口碑榜”初期选择50家企业作为榜单的样本企业。样本选择力求有较高的公众关注性。在50家样本企业中,大多数都是本领域的知名公司,公众关注比较高,由此产生的口碑榜因此有较充分的数据支撑。

二、评价体系简介

口碑是公众的评价。影响公众评价的信息,一方面来自媒体,一方面来自自己的经验,这些经验在某种程度上,更多反映在公众自己可控的“新媒体”,如微博、微信,等等。

因此,“中国能源企业口碑榜”是建立在包括传统媒体和新媒体基础上的评价体系。

(一)信息选择

“中国能源企业口碑榜”追踪了包括30家传统媒体和网络媒体,并依据媒体的受众数量、质量,把50家媒体按照影响力分为三类,分别占有不同的权重。

(二)正负信息

对于影响企业口碑的信息,分为六种。三种正向信息为:创新,业绩,公益。三种负向信息为:违反法纪(含腐败),危害公共安全,业绩下滑。

(三)新媒体加权

同时,基于对微博印象、微信数据的分析,使得新媒体传播也在最终得分中占有一定的权重。

三、分析报告

为挖掘数据背后的更多含义,《新能源经贸观察》杂志将会同北京艾丰经济发展研究院的专家一起分析数据,撰写报告。分析报告仅供参考。

“中国能源企业口碑榜”并非仅针对样本企业而制作的排行榜。由于多种原因,不保证数据100%的准确性。制作方将竭尽所能保证数据的客观性,并不断微调算法以达到尽可能的科学。同时,不对企业采纳分析报告提出的策略或者建议的后果担负责任。


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