Assessing the Influence of a 360-degree Marketing Communications Campaign With 360-degree Feedback
Notice bibliographique
Résumé
Marketers realize the importance of 360-degree communication (reaching audience members in consistent but multiple ways) to improve brand salience, increase the effectiveness of behavior change strategies, and achieve organizational objectives. While several social marketing organizations have embraced the 360-degree approach, their effectiveness has not been adequately captured by research approaches such as 360-degree feedback. Our study addresses this gap by reporting the influence of Project Raksha (“protection” in Hindi), launched in November 2007 in the rural areas of four Indian states by Pathfinder International in support of government of India’s efforts to reduce maternal mortality and morbidity by promoting institutionalized delivery. The project designed specific interventions at the household, community, local government, and clinical levels to address four types of delays in response to obstetric complications. Westat India carried out postintervention-only evaluation by conducting self-report surveys and interviews with women and their influencers, community health workers, health service providers, and local government members. Findings revealed that most interventions proved effective in addressing the four types of delay that were key contributors to maternal mortality in the project areas. The 360-degree feedback mechanism allowed the social marketing organization to obtain a comprehensive grasp of its persuasion efforts. Achievements and failures were better captured and lessons better learned for future behavior change attempts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».