A Research on the Comparison of the Effect of Benefits Obtained from Social Media Marketing to Brand Commitment in Terms of Domestic and Foreign Consumers
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays businesses make enormous effort be one step ahead of their rivals and therefore, they evaluate every innovation to gain advantage in the rivalry. Lately, the lead of the new rivalry tools is social media. The utility of social media, that has an increasing amount of users, provides important gains for businesses. While it provides important advantages to manage this new environment well, mistakes could cause unrecoverable consequences. Therefore, businesses who want to have a place on social media have to know the methods of reaching the target markets and the strategies to use in this environment. In this context, target groups, especially on social media, should be determined wisely and it is important to use right social media tools for the target market. In addition, to know the benefits that target market gains from social media marketing helps for meeting the needs and claims in a better way. In this research, it is aimed to investigate the effect of the benefits that consumers gain from social media marketing on brand commitment. Accordingly with this aim, domestic and foreign consumers of a hotel that offers an all-inclusive service in tourism sector have been taken under the scope of this research. The research has been implemented on 385 domestic and 385 foreign consumers that follow the Facebook page of the hotel. For the analysis of data, methods of average, frequency distribution, reliability analysis, confirmatory factor analysis and structural equation modelling have been used. As a result of these analyses, it is seen that hedonic and monetary benefits affect community participation in regards of domestic consumers, while functional, social and monetary benefits affects community participation in terms of foreign consumers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,011 | 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 ».