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Enregistrement W2898975118 · doi:10.1080/0965254x.2018.1540496

The role of social media in the co-creation of value in relationship marketing: a multi-domain study

2018· article· en· W2898975118 sur OpenAlexaff
Gashaw Abeza, Norm O’Reilly, David Finch, Benoît Séguin, John Nadeau

Notice bibliographique

RevueJournal of Strategic Marketing · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensNipissing UniversityUniversity of OttawaMount Royal UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaRelationship marketingBusinessMarketingSocial media marketingValue (mathematics)Co-creationDomain (mathematical analysis)Product (mathematics)Process (computing)Qualitative marketing researchDigital marketingMarketing managementInfluencer marketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social Media (SM) is an established channel by which organisations can create and seek to co-create value with consumers and other stakeholders. However, the role of SM in building relationships (i.e. relationship marketing) is uncertain. Thus, this research aims to investigate the use of SM as a relationship marketing tool. The study adopted a qualitative research approach drawing from multi-domain data sources (i.e. SM platform domain, organisation domain, and consumer domain). Three different but interrelated studies were conducted. The findings from the three studies are integrated to construct a multi-dimensional understanding of the place and use of social media in relationship marketing. Results inform that SM is providing new directions to relationship marketing, support it as an effective channel in realising relationship marketing goals. Theoretically, the work has extended Grönroos’s relationship marketing process model through the lens of social media. Practically, results suggest that managers should implement activities to further foster the value of social media that facilitates brand humanisation, enhances product experience, empowers audiences to be informed consumers, and provides customer services.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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