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Enregistrement W2938621675 · doi:10.1080/1051712x.2019.1603354

The brand personality dimensions of business-to-business firms: a content analysis of employer reviews on social media

2019· article· en· W2938621675 sur OpenAlexaff
Jeandri Robertson, Sarah Lord Ferguson, Theresa Eriksson, Anna Näppä

Notice bibliographique

RevueJournal of Business-to-Business Marketing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDictionPersonality psychologyPersonalityContext (archaeology)PsychologySocial mediaBrand managementRanking (information retrieval)AdvertisingContent analysisMarketingBusinessSocial psychologySociologyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The purpose of this paper is to explore the brand personalities that employees are creating of their employer brands, in particular business-to-business (B-to-B) brands, when describing these brands on social media. We examine how the brand personalities, based on written online reviews, differ between high- and low-ranked, and high- and low-rated brands.Methodology/Approach: 6,300 written employee reviews from a social media platform, Glassdoor, are used for content analysis in DICTION, to determine the brand personality dimensions they communicate (J. L). An independent B-to-B brand ranking data source, Brandwatch, is used as a reference to various brands’ level of ranking, while an ANOVA test is used to determine whether there is a difference in the brand personality trait means when comparing high and low-ranked, and high- and low-rated brands.Findings: Our findings suggest that a strong social media presence does not equate to a strong employer brand personality perception among employees, since there are no significant differences between B-to-B firms based on their rankings.Research Implications: Extant literature has mostly explored the impact of either critical reviews or favourable customer ratings and reviews on company performance, with very little research focusing on the B-to-B context. In addition, research employing DICTION for the purposes of content analysis of reviews is sparse. The methodology used in this study could thus be employed to further compare and contrast the reviews from a single company, dividing top and low starred reviews to compare discrepancies.Practical Implications: The results of this study show how online shared employee experiences of employer brands contribute to the formation of a distinct employer brand personality. From a managerial viewpoint, engaging with current and past employees and being cognizant of the online narratives that they share on social media, may be an early indicator of where the firm is lacking (or showing strength) in its’ employee engagement. This would offer a way for firms to both understand their employer brand personality as well as gauge how they compare to top employers in a specific sector or industry.Originality/Value/Contribution: The study attempts to grow the literature of employee brand engagement in a B-to-B context, by recognizing the important role that employees play in engaging with their employer brand online. Two main contributions are offered. The first contribution relates to the finding that employees perceive highly-rated B-to-B brands as being more competent, exciting, sincere and sophisticated than low-rated B-to-B brands. Second, the methodology used in this study proves to be a novel and accurate way of comparing employee reviews and perceived employer brand personality, with the employer-created intended brand image.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations37
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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