Fostering brand engagement and value-laden trusted B2B relationships through digital content marketing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore how digital content marketing (DCM) users can be engaged with business-to-business (B2B) brands and determine how such engagement leads to value-laden trusted brand relationships. Design/methodology/approach Through an online survey, data were collected from the email marketing list of a large B2B brand, and the hypothesised research model was analysed using covariance-based structural equation modelling. Findings This paper identifies a bundle of helpful brand actions – providing relevant topics and ideas; approaching content with a problem solving orientation; as well as investing in efforts to interpret, analyse and explain topics through DCM – to foster relationship value perceptions and brand trust. Critically however, cognitive-emotional brand engagement is shown to be a necessary requirement for converting these actions into relationship value perceptions. Research limitations/implications This paper furthers the understanding of the dual role of helpful brand actions in functionally oriented DCM. Additionally, this paper offers evidence of the central role of cognitive-emotional brand engagement in influencing value-laden customer–brand relationships. Practical implications This paper introduces a bundle of helpful brand actions that forms the basis for the dual roles of a brand in enhancing customer value and in fostering brand engagement and building relationships. This approach helps practitioners to steer brand-related perceptions arising from DCM interactions towards building trusted brand relationships. Originality/value This paper contributes to the marketing literature by revealing a potential approach to DCM in managing customer relationships. Instead of focusing solely on the content benefit-usage link to support engagement, this paper reveals the potential of helpfulness as a brand-initiated DCM engagement trigger in engaging customers with the brand, vis-à-vis the content.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle