Setting the future of digital and social media marketing research: Perspectives and research propositions
Notice bibliographique
Résumé
The use of the internet and social media have changed consumer behavior and the ways in which companies conduct their business. Social and digital marketing offers significant opportunities to organizations through lower costs, improved brand awareness and increased sales. However, significant challenges exist from negative electronic word-of-mouth as well as intrusive and irritating online brand presence. This article brings together the collective insight from several leading experts on issues relating to digital and social media marketing. The experts’ perspectives offer a detailed narrative on key aspects of this important topic as well as perspectives on more specific issues including artificial intelligence, augmented reality marketing, digital content management, mobile marketing and advertising, B2B marketing, electronic word of mouth and ethical issues therein. This research offers a significant and timely contribution to both researchers and practitioners in the form of challenges and opportunities where we highlight the limitations within the current research, outline the research gaps and develop the questions and propositions that can help advance knowledge within the domain of digital and social marketing.
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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 | 0,058 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,045 |
| Communication savante | 0,055 | 0,081 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».