Charting value creation strategies B2B salespeople use throughout the sales process: learning from social media influencers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to explore how business-to-business (B2B) salespeople use social media and emulate value creation strategies used by social media influencers. Design/methodology/approach Using 28 interviews with salespeople, this paper develops six propositions and a conceptual framework that outlines when and how B2B salespeople use social media in value-creating sales. Findings This study’s findings provide a critical analysis of when social media are most effective and beneficial in supporting salespeople’s value-creating sales in various stages in the sales process (e.g. prospecting, opening relationships, qualifying prospects and serving accounts) and when they are less effective (e.g. presenting sales messages and closing sales). Research limitations/implications This research yields a substantive understanding of the evolving role that social media play in B2B sales by examining B2B salespeople’s value creation strategies through the lens of social media influencers’ practice and outlines ideas for future research on B2B salespeople’s social media strategies. Practical implications The findings of this research can be used by B2B organizations to structure the training of B2B salespeople to use social media to the fullest extent by aligning specific strategies with different parts of the sales process. Originality/value This paper contributes by summarizing the B2B sales literature on social media and integrating recent insights from the social media influencer literature; empirically identifying how B2B salespeople use social media to create value, thus validating previous findings and extending understanding by offering a set of six theoretical propositions; and delineating B2B salespeople’s social media practice into 11 value creation strategies that are critically explored for their place in the sales process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,021 | 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».