How to Use the Six-Step Digital Ethnography Framework to Develop Buyer Personas: The Case of Fan Fit
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
BACKGROUND: One of the key features of digital marketing is customer centricity, which can be applied to the domain of health. This is expressed through the ability to target specific customer segments with relevant content using appropriate channels and having data to track and understand each interaction. In order to do this, marketers create buyer personas based on a wide spectrum of quantitative and qualitative data. Digital ethnography is another established method for studying web-based communities. However, for practitioners, the complexity, rigor, and time associated with ethnographical work are sometimes out of reach. OBJECTIVE: This paper responds to the gaps in the practically focused method of using social media for digital ethnography to develop buyer personas. This paper aims to demonstrate how digital ethnography can be used as a way to create and refine buyer personas. METHODS: Using a case study of the Fan Fit smartphone app, which aimed to increase physical activity, a digital ethnography was applied to create a better understanding of customers and to create and refine buyer personas. RESULTS: We propose two buyer personas, and we develop a 6-step digital ethnography framework designed for the development of buyer personas. CONCLUSIONS: The key contribution of this work is the proposal of a 6-step digital ethnography framework designed for the development of buyer personas. We highlight that the 6-step digital ethnography could be a robust tool for practitioners and academicians to analyze digital communications for the process of creating and updating data-driven buyer personas to create deeper insights into digital and health marketing efforts.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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