Creating employee-based brand equity through integrated marketing communication and social media adoption: Indonesian private universities
Notice bibliographique
Résumé
The study employed a quantitative method to investigate the association between social media adoption, integrated marketing communication, and employee-based brand equity for 34 private universities in Jakarta, Indonesia. The study used a purposive sampling technique to select 67 essential staff members to participate in a questionnaire. Partial Least Square was utilized to assess the hypothesized associations between the constructs in the study using the structural model and the measurement model. Results of the output generated by PLS-SEM exhibit the significance of the Importance–Performance Matrix. The analysis indicates a substantial positive relationship between social media adoption, integrated marketing communication, and employee-based brand equity. The researchers found that the two endogenous latent variables of social media adoption and integrated marketing communication explained 41.1% of the variance in employee-based brand equity, with exogenous factors explaining the remaining 58.9%. The study's implications suggest that integrated marketing communication is critical in building brand equity for private universities in Jakarta, Indonesia. The findings could provide a valuable guide for formulating marketing communication strategies that prioritize social media adoption and integrated marketing communication techniques to improve employee-based brand equity. Overall, the study's findings provide important insights into the association between social media adoption, integrated marketing communication, and employee-based brand equity for private universities in Jakarta, Indonesia, and could have implications for other regional private educational institutions.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».