The effect of social media influencers on purchase intention: Examining the mediating role of brand attitude
Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth of social media platforms has revolutionized marketing communications, and the recent trend of how people use social media led to the inception of the term "influencer marketing" as an increasingly popular approach for brands across markets. This development has been driven by the unparalleled increase in influencers’ presence on social media platforms, which has generated new venues for companies to connect with their desired demographic and interact with them in a more genuine and significant manner. Understanding the factors that drive the effectiveness of influencers has become increasingly important for both marketers and researchers. Numerous studies have been conducted on the topic of celebrity endorsements. However, the use of "traditional" celebrities is losing its appeal in the digital era of social media, as brands increasingly turn to social media influencers instead. Nonetheless, there is still a lack of understanding about how marketers can effectively utilize this new marketing phenomenon. This study aims to examine the role of trustworthiness, expertise, and information quality of social media influencers in shaping consumer purchase intention, with a specific focus on the mediating role of brand attitude. A total of 309 complete responses were collected via convenience sampling between January and February 2023 then the model examined by using SPSS and AMOS software. The results showed that all attributes of the influencers are affecting brand attitude as well as purchase intention, while brand attitude partially mediated the relationships. Implications, limitations and future research have also been discussed.
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».