THE RISE OF B2B INFLUENCERS: EXPLORING THE NEW HORIZON OF MARKETING
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of the research is to get in-depth knowledge regarding digital influencers in the field of B2B market place and explore different ways to develop synergies through bridging between influencers and business organizations in B2B sector. Method: For attaining the objective we have adopted qualitative approach. Here the total research work is exploratory in nature. We have explored popular B2B influencers of different social media platforms from Bangladesh, India, Pakistan, USA, China and anylze their contribution towards the growth of different B2B sectors. Results and Discussions: Our research analysis shows that B2B influencers tend to possess certain personality traits that enable them to build credibility and forge connections and deliver tangible gains in traffic, leads, and sales KPIs of a brand, hence pointing towards an overarching positive ROI. Research Implications: The theoretical contribution of this study is the pragmatic understanding of influencer marketing in business to business market. Here we have reconnoitered the strategies of digital influencers which may help to grab more market share. Originality/Value: In light of managerial aspect, this study helps to comprehend significance of influencer marketing in B2B arena and the way of implementing strategies for attainment of organizational goals. We have also found certain metrics that may help managers to determine the concrete business impact of B2B influencer campaigns.
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.
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 | 0,008 | 0,013 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».