Assessing social media and influential marketing on brand perception and selection of higher educational institute in India
Notice bibliographique
Résumé
In the rapidly evolving landscape of higher education, Social media marketing (SMM) has evolved a critical factor in shaping brand perception (B.P.) and the decision-making process of prospective students in India. This paper intends to explore the intricate dynamics among Social media (S.M.), influencer marketing, and the selection of higher academic institutes (HEIs), focusing on understanding how these factors shape students' perceptions. We conducted this research on 560 students, who represented the research's population. SEM-PLS was applied to analyze the data and acquire procedures. Surveys on the Internet were used. Employing exogenous/endogenous elements to create sequences, the SEM approach examines causal associations among elements. It provides solutions to research into causation in dimensional and structural frameworks. According to the research's findings, selecting HEI is positively impacted by SMM initiatives. The aspects of SMM activities (electronic word-of-mouth (eWOM), personalization, interaction, and trendiness) affect the HEI selection. In addition, personalization and two have an impact on perceptions of the brand. Understanding and utilizing the efficacy of S.M. and influencer marketing will be crucial for HEIs looking to draw in and hold on to potential students as the higher education environment keeps evolving in the age of digitization.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».