Strategic use of Influencer Marketing in Bangladesh: A Study of Bangladeshi YouTubers
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, influencer marketing (marketing strategies involving Social Media Influencers/SMIs) has become an increasingly popular and effective marketing method for businesses globally. Despite this growth in popularity, there needs to be more research on Bangladeshi SMIs or the methodologies that Bangladeshi marketing firms use to recruit and work with them. My research aims to gain an understanding of Bangladeshi influencer culture, with an emphasis on the perspectives of Bangladeshi YouTubers. This exploratory study first uses relevant theoretical and academic literature to review and comprehend the prior research on SMI marketing. It then addresses a gap in research about Bangladeshi influencer culture through a comparative qualitative analysis of videos produced by YouTubers in Bangladesh and Canada and semi-structured interviews with influencers. The research investigates Bangladeshi YouTubers' characteristics and their intrinsic and extrinsic motivations for working as SMIs. Self-determination theory (SDT) (Deci & Ryan, 1985) is used to compare and contrast their experiences with those of North American (Canadian) YouTubers. This research also analyses the perspectives of marketing executives based in Bangladesh to understand further how businesses approach influencer marketing. The findings show how incorporating culture and language into content delivery by Bangladeshi SMIs adds to their identity and motivation, separating them from a universal global definition of social media influencers. Based on these findings, this thesis recommends how Bangladeshi businesses may effectively employ influencer marketing.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».