Canadian Small and Medium Enterprises Use of Social Media to Improve Brand Awareness
Notice bibliographique
Résumé
Small and medium enterprises (SMEs) must grow their brand awareness to attract and sustain business. This study delves into the social media marketing strategies SME managers use to improve brand awareness. Guided by Aaker’s brand equity model as the conceptual framework, the study was to identify key elements SMEs can leverage to strengthen their social media presence. This qualitative multiple case study across sectors included six participants who were managers of SMEs in Ontario, Canada, who had proven their ability to leverage key elements of social media marketing for brand awareness. Data analysis relied on Yin’s five-step process and the qualitative data analysis tool NVivo was used to organize, transcribe, code, and break out the data thematically. Four major themes emerged from the data, which participants associated with successful social media-driven brand awareness: (a) engagement, (b) visuals, (c) community alignment, and (d) tailored messaging. The key recommendations for SMEs would be to focus on authenticity and community-driven engagement to enhance brand recall, recognition, and top-of-mind awareness that, according to the conceptual framework, will drive brand awareness. The implications for positive social change include the potential for SMEs to enhance brand awareness through social media marketing, thereby contributing to business sustainability and employment opportunities.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».