The growth hacking brand-ambassadors
Een casestudy naar het fenomeen growth hacking en de strategische inzet van merk-ambassadeurs binnen EWOM
Universiteit van Amsterdam
Afstudeerproject Corporate Communicatie Marle Engbers | 10431152
Docent: A. Kroon Datum: 6 juni 2016 Woordenaantal: 7460
3 Samenvatting
De komst van nieuwe online technologieën brengt met zich mee dat EWOM onder consumenten beter in kaart kan worden gebracht. In deze studie is een inhoudsanalyse alszijnde en casestudy gedaan naar de start-up Tradono. Het doel van deze studie is het nieuwe fenomeen growth hacken door middel van online merk-ambassadeurs te analyseren en de effectiviteit ervan te meten op het genereren van consumentengroei (N=383). Hierbij worden de concepten CHV en het tijdsmoment van posten met gesubsidieerd merkambassadeurschap in verband gebracht. Merk-ambassadeurs gaan pro-actief de conversatie aan met potentiële klanten en proberen daarmee een claim te maken op het merk waarover zij schrijven en binnen EWOM te infiltreren. Uit de analyses zijn geen significante resultaten naar voren gekomen, maar wel een aantal broodnodige aanleidingen voor verder wetenschappelijk onderzoek en voor het bedrijfsleven.
4 Inleiding
De komst van de populaire sociale media (SM) brengt naast mogelijkheden, ook moeilijkheden met zich mee voor bedrijven (Kaplan, & Haenlein, 2010). Enerzijds brengt het Electronic Worth of Mouth (EWOM) met zich mee. EWOM heeft potentie om de conversatie tussen een bedrijf en zijn consumenten te optimaliseren, de reputatie te verbeteren en meer consumenten aan te trekken (Van Belleghem, 2012; Rokka, Karlson, & Tienari, 2015; Van Noort, Willemsen, Kerkhof, & Verhoeven, 2015). In 2012 stelde Van Belleghem vast dat bedrijven EWOM inderdaad belangrijk vinden, maar dat het niet wordt gemanaged omdat de illusie heerst dat bedrijven hierin zelf niets kunnen betekenen. Het relatief nieuwe fenomeen growth hacking toont echter aan dat bedrijven wel degelijk pogen om EWOM te managen (Growth Hackers Studies, 2016). Bedrijven die growth hacking toepassen pogen om binnen EWOM te infiltreren en daar potentiële consumenten door te verwijzen naar de online diensten of producten van het desbetreffende bedrijf. Dit fenomeen komt in toenemende mate voor en is tot dusver gesignaleerd onder relatief jonge online bedrijven, ook wel start-ups, zoals Airbnb, Uber, Whatsapp, Etsy, Tinder, Dropbox en Amazon.com (Growth Hackers Studies, 2016).
Eén van de “tools” die veel voorkomt binnen Growth hacking, is het inzetten van gesubsidieerde merk-ambassadeurs. Merk-ambassadeurs hebben als doel binnen om EWOM de conversatie met consumenten tot leven te brengen, door reactief en proactief de boodschap en het imago van het bedrijf uit te dragen. Hiermee kunnen zij mogelijk de reputatie van het bedrijf versterken (Cravens & Oliver, 2006; Helm, 2011; Gotsi & Wilson, 2001; Rokka, Karlson, & Tienari, 2015).
Het relatief nieuwe fenomeen van gesubsidieerde merk-ambassadeur, dat ten grondslag ligt aan growth hacking, is tot op de dag van vandaag relatief weinig onderzocht. Er is onderzoek gedaan naar de relatie tussen merk-ambassadeurs en reputatie (Van Belleghem, 2012; Rokka, Karlson, Tienari, 2015; Cravens, & Oliver, 2006; Helm, 2011; Gotsi & Wilson, 2001). Er is echter geen onderzoek gedaan naar hoe merk-ambassadeurs optreden en er is geen onderscheid gemaakt tussen authentieke ambassadeurs en gesubsidieerde merk-ambassadeurs. Het wegvallen van authenticiteit vereist een kritische blik wanneer het
5 bijvoorbeeld in verband wordt gebracht met concepten als source credibility (Miller & Laczniak, 2011; Belch & Belch, 2015 p. 185).
Typerend aan growth hacking is dat het consumenten segmenteert p basis van de activiteit op SM (Growth Hackers Studies, 2016). Growth hacking strategen spelen hier op in, door merk-ambassadeurs in te zetten op momenten dat de doelgroep actief is op SM, in termen van weekdagen en tijdstippen. Mogelijk is er een relatie tussen het moment van communicatie vanuit merk-ambassadeurs en de mate waarin consumenten op SM actief zijn (Cvijikj & Michahelles, 2013). De relatie tussen timing en merk-ambassadeurs binnen EWOM is echter nog niet onderzocht.
Hoe merk-ambassadeurs zich op SM uiten is tot op de dag van schrijven weinig onderzocht. Er is relatief meer onderzoek gedaan naar online communicatiestijlen en -strategieën vanuit bedrijfsprofielen, zoals bijvoorbeeld de communicatiestijl Conversational Human Voice (CHV), een communicatiestijl die uitnodigt tot conversatie (Huibers & Verhoeven 2014; Kelleher, 2009; Noort & Willemsen 2014; Schamari &Schaefers, 2015; Kelleher & Miller, 2006). Mogelijk zijn bepaalde communicatiestijlen en de relaties met de ontvangers van deze berichten vergelijkbaar of juist anders wanneer gesubsidieerde merk-ambassadeurs deze communicatiestijl hanteren.
Naar aanleiding van het zojuist genoemde “kennis-gat” in de literatuur, tracht dit huidige onderzoek meer inzicht te krijgen in de relatie tussen gesubsidieerde merk-ambassadeurs en genereren van consumentengroei via EWOM. De doelstelling van dit onderzoek is tweeledig. Allereerst zal er een beschrijving worden gemaakt van hoe merk-ambassadeurs communiceren, waarbij er wordt gefocust op de communicatiestijl CHV en op welke tijdsmomenten zij berichten posten. Daarnaast zal er worden gekeken naar wat de relatie is tussen gesubsidieerde merk-ambassadeurs met het genereren van consumentengroei. De onderzoeksvraag die dit onderzoek zal beantwoorden luidt: Hoe komt CHV voor in de berichtgeving van merk-ambassadeurs en wat is de relatie van CHV en het moment waarop merk-ambassadeurs het bericht hebben geplaatst met het genereren van consumentengroei? Om deze vraag te beantwoorden wordt er een inhoudsanalyse gedaan naar de mate van CHV in de berichten en het tijdsmoment waarop berichten worden geplaatst door merk-ambassadeurs. Dit zijn merk-ambassadeurs die werken vanuit de growth hacking strategie van het bedrijf Tradono, een start-up. Tradono is een online platform waar tweedehands spullen worden gekocht en verkocht, in de vorm van een applicatie voor smartphones. Dit onderzoek
6 is dus een casestudy die zich richt op één specifiek onderdeel van growth hacking, namelijk de strategische inzet van gesubsidieerde merk-ambassadeurs.
De wetenschappelijke relevantie van deze onderzoeksvraag ligt voornamelijk in het feit dat het kennisprobleem rondom gesubsidieerde merk-ambassadeurs oplost. Nog nooit eerder is dit concept door middel van een systematische analyse in verband gebracht met het genereren van consumentengroei (Rokka, Karlson, Tienari, 2015; Cravens, & Oliver, 2006; Helm, 2011; Gotsi, & Wilson, 2001). Daarnaast is CHV voornamelijk onderzocht wanneer bedrijven deze communicatiestijl toepassen (o.a. Huibers & Verhoeven, 2014), er is geen literatuur gevonden waarin CHV in verband wordt gebracht met een communicatiestijl vanuit een individu.
De bevindingen uit dit onderzoek bieden handvatten voor bedrijven die EWOM willen managen als bron voor het genereren van consumentengroei. De praktische relevantie van dit onderzoek ligt voornamelijk in het feit dat bedrijven hedendaags falen om de online conversatie met consumenten te managen (Van Belleghem, 2012). Het merk-ambassadeurschap en participatie van werknemers op SM is nauwelijks een verplicht onderdeel van het takenpakket van werknemers (Rokka, Karlsson, & Tienari, 2013; Van Belleghem, 2012), terwijl daar juist zoveel potentie ligt voor het succes van een bedrijf (Van Belleghem, 2012).
Theoretisch kader
Deze studie focust zich op hoe merk-ambassadeurschap voorkomt binnen EWOM en hoe dit eventueel relateert tot consumentengroei. In dit theoretisch kader worden gerelateerde concepten rondom deze focus besproken. Allereerst wordt omschreven wat in dit onderzoek precies wordt bedoeld met EWOM. Daarnaast wordt omschreven wat merk-ambassadeurschap inhoudt binnen EWOM. Vervolgens wordt uitgelegd wat de communicatiestijl CHV inhoudt, hoe dit eventueel voor kan komen onder merk-ambassadeurs en wat reeds gevonden effecten van deze communicatiestijl zijn. Er wordt ook gekeken naar wat de mogelijke relatie kan zijn tussen het tijdsmoment waarop merk-ambassadeurs actief zijn op SM met genereren van consumentengroei. Merk-ambassadeurschap wordt vergeleken met User Generated Content (UGC) binnen EWOM en haar mogelijke effecten binnen het media gebruik van consumenten. CHV en het tijdsmoment waarop merk-ambassadeurs actief zijn worden in verband gebracht met source credibility en parasocial interaction theory. Op basis van deze theoretische inbedding worden vier hypotheses aangedragen.
7 EWOM en User Generated Content
De mate waarin consumenten elkaars persoonlijke meningen kunnen opzoeken in hun eigen sociale omgeving is nog nooit zo hoog geweest als tegenwoordig (Katz & Lazarsfeld, 1955; van Dijck, 2009). SM brengt namelijk een nieuwe digitale omgeving met zich mee, die laagdrempelig is van aard. Voorbeelden waarop EWOM plaatsvindt binnen de digitale omgeving zijn reviews van hotels, fora omtrent cosmetica, communities voor fans van een specifiek product of merk, of tijdlijnen van bijvoorbeeld Facebook, Twitter of Instagram (Godes & Mayzlin, 2004). De algehele uitwisseling van meningen, ervaringen en informatie tussen consumenten op SM wordt EWOM genoemd (Kozinets, De Valck, Wojnicki, & Wilner, 2010). De content die EWOM draagt, wordt ook wel user generated content (UGC) genoemd (Van Dijck, 2009). Binnen EWOM ligt de focus voornamelijk op communicatie tussen consumenten onderling en veel minder op communicatie tussen bedrijven en consumenten (Kozinets, De Valck, Wojnicki, & Wilner, 2010). Consumenten worden gezien als de makers van EWOM. Dat is dan ook hetgeen wat het managen van EWOM en het infiltreren in EWOM bemoeilijkt voor bedrijven (Van Belleghem, 2012; Kwon & Sung, 2011; Rindova, Petkova, Kotha, 2007).
Voordat het begrip worth of mouth (WOM) zich uitbreidde tot EWOM, was het naast de krant en de TV, één van de belangrijkste bronnen van informatie voor consumenten (o.a. Katz & Lazarsfeld, 1955). De prominentie van de rol van EWOM binnen het mediagebruik van consumenten, neemt toe (Van Dijck, 2009). Een theorie die hier ten grondslag aan kan liggen is de Parasocial Interaction Theory van Horton en Wohl (1956). Consumenten kunnen nu online zoeken naar content die geschreven is door mensen “zoals zij”, waardoor zij worden bevredigd in hun behoefte tot identificatie met de informatiebron. Het resultaat van deze zoektocht, is een hoge betrokkenheid en ontvankelijkheid ten opzichte van de boodschap (Horton & Wohl, 1956). Op basis van deze literatuur wordt er in dit huidige onderzoek vanuit gegaan dat de betrokkenheid en ontvankelijkheid van de ontvangers van UGC binnen EWOM relatief hoog is. Deze aanname wordt tevens ondersteund door het concept Worth of Mouth Marketing. EWOM kan namelijk worden gezien als een marketing en PR-tool dat de reputatie van een bedrijf kan managen en consumentengroei kan genereren (Kozinets, De Valck, Wojnicki, & Wilner, 2010).
Merk-ambassadeurs
Een bedrijf wordt pas op een positieve manier genoemd binnen EWOM als het bedrijf zijn medewerkers als fundamenteel element ziet (Van Belleghem, 2012; Rokka, Karlson, Tienari,
8 2015; Cravens & Oliver, 2006; Helm, 2011; Gotsi & Wilson, 2001). Zij kunnen de conversatie met de klant aangaan op een persoonlijk en direct niveau en UGC maken binnen EWOM (Helm, 2011). Zij verwijzen online consumenten door naar externe media, zoals de website van een bedrijf, met als doel het stimuleren van aankoopgedrag. Door middel van het juiste management van medewerkers in het communiceren over het bedrijf waar zij voor werken kunnen bedrijven hun reputatie optimaliseren (Rokka, Karlsson, & Tienari, 2013). Wanneer medewerkers de corporate reputatie van hun werkgever op de juiste manier uitdragen, zullen zij als ambassadeur van het merk functioneren (Cravens & Oliver, 2006). Een merk-ambassadeur is dus een individu die vanuit zijn eigen persoonlijke profiel vertegenwoordiger is van een bedrijf en UGC maakt. Een merk-ambassadeur communiceert voornamelijk op een pro-actieve manier naar andere individuen, door bijvoorbeeld een product of dienst van een bedrijf aan te raden (Gotsi & Wilson, 2001).
Merk-ambassadeurs kunnen binnen EWOM fungeren als betrouwbare bron van informatie, gebaseerd op het principe van source credibility (Belch & Belch, 2015 p. 185). Dit is de mate waarin een individu een informatiebron als onafhankelijk, geloofwaardig en betrouwbaar beoordeelt. Het is niet onwaarschijnlijk dat men de informatie vanuit een merk-ambassadeur als meer geloofwaardig ervaart dan wanneer het vanuit een organisatie zelf wordt verteld. De organisatie wordt hierin gezien als een bron die afhankelijk is van het maken van winst. Consumenten gaan er daarom vanuit dat een organisatie berichtgeving op een dergelijke manier framed, dat het zichzelf ten gunste komt. Wanneer er sprake is van source credibility al dit leiden tot meer overtuiging, hogere koopintentie, loyaliteit en betrokkenheid (Miller and Laczniak, 2011). In dit huidige onderzoek wordt het begrip merk-ambassadeurs toegespitst tot gesubsidieerde merk-ambassadeurs. Gesubsidieerde merk-ambassadeurs worden uitbetaald voor hun berichten, dus zijn net als organisaties afhankelijk van het maken van winst. Dit gegeven maakt dat source credibility wellicht niet opgaat voor gesubsidieerde merk-ambassadeurs omdat het niet als onafhankelijk, geloofwaardig en betrouwbaar wordt ervaren. Het is echter nog maar de vraag of gesubsidieerde merk-ambassadeurs altijd transparant zijn over het feit dat zij gesubsidiëerd worden.
De Parasocial Interaction theory, van Horton en Wohl (1956), laat zien dat identificatie met de zender een grote rol speelt in de ontvankelijkheid voor berichten. Het aangaan van één op één communicatie geeft de ontvanger het gevoel dat hij een persoonlijke band aan gaat. Het iemand “zoals ik”. Dit verhoogt de mate van ontvankelijkheid en de mate van betrokkenheid, en verlaagt daarmee de drempel van een ander individu om zich te laten overtuigen(Horton &
9 Wohl, 1956). Op basis van Parasocial Interaction theory zullen merk-ambassadeurs een overtuigende kracht hebben in zowel groepscommunicatie als in én op één communicatie. Gebaseerd op deze literatuur wordt er binnen dit onderzoek van een overkoepelende verwachting uitgegaan dat merkambassadeurs in staat zijn om consumentengroei te genereren.
Conversational Human Voice
CHV is een stijl van communiceren waarbij het aangaan van dialoog, gebruik van emotie en het verwelkomen van conversatie typerende kenmerken zijn. Het is een persoonlijke, informele manier van communiceren (Huibers & Verhoeven, 2014; Van Noort, Willemsen, Kerkhof, & Verhoeven, 2015). De mate van CHV zal binnen de UGC, afkomstig van merk-ambassadeurs, variëren. Dit is namelijk afhankelijk van de persoonlijke schrijfstijl van de merk-ambassadeur. Diversiteit en vrijheid staan namelijk centraal binnen UGC, iedereen draagt content binnen EWOM bij op zijn eigen persoonlijke manier (Van Dijck, 2009). Een opsomming van CHV elementen kunnen zijn het gebruiken van emoticons, herhaald en overmatig gebruik maken van letters en interpunctie, blokletters, het aanspreken met een groet en het nadoen van geluiden (Kwon, E.S. & Sung, Y., 2011).
Er bestaat een relatie tussen het toepassen van CHV en betrokkenheid en ontvankelijkheid van de ontvanger. Gebleken is dat met een toename van CHV, de betrokkenheid en ontvankelijkheid van de ontvanger toeneemt (Huibers & Verhoeven, 2014; Kelleher, 2009; Van Noort & Willemsen 2014; Schamari & Schaefers, 2015; Kelleher & Miller, 2006). Dit is voornamelijk onderzocht wanneer CHV wordt toegepast door bedrijven in hun webcare strategie (o.a. Huibers & Verhoeven, 2014). Het is nog maar de vraag of dit ook geldt voor merk-ambassadeurs binnen EWOM. Wanneer deze bevinding echter in verband wordt gebracht met Parasocial Interaction theory, van Horton en Wohl (1956), kan er vanuit worden gegaan dat door de combinatie van het communiceren met CHV met een persoonlijk profiel, de ontvankelijkheid van de ontvanger zal worden vergroot. Een hoge ontvankelijkheid maakt voor de ontvanger boodschappen meer aannemelijk en versnelt het proces van overtuiging en intentie tot koopgedrag (Cho, 1999). Op basis van deze literatuur kan worden gesteld dat merk-ambassadeurs de ontvankelijkheid van consumenten verhogen en intenties tot koopgedrag kunnen opwekken, hetgeen resulteert in het genereren van consumentengroei.
H1: hoe hoger de mate van CHV in het bericht van de merk-ambassadeur, hoe meer consumentengroei dit genereert.
10 Moment van posten
In vergelijking met offline informatiebronnen, is het onderscheidende aan EWOM en UGC op SM dat het “altijd door gaat” (Kozinets, De Valck, Wojnicki, & Wilner, 2010; Van Dijck, 2009). Dit betekent dat er een grote verscheidenheid is aan momenten van gebruik van SM, maar ook het plaatsen van berichten op SM, zo ook door merk-ambassadeurs.
Het moment van posten, op week- en dagniveau, kan invloed hebben op de effectiviteit van de posts van merkambassadeurs. In online communicatie moet rekening worden gehouden met “drukte” op SM (Kumar, Jacob, & Sriskandarajah, 2006). Voorgaand onderzoek heeft voornamelijk laten zien dat de meeste activiteit op Facebook plaatsvindt van maandag t/m vrijdag en dat daarom posts meer effectief zullen zijn (Kumar, Jacob, & Sriskandarajah, 2006; Golder, Wilkinson, & Huberman, 2007; Rutz, & Bucklin, 2011). Op deze dagen wordt er in vergelijking met weekenddagen meer interactiviteit gegenereerd, dat zich uit in het doorklikken op links, het reageren op en het liken van berichten.
Bij het vorig gegeven zal een kanttekening moeten worden gemaakt. Want hoe meer activiteit er op Facebook plaatsvindt, hoe sneller content wegzakt op de tijdlijn van Facebook (Cvijikj & Michahelles, 2013). Dit kan een negatief effect hebben op het aantal kliks, doordat de “drukte” op SM een “overkill” aan content weergeeft, waardoor consumenten hun aandacht moeten verdelen (Cvijikj & Michahelles, 2013). Dit suggereert dat content zal moeten worden gepost op de momenten waarin de activiteit verkeert in een dal, zodat een post relatief langer bovenaan blijft staan op de tijdlijn van een platform zoals Facebook (Golder, Wilkinson, & Huberman, 2007). De daluren zijn de uren zijn kantooruren, van 09:00 uur tot 17:00 uur. Ondanks het dal aan activiteit, zal het mogelijkheden bieden om meer op te vallen met een post (Cvijikj & Michahelles, 2013). Er is dus gebrek aan consensus binnen de literatuur. Omdat er relatief weinig bekend is over de meest effectieve timing van UGC binnen EWOM, zal er uit worden gegaan van wat de meeste onderzoeken beweren over het tijdsmoment van posten en effectiviteit (Golder, Wilkinson, & Huberman, 2007; Rutz, & Bucklin, 2011). Hieruit komen de volgende hypotheses naar voren.
H2a: Posts van merk-ambassadeurs die op maandag tot en met vrijdag worden geplaatst genereren meer consumentengroei dan posts van merk-ambassadeurs die zijn geplaatst op zaterdag en zondag.
H2b: Posts van merk-ambassadeurs die overdag worden geplaatst genereren meer consumentengroei dan posts van merk-ambassadeurs die in de avond zijn geplaatst.
11 Mate van CHV en het moment van posten
Er is zojuist aangedragen dat “drukte” op het platform de mate van interactiviteit laat toenemen (Kumar, Jacob, & Sriskandarajah, 2006; Golder, Wilkinson, & Huberman, 2007; Rutz, & Bucklin, 2011). Dit suggereert dat merk-ambassadeurs die actief zijn binnen EWOM op drukkere momenten effectiever zijn dan merk-ambassadeurs die op rustige momenten actief zijn. Ook is gevonden dat een hoge mate van CHV de betrokkenheid en ontvankelijkheid van de ontvanger laat toenemen (Huibers & Verhoeven, 2014; Kelleher, 2009; Van Noort & Willemsen 2014; Schamari & Schaefers, 2015; Kelleher & Miller 2006). Hierdoor worden boodschappen sneller aangenomen en is een consument eerder overtuigd van datgene wat een merk-ambassadeur communiceert. De combinatie van een verhoogde interactie op relatief drukkere momenten op SM en een verhoogde ontvankelijkheid en betrokkenheid, brengt mogelijk een interactieffect met zich mee voor het genereren van consumentengroei. Het suggereert de volgende hypothese:
H3: berichten met een hoge mate van CHV, die geplaatst zijn doordeweeks overdag hebben een grotere kans om nieuwe consumenten te genereren dan berichten met een lage mate van CHV die in het weekend zijn geplaatst in de avond.
Methode Onderzoeksmethode
Om beschrijvende en verklarende uitspraken te kunnen doen over de berichten van merk-ambassadeurs was een objectieve en systematische analyse van specifieke kenmerken van de boodschappen vereist. Voor dit onderzoek is gekozen voor een inhoudsanalyse omdat dit de extrne validiteit van het onderzoek verhoogt en dit systematisch de concepten, CHV, tijdsmoment en dag van de week en het genereren van consumentengroei met elkaar in verband brengt (’t Hart, Boeije, Hox, 2009).
Sample
Voordat het sample werd getrokken is er contact gezocht met start-up Tradono, waarvoor sinds januari 2016 ambassadeurs actief zijn. Er werd gevraagd wie de merk-ambassadeurs waren en op welke online mediakanalen de merk-merk-ambassadeurs actief waren om een steekproef te kunnen doen. Het bleek dat merk-ambassadeurs actief waren in 54 Facebookcommunities, waarin tweedehands producten werden verhandeld. De merk-ambassadeurs verhandelen hier hun eigen tweedehands producten door het gesprek aan te gaan over hun producten en dit in verband te brengen met de functionaliteiten van de app van
12 Tradono. De merk-ambassadeurs verkochten hun producten door middel van een Tradono-advertentie met een begeleidende boodschap die doorlinkt naar de Tradono-app. De communities (N=54) werden op een lijst gezet waaruit vervolgens een aselecte steekproef werd gedaan. Er werden 13 communities geselecteerd, weergegeven in Tabel 1.1. De communities liepen uiteen in groottes, de grootste groep had 25.800 leden en de kleinste 2.164 leden. De berichten waren niet meteen beschikbaar voor analyse, eerst moest er toegang worden gegeven tot de communities door de beheerder van de online communities. Binnen deze communities is gebruik gemaakt van de zoekfunctie en gezocht op het woord “Tradono”. De gevonden berichten afkomstig van de merk-ambassadeurs werden gekopieerd naar één bestand en vormden samen de steekproef. De periode die het sample beslaat is van 1 februari 2016 tot en met 28 april 2016 (N = 373).
Een belangrijke noot voor de lezer is dat er gedurende de verzameling van het sample diverse ontwikkelingen plaatsvonden binnen de growht hacking strategie van start-up Tradono. Voor het meten van de afhankelijke variabele, namelijk de consumentengroei, was het noodzakelijk om te meten hoevaak consumenten klikken op het bericht van de merk-ambassadeurs en hoevaak zij zich aanmelden als nieuwe consument bij de app Tradono. Om deze reden was het voor dit onderzoek essentieel om data te verkrijgen van Tradono. Echter, kon deze data enkel worden verkregen wanneer merk-ambassadeurs in hun berichtgeving over Tradono een download-wall aanzetten. Dit betekent dat wanneer consumenten klikken op de aangeboden link naar Tradono in het bericht van de merk-ambassadeur, zij een scherm te zien krijgen die hen verplicht om de app te downloaden voordat zij verder kunnen kijken naar het aangeboden tweedehands product. Gedurende dit onderzoek is er naar aanleiding van deze berichten irritatie opgetreden onder consumenten. De berichten van merk-ambassadeurs werden verwijderd op Facebook en merk-ambassadeurs werden gerapporteerd en geblokkeerd in bepaalde Facebook communities. Na deze gebeurtenis hebben merk-ambassadeurs geen berichten meer geplaatst met een download-wall om verdere reputatieschade te voorkomen. Hierdoor is een deel van het sample verloren gegaan. In een aantal communities werd er niet op deze manier gereageerd, hier is het sub sample (n=83) verzameld, zie tabel 1.1. In de berichten waarbij de download-wall uit stond, kon het aantal nieuwe consumenten na aanleiding van een post van de merk-ambassadeur niet worden gemeten maar konden wel worden gecodeerd voor de verkennende analyse van de mate van CHV (N=383).
13 Codeboek en procedure
De inhoudsanalyse van de Facebookberichten van merkambassadeurs is gedaan aan de hand van een codeboek waarin alle variabelen zijn opgenomen. Dit codeboek is in Qualtrics geïmporteerd zodat er een zeer systematische codering kon plaats vinden en alle data als één bestand kon worden gedownload zodat de data kon worden voorbereid voor statistische analyses in SPSS. De data bestond uit de waardes die de variabelen aannamen per bericht.
Tabel 1.1 Facebook-communities waarin merk-ambassadeurs actief zijn (N=13)
Facebookcommunities en de groepsgrootte gemeten in aantal Facebookgebruikers
Titel van de facebookcommunity Groepsgrootte uitgedrukt
in aantal groepsleden
Procent
020 Vraag & Aanbod a 25.800 7.0
DEN HAAG ONLINE MARKET 10.011 11.3
For sale in Groningen for everyone! 13.211 8.0
Gratis/Verkoophoek 't Gooi, Amsterdam en omstreken
2.193 7.0
Ik zoek/verkoop regio Eindhoven 24.334 3.2
KOOP & VERKOOP EINDHOVEN ( De HANDEL sité van FB )
5.158 7.5
Marktplaats amsterdam en omstreken 9.074 10.2
Marktplaats zonder regelsa 14.580 16.4
MARKTPLAATS TILBURG EN OMSTREKEN 9.713 5.6 TE KOOP EN AANGEBODEN 020 en Omstreken 9.803 4.6
14
Verkoophoek (Arnhem/Apeldoorn) a 2.164 6.2
Te Koop/ Gratis/ Ruilen Regio Eindhoven (14.002 leden)a
14.002 8.8
Noot. Met deze gegevens worden geen hypotheses getoetst maar zijn puur ter illustratie van het sample weergegeven.
a
In deze communities is de steekproef voor het subsample getrokken (n=83).
Het analyse-instrument is door één codeur gebruikt om de berichten te coderen. Om te checken of de codeur een consistente analyse heeft gedaan en om de interne validiteit van het onderzoek te waarborgen, werd de intra-codeursbetrouwbaarheid berekend voor de inhoudelijke variabelen waar dit onderzoek uitspraken over wil doen namelijk dag van de week, tijdstip en de CHV. De codeur heeft op twee verschillende momenten gecodeerd. Op het eerste moment werden de eerste berichten van het sample (n=100) gecodeerd en drie dagen later is er een aselecte steekproef getrokken binnen dit subsample. Om de drie berichten werd een bericht voor een tweede keer werd gecodeerd (n=32). De Krippendorffs Alpha geeft dat de betrouwbaarheid voor dag van de week, tijdstip en de CHV goed is, namelijk minimaal 0,8. CHV10 had relatief gezien de laagste betrouwbaarheid, maar is vanwege zijn absolute waarde (α =0,79) wel meegenomen in het toetsen van hypothese 1 en 3. De goede betrouwbaarheid betekende dat de codeur het onderzoek valide en consistent kon uitvoeren. Het codeboek bevatte ondersteunende lijsten zodat gebruikers van het codeboek goed geïnformeerd waren over hoe variabelen moesten worden gecodeerd. Zo is er een lijst met tussenwerpsels toegevoegd, wat een item was binnen de CHV schaal (Algemene Nederlandse Spraakkunst, 2011).
Operationalisering van de onafhankelijke variabelen
In dit onderzoek waren de onafhankelijke variabelen tijdstip, de dag waarop is gepost en de mate van CHV. Allereerst werd de variabele tijdstip genoteerd als hh:mm en was een ratio variabele. Om de vergelijking tussen overdag en avond te kunnen maken, moest deze worden omgezet tot een dummievariabele. De variabele werd een dichotome variabele. De dummyvariabele werd berekend voor momenten overdag (tussen 06:00 uur en 17:59 uur) en in de avond (18:00 uur en 00:00 uur), waarbij 1 = overdag geplaatst en 0 = in de avond geplaatst. Gebleken is dat merk-ambassadeurs relatief meer actief waren in de avond. Het grootste deel van de berichten, namelijk 83,6%, werden gepost in de avond, weergegeven in tabel1.2.
15 De variabele Op welke dag is het bericht geplaatst? is gemeten als een categorische variabele. Het bleek dat iedere dag van de week merk-ambassadeurs zijn actief in Facebook communities. Deze resultaten zijn weergegeven in tabel 1.3. De meeste berichten zijn op maandag geplaatst, namelijk 21%. Er werd het minst op vrijdag geplaatst, namelijk 7%. Om de vergelijking te kunnen maken tussen weekdagen en weekenddagen, is een dummy gemaakt (1=doordeweeks, 0=in het weekend). Het totaalsample (N=373) bleek zo verdeeld dat merk-ambassadeurs grotendeels actief zijn op doordeweekse dagen, namelijk 85,3%.
Tabel 1.2 Het tijdstip waarop het bericht is geplaatst
De verdeling van het sample over de dagen
Moment van de dag Percentuele frequentie
Overdag 16,4
Avond 83,6
Noot. De merk-ambassadeurs plaatsen berichten tegen betaling, dit is hun werk. Dit zijn voornamelijk studenten,die werken in de avonduren en in het weekend overdag.
Tabel 1.3 Dagen waarop de merk-ambassadeurs actief zijn
De verdeling van het sample over doordeweekse dagen en weekenddagen
Type dag Percentage
Doordeweekse dag 85,3
Weekenddag 14,7
Noot. De merk-ambassadeurs plaatsen berichten als betaalde baan en zijn voornamelijk actief op werkdagen, van maandag tot en met zondag. In het weekend werken merk-ambassadeurs flexibel en relatief minder.
De mate van CHV werd gemeten door de aan- of afwezigheid van tien items te coderen (0=nee, 1=ja). CHV is een stijl van communiceren waarbij het aangaan van dialoog, gebruik van emotie, verwelkomen van conversatie typerende kenmerken zijn. Het is een persoonlijke, informele stijl van communiceren (Huibers & Verhoeven, 2014; Van Noort, Willemsen, Kerkhof, & Verhoeven, 2015).
16 CHV werd gemeten door tien items die allemaal op een dichtome schaal met ja of nee zijn gecodeerd, waarbij 0=nee en 1=ja (N=373). De tien items zijn CHV 1 (Wordt er aangesproken met je, jij, jouw ?), CHV2 (Wordt er gesproken met ik, mij, me, mijn (1e persoon persoonlijke en bezittelijke voornaamwoorden)?), CHV3 (Begint het bericht met een groet?), CHV4 (Wordt er overmatig gebruik gemaakt van interpunctie?), CHV5 (Wordt er gebruik gemaakt van tussenwerpsels), CHV6 (Worden letters overmatig gebruikt?), CHV7 (Wordt er expliciet aangespoord naar andere media te gaan?), CHV8 (Wordt er gebruik gemaakt van emoticons en emoji’s?), CHV9 (Wordt er gebruik gemaakt van hoofdletters?) en CHV10 (Worden er geluiden nagedaan?). Er werden geen missing of foute waarden gevonden voor deze variabelen. De scores voor de verschillende variabelen liepen uiteen, te zien in tabel 1.4. Er werd bijvoorbeeld door de merk-ambassadeurs gemiddeld relatief veel meer met de tweede persoons voornaamwoorden gesproken (M=0,72) dan dat er bijvoorbeeld geluiden werden nagedaan (M=0,15) of dat er blokletters worden gebruikt (M=0,15).1
Tabel 1.4 De gemiddelde scores op CHV
De gemiddelden van de CHV variabelen
Variabele M SD
CHV 1 (Wordt er aangesproken met je, jij,
jouw ?) .41 .492
CHV2 (Wordt er gesproken met ik, mij, me,
mijn ?) .72 .448
CHV3 (Begint het bericht met een groet?) .52 .500
CHV4 (Wordt er overmatig gebruik gemaakt
van interpunctie?), .23 .423
CHV5 (Wordt er gebruik gemaakt van
tussenwerpsels) .34 .475
CHV6 (Worden letters overmatig gebruikt?), .17 .373
CHV7 (Wordt er expliciet aangespoord naar
andere media te gaan?) .55 .498
CHV8 (Wordt er gebruik gemaakt van
emoticons en emoji’s?) .56 .497
17 hoofdletters?)
CHV10 (Worden er geluiden nagedaan?). .15 .355
Noot. Hoe hoger het gemiddelde, hoe vaker deze vraag met “ja” is beantwoord.
Op basis van voorgaande onderzoeken, zijn van de tien items een schaalvariabele berekend (Huibers & Verhoeven, 2014; Van Noort, Willemsen, Kerkhof, & Verhoeven, 2015). Er is een somscore berekend die de totale mate van CHV per bericht van de merk-ambassadeur weergeeft genaamd Total_CHV (N=373, M=3,73, SD=2,01). De schaal loopt van 0 tot en met 10. Een score van 3 komt het meest voor, namelijk voor 22,8% (tabel 1.5).
Tabel 1.5 Frequentietabel Schaalvariable Total_CHV
De gemiddelde scores van de schaalvariabele (N=373)
Waarde Percentuele frequentie
1 3.5 2 7.8 3 16.4 4 22.8 5 15.0 6 13.7 7 9.1 8 7.5 9 4.0 10 .3
Operationalisering van de afhankelijke variabele
De afhankelijke variabele in dit onderzoek is het genereren van consumentengroei. In het codeboek wordt consumentengroei gemeten als een ratio variabele door middel van het aantal sign-ups dat een bericht genereerde te noteren. Eén sign-up staat gelijk aan een nieuwe
18 aanmelding van een consument bij de app van Tradono. Dit wordt gemeten wanneer de consument de app download op zijn of haar smartphone en inlogt met zijn of haar Facebook-account. Deze data is verkregen door het opvragen van interne informatie bij het bedrijf Tradono over van de hoeveelheid kliks en aanmeldingen die via de download-wall zijn verkregen. Het aantal sign-ups werd aangeleverd in een excelbestand bijhorend bij de trackinglink die bij het desbetreffende bericht van de merk-ambassadeur werd weergegeven. Zoals omschreven bij de verzameling van het sample bevatte niet ieder bericht deze informatie. De afhankelijke variabele consumentengroei is dus verkregen uit het subsample (n=83).
Voor het bepalen van welke statistische analyse geschikt was voor het berekenen van het effect op deze afhankelijke variabele, was het noodzakelijk om te checken of de afhankelijke variabele normaal verdeeld was. Om te voorkomen dat resultaten uit de verklarende analyse van het subsample (N=83) verkeerd geïnterpreteerd worden, werd de skewness berekend en gekeken naar outliers binnen de data. Hieruit is gebleken dat het aantal sign ups scheef is verdeeld (skewness = 1,637, SE = 0,264). Er bleken 5 berichten te zijn die als outliers kunnen worden gedefinieerd en extreem hoog scoren, namelijk 4 tot 6 sign-ups van nieuwe consumenten hebben behaald. De meeste berichten behaalden maar één sign-up, namelijk 58%. Over de pieken en dalen in aantal sign-ups kan worden vastgesteld dat er een scherpe en gepiekte verdeling (kurtosis = 1,953, SE = 0,523). De afhankelijke variabele van aantal sign-ups was zo scheef verdeeld dat deze variabele in ratio vorm nauwelijks relaties met andere variabelen had kunnen vertonen. Dit zou problemen opleveren voor een lineaire regressie. Om toch een analyse uit te kunnen voeren werd ervoor gekozen om deze variabele categorisch te maken.Wanneer er categorisch wordt gekeken naar wel versus geen sign-ups is te zien dat 49,4 % van de berichten geen sign-ups heeft gehaald en 50,6 % wel sign-ups heeft gehaald.
Analyse van de variabelen
Om vast te kunnen stellen of de mate van CHV (H1) het tijdstip waarop het bericht werd gepost (H2a) en de dag waarop het bericht werd geplaatst (H2b) voorspellers zijn van het genereren van consumenten groei werd een logistic regression uitvoerd. Hierbij waren de dummy variabelen overdag of avond en weekend of doordeweekse dag en de somschaal van de totale mate van CHV de onafhankelijke variabele, en het al dan niet behalen van sign ups de afhankelijke variabele. Daarnaast is de de interactie van een hoge mate van CHV, het overdag plaatsen en het op een doordeweekse dag plaatsen van berichten toegevoegd aan het model en werd ook hiervoor een logistic regression uitgevoerd. 2
19 Resultaten
Er zijn voor dit onderzoek drie hypotheses waar vanuit wordt gegaan. Na het coderen, het omrekenen van de data en het beschrijven van de variabelen zijn er statistische analyses uitgevoerd voor de hypotheses. In deze sectie zullen per hypothese de resultaten worden besproken, geïnterpreteerd en zal vervolgens de hypothese worden aangenomen of verworpen. De resultaten zijn weergegeven in tabel 2.1. Over deze resultaten wordt in de volgende sectie uitgelegd wat de deze impliceren.
H1: hoe hoger de mate van CHV in het bericht van de merk-ambassadeur, hoe meer consumentengroei dit genereert. Het resultaat voor deze hypothese was statistisch niet significant, chi-square(3) = 6,35 p = 1,14, -2LL = 87,55. Toename van CHV laat de waarschijnlijkheid van een sign-up toenemen (Exp(B) = 1,14). Deze uitkomst is echter inhoudelijk niet significant (Wald = 1,01, B = 0,13, SE = 0,13, df = 1, Sig = 0,315). Hypothese 1 wordt verworpen.
H2a luidde als volgt: posts van merk-ambassadeurs die op maandag tot en met vrijdag worden geplaatst genereren meer consumentengroei dan posts van merk-ambassadeurs die zijn geplaatst op zaterdag en zondag. Het resultaat voor deze toets van deze hypothese was tevens statistisch niet significant, chi-square(3) = 6,35 p = 1,14, -2LL = 87,55. Toename van CHV laat de waarschijnlijkheid van een sign-up toenemen (Exp(B) = 2,96). Deze uitkomst is echter inhoudelijk niet significant (Wald = 4,09, B = 1,09, SE = 0,54, df = 1, Sig = 0,04). Hypothese 2a wordt verworpen.
Daarnaast blijkt voor het tijdsmoment dat het verschil tussen berichten die overdag werden geplaatst of in de avond, geen significante voorspeller zijn voor het genereren van consumenten groei. H2b luidde als volgt: posts van merk-ambassadeurs die overdag worden geplaatst genereren meer consumentengroei dan posts van merk-ambassadeurs die in de avond zijn geplaatst. Het resultaat voor deze toets van deze hypothese was statistisch niet significant, chi-square(3) = 6,35 p = 1,14, -2LL = 87,55. Het posten overdag, laat de waarschijnlijkheid van een sign-up toenemen (Exp(B) = 0,68). Deze uitkomst is echter inhoudelijk niet significant (Wald = 0,531, B = -0,39, SE = 0,53, df = 1, Sig = 0,04). Hypothese 2a wordt verworpen.
H1, H2a en H2b zijn berekend in model 1. Het model bleek in zijn geheel niet significant, met -2LL = 87,55 en Chi-kwadraat = 6,35. Desalniettemin bepaalde het model tussen de 7% (Cox & Snell R2) en 11% (Cox & Snell R2) de variantie in het genereren van consumentengroei.
20 In model 2 werd het interactie effect toegevoegd om H3 te toetsen. Model 2 verklaarde tevens tussen 7% (Cox & Snell R2) en 11% (Cox & Snell R2) de totale variantie in het genereren van consumentengroei, Chi-square(4) = 6,35, -2LL = 87,56. De interactie tussen de tijdsdummy, de dagdummy en de mate van CHV had dus geen significant effect op de variantie in het genereren van consumentengroei (Exp(B) = 1,01). H3, berichten met een hoge mate van CHV, die doordeweeks overdag geplaatst zijn hebben een grotere kans om nieuwe consumenten te genereren dan berichten met een lage mate van CHV die in het weekend zijn geplaatst in de avond, wordt dus verworpen (Wald = 0,001, B = 0,006, SE = 0,202, df = 1, Sig = 0,976).
Tabel 2.1 Uitkomsten van de logistische regressie analyse
Opgebouwd uit twee modellen, waarbij het genereren van consumentengroei de afhankelijke variabele is Waarde Model 1 Exp (B) Model 2 Exp (B) Constante 0,146 0,148
Schaalvariable mate van CHV 1,14 1,14
Dummy overdag vs avond 0,68 0,67
Dummy weekend vs doordeweeks 2,96 2,93
Tijdsmoment * Type dag * Mate van CHV a 1,01
-2 Log likelihood 87,55 87,56
Chi-kwadraat 6,35 6,35
Cox’s & Snell R2
0,07 0,07
Nagelkerke R2 0,11 0,11
a
In model 1 was de interactiehypothese nog niet opgenomen.
Discussie Conclusie en implicaties
De vraagstelling van dit onderzoek was tweeledig en had een beschrijvend en een verklarend aspect, namelijk: hoe komt CHV voor in de berichtgeving van merk-ambassadeurs en wat is
21 de relatie van CHV en het moment waarop merk-ambassadeurs het bericht hebben geplaatst met het genereren van consumentengroei? In de literatuur was weinig bekend over hoe CHV voorkwam onder merk-ambassadeurs, maar voornamelijk vanuit bedrijven (Huibers & Verhoeven, 2014; Van Noort, Willemsen, Kerkhof, & Verhoeven, 2015). Uit de beschrijvende inhoudsanalyse, is gebleken dat de mate waarin de verschillende elementen van CHV voorkwamen in berichten van merk-ambassadeurs, sterk varieerde. Bepaalde elementen kwamen relatief veel of juist weinig voor. Zo werden er relatief weinig geluiden nagedaan, maar relatief veel aangesproken met een groet.
De relatie van CHV met het genereren van consumenten groei was er niet. Hypothese 1, die stelt dat CHV meer consumentengroei zal genereren wordt dus niet bevestigd. Een hogere mate van CHV betekende geen hogere mate van consumentengroei. Daarnaast werd er gekeken naar het tijdsmoment waarop merk-ambassadeurs het bericht plaatsten. In hypothese 2a werd verwacht dat een bericht van een merk-ambassadeur op een werkdag meer consumentengroei zal genereren dan een bericht dat geplaatst was op een zaterdag of zondag. Deze hypothese werd verworpen, de dag waarop de merk-ambassadeur het bericht plaatst heeft geen voorspellende relatie met een toename voor de waarschijnlijkheid voor een sign-up. Hypothese 2b stelde dat het plaatsen van berichten door merk-ambassadeurs overdag een positieve relatie had met het genereren van consumentengroei. Deze hypothese wordt verworpen. In hypothese 3 werden de concepten CHV en het tijdsmoment van posten geïntegreerd en werd verwacht dat deze gezamenlijk een positief effect hadden op het genereren van consumentengroei. Deze hypothese wordt verworpen.
Bespreking van de implicaties in licht van de literatuur
Hypothese 1 lag ten grondslag aan theorie rondom CHV. CHV laat de identificatie vanuit de ontvanger met de zender, de merk-ambassadeur, toenemen en kan daardoor zorgen voor een hogere geloofwaardigheid en een verhoogde ontvankelijkheid (Huibers & Verhoeven, 2014; Kelleher, 2009; Van Noort & Willemsen 2014; Schamari & Schaefers, 2015; Kelleher & Miller 2006). CHV werd hierbij in verband gebracht met parasociale interactie (Horton & Wohl, 1956). Verondersteld werd vanuit de Parasocial Interaction theory dat CHV meer betrouwbaarheid kan genereren en dat kan de consument het gevoel geven dat het een band opbouwt met de merk-ambassadeur. Hieruit zou consumentengroei kunnen voortkomen. Echter is dit niet zo gebleken. Wat hier wellicht een verklaring voor kan zijn, is dat voor het aangaan van parasociale interactie, meer vereist is dan het communiceren op een uitnodigende
22 toon, namelijk CHV. In deze casestudy is niet onderzocht wat de attitude van de consument is ten opzichte van de persoonlijkheid van de merk-ambassadeurs. Parasociale interactie zal wellicht eerder plaatsvinden wanneer de merk-ambassadeur een aspiratiepersoon is voor de ontvanger, zoals een celebrity die optreedt als merk-ambassadeur (Miller & Laczniak (2011).
De verklaring voor het niet vinden van significante resultaten bij het toetsen van hypothese 2a en 2b, kan te maken hebben met dat het tijdsmoment als concept niet op zichzelf staat. Er werd van uitgegaan dat tijdstip bepalend is voor de prominentie op de Facebooktijdlijn van de consument en de mate waarin de consument op dat moment selectief is ten opzichte van alle berichten (Golder, Wilkinson, & Huberman, 2007; Cho, 1999). De doelgroep van Tradono was onbekend en is wellicht te klein geweest en tevens te uiteenlopend. Zo werd er van uit gegaan dat de meeste activiteit plaatsvindt van maandag tot en met vrijdag (Kumar, Jacob, & Sriskandarajah, 2006; Golder, Wilkinson, & Huberman, 2007; Rutz, & Bucklin, 2011). Uitspraken doen over het tijdsmoment waarop moet worden gepost op Facebook om meer effectief te zijn, vereist een breder begrip van algoritmes op Facebook tijdlijnen. Niet alleen het moment waarop iets wordt gepost moet in acht worden genomen, ook cookies en algoritme zijn bepalend voor hoe de tijdlijn van een consument er uit ziet. Hierin is dus niet alleen de timing belangrijk, ook bepaalde woorden of visuals die een merk-ambassadeur gebruikt zijn bepalend voor het al dan niet blootstellen aan een post (Adler, Gibbons, & Matias, 2002; Schaffer, Caruana, Eshelman, & Das, 1989). Hieruit kan worden opgemaakt dat wellicht voorspellers tijden waarop ontvangers werken, niet ten grondslag liggen aan de tijden waarop een post het meest effectief is voor een consument. Persoonlijke interesses en voorkeuren zijn wellicht eerder aspecten die ten grondslag liggen aan de prominentie van een tijdlijn en zouden uiteindelijk bepalend kunnen zijn voor consumentengroei.
Het niet vinden van een significant resultaat voor hypothese 3, kan te maken hebben met het toepassen van CHV en de verschillende tijdstippen waarop de merk-ambassadeurs actief zijn. In het feit dat de geanalyseerde merk-ambassadeurs gesubsidieerde merk-ambassadeurs zijn, ligt wellicht een verklaring voor het niet vinden van significante resultaten. Het is namelijk niet onwaarschijnlijk dat wanneer consumenten, op zowel doordeweekse dagen als op weekenddagen, worden blootgesteld in communities aan berichten over Tradono, zij zich het gevoel hebben te worden blootgesteld aan sluikreclame (Friestad & Wright, 1994; Knowles & Linn, 2004). Het Persuasion Knowledge Model van Friestad en Wright (1994) biedt hier uitleg voor. Het Persuasion Knowledge Model gaat uit van de persuasieve kennis die
23 aanwezig is bij de consument binnen deze communities en de kennis ten opzichte van de vertegenwoordiger van het merk, in dit geval de merk-ambassadeur. Persuasieve kennis betekent de kennis over overredingstechnieken aanwezig bij de consument. Wanneer de consument dit bekijkt als zijnde user generated content, dan wijken de berichten van merk-ambassadeurs veel af van andere berichten van consumenten (Van Dijck, 2009). Wellicht was de frequentie van berichten binnen het gecodeerde sample te hoog en hebben de consumenten de structurele benoeming van Tradono in de berichtgeving opgevat als sluikreclame. Wellicht was ook de mate van CHV in berichten te hoog en te uitnodigend en vatte de community de berichten op als “spam” (Friestad & Wright, 1994). Volgens de Persuasion Knowledge Model theory en Knowles en Linn (2004) kan hierdoor inertia optreden, of zelfs resistance optreden. Dit betekent dat de berichten van de merk-ambassadeurs juist niet de betrokkenheid en ontvankelijkheid van consumenten verhogen, zoals aanvankelijk werd verwacht in dit huidige onderzoek. Wellicht liet het de consumenten juist koud of gingen zij zich er tegen verzetten. Source credibility (Belch & Belch, 2015) is hierdoor niet meer toepasbaar. Mogelijk zijn dit verklaringen voor het niet vinden van significante resultaten uit de toegepaste analyses.
Limitaties en suggesties voor vervolgonderzoek
In dit onderzoek is gebruik gemaakt van de schaal van CHV die in eerder onderzoek is toegepast op communicatieuittingen vanuit bedrijven (Kelleher & Miller, 2006). In dit onderzoek is deze schaal voor het eerst toegepast op communicatie vanuit individuen en merk-ambassadeurs. Opvallend bij de scores van de toets is dat bepaalde elementen relatief meer voorkwamen dan andere elementen.1 Dit roept vraagtekens op bij de bruikbaarheid van deze schaal. CHV is een breed gedefinieerd begrip en kan daardoor verschillend worden geïnterpreteerd door onderzoekers. Een voorstel voor vervolgonderzoek is daarom om CHV meer helder definieeren, zoals door bijvoorbeeld het doen van een meta-analyse naar hoe dit concept is gedefinieerd in de literatuur (’t Hart, Boeije, & Hox, 2009, p. 303). Zo kan worden vastgesteld of CHV een concept is dat ook kan worden gecodeerd voor berichten van merk-ambassadeurs. Tevens kan de schaal die CHV meet worden herschreven wanneer hier nieuwe bevindingen uitkomen en kan het concept meer eenduidig worden gemeten.
Dit onderzoek berust zich op een casestudy. Dit biedt enerzijds de unieke kans om een nieuwe strategie als onderdeel van growth hacking te bestuderen, namelijk gesubsidieerd merk-ambassadeurschap. Anderzijds neemt hierdoor de generaliseerbaarheid naar de “buitenwereld” af (’t Hart, Boeije, & Hox, 2009). Mogelijk komen merk-ambassadeurs die
24 gesubsidiëerd worden door andere bedrijven anders voor binnen EWOM. Een voorstel voor vervolgonderzoek is om merk-ambassadeurs van meerdere bedrijven te analyseren.
Daarnaast is voor dit onderzoek, waarbij de relatie van merk-ambassadeurs met het genereren van consumenten groei werd centraal stond, een inhoudsanalyse uitgevoerd. De relatie is namelijk vergelijkbaar met een “effect”, waarvoor een experimenteel onderzoek zich het best leent (’t Hart, Boeije, & Hox, 2009, p. 166). In dat geval kunnen bepaalde factoren die de resultaten mogelijk hebben beïnvloedt, constant worden gehouden. Zoals de groottes van de Facebookcommunities. De interne validiteit wordt hiermee vergroot. Echter poogt dit onderzoek om onderzoek te doen naar een nieuwe fenomeen en naar nieuwe SM strategiëen uit het veld, namelijk growht hacking. Door dit te baseren op bestaande data, zijn de uitspraken van hogere externe validiteit dan wanneer het in een experiment was onderzocht. Beide onderzoeksmethoden hebben voordelen en nadelen. Het kan waardevol zijn voor vervolgonderzoek om de mogelijkheden voor een experiment in overweging te nemen.
De keuze voor een casestudy naar een startend bedrijf, heeft geresulteerd in een relatief klein sample. Tradono is gestart in januari 2016 en heeft daarmee relatief minder data op SM “achtergelaten” dan bedrijven die al langer bestaan. Het sample was groter geweest wanneer er een inhoudsanalyse was gedaan naar een relatief ouder bedrijf of meerdere bedrijven. Echter was dan de unieke kans om dit nieuwe fenomeen van growth hacking en gesubsidieerd merk-ambassadeurschap nooit aangegrepen. Hetgeen wat handvaten kan bieden voor start-ups, die hun jonge reputatie proberen te managen binnen de steeds prominentere wordende wereld van EWOM en daarnaast nog veel aandacht behoeft vanuit wetenschappelijke literatuur.
Eindnoot
1
Om een schaalvariabele te berekenen die de totale mate van CHV per bericht berekend, werd er een factor analyse uitgevoerd, namelijk Principale Componenten Analyse met een varimax rotatie, zie bijlage. De oorspronkelijke variabelen zijn alle variabelen die CHV meten. Onder de voorwaarde dat de eigenwaarde hoger dan 1 moet zijn voor een lading de totale CHV(het criterium), geeft de Principale Componenten Analyse drie componenten. De schaal bleek onbetrouwbaar, Cronbach’s alfa = 0,56. Door middel van een reliability test is berekend dat geen enkel item zal de betrouwbaarheid met meer dan 0,1 verhogen of wanneer deze wordt verwijderd uit de schaal. Als het criterium dat de eigenwaarde van een factor hoger moet zijn dan 1 werd gehanteerd, zal een groot deel van de variabelen niet worden genomen in het berekenen van opgetelde CHV schaal. Echter heeft dit onderzoek als doel inhoudelijke uitspraken te doen over veronderstellingen die zijn gebaseerd op wetenschappelijke literatuur. Hier zijn de items uit het gebruikte analyse-instrument voor CHV dan ook op gebaseerd
25 (Huibers & Verhoeven, 2014; Van Noort, Willemsen, Kerkhof, & Verhoeven, 2015). Daarom werd voor dit onderzoek alle variabelen meegenomen voor het berekenen van een schaalvariabele. Zie bijlage voor de tabellen van de PCA.
2
Er werd gechecked op lege cellen binnen het model van de logistic regression analyse. Er werd gechecked op lege cellen, omdat alle combinaties van variabelen voor zouden komen in het model voor de interactie hypothese. De expected frequencies zouden groter dan 1 moeten zijn. Dit is niet het geval. Bij CHV is er één lege cel. Belangrijk is om hierbij in acht te nemen dat het gaat om een schaalvariabele met tien items. Ondanks de lege cellen is er een binary logistic regression uitgevoerd, om inhoudelijke uitspraken te kunnen doen over de hypotheses van dit onderzoek.
Literatuur
Adler, M.P.B., Gibbons, D., Matias Y. (2002). Scheduling space-sharing for internet advertising, Journal of Scheduling 5 (2) (2002) 103–119.
Cravens, K. S., & Oliver, E. G. (2006). Employees: The key link to corporate reputation management. Business Horizons, 49, 293-302.
Cvijikj, P. I., & Michahelles, F. (2013). Online engagement factors on Facebook brandages. Social Network Analysis and Mining, 3(4), 843–861.
Friestad, M., & Wright, P. (1994). The persuasion knowledge model: How people cope with persuasion attempts. Journal of consumer research, 1-31.
Golder, S. A., Wilkinson, D. M., & Huberman, B. A. (2007). Rhythms of social interaction: Messaging within a massive online network. In Communities and technologies
2007 (pp. 41-66). Springer London.
Gotsi, M., & Wilson, A. (2001). Corporate reputation management: ‘’living the brand’’. Management Decision, 39, 99-104.
Growth Hackers Studies, 2016. Retrieved from: https://growthhackers.com/growth-studies. Helm, S. (2011). Employees’ awareness of their impact on corporate reputation. Journal of
Business Research, 64, 657-663.
Horton, D., & Richard Wohl, R. (1956). Mass communication and para-social interaction: Observations on intimacy at a distance. Psychiatry, 19(3), 215-229.
Huibers, J., & Verhoeven, J. (2014). Webcare als online reputatiemanagement. Tijdschrift voor Communicatiewetenschap, 42(2), 165.
Katz, E., & Lazarsfeld, P. F. (1955). Personal Influence, The part played by people in the flow of mass communications. Transaction Publishers.
Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media. Business Horizons, 53, 59-68.
26 Kelleher, T. (2009). Conversational voice, communicated commitment, and public relations
outcomes in interactive online communication. Journal of Communication, 59(1), 172- 188.
Kelleher, T., & Miller, B. M. (2006). Organizational blogs and the human voice: Relational strategies and relational outcomes. Journal of Computer-Mediated Communication, 11(2), 395-414.
Knowles, E. S., & Linn, J. A. (2004). Resistance and persuasion. Psychology Press Cho, C. H. (1999). How advertising works on the WWW: Modified elaboration likelihood
model. Journal of Current Issues & Research in Advertising, 21(1), 34-50.
Kozinets, R. V., De Valck, K., Wojnicki, A. C., & Wilner, S. J. (2010). Networked narratives: Understanding word-of-mouth marketing in online communities. Journal of
marketing, 74(2), 71-89.
Kumar, S., Jacob, V. S., & Sriskandarajah, C. (2006). Scheduling advertisements on a web page to maximize revenue. European journal of operational research, 173(3), 1067-1089.
Kwon, E.S. & Sung, Y. (2011). Follow me! Global marketers’ Twitter use. Journal of Interactive Advertising, 12 (1), 4-16.
Miller, F. M., & Laczniak, G. R. (2011). The ethics of celebrity-athlete endorsement. Journal of Advertising Research, 51(3), 499-510.
Rindova, V. P., Petkova, A. P., & Kotha, S. (2007). Standing out: how new firms in emerging markets build reputation. Strategic Organization, 5 (1), 31-70.
Rokka, J., Karlsson, K., & Tienari, J. (2013). Balancing acts: Managing employees and reputation in social media. Journal of Marketing Management, 30, 802-827.
Rutz, O. J., & Bucklin, R. E. (2011). From generic to branded: A model of spillover in paid search advertising. Journal of Marketing Research, 48(1), 87-102.
Schaffer, J. D., Caruana, R. A., Eshelman, L. J., & Das, R. (1989, December). A study of control parameters affecting online performance of genetic algorithms for function optimization. In Proceedings of the third international conference on Genetic algorithms (pp. 51-60). Morgan Kaufmann Publishers Inc.
Schamari, J., & Schaefers, T. (2015). Leaving the home turf: How brands can use webcare on consumer-generated platforms to increase positive consumer engagement. Journal of Interactive Marketing, 30, 20–33.
’ T Hart, H., Boeije, H., & Hox, J. (2009). Onderzoeksmethoden. Den Haag: Boom Lemma uitgevers.
27 Van Belleghem, S. (2012). The conversation company: Boost your business through culture,
people & social media. London, UK: Kogan Page Limited.
Van Dijck, J. (2009). Users like you? Theorizing agency in user-generated content. Media, culture, and society, 31(1), 41.
Van Noort, G., Willemsen, L. M., Kerkhof, P., & Verhoeven, J. W. (2015). Webcare as an integrative tool for customer care, reputation management, and online marketing: a literature review. In Integrated communications in the postmodern era (pp. 77-99). Palgrave Macmillan UK.
Bijlage
Meetinstrument: codeboek
Introductie
In dit codeboek staat beschreven hoe berichten van merk--ambassadeurs op Facebook worden gecodeerd. Het onderzoek waarvoor dit codeboek wordt gebruikt is een case study binnen het domein Corporate Communicatie. De casestudy richt zich op start-up Tradono. Dit is een smartphone applicatie die het mogelijk maakt om te handelen in tweedehands producten. Daarom zullen er alleen berichten worden gecodeerd van merkambassadeurs van Tradono en leent het codeboek zich in deze huidige staat alleen voor dat specifieke sample.
Dit codeboek wordt gebruikt om variabelen te coderen die van beschrijvende en van inhoudelijke aard zijn. De beschrijvende variabelen zijn het moment waarop wordt gepost, namelijk het tijdstip en welke dag van de week, het type product dat wordt getoond in het bericht en welke merk-ambassadeur er heeft gepost. Daarnaast wordt gekeken naar de inhoudelijke variabele conversational human voice (CHV). Ten slotte wordt er gekeken naar het aantal keer dat er is doorgeklikt op de link in het van de merk-ambassadeur die verwijst naar Tradono en hoeveel nieuwe aanmeldingen het bericht heeft gegenereerd.
Aanpak
Lees eerst de post van de merk-ambassadeur rustig door. Codeer daarna de variabelen in de post van de merk-ambassadeur aan de hand van onderstaande stappen. Wanneer er is gepost met een tracking-ID, codeer dan het aantal kliks en aanmeldingen dat het bericht heeft gegenereerd.
28 Coderen per variabele
ID van de codering
Noteer het ID-nummer van het bericht.
Beschrijvende variabele: merkambassadeur
Wie heeft het bericht gepost?
Mireia/Susanne/Annemijn/Dominique/Joris/Demi
Beschrijvende variabele 1: het moment van het plaatsen van het bericht
Codeer het tijdstip van het bericht, digitaal (uu:mm):
Codeer de dag waarop het bericht is geplaatst (Maandag, dinsdag, woensdag, donderdag, vrijdag, zaterdag of zondag):
Beschrijvende variabele 2: het type product
Noteer welk type product te zien is in het bericht.
A: Sneakers B: Overige schoenen C: Kleding D: Grotere meubels E: Decoratieve woonspullen F: Overig
Beschrijvende variabele 3: Facebook-groep
De berichten van de merk-ambassadeurs zijn berichten in Facebook-groepen waarvan de omvang in aantal groeps-leden kan variëren. Noteer in welke groep het bericht is geplaatst en hoeveel leden er in deze groep zitten.
In welke groep is het bericht geplaatst?
o 020 Vraag & Aanbod (25.800 leden)
29 o Utrecht free ads (8.104 leden)
o For sale in Groningen for everyone! (13.311 leden)
o Gratis/Verkoophoek 't Gooi, Amsterdam en omstreken (2.193 leden)
o Ik zoek/verkoop regio Eindhoven (24.334 leden)
o KOOP & VERKOOP EINDHOVEN ( De HANDEL sité van FB ) (5.158 leden)
o Marktplaats amsterdam en omstreken (9.074 leden)
o Marktplaats Leiden 071 (6.295 leden)
o MARKTPLAATS TILBURG EN OMSTREKEN (9.713)
o Marktplaats zonder regels (14.580 leden)
o TE KOOP EN AANGEBODEN 020 en Omstreken (9803 leden)
o Utrecht free ads (8.104 leden)
o Verkoophoek (Arnhem/Apeldoorn) (2.164 leden)
o Kledinghoek Zwijndrecht/Dordrecht/HiAmbacht (1.538 leden)
o WEGGEEF/VERKOOP/RUIL GROEP Amsterdam & Zaandam (7.537 leden)
Inhoudelijke variabele 1: conversational human voice
Conversational human voice is een stijl van communiceren waarbij het aangaan van dialoog, gebruik van emotie, verwelkomen van conversatie typerende kenmerken zijn. Het is een persoonlijke, informele manier van communiceren (Huibers & Verhoeven, 2014; Van Noort, Willemsen, Kerkhof, & Verhoeven, 2015).
CHV is één variabele die wordt gemeten aan de hand van de tien onderstaande elementen. Beantwoord de onderstaande tien vragen met nee of ja door een 0 of een 1 te selecteren waarbij 0 = nee, 1 = ja.
CHV1. Wordt er aangesproken met je, jij, jouw (2e persoon persoonlijke en bezittelijke voornaamwoorden)?
o 0
30 CHV2. Wordt er gesproken met ik, mij, me, mijn (1e persoon persoonlijke en bezittelijke voornaamwoorden)?
o 0
o 1
CHV3. Begint het bericht met een groet (zoals "joehoe" of "goedenavond")?
o 0
o 1
CHV4. Wordt er overmatig gebruik gemaakt van interpunctie (Zoals !!!)?
o 0
o 1
CHV5. Wordt er gebruik gemaakt van tussenwerpsels (zoals "haha", zie in de bijlage een lijst met tussenwerpsels en uitleg)?
o 0
o 1
CHV6. Worden letters overmatig gebruikt (zoals "heeeel of suuuuper")?
o 0
o 1
CHV7. Wordt er expliciet aangespoord naar andere media te gaan (Zoals "ga naar Tradono")?
o 0
o 1
CHV8. Wordt er gebruik gemaakt van emoticons en/of emoji's?
o 0
o 1
CHV9. Wordt er gebruik gemaakt van hoofdletters (DANKUWEL, SORRY)?
31
o 1
CHV10. Worden er geluiden nagedaan (Zoals 'ahhh' of 'ohhh')?
o 0
o 1
Afhankelijke variabele: consumentengroei
De afhankelijke variabele is het aantal aanmeldingen naar aanleiding van het bericht van de merk-ambassadeur. Codeer hoe vaak er op de link in het bericht van de merk-ambassadeur is geklikt. Deze linkt door naar de Tradono shop van de merk-ambassadeur en biedt de "klikker" vervolgens de mogelijkheid om zich aan te melden als nieuwe gebruiker van de applicatie. Codeer het aantal aanmeldingen van nieuwe gebruiker.
Doe dit alleen voor de berichten die in de groepen "020 Vraag en Aanbod (25.800 leden)", "Te koop / Gratis / Ruilen Eindhoven (14.002 leden)", "Marktplaats zonder regels (14.580 leden)" en "Verkoophoek Arnhem/Apeldoorn (2.164 leden)". In deze groepen is gebruik gemaakt van een trackinglink die het mogelijk maakt om intern bij Tradono de berichtprestatie te monitoren in het Tradono-dashboard.
• Noteer het tracking-id van het bericht
• Noteer het aantal kliks
• Noteer het aantal sign-ups
Klik nu bij qualtrix op het verzenden van de vragenlijst en ga door met coderen van het volgende bericht. Deze link is automatisch gekoppeld en een nieuw en leeg codeboek zal daardoor automatisch opnieuw verschijnen.
Uitleg en lijst van tussenwerpels
Tussenwerpsels hebben geen grammaticale functie; ze staan los van de rest van de zin waar ze in staan, en kunnen ook als zelfstandige uitroep fungeren: Hallo!, Toe maar!, Tss. In de Algemene Nederlandse Spraakkunst (ANS) staat een lijstje met klanknabootsende tussenwerpsels. Deze tussenwerpsels hebben eigenlijk geen betekenis. De tussenwerpsels die wel een betekenis hebben, vallen uiteen in twee groepen: tussenwerpsels die een communicatieve functie hebben (foei, welja, niet?, proost) en de tussenwerpsels die alleen een emotionele lading hebben, zoals krachttermen en uitroepen van pijn, vreugde (godverdomme,
32 au, hoera). Het gaat bij beide groepen vaak om korte woorden, die eventueel herhaald kunnen worden: nounou, jajaja. Maar er zijn ook langere tussenwerpsels, en soms zijn het zelfs vaste combinaties van meerdere woorden: heremijntijd, goedemorgen, laat maar, take it or leave it (Onze taal, 2011).
Menselijke geluiden :
lachen: haha>, hihi, hoho ;
hikken: hik;
niezen: hatsjie;
kuchen: hm, hum, hem ;
Dierlijke geluiden
koe: boe, beuh;
schaap: mèèè;
ezel: i-a;
kat: miauw;
hond: waf, woef (en combinaties daarvan);
kikker: kwaak, kwak;
vogel, muis: piep;
kraai: krakra;
haan: kukeleku;
mus, krekel: tsjilp, tsjirp;
Andere geluiden
tikken van een klok enz.: tiktak..., tikketakke...;
luiden van een klok: bim, bam, bom (of combinaties daarvan);
bel: klingelingeling, tingelingeling;
33 schieten: pief, paf, poef (of combinaties daarvan); taktaktak...; pang, peng, pau, pau ;
trein: tsjoek, tsjoeketjsoeke...;
auto: vroem, tuftuftuf...;
geluid van een slag of klap: pats, klets, bom, boem ;
Bewegingen
gezegd bij het springen, enz.: hop, hopla, hoplala, hoeps, woeps ;
snelheid: wam.
om afkeuring uit te drukken: foei, t (click) ;
bevestiging: ja, welja, jawel, mm, en of, nou en of ;
ontkenning: nee, neen, welnee ;
twijfel: nja, tja, nou ;
onverschilligheid: nou en? ('wat zou dat?'; drukt een soort ontkenning van de relevantie van het zojuist gezegde uit);
afspraak: oké (okee, ok), okido;
verzuchting: nou moe.
om stilte te verkrijgen: st, ss, sj, sjt en tegen dieren: koest;
om de aandacht te verkrijgen: hé, héla, hola, hédaar, pst, ahoi (= uitroep waarmee men schepen praait), zeg;
om dieren te lokken (lokroepen), bijv.:
katten: poes-poes;
kippen: kiep-kiep;
varkens: kuus-kuus, koes-koes;
om dieren weg te jagen: ksj, vort;
om paarden aan te sporen: ju, t-t (click met de zijkant van de tong);
34 algemene aansporingen: toe, toe nou, komaan, komop ;
verwensingen (ironische bevelen): barst, stik, val dood, verrek .
om verduidelijking of herhaling te vragen wanneer men iets niet goed begrepen heeft:
wat?, hè?, excuseer?, pardon?, sorry?
om instemming te vragen: niet?, nietwaar?, hè?, wel?
Hieronder volgt eerst een lijst van veel gebruikte tussenwerpsels, die gerangschikt zijn volgens de emoties waarmee ze gepaard gaan:
pijn: au, ai ;
koude: brr, hu ;
warmte: pf, oef ;
genot: mm, a, o ;
verlichting: oef, goddank, hèhè ;
verbazing, verwondering, verrassing: o, olala, hoho, hé, jonge, sjonge, tsjonge, asjemenou, nee maar, toe maar ; verder krachttermen en dergelijke (zie onder 2);
herkenning, vervulling van een verwachting: a, ha, aha ;
vreugde: a, o, hoera, joepie ;
spot, ironie: ph, pf ;
medelijden: ach, och, ocharme, ochot ;
verdriet, zorg: ach, och ; verder krachttermen en dergelijke (zie 2);
afkeer, tegenzin: bah, shit ; verder krachttermen en dergelijke (zie 2);
ontgoocheling: helaas, ochot, hè ; verder krachttermen en dergelijke (zie 2);
gelatenheid: enfin, afijn
Enkele tussenwerpsels, zoals (h)a, (h)o, ach, och en nou, hebben een weinig gespecialiseerde functie: welke emotie bedoeld wordt, moet blijken uit de intonatie en uit context en/of situatie. Dit geldt ook voor krachttermen, (bastaard) vloeken en verwensingen, die veelal de
35 hierboven in 1 aangeduide emoties uitdrukken, maar soms ook andere, zoals vreugde, genot enz. Voorbeelden:
Krachttermen: deksels, donders; hemel, hemeltje(lief), lieve hemel , enz.; heremijntijd, jezus, jezus-christus (vervormingen: jasses, jakkes, ajasses,ajakkes, jee, jeetje, jeminee ); god, godstamebij, godallemachtig (vervormingen: chot, chut, gut, gunst, grutjes, gommenikkie, gossie, gossiemijne );
(Bastaard)vloeken: godverdomme, snotverdomme, gadverdamme, getverderrie, goddomme, verdomme, verdorie, jandorie, potdorie, (non)de(d)ju;sapperloot, sapperdekriek (of, met sakker- in plaats van sapper-: sakkerju, sakkernondeju );
