Graduate School of Communication Science Persuasive Communication
Master Thesis
Naam: Cayleigh Tyrhon Marquetta Meijn Studentnummer: 11066792
Docent: E.A. van Reijmersdal Datum: 28 juni 2019
Aantal woorden: 7296
Hoe meer Instagramvolgers, hoe beter, toch?
Een experimenteel onderzoek naar de effecten van het volgersaantal van influencers op de attitude ten opzichte van het merk, product en de influencer, en de mediërende rol van
Abstract
Niet alleen bij consumenten maar ook bij bedrijven en merken is Instagram een steeds populairder socialmediaplatform. Een social influencer met veel volgers wordt gezien als meer waardevol dan een influencer met weinig volgers, want met een bekendere influencer is meer massa te bereiken en te beïnvloeden. Deze studie is gedaan omdat er weinig
wetenschappelijk onderzoek is verricht naar de effecten van het aantal volgers van influencers op de merk- en productattitude en de attitude ten opzichte van de desbetreffende influencer via mediatoren zoals geloofwaardigheid en wishful identification. In deze studie zijn
influencers onderverdeeld in drie typen, gebaseerd op het volgersaantal: de micro-influencer (1.000 tot 20.000 volgers), de meso-influencer (20.000 tot 100.000 volgers) en de macro-influencer (meer dan 100.000 volgers). In deze studie is een online experiment uitgevoerd onder 153 Instagramgebruikers. Het aantal volgers blijkt geen effect te hebben op de merk- en productattitude en de attitude ten opzichte van desbetreffende influencer. Wel heeft
geloofwaardigheid een positief effect op deze attitudes. Wishful identification heeft een positief effect op de merkattitude en de attitude ten opzichte van de influencer. Uit de resultaten is gebleken dat niet het aantal volgers van een influencer van belang is bij
attitudebeïnvloeding van een consument, maar dat de geloofwaardigheid van de influencer en de wishful identification van de volger met de influencer hier wel van belang zijn.
Vervolgonderzoek kan zich richten op andere belangrijke factoren voor attitudebeïnvloeding door middel van influencers.
Keywords: social influencers, micro-influencer, meso-influencer, macro-influencer, influencer marketing, attitude, geloofwaardigheid en wishful identification.
Inleiding
Instagram is een nog steeds groeiend socialmediaplatform. Momenteel gebruiken 4,9 miljoen Nederlanders het platform (Oosterveer, 2019). Veel bedrijven vinden hun doelgroep op socialmediaplatformen en mede hierdoor is influencer marketing een steeds vaker ingezette marketingstrategie (Gosse, 2016). Influencer marketing is het opzetten van partnerschappen tussen merken en social influencers die andere mensen beïnvloeden (Domingues Aguiar & Van Reijmerdal, 2018).
Social influencers (in het vervolg influencers) zijn invloedrijke personen op social media, ook wel de opinieleiders van social media. Zij hebben vaak een groot netwerk en genereren inkomsten door producten te promoten via hun socialmediakanalen (Abidin, 2016; De Veirman, Cauberghe, & Hudders, 2017; Gosse, 2016). Volgens De Veirman et al. (2017) worden influencers gezien als personen die toegankelijk, geloofwaardig en betrouwbaar zijn. Zij zijn in staat om mensen te beïnvloeden in het dagelijkse leven en krijgen hierdoor een steeds grotere rol in de maatschappij (Abidin, 2016). Bedrijven zetten influencers in om producten of diensten op een minder traditionele manier te promoten, zodat mensen worden beïnvloed in hun attitude over een bepaald merk of product (De Veirman et al., 2017).
Voorgaande onderzoeken richtten zich veelvuldig op de invloed van influencers op de attitude van consumenten (Freberg, Graham, McGaughey, & Freberg, 2011; Sammis,
Lincoln, & Pomponi, 2015). Echter, er is weinig onderzoek gedaan naar de rol die het volgersaantal van een influencer mogelijk speelt bij de attitudebeïnvloeding van de
consument ten aanzien van het merk, het product en de influencer. De Veirman et al. (2017) onderzochten het effect van hoge volgersaantallen en het zelf volgen van accounts op de populariteit van deze influencers en op de merkattitude van de volger. Specifieke
Influencers worden in dit onderzoek onderverdeeld in drie categorieën, aan de hand van het aantal volgers dat zij hebben. Een micro-influencer heeft 1.000 tot 20.000 volgers, een meso-influencer 20.000 tot 100.000, een macro-influencer 100.000 tot 300.000 en een
celebrity-influencer meer dan 300.000. Celebrity-influencers worden in deze studie
samengetrokken met de macro-influencers (Williams, 2017). In deze studie wordt onderzocht of het type influencer invloed kan hebben op de attitude van een persoon. Attitude is de houding die een consument heeft ten opzichte van een specifiek product, merk of influencer. Deze houding is gebaseerd op ervaringen, overtuigingen en de kennis die een consument heeft (Fishbein & Ajzen, 1977) en gaat vooraf aan koopgedrag (Belch & Belch, 2015).
Een mogelijke verklaring voor effecten van volgersaantallen op de attitude is de geloofwaardigheid in een van de drie types influencers. Geloofwaardigheid is de mate waarin de volger de bron – in dit geval de influencer – die informatie verschaft, beschouwt als iemand die onbevooroordeeld en eerlijk is (Belch & Belch, 2015). Uit onderzoek blijkt dat consumenten door geloofwaardige bronnen sneller beïnvloed worden in hun attitude dan door ongeloofwaardige bronnen (Djafarova & Rushworth, 2017). Geloofwaardigheid wordt in meerdere onderzoeken gezien als belangrijke bouwsteen voor attitudebeïnvloeding van een persoon (Boerman, Willemsen, & Van der Aa, 2017; Lafferty & Goldsmith, 1999; Lim, Cheah, & Wong, 2017). Welk type influencer (micro, meso of macro) het geloofwaardigst overkomt is echter nog zo goed als onbekend.
Dit onderzoek kan doorslaggevend zijn omdat het duidelijkheid geeft over de invloed van het aantal volgers van influencers op attituden. Veel bedrijven en influencers leggen de focus namelijk op het moeten hebben van veel volgers om gezien te worden (Jonkers, 2019). Volgers worden zelfs gekocht. Mogelijk hebben andere factoren dan volgersaantallen meer invloed op attitude. Zo kunnen micro-influencers geloofwaardiger overkomen doordat zij
creatievere en interessantere content creëren dan macro-influencers (Williams, 2017) en niet tot weinig betaalt krijgen voor Instagramposts (Gretzel, 2018).
Een andere verklaring voor effecten van volgersaantallen op de attitude van de consument na het zien van een Instagrambericht van een type influencer, is de wishful identification van de consument met de influencer. Wanneer consumenten hun eigen
levensstijl vergelijken met die van een influencer, is het niet uitgesloten dat zij verlangen naar het leven van de influencer. Dit kan effect hebben op de attitude van de consument ten
aanzien van een bepaald merk, product of van de influencer zelf (Hoffner & Buchanan, 2005). Wishful identification is een psychologisch proces dat een persoon doormaakt wanneer
diegene verlangt om een ander persoon te zijn (Hoffner & Buchanan, 2005). Wanneer de volger steeds vaker wordt blootgesteld aan een influencer kan dit positieve gevoelens voor de influencer opwekken. Vervolgens gaat de volger steeds meer verlangen naar het leven van de influencer (Chen, 2016; Lee & Watkins, 2016).
Tot nu toe is weinig onderzocht met welk type influencer de wishful identification het grootst is. Zo ondervonden Djafarova en Rushworth (2017) wel dat een hoog volgersaantal leidt tot een grotere wishful identification, maar keken zij niet specifiek naar de
volgersaantallen zelf. Deze huidige studie geeft antwoord op de vraag of de rol van een type influencer via wishful identification een effect heeft op de attitude van de consument. Uiteindelijk kan er worden gekeken welk type influencer het beste aansluit bij de wishful identification van de volger, om zo een mogelijk effect uit te kunnen oefenen op de attitude van deze volger.
In de huidige wetenschap is het nog niet duidelijk welke van de drie type influencers het meest effectief is als het gaat om attitudebeïnvloeding. Het doel van dit onderzoek is door middel van een online experiment na te gaan welk type influencer op Instagram de attitude van de consument het meest zou kunnen beïnvloeden. De attitude van volwassenen is
onderverdeeld in de merkattitude, productattitude en de attitude ten opzichte van de influencer (in het vervolg influencer-attitude). Daarnaast wordt onderzocht of de geloofwaardigheid van de influencer en de wishful identification van de volger met de influencer een mediërende rol spelen. De centrale onderzoeksvraag die hieruit voorkomt en leidend is in deze studie luidt als volgt:
“Heeft het type influencer (micro/meso/macro) die een merk of product promoot op Instagram effect op de attitude ten opzichte van een product, merk of influencer en spelen geloofwaardigheid en wishful identification hier een mediërende rol bij?”
De resultaten van het uitgevoerde onderzoek naar het effect van volgersaantallen op de attitude van volgers kan van belang zijn voor de maatschappij. Zo kunnen bedrijven en
merken beter zoeken naar influencers die passen bij de doelstellingen ten opzichte van
attitudebeïnvloeding. En zien influencers dat er meerdere factoren van belang kunnen zijn om de attitudes te beïnvloeden van volgers dan alleen het hebben van een hoog volgersaantal. Daarnaast draagt dit onderzoek mogelijk bij door de lacune in de wetenschappelijke literatuur, namelijk of volgersaantallen van influencers en onderliggende mechanismen effect hebben op de attitude van volgers, op te vullen.
De uitkomsten van deze studie kunnen theoretische en praktische implicaties opleveren. Zo kan duidelijk worden welke specifieke volgersaantallen van influencers het meest effectief zijn voor attitudebeïnvloeding, welk type influencer het geloofwaardigst overkomt en met welk type influencer de wishful identification het grootst is bij de volger, om ook hiermee de attitude te beïnvloeden. Met deze informatie kunnen bedrijven en merken vervolgens worden geadviseerd over het type influencer dat het best past bij de doelstellingen om attitudes te beïnvloeden van de doelgroep in kwestie.
Theoretisch kader
Effecten van type influencers op merk-, product- en influencer-attitude
In de wetenschappelijke literatuur wisselen de bevindingen over volgersaantallen van influencers en de effecten ervan. In de huidige studie worden deze bevindingen naast elkaar gezet. Influencers kunnen verantwoordelijk zijn voor het veranderen van de attitude van volgers door middel van hun content op socialmediaplatformen (Freberg et al., 2011). In het algemeen bevestigt onderzoek dat reclame op social media een positievere merkattitude teweegbrengt dan reclame in traditionele media (Abzari, Ghassemi, & Vosta, 2014). Wanneer een persoon een influencer gaat volgen heeft deze waarschijnlijk in eerste instantie een
positieve attitude ten opzichte van de influencer (Sammis et al., 2015). Een belangrijke taak van de influencer is om de attitude van de volgers positief te houden, anders verliest de influencer volgers (Scheer, Miao, & Palmatier, 2015). Het ontvolgen van een influencer op Instagram is namelijk met een druk op de knop gebeurd.
Er zijn verschillende soorten influencers; zo zijn er verschillende branches waar influencers zich op richten en is het aantal volgers een belangrijk onderdeel van professioneel influencer zijn (Domingues Aguiar & Van Reijmerdal, 2018). Dit onderzoek richt zich op de micro-, meso- en macro-influencer.
Micro-influencers zijn mensen met een bovengemiddeld bereik op social media die impact hebben op de mond-tot-mondreclame van een bepaald merk of product (McQuarrie, Miller, & Phillips, 2012). Daarentegen hebben micro-influencers volgens Gretzel (2018) en Williams (2017) juist een relatief laag bereik, maar zijn hun volgers erg betrokken en staan zij bekend om het creëren van creatieve content van hoge kwaliteit. Dit komt ten goede aan de attitudebeïnvloeding van de volger.
Volgens Sammis et al. (2015) is de attitude van de volgers ten opzichte van de micro-influencer veelal positief. De volgers kennen deze micro-influencer nauwelijks via andere media, maar volgen deze influencer omdat ze de levensstijl of content leuk vinden (Sammis et al., 2015). Micro-influencers krijgen niet tot weinig betaald voor het plaatsen van berichten op social media over producten van merken en dit kan betrouwbaarder overkomen op de volger (Gretzel, 2018). Het kleine bereik van micro-influencers kan een rol spelen in het effect op de attitude van de volger. Micro-influencers hebben nog niet de overredingskracht op
consumenten die macro-influencers wel hebben door het grote aantal volgers. Hierdoor hebben zij wel invloed op een enkeling maar niet op de massa (Um & Kim, 2016).
De term meso-influencers is nog niet veel gebruikt. Meso-influencers zijn fulltime bezig om zichzelf als volwaardig influencer op de markt te zetten en als het ware een merk van hun eigen naam te maken. Zij richten zich veelal op specifiekere branches dan influencers. Meso-influencers krijgen voor partnerships vaker en meer betaald dan influencers, maar minder dan macro-influencers (Williams, 2017). In vergelijking met micro-influencers krijgen meso-micro-influencers vaker producten toegestuurd om deze te promoten op hun socialmediaplatformen, maar voor kleinere bedragen dan macro-influencers. Volgens Dinesh, Writer en Media (2017) hebben meso-influencers een hogere betrokkenheid bij hun volgers dan macro-influencers. De term meso-influencer wordt nog niet veel gebruikt in de wetenschappelijke literatuur en wat de effecten kunnen zijn op de attitude van de volger is dan ook redelijk onbekend. In veel onderzoeken worden grote en kleine influencers
vergeleken. Een tussengroep zoals meso-influencers is nuttig om influencers beter te kunnen onderscheiden om uiteindelijk deze ook beter te kunnen inzetten voor bepaalde doeleinden.
Macro-influencers hebben een groot bereik en zijn gestegen tot een niveau waarop zij een manager nodig hebben, waardoor veel consumenten hen ook als inspiratiebron zien. Macro-influencers zijn veelal onbereikbaar voor volgers (Williams, 2017). Merken betalen
grote sommen geld voor samenwerkingen met influencers (Williams, 2017), omdat zij door hun populariteit een grote overredingskracht hebben op hun volgers (Um & Kim, 2016).
Het volgersaantal van de influencer geeft een inschatting van de populariteit van de influencer (De Veirman et al., 2017). Hoe meer volgers de influencer heeft, hoe meer invloed deze zal hebben op de attitude van de volger (Jin & Phua, 2014; Sherman, Greenfield,
Hernandez, & Dapretto, 2018). Bij een hoge mate van populariteit kan de influencer een groter deel van het publiek bereiken. Uit onderzoek is gebleken dat de mate van populariteit van de influencer te maken heeft met het aantal volgers (De Veirman et al., 2017; Garcia, Mavrodiev, Casati & Schweitzer, 2017). Hoe meer volgers de influencer heeft, hoe populairder de influencer is.
Daarnaast speelt populariteit van de influencer een rol bij de attitudebeïnvloeding van de volger. Abidin (2016) vond een positief verband tussen de mate van de populariteit van de influencer aan de hand van volgersaantal en de attitude van de volger ten opzichte van het product, merk en de influencer. Bovendien bleek dat mensen zich graag aansluiten bij de massa. Instagramgebruikers gaan influencers sneller volgen wanneer zij een hoog
volgersaantal zien bij de influencer. Wanneer Instagramgebruikers zien dat hun vrienden influencers volgen, zullen zij de influencers ook gaan volgen. Dit zogenaamde bandwagon-effect (Abidin, 2016; Sundar, 2008) versterkt de populariteit van de influencer door mond-tot-mondreclame tussen volgers. Ook Granjon en Benedic (2017) vonden een positief verband tussen de mate van populariteit van de influencer en de attitudebeïnvloeding van de volger. Door het hoge volgersaantal en het bandwagon-effect, kan er verwacht worden dat macro-influencers populairder zijn dan micro- en meso-macro-influencers.
Betrokkenheid met de influencer zou ook een rol kunnen spelen bij welk type influencer veel effect heeft op de attitude van de volger. Dit zou verklaard kunnen worden door het Elaboration Likelihood Model van Petty en Cacioppo (1986). Dit is een model dat
beschrijft hoe attitudes worden veranderd en gevormd. Wanneer een volger zich betrokken voelt met de influencer of met de content, zoals veel gebeurt bij meso-influencers (Abidin, 2016) of door de populariteit van macro-influencers (Dinesh et al., 2017), wordt informatie via de centrale route verwerkt en kan de attitude op lange termijn veranderen. Dit is te
verklaren omdat volgers graag tijd en aandacht besteden aan de content van de influencer. Bij lage betrokkenheid wordt de informatie indirect via de perifere route verwerkt en zal de attitude ten opzichte van een product, merk of influencer niet of slechts tijdig veranderen. Wanneer volgers niet veel tijd hebben om de content van de influencer grondig te bekijken, gaan zij af op cues, zoals de visuele componenten van de content van de influencer. Wat volgens onderzoek vaak te zien is bij de creatieve content van micro-influencers (Van der Pligt & Vliek, 2017; Williams, 2017). Hierdoor kan de content ook worden verwerkt via de perifere route en kan de content minder kritisch worden bekeken. Dit kan een positief effect hebben op de attitude van de volger. Dit betekent dat betrokkenheid met het type influencer verschilt per individu en niet duidelijk wordt vanuit de literatuur met welk type influencer de betrokkenheid het hoogste is.
Geconcludeerd kan worden dat micro-influencers meer gewaardeerd worden om hun creatieve en kwalitatieve content, waardoor hun volgers zich meer betrokken voelen dan die van macro-influencers. Meso-influencers hebben de voor- en nadelen van de micro- en macro-influencers maar hebben wel een hogere betrokkenheid dan macro-influencers. Macro-influencers kunnen daarentegen door de grote populariteit en overredingskracht de attitude van de volger sneller beïnvloeden. Uit de literatuur wordt niet echt duidelijk welk type influencer nu het beste de attitude van de volger kan beïnvloeden. Daarom wordt in huidig onderzoek de volgende onderzoeksvraag onderzocht:
RQ: Wat is het effect van het type influencer (micro, meso of macro) op de (a)
Geloofwaardigheid
Er is nog weinig onderzoek gedaan naar het mediërende effect van geloofwaardigheid van een type influencer op de attitude van volgers op socialmediaplatformen zoals Instagram.
Geloofwaardigheid is een zeer belangrijke factor tijdens het vormen van een attitude
(Boerman et al., 2017). Lafferty en Goldsmith (1999) en Lim et al. (2017) richten zich wel op het effect van de geloofwaardigheid van de bron (influencers) op de attitude van de
consument, maar onderzoeken niet of het aantal volgers van de influencer hier een rol bij speelt. De auteurs onderzochten of er een positieve relatie was tussen brongeloofwaardigheid en de attitude van de consument, maar dit resultaat was niet significant.
Volgens Hovland, Janis en Kelley (1953), die de Source Credibility Theory hebben ontwikkeld, worden consumenten eerder beïnvloed door geloofwaardige bronnen dan door ongeloofwaardige bronnen. Geloofwaardige bronnen kunnen attitudes van consumenten veranderen. De expertise, aantrekkelijkheid en betrouwbaarheid van de influencer zijn drie belangrijke componenten om de mate van geloofwaardigheid te meten (Amos, Holmes, & Strutton, 2008; Ohanian, 1990). Wanneer de influencer aan deze drie componenten voldoet, komt deze geloofwaardig over op de volger.
Micro-influencers komen meer authentiek over op volgers dan macro-influencers en hebben meer verbinding met hun volgers, waardoor zij geloofwaardiger overkomen
(Lawrence, Fournier, & Brunel, 2013). Hoe authentieker iemand overkomt, hoe
betrouwbaarder deze persoon gevonden wordt (Liu & Perrewe, 2006). Volgens onderzoek scoren micro-influencers hoger op berouwbaarheid en geven zij betere informatie over producten dan macro-influencers (Verhellen, Dens, & De Pelsmacker, 2013; Berger & Keller Fay Group, 2016). Een hogere mate van geloofwaardigheid heeft een positief effect op de merkattitude en de influencer-attitude (Colliander & Dahlén, 2011).
Een hoog volgersaantal, zoals bij macro-influencers, kan echter leiden tot een lagere geloofwaardigheid (Tong, Van der Heide, Langwell, & Walther 2008; Utz, 2010; Westerman, Spence, & Van der Heide, 2012). Dit kan verklaard worden doordat de authenticiteit en geloofwaardigheid van een influencer afnemen wanneer een volger ontdekt dat de influencer betaald wordt voor het plaatsen van het Instagrambericht, zoals bij veel macro-influencers gebeurt (Boerman, Van Reijmersdal, & Neijens, 2015; Wojdynski & Evans, 2016).
Aan de andere kant impliceert onderzoek dat influencers met een groot aantal volgers als betrouwbaar en aantrekkelijk worden gezien door hun grote mate van populariteit
(Djafarova & Trofimenko, 2018; Granjon & Benedic, 2017; Jin & Phua, 2014). Hierdoor kunnen micro-influencers als minder geloofwaardig gezien worden. Dit wordt echter ontkracht door onderzoeken waaruit blijkt dat te veel volgers de geloofwaardigheid van de influencer juist vermindert (Tong, et al., 2008; Utz, 2010; Westerman, et al., 2012). Dit wordt in huidige studie verder onderzocht.
Meso-influencers worden vaker dan micro-influencers ingezet door bedrijven en merken die net kennismaken met influencer marketing of die geen hoog budget hebben (Haverkamp, 2018). Doordat meso-influencers goed contact hebben met hun volgers, komen zij authentieker over dan macro-influencers (Haverkamp, 2018). Een meso-influencer zou kunnen profiteren van de voordelen van de micro- en macro-influencer, maar kan ook de nadelen evenaren. Of dit zo is, zal blijken uit huidige studie. Vanuit de theorie wordt
voorspeld dat micro-influencers geloofwaardiger overkomen dan macro-influencers en dit een positief effect heeft op de attitude van de volger. De volgende hypothese is hieruit
voortgekomen:
H1: Macro-influencers hebben een lagere geloofwaardigheid onder volgers, wat leidt tot een negatievere (a) merkattitude, (b) productattitude en (c) attitude ten opzichte van de influencer dan bij micro- en meso-influencers.
Wishful identification
Naast geloofwaardigheid, kan wishful identification met de influencer een belangrijke mediator zijn. Volgens de social cognitive theory van Bandura (1986) kunnen individuen leren door anderen te observeren. Wanneer een volger het gedrag van influencers observeert door hen op social media te volgen, kan dit invloed hebben op attitude van de volger ten opzichte van een product, merk of influencer. Het verlangen om hetzelfde leven te leiden als de influencer kan een effect hebben op de attitude van de volger (Shoenberger & Kim, 2017). Er is echter weinig onderzoek verricht naar het verband tussen type influencer, wishful identification en het effect op de attitude van de volger.
Uit onderzoek blijkt dat een hoger volgersaantal leidt tot een grotere wishful
identification met de influencer (Djafarova & Rushworth, 2017). Dat impliceert dat volgers minder verlangen naar het leven van een micro-influencer dan dat van een macro-influencer. Dit kan verklaard worden doordat micro-influencers niet het grote succes en droomleven van macro-influencers ervaren (Hoffner & Buchanan, 2005). Daardoor kunnen micro-influencers uiteindelijk minder effect hebben op de attitude van de volger ten opzichte van een product, merk en influencer.
Meso-influencers komen waarschijnlijk meer authentiek over dan macro-influencers, omdat hun leefstijl nog vergelijkbaar is met die van de volgers. Naast het influencen werken meso-influencers in vergelijkbare functies als hun doorsnee volgers. Omdat zij samenwerken met merken ervaren deze influencers al enig succes. Doordat de volger herhaaldelijk wordt blootgesteld aan de content van de meso-influencer over de mogelijke levensstijl, wordt de volger meegenomen in het leven van de influencer. Door herhaalde blootstelling van
gelijkenissen en successen kan de volger zich meer willen gaan vergelijken met de influencer (Christy & Fox, 2016). De volger bouwt langzaam een relatie op met de influencer, waarbij
meningen, gevoelens en gedachtes worden overgenomen (Um, 2013). Hierdoor wordt de attitude mogelijk beïnvloed.
Djafarova en Rushworth (2017) bevestigen dat een hoger aantal volgers leidt tot een grotere wishful identification met de influencer. Het is aannemelijk dat macro-influencers hierdoor meer invloed hebben op de attitude van de volgers. Veel macro-influencers zijn tevens bekendheden, zoals Negin Mirsalehi (5,2 miljoen Instagramvolgers) en Anna Nooshin (853.000 Instagramvolgers). Deze twee vrouwen zijn begonnen als influencers op social media en zijn nu ook in televisieprogramma’s te zien. Hoe meer succes de influencer heeft, hoe hoger de wishful identification van de volger kan zijn (Hoffner & Buchanan, 2005). Tevens blijkt uit onderzoek van Jin en Phua (2014) dat de volgers van een macro-influencer zich beter met hen kunnen identificeren.
Mogelijk verlangen volgers van macro-influencers meer naar het leven van deze influencers dan de volgers van micro- en meso-influencers. Wanneer de macro-influencer merken en producten laat zien in een Instagrambericht, kan de attitude van de volgers ten opzichte van deze producten en merken ‘positief’ worden beïnvloed. Hierop volgend is de volgende hypothese geformuleerd:
H2: Een macro-influencer leidt tot meer wishful identification van de volger, wat leidt tot een positievere (a) merkattitude, (b) productattitude en (c) attitude ten opzichte van de influencer dan micro- en meso-influencers.
Methode Design en participanten
In huidig onderzoek is gebruikgemaakt van een tussenproefpersonendesign met één factor: type influencer (micro, meso en macro). De participanten zijn random toegewezen aan een van deze drie condities. In totaal hebben 153 participanten tussen de 18 en 71 jaar (M = 30,47; SD = 11,15; 80,4% vrouw; 19,6% man) de vragenlijst volledig ingevuld voor dit onderzoek. Aan de micro-influencer-conditie zijn 48 respondenten blootgesteld, aan de meso-influencer-conditie 53 en aan de macro-influencer-meso-influencer-conditie 52. De doelgroep van deze studie waren Nederlandse Instagramgebruikers vanaf 18 jaar. De participanten van dit onderzoek zijn geworven via convenience en snowball sampling. De respondenten zijn benaderd via Facebook, Instagram, LinkedIn en WhatsApp.
Procedure
Participanten konden klikken op een link naar de vragenlijst in Qualtrics. Zij konden de vragenlijst invullen op de computer, tablet of smartphone. Voordat de participanten de vragenlijst konden invullen, konden zij een korte uitleg over de procedure en informed
H1 a b c
Merkattitude Type social influencer:
- Micro - Meso - Macro Geloofwaardigheid Productattitude Wishful identification
Figuur 1: Conceptueel model
RQ
H2
Attitude ten opzichte van de social
consent van het onderzoek lezen (zie Bijlage 1.1 en 1.2). Indien de participant akkoord ging met de privacyvoorwaarden, kon de participant doorgaan met het onderzoek. Aan de
participant werd gevraagd om een Instagrambericht zo aandachtig mogelijk te bekijken. Na tien seconden kon de participant doorklikken naar de eerste vraag. Ter controle werd gevraagd hoe het afgebeelde merk en de influencer heten. Daaropvolgend moesten de participanten vragen beantwoorden met betrekking tot de geloofwaardigheid van het type influencer, de wishful identification met de influencer en de attitude ten opzichte van het merk, het product en de influencer. Na deze vragen kwam de manipulatiecheck aan bod, waarin werd gevraagd hoeveel volgers de influencer had.
Ter afsluiting van de vragenlijst werd gevraagd naar demografische gegevens van de participant, zoals het geslacht, de leeftijd en het opleidingsniveau. Tevens werd gevraagd naar het Instagramgebruik van de participant. Het onderzoek werd afgesloten met de debriefing, waarin vermeld werd dat het aantal volgers van influencer Jamie Li in werkelijkheid een ander aantal is dan was afgebeeld in het getoonde Instagrambericht (zie Bijlage 1.4). Hierna werden alle participanten bedankt voor hun deelname en hadden zij de mogelijkheid om een opmerking over het onderzoek te vermelden. Het invullen van de vragenlijst kostte de participanten gemiddeld 7 minuten (M = 6,65; SD = 17,88). De participanten kregen geen vergoeding voor hun deelname. De volledige vragenlijst is te vinden in Bijlage 1.3.
Stimuli
Alle drie de condities laten een Instagrambericht zien van influencer Jamie Li. Zij is een Nederlandse influencer van 31 jaar oud en woont samen met haar vriend en twee zoontjes in Amsterdam. Jamie Li richt zich voornamelijk op de beauty- en modebranche. Haar
te zien met een flesje Jilzz Cider 0.0%, wat in de hashtags en beschrijving onder de afbeelding wordt vermeld (zie Bijlage 2).
De micro-influencer-conditie is gemanipuleerd. Hierin zijn 6.976 volgers te zien boven het Instagrambericht (zie Bijlage 2). De meso-influencer-conditie is niet gemanipuleerd en toont het werkelijke aantal volgers van Jamie Li, namelijk 59.800. De macro-influencer-conditie is gemanipuleerd. Hierin zijn 1,5 miljoen volgers te zien boven het Instagrambericht (zie Bijlage 2).
Operationalisatie
Mediërende variabelen
Geloofwaardigheid is gemeten aan de hand van drie componenten: aantrekkelijkheid, betrouwbaarheid en expertise (Ohanian, 1990). Dit wordt gemeten aan de hand van een 7-punts semantische differentiaalschaal uit het onderzoek van Ohanian (1990). Elke component bestond uit vijf items, zie Bijlage 1.3. Deze items vormen samen een betrouwbare schaal met een Cronbach’s alpha van 0,93. Het gemiddelde van de items is berekend om een schaal voor geloofwaardigheid te creëren (M = 4,07, SD = 0,83).
De tweede mediator van het onderzoek, wishful identification, wordt gemeten aan de hand van zes items (Hoffner, 1996; Jin & Phua, 2014). Deze worden aan de hand van een 7-punts Likertschaal gemeten met de antwoordmogelijkheden 1 (Helemaal niet mee eens) tot en met 7 (Helemaal mee eens), zie Bijlage 1.3. De schaal was zeer betrouwbaar ( = 0,93). Ook hier is een gemiddelde van de items berekend om een schaal te creëren voor wishful
Afhankelijke variabelen
De afhankelijke variabele attitude is onderverdeeld in merkattitude, productattitude en influencer-attitude. Deze drie variabelen worden aan de hand van een 7-punts Likertschaal gemeten met zeven items. Stellingen over merk- en productattitude zoals ‘Ik vind het merk Jillz’ en ‘Ik vind het product Jillz’ kon de respondent beantwoorden met ‘goed’, ‘aangenaam’, ‘favoriet’, ‘interessant’, ‘leuk’, ‘saai’ en ‘stom’. De 7-punts Likertschaal bestond uit de
antwoordmogelijkheden 1 (Helemaal niet mee eens) tot 7 (Helemaal mee eens) (Colliander & Dahlén, 2011; Spears & Singh, 2004). De items ’saai’ en ’stom’ zijn omgeschaald. De schaal wordt door middel van de betrouwbaarheidsanalyse als zeer betrouwbaar gezien ( = 0,88). Er is een gemiddelde berekend over de items om een schaal voor merkattitude te creëren (M = 4,09, SD = 0,84).
Ook voor productattitude is er een schaal gecreëerd. Deze schaal werd door middel van de betrouwbaarheidsanalyse als zeer betrouwbaar gezien ( = 0,86). Er is een gemiddelde berekend over de items om een schaal voor productattitude te creëren (M = 4,45, SD = 1,01).
De vragen over de influencer-attitude worden gemeten aan de hand van zes items vanuit de onderzoeken van Colliander en Dahlén (2011) en Spears en Singh (2004). Hierbij wordt dezelfde 7-punts Likertschaal gebruikt. De betrouwbaarheid van deze schaal is zeer betrouwbaar met een Cronbach’s alpha van 0,83. Voor het creëren van de schaal voor de influencer-attitude is het gemiddelde van de items berekend (M = 4,17, SD = 0,87).
Manipulatiecheck en controlevariabelen
Om te controleren of de manipulatie van de onafhankelijke variabele type influencer geslaagd was, werd de respondenten gevraagd hoeveel volgers Jamie Li heeft. Hierbij waren er drie antwoordmogelijkheden: 6.976, 59.800 en 1.500.000. Aan het einde van de vragenlijst werd
naar een aantal controlevariabelen gevraagd. Zo is gevraagd naar het Instagramgebruik van de participant: ‘Heb je een
Instagramaccount?’ en ‘Hoeveel minuten per dag gebruik je Instagram?’ (zie Bijlage 1.3). In totaal gebruiken de 153 participanten Instagram, gemiddeld 30 minuten per dag.
De participanten werd gevraagd of zij influencers volgen op Instagram en vanuit welke motivatie. Van de 153 participanten volgen 80 participanten influencers. Dit doen zij vooral voor tijdverdrijf en inspiratie. Daarnaast werd ter controle gevraagd of de participanten het merk Jillz en het product Jillz Cider 0.0% kennen en gebruiken. Van de 153 participanten kende 96,7% (n = 148) het merk Jillz voordat zij meededen aan het onderzoek. Verder drinkt 49,7% (n = 76) weleens Jillz en drinkt 65,4% (n= 100) nooit Jillz Cider 0,0%, al kende 72,5% (n= 111) het product wel. Ook werd gevraagd of de participanten influencer Jamie Li kennen en of zij haar op Instagram volgen. Voor deelname aan het onderzoek kende 25,5% (n = 39) van de participanten Jamie Li. Van de participanten volgt 6,5% (n = 10) Jamie Li op
Instagram.
Daarnaast werd naar demografische gegevens van de participant gevraagd, zoals geslacht, leeftijd en hoogst genoten opleiding. Aan het onderzoek deden 123 vrouwen en 30 mannen mee. Zij hebben een gemiddelde leeftijd van 31 jaar (M = 30,47, SD = 11,15). Voor 14,4% is de hoogst genoten opleiding het mbo, voor 35,9% het hbo en voor 34,6% het wo. Als laatste gaf 66% (n = 101) van de respondenten met een 4, 5, 6 of 7 op de 7-punts
Likertschaal aan hoe realistisch zij het Instagrambericht vonden wat zij te zien kregen in het experiment.
Resultaten Randomisatiecheck
Een randomisatiecheck is uitgevoerd om te controleren of de participanten qua leeftijd,
geslacht, opleidingsniveau en Instagramgebruik gelijk zijn verdeeld over de drie verschillende type influencer-condities. De resultaten laten zien dat er geen significante verschillen tussen de condities zijn wat betreft leeftijd (F(2, 149) = 2,24, p = 0,110) en Instagramgebruik (F(2,150) = 0,309, p = 0,735). Ook zijn er geen significante resultaten bij de
randomisatiecheck of geslacht en opleidingsniveau gelijk zijn verdeeld over type influencer: geslacht X2 (2) = 1,49, p = 0,474 en opleidingsniveau X2 (10) = 23,66, p = 0,009. Op basis van deze resultaten kan geconcludeerd worden dat de randomisatie geslaagd is en het niet nodig is om de controlevariabelen mee te nemen als covariaat.
Manipulatiecheck
In dit experiment is gekeken of de participanten de manipulatie, het aantal volgers van de influencer, hebben opgemerkt. Hier is een significant effect gevonden tussen de drie type influencers: X2 (4) = 40,70, p < 0,000, 2 = 0,143. Bij de micro-conditie had 53,2% het juiste aantal volgers wat vermeld was bij het Instagrambericht opgemerkt. Bij de meso-conditie had 53,0% van de participanten het juiste volgersaantal opgemerkt en bij de macro-conditie 67,5%. Geconcludeerd kan worden dat de manipulatie geslaagd is en de participanten het volgersaantal in het Instagrambericht opgemerkt hebben.
Effect van type influencer op merk-, product- en influencer-attitude
Om antwoord te krijgen op de onderzoeksvraag (RQ) zijn er drie eenwegs-variantieanalyses (ANOVA) uitgevoerd, met als de onafhankelijke variabele type influencer en de afhankelijke variabelen merkattitude, productattitude en influencer-attitude. De ANOVA laat zien dat er geen significante effecten zijn gevonden van het type influencer op merkattitude, F(2, 150) = 0,05, p = 0,950, 2 = 0,001, productattitude, F(2, 150) = 0,54, p = 0,586, 2 = 0,007, en influencer-attitude, F(2, 150) = 0,59, p = 0,556, 2 = 0,008. De gemiddelden staan in Tabel 1. Aan de hand van deze resultaten kan geconcludeerd worden dat de onderzoeksvraag (RQ) niet kan worden beantwoord. Er wordt uit deze studie niet duidelijk welk type influencer de attitude van de volger kan beïnvloeden door middel van een Instagrampost.
Type influencer Aantal in conditie (N) Gemiddelden (M) Standaardafwijking (SD) Micro 48 4,60 1,07 Meso 53 4,67 1,04 Macro 52 4,62 1,02 Totaal 153 4,63 1,04
Effect van type influencer, gemedieerd door geloofwaardigheid
Hypothese 1 is getoetst met behulp van de PROCESS-macro van Hayes (2013). Model 4 is gekozen met de onafhankelijke variabele type influencer en de afhankelijke variabelen merkattitude, productattitude en influencer-attitude. De mediërende variabelen zijn
geloofwaardigheid en wishful identification. De analyse is drie keer uitgevoerd, voor alle drie de afhankelijke variabelen apart.
Wat betreft H1, zijn er geen significante, indirecte effecten gevonden van het type influencer via geloofwaardigheid op merkattitude, dit geldt zowel tussen de meso- en influencer (b = 0,01, SE = 0,05, 95% CI [-0,11; 0,12]) als tussen de macro- en
micro-influencer (b = 0,03, SE = 0,06, 95% CI [-0,07; 0,16]). Er is geen significant effect gevonden van type influencer op geloofwaardigheid, zowel tussen de meso- en micro-influencer (b = 0,03 SE = 0,17, t = 0,21, p = 0,837) als tussen de macro- en micro-influencer (b = 0,11, SE = 0,17, t = 0,63, p = 0,530). Echter, er is wel een significant effect gevonden van
geloofwaardigheid op merkattitude. Wanneer de influencer geloofwaardig is, is de merkattitude positiever (b = 0,27, SE = 0,11, t = 2,49, p = 0,014).
Er is geen significant indirect effect gevonden van type influencer via
geloofwaardigheid op productattitude. Dit geldt zowel tussen de meso- en micro-influencer (b = 0,01, SE = 0,05, 95% CI [-0,08, 0,13]) als tussen de macro- en micro-influencer (b = 0,03, SE = 0,05, 95% CI [-0,04; 0,17]). Wel is er een significant effect gevonden van
geloofwaardigheid op productattitude. Dit betekent wanneer de influencer geloofwaardig overkomt, de productattitude positiever is (b = 0,24, SE = 0,11, t = 2,18 p = 0,031).
Tevens is er geen indirect effect gevonden tussen de meso- en micro-influencer (b = 0,02, SE = 0,10, 95% CI [-0,17; 0,21]) en tussen de macro- en micro-influencer (b = 0,06, SE
= 0,10, 95% CI [-0,14; 0,25]) via geloofwaardigheid op de influencer-attitude. Wel is er een significant effect gevonden van geloofwaardigheid in de influencer op de influencer-attitude Wanneer volgers de influencer geloofwaardig vinden, is de attitude positiever ten opzichte van de influencer, b = 0,54, SE = 0,07, t = 7,89, p < 0,000. Zie Tabel 2 voor de gemiddelden.
Aan de hand van bovenstaande resultaten betekent dat hypothese 1 (H1) verworpen wordt en dat het effect van type influencer niet gemedieerd wordt door geloofwaardigheid op merkattitude, productattitude en influencer-attitude.
Type Influencer Aantal in conditie (N) Gemiddelden (M) Standaardafwijking (SD) Micro 48 4,63 1,08 Meso 53 4,48 1,06 Macro 52 4,34 0,89 Totaal 153 4,45 1,01
Tabel 2: Effect van type influencer op productattitude in gemiddelden.
Effect van type influencers, gemedieerd door wishful identification
Hypothese 2 is geanalyseerd door middel van PROCESS-macro model 4 van Hayes (2013). Hier is het type influencer de onafhankelijke variabele. De merk- en productattitude en influencer-attitude zijn de drie afhankelijke variabelen en wishful identification en geloofwaardigheid zijn de mediatoren.
Er zijn geen significant indirecte effecten gevonden voor de vergelijking tussen de meso- en micro-influencer (b = -0,03, SE = 0,05, 95% CI [-0,15; 0,06]) en tussen de macro- en micro-influencer (b < 0,00, SE = 0,05, 95% CI [-0,12; 0,10]), via wishful identification op merkattitude. Ook is er geen significant effect gevonden van type influencer op wishful identification, zowel tussen de meso- en influencer (b = -0,14, SE = 0,26, t = -0,54, p = 0,588) als tussen de macro- en micro-influencer (b = 0,02, SE = 0,26, t = 0,09, p = 0,928). Echter, er is wel een significant effect gevonden van wishful identification op merkattitude (b
= 0,18, SE = 0,07, t = 2,55, p = 0,012). Wanneer de volger een hoge wishful identification met de influencer heeft, heeft de volger een positievere merkattitude.
Er is geen indirect significant effect gevonden van type influencer via wishful identification op productattitude. Dit geldt zowel tussen de meso en microinfluencer (b = -0,02, SE = 0,03, 95% CI [-0,09; 0,04]) als tussen de macro- en micro-influencer (b < 0,00, SE = 0,03, 95% CI [-0,07; 0,06]). Tevens is er geen significant effect gevonden van wishful identification op productattitude (b = 0,09, SE = 0,07, t = 1,30, p = 0,197).
De analyse van PROCESS laat zien dat er geen significant indirect effect is gevonden van type influencer via wishful identification op de attitude ten opzichte van de influencer (b = -0,03, SE = 0,06, 95% CI [-0,16; 0,08]) (tussen de meso- en micro-influencer). Dit geldt ook tussen de macro- en micro-influencer (b = 0,01, SE = 0,06, 95% CI [-0,11; 0,12]). Er kan geconcludeerd worden dat het effect van type influencer op de influencer-attitude zelf niet gemedieerd wordt door wishful identification. Wel wordt er een significant effect gevonden van wishful identification op de influencer-attitude (b = 0,22, SE = 0,04, t = 5,12, p < 0,000). Dit betekent dat wanneer een volger zich graag wil identificeren met een influencer, deze een positievere attitude heeft ten opzichte van de influencer. Zie Tabel 3 voor de gemiddelden.
Door deze resultaten kan hypothese 2 (H2) niet worden aangenomen. Een Instagrambericht van een micro-, meso- of macro-influencer leidt niet tot een hogere wishful identification van de volger en dit heeft geen effect op de merk- en productattitude van de volger en influencer-attitude.
Type influencer Aantal in conditie (N) Gemiddelden (M) Standaardafwijking (SD) Micro 48 4,22 1,04 Meso 53 4,24 0,65 Macro 52 4,07 0,91 Totaal 153 4,17 0,87
Tabel 3: Effecten van type influencer op attitude ten opzichte van de influencer in gemiddelden.
Conclusie & Discussie Conclusie
Het doel van dit onderzoek was om te onderzoeken wat het effect is van het aantal volgers van influencers op de attitude van de participanten. Hierbij werd ook onderzocht of
geloofwaardigheid van en de wishful identification met de influencer hier invloed op hebben, na het zien van een Instagrambericht met daarin een merk en product. Tegen de
verwachtingen in blijkt uit de resultaten dat het type influencer geen effect heeft op de merk- of productattitude of de influencer-attitude. Er bleken geen significante resultaten te zijn voor
het effect van het type influencer op de merk- en productattitude en de influencer-attitude. Een post van een micro, meso of macro influencer leidt niet tot een positievere of negatievere attitude van de volger ten aanzien van het merk, product of de influencer.
Echter, op basis van de literatuur waren er tegenstrijdige verwachting, zo werd
verwacht dat macro-influencers een positief effect zouden hebben op de attitude van de volger ten opzichte van het merk, product en de influencer. Dit komt mede door de hoge populariteit en overredingskracht die macro-influencers hebben (Abdin, 2016; Jin & Phua, 2014; Sherman
et al., 2018; Um & Kim, 2016). Maar dat micro- en meso- influencers juist door de hogere betrokkenheid met volgers en de kwalitatief creatievere content een positiever effect zouden hebben op de attitude dan macro-influencers (Dinesh et al., 2017; Gretzel, 2018; Williams, 2017).
In deze studie kenden weinig participanten de als voorbeeld genomen influencer Jamie Li (n = 39). Er was dus weinig betrokkenheid tussen de participant en deze influencer.
Mogelijk zijn er geen significante resultaten gevonden omdat het volgersaantal van een influencer niet de belangrijkste factor is bij attitudebeïnvloeding van de consument. Naast het aantal volgers van de influencer kunnen andere factoren een rol spelen. Zo kan de
betrokkenheid laag zijn door de matige kennis van en gebruikservaringen met het afgebeelde merk, product en de influencer, waardoor de attitude niet beïnvloed wordt. Door de matige kennis en populariteit van de als voorbeeld genomen influencer heeft deze mogelijk niet genoeg overredingskracht op de participant gehad om de attitude te kunnen beïnvloeden.
Tevens laat huidig onderzoek zien dat geloofwaardigheid geen mediërende rol speelt in het effect van type influencer op de attitudes van de volger ten opzichte van het merk, product en de influencer. Volgens Boerman et al. (2017) is geloofwaardigheid echter wel een belangrijke factor bij de effecten van attitudebeïnvloeding. Uit voorgaand onderzoek is
gebleken dat een hoge mate van geloofwaardigheid een positief effect heeft op de attitude (Colliander & Dahlén, 2011). Dit blijkt ook uit dit huidige onderzoek, maar het aantal volgers van influencer had hier geen effect op. Uit de gebruikte voorgaande onderzoeken bleek dat de participanten de micro-influencer als meer authentiek zouden zien, wat zou resulteren in een hogere
geloofwaardigheid (Brunel et al., 2013). Echter, in huidig onderzoek is er geen effect
gevonden van het aantal volgers van een influencer via geloofwaardigheid op de attitude van de participant. Dit komt mogelijk doordat de participanten de gebruikte influencer niet kenden en dus geen betrokkenheid bij haar voelden.
Als laatste veronderstelde dit onderzoek dat een macro-influencer tot meer wishful identification zou leiden, wat vervolgens zou leiden tot een positievere attitude ten opzichte van het merk, product en de influencer. Huidig onderzoek laat zien dat er geen effect is van het type influencer op de attitude, via wishful identification. Uit het onderzoek van Djafarova en Rushworth (2017) bleek dat een hoger aantal volgers van een influencer leidt tot een grotere wishful identification bij de volger. Daarnaast kan wishful identification effect hebben op de attitude van de volger (Shoenberger & Kim, 2017). Uit huidig onderzoek bleek dat een hoge mate van wishful identification leidt tot een hogere merkattitude en influencer-attitude. Hieruit blijkt dat volgersaantal niet leidend is en andere factoren wellicht een belangrijkere rol spelen voor attitudebeïnvloeding via wishful identification. De participanten zijn door alleen het volgersaantal van de influencer niet genoeg overtuigd van het willen evenaren van het leven van de afgebeelde influencer. Kennis en ervaring van de volger en populariteit van de influencer zouden een rol kunnen spelen bij de mate van wishful identification, wat
Beperkingen en vervolgonderzoek
Deze studie heeft een aantal beperkingen. Het uitblijven van de verwachte resultaten kan toegeschreven worden aan het feit dat net iets meer dan de helft van de participanten het juiste aantal volgers had opgemerkt bij de micro- en meso-conditie (53,2% en 53,0%). De
antwoorden van een aantal respondenten zijn daardoor niet op het juiste volgersaantal gebaseerd. In vervolgonderzoek is het advies om het volgersaantal prominenter in het experiment naar voren te laten komen, zodat het voor respondenten duidelijker is met wat voor influencer zij te maken hebben. Daarnaast kwam uit de resultaten voort dat 47,7% (n = 73) van de respondenten helemaal geen influencers volgt op Instagram. In vervolgonderzoek
is het dan ook raadzaam om participanten te verzamelen die in ieder geval wel bekend zijn met influencers en deze ook daadwerkelijk volgen op Instagram.
Een tweede beperking is dat 74,5% (n = 114) van de participanten Jamie Li niet kende, waardoor deze influencer in het Instagrambericht niet genoeg overredingskracht heeft om de attitudes van participanten te beïnvloeden. Omdat veel mensen de gebruikte influencer (Jamie Li) niet kenden, was er waarschijnlijk geen significant resultaat op geloofwaardigheid en wishful identification. Wellicht werkt het anders wanneer een bekendere influencer gebruikt wordt. Dan voelen de participanten zich waarschijnlijk meer betrokken bij deze influencer dan bij een onbekendere influencer en zal er eerder een effect optreden op geloofwaardigheid en wishful identification. Daarom is het voor het vervolgonderzoek raadzaam om naast een voor vele onbekende influencer, een bekendere influencer te kiezen. Dit kan gedaan worden aan de hand van een pre-test, die onderzoekt of participanten een van de influencers kennen. Het gebruiken van drie echte type influencers en hun werkelijke aantal volgers, kan meer realistische antwoorden opleveren.
De laatste beperking is dat meer dan de helft van de participanten (50,3%, n = 77) nooit Jillz drinkt en 65,4% (n = 100) nooit Jillz Cider 0,0% drinkt. Het is verstandig om in vervolgonderzoek ook een ander merk en productsoort te kiezen. De participanten waren nu mogelijk minder gemotiveerd om de vragen in te vullen over het merk en product. Een algemener en passender merk en product, voor zowel mannen als vrouwen, is aan te raden in vervolgonderzoek, zodat het
stimulusmateriaal beter aansluit bij de doelgroep.
Implicaties
Ondanks dat dit onderzoek beperkingen heeft en vervolgonderzoek nodig is, kunnen
marketeers en influencers hun voordeel doen met enkele resultaten en de uitgelichte literatuur.
Zo is uit dit en vorig onderzoek gebleken dat een hoge geloofwaardigheid van en wishful identification met de influencer leidt tot een positievere merk- en productattitude (alleen bij geloofwaardigheid) en attitude ten opzichte van de influencer, ongeacht het volgersaantal van de influencer. De hoeveelheid volgers van een influencer is niet de belangrijkste factor voor attitudebeïnvloeding van de consument, zoals nu veelal wordt gedacht. Deze inzichten kunnen waardevol zijn om doelen te behalen die betrekking hebben op beïnvloeding van attituden van de consument door middel van het inzetten van influencers. Zo kan er gekeken worden naar andere eigenschappen van de influencer dan naar alleen het volgersaantal.
Naast praktische implicaties heeft deze studie ook een aantal implicaties voor de wetenschap. Uit deze studie is gebleken dat het aantal volgers van de influencer niet de leidende factor is in effecten op de attitudes van de consument. Factoren zoals de
geloofwaardigheid van en wishful identification met de influencer hebben wel een positief effect op de attitudebeïnvloeding van de consument ten aanzien van het merk, product (alleen
bij geloofwaardigheid) en de influencer. Daarnaast spelen mogelijk andere factoren een rol bij attitudebeïnvloeding als het gaat om influencers en hun volgersaantallen. Wanneer in een vervolgonderzoek rekening wordt gehouden met bovenstaande beperkingen en mogelijke andere belangrijke factoren, is deze studie mogelijk een mooie toevoeging voor de wetenschap en kan het een goed handboek zijn voor vele influencers en marketeers.
Referenties
Abidin, C. (2016). Visibility labour: Engaging with influencers’ fashion brands and #OOTD advertorial campaigns on Instagram. Media International Australia 161(1), 86–100. Abzari, M., Ghassemi, R. A., & Vosta, L. N. (2014). Analysing the effect of social media on
brand attitude and purchase intention: The case of Iran Khodro company.
Procedia Social and Behavioral Sciences, 143, 822-826.
Amos, C., Holmes, G. & Strutton, D. (2008). Exploring the relationship between celebrity endorser effects and advertising effectiveness. A quantitative synthesis of effect size. International Journal of Advertising, 27(2), 209-234.
Bandura, A. (1986). Social foundations of thought and action: A social cognitive theory. Englewood Cliffs, NJ, US: Prentice-Hall, Inc.
Belch, G. E., & Belch, M. A. (2015). Advertising and Promotion: An Integrated Marketing Communications Perspective (10th ed.) New York, NY: McGraw-Hill.
Berger, J., & Keller Fay Group. (2016). Research shows micro-influencers have more impact than average consumers. Geraadpleegd op 16 mei, van
https://www.expertvoice.com/wpcontent/uploads/2016/12/Power-of-Influence- Quantified.pdf
Boerman, S. C., van Reijmersdal, E. A., & Neijens, P. C. (2015). Using eye tracking to
understand the effects of brand placement disclosure types in television programs. Journal of Advertising, 44(3), 196-207.
Boerman, S. C., Willemsen, L. M., & Van der Aa, E. P. (2017). “This post is sponsored”. Effects of sponsorship disclosure on persuasion knowledge and electronic word of mouth in the context of Facebook. Journal of Interactive Marketing, 38, 82-92. Chen, C. P. (2016). Forming digital self and parasocial relationships on YouTube. Journal of
Consumer Culture, 16(1), 232-254.
Christy, K. R., & Fox, J. (2016). Transportability and presence as predictors of avatar identification within narrative video games. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 19(4), 283–287.
Colliander, J., & Dahlén, M. (2011). Following the Fashionable Friend: The Power of Social Media: Weighing Publicity Effectiveness of Blogs versus Online Magazines. Journal
Of Advertising Research, 51(1), 313-320.
De Veirman, M., Cauberghe, V., & Hudders, L. (2017). Marketing through Instagram influencers: The impact of number of followers and product divergence on brand attitude. International Journal of Advertising, 36(5), 798–828.
Dinesh, D., Writer, C., & Media, G. (2017). Why Micro-Influencers Are a Social Media Marketing Imperative for 2017. Econtent, 40(3), 14-15.
Djafarova, E., & Rushworth, C. (2017). Exploring the credibility of online celebrities’ Instagram profiles in influencing the purchase decisions of young female users. Computers in Human Behavior, 68, 1–7.
Djafarova, E., & Trofimenko, O. (2018). ‘Instafamous’–credibility and self-presentation of micro-celebrities on social media. Information, Communication & Society, 1-15.
Domingues Aguiar, T., & Van Reijmersdal, E. A. (2018). Influencer Marketing. Amsterdam,
Nederland: SWOCC.
Fishbein, M., & Ajzen, I. (1977). Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research.
Freberg, K., Graham, K., McGaughey, K., & Freberg, L. A. (2011). Who are the social media influencers? A study of public perceptions of personality. Public Relations Review, 37(1), 90-92.
Garcia, D., Mavrodiev, P., Casati, D., & Schweitzer, F. (2017). Understanding popularity, reputation, and social influence in the Twitter society. Policy and Internet, 9(3), 343- 364.
Gosse, J. (2016). 4 Voorbeelden van hoe en wanneer je influencer marketing inzet. Marketingfacts. Geraadpleegd op 11 april 2019, van
https//www.marketingfacts.nl/berichten/4-voorbeelden-van-hoe-en-wanneer- jeinfluencer-marketing-inzet
Granjon, V., & Benedic, R. (2017). Instagram’s social media influencers: A study of online popularity from source credibility to brand attitude (Doctoral dissertation of Master’s thesis). Geraadpleegd op 4 april 2019, van
http://www.diva-portal.org/smash/record.isf?pid=diva2%3A1136513&dswid=3497
Gretzel, U. (2018). Influencer marketing in travel and tourism. In Sigala, M. & Gretzel, U. (Eds.), Advances in Social Media for Travel, Tourism and Hospitality: New
Perspectives, Practice and Cases, pp. 147-156. New York: Routledge.
Haverkamp, R. (2018). Het verschil tussen mega, macro, meso, micro en nano influencers [Blogpost]. Geraadpleegd op 3 april 2019, van
Hayes, A. F. (2013). Introduction to mediation, moderation, and conditional process
analysis: A regression-based approach. New York, NY: The Guilford Press
Hoffner, C. (1996). Children's wishful identification and parasocial interaction with favorite television characters. Journal of Broadcasting & Electronic Media, 40(3), 389-402. Hoffner, C., & Buchanan, M. (2005). Young adults' wishful identification with television
characters: The role of perceived similarity and character attributes. Media Psychology, 7(4), 325–351.
Hovland, C. I., Janis, I. L., & Kelley, H. H. (1953). Communication and Persuasion. New Haven: Yale University Press, 1953
Jin, S., & Phua, J. (2014). Following celebrities’ tweets about brands: The impact of twitter- based electronic word-of-mouth on consumers’ source credibility perception, buying intention, and social identification with celebrities. Journal of Advertising, 43(2), 181– 195.
Jonkers, A. (2019). 3 Tips - Snel meer Instagram volgers (zonder te betalen). Geraadpleegd op 11 juni 2019, van https://business.trustedshops.nl/blog/meer-instagram-volgers
Lafferty, B. A., & Goldsmith, R. E. (1999). Corporate credibility’s role in consumers’
attitudes and purchase intentions when a high versus a low credibility endorser is used in the ad. Journal of Business Research, 44(2), 109-116.
Lawrence, B., Fournier, S., & Brunel, F. (2013). When companies don't make the ad: A multimethod inquiry into the differential effectiveness of consumer-generated advertising. Journal of Advertising, 42(4), 292-307.
Lee, J. E., & Watkins, B. (2016). YouTube vloggers' influence on consumer luxury brand perceptions and intentions. Journal of Business Research, 69(12), 5753-5760.
purchase intention and the mediation effect of customer attitude. Asian Journal of
Business Research, 7(2), 19.
Liu, Y., & Perrewe, P. L. (2006). Are they for real? The interpersonal and intrapersonal outcomes of perceived authenticity. International Journal of Work Organisation and Emotion, 1(3), 204-214.
McQuarrie, E. F., Miller, J., & Phillips, B. J. (2012). The megaphone effect: Taste and audience in fashion blogging. Journal of Consumer Research, 40, 136-159
Ohanian, R. (1990). Construction and validation of a scale to measure celebrity endorsers' perceived expertise, trustworthiness, and attractiveness. Journal of Advertising, 19(3), 39-52.
Oosterveer, D. (2019,). Social media in Nederland 2019: Facebook verliest ruim half miljoen gebruikers. Geraadpleegd op 23 maart 2019, van
https://www.marketingfacts.nl/cookies/?s=%2Fberichten%2Finfluencer-marketing- draait-om-onderwerp-niet-om-influencers
Petty, R. E., & Cacioppo, J. T. (1986). The elaboration likelihood model of persuasion. In Communication and Persuasion (pp. 1-24). Springer, New York, NY.
Sammis, K., Lincoln, C., & Pomponi, S. (2015). Influencer marketing for dummies. John Wiley & Sons.
Scheer, L. K., Miao, C. F., & Palmatier, R. W. (2015). Dependence and interdependence in marketing relationships: Meta-analytic insights. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(6), 694–712.
Sherman, L. E., Greenfield, P. M., Hernandez, L. M., & Dapretto, M. (2018). Peer influence via Instagram: Effects on brain and behavior in adolescence and young adulthood. Child Development, 89(1), 37-47.
Shoenberger, H., & Kim, E. (2017). Product placement as leveraged marketing
communications: the role of wishful identification, brand trust, and brand buying behaviors. International Journal of Advertising, 1-17.
Spears, N., & Singh, S. N. (2004). Measuring attitude toward the brand and purchase intentions. Journal of Current Issues & Research in Advertising, 26(2), 53–66. Sundar, S. S. (2008). The MAIN model: A heuristic approach to understanding technology
effects on credibility. In M. Metzger & A. Flanagin (Eds.), Digital media, Youth, and Credibility (pp. 73– 100). Cambridge, MA: MIT Press.
Tong, S. T., Van der Heide, B., Langwell, L., & Walther, J. B. (2008). Too much of a good thing? The relationship between number of friends and interpersonal impressions on Facebook. Journal of Computer-Mediated Communication, 13, 531–549.
Um, N. H. (2013). Effects of negative brand information: Measuring impact of celebrity identification and brand commitment. Journal of Global Marketing, 26(2), 68–79. Um, N. H., & Kim, S. (2016). Determinants for Effects of Celebrity Negative Information:
When to Terminate a Relationship with a Celebrity Endorser in Trouble?. Psychology & Marketing, 33(10), 864-874.
Utz, S. (2010). Show me your friends and I will tell you what type of person you are: How
one’s profile, number of friends, and type of friends influence impression formation on social network sites. Journal of Computer-Mediated Communication, 15(2), 314-335.
Van der Pligt, J., & Vliek, M. (2016). The Psychology of Influence: Theory, Research and Practice. Routledge.
Verhellen, Y., Dens, N., & De Pelsmacker, P. (2013). Consumer responses to brands placed in Youtube movies: the effect of prominence and celebrity endorser expertise. Journal
of Electronic Commerce Research. Long Beach, Calif., 14(4), 287-303.
Westerman, D., Spence, P. R., & Van der Heide, B. (2012). A social network as information: The effect of system generated reports of connectedness on credibility on Twitter. Computers in Human Behavior, 28, 199-206.
Williams, T. (2017). Definitive practical guide to influencer relationship management. Onalytica. Geraadpleegd op 19 maart 2019, van
https://onalytica.com/blog/posts/white-paper-the-definitive-practical-guide-to-influencer-relationship-management/
Wojdynski, B. W., & Evans, N. J. (2016). Going native: Effects of disclosure position and language on the recognition and evaluation of online native advertising. Journal of Advertising, 45(2), 57-68.
Bijlage Bijlage 1. Vragenlijst
1.1 Procedure vragenlijst Beste respondent,
Hierbij wil ik u uitnodigen om deel te nemen aan een onderzoek dat wordt uitgevoerd onder de verantwoordelijkheid van de Universiteit van Amsterdam.
Het onderzoek waar ik uw medewerking voor vraag is een onderzoek naar Social media influencers. U wordt aan een aantal social mediaberichten blootgesteld en vervolgens wordt u een aantal stellingen en vragen voorgelegd.
Het onderzoek duurt maximaal 10 minuten.
1) Uw anonimiteit is gewaarborgd en uw antwoorden of gegevens worden onder geen enkele voorwaarde aan derden verstrekt, tenzij u hiervoor van tevoren uitdrukkelijke toestemming hebt verleend.
2) U kunt zonder opgaaf van redenen weigeren mee te doen aan het onderzoek of uw deelname voortijdig afbreken. Ook kunt u binnen 7 dagen na deelname uw toestemming intrekken voor het gebruik van uw antwoorden of gegevens voor het onderzoek.
3) Deelname aan het onderzoek zal geen noemenswaardige risico's of ongemakken met zich meebrengen. Er zal geen moedwillige misleiding plaatsvinden, en u zult niet met expliciet aanstootgevend materiaal worden geconfronteerd.
Voor meer informatie kunt u contact opnemen met onderzoeker Cayleigh Meijn per adres: Universiteit van Amsterdam, Postbus 19268, 1000 GG;
Mocht u naar aanleiding van uw deelname aan dit onderzoek klachten of opmerkingen hebben over het verloop van het onderzoek en de daarbij gevolgde procedure, dan kunt u contact opnemen met het lid van de Commissie Ethiek namens ASCoR, per adres: ASCoR secretariaat, Commissie Ethiek, Universiteit van Amsterdam, Postbus 15793, 1001 NG Amsterdam; 020-5253680; ascor-secr-fmg@uva.nl. Uw klacht of opmerking zal dan strikt vertrouwelijk worden behandeld.
Ik hoop u hierbij voldoende geïnformeerd te hebben en dank u bij voorbaat hartelijk voor uw deelname aan dit onderzoek.
Met vriendelijke groet,
1.2 Informed Consent
Ik verklaar hierbij op voor mij duidelijke wijze te zijn ingelicht over de aard en methode van het onderzoek, zoals uiteengezet in de informatie op de vorige pagina.
Ik stem geheel vrijwillig in met deelname aan dit onderzoek. Ik behoud daarbij het recht deze instemming weer in te trekken binnen 7 dagen na deelname zonder dat ik daarvoor een reden hoef op te geven. Ik besef dat ik op elk moment mag stoppen met het onderzoek.
Als mijn onderzoeksresultaten gebruikt worden in wetenschappelijke publicaties, of op een andere manier openbaar worden gemaakt, dan zal dit volledig geanonimiseerd gebeuren. Mijn persoonsgegevens worden niet door derden ingezien zonder mijn uitdrukkelijke toestemming. Als ik meer informatie wil, nu of in de toekomst, dan kan ik me wenden tot Cayleigh Meijn, per adres: Universiteit van Amsterdam, Postbus 19268, 1000 GG; +31613225778;
cayleigh.meijn@student.uva.nl,
Voor eventuele klachten over dit onderzoek kan ik me wenden tot het lid van de Commissie Ethiek namens ASCoR, per adres: ASCoR secretariaat, Commissie Ethiek, Universiteit van Amsterdam, Postbus 15793 1001 NG Amsterdam; 020-5253680; ascor-secr-fmg@uva.nl.
Ik begrijp de bovenstaande tekst en ga akkoord met deelname aan het onderzoek en ik ben minimaal 18 jaar.
o
Jao
NeeQ1. Je krijgt nu een Instagrambericht te zien. Bekijk deze zorgvuldig. Na 10 seconden kan je doorklikken naar de volgende vraag. Hierna volgen enkele stellingen met betrekking tot dit Instagrambericht. Vul
deze vragen zo eerlijk mogelijk in.
Noot: De drie stimuli die random werden toegewezen aan de participanten. Van links naar rechts: micro-, meso-, en macroconditie. Zie Bijlage 2 voor de vergrote versies.
Q2. Heb je een merk gezien in dit Instagrambericht?
o
Ja, namelijk ________________________________________________Q3. Kende je het merk Jillz voordat je meedeed aan dit onderzoek?
o
Jao
NeeQ4. Drink je weleens Jillz?
o
Jao
NeeQ5. Kende je Jillz Cider 0.0% voordat je meedeed aan dit onderzoek?
o
Jao
NeeQ6. Hoe vaak gebruik je het product Jillz Cider 0.0%?
o
Nooito
Zeldeno
Regelmatigo
Vaako
AltijdQ7. Hoe realistisch was dit Instagrambericht?
1 2 3 4 5 6 7
In het Instagrambericht is het merk Jillz te zien. Wat vind je van het merk Jillz? Q8. Ik vind het merk Jillz:
Helemaal niet mee eens Niet mee eens Enigszins mee oneens Noch eens noch oneens Enigszins
mee eens Mee eens
Helemaal mee eens Jillz Goed
o
o
o
o
o
o
o
Jillz Aangenaamo
o
o
o
o
o
o
Jillz Favorieto
o
o
o
o
o
o
Jillz Interessanto
o
o
o
o
o
o
Jillz Leuko
o
o
o
o
o
o
Jillz Saaio
o
o
o
o
o
o
Jillz Stomo
o
o
o
o
o
o
Q9. Ik vind het product Jillz Cider 0.0%: Helemaal niet mee eens Niet mee eens Enigszins mee oneens Noch eens noch oneens Enigszins
mee eens Mee eens
Helemaal mee eens Jillz Cider 0.0% Goed
o
o
o
o
o
o
o
Jillz Cider 0.0% Aangenaamo
o
o
o
o
o
o
Jillz Cider 0.0% Favorieto
o
o
o
o
o
o
Jillz Cider 0.0% Interessanto
o
o
o
o
o
o
Jillz Cider 0.0% Leuko
o
o
o
o
o
o
Jillz Cider 0.0% Saaio
o
o
o
o
o
o
Jillz Cider 0.0% Stomo
o
o
o
o
o
o
Het Instagrambericht was van influencer Jamie Li.
Q10. Kende je Jamie Li voordat je meedeed aan dit onderzoek?
o
JaQ11. Hoeveel Volgers had Jamie Li op de afbeelding?
o
6.976o
59.800o
1.500.000Q12. Volg je haar ook op Instagram?
o
Jao
NeeQ13. Ik vind Jamie Li:
Helemaal niet mee eens Niet mee eens Enigszins mee oneens Noch eens noch oneens Enigszins mee eens Mee eens Helemaal mee eens Leuk
o
o
o
o
o
o
o
Goedo
o
o
o
o
o
o
Interessanto
o
o
o
o
o
o
Aantrekkelijko
o
o
o
o
o
o
Saaio
o
o
o
o
o
o
Stomo
o
o
o
o
o
o
Q14. Ik vind Jamie Li:
1 2 3 4 5 6 7 Niet
Aantrekkelijk
o
o
o
o
o
o
o
Aantrekkelijk Niet Classyo
o
o
o
o
o
o
ClassyLelijk
o
o
o
o
o
o
o
Mooi Niet Eleganto
o
o
o
o
o
o
ElegantNiet Sexy
o
o
o
o
o
o
o
SexyQ15. Ik vind Jamie Li:
1 2 3 4 5 6 7
Afhankelijk
o
o
o
o
o
o
o
Onafhankelijk Oneerlijko
o
o
o
o
o
o
Eerlijk Onbetrouwbaaro
o
o
o
o
o
o
BetrouwbaarNiet Oprecht
