UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT POLITIEKE EN SOCIALE WETENSCHAPPEN
Brand conversation management: Een inhoudsanalyse van merkpagina's op Facebook
Wetenschappelijke verhandeling
KATRIEN CRABBE
Aantal woorden: 24 905
MASTERPROEF COMMUNICATIEWETENSCHAPPEN afstudeerrichting COMMUNICATIEMANAGEMENT PROMOTOR: PROF. DR. Veroline Cauberghe COMMISSARIS: DR. Laurence Claeys COMMISSARIS: DR. Katrien Berte
ACADEMIEJAAR 2009 - 2010
.DWULHQ&UDEEH
PHL
ABSTRACT In deze masterproef wordt ingegaan op de rol die de nieuwe media kunnen spelen voor merken. Het ontstaan van deze nieuwe media heeft er namelijk voor gezorgd dat de consumenten zijn geëvolueerd tot prosumers: producenten en consumenten van informatie. Prosumers kunnen een invloed uitoefenen op de beeldvorming van een merk bij andere internetgebruikers. Een merk kan hierop inspelen door via interactie met de consument een positieve relatie op te bouwen. ‘Conversation Management’ is dan ook het nieuwe buzzwoord in de marketingwereld. Aan de hand van een literatuurstudie bieden wij een overzicht van de verschillende academische studies die zich toespitsen op de rol dat conversatiemanagement kan spelen bij het opbouwen van een merk. Aan de hand van twee inhoudsanalyses op de socialenetwerksite Facebook, waarbij 29 merkpagina’s en 1078 berichten werden geanalyseerd, werd onderzocht in welke mate merken gebruik maken van merkpagina’s op Facebook en in welke mate er conversaties plaatsvinden tussen het merk en de consument op merk- en fanpagina’s op Facebook. Uit de resultaten van dit onderzoek kan afgeleid worden dat sommige merken veel tijd en energie in hun merkpagina investeren, andere minder. Vervolgens kan besloten worden dat de huidige communicatie tussen merken en fans voornamelijk nog uit eenrichtingsverkeer van het merk naar de fans bestaat en dat er nauwelijks sprake is van echte conversaties. Aan de hand van een online survey wordt in deze masterproef nochtans vastgesteld dat online communities zelfs voor merken met een lage betrokkenheid interessant zijn.
TREFWOORDEN MASTERPROEF Conversatiemanagement, online branding, online communities, inhoudsanalyse, Facebook
2
WOORD VOORAF Ik zou graag mijn oprechte dank betuigen aan alle mensen die een bijdrage hebben geleverd om deze masterproef tot een goed einde te brengen. Allereerst wil ik mijn promotor, Prof. dr. Veroline Cauberghe, bedanken voor de goede begeleiding bij het maken van mijn thesis. Vervolgens wil ik ook graag dr. Katrien Berte en Peter Mechant bedanken voor de begeleiding en de waardevolle tips bij het schrijven van deze masterproef. Voorts wil ik ook Steven Van Belleghem bedanken voor het persoonlijke gesprek (bijlage 1) en de uitnodiging voor zijn boekvoorstelling. Vervolgens wil ik ook mijn dank uiten aan het reclamebureau LDV United en marktonderzoeksbureau Made4it voor het ter beschikking stellen van hun database van Belgische merken. Tevens wil ik graag Noël De Bruyne bedanken voor het nalezen van de Nederlandstalige en Franstalige versie van mijn enquête. Ik ben ook alle personen die hebben deelgenomen aan mijn onderzoek dankbaar. Ook een bedanking gaat naar mijn broer Tom, voor het nalezen van mijn masterproef. Ik wil graag dr. Isabelle Stevens bedanken voor haar hulp in verband met de statistische verwerking van mijn inhoudsanalyse en dr. Annelore Deprez voor haar hulp in verband met de betrouwbaarheidstesten. Vervolgens bedank ik graag al mijn vrienden. Ze zorgden niet alleen voor ontspanning tijdens het maken van deze masterproef, maar ik heb ook gedurende mijn hele studentenperiode veel plezier met hen beleefd. Een speciaal dankwoordje gaat uit naar mijn ouders. In de eerste plaats omdat ze me de kans gaven deze studies aan te vatten, maar ook omwille van hun steun. Ik wens ook mijn vriend Sven te bedanken, voor de onvoorwaardelijke steun en vertrouwen en het maken van het inleidend filmpje. Tot slot wens ik nog te vertellen dat ik zeer geïnteresseerd ben in het onderwerp van deze Masterproef. Ik ben dan ook blij dat de Universiteit van Gent mij de mogelijkheid heeft gegeven om rond dit onderwerp mijn masterproef te schrijven.
Katrien Crabbe Mei 2010
3
INHOUDSOPGAVE Abstract ......................................................................................................................................2 Trefwoorden Masterproef ..........................................................................................................2 Woord Vooraf ............................................................................................................................3 Inleiding .....................................................................................................................................7
DEEL 1: LITERATUURSTUDIE .............................................................................................9 Inleiding ...................................................................................................................................10 HOOFDSTUK 1: New Media..........................................................................................11 Conclusie ......................................................................................................................11 HOOFDSTUK 2: Web 2.0 ...............................................................................................12 Conclusie ......................................................................................................................13 HOOFDSTUK 3: Interactiviteit .......................................................................................13 3.1. Definiëring .........................................................................................................13 3.2. Belang van interactiviteit ...................................................................................15 3.3. Conclusie............................................................................................................16 HOOFDSTUK 4: De consument......................................................................................16 4.1. De online generatie ............................................................................................16 4.2. De prosumer.......................................................................................................17 4.3. Heeft de consument de controle overgenomen? ................................................18 4.4. Conclusie............................................................................................................19 HOOFDSTUK 5: Online communities ............................................................................19 5.1. Definiëring online communities ........................................................................19 5.2. De impact van online communities....................................................................19 5.3. Soorten communities .........................................................................................21 5.4. Conclusie............................................................................................................22 HOOFDSTUK 6: Online word of mouth .........................................................................22 6.1. Definiëring Word of mouth ...............................................................................22 6.2. De impact van word of mouse communicatie in online communities...............22 6.3. Vormt word of mouth een bedreiging voor een merk?......................................23 6.4. Conclusie............................................................................................................23 HOOFDSTUK 7: Segmentatie.........................................................................................24 7.1. Procentuele indelingen.......................................................................................24 7.2. De doelgroep: invloedrijke personen .................................................................25 7.3. Conclusie............................................................................................................26 HOOFDSTUK 8: De conversatie.....................................................................................27 8.1. Definiëring conversatie ......................................................................................27 8.2. Paradigmashift ...................................................................................................27 8.3. Drempels ............................................................................................................28 8.4. Hoe moeten merken toetreden tot de conversaties?...........................................29 8.4.1. Waar moeten merken aanwezig zijn? .........................................................29 8.4.2. Wat moeten merken doen?..........................................................................30 8.5. Conclusie............................................................................................................33 4
HOOFDSTUK 9: Sociale netwerksites............................................................................33 Conclusie ......................................................................................................................34 HOOFDSTUK 10: Facebook ...........................................................................................34 Conclusie ......................................................................................................................34 Algemeen besluit literatuurstudie.............................................................................................35
DEEL 2: EMPIRISCH ONDERZOEK....................................................................................36 Inleiding ...................................................................................................................................37 Deel 2.1. Inhoudsanalyses ................................................................................................38 HOOFDSTUK 1: Algemeen ............................................................................................38 1.1. Methode .............................................................................................................38 1.2. Steekproef ..........................................................................................................38 1.2.1. Merkpagina’s ..............................................................................................38 1.2.2. Vooronderzoek............................................................................................40 1.2.3. Het trekken van de steekproef.....................................................................40 1.3. Procedure ...........................................................................................................41 1.3.1. Objectiviteit, systematiek en generaliseerbaarheid.....................................41 1.3.2. Betrouwbaarheid .........................................................................................41 1.3.3. Validiteit .....................................................................................................42 HOOFDSTUK 2: Studie 1 ...............................................................................................44 2.1. Methode .............................................................................................................44 2.1.1. Probleemstelling .........................................................................................44 2.1.2. Steekproef ...................................................................................................45 2.1.3. Materiaal .....................................................................................................45 2.1.4. Procedure ....................................................................................................46 2.2. Resultaten...........................................................................................................47 2.2.1. Beschrijving van de steekproef ...................................................................47 2.2.2. Informatievoorziening.................................................................................48 2.2.3. Subpagina’s.................................................................................................50 2.3. Bespreking & conclusie .....................................................................................54 2.3.1. Bespreking ..................................................................................................54 2.3.2. Conclusie.....................................................................................................55 HOOFDSTUK 3: Studie 2 ...............................................................................................56 3.1. Methode .............................................................................................................56 3.1.1. Probleemstelling .........................................................................................56 3.1.2. Steekproef ...................................................................................................57 3.1.3. Materiaal .....................................................................................................57 3.1.4. Procedure ....................................................................................................58 3.2. Resultaten...........................................................................................................59 3.2.1. Beschrijving van de steekproef ...................................................................59 3.2.2. Onderzoeksvragen.......................................................................................64 3.3. Bespreking & conclusie .....................................................................................69 3.3.1. Bespreking ..................................................................................................69 3.3.2. Conclusie.....................................................................................................72 5
Deel 2.2. Betrokkenheidenquête ......................................................................................73 1. Methode.......................................................................................................................73 1.1. Opzet ..................................................................................................................73 1.2. Steekproef ..........................................................................................................73 1.3. Materiaal ............................................................................................................74 1.4. Procedure ...........................................................................................................74 2. Resultaten ....................................................................................................................75 1.5. Beschrijving van de steekproef ..........................................................................75 1.6. Studie 1 ..............................................................................................................76 1.7. Studie 2 ..............................................................................................................76 3. Bespreking en conclusie..............................................................................................79 Algemeen besluit......................................................................................................................81 Literatuurlijst ............................................................................................................................84
6
INLEIDING ‘It is not the strongest that will survive, nor is it the most intelligent; but the one most adaptive to change’. Deze bekende stelling schreef Charles Darwin (1859 geciteerd in: Ahonen & Moore, 2005, p. 9) in zijn boek ‘The origin of species’ en is toepasbaar op het huidige online landschap. Het ontstaan van nieuwe media heeft er namelijk voor gezorgd dat de consumenten zijn geëvolueerd tot prosumers: producenten en consumenten van informatie. Prosumers kunnen een invloed uitoefenen op de beeldvorming van een merk bij andere internetgebruikers. In België1 vinden er per week vijfentwintig miljoen gesprekken over merken plaats. Tussen tien en twintig procent van deze gesprekken vindt online plaats (Van Belleghem, 2010, p. 66). Merken moeten zich aan deze gewijzigde situatie aanpassen en kunnen zo via interactie met de consument een positieve relatie opbouwen. Door de opkomst van de nieuwe media hebben bedrijven en organisaties de mogelijkheid gekregen om ook via andere communicatiekanalen, zoals online communities, de consument te bereiken. Online communities nemen steeds in aantal toe en breiden meer en meer uit. Meer dan vierhonderd miljoen gebruikers zijn lid van de grootste sociale netwerksite Facebook (Pub Magazine, 2010, 1 maart). Dit heeft de afgelopen jaren de aandacht getrokken van academici, die bijgevolg onderzoek uitvoeren naar dit domein. Het bestuderen van online communities vanuit sociologisch of psychologisch perspectief vormt vaak de hoeksteen van hun onderzoek. Toch ontbreekt er onderzoek naar het commerciële aspect van online communities. Er is onvoldoende kennis over wat online communities voor bedrijven en organisaties kunnen betekenen. Dit spoorde ons aan deze thematiek op een wetenschappelijke wijze te bestuderen. Net zoals veel van onze referenties hebben we deze paper geschreven vanuit de verschillende perspectieven op het communicatiemanagement (Van Ruler, 2005, pp. 27-32). We focussen ons hierbij op de subdiscipline ‘nieuwe communicatietechnologieën’ en schenken aandacht aan effectstudies. Deze masterproef bestaat uit twee grote delen. Het eerste deel bestaat uit een literatuurstudie. Binnen het domein van de communicatiewetenschap is namelijk recent een debat ontstaan omtrent de rol van ‘conversation management’ bij het opbouwen van een merk. Het lijkt ons interessant om in de eerste plaats dieper in te gaan op de wetenschappelijke literatuur die hierover is verschenen. Twee publicaties vormen de kern van het literatuuronderzoek en hebben heel wat informatie verschaft. Het boek ‘Communities dominate brands. Business and marketing challenges for the 21st century’ van Ahonen en Moore (2005) en ‘De conversation 1
Er werden geen wereldwijde cijfers teruggevonden.
7
manager’ van Steven Van Belleghem (2010) bieden meer inzicht in respectievelijk de rol die online communities kunnen spelen voor merken en het belang van conversatiemanagement. Bij het schrijven van deze paper hebben we natuurlijk ook nog tal van andere bronnen, ook over de landsgrenzen heen, geraadpleegd zodat we de lezer een mooi totaalbeeld kunnen bieden van de reeds verschenen wetenschappelijke publicaties. In de literatuurstudie wordt aandacht geschonken aan de evolutie van het internet, de interactieve mogelijkheden en bijgevolg de evolutie van de consument. Vervolgens wordt dieper ingegaan op online communities en online word of mouth die hierin plaatsvindt. We stellen ons vervolgens de vraag of het belangrijk is dat een merk zich richt op de meest invloedrijke doelgroep en hoe en waar merken conversaties met hun consumenten kunnen opbouwen. Vervolgens komt het belangrijkste hoofdstuk van de literatuurstudie aan bod, namelijk ‘De conversatie’. Tot slot wordt in de literatuurstudie kort ingegaan op sociale netwerksites en Facebook aangezien dit relevant is voor het onderzoek dat volgt in het tweede deel. Het tweede deel van deze masterproef bestaat uit een empirisch onderzoek. Aan de hand van een beschrijvend onderzoek op de socialenetwerksite Facebook (www.facebook.com) wordt aan de hand van twee online inhoudsanalyses op zoek gegaan naar een antwoord op de vraag in welke mate merken gebruik maken van merkpagina’s op Facebook en in welke mate er conversaties plaatsvinden tussen het merk en de consument op merk- en fanpagina’s op Facebook. Tot slot wordt aan de hand van een online survey geanalyseerd of de betrokkenheid van consumenten met de merken een rol speelt. Deze masterproef biedt een actueel overzicht maar we moeten wel benadrukken dat online communities voortdurend in verandering zijn, waardoor ze de komende jaren sterk zullen evolueren. Als inleidend fragment bieden wij u graag een typografische animatie, die voor deze masterproef is ontworpen, aan (bijlage 205).
8
DEEL 1: LITERATUURSTUDIE BRAND CONVERSATION MANAGEMENT
HOOFDSTUK 1: HOOFDSTUK 2: HOOFDSTUK 3: HOOFDSTUK 4: HOOFDSTUK 5: HOOFDSTUK 6: HOOFDSTUK 7: HOOFDSTUK 8: HOOFDSTUK 9: HOOFDSTUK 10:
New Media Web 2.0 Interactiviteit De Consument Online communities Online word of mouth Segmentatie De conversatie Sociale netwerksites Facebook
9
INLEIDING Deze literatuurstudie biedt in tien hoofdstukken een overzicht van de verschillende academische studies die zich toespitsen op de rol dat ‘conversation management’ kan spelen bij het opbouwen van een merk. In het eerste en tweede hoofdstuk wordt aandacht besteed aan de evolutie die op het internet heeft plaatsgevonden, namelijk het ontstaan van de nieuwe media en web 2.0. Vervolgens staan we in het derde hoofdstuk stil bij een van de vernieuwende aspecten van deze nieuwe media namelijk de interactiemogelijkheden. Naast een evolutie binnen de media is ook de consument zelf geëvolueerd. In hoofdstuk vier komt aan bod hoe merken hiermee kunnen omgaan. Consumenten kunnen zich in online communities verenigen. In het vijfde hoofdstuk wordt dan ook dieper ingegaan op de tegengestelde visie die academici hebben over de kracht van online communities. In het zesde hoofdstuk komt online word of mouth aan bod. In hoofdstuk zeven staan we stil bij de vraag of het belangrijk is om je als merk op de invloedrijkste doelgroep te richten, waarna we het belangrijkste hoofdstuk van deze literatuurstudie behandelen namelijk ‘De conversatie’. In het negende en in het laatste hoofdstuk wordt ten slotte dieper ingegaan op sociale netwerksites en Facebook aangezien dit relevant is voor het empirische onderzoek dat volgt in het tweede deel van deze masterproef.
10
HOOFDSTUK 1: New Media
De term ‘new media’ wordt al sinds de jaren zestig gebruikt door academici die de verschillende vormen, het gebruik en de gevolgen van internetcommunicatietechnologieën onderzoeken (Lievrouw & Livingstone, 2006, p. 15). Academici zijn nog niet tot een eenduidige definitie gekomen. Dit komt omdat er zowel positieve als eerder kritische standpunten zijn ten opzichte van de invulling van het begrip. Enerzijds vullen academici het begrip positief in. De nieuwe media zijn in hun ogen echt vernieuwend. Cooke (2006, p. 266) geeft aan dat volgens Lewis de mogelijkheid tot grotere convergentie tussen de mediakanalen het meest vernieuwende aspect van de nieuwe media is. O’Reilly (Thomas, 2006, p. 389) verwijst naar de grotere participatiemogelijkheden die de nieuwe media bieden en de mogelijkheid dat software steeds geüpdatet kan worden. Lüders (2008, p. 691) benadrukt dan weer dat de nieuwe media of persoonlijke media verschillen van de klassieke massamedia doordat de gebruiker nu ook een producent van informatie kan zijn en er interacties tussen gebruikers kunnen plaatsvinden. We kunnen besluiten dat academici het niet eens zijn over het meest vernieuwende aspect van de nieuwe media. Anderzijds zijn sommige academici kritischer. Volgens hen gaan deze nieuwe media ons leven niet innemend veranderen (Yzer & Southwell, 2008, p. 16), maar liggen deze nieuwe media eerder in het verlengde van de oude media waar ze nog steeds op steunen (Jankowski, 2006; McMillan, 2006). Jankowski vestigt de aandacht op de relativiteit van het begrip ‘nieuw’ ten opzichte van tijd en plaats. Wat vandaag nog als nieuw kan beschouwd worden is morgen misschien al oud en wat nieuw is in de ene cultuur kan onbekend of verouderd zijn in de andere.
Conclusie We kunnen concluderen dat academici het niet eens zijn over het vernieuwende aspect van de nieuwe media. Sommige academici spreken van een grote evolutie of zelfs een revolutie, terwijl andere academici nauwelijks van vernieuwing spreken. Met deze tegengestelde visies in het achterhoofd gaan wij op zoek naar welke meerwaarde de nieuwe media aan een bedrijf of organisatie bij het opbouwen van een merk kunnen bieden.
11
HOOFDSTUK 2: Web 2.0
In 2004 heeft de O’Reilly Media Group het begrip ‘Web 2.0’ naar voor geschoven. Web 2.0 verwijst naar een nieuwere en betere versie van het World Wide Web. Het is een nieuwe generatie websites dat de nadruk legt op interactiviteit, co-creatie en een actieve rol toekent aan de gebruikers van de website (O'Reilly, 2005, 30 september; Mechant, 2007; Carrera, Chiayu, Pratipwattanawong, Chienwattanasuk, Ahmad & Murphy, 2008; Hendler, 2008; Insites Consulting, 2008a). Voorbeelden van toepassingen zijn YouTube, Twitter, Facebook en LinkedIn. Academici benoemen web 2.0 ook wel met ‘sociale software’ (o.a. Mechant, 2007), ‘social computing’ (o.a. Jennings, 2006), ‘the participative web’ of ‘user-generated content’ (o.a. Vickery & Wunsch-Vincent, 2007). Deze begrippen krijgen door auteurs een eigen invulling. We kunnen concluderen dat ze wijzen op een grote verandering op het internet. Mechant (2007, p. 22) schuift naar voor dat de benaming ‘web 2.0’ een drastische breuk met ‘web 1.0’ inhoudt, maar vraagt zich hierbij af waar de overgang van web 1.0 naar web 2.0 juist plaatsvond. Lindmark (2009, pp. 15-16) stelt dat de overgang naar web 2.0 niet drastisch verliep. Web 1.0 was volgens hem een noodzakelijke voorwaarde voor het ontstaan van web 2.0. Hij haalt drie fundamentele factoren aan die het ontstaan van web 2.0 in de hand hebben gewerkt. In de eerste plaats is het vanzelfsprekend dat web 2.0 gebaseerd is op technologische innovaties die het gebruiksgemak sterk hebben laten toenemen. Vervolgens waren er ook een aantal gunstige economische factoren. De prijzen van ICT-producten en -diensten zijn sterk gedaald waardoor het makkelijker is om bijvoorbeeld over breedband internet, een camera en een krachtige computer te beschikken. Tot slot hebben ook sociologische factoren het ontstaan van web 2.0 in de hand gewerkt. Web 2.0 steunt onder andere op de vrijwillige toevoegingen van gebruikers aan collectieve projecten. Kolbitsch en Maurer (2006) benadrukken deze factor en verwijzen naar Davis die stelt dat er eerder een transformatie op sociologisch vlak is ontstaan dan op technologisch vlak. Het belangrijkste kenmerk van web 2.0 is volgens Kolbitsch en Maurer dat personen nu enthousiast informatie produceren waardoor er een bottom-up beweging is ontstaan. Vervolgens dook de term ‘Web 3.0’ bij academici op (Markoff, 2006, 12 november; Hendler, 2008). De term ‘Web 3.0’ of ‘the semantic web’ kondigt een nieuwe evolutie van het internet aan. Het centrale idee is dat het internet niet meer als een catalogus wordt beschouwd, maar als een gids of persoonlijk adviseur, die de juiste informatie op het gewenste moment aanbiedt (Markoff, 2006, 12 november). Deze nieuwe evolutie biedt heel wat opportuniteiten 12
aan de bedrijfswereld (Hendler, 2008). O’Reilly en Battelle (2009, 20 oktober) schuiven daarentegen in hun rapport ‘Web Squared: Web 2.0 five years on’ hun opvolger van web 2.0 naar voor, namelijk ‘Web Squared’. De term ‘Web2’ verwijst naar ‘Web meets World’ en refereert naar de opportuniteiten op het web. Het centrale idee is dat deze niet meer rekenkundig, maar exponentieel groeien. Deze groei is niet enkel afkomstig van de populariteit van het aanbod van web 2.0 technieken, maar komt ook kwalitatief tot stand door de integratie van het web en de echte wereld via op sensor gebaseerde applicaties (O'Reilly Media, 2009, 26 juni).
Conclusie Er kan geconcludeerd worden dat er op het internet een ingrijpende verandering heeft plaatsgevonden en dat het internet nog steeds verder evolueert.
HOOFDSTUK 3: Interactiviteit
Na de bespreking van de term ‘Web 2.0’ wordt dieper ingegaan op een van de vernieuwende aspecten van dit begrip namelijk de interactiviteit. Opnieuw is er weinig consistentie tussen academici wat betreft de conceptualisering van dit begrip (Tremayne, 2005, p. 1).
3.1.
Definiëring
Er zijn bestaan drie primaire conceptualisaties van interactiviteit (Tremayne, 2005). Hierbij moet er rekening mee gehouden dat binnen elk perspectief academici nog verschillende interpretaties toepassen (Kiousis, 2002). In de eerste plaats bestaat er een structureel perspectief. In dit perspectief definiëren academici het begrip ‘interactiviteit’ als een eigenschap van een medium (Kiousis, 2002, pp. 359-360; Tremayne, 2005). In het tweede ‘procesmatige’ perspectief wordt interactiviteit beschreven als een proces waarbij boodschappen worden uitgewisseld. Rafaeli, de meest geciteerde verdediger van dit perspectief, benadrukt dat het publiek hierbij niet langer als een toeschouwer moet beschouwd worden, maar als een gebruiker. Als gebruiker heb je namelijk een effect op wat er in het medium te zien, te horen of te ervaren is. Dit perspectief
13
onderscheidt zich van het vorige omdat centraal de vraag wordt geplaatst of het medium interactief kan gebruikt worden, in plaats van de vraag of het medium op zich interactief is (Rafaeli & Sudweeks, 1997; Kiousis, 2002, p. 359; Tremayne, 2005; Richards, 2006, p. 532). Het derde ‘perceptuele’ is een integratie van voorgaande perspectieven. Uit de literatuur blijkt dat, ondanks dat de eigenschappen van het medium als een noodzakelijk voorwaarde voor interactiviteit kunnen beschouwd worden, het tweede en het derde perspectief de dominante perspectieven zijn (Tremayne, 2005). McMillan (2006, pp. 212-213) schuift een eigen interactiemodel naar voor. Ze verwijst hierbij naar de ideeën van Rafaeli maar bekritiseert zijn model dat maar op een dimensie focust. McMillan haar interactiemodel bevat daarentegen vier verschillende interactieniveaus. Het eerste niveau is het ‘monoloog’, hierbij kiest het merk voor eenrichtingscommunicatie waardoor de zender alle controle heeft over de communicatie. We kunnen hierbij stellen dat dit niveau een informationele benadering van communicatie inhoudt. Het tweede niveau is het ‘feedback’ niveau, hierbij wil de verzender van informatie de interactie verhogen door de ontvanger de mogelijkheid te geven om te reageren op de communicatie. Maar een reactie van de zender is hierbij niet gegarandeerd. Wanneer we overgaan naar een hoger niveau, komen we op het niveau van ‘the responsive dialogue’. Op dit niveau ontstaat tweerichtingsverkeer tussen het merk en de consument maar heeft het merk nog altijd de controle over de informatie. Het laatste niveau, het niveau met de grootste interactie, is ‘the mutual discourse’. Hierbij heeft niet alleen het merk maar ook de consument controle over de communicatie (Richards, 2006, p. 533). Richards (2006, p. 534) gaat niet volledig akkoord met McMillan. Hij stelt in de eerste plaats dat de kritiek van McMillan op het model van Rafaeli onterecht is, aangezien het wel verschillende niveaus bevat (Rafaeli & Sudweeks, 1997, pp. 118-119). Vervolgens stelt hij dat de kwantitatieve benadering van McMillan volgens hem in de eerste plaats geen rekening houdt met de positionering en houding van de consument ten opzichte van de informatie. In de derde plaats stelt Richards dat McMillan een model hanteert waarbij communicatie enkel eenduidig ‘mutual discourse’ of ‘monologue’ kan zijn zonder tussenvormen en dit strookt volgens Richards met de realiteit. Na dit kort overzicht van de definiëring en perspectieven rond interactiviteit gaan we vervolgens dieper in op het belang van interactiviteit voor merken.
14
3.2.
Belang van interactiviteit
Wanneer we kijken naar de realiteit vestigen Lindström & Andersen (2000, p. 82) onze aandacht erop dat er maar een paar merken erin slagen om interactieve relaties met hun consumenten op te bouwen. De meerderheid van de aangeboden informatie die we op het internet kunnen terugvinden is algemeen en passief. Het belang van deze interactieve relaties mag nochtans niet onderschat worden. Om de consument aan het merk te binden is informatie over de consument noodzakelijk. Op basis van traditionele media krijgen marketeers nauwelijks toegang tot informatie over de consument. Door de interactiviteit van de nieuwe media kan veel informatie snel en goedkoop van kopers naar verkopers, consument naar consument en verkoper naar koper, meegedeeld worden. Hierdoor staat niet meer het aanbod van de verkoper centraal, maar de behoeften van de consument (Mitchell, 2000, pp. 14-15; Chapman, 2008, p. 29; Casteleyn, Mottart, & Rutten, 2009). Vervolgens is het belangrijk om de gebruiker bij het merk te betrekken. Wanneer hij een betekenisvol dialoog ervaart en het merk zijn verwachtingen blijft bevestigen zal de consument sterker toegewijd zijn ten opzichte van het merk (Clauser, 2001, p. 36; Jang, Ko, & Koh, 2007). Deze toewijding kan men volgens Lindström & Andersen (2000, p. 82) moeilijk via andere media realiseren. Reeds in 1997 schreven Joachimsthaler & Aaker een artikel waarin ze adverteerders waarschuwden voor de dalende kracht van de massamedia (Joachimsthaler & Aaker, 1997). Uncles (2001, p. 4) stelt dat merken de focus van ‘one-tomany communication’ (praten met consumenten) naar ‘many-to-many communication’ (een dialoog met de consument) moeten verschuiven. Maar via de traditionele media kan volgens hem geen dialoog tot stand gebracht worden. Merken die enkel op de traditionele media een beroep doen, zullen volgens hem in de toekomst een nadeel hebben. Volgens Van Belleghem (2010, pp. 51-52) zijn de twee belangrijkste nadelen van de traditionele media de grote concentratie aan advertenties en de stijgende weerstand van consumenten. Toch hebben volgens hem de traditionele media een belangrijk voordeel en dat is het bereik. Fernback (2007, pp. 49-66) concludeert dat convergentie tussen de nieuwe en traditionele media noodzakelijk is. Wat de merkstrategie betreft zijn volgens Noah Shannon & Robert Clauser de principes voor het opbouwen van merken niet veranderd. Stephen Chen en Steven Van Belleghem bevestigen dit en stellen dat de basisprincipes voor het offline opbouwen van merken ook online moeten toegepast worden (Clauser, 2001; Uncles, 2001, p. 10; Van Belleghem, persoonlijke mededeling, 2010, 10 februari).
15
3.3.
Conclusie
We kunnen concluderen dat het voor merken een opportuniteit is om gebruik te maken van de interactieve mogelijkheden die de nieuwe media bieden om een dialoog met de consument aan te gaan. Convergentie tussen traditionele en nieuwe media is hierbij essentieel.
HOOFDSTUK 4: De consument
Naast een evolutie binnen de media is ook de internetgebruiker geëvolueerd. De jaren negentig kunnen we beschrijven met de term ‘network age’. De network age verwijst naar hoe mensen het netwerk, namelijk het internet benaderden. In het eerste decennium van de 21ste eeuw zijn we volgens Ahonen & Moore (2005, p. 3) geëvolueerd richting een ‘connected age’, dat gekenmerkt is door het feit dat we fysiek niet meer in- en uitloggen. We kunnen ons nu overal met elkaar in verbinding stellen. We zijn hierdoor altijd met elkaar verbonden en hebben ononderbroken toegang tot het netwerk. De moderne mens kan een beroep doen op de online samenleving voor hulp, informatie en steun.
4.1.
De online generatie
De hedendaagse internetgebruiker wordt door onderzoekers op verschillende wijzen benoemd. In 2005 benoemden Ahonen & Moore (2005, p. 6) de online generatie tot ‘Generation-C’. ‘Generation-C’ staat voor ‘Community Generation’ en vormt een totale breuklijn met andere generaties omdat deze generatie continu in contact staat met anderen en aandacht schenkt aan online communities. ‘Generation-C’ dekt volgens de auteurs de hele populatie tussen 12 en 25 jaar (2005, pp. 135-138). De auteurs schenken echter geen aandacht aan andere leeftijdscategorieën en beweren dat reeds iedereen tussen 12 en 25 jaar online is, ongeacht het financiële aspect. Wat het financiële aspect betreft bevestigen Braunstein & Levine (2000, p. 170) en Charness & Holley (2004, p. 418) dat het huishoudelijk inkomen van een gezin minder doorslaggevend is in het al dan niet aanwezig zijn op het internet. Talrijke publieke plaatsen zoals bibliotheken en scholen bieden gratis toegang tot het internet. Wat de leeftijd betreft, benadrukten Braunstein & Levine (p. 170) in 2000 al dat alle doelgroepen via het internet bereikbaar zijn. Volgens hen zijn volwassenen tussen achttien en 16
dertig jaar de meest toegewijde internetters en zijn volwassenen ouder dan zestig jaar een van de meest groeiende en rijkste communities online. Maar vier jaar later stellen Charness & Holley (2004, p. 418) dat senioren nog moeten inzien welke voordelen en opportuniteiten de nieuwe media kunnen bieden. Ze vestigen hierbij de aandacht op de babyboomgeneratie. Deze generatie, bestaande uit personen tussen 55 en 65 jaar oud, maakt nog geen gebruik van de nieuwe media, maar zal dit in de toekomst wel doen. Allen Hamilton (Warr, 2008, p. 597) en Jaffe (2007, pp. 34-35) bieden ons een mooie conclusie. Zij stellen dat we bij de gebruiker van de nieuwe media geen onderscheid kunnen maken in geslacht of leeftijd. Volgens Hamilton zijn alle groepen representatief vertegenwoordigd, maar sommige websites zoals MySpace hebben wel voornamelijk jongere gebruikers (Warr, 2008, p. 597).
4.2.
De prosumer
De consument heeft zich dankzij de mogelijkheden van de nieuwe media tot een prosumer ontwikkeld, hij is zowel een consument als een producent van informatie geworden (Lüders, 2008, p. 694). Het begrip ‘prosumer’ is voor de eerste keer door Alvin Toffler aangehaald. Prosumers zijn geïnformeerd en geconnecteerd met anderen. Dit houdt in dat de hedendaagse consument een kritischere ingesteldheid heeft. Het consulteren van informatie en meningen van ‘peers’ of andere gebruikers op het internet wordt beschouwd als een natuurlijke stap in het beslissingsproces. De consument is zich bewust geworden van het grote keuzeaanbod en kan makkelijk de verschillende aanbiedingen evalueren alvorens een keuze te maken (Ahonen & Moore, 2005, pp. 15, 117; Van Belleghem, 2010, p. 15) Dit heeft er onder andere toe geleid dat de consument minder merktrouw is geworden (Ahonen & Moore, 2005, p. 131). Maar ondanks het dalen van de klantentrouw, zijn mensen toch bereid om zich te engageren voor merken (Van Belleghem, 2010, p. 84). Het is voor merken dan ook van het uiterste belang om een relatie met de consument op te bouwen. Tweerichtingscommunicatie met de doelgroep is hierbij essentieel en wordt als een norm beschouwd (Dalla Costa, 1999, p. 226; Ahonen & Moore, 2005, p. 145). Volgens Lüders (2008, p. 694) kan men door het betrekken van het publiek als participant opnieuw trouwe gebruikers bekomen.
17
4.3.
Heeft de consument de controle overgenomen?
Volgens Ahonen & Moore (2005, p. 173) is de consument veel krachtiger geworden en kan hij een veel grotere invloed op een merk uitoefenen dan ooit te voren. In 2006 koos Time Magazine zelfs de consument als persoon van het jaar.
Figuur 1: Cover Time Magazine 2006, Persoon van het jaar. (bron: Time Magazine, 2006, 25 december, p. 1)
Een veelgehoorde uitspraak in de marketingwereld is dan ook dat de consument de controle heeft overgenomen. Jaffe (2007, pp. 33-37) spreekt dit in zijn boek ‘Join the Conversation’ tegen en benoemde in 2007 de internetgeneratie als de ‘I generation’. Een netwerk van communities waar niemand de controle heeft, ook de consument niet. Hij erkent dat de consument veranderd is, maar stelt dat er eerder een partnerschap tussen de consument en het merk tot stand is gekomen. De Valck, van Bruggen & Wierenga (2009, p. 186) en Van Belleghem (Van Belleghem, 2010, pp. 50-51) sluiten zich bij de visie van Jaffe aan maar stellen dat het noodzakelijk is dat consumenten zich eerst kunnen identificeren met het betreffende merk. In een persoonlijk gesprek (Van Belleghem, persoonlijke mededeling, 2010, 10 februari) (bijlage 1) verduidelijkt Van Belleghem dat de kracht van de consument is gestegen, maar dat deze geen alleenheerser is geworden. De kloof tussen merken en consumenten is verkleind, waardoor ze nu op gelijke voet komen te staan. Merken moeten met andere woorden met de consument een win-winsituatie trachten te bereiken (Ahonen & Moore, 2005, p. 173). Edwards & Day (2007, pp. 11-12) voegen hier wel aan toe dat de invloed van de consument, de aandacht voor productie niet mag overschaduwen. De consument is nog steeds op zoek naar kwalitatieve producten of diensten.
18
4.4.
Conclusie
We kunnen concluderen dat ook de consument geëvolueerd is. Hij is minder merktrouw en heeft meer vertrouwen in andere consumenten gekregen. De kloof tussen merken en consumenten is bijgevolg kleiner geworden.
HOOFDSTUK 5: Online communities
5.1.
Definiëring online communities
Nu we een beeld hebben over de nieuwe media, interactiemogelijkheden en de internetgebruiker, gaan we dieper in op online communities. Het begrip ‘community’ vond uitdrukking tijdens de ontwikkeling van radio in de jaren twintig en de jaren dertig en later met televisie in de jaren vijftig. Het was bijzonder prominent tijdens de introductie van de communautaire radio en televisie in de jaren zeventig en heeft door de opkomst van virtuele communities buitengewone proporties aangenomen (Jankowski, 2006, p. 55). Op het internet hebben surfers zich stilaan verenigd in verschillende discussiegroepen rond specifieke interesses die uiteindelijk zijn uitgegroeid tot online communities (Lindström & Andersen, 2000, p. 202; Wood & Smith, 2005, p. 124; de Valck et al., 2009, p. 185). Online communities kunnen in verschillende vormen waargenomen worden gaande van discussiefora tot ‘multiplayer online role-playing games’ en virtuele werelden (Spaulding, 2010, p. 38).
5.2.
De impact van online communities
Academici halen verschillende redenen aan waarom communities interessant kunnen zijn voor merken, we bespreken er enkele. Zoals reeds aangehaald (cfr. p. 14) kunnen merken heel wat leren uit de gesprekken binnen online communities. Ze staan in direct contact met hun doelgroep, wat hen in staat stelt de noden en verlangens van de consumenten te leren kennen (Lindström & Andersen, 2000, pp. 212-222; Ahonen & Moore, 2005, p. 182). Hierdoor kunnen ze enerzijds hun advertenties beter afstemmen op hun doelgroep, waardoor de inkomsten kunnen toenemen (Lindström & Andersen, 2000, p. 204). Anderzijds kan men de klanten op een andere, individuele wijze
19
binden aan het merk (Jang et al., 2007, pp. 2-3). Men kan bijgevolg proactief inspelen op het gedrag en de interesses van klanten. Vervolgens is het zo dat bij online communities klanten zich op basis van een ‘stickynessfactor’, een gemeenschappelijk belang of kenmerk, binden (Phillips, 1999, p. 44; Molenaar, 2001, p. 102). Door op deze ‘stickynessfactor’ in te spelen kunnen merken de relaties met hun consumenten verdiepen (Nortis, 2004, p. 36; Wiertz & de Ruyter, 2007, p. 353). Dit heeft mogelijk tot gevolg dat de bezoekers van online communities, die geloof hechten in het merk, het merk gaan verdedigen in een moeilijke periode (Ahonen & Moore, 2005, p. 63). Phillips (1999, p. 44) wijst er hierbij op dat het verwerven van nieuwe klanten een merk meer kost dan het behouden van bestaande klanten. Voorts gaan consumenten bij een aankoop vaak eerst online een bezoekje brengen aan de commerciële website van het merk, waarna ze vervolgens vaak naar andere websites of fora gaan om te lezen wat andere mensen zeggen over het product of merk (Ahonen & Moore, 2005; de Valck et al., 2009, p. 185). Bij een toegewijd lid van een community ontstaat een verantwoordelijkheidsgevoel tegenover het merk, hij zal hierdoor andere bezoekers hun vragen en problemen trachten op te lossen zonder daarvoor betaald te worden of iets in de plaats terug te krijgen. Dit heeft tot gevolg dat het merk minder vragen zal krijgen van consumenten, waardoor de kosten van de consumentendienst verlaagd kunnen worden (Wiertz & de Ruyter, 2007, p. 350). Nog een stap verder is het betalen van een abonnement door de bezoekers om toegang te krijgen tot de community. Hierbij moet men er wel rekening mee houden dat dit veel bezoekers afschrikt. Nog een voordeel van communities dat Lindström & Andersen (2000, p. 203) aanhalen is dat ze interessant zijn voor merken met een lage betrokkenheid of frequentie. De context van de communities, productgerelateerde informatie, zorgt er voor dat ook deze merken de interesse van de bezoeker opwekken. Andersen (2005), Benyoussef, Hoffmann, Roehrich & Valette-Florece (2006), Jang, Ko & Koh (2007, p. 7) en Casaló, Flavián & Guinalíu (2008, p. 22) bevestigen dit en stellen dat door interacties met andere communityleden, die meestal gebaseerd zijn op topics gerelateerd aan merkproducten, de emotionele band met het merk waarrond de community draait wordt versterkt. Kim, Choi, Qualls, & Han (2008) zetten nog een stap verder en stellen dat zowel gebruikers als niet-gebruikers van het merk als participant van een online merkcommunity een hogere merkbetrokkenheid hebben dan consumenten die niet lid zijn van de community. Ahonen & Moore (2005, p. 200) stellen dat een community een uitstekende locatie is om nieuwe diensten en producten te testen en te lanceren. Op deze manier geeft men de bezoeker inspraak en het gevoel dat zijn of haar mening waardevol is. Hierbij moeten we wel de kanttekening plaatsen dat online communities een grote inspanning vragen. Ze vergen een goede planning en strategie wat resulteert in de nodige aandacht en tijd (Phillips, 1999, p. 37).
20
We kunnen ook een tweede groep kritische onderzoekers onderscheiden die minder geloven in de kracht van online communities. Volgens Fernback & Thompson zijn online communities minder stabiel dan offline communities. Bezoekers kunnen snel toetreden en actief worden binnen een community, maar kunnen ook even snel weer verdwijnen. Van Dijk bevestigt dit door te stellen dat online communities geen verloren klanten kunnen terugwinnen omdat ze te heterogeen en te sterk onderhevig zijn aan veranderingen (Jankowski, 2006, pp. 62-63). Dit zou er voor zorgen dat het niet mogelijk is om een gevoel van lidmaatschap en verbondenheid tot stand te brengen. Ook Wilbur en Weinreich schoven dit in 1997 reeds naar voor. Volgens hen kunnen er geen betekenisvolle relaties tot stand komen zonder face-to-face interactie (Wood & Smith, 2005, p. 138).
5.3.
Soorten communities
In de literatuur kunnen we verschillende indelingen van communities terugvinden (de Valck et al., 2009, p. 186; Lindström & Andersen, 2000, pp. 209-212; Plant, 2004, p. 55). De meest relevante indeling voor dit onderzoek is deze in ‘company-initiated communities’ & ‘consumer-initiated communities’. Een merk kan namelijk aanwezig zijn in reeds bestaande online communities of er voor kiezen om zelf een eigen online community op te bouwen rond haar merk, producten of diensten (Jang et al., 2007, p. 5; EURIB, 2009). In het midden van de jaren negentig kwam het potentieel van online communities sterk aan bod in de populaire ondernemingsliteratuur. Dit leidde er toe dat verschillende organisaties hun eigen online community begonnen op te bouwen (Wiertz & de Ruyter, 2007, p. 394). Ook in 2000 waren er weinig relevante communities waar merken in konden deelnemen (Lindström & Andersen, 2000, p. 217). Maar vandaag de dag is de situatie enigszins veranderd. Van Belleghem (persoonlijke mededeling, 2010, 10 februari) stelt dat een merk geen nieuwe community moet oprichten als er al een succesvolle community door consumenten is opgericht. Indien er reeds een succesvolle consumer-initiated community bestaat kan je als merk beter de oprichters steunen. Het is hierbij vooral belangrijk dat merken naar de consument naartoe gaan in plaats van omgekeerd. Indien er nog geen relevante community bestaat, kan het merk zelf één oprichten. Beide opties zijn evenwaardig aan elkaar. Dit kan geïllustreerd worden door Coca Cola en Starbucks. Coca Cola is de populairste Facebookpagina en is opgericht door consumenten, die de steun van het merk krijgen. Starbucks is de tweede populairste Facebookpagina en is opgericht door het merk.
21
5.4.
Conclusie
Academici hebben een tegengestelde visie wat betreft de kracht van online communities. Merken die in online communities willen participeren kunnen zich het best op bestaande communities richten of indien er nog geen relevante community bestaat kunnen ze er zelf een oprichten.
HOOFDSTUK 6: Online word of mouth
6.1.
Definiëring Word of mouth
In 1944 werd het eerste wetenschappelijk onderzoek over ‘word of mouth’ door Paul Lazarsfeld uitgevoerd (Van Belleghem, 2010, p. 17). Arndt definieert word of mouth als mondelinge, niet-commerciële, persoonlijke communicatie over een merk, product of dienst tussen een zender en ontvanger (Breazeale, 2009, pp. 297-298). In online communities staat online ‘word of mouth’ of ‘word of mouse’ centraal. De Valck et al. (2009, p. 187) bestempelen online communities zelfs als word of mouth netwerken.
6.2.
De impact van word of mouse communicatie in online communities
Net zoals mond-tot-mondreclame in het dagelijkse leven een belangrijke rol speelt, is dit ook online het geval (Ahonen & Moore, 2005, p. 210; de Valck et al., 2009, p. 192). Volgens Phelps, Lewis, Mobilio, Perry & Ramanis is word of mouse zelfs invloedrijker dan traditionele word of mouth vanwege de snelheid, gemakkelijkheid, het one-to-many bereik en de afwezigheid van menselijke druk door de anonimiteit (Sun, Youn, Wu, & Kuntaraporn, 2006, pp. 1106-1107). Toch moet er rekening mee gehouden worden dat de meerderheid van word of mouth nog steeds offline plaatsvindt (Van Belleghem, 2010, p. 22). Sinds het einde van de jaren zestig zijn academici ervan overtuigd dat de consument meer vertrouwen heeft in berichten van klanten of medewerkers van merken dan in top-down communicatie van het merk (Ahonen & Moore, 2005, p. 131; Goldsmith & Horowitz, 2006, p. 3; Sun et al., 2006, p. 1108; Breazeale, 2009, p. 298; de Valck et al., 2009, p. 187; Van Belleghem, 2010, p. 19). De potentiële impact van word of mouse in online communities op
22
merken is dan ook groot. In de eerste plaats kunnen aanbevelingen zonder kosten binnen en buiten het netwerk van de online community verspreid worden. In de tweede plaats delen leden van een online community een interesse, waardoor er een band tussen hen ontstaat (de Valck et al., 2009, p. 187). Consumenten uiten vervolgens zowel impliciet als expliciet hun emoties aan anderen via het internet (Van Belleghem, 2010, p. 30). Rekening houdend met de geloofwaardigheid van de evaluaties van andere consumenten en het feit dat de consument voor aankoop de mening van andere consumenten opzoekt (cfr. p. 16), kan het als een potentieel krachtig platform beschouwd worden (Ahonen & Moore, 2005, p. 117; de Valck et al., 2009, p. 187).
6.3.
Vormt word of mouth een bedreiging voor een merk?
Als merk kan je niet alle word of mouth over je merk controleren. Consumenten hebben altijd al over merken kunnen praten, maar dit is nu zichtbaarder geworden (Hoffbrand, 2007, p. 12). Chevalier en Maylin toonden aan dat negatieve word of mouth een grotere impact heeft op de ontvanger dan positieve word of mouth (Breazeale, 2009, p. 299; de Valck et al., 2009, p. 188) doordat ontevreden consumenten meer praten over hun ervaringen dan tevreden consumenten (Breazeale, 2009, p. 299). Dit heeft tot gevolg dat consumenten na negatieve word of mouth sneller de website van de concurrent bezoeken (Hoffbrand, 2007, p. 2). Maar onderzoek van InSites Consulting geeft weer dat word of mouth vaker tot een positieve verandering dan tot een negatieve verandering in attitude leidt (InSites Consulting, 2007, p. 12).
6.4.
Conclusie
We kunnen concluderen dat het voor merken, vanwege de potentiële impact, interessant is om de online word of mouth communicatie over hun merk te beïnvloeden.
23
HOOFDSTUK 7: Segmentatie
Aangezien uit het vorige hoofdstuk bleek dat word of mouse een potentieel grote impact kan hebben, is het interessant om dieper in te gaan op wie merken zich in een online community moeten richten. Tussen de leden van online communities bestaat namelijk een ongelijkheid in participatie. Sommige gebruikers gaan actiever participeren dan anderen. Verschillende academici ontwikkelden vervolgens een indeling van de gebruikers van een online community (Kozinets, 1999, p. 255; Lindström & Andersen, 2000, p. 208; Wood & Smith, 2005, p. 134; InSites Consulting, 2007, pp. 9-10; de Valck et al., 2009, pp. 192-194; McKee, n.d.).
7.1.
Procentuele indelingen a. 20-80 regel
In de eerste plaats vinden we in de literatuur een dichotomische indeling van gebruikers terug (Wiertz & de Ruyter, 2007, p. 358; de Valck et al., 2009, pp. 192-194; Lindmark, 2009, p. 9). Enerzijds zijn er ‘Seeders’, gebruikers die lezen of observeren maar niet actief een bijdrage leveren. Hier tegenover bevindt zich een groep ‘Leechers’, gebruikers die actief participeren (Mechant, 2007, p. 24; Courtois, Mechant, Marez, & Verleye, 2009, p. 10). De verhoudingen tussen beide groepen is volgens de literatuur respectievelijk 80-20. De Valck et al. (2009, pp. 192-194) stellen dat deze indeling te eenvoudig is en weinig bijdrage levert aan marketeers. Toch wordt deze indeling in de praktijk door veel managers en academici geadopteerd.
24
b. 90-9-1 regel Onderzoeker Jakob Nielsen daarentegen verduidelijkt de ongelijkheid in participatie van de leden van een online community volgens een 90-9-1 regel. Figuur 2: de 90-9-1 regel (bron: McKee, n.d. http://www.90-9-1.com)
Volgens deze regel behoren 90% van de gebruikers tot het gewone publiek of de groep van ‘Lurkers’. Vervolgens zijn 9 % van de gebruikers ‘Editors’. Dit zijn personen die bestaande informatie aanpassen of aan een bestaand onderwerp iets toevoegen, maar nauwelijks zelf informatie gaan creëren. Tot slot zijn 1% van de gebruikers ‘Creators’. Zij bieden een grote massa informatie aan en participeren dus het meest (McKee, n.d.). Onderzoeker Michael Wu (2010, 18 maart) stelt dat deze regel in de praktijk niet te nauwkeurig moet genomen worden. De verhoudingen kunnen, afhankelijk van de interpretatie van de regel, verschillen. Maar hij stelt hierbij dat het wel een goede basis vormt om de informatie-uitwisseling in communities te verduidelijken. De regel maakt volgens hem duidelijk dat er een onevenwicht in participatie bestaat en dat er maar een kleine groep van gebruikers het grootste deel van informatie voortbrengt.
7.2.
De doelgroep: invloedrijke personen
Aangezien de actiefste gebruikers in een online community vaak aanzien en herkenning van anderen krijgen, kan gesteld worden dat het voor merken het interessantst is om met deze groep opinieleiders een band op te bouwen (Ahonen & Moore, 2005, p. 223). Het is volgens Jaffe (2007, pp. 62-63) verloren geld als een merk zich tot de volgers of massa zou richten. Via word of mouse communicatie bieden opinieleiders informatie aan opiniezoekers. Opinieleiders zijn ook vaak opiniezoeker, omdat ze meer kennis willen vergaren over een bepaald onderwerp dat hen interesseert. Maar niet alle opiniezoekers zijn opinieleiders. Opiniezoekers zoeken informatie of advies van anderen om op basis hiervan een beslissing te nemen of actie te ondernemen (Sun et al., 2006, p. 1107). Aangezien opiniezoekers dus beïnvloed worden door opinieleiders, is het voor merken uiterst interessant om zich tot deze 25
doelgroep te richten. Deze invloedrijke doelgroep wordt door verschillende academici op verschillende wijzen benoemd. In 1999 benoemden Burson-Marsteller en Roper Starch Worldwide de opinieleiders als ‘e-fluentials’ (Sun et al., 2006, p. 1105). Jaffe (2007, p. 62) gaf er op zijn beurt de naam ‘Producers’ aan. Wood & Smith (2005, p. 133) spreken van ‘Netizens’ of ‘Internet citizens’. Ahonen & Moore (2005, pp. 173-224) spreken van de ‘alpha users’. Dit zijn volgens hen de dominante leden binnen een community, ze communiceren actief en efficiënt en zijn zich bewust van de mogelijke communicatiemethoden binnen de community. Slechts 2% van de consumenten zijn alpha users maar zij bereiken meer dan de helft van de consumenten. Sommige alpha users zijn ook early adopters, de tot nu toe beste doelgroep voor merken. We kunnen volgens Ahonen & Moore de alpha user nog meer dan de early adopter, als de ultieme doelgroep voor een merk beschouwen. Het is als merk de bedoeling om de alpha users verliefd te laten worden op het merkaanbod. Want het zijn net deze alpha users die de andere gebruikers gaan beïnvloeden. Het marktonderzoeksbureau InSites Consulting en het word of mouth marktonderzoeksbureau Kellerfay stellen daarentegen dat het niet zozeer belangrijk is wie een boodschap verspreidt, maar vooral wat ze doen. Merken moeten volgens hen de actie centraal plaatsen (namelijk positieve word of mouth creëren) in plaats van zich alleen te richten op de meest invloedrijke personen. Het is namelijk praktisch heel moeilijk om de meest invloedrijke personen te detecteren (Van Belleghem, 2010, pp. 100-101).
7.3.
Conclusie
We kunnen concluderen dat het voor merken interessant is om zich naar de invloedrijkste personen te richten, maar dat dit in de praktijk heel moeilijk is.
26
HOOFDSTUK 8: De conversatie
8.1.
Definiëring conversatie a. Communicatie vs conversatie
We kunnen een onderscheid maken tussen communicatie en conversatie. Communicatie is sterk gecontroleerde eenrichtingscommunicatie van de marketeer naar het publiek. Conversatie daarentegen, is een tweerichtingsdialoog of een uitwisseling van boodschappen tussen twee of meer personen en is natuurlijk en onvoorspelbaar (Jaffe, 2007, pp. 2-3).
b. Word of mouth vs conversatie Conversatie is volgens Jaffe (2007, pp. 3-4) ruimer dan word of mouth aanbevelingen om dingen te kopen. Hij maakt de vergelijking tussen een blog waarbij mensen kunnen reageren (conversatie) en een blog waar geen reacties op toegestaan zijn (word of mouth).
8.2.
Paradigmashift
De manier waarop de marketing van een merk wordt gepland en uitgevoerd zal volledig moeten veranderen. Reputaties kunnen heel snel opgebouwd of afgebroken worden. Het is belangrijk dat merken snel reageren op online consumenten (Lindmark, 2009, p. 24). Marketing is volgens Jaffe (2007, p. 27) te veel gericht op communicatie en te weinig op conversatie. Voor de huidige internetgeneratie is nochtans tweerichtingscommunicatie een norm en geen uitzondering geworden (Ahonen & Moore, 2005, p. 145). In plaats van de focus te leggen op het merkimago zullen merken volgens Ahonen & Moore (2005, p. 8) de focus moeten leggen op het leveren van ervaringen en entertainment aan de consumenten. Merken moeten zowel intern als met externe partners (bijvoorbeeld het advertentiebureau) naar ‘engagement marketing’ evolueren. Om dit te bereiken moet het merk een pullstrategie in plaats van een pushstrategie vooropstellen. Ze moeten de gebruikers een waarde bieden die hen automatisch naar hun producten en diensten gaat drijven (Braunstein & Levine, 2000, p. 170; Ahonen & Moore, 2005, p. 224; Van Belleghem, persoonlijke mededeling, 2010, 10 februari). Dit kan door aandacht aan de consument te geven en in te spelen op zijn ideeën en gevoelens (Edwards & Day, 2007; Van Belleghem, 2010, p. 32). In de toekomst zal de online
27
reputatie van een merk gebaseerd zijn op de mate waarin het merk conversaties met haar consumenten aangaat. Merken die het beeld kunnen creëren dat ze antwoorden op en rekening houden met de consument zullen kunnen uitgroeien tot sterke merken en een sterkere reputatie opbouwen (Dalla Costa, 1999, p. 228; McClure, 2008, p. 38). Volgens Van Dyck (2010, 9 maart) beseffen de meeste merken het belang van online reputatiemanagement maar hebben ze nog geen actie ondernomen. Veel merken weten nog steeds niet welke informatie op het internet over hen wordt verspreid. Nochtans is er al veel software voor handen om dit makkelijk te onderzoeken (McClure, 2008, p. 34). Volgens Van Belleghem kan er een onderscheid gemaakt worden tussen een nieuwe en oude generatie marketeers. Onderzoek toont aan dat 80% van de oude generatie de intentie had om een marketingactie te implementeren op een sociaal netwerk. Maar slechts 30% van deze marketeers waren zelf actief in een sociaal netwerk. De nieuwe generatie marketeers, geboren na 1987, zijn daarentegen ‘digital natives’ en hebben geen moeite om de nieuwe consument te begrijpen (Van Belleghem, 2010, pp. 58-59; Van Dyck, 2010, 9 maart).
8.3.
Drempels
Volgens Kevin Behringer nemen marketeers niet het risico om te communiceren omdat ze schrik hebben hun carrière op het spel te zetten (Ahonen & Moore, 2005, p. 63; Jaffe, 2007, p. 106). Marketeers hebben namelijk schrik om op een verkeerde manier de conversatie aan te gaan. Tevens hebben marketeers geen controle over hoe er op hun berichten gereageerd wordt en dat verlies van controle is voor iedereen zichtbaar en blijft op het internet voor altijd beschikbaar (Jaffe, 2007, p. 106). Volgens Elizabeth Harrin is het voor grote bedrijven moeilijker om de conversatie aan te gaan dan voor kleine. Hoe groter het bedrijf, hoe meer klanten. Maar dit maakt het voor bedrijven moeilijker om te bepalen waar men moet starten (McClure, 2008, p. 34). Grote organisaties zullen ook minder snel hun reputatie in handen van werknemers van een lager niveau leggen. Tot slot kunnen grote bedrijven vanwege hun structuur vaak minder flexibel reageren (Jaffe, 2007, p. 115). Het IT departement van een bedrijf bijvoorbeeld houdt vaak investeringen in web 2.0 tegen (Van Belleghem, persoonlijke mededeling, 2010, 10 februari). Zij spenderen liever hun budget aan beschermingssystemen en beschouwen web 2.0 als een bedreiging voor de veiligheid (Lindmark, 2009, p. 29). Bedrijven vermijden ook online reputatiemanagement omdat ze de hieraan gerelateerde kosten willen vermijden. McClure (2008, p. 37) weerlegt dit argument door te stellen dat indien een bedrijf op een online issue inspeelt dit amper een tiende zal kosten van het herstellen van de reputatie na het probleem. Nog een mogelijke drempel om aan
28
conversatiemanagement te doen is de noodzakelijke investering van energie en tijd. De ‘return on investment’ is bij conversatiemanagement ook zeer moeilijk te meten. Hierdoor kunnen marketeers niet onmiddellijk de resultaten van hun acties aan bedrijfsleiders voorleggen (Jaffe, 2007, p. 256; Chapman, 2008, p. 26; Van Dyck, 2010, 9 maart). Jaffe (2007, p. 256) weerlegt dit argument en stelt dat marketeers niet op de ‘return on investment’ moeten focussen maar op de ‘return on experimentation’. Wanneer marketeers de conversatie met hun consumenten aangaan zullen sowieso fouten gemaakt worden. Maar het is de bedoeling dat ze leren uit hun fouten voordat de concurrentie dit doet (Van Belleghem, 2010, 2 maart). Op die manier kunnen bedrijven een stapje op de concurrentie voor zijn. Volgens Roman Mandrick, CEO van KsanLab, leiden deze redenen tot inertie, waardoor er maar weinig echte conversaties plaatsvinden (Jaffe, 2007, pp. 107, 256).
8.4.
Hoe moeten merken toetreden tot de conversaties?
8.4.1. Waar moeten merken aanwezig zijn? Een merk moet niet overal aanwezig zijn (Hoffbrand, 2007, p. 12). Zoals reeds aangehaald (cfr. p. 20) is het vooral belangrijk dat merken naar de consument toe gaan in plaats van omgekeerd. Indien een merk wil reageren op een online bericht moet dit merk rekening houden met de privésfeer. Wat betreft de privésfeer kan er een onderscheid gemaakt worden tussen een online community die door het merk of de sector is opgericht of een die door onafhankelijke personen is opgericht. In een online community die door het merk of de sector is opgericht zijn de leden zich ervan bewust dat het merk mogelijk meeleest (Van Belleghem, persoonlijke mededeling, 2010, 10 februari). De leden kunnen interacties met andere leden dan mogelijk ervaren als indirecte communicatie met het merk (Wiertz & de Ruyter, 2007, p. 359). Ze zullen het dan ook als minder confronterend ervaren indien het merk reageert op hun bericht. In communities die niet door het merk zijn opgericht ligt dit anders. Daar is het interessant om als merk geen persoonlijke reactie op het bericht van een lid te plaatsen, maar een algemene reactie. Dit zal voor de leden als minder confronterend overkomen (Van Belleghem, persoonlijke mededeling, 2010, 10 februari).
29
8.4.2. Wat moeten merken doen?
a. Zelfreflectie In de eerste plaats moeten marketeers zich bewust worden over wat hun merk speciaal maakt en hoe ze een meerwaarde aan het publiek kunnen bieden (Ahonen & Moore, 2005, p. 174). De consument verwacht dat het merk de conversatie aangaat als een natuurlijk persoon. Daarom is het bij online conversaties volgens Van Belleghem (persoonlijke mededeling, 2010, 10 februari) voor het merk belangrijker om als merk na te denken over merkpersonificatie in plaats van over het merkimago. Een imago is volgens hem ondergeschikt en abstracter dan de persoonlijkheidskenmerken van het merk. Een studie van InSites Consulting en Houston University toont aan dat een hoge merkidentificatie zorgt voor meer positieve merkconversaties, waardoor een betere perceptie van het merk tot stand komt (Van Belleghem, 2010, p. 89).
b. Observatie In het verleden werd het succes van virale campagnes gemeten door de click-through-rates en forward-rates te onderzoeken, waardoor men maar gedeeltelijk zicht op word of mouse kreeg (InSites Consulting, 2007, p. 4). Nu kunnen merken analyseren wat consumenten online over het merkaanbod denken en zeggen (Jaffe, 2007, p. 143).
c. Conversaties opbouwen
Interessante informatie aanbieden Merken moeten volgens Hoffbrand (2007) nuttige informatie aanbieden en investeren in een betekenisvol dialoog om zo waarde te creëren voor de consument. Consumenten moeten vervolgens de mogelijkheid krijgen om zichzelf te zijn en op basis van hun eigen creativiteit en passie met de informatie omgaan (Ahonen & Moore, 2005, p. 241).
Vragen stellen Zoals reeds vermeld zijn online communities de ideale omgeving om aan marktonderzoek te doen (cfr. p. 14). Merken kunnen rechtstreeks aan hun consumenten vragen stellen waardoor ze hun communicatie beter op de doelgroep kunnen afstemmen. Toch zijn er nog steeds merken die bij deze opportuniteit niet stilstaan. Dit kan geïllustreerd
30
worden aan de hand van een filmpje genaamd ‘The break up’. Dit filmpje is in 2007 geproduceerd door het team van Geert Desager bij ‘Microsoft Digital Advertising Solutions’ en ‘Openhere’, een Belgische advertentiebureau (bijlage 206). Het filmpje toont de discussie tussen een adverteerder en zijn consument. Op geen enkel moment stelt de adverteerder een vraag aan de consument, aangezien de adverteerder denkt dat hij de consument nog steeds kent. Maar de consument is veranderd en de adverteerder moet zich in de toekomst hier duidelijk aan aanpassen (Desager, 2007; Van Belleghem, 2010, pp. 44-45). Volgens Van Belleghem (persoonlijke mededeling, 2010, 10 februari) is het belangrijk om vragen te stellen aan de consument. Indien een klant bijvoorbeeld klachten uit, kan een merk reageren door meer uitleg over het probleem te vragen. Op die manier voelt de klant zich begrepen.
Samenwerken Onderzoek heeft aangetoond dat door interactieve reacties tussen het merk en de consument een positievere houding ten opzichte van het merk ontstaat (Jang et al., 2007, p. 3; Wiertz & de Ruyter, 2007, p. 359; Carrera et al., 2008, p. 100). Een fanbase kan een enorm voordeel bieden aan merken. Hierbij moet er wel rekening gehouden worden met drie randdimensies. Het merk moet in de eerste plaats de juiste personen activeren. Personen die positief staan ten opzichte van je merk of expertise in de sector hebben. Vervolgens moeten deze personen de juiste motivatie hebben, ze moeten het merk willen promoten. Tot slot moet de inhoud van de activatie goed zijn, ze moeten praten over je product of merk en niet over je reclamestunt (Van Belleghem, persoonlijke mededeling, 2010, 10 februari).
Reageren Volgens Steven Van Belleghem is de manier waarop je online op consumenten reageert cruciaal. Volgens hem moeten dezelfde regels die merken offline toepassen ook online toegepast worden. Bij het plaatsen van een reactie is het essentieel om open, transparant en op een neutrale manier positief te antwoorden (Van Belleghem, persoonlijke mededeling, 2010, 10 februari).
31
d. Moeten marketeers reageren op negatieve berichten? Hitz and Turrof (Hollingshead & Contractor, 2006, p. 121) onderzochten de verschillen tussen face-to-face communicatie en communicatie via het internet. Uit hun onderzoek blijkt dat bezoekers van online communities zich anoniem voelen en daardoor minder geremd zijn om kritiek uit te oefenen op een merk. Onder academici zijn er verschillende meningen over de noodzakelijkheid dat een merk reageert op negatieve berichten. Een groep van academici herkennen de bedreiging die online communities voor een merk kunnen vormen, maar vinden niet dat een merk moet interveniëren. Ahonen & Moore (2005, p. 232) stellen dat bezoekers ook over de zwakten van jouw merk zullen communiceren. Dit kan je volgens hen als merk niet tegenhouden. Ingaan tegen deze kritiek zou volgens hen een omgekeerd effect hebben en het vertrouwen in het merk wegnemen. Marketeers spreken ook wel van DNFTT, wat staat voor ‘Do not feed the trolls’. Zij roepen met andere woorden op om niet te antwoorden op personen die provoceren (Jaffe, 2007, p. 151; Pr!gowski, 2009, pp. 10-11). Als oplossing wordt ‘search engine optimisation’ naar voor geschoven. Merken kunnen proberen om negatieve word of mouth te verdringen door officiële links hoger in de ranking bij zoekmachines te laten verschijnen (McClure, 2008, p. 36). Een andere groep van academici benadrukken dat het essentieel is om een dialoog aan te gaan. Telkens wanneer een consument over een merk praat, vormt dit een opportuniteit om een dialoog te starten (Jaffe, 2007, p. 231). Volgens Jaffe moet het merk op iedereen, ook haters van het merk, antwoorden. Afhankelijk van de ingesteldheid van de ontvanger zal er al dan niet een conversatie tot stand komen. Volgens hem speelt namelijk herkenning ook voor negatief ingestelde personen een belangrijke rol, wat er mogelijk toe kan leiden dat deze personen een positievere attitude ten opzichte van het merk krijgen (Jaffe, 2007, pp. 150151). De grootste bedreiging voor een merk is volgens hem niet dat klanten klachten uiten, maar dat ze niets doen en dus ook niet meer om het merk geven. Van Belleghem (2010, p. 143) nuanceert de visie van Jaffe en stelt dat het in een aantal gevallen raadzaam is om niet persoonlijk te reageren en enkel te observeren, bijvoorbeeld indien het een gesprek tussen mensen in de privésfeer betreft.
32
8.5.
Conclusie
Er kan geconcludeerd worden dat merken het belang van online reputatiemanagement wel beseffen maar dat ze vanwege verschillende drempels nog maar weinig actie hebben ondernomen. Merken die toch klaar zijn om toe te treden tot conversaties moeten in de eerste plaats beseffen waar hun merk voor staat. Dit kan onder andere door het observeren van online gesprekken. Vervolgens is het belangrijk dat ze interessante informatie aanbieden, regelmatig vragen stellen, reageren op en samenwerken met de consumenten.
HOOFDSTUK 9: Sociale netwerksites
Zoals reeds aangehaald kennen online communities verschillende uitingsvormen (cfr. p. 18). We gaan dieper in op sociale netwerksites aangezien ons onderzoek hierop betrekking heeft. De eerste moderne sociale netwerksites zijn tussen het midden en het einde van de jaren negentig ontstaan. SixDegrees was de eerste website waarin gebruikers profielen konden creëren en boodschappen konden verzenden naar vrienden (Lindmark, 2009, p. 5). De website was een sociaal experiment waarmee men de theorie door Stanley Milgram wou testen. Hij stelt dat iedere persoon maximaal 6 connecties verwijderd is van een andere persoon op deze aarde (Ensminger, 2007, p. 18). Enkele actuele sociale netwerksites zijn Facebook, MySpace, LinkedIn en Netlog. Sociale netwerksites geven gebruikers de mogelijkheid om te netwerken met andere gebruikers. Het zijn platformen waar gebruikers onder andere afbeeldingen of audiovisuele media kunnen opladen en delen, vriendenlijsten kunnen opbouwen of groepen met gedeelde interesses kunnen creëren. Ze bieden de gebruikers de mogelijkheid een persoonlijk profiel aan te maken, waarop de gebruikers tekst en vaak afbeeldingen of video’s kunnen opladen. Op basis van deze profielen kunnen gebruikers zich aan elkaar verbinden en vrienden worden. Reageren op en het evalueren van informatie die aangeboden wordt door anderen zijn de frequentste activiteiten die gebruikers uitvoeren. Het opladen van foto’s of video’s gebeurt veel minder omdat de productie ervan het nodige materiaal vergt en dit meer tijd en energie van de gebruiker vraagt (Lindmark, 2009, p. 5). Uit onderzoek blijkt dat 32% van de leden van sociale netwerken zich spontaan aan merken linken (Pub Magazine, 2010, 1 maart).
33
Conclusie Sociale netwerksites geven gebruikers de mogelijkheid om op basis van hun profiel zich te verbinden aan andere gebruikers en merken en zo informatie met hen uit te wisselen.
HOOFDSTUK 10: Facebook We gaan vervolgens dieper in op Facebook aangezien ons onderzoek op deze sociale netwerksite is uitgevoerd. Facebook is in 2004 opgericht door Mark Zuckerberg, een toenmalige student aan de Universiteit van Harvard. Facebook is uitgegroeid tot de grootste sociale netwerksite met meer dan 400 miljoen actieve gebruikers wereldwijd (februari 2010) (www.facebook.com/press). Zestig procent van de online Belgen of 3 500 000 Belgen zijn lid van Facebook (Pub Magazine, 2010, 1 maart). Dit hoge percentage zal ertoe leiden dat iedereen die nog niet is aangesloten op een sociaal netwerk sneller de stap zal zetten naar Facebook omdat daar de meeste vrienden aanwezig zijn (Lindström & Andersen, 2000; Ahonen & Moore, 2005, pp. 199-200; Van Belleghem, 2010, p. 39). Gebruikers willen op Facebook iets over zichzelf vertellen en over anderen lezen. Op deze manier kunnen ze contact houden met een brede vriendenkring. Verder kunnen mensen zich ook expliciet aan merken linken (Van Belleghem, 2010, p. 23). In het empirisch onderzoek dat volgt wordt hier dieper op ingegaan.
Conclusie Facebook is de grootste sociale netwerksite. Hierdoor gaan personen die nog niet aangesloten zijn op een sociaal netwerk sneller de stap zetten naar deze sociale netwerksite. Facebook biedt aan consumenten de mogelijkheid om zich online aan merken te linken.
34
ALGEMEEN BESLUIT LITERATUURSTUDIE
Er kan geconcludeerd worden dat er een ingrijpende verandering op het internet heeft plaatsgevonden door onder andere de nieuwe interactieve mogelijkheden die de nieuwe media bieden. Dit heeft er toe geleid dat ook de consument geëvolueerd is tot een prosumer: een product en consument van informatie. De consument is minder merktrouw geworden en raadpleegt nu ook online ‘peers’ voor informatie over producten en diensten. Hierdoor is de kloof tussen het merk en de consument sterk verkleind. Voor merken is het dan ook een opportuniteit om gebruik te maken van de interactieve mogelijkheden die de nieuwe media bieden om een dialoog of conversatie met de consument aan te gaan. Convergentie tussen traditionele en nieuwe media is hierbij essentieel. Merken kunnen inspelen op word of mouth in online communities. Ze kunnen participeren in bestaande online communities of indien er nog geen relevante community bestaat er zelf een oprichten. Hierbij zouden ze zich naar de invloedrijkste consumenten moeten richten, maar in de praktijk is het niet altijd makkelijk om deze te detecteren. Wanneer we kijken naar de praktijk merken we dat er een paradigmashift in de denkwereld van merken moet komen. Merken beseffen het belang van online reputatiemanagement, maar hebben nog geen concrete actie ondernomen. Jammer genoeg zijn er nog veel drempels die dit verhinderen. Merken die toch klaar zijn om toe te treden tot conversaties moeten in de eerste plaats beseffen waar hun merk voor staat. Dit kan onder andere door het observeren van online gesprekken. Vervolgens is het belangrijk dat ze interessante informatie aanbieden, regelmatig vragen stellen, reageren op en samenwerken met de consumenten.
35
DEEL 2: EMPIRISCH ONDERZOEK BRAND CONVERSATION MANAGEMENT
DEEL 2.1. Inhoudsanalyses HOOFDSTUK 1: Algemeen HOOFDSTUK 2: Studie 1 HOOFDSTUK 3: Studie 2 DEEL 2.2. Betrokkenheidenquête
36
INLEIDING In België vinden er per week vijfentwintig miljoen gesprekken over merken plaats. Tussen tien en twintig procent van deze gesprekken vindt online plaats (Van Belleghem, 2010, p. 66). Deze online conversaties staan voor eeuwig op het web, wat academici de mogelijkheid biedt ze te analyseren (Verhaeghe & Van den Berge, 2009, p. 3). Dit onderzoek gaat dieper in op online conversaties en bestaat uit twee delen. In het eerste deel worden twee inhoudsanalyses op de sociale netwerksite Facebook uitgevoerd. Aangezien er een aantal overeenkomsten tussen beide inhoudsanalyses zijn wat betreft de methode, steekproef en procedure worden deze onderdelen eerst samen besproken. Vervolgens wordt op elke studie afzonderlijk dieper ingegaan. In de eerste studie van dit onderzoek wordt geanalyseerd in welke mate merken gebruik maken van merkpagina’s op Facebook. Vervolgens wordt in de tweede studie nagegaan in welke mate er conversaties plaatsvinden tussen het merk en de consument op merk- of fanpagina’s. In het tweede deel van dit empirisch onderzoek wordt op basis van een online survey de betrokkenheid met de onderzochte merken gemeten, wat een diepgaandere verwerking van het eerste deel van dit onderzoek mogelijk maakt. Tot slot wordt een algemene conclusie over dit onderzoek geformuleerd.
37
DEEL 2.1. INHOUDSANALYSES HOOFDSTUK 1: Algemeen
1.1.
Methode
In dit deel van het onderzoek wordt een online inhoudsanalyse uitgevoerd. Vanwege verschillende redenen werd voor deze onderzoeksmethode gekozen. Bij online onderzoek is het onderzoeksmateriaal zorgvuldig bewaard en kan men dit in de oorspronkelijke vorm analyseren, zonder dat er een invloed van de onderzoeker uitgaat (Stemler, 2001). Respondenten zijn zich niet van het onderzoek bewust waardoor waarheidsgetrouwe informatie verzameld kan worden en geen respondentenbias optreedt. Aangezien veel informatie reeds online beschikbaar is, is het beter om de bestaande informatie te analyseren in plaats van nieuwe informatie over het onderwerp te zoeken (Verhaeghe & Van den Berge, 2009, pp. 3-4). Anderzijds is het ook belangrijk er rekening mee te houden dat we bij online onderzoek beperkt zijn tot het analyseren van verbale informatie. Non-verbale ‘cues’, met uitzondering van emoticons, kunnen dus niet geobserveerd worden, tenzij er gebruik wordt gemaakt van webcams. In 2002, heeft Kozinets een nieuwe onderzoeksmethode geïntroduceerd in het ‘Journal of marketing research’, namelijk ‘netnography’ (Verhaeghe & Van den Berge, 2009, pp. 5-6). Het Belgisch online marktonderzoeksbureau InSites Consulting maakt ook gebruik van deze onderzoeksmethode (InSites Consulting, 2008b; Verhaeghe & Van den Berge, 2009, p. 5) In deze onderzoeksmethode wordt gebruik gemaakt van openbaar beschikbaar ‘user-generated content’ waarop via gespecialiseerde software tekstanalyses worden uitgevoerd. Aangezien wij niet beschikken over de nodige software en ervaring, is in dit onderzoek een manuele inhoudsanalyse uitgevoerd.
1.2.
Steekproef
1.2.1. Merkpagina’s Op Facebook kan een merk zowel een groep als een publieke pagina oprichten. De voorkeur hierbij gaat uit naar een publieke pagina. De grootste verschillen tussen beiden worden in bijlage 2 besproken. Op een publieke pagina kan het merk een conversatie starten met gebruikers op Facebook. (Facebook.com/FacebookPages).
38
Aangezien dit onderzoek handelt over ‘brand conversation management’, beperkt dit onderzoek zich tot de publieke pagina’s die door merken zijn opgericht, namelijk merkpagina’s. Een merkpagina geeft aan fans de mogelijkheid om zich te verbinden met de merken waarin zij geïnteresseerd zijn (Facebook.com/FacebookPages). Op een merkpagina kunnen consumenten vrijuit praten over hun ervaringen. Wanneer een merk een merkpagina opricht, kan het merk zelf bepalen welke informatie en applicaties beschikbaar zijn, het design is dus aanpasbaar. Facebook biedt tot slot aan merken ook de mogelijkheid om statistische informatie over hun merkpagina te consulteren (Facebook, 2010, 12 maart). Er zijn een aantal selectiecriteria waaraan de merkpagina’s moeten voldoen. Dit onderzoek beperkt zich in de eerste plaats tot merkpagina’s die gericht zijn op een Belgisch publiek vanwege twee redenen. In de eerste plaats stelt Steve Stemler (2001, p. 29) in zijn paper ‘An overview of content analysis’ dat het belangrijk is om rekening te houden met de culturele context waarin de maker of schrijver de tekst heeft geschreven om op een goede manier betekenis toe te kennen aan de inhoud. McQuail en Wester & Selm (2006, p. 122) bevestigen deze visie. Daarom wordt dit onderzoek beperkt tot Belgische merkpagina’s, aangezien kennis en begrip van de culturele context en actualiteit rond de te onderzoeken merken onontbeerlijk zijn. In de tweede plaats wees eigen onderzoek uit dat er een grote variatie is in het aantal reacties op merkpagina’s. Aangezien de kans groter is dat internationale merkpagina’s veel reacties bevatten is het praktisch onmogelijk om een analyse van internationale merken te maken. Dit onderzoek beperkt zich ook enkel tot de pagina’s die naar consumenten gericht zijn. Merkpagina’s gericht op werknemers of bedrijven worden niet opgenomen in de analyse. Voorts worden enkel merkpagina’s besproken met een minimum van 100 fans. In een onderzoek van Tina McCorkindale werd deze voorwaarde ook opgelegd (McCorkindale, 2009). De merkpagina’s die aan deze voorwaarden voldoen, vormen dus onze onderzoekspopulatie. We kunnen concluderen dat merkpagina’s op Facebook de analyseeenheid zijn waarover we een uitspraak willen doen. De merkpagina’s die aan de vooropgestelde voorwaarden voldoen (studie 1) en hun berichten (studie 2) zijn onze waarnemingseenheden (Wester & Van Selm, 2006, p. 130).
39
1.2.2. Vooronderzoek Door het karakter van de merkpagina’s, die bepaalde patroonmatigheden doen terugkeren, kan volstaan worden met het onderzoeken van een subuniversum uit deze populatie (Stemler, 2001, p. 21). Voor het bepalen van de grootte van de steekproef van merken voeren we een pre-test uit (bijlage 3). Op 14 zelfgekozen merken hebben 7 merken een of meerdere Belgische merkpagina’s op Facebook. De uitval van merken is dus 50%. Rekening houdend met het feit dat deze merken spontaan gekozen zijn en waarschijnlijk populairder zijn dan de gemiddelde merken kunnen we verwachten dat de uitval in realiteit groter zal zijn. Vervolgens analyseren we hoeveel berichtjes op de merkpagina’s van deze 7 merken op het prikbord worden gepost. Op een termijn van een week komt dit op 119 berichten. Aangezien in deze analyse enkel de berichten op het prikbord worden geteld en niet op de andere subpagina’s kunnen we verwachten dat het totaal aantal berichten groter zal zijn dan in deze analyse. Op basis van de resultaten uit dit vooronderzoek werd in een gesprek beslist om een steekproef van 30 merken te analyseren (Cauberghe, persoonlijke mededeling, 2010, 1 maart).
1.2.3. Het trekken van de steekproef Voor het bepalen van de merken en de merk- en fanpagina’s voor beide studies trekken we een steekproef uit een lijst van 1130 merken. Deze lijst vormt de basis van het jaarlijks grootschalig nationaal onderzoek ‘De nationale merkencompetitie’ van het Antwerpse reclamebureau LDV. Uit een e-mailbericht blijkt dat de merken van deze lijst geselecteerd zijn basis van media-uitgaven en wildcards (subjectief) (Arie Delanote, persoonlijke mededeling, 2010, 3 maart). Bij het trekken van de steekproef wordt er rekening mee gehouden dat waarschijnlijk niet elk merk een Belgische merk- of fanpagina op Facebook heeft. Rekening houdend met een uitval van 75% van de merken worden 120 merken ad random uit de lijst getrokken. Op Facebook wordt vervolgens naar pagina’s gezocht door de officiële merknaam in te geven. Vervolgens wordt gecontroleerd of de gevonden pagina’s aan de selectiecriteria voldoen. Zo bereiken we de steekproef van 30 merken (bijlage 4). 68 merken hebben geen Belgische merkpagina op Facebook en kunnen dus niet geanalyseerd worden (bijlage 5).
40
1.3.
Procedure
De procedure van elke studie komt aan bod bij de bespreking van de betreffende studie. We evalueren alvast in welke mate beide studies voldoen aan de vereisten waaraan inhoudsanalyses moeten voldoen.
1.3.1. Objectiviteit, systematiek en generaliseerbaarheid Net zoals andere onderzoeksmethoden moet een inhoudsanalyse voldoen aan de vereisten van objectiviteit, systematiek en generaliseerbaarheid. In de eerste plaats moet een inhoudsanalyse objectief verlopen. Objectiviteit houdt in dat elke stap in het onderzoeksproces op basis van expliciete regels en procedures wordt uitgevoerd. Het opstellen van een codeboek is dan ook aangewezen (Weber, 1990). Vervolgens moet een inhoudsanalyse systematisch verlopen. Systematisch duidt op het consistent en controleerbaar toepassen van regels. De codeerinstructies van dit onderzoek zijn als bijlage 10 en 66 toegevoegd. Tot slot moet aan de vereiste van generaliseerbaarheid voldaan zijn. Generaliseerbaarheid duidt op de overeenkomst tussen de experimentele en de werkelijke situatie. Aangezien we informatie observeren zonder tussenkomst van de onderzoeker wijkt de onderzoekssituatie zo min mogelijk af van de werkelijke situatie waardoor de generaliseerbaarheid groot is (den Boer, Bouwman, Frissen, & Houben, 1994, pp. 133, 301). Tot slot bespreken we de betrouwbaarheid en validiteit van dit onderzoek.
1.3.2. Betrouwbaarheid Weber stelt dat indien men waardevolle besluiten uit een tekst wil trekken, het belangrijk is dat de classificatieprocedure betrouwbaar is. Dit betekent dat verschillende codeurs de tekst op dezelfde manier moeten coderen en consistente conclusies moeten trekken (Weber, 1990, p. 12; den Boer et al., 1994, p. 137; Wester, Renckstorf, & Scheepers, 2006, p. 137). Er zijn drie typen betrouwbaarheidscontroles namelijk stabiliteit, reproduceerbaarheid en precisie (bijlage 6). Bij het evalueren van de betrouwbaarheid van dit onderzoek is het enkel mogelijk om de stabiliteit of intra-betrouwbaarheid te controleren, aangezien dit onderzoek door slechts één onderzoeker is gevoerd (den Boer et al., 1994, p. 139; Stemler, 2001, p. 26; Bohner & Michaela, 2002, p. 31; Krippendorff, 2004, pp. 214-215; Wester & Van Selm, 2006, p. 128).
41
De intra-betrouwbaarheid kan aan de hand van de Kappa coëfficiënt berekend worden. De betrouwbaarheidstest wordt op een steekproef van de onderzochte merkpagina’s (studie 1) of onderzochte berichten (studie 2) uitgevoerd. Aangezien dit onderzoek door slechts één codeur is uitgevoerd, kan geen betrouwbaarheidstest op de selectie van de onderzoekselementen uitgevoerd worden. Zoals reeds vermeld zijn de codeurinstructies van beide studies toegevoegd zodat dit onderzoek in de toekomst opnieuw uitgevoerd zou kunnen worden. Uit een
e-mailbericht
blijkt
dat
in
tegenstelling
tot
het
registratieformulier
waar
codeerbetrouwbaarheid wel noodzakelijk is, er weinig fouten zullen sluipen in de selectie van de onderzoekselementen (Deprez, persoonlijke mededeling, 2010, 31 maart).
1.3.3. Validiteit Eens een onderzoek voldoende hoge betrouwbaarheid heeft, is het belangrijk om de validiteit te meten (Bohner & Michaela, 2002, p. 33). Validiteit staat voor het meten van de geldigheid van het onderzoek, met andere woorden de mate waarin we meten wat we willen meten. Er zijn twee soorten validiteit namelijk externe en interne validiteit. Interne validiteit is een synoniem voor betrouwbaarheid. Aangezien deze al besproken is, gaan we verder op de externe validiteit in. Krippendorff (2004, pp. 318-321) stelt dat validiteit kan onderverdeeld worden in drie vormen namelijk in datageoriënteerde, productgeoriënteerde en conceptgeoriënteerde validiteit (bijlage 7). Datageoriënteerde validiteit meet in welke mate de analysemethode de informatie in de beschikbare
data
meet.
Datageoriënteerde
validiteit
kan
opgedeeld
worden
in
steekproefvaliditeit en semantische validiteit. Een steekproef is valide als ze representatief is voor het onderzoeksuniversum. Hoewel in dit werk geen speciale stappen zijn genomen om representativiteit te verzekeren, kunnen we wel stellen dat er aandacht werd aan geschonken aangezien dit onderzoek gebaseerd is op een aselecte steekproef uit 1130 merken. De semantische validiteit heeft betrekking op de gevoeligheid van de methode om de symbolische betekenis binnen de relevante context te extrapoleren (den Boer et al., 1994, pp. 142-143; Krippendorff, 2004, pp. 323-330). Aangezien de waarnemer kennis heeft van de Belgische context, is de kans op een goede semantische validiteit groot. Anderzijds is de geanalyseerde data niet altijd geschreven in de moedertaal van de codeur, waardoor er mogelijk bepaalde betekenissen over het hoofd worden gezien. Het is dus moeilijk om te zeggen of de datageoriënteerde validiteit al dan niet hoog is.
42
Vervolgens is er nog de productgeoriënteerde validiteit. Deze validiteit wijst op de mate waarin de onderzoeksmethode werkt onder verschillende omstandigheden. Er wordt een onderscheid gemaakt tussen correlationele en voorspellende validiteit. De correlationele validiteit kunnen we voor deze inhoudsanalyse niet berekenen aangezien we de resultaten die verkregen zijn door de inhoudsanalyses niet kunnen vergelijken met resultaten van andere onderzoeksmethoden. Aangezien in dit onderzoek geen trends of voorspellingen onderzocht worden is deze voorspellende validiteit niet relevant. De productgeoriënteerde validiteit is in dit onderzoek dus minder aan de orde. De construct-validiteit of procesgeoriënteerde validiteit bepaalt in welke mate de analytische procedure de relaties in de data weergeeft. Er wordt dus meestal een vergelijking gemaakt met bestaande literatuur. Dit onderzoek wordt vergeleken met andere inhoudsanalyses, zowel op vlak van Facebook als op vlak van andere soorten data. Een inhoudsanalyse wordt vaak gebruikt voor analyses als deze, we kunnen dus stellen dat de conceptvaliditeit in orde is (Krippendorff, 2004, pp. 318-338). We kunnen concluderen dat het niet eenvoudig is om alle soorten validiteit na te gaan. Diegene die wel geëvalueerd konden worden, zijn uitgevoerd en goedgekeurd. Het is alvast belangrijk dat het begrip validiteit aan bod is gekomen. Den Boer et al. (1994, p. 142) stellen namelijk dat in andere vergelijkbare inhoudsanalyses het vaak over het hoofd wordt gezien.
43
HOOFDSTUK 2: Studie 1 2.1.
Methode
2.1.1. Probleemstelling Naar aanleiding van de toenemende aandacht vanuit de communicatiewereld voor het inzetten van sociale netwerken als marketinginstrument en het grote succes van de sociale netwerksite Facebook maken steeds meer merken een officiële merkpagina op Facebook aan. Rond de vraag hoe men het best sociale netwerken inzet om een brug te bouwen tussen het merk en de consument zijn al talrijke artikels geschreven. Het wetenschappelijk onderzoek over deze materie blijft echter beperkt (Chapman, 2008, p. 5). Deze studie is erop gericht na te gaan in welke mate merken reeds gebruik maken van merkpagina’s op Facebook om de Belgische bevolking te bereiken. Enerzijds willen we via deze studie analyseren in welke mate merken informatie verspreiden over het merk via een officiële merkpagina. Anderzijds wordt geanalyseerd in welke mate merken gebruik maken van de subpagina’s op hun merkpagina. Deze studie is beschrijvend van aard, er worden dus geen hypotheses opgesteld of getoetst (den Boer et al., 1994, pp. 29-30; Baarda & de Goede, 1997). Om de doelstellingen te kunnen beantwoorden, wordt gebruik gemaakt van een kwantitatieve inhoudsanalyse. Aan de hand van deze onderzoeksmethode willen we een antwoord vinden op de volgende onderzoeksvragen: 1. Welke informatie wordt door merken op het profiel van hun merkpagina aangeboden? 2. In welke mate wordt er gebruik gemaakt van de subpagina’s: 1. Prikbord 2. Foto’s 3. Video 4. Forum 5. Recensies 6. Evenementen 7. Links 8. Favoriete pagina’s 9. Andere subpagina’s
44
2.1.2. Steekproef
Aangezien het eerste deel van dit onderzoek tot doel heeft te analyseren in welke mate merken gebruik maken van Facebook, is het belangrijk om een analyse te maken van officiële merkpagina’s die door het merk zelf zijn opgericht. Op basis van de steekproef van 30 merken bekomen we 22 merken die een of meerdere officiële merkpagina’s hebben die aan de vooropgestelde criteria voldoen. Deze 22 merken zijn goed voor 29 officiële merkpagina’s (bijlage 8). Enerzijds wordt geanalyseerd in welke mate merken informatie over hun merk verspreiden. Hierbij is het niet belangrijk om een specifieke tijdsperiode af te bakenen, aangezien merken deze informatie vaak bij de oprichting van hun merkpagina ter beschikking stellen. Anderzijds wordt ook gecontroleerd in welke mate merken gebruik maken van de subpagina’s (zoals onder andere foto’s en evenementen). Hierbij is het wel belangrijk om een specifieke tijdsperiode af te bakenen (Wester & Van Selm, 2006, p. 127), aangezien merken voortdurend gebruik kunnen maken van deze subpagina’s. Er is gekozen om een tijdsperiode van 1 jaar hierop toe te passen. Op deze manier kan in kaart gebracht worden in welke mate de merken van 15 maart 2009 tot en met 14 maart 2010 actief gebruik hebben gemaakt van de subpagina’s.
2.1.3. Materiaal Het codeboek van deze studie bevat 114 variabelen en kan in drie delen opgedeeld worden. In het eerste deel worden algemene variabelen met betrekking tot het merk of de merkpagina vastgelegd. Vervolgens wordt dieper ingegaan op de informatie die door het merk op de merkpagina ter beschikking wordt gesteld. Tot slot komen we aan het derde deel van het codeboek dat erop gericht is om te analyseren in welke mate merken gebruik maken van de subpagina’s. Een overzicht van het codeboek vindt u als bijlage 9. Het codeboek werd onder andere opgesteld aan de hand van studies door Jef Ginger (2008) en Waters, Burnett, Lamm & Lucas (2009). Een overzicht van de codeerinstructies is als bijlage 10 toegevoegd. De data wordt verwerkt aan de hand van het statistische programma SPSS. Alle tabellen en grafieken die de resultaten verduidelijken zijn als bijlage toegevoegd.
45
2.1.4. Procedure Deze studie is gestart door enerzijds een literatuurstudie naar vergelijkend onderzoek en anderzijds een verkennend onderzoek op de officiële merkpagina’s op Facebook. Vervolgens werd het codeboek opgesteld en werd een klein vooronderzoek uitgevoerd op de merkpagina’s. Aan de hand van dit vooronderzoek werd de steekproef bepaald en getrokken. Van de 29 officiële merkpagina’s werd op 15 maart 2010 het aantal fans vastgesteld. Deze beslissing is genomen omdat het aantal fans variabel in de tijd is. Vervolgens werd de inhoudsanalyse uitgevoerd en werden de vereisten van objectiviteit, systematiek, generaliseerbaarheid, betrouwbaarheid en validiteit geëvalueerd. De beoordeling van de objectiviteit, systematiek, generaliseerbaarheid en validiteit is reeds voldoende besproken in de algemene bespreking van beide inhoudsanalyses. We staan daarom nog even stil bij de beoordeling van de betrouwbaarheid. Zoals reeds vermeld werd er een betrouwbaarheidstest uitgevoerd op elke inhoudsanalyse. 17% of 5 van de 29 merkpagina’s werden gehercodeerd. Voor elke variabele werd de kappa coëfficient berekend. De resultaten zijn als bijlage 11 toegevoegd. Hieruit blijkt dat de betrouwbaarheid van deze studie uitstekend is. Er is slechts 1 variabele met een matige betrouwbaarheid. De variabelen waarop geen betrouwbaarheidstest is uitgevoerd zijn variabelen die niet op een later tijdstip herberekend konden worden. Na berekenen van de betrouwbaarheid en het cleanen van de data werden de resultaten geanalyseerd via statistische methoden in SPSS. Hierbij werd hoofdzakelijk gebruik gemaakt van frequentietabellen, kruistabellen, de Chi2 toets en de Pearson Correlatietest. De Chi2 toets werd indien nodig geïnterpreteerd aan de hand van de Fisher’s Exact Test (De Pelsmacker & Van Kenhove, 2006, p. 221). Tevens werd gebruik gemaakt van de T-test en de Anova test. Alle conclusies werden op een vijf procent significantieniveau getrokken. De resultaten van deze statistische toetsen worden in het volgende deel verder in detail besproken. Uit een emailbericht blijkt dat het bij de interpretatie van de resultaten belangrijk is om er mee rekening te houden dat de testen op een zeer kleine steekproef zijn uitgevoerd. Dit onderzoek is dan ook zeer exploratief (Stevens, persoonlijke mededeling, 2010, 10 april).
46
2.2.
Resultaten
We kunnen de resultaten in drie delen opdelen. Eerst wordt de samenstelling van de steekproef beschreven. Vervolgens wordt geanalyseerd welke informatie merken op de merkpagina vermelden. Tot slot worden de vooropgestelde onderzoeksvragen beantwoord.
2.2.1. Beschrijving van de steekproef Aan de hand van een aantal algemene variabelen beschrijven we eerst de samenstelling van onze steekproef. In het totaal zijn er 22 merken, goed voor 29 officiële merkpagina’s, op 113 variabelen gecodeerd. Iets minder dan een derde (27%) van de 30 merken uit de steekproef hebben namelijk geen officiële merkpagina. Amnesty International, Carrefour, Delhaize, Dexia en Telenet hebben meer dan één officiële merkpagina (bijlage 12). Bij het bekijken van de productcategorie waartoe de merkpagina behoort, merken we dat een vijfde (20,7%) van de merkpagina’s betrekking heeft op een supermarkt, een tiende (10,3%) op een pretpark en een tiende (10,3%) tot de productcategorie ‘Ngo’ behoort (bijlage 13). Er is geen gelijke verdeling in de steekproef wat betreft de opdeling product of dienst (bijlage 14). Slechts een vijfde (20,7%) van de merkpagina’s handelt over een product. Uit de resultaten kunnen we afleiden dat slechts iets meer dan een tiende (13,8%) van de merkpagina’s dieper ingaat op een merkextensie (bijlage 15). Dit komt omdat bij het selecteren van de merkpagina’s op de merknaam en niet op de naam van de merkextensie is gezocht. Tot slot kan op basis van de variabele ‘aantal fans’ geconcludeerd worden dat er een zeer grote variabiliteit is in het aantal fans dat de merkpagina’s bezitten (bijlage 16). De standaardafwijking van deze variabele is zeer groot namelijk 11477,58. Het gemiddeld aantal fans per merkpagina bedraagt 3827. Na deze algemene beschrijving van de steekproef wordt overgegaan tot de analyse van de informatie die door het merk online wordt geplaatst.
47
2.2.2. Informatievoorziening Onderzoeksvraag 1: Welke informatie wordt door merken op het profiel van hun merkpagina aangeboden? a. Visuele informatie Eerst nemen we de visuele informatievoorziening onder de loep. Alle onderzochte merkpagina’s bezitten een profielfoto (bijlage 17). De overgrote meerderheid (82,8%) van de profielfoto’s bevat het merklogo. Bijna een vijfde (17,2%) van de profielfoto’s bevat een verwijzing naar een communicatiecampagne van het merk. Het merklogo wordt in een profielfoto neutraal tot heel opvallend weergegeven (bijlage 18). De mediaan van deze variabele bedraagt 5. Dit betekent dat minstens 50% van de vermelde merklogo’s heel opvallend is. Als conclusie kunnen we stellen dat als een merk ervoor kiest om het merklogo weer te geven in zijn profielfoto, dit vaak alleen wordt weergegeven. Als een merk daarentegen er voor kiest om te verwijzen naar een campagne in haar profielfoto, komen er ook vaak andere aspecten in de profielfoto aan bod (bijlage 19).
b. Tekstuele informatie Voorts wordt ook de tekstuele informatievoorziening op de merkpagina geanalyseerd. Slechts een tiende (10,3%) van de merkpagina’s bevat de vermelding dat het om officiële merkpagina gaat en in minder dan een tiende (6,9%) van de merkpagina’s wordt het ontstaansjaar vermeld (bijlage 20 & 21). Merken schenken dus weinig belang aan deze informatie. Vervolgens wordt dieper ingegaan op de vraag of merken zich persoonlijk profileren op de merkpagina. Op slechts één van de 29 (of 3,4%) onderzochte merkpagina’s wordt de naam en functie van de administrator vermeld. Een persoonlijk e-mailadres wordt niet vermeld (bijlage 22-24). Opvallend is dat de enige merkpagina die de naam en functie van de administrator vermeldt, dit duidelijk als strategie gebruikt. De merkpagina ‘Roger van VAB’ wil aan fans of bezoekers duidelijk persoonlijk overkomen (bijlage 25). Wat de contactmogelijkheden betreft wordt voornamelijk de locatie vermeld (37,9%), gevolgd door de openingsuren (indien deze relevant zijn) (26,7%) en het telefoonnummer (20,7%). Ondanks dat de bezoekers van de merkpagina al online zijn, wordt amper (3,4%) een e-mailadres op de merkpagina vermeld (bijlage 26).
48
Welke informatie verspreidt het merk over de marketingmix? De meeste informatie (44,8%) gaat over het product of dienst (bijlage 27). Een op vijf merkpagina’s geeft informatie weer over de verkoopplaats. Over de communicatie (6,9%) en prijs (3,4%) wordt amper gecommuniceerd. Vervolgens bespreken we de overige informatie die op een merkpagina aan bod kan komen. Bijna een derde (31%) van de merken schenkt aandacht aan het uiteenzetten van de merkwaarden. Iets minder dan een vijfde (17,2%) van de merken vermeldt de ontstaansdatum van het merk. Andere informatie komt minder aan bod. Wat betreft het vermelden van hyperlinks is vastgesteld dat vier op vijf (79,3%) merkpagina’s een hyperlink naar hun eigen merkwebsite weergeven (bijlage 28). Ondanks dit hoge percentage betekent dit dat een op vijf merkpagina’s bezoekers niet doorverwijzen naar hun eigen website. Bijna een vijfde van de merkpagina’s vermeldt een link naar een website die gerelateerd is aan een campagne. Naar websites van andere merken uit het merkportfolio of andere sociale netwerken wordt niet of nauwelijks verwezen. In welke taal wordt al deze informatie nu geschreven? Op de meeste merkpagina’s wordt in het Nederlands (72,4%) geschreven (bijlage 29). Op bijna de helft (44,8%) van de merkpagina’s wordt in het Frans informatie vrijgegeven. In het totaal wordt op een vierde (24%) van de merkpagina’s door het merk in beide talen geschreven. Op iets meer dan een tiende (13,8%) van de merkpagina’s wordt door het merk in het Engels geschreven. Het percentage van de merkpagina’s dat zowel nederlandstalige, franstalige als engelstalige informatie weergeeft is klein namelijk 4,76%. Tot zover de analyse van de informatie die door het merk op de merkpagina wordt geplaatst.
49
2.2.3. Subpagina’s Tot slot wordt onderzocht in welke mate er gebruik wordt gemaakt van de subpagina’s op officiële merkpagina’s. Bij het evalueren van de resultaten moet er rekening mee gehouden worden dat de onderzoeksperiode een jaar bedraagt.
Onderzoeksvraag 2: In welke mate wordt er gebruik gemaakt van het prikbord? Op bijna alle merkpagina’s (96,6%) is het afgelopen jaar een bericht op het prikbord gepost (bijlage 30). We gaan echter niet dieper in op informatie omtrent het prikbord aangezien dit uitvoerig in de tweede studie aan bod zal komen.
Onderzoeksvraag 3: In welke mate wordt er gebruik gemaakt van de subpagina ‘Foto’s’? Alle merkpagina’s bezitten de subpagina ‘Foto’ (bijlage 31). Wat de fotoalbums en foto’s betreft, kunnen we meestal een grote spreiding tussen de resultaten vaststellen (bijlage 32). Uit de analyse blijkt dat een merk gemiddeld 6 fotoalbums per jaar creëert. In deze fotoalbums plaatst het merk foto’s. Gemiddeld worden er 111 foto’s in een jaar gepost. Er wordt gemiddeld met 30 berichten door fans in een jaar tijd op de geposte foto’s gereageerd. Gemiddeld 43 fans vonden in de analyseperiode de geposte merkfoto’s op de merkpagina leuk. Alle voorgaande variabelen zijn gekenmerkt door een grote spreiding, in tegenstelling tot de hierop volgende variabele. De merken reageren zelf namelijk amper op de zelf geposte foto’s. Het aantal geposte profielfoto’s ligt heel wat lager. Gemiddeld heeft een merk 2 verschillende profielfoto’s per jaar. Ook het aantal reacties door fans ligt beduidend lager. Geen enkele merkpagina bevat een reactie van het merk op de profielfoto. Vervolgens maken we een analyse van de foto’s die door fans gepost zijn. Het gemiddelde aantal geposte fanfoto’s bedraagt 80, het maximaal aantal geposte fanfoto’s is 1881. Gemiddeld worden er 20 reacties van fans op fanfoto’s gepost. Via een Pearson Correlatietest wordt een duidelijk positief lineair verband (0.484, p<0.008) teruggevonden tussen het aantal fanreacties op fanfoto’s en het aantal fans (bijlage 33). Hoe meer fans een merkpagina heeft, hoe meer reacties er op fanfoto’s geplaatst worden en omgekeerd. Gemiddeld geven 33 fans aan dat ze fanfoto’s leuk vinden. Tot slot kan vast gesteld worden dat merken amper reageren op fanfoto’s. Dit was de analyse van de subpagina ‘Foto’s. We analyseren vervolgens de subpagina ‘Video’.
50
Onderzoeksvraag 4: In welke mate wordt er gebruik gemaakt van de subpagina ‘Video’? Bijna een op twee (41,4%) merkpagina’s bevat een subpagina ‘Video’ (bijlage 34). Indien een merkpagina de subpagina ‘Video’ bevat worden hierop gemiddeld 21 video’s per jaar door het merk gepost (bijlage 35). Het maximaal aantal video’s die door een merk online is geplaatst bedraagt 143. In een jaar tijd reageren gemiddeld 75 fans met een bericht op merkvideo’s en geven gemiddeld 237 fans aan dat ze de merkvideo’s leuk vinden. Het maximaal aantal keer dat op een merkvideo werd aangegeven dat men deze leuk vond, is zeer hoog namelijk 1267. Uit de resultaten kan geconcludeerd worden dat de variabele een extreem grote spreiding heeft (456,377). Er is een sterk verband (0.800, p<0.002) teruggevonden tussen het aantal keer dat fans met ‘vind ik leuk’ reageren op merkvideo’s en het aantal fans (bijlage 36). Hoe meer men merkvideo’s leuk vindt, hoe meer fans en omgekeerd. Het gemiddeld aantal merkreacties op merkvideo’s in een jaar is beduidend laag (3,67). Er worden niet veel fanvideo’s gepost. Zoals reeds aangehaald in de literatuurstudie kan dit verklaard worden doordat het maken van een fanvideo een grote inspanning vraagt van de fans (Lindmark, 2009, p. 9). Er kan met 97,6% betrouwbaarheid gezegd worden dat het gemiddeld aantal fanvideo’s bij diensten hoger ligt dan bij producten. Het gemiddelde blijft echter zeer laag (t=-2.714, p<0.024) (bijlage 37). Het aantal actieve en passieve reacties van fans ligt duidelijk laag. Geen enkel merk heeft op een fanvideo een reactie geplaatst.
Onderzoeksvraag 5: In welke mate wordt er gebruik gemaakt van de subpagina ‘Forum’? Ook een subpagina met een forum kan ontworpen worden door merken. De interesse van merken voor een forum blijkt uit de 79,3% van de merkpagina’s die een forum bezitten (bijlage 38). De meeste merken staan hun fans dus toe te discussiëren op de merkpagina. Op een forum kan een onderwerp gestart worden door een merk of een fan. Het aantal onderwerpen dat door het merk (3) en fans (4) gepost wordt is laag (bijlage 39). Het gemiddeld aantal onderwerpen die door het merk op het forum gestart worden, ligt hoger bij een merkpagina die verwijst naar een merk dat diensten voortbrengt dan een merk dat producten voortbrengt (t= -2.703, p< 0.014) (bijlage 40). Uit bijlage 41 kan afgeleid worden dat er tussen het aantal topics die op een forum door fans gestart worden en het aantal fans een duidelijk positief verband (0.494, p< 0.017) bestaat. Hoe meer topics op het forum door fans gestart worden, hoe meer fans en omgekeerd. Het aantal merkreacties is zeer laag. Het gemiddeld aantal fanreacties op onderwerpen die
51
door het merk gestart zijn is laag en matig op onderwerpen die door fans zijn gestart. Hierbij is opvallend dat het maximaal aantal geposte fanreacties op een onderwerp dat door een fan gestart is, kan oplopen tot 126 reacties. We kunnen hieruit concluderen dat een interessant onderwerp op een forum tot veel reacties kan leiden, maar dat er gemiddeld weinig op een forum gepost wordt. Tevens werd er een zeer sterk verband (0.974, p< 0.00) teruggevonden tussen het aantal fanreacties op fantopics en het aantal fans (bijlage 42). Dit betekent dat hoe meer fans een merkpagina heeft, hoe meer reacties van fans op fantopics gepost worden en omgekeerd.
Onderzoeksvraag 6: In welke mate wordt er gebruik gemaakt van de subpagina ‘Recensies’? Bijna twee op vijf (37,9%) merkpagina’s heeft een subpagina ‘Recensies’ (bijlage 43). Het bezitten van een subpagina ‘Recensies’ is een indicatie dat het merk graag feedback van zijn fans ontvangt. Maar de activiteiten op deze subpagina liggen zeer laag (bijlage 44). Aan de hand van een Pearson Correlatietest (bijlage 45) zijn we tot de vaststelling gekomen dat er een sterk verband (0.918, p<0.00) bestaat tussen het aantal geposte recensies en het aantal onderwerpen die door fans op het forum gestart zijn. Wanneer er door fans meer recensies geschreven worden, worden er ook meer onderwerpen door fans op het forum gestart (en omgekeerd). Dit kan mogelijk verklaard worden doordat het plaatsen van een recensie en een bericht op het forum een uitlaatklep voor een fan kunnen zijn. Om deze verklaring te staven is verder onderzoek noodzakelijk. Geen enkel merk heeft op recensies gereageerd. Het maximaal aantal reacties van fans op recensies is zeer laag.
Onderzoeksvraag 7: In welke mate wordt er gebruik gemaakt van de subpagina ‘Evenementen’? Bijna de helft (48,3%) van de merkpagina’s bevat de subpagina ‘Evenementen’ (bijlage 46). Gemiddeld worden er in een jaar 8 evenementen gepost (bijlage 47). Het maximaal gepost aantal evenementen bedraagt 30. Het aantal reacties van het merk op deze evenementen is opnieuw zeer laag. Het gemiddeld aantal reacties van fans is vrij laag. Tussen het aantal merkreacties en het aantal fanreacties op evenementenprikborden bestaat er een sterk positief verband (0.854, p<0.00) (bijlage 48). Hoe meer reacties geplaatst worden door merken, hoe meer reacties er geplaatst worden voor fans en omgekeerd. Er worden weinig links, foto’s en video’s aan deze evenementen toegevoegd. We kunnen een sterk positief verband (0.886,
52
p<0.00) terugvinden tussen het aantal foto’s bij evenementen en het aantal fanreacties (bijlage 49).
Onderzoeksvraag 8: In welke mate wordt er gebruik gemaakt van de subpagina ‘Links’? Iets meer dan 40% van de merkpagina’s bevatten een subpagina ‘Links’ (bijlage 50). Links kunnen zowel door het merk als door fans gepost worden. Als een merkpagina deze subpagina bezit worden er gemiddeld 16 links in een jaar door het merk op de merkpagina geplaatst (bijlage 51). Gemiddeld reageren 24 fans actief en 28 fans passief op merklinks. Merken reageren amper op de links die ze zelf gepost hebben. Aan de hand van een aantal Pearson Correlatietesten konden we vaststellen dat deze variabelen met betrekking tot de merklinks door sterke en positieve verbanden met elkaar verbonden zijn. Een overzicht van de correlaties bevindt zich in bijlage 52. In bijlage 53-58 bevinden zich de resultaten van de correlatietesten. De belangrijkste correlatie is deze tussen het aantal merkreacties en het aantal fanreacties. Uit deze correlatie kunnen we afleiden dat hoe meer reacties er gepost worden door merken, hoe meer reacties er door fans gepost worden en omgekeerd. Fans plaatsen gemiddeld 9 links per jaar. Deze links leiden enkel tot een zeer laag aantal passieve reacties. Actieve reacties van fans of van het merk zijn er niet geplaatst.
Onderzoeksvraag 9: In welke mate wordt er gebruik gemaakt van de subpagina ‘Favoriete pagina’s’? Fans kunnen ook naar andere facebookpagina’s verwezen worden. Een derde van de merkpagina’s bevat een subpagina ‘Favoriete pagina’s’ (bijlage 59). Uit de resultaten van de analyse kunnen we afleiden dat er maar weinig echt gebruik wordt gemaakt van deze subpagina (bijlage 60). Wanneer er dan toch een favoriete pagina wordt aangemaakt verwijst deze meestal naar het eigen merk.
Onderzoeksvraag 10: In welke mate wordt er gebruik gemaakt van andere subpagina’s? Tenslotte wordt ook onderzocht in welke mate de merkpagina’s nog andere subpagina’s bezitten (bijlage 61). Bijna de helft van de merkpagina’s bezit een subpagina ‘Notities’. Op de subpagina ‘Notitie’ worden meestal recente persberichten weergegeven. Iets meer dan een op tien merkpagina’s (13,8%) bezit een subpagina RSS-Feeds en ongeveer hetzelfde percentage
53
(10,3%) bezit een subpagina ‘Poll’. De andere subpagina’s komen veel minder op de merkpagina’s voor.
2.3.
Bespreking & conclusie
2.3.1. Bespreking Bij het uitvoeren van het onderzoek rees een vraag betreffende de samenstelling van de steekproef. Uit de beschrijving van de steekproef die uit de resultaten kon afgeleid worden werd vastgesteld dat slechts een vijfde (of 20,7%) van de merkpagina’s betrekking had op een product. We vroegen ons vervolgens af of dit lage percentage te wijten is aan de populatie van merkpagina’s waaruit de steekproef is getrokken. Voor het bekomen van de uiteindelijke steekproef werden 97 merken getrokken. Bijna 70% (of 67) van deze 97 merken had geen merk- of fanpagina op Facebook. Uit de Chi2 test in bijlage 62 kan afgeleid worden dat we met 99,3% (Chi2=7.307, df=1, p<0.007) betrouwbaarheid de nulhypothese kunnen verwerpen. Uit de percentagetoets kan vervolgens afgeleid worden dat er procentueel meer merken die naar diensten verwijzen een officiële merkpagina bezitten dan merken die naar producten verwijzen. Vervolgens bekijken we of er een samenhang is tussen de 97 getrokken merken en de productcategorieën. Uit bijlage 63 kan afgeleid worden dat er niet aan de noodzakelijke voorwaarden voor het uitvoeren van een Chi2 test werd voldaan. Daarom werden de 44 productcategorieën ingekort tot 6 productcategorieën (bijlage 10). Uit bijlage 64 blijkt opnieuw dat niet aan de noodzakelijke voorwaarden wordt voldaan. Het verminderen van het aantal productcategorieën is niet meer interessant aangezien dit leidt tot te algemene productcategorieën die niet meer betekenisvol zijn. Er kan dus geen uitspraak gemaakt worden over de samenhang tussen de productcategorieën en het al dan niet bezitten van een Belgische merkpagina.
54
2.3.2. Conclusie In de eerste plaats kan geconcludeerd worden dat er meer officiële merkpagina’s naar diensten verwijzen dan naar producten. Vervolgens kan uit de resultaten duidelijk opgemerkt worden dat sommige merken veel tijd en energie in hun merkpagina steken, andere minder. Dit blijkt uit de grote variabiliteit wat betreft het aanbieden van algemene informatie op het profiel en op de subpagina’s. Toch is de spreiding van de variabele ‘merkreacties’ steeds laag. Merken reageren nauwelijks op activiteiten van fans. Wat betreft de visuele informatievoorziening kan geconcludeerd worden dat alle merken een profielfoto bezitten dat meestal het merklogo bevat. Deze profielfoto wordt in de praktijk weinig veranderd. Wat betreft de tekstuele informatievoorziening kan gesteld worden dat weinig merken expliciet vermelden dat het om een officiële merkpagina gaat. De verpersoonlijking van de merkpagina’s is laag, nochtans blijkt uit de literatuur dat hier een opportuniteit schuilt (cfr. p. 29). Wat de contactmogelijkheden betreft is het opvallend dat weinig merkpagina’s een e-mailadres vermelden waarop informatie kan gevraagd worden, terwijl alle bezoekers van de merkpagina reeds online zijn. Wat betreft de marketingmix bieden merken voornamelijk informatie rond hun producten & diensten aan. Ook hier zijn er opnieuw opportuniteiten om meer informatie over het merk aan te bieden. Een op vijf merkpagina’s vermeldt geen link naar de merkwebsite. Het is nochtans de ideale manier om traffic naar de merkwebsite te genereren. Op een op vier merkpagina’s wordt tweetalig gecommuniceerd. Het zou interessant zijn om via verder onderzoek na te gaan hoe gebruikers hier tegenover staan. Wat betreft het gebruik van de subpagina’s kan geconcludeerd worden dat er vrij veel gebruik wordt gemaakt van de subpagina’s ‘Foto’s’ en ‘Video’, wat dan ook vrij veel reacties oplevert. Indien merkpagina’s een subpagina ‘Evenementen’ of ‘Links’ bezitten, maken ze hier meestal wel gebruik van, maar het aantal reacties op deze subpagina’s is toch nog vrij laag. Van de subpagina ‘Favoriete pagina’s’ maken merken minder gebruik. Ondanks dat merken vaak kiezen voor de subpagina ‘Forum’ en regelmatig voor de subpagina ‘Recensies’ worden hier maar weinig berichten op geplaatst. Merken kunnen ook andere subpagina’s toevoegen. Vaak kiezen merken er dan ook voor om de subpagina ‘Notities’ te creëren waardoor ze persberichten op de merkpagina kunnen plaatsen.
55
HOOFDSTUK 3: Studie 2
3.1.
Methode
3.1.1. Probleemstelling Naar aanleiding van de toenemende aandacht vanuit de communicatiewereld voor ‘conversation management’ en het grote succes van de sociale netwerksite Facebook raken merken stilaan overtuigd van het belang om ook online met hun consumenten conversaties aan te gaan. Aangezien dit onderwerp zeer actueel is, is maar weinig wetenschappelijk onderzoek voorhanden. Deze studie is erop gericht om na te gaan in welke mate er conversaties tussen het merk en de consument plaatsvinden op merk- en fanpagina’s die zich richten op een Belgisch publiek. Deze studie is beschrijvend van aard, er worden dus geen hypotheses opgesteld of getoetst (den Boer et al., 1994, pp. 29-30; Baarda & de Goede, 1997). Om de doelstelling te kunnen beantwoorden, wordt gebruik gemaakt van een kwantitatieve inhoudsanalyse. Via deze onderzoeksmethode willen we een antwoord vinden op de volgende onderzoeksvragen: 1. Zijn er significante verschillen tussen de berichten op merkpagina’s en deze op fanpagina’s? 2. Zijn er significante verschillen tussen de berichten op merk- en fanpagina’s die verwijzen naar een product en berichten op merk- en fanpagina’s die verwijzen naar een dienst? 3. Zijn er significante verschillen tussen de berichten op merk- en fanpagina’s die verwijzen naar merken uit verschillende productcategorieën? 4. Zijn er significante verschillen tussen de berichten op merk- en fanpagina’s over merken en berichten op merk- en fanpagina’s over merkextensies? 5. Zijn er significante verschillen tussen de berichten die geschreven zijn door het merk en de berichten die geschreven zijn door fans? 6. Zijn er significante verschillen tussen de soorten berichten die door fans worden geschreven en berichten die een post of reactie zijn?
56
De volgende vijf aspecten komen bij elke onderzoeksvraag aan bod: 1. Algemene kenmerken 2. Soorten berichten 3. Onderwerp berichten 4. Toon berichten 5. Gebruik multimedia in berichten Vervolgens nemen we een aantal conclusies: 1. In welke mate worden er conversaties op de merk- en fanpagina’s gevoerd? 2. Hoeveel van de onderzochte reacties zijn geschreven door het merk en hoeveel door fans? 3. Willen fans converseren met het merk? 4. Hoe pakken merken de conversaties aan? 5. Moeten merken bang zijn voor negatieve reacties?
3.1.2. Steekproef Dit deel van ons onderzoek is erop gericht om na te gaan in welke mate merken online conversaties aangaan met hun consumenten op Belgische merk- en fanpagina’s op Facebook. Aangezien merken zowel op de eigen merkpagina als op de merkpagina’s die gecreëerd zijn door consumenten kunnen communiceren, worden in dit deel van het onderzoek ook fanpagina’s onderzocht. De 30 geselecteerde merken zijn goed voor 85 merk- en fanpagina’s op Facebook. Uit vooronderzoek (bijlage 3) blijkt dat er grote verschillen kunnen zijn in het aantal berichten op merkpagina’s. Op basis van deze resultaten wordt beslist om een specifieke tijdsperiode af te bakenen. Alle berichten die op de geselecteerde merkpagina’s van 8 tot en met 14 maart (1 week) zijn gepost, worden geanalyseerd. In het totaal komt dit op 1073 te analyseren berichten.
3.1.3. Materiaal Het codeboek van deze studie bevat 66 variabelen. Een overzicht van het codeboek is als bijlage 65 toegevoegd. Een overzicht van de codeerinstructies is als bijlage 66 toegevoegd.
57
3.1.4. Procedure In deze studie werd eerst in de literatuur onderzocht of reeds vergelijkend onderzoek bestaat. Zoals reeds vermeld is er inderdaad onderzoek, namelijk ‘Netnography’ waarbij een analyse wordt gemaakt van conversaties, maar dit gebeurt voornamelijk via geautomatiseerde software. We hebben vervolgens verkennend onderzoek uitgevoerd en een aantal merk- en fanpagina’s onderzocht. Op deze manier kon het codeboek opgesteld worden en verfijnd worden. Vervolgens werd de steekproef getrokken en werd op 15 maart 2010 het aantal fans van alle merk- en fanpagina’s vastgelegd, aangezien dit aantal sterk variabel in de tijd is. Daarna werd de inhoudsanalyse uitgevoerd en werden de vereisten van objectiviteit, systematiek, generaliseerbaarheid, betrouwbaarheid en validiteit geëvalueerd. De beoordeling van de objectiviteit, systematiek, generaliseerbaarheid en validiteit is reeds voldoende besproken in het eerste hoofdstuk. We staan daarom nog even stil bij de beoordeling van de betrouwbaarheid. 5% of 55 van de 1073 berichten werden op 66 variabelen gehercodeerd. Voor elke variabele werd de Kappa coëfficiënt berekend (bijlage 67). Wanneer we de kappawaarde van de variabelen die niet op een schaal gebaseerd zijn bekijken, merken we dat deze allemaal hoger zijn dan 0,75, wat wijst op een uitstekende betrouwbaarheid. Bij het evalueren van de kappa-waarde van de variabelen die gebaseerd zijn op een schaal moet er rekening mee gehouden worden dat de interpretatie door de codeur bij deze variabelen groter is. Dit schept de verwachting voor een lagere kappa-waarde. Uit de resultaten blijkt dat slechts 2 variabelen, namelijk ‘Betrokkenheid’ en ‘Emotionaliteit’ geen kappa-waarde boven 0,75 hebben. Dit betekent dat op de andere schalen natuurlijk een uitstekend goed resultaat behaald is. Betrokkenheid en Emotionaliteit hebben een kappawaarde tussen 0,45 en 0,75 wat wijst op een matige tot goede betrouwbaarheid. Als conclusie kan gesteld dat op alle variabelen een matig tot uitstekend resultaat behaald is. Na het beoordelen van de betrouwbaarheid en het cleanen van de data wordt overgegaan op het analyseren van de data via statistische methoden in SPSS. Hierbij wordt hoofdzakelijk gebruik gemaakt van frequentietabellen, kruistabellen en Chi2-testen. Er wordt ook gebruik gemaakt van de Mann-Whitney Test, Kruskal-Wallis test en Anova test. Alle conclusies worden op een vijf procent significantieniveau getrokken. De resultaten van deze statistische toetsen wordt in het volgende deel verder in detail besproken. De bijbehorende tabellen en grafieken zijn als bijlage toegevoegd.
58
3.2.
Resultaten
We kunnen de resultaten in drie delen opdelen. In het eerste deel wordt de steekproef wat betreft de merk- en fanpagina’s en de berichten beschreven. Vervolgens kijken we naar de soorten berichten die gepost worden, over welke onderwerpen deze handelen en wat hun toon is. Tot slot onderzoeken we op er recensies gepost zijn. Na deze algemene bespreking gaan we in het tweede deel over naar de bespreking van de resultaten die relevant zijn voor de vooropgestelde onderzoeksvragen.
3.2.1. Beschrijving van de steekproef
a. Merk- en fanpagina’s Aan de hand van een aantal algemene variabelen beschrijven we eerst de samenstelling van de steekproef. Een overzicht van de geanalyseerde merk- en fanpagina’s en berichten bevindt zich in bijlage 68. Van de 30 merken uit de steekproef worden 85 merk- of fanpagina’s teruggevonden. Van deze 85 merk- of fanpagina’s zijn iets meer dan een derde (29 pagina’s) officiële merkpagina’s. Slechts op twee derde van de 30 merken uit de steekproef was op de merk- of fanpagina minstens een bericht gepost. Deze 20 merken zijn goed voor 34 merk- of fanpagina’s. Hieronder bevinden zich 29 merkpagina’s en 15 fanpagina’s. Op de 34 fan- of merkpagina’s zijn er in het totaal 1073 berichten teruggevonden en op 66 variabelen gecodeerd. Uit bijlage X kan afgeleid worden dat de meerderheid van de geanalyseerde berichten (90%) op een officiële merkpagina is teruggevonden (bijlage 69). Uit de verdeling van de berichten per merk kan afgeleid worden dat op de merk- of fanpagina’s van Carrefour, Duvel en MNM het grootst aantal berichten in de onderzoeksperiode is gepost (bijlage 70). Op de merk- en fanpagina’s van Carrefour is bijna de helft (47,6%) van de onderzochte berichten teruggevonden, wat overeenkomt met 511 berichten in een week tijd. Dit is te wijten aan een actie die Carrefour via haar officiële merkpagina voert. Fans kunnen immers via de website van Carrefour een ‘Gogo’ ontwerpen. Vervolgens kan de fan dit op de officiële merkpagina van het merk plaatsen en kunnen fans via de ‘vind ik leuk-knop’ stemmen op hun favoriete Gogo. De fan waarvan de Gogo het meeste stemmen krijgt, wint een prijs. Dit is een duidelijk voorbeeld van hoe via een eenvoudige actie op Facebook bezoekers kunnen geactiveerd worden om deel te nemen aan
59
een spel en zo de betrokkenheid met het merk vergroot kan worden. Een voorbeeld van een bericht op het prikbord van Carrefour bevindt zich in bijlage 71. De verdeling van de geposte berichten over de verschillende productcategorieën duidt aan dat er in slechts 12 van de 44 opgestelde productcategorieën berichten zijn gepost (bijlage 72). Bijna de helft (48,5%) van de berichten uit onze steekproef staat gepost op een merk- of fanpagina die verwijst naar een supermarkt. Dit aantal kan verklaard worden door het groot aantal berichten dat op de merkpagina van de supermarkt Carrefour geplaatst is. Vervolgens staan er veel berichten uit onze steekproef op merk- of fanpagina’s van radiozenders (17,4%) en biermerken (11,3%). De meerderheid van deze onderzochte merk- of fanpagina’s verwijst naar een dienst. Ook de meerderheid van de geposte berichten (86,9%) bevindt zich op een merk- of fanpagina die verwijst naar een dienst (bijlage 73). Slechts 0,2% van de geanalyseerde berichten is geplaatst op een merkpagina die verwijst naar een merkextensie (bijlage 74). Tot slot maken we een analyse van het totaal aantal fans op de verschillende merk- en fanpagina’s. Deze analyse maken we op de 85 teruggevonden merk- of fanpagina’s, aangezien we een globaal beeld willen verkrijgen van het aantal fans bij een facebookpagina die verbonden is aan een merk. Zowel op merkpagina’s als op fanpagina’s zien we een zeer grote variantie wat betreft het aantal fans. Gemiddeld heeft een merkpagina 3827 fans (bijlage 75). Het minimum aantal fans bedraagt 132, het maximum aantal fans 61811. Een fanpagina heeft gemiddeld 1766 fans (bijlage 76). Het minimum aantal fans bedraagt 101, het maximum aantal fans bedraagt 27156. Dit was de beschrijving van de steekproef op het niveau van de merk- en fanpagina’s. Vervolgens beschrijven we de steekproef op het niveau van de berichten.
b. Berichten
Algemene kenmerken In de eerste plaats wordt aan de hand van een frequentietabel onderzocht op welke plaats op de merk- en fanpagina’s de meeste berichten gepost worden (bijlage 77). De meerderheid van de onderzochte berichten (85,6%) staat op het prikbord. Dit komt enerzijds doordat elke merk- of fanpagina sowieso een prikbord bezit. Anderzijds is een prikbord ook echt gericht op het plaatsen van berichten. In de onderzochte periode zijn er geen links door het merk of
60
fans geplaatst. Door wie zijn de berichten geschreven? De overgrote meerderheid van de berichten (91,1%) is door een fan geschreven (bijlage 78). Bijna twee derde (58,2%) van het totaal aantal berichten is geschreven door een man (bijlage 78). Rekening houdend met de resultaten van de vorige variabele ‘schrijver’ (bijlage 79), kan gesteld worden dat 8,9% van de berichten door het merk is geschreven en 1,3% van de berichten door de oprichter van een fanpagina. Vervolgens analyseren we de taal waarin de berichten geschreven zijn (bijlage 80). De meerderheid van de berichten (67,3%) is in het Nederlands geschreven. Een vijfde van de berichten (21,2%) is in het Frans geschreven. Meer dan een derde van de berichten (40,3%) is een reactie op een merk of fan (bijlage 81). Dit percentage is een indicatie van de mate waarin er conversaties tot stand komen. Tot slot wordt geanalyseerd hoe vaak men op een bericht passief reageert door op de ‘vind-ik-leukknop’ te drukken. Het gemiddelde aantal keer ligt hierbij vrij laag (0,46). Uit de tabel in bijlage 82 kan afgeleid worden dat deze variabele wel een grote spreiding kent (s=2,854). Het maximum aantal keer dat er passief is gereageerd op een bericht is namelijk 73 keer. Met deze resultaten komen we aan het einde van de beschrijving van de steekproef. Vervolgens gaan we dieper in op de soorten berichten die gepost zijn en rond welke onderwerpen deze handelen.
Soorten berichten We bekijken eerst de berichten die door merken geplaatst zijn, om vervolgens dieper in te gaan op berichten die door fans geplaatst zijn. Uit de grafiek in bijlage 83 blijkt dat merken vaak gebruik maken van berichten om reclame te verspreiden. Merken stellen ongeveer evenveel vragen (14,3%) in hun berichten dan dat ze antwoorden geven (16,5%). Vervolgens gaan we dieper in op de berichten die door fans geplaatst zijn (bijlage 84). Het is opvallend dat fans in hun berichten vaak een antwoord formuleren op het merk (29,10%). Fans geven zelfs significant meer antwoorden op het merk dan op fans (bijlage 85). In bijna een vijfde van de berichten die gepost worden door fans, delen fans hun appreciatie van het merk mee aan anderen. Wat betreft het stellen van vragen merken we dat fans algemeen vrij weinig vragen in hun berichten formuleren. Het percentage vragen aan fans (3,5%) is significant hoger dan percentage vragen aan het merk (1,1%) (bijlage 86). Fans klagen ook nauwelijks over het merk in hun berichten, bedanken het merk nauwelijks en
61
bieden nauwelijks hun excuses aan het merk of fans aan in berichten (0,3%). In geen enkel bericht wordt het merk aan anderen aanbevolen. Deze resultaten geven meer zicht op de soorten berichten, vervolgens wordt de inhoud van deze berichten en de onderwerpen die erin aan bod komen geanalyseerd.
Inhoud van de berichten We maken eerst een analyse van de mate waarin de marketingmix van het merk in berichten aan bod komt. Uit bijlage 87 blijkt dat er in de geanalyseerde berichten het meest (22,5%) gesproken wordt over de producten en diensten van het merk. Hiervan wordt het meest gesproken over de bestaande producten en diensten van het merk (21,2%). Vervolgens wordt er in iets meer dan een op tien berichten (13%) gesproken over de communicatie of een campagne van het merk. Er wordt weinig gesproken over de plaats (0,4%) of over aspecten die gerelateerd zijn aan de prijs (namelijk de prijs, kortingen en gratis producten) (2,6%). Deze resultaten lopen ongeveer gelijk met de resultaten van een onderzoek van InSites Consulting in samenwerking met Boondoggle (Van Belleghem, 2010, p. 78). In dit onderzoek wordt gesteld dat 36% van de online gesprekken op het internet over producten gaan en 11% over communicatiecampagnes. Voorts analyseren we de mate waarin evenementen in de berichten aan bod komen (bijlage 88). In het totaal bevatten iets minder dan een tiende (8,2%) van de berichten een verwijzing naar evenementen. De meerderheid (4,8%) van deze berichten verwijst naar een evenement dat georganiseerd wordt door het merk. Vervolgens bekijken we in welke mate de berichten entertainment bevatten. Uit bijlage 89 kunnen we afleiden dat bijna de helft (44,2%) van de onderzochte berichten een wedstrijd als onderwerp heeft. Hierbij moet wel de kanttekening geplaatst worden dat dit hoge percentage te wijten is aan de reeds vermelde wedstrijd die georganiseerd is op de merkpagina van Carrefour. De berichten bevatten verder nauwelijks verwijzingen naar een quiz, spel of poll. In het codeboek zijn ook een aantal andere onderwerpen vooropgesteld die mogelijk in berichten aan bod kunnen komen (bijlage 90). Bijna een tiende van de berichten (9,0%) gaat over de merk- of fanpagina van het merk. Vervolgens komen ook andere onderwerpen aan bod, maar dit slechts in een beperkte mate.
62
De reeds besproken resultaten geven een zicht op de mate waarin onderwerpen met betrekking tot het eigen merk aan bod komen. Gaan sommige berichten ook over de concurrentie? Deze vraag wordt beantwoord aan de hand van de grafiek in bijlage 91. Deze grafiek geeft duidelijk weer dat er in berichten nauwelijks over concurrenten wordt gesproken. Tot slot kunnen we uit bijlage 92 afleiden in welke mate er berichten gepost worden over of gereageerd wordt op multimedia. Maar liefst 56% of met andere woorden meer dan de helft van de onderzochte berichten gaan over foto’s. Dit staat in contrast met de 5,5% berichten die gaan over video’s. We koppelen deze resultaten aan het gebruik van multimedia in de berichten. Berichten op het prikbord en bij de subpagina ‘Links’ kunnen hyperlinks, video’s en foto’s bevatten. Slechts 2,4% van de onderzochte berichten bevat een hyperlink (bijlage 93). Hiervan verwezen de meeste hyperlinks naar andere externe websites. Wat betreft de video’s kunnen we uit bijlage 94 concluderen dat er nauwelijks video’s (1,2%) in berichten worden opgenomen. In tegenstelling tot de vorige bevindingen worden er wel vaak foto’s in een bericht opgenomen (bijlage 95). Bijna de helft van de berichten (46%) bevat een foto die de lezer meestal doorverwijst naar de eigen website van het merk.
Toon van de berichten Vervolgens analyseren we de toon van de berichten aan de hand van Likert schalen. Ten eerste wordt de schaal ‘beleefdheid ten opzichte van het merk’ onder de loep genomen (bijlage 96). De resultaten tonen aan dat de meeste berichten neutraal geschreven zijn. Ten tweede wordt de schaal ‘tevredenheid ten opzichte van het merk’ geanalyseerd. Uit de grafiek in bijlage 97 kan geconcludeerd worden dat er nauwelijks berichten zijn (3,2%) waaruit blijkt dat de schrijver ‘helemaal niet tevreden’ of ‘niet tevreden’ is. Meer dan twee derde (72,1%) van de berichten zijn neutraal en weerspiegel noch een positieve, noch een negatieve houding ten opzichte van het merk. De derde schaal die geanalyseerd wordt gaat over de betrokkenheid van de fan met het merk (bijlage 98). Net zoals de bij de tevredenheid is de overgrote meerderheid van de berichten neutraal. Toch is het zo dat uit bijna een vijfde (17,2%) van de berichten kan afgeleid worden dat de fan betrokken of heel betrokken is met het merk. De voorlaatste schaal die kan geanalyseerd worden gaat over de mate waarin humor in de berichten aan bod komt (bijlage 99). Uit de resultaten kan de conclusie worden getrokken dat
63
de meeste berichten neutraal zijn en slechts weinig berichten geen of veel humor bevatten. Tot slot wordt ook de mate waarin een fan zijn emoties weergeeft in een bericht onderzocht (bijlage 100). Opnieuw kan gesteld worden dat de meerderheid van de berichten (61,3%) neutraal is. Toch opvallend is dat in iets meer dan een vierde (27,2%) van de onderzochte berichten de fan zijn gevoelens weergeeft. Slechts 11,4% van de berichten zijn zakelijk en rationeel.
Recensies Ten slotte gaan we dieper in op recensies (bijlage 101). Er is slechts 1 recensie in de onderzochte periode teruggevonden. Hierbij werden er twee sterren aan het merk toegekend. Dit zijn de resultaten die verkregen zijn uit de tweede studie. In het volgende deel van dit onderzoek wordt er een antwoord geformuleerd op de vooropgestelde onderzoeksvragen.
3.2.2. Onderzoeksvragen Op elke onderzoeksvraag wordt aan de hand van de nodige testen een antwoord geformuleerd. Vervolgens volgt de bespreking van de resultaten en een algemene conclusie.
Onderzoeksvraag 1: Zijn er significante verschillen tussen de berichten op merkpagina’s en op fanpagina’s? Er zijn geen significante verschillen gevonden tussen berichten op merkpagina’s en deze op fanpagina’s wat betreft de algemene kenmerken van de merk- of fanpagina’s en berichten. Wel zijn er meerdere significante verschillen gevonden bij de soorten berichten en de onderwerpen van de berichten. Een overzicht is als bijlage 102 & 106 toegevoegd. De Chi2en percentagetoetsen zijn toegevoegd als bijlage 103-105 en 107-114. Opvallend is dat er gemiddeld significant meer klachten en waarderingen op fanpagina’s dan op merkpagina’s geplaatst worden. Vervolgens wordt geanalyseerd of er een samenhang is tussen merk- of fanpagina’s en de toon. Aan de hand van de Mann-Whitney Test is er een significant verschil vastgesteld tussen
64
merk- of fanpagina’s wat betreft de tevredenheid (40643.5, p<0.014), humor (42743.00, p<0,014), betrokkenheid met het merk (36108.5, p<0.00) en emotionaliteit (37264.5, p<0.00) in het bericht (bijlage 115-118). De mean rank van fanpagina’s is bij deze schalen steeds hoger dan de mean rank van merkpagina’s. Tot slot is er ook een significant verschil tussen merk- en fanpagina’s wat betreft het posten van berichten met een foto (X2=92.247, df =2, p<0.00) (bijlage 119). Uit de percentagetoets kan afgeleid worden dat er meer berichten die een foto bevatten op merkpagina’s zijn teruggevonden dan op fanpagina’s. Dit was het antwoord op de eerste onderzoeksvraag, we gaan vervolgens over naar de volgende onderzoeksvraag.
Onderzoeksvraag 2: Zijn er significante verschillen tussen de berichten op merk- en fanpagina’s die verwijzen naar een product en berichten op merk- en fanpagina’s die verwijzen naar een dienst? In de eerste plaats wordt onderzocht of er een significante samenhang is tussen berichten op merk- of fanpagina’s rond producten of diensten en de algemene kenmerken van de berichten. Er is een significant verband gevonden tussen berichten op merk- of fanpagina’s rond producten of diensten en het geslacht van de schrijver (X2=38.892, df =1, p<0.00) (bijlage 120). Vrouwen schrijven procentueel meer op merk- of fanpagina’s rond diensten dan mannen. Uit bijlage 121 blijkt dat er op merk- of fanpagina’s die verwijzen naar een product meer reacties geplaatst dan op merk- of fanpagina’s die verwijzen naar een dienst (X2=119.107, df =1, p<0.00). Vervolgens kijken we naar de samenhang tussen merk- of fanpagina’s en de verschillende soorten berichten. Er zijn procentueel meer berichten waarin fans antwoorden op een merk op een merk- of fanpagina rond een product dan op een merk- of fanpagina rond een dienst (X2=140.228, df =1, p<0.00) (bijlage 122). Wat betreft berichten waarin fans opmerkingen maken zijn er procentueel meer op een merk- of fanpagina rond een dienst dan rond een product (X2=53.874, df =1, p<0.00) (bijlage 123). Vervolgens wordt getest of er significante verschillen zijn wat betreft de onderwerpen die in de berichten aan bod komen. Een overzicht werd als bijlage 124 toegevoegd. De Chi2- en percentagetoetsen zijn toegevoegd als bijlage 125-134. Opvallend is dat er gemiddeld meer over multimedia wordt gepost op pagina’s rond producten dan pagina’s rond diensten.
65
Voorts analyseren we of er een significante samenhang is tussen berichten op merk- of fanpagina’s rond diensten of producten en de toon. Er is slechts een significante samenhang teruggevonden bij de schaal ‘emotionaliteit’ (bijlage 135). Uit de Mann-Whitney test kan afgeleid worden dat er gemiddeld significant emotionelere berichten op merk- of fanpagina’s rond diensten geplaatst worden dan op deze rond producten (49799.0, p<0.038). Tenslotte wordt de samenhang met berichten die multimedia bevatten onderzocht. Uit bijlage 136 kan afgeleid worden dat er significant meer foto’s gepost worden in berichten op merkof fanpagina’s rond diensten, dan op deze rond producten (X2=118.709, df =2, p<0.00).
Onderzoeksvraag 3: Zijn er significante verschillen tussen de berichten op merk- of fanpagina’s die verwijzen naar merken uit verschillende productcategorieën? In de eerste plaats wordt er onderzocht of er significante samenhangen zijn wat betreft de algemene kenmerken van de berichten. Er is een significante samenhang gevonden tussen de productcategorieën en het geslacht (X2=65.806, df =3, p<0.00) (bijlage 137). Uit de percentagetoets kunnen we afleiden dat met uitzondering van de tweede productcategorie ‘Communicatie en Multimedia’ mannen op merkpagina’s in alle productcategorieën meer posten. Aan de hand van een Anova test is er ook een significante samenhang tussen de productcategorie en het aantal keer dat men een bericht leuk vindt teruggevonden (F=2.685, p<0.030) (bijlage 138). De Scheffe-test kon niet uitgevoerd worden aangezien er niet genoeg berichten in elke groep waren. Wat betreft de significante samenhangen tussen de productcategorie en de soorten berichten is er een significante samenhang teruggevonden tussen productcategorie en de berichten waarin fans antwoorden op het merk (X2=264.534, df =3, p<0.00) (bijlage 139), berichten waarin fans hun waardering voor het merk uiten ((X2=139.432, df =3, p<0.00) (bijlage 140) en berichten waarin fans opmerkingen maken (X2=9.979, df =3, p<0.019) (bijlage 141). Er zijn geen significante samenhangen teruggevonden tussen de productcategorieën en de onderwerpen die in de berichten voorkomen. Om de samenhang tussen de productcategorieën en de tevredenheid in het bericht te onderzoeken wordt een Kruskal-Wallis test uitgevoerd (bijlage 142). Deze geeft een significant verband weer. (X2=95.801, df =3, p<0.00). Aan de hand van de Mann-Whitney Test wordt onderzocht tussen welke productcategorieën er een significante samenhang kan
66
teruggevonden worden. De berichten van productcategorie 2 ‘Communicatie en multimedia’ en 5 ‘Lifestyle & welzijn’ hebben gemiddeld een hogere tevredenheid dan deze van productcategorie 6 ‘Voeding’. Voorts is er ook aan de hand van een Kruskal-Wallis Test een significante samenhang teruggevonden tussen de productcategorieën en de uiting van betrokkenheid met het merk in de berichten (X2=126.298, df =3, p<0.00) (bijlage 143). De betrokkenheid met het merk is in productcategorie 5 ‘Lifestyle en welzijn’ gemiddeld hoger dan bij productcategorie 3 ‘Geld en Verzekeringen’ (192.5, p<0.001) en productcategorie 6 ‘Voeding’ (13270.5, p<0.00). Tevens is de betrokkenheid met het merk bij productcategorie 2 ‘Communicatie en multimedia’ gemiddeld lager dan deze van productcategorie 5 ‘Lifestyle & welzijn’ (7921.5, p<0.002) maar gemiddeld hoger dan deze van productcategorie 6 ‘Voeding’ (64287.5, p<0.00). Er is vervolgens een significante samenhang teruggevonden tussen de productcategorieën en de mate van humor in de berichten (X2=9.505, df =3, p<0.023) (bijlage 144). In productcategorie 3 ‘Geld en Verzekeringen’ worden gemiddeld meer humoristische berichten geschreven dan in productcategorie 6 ‘Voeding’ (2963.00, p<0.005). In de laatstgenoemde productcategorie worden op zijn beurt gemiddeld meer humoristische berichten geschreven dan in productcategorie 5 ‘Lifestyle en welzijn’ (23418.5, p<0.003). Er zijn ook significante verschillen tussen de productcategorieën en de mate waarin fans hun gevoelens uiten (X2=105.604, df =3, p<0.00) (bijlage 145). In productcategorie 2 ‘Communicatie en multimedia’ praten fans gemiddeld meer over hun gevoelens dan in productcategorie 3 ‘Geld en verzekeringen’ (886.5, p<0.035), productcategorie 5 ‘Lifestyle en welzijn’ (8421.5, p<0.032) en productcategorie 6 ‘Voeding’ (50579.00, p<0.00). Onderling wordt er gemiddeld emotioneler gesproken op merkpagina’s over producten en diensten rond lifestyle en welzijn dan over voeding (18700.5, p<0.00). Er werden geen significante samenhangen teruggevonden tussen de productcategorieën en het gebruik van multimedia. We gaan vervolgens dieper in op de onderzoeksvraag met betrekking tot merkextensies.
Onderzoeksvraag 4: Zijn er significante verschillen tussen de berichten op merk- of fanpagina’s over merken en berichten op merk- of fanpagina’s over merkextensies? Eerst wordt de samenhang met de algemene kenmerken van de berichten geanalyseerd. Uit de percentagetoets in (bijlage 146) kan worden afgeleid dat er meer berichten door fans worden geschreven op merk- of fanpagina’s die niet verwijzen naar een merkextensie, dan op merk-
67
of fanpagina’s die wel verwijzen naar een merkextensie (X2=20.392, df =1, p<0.000). Bijlage 147 maakt duidelijk dat er significant (X2=13.812, df =1, p<0.015) meer berichten waarin merken vragen stellen aan fans zijn op merk- en fanpagina’s die verwijzen naar een merkextensie, dan op merk- en fanpagina’s die niet verwijzen naar een merkextensie. Vervolgens werd er ook een significante samenhang teruggevonden bij het onderwerp van de berichten (bijlage 148). Er zijn significant (X2=1073.00, df =1, p<0.00) meer berichten die handelen over een poll op merk- of fanpagina’s die verwijzen naar een merkextensie dan op merk- of fanpagina’s die verwijzen naar een merk. Er werden geen significante samenhangen gevonden tussen de variabele ‘merkextensie’ en de vooropgestelde schalen of het gebruik van multimedia in de berichten.
Onderzoeksvraag 5: Zijn er significante verschillen tussen de berichten die geschreven zijn door het merk en de berichten die geschreven zijn door fans? Er zijn enkel significante verschillen teruggevonden wat betreft de onderwerpen van de berichten. Een overzicht bevindt zich in bijlage 149. De Chi2- en percentagetoetsen zijn toegevoegd als bijlage 150-157. Hieruit blijkt dat fans gemiddeld vaker over wedstrijden, foto’s en de facebookpagina schrijven dan merken.
Onderzoeksvraag 6: Zijn er significante verschillen tussen de soorten berichten die door fans worden geschreven en berichten die een post of reactie zijn? Aan de hand van deze onderzoeksvraag willen we te weten komen of er significante verschillen zijn tussen berichten van fans waarin over het merk wordt geklaagd, het merk wordt aanbevolen, bedankt of gewaardeerd, excuses worden aangeboden en berichten die een post of reactie zijn. In de eerste plaats kan er gesteld worden dat er significant meer posts zijn waarin fans het merk bedanken dan reacties (X2=10.526, df =1, p<0.001) (bijlage 158). Fans gaan dus eerder spontaan het merk bedanken, maar dit gebeurt niet vaak. Vervolgens kan gesteld worden dat fans vaker hun waardering voor het merk gaan uiten in een reactie dan in een post (X2=64.560, df =1, p<0.00) (bijlage 159). Dit betekent dat er eerder conversaties plaatsvinden over de mate waarin fans het merk waarderen dan dat fans spontane berichten gaan plaatsen. Met deze interessante bevinding gaan we over naar de
68
bespreking en conclusie van deze studie.
3.3.
Bespreking & conclusie
3.3.1. Bespreking Deze bespreking is erop gericht om meer inzicht te geven in de mate waarin er reeds conversaties plaatsvinden op merk- of fanpagina’s. Tot slot wordt er een conclusie over deze studie geformuleerd.
In welke mate worden er conversaties op de merk- en fanpagina’s gevoerd? Op deze onderzoeksvraag kan een antwoord geformuleerd worden door te kijken in welke mate er reacties op de merk- of fanpagina’s gepost zijn. Zoals reeds vermeld bij de resultaten van deze studie zijn 40,3% van de berichten reacties. 40,3% van de berichten maakt dus alvast deel uit van een conversatie. Maar dit zijn niet alle berichten die deel uitmaken van een conversatie. Er worden op merk- en fanpagina’s ook berichten gepost die een reactie hebben uitgelokt en deze maken dus ook deel uit van de conversatie. Er kan jammer genoeg geen indicatie gegeven worden van het aantal berichten die reacties uitlokken aangezien een reactie mogelijk veel later op een post wordt gegeven en onze onderzoeksperiode slechts een week bedraagt. Als conclusie kan er gesteld worden dat minstens 40,3% van de berichten deel uitmaken van een conversatie.
Hoeveel van de onderzochte reacties zijn geschreven door een merk en hoeveel door een fan? Voor het beantwoorden van deze onderzoeksvraag wordt een Chi2 toets uitgevoerd tussen de variabelen ‘schrijver van het bericht’ en ‘reactie of post’. Uit bijlage 160 kan afgeleid worden dat er een significante samenhang tussen beide variabelen bestaat (X2=18.367, df =1, p<0.00). Aan de hand van een percentagetoets is ontdekt dat het percentage reacties van de berichten die door fans geschreven is (42,3%) significant verschilt van het percentage reacties van de berichten die door het merk zijn geschreven (19,8%). We kunnen stellen dat fans procentueel meer reacties plaatsen dan merken. We kunnen concluderen dat merken minder berichten schrijven dan fans en dat als ze een bericht schrijven dit meestal een post is in plaats van een reactie. Slechts in een bericht op vijf gaan merken actief een conversatie aan met (en reageren
69
op) hun fans. Ook hier moet er opnieuw rekening mee gehouden worden dat een gewone post ook een startpunt van een conversatie kan zijn, maar dat we hierover geen gegevens bezitten. Mogelijk starten merken eerder een conversatie dan dat ze er aan deelnemen. Verder onderzoek hiernaar is dus aangewezen.
Willen fans communiceren met het merk? Deze onderzoeksvraag kan beantwoord worden aan de hand van twee indicatoren. Enerzijds het percentage berichten waarin fans vragen stellen aan het merk, anderzijds het percentage berichten waarin fans antwoorden op het merk. Zoals reeds vermeld, wordt er in slechts 1,1% van de berichten een vraag aan het merk geformuleerd. Mogelijk komt dit omdat fans over genoeg informatie beschikken of omdat ze niet verwachten dat het merk op hun vraag zal antwoorden. Verder onderzoek over de oorzaken van dit resultaat is dus aangewezen. Daartegenover wordt in 29,1% van de berichten een antwoord op het merk geformuleerd. We kunnen concluderen dat fans nog niet zelf de conversatie aangaan met het merk, maar wel reageren op het merk, waardoor er een conversatie plaatsvindt.
Gaan merken conversaties aan? Deze onderzoeksvraag kan opgelost worden aan de hand van de mate waarin berichten van merken vragen voor fans en antwoorden op fans bevatten. Uit de resultaten bleek dat 12,9% van de berichten door merken een vraag bevat. Merken stellen dus nog niet veel vragen op de fan- of merkpagina’s, terwijl uit de literatuurstudie is gebleken dat fan- of merkpagina’s juist de ideale plaats zijn om aan marktonderzoek te doen. Een mooi voorbeeld van marktonderzoek kan teruggevonden worden op de merkpagina van Duvel. Bijlage 161 illustreert dat het merk aan zijn fans op het prikbord vraagt welke informatie ze graag op de merkpagina willen zien verschijnen. Maar liefst 73 personen apprecieerden dit en 96 personen hebben gereageerd. In 17,2% van de berichten van merken geeft het merk een antwoord op een fan. We kunnen hieruit concluderen dat in 30,1% van de berichten door merken, het merk actief toewerkt naar een conversatie door een vraag te stellen of een antwoord op een fan te geven. De overgrote meerderheid van de berichten van merken bestaat uit opmerkingen (31,9%) en reclame (51,6%). Deze resultaten geven aan dat de communicatie tussen merken en fans voorlopig voornamelijk uit eenrichtingsverkeer van het merk naar de fans bestaat.
70
Moeten merken bang zijn voor negatieve reacties? Merken moeten niet bang zijn voor negatieve reacties op hun pagina. We kunnen hiervoor minstens vier redenen aanhalen. In de eerste plaats blijkt uit de resultaten dat in maar liefst een op vijf berichten (17,4%) fans hun appreciatie voor het merk tonen. In de tweede plaats klagen fans ook nauwelijks (1,8%) op de merk- of fanpagina over het merk. Indien dit toch het geval is, is de reactie van het merk heel belangrijk. Dit kan geïllustreerd worden aan de hand van twee voorbeelden uit het onderzoek. Het eerste voorbeeld is teruggevonden op de merkpagina van JIM (bijlage 162). Op deze merkpagina klaagt een fan op een bepaald moment op het prikbord over de locatie van een evenement georganiseerd door JIM. Vervolgens leest een andere fan dit en post deze ook een klacht. Het merk daarentegen reageert op deze berichten en stelt dat er voldoende alternatieven zijn. Opnieuw reageren beide fans. Uit hun bericht kunnen we opmaken dat ze nog niet volledig overtuigd zijn door het merk. Maar vervolgens post een andere fan, dat ze wel tevreden is. Een tweede voorbeeld over een klacht vinden we terug op de merkpagina van Telenet (bijlage 163). Bij het bekijken van de illustratie moet er rekening mee gehouden worden dat de laatste berichten bovenaan staan. Op het prikbord van de merkpagina post een fan een klacht. Deze klacht wordt gevolgd door twee andere klachten van twee andere fans. Vervolgens post het merk een bericht, maar reageert hierin helemaal niet op de klachten. Opnieuw post een fan een klacht, waarop het merk opnieuw reclame post. We kunnen uit deze voorbeelden concluderen dat het wel degelijk belangrijk is dat merken reageren op klachten door fans. Het merk kan de fans die klagen mogelijk niet meer overtuigen, maar het heeft wel een invloed op andere fans die de berichten lezen of nieuwe berichten zullen posten. Ten derde blijkt uit dit onderzoek dat in een op vier berichten op de merk- of fanpagina fans tevreden of heel tevreden zijn. Tevens blijkt dat bij een op vijf berichten op de merk- of fanpagina fans betrokken of heel betrokken met het merk zijn. Vervolgens worden er nauwelijks onbeleefde berichten gepost. Indien er toch een onbeleefd bericht wordt gepost, is opnieuw de reactie van het merk hierop cruciaal. We kunnen dit illustreren met een voorbeeld van een bericht op de merkpagina van JIM (bijlage 164). Op het prikbord wordt een conversatie tussen fans steeds onbeleefder. Het merk grijpt in en reageert met een bericht. De fan die onbeleefd had gereageerd is niet overtuigd, maar wordt beleefder. Vervolgens reageert een fan opnieuw positief ten opzichte van het merk. Dit voorbeeld maakt duidelijk dat een reactie en de manier waarop het merk reageert, belangrijk zijn. Tot slot blijkt uit dit onderzoek dat fans nauwelijks berichten posten over concurrenten. Dit komt omdat bezoekers voor ze een bericht willen posten, eerst fan van het merk moeten worden. Het merk bereikt op de merkpagina daardoor voornamelijk mensen die positief ten
71
opzichte van het merk staan. Personen die negatief ten opzichte van het merk staan, gaan zich niet zo snel ‘fan’ van de merkpagina maken, aangezien deze informatie op hun eigen profiel verschijnt.
3.3.2. Conclusie Uit deze studie kunnen een aantal globale conclusies getrokken worden. In de eerste plaats zijn meer dan de helft van de berichten gewone posts. Dit betekent dat de meeste berichten erop gericht zijn om gewoon iets mee te delen aan anderen. Toch wordt er in twee op vijf berichten actief gereageerd op een bericht van een fan of het merk. Deze berichten maken deel uit van conversaties. Wat betreft de passieve reacties op berichten van anderen kan geconcludeerd worden dat het gemiddeld aantal keer dat men een bericht leuk vindt vrij laag ligt, maar indien het bericht echter interessant wordt gevonden, kan het aantal passieve reacties sterk oplopen. Wat betreft de inhoud van de berichten wordt er het vaakst over de bestaande producten en diensten van het merk gesproken. Indien het merk een leuke wedstrijd op haar merkpagina plaatst, kan dit ook tot veel reacties leiden. Er worden vaak foto’s in de berichten geplaatst, waardoor er ook veel over gesproken wordt. Wat betreft de berichten van fans kan gesteld worden dat wanneer fans berichten schrijven, ze vaak antwoorden op het merk. Dit resultaat maakt duidelijk dat fans wel degelijk een conversatie met het merk willen aangaan. In veel berichten uiten fans ook hun waardering voor het merk. Deze waardering wordt vaker als een reactie dan als een post geplaatst. Er vinden dus conversaties plaats over de mate waarin de fans het merk waarderen. Wat betreft de berichten van merken worden er weinig vragen aan fans in hun berichten geformuleerd, ondanks de opportuniteit om aan marktonderzoek te doen. Wanneer een merk een bericht schrijft, bevat het bericht vaak reclame. Terwijl een studie van Tom Chapman (2008, p. 13) aantoont dat consumenten online geen fan van een merk willen blijven als ze regelmatig reclame van het merk zouden ontvangen. Voorts kan geconcludeerd worden dat het aantal reacties van merken op fans zeer laag ligt. Terwijl uit een studie van Tom Chapman (2008, p. 16) blijkt dat consumenten trouwer zouden zijn ten opzichte van een merk dat naar hun mening luistert en antwoordt op hun berichten. We kunnen daarom besluiten dat de communicatie tussen merken en fans voornamelijk uit eenrichtingsverkeer van het merk naar de fans bestaat. Tot slot hoeven merken niet bang te zijn voor kritiek of negatieve reacties van fans. Wat betreft de toon van de berichten van fans is deze meestal neutraal of positief georiënteerd naar het merk. Indien er toch negatieve berichten door fans worden gepost, is de manier waarop het merk reageert cruciaal.
72
DEEL 2.2. BETROKKENHEIDENQUÊTE 1. Methode 1.1.
Opzet
Deze studie is erop gericht na te gaan of online communities ook voor merken met een lage betrokkenheid interessant zijn. Deze studie is beschrijvend van aard, er worden dus geen hypotheses opgesteld of getoetst (den Boer et al., 1994, pp. 29-30; Baarda & de Goede, 1997). Om de doelstellingen te kunnen beantwoorden, wordt gebruik gemaakt van een online survey. Aan de hand van deze onderzoeksmethode willen we een antwoord vinden op de volgende onderzoeksvragen: 1. Zijn er significante samenhangen tussen de variabelen van studie 1 en de betrokkenheid met het merk van de merkpagina? 2. Zijn er significante samenhangen tussen de variabelen van studie 2 en de betrokkenheid met het merk van de merk- of fanpagina wat betreft: a. Algemene kenmerken b. Soorten berichten c. Onderwerp van de berichten d. Toon van de berichten e. Gebruik multimedia in berichten
1.2.
Steekproef
Aangezien we de betrokkenheid met Belgische merken meten is een Nederlandstalige versie en een Franstalige versie van de enquête online geplaatst. Nadat de enquête twee weken online heeft gestaan werd ze beëindigd en verwerkt. In het totaal hebben 76 personen de enquête ingevuld.
73
1.3.
Materiaal
De enquête is online geplaatst via de website van ThesisTools (http://www.thesistools.com) en is vervolgens via Facebook en via e-mail verspreid. Tot slot is de enquête via het statistische programma SPSS verwerkt.
1.4.
Procedure
In de eerste plaats werd gezocht naar een goede schaal waarmee de betrokkenheid met de merken gemeten kon worden. ‘Brand commitment’ of merkbetrokkenheid is gemeten op basis van een drie-items schaal dat reeds in vroeger onderzoek is toegepast (Ahluwalia, 2000; Raju, Unnava, & Montgomery, 2008, p. 854). De drie items zijn: 1. Mocht (merk X) niet beschikbaar zijn, zou ik het jammer vinden om een ander merk te moeten kiezen. 2. Ik kan mezelf als trouw aan (merk X) beschouwen. 3. Ik ga eerder voor (merk X) kiezen dan voor een ander merk, zelfs als het andere merk goedkoper is. Alle vragen werden in dezelfde richting geschaald. Voor sommige merken zoals pretparken en winkels werd de vraag licht aangepast zodat ze toch nog relevant was. Respondenten konden de mate waarin ze met een stelling akkoord gingen weergeven op een 5-punten Likert-schaal. Aan het einde van de enquête zijn een aantal demografische variabelen opgenomen zodat er een controle kan uitgevoerd worden op de samenstelling van de steekproef. Zoals reeds vermeld is de enquête zowel in het Frans als in het Nederlands ontworpen. De Franstalige enquête is als bijlage 165 toegevoegd. Beide versies werden nagelezen op fouten door een tweetalig persoon. Via de website van ThesisTools werd de enquête online geplaatst. Via vrienden en familie werd ze vervolgens via Facebook en via e-mail verspreid. Elke respondent die deelnam, maakte kans op het winnen van een bioscoopticket. Vervolgens werd de respons van de Franstalige enquête verhoogd door op verschillende Facebookpagina’s gelinkt aan Wallonië of België een oproep tot deelname te plaatsen. Een lijst van de Facebookpagina’s waarop een bericht op het prikbord werd gepost is als bijlage 166 toegevoegd.
74
Na twee weken werd de enquête beëindigd en verwerkt met het statistische programma SPSS. De non-respons wordt bij de bespreking van de resultaten van de variabelen vermeld. Op basis van de resultaten van de enquête werd voor elke respondent de betrokkenheid met de onderzochte merken gemeten. De Cronbach’s Alpha van elke schaal aan de hand waarvan de merkbetrokkenheid is gemeten is hoog (bijlage 167). Soms is het weliswaar zo dat wanneer we een item zouden deleten onze Cronbach’s Apha hoger zou zijn. Maar op basis van theoretische, inhoudelijke gronden en het feit dat Cronbach’s Alpha hierdoor niet danig veel zou stijgen, hebben we besloten de drie items in de schaal te houden. Uit de analyse kan afgeleid worden dat onze steekproef bestaat uit 14 merken met een hoge betrokkenheid en 16 merken met een lage betrokkenheid (bijlage 168).
2. Resultaten 1.5.
Beschrijving van de steekproef
We bekijken in de eerste plaats de samenstelling van onze steekproef om vervolgens over te gaan op de verwerking van de enquête. In het totaal hebben 76 personen de enquête ingevuld, dit is dus meer dan het dubbele van het streefdoel (30 personen) dat werd vastgelegd in een persoonlijk gesprek (Cauberghe, persoonlijke mededeling, 2010, 1 maart). Iets meer Franstalige respondenten hebben de enquête ingevuld, maar de verdeling is bijna gelijk (bijlage 169). De meerderheid van de respondenten (56,6%) is een vrouw (bijlage 170). Hierbij moet er wel rekening gehouden worden dat 14,5% van de respondenten deze vraag niet heeft beantwoord. De verdeling van de leeftijd van de respondenten en hun opleidingsniveau is verspreid over de verschillende categorieën, maar voornamelijk 18-34 jarigen en respondenten met een hogeschooldiploma hebben de enquête ingevuld (bijlage 171 & 172). Tot slot kan geconcludeerd worden dat de enquête is ingevuld door personen vanuit de verschillende beroepscategorieën. De meerderheid van de respondenten is student, bediende of arbeider (bijlage 173).
75
1.6.
Studie 1
Onderzoeksvraag 1: Zijn er significante samenhangen tussen de variabelen van studie 1 en de betrokkenheid met het merk van de merkpagina? We hebben 16 merkpagina’s van merken met een hoge betrokkenheid en 13 merkpagina’s van merken met een lage betrokkenheid onderzocht (bijlage 174). Vervolgens wordt de samenhang tussen de betrokkenheid en de variabelen van deze studie onderzocht, maar er worden geen significante samenhangen gevonden. Dit is mogelijk te wijten aan de kleine steekproef of aan het feit dat online fans altijd een hoge betrokkenheid met het merk kennen. Verder verklarend onderzoek is dan ook aangewezen.
1.7.
Studie 2
Onderzoeksvraag 2: Zijn er significante verschillen tussen de variabelen van studie 2 en de betrokkenheid met het merk van de merk- of fanpagina? a. Algemene kenmerken Wanneer we naar de 86 teruggevonden merk- en fanpagina’s kijken, blijkt dat er iets meer (54,7%) merk- of fanpagina’s van merken met een lage betrokkenheid zijn (bijlage 175). Wanneer we de verdeling van de steekproef bekijken, kan geconcludeerd worden dat er meer berichten geschreven worden op merk- of fanpagina’s van merken met een hoge betrokkenheid (671) dan met een lage betrokkenheid (402) (bijlage 176). Er worden vervolgens significant meer berichten op een officiële merkpagina geschreven bij merken met een hoge betrokkenheid dan bij merken met een lage betrokkenheid (X2=159.046, df =1, p<0.00) (bijlage 177). Op merkpagina’s van merken met een hoge betrokkenheid worden dan ook procentueel meer berichten door fans geschreven dan op merkpagina’s van merken met een lage betrokkenheid (X2=94,679, df =1, p<0.00) (bijlage 178). Maar wanneer we dieper ingaan op de vorm en inhoud van de berichten is het opmerkelijk dat op merk- of fanpagina van merken met een hoge betrokkenheid significant minder reacties worden geplaatst (X2=143.510, df =1, p<0.00) en fans minder vaak aangeven dat ze berichten leuk vinden (t=2.606, p<0.009) dan op merk- of fanpagina’s van merken met een lage betrokkenheid (bijlage 179 & 180). Aangezien het aantal reacties een indicator is voor het aantal conversaties betekent dit dat er minder conversaties plaatsvinden op merk- of
76
fanpagina’s met een hoge betrokkenheid. Tabel 1: Overzicht van de gevonden significante verbanden met betrekking tot de algemene kenmerken Hoge betrokkenheid Meer berichten Meer berichten op officiële merkpagina’s dan op fanpagina’s Meer berichten door fans Minder reacties Minder ‘vind ik leuk’
b. Soorten berichten Bij merken met een hoge betrokkenheid posten fans significant meer vragen aan andere fans (X2=7.816, df =1, p<0.005) (bijlage 181), maar antwoorden fans procentueel minder op fans dan bij merken met een lage betrokkenheid (X2=43,978, df =1, p<0.00) (bijlage 182). Fans antwoorden tevens minder op hogebetrokkenheidsmerken (X2=187.030, df =1, p<0.00) dan op lagebetrokkenheidsmerken (bijlage 183). Bij merken met een lage betrokkenheid uiten fans meer hun gevoelens in berichten. Ze klagen significant meer (X2=12.507, df =1, p<0.005), bedanken het merk significant meer (X2=28.448, df =1, p<0.00) en uiten vaker hun waardering voor het merk (X2=114.993, df =1, p<0.000) (bijlage 184-186). Tabel 2: Overzicht van de gevonden significante verbanden met betrekking tot de soorten berichten Lage betrokkenheid
Hoge betrokkenheid Meer vragen aan fans, maar minder antwoorden Minder antwoorden op merken
Meer klachten Meer bedankingen Meer waarderingen geuit
77
c. Onderwerp van de berichten Wat betreft het onderwerp van de berichten zijn de volgende significante verbanden teruggevonden (bijlage 187-199). Tabel 3: Overzicht van de gevonden significante verbanden met betrekking tot het onderwerp Lage betrokkenheid Bestaande producten of diensten Vernieuwde producten of diensten Evenementen van het merk Andere evenementen Gesponsorde evenementen Actualiteit Video’s
Hoge betrokkenheid Kortingen Gratis producten of diensten Wedstrijden Foto’s Facebookpagina Merk algemeen
d. Toon berichten Zoals we reeds uit de soorten berichten konden afleiden, uiten fans bij merken met een lage betrokkenheid meer hun gevoelens. De toon van de berichten bevestigt dit resultaat (66461, p<0.00) (bijlage 200). Vervolgens blijkt dat bij merken met een lage betrokkenheid significant positievere berichten ten opzichte van het merk worden geplaatst dan bij merken met een hoge betrokkenheid (74007, p<0.00) (bijlage 201). Verrassend is dan ook dat fans bij merken met een lage betrokkenheid meer betrokkenheid in hun berichten uiten dan bij merken met een hoge betrokkenheid (80412, p<0.00) (bijlage 202). Tabel 4: Overzicht van de gevonden significante verbanden met betrekking tot de toon Lage betrokkenheid Emotionelere berichten Positievere berichten Uiten een hogere betrokkenheid
e. Gebruik van multimedia Tot slot worden bij merken met een hoge betrokkenheid significant meer berichten met een foto geplaatst bij merken met een hoge betrokkenheid dan bij merken met een lage betrokkenheid (X2=368.413, df =2, p<0.000) (bijlage 203).
78
3. Bespreking en conclusie Uit de resultaten blijkt dat ook voor merken die offline een lage betrokkenheid kennen online communities zeer interessant zijn. De teruggevonden resultaten zijn dan ook in lijn met de teruggevonden literatuur. Door interacties met andere communityleden, die meestal gebaseerd zijn op topics gerelateerd aan merkproducten, wordt de emotionele band met het merk waarrond de community draait versterkt (Casaló et al., 2008, p. 22) (cfr. pp. 18-19). Dit blijkt uit het feit dat fans in online communities rond merken met een lage betrokkenheid vaker hun emoties en mening uiten. Aangezien volgens Kim, Choi, Qualls & Han (2008) fans van online communities een hogere merkbetrokkenheid hebben dan consumenten die niet lid zijn van de community (cfr. p. 19), kunnen we concluderen dat het zowel voor merken met een hoge als merken met een lage betrokkenheid interessant is om een online merkpagina aan te maken.
79
ALGEMEEN BESLUIT BRAND CONVERSATION MANAGEMENT
80
ALGEMEEN BESLUIT
Door onder andere de nieuwe interactieve mogelijkheden die de nieuwe media bieden, is het internet ingrijpend veranderd. Dit heeft er toe geleid dat ook de consument geëvolueerd is tot een prosumer: een producent en consument van informatie (Lüders, 2008, p. 694). De consument is minder merktrouw geworden en raadpleegt nu ook online consumenten voor informatie over producten en diensten (Ahonen & Moore, 2005, p. 131). Het is voor merken dan ook belangrijk om online word of mouth over hun merk te beïnvloeden. Hierbij zouden ze zich naar de invloedrijkste consumenten moeten richten, maar in de praktijk is het niet altijd makkelijk om deze te detecteren (Van Belleghem, 2010, pp. 100-101). Merken kunnen inspelen op communities die zich reeds online gevormd hebben of indien er nog geen relevante communities bestaan, kunnen ze zelf een oprichten. Aangezien volgens Kim, Choi, Qualls & Han (2008) leden van online communities een hogere merkbetrokkenheid hebben dan consumenten die niet lid zijn van de community kunnen we concluderen dat het voor elk merk interessant is om een online merkcommunity op te bouwen. Ook voor merken met een lage betrokkenheid is dit interessant (Casaló et al., 2008, p. 22). Dit wordt bevestigd door het onderzoek waaruit blijkt dat door interacties met andere communityleden, die meestal gebaseerd zijn op topics gerelateerd aan merkproducten, de emotionele band met het merk waarrond de community handelt wordt versterkt. Wanneer we kijken naar de praktijk merken we dat er een paradigmashift in de denkwereld van merken moet komen. De meeste merken beseffen ondertussen het belang van online reputatiemanagement, maar veel merken hebben nog geen concrete actie ondernomen (Van Dyck, 2010, 9 maart). Uit onderzoek op Facebook blijkt dan ook dat er een grote variabiliteit tussen de merkpagina’s bestaat. Sommige merken richten een merkpagina op en vinden dit reeds voldoende, andere merken steken veel tijd en energie in hun merkpagina waardoor de activiteiten op deze merkpagina (veel) hoger liggen. De verpersoonlijking van de merkpagina’s is laag, nochtans blijkt uit de literatuur dat hier een opportuniteit schuilt. Op de merk- en fanpagina’s op Facebook wordt voornamelijk gebruik gemaakt van het prikbord en de subpagina’s foto’s en video’s, wat vrij veel reacties oplevert. De activiteiten op de andere subpagina’s liggen vrij laag. Voor merken is het een opportuniteit om gebruik te maken van de interactieve mogelijkheden die de nieuwe media bieden om een dialoog of conversatie met de consument aan te gaan. Uit onderzoek blijkt dat er reeds conversaties gevoerd worden op Facebook, maar dat deze
81
voornamelijk tussen fans onderling plaatsvinden. In deze conversaties tussen fans uiten fans vaak hun waardering van het merk. Toch zijn fans ook geïnteresseerd in een conversatie met het merk. Er zijn jammer genoeg nog veel drempels die actief conversatiemanagement verhinderen. De voornaamste reden waarom marketeers de stap niet zetten is omdat ze schrik hebben voor negatieve reacties van consumenten (Jaffe, 2007, p. 106). Uit onderzoek blijkt daarentegen dat de toon van berichten van fans op Facebook meestal neutraal of positief georiënteerd is. Indien er toch negatieve berichten door fans worden gepost, is de manier waarop het merk reageert cruciaal. Voor marketeers zal het plaatsen van reacties op consumenten met vallen en opstaan gebeuren, ze zullen sowieso fouten maken. Maar het is de bedoeling dat merken leren uit hun fouten voordat de concurrentie dit doet (Jaffe, 2007, p. 256; Van Belleghem, 2010, 2 maart). Merken die klaar zijn om toe te treden tot conversaties moeten in de eerste plaats beseffen waar hun merk voor staat. Dit kan onder andere door het observeren van online gesprekken. Vervolgens is het belangrijk dat ze interessante informatie aanbieden, regelmatig vragen stellen, reageren op en samenwerken met de consumenten (Van Belleghem, persoonlijke mededeling, 2010, 10 februari). Wat betreft de aangeboden informatie bieden merken voornamelijk informatie rond hun producten & diensten aan. Er wordt dan ook het vaakst hierover in berichten gesproken. Ook hier zijn er opnieuw opportuniteiten om meer informatie over het merk aan te bieden. Uit het onderzoek blijkt dat in de praktijk, ondanks de opportuniteit om aan marktonderzoek te doen, merken nauwelijks vragen aan fans stellen. Wanneer een merk een bericht schrijft bevat het bericht vaak reclame. Terwijl een studie van Tom Chapman (2008, p. 13) aantoont dat consumenten online geen fan van een merk willen blijven als ze regelmatig reclame van het merk zouden ontvangen. Voorts kan uit het onderzoek geconcludeerd worden dat het aantal reacties van merken op fans zeer laag ligt. Terwijl uit een studie van Tom Chapman (2008, p. 16) blijkt dat consumenten trouwer zouden zijn ten opzichte van een merk dat naar hun mening luistert en antwoordt op hun berichten. Er kan daarom besloten worden dat de huidige communicatie tussen merken en fans voornamelijk nog uit eenrichtingsverkeer van het merk naar de fans bestaat en dat er nog geen sprake is van een gelijkwaardige samenwerking tussen beiden.
82
Beperkingen en suggesties voor verder onderzoek Een eerste beperking van deze masterproef is dat het gevoerde onderzoek enkel representatief is voor publieke merkpagina’s op de sociale netwerksite Facebook die gericht zijn naar een Belgisch publiek. De resultaten kunnen dus niet veralgemeend worden naar andere sociale netwerksites noch naar andere landen. Een suggestie is dan ook om onderzoek uit te voeren in andere online communities om zo een breder inzicht te krijgen in de mate waarin merken reeds investeren in online conversatiemanagement. Bij het nemen van conclusies moet er vervolgens ook rekening gehouden worden met de verschillende problemen die inherent verbonden zijn aan het uitvoeren van een inhoudsanalyse. Deze werden bij het onderzoek reeds besproken. Nog een beperking van dit onderzoek is dat het slechts kwantitatief is uitgevoerd. Het is dan interessant om ook kwalitatief onderzoek uit te voeren om een dieper inzicht te krijgen in de conversaties die online plaatsvinden. Tevens is dit onderzoek beschrijvend van aard, het is dus interessant om de gevonden resultaten via verklarend onderzoek te duiden. Tot slot willen we benadrukken dat dit onderzoek de actuele situatie over conversatiemanagement bij merken beschrijft. Aangezien het internet voortdurend in beweging is, is een herhaling van dit onderzoek op een later tijdstip aangewezen om de evolutie van conversatiemanagement bij merken in kaart te brengen.
83
LITERATUURLIJST Boeken en bijdragen uit readers Ahonen, T. T., & Moore, A. (2005). Communities dominate brands. Business and marketing challenges for the 21st century. London: Futuretext. Baarda, D. B., & de Goede, M. P. M. (1997). Basisboek methoden en technieken. Houten: Stenfert Kroese. Bohner, G., & Michaela, W. (2002). Attitudes and attitude change. New York: Psychology Press. Braunstein, M., & Levine, E. H. (2000). Deep branding on the internet. Applying heat and pressure online to ensure a lasting brand. Roseville (Calif.): Prima tech. Carrera, P., Chiu, C., Pratipwattanawong, P., Chienwattanasuk, S., Ahmad, S. F. S., & Murphy, J. (2008). MySpace, My Friends, My Customers. In P. O'Connor, W. Höpken & U. Gretzel (Eds.), Information and communication technologies in tourism 2008 (pp. 94-105). New York: Springer Vienna. Cooke, P. (2006). New media and new economy cluster dynamics. In L. A. Lievrouw & S. Livingstone (Eds.), The handbook of new media. Updated student edition (pp. 266325). London: Sage. Dalla Costa, J. (1999). Relationship marketing. In J. P. Jones (Ed.), How to use advertising to build strong brands (pp. 225-235). Thousand Oaks (Calif.): Sage. De Pelsmacker, P., & Van Kenhove, P. (2006). Marktonderzoek. Methoden en toepassingen. (2nd ed.). Amsterdan: Pearson Education Benelux. den Boer, D., Bouwman, H., Frissen, V., & Houben, M. (1994). Methodologie en statistiek voor communicatie-onderzoek. Houten: Bohn Stafleu Van Loghum. Edwards, H., & Day, D. (2007). Creating passion brands. How to build emotional brand connection with customers. London: Kogan Page. Hollingshead, A. B., & Contractor, N. S. (2006). New media and small group organizing. In L. A. Lievrouw & S. Livingstone (Eds.), The handbook of new media. Updated student edition (pp. 114-133). London: Sage. Jaffe, J. (2007). Join the conversation : how to engage marketing-weary consumers with the power of community, dialogue, and partnership. Hoboken, N.J. : John Wiley & Sons. Jankowski, N. W. (2006). Creating community with media: history, theories and scientific investigations. In L. A. Lievrouw & S. Livingstone (Eds.), The handbook of new media. Updated student edition (pp. 55-74). London: Sage. Krippendorff, K. (2004). Content analysis: An introduction to its methodology (2nd ed.). Thousand Oaks (Calif.): Sage.
84
Lievrouw, L. A., & Livingstone, S. (2006). Introduction to the first edition. The social shaping and consequences of ICTs. In L. A. Lievrouw & S. Livingstone (Eds.), The handbook of new media. Updated student edition (pp. 15-32). London: Sage. Lindström, M., & Andersen, T. F. (2000). Brand building on the internet. London: Kogan Page. Molenaar, C. (2001). E-strategie. Nieuwe regels voor de oude economie. London: Financial Times Prentice Hall. Nortis, P. (2004). The bridging and bonding role of online communities. In P. N. Howard & S. Jones (Eds.), Society Online. The internet in context (pp. 31-41). Thousand Oaks (Calif.): Sage. Phillips, D. (1999). Managing reputation in cyberspace. London: Hawksmere. Van Belleghem, S. (2010). De conversation manager. Leuven: Lannoo Campus. Van Ruler, B. (2005). Perspectieven op communicatiemanagement. In B. van Ruler (Ed.), Communicatiemanagement. In Communicatiewetenschappelijk perspectief (pp. 1832). Amsterdam: Boom. Vickery, G., & Wunsch-Vincent, S. (2007). Participative Web and User-created Content: web 2.0, wikis and social networking. OECD Online bookshop. Weber, R. P. (1990). Basic content analysis (2nd ed.). Newbury Park (Calif.): Sage. Wester, F., Renckstorf, K., & Scheepers, P. (2006). Onderzoekstypen in de communicatiewetenschap. Alphen aan den Rijn: Kluwer. Wester, F., & Van Selm, M. (2006). Inhoudsanalyse als systematisch-kwantificerende werkwijze. In F. Wester, K. Renckstorf & P. Scheepers (Eds.), Onderzoekstypen in de communicatiewetenschap. Alphen aan den Rijn: Kluwer. Wood, A. F., & Smith, M. J. (2005). Online communication. Linking technology, identity & culture (2nd ed.). Mahwah (N.J.): Erlbaum.
Artikels uit wetenschappelijke tijdschriften Ahluwalia, R. (2000). Examination of psychological processes underlying resistance to persuasion. Journal of consumer research, 27, 217-232. Breazeale, M. (2009). Word of mouse. International Journal of Market Research, 51(3), 297318. Casaló, L., Flavián, C., & Guinalíu, M. (2008). Promoting consumer's participation in virtual brand communities: a new paradigm in branding strategy. Journal of Marketing Communications, 14(1), 19-36. Casteleyn, J., Mottart, A., & Rutten, K. (2009). How to use Facebook in your market research. International Journal of Market Research, 51(4).
85
Charness, N., & Holley, P. (2004). The new media and olders adults: usable and useful? American Behavioral Scientist, 48(4), 416-433. Clauser, R. C. (2001). Offline rules, online tools. The Journal of brand management, 8(4 & 5), 270-287. Courtois, C., Mechant, P., De Marez, L., & Verleye, G. (2009). Gratifications and seeding behavior of online adolescents. Journal of Computer-Mediated Communication, 15(1), 109-137. de Valck, K., van Bruggen, G. H., & Wierenga, B. (2009). Virtual communities: A marketing perspective. Decision Support Systems, 47(3), 185-203. Fernback, J. (2007). Beyond the diluted community concept: a symbolic interactionist perspective on online social relations. New media & society, 9(1), 49-69. Goldsmith, R. E., & Horowitz, D. (2006). Measuring motivations for online opinion seeking. Journal of interactive advertising, 6(2), 3-14. Hendler, J. (2008). Web 3.0: Chicken farms on the semantic web. Computer, 43(4), 106-108. Joachimsthaler, E., & Aaker, D. A. (1997). Building brand without mass media. Harvard Business review, 75(1). Kim, J. W., Choi, J., Qualls, W., & Han, K. (2008). It takes a marketplace community to raise brand commitment: the role of online communities. Journal of marketing Management, 24(3-4), 409-431. Kiousis, S. (2002). Interactivity: a concept explication. New Media Society, 4(3), 355-383. Kolbitsch, J., & Maurer, H. (2006). The transformation of the web: How emerging communities shape the information we consume. Journal of Universal Computer Science, 12(2). Kozinets, R. V. (1999). E-Tribalized marketing? The strategic implications of virtual communities of consumption. European Management Journal, 17(3), 252-264. Lüders, M. (2008). Conceptualizing personal media. New media & society, 10(5), 683-702. McMillan, S. J. (2006). Exploring models of interactivity from multiple research traditions: users, documents and system. In L. A. Lievrouw & S. Livingstone (Eds.), The handbook of new media. Updated student edition (pp. 205-229). London: Sage. Mitchell, A. (2000). The camel, the cuckoo and the reinvention of win-win marketing. Journal of brand management, 8(4 & 5), 255-269. Plant, R. (2004). Online communities. Technology in Society, 26(1), 51-65. Pr!gowski, M. P. (2009). Rediscovering the netiquette: the rol of propagated values and personal patterns in defining self-identity of the internet user. Observatorio journal, 3(1), 353-369. Rafaeli, S., & Sudweeks, F. (1997). Networked Interactivity. Journal of Computer-Mediated Communication, 2(4), 112-135. 86
Raju, S., Unnava, H. R., & Montgomery, N. V. (2008). The effect of brand commitment on the evaluation of nonpreferred brands: a disconfirmation process. Journal of consumer research, 35, 851-863. Richards, R. (2006). Users, interactivity and generation. New media & society, 8(4), 531-550. Spaulding, T. J. (2010). How can virtual communities create value for business. Electronic commerce research and applications, 9(1), 38-49. Stemler, S. (2001). An overview of content analysis. Practical Assessment, Research & Evaluation, 7(17). Sun, T., Youn, S., Wu, G., & Kuntaraporn, M. (2006). Online Word-of-Mouth (or Mouse): An Exploration of Its Antecedents and Consequences. Journal of Computer-Mediated Communication, 11(4), 1104-1127. Thomas, S. (2006). The end of cyberspace and other surprises. Convergence, 12(4), 383-391. Tremayne, M. (2005). Lessons Learned from Experiments with Interactivity on the Web. Journal of Interactive Advertising. 5(2), 40-46. Uncles, M. (2001). Interactive electronic marketing and brand management. The Journal of brand management, 8(4 & 5), 245-254. Warr, W. A. (2008). Social software, fun and games, or business tools? Journal of Information Science, 34(4), 591-604. Waters, R. D., Burnett, E., Lamm, A., & Lucas, J. (2009). Engaging stakeholders through social networking: How nonprofit organizations are using Facebook. Public Relations Review, 35(2), 102-106. Wiertz, C., & de Ruyter, K. (2007). Beyond the call of duty: why customers contribute to firm-hosted commercial online communities. Organization Studies, 28(3), 347-376. Yzer, M. C., & Southwell, B. G. (2008). New communication technologies, old questions. American Behavioral Scientist, 52(1), 8-19.
Artikels uit vaktijdschriften Ensminger, A. (2007). Making connections with online networking. Office Pro, 67(1). Hoffbrand, J. (2007, 6 april). Reputation management is key to online search success. Precision Marketing, 2. Hoffbrand, J. (2007). Why positive 'word of mouse' is so essential. Precision Marketing, 20(5), 12. McClure, M. (2008). THEY SAID WHAT? (cover story). EContent, 31(7), 34-38.
87
Artikels uit kranten, magazines en weekbladen Markoff, J. (2006, 12 november). Entrepreneurs see a web guided by common sense. The New York Times. Van Dyck, F. (2010, 9 maart). Speeltijd voorbij. De Standaard.
Ongepubliceerde werken EURIB. (2009). Onderzoek: online brand communities en merktrouw. Niet-gepubliceerd onderzoeksrapport. InSites Consulting. (2007). A new approach for measuring "buzz". Word of mouth and word of mouse. Niet-gepubliceerd onderzoeksrapport. Insites Consulting. (2008a). Connected Research. Towards a common understanding of how market research can make the most out of semantic web waves. Paper gepresenteerd voor de International journal of market research on web 2.0 and social networks. InSites Consulting. (2008b). Together we build the future. An ultimate way of getting intimate with consumers via online communities. Niet-gepubliceerd onderzoeksrapport. Jang, H. Y., Ko, I. S., & Koh, J. (2007). The Influence of Online Brand Community Characteristics on Community Commitment and Brand Loyalty. Paper gepresenteerd voor the Proceedings of the 40th Annual Hawaii International Conference on System Sciences, Hawaii. Lindmark, S. (2009). Web 2.0: Where does Europe stand? Niet-gepubliceerd onderzoeksrapport, Brussel, Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD. McCorkindale, T. (2009). Can you see the writing on my wall? A content analysis of the Fortune 50's Facebook social networking sites. Niet-gepubliceerd onderzoeksrapport. Institute for Public Relations. Verhaeghe, A., & Van den Berge, E. (2009). Getting answers without asking questions. The evaluation of a TV programma based on social media. Paper gepresenteerd voor the ESOMAR Online Research 2009 Conference, Chicago.
Internet Chapman, T. (2008). Social network marketing, engagement marketing and brands. Geraadpleegd op 15 maart 2010 op het World Wide Web: http://www.socialmediamarketinguk.com Desager, G. (2007). The Break Up. Geraadpleegd op 8 mei 2010 op het World Wide Web: http://www.youtube.com/watch?v=D3qltEtl7H8&feature=related
88
Facebook. (2010). Merk- & fanpagina's. Geraadpleegd op 21 maart 2010 op het World Wide Web: http://www.facebook.com Facebook. (2010, 12 maart). Facebook Insights: aanmaken van een eigen publieke pagina. Geraadpleegd op 12 maart 2010 op het World Wide Web: http://www.facebook.com/pages/edit/?id=376362258080#!/business/insights/?pages &i=376362258080 Ginger, J. (2008). Content Analysis: Facebook Groups. Geraadpleegd op 28 april 2010 op het World Wide Web: http://www.ideals.uiuc.edu/bitstream/handle/2142/3669/Content_Analysis_Abridged. pdf;jsessionid=98EA5FEE00FCAD5AF5A8A042DC48C660?sequence=2 Jennings, R. (2006). Social Computing in Europe. Geraadpleegd op 12 april 2010 op het World Wide Web: http://www.slideshare.net/robinwauters/social-computing-in-europe-rebeccajennings-forrester McKee, J. (n.d.). The 90-9-1 principle. How users participate in social communities. Geraadpleegd op 19 april 2010 op het World Wide Web: http://www.90-9-1.com/ Mechant, P. (2007). Culture '2.0': Social and cultural exploration through the use of Folksonomies and Weak Cooperation. Geraadpleegd op 12 april 2010 op het World Wide Web: https://blog.itu.dk/BK04-E2009/files/2009/09/culture20social1.pdf O'Reilly Media (Producer). (2009, 26 juni) O'Reilly Webcast: Web Squared. Webcast geraadpleegd op 12 april 2010 op het World Wide Web: http://www.youtube.com/watch?v=sVtN8jlTCUM O'Reilly, T. (2005, 30 september). What is Web 2.0: Design patterns and business models for the next generation of software. Geraadpleegd op 12 april 2010 op het World Wide Web: http://oreilly.com/web2/archive/what-is-web-20.html O’Reilly, T., & Battelle, J. (2009, 20 oktober). Web Squared: Web 2.0 Five Years On. Geraadpleegd op 12 april 2010 op het World Wide Web: http://www.web2summit.com/web2009/public/schedule/detail/10194 Pub Magazine. (2010, 1 maart). Consumenten gaan conversatie aan met merken. Geraadpleegd op 12 maart 2010 op het World Wide Web: http://www.pub.be/pub/research.html?LangType=2067
89
Time Magazine. (2006, 25 december). Person of the Year: You. Geraadpleegd op 14 april 2010 op het World Wide Web: http://www.time.com/time/covers/0,16641,20061225,00.html Wu, M. (2010, 18 maart). The 90-9-1 rule in reality. Geraadpleegd op 19 april 2010 op het World Wide Web: http://lithosphere.lithium.com/t5/Building-Community-the-Platform/The-90-9-1Rule-in-Reality/ba-p/5463
Seminaries Van Belleghem, S. (2010, 2 maart). 'De Conversation Manager' (Presentatie boekvoorstelling). Gent.
90
UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT POLITIEKE EN SOCIALE WETENSCHAPPEN
Brand conversation management: Een inhoudsanalyse van merkpagina's op Facebook BIJLAGEN
Wetenschappelijke verhandeling
KATRIEN CRABBE
MASTERPROEF COMMUNICATIEWETENSCHAPPEN afstudeerrichting COMMUNICATIEMANAGEMENT PROMOTOR: PROF. DR. Veroline Cauberghe COMMISSARIS: DR. Laurence Claeys COMMISSARIS: DR. Katrien Berte
ACADEMIEJAAR 2009 - 2010
Inzagerecht in de masterproef (*)
Ondergetekende, ……………………………………………………. geeft hierbij toelating / geen toelating (**) aan derden, nietbehorend tot de examencommissie, om zijn/haar (**) proefschrift in te zien.
Datum en handtekening …………………………..
…………………………. Deze toelating geeft aan derden tevens het recht om delen uit de scriptie/ masterproef te reproduceren of te citeren, uiteraard mits correcte bronvermelding. ----------------------------------------------------------------------------------(*) Deze ondertekende toelating wordt in zoveel exemplaren opgemaakt als het aantal exemplaren van de scriptie/masterproef die moet worden ingediend. Het blad moet ingebonden worden samen met de scriptie onmiddellijk na de kaft. (**) schrappen wat niet past
________________________________________________________________________________________
INHOUDSOPGAVE Deel 1: Literatuurstudie............................................................................................................13 Bijlage 1: Persoonlijk gesprek..........................................................................13
Deel 2: Empirisch onderzoek ...................................................................................................20 Deel 2.1: Inhoudsanalyses....................................................................................................20 Hoofdstuk 1: Algemeen ...................................................................................................20 1.1.
Steekproef ..........................................................................................................20 Bijlage 2: Verschillen tussen groepen en publieke pagina’s op Facebook ......20 Bijlage 3: Vooronderzoek ................................................................................21 Bijlage 4: Steekproef van 30 merken voor inhoudsanalyses............................23 Bijlage 5: Merken die geen merk- of fanpagina bezitten die aan de voorwaarden voldoet ........................................................................................23
1.2.
Procedure ...........................................................................................................24 Bijlage 6: Betrouwbaarheid..............................................................................24 Bijlage 7: Validiteit ..........................................................................................24
Hoofdstuk 2: studie 1 .......................................................................................................24 2.1.
Methode .............................................................................................................24
2.1.1.
Steekproef ...................................................................................................24
Bijlage 8: Overzicht onderzochte merkpagina’s ..............................................24 2.1.2.
Materiaal .....................................................................................................25
Bijlage 9: Codeboek .........................................................................................25 Bijlage 10: Codeerinstructies ...........................................................................28 2.1.3.
Procedure ....................................................................................................37
Bijlage 11: Betrouwbaarheidstest.....................................................................37 2.2.
Resultaten...........................................................................................................38
2.2.1.
Beschrijving van de steekproef ...................................................................38
Bijlage 12: Aantal merkpagina’s per merk ......................................................38 Bijlage 13: Productcategorieën ........................................................................38 Bijlage 14: Product of dienst ............................................................................38 Bijlage 15: Merkextensie .................................................................................39 Bijlage 16: Aantal fans .....................................................................................39
2
2.2.2.
Informatievoorziening.................................................................................40
Onderzoeksvraag 1 ...............................................................................................40 Bijlage 17: Profielfoto ......................................................................................40 Bijlage 18: Opvallendheid merklogo in profielfoto .........................................40 Bijlage 19: Opvallendheid campagne in profielfoto ........................................41 Bijlage 20: Vermelding officiële merkpagina ..................................................41 Bijlage 21: Ontstaansjaar merkpagina..............................................................41 Bijlage 22: Vermelding naam administrator ....................................................41 Bijlage 23: Vermelding functie administrator..................................................42 Bijlage 24: Vermelding e-mailadres administrator ..........................................42 Bijlage 25: Officiële merkpagina: Roger van VAB .........................................42 Bijlage 26: Contactmogelijkheden ...................................................................43 Bijlage 27: Informatie op profiel......................................................................43 Bijlage 28: Hyperlinks .....................................................................................43 Bijlage 29: Taal ................................................................................................44 2.2.3.
Subpagina’s.................................................................................................44
Onderzoeksvraag 2 ...............................................................................................44 Bijlage 30: Subpagina Prikbord .......................................................................44 Onderzoeksvraag 3 ...............................................................................................44 Bijlage 31: Subpagina Foto’s ...........................................................................44 Bijlage 32: Fotoalbums en foto’s .....................................................................45 Bijlage 33: Verband tussen het aantal fanreacties op fanfoto’s en het aantal fans ...................................................................................................................45 Onderzoeksvraag 4 ...............................................................................................45 Bijlage 34: Subpagina Video............................................................................45 Bijlage 35: Video .............................................................................................45 Bijlage 36: Verband tussen het aantal keer dat een merkvideo leuk wordt gevonden en het aantal fans .............................................................................46 Bijlage 37: Samenhang tussen het aantal fanvideo’s en merkpagina’s die verwijzen naar een product of dienst................................................................46 Onderzoeksvraag 5 ...............................................................................................46 Bijlage 38: Subpagina Forum...........................................................................46 Bijlage 39: Forum.............................................................................................46 Bijlage 40: Samenhang tussen het aantal onderwerpen die door het merk op het forum zijn gestart en merkpagina’s die verwijzen naar een product of dienst. 47 Bijlage 41: Verband tussen het aantal topics die op een forum door fans gestart worden en het aantal fans .................................................................................47 3
Bijlage 42: Verband tussen fanreacties op fantopics op het forum en het aantal fans ...................................................................................................................47 Onderzoeksvraag 6 ...............................................................................................48 Bijlage 43: Subpagina Recensies .....................................................................48 Bijlage 44: Recensies .......................................................................................48 Bijlage 45: Verband tussen het aantal recensies en het aantal fanonderwerpen op het forum .....................................................................................................48 Onderzoeksvraag 7 ...............................................................................................48 Bijlage 46: Subpagina Evenementen................................................................48 Bijlage 47: Evenementen .................................................................................49 Bijlage 48: Verband tussen het aantal merkreacties en fanreacties bij evenementen.....................................................................................................49 Bijlage 49: Verband tussen het aantal fanreacties en het aantal foto’s op het evenementenprikbord .......................................................................................49 Onderzoeksvraag 8 ...............................................................................................49 Bijlage 50: Subpagina Links ............................................................................49 Bijlage 51: Links ..............................................................................................50 Bijlage 52: Overzicht gevonden significante verbanden..................................50 Bijlage 53: Verband tussen het aantal merklinks en het aantal fanreacties op deze merklinks..................................................................................................50 Bijlage 54: Verband tussen het aantal merklinks en het aantal keer ‘vind ik leuk’ op merklinks............................................................................................50 Bijlage 55: Verband tussen het aantal merklinks en het aantal merkreacties op merklinks ..........................................................................................................51 Bijlage 56: Verband tussen het aantal merkreacties en fanreacties op merklinks ..........................................................................................................................51 Bijlage 57: Verband tussen het aantal fanreacties en het aantal keer ‘vind ik leuk’ op merklinks............................................................................................51 Bijlage 58: Verband tussen het aantal merkreacties en het aantal keer ‘vind ik leuk’ op merklinks............................................................................................51 Onderzoeksvraag 9 ...............................................................................................52 Bijlage 59: Subpagina ‘Favoriete pagina’s’ .....................................................52 Bijlage 60: Favoriete Pagina’s .........................................................................52 Onderzoeksvraag 10 .............................................................................................52 Bijlage 61: Andere subpagina’s .......................................................................52 2.3.
Bespreking .........................................................................................................53 Bijlage 62: Samenhang tussen merkpagina’s die naar producten of diensten 4
verwijzen en het bezitten van een Belgische merkpagina................................53 Bijlage 63: Samenhang tussen productcategorie en het bezitten van een Belgische merkpagina ......................................................................................54 Bijlage 64: Samenhang tussen het ingekort aantal productcategorieën en het bezitten van een Belgische merkpagina ...........................................................55 Hoofdstuk 3: Studie 2.......................................................................................................55 3.1.
Methode .............................................................................................................55
3.1.1.
Materiaal .....................................................................................................55
Bijlage 65: Codeboek .......................................................................................55 Bijlage 66: Codeerinstructies ...........................................................................57 3.1.2.
Procedure ....................................................................................................61
Bijlage 67: Betrouwbaarheidstest.....................................................................61 3.2.
Resultaten...........................................................................................................62
3.2.1.
Beschrijving van de steekproef ...................................................................62
Merk- en fanpagina’s .......................................................................................62 Bijlage 68: Overzicht steekproef......................................................................62 Bijlage 69: Verdeling van de berichten over fan- en merkpagina’s.................62 Bijlage 70: Verdeling van de berichten per merk ............................................62 Bijlage 71: Voorbeeld van een bericht op de merkpagina ‘Carrefour Belgium’ ..........................................................................................................................62 Bijlage 72: Verdeling van de geposte berichten over de productcategorieën ..63 Bijlage 73: Verdeling van de berichten die gepost zijn op een pagina die verwijst naar een product of dienst ..................................................................63 Bijlage 74: Verdeling van de berichten die al dan niet gepost zijn op een pagina die verwijst naar een merkextensie.......................................................63 Bijlage 75: Het gemiddeld aantal fans van de officiële merkpagina’s.............63 Bijlage 76: Het gemiddeld aantal fans van de fanpagina’s ..............................64 Berichten ..........................................................................................................65 Bijlage 77: Plaats van het bericht .....................................................................65 Bijlage 78: Schrijver van het bericht................................................................65 Bijlage 79: Geslacht .........................................................................................66 Bijlage 80: Taal ................................................................................................66 Bijlage 81: Post of reactie ................................................................................66 Bijlage 82: Hoeveel keer vindt men het bericht leuk? .....................................66 Soorten berichten .............................................................................................66 Bijlage 83: Soorten berichten door het merk ...................................................66 5
Bijlage 84: Soorten berichten door fans ...........................................................67 Bijlage 85: Percentagetoets antwoorden op fans en op merken.......................67 Bijlage 86: Percentagetoets vragen aan fans en aan merken............................67 Inhoud van de berichten ...................................................................................68 Bijlage 87: Onderwerpen in berichten: marketingmix .....................................68 Bijlage 88: Onderwerpen in berichten: evenementen ......................................68 Bijlage 89: Onderwerpen in berichten: entertainment .....................................68 Bijlage 90: Onderwerpen in berichten: andere onderwerpen...........................69 Bijlage 91: Onderwerpen in berichten: concurrentie .......................................69 Bijlage 92: Onderwerpen in berichten: multimedia .........................................69 Bijlage 93: Aantal hyperlinks...........................................................................70 Bijlage 94: Aantal video’s................................................................................70 Bijlage 95: Aantal foto’s ..................................................................................70 Toon berichten..................................................................................................70 Bijlage 96: Beleefdheid fans ............................................................................70 Bijlage 97: Tevredenheid over het merk ..........................................................71 Bijlage 98: Betrokkenheid met het merk..........................................................71 Bijlage 99: Mate van humor in het bericht.......................................................71 Bijlage 100: Emotionaliteit in het bericht ........................................................72 Recensies ..........................................................................................................72 Bijlage 101: Aantal sterren bij recensies..........................................................72 3.2.2.
Onderzoeksvragen.......................................................................................72
Onderzoeksvraag 1 ...............................................................................................72 Bijlage 102: Overzicht significante samenhangen tussen de soort berichten en merk- of fanpagina’s. .......................................................................................72 Bijlage 103: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het aantal fans die antwoorden op fans ..........................................................................................72 Bijlage 104: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het bevatten van een klacht in het bericht ..........................................................................................73 Bijlage 105: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het uiten van een waardering voor het merk ................................................................................74 Bijlage 106: Overzicht significante samenhangen tussen onderwerpen van de berichten en merk- of fanpagina’s....................................................................75 Bijlage 107: Samenhang tussen merk- of fanpagina’s en het schrijven over bestaande producten of diensten ......................................................................75 Bijlage 108: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het schrijven van berichten over gesponserde evenementen ........................................................76 6
Bijlage 109: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het schrijven over de verkoopplaats ...................................................................................................76 Bijlage 110: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het schrijven over de communicatie of campagnes van het merk ......................................................77 Bijlage 111: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het schrijven van berichten over de facebookpagina....................................................................78 Bijlage 112: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het schrijven van berichten over wedstrijden ...............................................................................79 Bijlage 113: Samenhang tussen een merk- of fanpagina en het schrijven van berichten over foto’s.........................................................................................79 Bijlage 114: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het schrijven van berichten over video’s ......................................................................................80 Bijlage 115: Samenhang tussen merk- of fanpagina en de tevredenheid ten opzichte van het merk in het bericht ................................................................81 Bijlage 116: Samenhang tussen merk- of fanpagina en humor in het bericht..81 Bijlage 117: Samenhang tussen merk- of fanpagina en betrokkenheid met het merk in het bericht............................................................................................82 Bijlage 118: Samenhang tussen merk- of fanpagina en de mate van emotionaliteit in het bericht..............................................................................82 Bijlage 119: Samenhang tussen merk- of fanpagina’s en het bevatten van een foto in het bericht .............................................................................................82 Onderzoeksvraag 2 ...............................................................................................83 Bijlage 120: Samenhang tussen een bericht dat staat op een merk- of fanpagina die naar een product of dienst verwijst en het geslacht van de schrijver .........83 Bijlage 121: Samenhang tussen een bericht dat staat op een merk- of fanpagina die naar een product of dienst verwijst en berichten die posts of reacties zijn.84 Bijlage 122: Samenhang tussen berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten waarin antwoorden op het merk geformuleerd worden ...............................................85 Bijlage 123: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en fans die opmerkingen maken ...............................................................................................................86 Bijlage 124: Overzicht van de significante samenhangen tussen berichten op merk- en fanpagina’s verwijzend naar producten en diensten en de onderwerpen van de berichten..........................................................................86 Bijlage 125: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over het 7
bestaande aanbod (producten of diensten) .......................................................87 Bijlage 126: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over de verkoopplaats ...................................................................................................88 Bijlage 127: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over kortingen ..........................................................................................................................88 Bijlage 128: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over gratis producten of diensten .......................................................................................89 Bijlage 129: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over de consument.........................................................................................................90 Bijlage 130: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over de facebookpagina.................................................................................................91 Bijlage 131: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over het merk in het algemeen.....................................................................................................92 Bijlage 132: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over wedstrijden ..........................................................................................................................93 Bijlage 133: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over foto’s.....94 Bijlage 134: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over video’s ..94 Bijlage 135: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en de mate van emotie in berichten ...........................................................................................................95 Bijlage 136: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en het gebruik van foto’s in berichten ...........................................................................................................96 Onderzoeksvraag 3 ...............................................................................................97 Bijlage 137: Samenhang tussen productcategorie en geslacht van de schrijver ..........................................................................................................................97 Bijlage 138: Samenhang tussen productcategorie en aantal keer dat men een bericht leuk vindt..............................................................................................98 8
Bijlage 139: Samenhang tussen productcategorie en een fan die antwoordt op het merk............................................................................................................99 Bijlage 140: Samenhang tussen productcategorie en een fan die zijn waardering voor het merk uit .........................................................................100 Bijlage 141: Samenhang tussen de productcategorie en een fan die een opmerking maakt............................................................................................101 Bijlage 142: Samenhang tussen de productcategorie en de tevredenheid van de schrijver ..........................................................................................................101 Bijlage 143: Samenhang tussen de productcategorie en de uiting van betrokkenheid met het merk in de berichten ..................................................102 Bijlage 144: Samenhang tussen de productcategorieën en humor in het bericht ........................................................................................................................104 Bijlage 145: Samenhang tussen de productcategorieën en de emotionaliteit van de berichten ....................................................................................................105 Onderzoeksvraag 4 .............................................................................................107 Bijlage 146: Samenhang tussen berichten op merk- of fanpagina’s die verwijzen naar merkextensies en de schrijver van het bericht .......................107 Bijlage 147: Samenhang tussen berichten op merk- of fanpagina’s die verwijzen naar merkextensies en berichten waarin merken vragen stellen ...108 Bijlage 148: Samenhang tussen berichten op merk- of fanpagina’s die verwijzen naar merkextensies en berichten die over een poll gaan ...............108 Onderzoeksvraag 5 .............................................................................................109 Bijlage 149: Overzicht significante samenhangen tussen de schrijver van het bericht en het onderwerp ................................................................................109 Bijlage 150: Samenhang tussen de schrijver van het bericht en berichten over bestaande producten of diensten ....................................................................109 Bijlage 151: Samenhang tussen de schrijver van het bericht en berichten over evenementen georganiseerd door het merk ....................................................110 Bijlage 152: Samenhang tussen de schrijver van het bericht en berichten over evenementen georganiseerd door een ander merk .........................................111 Bijlage 153: Samenhang tussen de schrijver van het bericht en berichten over de actualiteit ...................................................................................................112 Bijlage 154: Samenhang tussen de schrijver van het bericht en berichten over video’s ............................................................................................................112 Bijlage 155: Samenhang tussen de schrijver van het bericht en berichten over wedstrijden .....................................................................................................113 Bijlage 156: Samenhang tussen de schrijver van het bericht en berichten over 9
foto’s...............................................................................................................114 Bijlage 157: Samenhang tussen de schrijver van het bericht en berichten over de facebookpagina..........................................................................................115 Onderzoeksvraag 6 .............................................................................................116 Bijlage 158: Samenhang tussen post of reactie en fans die merken bedanken ........................................................................................................................116 Bijlage 159: Samenhang tussen post of reactie en fans die hun waardering voor het merk uiten.................................................................................................117 3.3.
Bespreking .......................................................................................................118 Bijlage 160: Samenhang tussen schrijver van het bericht en berichten die een reactie bevatten of post zijn............................................................................118 Bijlage 161: Voorbeeld van goed marktonderzoek op de merkpagina van Duvel ..............................................................................................................118 Bijlage 162: Voorbeeld van goed reageren op klachten door het merk op de merkpagina van JIM.......................................................................................119 Bijlage 163: Voorbeeld van slecht reageren op klachten door het merk op de merkpagina van Telenet .................................................................................120 Bijlage 164: Voorbeeld van goed reageren op onbeleefde berichten door het merk op de merkpagina van JIM....................................................................121
Deel 2.2: Betrokkenheidenquête ........................................................................................122 1.
Methode ..................................................................................................................122 Bijlage 165: Enquête ......................................................................................122 Bijlage 166: Facebookpagina’s Franstalige enquête ......................................128 Bijlage 167: Cronbach’s Alpha Commitment schalen ...................................129 Bijlage 168: Hoge en lage betrokkenheidsmerken.........................................131
2.
Resultaten................................................................................................................132 2.1.
Beschrijving van de steekproef ........................................................................132 Bijlage 169: Taal ............................................................................................132 Bijlage 170: Geslacht .....................................................................................132 Bijlage 171: Leeftijd.......................................................................................132 Bijlage 172: Opleidingsniveau .......................................................................132 Bijlage 173: Beroep........................................................................................133
2.2.
Studie 1 ............................................................................................................133 10
Onderzoeksvraag 1 .............................................................................................133 Bijlage 174: Percentage merken met een hoge of lage betrokkenheid die een merkpagina aanmaken....................................................................................133 2.3.
Studie 2 ............................................................................................................133 Onderzoeksvraag 2 .............................................................................................133 Bijlage 175: Percentage merken met een hoge en lage betrokkenheid die een merk- of fanpagina bezitten............................................................................133 Bijlage 176: Aantal berichten op pagina’s met een hoge en lage betrokkenheid ........................................................................................................................134 Bijlage 177: Samenhang tussen de betrokkenheid en merk- of fanpagina ....134 Bijlage 178: Samenhang tussen de betrokkenheid en de schrijver ................135 Bijlage 179: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten die posts of reacties zijn.....................................................................................................135 Bijlage 180: Samenhang tussen de betrokkenheid en het leuk vinden van berichten .........................................................................................................136 Bijlage 181: Samenhang tussen de betrokkenheid en fans die vragen aan andere fans stellen ..........................................................................................137 Bijlage 182: Samenhang tussen de betrokkenheid en een fan die antwoordt op een andere fan.................................................................................................138 Bijlage 183: Samenhang tussen de betrokkenheid en een fan die antwoordt op het merk..........................................................................................................138 Bijlage 184: Samenhang tussen de betrokkenheid en een fan die klaagt.......139 Bijlage 185: Samenhang tussen de betrokkenheid en een fan die het merk bedankt ...........................................................................................................140 Bijlage 186: Samenhang tussen de betrokkenheid en een fan die zijn waardering voor het merk uit .........................................................................141 Bijlage 187: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over bestaande producten of diensten .....................................................................................142 Bijlage 188: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over vernieuwde producten of diensten..................................................................143 Bijlage 189: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over evenementen die georganiseerd worden door het merk .................................143 Bijlage 190: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over een ander evenement.......................................................................................................144 Bijlage 191: Samenhang tussen de betrokkenheid en evenementen die gesponsord worden door het merk .................................................................145 Bijlage 192: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over de 11
actualiteit ........................................................................................................146 Bijlage 193: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over video’s146 Bijlage 194: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over kortingen ........................................................................................................................147 Bijlage 195: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over het verkrijgen van gratis producten......................................................................148 Bijlage 196: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over wedstrijden .....................................................................................................149 Bijlage 197: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over foto’s..149 Bijlage 198: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over de facebookpagina...............................................................................................150 Bijlage 199: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over het merk in het algemeen...............................................................................................151 Bijlage 200: Samenhang tussen de betrokkenheid en emotionaliteit in berichten .........................................................................................................152 Bijlage 201: Samenhang tussen de betrokkenheid en tevredenheid in het bericht.............................................................................................................152 Bijlage 202: Samenhang tussen de betrokkenheid en het uiten van betrokkenheid in berichten .............................................................................152 Bijlage 203: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten met een foto153
Deel 3: CD - ROM .................................................................................................................154 Bijlage 204: Digitale versie masterproef........................................................154 Bijlage 205: Brand Conversation Management: typografische animatie.......154 Bijlage 206: ‘The break up’ ...........................................................................154
Literatuurlijst ..........................................................................................................................155
12
Deel 1: Literatuurstudie Bijlage 1: Persoonlijk gesprek (Steven Van Belleghem, persoonlijke mededeling, 2010, 10 februari) Wij hebben al veel onderzoek naar de reactie van consumenten gevoerd. De consument zit op een reactie te wachten als het goed gebeurt. Zodra je vanuit de ‘push’ mode uitgaat en als bedrijf stelt ‘ik ga zeggen hoe het is en jij moet vooral luisteren’, gaat het fout. Als een consument het gevoel heeft dat hij op het niveau staat van het bedrijf, loopt het goed. De consument verwacht dat een conversatie aangegaan wordt alsof een merk zich opstelt als een natuurlijke persoon. Niet het grote bedrijf Coca Cola antwoordt, maar je kan één op één communicatie voeren met het merk Coca Cola alsof het een persoon is. Waardoor je veel meer, als je dit dan doortrekt naar marketing, moet nadenken over merkpersonificatie dan merkimago.
Een
imago
is
veel
ondergeschikter
en
abstracter
dan
de
persoonlijkheidskenmerken van een merk. Bijvoorbeeld de Facebookgroep van Thomas Cook. Die doen dat heel goed. Wanneer je bijvoorbeeld naar Jet Air, één van hun grootste concurrenten kijkt, dan merk je dat Jet Air maar 200 fans heeft op Facebook terwijl Thomas Cook 10 000. De reden is volgens mij dat Thomas Cook op een heel natuurlijke wijze communiceert met de consumenten. Af en toe zetten zij zelfs eens een promotietje, maar de consumenten communiceren ook zelf en zij reageren daar ook op. Bijvoorbeeld zij plaatsen ‘wij zitten nu op de vakantiebeurs’ waarop een consument reageert ‘aah, wat is de dresscode’? Iemand van Thomas Cook antwoordt dan ‘kom maar zoals je wil, het is hier heel gezellig, kom maar af.’ Mensen vinden het heel tof als het op die manier gebeurt. Een ander mooi voorbeeld is Rabobank.be, een online bank in België. Vorig jaar met nieuwjaar, toen ze de intresten moesten betalen aan hun klanten hebben ze een fout gemaakt bij de bedrijven, te veel geld afgehouden, te veel roerende voorheffing ofzo. En wat is er gebeurd: al de klanten zien dat, zij beginnen in paniek te geraken, komen op een forum van sparen en beleggen en maken Rabobank dan met de grond gelijk. De marketing manager van Rabobank ziet dat op 1 januari (wat ook al sterk is dat de mens op 1 januari op zijn site zit). Hij denkt ‘oei er is iets misgegaan’ en hij schrijft een zinnetje op het forum namelijk ‘Ik ben Dirk van Rabobank en je hebt gelijk we hebben iets verkeerd gedaan, we gaan het snel oplossen, het zal u geen geld kosten en we komen erop terug’. Vanaf het moment dat hij dat zinnetje getypt heeft verandert de sfeer op het forum volledig en wordt iedereen positiever. Vanaf dat moment denkt iedereen ‘zalig, ik ken een bank die dat opvolgt en daar naar kijkt, 13
terwijl Fortis dat nooit zou gezien hebben’. Dan zie je dat als je op die manier de conversatie aangaat dat dat super positief is. De consument zijn power is gestegen, maar het is ook niet zo dat hij alleenheerser is. Een bedrijf heeft ook nog iets te zeggen en moet ook zijn woordje kunnen placeren. Dat is wat de consument echt verwacht, dat als hij met een issue zit dat een bedrijf dan reageert. Je hebt daar de facebooking voor en de twitters die dat perfect toelaten hé. Een reactie kan overkomen als een salespraatje, maar alles hangt ervan af hoe je reageert. Het zijn de regels die gelden bij een gewoon gesprek. Als je belt naar Telenet en zegt dat je connectie niet werkt, dan is de manier waarop zij reageren veelbepalend. Als zij defensief stellen: ‘het ligt aan u, het werkt overal behalve bij u’, dan is de consument niet tevreden. Hetzelfde geldt bij online. Als bedrijven vragen stellen kan dit een sterk effect hebben. ‘Ik zie dat u ontevreden bent, ik zou u graag helpen. Kunt u meer uitleg geven over wat er aan de hand is?’ is beter dan onmiddellijk defensief te reageren, want dat wil je als consument niet horen. Je wil geholpen worden of dat het bedrijf zijn fout toegeeft. Ik denk dat je als bedrijf rekening moet houden met waar een bepaalde reactie geplaatst wordt. Als dit gepost is op je fanpage op Facebook, een eigen forum of een forum in je sector, is dit geen probleem. Maar als je schrijft op Facebook ‘het water van Chaudfontain is niet te drinken’ en plots reageert iemand van Chaudfontain, dan heb je het gevoel dat het Big Brother is, iemand die plots in je living binnenkomt en reageert als jij iets negatiefs zegt over een bedrijf. Je moet ook de privacy respecteren van mensen zoals in het dagelijkse leven. Als je belt naar een bedrijf en je geeft een klacht, is het logisch dat je antwoord krijgt. Als je dit thuis doet, is het logisch dat het bedrijf niet reageert. Dezelfde beleefdheidsregels gelden bij het online joinen van de conversatie. Je kan rechtstreeks reageren maar dat is niet altijd noodzakelijk. Dit is afhankelijk. Je moet weten wat er over jou online verteld wordt. Je moet daarom niet reageren, maar je kan je dienst/product aanpassen op basis van feedback. Bijvoorbeeld als iedereen in een hotel een niet-rokerskamer vragen en ze krijgen een rokerskamer, dan moet je als bedrijf beseffen dat er iets in je operations verkeert zit. Of je kan ook reageren: ‘We hebben gezien dat er een probleem is bij de toewijzing van kamers, jullie hebben gelijk. Op basis van jullie feedback hebben we dit aangepast en zal dit zich niet meer voordoen, bedankt.’ Je kan dit ook op je website plaatsen ‘based upon feedback of consumers we changed our policy’. Dit werkt ook.
14
Je moet de privésfeer heel goed respecteren, anders kan dit een averechts effect hebben. Stel dat je ergens op café zit, je werkt bij InSites en je hoort een groepje dat over InSites Consulting klaagt, dat ze te veel pop-ups sturen. Dan moet je als werknemer niet reageren, je moet je niet moeien. Maar stel dat iemand naast de bar komt staan en iemand begint er toevallig over, dan kan ik wel zeggen van kijk, ik werk daar toevallig, ik zal even iets meer vertellen over hoe en waarom wij dat doen. Maar dan is het rechtstreeks dat men zich naar jou adresseert. Online is dit ook zo. Als je op een domein bent waar je bedrijf actief is, dan kan je reageren en is dit positief. Als je dit in de privésfeer doet dan is dat veel moeilijker en veel confronterender en is dit niet plezant. Je moet daar gewoon beleefd in zijn. Je hebt een piramide, je hebt een heleboel mensen op social media die gewoon kijken, puur lezen. Die willen ook niet schrijven en willen dus zeker en vast geen antwoord krijgen op hun vragen. Dan heb je een groep die alles doorstuurt naar Jan en alleman, maar zelf ook weinig doet. En dan heb je een groep die creëert, maar die groep die creëert dat is 13% van de bevolking. Dus dan zit je al binnen die groep dat je mensen moet contacteren. Maar eigenlijk heb je ook de anderen die lezen en waarvoor het ook relevant is. Op de site over Rabobank hebben er 80 of 100 mensen gereageerd, maar 2000 à 3000 mensen hebben het gelezen. Het is heel moeilijk om mensen rechtstreeks te bevragen. Het is ook case afhankelijk. Als je een goed antwoord hebt, dan is het positief. Heb je een slecht antwoord dan is het negatief. Je zou het onderzoek ook kunnen omdraaien door te zeggen: hoe zou je als bedrijf kunnen communiceren om een goede reactie te krijgen? Want de reactie van het bedrijf zal de grootste onafhankelijke zijn. Als je goed reageert zal het altijd positief zijn, behalve in de privésfeer. Maar ik denk ook niet dat bedrijven in de privésfeer zullen antwoorden. Het belangrijkste is dat je eerlijk en transparant gaat antwoorden. Als je begint te faken en je doet alsof je zelf een klant bent, terwijl je bij Holiday Inn werkt en dat komt uit, dan zit je in de miserie. Openheid, transparantie en op een neutrale manier positief antwoorden gaan mensen altijd positief vinden. Bij bedrijven die cadeautjes geven aan opinieleiders kom je in contact met twee groepen consumenten. Je hebt een groep die dat omkoping vindt. Als je met bloggers praat dan zeggen ze dat ze zich dikwijls als een gazet behandeld voelen. Terwijl zij zeggen dat ze geen krant zijn maar een mens zijn die schrijft. Daar zit opnieuw het verschil als je een blogger opbelt en stelt ‘kijk, wij hebben iets dat misschien interessant is voor u. Heb je er interesse in om dat te krijgen?’ Zonder te zeggen ‘hier is het, spreek er over’. Als ze ‘ja’ zeggen ben je zeker dat ze er iets mee gaan doen. Als ze nee zeggen ben je zeker dat je ze ook niet zal storen. Bedrijven vergeten dikwijls te vragen. We zijn getraind als bedrijven in de push-mode: Wij gaan iets 15
verzenden, we geven het aan de andere en die moet dat publiceren. Terwijl een consument graag een vraag krijgt van ‘hoe wil je dat?’. Je moet niet altijd producten sturen. Een excuus, extra vragen stellen, als er een oplossing is deze aanbieden, werkt ook. Als bedrijf moet je als doel hebben om mensen te activeren, zorgen dat zij dingen doen met waar je mee bezig bent. Maar je moet er voor zorgen dat drie randdimensies in orde zijn. Je moet er voor zorgen dat je de juiste mensen activeert, liefst diegenen die positief ten opzichte van je merk staan of een zekere expertise in de sector hebben, vervolgens moeten ze ook de juiste motivatie hebben: het merk promoten of anderen overtuigen om het product te kopen. Ten laatste moet de inhoud van de activatie ook goed zijn, ze moeten echt praten over je merk of product en niet over een bepaalde reclamestunt die je gedaan hebt. Als deze drie voorwaarden goed zitten, dan heb je een goede activatie. Het is ideaal om te werken met een bepaalde fanbase. Als je kijkt naar Toyota die al hun auto’s moeten terugroepen. Zij hebben amper fans op Facebook en followers op Twitter. Moesten ze 100 000 fans hebben en ze kunnen daar al aan uitleggen wat er aan de hand is, waarbij deze fans onmiddellijk kunnen reageren, dan voel je onmiddellijk hoe het zit als bedrijf. Een fanbase hebben begint een enorme asset te worden als bedrijf. Het merk zelf is de eerste prioriteit van een bedrijf. Want mensen willen praten met merken waarmee ze zich kunnen identificeren. Als dat in orde is dan kunnen ze daarover praten, als dat niet het geval is gaan ze dat niet doen. Je kan als bedrijf geen word of mouth campagne verwachten als je merk niet goed zit. Je moet dus een analyse maken of je merkidentificatie voldoende groot is bij de consument of niet. Anders zal het alleen de kleine groep zijn die zich identificeert met je merk die iets voor jou kan betekenen. Vervolgens moet je er voor zorgen dat je met die mensen iets kan doen. Hen observeren, communicatie faciliteren. Op een community die je maakt bijvoorbeeld over jouw merken babbelen en met die personen zelf gaan praten. Een community is het meest krachtig als het vanuit de consument zelf komt. Maar als het niet komt, kan je het zelf ook wel gaan doen en het hoeft daarom niet slecht te zijn. Coca Cola is de tweede grootste brand community op facebook en die is gestart door twee consumenten. Coca Cola nodigt deze twee consumenten jaarlijks uit op hun hoofdkwartier in Atlanta om eens te babbelen. Het wordt volledig gemanaged door die twee. Starbucks is de grootste brand community en is opgericht door Starbucks. Twee sterke voorbeelden, twee succesvolle cases. 16
Als je een succesvolle community hebt die gemaakt is door consumenten moet je geen nieuwe maken. Dat is het belangrijkste. Als de consument jou voor geweest is bedank dan die mensen, praat met die mensen, help die mensen. Maar probeer niet een community te maken om daar dan de mensen weg te krijgen. Dat is een beetje dom. Vroeger dachten bedrijven steeds dat de website het centrale platform was, maar dat hoeft niet altijd zo te zijn. Het centrale platform is waar je consument zit. Als merk moet je er naartoe gaan in plaats van te zeggen ‘hé jongens, je moet naar mij komen’. De consument heeft niet volledig de controle. Bedrijven beslissen nog steeds welke producten ze op de markt gaan brengen. Maar natuurlijk is dit liefst afhankelijk van de behoefte. Maar de consument is niet boven het bedrijf gesprongen. Ik denk dat vroeger een bedrijf veel hoger dan de consument stond en dat deze verhouding nu verkleind is en het bedrijf en de consument veel dichter tegen elkaar staan. Maar beiden hebben een invloed. Twitter gaat niet de nieuwe Facebook worden. Het is een heel andere filosofie en de penetratie is maar 16% van de internetgebruikers, Facebook 70%. Het is wel verdubbeld het laatste jaar. Twitter is meer vanuit een persoon die boodschappen stuurt terwijl Facebook meer werkt vanuit een community. De value van Facebook is veel groter dan de value van Twitter. Als bedrijf is het natuurlijk ook interessant om te gaan kijken naar wat er over je merk getwitterd wordt. Of om als bedrijf zelf een account te maken en als mensen je volgen, weet je als bedrijf ook dat ze geïnteresseerd zijn in jouw bedrijf. Dat kan je gebruiken als direct messaging. In plaats van e-mails te versturen, kan je via Twitter gaan werken. Je moet eens informatie opzoeken over ‘Comcast must die’ en Frank Illiason. Dat is de twittermanager van het jaar in de Unites States. Hij heeft meer dan 100 000 messages gestuurd naar mensen die aan het klagen waren over Comcast op Twitter. Het was zijn job. Een conversation manager is iemand die in het marketing team zit, sowieso een marketingfunctie want het gaat over een dialoog met je consument. Dat is in principe het meest belangrijke van de marketing. Je hebt je consument en je praat ermee. Ik zie dat in de ideale wereld als iemand die een advertising manager vervangt omdat converseren breder gaat dan advertising. Advertising is een vorm van converseren. Maar je hebt veel meer dan puur advertising alleen. Dus ik zie dat als iemand die het talent heeft om te communiceren zowel op individueel als op massaniveau en die heel goed begrijpt waar het bedrijf waar hij voor werkt voor staat. Als je één op één gaat communiceren met een consument van een bedrijf moet dat iemand zijn die het bedrijf goed kent. Je kan dat niet uitbesteden aan een reclamebureau, je moet dat echt zelf gaan doen. 17
Een conversation manager heeft een onderzoeksbureau, een PR-bureau en een reclamebureau. Een conversation manager gaat deze ook nog allemaal nodig hebben. Hij kan het niet allemaal zelf doen. Waarbij onze rol voornamelijk het observeren van de communicatie zal zijn. Waarbij je via textmining op grote schaal alle conversaties over je merk of productcategorie gaat opvolgen. Dat kun je nooit doen als individu, daarvoor heb je een marktonderzoeksbureau nodig. En een conversation manager zal zelf of met zijn team converseren via Twitter of Facebook. Maar voor de grote advertising heeft hij nog altijd zijn reclamebureau nodig. Het is dus heel vergelijkbaar met de rol van een advertising manager vandaag, maar met een andere filosofie. Werknemers kunnen hierbij ook een rol spelen. In een ideale wereld heb je geen conversation manager, maar een conversation company omdat iedereen die in een bedrijf werkt ook verantwoordelijk is voor de tevredenheid van een klant. Van de mensen aan het onthaal tot de kuisploeg, tot de CEO. Marketing is iets dat de verantwoordelijkheid is van iedereen en niet alleen van het marketingteam. Hetzelfde voor de conversation, als er iemand in het bedrijf hoort dat er iemand online positief of negatief praat over het bedrijf moet hij dat sharen met de nodige mensen. Werknemers moeten niet rechtstreeks gaan reageren, tenzij je iedereen traint. Binnen InSites kan bijna iedereen reageren indien dat nodig is, maar ze hebben dan ook de expertise en de kennis. Ik denk dat het moeilijk is als je een bedrijf hebt van 5000 man. Dan is het belangrijk om een goede structuur te hebben. Een van de grote barriers bij grote bedrijven is dat het legal department, alles dat naar buiten gaat moet checken en controleren, terwijl je geen 4 weken kunt wachten als er iemand iets zegt en je wilt reageren. Als bedrijf moet je ook rekening houden met het profiel van de poster. Je moet daarbij ook een keuze maken of je algemeen aan het publiek gaat antwoorden of aan een poster specifiek. Stel dat de poster heel actief is op een forum en heel veel credibiliteit heeft, kan je die persoon ook plezieren door hem eens een boodschap te sturen ‘wij zien dat je veel doet, je lijkt ons wel iemand met veel expertise, wat zou je er van vinden om eens af te spreken’ bijvoorbeeld. Wij hebben zo iemand in ons panel gehad die bijna aan alle enquêtes meedoet en die dat ook altijd feedback gaf, ik zou dat zo doen en dat zo doen. Het bleek iemand te zijn die hier drie straten verder woont. We hebben die persoon geïnviteerd en hebben hem een Bongobon cadeau gedaan en een rondleiding gegeven in het gebouw om hem te bedanken dat hij zo actief is. Die persoon vindt dat super. Dat hebben we dan ook op de site van onze community geplaatst.
18
Het is zoals Michael Dell, hij nodigt elk jaar de 200 meest actieve fans, die het meest positief over zijn merk zijn bij hem thuis uit. Die vliegt hij van over de hele wereld naar hem thuis. Het kost hem een klein fortuin, maar die 200 hebben er wel voor gezorgd dat zijn word of mouth emotiemeter van 60% negatief naar 80% positief gegaan is. Het is 200 man die constant positief reageert over hoe goed Dell wel niet is. Sinds hij ze bij hem thuis heeft uitgenodigd en meer uitleg heeft gegeven over het bedrijf hebben ze veel meer invloed die ze kunnen delen met de rest en dat heeft een gigantische impact gehad. Mensen die fan zijn, waardering geven werkt enorm goed. Mensen moeten zich gewaardeerd voelen door een bedrijf.
19
Deel 2: Empirisch onderzoek Deel 2.1: Inhoudsanalyses Hoofdstuk 1: Algemeen 1.1.
Steekproef
Bijlage 2: Verschillen tussen groepen en publieke pagina’s op Facebook We bespreken kort de grootste verschillen tussen groepen en publieke pagina’s op Facebook. Groepen zijn interessant voor persoonlijke interacties op kleine schaal. Als een merk een groep opricht heeft het merk de mogelijkheid om berichten naar de mailbox van de leden te sturen en heeft het meer controle over wie mag participeren. Het grote nadeel aan een groep is dat groepen met meer dan 5000 leden beperkt zijn in hun mogelijkheden. Publieke pagina’s zijn geschikter voor merken die willen interageren met hun fans op grote schaal. Een publieke pagina is niet gelinkt aan het persoonlijk profiel van de oprichter, waardoor verschillende personen in naam van het bedrijf kunnen communiceren. Een pagina kan ook meer gepersonaliseerd worden en meer informatie bevatten. Tot slot worden pagina’s, net zoals een openbaar profiel, geïndexeerd door externe zoekmachines zoals Google, terwijl dit bij groepen niet het geval is. Daarom beperkt dit onderzoek zich tot publieke pagina’s op Facebook. We moeten er natuurlijk rekening mee houden dat merken mogelijk toch de keuze hebben gemaakt een groep op te richten en dat deze dan niet opgenomen zijn in de analyse (Greenstein, 2009, 7 mei).
20
Bijlage 3: Vooronderzoek Laatste week Jan
Oprichter 1
Agfa-Gevaert
2
Delhaize
3
4
#l fans
#posts
Jan
Dec
Nov
#likes it
#reacties
#posts
#likes it
#reacties
#posts
#likes it
#reacties
#posts
#likes it
#reacties
#TAR laatste week jan
#TAR jan
#TAR jan + dec
#TAR jan + dec + nov
Delhaize Corporate Delhaize Ninove corporate
B
2781
1
0
0
5
84
11
7
86
8
5
39
16
1
16
31
52
B
132
1
0
1
1
0
1
0
0
0
0
0
0
2
2
2
2
365 Delhaize
?
104
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Jetair Marie en Louis de jetair vakantiecheckers
C
13125
4
13
38
8
34
48
0
0
0
0
0
0
42
56
56
56
JetAirFly
B
3098
1
2
3
41
187
183
39
97
112
28
94
38
4
224
375
441
NMBS Voor de afschaffing van de 1e klasse bij den NMBS
C
237
0
0
0
0
0
0
1
0
0
2
0
0
0
0
1
3
NMBS - SNCB
?
1518
4
2
0
6
2
2
5
1
0
3
1
1
4
8
13
17
NMBS nooit op tijd Stakingen van de NMBS
C
256
1
0
0
2
0
0
0
0
0
0
0
0
1
2
2
2
C
156
0
0
0
1
0
0
0
0
0
14
3
0
0
1
1
15
B
10229
8
0
6
20
36
62
7
32
13
18
83
48
14
82
102
168
B
280
3
3
9
8
4
12
8
2
1
15
14
5
12
20
29
49
5
Bekaert
6
O'Cool
7
Thomas Cook Thomas Cook Airlines Thomas Cook FR
8
Cardoen
9
Belgacom Belgacom TV
21
Belgacom Liège Basket Anonieme hacker van Belgacom The man from the Belgacom winkel store Je supporte l'action du hacker Vendetta contre Belgacom Voor iedereen die tegen de datalimieten van Telenet en Belgacom is
?
1214
10
126
9
35
390
61
25
309
68
26
222
21
19
96
189
236
C
201
0
0
0
1
2
3
3
2
6
3
3
6
0
4
13
22
?
134
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0
0
0
0
0
2
C
365
1
0
0
1
0
0
7
0
1
2
5
7
1
1
9
18
C
342
1
0
0
2
0
0
1
0
0
3
0
5
1
2
3
11
B
2024
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Colruyt group
B
3661
1
0
0
2
0
0
1
0
0
1
0
0
1
2
3
4
Colruyt! Proevertjes in de Colruyt Colruyt Deurne Noord De degustaties in de colruyt is om te proeven en niet om te eten
?
675
0
0
0
1
0
0
9
30
2
4
8
4
0
1
12
20
C
13904
2
0
1
13
0
8
19
54
38
60
190
251
3
21
78
389
B
111
0
0
0
10
1
13
9
3
9
20
6
23
0
23
41
84
?
173
2
7
12
9
12
19
6
2
3
bestond niet
14
28
37
Colruyt Music
C
1266
0
0
0
4
23
9
23
30
42
4
0
4
0
13
78
86
Dj Aldi & Dj Colruyt
C
216
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3
4
3
0
0
0
6
Dieje van de Colruyt Kga na de colruyt zeitn boer, en ie ging na de colruyt Colruyt Sambreville Jemeppe sur Sambre Clients et employés Si toi aussi tu aimerais que le Colruyt soit plus près du Lycée XM
C
109
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
C
429
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
B
112
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
C
101
0
0
0
0
0
0
2
1
0
0
0
0
0
0
2
2
119
602
1077
1685
10
Actief Interim
11
Transeurope
12
SN Brussel Airlines
13
Colruyt
22
Bijlage 4: Steekproef van 30 merken voor inhoudsanalyses 1
Amnesty International
16
Looza
2
Aqualibi
17
Mazda
3
Baileys
18
MNM
4
Bellewaerde
19
Netlog
5
Carrefour
20
Orval
6
Delhaize
21
Plopsaland
7
Dexia
22
Radio Contact
8
Dreamland
23
Red Bull
9
Duvel
24
Saturn
10
Electrabel
25
Telenet
11
Fintro
26
Unicef
12
Galler
27
VAB
13
JIM
28
Vero Moda
14
Ketnet
29
Weba
15
L'Echo
30
Wibra
Bijlage 5: Merken die geen merk- of fanpagina bezitten die aan de voorwaarden voldoet Air France
Iberia
Passoa
Allianz
Indi
Perrier
Ariel
Isuzu
Photo Hall
AXA
JBC
Preference
Baileys
K-Swiss
Rabobank.be
Barista
Kaupthing
Rombouts
Bisquit Cognac
KLM
Sagem
Brax
Landbouwkrediet
Schweppes
Burn
Lavazza
Shoes in the box
Canada Dry
Levi's
Smirnoff
Chateau d'Ax
Libelle
Sportlife
Citibank
Loewe
Sunjets.be
Columbia
Luminus
Toblerone
Creyf's
Makro
Total
Dash
Martinair
Tuborg
Del Rey
Mensura
UNICEF
Delta Lloyd
Milka
Valvert
Ethias
Milky Way
Vitalinea
Extran
Mr Proper
Vivium
Foster's
Natan
Wanadoo
Generali
Obos
Winterthur
Glamo
Okay
Gueuze Belle-Vue
Panasonic
23
1.2.
Procedure
Bijlage 6: Betrouwbaarheid Betrouwbaarheid
Stabiliteit
Reproduceerbaarheid
Precisie
Figuur X: Betrouwbaarheid (bron: Krippendorff, 2004, pp. 214-215)
Bijlage 7: Validiteit Validiteit
Data-georiënteerd
Productgeoriënteerd
Procesgeoriënteerd
Steekproefvaliditeit
Voorspellende validiteit
Semantische validiteit
Correlationele validiteit
Conceptvaliditeit
Figuur X: Validiteit (bron: Krippendorff, 2004, p. 319)
Hoofdstuk 2: studie 1 2.1.
Methode
2.1.1. Steekproef Bijlage 8: Overzicht onderzochte merkpagina’s 1
Delhaize
16
Radio Contact - Officie
2
Delhaize Ninove
17
Saturn Kortrijk
3
Proxy delhaize De Panne
18
Telenet
4
Royal Delhaize Club d'Heusy
19
Telenet blogt
5
AQUALIBI
20
Roger van VAB
6
Bellewaerde Park
21
Vero Moda België
7
Carrefour Belgium
22
Amnesty International Belgique
8
hypermarchés carrefour
23
Amnesty International België Vlaanderen
9
Axion by Dexia (FR)
24
Duvel
10
Axion by Dexia (NL)
25
Doe de KETNET shake
11
Dreamland
26
Mazda Belgium
12
Galler Luxury Belgian Chocolate
27
Plopsaland De Panne
13
JIM
28
Red Bull Belgium
14
L'Echo
29
Unicef Belgium
15
MNM.be
24
2.1.2. Materiaal Bijlage 9: Codeboek Algemeen Merknummer:
...
Merkpagina:
...
Nummer Productcategorie Product of dienst
0
1
Merkextensie
0
1
Aantal fans
...
Info
Nee
Ja
Profielfoto
0
1
Logo van merk in profielfoto
0
1
Opvallendheid merklogo
999
Niet aanwezig
1
Helemaal niet opvallend
2
niet opvallend
3
opvallend
4
Heel opvallend
5
Heel erg opvallend
Afbeelding product/dienst in profielfoto
999
1
Opvallendheid product / dienst
0
Niet aanwezig
1
Helemaal niet opvallend
2
niet opvallend
3
opvallend
4
Heel opvallend
5
Heel erg opvallend
Vermelding merkextensie in profielfoto
0
1
Opvallendheid merkextensie
999
Niet aanwezig
1
Helemaal niet opvallend
2
niet opvallend
3
opvallend
4
Heel opvallend
5
Heel erg opvallend
Vermelding van ander merk uit het portfolio in profielfoto (moedermerk, zustermerk)
0
1
Opvallendheid merk uit merkportfolio
999
Niet aanwezig
1
Helemaal niet opvallend
2
niet opvallend
3
opvallend
4
Heel opvallend
5
Heel erg opvallend
Verwijzing naar facebookpagina in profielfoto
0
1
Opvallendheid verwijzing naar facebookpagina
999
Niet aanwezig
1
Helemaal niet opvallend
2
niet opvallend
3
opvallend
4
Heel opvallend
5
Heel erg opvallend
25
Verwijzing naar campagne
0
1
Opvallendheid verwijzing naar campagne
999
Niet aanwezig
1
Helemaal niet opvallend
2
niet opvallend
3
opvallend
4
Heel opvallend
5
Heel erg opvallend
Vermelding officiële merkpagina
0
1
Ontstaansjaar merkpagina
...
Verpersoonlijking Naam administrator
0
1
Functie administrator
0
1
E-mail administrator
0
1
E-mailadres
0
1
Telefoonnummer
0
1
Locatie bedrijf
0
1
Openingsuren / tijdsaanduiding
0
1
Prijs
0
1
Plaats
0
1
Product / dienst
0
1
Communicatie
0
1
Merkwaarden
0
1
Missie van bedrijf
0
1
Merkportfolio
0
1
Geografische verspreiding
0
1
Ontstaansdatum merk
0
1
Evolutie van het merk
0
1
URL van aparte merkwebsite
0
1
URL microwebsite campagne
0
1
URL portfoliomerk
0
1
URL Twitter
0
1
URL Myspace
0
1
URL Netlog
0
1
Nederlands
0
1
Frans
0
1
Engels
0
1
Duits
0
1
Prikbord
0
1
Foto
0
1
Contactmogelijkheden
Informatie
Taal
Subpagina's
Merkfoto's Aantal fotoalbums door merk (laatste jaar)
...
Aantal foto's door merk (laatste jaar)
...
Aantal reacties fans op deze merkfoto's (laatste jaar)
...
Aantal keer like it op merkfoto's (laatste jaar)
...
26
Aantal reacties merk op deze merkfoto's (laatste jaar)
...
Profielfoto's Aantal profielfoto's toegevoegd (laatste jaar)
...
Aantal reacties op deze profielfoto's door fans (laatste jaar)
...
Aantal keer like it op profielfoto's (laatste jaar)
...
Aantal reacties op deze profielfoto's door merk (laatste jaar)
...
Fanfoto's Aantal foto's door fans (laatste jaar)
...
Aantal reacties door fans op deze fanfoto's (laatste jaar)
...
Aantal keer like it op fanfoto's door fans (laatste jaar)
...
Aantal reacties door merk op deze fanfoto’s (laatste jaar)
...
Video
0
1
Merkvideo's Aantal merkvideo's (laatste jaar)
...
Aantal reacties door fans op merkvideo's (laatste jaar)
...
Aantal keer like it op merkvideo's (laatste jaar)
...
Aantal reacties door merk op merkvideo's (laatste jaar)
...
Fanvideo's Aantal fanvideo's (laatste jaar)
...
Aantal reacties door fans op fanvideo's (laatste jaar)
...
Aantal keer like it op fanvideo's (laatste jaar)
...
Aantal reacties door merk op fanvideo's (laatste jaar)
...
Discussieforum
0
1
Merktopics Aantal onderwerpen door merk (laatste jaar)
...
Aantal reacties door merk op onderwerpen van merk (laatste jaar)
...
Aantal reacties door fans op onderwerpen van merk (laatste jaar)
...
Fantopics Aantal onderwerpen door fans (laatste jaar)
...
Aantal reacties door merk op onderwerpen fans (laatste jaar)
...
Aantal reacties door fans op onderwerpen fans (laatste jaar)
...
Recensies
0
Aantal recensies (laatste jaar)
...
Aantal reacties op recensies door merk (laatste jaar)
...
Aantal reacties op recensies door fans (laatste jaar)
...
Evenementen
0
Aantal evenementen (laatste jaar)
...
Aantal posts op prikbord van een evenement door het merk ( laatste jaar)
...
Aantal post op prikbord van een evenement door fans ( laatste jaar)
...
Aantal links op evenementenpagina's (laatste jaar)
...
Aantal foto's op evenementenpagina's (laatste jaar)
...
Aantal video's op evenementenpagina's (laatste jaar)
...
Links
0
1
1
1
Merklinks Aantal Links door merk
...
Aantal reacties door fans op links van het merk
...
Aantal keer like it op links van het merk
...
Aantal reacties door het merk op links van het merk
...
27
Fanlinks Aantal Links van fans
...
Aantal reacties door fans op links van fans
...
Aantal keer like it op links van fans
...
Aantal reacties door merk op links van fans
...
Favoriete pagina's
0
Verwijzing naar eigen merk
...
Verwijzing naar portfoliomerk
...
1
Verwijzing naar andere
...
RSS-Feeds
0
1
Press releases / notities
0
1
Poll
0
1
Downloads
0
1
Eigen startpagina
0
1
Campagne
0
1
Promoties
0
1
CSR
0
1
MyFlickr
0
1
YouTubebox
0
1
Opmerkingen:
Bijlage 10: Codeerinstructies 1. Beschrijving van de steekproef In het eerste deel van het codeboek komen de algemene variabelen aan bod. Van elk merk uit de steekproef wordt nagegaan of het een of meerdere officiële merkpagina’s heeft op Facebook. Vervolgens wordt het merk en de naam van de merkpagina genoteerd. Productcategorieën Voorts wordt genoteerd over welke productcategorie de merkpagina handelt, zodat later eventuele verbanden kunnen gelegd worden tussen merkpagina’s over verschillende productcategorieën. De lijst met productcategorieën is aan de hand van de indeling van de nationale merkenenquête samengesteld. Sommige productcategorieën zijn samengenomen en andere productcategorieën zijn toegevoegd opdat een concretere indeling waarop analyses kunnen gemaakt worden wordt bekomen.
28
De verschillende categorieën die in dit onderzoek gehanteerd zijn zijn de volgende geworden: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
Water Frisdrank Energiedrank Koffie Bier Sterke drank Maaltijden Snoep & Chocolade Pralines - Luxe chocolade Computer Fototoestellen TV toestellen GSM toestellen Elektrische apparaten Meubels Kleding Schoenen Verzorgingsproducten Brillenwinkel Auto Speelgoed Schoonmaakproducten
23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
Tankstation Kranten Magazines Sportmerk Wasproducten Supermarkt Multimediawinkel GSM operator Interim-bureau Reisagent Vliegtuigmaatschappij Energie Bank & Verzekeringen Internet Service provider Sociale netwerken Radio TV stations NGO’s Politieke partij Pretpark Reisbijstand Telecom
Om betere verwerkingen mogelijk te maken worden de 44 initiële productcategorieën in een nieuwe variabele tot de volgende 6 productcategorieën herleid: 1. Auto & vervoer 2. Communicatie & multimedia 3. Geld & verzekeringen 4. Huis & tuin 5. Lifestyle & welzijn 6. Voeding Deze 6 productcategorieën zijn afkomstig van de consumentenorganisatie Test-Aankoop. Zij schuiven echter 9 productcategorieën naar voor, maar de productcategorieën ‘recht en fiscaliteit’, ‘duurzaam consumeren’ en ‘gezondheidszorg’ worden niet opgenomen aangezien er geen merken zijn die tot deze productcategorieën behoren. Product of dienst De volgende vraag uit het codeboek is of het merk een product of dienst voortbrengt. Op basis van de productcategorie kan dit onder andere bepaald worden. De productcategorieën van 1 tot en met 27 duiden op producten, de productcategorieën van 30 tot en met 44 duiden op diensten. Wat betreft de productcategorieën die verwijzen naar een winkel (28 & 29) is het 29
soms onduidelijk of deze producten of diensten aanbiedt. Daarom is er consequent voor de volgende indeling gekozen. Indien een winkel producten aanbiedt, die niet tot het merkportfolio behoren (bijvoorbeeld Delhaize), dan wordt deze gecodeerd als een aanbieder van een dienst. Het merk 365 van Delhaize, verwijst dan weer rechtstreeks naar de eigen producten en wordt als aanbieder van producten gecodeerd. Indien de winkel dus enkel producten uit het eigen merkportfolio aanbiedt, dan wordt dit merk als een leverancier van producten gecodeerd. Merk of merkextensie Vervolgens moet aan de hand van een binaire variabele bepaald worden of de merkpagina handelt over het eigenlijke merk of een merkextensie. Hierbij is het belangrijk om te verduidelijken dat bij het zoeken naar de merkpagina’s geen merkextensies ingegeven zijn. Maar het kan zijn dat er bij het zoeken op de merknaam een pagina die handelt over de merkextensie geselecteerd wordt. Bij het zoeken op Dexia bijvoorbeeld, is de merkpagina ‘Axion (by Dexia)’ teruggevonden en gecodeerd. Aantal fans Tot slot komt in dit algemeen deel van het codeboek ook het aantal fans per merkpagina aan bod. Aangezien deze variabele sterk veranderlijk is in de loop van de tijd, is deze variabele voor alle merkpagina’s vastgesteld op dezelfde dag namelijk op 15 maart 2010. Indien men dit niet zou doen, zouden merkpagina’s die pas later gecodeerd worden meer kans hebben op een hoger aantal fans. Voor andere variabelen in het codeboek is er geen probleem, aangezien hierbij de datum wordt vermeld wanneer het element gepost is.
2. Variabelen die de informatievoorziening beschrijven Vervolgens gaan we dieper in op de variabelen die gericht zijn op het vastleggen van de informatie die door het merk wordt aangeboden. Deze variabelen worden gecodeerd aan de hand van de informatie die zichtbaar is bij het consulteren van de subpagina ‘Info’ op de merkpagina. Een aantal van de gehanteerde variabelen die volgen vinden we ook terug in het onderzoek ‘Engaging stakeholders through social networking: How nonprofit organizations are using Facebook’ van Waters, Burnett, Lamm & Lucas (2009). Aangezien dit onderzoek hetzelfde doel heeft als deze studie, maar focust op niet-commerciële organisaties, worden enkel de variabelen die ook relevant zijn voor commerciële organisaties opgenomen in dit onderzoek. Deze variabelen worden verder aangevuld waardoor een diepere verwerking mogelijk is.
30
2.1. Visuele informatie Aan de hand van de eerste variabelen wordt gecodeerd of de merkpagina een profielfoto heeft of niet. Indien dit het geval is wordt vervolgens de inhoud van deze profielfoto vastgelegd. Er wordt vastgelegd of de profielfoto de volgende elementen bevat: het merklogo, een afbeelding van het product of dienst, een vermelding van een ander merk uit het merkportfolio, een verwijzing naar de facebookpagina of een verwijzing naar een campagne. Vervolgens wordt op basis van een Likert-schaal de opvallendheid van de aanwezige elementen in de profielfoto vastgelegd. Op vlak van opvallendheid van een element kunnen we volgende categorieën onderscheiden: 1. Heel onopvallend 2. Onopvallend 3. Noch opvallend, noch onopvallend 4. Opvallend 5. Heel opvallend Indien de profielfoto het onderzochte element niet bevat, wordt deze als missing (999) gecodeerd. 2.2. Tekstuele informatie Officiële merkpagina Zoals reeds vermeld geven merkpagina’s soms letterlijk aan of ze een officiële merkpagina zijn of niet. Deze variabele werd dan ook opgenomen in het codeboek. Deze variabele verschilt van de vorige variabele over de officieelheid van de merkpagina in die mate dat deze variabele steunt op het feit dat het merk zelf actief naar buiten toe communiceert dat het een officiële merkpagina is. Op die manier kiest het merk ervoor om zijn merkpagina duidelijk te onderscheiden van andere fanpagina’s. Ontstaansjaar Deze variabele legt vast of er al dan niet een ontstaansjaar van de merkpagina wordt vermeld. Indien dit het geval is kan het jaartal ingegeven worden. Indien dit niet het geval is wordt via 999 weergegeven dat deze informatie niet vermeld wordt op de merkpagina. Verpersoonlijking Voorts wordt in het codeboek dieper ingegaan op de verpersoonlijking van de merkpagina. Aan de hand van binaire variabelen wordt vastgelegd of de naam, functie en het e-mailadres van de administrator of oprichter van de pagina wordt vermeld. Deze variabelen worden in de analyse opgenomen omdat ze een indicatie zijn van de mate waarin het merk persoonlijk wil overkomen. 31
Contactmogelijkheden Vervolgens hebben we enkele binaire variabelen aan de hand waarvan kan worden vastgesteld in welke mate het merk gecontacteerd kan worden. Zo kan een merk een algemeen e-mailadres of informatielijn vermelden waardoor fans of bezoekers het merk voor vragen of informatie kunnen contacteren. De laatste twee variabelen geven dan weer aan waar het bedrijf gevestigd is en of er al dan niet openingsuren vermeld worden. Wat betreft de openingsuren is deze variabele niet voor alle merken van toepassing. Merkpagina’s waarvoor deze variabele niet van toepassing is worden als missing data aangegeven. Marketingmix Verder bevat het codeboek ook variabelen die weergeven in welke mate er gecommuniceerd wordt over de marketingmix van het merk. Opnieuw wordt er aan de hand van binaire variabelen vastgesteld of er gecommuniceerd wordt over prijzen, het product of dienst van het merk, de plaats of verkooppunt en de communicatie. Merkwaarden en missie Vervolgens wordt vastgesteld of het merk haar merkwaarden en missie op de merkpagina naar voor schuift. Merkportfolio Aangezien een merk op haar merkpagina ook kan communiceren over andere merken in haar portfolio, wordt ook onderzocht of hierover vermeldingen gemaakt worden. Merken die in deze studie tot het merkportfolio worden gerekend zijn zustermerken, moedermerken, merkextensies en partnerships. Vanaf het moment dat een merk een ander merk uit het merkportfolio aanhaalt, wordt de variabele ‘merkportfolio’ als een 1 gecodeerd. Geografische verspreiding De variabele ‘geografische verspreiding’ wordt als vermeld gecodeerd wanneer het merk weergeeft waar de producten of diensten ter beschikking worden gesteld. De geografische verspreiding verschilt van de variabele ‘plaats’ aangezien de geografische verspreiding duidt op de algemene verspreiding van de producten, bijvoorbeeld Europa. Onder de variabele ‘plaats’ verstaan we de vermelding van de concrete verkoopplaats, bijvoorbeeld Vuurkruissersstraat, Ninove.
32
Ontstaansdatum merk Verder onderscheidt de variabele ‘ontstaansdatum merk’ zich duidelijk van de reeds besproken variabele ‘ontstaansdatum merkpagina’. Evolutie van het merk De variabele ‘evolutie van het merk’ geeft weer of het merk de geschiedenis van het merk aan bod laat komen. Hyperlinks Op de subpagina ‘Info’ kunnen ook hyperlinks vermeld worden. In het codeboek bevinden zich dan ook een aantal variabelen die weergeven naar welke website deze hyperlinks verwijzen. Er wordt een onderscheid gemaakt tussen hyperlinks die verwijzen naar een website van het merk, een (micro)website van een campagne van het merk en een ander merk uit het portfolio waartoe het merk behoort. Hiernaast werden ook variabelen in het codeboek opgenomen op basis waarvan kan vastgesteld worden of er hyperlinks die naar Twitter, Myspace of Netlog verwijzen, worden vermeld. Taal Tot slot wordt dit deel van het codeboek afgesloten door 4 variabelen die weergeven in welke taal de informatie op de merkpagina wordt gecommuniceerd. Dit zijn de drie officiële landstalen namelijk het Nederlands, het Frans en het Duits aangevuld met het Engels. We hebben hiervoor vier aparte variabelen aangemaakt aangezien een merkpagina soms dezelfde informatie in twee of meer verschillende talen vermeldt.
3. Variabelen die de subpagina’s beschrijven In het derde deel van het codeboek bevinden zich de variabelen die dieper ingaan op het subpagina’s die gecreëerd kunnen worden op Facebook. Aangezien een merk zelf kan beslissen welke subpagina’s ze creëert kunnen we stellen dat er een grote diversiteit is in de opbouw van de merkpagina’s. De volgende subpagina’s worden geanalyseerd: ‘Prikbord’, ‘Foto’, ‘Video’, ‘Forum’, ‘Recensies’, ‘Evenementen’, ‘Links’, ‘Favoriete pagina’s’, ‘RSSFeeds’, ‘Notities’, ‘Poll’, ‘Downloads’, ‘Startpagina’, ‘Campagne’, ‘Promoties’, ‘CSR’, ‘MyFlickr’ en ‘YouTube box’.
33
Prikbord In de eerste plaats hebben we de variabele ‘Prikbord’. Aan de hand van deze variabele wordt vastgesteld of er een prikbord op de merkpagina aanwezig is. Het is een bewuste keuze om in deze studie niet dieper in te gaan op deze variabele vanwege twee redenen. In de eerste plaats is het praktisch onmogelijk om vast te stellen hoeveel berichten reeds op het prikbord zijn geplaatst. In de tweede plaats komt in de tweede studie van dit onderzoek een analyse van de berichtjes op de merkpagina’s aan bod. Aangezien een prikbord enkel bestaat uit berichtjes wordt dit in de tweede studie dus voldoende belicht. Foto Vervolgens wordt aan de hand van de variabele ‘Foto’ vastgesteld of de merkpagina een subpagina ‘Foto’ bezit. We kunnen drie soorten foto’s onderscheiden namelijk foto’s die gepost worden door het merk, profielfoto’s die gepost worden door het merk en foto’s die gepost worden door fans. Enkel bij foto’s die gepost worden door het merk kunnen fotoalbums gecreëerd worden. Daarom is er een variabele gecreëerd die verwijst naar het aantal gecreëerde albums door het merk in het afgelopen jaar. Vervolgens zijn er vier variabelen gecreëerd die dieper ingaan op elke soort foto. De eerste variabele verwijst naar het aantal foto’s die gepost zijn in het afgelopen jaar. De tweede en de derde variabele geven weer in welke mate consumenten reageren op deze geposte foto’s. De tweede variabele verwijst namelijk naar het aantal reacties van fans op deze foto’s die door het merk zijn gepost. De derde variabele geeft weer hoeveel fans gereageerd hebben op deze foto’s door op de ‘vind-ik-leuk-knop’ te drukken. Deze variabele is dus een indicatie of de fans de foto’s leuk vinden. De laatste variabele geeft weer hoeveel reacties een merk op deze foto’s geeft. Deze variabele geeft dus een indicatie weer hoe vaak een merk reageert op berichtjes van fans bij deze foto’s. Deze vier variabelen vinden we dus zowel bij merkfoto’s, fanfoto’s als profielfoto’s terug. Verder wordt dieper ingegaan op de subpagina ‘Video’. Video Opnieuw geeft de eerste variabele weer of er al dan niet een subpagina ‘Video’ aanwezig is. Er worden twee soorten video’s onderscheiden, namelijk video’s die gepost zijn door het merk en video’s die gepost zijn door fans. De vier variabelen die bij foto’s zijn gecreëerd, zullen opnieuw bij beide soorten video’s gecodeerd worden.
34
Forum Vervolgens komt de subpagina ‘Forum’ aan bod. Opnieuw zal gecodeerd worden of de merkpagina al dan niet een forum bezit. We maken een opdeling tussen de discussies die gestart zijn door het merk en deze die gestart zijn door fans. Van de reeds vier besproken variabelen die bij foto’s en video’s al aan bod zijn gekomen, zal de variabele ‘vind ik leuk’ niet opgenomen worden bij de analyse van het forum. Fans kunnen wel nog steeds reageren op een bericht door op de ‘vind-ik-leuk-knop’ te drukken, maar de betekenis hiervan is variabel. Het bericht waarop gereageerd wordt kan zowel een positieve als negatieve houding naar het merk reflecteren. Aangezien de inhoud van berichten in deze studie niet geanalyseerd wordt is deze variabele dus niet interessant om te analyseren. Na de bespreking van de subpagina ‘forum’ wordt de subpagina ‘Recensies’ besproken. Recensies Opnieuw wordt vastgesteld of de merkpagina al dan niet een subpagina ‘Recensies’ bevat. Vervolgens worden de drie variabelen die bij de bespreking van de subpagina ‘Forum’ aan bod komen opnieuw opgenomen in het codeboek bij de recensies. De variabele ‘vind ik leuk’ is vanwege dezelfde reden als bij forums niet opgenomen bij recensies. Vervolgens zal gecodeerd worden of de merkpagina een subpagina ‘Evenementen’ bevat. Evenementen Opnieuw worden de drie variabelen die bij de analyse van de vorige subpagina’s aan bod komen ook hier in het codeboek opgenomen. De knop ‘vind ik leuk’ is bij evenementen niet beschikbaar, deze variabele wordt dus niet opgenomen. Vervolgens is in het codeboek ook opgenomen hoeveel links, foto’s en video’s bij evenementen van het afgelopen jaar gepost zijn. Links Er wordt vastgesteld of de merkpagina een subpagina ‘links’ bevat. Er wordt een indeling gemaakt tussen links die door het merk gepost zijn en links die door fans gepost zijn. Bij elke soort link bevat het codeboek opnieuw de vier vaste variabelen. Favoriete pagina’s Op
de
subpagina
‘Favoriete
pagina’s’
bevinden
zich
hyperlinks
naar
andere
facebookpagina’s. Eerst wordt er geanalyseerd of de merkpagina de subpagina ‘Favoriete pagina’s bezit. Vervolgens wordt geanalyseerd hoeveel hyperlinks verwijzen naar het eigen merk, naar een ander merk uit het merkportfolio en naar andere facebookpagina’s. 35
Andere subpagina’s Van de andere subpagina’s wordt enkel vastgesteld of ze al dan niet bestaan op de merkpagina. Dit omdat het ofwel moeilijk is om de geposte elementen te tellen of ofwel omdat het niet zinvol of betekenisvol zou zijn indien de geposte elementen zouden geteld worden. Een merk kan er voor kiezen om een pagina met ‘RSS-feeds’ te ontwikkelen. Op de subpagina ‘Notities’ kunnen persberichten over het merk gepost worden. Het merk kan een subpagina ‘Poll’ creëren en op die manier aan marktonderzoek doen. Sommige merken kiezen er voor om hun fans ‘Downloads’, zoals bijvoorbeeld een bureaubladachtergrond, aan te bieden. Het merk kan er ook voor kiezen om een eigen ‘Startpagina’ op te richten waar fans bij ontvangst op de merkpagina op terecht komen. Dit kan volledig aangepast worden aan de ‘look & feel’ van het merk. De variabele ‘Campagne’ verwijst naar de mogelijkheid dat merken een subpagina oprichten die dieper ingaat op een campagne die lopende is. De variabele ‘Promoties’ verwijst op zijn beurt dan weer naar de aanwezigheid van een subpagina met promoties. Een merk kan ook haar ‘CSR-beleid’ naar voor schuiven, daarom wordt onderzocht of ze een subpagina hiervoor aanmaakt. Tot slot kan een merk er ook voor kiezen om een ‘MyFlickr ‘ en ‘YouTube box’ subpagina aan te maken, zo kunnen foto’s van Flickr en filmpjes van YouTube op Facebook vermeld worden.
36
2.1.3. Procedure Bijlage 11: Betrouwbaarheidstest Intracodeurbetrouwbaarheid Variabele Merk Merkextensies Product of dienst Merkpagina Productcat Aantal fans Profielfoto Logo in Profielfoto Opvallendheid merklogo Product of dienst in profielfoto Opvallendheid Prod of dienst Merkextensie in profielfoto Opvallendheid product of dienst Merkextensie in profielfoto Opvallendheid extensie Portfoliomerk in profielfoto Opvallendheid portfoliomerk Facebook in profielfoto Opvallendheid facebook Campagne in profielfoto Vermelding officiële merkpagina Ontstaan pagina Naam Admin Functie Admin E-mail Admin Infomail Telefoonnr Locatie Openingsuren Prijs Plaats Product of dienst Communicatie Merkwaarden Familiemerk Geografische verspreiding Ontstaansdatum merk Merkevolutie Missie Url merk Url familiemerk Url campagne Url Twitter Url MySpace Url Netlog Taal NL Taal FR Taal ENG Taal Duits Prikbord Foto's Fotoalbums merk Foto's merk CR foto's merk Like it foto's merk MR foto's merk Aantal profielfoto's
Kappa 1 1 1 1 1 XXX 1 0,8677249 0,7685185 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,7685185 0,8677249 1 1 1 1 1 1 1 0,8677249 1 1 0,8677249 1 1 1 1 1 1 1 1 0,8677249 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.8677249 0.537037 XXX 1 1
Variabele CR profielfoto's MR profielfoto's Li profielfoto's Fanfoto's CR fanfoto's MR fanfoto's Like it fanfoto's Video's Merkvideo's CR merkvideo's MR merkvideo's Like it merkvideo's Fanvideo's CR fanvideo's MR fanvideo's Like it fanvideo's Discussieforum Onderwerpen merkforum MR onderwerpen merkforum CR onderwerpen merkforum Onderwerpen fansforum MR onderwerpen fansforum CR onderwerpen fansforum Recensies Aantal recensies MR recensies CR recensies Rss feeds Notities Startpagina Campagne Promoties Evenementen Aantal events MR events CR events Links events Foto events Video events Downloads Links Fanlinks Like it fanlinks CR fanlinks MR fanlinks Merklinks Like it merklinks CR merklinks MR merklinks Poll Favo pagina's Favo pagina's merk Favo pagina's familie Favo pagina's andere CSR My Flickr YouTubebox
Kappa 1 1 XXX 1 1 1 XXX 1 1 0,7685185 1 XXX 1 1 1 XXX 1 0,8677249 1 0,8677249 0,7685185 1 1 1 1 1 1 0,8677249 1 1 1 1 1 0,8677249 1 0,7685185 0,8677249 1 1 1 0,8677249 0,8677249 XXX 1 1 1 XXX 1 1 1 1 1 0,8677249 1 1 1 1
37
2.2.
Resultaten
2.2.1. Beschrijving van de steekproef Bijlage 12: Aantal merkpagina’s per merk Aantal merkpagina’s
Bijlage 13: Productcategorieën Percentage merkpagina’s
Bijlage 14: Product of dienst
38
Bijlage 15: Merkextensie
Bijlage 16: Aantal fans Aantal fans
39
2.2.2. Informatievoorziening Onderzoeksvraag 1 a. Visuele informatie Bijlage 17: Profielfoto Percentage merkpagina’s
Bijlage 18: Opvallendheid merklogo in profielfoto Percentage merkpagina’s
40
Bijlage 19: Opvallendheid campagne in profielfoto Percentage merkpagina’s
b. Tekstuele informatie Bijlage 20: Vermelding officiële merkpagina
Bijlage 21: Ontstaansjaar merkpagina Wanneer is de pagina ontstaan? Aantal Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid
2009
1
3,4
50,0
50,0
2010
1
3,4
50,0
100,0
100,0
2
6,9
Missing 999
Total
27
93,1
Total
29
100,0
Bijlage 22: Vermelding naam administrator Is de naam van de administrator vermeld? Valid
Aantal
Percent
Nee
28
96,6
Ja
1
3,4
Total
29
100,0
41
Bijlage 23: Vermelding functie administrator Is de functie van de administrator vermeld? Valid
Aantal
Percent
Nee
28
96,6
Ja
1
3,4
Total
29
100,0
Bijlage 24: Vermelding e-mailadres administrator Is het e-mailadres van de administrator vermeld? Valid Nee
Aantal
Percent
29
100,0
Bijlage 25: Officiële merkpagina: Roger van VAB (VAB, 2010)
42
Bijlage 26: Contactmogelijkheden Percentage merkpagina’s
Bijlage 27: Informatie op profiel Percentage merkpagina’s
Bijlage 28: Hyperlinks Percentage merkpagina’s
43
Bijlage 29: Taal Percentage merkpagina’s
2.2.3. Subpagina’s Onderzoeksvraag 2 Bijlage 30: Subpagina Prikbord
Onderzoeksvraag 3 Bijlage 31: Subpagina Foto’s Is er een subpagina met foto's? Valid Ja
Aantal
Percent
29
100,0
44
Bijlage 32: Fotoalbums en foto’s N
Minimum
Maximum
Mean
Aantal fotoalbums?
29
0
71
6,14
Std. Deviation 13,661
Aantal merkfoto’s?
29
0
1038
110,62
215,652
Aantal fanreacties op merkfoto’s? Aantal fanreacties op merkfoto’s?
29
0
459
29,52
89,051
Aantal keer vind ik leuk op merkfoto’s?
29
0
707
42,14
132,767
Aantal merkreacties op merkfoto’s?
29
0
4
,55
1,088
Aantal profielfoto’s?
29
0
8
1,59
1,955
Aantal fanreacties op profielfoto’s?
29
0
5
,24
,951
Aantal vind ik leuk op profielfoto’s?
29
0
1
,03
,186
Aantal merkreacties op profielfoto’s?
29
0
0
,00
,000
Aantal fanfoto’s?
29
0
1881
79,76
349,646
Aantal fanreacties op fanfoto’s?
29
0
264
19,10
59,613
Aantal vind ik leuk op fanfoto’s?
29
0
871
33,28
161,716
Aantal merkreacties op fanfoto’s?
29
0
3
,21
,675
Valid N (listwise)
29
Bijlage 33: Verband tussen het aantal fanreacties op fanfoto’s en het aantal fans Pearson Correlatie Totaal Fanreacties aantal fans op fanfoto’s Totaal aantal fans
Pearson Correlation
,008
N Fanreacties op fanfoto’s
,484**
1
Sig. (2-tailed) Pearson Correlation
29
29
,484**
1
Sig. (2-tailed)
,008
N
29
29
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Onderzoeksvraag 4 Bijlage 34: Subpagina Video
Bijlage 35: Video N
Minimum
Maximum
Mean
Aantal merkvideo’s?
12
0
143
21,00
Std. Deviation 39,952
Aantal fanreacties op merkvideo’s?
12
0
503
75,17
150,246
Aantal vind ik leuk op merkvideo’s?
12
0
1267
236,75
456,377
Aantal merkreacties op merkvideo’s?
12
0
34
3,67
9,820
Aantal fanvideo’s?
12
0
2
,50
,674
Aantal fanreacties op fanvideo’s?
12
0
6
,67
1,775
Aantal vind ik leuk op fanvideo’s?
12
0
5
,50
1,446
Aantal merkreacties op fanvideo’s?
12
0
0
,00
,000
Valid N (listwise)
12
45
Bijlage 36: Verband tussen het aantal keer dat een merkvideo leuk wordt gevonden en het aantal fans Pearson Correlatie Totaal Vind ik leuk op aantal fans merkvideo’s Totaal aantal fans
Pearson Correlation
,800**
1
Sig. (2-tailed)
,002
N Vind ik leuk op Pearson Correlation merkvideo’s Sig. (2-tailed)
29
12
,800**
1
,002
N
12
12
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Bijlage 37: Samenhang tussen het aantal fanvideo’s en merkpagina’s die verwijzen naar een product of dienst Group Statistics Verwijst het merk naar een product of dienst? Aantal fanvideo’s
N
Mean
Std. Deviation
Std. Error Mean
Product
2
,00
,000
,000
Dienst
10
,60
,699
,221
T-Test Levene's Test for Equality of Variances
Aantal fanvideo’s
Equal variances assumed
t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Difference Mean Std. Error Difference Difference Lower Upper
F
Sig.
t
df
Sig. (2-tailed)
7,500
,021
-1,168
10
,270
-,600
,514
-1,745
,545
-2,714
9,000
,024
-,600
,221
-1,100
-,100
Equal variances not assumed
Onderzoeksvraag 5 Bijlage 38: Subpagina Forum
Bijlage 39: Forum N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Aantal merkonderwerpen?
23
0
3
,43
Aantal merkreacties op merkonderwerpen?
23
0
0
,00
,788 ,000
Aantal fanreacties op merkonderwerpen?
23
0
21
1,26
4,434
Aantal fanonderwerpen?
23
0
4
,78
1,166
Aantal merkreacties op fanonderwerpen?
23
0
1
,09
,288
Aantal fanreacties op fanonderwerpen?
23
0
126
5,96
26,187
Valid N (listwise)
23
46
Bijlage 40: Samenhang tussen het aantal onderwerpen die door het merk op het forum zijn gestart en merkpagina’s die verwijzen naar een product of dienst. Group Statistics Verwijst het merk naar een product of dienst? Aantal merkonderwerpen
N
Mean
Std. Deviation
Std. Error Mean
Product
3
,00
,000
,000
Dienst
20
,50
,827
,185
T-Test Levene's Test for Equality of Variances
F Aantal merkonderwerpen
Equal variances 5,087 assumed
t-test for Equality of Means
Sig.
t
df
Sig. (2-tailed)
Lower
Upper
,035
-1,026
21
,316
-,500
,487
-1,513
,513
-2,703
19,000
,014
-,500
,185
-,887
-,113
Equal variances not assumed
Mean Std. Error Difference Difference
95% Confidence Interval of the Difference
Bijlage 41: Verband tussen het aantal topics die op een forum door fans gestart worden en het aantal fans Pearson Correlatie Totaal Aantal aantal fans fanonderwerpen Totaal aantal fans
Pearson Correlation
,494*
1
Sig. (2-tailed) N Aantal fanonderwerpen
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
,017 29
23
,494*
1
,017 23
23
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Bijlage 42: Verband tussen fanreacties op fantopics op het forum en het aantal fans Pearson Correlatie Fanreacties op fanonderwerpen Fanreacties op fanonderwerpen
Pearson Correlation
1
Sig. (2-tailed) N
Totaal aantal fans
Totaal aantal fans
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
,974** ,000
23
23
,974**
1
,000 23
29
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
47
Onderzoeksvraag 6 Bijlage 43: Subpagina Recensies
Bijlage 44: Recensies N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Aantal recensies?
11
0
5
,82
1,662
Aantal merkreacties op recensies?
11
0
0
,00
,000
Aantal fanreacties op recensies?
11
0
2
,36
,809
Valid N (listwise)
11
Bijlage 45: Verband tussen het aantal recensies en het aantal fanonderwerpen op het forum Pearson Correlatie Aantal fanonderwerpen op forum
Aantal recensies Aantal recensies
Pearson Correlation
1
Sig. (2-tailed) N Aantal fanonderwerpen op forum
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
,918** ,000
11
10
,918**
1
,000 10
23
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Onderzoeksvraag 7 Bijlage 46: Subpagina Evenementen
48
Bijlage 47: Evenementen N
Minimum Maximum
Mean
Std. Deviation
Aantal geposte evenementen?
14
1
30
7,93
Aantal merkreacties op evenementen?
14
0
3
,50
8,480 ,941
Aantal fanreacties op evenementen?
14
0
24
3,93
6,754
Aantal links bij evenementen?
14
0
27
3,36
7,143
Aantal foto’s bij evenementen?
14
0
29
4,00
8,691
Aantal video’s bij evenementen?
14
0
7
,50
1,871
Valid N (listwise)
14
Bijlage 48: Verband tussen het aantal merkreacties en fanreacties bij evenementen Pearson Correlatie Aantal merkreacties op evenementen Aantal Pearson Correlation merkreacties op Sig. (2-tailed) evenementen N Aantal fanreacties op evenementen
Aantal fanreacties op evenementen ,854**
1
,000
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
14
14
,854**
1
,000
N
14
14
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Bijlage 49: Verband tussen het aantal fanreacties en het aantal foto’s op het evenementenprikbord Pearson Correlatie Foto’s bij evenementen Foto’s bij evenementen
Pearson Correlation
1
Sig. (2-tailed) Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
,866** ,000
N Fanreacties op evenementen
Fanreacties op evenementen
14
14
,866**
1
,000
N
14
14
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Onderzoeksvraag 8 Bijlage 50: Subpagina Links
49
Bijlage 51: Links N
Minimum
Maximum
Std. Deviation
Mean
Aantal merklinks?
12
0
109
16,17
30,489
Fanreacties op merklinks?
12
0
125
23,83
45,395
Vind ik leuk op merklinks?
12
0
264
28,17
75,107
Merkreacties op merklinks?
12
0
6
,83
1,850
Aantal fanlinks?
12
0
44
9,42
16,401
Fanreacties op fanlinks?
12
0
0
,00
,000
Vind ik leuk op fanlinks?
12
0
6
,58
1,730
Merkreacties op fanlinks?
12
0
0
,00
,000
Valid N (listwise)
12
Bijlage 52: Overzicht gevonden significante verbanden
Bijlage 53: Verband tussen het aantal merklinks en het aantal fanreacties op deze merklinks Pearson Correlatie Fanreacties op merklinks
Merklinks Merklinks
Pearson Correlation
1
Sig. (2-tailed)
,823** ,001
N Fanreacties Pearson Correlation op merklinks Sig. (2-tailed) N
12
12
,823**
1
,001 12
12
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Bijlage 54: Verband tussen het aantal merklinks en het aantal keer ‘vind ik leuk’ op merklinks Pearson Correlatie Merklinks Vind ik leuk op merklinks Merklinks
Pearson Correlation
1
Sig. (2-tailed) N Vind ik leuk op Pearson Correlation merklinks Sig. (2-tailed) N
,977** ,000
12
12
,977**
1
,000 12
12
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
50
Bijlage 55: Verband tussen het aantal merklinks en het aantal merkreacties op merklinks Pearson Correlatie Merklinks Merklinks
Merkreacties
Pearson Correlation
,858**
1
Sig. (2-tailed)
,000
N Merkreacties
Pearson Correlation
12
12
,858**
1
Sig. (2-tailed)
,000
N
12
12
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Bijlage 56: Verband tussen het aantal merkreacties en fanreacties op merklinks Pearson Correlatie Merkreacties op merklinks Merkreacties op merklinks
Pearson Correlation
1
Sig. (2-tailed)
,665* ,018
N Fanreacties op merklinks
Fanreacties op merklinks
Pearson Correlation
12
12
,665*
1
Sig. (2-tailed)
,018
N
12
12
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Bijlage 57: Verband tussen het aantal fanreacties en het aantal keer ‘vind ik leuk’ op merklinks Pearson Correlatie Fanreacties op merklinks
Vind ik leuk op merklinks
Fanreacties Pearson Correlation op merklinks Sig. (2-tailed)
,000
N Vind ik leuk Pearson Correlation op merklinks Sig. (2-tailed)
,786**
1 29
29
,786**
1
,000
N
29
29
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Bijlage 58: Verband tussen het aantal merkreacties en het aantal keer ‘vind ik leuk’ op merklinks Pearson Correlatie Vind ik leuk op merklinks Vind ik leuk op merklinks
Pearson Correlation
Merkreacties op merklinks 1
Sig. (2-tailed)
,000
N Merkreacties op Pearson Correlation merklinks Sig. (2-tailed)
,884**
29
29
,884**
1
N
,000 29
29
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
51
Onderzoeksvraag 9 Bijlage 59: Subpagina ‘Favoriete pagina’s’
Bijlage 60: Favoriete Pagina’s Mean
Std. Deviation
Aantal verwijzingen naar eigen merk?
N 9
Minimum Maximum 0
8
2,11
2,977
Aantal verwijzingen naar een ander merk uit het merkportfolio?
9
0
5
,89
1,833
Aantal verwijzingen naar andere websites?
9
0
2
,78
,833
Valid N (listwise)
9
Onderzoeksvraag 10 Bijlage 61: Andere subpagina’s Percentage merkpagina’s
52
2.3.
Bespreking
Bijlage 62: Samenhang tussen merkpagina’s die naar producten of diensten verwijzen en het bezitten van een Belgische merkpagina Kruistabel Heeft het merk een Belgische merkpagina? Nee Product
Count
45
6
51
39,4
11,6
51,0
% within Productdienst
88,2%
11,8%
100,0%
% within Heeft het merk een Belgische merkpagina?
60,0%
27,3%
52,6%
Expected Count
Dienst
Count
30
16
46
35,6
10,4
46,0
% within Productdienst
65,2%
34,8%
100,0%
% within Heeft het merk een Belgische merkpagina?
40,0%
72,7%
47,4%
75
22
97
Expected Count
Total
Total
Ja
Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
df
Asymp. Sig. Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (2-sided) (1-sided)
7,307a 1
,007
6,054 1
,014
7,479 1
,006
7,232 1
,007
Fisher's Exact Test
,008
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,007
97
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 10,43. b. Computed only for a 2x2 table Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2 0.118 (1-0.118) AI= +/- 1.96
"
(
51
0.348(1-0.348) )
+
(
46
)
AI= [-0.163671, 0.163671] P1- p2 = - 0.23 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
53
Bijlage 63: Samenhang tussen productcategorie en het bezitten van een Belgische merkpagina Kruistabel Heeft het merk een Belgische merkpagina? Nee
Ja
Total
3
0
3
5
0
5
0
1
1
Koffie
3
0
3
Bier
4
1
5
Sterke drank
5
0
5
Snoep & chocolade
4
0
4
Pralines
1
1
2
Computer
1
0
1
Tv toestellen
1
0
1
GSM's
1
0
1
Elektrische huishoudtoestellen
1
0
1
Meubels
2
0
2
Kleding
4
1
5
Schoenen
1
0
1
Optiek
1
0
1
Auto
1
1
2
Speelgoed
1
0
1
Schoonmaakproducten
1
0
1
Wasproducten
2
0
2
Interimbureau
1
0
1
Reisagent
2
0
2
Vliegtuigmaatschappij
4
0
4
Energie
2
0
2
Bank & Verzekeringen
13
1
14
Internet Servive Provider
1
1
2
Tankstation
1
0
1
Supermarkt
3
2
5
Kranten
0
1
1
Magazines
2
0
2
Radio
0
2
2
TV Stations
0
2
2
NGO's
1
2
3
Pretpark
0
4
4
Multimediawinkel
0
1
1
Reisbijstand
0
1
1
Sportmerk
2
0
2
Digitale tv
1
0
1
75
22
97
Tot welke Water productcategorie Frisdrank behoort het merk? Energiedrank
Total
Chi2 Test
Value
df
Asymp. Sig. (2sided)
Pearson Chi-Square
63,383a
37
,004
Likelihood Ratio
67,785
37
,001
Linear-by-Linear Association
13,885
1
,000
N of Valid Cases
97
a. 75 cells (98,7%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,23.
54
Bijlage 64: Samenhang tussen het ingekort aantal productcategorieën en het bezitten van een Belgische merkpagina Kruistabel Heeft het merk een Belgische merkpagina? Nee
Total
Ja
Productcatkort 1,00
6
2
8
2,00
7
7
14
3,00
14
1
15
4,00
8
0
8
5,00
12
7
19
6,00
28
5
33
75
22
97
Total
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
Pearson Chi-Square
13,763a
5
,017
Likelihood Ratio
15,032
5
,010
1,268
1
,260
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
97
a. 5 cells (41,7%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 1,81.
Hoofdstuk 3: Studie 2 3.1.
Methode
3.1.1. Materiaal Bijlage 65: Codeboek Beschrijving merk- fanpagina Merknummer:
...
Merkpagina:
...
Nummer Productcategorie
...
Product of dienst
0
1
Merkextensie
0
1
Fan- of merkpagina
0
1
1
Prikbord
2
Video’s van merk
3
Video’s van fan
4
Foto’s van merk
5
Foto’s van fans
6
Discussieforum: topic van merk
7
Discussieforum: topic van fan
8
Links door merk
9
Links door fans
Aantal fans
...
Berichten Plaats
Schrijver
10
Recensies
11
Evenementenprikbord
12
Notities
0
fan
55
Geslacht
1
merk
0
Man
1
Vrouw
999
Onbekend
Taal Nederlands
0
1
Frans
0
1
Duits
0
1
Engels
0
1
Onbekend
0
1
Post of reactie
0
Post
1
Reactie
Aantal keer vind ik leuk
...
Fan
Merk Nee
Ja
Nee
Ja
Vraag voor fan
0
1
Vraag voor merk
0
1
Vraag
0
1
Antwoord
0
1
Antwoord op fan
0
Antwoord op merk
0
1
Excuses
0
1
1
Reclame merk
0
1
Klacht over merk Aanbeveling merk
0
1
Opmerking
0
1
0
1
Bedanking aan merk
0
1
Excuses
0
1
Waardering merk
0
1
Opmerking
0
1
Bestaand product / dienst
0
1
Consument
0
1
Vernieuwing bestaand product / dienst
0
1
Actualiteit
0
1
Lancering nieuwe producten / diensten
0
1
Jobs
0
1
Plaats / winkel
0
1
Downloads
0
1
Prijs
0
1
CSR
0
1
Communicatie merk
0
1
Facebookpagina
0
1
Korting op product of dienst
0
1
0
1
Gratis product of dienst
0
1
Merk algemeen Producten en diensten concurrent
0
1
Evenement van het merk
0
1
0
1
Gesponsord evenement
0
1
0
1
Andere evenementen
0
1
Prijs concurrent Verkoopplaats concurrent Communicatie concurrent
0
1
Wedstrijd
0
1
CSR concurrent
0
1
Quiz
0
1
Foto
0
1
Spelletje
0
1
Video
0
1
Poll
0
1
Onderwerp
Toon Beleefdheid ten opzichte van het merk Tevredenheid/ Positiviteit ten opzichte van merk Niet van toepassing
999
Niet van toepassing
999
Helemaal niet positief
1
Helemaal niet beleefd t.o.v. het merk
1
Niet positief
2
Niet beleefd t.o.v. het merk
2
56
Neutraal
3
Neutraal
3
Positief
4
Beleefd t.o.v. het merk
4
Heel positief
5
Heel beleefd t.o.v. het merk
5
Betrokkenheid met het merk
Emotionaliteit
Niet van toepassing
999
Niet van toepassing
999
Helemaal niet betrokken met het merk
1
Helemaal niet emotioneel
1
Niet betrokken met het merk
2
Niet emotioneel
2
Neutraal
3
Neutraal
3
Betrokken met het merk
4
Emotioneel
4
Heel betrokken met het merk
5
Heel emotioneel
5
Humoristisch Niet van toepassing
999
Helemaal niet humoristisch
1
Niet humoristisch
2
Neutraal
3
Humoristisch
4
Heel humoristisch
5
Recensie: aantal sterren Aantal sterren Prikbord & Links: Multimedia Hyperlink
Video
Foto's
0
Nee
1
Interne link naar Facebook pagina
2
Link naar website merk
3
Link naar externe website
0
Nee
1
Interne link naar Facebook pagina
2
Video op website merk
3
Video op externe website
0
Nee
1
Embedded in Facebook pagina
2
Foto op website merk
3
Foto op externe website
Bijlage 66: Codeerinstructies 1. Algemene variabelen 1.1. Algemene variabelen met betrekking tot de merkpagina De eerste variabelen van het codeboek van deze inhoudsanalyse hebben betrekking op het merk en de merk- of fanpagina. Net zoals in de vorige studie zullen het merk en de naam van de pagina genoteerd worden. Verder komt ook de variabele productcategorie opnieuw aan bod. De categorieën van deze variabele komen overeen met de categorieën die zijn aangehaald in de eerste studie. Vervolgens zal ook genoteerd worden of de pagina handelt over een product of dienst en een merkextensie. Is de pagina een pagina die opgericht is door een fan of het merk? Dit is de volgende vraag in het codeboek. Zoals later uit de analyse zal blijken staat er op een merkpagina zelden vermeld
57
dat het over een officiële merkpagina gaat. Bij het uitvoeren van het onderzoek is het wel opgevallen dat de makers van Facebook hier actief iets proberen aan te doen. Indien een pagina niet door het officiële merk opgericht is, worden deze soms verplicht om bijvoorbeeld ‘fans’ aan hun paginanaam toe te voegen. Jammer genoeg staat dit nog in zijn kinderschoenen en was dit dus niet altijd even duidelijk. Aan de hand van de informatie die door de oprichter van de pagina ter beschikking wordt gesteld, wordt beoordeeld of het om een fanpagina of een officiële pagina gaat. Meestal is het verschil tussen een pagina die door een fan of een merk is opgericht wel duidelijk. In sommige gevallen is dit echter niet zo evident. Dan werd er een berichtje op het prikbord geplaatst, met de vraag of het om een officiële merkpagina gaat. Tot slot worden ook voor deze studie op 15 maart 2010 het aantal fans voor elke merken fanpagina vastgelegd, aangezien dit aantal veranderlijk is in de tijd. De hierop volgende variabelen hebben betrekking op de algemene karakteristieken van het bericht. 1.2. Algemene variabelen met betrekking tot berichten Plaats De eerste variabele verwijst naar de plaats op de merk- of fanpagina waar het bericht gepost is. Op de volgende plaatsen kan op de merk- of fanpagina een bericht geplaatst worden. 1
Prikbord
2
Video’s van merk
3
Video’s van fans
4
Foto’s van merk
5
Foto’s van fans
6
Discussieforum: topic van merk
7
Discussieforum: topic van fan
8
Links door merk
9
Links door fans
10
Recensies
11
Evenementenprikbord
12
Notities
Merk of fan Aangezien een bericht zowel door een merk als door een fan kan geschreven zijn, wordt gecodeerd wie de schrijver van het bericht is.
58
Geslacht schrijver Verder wordt het geslacht van de schrijver bepaald. Dit kan vastgesteld worden aan de hand van de naam van de schrijver, de profielfoto of door op de profielpagina te klikken. Indien op basis van deze drie elementen het geslacht van de schrijver niet bepaald kan worden wordt dit als ‘onbekend’ gecodeerd. Wanneer het bericht door het merk of oprichter van de fanpagina is geschreven, valt dit ook onder de categorie ‘onbekend’. Taal Tevens wordt ook de taal van het bericht gecodeerd. Onder de categorieën vallen de drie officiële Belgische landstalen, het Nederlands, Het Frans en Het Duits. Aangevuld door de categorie ‘Engels’ en de categorie ‘Onbekend’. Onder de categorie ‘Onbekend’ vallen de berichten waarin geen taal wordt gesproken (bijvoorbeeld berichten die enkel emoticons bevatten) of berichten waarvan onduidelijk is in welke taal ze geschreven zijn. Post of reactie Vervolgens kan een bericht een post of een reactie zijn. Wanneer de schrijver een opmerking maakt, zonder dat deze een antwoord vormt op andere berichten of informatie, zal dit gecodeerd worden als een post. Wanneer het bericht echter een antwoord is op een ander bericht of informatie (zoals bijvoorbeeld een foto) zal dit als een reactie gecodeerd worden. Een reactie is een indicatie dat er een conversatie plaatsvindt. Er wordt namelijk gereageerd op beschikbare informatie. Aantal keer ‘vind ik leuk’ Tenslotte zal ook geteld worden hoe vaak fans klikken op de ‘vind-ik-leuk-knop’ bij berichtjes die in de analyseweek zijn gepost. 2. Soorten berichten In het tweede deel van het codeboek wordt bepaald van welke aard het bericht is. We maken een opdeling tussen berichtjes die door een fan gepost zijn en berichtjes die door het merk gepost zijn. Voor elke soort is een binaire variabele opgesteld. Dit maakt het mogelijk dat er ‘ja’ kan geantwoord worden op verschillende variabelen. Aangezien een bericht uit verschillende zinnen kan bestaan kan het bijvoorbeeld voorkomen dat een bericht zowel een klacht als een waardering voor het merk inhoudt.
59
2.1. Soorten berichten die door fans zijn geschreven Wat betreft de variabelen voor een bericht dat door een fan geschreven is, is de betekenis van de eerste vijf variabelen is duidelijk. Onder de variabele ‘Aanbeveling merk’ verstaan we dat een fan het merk aan anderen aanbeveelt. Met ‘Bedanking aan merk’ wordt bedoeld dat de fan in het bericht het merk bedankt. De variabele ‘Excuses’ wijst erop dat een fan zijn excuses aan het merk of aan een fan aanbiedt. Onder de variabele ‘Waardering merk’ verstaan we dat de fan zijn appreciatie of waardering aan het merk toont. Tot slot kan het bericht van de fan ook gewoon een opmerking bevatten. 2.2. Soorten berichten die door merken zijn geschreven De variabelen voor een bericht dat door het merk geschreven is beperkt tot de vier relevante variabelen die ook voorkomen bij de fanberichten, aangevuld met een nieuwe variabele ‘Reclame Merk’. Deze laatste variabele wijst erop dat het merk mogelijk reclame maakt in zijn bericht. 3. Onderwerp van het bericht Het derde deel van het codeboek behandelt het onderwerp van het bericht. Deze onderwerpen kunnen zowel in berichtjes van fans als berichtjes die geschreven zijn door merken voorkomen. Door aparte variabelen van de onderwerpen te maken kunnen meerdere onderwerpen van een bericht vastgelegd worden. 4. Toon van het bericht Het vijfde deel van het codeboek is het meest interpretatieve deel. In dit deel wordt namelijk aan de hand van schalen de toon van het bericht van een fan bepaald. De mate van positiviteit ten opzichte van het merk (Wester & Van Selm, 2006, p. 133), betrokkenheid met het merk, beleefdheid ten opzichte van het merk, humor en emotionaliteit worden aan de hand van een 5-punten Likert-schaal gemeten (De Pelsmacker & Van Kenhove, 2006, p. 190; Mindak, 1969, p. 619). Voor de keuze van deze variabelen werd inspiratie opgedaan uit het boek ‘Handbook of Marketing Scales. Multi-item measures for marketing and consumer behavior research’ van Bearden, Netemeyer en Mobley (1990). Elke variabele bevat naast de 5 punten schaal ook de categorie ‘Niet van toepassing’. Berichten die gepost zijn door merken worden onder deze categorie gecodeerd. 5. Recensies Het zesde deel van het codeboek heeft enkel betrekking op recensies. Bij recensies wordt gecodeerd hoeveel sterren de fan aan het merk gegeven heeft.
60
6. Gebruik van multimedia Tenslotte heeft het laatste deel van het codeboek betrekking op hyperlinks, video’s en foto’s. Indien er hyperlinks, video’s of foto’s aanwezig zijn wordt gecodeerd of ze beschikbaar zijn op de merk- of fanpagina, verwijzen naar de website van het merk of verwijzen naar een externe website. Deze variabelen geven aan of de schrijver de lezers naar een andere plaats wil leiden.
3.1.2. Procedure Bijlage 67: Betrouwbaarheidstest Intracodeurbetrouwbaarheid Variabele
Kappa
Variabele
Kappa
Merk
1
Gratis
Extensie
1
Wedstrijd
Product of dienst
1
Quiz
1
Merkpagina
1
Game
1
Productcategorie
1
Poll
1
1
Eventmerk
1
Sponsorevent
1
Fan of merkpagina Aantal fans
XXX
0,892252 0,95649
Plaats
1
Anderevent
1
Fan of merkpost
1
Concurrentpd
1
Concurrentprijs
1
Conocurrentwinkel
1
Concurrentcom
1 1
Post of reactie
0,979857
Vind ik leuk
XXX
F vraag Fan
1
F vraag Merk
0,957967
Concurrentcsr
F antwoord F
0,955448
Consument
F antwoord M
0,941983
Actua
1
0,92884
F klacht
1
Jobs
1
F aanbeveling
1
Downloads
1
F bedanking merk
1
CSR
F excuses
1
Ond foto
0,951911 0,979024
F waardering
0,901109
Ond video
F opmerking
0,795702
Facebookpg
1
1
M vraag
0,94905
Algemeen merk
0,954315
M antwoord
0,94905
Tevredenheid
0,814948
M excuses
0,947293
Humoristisch
0,853451
M reclame
0,94905
Involvement
0,670576
M opmerking
0,952584
Beleefdheid
0,960531
Bestaand pd
0,965753
Emotionaliteit
0,623368
Vernieuwd pd
1
Geslacht
Nieuw pd
1
Taal
Verkoopplaats Prijs
0,945656 0,92884
1 0,943748
Recensiesterren
1
Hyperlink
1
Commerk
0,927759
Video
1
Kortingen
0,788495
Foto
1
61
3.2.
Resultaten
3.2.1. Beschrijving van de steekproef
Merk- en fanpagina’s Bijlage 68: Overzicht steekproef Steekproef 30 merken
!
!!!!" 85 merk- of fanpagina’s !29 merkpagina’s !56 fanpagina’s
20 merken met minstens een bericht !!!!" 34 merk- of fanpagina’s !29 merkpagina’s !15 fanpagina’s !!!!" 1073 berichten
Bijlage 69: Verdeling van de berichten over fan- en merkpagina’s. Aantal Percent Fanpagina
107
Officiële merkpagina
966
90,0
1073
100,0
Total
10,0
Bijlage 70: Verdeling van de berichten per merk Percentage berichten
Bijlage 71: Voorbeeld van een bericht op de merkpagina ‘Carrefour Belgium’
62
Bijlage 72: Verdeling van de geposte berichten over de productcategorieën Percentage berichten
Bijlage 73: Verdeling van de berichten die gepost zijn op een pagina die verwijst naar een product of dienst Aantal
Percent
Product
141
Dienst
932
13,1 86,9
Total
1073
100,0
Bijlage 74: Verdeling van de berichten die al dan niet gepost zijn op een pagina die verwijst naar een merkextensie Aantal Nee Ja Total
Percent
1071
99,8
2
,2
1073
100,0
Bijlage 75: Het gemiddeld aantal fans van de officiële merkpagina’s Officiële merkpagina
Aantal fans
Duvel
61811
MNM.be
11660
Carrefour Belgium
9832
JIM
4094
Amnesty International Belgique
3238
Delhaize
2896
Bellewaerde Park
2725
Radio Contact - Officiel
2226
AQUALIBI
1720
Plopsaland De Panne
1328
Telenet
1232
Axion by dexia (nl)
1132
Unicef Belgium
1112
Amnesty International België Vlaanderen
822
Axion by Dexia (fr)
798
Red Bull Belgium
789
Doe de Ketnet Shake!
752
DreamLand
330
63
Royal Delhaize Club d'Heusy
326
"GALLER" Luxury Belgian Chocolate
292
hypermarchés carrefour
268
Vero Moda België
264
Mazda Belgium
259
Roger van VAB
244
Telenet blogt
241
L'Echo
172
Delhaize Ninove
138
Proxy Delhaize De Panne
137
SATURN Kortrijk Gemiddelde
132 3827
Bijlage 76: Het gemiddeld aantal fans van de fanpagina’s1 Fanpagina
Aantal fans
Toen ik jong was, heette Plopsaland nog Meli Park
27156
Orval
21192
Radio Contact
11010
Hey you! Tjoeketjoe, tiramisu ,ketnet ,Alles king ? size ,Goe! Pedoem
1
Tssh
7382
Toen ik in het lager zat en ik kwam thuis, keek ik altyd direct naar Ketnet
6264
Duveltent (Gentse Feesten)
5583
JA, wij lachen met marginale netlog reacties
5212
Radio MNM
1506
Radio Contact 30 ans
1028
MNM
978
dn duvel moet goedkoper!!!
966
Netlog suckt
740
Bellewaerde entre Ami(e)s
674
Wij willen de rescue rangers terug op ketnet!!!
533
Looza Ace
529
Soutiens au employés de carrefour
514
Mister Monster reclame van Electrabel!
514
Radio Contact
453
Met een Duvel in de hand, reis je door het hele land!
444
Looza
443
Duvel
402
Ketnet
397
Dexia Mons Hainaut
390
Lang leve de Ketnet Shake!
384
ik kijk nog altijd in cadeauboekjes van dreamland,fun,....
371
Voor iedereen die tegen de datalimieten van Telenet & Belgacom is!
364
Ik heb nog geweten dat het Redbox was ipv Netlog!
362
Radio Contact
309
Si toi aussi tu aimes les blagues de renaud Rutten sur Radio Contact :D
296
Wibra
221
Chanter à plusieurs la chanson du Good Morning de Radio Contact
219
Vroeger keek ik naar "Er was eens... het leven" op ketnet!!
211
NRJ, CONTACT, FUN RADIO, SKYROCK...
197
PlopsaFansite
190
De namen van de fanpagina’s zijn letterlijk overgenomen. Eventuele fouten die indruisen tegen de spellingsregels zijn dus ook letterlijk
overgenomen.
64
Ceux qui aime walibi/aqualibi
186
Si pour toi aussi Contact est la meilleure radio!
186
Ik drink wel Duvel als de staking bij Inbev niet tijdig afloopt
181
Carrefour ferme? Et si on revenait aux petits supermarchés de village?!
179
De ketnet shake is belachelijk!
176
k hoop da ze in den hemel ook DUVEL hebbe!
172
Netlog wordt afgezaagt
147
Meubelen WEBA
142
365 van Delhaize
140
Duvel Lovers Are Better Lovers
137
De Pretroulette (Ketnet)
136
Soutien au personnel de Carrefour
134
les poissoniers d orval
133
de lippen van dedie van de baileys reclame..
132
Jayde Julius (wielrenner CUBE-FINTRO CT)
129
Carrefour sluiten? Zolang Aldi en Lidl openblijve hoorde mij ni klage!
126
Netlog=Sletlog
121
Het oude ketnet
121
Wie zit er nog op NETLOG?
120
Ik haat de kernet shake!
119
Na't school na den delhaize gaan om u thuis vol te boefe!
109
Ik ben Netlog beu x)
103
I hate when delhaize workers think that u have stole and u have not Gemiddelde
101 1766
Berichten Bijlage 77: Plaats van het bericht Percentage berichten
Bijlage 78: Schrijver van het bericht Aantal Percentage Fan Merk Totaal
977
91,1
96
8,9
1073
100,0
65
Bijlage 79: Geslacht Aantal Percentage Man
624
Vrouw
340
58,2 31,7
Totaal
964
100,0
Bijlage 80: Taal Aantal Percentage Nederlands
722
67,3
Frans
228
21,2
Engels
119
11,1
Onbekend Totaal
4
,4
1073
100,0
Bijlage 81: Post of reactie Aantal Percent Post
641
Reactie
432
40,3
1073
100,0
Total
59,7
Bijlage 82: Hoeveel keer vindt men het bericht leuk? N Hoeveel keer vindt men het bericht leuk?
1073
Minimum
Maximum 0
73
Mean ,46
Std. Deviation 2,854
Soorten berichten Bijlage 83: Soorten berichten door het merk Percentage berichten
66
Bijlage 84: Soorten berichten door fans Percentage berichten
Bijlage 85: Percentagetoets antwoorden op fans en op merken Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 0.291 (1-0.291) AI= +/- 1.96
"
(
982
0.074(1-0.074) )
+
(
982
)
AI= [-0.03279, 0.03279] P1-p2 = 0.217 ! AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages
Bijlage 86: Percentagetoets vragen aan fans en aan merken Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 0.036 (1-0.036) AI= +/- 1.96
"
(
982
0.011(1-0.011) )
+
(
982
)
AI= [-0.01333, 0.01333] P1-p2 = 0.025 ! AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages
67
Inhoud van de berichten Bijlage 87: Onderwerpen in berichten: marketingmix Percentage berichten
Bijlage 88: Onderwerpen in berichten: evenementen Percentage berichten
Bijlage 89: Onderwerpen in berichten: entertainment Percentage berichten
68
Bijlage 90: Onderwerpen in berichten: andere onderwerpen Percentage berichten
Bijlage 91: Onderwerpen in berichten: concurrentie Percentage berichten
Bijlage 92: Onderwerpen in berichten: multimedia Percentage berichten
69
Bijlage 93: Aantal hyperlinks Bevat het bericht een hyperlink? Aantal Percent Valid Percent Cumulative Percent Nee
1047
97,6
97,6
97,6
Interne link naar Facebook pagina
3
,3
,3
97,9
Link naar eigen website
10
,9
,9
98,8
Link naar externe website
13
1,2
1,2
100,0
1073
100,0
100,0
Total
Bijlage 94: Aantal video’s Bevat het bericht een video? Aantal Percent Valid Percent Cumulative Percent Nee
1060
98,8
98,8
Bekijkbaar op Facebook pagina
9
,8
,8
99,6
Bekijkbaar op eigen website
4
,4
,4
100,0
1073
100,0
100,0
Total
98,8
Bijlage 95: Aantal foto’s Bevat het bericht een foto? Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Nee
579
54,0
54,0
Bekijkbaar op facebookpagina
27
2,5
2,5
54,0 56,5
Bekijkbaar op eigen website merk
467
43,5
43,5
100,0
Total
1073
100,0
100,0
Toon berichten Bijlage 96: Beleefdheid fans Percentage berichten
70
Bijlage 97: Tevredenheid over het merk Percentage berichten
Bijlage 98: Betrokkenheid met het merk Percentage berichten
Bijlage 99: Mate van humor in het bericht Percentage berichten
71
Bijlage 100: Emotionaliteit in het bericht Percentage berichten
Recensies Bijlage 101: Aantal sterren bij recensies Hoeveel sterren kreeg de recensie? Niet van toepassing
Aantal
Percent
1072
99,9
2 sterren Total
1
,1
1073
100,0
3.2.2. Onderzoeksvragen Onderzoeksvraag 1 Bijlage 102: Overzicht significante samenhangen tussen de soort berichten en merk- of fanpagina’s. Significant meer berichten op fanpagina’s dan op merkpagina’s Antwoorden op fans (X2=44.289, df=1, p<0.00) Klachten (X2=14.799, df=1, p<0.002) Waardering voor het merk (X2=15.055, df=1, p<0.00)
Bijlage 103: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het aantal fans die antwoorden op fans Kruistabel Een fan die antwoordt op een andere fan Fanpagina
Nee
Ja
82
25
Rijpercentage
76,6%
23,4%
Kolompercentage
9,0%
34,2%
Aantal
Officiële merkpagina Aantal
827
48
Rijpercentage
94,5%
5,5%
Kolompercentage
91,0%
65,8%
72
Chi2 Test Exact Asymp. Sig. Sig. Exact Sig. Value df (2-sided) (2-sided) (1-sided) 44,289a 1
,000
41,728 1
,000
31,560 1
,000
Linear-by-Linear Association 44,243 1
,000
Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio Fisher's Exact Test
,000
N of Valid Cases
,000
982
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 7,95. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2 0.234 (1-0.234) AI= +/- 1.96
"
(
0.055(1-0.055)
107
)
+
(
875
)
AI= [-0.08163, 0.08163] P1- p2 = 0.179 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 104: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het bevatten van een klacht in het bericht Kruistabel Een fan die klaagt Nee Is het een fanpagina of een Fanpagina merkpagina
Aantal
Officiële merkpagina
Ja
100
7
Rijpercentage
93,5%
6,5%
Kolompercentage
10,4%
38,9%
Aantal
864
11
Rijpercentage
98,7%
1,3%
Kolompercentage
89,6%
61,1%
Chi2 Test Value
df
Asymp. Sig. (2-sided)
Pearson Chi-Square
14,799a
1
,000
Continuity Correctionb
12,008
1
,001
Likelihood Ratio
9,791
1
,002
14,784
1
,000
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
,002
,002
982
a. 1 cells (25,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 1,96. b. Computed only for a 2x2 table
73
Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2 0.065 (1-0.065) AI= +/- 1.96
"
(
0.013(1-0.013)
107
)
+
(
875
)
AI= [-0.04731, 0.04731] P1- p2 = 0.052 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 105: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het uiten van een waardering voor het merk Kruistabel Een fan die zijn waardering voor het merk uit Nee Fanpagina
Aantal Rijpercentage Kolompercentage
Officiële merkpagina
Aantal
Ja 74
33
69,2%
30,8%
9,1%
19,3%
737
138
Rijpercentage
84,2%
15,8%
Kolompercentage
90,9%
80,7%
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
15,055a
1
,000
Continuity Correctionb
14,026
1
,000
Likelihood Ratio
13,148
1
,000
15,040
1
,000
Pearson Chi-Square
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
982
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 18,63. b. Computed only for a 2x2 table Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2 0.308 (1-0.308) AI= +/- 1.96
"
(
107
0.158(1-0.158) )
+
(
875
)
AI= [-0.09075, 0.09075] P1- p2 = 0.15 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
74
Bijlage 106: Overzicht significante samenhangen tussen onderwerpen van de berichten en merk- of fanpagina’s Significant meer berichten op fanpagina’s dan op merkpagina’s • Bestaande producten en diensten (X2=106.482, df=1, p<0.00) • Gesponsorde evenementen (X2=108,548, df=1, p<0.00)
Significant meer berichten op merkpagina’s groter dan fanpagina’s • Verkoopplaats (X2=4.962, df=1, p<0.017) • Communicatie (X2=15.371, df=1, p<0.00) • Facebookpagina (X2=7.432, df =1, p<0.006) • Wedstrijden (X2=86.259, df=1, p<0.00) • Foto’s (X2=77.657, df =1, p<0.00) • Video’s (X2=6.915, df =1, p<0.009)
Bijlage 107: Samenhang tussen merk- of fanpagina’s en het schrijven over bestaande producten of diensten Kruistabel Gaat het over een bestaand product of dienst? Fanpagina
Nee
Ja
43
64
Rijpercentage
40,2%
59,8%
Kolompercentage
5,1%
28,2%
Aantal
Officiële Aantal merkpagina Rijpercentage Kolompercentage
803
163
83,1%
16,9%
94,9%
71,8%
Chi2 Test Value
df
Asymp. Sig. (2-sided)
Pearson Chi-Square
106,482a
1
,000
Continuity Correctionb
103,923
1
,000
Likelihood Ratio
86,283
1
,000
106,383
1
,000
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 22,64. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2 0.598 (1-0.598) AI= +/- 1.96
"
(
107
0.169(1-0.169) )
+
(
966
)
AI= [-0.09586, 0.09586] P1- p2 = 0.429 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
75
Bijlage 108: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het schrijven van berichten over gesponserde evenementen Kruistabel Gaat het over een evenement dat gesponsord wordt door het merk? Nee Is het een Fanpagina fanpagina of een merkpagina
Ja
Aantal Rijpercentage
94
13
87,9%
12,1%
8,9%
92,9%
Kolompercentage
Officiële merkpagina
Aantal
965
1
Rijpercentage
99,9%
,1%
Kolompercentage
91,1%
7,1%
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
108,548a
1
,000
99,395
1
,000
54,410
1
,000
108,447
1
,000
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 1 cells (25,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 1,40. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2 0.121 (1-0.121) AI= +/- 1.96
"
(
0.001(1-0.001)
107
)
+
(
966
)
AI= [-0.06183, 0.06183] P1- p2 = 0.12 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 109: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het schrijven over de verkoopplaats Kruistabel Gaat het over de plaats waar men het product kan aankopen? Nee Is het een fanpagina of een merkpagina
Fanpagina
Aantal Rijpercentage Kolompercentage
Officiële merkpagina
Aantal
Ja
107
0
100,0%
,0%
10,4%
,0%
923
43
Rijpercentage
95,5%
4,5%
Kolompercentage
89,6%
100,0%
76
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
4,962a
1
,026
3,872
1
,049
9,231
1
,002
Linear-by-Linear Association
4,957
1
,026
N of Valid Cases
1073
Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,017
,010
a. 1 cells (25,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 4,29. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2 0.045(1-0.045) AI= +/- 1.96
"
(
0
)
+
(
966
)
AI= [-0.01307, 0.01307] P1- p2 = -0.045 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 110: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het schrijven over de communicatie of campagnes van het merk Kruistabel Gaat het over de communicatie of campagnes van het merk? Nee Is het een fanpagina of een merkpagina
Fanpagina
Officiële merkpagina
Aantal
Ja 106
1
Rijpercentage
99,1%
,9%
Kolompercentage
11,4%
,7%
Aantal
827
139
Rijpercentage
85,6%
14,4%
Kolompercentage
88,6%
99,3%
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
15,371a
1
,000
Continuity Correctionb
14,208
1
,000
Likelihood Ratio
23,867
1
,000
15,356
1
,000
Pearson Chi-Square
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
,000
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 13,96. b. Computed only for a 2x2 table
77
Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2 0.009 (1-0.009) AI= +/- 1.96
"
(
0.144(1-0.144)
107
)
+
(
966
)
AI= [-0.02847, 0.02847] P1- p2 = -0.135 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 111: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het schrijven van berichten over de facebookpagina Kruistabel Gaat het over de facebookpagina? Nee Fanpagina
Officiële merkpagina
Aantal
Ja 105
2
Rijpercentage
98,1%
1,9%
Kolompercentage
10,8%
2,1%
Aantal
871
95
Rijpercentage
90,2%
9,8%
Kolompercentage
89,2%
97,9%
Chi2 Test Value
df
Asymp. Sig. (2-sided)
7,432a
1
,006
6,495
1
,011
10,353
1
,001
Linear-by-Linear Association
7,426
1
,006
N of Valid Cases
1073
Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,004
,002
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 9,67. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2 0.019 (1-0.019) AI= +/- 1.96
"
(
107
0.098(1-0.098) )
+
(
966
)
AI= [-0.03195, 0.03195] P1- p2 = - 0.079 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
78
Bijlage 112: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het schrijven van berichten over wedstrijden Kruistabel Gaat het over een wedstrijd? Nee Fanpagina
Aantal
Officiële merkpagina
Ja 105
2
Rijpercentage
98,1%
1,9%
Kolompercentage
17,5%
,4%
Aantal
494
472
Rijpercentage
51,1%
48,9%
Kolompercentage
82,5%
99,6%
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correctionb Likelihood Ratio
df
Asymp. Sig. (2-sided)
86,259a
1
,000
84,364
1
,000
114,358
1
,000
86,179
1
,000
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 47,27. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2 0.019 (1-0.019) AI= +/- 1.96
"
(
0.489(1-0.489)
107
)
+
(
966
)
AI= [-0.04078, 0.04078] P1- p2 = -0.47 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 113: Samenhang tussen een merk- of fanpagina en het schrijven van berichten over foto’s Kruistabel Gaat het over een foto? Nee Fanpagina
Officiële merkpagina
Aantal
Ja 90
17
Rijpercentage
84,1%
15,9%
Kolompercentage
19,1%
2,8%
Aantal
382
584
Rijpercentage
39,5%
60,5%
Kolompercentage
80,9%
97,2%
79
Chi2 Test Value
df
Asymp. Sig. (2-sided)
77,657a
1
,000
75,859
1
,000
81,650
1
,000
Linear-by-Linear Association
77,585
1
,000
N of Valid Cases
1073
Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
,000
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 47,07. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2 0.159 (1-0.159) AI= +/- 1.96
"
(
107
0.605(1-0.605) )
+
(
966
)
AI= [-0.07584, 0.07584] P1- p2 = -0.446 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 114: Samenhang tussen merk- of fanpagina en het schrijven van berichten over video’s Kruistabel Gaat het over een video? Nee Fanpagina
Aantal Rijpercentage Kolompercentage
Officiële merkpagina
Ja 107
0
100,0%
,0%
10,6%
,0%
Aantal
907
59
Rijpercentage
93,9%
6,1%
Kolompercentage
89,4%
100,0%
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
6,915a
1
,009
5,790
1
,016
12,770
1
,000
Linear-by-Linear Association
6,909
1
,009
N of Valid Cases
1073
Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
b
Fisher's Exact Test
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
,003
,002
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 5,88. b. Computed only for a 2x2 table
80
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2 0.061(1-0.061) AI= +/- 1.96
"
(
0
)
+
(
966
)
AI= [-0.01509, 0.01509] P1-p2 = -0.061 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 115: Samenhang tussen merk- of fanpagina en de tevredenheid ten opzichte van het merk in het bericht Ranks
In welke mate is het een positief bericht?
Is het een fanpagina of een merkpagina
N
Fanpagina
105
540,92
56796,50
Officiële merkpagina
875
484,45
423893,50
Total
980
Mean Rank
Sum of Ranks
Mann-Whitney Test In welke mate is het een positief bericht? Mann-Whitney U
40643,500
Wilcoxon W
423893,500
Z
-2,452
Asymp. Sig. (2-tailed)
,014
a. Grouping Variable: Is het een fanpagina of een merkpagina
Bijlage 116: Samenhang tussen merk- of fanpagina en humor in het bericht Ranks Is het een fanpagina of een merkpagina
N
In welke mate is Fanpagina het een Officiële merkpagina humoristisch Total bericht?
Mean Rank
Sum of Ranks
105
520,92
54697,00
875
486,85
425993,00
980
Mann-Whitney Test In welke mate is het een humoristisch bericht? Mann-Whitney U Wilcoxon W Z Asymp. Sig. (2-tailed)
42743,000 425993,000 -2,455 ,014
a. Grouping Variable: Is het een fanpagina of een merkpagina
81
Bijlage 117: Samenhang tussen merk- of fanpagina en betrokkenheid met het merk in het bericht Ranks
In welke mate is het een warmhartig bericht naar het merk toe?
Is het een fanpagina of een merkpagina
N
Mean Rank
Sum of Ranks
Fanpagina
105
584,11
61331,50
Officiële merkpagina
875
479,27 419358,50
Total
980
Mann-Whitney Test In welke mate is het een warmhartig bericht naar het merk toe? Mann-Whitney U
36108,500
Wilcoxon W
419358,500
Z
-5,286
Asymp. Sig. (2-tailed)
,000
a. Grouping Variable: Is het een fanpagina of een merkpagina
Bijlage 118: Samenhang tussen merk- of fanpagina en de mate van emotionaliteit in het bericht Ranks Is het een fanpagina of een merkpagina In welke mate is het bericht emotioneel?
N
Mean Rank
Sum of Ranks
Fanpagina
105
573,10
60175,50
Officiële merkpagina
875
480,59
420514,50
Total
980
Mann-Whitney Test In welke mate is het bericht emotioneel? Mann-Whitney U
37264,500
Wilcoxon W
420514,500
Z
-3,624
Asymp. Sig. (2-tailed)
,000
a. Grouping Variable: Is het een fanpagina of een merkpagina
Bijlage 119: Samenhang tussen merk- of fanpagina’s en het bevatten van een foto in het bericht Kruistabel Bevat het bericht een foto? Bekijkbaar op Bekijkbaar op facebookpa eigen website gina merk
Nee Fanpagina
Officiële merkpagina
Count
101
6
0
Rijpercentage
94,4%
5,6%
,0%
Kolompercentage
17,4%
22,2%
,0%
478
21
467
Rijpercentage
49,5%
2,2%
48,3%
Kolompercentage
82,6%
77,8%
100,0%
Count
82
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
Pearson Chi-Square
92,247a
2
,000
Likelihood Ratio
131,719
2
,000
Linear-by-Linear Association
86,824
1
,000
N of Valid Cases
1073
a. 1 cells (16,7%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 2,69.
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.056 (1-0.056) AI= +/- 1.96
"
(
0.505(1-0.505)
107
)
+
(
966
)
AI= [-0.05378, 0.05378] P1-p2 = - 0.449 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Onderzoeksvraag 2 Bijlage 120: Samenhang tussen een bericht dat staat op een merk- of fanpagina die naar een product of dienst verwijst en het geslacht van de schrijver Kruistabel Is het bericht door een man of vrouw geschreven? Man Is het een product of dienst?
Product Count
14
129
83,5
45,5
129,0
% within Is het een product of dienst?
89,1%
10,9%
100,0%
% within Is het bericht door een man of vrouw geschreven?
18,4%
4,1%
13,4%
Expected Count
Dienst
Total
Vrouw
115
Count
509
326
835
540,5
294,5
835,0
% within Is het een product of dienst?
61,0%
39,0%
100,0%
% within Is het bericht door een man of vrouw geschreven?
81,6%
95,9%
86,6%
Expected Count
Chi2 Test Value df
Asymp. Sig. (2-sided)
38,892a 1
,000
37,667 1
,000
45,740 1
,000
Linear-by-Linear Association 38,851 1
,000
Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
b
Fisher's Exact Test N of Valid Cases
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
,000
,000
964
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 45,50. b. Computed only for a 2x2 table
83
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.816 (1-0.816) AI= +/- 1.96
"
(
0.959(1-0.959)
624
)
+
(
340
)
AI= [-0.03699, 0.03699] P1-p2 = - 0.143 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 121: Samenhang tussen een bericht dat staat op een merk- of fanpagina die naar een product of dienst verwijst en berichten die posts of reacties zijn. Kruistabel Is het een gewone post of een reactie op een ander bericht? Post Is het een product of dienst?
Product Count
Dienst
Total
Reactie 25
116
141
% within Is het een product of dienst?
17,7%
82,3%
100,0%
% within Is het een gewone post of een reactie op een ander bericht?
3,9%
26,9%
13,1%
Count
616
316
932
% within Is het een product of dienst?
66,1%
33,9%
100,0%
% within Is het een gewone post of een reactie op een ander bericht?
96,1%
73,1%
86,9%
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
Asymp. Sig. (2-sided)
df
119,107a
1
,000
117,104
1
,000
121,031
1
,000
118,996
1
,000
b
Likelihood Ratio
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 56,77. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2 0.823 (1-0.823) AI= +/- 1.96
"
(
141
0.339(1-0.339) )
+
(
932
)
AI= [-0.06995, 0.06995] P1-p2 = 0.484 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
84
Bijlage 122: Samenhang tussen berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten waarin antwoorden op het merk geformuleerd worden Kruistabel
Is het een product of dienst?
Product
Dienst
Count Expected Count % within Is het een product of dienst? % within Een fan die antwoordt op het merk Count Expected Count % within Is het een product of dienst? % within Een fan die antwoordt op het merk
Een fan die antwoordt op het merk Nee Ja 35 95 92,1 37,9 26,9% 73,1% 5,0%
33,2%
661 603,9 77,6%
191 248,1 22,4%
95,0%
66,8%
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
Asymp. Sig. (2-sided)
df
140,228a
1
,000
137,784
1
,000
126,579
1
,000
140,085
1
,000
b
Likelihood Ratio
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
982
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 37,86. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.731 (1-0.731) AI= +/- 1.96
"
(
130
0.224(1-0.224) )
+
(
852
)
AI= [-0.08121, 0.08121] P1-p2 = 0.507 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
85
Bijlage 123: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en fans die opmerkingen maken Kruistabel Een fan die een opmerking maakt Nee Is het een product of dienst?
Product
Dienst
121
9
130
Expected Count
83,7
46,3
130,0
% within Is het een product of dienst?
93,1%
6,9% 100,0%
% within Een fan die een opmerking maakt
19,1%
2,6%
Count Expected Count
Total
Total
Ja
Count
13,2%
511
341
852
548,3
303,7
852,0
% within Is het een product of dienst?
60,0%
40,0% 100,0%
% within Een fan die een opmerking maakt
80,9%
97,4%
Count Expected Count % within Is het een product of dienst? % within Een fan die een opmerking maakt
86,8%
632
350
982
632,0
350,0
982,0
64,4%
35,6% 100,0%
100,0% 100,0% 100,0%
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
53,874a
1
,000
52,440
1
,000
66,806
1
,000
Linear-by-Linear Association
53,819
1
,000
N of Valid Cases
982
Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
,000
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 46,33. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.069 (1-0.069) AI= +/- 1.96
"
(
130
0.40(1-0.40) )
+
(
852
)
AI= [-0.05459, 0.05459] P1-p2 = - 0.331 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 124: Overzicht van de significante samenhangen tussen berichten op merk- en fanpagina’s verwijzend naar producten en diensten en de onderwerpen van de berichten Significant meer berichten op pagina’s rond producten dan op pagina’s rond diensten over • Bestaande producten of diensten (X2=11.266, df =1, p<0.001) • De verkoopplaats (X2=63/890, df =1, p<0.00) • Kortingen (X2=46.573, df =1, p<0.00) • Gratis producten of diensten (X2=107.360, df =1, p<0.00) • De consument (X2=32.509, df =1, p<0.00), • De facebookpagina (X2=671.817, df =1, p<0.00) • Het merk algemeen (X2=79.476, df =1, p<0.00)
Significant meer berichten op pagina’s rond diensten dan op pagina’s rond producten over • Wedstrijden (X2=108.661, df =1, p<0.00) • Foto’s (X2=139.911, df =1, p<0.00) • Video’s (X2=9.445, df =1, p<0.002)
86
Bijlage 125: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over het bestaande aanbod (producten of diensten) Kruistabel Gaat het over een bestaand product of dienst? Nee Is het een Product Count product of Expected Count dienst? % within Is het een product of dienst? % within Gaat het over een bestaand product of dienst? Dienst
Count
45
141
111,2
29,8
141,0
68,1%
31,9%
100,0%
11,3%
19,8%
13,1%
750
182
932
734,8
197,2
932,0
% within Is het een product of dienst?
80,5%
19,5%
100,0%
% within Gaat het over een bestaand product of dienst?
88,7%
80,2%
86,9%
846
227
1073
Expected Count
Total
Total
Ja 96
Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
11,266a
1
,001
10,536
1
,001
10,345
1
,001
11,256
1
,001
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,001
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,001
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 29,83. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.319 (1-0.319) AI= +/- 1.96
"
(
141
0.195(1-0.195) )
+
(
932
)
AI= [-0.08103, 0.08103] P1-p2 = 0.124 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
87
Bijlage 126: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over de verkoopplaats Kruistabel Gaat het over de plaats waar men het product kan aankopen Nee Is het een Product Count product of Expected Count dienst? % within Is het een product of dienst? % within Gaat het over de plaats waar men het product kan aankopen Dienst
Count Expected Count
Total
Total
Ja
118
23
141
135,3
5,7
141,0
83,7%
16,3%
100,0%
11,5%
53,5%
13,1%
912
20
932
894,7
37,3
932,0
% within Is het een product of dienst?
97,9%
2,1%
100,0%
% within Gaat het over de plaats waar men het product kan aankopen
88,5%
46,5%
86,9%
1030
43
1073
Count
Chi2 Test Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) 63,890a 1
,000
Continuity Correctionb
60,260 1
,000
Likelihood Ratio
42,249 1
,000
Linear-by-Linear Association 63,830 1
,000
Pearson Chi-Square
Fisher's Exact Test
,000
N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 5,65. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.163 (1-0.163) AI= +/- 1.96
"
(
141
0.021(1-0.021) )
+
(
932
)
AI= [-0.06166, 0.06166] P1-p2 = 0.142 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 127: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over kortingen Kruistabel Gaat het over kortingen? Nee Is het een Product Count product of Expected Count dienst? % within Is het een product of dienst? % within Gaat het over kortingen? Dienst
Count Expected Count % within Is het een product of dienst? % within Gaat het over kortingen?
Total
Count
Total
Ja 134
7
141
140,1
,9
141,0
95,0%
5,0% 100,0%
12,6%
100,0%
932
0
932
925,9
6,1
932,0
100,0%
13,1%
,0% 100,0%
87,4%
,0%
86,9%
1066
7
1073
88
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
46,573a
1
,000
39,228
1
,000
28,720
1
,000
Linear-by-Linear Association
46,530
1
,000
N of Valid Cases
1073
Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
,000
a. 1 cells (25,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,92. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.05 (1-0.05) AI= +/- 1.96
"
(
141
)
+
(
0
)
AI= [-0.03597, 0.03597] P1-p2 = 0.05 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 128: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over gratis producten of diensten Kruistabel Gaat het over het verkrijgen van gratis producten of diensten? Nee Is het een Product Count product of Expected Count dienst? % within Is het een product of dienst? % within Gaat het over het verkrijgen van gratis producten? Dienst
Count
125
16
141
138,9
2,1
141,0
88,7%
11,3%
100,0%
11,8%
100,0%
13,1%
932
0
932
918,1
13,9
932,0
% within Is het een product of dienst?
100,0%
,0%
100,0%
% within Gaat het over het verkrijgen van gratis producten?
88,2%
,0%
86,9%
1057
16
1073
Expected Count
Total
Total
Ja
Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
107,360a
1
,000
99,774
1
,000
66,591
1
,000
107,260
1
,000
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
,000
,000
1073
a. 1 cells (25,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 2,10. b. Computed only for a 2x2 table
89
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.113 (1-0.113) AI= +/- 1.96
"
(
141
)
+
(
0
)
AI= [-0.05226, 0.05226] P1-p2 = 0.113 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 129: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over de consument Kruistabel Gaat het over de consument? Nee Is het een Product Count product of Expected Count dienst? % within Is het een product of dienst? % within Gaat het over de consument? Dienst
9
141
139,2
1,8
141,0
93,6%
6,4%
100,0%
12,5%
64,3%
13,1%
927
5
932
919,8
12,2
932,0
Count Expected Count
Total
Total
Ja
132
% within Is het een product of dienst?
99,5%
,5%
100,0%
% within Gaat het over de consument?
87,5%
35,7%
86,9%
1059
14
1073
Count
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
32,509a
1
,000
Continuity Correctionb
28,127
1
,000
Likelihood Ratio
20,120
1
,000
32,479
1
,000
Pearson Chi-Square
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 1 cells (25,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 1,84. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.064 (1-0.064) AI= +/- 1.96
"
(
141
0.005(1-0.005) )
+
(
932
)
AI= [-0.04065, 0.04065] P1-p2 = 0.059 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
90
Bijlage 130: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over de facebookpagina Kruistabel Gaat het over de facebookpagina? Nee Is het een Product Count product of Expected Count dienst? % within Is het een product of dienst?
Dienst
95
141
128,3
12,7
141,0
32,6%
% within Gaat het over de facebookpagina? Count
Total
67,4% 100,0%
4,7%
Expected Count
Total
Ja 46
97,9%
13,1%
930
2
932
847,7
84,3
932,0
% within Is het een product of dienst?
99,8%
% within Gaat het over de facebookpagina?
95,3%
2,1%
86,9%
976
97
1073
Count
,2% 100,0%
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
671,817a
1
,000
663,675
1
,000
444,583
1
,000
671,191
1
,000
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 12,75. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.674 (1-0.674) AI= +/- 1.96
"
(
141
0.002(1-0.002) )
+
(
932
)
AI= [-0.07743, 0.07743] P1-p2 = 0.672 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
91
Bijlage 131: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over het merk in het algemeen Kruistabel Gaat het over het merk in het algemeen? Nee Is het een product of dienst?
Product Count
19
141
137,5
3,5
141,0
% within Is het een product of dienst?
86,5%
13,5%
100,0%
% within Gaat het over het merk in het algemeen?
11,7%
70,4%
13,1%
Expected Count
Dienst
Count Expected Count
Total
Total
Ja 122
924
8
932
908,5
23,5
932,0
% within Is het een product of dienst?
99,1%
,9%
100,0%
% within Gaat het over het merk in het algemeen?
88,3%
29,6%
86,9%
1046
27
1073
Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
79,476a
1
,000
74,416
1
,000
48,625
1
,000
79,402
1
,000
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 1 cells (25,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 3,55. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.135 (1-0.135) AI= +/- 1.96
"
(
141
0.009(1-0.009) )
+
(
932
)
AI= [-0.05673, 0.05673] P1-p2 = 0.126 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
92
Bijlage 132: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over wedstrijden Kruistabel Gaat het over een wedstrijd waarbij je een prijs kan winnen? Nee Is het een Product Count product of Expected Count dienst? % within Is het een product of dienst? % within Gaat het over een wedstrijd waarbij je een prijs kan winnen? Dienst
Count
5
141
78,7
62,3
141,0
96,5%
3,5%
100,0%
22,7%
1,1%
13,1%
463
469
932
520,3
411,7
932,0
% within Is het een product of dienst?
49,7%
50,3%
100,0%
% within Gaat het over een wedstrijd waarbij je een prijs kan winnen?
77,3%
98,9%
86,9%
599
474
1073
Expected Count
Total
Total
Ja
136
Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
108,661a
1
,000
106,772
1
,000
137,697
1
,000
108,559
1
,000
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 62,29. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.035 (1-0.035) AI= +/- 1.96
"
(
141
0.503(1-0.503) )
+
(
932
)
AI= [-0.04417, 0.04417] P1-p2 = - 0.468 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
93
Bijlage 133: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over foto’s Kruistabel Gaat het over een foto? Nee Is het een product of dienst?
Product Count
14
141
62,0
79,0
141,0
% within Is het een product of dienst?
90,1%
9,9%
100,0%
% within Gaat het over een foto?
26,9%
2,3%
13,1%
345
587
932
410,0
522,0
932,0
% within Is het een product of dienst?
37,0%
63,0%
100,0%
% within Gaat het over een foto?
73,1%
97,7%
86,9%
472
601
1073
Expected Count
Dienst
Count Expected Count
Total
Total
Ja
127
Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
Asymp. Sig. (2-sided)
df
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
139,911a
1
,000
137,766
1
,000
152,251
1
,000
139,780
1
,000
b
Likelihood Ratio Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 62,02. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.099 (1-0.099) AI= +/- 1.96
"
(
0.63 (1-0.63)
141
)
+
(
932
)
AI= [-0.05823, 0.05823] P1-p2 = - 0.531 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 134: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en berichten over video’s Kruistabel Gaat het over een video? Nee Is het een Product Count product of Expected Count dienst? % within Is het een product of dienst?
0
141
133,2
7,8
141,0
100,0%
,0%
100,0%
13,9%
,0%
13,1%
873
59
932
880,8
51,2
932,0
% within Is het een product of dienst?
93,7%
6,3%
100,0%
% within Gaat het over een video?
86,1% 100,0%
86,9%
% within Gaat het over een video? Dienst
Count Expected Count
Total
Total
Ja
141
Count
1014
59
1073
94
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
9,445a
1
,002
8,266
1
,004
17,135
1
,000
Linear-by-Linear Association
9,437
1
,002
N of Valid Cases
1073
Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio Fisher's Exact Test
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
,000
,000
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 7,75. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.063(1-0.063) AI= +/- 1.96
"
(
0
)
+
(
932
)
AI= [-0.015599, 0.015599] P1-p2 = - 0.063 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 135: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en de mate van emotie in berichten
Ranks
In welke mate is het bericht emotioneel?
Mean Rank
Sum of Ranks
Is het een product of dienst?
N
Product
130
448,57
58314,00
Dienst
850
496,91
422376,00
Total
980
Mann-Whitney Test In welke mate is het bericht emotioneel? Mann-Whitney U
49799,000
Wilcoxon W
58314,000
Z Asymp. Sig. (2-tailed)
-2,077 ,038
a. Grouping Variable: Is het een product of dienst?
95
Bijlage 136: Samenhang tussen de berichten die gepost zijn op een merk- of fanpagina die verwijst naar een product of dienst en het gebruik van foto’s in berichten Kruistabel Bevat het bericht een foto? Bekijkbaar op facebookpagina
Nee Is het een Product Count product of Expected Count dienst? % within Is het een product of dienst? % within Bevat het bericht een foto? Dienst
Total
135
4
2
141
76,1
3,5
61,4
141,0
95,7%
2,8%
1,4%
100,0%
23,3%
14,8%
,4%
13,1%
444
23
465
932
502,9
23,5
405,6
932,0
Count Expected Count
Total
Bekijkbaar op eigen website merk
% within Is het een product of dienst?
47,6%
2,5%
49,9%
100,0%
% within Bevat het bericht een foto?
76,7%
85,2%
99,6%
86,9%
579
27
467
1073
Count Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
118,709a
2
,000
Likelihood Ratio
157,580
2
,000
Linear-by-Linear Association
118,399
1
,000
Pearson Chi-Square
N of Valid Cases
1073
a. 1 cells (16,7%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 3,55.
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.042 (1-0.042) AI= +/- 1.96
"
(
141
0.524(1-0.524) )
+
(
932
)
AI= [-0.04609, 0.04609] P1-p2 = - 0.482 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
96
Onderzoeksvraag 3 Bijlage 137: Samenhang tussen productcategorie en geslacht van de schrijver Kruistabel Is het bericht door een man of vrouw geschreven? Man productcatkort
2,00
3,00
5,00
6,00
Count
Vrouw
106
137
% within productcatkort
43,6%
56,4%
% within Is het bericht door een man of vrouw geschreven?
17,0%
40,3%
Count
10
1
% within productcatkort
90,9%
9,1%
% within Is het bericht door een man of vrouw geschreven?
1,6%
,3%
Count
56
18
% within productcatkort
75,7%
24,3%
% within Is het bericht door een man of vrouw geschreven?
9,0%
5,3%
Count
452
184
% within productcatkort
71,1%
28,9%
% within Is het bericht door een man of vrouw geschreven?
72,4%
54,1%
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
65,806a
3
,000
Likelihood Ratio
64,603
3
,000
Linear-by-Linear Association
54,455
1
,000
Pearson Chi-Square
N of Valid Cases
964
a. 1 cells (12,5%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 3,88. Percentagetoets geslacht en productcategorie 2 H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.17 (1-0.17) AI= +/- 1.96
"
(
624
0.403(1-0.403) )
+
(
340
)
AI= [-0.05989, 0.05989] P1-p2 = - 0.233 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Percentagetoets geslacht en productcategorie 3 H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.016 (1-0.016) AI= +/- 1.96
"
(
624
0.003(1-0.003) )
+
(
340
)
AI= [-0.01143, 0.01143] P1-p2 = 0.013 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
97
Percentagetoets geslacht en productcategorie 5 H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.09 (1-0.09) AI= +/- 1.96
"
(
0.053(1-0.053)
624
)
+
(
340
)
AI= [-0.03273, 0.03273] P1-p2 = 0.037 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Percentagetoets geslacht en productcategorie 6 H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.724 (1-0.724) AI= +/- 1.96
"
(
0.541(1-0.541)
624
)
+
(
340
)
AI= [-0.06353, 0.06353] P1-p2 = 0.183 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 138: Samenhang tussen productcategorie en aantal keer dat men een bericht leuk vindt Warnings Post hoc tests are not performed for Hoeveel keer vindt men het bericht leuk? because at least one group has fewer than two cases.
Anova-test Hoeveel keer vindt men het bericht leuk? Sum of Squares Between Groups
Mean Square
df
86,925
4
21,731
Within Groups
8643,642
1068
8,093
Total
8730,567
1072
F 2,685
Sig. ,030
98
Bijlage 139: Samenhang tussen productcategorie en een fan die antwoordt op het merk Kruistabel Een fan die antwoordt op het merk Nee productcatkort
2,00
3,00
Count
169
% within productcatkort
32,9%
67,1%
% within Een fan die antwoordt op het merk
11,9%
59,1%
Count
13
0
Expected Count
9,2
3,8
100,0%
,0%
1,9%
,0%
% within productcatkort % within Een fan die antwoordt op het merk 5,00
Count Expected Count % within productcatkort % within Een fan die antwoordt op het merk
6,00
Ja 83
Count
55
24
56,0
23,0
69,6%
30,4%
7,9%
8,4%
545
93
452,2
185,8
% within productcatkort
85,4%
14,6%
% within Een fan die antwoordt op het merk
78,3%
32,5%
Expected Count
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
246,534a
3
,000
Likelihood Ratio
238,465
3
,000
Linear-by-Linear Association
228,111
1
,000
Pearson Chi-Square
N of Valid Cases
982
a. 1 cells (12,5%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 3,79.
99
Bijlage 140: Samenhang tussen productcategorie en een fan die zijn waardering voor het merk uit Kruistabel Een fan die zijn waardering voor het merk uit Nee productcatkort
2,00
Count
104
252
208,1
43,9
252,0
% within productcatkort
58,7%
41,3%
100,0%
% within Een fan die zijn waardering voor het merk uit
18,2%
60,8%
25,7%
Expected Count
3,00
Count Expected Count % within productcatkort % within Een fan die zijn waardering voor het merk uit
5,00
Count Expected Count % within productcatkort % within Een fan die zijn waardering voor het merk uit
6,00
Count Expected Count
Total
Total
Ja 148
10
3
13
10,7
2,3
13,0
76,9%
23,1%
100,0%
1,2%
1,8%
1,3%
66
13
79
65,2
13,8
79,0
83,5%
16,5%
100,0%
8,1%
7,6%
8,0%
587
51
638
526,9
111,1
638,0
% within productcatkort
92,0%
8,0%
100,0%
% within Een fan die zijn waardering voor het merk uit
72,4%
29,8%
65,0%
811
171
982
Count
Chi2 Test Value
df
Asymp. Sig. (2-sided)
139,432a
3
,000
Likelihood Ratio
126,284
3
,000
Linear-by-Linear Association
138,432
1
,000
Pearson Chi-Square
N of Valid Cases
982
a. 1 cells (12,5%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 2,26.
100
Bijlage 141: Samenhang tussen de productcategorie en een fan die een opmerking maakt Kruistabel Een fan die een opmerking maakt Nee productcatkort
2,00
Count
70
252
162,2
89,8
252,0
% within productcatkort
72,2%
27,8%
100,0%
% within Een fan die een opmerking maakt
28,8%
20,0%
25,7%
Expected Count
3,00
Count Expected Count % within productcatkort % within Een fan die een opmerking maakt
5,00
Count Expected Count % within productcatkort % within Een fan die een opmerking maakt
6,00
Count
7
6
13
8,4
4,6
13,0
53,8%
46,2%
100,0%
1,1%
1,7%
1,3%
46
33
79
50,8
28,2
79,0
58,2%
41,8%
100,0%
7,3%
9,4%
8,0%
397
241
638
410,6
227,4
638,0
% within productcatkort
62,2%
37,8%
100,0%
% within Een fan die een opmerking maakt
62,8%
68,9%
65,0%
632
350
982
Expected Count
Total
Total
Ja 182
Count
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
Pearson Chi-Square
9,979a
3
,019
Likelihood Ratio
10,188
3
,017
7,334
1
,007
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
982
a. 1 cells (12,5%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 4,63.
Bijlage 142: Samenhang tussen de productcategorie en de tevredenheid van de schrijver Ranks In welke mate is het een positief bericht?
productcatkort
N
2,00
252
Mean Rank 597,22
3,00
11
461,73
5,00
79
554,15
6,00
638
440,96
Total
980
Kruskal-Wallis Test In welke mate is het een positief bericht? Chi-Square df Asymp. Sig.
95,801 3 ,000
a. Kruskal-Wallis Test b. Grouping Variable: productcatkort
101
Samenhang tussen tevredenheid schrijver en productcategorieën 2 & 6 Ranks productcatkort
Mean Rank
N
In welke mate is 2,00 het een positief 6,00 bericht? Total
252
545,84
638
405,87
890
Mann-Whitney Test In welke mate is het een positief bericht? Mann-Whitney U
55103,500
Wilcoxon W
258944,500
Z
-9,364
Asymp. Sig. (2-tailed)
,000
a. Grouping Variable: productcatkort
Samenhang tussen tevredenheid schrijver en productcategorieën 5 & 6 Ranks productcatkort
Mean Rank
N
In welke mate is 5,00 het een positief 6,00 bericht? Total
79
436,48
638
349,41
717
Mann-Whitney Test In welke mate is het een positief bericht? Mann-Whitney U
19080,000
Wilcoxon W
222921,000
Z
-5,584
Asymp. Sig. (2-tailed)
,000
a. Grouping Variable: productcatkort
Bijlage 143: Samenhang tussen de productcategorie en de uiting van betrokkenheid met het merk in de berichten Ranks productcatkort In welke mate is het 2,00 een warmhartig 3,00 bericht naar het merk 5,00 toe? 6,00 Total
N
Mean Rank
252
547,79
11
413,00
79
670,31
638
446,94
980
Kruskal-Wallis Test In welke mate is het een warmhartig bericht naar het merk toe? Chi-Square df Asymp. Sig.
126,298 3 ,000
a. Kruskal-Wallis Test b. Grouping Variable: productcatkort
102
Samenhang tussen betrokkenheid en productcategorieën 3 & 5 Ranks productcatkort In welke mate is het 3,00 een warmhartig 5,00 bericht naar het merk Total toe?
N
Mean Rank
11
23,50
79
48,56
90
Mann-Whitney Test In welke mate is het een warmhartig bericht naar het merk toe? Mann-Whitney U
192,500
Wilcoxon W
258,500
Z
-3,261
Asymp. Sig. (2-tailed)
,001
a. Grouping Variable: productcatkort
Samenhang tussen betrokkenheid en productcategorieën 5 & 6 Ranks productcatkort In welke mate is het 5,00 een warmhartig 6,00 bericht naar het merk Total toe?
N
Mean Rank
79
510,02
638
340,30
717
Mann-Whitney Test In welke mate is het een warmhartig bericht naar het merk toe? Mann-Whitney U
13270,500
Wilcoxon W
217111,500
Z
-11,723
Asymp. Sig. (2-tailed)
,000
a. Grouping Variable: productcatkort
Samenhang tussen betrokkenheid en productcategorieën 2 & 5 Ranks productcatkort In welke mate is het 2,00 een warmhartig 5,00 bericht naar het merk Total toe?
N
Mean Rank
252
157,93
79
191,73
331
Mann-Whitney Test In welke mate is het een warmhartig bericht naar het merk toe? Mann-Whitney U Wilcoxon W Z Asymp. Sig. (2-tailed)
7921,500 39799,500 -3,122 ,002
a. Grouping Variable: productcatkort
103
Samenhang tussen betrokkenheid en productcategorieën 2 & 6 Ranks productcatkort In welke mate is het 2,00 een warmhartig 6,00 bericht naar het merk Total toe?
N
Mean Rank
252
509,39
638
420,26
890
Mann-Whitney Test In welke mate is het een warmhartig bericht naar het merk toe? Mann-Whitney U
64287,500
Wilcoxon W
268128,500
Z
-7,388
Asymp. Sig. (2-tailed)
,000
a. Grouping Variable: productcatkort
Bijlage 144: Samenhang tussen de productcategorieën en humor in het bericht Ranks
In welke mate is het een humoristisch bericht?
productcatkort
N
Mean Rank
2,00
252
499,20
3,00
11
563,23
5,00
79
455,96
6,00
638
490,09
Total
980
Kruskal-Wallis Test,b In welke mate is het een humoristisch bericht? Chi-Square
9,505
df
3
Asymp. Sig.
,023
a. Kruskal-Wallis Test b. Grouping Variable: productcatkort
Samenhang tussen humor en productcategorieën 3 & 6 Ranks productcatkort In welke mate is het een humoristisch bericht?
N
Mean Rank
3,00
11
374,64
6,00
638
324,14
Total
649
Mann-Whitney Test In welke mate is het een humoristisch bericht? Mann-Whitney U Wilcoxon W Z Asymp. Sig. (2-tailed)
2963,000 206804,000 -2,825 ,005
a. Grouping Variable: productcatkort
104
Samenhang tussen humor en productcategorieën 5 & 6 Ranks productcatkort In welke mate is het een humoristisch bericht?
N
Mean Rank
5,00
79 336,44
6,00
638 361,79
Total
717
Mann-Whitney Test In welke mate is het een humoristisch bericht? Mann-Whitney U
23418,500
Wilcoxon W
26578,500
Z
-2,959
Asymp. Sig. (2-tailed)
,003
a. Grouping Variable: productcatkort
Bijlage 145: Samenhang tussen de productcategorieën en de emotionaliteit van de berichten Ranks
In welke mate is het bericht emotioneel?
productcatkort
N
Mean Rank
2,00
252
616,85
3,00
11
451,23
5,00
79
554,65
6,00
638
433,33
Total
980
Kruskal-Wallis Test In welke mate is het bericht emotioneel? Chi-Square
105,604
df
3
Asymp. Sig.
,000
a. Kruskal-Wallis Test b. Grouping Variable: productcatkort
Samenhang tussen emotionaliteit en productcategorieën 2 & 3 Ranks
In welke mate is het bericht emotioneel?
productcatkort
N
Mean Rank
2,00
252
133,98
3,00
11
86,59
Total
263
Mann-Whitney Test In welke mate is het bericht emotioneel? Mann-Whitney U
886,500
Wilcoxon W
952,500
Z Asymp. Sig. (2-tailed)
-2,107 ,035
a. Grouping Variable: productcatkort
105
Samenhang tussen emotionaliteit en productcategorieën 2 & 5 Ranks
In welke mate is het bericht emotioneel?
productcatkort
N
Mean Rank
2,00
252
172,08
5,00
79
146,60
Total
331
Mann-Whitney Test In welke mate is het bericht emotioneel? Mann-Whitney U
8421,500
Wilcoxon W
11581,500
Z
-2,147
Asymp. Sig. (2-tailed)
,032
a. Grouping Variable: productcatkort
Samenhang tussen emotionaliteit en productcategorieën 2 & 6 Ranks
In welke mate is het bericht emotioneel?
productcatkort
N
Mean Rank
2,00
252
563,79
6,00
638
398,78
Total
890
Mann-Whitney Test In welke mate is het bericht emotioneel? Mann-Whitney U
50579,000
Wilcoxon W
254420,000
Z
-10,004
Asymp. Sig. (2-tailed)
,000
a. Grouping Variable: productcatkort
Samenhang tussen emotionaliteit en productcategorieën 5 & 6 Ranks productcatkort In welke mate is het bericht emotioneel?
N
Mean Rank
5,00
79
441,28
6,00
638
348,81
Total
717
Mann-Whitney Test In welke mate is het bericht emotioneel? Mann-Whitney U Wilcoxon W Z Asymp. Sig. (2-tailed)
18700,500 222541,500 -5,142 ,000
a. Grouping Variable: productcatkort
106
Onderzoeksvraag 4 Bijlage 146: Samenhang tussen berichten op merk- of fanpagina’s die verwijzen naar merkextensies en de schrijver van het bericht Kruistabel Is het bericht door een fan of door het merk geschreven? Fan Is het een Nee merkextensie
Count Expected Count % within Is het een merkextensie % within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
Ja
Merk 977
94
975,2
95,8
91,2%
8,8%
100,0%
97,9%
Count
0
2
1,8
,2
% within Is het een merkextensie
,0%
100,0%
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
,0%
2,1%
Expected Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correctionb Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
20,392a
1
,000
10,732
1
,001
9,694
1
,002
20,373
1
,000
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,008
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,008
1073
a. 2 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,18. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.912 (1-0.912) AI= +/- 1.96
"
(
1071
)
+
(
0
)
AI= [-0.01697, 0.01697] P1-p2 = 0.912 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
107
Bijlage 147: Samenhang tussen berichten op merk- of fanpagina’s die verwijzen naar merkextensies en berichten waarin merken vragen stellen Kruistabel Het merk dat een vraag stelt Nee Is het een merkextensie
Nee
Count Expected Count
86,3
% within Is het een merkextensie
88,9%
% within Het merk dat een vraag stelt Ja
11
99
12,7
99,0
11,1% 100,0%
100,0%
84,6%
0
2
2
1,7
,3
2,0
Count Expected Count
Total
Total
Ja 88
98,0%
% within Is het een merkextensie
,0% 100,0% 100,0%
% within Het merk dat een vraag stelt
,0%
15,4%
2,0%
88
13
101
Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
13,812a
1
,000
7,023
1
,008
8,486
1
,004
13,675
1
,000
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,015
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,015
101
a. 2 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,26. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.111 (1-0.111) AI= +/- 1.96
"
(
99
)
+
(
0
)
AI= [-0.06188, 0.06188] P1-p2 = 0.111 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 148: Samenhang tussen berichten op merk- of fanpagina’s die verwijzen naar merkextensies en berichten die over een poll gaan Kruistabel Gaat het over een poll? Nee Is het een Nee merkextensie
Ja
Count
Ja
1071
0
1069,0
2,0
% within Is het een merkextensie
100,0%
,0%
% within Gaat het over een poll?
100,0%
,0%
Expected Count
Count Expected Count
0
2
2,0
,0
% within Is het een merkextensie
,0% 100,0%
% within Gaat het over een poll?
,0% 100,0%
108
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
Asymp. Sig. (2-sided)
df
1073,000a
1
,000
602,811
1
,000
29,137
1
,000
1072,000
1
,000
b
Likelihood Ratio
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 3 cells (75,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,00. b. Computed only for a 2x2 table
Onderzoeksvraag 5 Bijlage 149: Overzicht significante samenhangen tussen de schrijver van het bericht en het onderwerp Significant meer berichten door merk dan door fan geschreven • Bestaande producten of diensten (X2=23.960, df =1, p<0.00) • Evenementen van het merk (X2=10.471, df =1, p<0.004) • Evenementaten van andere merken (X2=13.322, df =1, p<0.003) • Actualiteit (X2=23.858, df =1, p<0.00) • Video’s (X2=9.946, df =1, p<0.002)
Significant meer berichten door fan dan door merk geschreven • Wedstrijden (X2=64.918, df =1, p<0.00) • Foto’s (X2=101.57, df =1, p<0.00) • Facebookpagina (X2=6.205, df =1, p<0.013)
Bijlage 150: Samenhang tussen de schrijver van het bericht en berichten over bestaande producten of diensten Kruistabel Gaat het over een bestaand product of dienst? Nee Is het bericht door Fan een fan of door het merk geschreven?
Count
188
977
770,3
206,7
977,0
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
80,8%
19,2%
100,0%
% within Gaat het over een bestaand product of dienst?
93,3%
82,8%
91,1%
Expected Count
Merk Count
57
39
96
75,7
20,3
96,0
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
59,4%
40,6%
100,0%
% within Gaat het over een bestaand product of dienst?
6,7%
17,2%
8,9%
846
227
1073
Expected Count
Total
Total
Ja 789
Count
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
23,960a
1
,000
Continuity Correctionb
22,695
1
,000
Likelihood Ratio
20,756
1
,000
23,937
1
,000
Pearson Chi-Square
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
,000
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 20,31. b. Computed only for a 2x2 table
109
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.192 (1-0.192) AI= +/- 1.96
"
(
0.406(1-0.406)
977
)
+
(
96
)
AI= [-0.10129, 0.10129] P1-p2 = - 0.214 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 151: Samenhang tussen de schrijver van het bericht en berichten over evenementen georganiseerd door het merk Kruistabel Gaat het over een evenement dat georganiseerd wordt door het merk? Nee Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
Fan
Count
40
977
930,6
46,4
977,0
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
95,9%
4,1%
100,0%
% within Gaat het over een evenement dat georganiseerd wordt door het merk?
91,7%
78,4%
91,1%
Expected Count
Merk
Count
85
11
96
91,4
4,6
96,0
88,5%
11,5%
100,0%
% within Gaat het over een evenement dat georganiseerd wordt door het merk?
8,3%
21,6%
8,9%
Count
1022
51
1073
Expected Count % within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
Total
Total
Ja 937
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
10,471a
1
,001
Continuity Correctionb
8,908
1
,003
Likelihood Ratio
7,930
1
,005
10,461
1
,001
Pearson Chi-Square
Fisher's Exact Test
,004
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,004
1073
a. 1 cells (25,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 4,56. b. Computed only for a 2x2 table Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.041 (1-0.041) AI= +/- 1.96
"
(
977
0.115(1-0.115) )
+
(
96
)
AI= [-0.06502, 0.06502] P1-p2 = - 0.074 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
110
Bijlage 152: Samenhang tussen de schrijver van het bericht en berichten over evenementen georganiseerd door een ander merk Kruistabel Gaat het over een ander evenement? Nee Is het bericht door Fan een fan of door het merk geschreven?
Merk
Count
16
977
956,1
20,9
977,0
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
98,4%
1,6%
100,0%
% within Gaat het over een ander evenement?
91,5%
69,6%
91,1%
Expected Count
Count
89
7
96
93,9
2,1
96,0
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
92,7%
7,3%
100,0%
% within Gaat het over een ander evenement?
8,5%
30,4%
8,9%
Count
1050
23
1073
Expected Count
Total
Total
Ja 961
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Asymp. Sig. (2-sided)
df
13,322a
1
,000
10,763
1
,001
8,816
1
,003
13,309
1
,000
Likelihood Ratio
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,003
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,003
1073
a. 1 cells (25,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 2,06. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.016 (1-0.016) AI= +/- 1.96
"
(
977
0.073(1-0.073) )
+
(
96
)
AI= [-0.05263, 0.05263] P1-p2 = - 0.057 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
111
Bijlage 153: Samenhang tussen de schrijver van het bericht en berichten over de actualiteit Kruistabel Gaat het over de actualiteit Nee Is het bericht door Fan een fan of door het merk geschreven?
Merk
958
19
977
950,6
26,4
977,0
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
98,1%
1,9%
100,0%
% within Gaat het over de actualiteit
91,8%
65,5%
91,1%
Expected Count
Count
86
10
96
93,4
2,6
96,0
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
89,6%
10,4%
100,0%
% within Gaat het over de actualiteit
8,2%
34,5%
8,9%
Count
1044
29
1073
Expected Count
Total
Total
Ja
Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
23,858a
1
,000
20,745
1
,000
15,137
1
,000
23,836
1
,000
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 1 cells (25,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 2,59. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.019 (1-0.019) AI= +/- 1.96
"
(
977
0.104(1-0.104) )
+
(
96
)
AI= [-0.06166, 0.06166] P1-p2 = - 0.085 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 154: Samenhang tussen de schrijver van het bericht en berichten over video’s Kruistabel Gaat het over een video? Nee Is het bericht door Fan een fan of door het merk geschreven?
Merk
Count
47
977
923,3
53,7
977,0
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
95,2%
4,8%
100,0%
% within Gaat het over een video?
91,7%
79,7%
91,1%
84
12
96
90,7
5,3
96,0
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
87,5%
12,5%
100,0%
% within Gaat het over een video?
8,3%
20,3%
8,9%
Count
1014
59
1073
Expected Count
Count Expected Count
Total
Total
Ja 930
112
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
9,946a
1
,002
8,521
1
,004
7,705
1
,006
Linear-by-Linear Association
9,937
1
,002
N of Valid Cases
1073
Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio Fisher's Exact Test
,004
,004
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 5,28. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.048(1-0.048) AI= +/- 1.96
"
(
0.125(1-0.125)
977
)
+
(
96
)
AI= [-0.06750, 0.06750] P1-p2 = - 0.077 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 155: Samenhang tussen de schrijver van het bericht en berichten over wedstrijden Kruistabel Gaat het over een wedstrijd waarbij je een prijs kan winnen? Nee Is het bericht door Fan een fan of door het merk geschreven?
Merk
Count
Total
Ja 508
469
977
545,4
431,6
977,0
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
52,0%
48,0%
100,0%
% within Gaat het over een wedstrijd waarbij je een prijs kan winnen?
84,8%
98,9%
91,1%
Expected Count
Count
91
5
96
53,6
42,4
96,0
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
94,8%
5,2%
100,0%
% within Gaat het over een wedstrijd waarbij je een prijs kan winnen?
15,2%
1,1%
8,9%
Expected Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
64,918a
1
,000
63,194
1
,000
80,762
1
,000
64,857
1
,000
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
,000
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 42,41. b. Computed only for a 2x2 table
113
Percentagetoets H0 : ! 1 = !2 Ha : ! 1 ! !2
0.48 (1-0.48) AI= +/- 1.96
"
(
0.052(1-0.052)
977
)
+
(
96
)
AI= [-0.05435, 0.05435] P1-p2 = 0.428 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 156: Samenhang tussen de schrijver van het bericht en berichten over foto’s Kruistabel Gaat het over een foto? Nee Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
Fan
Count
383
594
977
429,8
547,2
977,0
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
39,2%
60,8%
100,0%
% within Gaat het over een foto?
81,1%
98,8%
91,1%
89
7
96
42,2
53,8
96,0
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
92,7%
7,3%
100,0%
% within Gaat het over een foto?
18,9%
1,2%
8,9%
472
601
1073
Expected Count
Merk Count Expected Count
Total
Total
Ja
Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
101,570a
1
,000
99,410
1
,000
113,333
1
,000
101,475
1
,000
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 42,23. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.608 (1-0.608) AI= +/- 1.96
"
(
977
0.073(1-0.073) )
+
(
96
)
AI= [-0.06037, 0.06037] P1-p2 = 0.535 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
114
Bijlage 157: Samenhang tussen de schrijver van het bericht en berichten over de facebookpagina Kruistabel Gaat het over de facebookpagina? Nee Is het bericht door Fan een fan of door het merk geschreven?
Count
95
977
888,7
88,3
977,0
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
90,3%
9,7%
100,0%
% within Gaat het over de facebookpagina?
90,4%
97,9%
91,1%
Expected Count
Merk Count Expected Count % within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven? % within Gaat het over de facebookpagina? Total
Total
Ja 882
Count
2
96
8,7
96,0
97,9%
2,1%
100,0%
9,6%
2,1%
8,9%
976
97
1073
976,0
97,0
1073,0
91,0%
9,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
Expected Count % within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven? % within Gaat het over de facebookpagina?
94 87,3
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
6,205a
1
,013
5,311
1
,021
8,527
1
,003
Linear-by-Linear Association
6,200
1
,013
N of Valid Cases
1073
Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,008
,005
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 8,68. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : !1 ! !2
0.097 (1-0.097) AI= +/- 1.96
"
(
977
0.021(1-0.021) )
+
(
96
)
AI= [-0.03416, 0.03416] P1-p2 = 0.076 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
115
Onderzoeksvraag 6 Bijlage 158: Samenhang tussen post of reactie en fans die merken bedanken Kruistabel Een fan die het merk bedankt Nee Is het een gewone Post post of een reactie op een ander bericht?
Count
14
564
556,0
8,0
564,0
% within Is het een gewone post of een reactie op een ander bericht?
97,5%
2,5%
100,0%
% within Een fan die het merk bedankt
56,8%
100,0%
57,4%
Expected Count
Reactie
Count
418
0
418
412,0
6,0
418,0
% within Is het een gewone post of een reactie op een ander bericht?
100,0%
,0%
100,0%
% within Een fan die het merk bedankt
43,2%
,0%
42,6%
968
14
982
Expected Count
Total
Total
Ja 550
Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
10,526a
1
,001
8,834
1
,003
15,677
1
,000
10,515
1
,001
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,001
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
982
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 5,96. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.025 (1-0.025) AI= +/- 1.96
"
(
564
)
+
(
0
)
AI= [-0.01289, 0.01289] P1-p2 = 0.025 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
116
Bijlage 159: Samenhang tussen post of reactie en fans die hun waardering voor het merk uiten Kruistabel Een fan die zijn waardering voor het merk uit Nee Is het een gewone Post post of een reactie op een ander bericht?
Reactie
Count
51
564
465,8
98,2
564,0
% within Is het een gewone post of een reactie op een ander bericht?
91,0%
9,0%
100,0%
% within Een fan die zijn waardering voor het merk uit
63,3%
29,8%
57,4%
Expected Count
Count
298
120
418
345,2
72,8
418,0
% within Is het een gewone post of een reactie op een ander bericht?
71,3%
28,7%
100,0%
% within Een fan die zijn waardering voor het merk uit
36,7%
70,2%
42,6%
811
171
982
Expected Count
Total
Total
Ja 513
Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
64,560a
1
,000
63,200
1
,000
64,549
1
,000
64,494
1
,000
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
982
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 72,79. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.09 (1-0.09) AI= +/- 1.96
"
(
564
0.287(1-0.287) )
+
(
418
)
AI= [-0.04938, 0.04938] P1-p2 = - 0.197 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
117
3.3.
Bespreking
Bijlage 160: Samenhang tussen schrijver van het bericht en berichten die een reactie bevatten of post zijn Kruistabel Is het een gewone post of een reactie op een ander bericht? Post Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
Fan
Count
Merk
Reactie
564
413
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
57,7%
42,3%
% within Is het een gewone post of een reactie op een ander bericht?
88,0%
95,6%
Count
77
19
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
80,2%
19,8%
% within Is het een gewone post of een reactie op een ander bericht?
12,0%
4,4%
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
18,367a
1
,000
17,444
1
,000
20,025
1
,000
18,350
1
,000
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 38,65. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.423 (1-0.423) AI= +/- 1.96
"
(
977
0.198(1-0.198) )
+
(
96
)
AI= [-0.08552, 0.08552] P1-p2 = 0.225 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 161: Voorbeeld van goed marktonderzoek op de merkpagina van Duvel
118
Bijlage 162: Voorbeeld van goed reageren op klachten door het merk op de merkpagina van JIM
2
(JIM, 2010, 11 maart)
2
Ter bescherming van de privacy werden de namen en foto’s van de personen in deze conversatie weggelaten.
119
Bijlage 163: Voorbeeld van slecht reageren op klachten door het merk op de merkpagina van Telenet (Telenet, 2010, 17 maart)
120
Bijlage 164: Voorbeeld van goed reageren op onbeleefde berichten door het merk op de merkpagina van JIM (JIM, 2010, 10 maart)
121
Deel 2.2: Betrokkenheidenquête 1. Methode Bijlage 165: Enquête Madame, Monsieur, Je m’appelle Katrien Crabbe et j’étudie les sciences en communication à l’Université de Gand. Cette enquête fait partie de mon travail de fin d’études autour de ‘brand conversation management’. J’apprécierai particulièrement si vous pourriez prendre quinze minutes de votre temps pour remplir cette enquête, qui est tout à fait anonyme. Je vous remercie d’avance de votre collaboration qui est vraiment très importante pour ma recherche.
Sincères salutations, Katrien Crabbe Enquête: 1. Si Amnesty International n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir un autre but caritatif. Je me considère comme étant fidèle à Amnesty International. Je soutiendrai plutôt Amnesty International qu’un autre but lucratif. 2. Si Aqualibi n’était pas ouvert, je trouverais bien dommage de devoir choisir un autre parc d'attractions. Je me considère comme étant fidèle à Aqualibi. J’opterai davantage pour Aqualibi que pour un autre parc d’attractions même si ce dernier serait meilleur marché. 3. Si Baileys n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir une autre marque. Je me considère comme étant fidèle à Baileys. J’opterai davantage pour Baileys que pour une autre marque même si ce dernier serait meilleur marché. 4. Si Bellewaerde n’était pas ouvert, je trouverais bien dommage de devoir choisir un autre parc d'attractions. Je me considère comme étant fidèle à Bellewaerde.
122
J’opterai davantage pour Bellewaerde que pour un autre parc d’attractions même si ce dernier serait meilleur marché. 5. Si Carrefour n’était pas ouvert, je trouverais bien dommage de devoir choisir un autre magasin. Je me considère comme étant fidèle à Carrefour. J’opterai davantage pour Carrefour que pour un autre magasin même si ce dernier serait meilleur marché. 6. Si Delhaize n’était pas ouvert, je trouverais bien dommage de devoir choisir un autre magasin. Je me considère comme étant fidèle à Delhaize. J’opterai davantage pour Delhaize que pour un autre magasin même si ce dernier serait meilleur marché. 7. Si Dexia ne serait pas disponible, je le trouverai dommage de choisir pour une autre banque commerciale. Je me considère comme étant fidèle à Dexia. J’opterai davantage pour Dexia que pour une autre banque commerciale même si ce dernier serait meilleur marché. 8. Si Dreamland n’était pas ouvert, je trouverais bien dommage de devoir choisir un autre magasin. Je me considère comme étant fidèle à Dreamland. J’opterai davantage pour Dreamland que pour un autre magasin même si ce dernier serait meilleur marché. 9. Si Duvel n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir une autre marque. Je me considère comme étant fidèle à Duvel. J’opterai davantage pour Duvel que pour une autre marque même si ce dernier serait meilleur marché. 10. Si Electrabel n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir une autre marque. Je me considère comme étant fidèle à Electrabel. J’opterai davantage pour Electrabel que pour une autre marque même si ce dernier serait meilleur marché.
123
11. Si Fintro n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir une autre banque commerciale. Je me considère comme étant fidèle à Fintro. J’opterai davantage pour Fintro que pour une autre banque commerciale même si ce dernier serait meilleur marché. 12. Si Galler n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir une autre marque. Je me considère comme étant fidèle à Galler. J’opterai davantage pour Galler que pour une autre marque même si ce dernier serait meilleur marché. 13. Si JIM n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir un autre émetteur. Je me considère comme étant fidèle à JIM. J’opterai davantage pour JIM que pour un autre émetteur. 14. Si Ketnet n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir un autre émetteur. Je me considère comme étant fidèle à Ketnet. J’opterai davantage pour Ketnet que pour un autre émetteur. 15. Si L’Echo n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir un autre journal. Je me considère comme étant fidèle à L’Echo. J’opterai davantage pour L’Echo que pour un autre journal même si ce dernier serait meilleur marché. 16. Si Looza n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir une autre marque. Je me considère comme étant fidèle à Looza. J’opterai davantage pour Looza que pour une autre marque même si ce dernier serait meilleur marché. 17. Si Mazda n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir une autre marque. Je me considère comme étant fidèle à Mazda. J’opterai davantage pour Mazda que pour une autre marque même si ce dernier serait meilleur marché. 18. Si MNM n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir un autre émetteur. Je me considère comme étant fidèle à MNM.
124
J’opterai davantage pour MNM que pour un autre émetteur. 19. Si Netlog n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir un autre réseau social. Je me considère comme étant fidèle à Netlog. J’opterai davantage pour Netlog que pour un autre réseau social. 20. Si Orval n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir une autre marque. Je me considère comme étant fidèle à Orval. J’opterai davantage pour Orval que pour une autre marque même si ce dernier serait meilleur marché. 21. Si Plopsaland n’était pas ouvert, je trouverais bien dommage de devoir choisir un autre parc d'attractions. Je me considère comme étant fidèle à Plopsaland. J’opterai davantage pour Plopsaland que pour un autre parc d’attractions même si ce dernier serait meilleur marché. 22. Si Radio Contact n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir un autre émetteur. Je me considère comme étant fidèle à Radio Contact. J’opterai davantage pour Radio Contact que pour un autre émetteur. 23. Si Red Bull n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir une autre marque. Je me considère comme étant fidèle à Red Bull. J’opterai davantage pour Red Bull que pour une autre marque même si ce dernier serait meilleur marché. 24. Si Saturn n’était pas ouvert, je trouverais bien dommage de devoir choisir un autre magasin. Je me considère comme étant fidèle à Saturn. J’opterai davantage pour Saturn que pour un autre magasin même si ce dernier serait meilleur marché. 25. Si Telenet n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir une autre marque. Je me considère comme étant fidèle à Telenet. J’opterai davantage pour Telenet que pour une autre marque même si ce dernier serait meilleur marché.
125
26. Si Unicef n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir un autre but caritatif. Je me considère comme étant fidèle à Unicef. Je soutiendrai plutôt Unicef qu’un autre but lucratif. 27. Si la VAB n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir une autre organisation d’assistance voyage. Je me considère comme étant fidèle à VAB. J’opterai davantage pour VAB que pour une autre organisation d’assistance voyage même si ce dernier serait meilleur marché. 28. Si Vero Moda n’était pas disponible, je trouverais bien dommage de devoir choisir une autre marque. Je me considère comme étant fidèle à Vero Moda. J’opterai davantage pour Vero Moda que pour une autre marque même si ce dernier serait meilleur marché. 29. Si Weba n’était pas ouvert, je trouverais bien dommage de devoir choisir un autre magasin. Je me considère comme étant fidèle à Weba. J’opterai davantage pour Weba que pour un autre magasin même si ce dernier serait meilleur marché. 30. Si Wibra n’était pas ouvert, je trouverais bien dommage de devoir choisir un autre magasin. Je me considère comme étant fidèle à Wibra. J’opterai davantage pour Wibra que pour un autre magasin même si ce dernier serait meilleur marché. Echelle: • Pas du tout d'accord • Pas d'accord • Ni en désaccord ni d'accord • D'accord • Tout à fait d'accord Qui êtes vous ? Sexe : • Masculin • Féminin
126
Votre âge : • Moins de 18 ans • De 18 à 24 ans • De 25 à 34 ans • De 35 à 44 ans • De 45 à 54 ans • Plus de 55 ans Niveau d'enseignement atteint : • Aucun diplôme • Enseignement primaire • Enseignement secondaire • Haute Ecole • Enseignement universitaire • Enseignement postuniversitaire Votre type d'activité professionnelle: • Indépendant / profession libre • Chercheur d’emploi / sans emploi • Cadre • Ouvrier / employé • (Pré-)Pensionné • Femme / homme au foyer • Etudiant Merci beaucoup!
127
Bijlage 166: Facebookpagina’s Franstalige enquête
3
3
1
Bruxelles
2
Ardennes
3
Liège - Namur - Waremme: infos, sorties, actu.
4
Liège et ses ruelles, impasses, commerces, fêtes, batiments historique
5
Liège, Capitale de la Guindaille
6
België-Belgique-Belgien
7
Pour tout les belges :p
8
Être Belge, c'est un peu comme être Dieu, mais en mieux
9
Ik ben Belg en daar ben ik fier op / Je suis fier d'être Belge
10
C'est Belge
11
Tu vivra toujours fier et BELGE!
12
Un flamand ma dit que je n'arriverais pas a rassembler 50.000 wallons
13
Toi aussi, t'es wallons, mais t'as un nom flamand!
14
***La Wallonie, Notre terre de vie *** fier d'yesse wallons!
15
Le Wallon
16
Je suis Belge et fièr(e) de l'être !!! Trots op mijn Belgische afkomst!
17
AKDT - Académie Internationale d'Eté de Wallonie
18
Tous les kotteurs de Wallonie
19
Belge et Fier de l'être
20
Wallonie
21
Vive les wallons !
22
Je suis Wallon et fier de l'être
23
BELGE et Fier(e) de l'être
24
Le chant des wallons
25
Pour ceux qui pensent que les WALLONS ne sont pas inférieurs aux FLAMANDS
26
10.000 Wallons qui aiment les Flamands
27
Un flamand a dit que je ne pourrai pas reunir 15 000 wallon !!
28
Réunir plus de 15000 wallons et plus sur ce groupe !!! On leur prouve ?
29
Le coq Wallon
30
Wallons challenge flamants: who will reache 500000 fans first (Wallons here)
31
Vivre la Wallonie, le magazine de votre Région
32
Agenda culturel Wallonie-Bruxelles
33
Fier(e)s d'être wallon(ne)s !
34
Wallonie Bruxelles
De namen van de fanpagina’s zijn letterlijk overgenomen. Eventuele fouten die indruisen tegen de spellingsregels zijn dus ook letterlijk
overgenomen.
128
Bijlage 167: Cronbach’s Alpha Commitment schalen
Schaal Amnesty International
Aqualibi
Baileys
Bellewaerde
Carrefour
Delhaize
Dexia
Dreamland
Duvel
Electrabel
Fintro
Galler
JIM
Ketnet
L'Echo
Looza
Mazda
MNM
Cronbach's Alpha 0,829
Items
Corrected itemttotal correlation
Cronbach's Alpha if item deleted
Anmesty 1 Amnesty 2 Amnesty 3
0,613 0,788 0,675
0,833 0,656 0,775
Aqualibi 1 Aqualibi 2 Aqualibi 3
0,787 0,738 0,76
0,801 0,844 0,825
Baileys1 Baileys2 Baileys3
0,693 0,841 0,821
0,916 0,79 0,807
Bellewaerde1 Bellewaerde2 Bellewaerde3
0,777 0,867 0,807
0,901 0,828 0,872
Carrefour1 Carrefour2 Carrefour3
0,813 0,834 0,836
0,887 0,87 0,871
Delhaize1 Delhaize2 Delhaize3
0,812 0,789 0,834
0,864 0,884 0,846
Dexia1 Dexia2 Dexia3
0,813 0,775 0,83
0,846 0,888 0,837
Dreamland1 Dreamland2 Dreamland3
0,888 0,841 0,85
0,87 0,914 0,906
Duvel1 Duvel2 Duvel3
0,865 0,873 0,903
0,928 0,921 0,898
Electrabel1 Electrabel2 Electrabel3
0,84 0,734 0,833
0,822 0,916 0,83
Fintro1 Fintro2 Fintro3
0,862 0,794 0,899
0,884 0,932 0,845
Galler1 Galler2 Galler3
0,904 0,869 0,902
0,91 0,94 0,913
JIM1 JIM2 JIM3
0,868 0,812 0,857
0,871 0,916 0,879
Ketnet1 Ketnet2 Ketnet3
0,9 0,822 0,741
0,793 0,86 0,926
L'Echo1 L'Echo2 L'Echo3
0,932 0,87 0,947
0,928 0,974 0,915
Looza1 Looza2 Looza3
0,809 0,738 0,79
0,809 0,872 0,827
Mazda1 Mazda2 Mazda3
0,89 0,796 0,881
0,862 0,939 0,869
MNM1 MNM2
0,871 0,856
0,921 0,933
0,875
0,889
0,907
0,914
0,905
0,889
0,927
0,942
0,899
0,923
0,947
0,924
0,907
0,96
0,885
0,927
0,941
129
Netlog
Orval
Plopsaland
Radio Contact
Red Bull
Saturn
Telenet
Unicef
VAB
Vero Moda
Weba
Wibra
MNM3
0,912
0,887
Netlog1 Netlog2 Netlog3
0,858 0,76 0,887
0,86 0,937 0,834
Orval1 Orval2 Orval3
0,925 0,873 0,905
0,911 0,951 0,926
Plopsaland1 Plopsaland2 Plopsaland3
0,874 0,816 0,931
0,898 0,947 0,84
RadioContact1 RadioContact2 RadioContact3
0,853 0,863 0,875
0,911 0,905 0,895
RedBull1 RedBull2 RedBull3
0,786 0,764 0,865
0,872 0,89 0,803
Saturn1 Saturn2 Saturn3
0,879 0,811 0,93
0,903 0,955 0,861
Telenet1 Telenet2 Telenet3
0,852 0,809 0,897
0,895 0,931 0,859
Unicef1 Unicef2 Unicef3
0,784 0,73 0,803
0,822 0,869 0,804
VAB1 VAB2 VAB3
0,885 0,863 0,889
0,909 0,927 0,907
VeroModa1 VeroModa2 VeroModa3
0,884 0,822 0,917
0,903 0,95 0,877
Weba1 Weba2
0,921 0,847
0,901 0,955
Weba3
0,911
0,906
Wibra1 Wibra2 Wibra3
0,783 0,784 0,85
0,87 0,872 0,826
0,917
0,952
0,931
0,934
0,9
0,938
0,927
0,882
0,942
0,939
0,947
0,898
130
Bijlage 168: Hoge en lage betrokkenheidsmerken Involvement N
Minimum
InvAmnestyInternational
72
1
Maximum 4
Mean 2,3472
Std. Deviation 0,88888
InvAqualibi
71
1
5
2,1408
0,97698
InvBaileys
71
1
5
2,23
1,12771
InvBellewaerde
72
1
4,33
1,9769
0,85822
InvCarrefour
70
1
5
2,1571
1,20215
InvDelhaize
71
1
5
2,6197
1,15922
InvDexia
69
1
5
2,0145
1,16798
InvDreamland
72
1
5
2,2546
1,07685
InvDuvel
70
1
5
2,3286
1,15817
InvElectrabel
73
1
5
2,589
1,13518
InvFintro
63
1
3,67
1,6772
0,82081
InvGaller
64
1
5
2,0781
1,18744
InvJIM
64
1
5
1,9635
0,94303
InvKetnet
66
1
4,33
1,8838
0,94189
InvLecho
64
1
5
1,9323
1,12559
InvLooza
65
1
5
2,2359
1,05034
InvMazda
64
1
4
1,7396
0,843
InvMNM
65
1
5
1,9846
1,06951
InvNetlog
65
1
5
1,7846
0,93063
InvOrval
65
1
5
2,2256
1,19621
InvPlopsaland
65
1
4,33
1,6923
0,94153
InvRadioContact
63
1
5
1,9577
1,14142
InvRedBull
63
1
5
2,3016
1,25397
InvSaturn
65
1
3,67
1,841
0,84801
InvTelenet
63
1
4,67
2,5767
1,20216
InvUnicef
64
1
5
2,3333
1,04906
InvVAB
64
1
5
2,1198
1,08113
InvVeroModa
65
1
5
2,0564
1,11113
InvWeba
64
1
4,33
1,8229
0,95576
InvWibra
64
1
3,33
1,7865
0,782
Gemiddelde
2,088393333
131
2. Resultaten 2.1.
Beschrijving van de steekproef
Bijlage 169: Taal Taal Aantal
Percentage
Franstalig
43
Nederlandstalig
33
56,6 43,4
Total
76
100,0
Bijlage 170: Geslacht Geslacht Aantal Percentage man
22
28,9
vrouw
43
56,6
Total
65
85,5
Missing
11
14,5
76
100,0
Total
Bijlage 171: Leeftijd Leeftijd Aantal Percentage Jonger dan 18 jaar
2
2,6
18 tot en met 24 jaar
29
38,2
25 tot en 34 jaar
18
23,7
35 tot en met 44 jaar
4
5,3
45 tot en met 45 jaar
6
7,9
Meer dan 55 jaar
7
9,2
66
86,8
Total Missing Total
10
13,2
76
100,0
Bijlage 172: Opleidingsniveau Opleidingsniveau Aantal Percentage Geen diploma
1
Lager onderwijs
1
1,3
Secundair onderwijs
15
19,7
Hogeschool
30
39,5
Universiteit
17
22,4
Post-Universiteit
1,3
2
2,6
Total
66
86,8
Missing
10
13,2
76
100,0
Total
132
Bijlage 173: Beroep Beroep Aantal Percentage Zelfstandige, vrij beroep
2
2,6
Werkzoekend, werkloos
3
3,9
Kader
4
5,3
21
27,6
Pré (pensioen)
4
5,3
Huisvrouw / huisman
3
3,9
Student
29
38,2
Missing
10
13,2
Total
76
100,0
Arbeider / bediende
2.2.
Studie 1
Onderzoeksvraag 1 Bijlage 174: Percentage merken met een hoge of lage betrokkenheid die een merkpagina aanmaken
2.3.
Studie 2
Onderzoeksvraag 2 a. Algemene kenmerken Bijlage 175: Percentage merken met een hoge en lage betrokkenheid die een merk- of fanpagina bezitten
133
Bijlage 176: Aantal berichten op pagina’s met een hoge en lage betrokkenheid
Bijlage 177: Samenhang tussen de betrokkenheid en merk- of fanpagina Kruistabel Is het een bericht op een fanpagina of een merkpagina? Fanpagina Betrokkenheid Laag Aantal
Total
302
402
% within Betrokkenheid
24,9%
75,1%
100,0%
% within Is het een fanpagina of een merkpagina
93,5%
31,3%
37,5%
Hoog Count
Total
Officiële merkpagina
100
7
664
671
% within Betrokkenheid
1,0%
99,0%
100,0%
% within Is het een fanpagina of een merkpagina
6,5%
68,7%
62,5%
107
966
1073
Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square
159,046
df a
Asymp. Sig. Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (2-sided) (1-sided)
1
,000
Continuity Correctionb
156,403 1
,000
Likelihood Ratio
167,487 1
,000
Linear-by-Linear Association 158,898 1
,000
Fisher's Exact Test
,000
N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 40,09. b. Computed only for a 2x2 table Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2 0.99 (1-0.99) AI= +/- 1.96
"
(
671
0.751(1-0.751) )
+
(
402
)
AI= [-0.04294, 0.04294] P1- p2 = - 0.239 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
134
Bijlage 178: Samenhang tussen de betrokkenheid en de schrijver Kruistabel Is het bericht door een fan of door het merk geschreven? Fan Betrokkenheid Laag Count
Total
Merk 322
80
402
% within Betrokkenheid
80,1%
19,9%
100,0%
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
33,0%
83,3%
37,5%
Hoog Count
655
16
671
% within Betrokkenheid
97,6%
2,4%
100,0%
% within Is het bericht door een fan of door het merk geschreven?
67,0%
16,7%
62,5%
Chi2 Test
Value df
Asymp. Sig. (2sided)
Exact Sig. (2-sided)
94,679a 1
,000
Continuity Correctionb
92,541 1
,000
Likelihood Ratio
94,220 1
,000
Linear-by-Linear Association 94,590 1
,000
Pearson Chi-Square
Fisher's Exact Test
Exact Sig. (1-sided)
,000
N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 35,97. b. Computed only for a 2x2 table Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.976 (1-0.976) AI= +/- 1.96
"
(
0.801 (1-0.801)
671
)
+
(
402
)
AI= [-0.04071, 0.04071] P1- p2 = 0.175 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 179: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten die posts of reacties zijn Kruistabel Is het een gewone post of een reactie op een ander bericht? Post Betrokkenheid Laag Count Expected Count
255
402
240,2
161,8
402,0
% within Betrokkenheid
36,6%
63,4% 100,0%
% within Is het een gewone post of een reactie op een ander bericht?
22,9%
59,0%
Hoog Count Expected Count
Total
Total
Reactie 147
37,5%
494
177
671
400,8
270,2
671,0
% within Betrokkenheid
73,6%
26,4% 100,0%
% within Is het een gewone post of een reactie op een ander bericht?
77,1%
41,0%
62,5%
641
432
1073
Count
135
Chi2 Test Value
df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided)
143,510a 1
,000
141,974 1
,000
144,301 1
,000
Linear-by-Linear Association 143,377 1
,000
Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio Fisher's Exact Test
,000
N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 161,85. b. Computed only for a 2x2 table Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.264 (1-0.264) AI= +/- 1.96
"
(
0.634 (1-0.634)
671
)
+
(
402
)
AI= [-0.05771, 0.05771] P1- p2 = - 0.37 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 180: Samenhang tussen de betrokkenheid en het leuk vinden van berichten Group Statistics Betrokkenheid Hoeveel keer vindt Laag men het bericht leuk? Hoog
N
Mean
Std. Deviation Std. Error Mean
402
,74
2,554
,127
671
,29
3,009
,116
T-Test Levene's Test for Equality of Variances
F Hoeveel keer vindt Equal variances men het bericht leuk? assumed Equal variances not assumed
18,026
Sig.
t-test for Equality of Means
t
,000 2,502
df
Sig. (2tailed)
Mean Difference
Std. Error Difference
95% Confidence Interval of the Difference Lower
Upper
1071
,013
,449
,180
,097
,802
2,606 951,439
,009
,449
,172
,111
,787
136
b. Soorten berichten Bijlage 181: Samenhang tussen de betrokkenheid en fans die vragen aan andere fans stellen Kruistabel Een fan die een vraag stelt aan andere fans Nee Betrokkenheid
Laag
Count Expected Count
Hoog
4
327
315,3
11,7
327,0
% within Betrokkenheid
98,8%
1,2%
100,0%
% within Een fan die een vraag post voor andere fans
34,1%
11,4%
33,3%
Count Expected Count
Total
Total
Ja
323
624
31
655
631,7
23,3
655,0
% within Betrokkenheid
95,3%
4,7%
100,0%
% within Een fan die een vraag post voor andere fans
65,9%
88,6%
66,7%
947
35
982
Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
7,816a
1
,005
6,828
1
,009
9,305
1
,002
7,808
1
,005
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,005
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,003
982
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 11,65. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.012 (1-0.012) AI= +/- 1.96
"
(
327
0.047 (1-0.047) )
+
(
655
)
AI= [-0.02005, 0.02005] P1- p2 = - 0.035 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
137
Bijlage 182: Samenhang tussen de betrokkenheid en een fan die antwoordt op een andere fan Kruistabel Een fan die antwoordt op een andere fan Nee Betrokkenheid
Laag
Count
50
327
302,7
24,3
327,0
% within Betrokkenheid
84,7%
15,3%
100,0%
% within Een fan die antwoordt op een andere fan
30,5%
68,5%
33,3%
Expected Count
Hoog Count Expected Count
Total
Total
Ja 277
632
23
655
606,3
48,7
655,0
% within Betrokkenheid
96,5%
3,5%
100,0%
% within Een fan die antwoordt op een andere fan
69,5%
31,5%
66,7%
909
73
982
Count Chi2 Test Value
Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
43,978a
1
,000
42,283
1
,000
40,938
1
,000
43,933
1
,000
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
982
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 24,31. b. Computed only for a 2x2 table Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.153 (1-0.153) AI= +/- 1.96
"
(
0.035 (1-0.035)
327
)
+
(
655
)
AI= [-0.04148, 0.04148] P1- p2 = 0.118 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 183: Samenhang tussen de betrokkenheid en een fan die antwoordt op het merk Kruistabel Een fan die antwoordt op het merk Nee Betrokkenheid
Laag
Count Expected Count
187
327
231,8
95,2
327,0
% within Betrokkenheid
42,8%
57,2% 100,0%
% within Een fan die antwoordt op het merk
20,1%
65,4%
Hoog Count Expected Count
Total
Total
Ja 140
33,3%
556
99
655
464,2
190,8
655,0
% within Betrokkenheid
84,9%
15,1% 100,0%
% within Een fan die antwoordt op het merk
79,9%
34,6%
66,7%
696
286
982
Count
138
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
187,030a
1
,000
184,998
1
,000
181,920
1
,000
186,840
1
,000
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
982
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 95,24. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.572 (1-0.572) AI= +/- 1.96
"
(
0.151 (1-0.151)
327
)
+
(
655
)
AI= [-0.06023, 0.06023] P1- p2 = 0.421 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 184: Samenhang tussen de betrokkenheid en een fan die klaagt Kruistabel Een fan die klaagt Nee Betrokkenheid
Laag
Count Expected Count
13
327
321,0
6,0
327,0
% within Betrokkenheid
96,0%
4,0%
100,0%
% within Een fan die klaagt
32,6%
72,2%
33,3%
650
5
655
643,0
12,0
655,0
Hoog Count Expected Count
Total
Total
Ja
314
% within Betrokkenheid
99,2%
,8%
100,0%
% within Een fan die klaagt
67,4%
27,8%
66,7%
964
18
982
Count
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
12,507a
1
,000
Continuity Correctionb
10,785
1
,001
Likelihood Ratio
11,600
1
,001
12,494
1
,000
Pearson Chi-Square
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
,001
,001
982
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 5,99. b. Computed only for a 2x2 table
139
Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.04 (1-0.04) AI= +/- 1.96
"
(
0.008 (1-0.008)
327
)
+
(
655
)
AI= [-0.02231, 0.02231] P1- p2 = 0.032 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 185: Samenhang tussen de betrokkenheid en een fan die het merk bedankt Kruistabel Een fan die het merk bedankt Nee Betrokkenheid
Laag
Count Expected Count
14
327
322,3
4,7
327,0
% within Betrokkenheid
95,7%
4,3%
100,0%
% within Een fan die het merk bedankt
32,3%
100,0%
33,3%
655
0
655
645,7
9,3
655,0
100,0%
,0%
100,0%
67,7%
,0%
66,7%
968
14
982
Hoog Count Expected Count % within Betrokkenheid % within Een fan die het merk bedankt Total
Total
Ja 313
Count
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
28,448a
1
,000
Continuity Correctionb
25,483
1
,000
Likelihood Ratio
31,197
1
,000
28,419
1
,000
Pearson Chi-Square
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
982
a. 1 cells (25,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 4,66. b. Computed only for a 2x2 table Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.043 (1-0.043) AI= +/- 1.96
"
(
327
)
+
(
0
)
AI= [-0.02199, 0.02199] P1- p2 = 0.043 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
140
Bijlage 186: Samenhang tussen de betrokkenheid en een fan die zijn waardering voor het merk uit Kruistabel Een fan die zijn waardering voor het merk uit Nee Betrokkenheid
Laag
Count Expected Count
117
327
270,1
56,9
327,0
% within Betrokkenheid
64,2%
35,8% 100,0%
% within Een fan die zijn waardering voor het merk uit
25,9%
68,4%
Hoog Count Expected Count
Total
Total
Ja
210
33,3%
601
54
655
540,9
114,1
655,0
% within Betrokkenheid
91,8%
% within Een fan die zijn waardering voor het merk uit
74,1%
31,6%
66,7%
811
171
982
Count
8,2% 100,0%
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
Asymp. Sig. (2-sided)
df
114,993a
1
,000
113,086
1
,000
108,667
1
,000
114,876
1
,000
b
Likelihood Ratio
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
982
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 56,94. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.358 (1-0.358) AI= +/- 1.96
"
(
327
0.082 (1-0.082) )
+
(
655
)
AI= [-0.05605, 0.05605] P1- p2 = 0.276 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
141
c. Onderwerp van de berichten Bijlage 187: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over bestaande producten of diensten Kruistabel Gaat het over een bestaand product of dienst? Nee Betrokkenheid
Laag
Count
179
402
317,0
85,0
402,0
% within Betrokkenheid
55,5%
44,5%
100,0%
% within Gaat het over een bestaand product of dienst?
26,4%
78,9%
37,5%
Expected Count
Hoog Count Expected Count
Total
Total
Ja 223
623
48
671
529,0
142,0
671,0
% within Betrokkenheid
92,8%
7,2%
100,0%
% within Gaat het over een bestaand product of dienst?
73,6%
21,1%
62,5%
846
227
1073
Count
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
210,517a
1
,000
Continuity Correctionb
208,283
1
,000
Likelihood Ratio
209,208
1
,000
210,321
1
,000
Pearson Chi-Square
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 85,05. b. Computed only for a 2x2 table Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.445 (1-0.445) AI= +/- 1.96
"
(
402
0.072 (1-0.072) )
+
(
671
)
AI= [-0.05237, 0.05237] P1- p2 = 0.373 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
142
Bijlage 188: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over vernieuwde producten of diensten Kruistabel Gaat het over een vernieuwd product of dienst? Nee Betrokkenheid
Laag
Count Expected Count
13
402
397,1
4,9
402,0
% within Betrokkenheid
96,8%
3,2%
100,0%
% within Gaat het over een vernieuwd product of dienst?
36,7%
100,0%
37,5%
Hoog Count Expected Count % within Betrokkenheid % within Gaat het over een vernieuwd product of dienst? Total
Total
Ja 389
671
0
671
662,9
8,1
671,0
100,0%
,0%
100,0%
63,3%
,0%
62,5%
1060
13
1073
Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
21,965a
1
,000
19,346
1
,000
25,793
1
,000
21,945
1
,000
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 1 cells (25,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 4,87. b. Computed only for a 2x2 table Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.032 (1-0.032) AI= +/- 1.96
"
(
402
)
+
(
0
)
AI= [-0.01721, 0.01721] P1- p2 = 0.032 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 189: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over evenementen die georganiseerd worden door het merk Kruistabel Gaat het over een evenement dat georganiseerd wordt door het merk? Nee Betrokkenheid
Laag
Count
45
402
382,9
19,1
402,0
% within Betrokkenheid
88,8%
11,2%
100,0%
% within Gaat het over een evenement dat georganiseerd wordt door het merk?
34,9%
88,2%
37,5%
Expected Count
Hoog Count Expected Count
Total
Total
Ja 357
665
6
671
639,1
31,9
671,0
% within Betrokkenheid
99,1%
,9%
100,0%
% within Gaat het over een evenement dat georganiseerd wordt door het merk?
65,1%
11,8%
62,5%
1022
51
1073
Count
143
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
58,910a
1
,000
56,657
1
,000
59,873
1
,000
58,855
1
,000
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 19,11. b. Computed only for a 2x2 table Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.112(1-0.112) AI= +/- 1.96
"
(
0.009 (1-0.009)
402
)
+
(
671
)
AI= [-0.03165, 0.03165] P1- p2 = 0.103 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 190: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over een ander evenement Kruistabel Gaat het over een ander evenement? Nee Betrokkenheid
Laag
Count Expected Count
Hoog
380
22
402
393,4
8,6
402,0
% within Betrokkenheid
94,5%
5,5%
100,0%
% within Gaat het over een ander evenement?
36,2%
95,7%
37,5%
Count Expected Count
Total
Total
Ja
670
1
671
656,6
14,4
671,0
% within Betrokkenheid
99,9%
,1%
100,0%
% within Gaat het over een ander evenement?
63,8%
4,3%
62,5%
1050
23
1073
Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
33,966a
1
,000
31,475
1
,000
36,641
1
,000
33,934
1
,000
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
,000
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 8,62. b. Computed only for a 2x2 table
144
Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.055 (1-0.055) AI= +/- 1.96
"
(
0.001(1-0.001)
402
)
+
(
671
)
AI= [-0.02241, 0.02241] P1- p2 = 0.054 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 191: Samenhang tussen de betrokkenheid en evenementen die gesponsord worden door het merk Kruistabel Gaat het over een evenement dat gesponsord wordt door het merk? Nee Betrokkenheid
Laag
Count Expected Count
14
402
396,8
5,2
402,0
% within Betrokkenheid
96,5%
3,5%
100,0%
% within Gaat het over een evenement dat gesponsord wordt door het merk?
36,6%
100,0%
37,5%
Hoog Count
671
0
671
662,2
8,8
671,0
100,0%
,0%
100,0%
63,4%
,0%
62,5%
1059
14
1073
Expected Count % within Betrokkenheid % within Gaat het over een evenement dat gesponsord wordt door het merk? Total
Total
Ja 388
Count
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
23,677a
1
,000
Continuity Correctionb
21,050
1
,000
Likelihood Ratio
27,799
1
,000
23,655
1
,000
Pearson Chi-Square
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 5,25. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.035 (1-0.035) AI= +/- 1.96
"
(
402
)
+
(
0
)
AI= [-0.01797, 0.01797] P1- p2 = 0.035 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
145
Bijlage 192: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over de actualiteit Kruistabel Gaat het over de actualiteit Nee Betrokkenheid
Laag
Count Expected Count
18
402
391,1
10,9
402,0
% within Betrokkenheid
95,5%
4,5%
100,0%
% within Gaat het over de actualiteit
36,8%
62,1%
37,5%
Hoog Count Expected Count
Total
Total
Ja 384
660
11
671
652,9
18,1
671,0
% within Betrokkenheid
98,4%
1,6%
100,0%
% within Gaat het over de actualiteit
63,2%
37,9%
62,5%
1044
29
1073
Count
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
7,701a
1
,006
Continuity Correctionb
6,660
1
,010
Likelihood Ratio
7,384
1
,007
Linear-by-Linear Association
7,694
1
,006
N of Valid Cases
1073
Pearson Chi-Square
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,010
,006
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 10,86. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.045(1-0.045) AI= +/- 1.96
"
(
0.016(1-0.016)
402
)
+
(
671
)
AI= [-0.02238, 0.02238] P1- p2 = 0.029 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 193: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over video’s Kruistabel Gaat het over een video? Nee Betrokkenheid
Laag
Count
54
402
379,9
22,1
402,0
% within Betrokkenheid
86,6%
13,4%
100,0%
% within Gaat het over een video?
34,3%
91,5%
37,5%
Expected Count
Hoog
Count Expected Count
Total
Total
Ja 348
666
5
671
634,1
36,9
671,0
% within Betrokkenheid
99,3%
,7%
100,0%
% within Gaat het over een video?
65,7%
8,5%
62,5%
1014
59
1073
Count
146
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
77,879a
1
,000
75,457
1
,000
80,814
1
,000
77,807
1
,000
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 22,10. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.134 (1-0.134) AI= +/- 1.96
"
(
0.007 (1-0.007)
402
)
+
(
671
)
AI= [-0.03389, 0.03389] P1- p2 = 0.127 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 194: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over kortingen Kruistabel Gaat het over kortingen? Nee Betrokkenheid
Laag
Count Expected Count % within Betrokkenheid % within Gaat het over kortingen?
Hoog Count Expected Count
Total
Total
Ja 402
0
402
399,4
2,6
402,0
100,0%
,0%
100,0%
37,7%
,0%
37,5%
664
7
671
666,6
4,4
671,0
% within Betrokkenheid
99,0%
1,0%
100,0%
% within Gaat het over kortingen?
62,3%
100,0%
62,5%
1066
7
1073
Count
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
4,221a
1
,040
Continuity Correctionb
2,765
1
,096
Likelihood Ratio
6,600
1
,010
Linear-by-Linear Association
4,217
1
,040
N of Valid Cases
1073
Pearson Chi-Square
Fisher's Exact Test
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
,050
,037
a. 2 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 2,62. b. Computed only for a 2x2 table
147
Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.01(1-0.01) AI= +/- 1.96
"
(
671
)
+
(
0
)
AI= [-0.00753, 0.00753] P1- p2 = 0.01 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 195: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over het verkrijgen van gratis producten Kruistabel Gaat het over het verkrijgen van gratis producten? Nee Betrokkenheid
Laag
Count
0
402
396,0
6,0
402,0
% within Betrokkenheid
100,0%
,0%
100,0%
% within Gaat het over het verkrijgen van gratis producten?
38,0%
,0%
37,5%
Expected Count
Hoog Count Expected Count
Total
Total
Ja
402
655
16
671
661,0
10,0
671,0
% within Betrokkenheid
97,6%
2,4%
100,0%
% within Gaat het over het verkrijgen van gratis producten?
62,0%
100,0%
62,5%
1057
16
1073
Count
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
9,731a
1
,002
8,175
1
,004
15,167
1
,000
Linear-by-Linear Association
9,722
1
,002
N of Valid Cases
1073
Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,001
,001
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 5,99. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.024 (1-0.024) AI= +/- 1.96
"
(
671
)
+
(
0
)
AI= [-0.01158, 0.01158] P1- p2 = 0.024 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
148
Bijlage 196: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over wedstrijden Kruistabel Gaat het over een wedstrijd? Nee Betrokkenheid
Laag
Count
28
402
224,4
177,6
402,0
% within Betrokkenheid
93,0%
7,0%
100,0%
% within Gaat het over een wedstrijd waarbij je een prijs kan winnen?
62,4%
5,9%
37,5%
Expected Count
Hoog Count
225
446
671
374,6
296,4
671,0
% within Betrokkenheid
33,5%
66,5%
100,0%
% within Gaat het over een wedstrijd waarbij je een prijs kan winnen?
37,6%
94,1%
62,5%
599
474
1073
Expected Count
Total
Total
Ja
374
Count
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
360,926a
1
,000
Continuity Correctionb
358,517
1
,000
Likelihood Ratio
413,660
1
,000
360,589
1
,000
Pearson Chi-Square
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 177,58. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.07 (1-0.07) AI= +/- 1.96
"
(
0.665 (1-0.665)
402
)
+
(
671
)
AI= [-0.04356, 0.04356] P1- p2 = - 0.595 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 197: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over foto’s Kruistabel Gaat het over een foto? Nee Betrokkenheid
Laag
Count
96
402
176,8
225,2
402,0
% within Betrokkenheid
76,1%
23,9%
100,0%
% within Gaat het over een foto?
64,8%
16,0%
37,5%
Expected Count
Hoog Count
166
505
671
295,2
375,8
671,0
% within Betrokkenheid
24,7%
75,3%
100,0%
% within Gaat het over een foto?
35,2%
84,0%
62,5%
472
601
1073
Expected Count
Total
Total
Ja 306
Count
149
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
269,354a
1
,000
267,273
1
,000
279,205
1
,000
269,103
1
,000
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 176,84. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.239 (1-0.239) AI= +/- 1.96
"
(
0.753 (1-0.753)
402
)
+
(
671
)
AI= [-0.05294, 0.05294] P1- p2 = - 0.514 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 198: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over de facebookpagina Kruistabel Gaat het over de facebookpagina? Nee Betrokkenheid
Laag
Count Expected Count
Hoog
2
402
365,7
36,3
402,0
% within Betrokkenheid
99,5%
,5%
100,0%
% within Gaat het over de facebookpagina?
41,0%
2,1%
37,5%
Count
576
95
671
610,3
60,7
671,0
% within Betrokkenheid
85,8%
14,2%
100,0%
% within Gaat het over de facebookpagina?
59,0%
97,9%
62,5%
976
97
1073
Expected Count
Total
Total
Ja 400
Count
Chi2 Test Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Asymp. Sig. (2-sided)
df
57,050a
1
,000
55,401
1
,000
78,735
1
,000
56,997
1
,000
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
,000
,000
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 36,34. b. Computed only for a 2x2 table
150
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.005(1-0.005) AI= +/- 1.96
"
(
0.142(1-0.142)
402
)
+
(
671
)
AI= [-0.0273, 0.02723] P1- p2 = - 0.137 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
Bijlage 199: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten over het merk in het algemeen Kruistabel Gaat het over het merk in het algemeen? Nee Betrokkenheid
Laag
Count Expected Count
Hoog
397
5
402
391,9
10,1
402,0
% within Betrokkenheid
98,8%
1,2%
100,0%
% within Gaat het over het merk in het algemeen?
38,0%
18,5%
37,5%
Count Expected Count
Total
Total
Ja
649
22
671
654,1
16,9
671,0
% within Betrokkenheid
96,7%
3,3%
100,0%
% within Gaat het over het merk in het algemeen?
62,0%
81,5%
62,5%
1046
27
1073
Count
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
4,244a
1
,039
3,455
1
,063
4,705
1
,030
Linear-by-Linear Association
4,240
1
,039
N of Valid Cases
1073
Pearson Chi-Square Continuity Correction
b
Likelihood Ratio
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Fisher's Exact Test
,044
,027
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 10,12. b. Computed only for a 2x2 table
Percentagetoets H0 : !1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.012(1-0.012) AI= +/- 1.96
"
(
402
0.033 (1-0.033) )
+
(
671
)
AI= [-0.01720, 0.01720] P1- p2 = -0.021 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
151
d. Toon berichten Bijlage 200: Samenhang tussen de betrokkenheid en emotionaliteit in berichten Ranks Betrokkenheid
Mean Rank
N
In welke mate is Laag het bericht Hoog emotioneel? Total
Sum of Ranks
325
613,50 199389,00
655
429,47 281301,00
980
Mann-Whitney Test In welke mate is het bericht emotioneel? Mann-Whitney U
66461,000
Wilcoxon W
281301,000
Z
-10,975
Asymp. Sig. (2-tailed)
,000
a. Grouping Variable: Betrokkenheid
Bijlage 201: Samenhang tussen de betrokkenheid en tevredenheid in het bericht Ranks Betrokkenheid
Mean Rank
N
In welke mate is Laag het een positief Hoog bericht? Total
325
590,29
655
440,99
980
Mann-Whitney Test In welke mate is het een positief bericht? Mann-Whitney U
74007,000
Wilcoxon W
288847,000
Z
-9,867
Asymp. Sig. (2-tailed)
,000
a. Grouping Variable: Betrokkenheid
Bijlage 202: Samenhang tussen de betrokkenheid en het uiten van betrokkenheid in berichten Ranks Betrokkenheid In welke mate is het een Laag warmhartig bericht naar Hoog het merk toe? Total
N
Mean Rank
325
570,58
655
450,77
980
Mann-Whitney Test In welke mate is het een warmhartig bericht naar het merk toe? Mann-Whitney U Wilcoxon W Z Asymp. Sig. (2-tailed)
80412,000 295252,000 -9,195 ,000
a. Grouping Variable: Betrokkenheid
152
e. Gebruik van multimedia Bijlage 203: Samenhang tussen de betrokkenheid en berichten met een foto Kruistabel Bevat het bericht een foto?
Nee Betrokkenheid
Laag
Count Expected Count
Bekijkbaar op eigen website merk
Total
355
22
25
402
216,9
10,1
175,0
402,0
% within Betrokkenheid
88,3%
5,5%
6,2%
100,0%
% within Bevat het bericht een foto?
61,3%
81,5%
5,4%
37,5%
Hoog Count Expected Count
Total
Bekijkbaar op facebookpagina
224
5
442
671
362,1
16,9
292,0
671,0
% within Betrokkenheid
33,4%
,7%
65,9%
100,0%
% within Bevat het bericht een foto?
38,7%
18,5%
94,6%
62,5%
579
27
467
1073
Count
Chi2 Test Value
Asymp. Sig. (2-sided)
df
368,413a
2
,000
Likelihood Ratio
425,679
2
,000
Linear-by-Linear Association
342,057
1
,000
Pearson Chi-Square
N of Valid Cases
1073
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 10,12.
Percentagetoets H0 : ! 1 = ! 2 Ha : ! 1 ! !2
0.117(1-0.117) AI= +/- 1.96
"
(
402
0.666(1-0.666) )
+
(
671
)
AI= [-0.04755, 0.04755] P1- p2 = - 0.549 " AI We verwerpen H0 en aanvaarden Ha: er is een significant verschil tussen beide percentages.
153
Deel 3: CD - ROM Op de bijgevoegde CD-rom zijn volgende documenten terug te vinden: Bijlage 204: Digitale versie masterproef Bijlage 205: Brand Conversation Management: typografische animatie
(De Bruyne & Crabbe, 2010)
Bijlage 206: ‘The break up’
(Desager, 2007)
154
Literatuurlijst
Boeken en bijdragen uit readers Bearden, W. O., Netemeyer, R. G. & Mobley, M. F. (1990). Handbook of marketing scales. Multi-item measures for marketing and consumer behaviour research. Thousand Oaks (Calif.): Sage. De Pelsmacker, P., & Van Kenhove, P. (2006). Marktonderzoek. Methoden en toepassingen (2nd ed.). Amsterdam: Pearson Education Benelux. Krippendorff, K. (2004). Content analysis: An introduction to its methodology (2nd ed.). Thousand Oaks (Calif.): Sage. Mindak, W. A. (1969). Fitting the semantic differential to the marketing problem. In J. G. Snider & C. E. Osgood (Eds.), Semantic differential technique. Chicago: Aldine publishing company. Wester, F. & Van Selm, M. (2006). Inhoudsanalyse als systematisch-kwantificerende werkwijze. In F. Wester, K. Renckstorf & P. Scheepers (Eds.), Onderzoekstypen in de communicatiewetenschap (pp. 121-149). Alphen aan den Rijn: Kluwer.
Artikels uit wetenschappelijke tijdschriften Waters, R. D., Burnett, E., Lamm, A. & Lucas, J. (2009). Engaging stakeholders through social networking: How nonprofit organizations are using Facebook. Public Relations Review, 35, 102-106
Internet Desager, G. (2007). The Break Up. Geraadpleegd op 8 mei 2010 op het World Wide Web: http://www.youtube.com/watch?v=D3qltEtl7H8&feature=related Greenstein, H. (2009, 27 mei). Facebook pages vs Facebook groups: What's the difference? Geraadpleegd op 24 februari 2010 op het World Wide Web: http://mashable.com/2009/05/27/facebook-page-vs-group JIM (2010, maart). Merkpagina JIM. Prikbord. Geraadpleegd op 21 maart 2010 op het World Wide Web: http://www.facebook.com/pages/JIM/102380119183?ref=search&sid=579263946.28 79002725..1
155
Telenet (2010, 17 maart). Merkpagina Telenet. Prikbord. Geraadpleegd op 21 maart 2010 op het World Wide Web: http://www.facebook.com/#!/mijn.telenet?ref=ts VAB (2010) Merkpagina VAB. Geraadpleegd op 21 maart 2010 op het World Wide Web: http://www.facebook.com/search/?flt=1&q=VAB&o=65&sid=579263946.38713973 52..1&s=20#!/RogervanVAB?ref=search&sid=579263946.3871397352..1
Video’s De Bruyne, S. (Producer) & Crabbe, K. (Copywriter). (2010). Brand Conversation Management [Typografische animatie].
156