Главная Коллекция "Revolution" Маркетинг, реклама и торговля Выявление механизмов влияния социальных сетей (сообществ компании) на целевые группы бренда

Выявление механизмов влияния социальных сетей (сообществ компании) на целевые группы бренда

Функции социальных сетей для пользователей и представителей бизнес-среды. Анализ особенностей коммуникационного процесса компании с аудиторией путем применения социальных сетей. Типы мотивации потребления медиа-контента у подписчиков сообществ бренда.

Рубрика Маркетинг, реклама и торговля
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 25.06.2017
Размер файла 2,0 M
рефераты на заказ со скидкой

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Страница:

Напомним, что одна из ключевых миссий официальных групп компаний в социальных сетях - это коммуникация с целевой аудиторией. Посредством постов, размещаемых на стене сообщества, пользователи могут узнать какую-либо информацию, коррелирующую с брендом, а компания, в свою очередь, может получить обратную связь. Однако, следует отметить, что не каждая запись сообщества вызывает реакцию ее членов. В этой связи, необходимо ранжировать атрибуты поста, влияющие на действия пользователей, то есть на количество лайков, репостов, комментариев и голосов.

База данных содержитинформацию о времени и дне недели публикации, о типе контента и количестве действий подписчиков. Тип контента включает в себя: фото, видео, альбом и текст. Количество действий подписчиков дифференцируется на комментарии, лайки, репосты и голоса. С целью наиболее полного анализа, имеющиеся посты были классифицированы по следующим типам: конкурс, новость, совет, поздравление, отчет о мероприятии, вопрос подписчикам, вопрос от подписчиков, развлечение, информация, обновление фото профиля, репост и хэштеги.

Эмпирическое исследование состоит из нескольких этапов, в ходе которых будет выявлено:

1. Влияет ли время опубликованного поста на ответную реакцию от подписчиков?

2. Влияет ли день недели опубликованного поста на ответную реакцию от подписчиков?

3. Влияет ли тип опубликованного поста на ответную реакцию от подписчиков?

4. Влияет ли тип контента опубликованного поста на ответную реакцию от подписчиков?

Для обработки имеющихся данных был использован дисперсионный анализс помощьюпрограммыSPSS.

2.7 Интерпретация полученных результатов

Для проверки гипотезы Н1о том, что посты, не содержащие фото- и видео фрагменты, пользуются наименьшим спросом у целевой аудитории компании, чем посты, с мультимедийным файлом, обратимся к результатам дисперсионного анализа.

Таблица 7

Из таблицы 7 получаем, что с вероятностью 95% существует разница в комментариях и репостах в зависимости от типа контента. С вероятностью 90% мы замечаем разницу в лайках и сумме действий. Однако, стоит отметить, что тип контента не влияет на количество голосов.

Таблица 8

С целью проверки релевантности данных, дополнительно посчитаем доверительные интервалы для каждого заданного параметра (таблица 9,10).

Таблица 9

Комментарии

Параметр

Фото

Видео

Альбом

Среднее

45,684

44,303

35

Стандартное отклонение

146,391

181,560

60,656

N

841

122

11

Корень N

29

11,045

3,317

T-критерий

1,963

1,980

2,228

Ошибка среднего

5,048

16,438

18,289

Доверительный интервал

9,908

32,543

40,750

Интервал

35,776

11,761

-5,750

55,598

76,846

75,750

С вероятностью 95% среднее для генеральной совокупности комментариев к фото находится в пределах (35,776; 55,598).

С вероятностью 95% среднее для генеральной совокупности комментариев к видео находится в пределах (11,761;76,846).

С вероятностью 95% среднее для генеральной совокупности комментариев к видео находится в пределах (-5,750;75,750).

В результате, с вероятностью 95% среднее количество комментариев следует считать равным.

Таблица 10

Лайки

Параметр

Фото

Видео

Среднее

399,262

652,877

Стандартное отклонение

1897,596

3863,702

N

841

122

Корень N

29

11,045

T-критерий

1,701

1,812

Ошибка среднего

65,434

349,803

Доверительный интервал

111,312

634,005

Интервал

287,949

18,872

510,574

1286,882

С вероятностью 90% среднее для генеральной совокупности лайков к фото находится в пределах (287,949;510,574).

С вероятностью 90% среднее для генеральной совокупности лайков к видео находится в пределах (18,872;1286,882).

В результате, с вероятностью 90% среднее количество лайков следует считать равным.

Возвращаясь к данным таблицы 8, фотографии, видео и альбомы комментируют значительно чаще, чем текст (среднее значение комментариев 46, 44, 35 и 8соответственно).

Подписчики сообществ ставят лайков больше к видео и фотографиям, их средние значения равны 653 и 399. Альбомы набирают меньшее количество лайков (среднее значение лайков 120), однако наименьший отклик от пользователей социальных сетей находит текст, среднее значение которого равно 22.

Репосты видео пользователи осуществляют чаще, чем другие типы контентов (среднее значение 85). Фотографии репостят реже, их среднее значение составляет 26. Альбомы и тексты меньше всего собирают репосты (средние значения 12 и 3 соответственно).

За фотографии подписчики групп голосуют значимо чаще (среднее значение 126), чем за видео (среднее значение 15). Стоит отметить, что за тексты и альбомы целевые аудитории брендов не голосую вовсе, их средние значения равны 0.

Что касается суммы действий, то самая большая активность наблюдается у такого типа контента как видео (среднее значение 797).Среднее значение суммы действий к фотографиям составляет 597, к альбомам 167. Текст находит наименьший отклик у подписчиков (среднее значение 33).

Таблица 11

В таблице 11 отражена зависимость активностей пользователей социальных сетей от дня недели. С вероятностью 70% изменяется количество комментариев от дня недели.

Таким образом, наиболее популярными типами контента являются видео и фотографии. Целевые группы брендов чаще всего лайкают и репостят видео, фотографии наибольшее количество комментариев и голосов.

Для проверки гипотезы Н2: Утреннее время суток (с 6.00 до 11.00) наиболее эффективно для построения коммуникации с целевыми группами бренда, чем публикация поста после 11.00 часов, обратимся к таблице 11.

Таблица 12

Анализируя полученные данные из таблицы 12, мы можем заключить, что чаще всегоподписчики сообществ комментируют посты в субботу и четверг (среднее значение 82 и 58 соответственно), реже всего в воскресенье и среду (среднее значение 21 и 27 соответственно). Опубликованные в группе записинабирают большее количество лайков наблюдается в понедельник (среднее значение 533) и вторник (среднее значение 523), меньшее количество лайков в воскресенье и в пятницу (среднее значение 183 и 201 соответственно).Интернет-пользователи чаще всего осуществляют репосты во вторник (среднее значение 49) и понедельник (среднее значение 34), меньше всего в воскресенье (среднее значение составляет 13).В свою очередь, за посты активнее всего голосуют во вторник (среднее значение 140), реже всего в субботу (среднее значение 0).

Самый большой разрыв средних значений наблюдается в комментариях к постам: больше всего активности в субботу, меньше всего в воскресенье (среднее значение 90 и 21 соответственно).

Подводя итог анализа активностей в зависимости от дня недели, мы получили следующее: эффективнее всего публиковать записи в сообществах в субботу, наименее популярный у подписчиков день - воскресенье, посты в данный день находят наименьшее количество откликов у пользователей.

Далее проанализируем зависимость активности участников сообществот времени суток. Построим таблицу симметричных мер для комментариев.

Таблица 13

Исходя из данных таблицы 13, мы можем сделать вывод о том, что комментарии не зависят от времени публикации поста, в связи с большим показателем значимости (p-value): 0,892.

Для выявления наиболее результативного времени дляполучения от членов сообществ лайков обратимся к таблице 14.

Таблица 14

Таблица 15

Анализируя данные, мы можем констатировать, что на уровне значимости 10% наблюдается монотонная связь: лайки зависят от времени суток - утренние посты наиболее популярны среди подписчиков, то есть, чем позже размещаются записи, тем меньше лайков они набирают.

Обращаясь к таблице 15, мы наблюдаем идентичную закономерность зависимости репостов от времени суток: чем раньше выложен пост, тем больше репостов сделано.

Таблица 16

Таблица 16 демонстрирует нам отсутствие связи голосов от времени суток в связи с большим показателем значимости (p-value): 0,781.

Таким образом, количество репостов и лайков зависит от времени суток, наиболее продуктивное для постов время - утренние часы, нежелательное время публикаций: вечернее и ночное.

Для проверки гипотезы Н3 о том, что посты, содержащие «полезную» для аудитории информацию, оказывают наибольшее влияние на потребителей, чем посты другого типа, обратимся к данным таблицы 17. Уточним, что под «полезной» информацией в данной работе следует понимать ту информацию, которая позволит человеку получить что-то взамен, будь то новое знание, хорошее настроение либо приз.

Следует отметить, что данная классификация опубликованных в социальной сети постов была составлена автором, в этой связи, далее прилагаем интерпретацию заданных параметров:

· «Конкурс» - конкурс либо акция, проводимая компанией, в которой подписчики могут выиграть какой-либо приз;

· «Новость» - новости бренда, а также любые прочие новости, соприкасающиеся так или иначе с ним;

· «Совет» - рекомендация подписчикам;

· «Поздравление» - поздравление подписчиков группы с каким-либо праздником, значимым событием;

· «Развлечение» - записи сообщества, содержащие загадку, игру либо юмористическое фото, видео;

· «Информация»-факты о продукте, о компании; любая прочая информация;

· «Отчет о мероприятии» - видео- и фотоотчеты;

· «Вопрос подписчикам» - вопрос на абстрактную тему;

· «Вопрос от подписчиков» - замечание, мнение либовопрос от пользователей;

· «Обновление фото профиля» - смена старого фото группы, на новое;

· «Репост» - репост записи из другого сообщества;

· «Хештеги» - записи, содержащие хэштег.

Таблица 17

Классификация типов поста

Тип поста

Параметр

Комментарии

Лайки

Репосты

Голоса

Сумма действий

Конкурс

Среднее

118,500

449,933

36,856

0,0000

605,289

Новость

Среднее

206,080

2406,600

273,800

29,960

2916,440

Совет

Среднее

19,209

516,582

27,055

3,275

566,121

Поздравление

Среднее

25,654

139,769

11,769

0,000

177,192

Отчет о мероприятии

Среднее

3,533

85,733

9,333

0,000

98,600

Вопрос от подписчиков

Среднее

2,775

3,196

0,000

0,000

5,971

Вопрос подписчикам

Среднее

46,493

333,678

19,605

32,237

432,013

Развлечение

Среднее

103,196

406,775

24,000

1006,461

1540,431

Информация

Среднее

8,324

226,353

20,814

6,679

262,170

Обновление фотографии профиля

Среднее

7,750

42,500

1,250

0,000

51,500

Репост

Среднее

1,395

57,512

8,744

0,000

67,651

Хештеги

Среднее

74,769

2937,039

185,115

0,000

3196,923

Итого

Среднее

40,570

375,902

29,055

99,218

544,745

Анализируя полученные данные (таблица 17), было выявлено, что наиболее популярными для комментариев являются такие типы постов, как «Новость» (среднее значение 206) и «Конкурс» (среднее значение 119), чуть менее популярен тип «Развлечение» (103). В свою очередь, меньше всего пользователи групп комментировали «Отчёт о мероприятии», «Вопрос от подписчиков» и «Репост», их средние значения составляют 4, 3 и 1 соответственно.

Что касается наиболее удачных с точки зрения лайков записям сообщества, «Новости» и «Хэштеги» имеют средние значения 2407 и 2937 соответственно, наименьшее среднее значение наблюдается у такого типа поста как «Вопрос от подписчиков» - 3.

Репосты имеют наибольший отклик у подписчиков в категории «Новость», среднее значение которой 274. В то же время, «Вопрос от подписчиков» пользователи сообществ репостят меньше всего (среднее значение 0).Для голосов наиболее популярен тип постов «Развлечение» (среднее значение 1006), и абсолютно непопулярны следующие записи: «Хештеги», «Репост», «Обновление фотографии профиля», «Вопрос от подписчиков», Отчет о мероприятии», «Поздравление», «Конкурс», их среднее значение равно 0.

Таким образом, такие типы постов как: «Новость», «Развлечение» и «Хештеги» находят наибольший отклик у подписчиков сообществ.

2.8Рекомендации по применению внешних атрибутов постов в социальных сетях, оказывающих наибольшее влияние на аудиторию бренда

Проведенный дисперсионный анализ данных, позволяет нам сформулировать следующие рекомендации для компаний, использующих такой инструмент маркетинговых коммуникаций как социальные сети.

Прежде всего, рассматривая наиболее удачное, с точки зрения количества обратной связи от пользователей, время суток, мы можем заключить, что это утренние часы. Как правило, компании, публикующие записи до обеда, в течение дня получают больший отклик от аудитории, чем в послеобеденное время. Наиболее продуктивным, со стороны членов сообществ, днем является суббота. В этой связи, компании рекомендуется выставлять записи в указанный день. Говоря о типе контента, то его популярность зависит от обязательного наличия мультимедийного объекта (фотографии либо видео). Выбор указанных переменных зависит от желаемого результата: в случае если цель поста набрать большое количество лайков и репостов - целесообразно включить в публикацию видео; в случае если необходимо получить обратной связью комментарии и голоса - необходимо разместить фото. Одним из основных вопросов является: «Какой тип поста находит наибольший отклик у пользователей социальных сетей». В ходе исследования было установлено, что записи, содержащие информацию, которая приносит какую-либо пользу членам сообщества, популярнее всего. Интерпретируя вышесказанное: больше всего откликов набрали новости, развлечения и конкурсы. Новости - обеспечивают аудиторию новой информацией, которую он может применить в жизни. Например, проведение компанией брендированного мероприятия, вход на которое абсолютно бесплатный. Развлечения содержат юмор, который способен вызвать у пользователей положительные эмоции. Что касается популярности у целевых групп такого типа поста как конкурсы, то это обусловлено получением гарантированного выигрыша (брендированной продукции либо получение баллов/голосов).

Суммируя вышесказанное, «внутренние» механизмы влияния социальных сетей (в частности сообществ брендов) включают в себя: публикацию постов в утреннее время суток субботнего дня; фото- либо видео- фрагмент, а также«полезную» информацию для аудитории. Однако, следует отметить, данные рекомендации по использованию «внешних» механизмов влияния следует комбинировать с рекомендациями по применению «внутренних» механизмов влияния, которые будут рассмотрены во второй части эмпирического исследования.

Глава 3. Анализвнутренних механизмов влияния на пользователей социальной сети «ВКонтакте»

Третья глава включает в себя второй этап эмпирическогоисследования, направленный на выявление мотивации подписчиков сообществ в «ВКонтакте» потребления публикуемого компанией контента, а именно: этапы проведения онлайн опроса целевой аудитории, методы анализа данных, а также сформулированные рекомендации по созданию постов, способных оказать влияние на потребителей в виде обратной связи.

3.1 Этапы проведения онлайн опроса подписчиков сообществ «ВКонтакте»

В настоящем исследовании респондентам - подписчикам сообществ брендов: Adrenaline Rush, Coca-Cola, Lays, предложено ответить на открытые и закрытые типы вопросовонлайн опроса. Данный инструментвключает в себя вопросы общего характера, касающиеся социальных сетей и Интернет-среды в целом, а также специальные вопросы,соответствующие классификациимотиваций потребления медиа контента. На основании результатов опроса будет проведен статистический анализ данных, в ходе которого определятся основные мотивы потребления подписчиками бренд-сообществ (рынка снеков и напитков) публикуемого контента.

Этапы проведения онлайн опроса подписчиков сообществ в «ВКонтакте»:

1. Выявление ключевых индикаторов, подлежащих исследованию;

2. Проведение глубинных интервью с целью проверки валидности составленной анкеты;

3. Реализация пилотажного исследования;

4. Проведение онлайн опроса;

5. Обработка результатов факторным и кластерным анализом;

6. Выявление типов потребностей, обуславливающих мотивацию потребления медиа-контента.

3.2 Описание выборки респондентов онлайн опросаи определение ключевых индикаторов исследования

В связи с тем, что на первом этапе исследования были проанализированы посты 9 сообществ рынков снеков и безалкогольных напитков, на втором этапе исследования будут опрошены подписчики данных групп. Для опроса было выбрано 3 бренда из разных категорий: Lays (снеки), CocaCola (газированные напитки), AdrenalineRush (энергетические напитки).

Ключевой целью опроса является выявление мотивации потребления медиа-контента у подписчиков. В этой связи, респондентам будет предоставлена классификация потребностей потребления, указанная выше (в главе 1). Задача респондента указать от 1 до 5 вариантов, которые наиболее верно отражают его побуждение читать посты сообщества. Таким образом, мы сможем проанализировать какие типы потребностей превалируют у подписчиков той или иной группы в «ВКонтакте».Также, для получения расширенных данных от респондентов, в анкету включены вопросы о:

· половой принадлежности;

· возрасте;

· занятости;

· материальном положении;

· социальных сетях, которыми пользуется респондент;

· частоте посещения «ВКонтакте» и конкретно сообщества бренда;

· видах активности, которые респондент проявляет в группе.

Помимо всего прочего, включены вопросы о том, какой из перечисленных типов мотивации потребления наиболее/наименее важен для пользователя. Ключевые индикаторы, подлежащие исследованию, определены в ходе реализованного анализа опубликованных научных работ, посвященной данной тематике (приложение 2).

В результате, онлайн опрос включает в себя 11 вопросов(приложение 3) и размещен в GoogleФормах. В ходе проведения исследования он распространялся путем рассылки подписчикам выбранных для исследования сообществ в «ВКонтакте».

В связи с тем, что в исследовательском инструментарии, анкете,типы потребностейбыли заменены на синонимичные высказывания, важно было убедиться в их верном восприятии респондентами. Поэтому проведены 3 глубинных интервью с подписчиками данных сообществ.Каждому интерьюируемому были показаны вопросы анкеты. Задача интервьюера -задать респонденту следующие вопросы:

1. Как вы понимаете данный вопрос?

2. Что вы понимаете под данными высказываниями?

3. Какие трудности вызвали у вас вопросы анкеты?

В ходе беседы, все ответы были записаны на диктофон и в последствиитранскрибированы (приложение 4). В целом, варианты ответов не вызвали у респондентов затруднения. По результатам проведенных глубинных интервью, были незначительно изменены 2 высказывания.

Также, перед проведением онлайн опроса было реализовано пилотажное исследование. Ключевой задачей которого являлось проанализировать отклик потенциальных респондентов на рассылку и количество заполненных правильно анкет. В результате, из 25 опрошенных 16 человек прошли опрос, корректно заполнив все ответы.

3.3 Описание эмпирической базы исследования

В опросе приняло участие 288 человек. Из них: 88 респондентов - подписчики сообщества Coca Cola, 106 респондентов - подписчики сообщества Adrenaline Rush, 94 респондента - подписчики сообщества Lays.

Пол респондентов всех сообществ преимущественно женский: 63,6% Coca Cola, 60,4% Adrenaline Rush, 63,9% Lays.

Средний возраст респондентов находится в диапазоне от 18 до 25 лет.

51,1% респондентов, состоящих в сообществе Coca Cola - работают, 55,7% респондентов сообщества Lays отметили, что их род деятельности - учеба, в свою очередь 54,7% респондентов сообщества Adrenaline Rush работают.

47% всех респондентов определяют материальное положение своей семьи следующим образом: денег хватает на крупную бытовую технику, но не можем позволить себе дорогостоящие приобретения (путешествия, автомобиль и т.д.) без обращения к кредиту или предварительному накоплению нужной суммы.

По результатам опроса, 96% пользователей сообществ чаще всего пользуются социальной сетью «ВКонтакте», второй социальной сетью, куда респонденты заходят хотя бы один раз в неделю, является Instagram.

Рисунок 3.1

Распределение социальных сетей, куда пользователь сообщества CocaColaзаходит хотя бы один раз в неделю

Рисунок 3.2

Распределение социальных сетей, куда пользователь сообщества Adrenaline Rush заходит хотя бы один раз в неделю

Рисунок 3.3

Распределение социальных сетей, куда пользователь сообщества Lays заходит хотя бы один раз в неделю

Чаще всего в социальную сеть «ВКонтакте» заходят подписчики сообщества Lays: 91,8% респондентов отметили вариант «Каждый день».

Частота посещения сообщества выглядит следующим образом:

Рисунок 3.4

Частота посещения пользователей сообщества бренда

По видам активности в сообществе респонденты распределились следующим образом:

Рисунок 3.5

Виды активностей пользователей в сообществе

Больший процент респондентов просматривают посты, опубликованные в сообществах, наименее популярный вариант ответа - ничего из вышеперечисленного.

3.4 Статистический анализ: база данных

Полученные данные были перекодированы в числовые значения.

Итоговая база данных включила 31 переменную (размер выборки - 288):

num - порядковый номер случая;

community - номер сообщества (номинальная переменная, 3 категории);

sex - пол респондента (бинарная переменная);

age - возраст респондента (интервальная переменная);

Occupation - род занятий респондента (мультиномиальная переменная, 5 категорий);

Class - экономический статус (порядковая шкала, 5 категорий);

City - город (мультиномиальная шкала, 3 категории: СПб, МСК, другие города);

how_often_VK - как часто респондент пользуется социальной сетью Вконтакте (порядковая шкала: от 1 до 4);

how_often_COM - как часто респондент посещает изучаемое сообщество Вконтакте (порядковая шкала: от 1 до 4);

Ответы на вопрос «Какие виды активности Вы проявляете в группе?» - были перекодированы, в результате чего получилось шесть бинарных переменных: «Ставит Лайки», «Просматривает посты», «Комментирует», «Делает репосты», «Принимает участие в голосованиях» и «Ничего из перечисленного».

Ответы на вопрос «Отметьте наиболее близкие Вам продолжения суждения: «Я состою в группе Lay's/ AdrenalineRush/CocaColaВКонтакте, потому что…»» были перекодированы, в результате чего получилось шестнадцать бинарных переменных:

1. «Это отличная возможность узнать отзывы людей о данном продукте перед совершением покупки»;

2. «Я могу своевременно узнавать о новых акциях и предложениях компании»;

3. «Я ищу в группе необходимую мне информацию о компании и продукте»;

4. «Группа помогает/может помочь мне разрешить проблему, связанную с покупкой продукта»;

5. «Участие в группе помогает мне отвлечься от личных проблем, развлечься»;

6. «Благодаря членству в группе я лучше познаю себя, изучая свой внутренний мир и сравнивая себя с другими людьми»;

7. «Это отличная площадка для обмена опытом и информацией с другими подписчиками»;

8. «В группе я могу выражать и развивать себя как личность»;

9. «Участие в группе позволяет мне прорекламировать себя, заняться самопиаром»;

10. «Я хочу взаимодействовать с другими людьми»;

11. «Я хочу стать ближе к представителям бренда»;

12. «Благодаря членству в группе я чувствую себя особенным»;

13. «Группа помогает мне уйти от реальности, приобщиться к виртуальному миру»;

14. «Я хочу напрямую общаться с компанией»;

15. «Мне важно быть членом сообщества»;

16. «Мне нравится предлагать идеи компании, придумывать конкурсы или новые акции для продукта».

Таким образом, статистический анализ данных состоит из нескольких этапов:

1. Факторный анализ мотивации потребления онлайн контента;

2. Кластерный анализ респондентов на основании типа потребностей;

3. Анализ характеристик групп респондентов с различными типами потребностей.

3.5 Результаты онлайн опроса: факторный анализ

Для изучения мотивации участников онлайн сообществ в «Вконтакте» был проведен факторный анализ данных, который позволил выделить основные паттерны и соотнести их с имеющейся моделью мотивации потребления онлайн контента.

3.5.1 Факторный анализ с косоугольным вращением

Поскольку теоретическая модель Дэвиса, служащая основой для настоящего исследования, не исключает взаимосвязи между различными типами потребностей, в первую очередь для 16 переменных, описывающих различные причины участия в сообществе, был проведен факторный анализ с косоугольным вращением, который допускает существование корреляции между факторами и служит инструментом для анализа данной корреляции.

Результаты анализа свидетельствуют о том, что выделенные факторы не связаны друг с другом (коэффициенты корреляции не превышают +/-0,2) ни для трех групп в целом, ни для одной из них по отдельности.

Таблица 18

Коэффициенты корреляции для общего факторного анализа трех сообществ

Фактор

1

2

3

4

5

1

1,000

,038

,124

-,093

,068

2

1,000

-,002

-,142

,101

3

1,000

-,073

,078

4

1,000

-,089

5

1,000

Таблица 19

Коэффициенты корреляции для сообщества №1 Lay's

Фактор

1

2

3

4

5

1

1,000

-,033

,082

,108

-,007

2

1,000

-,061

-,047

-,013

3

1,000

,063

,079

4

1,000

-,015

5

1,000

Таблица 20

Коэффициенты корреляции для сообщества №2 AdrenalineRush

Фактор

1

2

3

4

5

6

1

1,000

,024

,129

,114

,033

-,028

2

1,000

-,013

,092

,057

-,122

3

1,000

,020

,048

-,060

4

1,000

,090

-,096

5

1,000

-,052

6

1,000

Таблица 21

Коэффициенты корреляции для сообщества №3 CocaCola

Фактор

1

2

3

4

5

6

1

1,000

,023

-,056

,093

,117

,058

2

1,000

,010

,019

-,028

,095

3

1,000

-,031

-,031

,065

4

1,000

,026

,121

5

1,000

-,013

6

1,000

3.5.2 Факторный анализ с прямоугольным вращением

Поскольку корреляция между факторами не была обнаружена, на следующем этапе анализа проведен факторный анализ с прямоугольным вращением, предполагающий независимость факторов.

В первую очередь было решено проанализировать тенденции, общие для всех трех групп, включенных в исследование.

Таблица 22

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

0,686

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square

501,86

df

120

Sig.

,000

Таблица 23

Total Variance Explained

Component

Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Rotation Sums of Squared Loadings

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

1

2,587

16,166

16,166

2,587

16,166

16,166

2,197

13,732

13,732

2

1,804

11,274

27,44

1,804

11,274

27,44

1,673

10,459

24,191

3

1,522

9,511

36,951

1,522

9,511

36,951

1,512

9,45

33,641

4

1,116

6,975

43,926

1,116

6,975

43,926

1,411

8,822

42,463

5

1,088

6,799

50,724

1,088

6,799

50,724

1,282

8,012

50,475

6

1,062

6,636

57,36

1,062

6,636

57,36

1,102

6,885

57,36

7

0,899

5,618

62,978

 

 

 

 

 

 

8

0,858

5,363

68,341

 

9

0,78

4,873

73,213

 

10

0,73

4,56

77,774

 

11

0,679

4,242

82,016

 

12

0,666

4,16

86,176

 

13

0,616

3,847

90,024

 

14

0,569

3,558

93,581

 

15

0,529

3,304

96,886

 

16

0,498

3,114

100

 

Результаты теста Кайзер-Майер Олкина (таблица 22) свидетельствуют о том, что данные являются удовлетворительными для проведения факторного анализа (>,6). Значимость теста Бартлетта подтверждает наличие связей между переменными, включенных в анализ.

В ходе факторного анализа было выделено 6 факторов, которые в сумме объясняют 57% совокупной дисперсии (таблица 23). График, представленный ниже, иллюстрирует 6 факторов, чьи собственные значения (eigenvalues) больше единицы.

Таблица 24

Матрица компонентов после вращения, представленная ниже, содержит факторные нагрузки для переменных, включенных в анализ, для каждого из шести факторов. В таблице 25 представлены факторные нагрузки больше 0,4:

Таблица 25

Rotated Component Matrixa

 

Component

Группа помогает/может помочь мне разрешить проблему, связанную с покупкой продукта

0,739

 

 

 

 

 

Это отличная возможность узнать отзывы людей о данном продукте перед совершением покупки

0,714

 

 

 

 

 

Я ищу в группе необходимую мне информацию о компании и продукте

0,686

 

 

 

 

 

Я могу своевременно узнавать о новых акциях и предложениях компании

0,676

 

 

 

 

 

Благодаря членству в группе я чувствую себя особенным

 

0,733

 

 

 

 

В группе я могу выражать и развивать себя как личность

 

0,673

 

 

 

 

Благодаря членству в группе я лучше познаю себя, изучая свой внутренний мир и сравнивая себя с другими людьми

 

0,564

 

 

 

Я хочу взаимодействовать с другими людьми

 

 

0,634

 

 

 

Я хочу напрямую общаться с компанией

 

0,619

 

 

 

Я хочу стать ближе к представителям бренда

 

 

0,587

 

-

 

Участие в группе позволяет мне прорекламировать себя, заняться самопиаром

 

 

 

0,731

 

 

Мне нравится предлагать идеи компании, придумывать конкурсы или новые акции для продукта

 

 

 

0,674

 

 

Мне важно быть членом сообщества

 

 

0,411

 

 

Участие в группе помогает мне отвлечься от личных проблем, развлечься

 

 

 

 

0,812

 

Группа помогает мне уйти от реальности, приобщиться к виртуальному миру

 

 

 

0,544

 

Это отличная площадка для обмена опытом и информацией с другими подписчиками

 

 

 

 

 

0,784

В результате, получены следующие факторы:

· Первый фактор- функциональныепотребности, включает такие переменные как: «Группа помогает/может помочь мне разрешить проблему, связанную с покупкой продукта», «Это отличная возможность узнать отзывы людей о данном продукте перед совершением покупки», «Я ищу в группе необходимую мне информацию о компании и продукте» и «Я могу своевременно узнавать о новых акциях и предложениях компании».

· Второй фактор - эмоционально-самоориентированные потребности, включает такие переменные как: «Благодаря членству в группе я чувствую себя особенным», «В группе я могу выражать и развивать себя как личность», «Благодаря членству в группе я лучше познаю себя, изучая свой внутренний мир и сравнивая себя с другими людьми».

· Третий фактор - социально-реляционные потребности, включает такиепеременные как: «Я хочу взаимодействовать с другими людьми», «Я хочу напрямую общаться с компанией» и «Я хочу стать ближе к представителям бренда».

· Четвертый фактор - самоориентированные социально-реляционные потребности, включает такиепеременные так: «Участие в группе позволяет мне прорекламировать себя, заняться самопиаром», «Мне нравится предлагать идеи компании, придумывать конкурсы или новые акции для продукта», «Мне важно быть членом сообщества».

· Пятый фактор - эмоциональные потребности, включает такиепеременные как: «Участие в группе помогает мне отвлечься от личных проблем, развлечься», «Группа помогает мне уйти от реальности, приобщиться к виртуальному миру».

· Шестой фактор - социальные потребности, включает такуюпеременную как: «Это отличная площадка для обмена опытом и информацией с другими подписчиками».

Сообщество №1Lays

На следующем этапе факторный анализ был проведен для каждой из трёх изучаемых групп по отдельности.

Таблица 26

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

0,585

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square

249,601

 

df

120

 

Sig.

0

Результаты теста Кайзер-Майер-Олкина (таблица 26) ниже по сравнению с результатами общего анализа, что может свидетельствовать о небольшой выборке, однако являются приемлемыми (>,5). Значимость теста Бартлетта подтверждает наличие связей между переменными, включенными в анализ.

В ходе факторного анализа было выделено 5 факторов, которые в сумме объясняют 56% дисперсии (таблица 27).

Таблица 27

Total Variance Explained

Com

ponent

Initial Eigenvalues

 

Rotation Sums of Squared Loadings

Extraction Sums of Squared Loadings

 

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

1

2,508

15,676

15,676

2,508

15,676

15,676

2,159

13,492

13,492

2

2,035

12,721

28,397

2,035

12,721

28,397

2,052

12,826

26,318

3

1,871

11,693

40,09

1,871

11,693

40,09

1,817

11,359

37,676

4

1,371

8,567

48,657

1,371

8,567

48,657

1,714

10,713

48,389

5

1,184

7,402

56,059

1,184

7,402

56,059

1,227

7,67

56,059

6

0,988

6,174

62,233

7

0,894

5,585

67,817

8

0,827

5,171

72,988

9

0,776

4,849

77,837

10

0,705

4,407

82,244

11

0,657

4,108

86,352

12

0,578

3,614

89,967

13

0,499

3,12

93,087

14

0,437

2,732

95,818

15

0,38

2,373

98,191

16

0,289

1,809

100

Extraction Method: Principal Component Analysis.

График, представленный ниже, иллюстрирует 5 факторов, чьи собственные значения (eigenvalues) больше единицы:

Таблица 28

Матрица компонентов после вращения, содержит факторные нагрузки для переменных, включенных в анализ, для каждого из пяти факторов. В таблице 29 представлены факторные нагрузки больше 0,4:

Таблица 29

Rotated Component Matrix

 

Component

1

2

3

4

5

Группа помогает мне уйти от реальности, приобщиться к виртуальному миру

0,691

 

 

 

 

В группе я могу выражать и развивать себя как личность

0,673

 

 

 

 

Благодаря членству в группе я лучше познаю себя, изучая свой внутренний мир и сравнивая себя с другими людьми

0,613

 

 

 

 

Мне важно быть членом сообщества

0,557

 

 

0,542

 

Участие в группе помогает мне отвлечься от личных проблем, развлечься

0,465

 

 

 

Я могу своевременно узнавать о новых акциях и предложениях компании

 

0,715

 

 

 

Я ищу в группе необходимую мне информацию о компании и продукте

 

0,691

 

 

 

Группа помогает/может помочь мне разрешить проблему, связанную с покупкой продукта

 

0,682

 

 

Это отличная возможность узнать отзывы людей о данном продукте перед совершением покупки

 

0,606

 

 

 

Я хочу напрямую общаться с компанией

 

 

0,824

 

 

Я хочу стать ближе к представителям бренда

 

 

0,801

 

 

Мне нравится предлагать идеи компании, придумывать конкурсы или новые акции для продукта

 

 

 

0,779

 

Участие в группе позволяет мне прорекламировать себя, заняться самопиаром

 

 

 

0,746

 

Это отличная площадка для обмена опытом и информацией с другими подписчиками

 

 

0,44

 

Благодаря членству в группе я чувствую себя особенным

 

 

 

 

0,719

Я хочу взаимодействовать с другими людьми

 

0,419

 

-0,477

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a Rotation converged in 5 iterations.

В результате, получены следующие факторы:

· Первый фактор - социальные эмоционально-самоориетированные потребности, включает такие переменные как:«Группа помогает мне уйти от реальности, приобщиться к виртуальному миру», «В группе я могу выражать и развивать себя как личность», «Благодаря членству в группе я лучше познаю себя, изучая свой внутренний мир и сравнивая себя с другими людьми», «Мне важно быть членом сообщества», «Участие в группе помогает мне отвлечься от личных проблем, развлечься».

· Второй фактор - функциональные потребности, включает такие переменные как: «Я могу своевременно узнавать о новых акциях и предложениях компании», «Я ищу в группе необходимую мне информацию о компании и продукте», «Группа помогает/может помочь мне разрешить проблему, связанную с покупкой продукта», «Это отличная возможность узнать отзывы людей о данном продукте перед совершением покупки».

· Третий фактор - реляционные потребности,включает такие переменные как: «Я хочу напрямую общаться с компанией», «Я хочу стать ближе к представителям бренда».

· Четвертый фактор - самоориентированные социально-реляционные потребности,включает такие переменные как: «Мне нравится предлагать идеи компании...

Страница:


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены