Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tác động của truyền miệng trực tuyến đến lượng người xem chương trình truyền hình: Một động lực tạm thời hình chữ U đảo ngược
Tóm tắt
Bài báo này xem xét tác động động của truyền miệng trực tuyến (WOM) đến lượng người xem chương trình truyền hình tại Hoa Kỳ. Với dữ liệu WOM được thu thập từ trang web Cơ sở Dữ liệu Phim Internet, chúng tôi nhận thấy rằng khối lượng tích lũy của WOM trực tuyến có sức mạnh giải thích đáng kể đối với lượng người xem theo thời gian. Nhất quán với lý thuyết hiệu ứng tiếp xúc, tác động động của khối lượng WOM trực tuyến theo thời gian thay đổi theo một đường cong hình U đảo ngược, phi tuyến tính. Do hiệu ứng nền ban đầu, khối lượng WOM không có ý nghĩa trong các tập đầu tiên. Tác động của khối lượng tăng lên theo thời gian, trước khi đạt đỉnh và bắt đầu giảm đi trong phần còn lại của vòng đời chương trình. Bài báo này chứng minh các hiệu ứng khác nhau của WOM trực tuyến theo thời gian và do đó gợi ý rằng các chiến lược tiếp thị trực tuyến của các công ty, chẳng hạn như lập kế hoạch truyền thông, phải điều chỉnh theo vòng đời sản phẩm.
Từ khóa
#truyền miệng trực tuyến #lượng người xem #chương trình truyền hình #khối lượng WOM #vòng đời sản phẩmTài liệu tham khảo
Ajzen, I., & Fishbein, M. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior. Englewood Cliffs: Prentice Hall.
Anderson, E. (1998). Customer satisfaction and word of mouth. Journal of Service Research, 1(1), 5–17.
Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. Review of Economic Studies, 58(2), 277–297.
Chevalier, J. A., & Mayzlin, D. (2006). The effect of work of mouth on sales: online book reviews. Journal of Marketing Research, 43(4), 345–354.
Clemons, E. K., Gao, G., & Hitt, L. M. (2006). When online reviews meet hyperdifferentiation: a study of the craft beer industry. Journal of Management Information Systems, 23(2), 149–171.
De Bruyn, A., & Lilien, G. L. (2008). A multi-stage model of word-of-mouth influence through viral marketing. International Journal of Research in Marketing, 25(3), 151–163.
Dellarocas, C., Zhang, M., & Awad, N. F. (2007). Exploring the value of online product reviews in forecasting sales: the case of motion pictures. Journal of Interactive Marketing, 21(4), 23–45.
Duan, W., Gu, B., & Whinston, A. B. (2008). Do online reviews matter? An empirical investigation of panel data. Decision Support Systems, 45(4), 1007–1016.
Godes, D., & Mayzlin, D. (2004). Using online conversations to study word-of-mouth communication. Marketing Science, 23(4), 545–560.
Godes, D., & Silva, J. C. (2011). Sequential and temporal dynamics of online opinion. Marketing Science, 31(3), 448–473.
Godes, D., Mayzlin, D., Chen, Y., Das, S., Dellarocas, C., Pfeiffer, B., et al. (2005). The firm’s management of social interactions. Marketing Letters, 16(3/4), 415–428.
Idato, M. (2011, June 16). Word’s out, geeks rule. The Sydney Morning Herald. Retrieved November 19, 2013, from http://www.smh.com.au/entertainment/tv-and-radio/words-out-geeks-rule-20110615-1g2c7.html.
Janiszewski, C. (1993). Preattentive mere exposure effects. Journal of Consumer Research, 20(3), 376–392.
Liu, Y. (2006). Word of mouth for movies: its dynamics and impact on box office revenue. Journal of Marketing, 70(4), 74–89.
McAlister, L., Sonnier, G., & Shively, T. (2012). The relationship between online chatter and firm value. Marketing Letters, 23(1), 1–12.
Moe, W., & Trusov, M. (2011). The value of social dynamics in online product ratings forums. Journal of Marketing Research, 48(3), 444–456.
Rogers, E. (1962). Diffusion of innovations. New York: The Free Press.
Van den Bulte, C., & Lilien, G. L. (2003). Two-stage partial observability models for innovation adoption. Working paper, Wharton School, University of Pennsylvania
Zajonc, R. B. (1968). Attitudinal effects of mere exposure. Journal of Personality and Social Psychology, 9(2), 1–27.
Zajonc, R. B., Shaver, P., Tavris, C., & Van Kreveld, D. (1972). Exposure, satiation, and stimulus discriminability. Journal of Personality and Social Psychology, 21(3), 270–280.
Zhu, F., & Zhang, X. (2010). Impact of online consumer reviews on sales: the moderating role of product and consumer characteristics. Journal of Marketing, 74(2), 133–148.