Masterproef over bedrijven en Facebook
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

Like this? Share it with your network

Share

Masterproef over bedrijven en Facebook

on

  • 962 views

 

Statistics

Views

Total Views
962
Views on SlideShare
962
Embed Views
0

Actions

Likes
1
Downloads
6
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Adobe PDF

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

Masterproef over bedrijven en Facebook Document Transcript

  • 1. Master in de Meertalige Professionele CommunicatieFaculteit Letteren en Wijsbegeerte & Faculteit Toegepaste Economische Wetenschappen Academiejaar 2010 - 2011Hoe communiceren merken en bedrijven via Facebook pagina’s? Een stand van zaken. Eindrapport masterproef voorgedragen door Olivia Albers Jeroen Vermeiren tot het behalen van het diploma van Master in de Meertalige Professionele Communicatie o.l.v. Prof. Dominique Markey
  • 2. Master in de Meertalige Professionele CommunicatieFaculteit Letteren en Wijsbegeerte & Faculteit Toegepaste Economische Wetenschappen Academiejaar 2010 - 2011Hoe communiceren merken en bedrijven via Facebook pagina’s? Een stand van zaken. Eindrapport masterproef voorgedragen door Olivia Albers Jeroen Vermeiren tot het behalen van het diploma van Master in de Meertalige Professionele Communicatie o.l.v. Prof. Dominique Markey
  • 3. V OORWOORDNog niet zo lang geleden werden we zelf lid van de Sociale Netwerksite Facebook.Ondertussen is het voor miljoenen mensen een deel van hun dagelijks levengeworden. Het medium heeft de manier waarop mensen met elkaar communicereningrijpend veranderd. Toen we de kans kregen om over Facebook een masterscriptiete schrijven, hebben we dan ook niet lang getwijfeld. Hoewel het een luchtigonderwerp lijkt, bleek de uitwerking van ons onderzoek niet zo vanzelfsprekend. Wekregen dan ook hulp vanuit verschillende hoeken. We willen dit voorwoord evenaangrijpen om de mensen die ons geholpen hebben te bedanken.Bovenal bedanken we onze promotor Prof. Dominique Markey. Ze was van in hetbegin erg geïnteresseerd in ons onderzoek en heeft ons dan ook sterk gemotiveerdom het tot een goed einde te brengen. Daarnaast waren haar waardevolle revisieseen meerwaarde voor het eindresultaat dat we u hier met trots voorstellen.Ook Mariëlle Leijten willen we bedanken. Zonder haar hulp zouden we waarschijnlijknog steeds aan het worstelen zijn met SPSS. Ze heeft ons goed op weg gezet om uitonze grote hoeveelheid data zinvolle resultaten te halen.Ten slotte willen we onze familie en vrienden bedanken voor hun onvoorwaardelijkesteun en motivatie tijdens deze toch wel stresserende periode.We presenteren jullie graag het werk waar jullie allemaal een steentje aan hebbenbijgedragen.Bedankt!Olivia en Jeroen
  • 4. INHOUDSOPGAVELIJST MET FIGURENLIJST MET TABELLENSamenvatting ....................................................................................................... 1Inleiding ............................................................................................................... 2HOOFDSTUK 1: LITERATUURONDERZOEK .............................................................. 41.1 Van Web 1.0 naar Web 2.0 ........................................................................ 41.2 Sociale Netwerksites (SNS) ........................................................................ 71.3 Facebook: functies en mogelijkheden ...................................................... 101.4 De motor van sociale media marketing: “eWord of Mouth” ..................... 131.5 Het beheer van een Facebook pagina ...................................................... 18HOOFDSTUK 2: ONDERZOEKSOPZET .................................................................... 232.1. Onderzoeksvraag ......................................................................................... 232.2 Methode ....................................................................................................... 25 Steekproef....................................................................................................... 25 Dataverzameling ............................................................................................. 26 Dataverwerking............................................................................................... 26HOODSTUK 3: RESULTATEN ................................................................................. 283.1. Opvolging adviezen ...................................................................................... 283.2. Resultaten per categorie .............................................................................. 31 Media .............................................................................................................. 31 FMCG............................................................................................................... 33 Fashion ............................................................................................................ 35 Technology ...................................................................................................... 37 Automotive ..................................................................................................... 393.3. Vergelijking tussen categorieën .................................................................... 42 Globale vergelijking vijf categorieën............................................................... 42 Categorie Media ten opzichte van FMCG ....................................................... 43 Categorie Media ten opzichte van Fashion .................................................... 43 Categorie Media ten opzichte van Technology & Categorie Media ten opzichte van Automotive ................................................................................ 44 Categorie FMCG ten opzichte van Fashion ..................................................... 44
  • 5. Categorie FMCG ten opzichte van Technology ............................................... 44 Categorie FMCG ten opzichte van Automotive............................................... 45 Categorie Fashion ten opzichte van Technology ............................................ 46 Categorie Fashion ten opzichte van Automotive ............................................ 46 Categorie Technology ten opzichte van Automotive ...................................... 473.4. Analyse meest interactieve pagina’s ............................................................. 48HOOFDSTUK 4: DISCUSSIE EN CONCLUSIE ............................................................ 54Discussie ............................................................................................................ 54 Opvolging adviezen ......................................................................................... 54 Resultaten per categorie................................................................................. 56 Vergelijking tussen categorieën ...................................................................... 58 Analyse meest interactieve pagina’s .............................................................. 59Conclusie ............................................................................................................ 61Literatuurlijst...................................................................................................... 64Bijlagen .............................................................................................................. 67
  • 6. LIJST MET FIGURENFiguur 1: Het nieuwe communicatieparadigma .......................................................... 14Figuur 2: Evolutie van modellen voor consumentenbeïnvloeding .............................. 16Figuur 3: Gemiddeld aantal berichten per type in de categorie Media ...................... 32Figuur 4: Gemiddeld aantal appreciaties per bericht in de categorie Media .............. 32Figuur 5: Gemiddeld aantal commentaren per bericht in de categorie Media........... 33Figuur 6: Gemiddeld aantal berichten per type in de categorie e FMCG .................... 34Figuur 7: Gemiddeld aantal appreciaties per bericht in de categorie FMCG .............. 34Figuur 8: Gemiddeld aantal commentaren per bericht in de categorie FMCG ........... 35Figuur 9: Gemiddeld aantal berichten per type in de categorie Fashion .................... 36Figuur 10: Gemiddeld aantal appreciaties per bericht in de categorie Fashion ......... 36Figuur 11: Gemiddeld aantal commentaren per bericht in de categorie Fashion ...... 37Figuur 12: Gemiddeld aantal berichten per type in de categorie Technology ............ 38Figuur 13: Gemiddeld aantal appreciaties per bericht in de categorie Technology.... 38Figuur 14: Gemiddeld aantal commentaren per bericht in de categorie Technology 39Figuur 15: Gemiddeld aantal berichten per type in de categorie Automotive............ 40Figuur 16: Gemiddeld aantal appreciaties per bericht in de categorie Automotive ... 40Figuur 17: Gemiddeld aantal commentaren per bericht in de categorie Automotive 41
  • 7. LIJST MET TABELLENTabel 1: Globale vergelijking vijf categorieën.............................................................. 42Tabel 2: Media versus FMCG ....................................................................................... 43Tabel 3: Media versus Fashion .................................................................................... 43Tabel 4: FMCG versus Fashion ..................................................................................... 44Tabel 5: FMCG versus Technology ............................................................................... 45Tabel 6: FMCG versus Automotive............................................................................... 45Tabel 7: Fashion versus Technology ............................................................................ 46Tabel 8: Fashion versus Automotive ............................................................................ 46Tabel 9: Technology versus Automotive ...................................................................... 47Tabel 10: Top 5 Facebook pagina’s op basis van interactiviteitsratio ......................... 48Tabel 11: Overzicht vormkenmerken top vijf interactiefste paginas ......................... 53
  • 8. S AMENVATTINGDeze masterscriptie neemt een van de nieuwste elementen uit de communicatiemixvan bedrijven onder de loep: de sociale netwerksite Facebook. In het bijzonderspitsen we ons toe op de communicatie via de Facebook pagina, een soort vanbedrijfswebsite binnen de Facebook omgeving.Het eerste deel van deze scriptie bestaat uit een literatuurstudie. Achtereenvolgensbeschrijven we de opkomst van de verschillende sociale netwerksites, debelangrijkste kenmerken van de sociale netwerksite Facebook en de ingrijpendegevolgen van deze evolutie voor de wijze waarop consumenten en merken zichtegenover elkaar verhouden. We besluiten het literatuuronderzoek met eensamenvatting van de belangrijkste adviezen voor het goed beheer van een Facebookpagina. Aan de hand van ons literatuuronderzoek formuleren we een aantalonderzoeksvragen, met als hoofdvraag: Wat zijn de vormkenmerken van de meestsuccesvolle pagina’s van bedrijven en merken op de sociale netwerksite Facebook?Onze steekproef bestaat uit 44 pagina’s van bedrijven of merken met meer dan éénmiljoen fans op de sociale netwerksite Facebook. Voor die pagina’s verzamelden wedata over de vormkenmerken van de communicatie op elke pagina over een periodevan 6 maanden. We verwerkten die data met behulp van de programma’s Excel enSPSS.Bij de analyse van onze data en bij de rapportering van onze onderzoekresultatenkeken we eerst in welke mate bedrijven de adviezen die uit ons literatuuronderzoeknaar voor zijn gekomen opvolgen. Vervolgens deelden we onze steekproef op in zesverschillende categorieën, die we zowel afzonderlijk analyseerden als met elkaarvergeleken. Ten slotte hebben we bepaald welke de meest interactieve pagina’sbinnen onze steekproef zijn en op welke manier ze communiceren.In de discussie en conclusie zetten we de belangrijkste resultaten van onzemasterscriptie op een rij. We formuleren enkele aanmerkingen bij ons onderzoek enaanbevelingen voor toekomstig onderzoek. 1
  • 9. I NLEIDINGDe laatste jaren is het belang van interactiviteit bij het opbouwen van klantenrelatiesal maar toegenomen. Een van de middelen die hiervoor gebruikt worden, zijn socialenetwerksites (SNS). Met meer dan 500 miljoen leden wereldwijd is Facebook depopulairste SNS van het moment. Wat oorspronkelijk bedoeld was als een middel omsociale contacten te onderhouden, is in een mum van tijd uitgegroeid tot eenvolwaardig marketingcommunicatie-instrument. Facebook stelt bedrijven er namelijktoe in staat de dialoog aan te gaan met hun consumenten. Bedrijven hechten danook steeds meer belang aan communicatie via dit medium.Het sociale medium biedt bedrijven verschillende manieren aan om bestaande, maarzeker ook potentiële klanten te benaderen. Met deze masterscriptie willen we eenbeeld krijgen van de manier waarop bedrijven en merken gebruik maken vanFacebook voor hun communicatie naar de klant toe. We zijn in het bijzondergeïnteresseerd in hoe de communicatie via de officiële Facebook pagina van hetbedrijf of merk plaatsvindt. Een Facebook pagina is immers het equivalent binnenFacebook van de website van het bedrijf of merk.De aanloop naar dit onderzoek bestaat uit een literatuurstudie. Omdat er nog relatiefweinig academische publicaties over Facebook zijn en omdat het medium zo snelverandert, gebruiken we naast wetenschappelijke artikels ook informatie uitprofessionele blogs die de trends op de voet volgen.Ons literatuuronderzoek bestaat uit vijf grote onderdelen. In het eerste deel bekijkenwe de evolutie die aan de basis ligt van het ontstaan van SNS. Doordat in de eerstehelft van het afgelopen decennium het heersende paradigma van het statischeeenrichtingsverkeer onder Web 1.0 vervangen werd door de interactiviteit endynamiek van Web 2.0, konden SNS hun hoge vlucht nemen en uitgroeien tot eenonderdeel van ons dagelijks leven. Het is dan ook relevant om even stil te staan bij devoornaamste kenmerken van Web 2.0.De belangrijkste exponent van het Web 2.0 zijn de sociale netwerksites. Dezenetwerken tellen miljoenen leden en zorgen er mee voor dat de wereld één grootdorp wordt. In het tweede deel van ons literatuuronderzoek kijken we naar wat eensociale netwerksite nu precies is en op welke wijze sociale netwerksites menselijkerelaties mee vorm geven.Onze scriptie richt zich op de meest succesvolle van alle sociale netwerksites:Facebook. Daarom gaan we in het derde deel van het literatuuronderzoek dieper inop de verschillende functionaliteiten van deze SNS die relevant zijn voor onsonderzoek. Op deze manier krijgen we een beter zicht op de verschillendemogelijkheden die het medium aan professionele communicatoren biedt.In de mix van verschillende media die bedrijven vandaag inschakelen, heeft hetgebruik van SNS intussen een vaste plaats verworven. In het vierde deel van ons 2
  • 10. literatuuronderzoek gaan we dieper in op het mechanisme dat zorgt voor het succesen de geloofwaardigheid van communicatie via dit medium: e-Word of Mouth.Het vijfde en laatste deel van ons literatuuronderzoek geeft weer wat sociale mediaexperts concreet aanraden aan mensen die een Facebook pagina voor professioneledoeleinden willen inzetten. Op die manier willen we een goed beeld krijgen vanwaarop we moeten letten bij de analyse van de door ons geselecteerde Facebookpagina’s van grote merken en bedrijven.In het tweede hoofdstuk van deze scriptie beschrijven we het onderzoeksopzet. Omonze onderzoeksvraag te beantwoorden, bekijken we voornamelijk wat voor soortberichten bedrijven hanteren in de communicatie met hun klanten. Er wordt eenonderscheid gemaakt tussen zes soorten van berichten: een mededeling, een vraag,een foto, een video, een link of een aankondiging van een evenement. We willen teweten komen welk soort bericht de meeste feedback oplevert in de vorm vancommentaren – comments – en appreciaties – likes – van de fans van de door onsgeselecteerde pagina’s. De selectie van de pagina’s gebeurt op basis van het aantalfans dat ze hebben. Omdat we niet alle bedrijven over dezelfde kam willen scherenbij het rapporteren van onze resultaten, verdelen we ze onder in vijf categorieën. Ditlaat ons toe om een meer genuanceerd beeld te krijgen van hoe de communicatievan bedrijven of merken via Facebook pagina’s per categorie verloopt. Decategorieën die we hanteren zijn Media, Fast Moving Consumer Goods (FMCG),Fashion, Technology en Automotive.De belangrijkste resultaten van ons onderzoek worden gerapporteerd in hoofdstukdrie. We gaan eerst na of de bedrijven uit onze steekproef de adviezen uit hetliteratuuronderzoek opvolgen. Daarna delen we onze steekproef op in vijfcategorieën en bepalen we de vormkenmerken van de communicatie via Facebookpagina’s binnen elke categorie. Nadien vergelijken we de categorieën onderling opbasis van hun vormkenmerken. Vervolgens geven we een algemeen beeld van de vijfmeest interactieve pagina’s. We ronden deze scriptie af in hoofdstuk vier met eenoverzicht van de besluiten die we uit de resultaten kunnen trekken. Ten slottevermelden we de beperkingen van deze studie en formuleren we suggesties voortoekomstig onderzoek. 3
  • 11. HOOFDSTUK 1: LITERATUURONDERZOEK1.1 V AN W EB 1.0 NAAR W EB 2.0 In 2006 koos TIME Magazine voor het eerst in 40 jaar niet voor een specifieke man of vrouw als persoon van het jaar. Op de cover van het tijdschrift was boven de afbeelding van een computerscherm met een weerspiegelende beeldbuis de volgende kop te lezen: “You. Yes you control the Information Age. Welcome to your World.” (TIME magazine, 2006). Het bijbehorende artikel ging over de gevolgen van nieuwe ontwikkelingen op het internet, waarbij een nieuwe klasse consumenten ontstaan was. Consumenten waarvoor het internet voortaan geïntegreerd was in hun dagelijks leven. Het fenomeen “Web 2.0” beïnvloedt de dag van vandaag de manier waarop mensen communiceren, beslissingen nemen, zich vermaken, interageren en hun aankopen doen. Daarenboven zijn ze niet louter gebruikers van het internet, ze geven het mee vorm (Constantinides, Fountain, 2008). Web 1.0 De term Web 1.0 duikt pas op vanaf het ogenblik dat er sprake is van het Web 2.0, en wordt in de literatuur dan ook voornamelijk gebruikt om te verwijzen naar websites die niet aan de kenmerken van het Web 2.0 voldoen. De voornaamste kenmerken van Web 1.0 zijn de volgende: - Web 1.0 pagina’s zijn statisch. Een pagina bevat informatie over een bepaald onderwerp, maar wordt haast nooit aangepast of geactualiseerd. Er zijn weinig redenen voor de bezoeker om later naar de pagina terug te keren. - Web 1.0 pagina’s zijn niet interactief. Het gaat om eenrichtingsverkeer waarbij de eigenaar van de pagina informatie meedeelt en de bezoeker die informatie verwerkt. - De software achter Web 1.0 is ontoegankelijk voor de gebruiker. Ze is bezit van de ontwikkelaar ervan en wordt enkel door die ontwikkelaar gebruikt. Algemeen wordt aangenomen dat rond het ogenblik van het barsten van de zogenaamde dotcom-bubble (meerbepaald op 10 maart 2000, toen de beursspeculatie rond internetbedrijven haar absolute hoogtepunt bereikte, waarna de aandelenmarkten wereldwijd een duik namen) het internet van Web 1.0 naar Web 2.0 is geëvolueerd. Toch zijn er ook nu nog zeer veel websites te vinden die eerder als Web 1.0 dan als Web 2.0 opgevat zijn (O’Reilly, 2005). Web 2.0 Web 2.0 toepassingen zijn grotendeels gebaseerd op zogenaamde User Generated Content (UGC). Daarin ligt het grootste verschil met Web 1.0: de gebruiker levert een 4
  • 12. essentiële bijdrage, die het medium mee vorm geeft. Constantinides en Fountain (2008, p. 232) geven de volgende definitie van Web 2.0: “Web 2.0 is a collection of open-source, interactive and user-controlled online applications expanding the experiences, knowledge and market power of the users as participants in business and social processes. Web 2.0 applications support the creation of informal users’ networks facilitating the flow of ideas and knowledge by allowing the efficient generation, dissemination, sharing and editing/refining of informal content.” Een aantal kenmerken gelden voor Web 2.0 toepassingen: 1. De focus ligt op dienstgerichte, eenvoudige en open-source oplossingen in de vorm van online toepassingen en netwerken.- Dienstgerichte toepassingen: vóór Web 2.0 was software vooral een product, nu wordt het als een dienst gezien (O’Reilly, 2005).- Eenvoudige toepassingen: de interface is veel minder druk, toepassingen bieden een beperkt aantal opties, en het nut ervan is voor de gebruiker gemakkelijk herkenbaar.- Open-source toepassingen: ontwikkelaars van toepassingen geven gebruikers de vrije toegang tot de bronmaterialen van het eindproduct, waardoor in veel gevallen de gebruikers mee bijdragen aan de ontwikkeling ervan (Constantinides, Fountain, 2008).- Mensen maken gebruik van Web 2.0 toepassingen omdat ze er een netwerk hebben, en omdat hun vrienden, familie en kennissen er gebruik van maken. Een andere toepassing kan misschien technisch gezien beter zijn, maar het netwerk van contacten is doorslaggevend voor hun trouw (Constantinides, Fountain, 2008). 2. Het ontwikkelen van toepassingen is een voortdurend proces en gebeurt stap voor stap. Software voor Web 2.0 is altijd in ontwikkeling en onaf. Gebruikers dragen door het open-source karakter bij aan deze ontwikkeling, wat maakt dat het medium de stem van de consument weerspiegelt. Hoe meer gebruikers, hoe geavanceerder en waardevoller het medium wordt (Constantinides, Fountain, 2008). 3. Er zijn nieuwe, op diensten gebaseerde bedrijfsmodellen mogelijk, die individuele consumenten met nicheproducten bereiken. Gespecialiseerde toepassingen maken het veel eenvoudiger voor consumenten van nicheproducten om met elkaar in contact te komen. Samen kunnen die consumenten een substantiële vraag naar dat specifiek product doen ontstaan (Constantinides, Fountain, 2008). Doordat het Web 2.0 het individueel- en groepsgedrag van mensen veranderd heeft, zijn de bestaande machtsstructuren op de markt veranderd: er is een duidelijke machtsverschuiving merkbaar van producenten en verkopers naar consumenten, en van traditionele massamedia naar het internet. De belangrijkste reden is dat de consument tegenwoordig toegang heeft tot enorm veel informatie en kennis, en dat 5
  • 13. de keuze in producten haast onbeperkt is (Constantinides, Fountain, 2008; Riegner2007; Mangold, Faulds, 2009). 6
  • 14. 1.2 S OCIALE N ETWERKSITES (SNS) Een van de voornaamste elementen van Web 2.0 zijn SNS zoals Facebook, MySpace of Twitter. SNS maken deel uit van de sociale media en bestaan, in tegenstelling tot de traditionele media zoals kranten, televisie of reclame, nog maar een vijftiental jaar. De eerste SNS, SixDegrees.com, ontstond in 1997 (Howard, 2008). Nochtans zijn de meest populaire SNS op dit moment minder dan tien jaar oud. Zo ontstond MySpace in 2003, Facebook in 2004 en Twitter in 2006. Aangezien SNS pas de laatste jaren aan populariteit hebben gewonnen, is de wetenschappelijke literatuur over SNS beperkt. Boyd en Ellison (2008) hebben als eerste het verschijnsel van SNS proberen omschrijven op een wetenschappelijke manier. Hun definitie luidt als volgt (Boyd & Ellison, 2008, p. 211): SNS zijn webdiensten die gebruikers in staat stellen om 1) Een publiek of semipubliek profiel aan te maken binnen een gebonden systeem; 2) Een lijst van andere gebruikers op te stellen waarmee ze een connectie hebben; 3) Hun lijst met connecties en die van anderen binnen het systeem te bekijken. Ook in andere definities van SNS wordt benadrukt dat de kern van SNS de profielen van de gebruikers zijn waarop ze informatie kunnen plaatsen die ze willen delen met anderen. (Trusov, Bodapati & Bucklin, 2010; Trusov, Bucklin & Pauwels, 2009) Deze informatie kan bestaan uit foto’s, video’s of andere informatie die de gebruiker op zijn of haar profiel plaatst (Gangadharbatla, 2008). Gebruikers creëren aan de hand van hun profiel een beeld van zichzelf voor de andere gebruikers van de site. Er kan een onderscheid gemaakt worden tussen persoonlijke en professionele profielen (O’Murchu, Breslin & Decker, 2004). Professionele profielen, aangemaakt door bedrijven, bevatten zakelijke informatie zoals productinformatie of advertenties. Persoonlijke profielen bevatten doorgaans meer gedetailleerde informatie over de gebruiker en zijn of haar interesses. Het verschil tussen een persoonlijk en een professioneel - ook wel zakelijk – profiel wordt in het volgende hoofdstuk uitgelegd. SNS zijn een element van de sociale media. Andere sites met een sociaal karakter zijn sociale nieuwssites en user generated content sites. Sociale nieuwssites zijn websites waarop gebruikers nieuwsberichten kunnen posten. Het nieuws wordt meestal weergegeven in een lijst met het populairste bericht bovenaan. Een voorbeeld van een sociale nieuwssite is Twitter. User generated content sites zijn websites waarop gebruikers allerlei soorten informatie kunnen posten. Dit kunnen bijvoorbeeld foto’s, video’s of gewoon tekst zijn. De websites bestaan bij gratie van de geposte elementen. YouTube is een voorbeeld van een user generated content site die draait om korte videofilmpjes. Onderzoek wijst uit dat de meeste SNS gebruikt worden om een offline netwerk van vrienden en kennissen ook online uit te bouwen en niet om nieuwe mensen te leren kennen. Boyd en Ellison (2008) maken daarom als eerste een onderscheid tussen “social network sites” en “social networking sites”. Networking houdt in dat men contacten legt met nieuwe mensen in een bedrijfscontext of een sociale context. Social networking sites zijn dus sites waar contacten met onbekende mensen worden geïnitieerd. Facebook is voornamelijk een social network site (Ellison et al, 2007). 7
  • 15. Dit neemt niet weg dat SNS gebruikt worden om nieuwe mensen te leren kennen.Integendeel, SNS maken het net makkelijker om nieuwe contacten te leggen. Vooralvoor personen die in het echte leven niet zo sociaal zijn, kunnen SNS een oplossingbieden. Op SNS kunnen ze namelijk aan de hand van een profiel een beeld vanzichzelf creëren en in contact komen met gebruikers met gelijkaardige interesses. Deinformatie die verschaft wordt op het profiel van andere gebruikers over huninteresses, hobby’s of andere elementen kan de basis zijn voor het opnemen vancontact met die gebruikers. De drempel om online contact met iemand te zoeken islager dan die om face-to-face contact te zoeken met een onbekende.Gebruikers worden voornamelijk lid van SNS om sociale redenen en niet zo zeer omcommerciële redenen. Dit is belangrijk voor marketeers die via SNS consumentenwillen benaderen. Onderzoek toont aan dat marketeers consumenten op een SNS opeen andere manier moeten benaderen dan via een website (Kelly et al, 2009).Gebruikers van SNS willen hun sociale contacten onderhouden en hun eigen onlineidentiteit creëren. Een profiel op een SNS geeft gebruikers de kans om in contact tekomen met gebruikers met dezelfde interesses. Het is de taak van marketeers omervoor te zorgen dat een bepaald product deel uitmaakt van die interesses.Marketeers moeten bovendien proberen achterhalen door wie SNS gebruikt wordenzodat ze hun doelgroep kunnen definiëren (www.mashable.com). Qua gebruik vanSNS zijn enkele trends te onderscheiden. Ten eerste worden SNS niet alleen meerdoor jongeren gebruikt, maar worden steeds meer oudere personen ook lid. Zo wasFacebook oorspronkelijk gericht op universiteitsstudenten tussen 18 en 25 jaar maarzijn vrouwen boven de 55 jaar nu de snelst groeiende demografische groep opFacebook (www.insidefacebook.com). De meerderheid van de gebruikers op ditmoment is echter nog tussen de 25 en de 45 jaar oud (www.ignitesocialmedia.com).In tegenstelling tot vroeger registreren gebruikers zich nu bovendien met hun naamen niet meer anoniem. Een derde trend is dat men SNS ook steeds meer voorprofessionele redenen begint te gebruiken en niet meer puur voor het plezier. Zomaakte president Obama gebruik van Facebook om campagne te voeren bij depresidentsverkiezingen in de VS in 2008 (www.timesonline.co.uk).SNS verschillen onderling op basis van enkele factoren. Variaties in de zichtbaarheidvan en toegang tot gebruikersprofielen zijn een van de belangrijkste factoren waaropSNS van elkaar verschillen. De instellingen voor deze twee elementen kunnen doorgebruikers worden aangepast. Zo kan een Facebook gebruiker bijvoorbeeldaanpassen welke informatie van zijn of haar profiel zichtbaar is voor onbekenden enwelke voor vrienden. Per vriend kan de zichtbaarheid van informatie verdergespecificeerd worden.Een ander onderscheid tussen SNS is de registratiemethode (O’Murchu, Breslin &Decker, 2004). Bij de meerderheid van SNS kunnen gebruikers rechtstreeks lidworden zonder restricties. De enige vereiste is het invullen van enkele basisgegevenszoals een profielnaam, e-mailadres en paswoord. Deze SNS zijn dus enkel gebaseerdop vrijwillige registratie. Eens een profiel aangemaakt is, kan de gebruiker zijn of haarnetwerk beginnen uitbreiden. Er zijn ook SNS waarvan niet iedereen zomaar lid kanworden. Om lid te worden van dergelijke SNS is een connectie vereist met iemanddie al lid is. Alleen door een uitnodiging van een reeds bestaand lid, kan een anderegebruiker ook lid worden. Een voorbeeld van dergelijke site is Orkut, een van depopulairste SNS is Brazilië. Bij dergelijke sites is mond-tot-mondreclame een zeerbelangrijk aspect voor de SNS om meer leden te verwerven. 8
  • 16. Eens een persoon lid is van een SNS kan hij of zij een netwerk opbouwen waarmeeinformatie gedeeld kan worden. De inhoud van SNS wordt voor een groot deelgeproduceerd door de gebruikers ervan (Kelly et al, 2009). Hoe groter het netwerkvan een gebruiker, hoe meer activiteit er op zijn of haar profiel plaatsvindt. Degebruiker kan twee soorten activiteiten uitvoeren op een SNS. Hij of zij kan zelfnieuwe inhoud creëren door zijn of haar profiel te updaten of hij of zij kan de inhoudwaarnemen die gecreëerd wordt door anderen.Marketeers beseffen dat sociale media, zoals SNS, een machtig marketingmiddel zijn.Dankzij de lage toetredingskost en het grote bereik van SNS maken zij meer en meergebruik van dit nieuwe sociale medium. SNS bieden de mogelijkheid aan bedrijvenom rechtstreeks met hun klanten te communiceren in hun persoonlijke omgeving(Boyd & Ellison, 2008). Op die manier kunnen consumenten persoonlijk benaderdworden en ontstaat een dialoog die voor bedrijven vaak zeer nuttige informatieoplevert. De mening van klanten is van onschatbare waarde voor bedrijven. Aan dehand van feedback van klanten kunnen producten namelijk verbeterd wordenwaardoor de klanten meer tevreden zullen zijn en de klantrelatie bevorderd wordt.Voor ons onderzoek zijn we geïnteresseerd in de manier waarop bedrijven nu preciesgebruik maken van SNS om met hun klanten te communiceren. We zullen ons daarbijop één specifieke SNS richten, namelijk Facebook. Facebook werd opgericht in 2004door een Amerikaanse student van Harvard, Marc Zuckerberg. Oorspronkelijk kregenalleen studenten van Harvard toegang tot Facebook met hun Harvard-e-mailadres.Stilaan breidde Facebook uit naar andere universiteiten en tegen 2006 maken ze desite toegankelijk voor het grote publiek (www.facebook.com). Met meer dan 500miljoen gebruikers wereldwijd is Facebook tegenwoordig de snelst groeiende enmeest populaire SNS ter wereld. Bedrijven beseffen dan ook dat Facebook eenbelangrijke rol kan spelen in de communicatie naar klanten toe. 9
  • 17. 1.3 F ACEBOOK : FUNCTIES EN MOGELIJK HEDEN Ons onderzoek spitst zich in het bijzonder toe op de SNS Facebook en haar verschillende functies en mogelijkheden omdat Facebook op dit moment de populairste SNS is. Om ons onderzoek beter te begrijpen, is het belangrijk dat de termen die we hanteren duidelijk zijn. Daarom lichten we in wat volgt kort de basiselementen van Facebook toe die voor ons onderzoek van belang zijn. Profiel (Profile) Elk lid van Facebook heeft een profiel. Een profiel bevat de informatie die de gebruiker bekend wil maken. De gebruiker kan aan de hand van privacy instellingen zelf bepalen in hoeverre hij of zij die informatie vrijgeeft. Het profiel bestaat uit verschillende onderdelen. Voor ons onderzoek is vooral de wall of het prikbord van belang. Dit is een overzicht van alle recente activiteiten die de gebruiker heeft uitgevoerd. Vrienden uit het netwerk van de gebruiker kunnen hier ook berichtjes ofwel posts nalaten. Berichten kunnen verschillende vormen aannemen: een tekstberichtje, een foto, een video of een link. Op Facebook kunnen twee soorten profielen aangemaakt worden: een persoonlijk profiel of een zakelijk profiel. Zakelijke profielen worden meestal aangemaakt voor professionele doeleinden zoals het aanmaken van een pagina of het plaatsen van een advertentie op Facebook (Hartley, 2010). Een pagina is een soort van website binnen Facebook waar merken, bedrijven of artiesten reclame kunnen maken voor hun product. Één gebruiker kan meerdere pagina’s aanmaken en beheren. Zo dadelijk worden Facebook pagina’s nader toegelicht. Het gebruik en de mogelijkheden van zakelijke profielen verschillen van die van persoonlijke profielen. Beheerders van zakelijke profielen hebben slechts in beperkte mate toegang tot Facebook. Een gebruiker met een zakelijk profiel kan alleen de informatie op zijn of haar pagina’s bekijken en bewerken. Hij of zij heeft geen toegang tot de profielen van andere gebruikers of inhoud die zich buiten de beheerde pagina’s bevindt. Bovendien kunnen zakelijke profielen geen vriendschapsverzoeken ontvangen of uitsturen. Persoonlijke profielen worden niet zo zeer voor professionele doeleinden aangemaakt. Ze bevatten meer specifieke informatie dan een zakelijk profiel, bijvoorbeeld relatiestatus, opleiding, geloofsovertuiging, enzovoort (O’Murchu, Breslin &Decker, 2004). Gebruikers met een persoonlijk profiel hebben wel toegang tot profielen van andere gebruikers en kunnen doorverbonden worden naar informatie die buiten een pagina valt. Pagina (Page) Een pagina is gelijkaardig aan een profiel met dat verschil dat pagina’s voor iedereen even toegankelijk zijn. Pagina’s kunnen gezien worden als ‘een profiel voor een merk’. Het is een soort van website binnen Facebook die volledig draait om één product, bedrijf of artiest waarover informatie verschaft wordt aan andere gebruikers van de SNS. In tegenstelling tot een profiel kan elke gebruiker de volledige inhoud van een pagina consulteren. Het aanmaken van een pagina voor een product, 10
  • 18. bedrijf of artiest kan enkel en alleen gebeuren door de officiële vertegenwoordigerervan (www.facebook.com). Voor een overzicht van de lay-out en belangrijksteelementen van een Facebook pagina, verwijzen we naar bijlage 1.Het is de bedoeling om zoveel mogelijk gebruikers trouw te maken aan je Facebookpagina. Dit gebeurt wanneer een gebruiker op de “Vind-ik-leuk”-knop (Like-button)klikt. Gebruikers worden in dat geval fans van de pagina. Wanneer iemand fan wilworden van een pagina heeft hij of zij hier geen toestemming van depaginabeheerder voor nodig. Eens een gebruiker fan is van een pagina, krijgt hij of zijinformatie over die pagina te zien in het nieuwsoverzicht (cf. infra). De fan kan vanafdat moment berichtjes achterlaten op de wall van de pagina. Hij of zij kan ookcommentaar geven op reeds geposte berichtjes. Dit heet een comment. Wanneereen fan een reeds geposte berichtje leuk vindt (liked), kan hij of zij onder elke post opde “Vind-ik-leuk”-knop klikken. Dit heet een like. Om te verregaande anglicismen tevoorkomen zullen we in het verloop van deze scriptie Nederlandstalige termengebruiken. Zo zullen we een post een bericht noemen, een like een appreciatie eneen comment een commentaar.Pagina’s worden een steeds belangrijker instrument van de marketingmix vanbedrijven. Ze bieden bedrijven de mogelijkheid om op een zeer voordelige maniermeer merkbekendheid op te bouwen bij het grote publiek en de interesse van degebruikers te wekken omtrent een product en/of bedrijf. Het is bovendien eenmanier voor bedrijven om gratis reclame te maken en hun fans constant op dehoogte te houden van de activiteiten van het bedrijf. Pagina’s zijn dan ook het middelbij uitstek voor een bedrijf of artiest om via Facebook te communiceren met zijn ofhaar fans. De vraag hoe de communicatie tussen een bedrijf en haar fans via eenpagina verloopt, ligt aan de basis van ons onderzoek. We zullen hiervoor vooralaandacht besteden aan het aantal berichten, appreciaties en commentaren perpagina.Nieuwsoverzicht (News Feed)Het nieuwsoverzicht is het eerste wat de gebruiker te zien krijgt wanneer hij of zijinlogt op zijn of haar Facebook profiel . Het is gelijkaardig aan het prikbord met datverschil dat het nieuwsoverzicht veel meer informatie weergeeft. Het prikbord vaneen gebruiker geeft namelijk enkel informatie weer over de activiteiten waarbij hij ofzij zelf betrokken is – een statusupdate, een berichtje aan de gebruiker van een vanzijn of haar vrienden, enzovoort. Het nieuwsoverzicht geeft echter ook informatieover de activiteiten van vrienden en pagina’s uit het netwerk van de gebruiker.Wanneer bijvoorbeeld twee personen, die allebei deel uitmaken van het netwerk vaneen derde gebruiker, met elkaar interageren binnen Facebook, wordt de derdepersoon hiervan op de hoogte gesteld via het nieuwsoverzicht. Ook wanneerbijvoorbeeld een van de vrienden uit het netwerk van de gebruiker fan wordt vaneen pagina verschijnt dit in het nieuwsoverzicht van de gebruiker.Voor bedrijven is het nieuwsoverzicht een van de belangrijkste elementen vanFacebook. Het is een manier om bij fans in het oog te springen en hen op de hoogtete houden van activiteiten van het bedrijf. Telkens wanneer een bedrijf nieuweinformatie post op haar pagina, verschijnt die informatie immers in hetnieuwsoverzicht van al haar fans. 11
  • 19. StatusDe statusbalk verschaft gebruikers de mogelijkheid om korte mededelingen te doenof vragen te stellen aan alle vrienden uit zijn of haar netwerk. Wanneer een gebruikerde status verandert, verschijnt dit namelijk in het nieuwsoverzicht van iedereen uitzijn of haar netwerk. Iedereen in het netwerk van de gebruiker kan reageren op zijnof haar status. Daarom wordt het vaak gebruikt om een oproep te doen aanpersonen in het netwerk van de gebruiker.Een statusupdate kan naast een mededeling of een vraag ook een foto, een video ofeen link bevatten. Vooral op pagina’s van bedrijven – in tegenstelling tot persoonlijkeprofielen – bevatten statusupdates meer dan louter tekst. Een foto, video of linkspringt namelijk meer in het oog dan enkel een tekstberichtje.Evenementen (Events)Iedere gebruiker kan een evenement aanmaken op Facebook. Het evenement wordtaangekondigd via een evenementpagina. Bij het aanmaken van eenevenementpagina kan de oprichter beslissen of andere gebruikers een uitnodigingvoor het evenement al dan niet mogen doorsturen naar hun vrienden. Wanneer dittoegelaten is, spreekt men van een publiek evenement. Bij privé-evenementenbeslist de oprichter wie de genodigden voor het evenement zullen zijn. Dezegastenlijst kan niet worden aangepast, tenzij door de oprichter zelf.Vrienden (Friends)Het netwerk van een Facebook-gebruiker bestaat uit zijn of haar vrienden. Wanneereen gebruiker iemand als vriend in zijn of haar netwerk wilt opnemen, moet hij of zijeerst een vriendschapsverzoek versturen naar de andere gebruiker. Deze heeft dande keuze om het vriendschapsverzoek al dan niet te accepteren. Pas wanneer deandere gebruiker het verzoek geaccepteerd heeft, verschijnen ze in elkaarsvriendenlijst (Trusov, Bodapati, and Bucklin, 2008). Accepteert een gebruiker eenvriendschapsverzoek niet, dan wordt de verzender van het verzoek hier niet van opde hoogte gebracht.De vriendenlijst is een cruciale component van SNS (Boyd & Ellison, 2008). Deze lijstbevat de links naar de profielen van de vrienden van de gebruiker. De vriendenlijst iszichtbaar voor iedereen die het profiel van de gebruiker bekijkt, tenzij de optieshiervoor door de gebruiker worden aangepast. Facebook stelt een limiet van 5000vrienden per gebruiker. 12
  • 20. 1.4 D E MOTOR VAN SOCIAL E MEDIA MARKETING : “ E W ORD OF M OUTH ” Het verspreiden van commerciële boodschappen op SNS zoals Facebook gebeurt (naast het plaatsen van klassieke advertenties) vooral door een digitale vorm van mond-aan-mond-reclame: “eWord of Mouth”. De toenemende fragmentering van het medialandschap en de overvloed aan informatie hebben er toe bijgedragen dat de consument steeds minder geïnteresseerd is in commerciële boodschappen van bedrijven die in traditionele media verspreid worden (Singh, Veron, Cullinane, 2008). Bijna 60% van de consumenten in de Verenigde Staten vinden marketing voor hen persoonlijk irrelevant; bijna 70% heeft interesse in producten of diensten die marketingpogingen zouden blokkeren (Business Wire, 2005). In het Verenigd Koninkrijk heeft het internet de televisie voorbijgestoken als de reclamesector met het grootste marktaandeel (IAB, 2009b). In de traditionele marketingbenadering worden de verschillende elementen van de marketingmix door de marketeer gecoördineerd om een geïntegreerde marketingcommunicatiestrategie te vormen. De inhoud, timing, frequentie en het medium van de boodschap worden bepaald door de organisatie die ze verspreidt. De informatie die buiten de controle van dat model verspreid wordt, zoals word-of- mouth-communicatie tussen consumenten, had vroeger vanwege haar beperkte verspreiding weinig impact op de boodschap die door de organisatie uitgestuurd werd (Mazylin, 2006). Vandaag moeten marketeers een deel van de controle over de boodschap opgeven: de sociale media hebben de mogelijkheid voor consumenten om met elkaar te communiceren enorm vergroot. Consumenten vertrouwen veel meer op meningen van andere consumenten dan op reclameboodschappen. Steeds meer maken ze gebruik van sociale media om informatie over producten te zoeken en hun aankoopbeslissingen te maken (Lempert, 2006, Vollmer, Precourt 2008). Die sociale media worden als veel betrouwbaardere bronnen van informatie beschouwd dan communicatie van organisaties via de traditionele kanalen van de marketingcommunicatiemix (Foux, 2006). Mangold en Faulds (2009) stellen een nieuw communicatiemodel voor, dat verschillende veranderingen in de houding van marketingmanagers vergt (zie figuur 1). 13
  • 21. F IGUUR 1: H ET NIEUWE COMMUNICATIEPARADIGMAIn de eerste plaats moeten marketing managers het gegeven accepteren dat eengroot deel van de informatie over hun producten en diensten door individueleconsumenten aan andere consumenten gecommuniceerd wordt via sociale media.Ten tweede is er het gegeven dat consumenten op deze informatie reageren opmanieren die op rechtstreekse wijze alle aspecten van het consumentengedragbeïnvloeden, van de manier waarop consumenten zoeken naar informatie overproducten tot het uitdrukken van tevredenheid of ontevredenheid na de aankoop.Ten derde wenden consumenten zich af van de traditionele elementen van demarketingcommunicatiemix. Ze vertrouwen steeds minder de reclame als bron vaninformatie binnen hun besluitvormingsproces. Ten slotte moeten managers die degewoonte hebben een grote mate van controle uit te oefenen over de boodschap diede organisatie naar de consument verstuurt, leren om de conversatie met deconsument aan te gaan. Op die manier kunnen ze de discussies over hun merken enproducten die plaats hebben binnen de sociale media beïnvloeden (Mangolds,Faulds, 2009).Sociale media marketing (SMM) maakt gebruik van de Web 2.0 technologie ensociale netwerken om de communicatie tussen een merk en de consument tevoeren. SMM helpt marketeers om te leren van de consument door te luisteren.Tegelijkertijd worden sociale media gebruikt om relaties op te bouwen, waardoor ereen grotere merkwaarde ontstaat. SMM bestaat uit conversaties: door consumentenonderling, van het merk naar de consument, en zelfs van de consument naar hetmerk. Dankzij SMM kan het merk rechtstreeks in contact staan met de consument(Farley, 2010). Marketing binnen sociale media draait niet louter om het overbrengenvan een boodschap, maar vooral om het ontvangen en uitwisselen van percepties enideeën (Drury, 2008).“eWord-of-mouth” is het grote principe dat aan de basis ligt van de groeiendeinvloed van sociale media binnen de marketingmix. Binnen traditionele benaderingenvan de marketingmix heeft het begrip word-of-mouth (WOM) al lang een vaste plaats 14
  • 22. gekregen. De gepercipieerde geloofwaardigheid van wat de ene consument tegen deandere vertelt, ligt veel hoger dan de boodschap die consumenten over merkenkrijgen via de media (Rogers, 1962). Katz en Lazarsfeld (1955) kwamen al tot deconclusie dat WOM de belangrijkste beïnvloeder is in de aankoop vanhuishoudgoederen, en advies van andere consumenten over een dienst heeft meerinvloed op de beslissing van de consument dan alle informatie die door marketeersverspreid wordt samen (Alreck, Settle, 1995).De schaalvergroting die het Web 2.0 in intermenselijke contacten met zich heeftmeegebracht, heeft een verschuiving in het communicatiemodel van WOM met zichmeegebracht. Kozinets, de Valck, Wojnicki en Wilner (2010) onderscheiden drie fasenin die verschuiving.1. The organic interconsumer influence modelReeds in 1943 suggereerde de diffusie-studie van Ryan en Gross (Kozinets, ea., 2010)dat conversaties tussen consumenten belangrijker dan marketingcommunicatiewaren voor het beïnvloeden van koopgedrag. De conversaties binnen het “organicinterconsumer influence model” draaien om de uitwisseling van product- enmerkgerelateerde marketingboodschappen. Het “organische” aspect van dit modelbestaat erin dat de conversatie tussen consumenten onderling vanzelf gebeurt,zonder onmiddellijke invloed of meting van marketeers. Die ontwikkelen enkelproducten en maken ze via reclame en promoties bekend. De motivering vanconsumenten om te communiceren over merken of producten ligt in de wil omanderen te helpen, hen te waarschuwen voor slechte service en om status tecommuniceren (Kozinets, ea., 2010).2. The linear marketer influence modelTerwijl de theorie rond WOM evolueerde, begon de nadruk te liggen op het belangvan bijzonder invloedrijke consumenten binnen het WOM proces. Volgens dezetheorie zou het in het belang van marketeers zijn om die invloedrijke, gerespecteerdeen geloofwaardige consumenten te identificeren en hen te proberen beïnvloeden.Hier gaat de marketeer dus actief deelnemen aan het WOM proces. Door hetinschakelen van die “opinion leaders” konden marketeers gebruik maken van “thefriend who recommends a tried and trusted product” in de plaats van “the salesmanwho tries to get rid of merchandise” (Dichter 1966, p. 165). In dit model wordt deopinion leader verondersteld op vrij accurate wijze de marketingboodschap van demarketeers aan de consument door te geven (Kozinets, ea., 2010).3. The network coproduction modelMarketeers zijn er in de recentste versie van het model op uit om op rechtstreeksewijze WOM activiteit te beheren via doelgerichte één-op-één verspreiding encommunicatieprogramma’s. Het internet staat hierbij meer verregaande niveaus vanmeting en controle toe dan voordien mogelijk was. Figuur 2 toont dat de 15
  • 23. marketingtheorie is geëvolueerd van transacties naar relaties, met een groter belangdat gehecht wordt aan consumentennetwerken, groepen en gemeenschappen.Consumenten worden beschouwd als actieve medeproducten van (merk)waarde(Kozinets, ea., 2010).Er zijn twee opvallende kenmerken van dit nieuwe model: ten eerste richtenmarketeers zich doelbewust en direct op het beïnvloeden van de consument of vande opinion leader die op zijn beurt de consument beïnvloedt. Ten tweede is er hetbesef dat marketingcommunicatie geen eenrichtingsverkeer is, maar uitgewisseldwordt binnen het consumentennetwerk (Barnes, 2009).F IGUUR 2: E VOLUTIE VAN MODELLEN VOOR CONSUMENTENBEÏN VLOEDINGKozinets, de Valck, Wojnicki en Wilner (2009) hebben onderzoek verricht naar deverspreiding van WOM-communicatie via blogs. Aangezien SNS net zoals blogs hungebruikers toestaan om over hun leven, visies en ervaringen te bloggen, zijn hun 16
  • 24. bevindingen ook relevant voor ons onderzoek naar Facebook communicatie. Deonderzoekers onderscheiden vier factoren die deze communicatie beïnvloeden:1. De boodschap wordt beïnvloed door de plaatsing ervan binnen het bredere verhaal dat de blogger brengt.2. Het forum waar de boodschap gebracht wordt, in casu de blog, beïnvloedt de boodschap.3. De blog-gemeenschap heeft algemene regels voor het uitwisselen van boodschappen.4. De promotionele eigenschappen van de WOM-campagne en gelijkaardige promoties beïnvloeden eveneens de boodschap.Het onderzoek wees uit dat er voor mensen die via WOM over een productcommuniceren een spanning bestaat tussen het commerciële aspect van hetpromoten van een bepaald product en de normen die gelden binnen degemeenschap. Het bleek dat bloggers het product waar ze over schrijven, inpassen ineen breder verhaal, om de boodschap meer geloofwaardig en relevant te makenvoor de gemeenschap. Bloggers doen drie zaken die nuttig zijn voor marketeers: zecommuniceren de marketingboodschap, ze zetten hun reputatie en het vertrouwendat de gemeenschap in hen heeft in voor de marketingboodschap, en ze passen demarketingboodschap aan aan de normen en verwachtingen die er in degemeenschap heersen (Kozinets, ea., 2009; Smith, ea., 2007).Een positieve houding van de gemeenschap tegenover een marketingboodschap dievia WOM verspreid wordt, hangt dus af van drie elementen:1. De mate waarin ze overeenstemt met de doelen, de context en de geschiedenis van het verhaal dat de communicator brengt.2. In hoeverre de communicator de spanning erkent tussen het commerciële aspect van de boodschap en normen van de gemeenschap.3. De mate waarin de boodschap overeenstemt met de normen van de gemeenschap en er relevant voor is (Kozinets, ea., 2010; Hung, Yiyan Li, 2007).SNS zijn plaatsen bij uitstek waar de gebruikers bloggen over hun leven en wat henbezig houdt. Het onderzoek van Kozinets ea. is dan ook zeer relevant voor demechanismen die aan de basis liggen van het slagen of falen van communicatie vanbedrijven en merken via Facebook. 17
  • 25. 1.5 H ET BEHEER VAN EEN F ACEBOOK PAGINA Hoewel Facebook een relatief jong marketingmiddel is, biedt het bedrijven talloze mogelijkheden om zichzelf en hun merken te promoten bij het grote publiek. Facebook is een soort van virtuele markt waar bedrijven best aanwezig kunnen zijn (www.socialmediatoday.com). SMM groeit stilaan uit tot een essentieel onderdeel van de marketingstrategie van bedrijven. Nochtans bestaan er geen eenduidige richtlijnen over het gebruik van Facebook door bedrijven als communicatiemiddel naar de klant toe. Aangezien de wetenschappelijke literatuur over klantgerichte communicatie via Facebook beperkt is, zijn we te rade gegaan bij enkele invloedrijke blogs. We hebben getracht de meest voorkomende adviezen over het beheer van Facebook pagina’s te synthetiseren en hielden zo vier algemene richtlijnen over. Deze worden in wat volgt een voor een besproken in volgorde van belangrijkheid. Uit deze vier adviezen leidden we drie bijkomende onderzoeksvragen af, ter ondersteuning van onze hoofdvraag. 1. Promotie van de pagina Eens een bedrijf een Facebook pagina heeft aangemaakt, is het van belang om deze pagina zoveel mogelijk te promoten bij de consumenten (www.openforum.com). Het is de bedoeling om het aantal connecties naar de pagina te vergroten. De eerste doelgroep die op de hoogte moet gebracht worden van de pagina is het huidige klantenbestand van een bedrijf. Eens zij op de hoogte zijn van de pagina kunnen zij via muis-tot-muisreclame hun netwerk hiervan op de hoogte stellen. Er zijn een aantal kostenloze manieren waarvan bedrijven gebruik kunnen maken om gebruikers naar hun pagina te leiden. Een van die manieren is door een Facebook Page Badge te ontwikkelen (www.technshare.com). Deze badge wordt op de website van een bedrijf geplaatst om haar Facebook pagina te promoten. Wanneer gebruikers hierop klikken worden ze automatisch doorverwezen naar de Facebook pagina van het bedrijf. Op de pagina zelf kunnen de gebruikers via de “Vind-ik-leuk”- knop fans worden van de pagina. Bedrijven kunnen de “Vind-ik-leuk”-knop ook rechtstreeks op hun website plaatsen. Wanneer bezoekers van de website hier dan op klikken, worden ze meteen fan van de Facebook pagina van het bedrijf. Een andere manier die vaak op blogs wordt aangeraden om een pagina te promoten, is door ernaar te verwijzen in de elektronische nieuwsbrief of e-mails van het bedrijf naar haar klanten toe (www.facebookflow.com). Klanten kunnen via deze manier aangespoord worden om de pagina te bekijken en er fan van te worden. Het is niet alleen belangrijk dat de pagina van een bedrijf gepromoot wordt. Het bedrijf kan via de Facebook pagina eveneens haar website promoten. Verscheidene blogs en artikels raden bedrijven dan ook aan om zoveel mogelijk informatie te verschaffen op de Facebook pagina. Een van de elementen die zeker en vast vermeld 18
  • 26. moeten worden, is de officiële website van het bedrijf (blog.ewaydirect.com). Wanneer gebruikers op de Facebook pagina van een bedrijf belanden en informatie willen opnemen, mag de link naar de website van het bedrijf dus zeker niet ontbreken. Er moet eigenlijk een wederzijdse link zijn tussen de website en de Facebook pagina van een bedrijf. De ene moet verwijzen naar de andere en vice versa.2. Frequentie van pagina-updates Wanneer een bedrijf beslist om een Facebook pagina aan te maken, moet het er ook daadwerkelijke gebruik van maken. Het is essentieel voor de fans dat ze zien dat het bedrijf actief is op de pagina. Zo krijgen ze het gevoel dat het bedrijf geëngageerd is en zullen zij ook sneller geëngageerd worden. Er zijn niet echt richtlijnen over het aantal berichten dat een bedrijf moet posten. Dit hangt namelijk af van bedrijf tot bedrijf. Een restaurant zou bijvoorbeeld elke dag haar dagschotel kunnen aankondigen terwijl een kledingzaak niet elke dag een nieuwe collectie aan te bieden heeft. Al bij al raden de meeste blogs aan om toch minstens twee keer per week iets te posten (www. socialmediatoday.com; www.socialmediaexaminer.com; www.quantumwebsolutions.com; www.onlinemarketing-trends.com; www.sigmawebtechnologies.com). Er moet echter wel opgelet worden om niet teveel te posten. Wanneer bedrijven meerdere keren per dag berichtjes posten, kan dit irritatie opwekken bij de fans. Bedrijven lopen in dat geval het risico om uit het nieuwsoverzicht van hun fans verwijderd te worden. (www.scalablesocialmedia.com; www.groundwire.org) De geposte elementen moeten niet alleen tekstberichtjes te zijn. Het kunnen even goed foto’s, video’s of links zijn (www. socialmediatoday.com; www.scalablesocialmedia.com). Hierbij is het belangrijk dat het bedrijf een persoonlijke kant van zichzelf laat zien (www.quantumwebsolutions.com). Een Facebook pagina wordt namelijk gecreëerd om de klant op een meer persoonlijke manier te benaderen. Hoe meer een bedrijf de menselijke kant van haar organisatie, producten en werknemers blootgeeft, hoe groter het effect (www.socialmediatoday.com). Wanneer een bedrijf dus louter zakelijke elementen post, zullen de fans snel afhaken. De persoonlijke “touch” kan bijvoorbeeld een filmpje zijn met een boodschap van een van de directieleden van het bedrijf naar de fans toe. Het doel hiervan is dat het bedrijf laat zien dat het meer is dan een organisatie die winst wil maken. Het moet de menselijke kant van het bedrijf in de verf zetten. De reden waarom bedrijven worden aangeraden om hun Facebook pagina regelmatig te updaten, is omdat telkens wanneer ze dit doen, de update immers in het nieuwsoverzicht van alle fans verschijnt (www. socialmediatoday.com). Wanneer fans zien dat er nieuwe elementen gepost zijn, wordt hun aandacht getrokken waardoor de pagina meer bezocht zal worden. Een voorwaarde hiervoor is wel dat de geposte informatie relevant is voor de fans (www.quantumwebsolutions.com). Een bedrijf kan bijvoorbeeld regelmatig haar pagina updaten met informatie die op dat moment van belang is. Wanneer fans bijvoorbeeld kunnen participeren aan een wedstrijd die op de pagina loopt, kan hier een tab aan gewijd worden. Kortom, het bedrijf moet met andere woorden haar fans constant op de hoogte houden. Coca- Cola voerde een jaar lang een sociale mediacampagne waarbij ambassadeurs van het merk de wereld rond reisden en de fans via de Facebook pagina aan de hand van videofragmenten, foto’s en verlagen constant up to date hielden van hun avonturen. 19
  • 27. Toen de campagne in januari 2010 begon, had Coca-Cola iets meer dan vier miljoen fans. Één jaar later is de fanbase toegenomen met meer dan 400 procent en bevat nu meer dan 22 miljoen fans (www.expedition206.com).3. Stimulatie van conversatie en aandacht voor de fans Een Facebook pagina verschaft bedrijven de mogelijkheid om met hun klanten te communiceren. Bedrijven moeten deze kans dan ook ten volle benutten. Een manier waarop een bedrijf de communicatie op haar pagina kan bevorderen, is door vragen te stellen aan haar klanten (www.scalablesocialmedia.com; www.quantumwebsolutions.com). Deze soort van statusupdate draait niet zo zeer om het bedrijf zelf, maar om de mening van de klant. Wanneer klanten gevraagd worden om hun mening te geven, schept dit een band. Klanten krijgen de indruk dat hun mening ertoe doet en dat het bedrijf moeite doet om naar haar klanten te luisteren. Het is belangrijk dat bedrijven niet alleen vragen waarover de fans tevreden zijn, maar ook waarover ze minder tevreden zijn. Dit geeft bedrijven de kans om hun product of dienst aan te passen aan de wensen van de consumenten. Het grootste nadeel voor een bedrijf is echter dat het geen controle heeft over de reacties van de fans. Wanneer een fan bijvoorbeeld iets heel negatiefs post op de pagina kan dit een sneeuwbaleffect creëren en meer negatieve reacties uitlokken. Hetzelfde geldt echter ook in positieve zin. Het doel van het stellen van vragen is om conversatie over het bedrijf of merk te stimuleren. In dit onderzoek ligt de focus niet op de inhoud van de verschillende vragen, maar op het feit dat er een vraag gesteld wordt. Een andere manier waarop bedrijven de mening van hun fans kunnen achterhalen, is door polls te plaatsen op de pagina (www. scalablesocialmedia.com; www.socialmediaexaminer.com). Dit is een soort van meerkeuzevraag waarop de fan zijn of haar antwoord kan aanduiden. Zo kan een bedrijf op heel korte tijd enorm veel reacties verkrijgen van haar doelpubliek. In tegenstelling tot een enquête is een poll meestal maar één vraag. Toch kan aan de hand van polls heel veel informatie verkregen worden. Bedrijven wordt bovendien aangeraden om aandacht te schenken aan hun fans. Fans moeten de mogelijkheid krijgen om hun ervaringen met het bedrijf te delen door middel van het posten van berichten, foto’s of video’s. Het is dan aan het bedrijf om hierop te reageren. Coca-Cola beseft bijvoorbeeld maar al te goed dat de mening van haar fans van groot belang is. Het bedrijf verwijst fans die commentaar hebben op Coca-Cola daarom persoonlijk door naar een website waar ze terecht kunnen met al hun vragen of opmerkingen. Dit geeft haar fans het idee dat het bedrijf bereikbaar is en open staat voor kritiek. Wanneer een bedrijf zich niets aantrekt van haar fans en hun meningen kan dit nefaste gevolgen hebben voor de reputatie van het bedrijf. Als een bedrijf laat zien dat het begaan is met haar klanten zullen die klanten zich gewaardeerd voelen (www.socialmediatoday.com). Een van de adviezen die worden geformuleerd, is dan ook dat bedrijven hun klanten af en toe moeten bedanken (www. scalablesocialmedia.com). Dit creëert goodwill bij de fans en zal de reputatie van het bedrijf in positieve zin beïnvloeden (www.quantumwebsolutions.com). 20
  • 28. 4. Monitoring van de pagina Het grootste gevaar voor een bedrijf dat gebruik maakt van SNS en meer bepaald van een Facebook pagina als marketinginstrument is het gebrek aan controle over berichten op die pagina. Fans kunnen namelijk ongelimiteerd hun mening uiten op de pagina. Het gebeurt wel vaker dat gebruikers zich fan maken van een pagina met slechte bedoelingen. Gebruikers kunnen namelijk enkel berichtjes op de wall van een pagina achterlaten als ze fan zijn van die pagina. Deze “pseudofans” bekritiseren het bedrijf openlijk en beschadigen de reputatie van het bedrijf door negatieve commentaren te geven. Om te vermijden dat een negatieve reactie van één fan andere fans aan zou zetten om eveneens hun gal te spuien, moet het bedrijf haar pagina constant monitoren (www.quantumwebsolutions.com). Wanneer een negatief bericht gepost wordt op de pagina, heeft het bedrijf twee opties. Ofwel verwijdert het bedrijf het bericht zonder meer, ofwel toont het bedrijf interesse in de reactie van de gebruiker die het gepost heeft en verwijst het bedrijf hem of haar door naar een site waar de gebruiker met zijn commentaar terecht kan. De eerste optie wordt afgeraden. Het zonder meer verwijderen van negatieve commentaar komt slecht over bij de bewuste fan en schept de indruk dat het bedrijf niet openstaat voor kritiek. Een Facebook pagina is echter het middel bij uitstek om de dialoog aan te gaan met fans van een merk of bedrijf. Daarom is de tweede optie veel geschikter. Door als bedrijf te reageren op reacties van fans, wordt een band geschapen. Wanneer een pagina echter het slachtoffer is van spam wordt aangeraden om de spamberichten te verwijderen (www.quantumwebsolutions.com). Spamberichten zijn niet alleen vervelend voor het bedrijf, maar ook voor de fans. We gaan in deze masterscriptie niet in op de manier waarop bedrijven omgaan met spam en ongewenste berichten. Dit valt buiten ons onderzoek dat zich richt op de vormkenmerken van de communicatie via Facebook pagina’s. Om te vermijden dat bezoekers die voor het eerst naar de pagina surfen meteen op het prikbord (de wall) terecht komen – en de kans bestaat dat het eerste wat ze te zien krijgen een negatief bericht van andere gebruikers is – wordt aangeraden om bezoekers op een aangepaste welkomsttab te laten landen (www.socialmediatoday.com; www. facebookflow.com; blog.ewaydirect.com). Op dit aangepaste tabblad – een FBML-pagina - krijgt het bedrijf of merk de kans om een goede eerste indruk te maken op bezoekers. FBML (Facebook Markup Language) is de programmeertaal die beheerders van Facebookpagina’s gebruiken om een gepersonaliseerd tabblad binnen de pagina te creëren. Vaak worden bezoekers op deze welkomsttab aangespoord om fan te worden van de pagina door op de “Vind- ik-leuk”-knop te klikken. Pas wanneer ze dit doen, worden ze doorverwezen naar het prikbord. Het is dus een manier om de eerste indruk van bezoekers van de pagina te monitoren. Paginabeheerders kunnen hun pagina bovendien monitoren aan de hand van Facebook Insights. Dit biedt paginabeheerders de mogelijkheid om allerlei statistieken bij te houden in verband met de activiteit op de pagina. Het geeft hen bijvoorbeeld een idee van het aantal gebruikers dat per dag fan wordt, het aantal keer dat de pagina bekeken werd, het aantal geposte elementen op de pagina, enzovoort. Een diepere analyse van al deze data geeft paginabeheerders een duidelijker beeld op lange termijn van het succes van de pagina. Via Facebook Insights is het mogelijk om data te verzamelen per afzonderlijk geposte element. Zo kunnen paginabeheerders na verloop van tijd inzicht krijgen in welke 21
  • 29. geposte elementen meer of minder succesvol zijn. Een voorbeeld hiervan is hetbekijken van het aantal feedbackberichten die fans nalaten op een statusupdate. Eenbedrijf zou een onderscheid kunnen maken tussen de soorten geposte elementenzoals een vraag, een mededeling, een link naar een andere pagina,… en vergelijkenwelk soort gepost bericht het meeste feedback oplevert. Facebook Insights geeftbedrijven dus een hulpmiddel om te bepalen hoe het bedrijf het best met haar fanskan communiceren. Deze service is enkel toegankelijk voor beheerders van eenFacebook pagina. 22
  • 30. HOOFDSTUK 2: ONDERZOEKSOPZET2.1. O NDERZOEKSVRAAG Het idee voor deze masterscriptie begon eigenlijk met één onderzoeksvraag. We wilden weten hoe de communicatie van bedrijven en merken via Facebook pagina’s er aan toegaat. Van meet af aan hebben we enerzijds beslist om de vorm van die communicatie te onderzoeken: kunnen we bepaalde constanten vaststellen in de vorm waarin bedrijven en merken via hun Facebook pagina’s communiceren? De beperkte omvang van deze masterscriptie laat ons niet toe een volledige genrestudie te maken van Facebook pagina’s, we belichten dan ook enkel vormkenmerken in dit onderzoek, zoals blijkt uit onderstaande onderzoeksvragen. Anderzijds waren we van in het begin erg geïnteresseerd in de mate waarin bedrijven en merken op Facebook erin slagen om consumenten voor hun kar te spannen. Want hoe meer die Facebook communicatie erin slaagt om gebruikers op de ‘Vind-ik-leuk’- knop bij het bericht in kwestie te doen drukken of om hen er een reactie bij te doen typen, hoe meer die boodschap zich viraal zal gaan verspreiden. We hebben beslist om in dit onderzoek de vorm en niet de inhoud van de communicatie te bekijken. We kunnen dus niet oordelen over de efficiëntie van de communicatie van merken en bedrijven via Facebook pagina’s. Concreet leidde dit ons tot de volgende onderzoeksvraag: 1. Wat zijn de vormkenmerken van de meest interactieve pagina’s van bedrijven en merken op Facebook? Ter voorbereiding van het eigenlijke onderzoek gingen we aan de slag met het bovenstaande literatuuronderzoek. Dit vooronderzoek bracht nog een aantal bijkomende onderzoeksvragen en hypotheses aan het licht die nauw aansluiten bij de hoofdvraag van ons onderzoek. Uit de zogenaamde adviezen voor het onderhouden van een Facebook pagina konden we nog de volgende bijvragen afleiden: 2. Hebben bedrijven met een Facebook badge op hun website meer fans? 3. Zijn bedrijven en merken die regelmatig (minstens circa 2 keer per week) updates op hun Facebook pagina posten beter in het engageren van fans? 4. Leidt een post in de vorm van een vraag tot meer feedback van fans? 5. Maken de grootste Facebook pagina’s gebruik van een FBML-pagina? 23
  • 31. Zoals verder in deze scriptie duidelijk zal worden bij het uiteenzetten van onzeonderzoeksopzet, hebben we er bij het samenstellen van onze steekproef voorgekozen om de bedrijven en merken in te delen in één van de volgende categorieën:Media, Fast Moving Consumer Goods (FMCG), Technology en Automotive. Naastbovenstaande algemene onderzoeksvragen willen we ook drie specifieke bijvragenvoor de categorieën beantwoorden:6. Wat zijn de vormkenmerken van de verschillende categorieën binnen onze steekproef?7. Krijgt het type bericht dat het vaakst gepost wordt binnen een categorie ook de meeste feedback?8. Kunnen we significante verschillen vaststellen tussen de verschillende categorieën binnen onze steekproef?Aan de hand van ons onderzoek proberen we op al deze onderzoeksvragen eenantwoord te geven. We beginnen met een antwoord op de zeven deelvragen, om zote komen tot een zo volledig mogelijk antwoord op onze hoofdvraag. 24
  • 32. 2.2 M ETHODE S TEEKPROEF De theoretische populatie voor ons onderzoek zijn alle Facebook pagina’s van bedrijven en merken. De operationele populatie zijn alle pagina’s met internationale bekendheid en meer dan één miljoen fans. Om onze steekproef te trekken uit de operationele populatie, baseren we ons op een lijst met de 50 grootste Facebook pagina’s van merken of bedrijven met het meeste aantal fans. Deze lijst wordt elk jaar gepubliceerd door het gerenommeerde sociale media agentschap Ignite Social Media (www.ignitesocialmedia.com). Aangezien we de grootste Facebook pagina’s willen opnemen in ons onderzoek en hiervoor geen steekproefkader aanwezig is, kunnen we geen aselecte steekproef trekken. De pagina’s van merken en bedrijven met het meeste aantal fans werden gekozen – geselecteerd – voor onze steekproef. Vertrekkend van de lijst met de 50 grootste pagina’s elimineerden we de bedrijven en merken die geen internationale bekendheid hebben – zoals het snoepje Reese’s – of die te specifiek waren – zoals Starbucks Frappucino. Deze criteria leverden een eliminatie van 14 bedrijven en merken op. Nadien brachten we de 36 overgebleven bedrijven en merken onder in een van de volgende vijf categorieën: Media, Fast Moving Consumer Goods (FMCG), Fashion, Technology en Automotive. Omdat bepaalde categorieën meer bedrijven en merken bevatten dan andere, besloten we om minstens zes bedrijven of merken per categorie op te nemen met meer dan één miljoen fans. Op basis van dit criterium werd onze steekproef uiteindelijk uitgebreid tot 44 bedrijven en merken. We kunnen dus spreken over een criteriumsteekproef. De volledige steekproef is terug te vinden in bijlage 2. De categorie Media bestaat uit zeven bedrijven of merken: YouTube, Disney, MTV, iTunes, Live Messenger, Pixar en CNN. Voor de categorie FMCG kozen we dertien bedrijven en merken: Coca-Cola, Starbucks, Oreo, RedBull, Skittles, Pringles, Nutella, Dr Pepper, Mc Donald’s, TacoBell, Subway, KFC en Vitamin Water. De categorie Fashion bestaat uit tien bedrijven of merken die kledij en accessoires produceren. Het gaat om Converse, Victoria’s Secret, Zara, Adidas, H&M, Lacoste, Puma, Nike, Louis Vuitton en Calvin Klein. De zes bedrijven in de categorie Technology zijn bedrijven of merken die consumententechnologie produceren. Het gaat om Nokia, Playstation, Xbox, Sony Ericsson, Google Chrome en Blackberry. Automotive ten slotte bestaat uit acht bedrijven of merken die gemotoriseerde voertuigen produceren: BMW, Ferrari, Audi, Mercedes, Jeep, Harley Davidson, Porsche en Ford Mustang. 25
  • 33. D ATAVERZAMELINGOp de Facebook pagina’s van de geselecteerde bedrijven en merken verzamelden wede data die we nodig hadden voor ons onderzoek. Die data bestond voornamelijk uithet aantal appreciaties en commentaren per gepost bericht gedurende een half jaar,namelijk vanaf september 2010 tot en met februari 2011. Elk bericht met bijhorendedata werd in Excel gecategoriseerd in een van de volgende zes categorieën:mededeling, vraag, foto, video, link of evenement. Zo kregen we een algemeenoverzicht van het aantal berichten per type van bericht en de feedback in de vormvan appreciaties en commentaren die de berichten kregen gedurende een half jaar.Wanneer we van elk type bericht het aantal optelden, kregen we het totaal aantalberichten gedurende het half jaar voor elke pagina.Verder verzamelden we voor elke pagina het aantal fans op 5 maart 2011, het aantalfeedbackberichten dat het bedrijf of merk gaf aan haar fans en het aantal keer dathet bedrijf deelnam aan discussies op het discussieforum. Ten slotte noteerden weook waar gebruikers terechtkomen wanneer ze de pagina van het bedrijf of merkbezoeken. Hier werd een onderscheid gemaakt tussen het prikbord – de wall – eneen FBML-pagina.D ATAVERWERKINGVoor de verwerking van onze data hebben we een beroep gedaan op Excel en op hetstatistische software programma SPSS. Bepaalde data moesten eerst in Excelverwerkt worden alvorens ze in SPSS ingevoerd kon worden.ExcelIn Excel berekenden we het aantal berichten per type (mededeling, vraag, foto,video, link, evenement) gedurende de bestudeerde periode. We telden de feedbackin de vorm van appreciaties en commentaren voor alle berichten van elke pagina op,en deelden die door het aantal fans per pagina. Zo kwamen tot een totaleinteractiviteitsratio voor elke pagina. Deze ratio dient als maatstaf voor deinteractiviteit van het bedrijf of merk met haar fans op haar pagina. Hij drukt uit hoeactief fans op een pagina zijn. Een hogere ratio impliceert een meer actieve fanbasis.Aan de hand van deze interactiviteitsratio rangschikten we de pagina’s uit onzesteekproef.Daarnaast berekenden we voor elk type bericht het gemiddelde van de appreciatiesen commentaren. Op basis daarvan berekenden we afzonderlijkeinteractiviteitsratio’s voor elk type, zowel voor de appreciaties als voor decommentaren. Deze ratio’s werden berekend door het gemiddelde van deappreciaties en commentaren te delen door het totaal aantal fans. We 26
  • 34. vermenigvuldigden dit getal met duizend om de uiteindelijke ratio duidelijker temaken. Deze ratio’s staan ons toe vast te stellen welk type bericht de meesteinteractiviteit teweeg brengt.Op basis van het totaal aantal berichten per pagina gedurende zes maanden maaktenwe eveneens een rangschikking van hoog naar laag. Zo werd duidelijk welke paginahet meeste berichten gepost had en hoeveel berichten dit nu precies waren in eentijdspanne van zes maanden.SPSSOm na te gaan of er significante verschillen tussen de categorieën in onze steekproefaanwezig waren, hebben we onze data in SPSS verwerkt. De variabelen die weopnamen in de dataset waren het aantal geapprecieerde berichten per type, hetaantal becommentarieerde berichten per type, de gemiddelde appreciaties per type,de gemiddelde commentaren per type, de totale appreciaties en de totalecommentaren per type bericht.Hierbij moet opgemerkt worden dat het aantal geapprecieerde berichten meestalgelijk is aan het aantal becommentarieerde berichten. Dit komt omdat in hetalgemeen op Facebook bij pagina’s met grote aantallen fans zo goed als elk berichtzowel geapprecieerd als becommentarieerd wordt. Bovendien impliceert dit ook dathet aantal geapprecieerde berichten gelijk is aan het aantal geplaatste berichten inhet algemeen aangezien elk bericht minstens één keer geapprecieerd werd.Voor de vergelijking van de vijf categorieën maakten we gebruik van nonparametrische testen. De keuze voor non parametrische testen is verantwoord doorhet feit dat elke categorie minder dan 30 elementen bevat. Gemiddeld gezien bevatelke categorie 8 elementen. Voor de vergelijking van alle vijf categorieën met elkaarwerd de Kruskall-Wallis test gebruikt, wat overeenkomt met een variantieanalysevoor non-parametrische testen. Wanneer we een vergelijking wilden maken tussenslechts twee categorieën, hanteerden we de Mann-Whitney U-test, het non-parametrische alternatief voor de independent samples t-test. 27
  • 35. HOODSTUK 3: RESULTATEN In dit hoofdstuk bespreken we de resultaten van ons onderzoek. We gaan eerst voor alle bedrijven in onze steekproef na of ze de adviezen die we in ons literatuuronderzoek naar voren hebben gebracht opvolgen. Op die manier proberen we een antwoord te geven op onderzoeksvragen 2 tot en met 5. Nadien bespreken we de vormkenmerken van alle categorieën afzonderlijk. Onderzoeksvragen 6 en 7 worden in dat onderdeel onderzocht. Voor vormkenmerken kijken we naar: het totale aantal geposte berichten gedurende de bestudeerde periode, het gemiddelde aantal berichten per bedrijf of merk in de categorie, het gemiddeld aantal berichten van elk type dat de bedrijven of merken posten tijdens de bestudeerde periode (mededeling, vraag, foto, video, link en evenement), het gemiddelde aantal appreciaties per type bericht en het gemiddelde aantal commentaren per type bericht. Vervolgens vergelijken we de vijf categorieën aan de hand van statistische tests met elkaar. We geven aan op welke variabelen de categorieën van elkaar verschillen. Dit doen we om een antwoord te vinden op onderzoeksvraag 8. Ten slotte geven we een algemeen beeld van de vormkenmerken van de vijf meest interactieve Facebook pagina’s uit onze steekproef, teneinde onderzoeksvraag 1 te beantwoorden.3.1. O PVOLGING ADVIEZEN 1. Promotie van de pagina Het eerste advies dat in ons literatuuronderzoek naar voor kwam, stelt dat bedrijven hun Facebook pagina best promoten door middel van een zogenaamde Facebook Page Badge op hun website. Om na te gaan of bedrijven dit advies naleven, zijn we op de websites van alle bedrijven en merken uit onze steekproef gaan controleren of er een Facebook Page Badge aanwezig was. In bijlage 3 worden de resultaten per bedrijf opgelijst. We stelden vast dat 31 van de 44 bedrijven uit onze steekproef gebruik maken van een Badge om bezoekers naar hun Facebook pagina te leiden. 70% van de bedrijven en merken uit onze steekproef volgt dit advies op. Een tweede manier waarop bedrijven hun pagina kunnen promoten, is door ernaar te verwijzen in hun elektronische nieuwsbrieven of e-mails. In dit onderzoek gaan we niet in op deze tweede manier om een pagina te promoten. We beschikken namelijk niet over e-mails en nieuwsbrieven van de bedrijven uit onze steekproef. 28
  • 36. 2. Frequentie van pagina-updates Het tweede advies uit ons literatuuronderzoek raadt beheerders van Facebook pagina’s aan om minstens twee keer per week een bericht te posten op hun pagina. We telden het totaal aantal berichten per bedrijf of merk in de door ons bestudeerde periode en deelden dit door het aantal weken dat die periode telt, namelijk 26. Dit gaf ons een beeld van het aantal berichten dat bedrijven per week posten. Een overzicht van de resultaten is terug te vinden in bijlage 3.Gemiddeld posten de bedrijven uit onze steekproef zes berichten per week. Het hoogste aantal berichten per week werd geplaatst door Playstation. Dit bedrijf post 26 berichten per week. Nike, Mc Donalds en Vitamin Water postten gedurende de bestudeerde periode in totaal respectievelijk 11, 5 en 5 keer, wat neerkomt op minder dan 1 bericht per week. 10 bedrijven uit onze steekproef volgen het advies om minstens twee maal per week een bericht te posten niet op, wat neerkomt op 23%. Dit maakt dat 77% van onze steekproef wel degelijk twee keer per week iets post. 34% post gemiddeld zeven of meer berichten per week op haar Facebook pagina. Om na te gaan of regelmatig posten effectief leidt tot een hoger engagement van fans maken we gebruik van de interactiviteitsratio die we opstelden voor de analyse van de meest interactieve pagina’s onder paragraaf 3.4. We berekenden deze ratio op basis van de verhouding tussen de totale feeback van fans in de bestudeerde periode en het totaal aantal fans op 5 maart. Vervolgens koppelden we de rangschikking op basis van de interactiviteitsratio aan de rangschikking op basis van het aantal berichten. (Zie bijlage 2 voor de twee rangschikkingen.) Van de tien bedrijven die de meeste berichten hebben gepost in de onderzochte periode komen vier bedrijven in de top tien qua interactiviteit voor. De cijfers voor de pagina van CNN zijn opvallend: het bedrijf staat met 601 updates op de tweede plaats wat betreft het aantal geposte berichten, goed voor gemiddeld 23 berichten per week. CNN staat bovendien op de eerste plaats van onze rangschikking op basis van interactiviteit.3. Stimulatie van conversatie en aandacht voor de fans In de eerste plaats wordt bedrijven aangeraden om de conversatie op hun Facebook pagina te stimuleren door vragen te stellen in de berichten die ze plaatsen. We zijn nagegaan hoe vaak bedrijven gebruik maken van vragen in verhouding tot het totale aantal berichten dat ze in de bestudeerde periode op hun Facebook pagina postten. Een overzicht van de resultaten is terug te vinden in bijlage 3. We stellen vast dat gemiddeld 8% van de berichten uit onze steekproef vragen zijn. Pringles is het bedrijf dat procentueel het meest gebruik maakt van vragen in haar berichten, met score van 50%. We moeten dit wel relativeren aangezien Pringles in totaal slechts 16 berichten plaatste gedurende de bestudeerde periode. 39% van de bedrijven uit onze steekproef maakte tijdens de bestudeerde periode nooit gebruik 29
  • 37. van vragen. Zij volgen het advies om vragen te gebruiken niet op. 14% (zes bedrijven) stelt in minstens 20% van de berichten een vraag. Ten tweede wordt bedrijven aangeraden om aandacht te schenken aan hun fans. Dit kan door feedback te geven op berichten die fans achterlaten op enerzijds het discussieforum en anderzijds het prikbord. We telden hiervoor het aantal feedbackberichten van de bedrijven en merken uit onze steekproef. De resultaten staan opgelijst in bijlage 3. 50% van onze steekproef geeft binnen de bestudeerde periode nooit feedback op berichten van fans op het prikbord. 25% reageert minstens één keer per week (26 keer gedurende de bestudeerde periode). Nokia geeft gemiddeld 18 keer per week feedback aan haar fans. Dit is de hoogste score. Tien bedrijven uit onze steekproef reageren op hun discussieforum op berichten van fans. Sony Ericsson geeft zeer veel feedback op deze manier, met 6250 berichten gedurende de bestudeerde periode. Coca-Cola reageerde in de bestudeerde periode 122 keer. De overige bedrijven gebruiken deze optie zelden tot nooit.4. Monitoring van de pagina Het laatste advies in ons literatuuronderzoek geeft aan dat gebruikers die voor het eerst naar een Facebook pagina surfen, best op een FBML-pagina terecht komen. We gingen na of dit voor de Facebook pagina’s uit onze steekproef effectief het geval was. Een overzicht van welke bedrijven een FBML-pagina hebben, is terug te vinden in bijlage 3. 54% van de bedrijven in onze steekproef maakt gebruik van een FBML- pagina. Dit komt neer op 24 van de 44 bedrijven uit onze steekproef. 9 van die 24 bedrijven vragen expliciet aan de bezoeker om fan te worden van de Facebook pagina. De overige 15 gebruiken de FBML-pagina als een soort van homepage of om door te verwijzen naar andere pagina’s binnen of buiten Facebook. 30
  • 38. 3.2. R ESULTATEN PER CATEGO RIE Nu we onderzocht hebben of de bedrijven in onze steekproef de adviezen uit de literatuur opvolgen, lijkt het ons interessant om de vormkenmerken binnen de categorieën te onderzoeken. We gaan na hoeveel berichten elke categorie gemiddeld gepost heeft gedurende zes maanden, welke soort berichten het meeste voorkomt en welk soort bericht de meeste feedback krijgt in de vorm van appreciaties en commentaren. In wat volgt rapporteren we de belangrijkste bevindingen binnen elke categorie. M EDIA De categorie Media bestaat uit zeven bedrijven of merken: YouTube, Disney, MTV, iTunes, Live Messenger, Pixar en CNN. Binnen deze categorie is YouTube de pagina met het meeste aantal fans, CNN heeft het minste aantal fans, respectievelijk 30 285 116 en 1 909 115. Er is dus een verschil van 28 376 001 fans tussen de grootste en de kleinste pagina binnen deze categorie. Er zijn wellicht verschillende verklaringen mogelijk voor de grote verschillen in het aantal fans, maar binnen het kader van ons onderzoek kunnen we hier geen eenduidige verklaring voor bieden. In totaal werden gedurende zes maanden tijd 1 938 berichten gepost door de zeven bedrijven en merken. Gemiddeld komt dit neer op 277 berichten binnen deze categorie, wat inhoudt dat deze bedrijven gemiddeld 1,5 berichten per dag postten. Het type bericht dat het meeste voorkomt is een link. In totaal werden er op een half jaar tijd 201 links gepost in deze categorie. Dit type bericht is veruit het talrijkst. Op de tweede plaats staan namelijk video’s met maar 40 berichten, gevolgd door foto’s, vragen, mededelingen en evenementen met respectievelijk 21, 5, 3 en 1 berichten (zie figuur 3). 31
  • 39. F IGUUR 3: G EMIDDELD AANTAL BERICHTEN PER TYPE IN DE CATEGORIE M EDIAQua feedback zijn we geïnteresseerd in het type bericht dat de meeste feedbackkrijgt. Er zijn twee manieren waarop een bericht feedback kan krijgen. Enerzijdskunnen fans van de pagina de berichten appreciëren. Anderzijds kunnen zecommentaar geven op het bericht.Uit onze data blijkt dat mededelingen – ondanks het feit dat ze weinig voorkomen –de meeste feedback genereren in de vorm van appreciaties. Ook foto’s trekken veelappreciaties aan. In tegenstelling tot wat we verwachtten – dat het bericht dat hetmeeste voorkomt ook de meeste feedback krijgt – staan links pas op de vierde plaatsqua gemiddelde appreciaties per bericht (zie figuur 4).F IGUUR 4: G EMIDDELD AANTAL APPRECIATIES PER BERICHT IN DE CATEGORIE M EDIA 32
  • 40. Wat de commentaren betreft, reageren fans het meest wanneer het bedrijf of merkeen vraag post. In figuur 5 zien we dat vragen opvallend meer feedback genererendan de andere soorten berichten. Zo krijgen vragen gemiddeld 1217 commentarenterwijl mededelingen op de tweede plaats staan met gemiddeld slechts 574commentaren. Ook hier staan links pas op de vierde plaats.F IGUUR 5: G EMIDDELD AANTAL COMMENTAREN PER BERICHT IN DE CATEGORIE M EDIAFMCGDe categorie FMCG bestaat uit dertien bedrijven of merken: Coca-Cola, Starbucks,Oreo, RedBull, Skittles, Pringles, Nutella, Dr Pepper, Mc Donald’s, TacoBell, Subway,KFC en Vitamin Water. Coca-Cola is met 24 234 379 fans de grootste pagina binnendeze categorie en Vitamin Water de kleinste met 2 232 248 fans. Er is een verschilvan 22 002 131 fans tussen de grootste en de kleinste pagina.Deze dertien bedrijven en merken postten in totaal 1305 berichten gedurende eenhalf jaar, wat overeenkomt met een halfjaarlijks gemiddelde van 100 berichten perbedrijf of merk binnen deze categorie. De bedrijven binnen deze categorie posttennet iets meer dan een keer om de twee dagen een berichtje, de bestudeerde periodebevat namelijk 181 dagen. Dit bericht is gemiddeld meestal een mededeling, op devoet gevolgd door links. Er werden namelijk gemiddeld 29 mededelingen en 25 linksgepost op een half jaar tijd. Foto’s vragen en video’s komen gemiddeldrespectievelijk 21, 17 en 8 keer voor. Evenementen worden blijkbaar zo goed alsnooit gepost in deze categorie (zie figuur 6). 33
  • 41. F IGUUR 6: G EMIDDELD AANTAL BERICHTEN PER TYPE IN DE CATEGORIE E FMCGDe categorie FMCG vertoont consistentie wat betreft de gegenereerde feedback inde vorm van appreciaties ten opzichte van het type bericht dat het meest voorkomt.Zo blijkt uit figuur 7 dat mededelingen de meeste appreciaties opleveren, namelijkgemiddeld 7 505. Links – die als tweede het vaakst gepost worden – staan echter opde vierde plaats met gemiddeld 3 539 appreciaties. Links doen het dus minder goeddan vragen en foto’s die respectievelijk 6 801 en 6 729 appreciaties per berichtopleveren.F IGUUR 7: G EMIDDELD AANTAL APPRECIATIES PER BERICHT IN DE CATEGORIE FMCGVragen leveren dan weer het meeste commentaren op, met een gemiddelde van 2255 commentaren per geposte vraag. Op de tweede plaats staan mededelingen die 34
  • 42. gemiddeld 917 commentaren opleveren. Uit het aantal berichten per type bleek datgemiddeld slechts 17 vragen werden gepost, nochtans leveren deze vragen veelfeedback op. (Zie figuur 8.)F IGUUR 8: G EMIDDELD AANTAL COMMENTAREN PER BERICHT IN DE CATEGORIE FMCGF ASHIONDe categorie Fashion bestaat uit tien bedrijven of merken die kledij en accessoiresproduceren. Het gaat om Converse, Victoria’s Secret, Zara, Adidas, H&M, Lacoste,Puma, Nike, Louis Vuitton en Calvin Klein. Converse heeft met 13 680 975 fans op 5maart 2011 de meeste fans binnen deze categorie en Calvin Klein de minste met 1321 569 fans.De tien bedrijven en merken postten in totaal 1269 berichten gedurende een halfjaar, wat overeenkomt met een halfjaarlijks gemiddelde van 127 berichten per bedrijfof merk binnen deze categorie. De bedrijven binnen deze categorie postten dusgemiddeld zo’n twee berichten per drie dagen. Dit bericht is meestal een link, met opde tweede en derde plaats respectievelijk foto’s en video’s. Er werden namelijkgemiddeld 48 links, 36 foto’s en 28 video’s gepost op een half jaar tijd.Mededelingen, vragen en evenementen komen gemiddeld respectievelijk 6, 9 en 1keer voor. Figuur 9 toont dat bedrijven en merken binnen de categorie Fashion dusvooral links, foto’s en video’s gebruiken, aangevuld met een beperkt aantalmededelingen en vragen. Er worden zelden evenementen gepost. 35
  • 43. F IGUUR 9: G EMIDDELD AANTAL BERICHTEN PER TYPE IN DE CATEGORIE F ASHIONBinnen de categorie Fashion stellen we een discrepantie vast voor de gegenereerdefeedback in de vorm van appreciaties ten opzichte van het meest voorkomende typebericht. Foto’s leveren de meeste appreciaties op, namelijk gemiddeld 4 044.Mededelingen en video’s leveren met respectievelijke gemiddeldes van 2 511 en 1814 appreciaties meer feedback op dan links, die pas op de vierde plaats komen metgemiddeld 1 402 appreciaties. Vragen scoren gemiddeld 1 034 appreciaties,evenementen 687. (Zie figuur 10.)F IGUUR 10: G EMIDDELD AANTAL APPRECIATIES PER BERICHT IN DE CATEGORIE F ASHIONFiguur 11 maakt duidelijk dat de vragen met een score van 418 de hoogstegemiddelde feedback opleveren in de vorm van commentaren. De foto’s zijn tweede 36
  • 44. in deze categorie met een score van 344. De evenementen leveren de minstefeedback op, met een gemiddelde van 51 commentaren per bericht.F IGUUR 11: G EMIDDELD AANTAL COMMENTAREN PER BERICHT IN DE CATEGORIE F ASHIONT ECHNOLOGYDe categorie Technology bestaat uit zes bedrijven of merken dieconsumententechnologie produceren. Het gaat om Nokia, Playstation, Xbox, SonyEricsson, Google Chrome en Blackberry. Playstation heeft met 11 709 474 de meestefans binnen deze categorie en Nokia de minste met 3 084 873 fans.De zes bedrijven en merken postten in totaal 1705 berichten gedurende een halfjaar, wat overeenkomt met een halfjaarlijks gemiddelde van 284 berichten per bedrijfof merk binnen deze categorie. De bedrijven binnen deze categorie postten dusgemiddeld ongeveer drie berichten per twee dagen. Zoals we kunnen zien in figuur12 was dit bericht meestal een link, met op de tweede en derde plaats respectievelijkfoto’s en video’s. Er werden namelijk gemiddeld 167 links, 58 foto’s en 30 video’sgepost op een half jaar tijd. Mededelingen, vragen en evenementen komengemiddeld respectievelijk 18, 7 en 4 keer voor. Bedrijven en merken binnen decategorie Technology maken dus vooral gebruik van links, foto’s en video’s,aangevuld met een beperkt aantal mededelingen en vragen. Evenementen wordenzelden gebruikt. 37
  • 45. F IGUUR 12: G EMIDDELD AANTAL BERICHTEN PER TYPE IN DE CATEGORIE T ECHNOLOGYBinnen de categorie Technology stellen we een discrepantie vast voor degegenereerde feedback in de vorm van appreciaties ten opzichte van het type berichtdat het meest voorkomt. Foto’s leveren de meeste appreciaties op, namelijkgemiddeld 2 556. Ook mededelingen en video’s leveren met respectievelijkegemiddeldes van 2 147 en 1 744 appreciaties meer feedback op dan links, die pas opde vierde plaats komen met gemiddeld 1 706 appreciaties. Vragen scoren gemiddeld1 657 appreciaties, evenementen 582. (Zie figuur 13.)F IGUUR 13: G EMIDDELD AANTAL APPRECIATIES PER BERICHT IN DE CATEGORIE T ECHNOLOGYFiguur 14 geeft weer dat vragen met een score van 1 007 de hoogste gemiddeldefeedback in de vorm van commentaren opleveren. De mededelingen zijn tweede in 38
  • 46. deze categorie met een score van 567. De evenementen leveren de minste feedbackop, met een gemiddelde van 84 commentaren per bericht.F IGUUR 14: G EMIDDELD AANTAL COMM ENTAREN PER BERICHT IN DE CATEGORIE T ECHNOLOGYA UTOMOTIVEDe categorie Automotive bestaat uit acht bedrijven of merken die gemotoriseerdevoertuigen produceren. Het gaat om BMW, Ferrari, Audi, Mercedes, Jeep, HarleyDavidson, Porsche en Ford Mustang. BMW is heeft met 5 015 596 de meeste fansbinnen deze categorie en Jeep de minste met 1 067 775 fans.De acht bedrijven en merken postten in totaal 957 berichten gedurende een half jaar,wat overeenkomt met een halfjaarlijks gemiddelde van 120 berichten per bedrijf ofmerk binnen deze categorie. De bedrijven binnen deze categorie postten dusongeveer twee berichten per drie dagen. Dit bericht is gemiddeld meestal een link,met op de tweede en derde plaats respectievelijk foto’s en video’s. Er werdennamelijk gemiddeld 50 links, 33 foto’s en 30 video’s gepost op een half jaar tijd.Mededelingen, vragen en evenementen komen gemiddeld respectievelijk 6, 1 en 1keer voor. Bedrijven en merken binnen de categorie Automotive maken dus vooralgebruik van links, foto’s en video’s, aangevuld met een beperkt aantal mededelingen.Vragen en evenementen worden zeer zelden gebruikt (zie figuur 15). 39
  • 47. F IGUUR 15: G EMIDDELD AANTAL BERICHTEN PER TYPE IN DE CATEGORIE A UTOMOTIVEBinnen de categorie Automotive kunnen we toch een discrepantie vaststellen watbetreft de gegenereerde feedback in de vorm van appreciaties ten opzichte van hettype bericht dat het meest voorkomt. Zo blijkt uit onze data dat video’s de meesteappreciaties opleveren, namelijk gemiddeld 13 574. Ook foto’s leveren metgemiddeld 6 475 appreciaties meer feedback op dan links, die op de derde plaatskomen met gemiddeld 2 517 appreciaties (zie figuur 16).F IGUUR 16: G EMIDDELD AANTAL APPRECIATIES PER BERICHT IN DE CATEGORIE A UTOMOTIVE 40
  • 48. Figuur 17 toont aan dat binnen deze categorie foto’s de meeste commentarenopleveren, met een gemiddelde van 502 commentaren per bericht. Op de tweedeplaats staan video’s die gemiddeld 241 commentaren opleveren. Opmerkelijk is dusdat vragen bij deze categorie niet voor de meeste commentaren zorgen.F IGUUR 17: G EMIDDELD AANTAL COMM ENTAREN PER BERICHT IN DE CATEGORIE A UTOMOTIVE 41
  • 49. 3.3. V ERGELIJKING TUSSEN C ATEGORIEËN Voor de SPSS-analyse van onze data hebben we ons toegespitst op het vinden van significante verschillen tussen de vijf categorieën waaruit onze onderzoekspopulatie bestond. Om een globaal beeld te krijgen van in hoeverre we significante verschillen tussen de vijf categorieën konden vaststellen, hebben we gebruik gemaakt van een Kruskall-Wallis test. We gebruikten de categorie als ‘grouping variable’ en aantal berichten, gemiddelde appreciaties, gemiddelde commentaren, totale appreciaties en totale commentaren als ‘test variable’. Daarnaast hebben we alle categorieën onderling met elkaar vergeleken aan de hand van Mann-Whitney tests. Daarbij hebben we onze data opgesplitst per type bericht, waardoor we een meer gedetailleerd beeld kregen van waar de significante verschillen tussen de categorieën zich bevinden. Ook hier gebruikten we de categorie als ‘grouping variable’ en aantal berichten, gemiddelde appreciaties, gemiddelde commentaren, totale appreciaties en totale commentaren als ‘test variable’. In de rapportering van deze tests zijn we uitgegaan van significante verschillen tussen de categorieën bij een p-waarde lager dan 0,06. In onderstaande tabellen worden enkel de significante resultaten weergegeven. Voor een volledig overzicht van de SPSS-output verwijzen we naar bijlage 4. G LOBALE VERGELIJKING VIJF CATEGORIEËN Globaal genomen verschillen de vijf categorieën enkel van elkaar op basis van de gemiddelde en totale commentaren. Voor de gemiddelde commentaren geldt dat χ² (4) = 27, p < .001, wat neerkomt op een significant verschil tussen de categorieën. Ook de scores van de totale commentaren verschillen significant: χ² (4) = 10,2, p < .05. De Kruskall-Wallis test geeft niet aan in welke mate de categorieën verschillen, maar geeft enkel het feit aan dat ze van elkaar verschillen. T ABEL 1: G LOBALE VERGELIJKING VIJF CATEGORIEËN AANTAL GEMIDDELDE GEMIDDELDE TOTALE TOTALE BERICHTEN APPRECIATIES COMMENTAREN APPRECIATIES COMMENTAREN Asymp. Sig. - - 0,000 - 0,037 42
  • 50. C ATEGORIE M EDIA T EN OPZICHTE VAN FMCGAls we naar de verschillen kijken tussen de categorieën Media en FMCG voor demededelingen, dan zien we een significant verschil wat betreft de variabele aantalberichten (U (44) = 49.5, p < .06). Voor de vragen stellen we een verschil vast watbetreft de variabele gemiddelde appreciaties (U (44) = 45.5, p < .05). Qua links is ereen verschil voor de variabele totale appreciaties (U (44) = 111, p < .05).T ABEL 2: M EDIA VERSUS FMCG AANTAL GEMIDDELDE GEMIDDELDE TOTALE TOTALE BERICHTEN APPRECIATIES COMMENTAREN APPRECIATIES COMMENTAREN MEDEDELINGEN 0,056 - - - - VRAGEN - 0,026 - - - FOTO’S - - - - - VIDEOS - - - - - LINKS - - - 0,043 - EVENEMENTEN - - - - -C ATEGORIE M EDIA T EN OPZICHTE VAN F ASHIONAls we naar de verschillen kijken tussen de categorieën Media en Fashion voor delinks, dan zien we een significant verschil wat betreft de variabele gemiddeldecommentaren (U (44) = 57, p < .05) en wat betreft de variabele totale commentaren(U (44) = 66, p < .05) .T ABEL 3: M EDIA VERSUS F ASHION AANTAL GEMIDDELDE GEMIDDELDE TOTALE TOTALE BERICHTEN APPRECIATIES COMMENTAREN APPRECIATIES COMMENTAREN MEDEDELING - - - - - VRAGEN - - - - - FOTO’S - - - - - VIDEO’S - - - - - LINKS - - 0,001 - 0,019 EVENEMENTEN - - - - - 43
  • 51. C ATEGORIE M EDIA T EN OPZICHTE VAN T ECHNOLOGY &C ATEGORIE M EDIA T EN OPZICHTE VAN A UTOMOTIVEDe categorie Media verschilt bij geen enkele variabele significant van de categorieënTechnology en Automotive.C ATEGORIE FMCG TEN OPZICHTE VAN F ASHIONWat betreft de verschillen tussen de categorieën FMCG en Fashion voor demededelingen zien we significante verschillen wat betreft de variabele gemiddeldeappreciaties (U (44) = 89, p < .05), gemiddelde commentaren (U (44) = 78, p < .05),totale appreciaties (U (44) = 88, p < .05) en totale commentaren (U (44) = 82, p < .05).Voor de vragen zien we significante verschillen voor het totaal aantal berichten (U(44) = 90, p < .06), gemiddelde appreciaties (U (44) = 73, p < .05), gemiddeldecommentaren (U (44) = 71, p < .05), totale appreciaties (U (44) = 82, p < .05) en totalecommentaren (U (44) = 83, p < .05). Voor de foto’s valt er een significant verschil opte tekenen voor het aantal berichten (U (44) = 117,5, p < .05). Ook voor de video’sverschillen de twee categorieën wat betreft het aantal berichten (U (44) = 113,5, p <.05). Voor de links ten slotte stellen we verschillen vast voor de gemiddeldeappreciaties (U (44) = 87, p < .05) en de gemiddelde commentaren (U (44) = 71, p <.05).T ABEL 4: FMCG VERSUS F ASHION AANTAL GEMIDDELDE GEMIDDELDE TOTALE TOTALE BERICHTEN APPRECIATIES COMMENTAREN APPRECIATIES COMMENTAREN MEDEDELING - 0,054 0,009 0,047 0,018 VRAGEN 0,059 0,003 0,002 0,017 0,02 FOTO’S 0,017 - - - - VIDEO’S 0,008 - - - - LINKS - 0,041 0,002 - - EVENEMENTEN - - - - -C ATEGORIE FMCG TEN OPZICHTE VAN T ECHNOLOGYDe categorieën FMCG en Technology verschillen significant van elkaar wat betreft degemiddelde appreciaties van de vragen die ze posten (U(44) = 38.5, p < .06). Voor devideo’s is er een significant verschil voor zowel de variabele aantal berichten (U(44) =99.5, p < .01) als voor de variabele totale commentaren (U(44) = 105, p < .05). Bij delinks, ten slotte, is er een significant verschil te vinden voor de variabele aantalberichten (U(44) = 104, p < .05). 44
  • 52. T ABEL 5: FMCG VERSUS T ECHNOLOGY AANTAL GEMIDDELDE GEMIDDELDE TOTALE TOTALE BERICHTEN APPRECIATIES COMMENTAREN APPRECIATIES COMMENTAREN MEDEDELINGEN - - - - - VRAGEN - 0,059 - - - FOTO’S - - - - - VIDEOS 0,007 - - - 0,028 LINKS 0,023 - - - - EVENEMENTEN - - - - -C ATEGORIE FMCG TEN OPZICHTE VAN A UTOMOTIVEDeze twee categorieën vertonen veel significante verschillen. Zo zijn er bij demededelingen voor alle variabelen behalve het totaal aantal berichten significanteverschillen te vinden. De gemiddelde appreciaties (U(44) =61, p < .05), de gemiddeldecommentaren(U(44) = 52, p < .01), de totale appreciaties (U(44) = 58, p < .05) en detotale commentaren (U(44) = 53, p < .05) zijn allemaal significant verschillend.Qua vragen vertonen alle variabelen een zeer significant verschil: aantal berichten(U(44) = 46, p < .01), gemiddelde appreciaties (U(44) = 45, p < .01), gemiddeldecommentaren (U(44) = 43, p < .01), totale appreciaties (U(44) = 43, p < .01) en totalecommentaren (U(44) = 43, p < .01).Bij de foto’s verschillen de twee categorieën enkel op basis van het aantal berichten(U(44) = 113, p < .05).Voor de video’s zijn er ten slotte significante verschillen bij devariabelen aantal berichten (U(44) = 100, p < .01), totale appreciaties (U(44) = 105, p< .01) en totale commentaren (U(44) = 109, p < .05).T ABEL 6: FMCG VERSUS A UTOMOTIVE AANTAL GEMIDDELDE GEMIDDELDE TOTALE TOTALE BERICHTEN APPRECIATIES COMMENTAREN APPRECIATIES COMMENTAREN MEDEDELINGEN - 0,049 0,009 0,029 0,011 VRAGEN 0,002 0,002 0,001 0,001 0,001 FOTO’S 0,03 - - - - VIDEOS 0,002 - - 0,006 0,014 LINKS - - - - - EVENEMENTEN - - - - - 45
  • 53. C ATEGORIE F ASH ION TEN OPZICHTE VAN T ECHNOLOGYVoor de verschillen tussen de categorieën Fashion en Technology wat betreft demededelingen zien we significante verschillen voor de variabele gemiddeldecommentaren (U (44) = 60, p < .05) en de variabele totale commentaren (U (44) = 64,p < .05). Voor de video’s zien we eveneens significante verschillen voor de variabelegemiddelde commentaren (U (44) = 63, p < .05) en de variabele totale commentaren(U (44) = 66, p < .05). Ook voor de links zijn er significante verschillen voor devariabele gemiddelde commentaren (U (44) = 59, p < .05) en de variabele totalecommentaren (U (44) = 60, p < .05).T ABEL 7: F ASHION VERSUS T ECHNOLOGY AANTAL GEMIDDELDE GEMIDDELDE TOTALE TOTALE BERICHTEN APPRECIATIES COMMENTAREN APPRECIATIES COMMENTAREN MEDEDELING - - 0,007 - 0,023 VRAGEN - - - - - FOTO’S - - - - - VIDEO’S - - 0,017 - 0,039 LINKS - - 0,005 - 0,007 EVENEMENTEN - - - - -C ATEGORIE F ASH ION TEN OPZICHTE VAN A UTOMOTIVEWat betreft de verschillen tussen de categorieën Fashion en Automotive voor devideo’s, stellen we significante verschillen vast voor de variabelen gemiddeldeappreciaties (U (44) = 69, p < .05), gemiddelde commentaren (U (44) = 67, p < .05) entotale commentaren (U (44) = 69, p < .05). Ook voor de links kunnen we significanteverschillen vaststellen voor de variabelen gemiddelde appreciaties (U (44) = 71, p <.05) en gemiddelde commentaren (U (44) = 65, p < .05).T ABEL 8: F ASHION VERSUS A UTOMOTIVE AANTAL GEMIDDELDE GEMIDDELDE TOTALE TOTALE BERICHTEN APPRECIATIES COMMENTAREN APPRECIATIES COMMENTAREN MEDEDELING - - - - - VRAGEN - - - - - FOTO’S - - - - - VIDEO’S - 0,021 0,013 - 0,021 LINKS - 0,033 0,008 - - EVENEMENTEN - - - - - 46
  • 54. C ATEGORIE T ECHNOLOGY TEN OPZICHTE VAN A UTOMOTIVEAls we kijken naar de verschillen tussen de mededelingen van de categorieënTechnology en Automotive, dan noteren we significante verschillen voor devariabelen gemiddelde commentaren (U (44) = 41, p < .05) en totale commentaren(U (44) = 42, p < .05). Voor de vragen zijn er significante verschillen voor devariabelen totale berichten (U (44) = 43, p < .05), gemiddelde appreciaties (U (44) =44, p < .05), gemiddelde commentaren (U (44) = 43, p < .05), totale appreciaties (U(44) = 43, p < .05) en totale commentaren (U (44) = 43, p < .05). Voor de video’sstellen we een significant verschil vast voor de variabele gemiddelde appreciaties (U(44) = 29, p < .05). Ten slotte is er nog een significant verschil bij de variabelegemiddelde commentaren (U (44) = 43, p < .05) voor de links.T ABEL 9: T ECHNOLOGY VERSUS A UTOMOTIVE AANTAL GEMIDDELDE GEMIDDELDE TOTALE TOTALE BERICHTEN APPRECIATIES COMMENTAREN APPRECIATIES COMMENTAREN MEDEDELING - - 0,014 - 0,02 VRAGEN 0,019 0,027 0,019 0,019 0,019 FOTO’S - - - - - VIDEO’S - 0,039 - - - LINKS - - 0,028 - - EVENEMENTEN - - - - - 47
  • 55. 3.4. A NALYSE MEEST INTERAC TIEVE PAGINA ’ SIn wat volgt zoeken we naar een antwoord op onze eerste onderzoeksvraag: Wat zijnde vormkenmerken van de meest interactieve pagina’s van bedrijven en merken opFacebook?Het doel van de meeste merken op Facebook bestaat er niet alleen in om informatieover producten en diensten te brengen naar mensen die fan zijn geworden van hunFacebook pagina. Bedrijven en merken die aanwezig zijn op Facebook hebbenmeestal twee doelstellingen die verder reiken dan louter informeren: fans voor hunmerk, product of dienst engageren en nieuwe fans winnen door de viraleverspreiding van hun boodschap. Dit zijn doelstellingen waartoe het medium van desociale netwerken zich uitstekend leent. Merken op Facebook kunnen deze tweedoelstellingen bereiken door ervoor te zorgen dat de inhoud van de berichten die zeop hun Facebook pagina plaatsen goed aansluit bij de interesses van de fans, en datdie inhoud samen met de vorm van de berichten fans ertoe aanzet om het bericht tegaan appreciëren en/of er een commentaar bij te plaatsen.Het leek ons dan ook erg interessant om aan de hand van onze verzamelde data eenratio te berekenen die het totaal aantal fans van de pagina afzet tegen het totaalaantal gegenereerde interacties over zes maanden. Zo konden we de 44 Facebookpagina’s rangschikken op basis van hun interactiviteitsratio (=totaal aantalappreciaties en commentaren over zes maanden/totaal aantal fans op 5 maart). Devolledige rangschikking van de 44 bedrijven is terug te vinden in bijlage 2. In watvolgt, bespreken we de top vijf van deze ranking. Deze bedrijven hebben eeninteractiviteitsratio die hoger ligt dan 0,20.T ABEL 10: T OP 5 F ACEBOOK PAGINA ’ S OP BASIS VAN INTER ACTIVITEITSRATIOBedrijf Interactiviteitsratio1. CNN 0,35002. Dr Pepper 0,28893. Audi USA 0,22914. Sony Ericsson 0,22665. Ferrari 0,2184Ons onderzoek richt zich enkel op de vorm van de verschillende berichten, vandaardat we elk van deze vijf bedrijven van naderbij hebben bekeken aan de hand van devolgende vragen:1. Hoeveel berichten werden er op de pagina geplaatst in de periode september 2010 – februari 2011? Gaat het om een bedrijf dat regelmatig berichten om haar Facebook pagina post?2. Welk type bericht komt het meeste voor? 48
  • 56. 3. Welk type bericht krijgt het meeste feedback?4. Slaagt het bedrijf erin om voor het type bericht waar het het vaakst gebruik van maakt, ook de meeste feedback te genereren? Of stellen we hier een discrepantie vast?5. Op welk onderdeel van de pagina komt een Facebook gebruiker die de pagina voor de eerste keer bezoekt terecht?6. Gaat het bedrijf de dialoog met de fans aan op het discussieforum van de pagina of geeft het feedback op berichten die fans op de pagina achterlaten?1.CNN (1 911 299 fans)Hoewel CNN op de vijfde laatste plaats staat qua aantal fans van alle pagina’s die weonderzochten, staat het bedrijf op nummer één qua interactiviteit met haar fans.Aantal berichten in de periode september 2010 – februari 2011In onze steekproef van 44 pagina’s is CNN een van de pagina’s die het vaakst iets postgedurende de zes maanden die wij onderzocht hebben. CNN post nieuws – en ditmeerdere keren per dag – wat begrijpelijk is, aangezien CNN een nieuwszender is. Intotaal postte CNN gedurende de onderzochte periode 601 berichten op haar pagina.Dit is gelijk aan een gemiddelde van meer dan drie berichten per dag. De berichtenzijn uitsluitend links die de gebruiker doorverwijzen naar de site van CNN zelf –buiten Facebook dus. Op de site van CNN staan zowel nieuwsberichten alsvideofragmenten. De gebruiker die via de Facebook pagina van CNN doorverwezenwordt naar de site kan daar dus wel terecht komen op een filmpje op die site, maarop de Facebook pagina wordt het geposte bericht weergegeven als een link naar desite. Men kan het videofragment met andere woorden niet rechtstreeks op deFacebook pagina afspelen. Daarom wordt het geklasseerd als een link.Welk bericht komt het meeste voor? Welk bericht krijgt het meeste feedback?Aangezien CNN enkel links gepost heeft, krijgen deze ook de meeste feedback van defans – er is namelijk geen andere soort van bericht waarop de fans feedback kunnengeven.Landing tab van de paginaCNN doet moeite om meer fans te krijgen. Gebruikers die naar de Facebook paginasurfen, komen namelijk terecht op een specifiek tabblad waarop gevraagd wordt omfan te worden van de pagina. Gebruikers komen, met andere woorden, nietrechtstreeks op de wall terecht.Interactiviteit met fansGedurende een half jaar gaf CNN slechts één keer feedback op een fan en één keerging het de discussie aan op het discussieforum. We kunnen dus moeilijk zeggen datCNN ervoor kiest om de interactie met de fans aan te gaan. 49
  • 57. 2. Dr Pepper (8 401 301 fans)Aantal berichten in de periode september 2010 – februari 2011Dr Pepper staat op basis van onze interactiviteitsratio op de tweede plaats met 417berichten gedurende een half jaar. Dit komt neer op gemiddeld meer dan 2 berichtenper dag.Welk bericht komt het meeste voor?Dr Pepper maakt het meest gebruik van mededelingen, die goed zijn voor 152 van de417 berichten. Ook vragen worden door Dr Pepper vaak gepost, goed voor 115berichten van het totaal. Daarnaast maakt Dr Pepper vooral gebruik van foto’s (77)en links (71). Met 1 video en 1 evenement over een periode van zes maandenkunnen we zeggen dat Dr Pepper hier bijna geen gebruik van maakt.Welk bericht krijgt het meeste feedback?De ratio voor de feedback van fans door middel van appreciaties is het hoogste voorde mededelingen (0,71). Vragen leveren de meeste commentaren op (0,37).Dr Pepper slaagt er dus in om met de meest gebruikte berichten ook de hoogsteinteractie van fans te behalen.Landing tab van de paginaWanneer gebruikers op de Facebook pagina van Dr Pepper terecht komen, wordenze eerst gevraagd om fan te worden van de pagina. Ze kunnen kiezen om al dan nietfan te worden alvorens naar de wall door te klikken.Interactiviteit met fansDr Pepper nam tijdens het half jaar nooit deel aan discussies via Facebook. Hetbedrijf gaf wel twaalf keer feedback op fans. We kunnen zeggen dat de feedback vanDr Pepper naar de fans toe toch eerder laag is.3. Audi USA (3 038 312 fans)Aantal berichten in de periode september 2010 – februari 2011Audi heeft gedurende zes maanden 136 berichten gepost op haar Facebook pagina.Dit komt neer op minder dan één bericht per dag, en iets meer dan 5 berichten perweek.Welk bericht komt het meeste voor?Audi maakt vooral gebruik van links, die goed zijn voor 56 van de 136 berichten, zo’ntwee vijfde van het totaal. Daarnaast gebruikt Audi vooral foto’s (49) en video’s (29).Mededelingen (1) en evenementen (1) worden zeer weinig gebruikt. Audi gebruiktgeen vragen. 50
  • 58. Welk bericht krijgt het meeste feedback?Hoewel Audi vooral links gebruikt, krijgen foto’s het meeste feedback in de vorm vanappreciaties en commentaren met respectievelijke ratio’s van 2,18 en 0,16.Landing tab van de paginaGebruikers komen niet rechtstreeks op de wall terecht, maar krijgen eerst eenspecifiek tabblad te zien. In tegenstelling tot CNN en Dr Pepper vraagt Audibezoekers niet expliciet om fan te worden van haar pagina.Interactiviteit met fansAudi benut het discussieforum niet en geeft nooit zelf feedback op fans.4. Sony Ericsson (4 291 336 fans)Aantal berichten in de periode september 2010 – februari 2011Sony Ericsson heeft in de bestudeerde periode 361 berichten geplaatst, goed vooreen gemiddelde van circa 2 berichten per dag.Welk bericht komt het meeste voor?Het grootste deel van de berichten van Sony Ericsson bestaat uit foto’s. Foto’s zijngoed voor 281 van de 361 berichten, meer dan drie vierde van het totaal. Daarnaastmaakt Sony Ericsson vooral gebruik van video’s (39) en links (36). Mededelingen (2),vragen (2) en evenementen (1) worden in verhouding heel weinig gebruikt.Welk bericht krijgt het meeste feedback?De ratio voor de verhouding tussen de gemiddelde feedback per bericht die fansdoor middel van appreciaties geven en het totaal aantal fans van de Sony Ericsson-pagina is het hoogste voor de berichten die bestaan uit foto’s (0,55). Hetzelfde geldtvoor de feedback per bericht die fans door middel van commentaren geven (0,14).De ratio voor de appreciaties per bericht voor de andere types berichten ligt tussen0,28 en 0,39. De ratio voor de commentaren per bericht voor de andere typesberichten ligt tussen 0,02 en 0,11.Voor Sony Ericsson kunnen we dus duidelijk vaststellen dat de bericht die door hetmerk het meeste gebruikt wordt, namelijk de foto’s, ook effectief de meestefeedback van fans krijgt. Sony Ericsson slaagt er op deze manier in om de groteaantallen fans ook effectief om te zetten in veel interactiviteit en virale verspreidingvan haar communicatie.Landing tab van de paginaFacebook-gebruikers die voor het eerst naar de fanpagina van Sony Ericsson surfenkomen terecht op een zogenaamde FBML-pagina, die bezoekers ertoe moet 51
  • 59. aanzetten om de pagina te gaan appreciëren. Dit wordt in de vakliteratuur steevastaangeraden. (Porterfield, 2010; Smith, 2009)Interactiviteit met fansNaast het plaatsen van berichten, maakt Sony Ericsson uitvoerig gebruik van hetdiscussieforum op de fanpagina van het merk om de conversatie met de fans aan tegaan. Over een periode van zes maanden telden we 6 250 interventies van SonyEricsson op het discussieforum. Het plaatsen van berichten op een Facebook paginais meer eenrichtingscommunicatie, omdat het als het ware om een mededeling gaat(al dan niet met een rijke inhoud in de vorm van foto’s of video’s).Sony Ericsson reageert niet op berichten die door fans op de Facebook paginageplaatst worden.5. Ferrari (3 876 211 fans)Aantal berichten in de periode september 2010 – februari 2011Ferrari heeft over zes maanden 274 berichten geplaatst, goed voor een gemiddeldevan circa 1,5 berichten per dag.Welk bericht komt het meeste voor?Het grootste deel van de berichten van Ferrari bestaat uit links. Links zijn goed voor170 van de 274 berichten, bijna twee derde van het totaal. Daarnaast maakt Ferrarivooral gebruik van foto’s (51) en mededelingen (34). Video’s (16) en evenementen(3) worden in verhouding veel minder gebruikt. Ferrari maakt geen gebruik vanvragen.Welk bericht krijgt het meeste feedback?De ratio voor de verhouding tussen de gemiddelde feedback per bericht die fansdoor middel van appreciaties geven en het totaal aantal fans van de Ferrari-pagina ishet hoogste voor de berichten die bestaan uit foto’s (0,93). Met een ratio van 0,89scoren video’s ook erg hoog. De ratio voor de appreciaties per bericht voor demededelingen en links bedraagt 0,70. Evenementen scoren een stuk lager met 0,23.Foto’s, video’s en links scoren het hoogste voor de feedback per bericht die fans doormiddel van commentaren geven (0,05). De ratio voor de commentaren per berichtvoor mededelingen en evenementen bedraagt respectievelijk 0,04 en 0,01.Voor Ferrari valt op dat de Facebook-communicatie voor het grootste deel uit linksbestaat, terwijl foto’s en video’s duidelijk meer feedback van fans genereren.Daarnaast is opmerkelijk dat de ratio’s voor de appreciaties erg hoog liggen, terwijlfans relatief weinig commentaren op berichten van Ferrari hebben. 52
  • 60. Landing tab van de paginaFacebook-gebruikers die voor het eerst naar de fanpagina van Ferrari surfen komenrechtstreeks terecht op de wall van de fanpagina.Interactiviteit met fansFerrari treedt via haar Facebook pagina niet in contact met fans, noch door feedbackte geven op berichten van fans op de wall van de pagina of door een discussieforumop de pagina in te richten.T ABEL 11: O VERZICHT VORMKENMERKEN TOP VIJF INTERACT IEFSTE PAGINA S Naam pagina Aantal Meest voorkomend Bericht met FBML Feedback berichten bericht meeste feedback pagina? op fans CNN 601 Links Links Ja Zelden Dr. Pepper 417 Mededelingen Mededelingen Ja Nooit Audi USA 136 Links Foto’s Ja Nooit Sony Ericsson 361 Foto’s Foto’s Ja Zeer vaak Ferrari 274 Links Foto’s Nee Nooit 53
  • 61. HOOFDSTUK 4: DISCUSSIE EN CONCLUSIED ISCUSSIEWe hebben onderzoek verricht naar de manier waarop de communicatie verloopt bijde 44 grootste Facebook pagina’s gedurende de periode van september 2010 tot enmet februari 2011.In dit onderdeel geven we een antwoord op onze onderzoeksvragen. Eerstonderzochten we of bedrijven op Facebook gevolg geven aan de adviezen die uit onsliteratuuronderzoek naar voren kwamen. We beginnen deze conclusie met debespreking van die resultaten. Vervolgens gaan we in op de verschillende categorieënbinnen onze steekproef. Eerst bespreken we de vormkenmerken van de afzonderlijkecategorieën, nadien vergelijken we de categorieën met elkaar. Ten slotte formulerenwe een antwoord op onze hoofdonderzoeksvraag, namelijk “Wat zijn devormkenmerken van de meest interactieve pagina’s van bedrijven en merken opFacebook?”O PVOLGING ADVIEZENWe beginnen met een antwoord op de onderzoeksvraag gebaseerd op het eersteadvies dat aanraadt om de Facebook pagina te promoten via een badge op deofficiële website van het bedrijf of merk, namelijk “Hebben bedrijven met eenFacebook badge op hun website meer fans?”Het advies wordt door de meerderheid van de bedrijven en merken uit onzesteekproef in acht genomen. Bedrijven die aanwezig zijn op Facebook blijken hetbelang in te zien van het werven van fans van hun Facebook pagina buiten de SNS.Nochtans doen 13 bedrijven of merken uit onze steekproef dit niet, wat neerkomt op30 %. Een aanzienlijk deel van de bedrijven uit onze steekproef zou meer fans opFacebook kunnen aantrekken, door gebruik te maken van een badge op debedrijfswebsite. Van de tien grootste Facebook pagina’s die we onderzochten, zijn ermaar twee bedrijven die geen Facebook page badge op hun bedrijfswebsite hebben.Het is moeilijk om voor onze steekproef vast te stellen of een page badgerechtstreeks tot meer fans leidt, er zijn immers nog heel wat andere factoren diemeespelen, zoals bijvoorbeeld merkbekendheid.Het tweede advies uit ons literatuuronderzoek raadt beheerders van Facebookpagina’s aan om minstens twee keer per week een bericht te posten op hun pagina.Op basis van dit advies formuleerden we de volgende onderzoeksvraag: “Zijnbedrijven en merken die regelmatig (minstens ca. 2 keer per week) updates op hunFacebook pagina posten beter in het engageren van fans?” 54
  • 62. Over het algemeen post 77 % van de bedrijven of merken uit onze steekproefminstens twee maal per week een berichtje op haar Facebook pagina. Dit komt neerop minstens 52 berichtjes gedurende een periode van zes maanden. 30 % van debedrijven of merken post zelfs meer dan één maal per dag een berichtje, watovereenkomt met minstens 181 berichtjes. We stellen vast dat de tien grootstepagina’s uit onze steekproef inderdaad minstens twee keer per week een berichtposten. De vergelijking van de rangschikking op basis van aantal berichten met derangschikking op basis van de interactiviteitsratio leert ons dat van de 22 bedrijvendie de meeste berichten posten (minstens vijf updates per week) er 16 bedrijven zijndie voorkomen in de top 22 van meest interactieve pagina’s.In het derde advies wordt bedrijven aangeraden om de conversatie op hun Facebookpagina te stimuleren door het stellen van vragen en het geven van feedback op fans.Hieruit leidden we volgende onderzoeksvraag af: “Leidt een bericht in de vorm vaneen vraag tot meer engagement van fans?”We stelden vast dat 39 % van de pagina’s in onze steekproef nooit gebruik maaktevan vragen tijdens de bestudeerde periode. Zes bedrijven uit onze steekproef stellenin minstens 20% van de berichten die ze posten een vraag. Om na te gaan of hetposten van vragen tot meer engagement van fans leidt, hebben we een vergelijkinggemaakt tussen het aandeel vragen in het totaal aantal berichten en deinteractiviteitsratio. (Zie bijlagen 2 en 3.) We stellen vast dat de bedrijven dieprocentueel de meeste vragen stellen geen hoge interactiviteitsratio’s hebben, metuitzondering van Dr. Pepper. Van de zes bedrijven met het hoogste aandeel vragen(minstens 20%) komt enkel Dr. Pepper voor in de bovenste helft van de rangschikkingop basis van interactiviteit. Vragen alleen blijken dus niet voldoende om hoog tescoren op interactiviteit. Hierbij moet wel opgemerkt worden dat onzeinteractiviteitsratio gebaseerd is op een optelsom van commentaren en appreciaties.Zoals verder uit onze resultaten per categorie blijkt, leveren vragen in vier van de vijfcategorieën wel meer commentaren op dan andere types berichten.Wat het geven van feedback op fans betreft, stellen we vast dat 50% van debedrijven in onze steekproef nooit feedback op berichten van fans op het prikbordgeeft. Het discussieforum wordt door tien bedrijven uit onze steekproef gebruikt.Van die tien benutten enkel Sony Ericsson en Coca-Cola dit platform meerdere kerenper week. Voor de pagina’s uit onze steekproef, die allemaal meer dan een miljoenfans hebben, is het een hele opgave om de vaak honderden berichten per dag vanfans na te lezen en van feedback te voorzien. Een mogelijke verklaring waarombedrijven weinig of nooit feedback geven op berichten van fans zou kunnen zijn dathet simpelweg te tijdrovend is.De onderzoeksvraag “Maken de grootste Facebook pagina’s gebruik van een FBMLpagina?” is gebaseerd op het vierde en laatste advies dat bedrijven aanraadt om eenFBML-pagina te gebruiken om meer fans aan te trekken. Dit advies wordt door 24van de 44 bedrijven in onze steekproef nageleefd. We stelden vast dat negen van die 55
  • 63. 24 pagina’s deze FBML-tab gebruiken om bezoekers expliciet te vragen om fan teworden. De 15 overige gebruiken die tab om door te verwijzen naar andere pagina’sbinnen of buiten Facebook. Ondanks het advies uit de literatuur gebruikt slechts eenminderheid van de pagina’s uit onze steekproef een FBML-tab om bezoekers in fansom te zetten.R ESULTATEN PER CATEGO RIEIn wat volgt geven we een antwoord op de onderzoeksvragen “Wat zijn devormkenmerken van de verschillende categorieën binnen onze steekproef?” en “Krijgthet type bericht dat het vaakst gepost wordt binnen een categorie ook de meestefeedback?” We bespreken achtereenvolgens de categorieën Media, FMCG, Fashion,Technology en Automotive.Uit onze resultaten wordt duidelijk dat Media-bedrijven gemiddeld 1,5 keer per dageen berichtje postten, meestal links. Hoewel links het vaakst gepost worden, krijgenvooral mededelingen en foto’s de meeste feedback in de vorm van gemiddeldeappreciaties. Vragen lokken gemiddeld de meeste commentaren uit. Hieruit kunnenwe afleiden dat binnen de categorie Media links niet de meest geschikte manier zijnom interactiviteit met de fans te creëren, maar dat vooral mededelingen, vragen enfoto’s fans aanzetten tot het geven van feedback. Algemeen gezien is het zo dat demeeste links de bezoeker wegleiden van Facebook, waardoor de kans kleiner wordtdat hij of zij de moeite zal ondernemen om terug te keren naar het bericht om het teappreciëren of er commentaar op te geven. Dit gaat uiteraard niet alleen op voorMedia-bedrijven, maar ook voor bedrijven uit alle categorieën.FMCG-bedrijven postten gemiddeld 100 berichten gedurende de bestudeerdeperiode, wat neerkomt op iets meer dan één berichtje om de twee dagen. De vormdie de berichten het vaakst aannemen, zijn mededelingen. Zij krijgen ook de meestefeedback in de vorm van gemiddelde appreciaties. Ook bij FMCG-bedrijven leverenvragen de meeste feedback op in de vorm van gemiddelde commentaren. Kwalitatiefonderzoek naar de inhoud van de berichten zou kunnen uitwijzen waarom vragenmeer commentaren opleveren en mededelingen meer appreciaties. Weveronderstellen dat producten uit de FMCG-categorie minder nood hebben aanvisuele communicatie, omdat het bij deze producten eerder gaat om smaak, diemakkelijker te omschrijven is met woorden dan met beelden.Wat betreft de bedrijven binnen de categorie Fashion posten zij gemiddeld tweeberichten om de drie dagen, waarbij dan vooral links gebruikt worden. Dit zijn vaaklinks naar de websites van de bedrijven waar foto’s getoond worden van deproducten, vaak in een meer professionele omgeving waar foto’s van de producten ineen betere kwaliteit weergegeven kunnen worden. Foto’s komen op de tweedeplaats, maar leveren wel de meeste appreciaties op. Dit kan verklaard worden doorhet feit dat modebedrijven ook buiten Facebook gebruik maken van foto’s om hun 56
  • 64. producten voor te stellen, zoals ze dat doen in de communicatie via modemagazinesen dergelijke. Dankzij foto’s krijgen fans meteen een indruk van het product enkunnen ze hun mening in de vorm van appreciaties kenbaar maken. Het lijkt ons danook logisch dat foto’s in de categorie Fashion het meeste appreciaties opleveren.Daarnaast genereren foto’s ook veel feedback in de vorm van commentaren, maarhet zijn vragen die ook in deze categorie de meeste commentaren opleveren.Technology-bedrijven postten gemiddeld het vaakst links op hun Facebook pagina.Met een gemiddelde van drie berichten om de twee dagen zijn zij het actiefst op hunpagina. Ze vertonen bovendien een sterke voorkeur voor links. Het verschil tussenlinks – die het vaakst gepost worden- en foto’s – die op de tweede plaats staan – ishier aanzienlijk. We veronderstellen dat het door technische aard van de productenis dat fans veelvuldig doorverwezen worden naar een externe website voor meertechnische informatie. We hebben in dit onderzoek de inhoud van de berichten nietgeanalyseerd. Verder onderzoek zou kunnen uitwijzen of Technology-bedrijven inhun berichten technische informatie vermijden door het gebruik van links.We stellen een discrepantie vast tussen de vorm van berichten die het meestvoorkomen en de vorm die de meeste appreciaties oplevert, foto’s. Deze tonen degebruikers namelijk de producten, waarover gebruikers dan meteen hun appreciatiekunnen uitdrukken. Door links worden gebruikers weggeleid van Facebook, waardoorze minder snel zullen terugkeren om feedback te geven. Zoals bij de voorgaandecategorieën, leveren vragen ook hier beduidend meer commentaren op dan deandere vormen van berichten.Automotive - bedrijven posten gemiddeld twee berichten om de drie dagen. Hoewellinks het meest voorkomen, leveren video’s gemiddeld de meeste appreciaties op.Het verschil tussen de gemiddelde appreciaties van video’s en links is groot. Eenmogelijke verklaring hiervoor zou kunnen zijn dat fans meer onder de indruk zijn vanvideo’s waarin ze de auto’s in actie kunnen zien, dan van links naar websites. Het zoudan ook logisch zijn als die video’s de meeste commentaren opleveren. Nochtans isdit niet het geval en staan foto’s op nummer één qua gemiddelde feedback in devorm van commentaren. Dit is de enige categorie waarbij vragen niet de meestecommentaren (gemiddeld) opleveren. We nemen aan dat autofans eerder geneigdzullen zijn om hun mening te geven over een bepaald type wagen als ze effectief eenfoto van het model zien dan wanneer het enkel vermeld wordt in een vraag.We kunnen over het algemeen besluiten dat hoewel vier van de vijf categorieën hetvaakst links gebruiken, het nooit de links zijn die de meeste feedback opleveren.Mededelingen en foto’s krijgen de meeste appreciaties. Vragen leveren bij vier vande vijf categorieën de meeste commentaren op. 57
  • 65. V ERGELIJKING TUSSEN CATEG ORIEËNOm de verschillen tussen de categorieën te onderzoeken, maakten we gebruik vaneen Kruskal-Wallis test. Deze vergelijkt de vijf categorieën uit ons onderzoek metelkaar op basis van de variabelen. De Kruskall-Wallis test leerde ons dat de vijfcategorieën enkel significant van elkaar verschillen wat betreft de commentaren dieFacebook gebruikers op de berichten van de verschillende pagina’s geven. Er zijnzowel significante verschillen qua gemiddelde als totale commentaren.Om een meer genuanceerd beeld te krijgen van hoe de categorieën nu precies vanelkaar verschillen, hebben we elke categorie met elkaar vergeleken op basis van devariabelen, en dit voor de verschillende soorten berichten (mededelingen, vragen,foto’s, video’s, links en evenementen). Hierbij kwamen enkele interessanteverschillen aan het licht.De categorieën die op basis van onze variabelen het meest van elkaar verschillen zijnFMCG en Automotive en FMCG en Fashion. Wanneer we de categorie FMCG enerzijdsvergelijken met Automotive en anderzijds met Fashion, komen telkens dertiensignificante verschillen naar boven.FMCG-bedrijven blijken het meest te verschillen van Automotive-bedrijven op vlakvan vragen. Ze posten significant meer vragen. Die vragen krijgen ook beduidendmeer feedback in de vorm van gemiddelde en totale appreciaties en commentaren.Dit geldt ook voor mededelingen die FMCG-bedrijven posten. Foto’s en video’sworden significant meer gepost door de categorie Automotive dan door FMCG.Ook in vergelijking met de categorie Fashion, posten FMCG significant meer vragen.Foto’s en video’s worden meer door Fashion-bedrijven gepost. Dit is enigszinslogisch, omdat modeartikelen door middel van foto’s en video’s beter in het oogspringen dan louter via een vraag. Fashion-bedrijven beseffen dit waarschijnlijk ookwel en doen dan ook vaker een beroep op foto’s en video’s. Hun fans zijn volgens onsmeer geïnteresseerd in berichten die de inhoud tonen zoals foto’s en video’s. Devragen –en ook de mededelingen en links- die bedrijven in de categorie FMCGstellen, krijgen significant meer feedback dan diezelfde soorten berichten dieFashion-bedrijven posten. Tekstuele boodschappen doen het duidelijk beter bijFMCG-pagina’s dan bij Fashion-pagina’s. Dit verschil zouden we nogmaals kunnentoeschrijven aan de veronderstelling dat fans van Fashion-bedrijven meergeïnteresseerd zijn in een visueel bericht dan in een tekstueel bericht. Hoewel wemet dit onderzoek geen inhoudsanalyse van de berichten wilden uitvoeren, hebbenwe bij de dataverzameling toch vastgesteld dat FMCG-bedrijven erg vaak gebruikmaken van tekstuele berichten die het community-gevoel moeten aanzwengelen endus veel feedback proberen te genereren. Bovendien stellen we vast dat FMCG-bedrijven er ook in vergelijking met alle andere categorieën steeds in slagen om meerfeedback van hun fans te krijgen. 58
  • 66. De categorieën die het minst van elkaar verschillen zijn Media en Technology enMedia en Automotive. De vormkenmerken van de berichten van de categorieënMedia en Technology komen het sterkst overeen: ze posten allebei het vaakst links,mededelingen en foto’s krijgen de meeste feedback in de vorm van appreciaties envragen leveren de meeste commentaren op. Van de vijf categorieën die wevergeleken hebben, ligt de aard van de producten in de categorieën Media enTechnology volgens ons het dichtst bij elkaar. Net zoals de producten uit de categorieTechnology draaien Media-producten meer om technologie dan producten uit dedrie andere categorieën.Ook voor de categorieën Media en Automotive stellen de statistische tests geensignificante verschillen vast. Uit onze data blijkt dat beide categorieën vooral linksposten. Bij de categorie Media zijn het de mededelingen die de meeste appreciatiesopleveren en de vragen die de meeste commentaren krijgen, terwijl het in decategorie Automotive de video’s zijn die de meeste appreciaties opleveren en foto’sde meeste commentaren krijgen. We kunnen dan ook geen eenduidige verklaringgeven voor het gebrek aan significante versschillen tussen deze twee categorieën.De categorieën Fashion en Media verschillen bijna niet van elkaar. Hier vinden weenkel een significant verschil op basis van de commentaren. Media-bedrijven krijgensignificant meer feedback in de vorm van gemiddelde en totale commentaren op dedoor hun geposte links dan Fashion-bedrijven. Voor de rest verschillen deze tweecategorieën niet significant van elkaar. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat deFacebook pagina’s van deze twee categorieën zeer gelijkaardige vormkenmerkenvertonen.Video’s en links genereren gemiddeld meer feedback bij Technology en Automotive,in vergelijking met Fashion. Wanneer we, ten slotte, Technology en Automotive metelkaar vergelijken, blijkt dat bedrijven in de categorie Technology significant meervragen posten, en deze vragen ook significant meer feedback opleveren.A NALYSE MEEST INTERAC TIEVE PAGINA ’ SNu bovenstaande deelvragen beantwoord zijn, proberen we een antwoord teformuleren op onze hoofdvraag, namelijk “Wat zijn de vormkenmerken van de meestinteractieve pagina’s van bedrijven en merken op Facebook?”Op basis van een interactiviteitsratio, die het totaal aantal appreciaties encommentaren gedurende zes maanden afzet tegenover het totaal aantal fans op heteinde van die zes maanden, rangschikten we de pagina’s uit onze steekproef. Dezerangschikking is terug te vinden in bijlage 2. Een overzicht van de vormkenmerkenvan de vijf meest interactieve pagina’s is terug te vinden op pagina 53.Het aantal berichten van de vijf meest interactieve bedrijven schommelt tussen de136 en 601. Dat betekent dat de vijf bedrijven die het best scoren qua interactiviteitnooit minder dan vijf berichten per week op hun pagina plaatsen. De tip om 59
  • 67. regelmatig iets te posten blijkt dus op te gaan als het gaat om het realiseren van eengrote interactiviteit.Drie van de vijf pagina’s met de hoogste feedbackratio maken het vaakst gebruik vanlinks, één pagina gebruikt vooral foto’s en één pagina plaatst vooral mededelingen.Het type berichten dat de meeste feedback genereert, is de foto. Bij drie van de vijfbedrijven uit onze top vijf zijn het de foto’s die de meeste feedback opleveren. VoorAudi USA en Ferrari stelden we vast dat hoewel ze vooral van links gebruik maken,het toch de foto’s zijn die meer feedback genereren.Vier van de vijf bedrijven die het beste scoren voor interactiviteit maken gebruik vaneen custom-FBML pagina om bezoekers van de pagina ertoe aan te zetten fan teworden.Van de top vijf lijkt enkel Sony-Ericsson in te zetten op wederzijds contact met fansdoor veelvuldig deel te nemen aan discussies tussen fans op de pagina. Door deveelvuldige interactie op het discussieforum gaat Sony Ericsson mee in de evolutievan Web 1.0 naar Web 2.0, die voor merken met een commerciële boodschap vooraleen evolutie is van het uitzenden van die boodschap naar het in persoonlijk contacttreden met consumenten. Consumenten die aanvoelen dat ze een band hebben methet merk zullen dan ook sneller geneigd zijn om op een bericht van het merk opFacebook te reageren (Gunter, 2011). Toch stelden we vast dat de meerderheid vande bedrijven die we onderzocht hebben dit aspect van Facebook voorlopig nog linkslaten liggen. 60
  • 68. C ONCLUSIEMet dit onderzoek wilden we te weten komen hoe de communicatie van bedrijvenen merken naar hun klanten toe gebeurt via Facebook pagina’s. We waren in hetbijzonder geïnteresseerd in een algemeen beeld over de communicatie van de meestinteractieve pagina’s en een meer specifiek beeld van bedrijven binnen bepaaldecategorieën. Uit ons onderzoek kunnen we enkele interessante besluiten afleiden.Zo stellen we vast dat de meeste bedrijven uit onze steekproef best wel actief zijn ophun pagina’s. Het advies dat uit de literatuur naar voren kwam – om minstens tweekeer per week een bericht op de pagina te posten – wordt door de grotemeerderheid opgevolgd. Meer zelfs, een derde van de bedrijven post elke dag eenbericht. Op basis van ons onderzoek zouden we het advies bijstellen naar vijf à zevenberichten per week. Enerzijds omdat de vijf meest interactieve pagina’s nooit minderdan vijf keer per week een bericht posten, en anderzijds omdat de bedrijven in onzesteekproef gemiddeld zes berichten per week posten. Verder onderzoek zou kunnenuitwijzen wat nu precies het optimale aantal berichten is dat bedrijven per weekmoeten posten op hun Facebook pagina’s en of dit aantal verschilt van categorie totcategorie. Op die manier zou bovendien duidelijk kunnen worden vanaf hoeveelberichten per week fans een teveel aan informatie ervaren.De basis voor dit onderzoek lag in de idee dat communicatie via Facebook niet draaitom het aantal fans dat een pagina heeft, maar om de hoeveelheid feedback die hetvan haar fans krijgt. We stellen in ons onderzoek grote verschillen vast wanneer wede bedrijven enerzijds rangschikken op basis van het aantal fans en anderzijds opbasis van de interactiviteitsratio. Bedrijven met grote merkbekendheid slagen er welin om vaak miljoenen fans aan te trekken, maar zijn daarom niet per se goed in hetengageren van die fans. We stellen vast dat de interactiviteitsratio eerder afneemtnaarmate het aantal fans toeneemt. Pagina’s met meer fans moeten in verhoudingtot pagina’s met minder fans veel meer feedback krijgen om even interactief tekunnen zijn.Wat verder nog opvalt, is dat het posten van vragen binnen elke categorie gemiddeldde meeste feedback oplevert in de vorm van commentaren. Dit klopt dus met onzeveronderstelling op basis van de adviesliteratuur. Wat echter maar zelden gedaanwordt, en toch ook vaak voorkomt in de adviesliteratuur, is het stimuleren van deconversatie door als bedrijf of merk zelf te reageren op berichten van fans. Slechtsenkele bedrijven uit onze steekproef maken gebruik van het discussieforum ofpersoonlijke berichtjes om te reageren op berichten van hun fans. Bedrijven zettendus nog weinig in op het uitbouwen van één-op-één relaties met klanten. Voor veelbedrijven is Facebook vooral nog een middel om een algemene boodschap uit tezenden waarop fans kunnen reageren, maar de stap naar een echte dialoog blijftvoorlopig nog uit. 61
  • 69. Dit onderzoek heeft aangetoond dat verschillende bedrijven op verschillendemanieren via Facebook communiceren. Er is dus niet één enkele juiste manier omaan Facebook communicatie te doen. De manier waarop bedrijven via Facebook methun fans communiceren, hangt namelijk af van verschillende factoren zoals decategorie waartoe de bedrijven behoren, het doel van de communicatie, de aard vanhet product waarover gecommuniceerd wordt,… Al deze factoren bepalen mee welkevorm een bericht moet aannemen om zoveel mogelijk feedback te genereren.Uit ons onderzoek komt naar voren dat bedrijven via Facebook grote aantallen fanskunnen engageren. Facebook is dus goed op weg om een onmisbaar element van demarketingmix van bedrijven te worden. Hoewel het nog een relatief jongmarketingmiddel is, biedt het veel potentieel aan bedrijven of merken die proberenmeer interactiviteit op te bouwen in de relaties met hun klanten.Beperkingen en aanbevelingen voor toekomstig onderzoekDeze scriptie heeft enkele belangrijke beperkingen die we niet zomaar kunnennegeren. Allereerst moeten we opmerken dat Facebook nog steeds een relatief jongcommunicatiemiddel is. Hierdoor bestaat er nog niet zo veel wetenschappelijkeliteratuur over. We hebben ons bij ons literatuuronderzoek dan ook deels moetenbaseren op niet-wetenschappelijke adviesliteratuur. Nochtans bieden deze bronnenwel de laatste trends en nieuwtjes over het sociale medium dat zo snel verandert. Erbestaat dan ook een mogelijkheid dat de resultaten in deze scriptie snel achterhaaldzullen zijn.Bovendien is dit onderzoek gebaseerd op (een lijst met) de grootste Facebookpagina’s qua aantal fans. Aangezien er geen aselecte steekproef genomen konworden en de omvang van de steekproef redelijk beperkt is, gelden deze resultatenin principe niet voor de hele populatie en moeten we dus voorzichtig zijn met hetveralgemenen van onze resultaten. Daarnaast bevatten de categorieën elk eenverschillend aantal bedrijven of merken. Hierdoor worden de resultaten percategorie beïnvloed. Toch denken we dat we erin geslaagd zijn enkele indicaties aanhet licht te brengen.Door de beperkte omvang van deze masterscriptie konden we niet ingaan op dereden achter bepaalde resultaten bij het vergelijken van de categorieën. In onzediscussie formuleren we dan ook slechts veronderstelde verklaringen voor onzeresultaten. Ons onderzoek spitste zich voornamelijk toe op de vormelijke kenmerkenvan de communicatie van bedrijven en merken via Facebook pagina’s. Het zou echterinteressant kunnen zijn om ook de inhoudelijke kenmerken van die communicatieonder de loep te nemen. Toekomstig onderzoek zou bijvoorbeeld kunnen uitwijzenwelke inhoud de meeste feedback genereert. Verdere inhoudelijke analyse van deberichten is nodig om een totaalbeeld te schetsen van de communicatie opFacebook. 62
  • 70. Tot slot zou toekomstig onderzoek een diepgaandere vergelijking kunnen makentussen de communicatie met de fans op pagina’s van bedrijven of merken binnenbepaalde categorieën. Het zou interessant zijn om te onderzoeken waarom bepaaldecategorieën kiezen voor een bepaald type bericht en waarom het ene bericht meerfeedback oplevert binnen één categorie dan binnen een andere. 63
  • 71. L ITERATUURLIJST“Barack Obama is master of the new Facebook politics”. The Sunday Times Online.Online geraadpleegd op 2011-02-03 vanhttp://www.timesonline.co.uk/tol/commentaar/columnists/ andrew_sullivan/article3997523.ece“Expedition 206”. Online geraadpleegd op 2011-02-21 vanhttp://www.expedition206.com/e206_ expedition.aspx“Fastest growing demographic on Facebook: Women over 55”. Online geraadpleegdop 2011-02-17 van http://www.insidefacebook.com/2009/02/02/fastest-growing-demographic-on-facebook-women-over-55/“Five Elements of a successful Facebook fan page”. Online geraadpleegd op 2011-02-12 van http://mashable.com/2009/03/30/successful-facebook-fan-page/“Five tips to promote your Facebook fan page”. Online geraadpleegd op 2011-03-20van http://www.technshare.com/tips-to-promote-your-facebook-fan-page/“Five ways to use new Facebook page features to get more likes”. Onlinegeraadpleegd op 2011-03-10 vanhttp://socialmediatoday.com/tmonhollon/274637/5-ways-use-new-facebook-page-features-get-more-appreciaties“How often should I post to my organization’s Facebook page?” Online geraadpleegdop 2011-04-28 van http://groundwire.org/blog/facebook-posting-how-often“How often should you post on your Facebook pages?” Online geraadpleegd op2011-04-28 van http: //www.onlinemarketing-trends.com/2011/04/how-often-should-you-post-on-your.html“How often should you post on your Facebook wall?”. Online geraadpleegd op 2011-03-28 van http: //www.sigmawebtechnologies.com/social-media/how-often-should-you-post-on-your-facebook-wall/“How to better engage Facebook fan page fans”. Online geraadpleegd op 2011-04-20van http:// www.socialmediaexaminer.com/how-to-better-engage-facebook-fan-page-fans/“How to engage your fans on Facebook”. Online geraadpleegd op 2011-04-28 vanhttp://scalablesocialmedia.com/2011/04/how-to-engage-your-fans-on-facebook/“How to use Social Networking sites to drive business”. Online geraadpleegd op2011-02-03 van http://www.inc.com/guides/using-social-networking-sites.html“Seven tips for a great Facebook page”.Online geraadpleegd op 2011-04-02 vanhttp://blog.ewaydirect.com/7-tips-for-a-great-facebook-page/ 64
  • 72. “Six tips for bringing personality to your Facebook business page”. Onlinegeraadpleegd op 2011-03-18 vanhttp://socialmediatoday.com/taylorellwood/261025/6-tips-bringing-some-personality-your-facebook-business-page“Social Network Analysis Report 2010 – Geographic, Demographic and Traffic DataRevealed”. Online geraadpleegd op 2011-02-20 vanhttp://www.ignitesocialmedia.com/social-media-stats/2010-social-network-analysis-report/“Ten great ways to promote your Facebook page”. Online geraadpleegd op 2011-03-20 van http://facebookflow.com/10-great-ways-to-promote-your-facebook-page/“Ten tips to a successful Facebook business page”. Online geraadpleegd op 2011-02-02 van http://www.quantumwebsolutions.com.au/blog/social-networking/10-tips-to-a-successful-facebook-business-page/ “The best Facebook page strategies and the pages that use them”. Onlinegeraadpleegd op 2011-03-08 van http://www.insidefacebook.com/2011/01/04/best-facebook-page-strategies/“The Lucky seven tips to successful engagement on Facebook”. Online geraadpleegdop 2011-03-19 van http://socialmediatoday.com/lkniffin/240868/lucky-7-tips-successful-engagement-facebook“Top fifty branded Facebook pages”. Online geraadpleegd op 2011-01-25 van http://www.ignitesocialmedia.com/facebook-marketing/top-50-branded-facebook-pages/“Top five things for Facebook page success”. Online geraadpleegd op 2011-02-15 vanhttp://www.openforum.com/idea-hub/topics/marketing/article/top-5-things-for-facebook-page-success-adele-cooper-1Boyd, D. M. & Ellison, N. B. (2008). Social Network Sites: Definition, History, andScholarship. Journal of Computer-mediated Communication, 13(1), pp. 210–230.Constantinides E. & Fountain, J. (2008), “Web 2.0: Conceptual foundations andmarketing issues”, Journal of Direct, Data and Marketing Practice, 9(3), pp. 231-244.Coyle, J., Lightfoot, E., Scott, A., Smith, T. (2007) , “Reconsidering Models ofInfluence: The Relationship between Consumer Social Networks and Word-of-MouthEffectiveness”, Journal of Advertising Research, december 2007, pp. 387-397.Cullinane, J., Singh, T., Veron-Jackson L. (2008), “Blogging: A new play in yourmarketing game plan”, Business Horizons, jg. 2008, nr. 51, pp. 281-292.De Valck, K., Kozinets, R., Wojnicki, A., Wilner, S. (2010), “Networked Narratives:Understanding Word-of-Mouth Marketing in Online Communities”, Journal ofMarketing, vol. 74, pp. 71-89. 65
  • 73. Drury, G. (2008), “Opinion piece: Social media: Should marketers engage and howcan it be done effectively?”, Journal of Direct, Data and Digital Marketing Practice, jg.2008, nr. 9, pp. 274-277.Ellison, N, Steinfield, C., & Lampe, C. (2007). The benefits of Facebook “friends”:Exploring the relationship between college student’s use of online social networksand social capital. Journal of Computer-mediated Communication, 12(3), pp. 1143-1168.Facebook Company Timeline. Online geraadpleegd op 2011-02-20 vanhttp://www.facebook.com /press/info.php?timelineFacebook Pages. Online geraadpleegd op 2011-02-04 vanhttp://www.facebook.com/help/?page =904Farley, A. (2010), “Before booting up”, ABA Bank Marketing, 42(1), pp. 24-31.Faulds, D. & Mangold, W. (2009), “Social media: The new hybrid element of thepromotion mix”, Business Horizons, jg. 2009, nr. 52, pp. 357-365.Fichman, R., Gallaugher J., Glaser, J., Kane, G. (2009), “Community relations 2.0”,Harvard Business Review, november 2009, pp. 45-50.Gangadharbatla, H., 2007. Facebook me: Collective self-esteem, need to belong, andInternet self efficacy as predictors of the iGeneration’s attitudes towards socialnetworking sites. Journal of Interactive Advertising 8(2), pp 5-15.Gunter, J. (2011) Strengthening Brand Loyalty Through the Facebook CommentarenPlug-in. Online geraadpleegd op 2011-3-23 vanhttp://www.socialTechnologyreview.com/articles/strengthening-brand-loyalty-through-facebook-commentaren-plugHartley, D., (2010). 10 Steps to Successful Social Networking for Business, Virginia:ASTD PressHoward, B., (2008). Analyzing online social networks. Communications of the ACM,51(11), pp. 14-16Hung, K. & Li, S. (2007), “The influence of eWOM on Virtual Consumer Communities:Social Capital, Consumer Learning, and Behavioural Outcomes”, Journal ofAdvertising Research, december 2007, pp. 485-495.Kelly, L., Kerr, G. & Drennan, J. (2009). “Try Hard”: Attitudes to advertising in OnlineSocial Networks. Conference paper proceeded at Australian and New ZeelandMarketing Academy Conference 2009. Online geraadpleegd 2011-02-10 vanhttp://eprints.qut.edu.au/30161/c30161.pdfO’Murchu, I., Breslin, J.G. & Decker, S.(2004). Online social and business networkingcommunities. DERI Technical Report 2004. Online geraadpleegd op 2011-02-21 van 66
  • 74. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.99.4055&rep=rep1&type=pdf.Poynter, R. (2010). Facebook: The future of networking with customers. InternationalJournal of Market Research, 50(1), pp. 11-12.Riegner, C. (2007), “Word of Mouth on the Web: The impact of Web 2.0 onConsumer Purchase Decisions”, Journal of Advertising Research, december 2007, pp.436-447.Smith, M. (2010), How to Better Engage Facebook Fan Page ‘Fans’. Onlinegeraadpleegd op 2010-3-23 van http://www.socialmediaexaminer.com/how-to-better-engage-facebook-fan-page-fans/Trusov, M, Bucklin, R. E., & Pauwels, K., (2009). Effects of word-of-mouth versustraditional marketing: Findings from an internet social network site. Journal ofMarketing, 73 (5), pp. 90-102.Trusov, M., Bodapati, A.V. & Bucklin, R.E. (2010). Determining influential users ininternet social networks, Journal of Marketing Research, 47(4), pp. 643-658. 67
  • 75. B IJLAGENBIJLAGE 1: LAY-OUT VAN EEN FACEBOOK PAGINA 1. Vind-ik-leuk knop 2. Aantal appreciaties van het bericht 3. Aantal commentaren van het bericht 4. Link naar de wall van de pagina 5. Link naar de FMBL-tab van de pagina 6. Link naar het discussieforum van de pagina 7. Totaal aantal mensen die de pagina geapprecieerd hebben 1
  • 76. BIJLAGE 2: RANGSCHIKKING PAGINAS OP BASIS VAN HET AANTAL FANS, AANTAL BERICHTEN ENINTERACTIVITEITSRATIO Pagina Aantal Pagina Aantal Pagina Interactiviteits- Fans berichten ratio YouTube 30285116 Playstation 679 CNN 0,3500 Coca-Cola 24234379 CNN 601 Dr Pepper 0,2889 Starbucks 20436690 iTunes 452 Audi usa 0,2291 Disney 19082896 MTV 441 Sony Ericsson 0,2266 MTV 18487663 Dr Pepper 417 Ferrari 0,2184 Oreo 17563191 Sony Ericsson 361 Jeep 0,1823 Red Bull 16734949 Xbox 313 Skittles 0,1694 Skittles 15723939 Ferrari 274 Harley Davidson 0,1633 Converse 13680975 H&M 236 Porsche 0,1501 Victorias Secret 12173095 Victorias Secret 232 BMW 0,1460 iTunes 12134772 Taco Bell 218 Victorias Secret 0,1398 Playstation 11709474 Skittles 200 Mercedes 0,1363 Live Messenger 11311406 YouTube 191 Louis Vuitton 0,1077 Pringles 11180318 Calvin Klein 177 Playstation 0,1013 Nutella 8561967 Blackberry 170 Taco Bell 0,0963 Zara 8459219 Nokia 163 Nokia 0,0956 Dr Pepper 8401301 Adidas 141 Calvin Klein 0,0751 Adidas 8307208 Audi usa 136 Pixar 0,0692 Xbox 8120628 Jeep 133 Blackberry 0,0647 Pixar 7904635 Converse 131 Starbucks 0,0639 Mc Donalds 7700494 Harley Davidson 128 Adidas 0,0637 H&M 6602372 Red Bull 122 MTV 0,0636 Taco Bell 6076326 Lacoste 115 Mustang 0,0607 Blackberry 5924956 Puma 108 Xbox 0,0593 Google Chrome 5682977 Mercedes 106 Disney 0,0544 Lacoste 5219851 Starbucks 101 H&M 0,0514 Subway 5182442 Pixar 95 Lacoste 0,0505 BMW 5015596 Louis Vuitton 88 Oreo 0,0485 Sony Ericsson 4291336 Oreo 83 YouTube 0,0468 Puma 4265235 BMW 81 iTunes 0,0414 Nike 4083436 Disney 80 Zara 0,0339 Ferrari 3876211 Live Messenger 78 Coca-Cola 0,0334 Nokia 3084873 Porsche 62 Red Bull 0,0297 Audi usa 3038312 Coca-Cola 52 Puma 0,0240 KFC 2948115 Subway 40 Converse 0,0223 Mercedes 2697893 Mustang 37 KFC 0,0197 Vitamin Water 2232248 KFC 33 Subway 0,0166 Louis Vuitton 2228087 Zara 26 Nutella 0,0132 Harley Davidson 2216395 Google Chrome 19 Google Chrome 0,0125 CNN 1909115 Pringles 16 Live Messenger 0,0111 Porsche 1447488 Nutella 13 Nike 0,0111 Calvin Klein 1321569 Nike 11 Pringles 0,0043 Mustang 1309473 Mc Donalds 5 Mc Donalds 0,0026 Jeep 1067775 Vitamin Water 5 Vitamin Water 0,0006 2
  • 77. BIJLAGE 3: OPVOLGING ADVIEZEN ADVIES 1 ADVIES 2 ADVIES 3 ADVIES 4 AantalPagina Aantal fans Page Badge berichten/week Aandeel vragen Feedback op Fans Feedback op discussieforum FBML-paginaYouTube 30285116 ja 7 4% 1 0 neeCoca-Cola 24234379 ja 2 21% 17 122 jaStarbucks 20436690 ja 4 1% 19 2 neeDisney 19082896 nee 3 0% 0 0 jaMTV 18487663 ja 17 1% 0 0 neeOreo 17563191 ja 3 0% 0 0 neeRed Bull 16734949 ja 5 2% 0 0 jaSkittles 15723939 ja 8 9% 8 0 neeConverse 13680975 nee 5 15% 50 0 neeVictorias Secret 12173095 ja 9 1% 0 0 jaiTunes 12134772 ja 17 3% 0 0 jaPlaystation 11709474 ja 26 2% 0 0 jaLive Messenger 11311406 nee 3 19% 0 0 neePringles 11180318 ja 1 50% 0 0 neeNutella 8561967 nee 1 46% 0 0 neeZara 8459219 ja 1 0% 0 0 neeDr Pepper 8401301 ja 16 28% 12 0 jaAdidas 8307208 ja 5 0% 1 0 neeXbox 8120628 ja 12 0% 10 11 neePixar 7904635 nee 4 0% 0 0 neeMc Donalds 7700494 ja 0 20% 0 0 neeH&M 6602372 ja 9 28% 96 5 jaTaco Bell 6076326 ja 8 9% 124 10 jaBlackberry 5924956 ja 7 6% 407 0 jaGoogle Chrome 5682977 nee 1 11% 0 0 neeLacoste 5219851 ja 4 0% 1 0 jaSubway 5182442 ja 2 18% 0 3 jaBMW 5015596 ja 3 0% 6 13 jaSony Ericsson 4291336 ja 14 1% 0 6250 jaPuma 4265235 nee 4 3% 21 0 neeNike 4083436 ja 0 0% 1 0 neeFerrari 3876211 nee 11 0% 0 0 neeNokia 3084873 ja 6 10% 471 0 jaAudi Usa 3038312 nee 5 0% 2 0 jaKFC 2948115 ja 1 3% 3 0 neeMercedes-Benz 2697893 ja 4 3% 0 0 jaVitamin Water 2232248 nee 0 0% 192 27 jaLouis Vuitton 2228087 nee 3 0% 0 0 jaHarley Davidson 2216395 ja 5 0% 20 0 neeCNN 1909115 nee 23 0% 1 1 jaPorsche 1447488 ja 2 0% 0 0 jaCalvin Klein 1321569 nee 7 0% 0 0 jaMustang 1309473 ja 1 3% 0 0 ja 3
  • 78. BIJLAGE 4: SPSS OUTPUT1. Kruskal-Wallis test voor de vijf categorieën a,b Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsChi-Square 5,751 7,357 27,029 1,478 10,218df 4 4 4 4 4Asymp. Sig. ,219 ,118 ,000 ,831 ,037a. Kruskal Wallis Testb. Grouping Variable: categorie2. Vergelijking van categorie Media met FMCG b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 21,500 37,000 32,000 28,000 23,000Wilcoxon W 49,500 65,000 60,000 56,000 51,000Z -1,911 -,676 -1,074 -1,392 -1,790Asymp. Sig. (2-tailed) ,056 ,499 ,283 ,164 ,074 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,056 ,536 ,311 ,183 ,081a. Not corrected for ties.b. post = MEDEDELINGc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 31,000 17,500 25,500 25,500 31,500Wilcoxon W 59,000 45,500 53,500 53,500 59,500Z -1,156 -2,227 -1,591 -1,591 -1,114Asymp. Sig. (2-tailed) ,248 ,026 ,112 ,112 ,265 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,275 ,024 ,115 ,115 ,275a. Not corrected for ties.b. post = VRAAGc. Grouping Variable: categorie 4
  • 79. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 37,500 37,000 37,000 43,000 43,000Wilcoxon W 128,500 65,000 65,000 134,000 71,000Z -,637 -,676 -,676 -,199 -,199Asymp. Sig. (2-tailed) ,524 ,499 ,499 ,842 ,842 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,536 ,536 ,536 ,877 ,877a. Not corrected for ties.b. post = FOTOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 27,000 40,000 40,000 30,000 32,000Wilcoxon W 118,000 131,000 131,000 121,000 123,000Z -1,478 -,439 -,439 -1,238 -1,078Asymp. Sig. (2-tailed) ,139 ,661 ,660 ,216 ,281 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,157 ,699 ,699 ,241 ,311a. Not corrected for ties.b. post = VIDEOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 23,500 43,000 44,000 20,000 22,000Wilcoxon W 114,500 71,000 72,000 111,000 113,000Z -1,745 -,198 -,119 -2,021 -1,862Asymp. Sig. (2-tailed) ,081 ,843 ,905 ,043 ,063 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,081 ,877 ,938 ,046 ,067a. Not corrected for ties.b. post = LINKc. Grouping Variable: categorie 5
  • 80. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 40,000 40,000 41,000 40,000 40,000Wilcoxon W 131,000 131,000 132,000 131,000 131,000Z -,574 -,573 -,469 -,573 -,573Asymp. Sig. (2-tailed) ,566 ,567 ,639 ,567 ,567 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,699 ,699 ,757 ,699 ,699a. Not corrected for ties.b. post = EVENTc. Grouping Variable: categorie3. Vergelijking van categorie Media met Fashion b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 29,000 29,000 23,000 32,000 26,000Wilcoxon W 57,000 84,000 78,000 87,000 81,000Z -,590 -,587 -1,174 -,293 -,880Asymp. Sig. (2-tailed) ,555 ,557 ,240 ,769 ,379 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,601 ,601 ,270 ,813 ,417a. Not corrected for ties.b. post = MEDEDELINGc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 29,000 27,000 24,000 30,000 26,000Wilcoxon W 84,000 82,000 79,000 85,000 81,000Z -,634 -,845 -1,162 -,528 -,951Asymp. Sig. (2-tailed) ,526 ,398 ,245 ,597 ,342 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,601 ,475 ,315 ,669 ,417a. Not corrected for ties.b. post = VRAAGc. Grouping Variable: categorie 6
  • 81. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 19,500 30,000 33,000 27,000 33,000Wilcoxon W 47,500 58,000 88,000 55,000 61,000Z -1,515 -,488 -,195 -,781 -,195Asymp. Sig. (2-tailed) ,130 ,625 ,845 ,435 ,845 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,133 ,669 ,887 ,475 ,887a. Not corrected for ties.b. post = FOTOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 29,000 28,000 24,000 31,000 29,000Wilcoxon W 57,000 83,000 79,000 86,000 84,000Z -,587 -,685 -1,076 -,391 -,587Asymp. Sig. (2-tailed) ,557 ,493 ,282 ,696 ,557 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,601 ,536 ,315 ,740 ,601a. Not corrected for ties.b. post = VIDEOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 23,000 22,000 2,000 17,000 11,000Wilcoxon W 78,000 77,000 57,000 72,000 66,000Z -1,172 -1,269 -3,220 -1,757 -2,342Asymp. Sig. (2-tailed) ,241 ,205 ,001 ,079 ,019 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,270 ,230 ,000 ,088 ,019a. Not corrected for ties.b. post = LINKc. Grouping Variable: categorie 7
  • 82. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 35,000 33,000 34,000 34,000 34,000Wilcoxon W 90,000 61,000 62,000 62,000 62,000Z ,000 -,228 -,114 -,114 -,114Asymp. Sig. (2-tailed) 1,000 ,819 ,909 ,909 ,909 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] 1,000 ,887 ,962 ,962 ,962a. Not corrected for ties.b. post = EVENTc. Grouping Variable: categorie4. Vergelijking van categorie Media met Technology b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 12,500 17,000 19,000 21,000 13,000Wilcoxon W 40,500 38,000 47,000 42,000 41,000Z -1,219 -,572 -,286 ,000 -1,144Asymp. Sig. (2-tailed) ,223 ,567 ,775 1,000 ,252 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,234 ,628 ,836 1,000 ,295a. Not corrected for ties.b. post = MEDEDELINGc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 17,000 16,500 17,500 17,500 17,500Wilcoxon W 45,000 44,500 45,500 45,500 45,500Z -,581 -,652 -,507 -,507 -,507Asymp. Sig. (2-tailed) ,561 ,514 ,612 ,612 ,612 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,628 ,534 ,628 ,628 ,628a. Not corrected for ties.b. post = VRAAGc. Grouping Variable: categorie 8
  • 83. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 18,000 19,000 18,000 17,000 17,000Wilcoxon W 46,000 47,000 46,000 45,000 45,000Z -,429 -,286 -,429 -,572 -,572Asymp. Sig. (2-tailed) ,668 ,775 ,668 ,567 ,567 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,731 ,836 ,731 ,628 ,628a. Not corrected for ties.b. post = FOTOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 17,000 17,000 20,000 20,000 19,000Wilcoxon W 45,000 38,000 48,000 41,000 47,000Z -,573 -,572 -,143 -,143 -,286Asymp. Sig. (2-tailed) ,567 ,567 ,886 ,886 ,775 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,628 ,628 ,945 ,945 ,836a. Not corrected for ties.b. post = VIDEOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 21,000 17,000 18,000 19,000 19,000Wilcoxon W 42,000 38,000 39,000 40,000 40,000Z ,000 -,571 -,429 -,286 -,286Asymp. Sig. (2-tailed) 1,000 ,568 ,668 ,775 ,775 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] 1,000 ,628 ,731 ,836 ,836a. Not corrected for ties.b. post = LINKc. Grouping Variable: categorie 9
  • 84. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 15,500 19,500 18,500 15,500 16,500Wilcoxon W 43,500 47,500 46,500 43,500 44,500Z -,896 -,244 -,407 -,896 -,733Asymp. Sig. (2-tailed) ,370 ,807 ,684 ,370 ,464 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,445 ,836 ,731 ,445 ,534a. Not corrected for ties.b. post = EVENTc. Grouping Variable: categorie5. Vergelijking van categorie Media met Automotive b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 24,000 20,000 16,000 20,000 18,000Wilcoxon W 60,000 56,000 52,000 56,000 54,000Z -,474 -,943 -1,414 -,943 -1,179Asymp. Sig. (2-tailed) ,636 ,346 ,157 ,346 ,239 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,694 ,397 ,189 ,397 ,281a. Not corrected for ties.b. post = MEDEDELINGc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 15,000 17,000 16,000 15,000 15,000Wilcoxon W 51,000 53,000 52,000 51,000 51,000Z -1,697 -1,436 -1,567 -1,697 -1,697Asymp. Sig. (2-tailed) ,090 ,151 ,117 ,090 ,090 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,152 ,232 ,189 ,152 ,152a. Not corrected for ties.b. post = VRAAGc. Grouping Variable: categorie 10
  • 85. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 17,000 22,000 27,000 22,000 22,000Wilcoxon W 45,000 50,000 55,000 50,000 50,000Z -1,274 -,695 -,116 -,695 -,695Asymp. Sig. (2-tailed) ,203 ,487 ,908 ,487 ,487 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,232 ,536 ,955 ,536 ,536a. Not corrected for ties.b. post = FOTOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 20,500 22,000 26,000 23,000 26,000Wilcoxon W 48,500 50,000 62,000 51,000 54,000Z -,870 -,695 -,232 -,579 -,232Asymp. Sig. (2-tailed) ,384 ,487 ,817 ,562 ,817 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,397 ,536 ,867 ,613 ,867a. Not corrected for ties.b. post = VIDEOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 20,000 27,000 13,000 17,000 14,000Wilcoxon W 56,000 55,000 49,000 53,000 50,000Z -,926 -,116 -1,736 -1,273 -1,620Asymp. Sig. (2-tailed) ,355 ,908 ,083 ,203 ,105 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,397 ,955 ,094 ,232 ,121a. Not corrected for ties.b. post = LINKc. Grouping Variable: categorie 11
  • 86. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 25,500 25,000 25,000 25,000 25,000Wilcoxon W 61,500 61,000 61,000 61,000 61,000Z -,372 -,446 -,446 -,446 -,446Asymp. Sig. (2-tailed) ,710 ,656 ,656 ,656 ,656 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,779 ,779 ,779 ,779 ,779a. Not corrected for ties.b. post = EVENTc. Grouping Variable: categorie6. Vergelijking van categorie FMCG met Fashion b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 43,000 34,000 23,000 33,000 27,000Wilcoxon W 98,000 89,000 78,000 88,000 82,000Z -1,368 -1,924 -2,607 -1,987 -2,359Asymp. Sig. (2-tailed) ,171 ,054 ,009 ,047 ,018 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,186 ,057 ,008 ,049 ,018a. Not corrected for ties.b. post = MEDEDELINGc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 35,000 18,000 16,000 27,000 28,000Wilcoxon W 90,000 73,000 71,000 82,000 83,000Z -1,891 -2,956 -3,082 -2,390 -2,327Asymp. Sig. (2-tailed) ,059 ,003 ,002 ,017 ,020 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,067 ,003 ,002 ,018 ,021a. Not corrected for ties.b. post = VRAAGc. Grouping Variable: categorie 12
  • 87. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 26,500 58,000 42,000 44,000 54,000Wilcoxon W 117,500 113,000 97,000 135,000 145,000Z -2,389 -,434 -1,427 -1,303 -,682Asymp. Sig. (2-tailed) ,017 ,664 ,154 ,193 ,495 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,015 ,693 ,166 ,208 ,522a. Not corrected for ties.b. post = FOTOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 22,500 64,500 43,500 36,500 43,500Wilcoxon W 113,500 155,500 98,500 127,500 134,500Z -2,644 -,031 -1,337 -1,772 -1,337Asymp. Sig. (2-tailed) ,008 ,975 ,181 ,076 ,181 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,006 ,976 ,186 ,077 ,186a. Not corrected for ties.b. post = VIDEOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 49,500 32,000 16,000 58,000 46,000Wilcoxon W 140,500 87,000 71,000 113,000 101,000Z -,962 -2,047 -3,039 -,434 -1,178Asymp. Sig. (2-tailed) ,336 ,041 ,002 ,664 ,239 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,343 ,042 ,002 ,693 ,257a. Not corrected for ties.b. post = LINKc. Grouping Variable: categorie 13
  • 88. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 51,000 55,000 56,000 55,000 56,000Wilcoxon W 142,000 146,000 147,000 146,000 147,000Z -1,074 -,761 -,685 -,761 -,685Asymp. Sig. (2-tailed) ,283 ,447 ,493 ,447 ,493 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,410 ,563 ,605 ,563 ,605a. Not corrected for ties.b. post = EVENTc. Grouping Variable: categorie7. Vergelijking van categorie FMCG met Technology b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 34,500 19,000 27,000 24,000 29,000Wilcoxon W 55,500 40,000 48,000 45,000 50,000Z -,396 -1,755 -1,053 -1,316 -,877Asymp. Sig. (2-tailed) ,692 ,079 ,292 ,188 ,380 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,701 ,087 ,323 ,210 ,416a. Not corrected for ties.b. post = MEDEDELINGc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 35,000 17,500 25,500 26,500 28,500Wilcoxon W 56,000 38,500 46,500 47,500 49,500Z -,352 -1,887 -1,185 -1,097 -,921Asymp. Sig. (2-tailed) ,725 ,059 ,236 ,273 ,357 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,765 ,058 ,244 ,282 ,368a. Not corrected for ties.b. post = VRAAGc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics 14
  • 89. gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 24,500 28,000 31,000 33,000 32,000Wilcoxon W 115,500 49,000 52,000 124,000 123,000Z -1,275 -,965 -,702 -,526 -,614Asymp. Sig. (2-tailed) ,202 ,334 ,483 ,599 ,539 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,210 ,368 ,521 ,639 ,579a. Not corrected for ties.b. post = FOTOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 8,500 37,000 36,000 18,000 14,000Wilcoxon W 99,500 128,000 127,000 109,000 105,000Z -2,684 -,176 -,264 -1,845 -2,197Asymp. Sig. (2-tailed) ,007 ,861 ,792 ,065 ,028 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,005 ,898 ,831 ,072 ,029a. Not corrected for ties.b. post = VIDEOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 13,000 29,000 36,000 22,000 20,000Wilcoxon W 104,000 50,000 57,000 113,000 111,000Z -2,281 -,877 -,263 -1,491 -1,666Asymp. Sig. (2-tailed) ,023 ,380 ,792 ,136 ,096 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,022 ,416 ,831 ,152 ,106a. Not corrected for ties.b. post = LINKc. Grouping Variable: categorie 15
  • 90. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 25,500 31,000 29,000 25,000 27,000Wilcoxon W 116,500 122,000 120,000 116,000 118,000Z -1,444 -,850 -1,063 -1,488 -1,276Asymp. Sig. (2-tailed) ,149 ,395 ,288 ,137 ,202 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,244 ,521 ,416 ,244 ,323a. Not corrected for ties.b. post = EVENTc. Grouping Variable: categorie8. Vergelijking van categorie FMCG met Automotive b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 27,500 25,000 16,000 22,000 17,000Wilcoxon W 63,500 61,000 52,000 58,000 53,000Z -1,788 -1,968 -2,624 -2,187 -2,551Asymp. Sig. (2-tailed) ,074 ,049 ,009 ,029 ,011 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,076 ,053 ,008 ,030 ,010a. Not corrected for ties.b. post = MEDEDELINGc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 10,000 9,000 7,000 7,000 7,000Wilcoxon W 46,000 45,000 43,000 43,000 43,000Z -3,110 -3,172 -3,320 -3,320 -3,320Asymp. Sig. (2-tailed) ,002 ,002 ,001 ,001 ,001 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,001 ,001 ,000 ,000 ,000a. Not corrected for ties.b. post = VRAAGc. Grouping Variable: categorie 16
  • 91. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 22,000 47,000 39,000 33,000 38,000Wilcoxon W 113,000 83,000 75,000 124,000 129,000Z -2,175 -,362 -,942 -1,376 -1,014Asymp. Sig. (2-tailed) ,030 ,717 ,346 ,169 ,310 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,030 ,750 ,374 ,185 ,336a. Not corrected for ties.b. post = FOTOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 9,000 28,000 49,000 14,000 18,000Wilcoxon W 100,000 119,000 85,000 105,000 109,000Z -3,121 -1,740 -,218 -2,756 -2,466Asymp. Sig. (2-tailed) ,002 ,082 ,828 ,006 ,014 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,001 ,089 ,860 ,005 ,013a. Not corrected for ties.b. post = VIDEOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 36,500 48,000 30,000 42,000 50,000Wilcoxon W 127,500 139,000 66,000 133,000 86,000Z -1,123 -,290 -1,593 -,724 -,145Asymp. Sig. (2-tailed) ,261 ,772 ,111 ,469 ,885 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,268 ,804 ,121 ,500 ,916a. Not corrected for ties.b. post = LINKc. Grouping Variable: categorie 17
  • 92. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 49,500 52,000 50,000 49,000 50,000Wilcoxon W 140,500 88,000 86,000 140,000 86,000Z -,244 ,000 -,194 -,291 -,194Asymp. Sig. (2-tailed) ,807 1,000 ,846 ,771 ,846 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,860 1,000 ,916 ,860 ,916a. Not corrected for ties.b. post = EVENTc. Grouping Variable: categorie9. Vergelijking van categorie Fashion met Technology b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 24,000 30,000 5,000 24,000 9,000Wilcoxon W 79,000 51,000 60,000 79,000 64,000Z -,654 ,000 -2,712 -,651 -2,278Asymp. Sig. (2-tailed) ,513 1,000 ,007 ,515 ,023 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,562 1,000 ,005 ,562 ,022a. Not corrected for ties.b. post = MEDEDELINGc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 21,000 17,000 14,000 20,000 16,000Wilcoxon W 76,000 72,000 69,000 75,000 71,000Z -1,021 -1,472 -1,812 -1,132 -1,585Asymp. Sig. (2-tailed) ,307 ,141 ,070 ,258 ,113 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,368 ,181 ,093 ,313 ,147a. Not corrected for ties.b. post = VRAAGc. Grouping Variable: categorie 18
  • 93. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 18,000 25,000 15,000 20,000 28,000Wilcoxon W 39,000 46,000 70,000 41,000 49,000Z -1,302 -,542 -1,627 -1,085 -,217Asymp. Sig. (2-tailed) ,193 ,588 ,104 ,278 ,828 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,220 ,635 ,118 ,313 ,875a. Not corrected for ties.b. post = FOTOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 27,000 27,000 8,000 26,000 11,000Wilcoxon W 82,000 82,000 63,000 81,000 66,000Z -,326 -,325 -2,386 -,434 -2,061Asymp. Sig. (2-tailed) ,744 ,745 ,017 ,664 ,039 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,792 ,792 ,016 ,713 ,042a. Not corrected for ties.b. post = VIDEOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 17,000 18,000 4,000 14,000 5,000Wilcoxon W 72,000 73,000 59,000 69,000 60,000Z -1,411 -1,302 -2,820 -1,735 -2,712Asymp. Sig. (2-tailed) ,158 ,193 ,005 ,083 ,007 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,181 ,220 ,003 ,093 ,005a. Not corrected for ties.b. post = LINKc. Grouping Variable: categorie 19
  • 94. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 24,000 27,000 25,000 23,000 23,000Wilcoxon W 79,000 82,000 80,000 78,000 78,000Z -,720 -,359 -,598 -,837 -,837Asymp. Sig. (2-tailed) ,471 ,720 ,550 ,403 ,403 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,562 ,792 ,635 ,492 ,492a. Not corrected for ties.b. post = EVENTc. Grouping Variable: categorie10. Vergelijking van categorie Fashion met Automotive b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 26,000 35,500 30,500 32,500 30,500Wilcoxon W 62,000 71,500 66,500 68,500 66,500Z -1,255 -,402 -,848 -,670 -,848Asymp. Sig. (2-tailed) ,209 ,688 ,396 ,503 ,396 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,237 ,696 ,408 ,515 ,408a. Not corrected for ties.b. post = MEDEDELINGc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 31,000 32,000 35,000 31,000 31,000Wilcoxon W 67,000 68,000 71,000 67,000 67,000Z -,955 -,847 -,529 -,952 -,952Asymp. Sig. (2-tailed) ,339 ,397 ,597 ,341 ,341 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,460 ,515 ,696 ,460 ,460a. Not corrected for ties.b. post = VRAAGc. Grouping Variable: categorie 20
  • 95. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 36,000 34,000 27,000 36,000 33,000Wilcoxon W 72,000 89,000 82,000 91,000 88,000Z -,356 -,533 -1,155 -,355 -,622Asymp. Sig. (2-tailed) ,722 ,594 ,248 ,722 ,534 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,762 ,633 ,274 ,762 ,573a. Not corrected for ties.b. post = FOTOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 38,500 14,000 12,000 22,000 14,000Wilcoxon W 93,500 69,000 67,000 77,000 69,000Z -,134 -2,310 -2,488 -1,599 -2,310Asymp. Sig. (2-tailed) ,893 ,021 ,013 ,110 ,021 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,897 ,021 ,012 ,122 ,021a. Not corrected for ties.b. post = VIDEOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 38,000 16,000 10,000 29,000 21,000Wilcoxon W 93,000 71,000 65,000 84,000 76,000Z -,178 -2,132 -2,666 -,977 -1,688Asymp. Sig. (2-tailed) ,859 ,033 ,008 ,328 ,091 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,897 ,034 ,006 ,360 ,101a. Not corrected for ties.b. post = LINKc. Grouping Variable: categorie 21
  • 96. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 35,000 35,000 32,000 36,000 33,000Wilcoxon W 71,000 71,000 68,000 72,000 69,000Z -,531 -,529 -,847 -,423 -,741Asymp. Sig. (2-tailed) ,595 ,597 ,397 ,672 ,459 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,696 ,696 ,515 ,762 ,573a. Not corrected for ties.b. post = EVENTc. Grouping Variable: categorie11. Vergelijking van categorie Technology met Automotive b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 11,000 22,000 5,000 14,000 6,000Wilcoxon W 47,000 58,000 41,000 50,000 42,000Z -1,693 -,259 -2,464 -1,297 -2,334Asymp. Sig. (2-tailed) ,090 ,795 ,014 ,195 ,020 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,108 ,852 ,013 ,228 ,020a. Not corrected for ties.b. post = MEDEDELINGc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 7,000 8,000 7,000 7,000 7,000Wilcoxon W 43,000 44,000 43,000 43,000 43,000Z -2,347 -2,206 -2,344 -2,344 -2,344Asymp. Sig. (2-tailed) ,019 ,027 ,019 ,019 ,019 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,029 ,043 ,029 ,029 ,029a. Not corrected for ties.b. post = VRAAGc. Grouping Variable: categorie 22
  • 97. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 17,000 10,000 18,000 15,000 19,000Wilcoxon W 38,000 31,000 54,000 36,000 40,000Z -,906 -1,807 -,775 -1,162 -,645Asymp. Sig. (2-tailed) ,365 ,071 ,439 ,245 ,519 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,414 ,081 ,491 ,282 ,573a. Not corrected for ties.b. post = FOTOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 23,000 8,000 22,000 12,000 22,000Wilcoxon W 59,000 29,000 58,000 33,000 43,000Z -,129 -2,066 -,258 -1,549 -,258Asymp. Sig. (2-tailed) ,897 ,039 ,796 ,121 ,796 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,950 ,043 ,852 ,142 ,852a. Not corrected for ties.b. post = VIDEOc. Grouping Variable: categorie b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 13,000 15,000 7,000 16,000 10,000Wilcoxon W 49,000 36,000 43,000 52,000 46,000Z -1,420 -1,162 -2,195 -1,033 -1,807Asymp. Sig. (2-tailed) ,156 ,245 ,028 ,302 ,071 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,181 ,282 ,029 ,345 ,081a. Not corrected for ties.b. post = LINKc. Grouping Variable: categorie 23
  • 98. b,c Test Statistics gemiddelde gemiddelde totale Aantal berichten likes comments totale likes commentsMann-Whitney U 16,500 18,000 15,000 17,000 16,000Wilcoxon W 52,500 54,000 51,000 53,000 52,000Z -1,130 -,903 -1,354 -1,053 -1,204Asymp. Sig. (2-tailed) ,258 ,367 ,176 ,292 ,229 a a a a aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,345 ,491 ,282 ,414 ,345a. Not corrected for ties.b. post = EVENTc. Grouping Variable: categorie 24