Розширена анотація українською мовою

У статті проаналізовано особливості онлайн-сервісів потокового відео, які мають найвищий рівень популярності. Метою статті є аналіз ефекту від шерингу потокового відео підписниками цифрових відеоплатформ. Автором обґрунтовано актуальність досліджуваної проблематики зростанням ролі та значимості шерингу в онлайн-сервісах. Визначено, що шеринг значно спрощує та підвищує ефективність комунікацій з цільовою аудиторією. З іншого боку, споживачі можуть приділяти увагу створенню додаткової цінності через переваги, які вони отримають від спільного користування товарами та послугами. Таким чином, маркетологам важливо розуміти яким чином створення додаткових цінностей впливає на переваги для споживачів. Проведене дослідження є одним із перших, яке розкриває взаємозв’язок між перевагами для споживачів, створенням додаткової цінності та шеринговою поведінкою. Для досягнення поставленої мети проведено онлайн-анкетування 363 платних підписників онлайн-сервісів потокового відео. Для перевірки гіпотез дослідження застосовано модель структурних рівнянь з використанням програмного забезпечення SPSS Amos 20. Статистичну значущість оцінок моделі перевірено за допомогою однокрокової моделі медіатора з процедурою бутстрапінга. Отримані результати підтвердили наявність статистично значущого взаємозв’язку між перевагами споживачів та цінністю, їх матеріальними вигодами та шеринговою поведінкою. При цьому незначущий взаємозв’язок виявлено між цінністю, психосоціальним станом споживачів та їх перевагам, а також між цінністю та шеринговою поведінкою. Таким чином, за результатами дослідження зроблено висновок щодо відсутності опосередкованої ролі цінності у взаємозв’язку між перевагами споживачів та шеринговою поведінкою, тоді як кінцева вартість є посередником між перевагами споживачів та шеринговою поведінкою. Автором зазначено, що функціональні та матеріальні вигоди не мали прямого та значущого зв’язку. Однак, цей зв’язок набуває значущості за непрямого посередництва остаточної вартості. Встановлено, що психосоціальний стан та шерингова поведінка мали прямий та значущий зв’язок, що посилюється через додаткову цінність. Враховуючи результати дослідження, автором запропоновано низку потенційних напрямків для подальших досліджень.

Ключові слова: матеріальні вигоди, функціональні переваги, інструментальна цінність, Netflix, психосоціальні переваги, кінцева вартість.

Класифікація JEL: M30, M31, M39.

Цитувати як: Polat, V (2022). Customer Benefits and Sharing Behaviour in Video Streaming Services: The Mediation Effect of Value Creation Marketing and Management of Innovations, 3, 34-43. https://doi.org/10.21272/mmi.2022.3-03

Ця стаття публікуються за ліцензією Creative Commons Attribution International License

Список використаних джерел

1. Anderson, J. C., & Gerbing, D. W. (1988). Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-step approach. Psychological Bulletin, 103(3), 411. [Google Scholar]
2. Arica, R., Cobanoglu, C., Cakir, O., Corbaci, A., Hsu, M. J., & Della Corte, V. (2022). Travel experience sharing on social media: effects of the importance attached to content sharing and what factors inhibit and facilitate it. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 34(4), 1566-1586.[Google Scholar] [CrossRef]
3. Bentler, P. M. (1995). EQS 6 structural equations program manual, Multivariate Software, Encino, CA,  [Google Scholar]
4. Chen, Y.-M., Liu, H.-H., & Chiu, Y.-C. (2017). Customer benefits and value creation in streaming services marketing: A managerial cognitive capability approach. Psychology & Marketing, 34(12), 1101–1108. [Google Scholar] [CrossRef]
5. Colwell, S., Hogarth-Scott, S., Jiang, D., & Joshi, A. (2009). Effects of organizational and serviceperson orientation on customer loyalty. Management Decision, 47(10), 1489–1513. [Google Scholar] [CrossRef]
6. Statista.com. (2022). Topic: Video streaming worldwide. Statista. Retrieved from [Link]
7. Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Structural equation models with unobservable variables and measurement error: Algebra and statistics. Sage Publications Sage CA: Los Angeles, CA. [Google Scholar] [CrossRef]
8. Guo, M. (2022). The Impacts of Service Quality, Perceived Value, and Social Influences on Video Streaming Service Subscription. International Journal on Media Management, 24(2), 65-86. [Google Scholar] [CrossRef]
9. Gutman, J. (1982). A means-end chain model based on consumer categorization processes. Journal of Marketing, 46(2), 60–72. [Google Scholar] [CrossRef]
10. Hasan, M. R., Jha, A. K., & Liu, Y. (2018). Excessive use of online video streaming services: Impact of recommender system use, psychological factors, and motives. Computers in Human Behavior, 80, 220–228. [Google Scholar] [CrossRef]
11. Hayes, A. F. (2009). Beyond Baron and Kenny: Statistical mediation analysis in the new millennium. Communication Monographs, 76(4), 408–420. [Google Scholar] [CrossRef]
12. Homburg, C., Kuester, S., Beutin, N., & Menon, A. (2005). Determinants of Customer Benefits in Business-to-Business Markets: A Cross-Cultural Comparison. Journal of International Marketing, 13(3), 1–31. [Google Scholar] [CrossRef]
13. Hur, W.-M., Park, J., & Kim, M. (2010). The role of commitment on the customer benefits–loyalty relationship in mobile service industry. The Service Industries Journal, 30(14), 2293–2309. [Google Scholar] [CrossRef]
14. Keller, K. L., Parameswaran, M. G., & Jacob, I. (2011). Strategic brand management: Building, measuring, and managing brand equity. Pearson Education India. [Google Scholar]
15. Kim, D., & Jang, S. S. (2018). Online sharing behavior on social networking sites: Examining narcissism and gender effects. International Journal of Hospitality Management, 68, 89–93. [Google Scholar] [CrossRef]
16. Liao, S. H., & Yang, C. A. (2021). Big data analytics of social network marketing and personalized recommendations. Social Network Analysis and Mining, 11(1), 1–19. [Google Scholar] [CrossRef]
17. Lee, A. R., & Kim, K. K. (2018). Customer benefits and value co-creation activities in corporate social networking services. Behaviour & Information Technology, 37(7), 675–692. [Google Scholar] [CrossRef]
18. Lee, C. C., Nagpal, P., Ruane, S. G., & Lim, H. S. (2018). Factors affecting online streaming subscriptions. Communications of the IIMA, 16(1), 2. [Google Scholar]
19. Lee, D., Yejean Park, J., Kim, J., Kim, J., & Moon, J. (2011). Understanding music sharing behaviour on social network services. Online Information Review, 35(5), 716–733. [Google Scholar] [CrossRef]
20. Lee, M., Choi, H., Cho, D., & Lee, H. (2016). Cannibalizing or complementing?. The impact of online streaming services on music record sales. Procedia Computer Science, 91, 662–671. [Google Scholar]
21. Leroi-Werelds, S. (2021). Conceptualising Customer Value in Physical Retail: A Marketing Perspective. In The Value of Design in Retail and Branding. Emerald Publishing Limited. 9-24. [Google Scholar] [CrossRef]
22. Olson, J. C., & Reynolds, T. J. (1983). Understanding consumers’ cognitive structures: Implications for advertising strategy. Advertising and Consumer Psychology, 1, 77–90. [Google Scholar]
23. Parry, M. E. (2001). Strategic marketing management: A means-end approach. McGraw Hill Professional. [Google Scholar]
24. Plume, C. J., & Slade, E. L. (2018). Sharing of Sponsored Advertisements on Social Media: A Uses and Gratifications Perspective. Information Systems Frontiers, 20(3), 471–483. [Google Scholar] [CrossRef]
25. Reynolds, K. E., & Beatty, S. E. (1999). Customer benefits and company consequences of customer-salesperson relationships in retailing. Journal of Retailing, 75(1), 11–32. [Google Scholar] [CrossRef]
26. Reynolds, T. J. (1985). Implications for value research: A macro vs. micro perspective. Psychology & Marketing, 2(4), 297–305. [Google Scholar] [CrossRef]
27. Rokeach, M. (1968). A theory of organization and change within value-attitude systems. Journal of Social Issues. 24(1), 13-33 [Google Scholar] [CrossRef]
28. Rokeach, M. (1973). The nature of human values. Free press. [Google Scholar]
29. Santos, M., & Schlesinger, W. (2021). When love matters. Experience and brand love as antecedents of loyalty and willingness to pay a premium price in streaming services. Spanish Journal of Marketing-ESIC, 25(3), 374-391. [Google Scholar] [CrossRef]
30. Schaefers, T., Ruffer, S., & Böhm, E. (2021). Outcome-based contracting from the customers’ perspective: A means-end chain analytical exploration. Industrial Marketing Management, 93, 466–481. [Google Scholar] [CrossRef]
31. Singh, S., Singh, N., Kalinić, Z., & Liébana-Cabanillas, F. J. (2021). Assessing determinants influencing continued use of live streaming services: An extended perceived value theory of streaming addiction. Expert Systems with Applications, 168, 114241. [Google Scholar] [CrossRef]
32. Smith, J. B., & Colgate, M. (2007). Customer Value Creation: A Practical Framework. Journal of Marketing Theory and Practice, 15(1), 7–23. [Google Scholar] [CrossRef]
33. Sujon, Z. (2018). The triumph of social privacy: Understanding the privacy logics of sharing behaviors across social media. International Journal of Communication, 12, 21. [Google Scholar]
34. Sun, J., Sheng, D., Gu, D., Du, J. T., & Min, C. (2017). Understanding link sharing tools continuance behavior in social media. Online Information Review, 41(1), 119–133. [Google Scholar] [CrossRef]
35. Tutaj, K., & Van Reijmersdal, E. A. (2012). Effects of online advertising format and persuasion knowledge on audience reactions. Journal of Marketing Communications, 18(1), 5–18. [Google Scholar]
36. Wang, C. L. (2021). New frontiers and future directions in interactive marketing: inaugural Editorial. Journal of Research in Interactive Marketing, 15(1), 1-9. [Google Scholar]
37. Wang, F., Zhang, X., Chen, M., Zeng, W., & Cao, R. (2022). The influential paradox: Brand and deal content sharing by influencers in friendship networks. Journal of Business Research, 150, 503–514. [Google Scholar]
38. Wang, X., Huang, Y., Li, X., & Peng, L. (2016). A Moderated Mediation Model of Sharing Travel Experience on Social Media: Motivations and Face Orientations in Chinese Culture. Journal of China Tourism Research, 12(1), 42–64. [Google Scholar] [CrossRef]
39. Yahaya, T., Idris, K., Suandi, T., & Ismail, I. (2018). Adapting instruments and modifying statements: The confirmation method for the inventory and model for information sharing behavior using social media. Management Science Letters, 8(5), 271–282. [Google Scholar]
40. Yılmaz, E. S., & Ecemiş, O. (2022). Comparison of Digital Marketing Approaches with Multi-Criteria Decision Making Methods: The Example of Streaming Platforms. Journal of Emerging Economies and Policy, 7(1), 239-252. [Google Scholar]
41. Young, S., & Feigin, B. (1975). Using the benefit chain for improved strategy formulation. Journal of Marketing, 39(3), 72–74. [Google Scholar] [CrossRef]
42. Zhao, X., Lynch Jr, J. G., & Chen, Q. (2010). Reconsidering Baron and Kenny: Myths and truths about mediation analysis. Journal of Consumer Research, 37(2), 197–206. [Google Scholar] [CrossRef]