The Paradigm Model of Digital Marketing in Iraqi Handball: A Grounded Theory Study
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 64
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JNSSM-5-3_002
تاریخ نمایه سازی: 23 شهریور 1403
چکیده مقاله:
Digital marketing provides new opportunities for sports organizations to engage their audience. The current research aims to compile the Model of Digital Marketing in Iraqi Handball based on the qualitative paradigm model which is an approch of the grounded theory (GT) methodology. Semi-structured interviews were conducted with ۲۰ participants who were sport management schoolars, experts in Iraqi handball, and online marketers. The data was analyzed using three coding phases. The findings revealed ۷۹ concepts, ۲۳ sub-categories, and ۵ categories. The results showed a comprehensive framework for digital marketing in Iraqi handball that can significantly improve the current practices. The framework highlights strategies for content creation, social media engagement, data analytics, and audience targeting that resonate with fans. Adopting this digital marketing paradigm can strengthen relationships between Iraqi handball organizations and their audience by increasing awareness of their brand, enhancing interaction with audiences, increasing income opportunities, improving fan experience, and enhancing data insights.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Vajiheh Javani
Assistant Professor, Department of Sport Management, Faculty of Physical Education and Sport Sciences, University of Tabriz, Tabriz, Iran.
Anmar Adnan Jawad
Department of Sport Management, Faculty of Physical Education and Sport Sciences, University of Tabriz, Tabriz, Iran.
Yaghoob Badriazarin
Professor, Department of Sport Management, Faculty of Physical Education and Sport Sciences, University of Tabriz, Tabriz, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :