Malaysian Consumers Attitude towards Mobile Advertising, the Role of Permission and Its Impact on Purchase Intention: A Structural Equation Modeling Approach
Notice bibliographique
Résumé
The recent development of a global telecommunication technology provides a new mechanism for companies to promote their products and services. This modern electronic advertising concept is commercially known as mobile advertising. Despite its remarkable opportunities claimed by many quarters, the attitude of Malaysian consumers towards mobile advertising remains unclear. A wise understanding is essential to ensure the effective use of this medium in the future. This study analyzed the consumers’ attitude towards mobile advertising and their intention to purchase the advertised products and services. The conceptual framework for this study was derived from the abstract ideas of the Theory of Planned Behavior and the Theory of Permission Marketing. Accordingly, factors such as subjective norms and perceived behavioral control also included to understand its impact on the purchase intention. More importantly, the dimension of permission also included to understand its role between the attitude towards mobile advertising and purchase intention. The convenience sampling technique was applied to obtain responses from the mobile phone users throughout Malaysia. It resulted in 856 usable responses. The analysis of Structural Equation Modeling (SEM) confirmed that the proposed conceptual model fits well within the context of Malaysian consumers. The results of SEM demonstrated significant relationships between the consumers’ attitude towards mobile advertising, subjective norms, perceived behavioral control and their intention to purchase products and services. Further analysis also found that the dimension of permission partially mediates the relationship between the attitude and purchase intention. The study reveals several implications for theory and practice relating to the future development of the mobile advertising industry in this country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».