Evaluating of the Effectiveness of Television Advertisement of Life Insurance and Investing in Ma Insurance Company
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, corporates require purposeful and effective marketing activities to survive and sell their goods and services in this ever-growing competitive world. Marketing is an issue having a significant role in marketing process of a corporate and it is dedicated a huge amount of marketing budget. Measuring effectiveness can be implemented through considering three steps: advertising inputs (e.g. advertising intensity, advertising content, and advertising budget); mental processing of customers during and after the ads broadcast; and finally advertising outcomes (e.g. resulting change in sales, income, and profit). In addition to the measurement of ads effectiveness on the customers mind, in the present study the impact of such ads on the sales was also tackled based on the AIDA hierarchy of effects model. Four hypotheses were considered for testing the research model. After the reliability and validity confirmation by, respectively, Cronbach's alpha and content validity, 400 questionnaires were distributed amongst the customers of “Ma” insurance company in Tehran, chosen base on the simple random sampling. Due to the rejection of data normality hypothesis, two Wilcoxon non-parametric tests, namely sign test and signed-rank test, were used. After statistical tests, hypotheses 3 and 4 (i.e. ads effectiveness on individuals willingness and action) were rejected. Finally, following the interpretations of results obtained from data analysis, the practical recommendations were presented for corporates and advertisers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».