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Enregistrement W2950385771 · doi:10.5430/ijfr.v10n5p54

The Impact of Young Celebrity Endorsements in Social Media Advertisements and Brand Image Towards the Purchase Intention of Young Consumers

2019· article· en· W2950385771 sur OpenAlexvenueno aff
Arman Hj. Ahmad, Izian Idris, Cordelia Mason, Shenn Kuan Chow

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdvertisingAttractivenessSocial mediaLikert scalePsychologyPhysical attractivenessBrand imageAppealMarketingBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The power of young celebrities and brand image in influencing young consumers are becoming more relevant in the marketing and advertising of products and services of the plethora of brands we have in the twenty-first century. Businesses and brands use young celebrities to endorse their products to appeal more towards younger consumers. This research investigates the impact of young celebrity endorsements in social media advertisements and brand image towards the purchase intention of young consumers.Methodology: The theoretical framework from Shimp’s TEARS Model of celebrity endorsement is derived from 4 research studies and the variables were tested using 5-point Likert scale on a sample of 282 respondents who are young consumers, aged between 13 to 18 years old. All respondents were recruited using stratified sampling technique and data were analyzed using SmartPLS. The results derived from the data analyses conducted highlights eight main findings.Results: From the TEARS Model, similarity and respect has an influence on celebrity endorsement in social media whereas expertise, physical attractiveness and trustworthiness do not influence celebrity endorsement in social media. Brand image and celebrity endorsement in social media also found to be significant antecedents for the purchase intention. These findings will provide insights to marketer of businesses who requires to understand the attributes of young celebrity endorsements on social media advertisements that will appeal to young consumer. In this technological era, businesses build their brand image via investing in advertising; especially in social media advertising and celebrity endorsements.Recommendations: Following the current findings of the insignificance of expertise, physical attractiveness, and trustworthiness of the celebrity endorsers towards young consumers; marketers should look into similarity and respect qualities of their young celebrity endorsers if they would like to appeal their brands and products to pique the interests of young consumer which now become one of the major group of consumers in the world.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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