Impact of perceived experiential advertising on customers' responses: a multi-method approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This article proposes two studies to demonstrate the impact of three dimensions of perceived experiential advertising – cognitive/affective/sensory advertising, relate advertising and behavioural advertising – on consumer behaviour (brand credibility, affective commitment and emotions) in the banking sector. Design/methodology/approach For study 1, a total of 506 online panellists of a recognized Canadian research firm were asked to evaluate a local bank advertisement using an online self-reported questionnaire. For study 2, a total of 65 Canadian respondents recruited through Facebook and Google adverts were asked to watch two video advertisements (one more experiential and the other less experiential). After viewing the advertisements on a computer equipped with FaceReader software by Noldus, participants completed a short online questionnaire. Findings Using structural equations modelling, the first study shows that brand credibility explains the positive impact of perceived cognitive/affective/sensory advertising (complementary mediation) and perceived behavioural advertising (indirect mediation only) on affective commitment. The second study illustrates that the cognitive/affective/sensory dimension is more important for experiential advertising than experiential advertising. Employing FaceReader facial expression recognition software results indicate that the bank advertisement with a higher score of perceived cognitive/affective/sensory advertising produces a higher level of happiness among respondents. Originality/value Both studies provide new insights into perceived experiential advertising and the impact of the latter on consumers. Benefits to scholars and practitioners include an enhanced understanding of advertising effectiveness in the banking sector.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».