Looking backwards to move forwards: assessing the informativeness of mobile shoppable video
Notice bibliographique
Résumé
For both marketing professionals and researchers, what is shiny and new continues to captivate. The latest ‘it’ thing that marketers are gravitating towards is shoppable video where brands and retailers emphasize, entertain and engage consumers with mobile content that is directly ‘shoppable.’ In this new temporal and spatial interactive context, this study dissects the informative content of shoppable videos to develop an initial and comprehensive understanding of mobile shoppable videos. A content analysis of 200 shoppable videos utilizing emotional soft-sell type appeals, utilitarian hard-sell type appeals and humor appeals indicates that utilitarian-focused hard-sell shoppable videos dominate this new landscape thus creating a mobile shopping experience that relies on a hard-sell approach. Under an evolutionary perspective, the content of mobile shoppable videos or ‘digital direct-response ads’ was then compared to the content of direct-response infomercials to account for the modernization bias of digital marketing and explore how the informativeness of shoppable videos evolves and adapts over time. Findings suggest that mobile-designed creative executions adapt the hard-sell standard and feature significantly fewer mentions of price, special offers and guarantees, new ideas, and company research as they contextually adapt. It shows in the future-obsessed digital arena, old and dreary formats can conceptually and practically inform ‘next generation’ ‘revolutionary’ formats, which provides a foundation for future research into mobile shoppable video and updates marketing best practices.
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 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 | 0,006 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».