Assessing the influence of mobile direct social media advertising on consumer attitudes: a study of Kuwaiti consumers
Notice bibliographique
Résumé
With the growing number of mobile device users and the rise of engaging social media platforms, the mobile advertising industry is evolving rapidly, presenting marketers with new challenges in reaching customers while maintaining positive attitudes toward advertising.in this paper, we investigated the impact of personalizing advertisements on consumers' attitudes and intentions toward mobile advertising in kuwait.additionally, we explored the influence of other factors, such as informativeness, entertainment, credibility, and irritation, which have been reported to affect consumer attitudes.Our study analyzed a sample of 162 usable questionnaire responses using Partial least squares.the analysis was carried out in two steps, first examining the measurement model followed by the structural model.this research reveals that entertainment, informativeness, and personalization are the three most crucial attributes affecting consumer attitudes toward mobile advertising in kuwait, while credibility and irritation have a less significant impact.interestingly, our results differ from similar studies in different cultures and geographical locations, as consumers in kuwait display a relatively positive attitude toward receiving mobile advertising.Furthermore, consumers who perceive advertisements as personalized exhibit more favorable attitudes and intentions toward mobile advertising, finding the ads less irritating and more informative and entertaining.notably, our study highlights that credibility was not a significant factor influencing consumers' attitudes in kuwait.this could indicate that consumers in an open market, similar to kuwait, may be more receptive to new brands and products, with lower credibility expectations impacting their attitudes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».