Brand Teasing: How Brands Build Strong Relationships by Making Fun of Their Consumers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Popular brands like Wendy’s, Postmates, and RyanAir have gained notoriety by making fun of their consumers, but is this an effective strategy to build strong consumer relationships? Across 11 (seven pre-registered) studies, using lab data, field data, and a variety of analytical approaches, the current research demonstrates that teasing communication increases consumer engagement with and connection to the brand compared to merely funny or neutral communication. These effects occur because consumers anthropomorphize brands more when they use teasing communication. This leads to greater engagement with brand messages and greater self-brand connection (SBC). We also leverage the interpersonal teasing literature to distinguish between prosocial and antisocial teases and highlight an important boundary condition. Specifically, we demonstrate that while prosocial teasing evokes a positive human schema, antisocial teasing, although still anthropomorphic, activates a negative human schema, which reduces connection to the brand. As a result, antisocial teases lose their relational advantage over purely funny communication. This work contributes to the streams of research on brand humor, anthropomorphism, and consumer–brand relationships. It also provides actionable implications by demonstrating a novel antecedent to consumer–brand connection and the boundaries within which these positive effects are expected to occur.
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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 | 0,011 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».