Mobile app localization-based advertising: Effects of spatial and social-cultural distances on consumer behavior
Notice bibliographique
Résumé
This article studies how and why localized mobile applications shape consumer responses toward mobile advertising in the context of ridesharing. Drawing from construal level theory and extant research on cultural customization of website design, we hypothesize that consumers respond more favorably when the app’s design closely matches their immediate social-cultural surroundings, compared to designs that are culturally distant. We conducted a laboratory experiment with a custom-built ridesharing app that manipulated spatial and social-cultural distances in a controlled setting. Findings show that exposure to localized mobile ads on apps that reflect the consumer’s immediate social-cultural environment (near social-cultural distance) enhances app usage intentions and purchasing intentions compared to apps with culturally distant designs. The preference for apps with local design intensifies when the advertised location is closer to the immediate location. We also find that app atmospherics (informativeness, entertainment, and effectiveness) mediate the positive effects of social-cultural distance in application design on consumer reactions in conditions of a low spatial distance to the promoted destination. Considering atmospherics offers a new explanation for why a local application design affects consumer reactions positively, beyond accounts made by construal level theory. We discuss the theoretical implications of our findings, offer managerial insights for developers and designers of geo-localized applications, and outline the study’s limitations along with directions for future research.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».